Prediksi Angka Partisipasi Kasar (APK) SD/SMP/SMA dan Sederajat Tahun 2022–2030 Menggunakan Moving Average Kabupaten Jayapura Provinsi Papua
Abstract
Angka Partisipasi Kasar (APK) merupakan indikator yang paling sederhana untuk mengukur daya serap penduduk usia sekolah di masing-masing jenjang. Beberapa tahun terakhir data Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Papua menunjukan bahwa presentase APK khususnya Kabupaten Jayapura tidak mengalami kenaikan atau konstan disetiap tahunnya. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi APK Kabupaten Jayapura di tahun 2022 sampai 2030 dengan metode Moving Average (MA). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data BPS Provinsi Papua dalam Angka, yaitu data presentase APK tahun 2010-2018. Hasil penelitian menunjukan bahwa APK untuk tingkat Sekolah Dasar dan sederajat berusia 7-12 tahun naik secara gradual dari 120% menjadi 125% dan mencapai 134% secara berturut-turut pada tahun 2022, 2025 dan 2030. Sedangkan untuk tingkat SMP dan sederajat (berusia 13-15 tahun), APKnya pada tahun 2022, 2025 dan 2030 berturut-turut adalah sekitar 112%, 117% dan 124%. Selanjutnya pada tingkat SMA dan sederajat (16-18 tahun), APKnya pada tahun 2022, 2025 dan 2030 berturut-turut adalah sekitar 111%, 116% dan 123%. Hal ini menunjukan bahwa walaupun pada tingkatan SD dan sederajat APK peserta didik meningkat selama sepuluh tahun mendatang, secara umum trend APK diprediksikan bergerak menurun seturut dengan meningkatnya level pendidikan.
Downloads
References
Alamsyah, M., & Arnie, R. (2016). Model Aplikasi Prediksi Penjualan Sepeda Motor Dengan Metode Single Moving Average. Jutisi, 779–788.
Amaliah, D. (2015). Pengaruh Partisipasi Pendidikan Terhadap Persentase Penduduk Miskin. Faktor Jurnal Ilmiah Kependidikan, 2(3), 231–239.
Basuki, A. T., & Nano, P. (2017). Analisis Regresi Dalam Penelitian Ekonomi dan Bisnis. In PT Rajagrafindo Persada, Depok. https://doi.org/10.33557/mbia.v18i3.546
Fatimah, F., Tejawati, A., & Puspitasari, N. (2018). Prediksi Pemakaian Air PDAM Menggunakan Metode Simple Moving Average. Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi, 2(1), 55–61.
Harlan, J. (2018). Analisis Regresi Linear. In Journal of Chemical Information and Modeling (Vol. 53, Issue 9). https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
Jaya, J. D. (2019). Peramalan Jumlah Populasi Sapi Potong di Kalimantan Selatan Menggunakan Metode Moving Average, Exponential Smoothing dan Trend Analysis. Jurnal Teknologi Agro-Industri, 6(1), 41. https://doi.org/10.34128/jtai.v6i1.88
Khamaludin, K. (2019). PERAMALAN PENJUALAN HIJAB SXPROJECT MENGGUNAKAN METODE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING. UNISTEK, 6(2), 13–16. https://doi.org/10.33592/unistek.v6i2.249
Lisbet. (2013). Pencapaian Millenium Development Goal (MDGs) Di Indonesia Melalui Kerjasama Internasional. Politica, 4(1), 129–156.
Maricar, M. A. (2019). Analisa Perbandingan Nilai Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ. Jurnal Sistem Dan Informatika, 13(2), 36–45.
Susilowati, I. H. (2020). Peramalan Nilai Tukar Kurs IDR Terhadap Dollar USD Dengan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing. Perspektif: Jurnal Ekonomi & Manajemen Universitas Bina Sarana Informatika, 18(1), 91–98.
Suwastika, N. A., W, P. W., & Harsono, T. B. (2015). Model Prediksi Simple Moving Average Pada Auto-Scaling Cloud Computing. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan, I(3), 2–4.
Utari, H., & Silalahi, N. (2016). Perancangan aplikasi peramalan permintaan kebutuhan tenaga kerja pada perusahaan outsourcing menggunakan algoritma simple moving average. Jurnal TIMES, V(2), 1–5.
Yudiaatmaja, F. (2013). Analisis Regresi dengan Menggunakan Aplikasi Komputer Statistik. In PT Gramedia Pustaka Utama.
https://edukasi.kompas.com/read/2019/09/23/17540311/kemendikbud-bentuk-tim-khusus-percepatan-pendidikan-papua-dan-papua-barat
https://papua.bps.go.id/dynamictable/2018/05/28/153/angka-partisipasi-
kasar-menurut-tingkat-pendidikan-dan-kabupaten-kota-di-provinsi-papua-2010-2018.html
https://sirusa.bps.go.id/sirusa/index.php/indikator/565
https://sirusa.bps.go.id/sirusa/index.php/indikator/565
http://apkapm.data.kemdikbud.go.id/
Copyright (c) 2020 Felix Reba, Alvian Sroyer

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.