PENERAPAN MODEL EXPONENSIAL DAN LOGISTIK DALAM PREDIKSI POPULASI : STUDI KASUS KOTA PALEMBANG

Rizki Andika

doi:10.23960/jitet.v12i2.4005

Rizki Andika
university of indo global mandiri

DOI: https://doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4005

Abstract Views (Last 12 Months)

1911 Abstract Views

1948 Downloads

Abstract

Jurnal ini berfokus pada penerapan dua model matematika, yaitu model eksponensial dan model logistik, dalam meramalkan populasi di Kota Palembang. Dengan menggunakan data historis populasi dari tahun 2012 hingga 2021, penelitian ini mencoba untuk memahami dan memprediksi pola pertumbuhan populasi. Melalui analisis yang dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python, penelitian ini mencoba untuk menentukan model mana yang paling akurat dalam meramalkan pertumbuhan populasi. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan baru tentang bagaimana model matematika dapat digunakan dalam meramalkan pertumbuhan populasi dan bagaimana hasil ramalan ini dapat digunakan dalam perencanaan dan pengambilan keputusan oleh pemerintah kota. Selain itu, penelitian ini juga berusaha untuk menunjukkan bagaimana teknologi dan pemrograman dapat digunakan dalam penelitian demografi dan bagaimana hal ini dapat membantu dalam memahami dan meramalkan pertumbuhan populasi.

Downloads

Download data is not yet available.

References

N. Nurmadhani and F. Faisol, “Penerapan Model Pertumbuhan Logistik Dalam Memproyeksikan Jumlah Penduduk Di Kabupaten Sumenep,” J. Edukasi dan Sains Mat., vol. 8, no. 2, pp. 145–156, 2022, doi: 10.25134/jes-mat.v8i2.5436.

O. Rohaeni, “Model Pertumbuhan Populasi Satu Spesies Dengan Tundaan Waktu Diskrit,” Matematika, vol. 16, no. 1, pp. 1–7, 2017, doi: 10.29313/jmtm.v16i1.2541.

M. F. Romdhoni, “Analisa Kepadatan Kota, Pergerakan dan Perkembangan Morfologi Kota Palembang, Indonesia,” Arsir, vol. 4, no. 2, p. 25, 2020, doi: 10.32502/arsir.v4i2.2771.

M. R. S. Alfarizi, M. Z. Al-farish, M. Taufiqurrahman, G. Ardiansah, and M. Elgar, “Penggunaan Python Sebagai Bahasa Pemrograman untuk Machine Learning dan Deep Learning,” Karya Ilm. Mhs. Bertauhid (KARIMAH TAUHID), vol. 2, no. 1, pp. 1–6, 2023.

Z. Nuraeni, “Aplikasi Persamaan Diferensial Dalam Estimasi Jumlah Populasi,” Delta J. Ilm. Pendidik. Mat., vol. 5, no. 1, p. 9, 2017, doi: 10.31941/delta.v5i1.384.

Z. Omar and A. Tareen, “Modeling Exponential Growth in Population using Logistic, Gompertz and ARIMA Model: An Application on New Cases of COVID-19 in Pakistan,” Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur., vol. 21, no. 1, pp. 192–200, 2021, [Online]. Available: https://doi.org/10.22937/ijcsns.2021.21.1.24

U. M. Bulukumba, “Application of Exponential and Logistic Models in Estimating the Population of Bulukumba Regency in 2020-2030,” vol. 1, no. 2, 2023.

I. Imelda, Y. Yunisvita, B. B. Soebyakto, and D. Apriani, “Does Palembang City’s Population Growth Affect Optimal City Size: Minimum Cost and Maximum Net Benefit Approach?,” vol. 142, no. Seabc 2019, pp. 463–467, 2020, doi: 10.2991/aebmr.k.200520.077.

N. Rozikin, K. Sarjana, A. Arjudin, and N. Hikmah, “Aplikasi Persamaan Diferensial Dalam Mengestimasi Jumlah Penduduk dengan Menggunakan Model Eksponensial dan Logistik,” Griya J. Math. Educ. Appl., vol. 1, no. 1, pp. 44–55, 2021, doi: 10.29303/griya.v1i1.7.

A. Kurniawan, I. Holisin, and F. Kristanti, “Aplikasi Persamaan Diferensial Biasa Model Eksponensial dan Logistik pada Pertumbuhan Penduduk Kota Surabaya,” MUST J. Math. Educ. Sci. Technol., vol. 2, no. 1, p. 129, 2017, doi: 10.30651/must.v2i1.529.

M. N. Uddin, M. Rana, K. Islam, and R. Shartaz, “Prediction for Future Population Growth of Bangladesh by Using Exponential & Logistic Model,” Iconic Res. Eng. Journals, vol. 3, no. 2, pp. 356–364, 2019.

A. Suwandi, “Prediksi Harga Emas Menggunakan Metode Single Moving Average,” JiTEKH, vol. 8, no. 1, pp. 32–36, 2020, doi: 10.35447/jitekh.v8i1.194.

R. Lo et al., “Penggunaan Bahasa Pemrograman Python dalam Menganalisis Hubungan Kualitas Kopi dengan Lokasi Pertanian Kopi,” J. Publ. Tek. Inform., vol. 2, no. Mei, pp. 100–109, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.55606/jupti.v2i2.1752