PREDIKSI JUMLAH PENDUDUK KALIMANTAN SELATAN MENGGUNAKAN METODE NONLINEAR LEAST-SQUARES
Abstract
Dalam tulisan ini disajikan prediksi jumlah penduduk Kalimantan Selatan menggunakan model pertumbuhan logistik. Untuk memprediksi jumlah penduduk Kalimantan Selatan tersebut digunakan Metode Nonlinear Least-Squares untuk mengestimasi parameter-parameter yang mempengaruhi model. Pada model pertumbuhan logistik terdapat dua parameter yang mempengaruhi yaitu tingkat pertumbuhan dan daya tampung (Carrying Capacity). Penelitian ini dilakukan dalam tiga tahapan metode. Pertama, menentukan solusi model, kedua mengestimasi parameter tingkat pertumbuhan penduduk dan daya tampung penduduk Kalimantan Selatan dengan cara meminimumkan fungsi error yaitu antara data jumlah penduduk dan solusi model menggunakan Metode Nonlinear Least Squares. Ketiga melakukan prediksi jumlah penduduk Kalimantan Selatan untuk tahun-tahun mendatang. Berdasarkan hasil penelitian ini diperoleh parameter hasil estimasi yaitu tingkat pertumbuhan penduduk Kalimantan Selatan sebesar 0,14055 per tahun dan daya tampung penduduk Kalimantan Selatan adalah 8.521.817 jiwa. Selanjutnya, disajikan prediksi jumlah penduduk Kalimantan Selatan untuk tahun-tahun mendatang menggunakan hasil estimasi parameter-parameter yang telah diperoleh. Hasil prediksi menunjukkan setiap tahun terjadi peningkatan jumlah penduduk dan peningkatan tersebut dari waktu kewaktu mendekati daya tampung penduduk Kalimantan Selatan.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Alwash, Mohamad. (2017). Ordinary Differential Equations: A First Course. Spring. Los Angeles. ISBN-13: 978-1544774992.
Badan Pusat Statistik Kalimantan Selatan. (2018). Kalimantan Selatan dalam Angka. BPS Kalimantan Selatan. http://kalsel.bps.go.id
Battuvshin, Ch., Tungalag, N., Sonintamir, N., and Enkhbat, R. (2015). Application of the Logistic Growth Model: Estimation of Livestock Population in Mongolia. Modern Management Science & Engineering, 3(1), 32-38. ISSN 2052-2576.
Eberhardt and Breiwick, (2012). Model for Population Growth Curves. International Scholarly Research Network ISRN Ecology. Vol 2012, 1-8.
Jejakrekam.com, (2018). 10 Ribu Hekatre Sawah Kabupaten Banjar Berubah Jadi Komplek Perumahan. http://jejakrekam.com/2018/03/12/10-ribu-hektare-sawah-kabupaten-banjar-berubah-jadi-komplek-perumahan
Karim, M.A., Gunawan, A.Y., Apri, M., dan Sidarto, K.A. (2018). Solving a Parameter Estimation Problem of Goodwin Model with Fuzzy Initial Values. Far East Journal of Mathematical Sciences, 107 (2), 321-338.
Karim, M. A. (2019). Estimasi Parameter pada Persamaan Diferensial Biasa Fuzzy. Disertasi Program Doktor, Institut Teknologi Bandung
Kulkarni, Shilpa S., Kulkarni, Shreenidhi S., and Patil, Suraj J. (2014). Analysis of population Growth of India and Estimation for Future. International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology, 3(9), 15843-15850. DOI: 10.15680/IJIRSET.2014.0309008.
Madsen, K. et.al. (2004). Methods For Non-Linear Least Squares Problems 2nd Edition. Informatics and Mathematical Modelling. Denmark.
Nusantoro, Goesgoes D., Muslim, M. Aziz, dan W. Teguh, Budi. (2012). Identifikasi Sistem Plant Suhu dengan Metode Recursive Least Square. Jurnal EECCIS, 6(1), 67-74.
Ross, Shepley L. (2004). Differential Equation Third Edition. New Delhi: John Wiley & Sons
Wali, A., Kagoyire, E. & Icyingeneye, P. 2012. Mathematical Modeling of Uganda Population Growth. Applied Mathematical Sciences. 6(84), 4155-4168
Yulida, Y.(2019). Persamaan Diferensial Biasa. Malang: CV IRDH.
DOI: https://doi.org/10.33758/mbi.v14i5.390
Refbacks
- There are currently no refbacks.
____________________________________________
MEDIA BINA ILMIAH
ISSN 1978-3787 (print) | 2615-3505( online)
Published by BINA PATRIA | Email: laloemipa@gmail.com
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
View My Stats