## PERBANDINGAN PERFORMA PREDIKSI TINGKAT KEMISKINAN ANTARA BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DAN GENERALIZED REGRESSION NEURAL NETWORK
Saprina Mamase 1 ) , Ruly S. Sinukun 2 )
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Gorontalo email: rina@poligon.ac.id 1)

## ABSTRAK
Menurunkan  tingkat  kemiskinan  penduduk  merupakan  suatu  program  kerja  Pemerintah  Indonesia  yang hingga saat ini masih berlangsung.  Pemberian bantuan secara merata, tepat dan cepat merupakan salah satu upaya pemerintah  dalam  menangani  masalah  kemiskinan.  Upaya  tersebut  dapat  diwujudkan  dengan  penyajian  data kemiskinan secara cepat dan akurat melalui prediksi tingkat kemiskinan menggunakan suatu metode yang efektif. Kemiskinan  adalah  masalah  multi  dimensional,  sehingga  diperlukan  kesepakatan  pendekatan/metode    yang dipakai  apabila  ingin  memprediksi  tingkat  kemiskinan.  Masalah  kemiskinan  tidak  hanya  berasal  dari ketidakmampuan dalam memenuhi kebutuhan dasar saja, melainkan ada juga faktor atau indikator lain yang dapat mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  penduduk  disuatu  daerah/wilayah,  seperti  indikator  pertanian,  perdagangan dan industri.  Selain penggunaan indikator kebutuhan dasar  seperti kependudukan, tenaga kerja, pendidikan, dan kesehatan,  penelitian  ini  juga  mencoba  menambahkan  indikator  pertanian,  industri,  dan  perdagangan  dalam prediksi  tingkat  kemiskinan.  Metode  prediksi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Backpropagation Neural  Network (BPNN)  dan Generalized  Regression  Neural  Network (GRNN).  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan  data  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Gorontalo  pada  tahun  2016  dan  2017. Mean    Absolute Percentage  Error (MAPE)  digunakan  sebagai  kriteria  evaluasi  model  prediksi.  Hasil  dari  prediksi  tingkat kemiskinan  diperoleh  bahwa  metode  GRNN  memiliki  performa  14-16%  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan metode BPNN.

## Kata kunci :  prediksi, tingkat kemiskinan penduduk. BPNN, GRNN

## ABSTRACT
Reducing  population  poverty  is  a  work  program  of  the  Government  of  Indonesia  which  is  currently  still  in progress.  The granting of the aid evenly, precisely and quickly is one of the Government's efforts to deal with the problem  of  poverty.  The  effort  can  be  realized  by  presenting  poverty  data  quickly  and  accurately  through predicting the poverty rate using an effective method. Poverty is a multi-dimensional problem, so needed the deal approaches/methods used when want to predict the poverty rate. The problem of poverty does not only come from the  inability  to  meet  basic  needs,  but  there  are  also  other  factors  or  indicators  that  can  affect  the  level  of population poverty in an area/region, such as indicators of agriculture, trade, and industry. In addition to the use of indicators of basic needs such as population, labor, education, and health, this paper also tries to add indicators of  agriculture,  industry,  and  trade  in  predicting  poverty.  The  Prediction  methods  used  in  this  study  are Backpropagation Neural Network (BPNN) and Generalized Regression Neural Network (GRNN). The test was carried out using the poverty rate data in Gorontalo Province in 2016 and 2017. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) was used as a prediction evaluation model. The results of the prediction of poverty rate obtained that the GRNN method has a performance of 14-16% better than the BPNN method.

## Keywords: prediction, poverty rate, BPNN, GRNN

## 1. PENDAHULUAN
Pemerintah  Indonesia  baik  pusat  maupun daerah selalu berupaya menurunkan tingkat kemiskinan  penduduk  pada  suatu  wilayah  di  setiap Provinsi. Berbagai Program bantuan sosial yang telah dilakukan oleh Pemerintah untuk menangani masalah kemiskinan. Akan tetapi, masalah kemiskinan hingga kini  masih  belum  terselesaikan  secara  merata  dan menjadi  pembahasan  Pemerintah  maupun  lembaga non  pemerintah  untuk  mengkaji  permasalahan kemiskinan.  Penyaluran  bantuan  secara  merata  dan tepat  sasaran  dapat  dilakukan  apabila  tersedia  data
kemiskinan  yang  aktual  dan  akurat.  Penyajian  data kemiskinan  yang  akurat  dapat  dilakukan  dengan berbagai cara/teknik ataupun metode.
Setiap tahunnya, BPS
selalu mempublikasikan  data  mengenai  kemiskinaan. Dalam  menentukan  tingkat  kemiskinan,  BPS melakukan perhitungan berdasarkan berbagai indikator.  Sayangnya,  indikator  yang  digunakan hanya  terbatas  pada  kebutuhan  dasar  masyarakat. Padahal, beberapa indikator lainnya seperti, pertanian,  perdagangan,  dan  industri,  turut  menjadi indikator yang perlu diperhatikan dalam menentukan
apakah  suatu  wilayah  dapat  dikategorikan  sebagai wilayah termiskin atau tidak.
Sakti  dan  Berachim  (2016)  melakukan analisis  dan  pengujian  pengaruh  sektor  pertanian, industri  pengolahan  dan  perdagangan  terhadap jumlah  penduduk  miskin  di  Provinsi  Jawa  Timur tahun  2005-2013  menggunakan  model  Fixed  Effect Model  (FEM).  Data  yang  digunakan  adalah    data Produk    Domestik    Regional    Bruto    (PDRB)    atas dasar  harga  konstan  (AHDK)  tahun  2000. Hasil dari  model  menunjukan  output  sektor  pertanian, industri pengolahan, perdagangan hotel dan restoran berpengaruh  signifikan  terhadap  penurunan  jumlah penduduk  miskin  di  Propinsi  Jawa  Timur.
Penelitian  ini  mencoba  untuk  memasukkan indikator  pertanian,  perdagangan,  dan  industri berdasarkan nilai PDRB dari masing-masng indikator tersebut  dalam  memprediksi  tingkat  kemiskinan suatu  wilayah.  Adapun  indikator-indikator  yang digunakan  untuk prediksi tingkat kemiskinan dalam penelitian ini diantaranya yaitu indikator kependudukan  dan  tenaga  kerja,  pendidikan, kesehatan  dan  indikator  pada  bidang  pertanian, industri, dan perdagangan.
Masalah  pengukuran  tingkat  kemiskinan  ini telah  mengundang  banyak  minat  dari  para  peneliti untuk mengkaji pengukuran atau prediksi kemiskinan yang  lebih  akurat  dan  dapat  diandalkan.  Munawar dan Hafnani (2015) menggunakan model Autoregressive untuk memprediksi tingkat kemiskinan di Provinsi Aceh berdasarkan data deret waktu  selama  9  tahun.  Prediksi  dilakukan  terhadap tiga model, masing-masing untuk tingkat kemiskinan di  wilayah perkotaan,  pedesaan  dan  tingkat kemiskinan  di  Aceh  secara  keseluruhan.  Hasil prediksi  tingkat  kemiskinan  di  Aceh  secara keseluruhan,  memiliki  nilai  prediksi  yang  berbeda sebesar 0.22 dibandingkan dengan data real dari BPS untuk  Bulan  Maret  2014.  Demikian  pula  dengan Amina  dan  Irawan  (2014)  yang  turut  menghasilkan prediksi  jumlah  penduduk  miskin  di  Provinsi Kalimantan  Selatan  menggunakan  metode  Back Propagation Neural Network.
Selain Penambahan indikator dalam pengukuran  tingkat  kemiskinan,  pada  penelitian  ini juga  akan  membandingkan  performa  dari  metode BPNN  dengan  GRNN  dalam  predikis  tingkat kemiskinan  suatu  wilayah  di  Provinsi  Gorontalo. Adanya sistem prediksi dengan performa yang lebih baik,  maka  dapat  membantu  pemerintah  dalam memperkirakan strategi penanggulangan  kemiskinan dimasa mendatang secara cepat dan merata.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Landasan Teori
Menurut  (Badan  Pusat  Statistik,  2012), penduduk  miskin  adalah  penduduk  yang  memiliki rata-rata  pengeluaran  per  kapita  per  bulan  dibawah Garis Kemiskinan. Garis Kemiskinan (GK)
merupakan  penjumlahan  dari  Garis  Kemiskinan Makanan  (GKM)  dan  Garis  Kemiskinan  Non Makanan  (GKNM).  Garis  Kemiskinan  Makanan (GKM)  merupakan  nilai  pengeluaran  kebutuhan minimum  makanan  yang  disetarakan  dengan  2100 kkalori  per  kapita  per  hari.  Garis  Kemiskinan  Non- Makanan  (GKNM)  adalah  kebutuhan  minimum untuk  perumahan,  sandang,  pendidikan,  dan kesehatan.  Faktor-faktor  seperti  pendidikan,  tenaga kerja, kesehatan, fertilitas, perumahan dan Iingkungan  merupakan  gambaran  dari  tingkat kesejahteraan  rakyat  yang  diduga  mempengaruhi kemiskinan. Sedangkan presentase penduduk miskin adalah  persentase  penduduk  yang  berada  dibawah Garis Kemiskinan (GK).
Amina  dan  Irawan  (2014)  menyebutkan apabila melihat realita dalam kehidupan masyarakat, dapat  diasumsikan  bahwa  terdapat    beberapa indikator yang berkaitan dengan tingkat kemiskinan, selain pengeluaran rata-rata perkapita sebulan  yang menjadi    dasar  BPS  dalam  penentuan  jumlah penduduk  miskin. Beberapa diantaranya adalah nilai Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB),    inflasi, ekspor,    luas    panen,    jumlah  industri    manufaktur besar    dan    sedang,    serta    jumlah    pengangguran. Pemilihan indikator-indikator  tersebut  didasari  pada kenyataan    bahwa    adanya  keterkaitan  langsung dengan tingkat pendapatan penduduk. Susanti (2013) menganalisis bagaimana dan  seberapa besar PDRB, IPM  dan  pengangguran  berpengaruh    terhadap kemiskinan di Provinsi Jawa Barat tahun 2009-2011 dengan  menggunakan  Analisis  Data  Panel.  Hasil yang  diperoleh menunjukkan  bahwa  PDRB, Pengangguran  dan  IPM  berpengaruh  signifikan terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Jawa  Barat  pada tahun 2009-2011.
Generalized  Regression  Neural  Network (GRNN) pertama kali diusulkan oleh Specht (1991). Metode GRNN secara esensial didasarkan pada teori regresi non  linear yang  estimasi  nilai  output ditentukan oleh nilai input-inputnya. Berbeda metode neural  network  lainnya  seperti  BPNN,  GRNN merupakan  metode  neural  network  yang  tidak membutuhkan proses iterasi pelatihan yang biasanya menghasilkan solusi lokal optima, tidak adanya bobot bias  pada  lapisan  input  dan  lapisan  tersembunyi. GRNN hanya memiliki satu parameter yang disebut dengan smoothing factor 𝜎 . Pada prinsipnya GRNN terdiri  dari  empat layer unit  pemrosesan  (neuron) yaitu input layer , pattern layer yang memiliki jumlah neuron  yang  sama  dengan  jumlah  data  latih, summation  layer dan output  layer .    Tiap-tiap layer unit  pemrosesan  ditandai  dengan  suatu  fungsi komputasional  yang  spesifik.  Secara  umum  model GRNN menggunakan algoritma sebagai berikut :
1. Neuron-neuron pada input layer berfungsi untuk mengambil  informasi.  Neuron  input  ini  bersifat unik  untuk  tiap  variabel  prediktor  pada  vektor input X. Tidak ada pengolahan data yang terjadi pada  neuron-neuron  input  ini.  Neuron-neuron
doi: https://doi.org/10.30869/jtech.v6i2.210 , p-issn/e-issn:2252-4002/2546-558X PERBANDINGAN PERFORMA PREDIKSI TINGKAT KEMISKINAN ANTARA BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DAN GENERALIZED REGRESSION NEURAL NETWORK
input lalu meneruskan data menuju lapisan kedua yang dinamakan neuron pola atau pattern neuron.
2. Menghitung  nilai  aktivasi  setiap  unit pattern neuron . Neuron-neuron pola ke-i berisi data dari neuron-neuron  input  dan  menghitung  output 𝑝 𝑖 dengan  menggunakan  fungsi Gaussian sebagai berikut:
𝑝 𝑖 = 𝑒𝑥𝑝 [ −(𝑋−𝑋𝑖) 𝑇(𝑋−𝑋𝑖) 2𝜎𝑖 2 ] ,   𝑖 = 1,2, … , 𝑛 (1) X adalah  input  dari  variabel  prediktor  untuk GRNN, 𝑋 𝑖 adalah vektor pelatihan yang diwakili neuron pola ke- i, 𝜎 𝑖 adalah parameter smoothing factor yang merepresentasikan lebar atau rentang fungsi.  Jumlah  neuron  pada paterrn  layer sama dengan jumlah data latih yang digunakan.
3. Mengirim  nilai  aktivasi  sebagai  masukan  untuk unit summation .
4. Menghitung  semua  sinyal  masukan  pada  unit summation . Output dari pattern neurons kemudian diteruskan ke layer ketiga yaitu summation neurons dimana output  dari  semua pattern neurons dijumlahkan. Secara  teknis  ada  dua  tipe  penjumlahan  yang dibentuk  dalam summation  neurons yaitu penjumlahan Numerator dan penjumlahan Denominator. Penjumlahan Numerator merupakan  penjumlahan  terboboti  sedangkan penjumlahan Denominator merupakan
penjumlahan aritmatik sederhana. Dalam topologi  GRNN  terdapat  unit  pemrosesan terpisah yang melakukan penjumlahan Numerator  dan  penjumlahan  Denominator. Penjumlahan Numerator dan penjumlahan Denominator dinyatakan pada Persamaan (2) dan (3) sebagai berikut:
𝑆 𝑁 = ∑ 𝑦 𝑖 𝑒𝑥𝑝 [ −(𝑋−𝑋𝑖) 𝑇(𝑋−𝑋𝑖) 2𝜎𝑖 2 ] 𝑛 𝑖=1 (2)
𝑆 𝐷 = ∑ 𝑒𝑥𝑝 [ −(𝑋−𝑋𝑖) 𝑇(𝑋−𝑋𝑖) 2𝜎𝑖 2 ] 𝑛 𝑖=1 (3)
adalah bobot penghubung antara neuron ke- i pada paterrn layer dan summation neurons pada penjumlahan numerator.
5. Menghitung  semua  sinyal  masukan  pada  unit output.
Jumlahan  yang  dihasilkan  oleh summation neurons secara  berturut-turut  dikirimkan  ke neuron output. Neuron output kemudian membentuk  pembagian  sebagai  berikut  untuk mendapatkan output
regresi GRNN:
𝑌 𝑖 ′ = ∑ 𝑦𝑖𝑒𝑥𝑝[ −(𝑋−𝑋𝑖) 𝑇(𝑋−𝑋 𝑖) 2𝜎𝑖 2 ] 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑒𝑥𝑝[ −(𝑋−𝑋𝑖)𝑇(𝑋−𝑋𝑖) 2𝜎𝑖 2 ] 𝑛 𝑖=1 (4) 𝒀 𝒊 ′ adalah  output  prediksi  sampel  pembelajaran ke- i.
Backpropagation  Neural  Network  (BPNN) termasuk  dalam  pembelajaran  terawasi.  Metode  ini diusulkan pertama kali pada tahun 1969 oleh Bryson dan  Ho.  Cara  pelatihan  yang  dilakukan  algoritma BPNN sama dengan perceptron. Sejumlah data latih
sebagai  data  masukan  diberikan  pada  jaringan. Jaringan  menghitung  data  keluaran,  jika  ada error (perbedaan  antara  keluaran  yang  diprediksikan dengan  nilai  keluaran  yang  aktual)    maka  bobot dalam  jaringan  akan  diperbarui  untuk  mengurangi error tersebut.  Pada  BPNN,  algoritma  pelatihan mempunyai  dua  fase.  Fase  pertama,  vektor/data masukan  diberikan  pada  layer  masukan.  Jaringan kemudian  merambatkan  data  masukan  dari  layer masukn  ke hidden  layer pertama,  kemudian diteruskan ke  layer  hidden berikutnya  sampai  nilai keluaran  dibangkitkan  oleh layer keluaran.  Fase kedua, jika nilai/pola keluaran berbeda dengan nilai keluaran  yang  diinginkan, erro r  akan  dihitung kemudian  dirambatkan  balik  dari layer keluaran sampai  kembali ke layer masukan. Bobot diperbarui selama  proses  perambatan  balik  hingga  memenuhi kriteria minimum error tertentu (Prasetyo, 2014).
Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) merupakan  salah  satu  metode  evaluasi  performa model  prediksi.  Pada  penelitian  ini,  MAPE digunakan  untuk  mengukur  seberapa  selisih  antara persentase tingkat kmiskinan yang diprediksi dengan persentase  tingkat  kemiskinan  yang  sebenarnya. Semakin  kecil  nilainya,  berarti  selisihnya    semakin kecil  juga.  Perhitungan  MAPE    dinyatakan  pada Persamaan (5).
𝑴𝑨𝑷𝑬 = 𝟏 𝑵 (∑ |𝒀𝒊−𝒀𝒊 ′| 𝒀𝒊 𝑵 𝒊=𝟏 ) ( 5)
N adalah banyaknya data validasi yang diprediksi, 𝒀 𝒊 adalah  output  nilai  prediksi    dan 𝒀 𝒊 ′ adalah  output nilai aktual.

## 2.2. Tahapan Penelitian
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah bertujuan untuk mendapatkan model prediksi terbaik berdasarkan data kemiskinan yang diperoleh dengan  membandingkan performa hasil uji coba dari dua  model  prediksi  BPNN  dan  GRNN.  Tahapan penelitian secara detail terdapat pada Gambar 1.
a. Pemahaman dan pengambilan data Data  set  yang  digunakan  adalah  data  dari indikator- indikator  yang  mempengaruhi  kemiskinan penduduk dari tahun 2010-2017 per kabupaten/kota yang ada di Provinsi  Gorontalo. Data tersebut  yang terdiri  dari beberapa  fitur  yaitu  kependudukan  dan tenaga  kerja, pendidikan,  kesehatan,  pertanian, perdagangan  dan industri.    Data    set    yang    digunakan  akan  dibagi menjadi data latih dan data uji.
b. Proses Normalisasi data Data    yang    digunakan    dinormalisasikan    dalam menggunakan pendekatan jangkauan [0,1].
c. Pelatihan data Proses  pelatihan  data  diambil  dari  data  kemiskinan tahun  2010-2015  untuk  memprediksi  tingkat kemiskinan  pada  tahun  2016,  sedangkan  data kemiskinan  tahun  2010-2016  diambil  untuk memprediksi tingkat kemiskinan pada tahun 2017.
d. Pengujian model Proses  uji  model  dilakukan  setelah  proses  pelatihan data selesai.
NEURAL NETWORK DAN GENERALIZED REGRESSION NEURAL NETWORK
Mulai Pengambilan Data
Proses Normalisasi Pelatihan dengan Metode GRNN Pengujian dengan Metode GRNN
Pelatihan dengan Metode BPNN
Pelatihan dengan Metode BPNN Evaluasi Performa Analisis dan Pembahasan Selesai
Gambar. 1 Metodologi Penelitian

## e. Evaluasi Performa Model
Evaluasi  model dilakukan dengan  melihat besaran
MAPE  yang  diperoleh  dari  hasil  pengujian  setiap model.
f. Analisis dan Pembahasan. Analisis dan pembahasan akan dijelaskan secara detail pada Bab 4 Hasil dan Pembahasan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum proses pelatihan, data dibagi menjadi data  latih  dan  data  uji.  Pengujian  model  prediksi tingkat  kemiskinan  pada  tahun  2016,  akan menggunakan data latih tahun 2010-2015. Sedangkan pegujian model prediksi tingkat kemiskinan  pada  tahun  2017,  akan  menggunakan data latih tahun 2010-2016.Uji coba dilakukan untuk membandingkan  performa  dari  model  prediksi tingkat    kemiskinan  menggunakan  metode  BPNN dengan metode GRNN. Hasil uji coba perbandingan model  prediksi  BPNN  dengan  GRNN  dapat  dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
APE (Absolute Percentage Error):
perbandingan  antara  selisih  data  prediksi  dan  data aktual terhadap data prediksi. MAPE (Mean Absolute Percentage  Error):  rata-rata  dari  nilai  APE.  Tabel 1 menunjukkan hasil uji coba perbadingan model prediksi BPNN dengan GRNN pada tahun 2016. Performa hasil uji coba dapat dilihat berdasarkan nilai MAPE. Pada hasil uji  coba  tersebut,  model  prediksi  GRNN  memiliki performa    0.1698  atau  16,98%  lebih  baik  apabila dibandingkan dengan model prediksi BPNN.  Pada Tabel 2  juga  menunjukkan  bahwa  performa  model  prediksi GRNN lebih baik 14.39% dari model prediksi BPNN.
Tabel 1. Hasil Perbandingan prediksi tingkat kemiskinan menggunakan metode BPNN dan GRNN pada tahun 2016
Tabel 2. Hasil Perbandingan prediksi tingkat kemiskinan menggunakan metode BPNN dan GRNN pada tahun 2017
No Kab/Kota
Data Aktual (%) Data Prediksi (%) APE BPNN GRNN BPNN GRNN 1 Bone Bolango 17.970 18.909 18.492 0.050 0.029 2 Kab Gorontalo 21.031 17.576 21.786 0.197 0.036 3 Pohuwato 21.175 27.124 22.430 0.219 0.059 4 Gorontalo utara 18.514 22.340 18.927 0.171 0.022 5 Kota Gorontalo 6.049 3.995 6.051 0.514 0.000 6 Boalemo 21.110 20.281 21.665 0.041 0.026 MAPE 0.199 0.029 No Kab/Kota Data Aktual (%) Data Prediksi (%) APE BPNN GRNN BPNN GRNN 1 Bone Bolango 17.812 17.151 17.97 0.039 0.009 2 Kab Gorontalo 20.547 22.364 21.03 0.081 0.024 3 Pohuwato 21.266 22.602 21.17 0.059 0.004 4 Gorontalo utara 19.233 11.848 18.51 0.623 0.037 5 Kota Gorontalo 5.700 4.836 6.05 0.179 0.061 6 Boalemo 21.847 20.767 21.11 0.052 0.034 MAPE 0.172 0.028
NEURAL NETWORK DAN GENERALIZED REGRESSION NEURAL NETWORK

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  komparasi  antara  metode BPNN dengan metode GRNN dalam memprediksi tingkat  kemiskinan  menggunakan  data  kemiskinan Provinsi Gorontalo, diperoleh hasil bahwa model prediksi GRNN  memiliki  performa  14-16%  lebih  baik  jika dibandingkan dengan metode BPNN.
.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  menyampaikan  ucapan  terima  kasih kepada  DIPA  Direktorat  Riset  dan  Pengabdian Kepada  Masyarakat  (DRPM)  Kementrian  Riset, Teknologi  dan  Pendidikan  Tinggi  atas  biaya penelitian yang diberikan. Ucapan terima kasih juga kepada  Badan  Pusat  Statistik  yang  ada  di  Provinsi Gorontalo  yang  bersedia  menjadi  tempat  konsultasi dan pengambilan data penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Amina,  F.,  &  Irawan,  M.I.  (2014).  Prediksi  Jumlah Penduduk  Miskin  di  Provinsi  Kalimantan Selatan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Pasca  Sarjana  Jurusan Matematika FMIPA, Institut Teknologi
Sepuluh Nopember.
Badan Pusat Statistik. (2012). Berita Resmi Statistik, Profil Kemiskinan Di Indonesia September 2011, p. No. 06/01/Th. XV. 2 Januari 2012, Jakarta. Munawar,  &  Hafnani.  (2015).  Prediksi  Tingkat Kemiskinan  di  Provinsi  Aceh  dengan  Model AR. Jurnal Gradien , 11 (1), 1061–1065. Prasetyo,  E.  (2014). Data  Mining-Mengolah  Data Menjadi  Informasi  Menggunakan  Matlab . (Aldo Sahala, Ed.) (1st ed.). Yogyakarta.
Sakti,  D.  C.,  &  Berachim,  B.  (2016).  Pengaruh
Output Sektor Pertanian , Industri Pengolahan Dan Perdagangan Terhadap Jumlah Penduduk
Miskin Di Propinsi Jawa Timur (Tahun 2005
–  2013). Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis ,  (2),
113–124.
Specht,  D.  F.  (1991).  A  General  Regression  Neural Network, 2 (6). Susanti, S. (2013). Produk Domestik Regional Bruto, Pengangguran  dan  Indeks  Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Jawa Barat dengan  Menggunakan  Analisi  Data  Panel. Jurnal Matematika Integratif , 9 (1), 1–18.