## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 374 − 381 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2547

## Kajian Model Backpropagation dan Hybrid ANFIS Dalam Memprediksi     Pertumbuhan Penduduk di Kabupaten Karawang
Tatang Rohana * Jamaludin Indra, Gugy Guztaman Munzi
Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan, Karawang Jalan Ronggo Waluyo Sirnabaya, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, Indonesia Email: 1,* tatang.rohana@ubpkarawang.ac.id, 2 jamaludin.indra@ubpkarawang.ac.id, 3 gugy.guztaman@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: tatang.rohana@ubpkarawang.ac.id Submitted: 18/12/2022 ; Accepted: 20/12/2022 ; Published: 21/01/2023
Abstrak- Prediksi laju pertumbuhan penduduk merupakan suatu proses memperkirakan jumlah penduduk di masa yang akan datang. Prediksi dilakukan  agar pemerintah dapat menyiapkan langkah  – langkah strategis dalam mengantisipasi dampak negatif dari  lonjakan pendudk yang tidak terkendali. Data penelitian ini adalah  jumlah penduduk Kabupaten Karawang mulai dari  tahun  2011  sampai  dengan  tahun  2020.  Backpropagation  dan  Hybrid  ANFIS  adalah  model  yang  digunakan  dalam penelitian ini. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui nilai RMSE dan seberan data yang terbentuk dari hasil training model Backpropagation dan Hybrid ANFIS dalam memprediksi laju pertumbuhan penduduk di Kabupaten Karawang. Selain itu,  penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  dari    kedua  model  tersebut.  Langkah  penelitian    diawali dengan    validasi data penelitian,  preprocessing, pelatihan dan pengujian, serta uji akurasi.  Pengujian akurasi menggunakan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Model Backpropagation  dan Hybrid dalam memprediksi laju pertumbuhan penduduk  berhasil  dengan  baik.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  hasil  training  kedua  model  tersebut.  Model      Backpropagation memiliki RMSE terbaik sebesar 0,0328 dan Hybrid memiliki RMSE terbaik sebesar 0,021884. Hasil analisa  akurasi prediksi laju pertumbuhan penduduk untuk tahun 2019 dan 2020 yang sudah dilakukan, kedua  model memiliki tingkat akurasi yang baik. Backpropagation  memiliki tingkat akurasi rata – rata sebesar 84,76 %, sedangkan model  Hybrid memiliki tingkat akurasi rata – rata sebesar 93,71 %.  Berdasarkan hasil pengujian akurasi, maka  model  Hybrid memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan model Backpropagation.
Kata Kunci: Prediksi; Pertumbuhan  Penduduk; Backpropagation; Hybrid; ANFIS
Abstract- Population growth rate prediction is a process of estimating the population in the future. Predictions are made so that the government  can prepare  strategic steps  in  anticipating the negative impact of  an uncontrolled population  increase. The research data is the population of Karawang Regency from 2011 to 2020. Backpropagation and Hybrid ANFIS are the models used in this study. The purpose of this study was to determine the RMSE value and scatter data formed from the results of the ANFIS Backpropagation and Hybrid training models in predicting population growth rates in Karawang Regency. In addition, this  study  is  intended  to  determine  the  level  of  accuracy  of  the  two  models.  The  research  step  begins  with  research  data validation, preprocessing, training and testing, as well as accuracy testing. Accuracy testing uses the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) method. Backpropagation and Hybrid models in predicting the rate of population growth have worked well. This can be seen from the training results of the two models. Backpropagation model has the best RMSE of 0.0328 and Hybrid has the best RMSE of 0.021884. The results of the analysis of the accuracy of predicting population growth rates for 2019 and 2020 that have been carried out, both models have a good level of accuracy. Backpropagation has an average accuracy rate of 84.76%, while the Hybrid model has an average accuracy rate of 93.71%. Based on the results of accuracy testing, the Hybrid model has a better level of accuracy than the Backpropagation model.
Keywords : Prediction; Population Growth; Backpropagation; Hybrid; Anfis

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki jumlah penduduk terbanyak di dunia. Jumlah penduduk di Tanah Air pun terus mengalami  peningkatan dalam beberapa tahun terakhir . Berdasarkan laporan Badan Pusat Statistik (BPS), jumlah penduduk di Tanah Air sebanyak 255,58 juta jiwa pada pertengahan tahun 2015. Jumlah itu  kemudian  naik  menjadi  258,49  juta  jiwa  pada  pertengahan  2016 . Jumlah  penduduk  Indonesia pun  kembali mengalami pertumbuhan pada pertengahan 2017 menjadi 261,355 juta jiwa. Lalu, jumlah penduduk RI naik lagi menjadi  264,16  juta  jiwa  pada  pertengahan  2018  dan  menjadi  266,91  juta  jiwa  pada  pertengahan  2019.  Laju pertumbuhan yang  pesat  dapat  berdampak ke semua bidang, diantaranya pertumbuhan perekonomian, kualitas kehidupan kesehatan dan kesejahteraan,  serta bidang pendidikan. Dalam mengatasi permasalahan kependudukan yang mungkin akan terjadi di masa yang akan datang, perlu dibuat perencanaan – perencanaan strategis untuk mengatur  dan  mengendalikan  jumlah  penduduk  yang  tidak  terkendali  sehingga  berdampak  buruk  terhadap perkembangan dan kemajuan suatu negara. Salah satu  hal yang perlu dilakukan dalam masalah kependudukan adalah  memprediksi  laju  pertumbuhan  penduduk,  supaya  pemerintah  bisa  mengantisipasi  kemungkinan  yang akan terjadi di masa yang akan datang. [1] Karena pertumbuhan penduduk semakin bertambah, maka banyak yang harus  dipersiapkan  untuk  mengatasi  dampak  dan  masalah  yang  diakibatkan  oleh  pertumbuhan  penduduk  yang semakin besar.
Kabupaten  Karawang  merupakan  salah  satu  Kabupaten  di  wilayah  Indonesia  yang  pertumbuhan penduduknya cukup tinggi. Hal ini terbukti berdasarkan hasil sensus penduduk yang digelar Badan Pusat Statistik (BPS)  Karawang  pada  tahun 2020, tercatat  jumlah penduduk  Karawang  mencapai  2,44 juta jiwa. Dari  jumlah penduduk tersebut, telah terjadi penambahan penduduk hingga 311,29 ribu jiwa pada tahun itu. Begitu juga pada

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 374 − 381 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2547
tahun  ini,  penambahan  penduduk  diprediksi  masih  terus  terjadi.  Sementara  dilihat  dari  penyebarannya,  dari  30 kecamatan  yang  ada  di  Kabupaten  Karawang,  kepadatan  penduduk  hanya  terjadi  di  sejumlah  kecamatan, khususnya di kecamatan yang berdekatan dengan zona dan kawasan industri. Seiring dengan itu, Karawang juga dihadapkan  dengan  kasus  pengangguran.  Karena  dalam  beberapa  kesempatan  terungkap, masih  banyak warga Karawang  yang sulit kerja. Belum  lagi  masalah  kesejahteraan  yang  menurun  karena  pertumbuhan  penduduk  di kabupaten  Karawang berdampak pada daya beli yang dipengaruhi oleh banyaknya usia penduduk produktif  yang belum  bekerja.  Terdapat  tujuh  konsekuensi  negatif  dari  pertumbuhan  penduduk  [2],  yaitu  dampak-dampaknya terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  kemiskinan  dan  ketimpangan  pendapat,  lingkungan  hidup,  kesehatan, pendidikan, ketersediaan bahan pangan, serta migrasi internasional Kondisi ini tentu harus menjadi perhatian serius bagi  Pemerintah  Daerah  Kabupaten  karawang,  menyiapkan    langkah  –  langkah  yang  positif  untuk  mengatasi masalah pertumbuhan penduduk yang cukup  besar ini. Salah satu upaya yang bisa dilakukan adalah melakukan prediksi pertumbuhan penduduk supaya bisa diantisipasi  dampak dan solusinya.
Beberapa  penelitian yang sudah dilakukan  tentang  prediksi  penduduk  maupun  model  yang  menggunakan Backpropogation  dan  Hybrid  sudah  banyak  dilakukan..  Diantaranya, [3] melakukan  penelitian  tentang  prediksi mahasiswa  baru  menggunakan  model  ANFIS,  dimana  hasilnya  model  Backpropagation  memiliki  tingkat kesalahan  prediksi  berdasarkan  MAPE  sebesar  0,156364,  dan  model  Hybrid  sebesar    0,09516.  [4]  Melakukan penelitian menggunakan model Hybrid dalam memprediksi penyebaran Covid-19 di Wilayah Jawa Barat,  hasil dari  penelitian  ini  memiliki rata rata  tingkat  kesalahan  sebesar  0,2061  atau  20,6%. Penelitian  [5]  mendapatkan hasil  nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pengujian untuk seluruh produk di bawah batas tolerasi error atau  di  bawah  20%.  [6]  melakukan  penelitian  tentang  prediksi  pertumbuhan  penduduk  dengan  model Backpropagation dengan fungsi aktivasi sigmoid  bipolar dan fungsi linear, dengan hasil  akurasi yang diperoleh mencapai  97%  atau  merupakan  yang  tertinggi.  [7]  Penelitian  memprediksi  kedatangan  wisatawan  asing menggunakan  algoritma  Backpropagation.  Hasilnya  Backpropagation  dapat  membantu  dalam  prediksi  jumlah kedatangan wisatawan asing di Kepulauan Mentawai, dengan tingkat akurasi 91,5%. Penelitian lainnya [8] adalah model Backpropagation digunakan untuk memprediksi hasil tanaman sayuran, dengan hasil penelitiannya tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 75,0% pada model arsitektur 2-1-1.
[9] Melakukan penelitian menggunakan algoritma Backpropagation untuk memprediksi produksi padi. Dari implementasi  sistem  yang  dirancang,  dengan  menggunakan  k-fold  cross  validation  didapatkan  hasil  RMSE terbesar dan terkecil pada percobaan 1 dan percobaan 2 dengan nilai RMSE 11.712 dan 5.826 dengan rata – rata RMSE seluruh percobaan 8.2126. Penelitian – penelitian lain dengan menggunakan model Backpropagation dan Hybrid  ANFIS  nilai  akurasinya  cukup  baik  [8],  [10],  [11],  [12].   Penelitin  lain  [13],  model  ANFIS  digunakan dalam    peramalan  jumlah  wistawan  dengan  hasil  penelitiannya,    peramalan  jumlah  wisatawan  dengan menggunakan ANFIS cukup bagus dengan menghasilkan nilai RMSE 123.3029. Dari uraian beberapa penelitian yang  sudah  dilakukan  dengan  menggunakan  model  Backpropagation  dan  Hybrid  ANFIS  tentang  prediksi, perbedaan tingkat akurasi model Backpropagation dan Hybrid ANFIS cukup jauh. Hal ini merupakan salah satu tujuan dari penelitian ini dilakukan, yaitu untuk mengkaji apakah model Backpropagation memiliki tingkat akurasi yang lebih rendah dibandingkan dengan model Hybrid. Selain itu juga, penelitian ini menjadi gambaran atau kajian bagi pemerintah daerah Kabupaten Karawang dalam memprediksi pertumbuhan penduduknya, sehingga Pemda Karawang  bisa  mengantisipasi  dan  mempersiapkan  dampak  –  dampak  yang  akan  terjadi  dalam  pertubuhan penduduk yang terus meningkat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam penelitian ini, tahapan yang dilakukan meliputi langkah - langkah seperti gambar berikut :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 374 − 381 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2547
Tahapan dari  penelitian di atas dapat  dijelaskan sebagai berikut : a. Mengumpulkan Data dan Penentuan Objek Penelitian
Penelitian dilaksanakan dengan bertahap dalam rentang waktu 5 bulan (April 2022 – Agustus 2022). Data yang digunakan  dalam  penelitian  merupakan  data  yang  diambil  dari  Badan  Pusat  Statistik  Pemerintah  Daerah Kabupaten Karawang. Penentuan objek penelitian didasarkan atas permasalahan pertumbuhan jumlah penduduk Kabupaten  Karawang  yang  terus  meningkat,  sehingga  perlu  dilakukan  tindakan  prefentif  untuk  mengantisipasi dampak – dampak yang akan terjadi.   Salah satunya dengan melakukan prediksi pertumbuhan penduduk. b. Analisa Kebutuhan  Dan Rumusan Masalah
Langkah berikutnya melakukan Analisa kebutuhan yang diperlukan dalam penelitian ini. Hal ini berkaitan dengan kebutuhan  sistem  dan  perangkat  yang  digunakan  dalam  penelitian.  Dalam  tahap  ini  juga  melakukan  rumusan maslaah penelitian.  Rumusan masalah yang diangkat pada penelitian ini, meliputi :
1. Bagaimana  menerapkan  model  Backpropagation  dan  Hybrid  Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System (ANFIS) dalam memprediksi pertumbuhan penduduk di Kabupaten Karawang.
2. Bagaimana menganalisis data training  dan data uji dari model Backpropagation dan Hybrid.
3. Bagaimana cara mengukur akurasi dan sebaran data yang terbentuk dari  model Backpropagation dan Hybrid yang dihasilkan.
c. Pembersihan Data
Tahap  pembersihan data perlu dilaksanakan. Hal Ini untuk memastikan data yang digunakan  sudah sesuai dengan kriteria yang ditetapkan, menghasilkan data yang berkualitas sehingga bisa menghasilkan informasi yang benar, dapat dijelaskan, dan dapat dipertanggungjawabkan kebenarannya.
d. Pra Pemrosesan Data
Data  penelitian    yang  sudah  diperoleh    dinormalisasi  terlebih  dahulu.  Hal  ini  dilakukan    supaya  data  yang digunakan dibersihkan dari kesalahan dan tidak konsisten. Kemudian data  ditransformasi ke dalam bentuk min- max. Tujuan dari normalisai agar data yang digunakan tidak terlalu besar, sehingga menjadi data set  yang berada dalam rentang [0,1]. Normalisasi ini menggunakan rumus Min - Max. [14]
Z = X−Xmin Xmax−Xmin . (Bmax − Bmin) + Bmi (1)
Misalkan data input X dengan jumlah data n, X 1 , ,X 2 ,…,X n . dengan : X = nilai input X min = nilai X minimal X max = nilai X maksimal B max = nilai interval tertinggi B min = nilai interval terkecil
e. Proses Pelatihan dan Pengujian
Proses ini menggunakan tools Matlab R2018a. Proses pelatihan data dilakukan menggunakan arsistektur sistem Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) yang memiliki 5 lapisan utama.
f. Prediksi
Langkah selajutnya melakukan proses prediksi terhadap objek penelitian. Proses pengujian didasarkan atas hasil dari Root Mean Square Error (RMSE) yang diperoleh dari proses pelatihan yang sudah dilakukan. g. Analisis dan Pembahasan
Langkah terakhir dari penelitian ini melakukan analisa hasil dari proses prediksi. Pada tahap ini dilakukan analisa terhadap hasil akurasi prediksi atas jumlah pertumbuhan penduduk, baik model Backpropagation maupun Hybrid. Untuk  mengetahui  keakuratan  dari  kedua  model  tersebut,  digunakan  metode  Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE).  Pada  metode   ini, nilai kesalahan  dicari  dengan cara menemukan error absolutnya untuk  setiap periode, kemudian dihitung persentase kesalahan rata-rata secara multak. Persamaannya adalah :
∑ Yt− Yt ́ Yt n t=1 x 100 (2)
Keterangan : n : Total periode data Y t : nilai aktual untuk periode t Y t : nilai prediksi untuk periode t

## 2.2 Objek Penelitian
Dalam  penelitian  ini  objek  yang  digunakan  merupakan  data  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Kabupaten Karawang. Data yang diperoleh adalah jumlah penduduk Kabupaten Karawang dari tahun 2011 sampai 2020, dimana data tersebut sebelumnya divalidasi. Selanjutnya akan  diolah dengan pengolahan awal (pra proses) dengan cara data cleaning  dan dinormalisasi, sebelum dipakai  sebagai  sumber data analisis pada penelitian ini. Hasil pengolahan awal tersebut, selanjutnnya akan dianalisis  dengan menggunakan model Backpropagation dan Hybrid sebagai model untuk melakukan proses prediksi.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 374 − 381 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2547
Gambar 2 . Sebaran Penduduk Kabupaten Karawang Tahun 2011-2020

## 2.3  Model Analisis Data
Model analisis data yang digunakan dalam penelitian ini ialah Backpropagation dan Hybrid Adaptive Neuro Fuzzy Inferences  System  (ANFIS).  Data  set  yang  dipakai  dalam  proses  pembelajaran  (traning)  terdiri  dari  beberapa bagian, yaitu data input, parameter ANFIS, dan data uji yang berada pada proses training ANFIS. Training dengan ANFIS menggunakan algoritma belajar hybrid, algoritma ini menggabungkan dua metode Least-squares estimator (LSE), yaitu  pada alur maju dan Error Backpropagation (EBP). Pada proses analisa, data set terbagi kedalam 2 bagian, yaitu data training dan data testing. Tahapan model Adaptive Neuro Fuzzy Inferences System (ANFIS) dijelaskan pada gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3 . Proses Analisis Model ANFIS

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Pengolahan Awal
Data  set  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Karawang,  kemudian  divalidasi  dengan  Dinas Kependudukan Kabupaten  Karawang. Data penduduk yang diambil mulai dari tahun 2011 sampai dengan tahun 2020.  Proses awal ini  dilakukan untuk mengubah raw data menjadi informasi yang lebih bersih dan siap untuk digunakan, sebab  data yang dipakai tidak selamanya  siap untuk diolah. Proses pra pengolahan data ini terdiri dari

## 3.1.1. Pembersihan Data
Pembersihan  data  ini  bertujuan  untuk  meminimalisir  data  yang  salah.  Proses  pembersihan  daa  menggunakan aplikasi Rapidminer.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 374 − 381 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2547
Dari  hasil cleaning data, tidak ditemukan  kesalahan atau missing, sehingga data layak untuk digunakan pada  penelitian ini.

## 3.1.2. Normalisasi Data
Data yang akan  diolah ke dalam  jaringan, sebelumnya dilakukan dulu proses  transformasi  menjadi bentuk  data interval  min-max  atau  sering  disebut  dengan  istilah  normalisasi.  Kumpulan  data  dalam  bentuk  tabel    tersebut dinormalisasi  menjadi data yang berada dalam selang atau rentang [0,1]. Persamaan yang digunakan pada proses normalisasi menggunakan rumus Min - Max [14].
Tabel 1 . Data Set Hasil Normalisai Min-Max
Usia 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 0-4 1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000 05 - 09 0,9110  0,9114  0,9118  0,9117  0,9126  0,9130  0,9134  0,9138  0,9143  0,9147 10 - 14 0,8062  0,9268  0,9278  0,9257  0,9297  0,9306  0,9316  0,9325  0,9335  0,9344 15-19 0,8269  0,9409  0,9414  0,9419  0,9424  0,9429  0,9434  0,9439  0,9444  0,9449 20-24 0,8227  0,9444  0,9438  0,9434  0,9428  0,9423  0,9417  0,9412  0,9407  0,9402 25-29 0,7935  0,9108  0,9103  0,9104  0,9091  0,9085  0,9079  0,9073  0,9067  0,9061 30-34 0,7920  0,9090  0,9084  0,9062  0,9072  0,9066  0,9060  0,9053  0,9047  0,9040 35-39 0,7318  0,8403  0,8402  0,8421  0,8399  0,8397  0,8395  0,8394  0,8392  0,8389 40-44 0,6455  0,7416  0,7419  0,7493  0,7425  0,7427  0,7430  0,7432  0,7434  0,7436 45-49 0,5110  0,5875  0,5881  0,5987  0,5894  0,5900  0,5907  0,5913  0,5919  0,5924 50-54 0,3924  0,4514  0,4521  0,4608  0,4535  0,4541  0,4548  0,4554  0,4561  0,4567 55-59 0,2680  0,3085  0,3091  0,3175  0,3104  0,3109  0,3115  0,3121  0,3127  0,3133 60-64 0,1723  0,1984  0,1989  0,2075  0,1999  0,2004  0,2009  0,2013  0,2018  0,2023 65-69 0,0799  0,0920  0,0923  0,0952  0,0928  0,0931  0,0933  0,0936  0,0938  0,0941 70-74 0,0097  0,0112  0,0112  0,0111  0,0112  0,0112  0,0112  0,0111  0,0111  0,0111
75+ 0,0000  0,0000  0,0000  0,0000  0,0000  0,0000  0,0000  0,0000  0,0000  0,0000
3.2 Pelatihan Dan Pengujian
3.2.1 Pelatihan Data
Data yang sudah dikonversi  ke bentuk min-max, selanjutnya akan diolah untuk proses training (pelatihan) data dan testing (pengujian) dengan model Backpropagation dan Hybrid. Data set  dibagi  dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Data jumlah penduduk tahun 2011 sampai dengan tahun 2018 dijadikan data latih, sedangkan data jumlah penduduk dari tahun 2019 dan tahun 2020 dijadikan data  uji.
Tabel 2 . Data Latih Usia X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 0-4 1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000 05 - 09 0,9110  0,9114  0,9118  0,9117  0,9126  0,9130  0,9134  0,9138 10 - 14 0,8062  0,9268  0,9278  0,9257  0,9297  0,9306  0,9316  0,9325 15-19 0,8269  0,9409  0,9414  0,9419  0,9424  0,9429  0,9434  0,9439 20-24 0,8227  0,9444  0,9438  0,9434  0,9428  0,9423  0,9417  0,9412 25-29 0,7935  0,9108  0,9103  0,9104  0,9091  0,9085  0,9079  0,9073 30-34 0,7920  0,9090  0,9084  0,9062  0,9072  0,9066  0,9060  0,9053 35-39 0,7318  0,8403  0,8402  0,8421  0,8399  0,8397  0,8395  0,8394 40-44 0,6455  0,7416  0,7419  0,7493  0,7425  0,7427  0,7430  0,7432 45-49 0,5110  0,5875  0,5881  0,5987  0,5894  0,5900  0,5907  0,5913 50-54 0,3924  0,4514  0,4521  0,4608  0,4535  0,4541  0,4548  0,4554 55-59 0,2680  0,3085  0,3091  0,3175  0,3104  0,3109  0,3115  0,3121 60-64 0,1723  0,1984  0,1989  0,2075  0,1999  0,2004  0,2009  0,2013 65-69 0,0799  0,0920  0,0923  0,0952  0,0928  0,0931  0,0933  0,0936 70-74 0,0097  0,0112  0,0112  0,0111  0,0112  0,0112  0,0112  0,0111 75+ 0,0000  0,0000  0,0000  0,0000  0,0000  0,0000  0,0000  0,0000
Gambar 5 . Proses dan Hasil Training Error Model Backpropagation dan Hybrid

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 374 − 381 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2547
Dari  pelatihan  model  yang  sudah  dilakukan  di  atas,  tingkat  kesalaha  nmodel  Backpropagation  memiliki nilai RMSE terbaik sebesar 0,0328 dari 20 epoch yang dilakukan. Sedangkan model Hybrid memiliki nilai RMSE terbaik sebesar 0,021884.

## 3.3  Proses Prediksi
Proses  berikutnya  adalah  proses  prediksi  data.  Uji  prediksi  ini  merupakan  penerapan  hasil  pelatihan  data  yang dilakukan pada proses sebelumnya. Data yang digunakan dalam proses prediksi ini adalah jumlah penduduk tahun 2019 dan 2020
Gambar 6. Perbandingan Hasil Prediksi Model Backpropagation Dan Model Hybrid Tahun 2019

## 3.4  Analisa Dan Pembahasan
Proses selanjutnya adalah mengukur kinerja dari model Backpropagation dan Hybrid. Caranya dengan mencari tingkat kesalahan (error) dari model tersebut. Dalam  mengukur tingkat akurasi prediksi digunakan teknik Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE).  Pada  metode  ini,  nilai  kesalahan   dicari  dengan  cara  menemukan error absolutnya untuk setiap periode, kemudian dihitung rata – rata dari absolute percentage error-nya. Persamaannya
∑ 𝑌𝑡− 𝑌𝑡 ́ 𝑌𝑡 𝑛
𝑡=1 𝑥 100 (3) Tabel 3 . Nilai Mean Absolute Percentage Error Prediksi Tahun 2019
Data Aktual  Prediksi Backpro  Prediksi Hybrid  MAPE Backpropagation MAPE Hybrid 221608 227349 224914 0,0252531 0,008258162 205140 210369 208114 0,0248541 0,007412297 208833 214063 211766 0,0244308 0,006507797 210937 216303 213985 0,0248092 0,007320881 210218 215754 213445 0,0256598 0,009114581 203690 209069 206832 0,0257292 0,009274845 203303 208678 206446 0,0257581 0,009342168 190718 195679 193583 0,0253509 0,008489441 172331 176730 174835 0,0248893 0,007483979 143222 146781 145205 0,0242441 0,006123825 117150 120009 118719 0,0238201 0,005234665 89615 91758 90771 0,0233520 0,004219969 68317 69916 69164 0,0228735 0,00323411 47580 48670 48145 0,0223899 0,002187282 31697 32415 32066 0,0221491 0,00170054 29556 30220 29894 0,0219562 0,00102102 MAPE Backpro 2,42200 0,15137 MAPE Hybrid 0,60578 0,03786 Akurasi Backpropa                     0,84863 Akurasi Hybrid 0,96214 Tabel 4 . Nilai Mean Absolute Percentage Error Prediksi Tahun 2020 Data Aktual  Prediksi Backpro  Prediksi Hybrid  MAPE Backpropagation  MAPE Hybrid 223057 228927 226489 0,0256421 0,015154703
Data Aktual 0 500000 Prediksi Jumlah Penduduk Kabupaten Karawang Tahun 2019 Berdasarkan Model Backpropagation Data Aktual Prediksi Error Aktual 0 200000 400000 Prediksi Jumlah Penduduk Kabupaten Karawang Tahun 2019 Berdasarkan Model Hybrid Aktual Prediksi Hybrid Error

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 374 − 381 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2547
Data Aktual  Prediksi Backpro  Prediksi Hybrid  MAPE Backpropagation  MAPE Hybrid 206571 211918 209661 0,0252324 0,014736196 210388 215736 213437 0,0247916 0,014285851 212418 217907 215586 0,0251900 0,0146928 211500 217158 214846 0,0260545 0,015576081 204914 210414 208174 0,0261382 0,015661575 204517 210014 207779 0,0261736 0,015697715 191940 197016 194918 0,0257650 0,015280316 173527 178025 176128 0,0252658 0,014770269 144316 147957 146380 0,0246114 0,01410171 118098 121025 119734 0,0241863 0,013667383 90388 92581 91593 0,0236863 0,013156577 68940 70579 69826 0,0232240 0,0126842 48040 49156 48631 0,0227099 0,012158985 32011 32747 32398 0,0224866 0,011930809 29863 30536 30210 0,0220362 0,011470618 MAPE Backpro 2,45746 0,15359 MAPE Hybrid 1,40641 0,08790
Akurasi Model Backpropagation 0,84641 Akurasi Model Hybrid  0,91210
Hasil analisa prediksi dengan menggunakan teknik Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk tahun 2019 dan 2020,  dapat dilihat pada tabel 5 di bawah ini :
Tabel 5 . Tabel Hasil Analisa Mean Absolute Percentage Error
Prediksi Total Error MAPE Akurasi Backpropagatio n Hybrid Backpropagatio n Hybrid Backpropagation Hybrid Tahun 2019 2,42200 0,6057 8 0,15137 0,0378 6 0,84863 (84,87%) 0,96214 (96,21%) Tahun 2020 2,45746 1,4064 1 0,15359 0,0879 0,84641 (84,64%) 0,9121 (91,21%)
Berdasarkan    hasil  pengukuran  akurasi  prediksi  yang  dilakukan  di  atas,  dengan  menggunakan  teknik analisis  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  terhadap    prediksi  pertumbuhan  penduduk  di  Kabupaten Karawang,  menggunakan  model  Backpropagation  dan  Hybrid  ANFIS  dapat  digunakan  dengan  baik.  Hal  ini berdasarkan  tingkat akurasi prediksi dengan teknik Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk tahun 2019 Backpropagation 0,15137 dan tingkat akurasi 84,87%, model Hybrid MAPE 0,60578 dan akurasi sebesar 96,21%. Sedangkan  untuk  prediksi  tahun  2020,  Backpropagation  0,15359  dan  tingkat  akurasi  84,64%,  model  Hybrid MAPE 0,0879 dengan tingkat akurasi 91,21%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan  tentang  kajian  model  Backpropagation  dan  Hybrid  ANFIS dalam memprediksi pertumbuhan penduduk di Kabupaten Karawang, hasilnya sesuai dengan tujuan dari penelitian ini. Salah satu tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa akurat model Backpropagation dan Hybrid ANFIS  yang  digunakan  dalam  kasus  prediksi.    Model  Backpropagation    dan  Hybrid  dalam  memprediksi pertumbuhan penduduk di  Kabupaten Karawang   berhasil dengan baik. Hal  ini  berdasarkan  pada  hasil training kedua  model  tersebut,  yaitu  Backpropagation    memiliki  error  rate  sebesar  0,0328  dan  Hybrid  memiliki  RMSE terbaik  sebesar  0,021884.  Kemudian  berdasarkan    hasil  analisa    akurasi  prediksi  yang  sudah  dilakukan  untuk prediksi  pertumbuhan  penduduk  tahun  2019  dan  2020,  kedua    model  memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik. Backpropagation  memiliki tingkat akurasi rata – rata sebesar 84,76 %, sedangkan model  Hybrid memiliki tingkat akurasi rata – rata sebesar 93,71. Uji tingkat akurasi prediksi ini menggunakan teknik Mean Absolute Percentage Error (MAPE).  Berdasarkan hasil pengujian akurasi, maka   model   Hybrid  memiliki tingkat akurasi  yang lebih baik dibandingkan dengan model Backpropagation. Hasil penelitian ini juga memiliki kesamaan dengan beberapa penelitian  sebelumnya.  Dimana  model  Hybrid    ANFIS  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan model yang lainnya. [5], [12], [13], [15], [1], [10],  [16], [17], [18], [3]. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model Hybrid ANFIS layak menjadi salah satu model yang digunakan dalam sistem  prediksi.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 374 − 381 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2547

## REFERENCES
[1]   A. Diantoa dan P. Andri, “Prediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Di Kabupaten Sleman Dengan Metode Adaptive Neuro- Fuzzy Inference System (ANFIS) Dan Metode Sugeno,” Jurnal Sarjana Teknik Informatika, vol. 6 No. 3, pp. 1-7, 2018.
[2]   M. Kumalasari, “Analisis Pertumbuhan Ekonomi, Angka Harapan Hidup, Angka Melek Huruf, Rata Rata Lama Sekolah, Pengeluaran Perkapita Dan Jumlah Penduduk Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Jawa Tengah,” Universitas Diponegoro, Semarang, 2011.
[3]   T. Rohana, “Kajian Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) Dalam Memprediksi Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Universitas Buana Perjuangan Karawang,” Techno Xplore, vol. 6 No. 1, pp. 44-54, 2021.
[4]   T.  Rohana,  “Implementasi  Model  Hybrid  Dalam  Memprediksi  Penyebaran  Covid-19  Di  Wilayah  Jawa  Barat,” Seminastika 2021, pp. 124-137, 2021.
[5]   Allyna Virrayyani, Sutikno, “Prediksi Penjualan Barang Menggunakan Metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS),” Khazanah Informatika, vol. 2 No. 2, pp. 57-63, 2016.
[6]   E.  Siregar,  “Analisis  Metode  Backpropagation  Dengan  Fungsi  Aktivasi  Sigmoid  Bipolar  Dan  Fungsi  Linear  Dalam Prediksi Pertumbuhan Penduduk,” Thesis, 2019.
[7]   Y.  Y.  Salman  Alfarisi  Salimu,  “Prediksi  Tingkat  Kedatangan  Wisatawan  Asing  Menggunakan  Metode Backpropagation,” Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, vol. 2 No. 4, pp. 98-103 , 2020.
[8]   V. H. Dio, Solikhun, M. Fauzan, P. W. Agus dan R. Fitri, “Penerapan Algoritma Backpropagation Dalam Memprediksi Hasil Panen Tanaman Sayuran,” BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer , vol. 2 No. 1, pp. 21-29, 2021.
[9]   R. Gandhi, “Prediksi Produktivitas Padi Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” Universitas Brawijaya , Malang, 2018.
[10]   Fahrur  Rozi,  Farid  Sukmana,  “Penggunaan  Moving  Average  Dengan  Metode  Hybrid  Artificial  Neural  Network  Dan Fuzzy Inference System Untuk Prediksi Cuaca,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 1 No. 2, p. 38 – 42, 2016.
[11]   W.  S.  Aisyah  Fany  Achmalia*,  “Peramalan  Penjualan  Semen  Menggunakan  Backpropagation  Neural  Network  Dan Recurrent Neural Network,” UNNES Journal of Mathematics , 2020.
[12]   N. Azizah, “METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)UNTUK PREDIKSI TINGKAT LAYANAN JALAN,” DISPROTEK, vol. 7 No. 1, pp. 98-103, 2016.
[13]   Budi Handarbeni S. Atma, Sugiyarto, , “Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Untuk Peramalan Jumlah Wisatawan,” Jurnal Ilmiah Matematika, vol. 7 No. 1, pp. 1-7, 2020.
[14]   J. Hanl, M. Kamber dan J. Pei, Data Mining Concepts and Techniques, University of Illinois at Urbana–Champaign, 2012.
[15]   M. M. Candra Dewi, “Perbandingan Akurasi Backpropagation Neural Network dan ANFIS Untuk Memprediksi Cuaca,” NATURAL-A, vol. 1 No. 1, pp. 7-13, 2013.
[16]   F. Nida dan I. A. Anneke, “Model Hybrid SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average )  - ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) pada Data Inflasi Indonesia Tahun 2003-2018,” Prosiding Statistika, vol. 5 No. 2, pp. 96-105, 2019.
[17]   A.  B.  Alan  Boy  Sandy  Damanik,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Dalam  Memprediksi  Indikator  Utama  Ekonomi Dunia,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) , vol. 2 No. 2, pp. 169-178, 2018.
[18]   Noor  Azizah,  Kusworo  Adi,  Achmad  Widodo,  “Metode  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  Untuk Prediksi Tingkat Layanan Jalan,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis , pp. 127-131, 2013.
[19]   T. Rohana, “Implementasi Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk Menguji Kualitas Printed Circuit Board (PCB),” Techno Xplore, vol. 5 No: 2, pp. 79-90, 2020.
[20]   N.  U.  W.  Hasdi  Putra,  “Penerapan  Prediksi  Produksi  Padi  Menggunakan  Artificial  Neural  Network  Algoritma Backpropagation,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 6 No. 2, pp. 100-107 , 2020.
[21]   Komang  Triantita  Neti  Lestari,  Moh.  Ali  Albar,  “Penerapan  Metode  Backpropagation  Dalam  Memprediksi  Jumlah Kunjungan Wisatawan Ke Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB),” J-COSINE, vol. 2 No. 1, no. , pp. 39-48, 2019.
[22]   H. J. Meychael Adi Putra Hutabarat, “Penerapan Algoritma Backpropagation Dalam Memprediksi Jumlah,” Journal of Information System Research (JOSH), pp. 63-69, 2020.
[23]   M. A. R. d. E. Riksakomara, “Peramalan Jumlah Produksi Ikan dengan Menggunakan Backpropagation Neural Network (Studi Kasus: UPTD Pelabuhan Perikanan Banjarmasin),” Jurnal Teknik ITS, vol. 6 No. 1, pp. 142-147, 2017.