## Prediksi Pertumbuhan Penduduk Di Kecamatan Baregbeg Kabupaten Ciamis Menggunakan Metode Artificial Neural Network

## Dinda Yassa Descania
Program Studi Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sukabumi *e-mail: yassadescania@gmail.com
Received: 31.10.2022 Revised: 14.11.2022 Accepted: 21.11.2022 Available online: 01.12.2022
Abstract: The development of technology in the field of informatics is currently bringing many changes, one of which is in terms of the use of technology, namely the existence of an Artificial Neural Network that can be used to predict population growth in a place. The function of an information technology is to be able to process, generate, store and retrieve data. In addition, information technology can also perform problem solving in an activity  or  job.  Population  growth  in  each  region  has  increased  every  year  by  using  an  Artificial  Neural Network  which  is  expected  to  be  able  to  make  an  estimate  in  predicting  the  rate  of  population  growth  in Baregbeg District.
Keywords : Artificial Neural Network, Prediction, Population
Abstrak: Perkembangan teknologi di bidang informatika saat ini sangat banyak membawa perubahan, salah satu dalam hal pemanfaatan teknologi yaitu adanya jaringan saraf tiruan (Artificial Neural Network) yang dapat digunakan  untuk  memprediksi  pertumbuhan  penduduk  disuatu  tempat.  Fungsi  sebuah  teknologi  informasi untuk dapat mengolah, menghasilkan, menyimpan dan mencari kembali data. Selain itu teknologi Informasi juga  dapat  melakukan  pemecahan  masalah  dalam  suatu  aktifitas  atau  pekerjaan.  Pertumbuhan  penduduk disetiap  daerah  memiliki  peningkatan  disetiap  tahunnya  dengan  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  atau Artificial Neural Network diharapkan dapat membuat suatu perkiraan dalam memprediksi tingkat pertumbuhan penduduk di Kecamatan Baregbeg Kabupaten Ciamis.
Kata kunci : Artificial Neural Network, Prediksi, Penduduk

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi di bidang informatika saat ini sangat banyak membawa perubahan, salah satunya yaitu dalam hal pemanfaatan teknologi dengan adanya jaringan saraf tiruan (Artificial Neural Network) yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  pertumbuhan  penduduk  disuatu  tempat.  Fungsi sebuah  teknologi  informasi  dapat  mengolah,  menghasilkan,  menyimpan  dan  mencari  kembali  data. Selain  itu  teknologi  Informasi  juga  dapat  melakukan  pemecahan  masalah  dalam  suatu  aktifitas  atau pekerjaan. Menurut [1] pada jurnalnya yang berjudul “Pendekatan ANN ( Artificial Neural Network ) Untuk Penentuan Prosentase Bobot Pekerjaan Dan Estimasi Nilai Pekerjaan Struktur Pada Rumah Sakit Pratama” yaitu pada nilai pekerjaan struktural memiliki bagian yang cukup besar dari rata-rata total kontrak dan terdapat objek pekerjaan yang cukup penting dalam pekerjaan konstruksi bangunan. Data mengenai  nilai  dari  pekerjaan  struktural  dan  desain  objek  pekerjaan  dari  8  proyek  bertujuan  untuk melatih dan menguji data menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) digunakan untuk me perkirakan nilai biaya dalam pekerjaan struktural bangunan Rumah Sakit Pratama pada daerah terasing di Indonesia. Menurut [2] Artificial Neural Network (ANN) atau jaringan syaraf tiruan adalah salah satu dari metode machine learning yang termasuk pada supervised learning yang dapat mengenali pola dari data masukan yang didapatkan. Kelebihan dari Artificial Neural Network ini adalah dapat mengenali data yang belum di generalisasi dan memiliki kemampuan dalam mengingat data yang dilatihkan dalam jumlah  yang  banyak.  Menurut [3] regresi  merupakan  metode  yang  memiliki  fungsi  sebagi  prediksi terhadap pengaruh dari dua atau lebih variabel fungsional tertentu. Dalam perkiraan variabel tersebut menggunakan model matematis untuk melihat hubungan dari variabel tersebut. Dan untuk menentukan rata-rata  dari  kesalahan  kuadrat  menggunakan  Mean  Squared  Error  (MSE).  Menurut  [4]  MSE merupakan  Rata-rata  dari  kesalahan  kuadrat  diantara  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi.  Metode  ini digunakan  untuk  melihat  berapa  nilai  kesalahan  yang  ada  pada  prediksi.  Nilai  MSE  yang  kecil  atau mendekati nol menunjukkan hasil prediksi adanya kesesuaian data aktual dan dapat digunakan untuk perhitungan prediksi di tahun selanjutnya.
Menurut  [5]  dengan  penelitiannya  yang  berjudul  “Klasifikasi  Citra  Tanaman  Perdu  Liar Berkhasiat Obat Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Functio ” menjelaskan bahwa untuk melakukan klasifikasi jenis tanaman liar perdu berkhasiar obat dan penggunaan ekstraksi ciri membuat faktor  pendukung  agar  klasifikasifikasi  berjalan  dengan  optimal,  oleh  karena  itu  penelitian  tersebut didukung dengan ekstraksi ciri warna dan tekstur. Dari ciri warna dihasilkan dengan mencari nilai rata-
rata RGB, dan untuk ciri tekstur menggunakan filter gabor diperoleh dari parameter mean, entropy, dan variance dari analisis citra magnitude .
[6]  Juga  menjelaskan  pada  penelitiaanya  yang  berjudul  “Penerapan  Metode  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk  Prediksi  Tingkat  Kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Tengah”  melakukan analisa terhadap permodelan prediksi yang tepat agar dapat dipakai altefnatif dalam melakukan prediksi tingkat kemiskinan menurut kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah yang mengacu pada variabel Laju Pertumbuhan Ekonomi, Tingkat Pengangguran Terbuka dan Indeks Pembangunan Manusia. Pemilihan variabel tersebut mempertimbangkan variabel terukur, akurat datanya, dan terdapat pengaruh terhadap kemiskinan.  Menurt  [7]  Dengan  penelitiannya  yang  berjudul  “Histogram  Citra  Jenis  Beras  Dengan Menyertakan Kertas Putih Untuk Identifikasi Awal Jenis Beras Dengan Menggunakan Jaringan Syaraf” menjelaskan  bahwa  pada  penelitiannya  menawarkan  penelitian  terhadap  warna  dari  contoh  gambar beras menggunkan kertas putih dan digunakan agar mengetahui nilai warna interferensi yang ada di lingkungan saat pengambilan sampel, oleh karena itu dengan melakukan analisis sampel gambar bisa mengetahui  piksel  R,  G  dan  B  yang  sebenarnya.  Hasil  dari  nilai  piksel  R,  G  dan  B  melakukan pengamatan terhadap histogram dan mengambil data nilai piksel yang paling sering muncul.
Biasanya  pemerintah  Desa  atau  Kecamatan  membutuhkan  data  mendesak  untuk  sebuah kepentingan  tertentu  dan  saat  ini  pertumbuhan  penduduk  memiliki  peningkatan  disetiap  tahunnya, sehingga  untuk  melakukan  prediksi  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  memprediksi  tingkat pertumbuhan penduduk. Dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan atau Artificial Neural Network diharapkan  dapat  membuat  suatu  perkiraan  dalam  memprediksi  tingkat  pertumbuhan  penduduk  di Kecamatan Baregbeg Kabupaten Ciamis. Dari permasalahan tersebut, maka dapat penulis melakukan penelitian dengan judul “Prediksi Pertumbuhan Penduduk Di Kecamatan Baregbeg Kabupaten Ciamis Menggunakan Metode Artificial Neural Network”. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis perubahan pertumbuhan penduduk di Kecamatan Baregbeg dan melakukan prediksi pertumbuhan jumlah penduduk menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN).

## 2. METODE
Metode penelitian ini merupakan suatu langkah kerja yang akan dilakukan oleh penulis dalam melakukan penelitian. Metode yang dilakukan yaitu pengumpulan data yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS), data tersebut dibutuhkan untuk mendukung proses penelitian. Pada  penelitian  ini  juga  model Artificial  Neural  Network dirancang  untuk  memprediksi peningkatan  pertumbuhan  penduduk.  Dalam  proses  penelitian  ini  juga  menggunakan  model regresi untuk memprediksi antara dua variabel. Sistem yang digunakan yaitu MATLAB dan excel yang digunakan sebagai pemodelan dalam penelitian.
Artificial  Neural  Network merupakan  gambaran  dari  proses  jaringan  yang  ada  di  otak manusia.  Jaringan-jaringan  itu  mendapatkan  pengetahuan  dari  proses  pembelajaran.  Adanya koneksi  antar neuron yang  disebut  juga  bobot  sinaptik  digunakan  sebagai  pengingat pengetahuan. [1]
Gambar 1. Artificial Neural Network [8]
Pada gambar 1 menjelaskan artificial neural network yang disusun dengan elemen yang berada di lapisan yang ada hubungannya dan memiliki bobot. Dengan masukan yang ada di luar
perangkat lunak yang diberi jaringan ini dapat merubah bobot yang dihasilkannya, maka dari itu  akan  menghasilkan  keluaran  yang  sesuai  dengan  masukan  yang  telah  diberikan.  Setiap elemen akan melakukan operasi matematika yang telah ditentukan dan menghasilkan sebuah keluaran yang telah dilakukan.

## Gambar 2. Model Tiruan Neuron [8]
Gambar 2 menjelaskan model tiruan neuron yang merupakan jaringan dari kelompok unit proses kecil dimodelkan berdasarkan sistem bisa mengikuti perkembangan dan dapat merubah struktur dalam memecahkan masalah. Jaringan Syaraf Tiruan ini juga merupakan bagian dari kecerdasan bautan ( Artificial  Intellegent ). Menurut [3] regresi  merupakan  metode  yang  memiliki  fungsi  sebagi prediksi terhadap pengaruh dari dua atau lebih variabel fungsional tertentu. Dalam perkiraan variabel  tersebut  menggunakan  model  matematis  untuk  melihat  hubungan  dari  variabel tersebut. Metode ini dapat berfungsi dalam memperkirakan masa yang akan datang. Adapun rumus untuk menghitung nilai regresi yaitu:
Y = a + bX
Keterangan: a: konstanta (titik potong Y) b: koefisien dari variabel X Y: variabel dependen X: variabel independen
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data  yang  terdaftar  di  Badan  Pusat  Statistik  (BPS). Metode  pengambilan  sampel  ini  berdasarkan  data  jumlah  penduduk  di  Desa  yang  ada  di Kecamatan Baregbeg. Dan diambil sampel pada tahun 2010-2019.
Model ini memiliki tahapan yang akan dilakukan yaitu: tahap pelatihan, tahap pengujian dan prediksi tahun berikutnya.
1. Pelatihan
Pada tahap pelatihan dilakukan persiapan data awal dari tahun-tahun sebelumnya.
2. Pengujian
Tahap pengujian yaitu untuk melakukan evaluasi terhadap tingkat keakuratan prediksi model ANN dan regresi pada pertumbuhan penduduk.
3. Prediksi
Tahap prediksi dilakukan untuk menunjukan nilai prediksi tahun berikutnya yang diambil dari data tahun sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Dataset yang digunakan
Pada tabel 1 merupakan dataset yang digunakan untuk memprediksi pertumbuhan penduduk data diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) terdapat data bulanan dalam 10 tahun yaitu pada tahun 2010 sampai dengan 2019.

## Tabel 1. Dataset Jumlah penduduk di Kecamatan Baregbeg

## Data Latih Pertumbuhan Penduduk
Penelitian ini menggunakan perangkat lunak Matlab yaitu untuk memprediksi nilai MSE, yang dilakukan  pertama  yaitu  dengan  melakukan  pengolahan  data  awal  dengan  dilakukannya  proses pelatihan. Proses ini adalah proses yang penting dilakukan untuk menentukan keberhasilan data dalam proses penelitian.
Gambar 3. Eksekusi Jaringan Syaraf Tiruan ( Neural Network)
Pada gambar 3 merupakan Inputan sesuai dengan nama Desa yang menjadi patokan dalam setiap tahunnya. Terdapat pula data periode selama 10 tahun dari tahun 2010-2019 seta 1 layer output untuk manampilkan hasil.
SUKAMAJU MEKARJAYA SAGULING BAREGBEG PETIRHILIR PUSAKANAGARA KARANGAMPEL JELAT SUKAMULYA
1 2010 6066 3523 4203 5806 3965 2826 3116 5682 6239 2 2011 5919 3639 4243 5859 3975 2833 3095 5700 6378 3 2012 5930 3643 4250 5700 3980 2900 3105 5680 6360 4 2013 5901 3622 4270 5977 3995 2888 3129 5723
6492
5 2014 6800 3632 4316 6164 4010 3271 3128 5777
6489
6 2015 6352 3607 4311 6169 4015 3286 3312 5985 6514 7 2016 6567 3626 4322 6145 4062 3293 3119 5798 6566 8 2017 6725 3595 4351 6071 4064 3423 3078 5804 6522 9 2018 6885 3606 4384 6124 4102 3535 3091 5851 6579 10 2019 7046 3617 4415 6177 4138 3651 3104 5896 6636 No TAHUN DATA JUMLAH PENDUDUK KECAMATAN BAREGBEG DESA
Gambar  4  adalah  grafik  dari  nilai  Regresi  dan  Korelasi,  nilai  tersebut  berfungsi  untuk menampilkan  tingkat  hubungan  antar  variabel  yang  digunakan,  selain  itu  dapat  dilakukan  untuk menentukan faktor keterpengaruhan. Jika melihat grafik regresi tersebut, maka menghasilkan sebuah nilai Korelasi 0.993, hal ini berkaitan dengan variabel yang diteliti. Dan jika nilai tersebut di kuadratkan maka akan menghasilkan nilai Regresi sebesar 0,978. Nilai yang ditampilkan menunjukan adanya nilai yang ditampilkan tersebut dikatakan baik dan dapat dilanjutkan untuk proses penelitian.
Gambar 5. Grafik MSE ( Mean Square Error )
Gambar 5 grafik tersebut memiliki nilai MSE ( Mean Square Error ). MSE merupakan Rata-rata dari kesalahan kuadrat antara nilai aktual dan nilai peramalan. Metode MSE berfungsi untuk melihat perkiraan nilai kesalahan. Nilai Mean Squared Error yang kecil atau nilainya hampir nol membuktikan hasil  prediksi  sesuai  dengan  data  dan  dapat  dijadikan  sebagai  perhitungan  prediksi  pada  periode selanjutnya. Pada grafik diatas menunjukan nilai 0,00076, maka dari itu nilainya cocok dengan nilai Korelasi  yaitu  0,993,  serta  memiliki  nilai  Regresi  sebesar  0,978.  Jadi  data  yang  dikumpulkan  sudah memenuhi nilai pelatihan tersebut.

## Data Pengujian Pertumbuhan Penduduk
Pada tahap ini melakukan data pengujian untuk menguji pengimplementasian dari algortima yang telah ditambahkan data.

## Gambar 6. Grafik Regresi
Grafik  6  di  atas  menunjukan  nilai  data  yang  diinput  pada  tabel  excel  yang  telah  dibuat menghasilkan  nilai  korelasi  0,029,  apabila  nilai  regresinya  diambil,  maka  akan  menghasilkan  nilai 0,00084. Maka dari itu data ini dapat membuktikan adanya nilai keterhubungan antar variabel.
Gambar 7. Grafik MSE ( Mean Square Error )
Pada gambar 7 grafik pengujian ini memiliki perbedaan nilai MSE dimana pada proses pengujian nilai MSE lebih besar yaitu 0,30 tetapi nilainya masih dibawah 0, dan data ini menunjukan nilai baik. Maka dari itu jika dilihat dari data awal, maka data mempunyai nilai konsistensi pada masa penilaian berlangsung.

## Data Prediksi Pertumbuhan Penduduk

## Gambar 8. Prediksi Pertumbuhan Penduduk
Gambar 8 grafik diatas menunjukan nilai yang diperoleh untuk 1 tahun berikutnya, data tersebut diperoleh dari data uji Bulan Januari pada 2010 sampai Desember Tahun 2019, dengan menunjukan nilai grafik Jumlah pertumbuhan penduduk untuk tahun berikutnya setelah tahun 2019, yaitu Bulan ke satu samapi bulan ke 12 di tahun 2020.

## Tabel 2. Nilai Prediksi
Pada tabel 2 diatas menunjukan nilai yang ada pada titik-titik didalam grafik prediksi gambar sebelumnya, maka dapat dilakukan data hasil pediksi berupa angka yang muncul dengan nilai perkalian 10 6 .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  dapat  diambil  kesimpulan  yaitu  hasil  pemodelan menggunakan  metode Artificial  Neural  Network (ANN)  dapat  membantu  memprediksi  data ditahun yang akan datang dengan menggunakan Matlab. Nilai regresi yang dihasilkan yaitu 0,978 dan kolerasinya 0,993. Adapun saran dari penulis yaitu untuk penelitian selanjutnya bisa menggunakan metode algoritma lain untuk prediksi agar prediksi bisa dibandingkan dengan metode-metode yang baru.
1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11 12 1.5651e+06 1.5128e+06 1.5166e+06 1.5128e+06 1.5166e+06 1.4794e+06 1.5166e+06 1.4794e+06 1.4911e+06 1.4794e+06 1.4911e+06 1.4464e+06 Nilai Prediksi

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Y. Prathama, “Pendekatan Ann (Artificial Neural Network) Untuk Penentuan Prosentase Bobot Pekerjaan Dan Estimasi Nilai Pekerjaan Struktur Pada Rumah Sakit Pratama,” J. Teknosains , vol. 7, no. 1, p. 14, 2018, doi: 10.22146/teknosains.30139.
[2]  M. S. A. Hapsary, S. Subiyanto, and H. S. Firdaus, “Analisis Prediksi Perubahan Penggunaan Lahan Dengan Pendekatan Artificial Neural Network Dan Regresi Logistik Di Kota Balikpapan,” J. Geod. UNDIP , vol. 10, no.
2, pp. 88–97, 2021, [Online]. Available:
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/view/30637
[3]  H. Nastiti, “No Title,” 2022, [Online]. Available: https://tanamduit.com/belajar/inspirasi/regresi-adalah
[4]  Reyvan Maulid, “Kriteria Jenis Teknik Analisis Data dalam Forecasting,” 2022.
[5]  R.  I.  Borman,  I.  Ahmad,  and  Y.  Rahmanto,  “Klasifikasi  Citra  Tanaman  Perdu  Liar  Berkhasiat  Obat Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function,” Bull. Informatics Data Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 6–13, 2022.
[6]  M. Penelitian, “Penerapan Metode Jaringan Syaraf Tiruan,” no. November 2007, pp. 464–655, 2009, doi: 10.25126/jtiik.202294806.
[7]  F. Yumono, D. E. Yuliana, and R. N. Sarbini, “Histogram Citra Jenis Beras Dengan Menyertakan Kertas Putih Untuk Identifikasi Awal Jenis Beras Dengan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 3, no. 1, pp. 129–137, 2022.
[8]  Creasoft, “No Title,” 2018, [Online]. Available: https://creasoft.wordpress.com/2008/04/21/jaringan-saraf- tiruan-artificial-neural-network/