## EXPLORER

## Penerapan Multi-Layer Perceptron untuk Mengklasifikasi Penduduk Kurang Mampu
Senang Hati Gulo 1 , Andre Hasudungan Lubis 2*
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Medan Area
1 senanghatigulo2000@gmail.com, 2* andrelubis2201@gmail.com
*) andrelubis2201@gmail.com
Abstrak− Dewasa ini, klasifikasi penduduk kurang mampu di Kecamatan Afulu masih menggunakan cara yang manual,  sehingga hal  ini mengakibatkan membutuhkan  waktu  yang  lama dalam  pendistribusian  bantuan  sosial kepada  masyarakat.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  penelitian  ini  berupaya  mengembangkan  suatu  praktik untuk  klasifikasi  data  penduduk,  dengan  tujuan  utama  untuk  mempercepat  pemrosesan  data  penduduk  di Kecamatan Afulu. Penelitian ini akan berfokus pada sembilan desa di kecamatan tersebut, yang mencakup total populasi  11.722  orang,  dengan  jumlah  sampel  386  orang.  Penelitian  ini  menggunakan  Multilayer  Perceptron (MLP), sebuah algoritma klasik yang merupakan algoritma yang paling banyak digunakan di berbagai penelitian. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa dari total jumlah sampel, terdapat 152 jiwa diklasifikasikan sebagai penduduk mampu, 86 jiwa merupakan penduduk cukup mampu, dan sejumlah 148 jiwa adalah penduduk kurang mampu. Penelitian ini menggunakan confusion matrix sebagai alat untuk mengevaluasi hasil klasifikasi. Dimana, hasil evaluasi menunjukkan bahwa Arsitektur 3-5-1, yang terdiri dari 3 lapisan input, 5 lapisan tersembunyi, dan 1  lapisan  output,  adalah  arsitektur  MLP  yang  paling  unggul.  Arsitektur  ini  menunjukkan  nilai  akurasi  sebesar 96,9%, nilai recall 92%, nilai presisi 98,5%, dan nilai F-score 94,9%. Penjelasan rinci mengenai parameter yang digunakan, formula yang digunakan, dan beberapa komputasi yang dilakukan dijelaskan lebih lanjut.
Kata Kunci: Multilayer Perceptron, Jaringan Syaraf Tiruan, Klasifikasi, Data penduduk, Kecamatan Afulu
Abstract− The  classification  of  the  less  capable  population  in  Afulu  Sub-district  is  currently  reliant  on  a  manual  system, resulting in prolonged processing times. To address this issue, this research endeavors to develop a practical application for the classification  of  population  data,  with  the  primary  objective  of  expediting  the  processing  of  population  data  in  Afulu  Sub- district. The study will focus on nine villages within the sub-district, encompassing a total population of 11,722 individuals, with a sample size of 386. The present study utilizes the Multilayer Perceptron, a classical algorithm that continues to be the most widely employed method in numerous researches. The findings of the present study indicate that out of the total sample size, 152 individuals were classified as capable, 86 individuals were classified as moderately capable, and a substantial number of 148 individuals were classified as less capable. The classification results were evaluated using a confusion matrix. The 3-5- 1  architecture,  comprising  of  3  input  layers,  5  hidden  layers,  and  1  output  layer,  was  found  to  be  the  most  superior.  This architecture demonstrated an accuracy value of 96.9%, a recall value of 92%, a precision value of 98.5%, and an F-score value of 94.9%. A detailed elucidation of the parameters employed, the formulas utilized, and several computations performed are explained further.
Keywords : Multilayer Perceptron, Artificial Neural Network, Classification, Population data, Afulu Sub-district

## 1. PENDAHULUAN
Kecamatan Afulu merupakan wilayah dari Kabupaten Nias Utara yang berada di pulau Nias, Indonesia. Kecamatan Afulu memiliki sebanyak 9 desa yang tersebar di wilayah tersebut, meliputi Desa Afulu, Desa Lauru Fadoro, Desa Faekhuna’a, Desa Sifaoro’asi, Desa Harewakhe, Desa Ombolata Afulu, Desa Lauru Lahewa, Desa Lauru I, dan Desa Sisobahili. Menurut Badan Pusat Statistika (BPS), jumlah penduduknya cukup padat yakni sebesar 11,772 jiwa dengan luas daerah 149,78 Km 2 di tahun 2019. Sehingga menjadikan kecamatan ini merupakan daerah yang cukup  padat  penduduknya.  Perekonomian  masyarakat  Afulu  sebagian  besar  bergantung  pada  sektor  pertanian, perikanan, dan kerajinan lokal. Pertanian menjadi mata pencaharian utama, dengan hasil bumi seperti padi, kelapa, dan rempah-rempah yang menjadi sumber kehidupan. Selain itu, keberlanjutan tradisi perikanan tradisional juga memberikan kontribusi penting terhadap perekonomian lokal [1].
Pengelolaan  data kependudukan  di  Kecamatan  Afulu  merupakan  komponen  penting  dalam  perencanaan pembangunan  di  wilayah  tersebut  yang  dikelola  oleh  pihak  kantor  camat.  Namun,  pengumpulan  data kependudukannya  masih  dilakukan  secara  manual  mengakibatkan  lambatnya  distribusi  bantuan  sosial  kepada masyarakat. Hal ini dikarenakan sulitnya mengklasifikasikan penduduk mana yang kurang mampu, cukup mampu, dan mampu. Sehingga dibutuhkan pengklasifikasian data penduduk tersebut yang dapat membantu pihak kantor camat untuk mendapatkan calon penerima bantuan sosial secara efisien dan efektif.
Dalam mengklasifikasi, terdapat beberapa algoritma yang sudah banyak digunakan di berbagai penelitian untuk tujuan-tujuan tertentu, yaitu decision tree , Support Vector Machines (SVMs), K-Nearest-Neighbors (KNN)

## EXPLORER
dan Artificial Neural Networks (ANNs) [2]. ANN merupakan algoritma yang meniru struktur otak manusia yang berfokus  pada  berbagai  lapisan  neuron  yang  saling  berhubungan,  yang  disebut  sebagai  node  dalam  jaringan. Dimana node tersebut diatur dalam struktur hirarkis, dengan lapisan yang berbeda yang memfasilitasi pemrosesan dan  transmisi  informasi  [3].  Setiap  node  digunakan  untuk  memproses  data,  yang  kemudian  ditransmisikan  ke lapisan berikutnya dalam jaringan. Dengan demikian, hal ini dapat membuat keputusan yang serupa dengan yang dibuat  oleh  manusia  dalam  sistem  komputasi  [4].  Algoritma  ANN  sendiri  memiliki  banyak  keunggulan dibandingkan algoritma klasifikasi lainnya. Salah satu keunggulannya adalah kemampuannya untuk memahami hubungan dan pola yang rumit di dalam data [5], dan keunggulan dalam mengelola dataset yang tidak seimbang [6].
Lebih  lanjut,  algoritma  ANN  telah  banyak  diterapkan  di  berbagai  bidang,  seperti  digunakan  untuk perencanaan energi  [7], pemasaran [8], dan pengambilan keputusan organisasi [9]. Selain itu, ANN bahkan dapat digunakan dalam proses pendidikan untuk secara otomatis menganalisis tinjauan kritis dan menilai tipe psikologis siswa  [10].  Sehingga,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  ANN  telah  menunjukkan  keefektifannya  untuk dimanfaatkan di berbagai penerapan, dan dapat menyajikan prediksi yang akurat serta dapat meningkatkan proses pengambilan keputusan. ANN memiliki berbagai bentuk yang dirancang untuk menangani berbagai tujuan-tujuan khusus. Sebagai contoh terdapat bentuk ANN yang disebut dengan Single-Layer Perceptron (SLP), yang cocok digunakan untuk mengklasifikasi data yang berbentuk biner [11]. Contoh lainnya adalah Convolutional Neural Networks (CNN), yang merupakan bentuk ANN yang dirancang khusus untuk data berstruktur seperti citra [12]. Selain itu, juga ada bentuk ANN yang disebut dengan Recurrent Neural Networks (RNN) yang cocok digunakan untuk data berurutan seperti deret waktu ( time series ) atau bahasa alami ( natural language ) [13]. Pemilihan jenis jaringan saraf yang sesuai sangat tergantung pada karakteristik dan sifat data, serta tujuan analisis atau prediksi yang diinginkan. Dengan beragam bentuknya, ANN memberikan fleksibilitas dan adaptabilitas yang luas dalam menangani berbagai tugas pemrosesan dan analisis data [14]. Diantara bentuk ANN tersebut, terdapat bentuk yang paling umum digunakan, yakni Multi-Layer Perceptron (MLP).
MLP adalah jenis arsitektur jaringan saraf tiruan dengan banyak lapisan neuron, dimana setidaknya satu lapisan  tersembunyi  di antara lapisan input dan  output  [15].  MLP merupakan  jaringan  saraf feedforward ,  yang artinya  algortima  ini  menghitung  jumlah  tertimbang  dari  input  dan  menerapkan  fungsi  aktivasi  untuk menghasilkan output. Jaringan ini efektif dalam memperkirakan fungsi yang kompleks dan tugas data terstruktur [16].  MLP  memiliki  keunggulan  pada  kemampuannya  untuk  memodelkan  hubungan  yang  kompleks  dan  non- linier  dalam  data.  Selain  itu,  MLP  juga  memiliki  kemampuan  untuk  mengekstraksi  fitur  secara  otomatis  dan mengatasi  masalah  yang  tidak  dapat  dipecahkan  oleh  model  linear.  Sehingga,  dengan  kelebihan  dan kemampuannya  tersebut  MLP  menjadi  salah  satu  algoritma  yang  cukup  populer  dalam  berbagai  aplikasi pembelajaran mesin [17]. Dalam hal mengklasifikasikan data, arsitektur pada MLP,yang terdiri dari neuron-neuron yang  saling  terhubung  dapat  mempermudah  untuk  menangkap  hubungan  yang  rumit  dalam  dataset  [18]. Mempertimbangkan masalah yang terjadi dan tersedianya algoritma yang cocok untuk digunakan sebagai solusi, maka  penelitian  ini  akan  menggunakan  algoritma  MLP  untuk  mengklasifikasi  penduduk  kurang  mampu  pada Kecamatan Afulu.

## 2. METODE PENELITIAN
Bagian ini akan menjelaskan metode dan teknik untuk mengumpulkan dan menganalisis data yang akan dilalui  untuk mendapatkan hasil penelitian.  Bagian ini  terdiri  dari tahapan  penelitian,  proses  pengumpulan  dan persiapan  data,  dan  penjelasan  tentang  MLP.  Bagian  akhir  akan  memaparkan  teknik  yang  digunakan  untuk mengevaluasi hasil pengujian

## 2.1 Tahapan Penelitian
Proses pada penelitian ini terdiri dari serangkaian tahapan yang berurutan dan sistematis guna memperoleh hasil dan menjadi solusi bagi permasalahan. Penelitian ini dimulai dengan proses pengumpulan data, persiapan data, pelatihan dan pengujian model perceptron , sampai dengan tahapan evaluasi dan hasil. Tahapan-tahapan tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.

## EXPLORER
Mulai Pengumpulan Data Persiapan Data Pelatihan Model MLP Pengujian Model MLP Evaluasi dan Hasil Selesai Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan dan Persiapan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data primer, yaitu data yang dikumpulkan secara langsung pada lokasi penelitian  [19]. Sehingga, pengumpulan data dalam penelitian ini di ambil langsung di tempat penelitian yaitu  kantor  camat  Afulu.  Dari  jumlah  populasi  sebanyak  11,772,  penelitian  ini  mengambil  sampel  dengan menggunakan rumus 1 [20].
𝑛 = 𝑁 1 + 𝑁𝑒 2 (1)
Pada rumus  (1), 𝑛 merupakan  jumlah  sampel  yang  diambil. Nilai 𝑁 adalah  jumlah  populasi  data  dan 𝑒 adalah tingkat presisi atau toleransi yang bernilai 0.05.
𝑛 = 11,772 1 + 11,772(0.05) 2
= 386.291 ≈ 386
Dari hasil perhitungan rumus Slovin data yang dikumpulkan adalah sebanyak 386.  Adapun atribut yang didapat berupa nama, penghasilan, tingkat pendidikan, kepemilikan aset dan klasifikasi penduduk yang dijadikan sebagai atribut pada penelitian ini. Rangkuman dari data yang telah dikumpulkan pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Penelitian No Nama Penghasilan (Rp) Tingkat Pendidikan   Kepemilikan Aset Klasifikasi Penduduk 1 Folo`o Gulo 5.000.000 SMP Milik Sendiri Mampu 2 Folala Daeli 2.000.000 SMP Milik Sendiri Cukup Mampu 3 Izaaki Gea 2.450.000 SMA Milik Sendiri Cukup Mampu ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 386 Idhan Gulo 1.500.000 SD Milik Sendiri Kurang Mampu
Setelah data dikumpulkan, dalam penelitian ini data dibagi menjadi dua, yakni data latih dan data uji. Data latih digunakan untuk melatih model atau algoritma, sedangakan data uji digunakan untuk menguji seberapa baik kinerja model setelah dilatih [21]. Adapun pembagian data dapat dilihat pada tabel 2.

## EXPLORER
Tabel 2. Pembagian Proporsi Data Pembagian Jumlah Data Latih Jumlah Data Uji 70:30 270 116 80:20 309 77 90:10 347 39
Kemudian,  data  tersebut  dipersiapkan  dengan  cara  mendeteksi  data  yang missing ,  melakukan  perbaikan pada ketidakakuratan dalam data, dan transformasi data. Hal ini adalah dengan melakukan perubahan pada data yang bersifat kategorikal seperti tingkat pendidikan dan kepemilikan aset menjadi bentuk numerik yaitu dengan menggunakan Label Encoding [22]. Hasil transformasi datanya dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Label Encoding pada Data Kriteria Klasifikasi Transformasi Kepemilikan Aset Sewa 1 Milik Sendiri 2 Tingkat Pendidikan Tidak sekolah 1 SD 2 SMP 3 SMA 4 Pendidikan Tinggi 5
Data  yang  telah  berbentuk  numerikal  berikutnya  akan  dilakukan  normalisasi.  Hal  ini  bertujuan  untuk memastikan bahwa data dalam format yang konsisten dan sesuai untuk dianalisis, sehingga dapat meningkatkan keakuratan dari hasil klasifikasi  [23]. Penelitian ini menggunakan z-score sebagai alat untuk menormalisasikan data. Adapun rumus yang digunakan adalah rumus 2 [24].
𝑧 = 𝑥 − 𝜇 𝜎 (2)
Dari  rumus  (2), 𝑧 adalah  hasil  normalisasi, 𝑥 adalah  nilai  awal  pada  data, 𝜇 adalah  nilai  rata-rata  dari populasi data, dan 𝜎 adalah nilai dari standar deviasi. Sebagai contoh, hasil dari normalisasi pada data uji 10% pada proporsi data 90:10 sebanyak 10 data terakhir dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Normalisasi Data Uji 10% No Penghasilan (Rp) Tingkat Pendiikan Kepemilikan Aset 376 0.1303 0.0384 -3.3718 377 -1.1625 -0.7162 0.2958 378 -1.1625 -0.7162 0.2958 379 1.4232 -0.7162 -3.3718 380 1.4232 6.4528 -3.3718 381 0.7767 2.6796 -3.3718 382 1.4232 4.1889 0.2958 383 -0.5161 0.0384 0.2958 384 -0.5161 0.0384 0.2958 385 -0.5161 0.7931 0.2958 386 -0.5161 0.7931 0.2958

## 2.3 Model MLP
Terdapat  dua  model  MLP  yang  dikembangkan  pada  penelitian  ini.  Dimana,  jumlah  neuron  pada hidden  layer berkisar antara 5 dan 10, input layer sebanyak 3, dan 1 output layer pada arsitekturnya. Tampilan dari arsitektur tersebut dapat dilihat pada gambar 2.

## EXPLORER
Gambar 2. Model Arsitektur 3-5-1 dan 3-10-1
Pembelajaran pada MLP dilakukan dengan tahapan bobot balik ( backpropagation ), yakni dibagi atas tahap Feedforward , tahap Backward ,  dan  tahap  perubahan  bobot  [25].  Tahap Feedforward dimulai  dengan  proses penerimaan sinyal oleh setiap input layer dan meneruskannya ke hidden layer . Kemudian, lakukan penjumlahan pada bobot dari sinyal input ( 𝑧 𝑖𝑛𝑗 ) yang dinyatakan dengan rumus (3).
𝑧 𝑖𝑛𝑗 = 𝑣𝑜 𝑗 + ∑ 𝑥𝑖 𝑣𝑖𝑗 𝑛 𝑡=1 (3)
Selanjutnya, penelitian ini menggunakan fungsi aktivas sigmoid untuk menghitung sinyal output yang telah dikirim oleh hidden layer ( 𝑧 𝑗 ) yaitu dengan menggunakan rumus (4) dibawah ini. Lalu, akan dilakukan perhitungan semua bobot sinyal pada jaringan output layer ( 𝑦_𝑛𝑒𝑡 ) dengan menggunakan rumus (5).
𝑧 𝑗 = 1 1 + 𝑒 −𝑧 𝑖𝑛𝑗 (4)
𝑦_𝑛𝑒𝑡 = 𝑤0 𝑘 + ∑ 𝑧 𝑗 𝑤𝑗𝑘 𝑛 𝑘=1 (5)
Tahap Backward dimulai dengan menentukan nilai error ( 𝛿 𝑘 ) atau kesalahan di setiap output layer dengan rumus (6), yang dilanjutkan dengan melakukan perhitungan perubahan bobot ( ∆𝑤 𝑗𝑘 ) dengan menggunakan rumus (7). Adapun representasi dari rumus (6) dan (7) adalah sebagai berikut.
𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑦 𝑘 (1 − 𝑦 𝑘 ) (6)
∆𝑤 𝑗𝑘 = 𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 (7)
Selanjutnya, dilakukan hal yang sama pada hidden layer , yakni menghitung error ( 𝛿_𝑛𝑒𝑡 ) dengan rumus (8).  Lalu,  akan  dilanjutkan  dengan  menentukan  nilai  informasi error dengan  rumus  (9).  Lebih  lanjut,  diikuti dengan menghitung suku perubahan bobot ( ∆𝑣 𝑖𝑗 ) dengan rumus (10). Rumus (8), (9) dan (10) dapat diwakilkan sebagai berikut.
𝛿_𝑛𝑒𝑡 = 𝑣0𝑗 + ∑ 𝛿 𝑘 + 𝑤 𝑗𝑘 𝑛
𝑘=1 (8)
𝛿 𝑗 = 𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑧 𝑗 (1 − 𝑧 𝑗 ) (9)
∆𝑣 𝑖𝑗 = 𝛼𝛿 𝑘 𝑥 𝑖 (10)
Tahap perubahan bobot dilakukan dengan menghitung semua perubahan bobot yang menuju ke output layer sebagai  langkah  pertama.  Perhitungannya  dilakukan  dengan  menggunakan  rumus  (11).  Kemudian,  dilanjutkan dengan menghitung perubahan bobot garis yang menuju ke hidden layer dengan rumus (12).
Arsitektur 3-5-1
Arsitektur 3-10-1
Input Layer
Hidden Layer Output Layer Input Layer
Hidden Layer Output Layer Input Layer Hidden Layer Output Layer Input Layer
Hidden Layer      Output Layer

## EXPLORER
𝑤 𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 𝑗𝑘 (11)
𝑣 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑣 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑣 𝑖𝑗 (12)

## 2.4 Evaluasi dan Hasil
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan data penduduk kurang mampu dengan tiga tingkatan yakni kurang mampu, cukup mampu, dan mampu. Sehingga, penelitian ini akan menelusuri hasil klasifikasi yang dilakukan oleh MLP dengan penentuan bobot  yang dihasilkan. Setelah melakukan proses pelatihan pada kedua model MLP, maka akan diperoleh bobot yang baru. Lebih lanjut, bobot baru tersebut akan dibandingkan dengan data yang telah ditentukan sebelumnya. Teknik yang digunakan dalam hal ini adalah confusion matrix , dengan menentukan nilai accuracy , recall , precision dan F-score [26].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pada penelitian ini terdiri atas 3 bagian berdasarkan proporsi data yang telah dibagi sebelumnya, yaitu 70:30, 80:20, dan 90:10. Setiap proporsi data akan diterapkan pembelajaran model MLP 3-5-1 dan 3-10-1. Kemudian, evaluasi dilakukan untuk setiap model dengan menggunakan confusion matrix .

## 3.1 Hasil Klasifikasi Proporsi Data 70:30
Pada proporsi data 70:30, jumlah data untuk latihan adalah sebanyak 270 dan untuk uji adalah 116 dari total data sebanyak 386. Learning rate yang digunakan adalah 0.1 dengan nilai epoch 100 dan nilai alpha (α) adalah 0.1. Hasil dari klasifikasinya dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Klasifikasi pada Proporsi Data 70:30 Arsitetektur Accuracy Recall Precision F-score 3-5-1 96.9% 92% 98.5% 94.9% 3-10-1 93.8% 92% 94% 93.1%
Dari Tabel 5 dapat dilihat bahwa nilai dari akurasi pada arsitektur 3-5-1 (96.9%) lebih tinggi dibanding dengan arsitektur 3-10-1 yaitu 93.8%. Hal ini juga berlaku pada nilai precision dan F - score , dimana arsitektur 3- 5-1 lebih unggul daripada arsitektur 3-10-1. Lebih lanjut, kedua arsitektur memiliki nilai recall yang sama yaitu 92%.

## 3.2 Hasil Klasifikasi Proporsi Data 80:20
Selanjutnya, penelitian  ini akan melakukan  klasifikasi pada  proporsi  data 80:20.  Dimana,  terdapat  jumlah  data untuk  latihan  adalah  sebanyak  309  dan  untuk  uji adalah  sebanyak  77.  Dari  sisi parameter, hal  yang  sama  juga diterapkan pada proporsi data ini, yakni learning rate dengan nilai 0.1, epoch sebanyak 100 dan nilai alpha (α) adalah 0.1. Hasil dari klasifikasinya dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Klasifikasi pada Proporsi Data 80:20 Arsitetektur Accuracy Recall Precision F-score 3-5-1 97% 94.4% 95% 97.1% 3-10-1 93.8% 95.2% 90.9% 94.2%
Berdasarkan hasil yang ditunjukkan pada tabel 6, terlihat adanya perbedaan nilai antara arsitektur 3-5-1 dan 3-10-1. Nilai akurasi pada arsitektur 3-5-1 adalah sebesar 97%, sedangkan pada arsitektur 3-10-1 hanya 93.8%. Hal yang sama juga terjadi pada perbandingan nilai precision dan F-score , dimana arsitektur 3-5-1 lebih unggul disbanding  dengan  3-10-1.  Namun,  terdapat  hal  yang  kontras  jika  ditinjau  dari  nilai recall .  Arsitektur  3-10-1 memiliki nilai yang lebih besar (95.2%) dibanding dengan arsitektur yang hanya sebesar 94.4%.

## 3.3 Hasil Klasifikasi Proporsi Data 90:10
Pengujian klasifikasi yang terakhir pada penelitian ini adalah pada proporsi data 90:10. Pada proporsi data ini, data latih memiliki data yang cukup banyak yakni sebesar 347. Sedangkan, pada data uji adalah sebanyak 39. Parameter yang diterapkan masih menggunakan pengaturan yang sama, yakni learning rate dengan nilai 0.1, epoch sebanyak 100 dan nilai alpha (α) adalah 0.1. Hasil dari klasifikasinya dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Klasifikasi pada Proporsi Data 90:10 Arsitetektur Accuracy Recall Precision F-score

## EXPLORER
3-5-1 97.8% 97.5% 96.1% 98.6% 3-10-1 97.4% 95.2% 94.9% 97.8%
Tabel 7 menunjukkan bahwa arsitektur 3-5-1 menghasilkan performa yang baik. Hal ini dibuktikan dengan nilai acurracy , recall , precision , dan F-score -nya yang lebih unggul daripada arsitektur 3-10-1. Perbandingan nilai confusion matrix dari klasifikasi untuk setiap proporsi data dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Perbandingan Confusion Matrix

## 3.4 Pembahasan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi data penduduk kurang mampu diselesaikan dengan cukup baik. Hal  ini  dibuktikan  dengan  hasil  evaluasi  dari confusion  matrix pada  arsitektur  MLP  dengan  nilai  yang  cukup signifikan. Hasil penelitian juga menunjukkan terdapat kenaikan dari nilai acurracy , recall , precision , dan F-score pada  proporsi  data.  Semakin  besar  pembagian  data  latihnya,  maka  semakin  tinggi  pula  nilai  metrik-metrik kinerjanya.
Dalam hal  klasifikasi data  penduduk  kurang  mampu,  penelitian  ini  menerapkan  arsitektur  3-5-1  dengan proporsi data 70:30 untuk menentukan hasilnya. Hal ini dikarenakan proporsi data ini memberikan keseimbangan antara kecukupan data latih dan data uji, sehingga dapat meningkatkan performa prediktifnya  [27]. Rangkuman dari hasil klasifikasinya dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Klasifikasi Data Penduduk Kurang Mampu No Nama Klasifikasi Penduduk Prediksi 1 Folo`o Gulo Mampu Mampu 2 Folala Daeli Cukup Mampu Cukup Mampu 3 Izaaki Gea Cukup Mampu Kurang Mampu ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 386 Idhan Gulo Kurang Mampu Kurang Mampu
Tabel 8 menunjukkan adanya beberapa ketidaksamaan antara klasifikasi penduduk dengan prediksi yang dilakukan oleh MLP. Dimana, nilai akurasi nya adalah sebesar 96.9% seperti yang terlihat pada Tabel 5. Adapun hasil dari klasifikasi yang dilakukan adalah sebanyak 152 orang dikategorikan mampu, 86 orang dinyatakan cukup mampu,  dan  sebanyak  148  orang  adalah  kurang  mampu.  Visualisasi    dari    hasil    klasifikasi  data  terlihat  pada gambar 4.

## EXPLORER
Gambar 4. Klasifikasi Data Penduduk Kecamatan Afulu

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  membahas  tentang  klasifikasi  data  kependudukan  di  Kecamatan  Afulu,  Kabupaten  Nias  Utara, Indonesia,  dalam  rangka  pendistribusian  bantuan  sosial  yang  efisien  dan  efektif.  Penelitian  ini  menerapkan algoritma Multilayer Perceptron (MLP), yakni salah satu jenis jaringan syaraf tiruan atau artificial neural network untuk mengklasifikasikan penduduk yang kurang mampu ke dalam tiga kategori: tidak mampu, cukup mampu, dan mampu. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa 152 orang dikategorikan mampu, 86 orang dinyatakan cukup mampu,  dan  sebanyak  148  orang  adalah  kurang  mampu.  Penelitian  ini  menggunakan  confusion  matrix  untuk mengevaluasi hasil klasifikasi. Arsitektur 3-5-1, yakni sebanyak 3 input layer, hidden layer berjumlah 5, dan 1 output layer adalah arsitektur yang paling unggul. Dimana, arsitektur ini memiliki nilai accuracy sebesar 96.9%, nilai recall sebesar 92%, nilai precision sebesar 98.5%, dan nilai F-score adalah 94.9%. Penelitian ini menyajikan bukti  empiris  bahwa  Multilayer  Perceptron  (MLP)  tidak hanya  terbatas  pada  klasifikasi  citra,  tetapi  juga  dapat digunakan secara efektif untuk klasifikasi dalam bentuk kumpulan data.

## REFERENCES
[1]  L. I. Lestari, A. A. Miftah, and B. Arisha, “Analisis Pengelolaan Anggaran Pendapatan dan Belanja Desa di Desa Sungai Ruan Ilir Kecamatan Maro Sebo Ulu Kabupaten Batanghari Tahun 2020-2022,” J. Masharif Al-Syariah J. Ekon. dan Perbank. Syariah , vol. 8, no. 1, 2023.
[2]  E.  Y.  Boateng,  J.  Otoo,  and  D.  A.  Abaye,  “Basic  tenets  of  classification  algorithms  K-nearest-neighbor, support vector machine, random forest and neural network: a review,” J. Data Anal. Inf. Process. , vol. 8, no. 4, pp. 341–357, 2020.
[3]  A. A. Salih and A. M. Abdulazeez, “Evaluation of classification algorithms for intrusion detection system: A review,” J. Soft Comput. Data Min. , vol. 2, no. 1, pp. 31–40, 2021.
[4]  A. Goel, A. K. Goel, and A. Kumar, “The role of artificial neural network and machine learning in utilizing spatial information,” Spat. Inf. Res. , vol. 31, no. 3, pp. 275–285, 2023.
[5]  M. R. Choudhury, N. Muraleedharan, P. Acharjee, and A. T. George, “Network Traffic Classification Using Supervised  Learning  Algorithms,”  in 2023  International  Conference  on  Computer,  Electrical  \& Communication Engineering (ICCECE) , 2023, pp. 1–6.
[6]  P.  Rani,  R.  Lamba,  R.  K.  Sachdeva,  P.  Bathla, and  A.  N. Aledaily,  “Diabetes  Prediction  Using  Machine Learning Classification Algorithms,” in 2023 International Conference on Smart Computing and Application (ICSCA) , 2023, pp. 1–5.
[7]  C. Pavlatos, E. Makris, G. Fotis, V. Vita, and V. Mladenov, “Utilization of Artificial Neural Networks for Precise Electrical Load Prediction,” Technologies , vol. 11, no. 3, p. 70, 2023.
[8]  N.  Syam  and  R.  Kaul,  “Neural  Networks  in  Marketing  and  Sales,”  in Machine  Learning  and  Artificial Intelligence in Marketing and Sales , Emerald Publishing Limited, 2021, pp. 25–64.
[9]  A.  Psarras, T.  Anagnostopoulos,  I.  Salmon,  Y.  Psaromiligkos,  and  L.  Vryzidis,  “A  Change  Management Approach with the Support of the Balanced Scorecard and the Utilization of Artificial Neural Networks,” Adm. Sci. , vol. 12, no. 2, p. 63, 2022.
[10]  S. Ibragim, B. Akhat, M. Dinara, G. Anastasiya, K. Mariya, and M. Grigoriy, “Example of the use of artificial neural network in the educational process,” in Advances in Information and Communication: Proceedings of the 2020 Future of Information and Communication Conference (FICC), Volume 1 , 2020, pp. 420–430.

## EXPLORER
[11]  A. A. Heidari, H. Faris, S. Mirjalili, I. Aljarah, and M. Mafarja, “Ant lion optimizer: theory, literature review, and application in multi-layer perceptron neural networks,” Nature-Inspired Optim. Theor. Lit. Rev. Appl. , pp. 23–46, 2020.
[12]  Z.  Li,  F.  Liu,  W.  Yang,  S.  Peng,  and  J.  Zhou,  “A  survey  of  convolutional  neural  networks:  analysis, applications, and prospects,” IEEE Trans. neural networks Learn. Syst. , 2021.
[13]  H.  Hewamalage,  C.  Bergmeir,  and  K.  Bandara,  “Recurrent  neural  networks  for  time  series  forecasting: Current status and future directions,” Int. J. Forecast. , vol. 37, no. 1, pp. 388–427, 2021.
[14]  M. E. Shaik, M. M. Islam, and Q. S. Hossain, “A review on neural network techniques for the prediction of road traffic accident severity,” Asian Transp. Stud. , vol. 7, p. 100040, 2021.
[15]  T. S. Fatayer and M. N. Azara, “IoT secure communication using ANN classification algorithms,” in 2019 International Conference on Promising Electronic Technologies (ICPET) , 2019, pp. 142–146.
[16]  H. Siqueira and I. Luna,  “Performance comparison of feedforward neural networks applied to streamflow series forecasting.,” Math. Eng. Sci. \& Aerosp. , vol. 10, no. 1, 2019.
[17]  A. H. Abd-elaziem and T. H. M. Soliman, “A Multi-Layer Perceptron (MLP) Neural Networks for Stellar Classification: A Review of Methods and Results‖,” Int. J. Adv. Appl. Comput. Intell. , vol. 3, no. 10.54216.
[18]  A. Secilmis, N. Aksu, F. A. Dael, I. Shayea, and A. A. El-Saleh, “Machine Learning-Based Fire Detection: A Comprehensive Review and Evaluation of Classification Models,” JOIV Int. J. Informatics Vis. , vol. 7, no. 3–2, pp. 1982–1988, 2023.
[19]  Z. Lubis, Statistika terapan untuk ilmu-ilmu sosial dan ekonomi . Medan: Penerbit Andi, 2021.
[20]  A. Susanti, R. A. A. Soemitro, H. Suprayitno, and V. Ratnasari, “Searching the appropriate minimum sample size calculation method for commuter train passenger travel behavior survey,” J. Infrastruct. \& Facil. Asset Manag. , vol. 1, no. 1, 2019.
[21]  K.  Sugali,  C.  Sprunger,  and  V.  Inukollu,  “AI  Testing:  Ensuring  a  Good  Data  Split  Between  Data  Sets (Training and Test) using K-means Clustering and Decision Tree Analysis,” Int. J. Soft Comput. , vol. 12, pp. 1–11, 2021, doi: 10.5121/ijsc.2021.12101.
[22]  T.  Al-Shehari  and  R.  A.  Alsowail,  “An  insider  data  leakage  detection  using  one-hot  encoding,  synthetic minority oversampling and machine learning techniques,” Entropy , vol. 23, no. 10, p. 1258, 2021.
[23]  D. Singh and B. Singh, “Investigating the impact of data normalization on classification performance,” Appl. Soft Comput. , vol. 97, p. 105524, 2020.
[24]  V.  Çetin  and  O.  YILDIZ,  “A  comprehensive  review  on  data  preprocessing  techniques  in  data  analysis,” Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilim. Derg. , vol. 28, no. 2, pp. 299–312, 2022.
[25]  A.  Rana,  A.  S.  Rawat,  A.  Bijalwan, and  H.  Bahuguna,  “Application  of  multi  layer  (perceptron)  artificial neural network in the diagnosis system: a systematic review,” in 2018 International conference on research in intelligent and computing in engineering (RICE) , 2018, pp. 1–6.
[26]  J. Xu, Y. Zhang, and D. Miao, “Three-way confusion matrix for classification: A measure driven view,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 507, pp. 772–794, 2020.
[27]  I. Muraina, “Ideal dataset splitting ratios in machine learning algorithms: general concerns for data scientists and data analysts,” 2022.