Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 2, April 2023, Hal. 170 - 178

## Prediksi Pertumbuhan Penduduk Kecamatan Cimaragas Kabupaten Ciamis Dengan Metode Artificial Neural Network

## Rafli Kurnia Armanda
Universitas Muhammadiyah Sukabumi, Jl. R.Syamsudin, S.H. No 50, Kota Sukabumi. Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sukabumi.
e-mail: rafli.kurnia35@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mempelajari  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (Artificial  Neural Network) merupakan salah satu bahasa perintah yang digunakan dalam program matlab yang digunakan  untuk  memprediksi  suatu  data  yang  diinputkan  dan  dapat  digunakan  untuk memprediksi  pertumbuhan  penduduk  .  Artificial  Neural  Network  merupakan  pemodelan  data yang kuat yang mampu menangkap dan mewakili hubungan Input-Output yang komplek, karena kemampuannya untuk memecahkan beberapa masalah relatif mudah digunakan, ketahnan untuk mengimput data kecepatn untuk eksekusi, dan menginisialisasikan sistem yang rumit.. Dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan(Artificial Neural Network) diharapkan dapat memberikan alternatif  lain  dalam  memperkirakan  dan  memprediksi  tingkat  pertumbuhan  penduduk  di Kecamatan Cimaragas Kabupaten Ciamis.
Kata kunci — Jaringan Syaraf  Tiruan, Penduduk, Prediksi.

## Abstract
This research was conducted to study an Artificial Neural Network, which is one of the command languages used in the Matlab program which is used to predict input data and can be used to predict population growth. Artificial Neural Network is a powerful data model that is able to capture and represent complex Input-Output relationships, because of its ability to solve some problems relatively easy to use, resilience to input speed data for execution, and initialize complex systems. By using Artificial Neural Networks (Artificial Neural Network) is expected to provide another alternative in estimating and predicting population growth rates in Cimaragas District, Ciamis Regency.
Keywords —Population, Prediction, Neural Network.
This is an open-access article under the CC-BY-CA license

## 1. PENDAHULUAN
eknologi    informasi  merupakan  suatu  teknologi  yang  digunakan  untuk  mengelola  data, memproses, mendapatkan, menyusun, menyimpan, memanipulasi data dalam berbagai cara untuk  menghasilkan  informasi  yang  berkualitas,  yaitu  informasi  yang  relevan  dan  akurat. Pemanfaatan  teknologi  infomasi  yang  semakin  maju.  memprediksi  tingkat  pertumbuhan T
171
penduduk.[1]. Perkembangan software saat ini adalah software matlab. Matlab saat ini mampu digunakan untuk memprediksi dan menganalisis suatu masalah yang ada. Banyak penelitian yang telah  dilakukan  dengan  penggunaan software matlab. Artificial  Neural  Network (ANN) merupakan salah satu  bahasa  perintah  yang digunakan  dalam  program matlab  yang  digunakan untuk memprediksi suatu data yang diinputkan. Data yang diinputkan akan menghasilkan data luaran  yang mendekati  nilai  sebenarnya.  Kelebihan  ANN  lainnya adalah  data  yang  diinputkan tidak harus semua nilai data, namun hanya beberapa data.[2]. Dengan banyaknya pekerjaan yang harus dikerjakan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Ciamis dan terkadang kebutuhan data yang mendesak, sehingga untuk memprediksi laju pertumbuhan penduduk diperlukan suatu sistem  yang  dapat  memprediksi  tingkat  pertumbuhan  penduduk  tersebut,  Laju  pertumbuhan penduduk Kecamatan Cimaragas Kabupaten Ciamis yang semakin meningkat di setiap tahunnya perlu suatu tindakan yang cepat pula untuk memprediksi tingkat pertumbuhan penduduk saat ini dan untuk tahun-tahun berikutnya. Jaringan Syaraf Tiruan merupakan pemodelan data yang kuat yang  mampu  menangkap  dan  mewakili  hubungan Input-Output yang  komplek,  karena kemampuannya untuk memecahkan beberapa masalah relatif mudah digunakan, ketahnan untuk mengimput data kecepatn untuk eksekusi, dan menginisialisasikan sistem yang rumit. Jaringan Syaraf Tiruan ( Artificial Neural Network ) memiliki kelebihan karena pembelajarnnya dilakukan berulang-ulang  sehingga  dapatmewujudkan  sistem  yang  tahan  akan  kerusakan  dan  konsisten bekerja dengan baik. [1].
Pada  penelitian  Model  Peramalan  Artificial  Neural  Network  pada  Peserta  KB  Aktif  Jalur Pemerintahan menggunakan Artificial Neural Network Back-Propagation Hasil analisis diperoleh bahwa model arsitektur 4-8-5-1 merupakan yang terbaik dan dijadikan acuan untuk meramalkan peserta KB aktif pada jalur pemerintah dengan tingkat akurasi sebesar 71% (terbaik dari 4 model arsitektur  lainnya).  Model  ANN  tersebut  dapat  diimpementasikan  untuk  melakukan  prediksi terhadap peserta KB aktif jalur pemerintahan sehingga pemerintah dapat melakukan rancangan untuk kedepannya [2].
Pada penelitian Metode Komparasi Artificial Neural Network Pada Prediksi Curah Hujan, Hasil dari review menyimpulkan bahwa model Artificial Neural Network memiliki beberapa kelebihan dibandingkan  dengan  metode  yang  lain,  yakni  ANN  mampu  memberikan  hasil  yang  dapat mengenali pola-pola dengan baik dan mudah dikembangkan menjadi bermacam-macam variasi sesuai  dengan  permasalahan  maupun  parameter  yang  ada,  sehingga  ANN  direkomendasikan untuk perhitungan prediksi hujan [3].
Pada  penelitian,  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Laju    Pertumbuhan  Penduduk Menggunakan Metode Bacpropagation (Studi Kasus Di Kota Bengkulu). hasil yang didapat dari pengujian  tersebut  adalah  niali  Performance  dan  epochs  setiap  arsitektur  tidak  sama.  Hasil pengujiannya ditampilkan dalam bentuk grafik perbandingan nilai target dengan nilai pelatihan [4].
Dengan  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  ( Artificial  Neural  Network )  diharapkan  dapat memberikan  alternatif  lain  dalam  memperkirakan  dan  memprediksi  tingkat  pertumbuhan penduduk di Kecamatan Cimaragas Kabupaten Ciamis pada setiap tahunnya. Dari permasalahan tersebut, maka penulis ingin mengangkat judul penelitian yaitu “prediksi pertumbuhan penduduk di kecamatan cimaragas kabupaten ciamis tahun 2022 dengan metode artificial neural network pada aplikasi matlab”. [1]

## Artificial Neural Network
Artificial Neural Network (Jaringan Syaraf Tiruan) merupakan jaringan tiruan yang berbasis pada struktur Syaraf Otak. Otak pada dasarnya mempuyai prinsip belajar dari pengalaman. Kerja Otak sebenarnya masih  belum terungkap  secara  menyeluruh,  walaupun  fungsinya  sebagai  processor yang luar biasa telah diketahui. Unsur utama dari otak adalah sel,  seperti itu juga bagian tubuh yang  lain.  Sel–sel  otak  mempunyai  kemampuan  untuk  mengingat,  berfikir  dan  menerapkan
172 pengalaman  yang  telah  dialaminya.[3].  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  merupakan  suatu  sistem pemrosesan informasi yang mempunyai karakteristik menyerupai jaringan syaraf biologis (JSB) Jaringan  Syaraf  Tiruan  tercipta  sebagai  suatu  generalisasi  model  matematis  dari  pemahaman manusia (human cognition)[1]
Gambar 1. Syaraf secara biologis [1]

## Arsitektur Artificial Nural Network
Menurut [7] Jaringan Syaraf Tiruan atau artificial neural network memiliki beberapa arsitektur didalamnya. Jaringan Syaraf Tiruan memiliki 3 bentuk arsitektur, antara lain :
1. Jaringan Lapisan Tunggal ( Single Layer Network ) Jaringan dengan lapisan tunggal terdiri dari 1 lapisan input dan 1 lapisan output. Setiap neuron yang terdapat di dalam lapisan input selalu terhubung dengan setiap neuron yang terdapat pada lapisan output. Jarigan ini hanya menerima input kemudian secara langsung akan mengolahnya menjadi output tanpa harus melalui lapisan tersembunyi.[3]
2. Jaringan Banyak Lapisan ( Multilayer Network ) Jaringan dengan lapisan jamak memiliki ciri khas tertentu yaitu memiliki 3 jenis lapisan yakni lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Jaringan banyak lapisan ini dapat menyelesaikan permasalahan yang lebih kompleks dibandingkan jarigan dengan lapisan tunggal. Namun, proses pelatihan terhadap data yang diuji membutuhkan waktu yang lama.[3]
3. Jaringan Lapisan Kompetitif ( Competitive Layer ) . Pada jaringan ini sekumpulan neuron bersaing  utuk  mendapatkan  hak  menjadi  aktif.  Contoh  algoritma  yang  menggunakan jaringan ini adalah LVQ ( Learning Vector Quantization ).[3]

## Model Artificial Neural Network
Seperti  halnya  otak  manusia,  jaringan  syaraf  juga  terdiri  dari  beberapa  neuron,  dan  terdapat hubungan antara neuron - memiliki bobot W1, W2, W3,..., Wn dengan rumus : 𝑦 _ 𝑖𝑛 = ∑ 𝑥𝑖𝑤𝑖 𝑛 𝑖 =1 ............... (2.1)
[1]
173 Gambar 2. Model neuron sederhana [1]

## Penduduk
Menurut  Badan  Pusat  Statistik  penduduk  merupakan  sekumpulan  orang  yang  tinggal  atau menetap pada suatu wilayah selama enam atau lebih bulan dan/atau orang-orang yang menetap kurang  dari  enam  bulan  tetapi  memiliki  tujuan  untuk  menetap  pada  wilayah  tersebut  [6]. Sedangkan menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), penduduk merupakan orang-orang yang  mendiami  suatu  tempat.  Berdasarkan  kedua  definisi  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa penduduk  merupakan  sekumpulan  orang  yang  tinggal  pada  suatu  wilayah.  Pertumbuhan penduduk  merupakan  angka  yang  menunjukkan  bertambahnya  jumlah  penduduk  pada  suatu wilayah, yang biasanya dihitung dalam rentang bulanan maupun tahunan. Pertumbuhan penduduk dipengaruhi oleh beberapa faktor, yaitu kelahiran, kematian, migrasi datang, dan migrasi keluar. Perhitungan  ini  kemudian  dapat  dimanfaatkan  badan  pemerintah  ataupun  bisnis  untuk menentukan investasi di masa yang akan datang. Maksimalkan:
𝑡 ℎ = ∑ 𝑋𝑝𝑄𝑝𝑉 (1)

## 2. METODE PENELITIAN
Penulis  akan  menggunakan  metodologi  penelitian  ini  sebagai  tahapan  dalam  proses kajian. Teknik yang digunakan adalah pengumpulan data dari Badan Pusat Statistik (BPS) yang menyediakan data yang diperlukan untuk mendukung proses analisis. Artificial Neural Networks juga digunakan dalam penelitian ini untuk meramalkan pertumbuhan populasi. Penelitian ini juga menggunakan  model  regresi  untuk  memprediksi  hubungan  antara  dua  variabel.  Excel  dan MATLAB adalah sistem yang digunakan untuk studi pemodelan mendalam.

## 2.1 Sample Penelitian
Penelitian  ini  Memanfaatkan  informasi  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Metode pengambilan  data  sample  Berdasarkan  volume  data  yang  dikumpulkan  dari  penduduk  desa  di Kecamatan Cimaragas, sampel ini dibuat. juga sampel dari 2010 hingga 2019. Model  ini  memiliki  tiga  tahapan  yang  akan  diimplementasikan  yaitu  :  tahap  pelatihan,  tahap pengujian, dan tahap prediksi.
1. Pelatihan Pelatihan  Data  awal  dari  tahun-tahun  sebelumnya  digunakan  untuk  persiapan  selama  tahap pelatihan.
2. Pengujian
Tahap  pengujian  yaitu  untuk  melakukan  evaluasi  terhadap  tingkat  keakuratan  prediksi  model Artificial Neural Networks dan regresi pada pertumbuhan penduduk
3. Prognosis
174
Tahap prediksi dilakukan untuk menunjukan nilai prediksi tahun berikutnya yang diambil dari data tahun sebelumnya.

## 2. 2 Regresi
Menurut [5] 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
(2)
Keterangan:
a : konstanta (titik potong Y)
b : koefisien dari variabel X
Y : variabel dependen X : variabel independen
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data Latih Pertumbuhan Penduduk
Penelitian  ini  menggunakan  alat  yang  disebut  perangkat  lunak  Matlab  untuk  memrediksi  nilai MSE,  yang  diselesaikan  terlebih  dahulu  melalui  proses  pelatihan,  dilakukan  pengolahan  data awal. Prosedur ini sangat penting untuk mengumpulkan informasi keberhasilan proyek penelitian.
Gambar 3. Eksekusi Jaringan Syaraf Tiruan ( Neural Network )
Pada gambar diatas 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.
175
Gambar 4. Grafik Regresi
Gambar  tersebut  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  0,84796,  hal  ini  berkaitan  dengan  variabel  yang  diteliti.  Dan  jika  nilai tersebut  di  kuadratkan  maka  akan  menghasilkan  nilai  Regresi  sebesar  0,722.  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 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
176 membuktikan hasil prediksi sesuai dengan data dan dapat dijadikan sebagai perhitungan prediksi pada periode selanjutnya. Pada grafik diatas menunjukan nilai 0,013342, maka dari itu nilainya cocok dengan nilai Korelasi yaitu 0,84796, serta memiliki nilai Regresi sebesar 0,722.. Jadi data yang dikumpulkan sudah memenuhi nilai pelatihan tersebut.

## Data Pengujian Pertambahan Penduduk
Pada tahap ini melakukan data pengujian untuk menguji pengimplementasian dari algortima yang telah ditambahkan data.
Gambar 6. Grafik Regresi
Grafik di atas menunjukan nilai data yang diinput pada tabel excel yang telah dibuat menghasilkan nilai korelasi 0,33057 , apabila nilai regresinya diambil, maka akan menghasilkan nilai 0,1095. Maka dari itu data ini dapat membuktikan adanya nilai keterhubungan antar variabel.
Gambar 6. Grafik MSE
Pada grafik pengujian ini memiliki perbedaan nilai MSE dimana pada proses pengujian nilai MSE lebih besar yaitu 0,16339 tetapi nilainya masih dibawah 0, dan data ini  menunjukan nilai baik.
177
Maka  dari  itu  jika  dilihat  dari  data  awal,  maka  data  mempunyai  nilai  konsistensi  pada  masa penilaian berlangsung.

## Data Prediksi Pertumbuhan Penduduk
Gambar 7. Prediksi Pertumbuhan penduduk
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.
Gambar 8. Nilai prediksi
Gambar  8  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.

## 5. SARAN
Untuk penelitian ini diharapkan diterapkan pada objek lain sehingga memperoleh perbandingan apakah metode yang peneliti lakukan dapat diterapkan pada objek lain.
178

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Sudarsono, “Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Bacpropagation (Studi Kasus Di Kota Bengkulu),” J. Media Infotama , vol. 12, no. 1, pp. 61–69, 2016, doi: 10.37676/jmi.v12i1.273.
[2] F. Firdausa, “Prediksi dan Analisis Data Gempa Bumi di Provinsi Bengkulu dengan Metode Artificial Neural Network,” Cantilever , vol. 8, no. 2, pp. 45–49, 2020, doi: 10.35139/cantilever.v8i2.5.
[3] A. H. Wijaya, “Artificial Neural Network Untuk Memprediksi Beban Listrik Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” J. CoreIT , vol. 5, no. 2, pp. 61–70, 2019.
[4] D. S. Seruni, M. T. Furqon, and R. C. Wihandika, “Sistem Prediksi Pertumbuhan Jumlah Penduduk Kota Malang menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Regression,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 4, pp. 1075– 1082, 2020.
[5] D. Y. Descania, “Prediksi Pertumbuhan Penduduk Di Kecamatan Baregbeg Kabupaten Ciamis Menggunakan Metode Artificial Neural Network,” vol. 2, no. 2, pp. 37–43, 2022.
[6] B. P. Statistik, "Badan Pusat Statistik," Badan Pusat Statistik, [Online]. Available: https://www.bps.go.id/subject/12/kependudukan.html. [Accessed 12 11 2022].
[7] Hermawan, "Jaringan Saraf Tiruan dan Aplikasinya," Yogyakarta, Andi, 2006.
[8] B. H. Hayadi, I. G. I. Sudipa and A. P. Windarto, "Model Peramalan Artificial Neural Network pada Peserta KB Aktif Jalur Pemerintahan menggunakan Artificial Neural Network Back-Propagation," Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, vol. 21, no. 1, pp. 11-20, 2021
[9] Herlina Jayadianti, "METODE KOMPARASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA PREDIKSI CURAH HUJAN," Jurnal Tekno Insentif, vol. 14, no. 2, pp. 48-53, 2020.
[10]  Aji Sudarsono, "JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI LAJU PERTUMBUHAN PENDUDUK MENGGUNAKAN METODE BACPROPAGATION (STUDI KASUS DI KOTA BENGKULU)," Jurnal Media Infotama, vol. 12, no. 1, pp. 61-39, 2016.