Pendekar : Jurnal  Pendidikan  Berkarakter http://journal.ummat.ac.id/index.php/pendekar
ISSN 2615-1421 | 10.31764
Vol. 3 No. 1 April 2020, Hal. 11-17

## ANALISIS ALGORITMA BACK PROPAGATION DALAM PREDIKSI ANGKA KEMISKINAN DI INDONESIA
Syaharuddin 1 , Etika Pujiana 2 , Intan Purnama Sari 3 , Vina Melia Mardika 4 , Melani Putri 5 1 Pendidikan Matematika, Universitas Muhammadiyah Mataram, Indonesia 2,3,4,5 Tadris Matematika, Universitas Islam Negeri Mataram, Indonesia syaharuddin.ntb@gmail.com 1 , 180103107.mhs@uinmataramac.id 2 , 180103018.mhs@uinmataram.ac.id 3 , 180103051.mhs@uinmataramac.id 4 , 180103080.mhs@uinmataram.ac.id 5
INFO ARTIKEL ABSTRAK Riwayat Artikel: Diterima: 31-03-2020 Disetujui: 25-04-2020 Abstrak : Kemiskinan merupakan masalah umum yang dihadapi setiap negara, dan Indonesia sebagai  salah  satunya.  Peningkatan  penduduk  miskin  terjadi  hampir  setiap  tahunnya. Menurut  Badan  Pusat  Statistik  dengan  indikator  penduduk  yang  memiliki  pengeluaran perbulan  dibawah  garis  kemiskinan  dikategorikan  sebagai  rakyat  kurang  mampu. Meningkatnya jumlah penduduk kurang mampu akan memicu terjadinya tindak kriminalitas, situasi  tersebut  terjadi  karena  individu  tersebut  akan  melakukan  apapun  untuk  memenuhi kebutuhannya.  Dengan  memprediksi  jumlah  penduduk  miskin,  diharapkan  pemerintah ataupun  lembaga-lembaga  yang  terkait  dengan  topik  ini  dapat  membantu  untuk mengurangi jumlah penduduk miskin dan tingkat pengangguran di Indonesia. Penelitian ini bertujuan  untuk  memprediksi  data  jumlah  penduduk  miskin  di  Indonesia  dengan menggunakan  metode  ANN  Back  Propagation.  Jenis  penelitian  ini  adalah  kuantitatif deskriptif. Data yang digunakan untuk peramalan dari tahun 2012-2019, dengan parameter akurasi MSE dan MAPE. Berdasarkan hasil simulasi data diperoleh hasil prediksi tahun 2020 jumlah  penduduk  miskin  di  33  Provinsi  di  Indonesia  yaitu  sebesar  332.005  jiwa.  Adapun parameter akurasi dari arsitektur Back Propagation yakni dengan memperoleh MSE sebesar 0,119 dan MAPE sebesar 2,298.
Abstract: Poverty  is  a  common  problem  facing  every  country,  and  Indonesia  as  one  of them. The increase in the poor occurs almost every year. According to the Central Bureau of Statistics with indicators of the population that has monthly expenditure below the poverty line  is  categorized  as  underage  people.  Increasing  the  number  of  under-able  populations will trigger criminality, the situation occurs because the individual will do anything to meet his  needs.  By  predicting  the  number  of  poor  people,  it  is  hoped  that  the  government  or institutions  related  to  this  topic  can  help  to  reduce  the  number  of  poor  people  and  the unemployment  rate  in  Indonesia.  This  research  aims  to  predict  the  data  of  the  number  of poor  people  in  Indonesia  by using  ann  back  propagation  method.  This  type  of  research  is quantitatively  descriptive.  Data  used  for  forecasting  from  2012-2019,  with  MSE  and  MAPE accuracy  parameters.  Based  on  the  results  of  the  simulation  data  obtained  the  predicted results in 2020 the number of poor people in 33 provinces in Indonesia is 332,005 people. The  accuracy  parameters  of  the  Back  Propagation  architecture  are  obtaining  MSE  of  0.119 and MAPE of 2,298. Kata Kunci: Jaringan syaraf tiruan;
Peramalan; Back Propagation; Angka Kemiskinan.

## ——————————  ——————————

## A. LATAR BELAKANG
Kemiskinan  adalah  definisi  dari  kelompok  atau perorangan  dalam  masyarakat  dengan  keadaan  yang kurang  sejahtera  dan  sulit  untuk  mencukupi  seluruh kebutuhan  dasar  mereka.Negara  berkembang  atau terbelakang  merupakan  negara  dengan  penduduk  yang pendapatan  perkapitanya  rendah.  Banyak  negara  di dunia yang menjadikan kemiskinan sebagai masalah inti dari  negara  tersebut,  Indonesia  adalah  salah  satu  dari negara  berkembang  dengan  penduduk  miskin  yang cukup  banyak.  Menghapus  kemiskinan  merupakan  misi utama  dari  suatu  Negara  (Pramunendar,  Dewi,  &  Asari, 2013).  Dalam  hal  ini  menyangkut  dan  memahami karakteristik  kemiskinan  di  setiap  bidang,  merupakan
kebutuhan    (Nurwati,  2008).  Kemiskinan  merupakan salah satu masalah dalam perek onomian yang kompleks dan multidimensional. Oleh karenanya perlu dicari solusi untuk  mengatasi  atau  paling  tidak  mengurangi  tingkat kemiskinan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis pengaruh  pertumbuhan  ekonomi,  upah  minimum, pendidikan, dan tingkat pengangguran terhadap tingkat kemiskinan  di  Jawa  Tengah  dari  tahun  2003  hingga tahun  2007  (Prastyo,  2010).  Kemiskinan  adalah  keadaan dimana  terjadi  kekurangan  hal-hal  yang  biasa  untuk dimiliki  oleh  penduduk  seperti  makanan,  pakaian, tempat  berlindung  dan  air  minum.  Kemiskinan merupakan  masalah  yang  cukup  serius  yang  dihadapi oleh  Indonesia  (Wanto,  2019).  Kemiskinan  merupakan
masaalah serius yang dihadapi Indonesia.oleh karena itu, penulis  mencoba  membantu  pemerintah  dengan melakukan analisis untuk melihat tingkat perkembangan penduduk  miskin  di  Indonesia  untuk  tahun  yang  akan dating  (Wanto  &  Hardinata,  2019).  Berbagai  macam konsep  kemiskinan  telah  diadaptasi  dan  dikaji  oleh banyak  negara,  namun  belum  menghasilkan  dampak yang  diinginkan,  seperti  contoh  Indonesia  yang merupakan satu dari negara berkembang yang lain, yang masih memiliki persoalan tentang kemiskinan meskipun sudah  berumur  71  tahun.  Dari  banyaknya  jumlah masyarakat  miskin  menandakan  bahwa  banyak  pula jumlah  pengangguran  yang  ada  di  Indonesia  yang membuat  turunnya  daya  saing  dan  beli  di  masyarakat. Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  lapangan  pekerjaan yang  dibutuhkan  masih  kurang  untuk  memenuhi kebutuhan  mereka.  Lapangan  pekerjaan  yang  kurang dapat  memicu  terjadinya  tindak  kekerasan,  karena masyarakat  yang  ada  pada  situasi  tersebut  akan menggunakan  apapun  yang  mereka  bisa  agar  dapat memenuhi  kebutuhannya  meskipun  dengan  cara  yang salah (Aristyani & Sugiharti, 2015).
Peramalan (forecasting) adalah kegiatan mengestimasi  apa  yang  akan  terjadi  pada  masa  yang akan  dating  (Fety,  M,  Leni,  Siti  Fara,  &  Syaharuddin, 2020). Peramalan diperlukan karena adanya kesenjangan waktu  (timelag)  antara  kesadaran  dibutuhkannya  suatu kebijakan  baru  dengan  waktu  pelaksanaan  kebijakan tersebut.  Jika  perbedaan  waktu  tersebut  panjang,  maka peran peramalan begitu penting dan sangat dibutuhkan terutama dalam penentuan waktu kapan akan terjadinya sesuatu,  sehingga  dapat  dipersiapkan  tindakan  yang perlu  dilakukan.  Metode  peramalan  akan  membantu dalam  mengadakan  pendekatan  analisa  terhadap tingkah  laku  atau  pola  dari  data  yang  lalu,  sehingga dapat  memberikan  cara pemikiran,  pengerjaan dan pemecahan  yang  sistematis  dan  pragmatis,  serta memberikan tingkat keyakinan yang lebih atas ketepatan hasil  ramalan  yang  dibuat    (Sucipto  &  Syaharuddin, 2018).
Forecasting  merupakan  permasalahan  penting  yang dapat  mencakup  banyak  bidang  termasuk  bisnis  dan industry,  pemerintahan,  ekonommi,ilmu  lingkungan, medis,  ilmu  sosial,  politik,  dan  keuangan  (Syaharuddin, Pramita,  Nusantara,  &  Subanji,  2020),  (Nurlifa  & Kusumadewi,  2017).  Banyak  model  atau  metode  dapat digunakan  untuk  peramalan,  tetapi  metode  ini  masih tunggal,  yang  berarti  tidak  dapat  melatih  pada  data majemuk  (Hasan  Taher,  Al-Jaberi,  &  Mosa,  2018).  Oleh karena itu, penggunaan metode dalam peramalan harus sesuai  dengan  jenis  data  yang  tersedia.  Peramalan ( Forecasting) bisa dilakukan dengan beberapa cara, salah satunya adalah menggunakan GUI Multimodel Forecasting System (G-MFS). Graphic User Interface (GUI) merupakan  MATLAB script  file yang  dibuat  untuk menunjukkan analisa suatu permasalahan  khusus  (Birky, Akbar,  &  Supianto,  2019).  Didalam  GMFS  terdapat beberapa  metode,  diantaranya:  Naive  Method,  Moving Average,  Exponential  Smooting,  dan  Numerical  Method dan Artifical Intelligence/Artificial Neural Network (ANN) (Negara et al., 2020).
Pada  penerapannya,  peramalan  biasanya  digunakan untuk  aplikasi  peramalan  besarnya  penjualan,  prediksi
nilai tukar uang, prediksi besarnya aliran air sungai, dan lain-lain  (Mistianingsih,  Barong,  Unmul,  Kelua,  & Samarinda,  2010).  Selain  dari  yang  disebutkan  di  atas adapun  beberapa  penerapan    lainnya  yaitu  prediksi indeks  pembangunan  manusia,  prediksi  cuaca,  prediksi jumlah  kemiskinan  penduduk. Artificial  Intelligence (AI) adalah istilah umum yang mengimplikasikan penggunaan  komputer  untuk  memodelkan  perilaku cerdas  dengan  intervensi  manusia  minimal.AI  yang diterima  umum  dimulai  dengan  penemuan  robot.Istilah ini berasal dari robota dalam bahasa Ceko, yang berarti mesin  biosintetik  yang  digunakan  sebagai  kerja  paksa. Artificial  Intelligencia merupakan  suatu  konsep pemetaan  suatu  bahasa  pemrograman  yang  dapat membuat suatu kesimpulan berdasarkan pemetaan yang telah  dilakukan  didalam  pemrograman  (Wijaya,  2013), (Irawan, Syaharuddin, Utomo, & Rukmi, 2013).
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,  ketahanan  untuk  mengimput data  kecepatan  untuk  eksekusi,  dan  menginisialisasikan sistem yang rumit (Suhaidi, Febriana, RPN, & Ardiansyah, 2017),  (Sudarsono,  2016).  Prediksi  tidak  harus memberikan  jawaban  secara  pasti  kejadian  yang  akan terjadi,  melainkan  berusaha  untuk  mencari  jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi (Putra Pandu Adikara, 2018).  Namun JST  cukup  handal  dalam  pemecahan masalah peramalan (Syaharuddin, Pramita, Nusantara, & Subanji, 2019), terutama dalam menyelesaikan permasalahan  non-linear  yaitu  dengan  melibatkan fungsi  aktivasi  setiap  data  input  meliputi  logsig,  tansig, dan  purelin  dengan  melibatkan  fungsi  aktivasi  setiap data  input  meliputi  logsig,  tansig,  dan  purelin  (Astriana Mulyani, 2012).
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  adalah  suatu  sistem pemroses informasi yang berdasarkan model jaringan  Syaraf  biologi,  bermacam-macam  aplikasi berbasis  jaringan  syaraf  tiruan  telah  dikembangkan diberbagai  bidang  (Syaharuddin,  Pramita,  Nusantara, Subanji,  &  Negara,  2020). JST  dapat  digunakan  untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output  untuk  menemukan  pola-pola  pada  data (Syaharuddin, Novi, Dewi, & Malik, 2019). Jaringan Syaraf Tiruan    terinspirasi  oleh  otak  manusia  di  mana  neuron saling  interkoneksi  secara  non-linier.  Neuron  saling terhubung  satu  sama  lain  melalui  suatu  jaringan. Jaringan  ini  yang  dilatih  menggunakan  algoritma  Back Propagation(Firdaus,  2017). Jaringan  syaraf  tiruan memiliki  beberapa  arsitektur  jaringan  yang  sering digunakan  yaitu  jaringan  layar  tunggal  ( single  layer network ),  jaringan  layar  jamak  ( multilayer  network )  dan jaringan Reccurent (Nurdela, 2017). Salah satunya adalah arsitektur backpropagation merupakan  salah  satu arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  yang  dapat  digunakan untuk mempelajari dan menganalisis pola atau masa lalu lebih  tepat  sehingga  diperoleh  keluaran  yang  lebih akurat (dengan kesalahan atau error minimum) (Andrian & Ningsih, 2014).
Banyak  jenis  metode  peramalan  yang  tersedia. Namun,  yang  lebih  penting  adalah  bagaimana memahami  karakteristik  suatu  metode  peramalan  agar
sesuai dengan situasi pengambilan keputusan (Rahmasari  et  al.,  2019).  Metode  training  JST  yang digunakan  adalah  JST  dengan  metode Backpropagation . Jaringan Backpropagation akan  mengadakan  proses pembelajaran  dengan  pengaturan  bobot  hingga  output yang dihasilkan jaringan sesuai dengan yang diharapkan. Struktur  jaringan  saraf  yang  dirancang  terdiri  dari beberapa  layer  (Nurhayati  &  Iskandarianto,  2010). Umumnya backpropagation digunakan  pada  jaringan multi-layer yang dapat terdiri atas beberapa hidden unit , dan  bertujuan  untuk  meminimalkan error pada output yang  dihasilkan  oleh  jaringan.  Semakin  banyak  jumlah layer dan hidden  unit yang  digunakan  menunjukkan semakin kompleks jaringan yang dibangun, semakin baik hasil  peramalan  dan  semakin  lama  waktu  yang dibutuhkan  untuk  pelatihan  (Syaharuddin;  et  al.,  2019), (Hansun, 2013).
Backpropagation merupakan algoritma pembelajaran  yang  ter  awasi  dan  biasanya  digunakan oleh  perceptron  dengan  banyak  layar  lapisan  untuk mengubah bobotbobotyang ada pada lapisan tersembunyinya. Backpropagation adalah pelatihan jenis terkontrol  ( supervised )  dimana  menggunakan  pola penyesuaian bobot untuk mencapai nilai kesalahan yang minimum antara keluaran hasil prediksi dengan keluaran yang  nyata(Mistianingsih  et  al.,  2010).  Dalam  metode Backpropagation tebagi menjadi tiga bagian pokok yaitu, tahap feedforward , backpropagation ,  dan weight update (Birky  et  al.,  2019).  Metode  ini  menggunakan tanda  (positif  atau  negatif)  dari  gradien  untuk menunjukkan arah penyesuaian bobot (Sinaga, Wanto, & Solikhun,  2019).  Back  Propagation  Neural  Network mempunyai kemampuan yang kuat dari interpolasi non- linear.  Metode  ini  secara  luas  digunakan  dalam  aplikasi teknik untuk prediksi dan optimalisasi. Back Propagation Neural Network terdiri dari input layer, beberapa hidden layer  dan  output  layer  (Fadhilah  &  Ginardi,  2017). Algoritma traingda,  traingdx, dan trainrp adalah algoritma  yang  tergolong  dalam  perbaikan  algoritma menggunakan  teknik  heuristik,  sedangkan  algoritma trainbfg,  trainoss, dan trainlm merupakan  algoritma dengan  perbaikan  menggunakan  teknik  numerik (Sucipto  &  Syaharuddin,  2018),  (Wibowo,  Sugiyanto,  & Mustafidah, 2013).
Masalah  yang  umum  terjadi  pada  metode backpropagation ini  adalah  sulitnya  mendapatkan  fitur yang  unik.  Selain  itu  dalam  mendapatkan  fiturdari  data gambar,  sering  ditemukannya noise (derau)  yang terdapat  pada  citra  masukan,  citra  masukkan  tidak memenuhi  syarat,  terjadinya  perubahan  sudut  pandang ( rotational  variance) ,  perubahan  ukuran  ( size  variance ), perubahan  posisi  (translational variance ),  dan  sulitnya menemukan fitur yang tepat untuk digunakan.
Dengan Neural  Network  struktur Backpropagation untuk  peramalan  pada  perhitungan  tingkat  kemiskinan di Indonesia.Berdasarkan analisa yang dilakukan ternyata neural network backpropagation metode yang memberikan  hasil  yang  lebih  akurat  dalam  peramalan pada  perhitungan  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia karena  metode  ini  melakukan  traning  yang  berulang- ulang  untuk  mendapatkan  model  terbaik  dan  juga  bisa dianalisa secara matematika (Astriana Mulyani, 2012).

## B. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  kuantitatif deskriptif. Adapun data yang dipakai dalam penelitian ini adalah data time series periode tahunan selama 8 tahun, dimulai dari tahun 2012 sampai tahun 2019 , yaitu data kemiskinan.  Data  tersebut  di  ambil  dari  website https://bps.go.id/ .  Dimana  data  kemiskinan  menjadi acuan dalam peramalan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) tipe Back Propagation dalam Training dan Testing. Dalam  penelitian  ini  menggunakan parameter  akurasi  seperti Mean  Absolute  Deviation (MAD),  Squared  Error  (MSE), Mean  Absolute  Percentage Error  (MAPE),  dan  Root  Mean  Squared  Error (RMSE) untuk  melihat  perbandingan  atau  akurasi  training tersebut.

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Konstruksi Jaringan
Dalam  melakukan  konstruksi  jaringan  ANN  Back Propagation,  jumlah  data  menjadi  ukuran  utama  dalam inputan.  Pada  tahap Training dan testing data  yang digunakan sebanyak  8  tahun  mulai  dari  tahun  2012- 2019 dan  terdiri dari 33 provinsi di  Indonesia,  sehingga ukuran inputan data sebanyak 8 x 33 = 264 data. Karena menggunakan dua layar hidden, maka jumlah data pada layar hidden 1 sebanyak 20 data dan pada layar hidden 2 sebanyak 5 data. Peramalan dengan menggunakan ANN Back  Propagation  dilakukan  untuk  menentukan arsitektur terbaik dengan pengaturan parameter tertentu melalui Training dan testing data  yang  sudah  dibagi sebelumnya.  Adapun  pengaturan  arsitektur  yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

## Jumlah Neuron
Layar Input : 264 (Tahap Training & Testing ) Layar Hidden 1   : 20 Layar Hidden 2   : 5 Layar Output    : 1 Fungsi Aktivasi   : Logsig, Logsig, Logsig, Logsig Metode Training : Trainrp Setting Parameter Maks Epoch : 1000 Goal (Error) : 0.0001 Learning Rate : 0.1 Show Step : 1
Adapun  di  bawah  ini  adalah  hasil  simulasi  dengan pengaturan arsitektur seperti  yang tertera diatas sesuai dengan  Gambar 1 berikut.
0 50
100
150 200 250 300 0 5 10 15 20 25 30 35 Forecasting Charts, Actual Data (o), Approach Data and Prediction (*)
Hasil Training dan Testing
1. Hasil  simulasi  menggunakan  Metode  Training (Traingda)  untuk  semua  Fungsi  aktifasi  yang  ada dengan  jumlah  neuron  inputan  sebanyak  264, layar  hidden  1  sebanyak  20,  layar  hidden  2
sebanyak 5 dan layar output sebanyak 1. Adapun hasil simulasi ini sesuai Tabel 2 di bawah ini:
Tabel 1 . Hasil percobaan dengan metode training: Traingda No Fungsi Aktifasi ME MSE MAD RMSE MPE MAPE 1 logsig,logsig,logsig,logsig -0,040 0,647 0,616 0,804 -1855,66 6,903 2 tansig,tansig,tansig,tansig -14,00 231,587 14,204 15,21 -206943 190,7 3 logsig,logsig,logsig,purelin -8,775 98,4844 9,1350 9,923 -134741 125,0 4 tansig,tansig,tansig,purelin -5,412 65,0314 7,0401 8,064 -100373 98,79 5 logsig,logsig, tansig,tansig -9,567 122,268 10,058 11,05 -149788 139,3 6 tansig,tansig, logsig,logsig -14,75 246,259 14,771 15,69 -212443 195,1 7 logsig,tansig,logsig,tansig -10,68 145,303 11,154 12,05 -163496 151,8 2. Hasil  simulasi  menggunakan  Metode  Training (Traingdx)  untuk  semua  Fungsi  aktifasi  yang  ada dengan  jumlah  neuron  inputan  sebanyak  264,
layar  hidden  1  sebanyak  20,  layar  hidden  2 sebanyak 5 dan layar output sebanyak 1. Adapun hasil simulasinya sesuai Tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3 . Hasil percobaan dengan metode training: Traingdx No Fungsi Aktifasi ME MSE MAD RMSE MPE MAPE 1 logsig,logsig,logsig,logsig -0,0001 0,316 0,388 0,562 -569,961 3,96858 2 tansig,tansig,tansig,tansig -9,148 119,4 9,921 10,92 -146722 137,582 3 logsig,logsig,logsig,purelin -8,789 98,33 9,149 9,916 -134535 124,828 4 tansig,tansig,tansig,purelin -10,962 155,7 11,46 12,47 -169247 157,215 5 logsig,logsig, tansig,tansig -12,248 178,9 12,44 13,37 -182098 167,915 6 tansig,tansig, logsig,logsig -19,605 415,8 19,60 20,39 -274047 251,65 7 logsig,tansig,logsig,tansig -15,104 261,8 15,20 16,18 -219595 201,991 3. Hasil  simulasi  menggunakan  Metode  Training (Trainrp)  untuk  semua  Fungsi  aktifasi  yang  ada dengan  jumlah  neuron  inputan  sebanyak  264,
layar  hidden  1  sebanyak  20,  layar  hidden  2 sebanyak 5 dan layar output sebanyak 1. Adapun hasil simulasinya sesuai Tabel 4 di bawah ini:
Tabel 4 . Hasil percobaan dengan metode training: Trainrp No Fungsi Aktifasi ME MSE MAD RMSE MPE MAPE 1 logsig,logsig,logsig,logsig 0,001 0,119 0,229 0,346 -130 2,298 2 tansig,tansig,tansig,tansig -12 181 12,514 13,483 -183 169,54 3 logsig,logsig,logsig,purelin -8,79 98,24 9,145 9,911 -134 124,7 4 tansig,tansig,tansig,purelin -2,95 41,57 5,463 6,447 -684 73,98 5 logsig,logsig, tansig,tansig -10,7 141,4 10,942 11,895 -162 149,827 6 tansig,tansig, logsig,logsig -15,2 258,5 15,301 16,078 -216 193,505 7 logsig,tansig,logsig,tansig -10,1 125,3 10,360 11,196 -152 140,698
Berdasarkan  Tabel  2,  Tabel  3,  dan  Tabel  4  di  atas, terlihat  bahwa  hasil  simulasi  yang  paling  bagus  adalah dengan  metode  training  “Trainrp”  dan  fungsi  aktivasi “logsig,logsig,logsig,logsig”    karena  memiliki  hasil  MSE, MAD,  RMSE,  dan  MAPE  yang  paling  sedikit.  Sehingga simulasi data yang sesuai  Tabel 1 di atas   diperolehgan hasil prediksi angka kemiskinan di Indonesia pada tahun 2020  yaitu  untuk  provinsi Aceh sebesar  14.5568 , Sumatera  Utara sebesar  8.4247 ,  Sumatera  Barat sebesar 6.1568 ,  Riau sebesar 7.1084 ,  Jambi sebesar 7.4282 ,  Sumatera  Selatan sebesar  12.5315 ,  Bengkulu sebesar  14.5023 ,  Lampung sebesar  11.8925 ,  Kep. Bangka  Belitung sebesar  4.3324 ,  Kep.  Riau sebesar 5.3693 , Dki Jakarta sebesar 3.5778 , Jawa Barat sebesar 6.6841 ,  Jawa  Tengah sebesar  10.1918 ,  Di  Yogyakarta sebesar  10.8517 ,  Jawa  Timur sebesar  10.0402 ,  Banten sebesar  4.8523 ,  Bali sebesar  3.6683 ,  Ntb sebesar
13.7327 ,  Ntt sebesar  20.6582 ,  Kalimantan  Barat sebesar  7.2729 ,  Kalimantan  Tengah sebesar  4.9764 , Kalimantan Selatan sebesar 4.4975 , Kalimantan Timur sebesar  5.7230 ,  Sulawesi  Utara sebesar  7.1878 , Sulawesi  Tengah sebesar  13.3224 ,  Sulawesi  Selatan sebesar  7.  9509 ,  Sulawesi  Tenggara sebesar  10.2941 , Gorontalo sebesar  14.2203 ,  Sulawesi  Barat sebesar 10.4477 ,  Maluku sebesar  16.7604 ,  Maluku  Utara sebesar  7.0284 ,  Papua  Barat sebesar  19.8922 dan Papua sebesar 25.8692.  Oleh  karena  itu,  provinsi  yang tingket  persentasenya  paling  tinggi  adalah  Papua sebesar  25.8692,  dan  tingkat  persentase  yang  paling rendah adalah DKI Jakarta sebesar 3.5778.
Adapun  tabel  dibawah  ini  merupakan  Provinsi  yang mengalami persentase peningkataan  jumlah kemiskinan di tahun 2020 sebagai berikut:
Tabel  5. Persentase peningkatan (>) dan penurunan (<) angka kemiskinan di Indonesia.
No Provinsi 2019 2020 Peningkatan 1 Aceh 15.17 14,55 <0,62% 2 Sumatra Utara 8.73 8,42 <0,31% 3 Sumatra Barat 6.36 6,15 <0.21% 4 Riau 6.99 7,10 >0,11% 5 Jambi 7.56 7,42 <0,14% 6 Sumatra Selatan 12.64 12,53 <0,11% 7 Bengkulu 15.07 14,50 <0,57% 8 Lampung 12.46 11,89 <0,57% 9 Kep. Bangka Belitung 4.56 4,33 <0,23% 10 Kep. Riau 5.85 5,36 <0,49% 11 Dki Jakarta 3.45 3,57 >0,12% 12 Jawa Barat 6.87 6,68 <0,19% 13 Jawa Tengah 10.69 10,19 <0,5% 14 Di Yogyakarta 11.57 10,85 <0,72% 15 Jawa Timur 10.28 10,04 <0,24% 16 Banten 5.02 4,85 <0,17% 17 Bali 3.7 3,66 <0,04% 18 NTB 14.22 13,73 <0,49% 19 NTT 20.85 20,65 <0,2% 20 Kalimantan Barat 7.38 7,27 <0,11% 21 Kalimantan Tengah 4.89 4,97 >0,08% 22 Kalimantan Selatan 4.51 4,49 <0,02% 23 Kalimantan Timur 5.92 5,72 <0,2% 24 Sulawesi Utara 7.58 7,18 <0,4% 25 Sulawesi Tengah 13.33 13,32 <0,01% 26 Sulawesi Selatan 8.62 7,95 <0,67% 27 Sulawesi Tenggara 11.14 10,29 <0,85% 28 Gorontalo 15.41 14,22 <1,19% 29 Sulawesi Barat 10.98 10,44 <0,54% 30 Maluku 17.67 16,76 <0,91% 31 Maluku Utara 6.84 7,02 >0,18% 32 Papua Barat 21.84 19,89 <1,95% 33 Papua 27.04 25,86 <1,18%
Sedangkan  nilai  parameter  akurasi  yakni  ME  sebesar 0,001,  MSE  sebesar  0,119,  MAD  sebesar  0,229,  RMSE sebesar  0,346  ,MPE  sebesar  -130,  MAPE  sebesar  2,298, performance  (regression)  sebesar  0.99833,  dan  akurasi sebesar 99.6663 %.
Usaha-usaha  yang  dilakukan  pemerintah  untuk mengurang  atau  menghilangkan  gelandangan  dan pengemis ini bersifat preventif, represif, dan rehabilitasi. meskipun adalah kewajiban pemerintah untuk melindungi warganya untuk mendapatkan kesejahteraan sosial,  tetap  diperlukan  dukungan  dari  masyrakat  itu sendiri,  baik  secara  kelompok  atau  secar  perseorangan. Pemerintah  telah  menunjukkan  keseriusannya  dalam menanggulang  kemiskinan  masyarakat.  Hal  ini  terbukti dengan terbentuknya komite penanggulangan kemiskinan  (KPK).  UU  juga  memberikan  kesempatan kepada masyarakat untuk mengadakan usaha kesejahteraan  sosial  yang  sesuai  dengn  kebijakan pemerintah.  Dan  adapun  upaya  pemerintah  untuk mengatasi  masalah  kemiskinan  adalah  dengan  cara membangun sektor pertanian, membangun sumber daya manusia,  mendistribusikan  pendapatan  dengan  cara lebih baik, dan membangun infrastruktur Negara.

## D. SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  simulasi  yang  dilakukan  sebanyak 21  kali  percobaan,  maka  diperoleh  kesimpulan  dari metode  ANN  Back  Propagation  yang  digunakan  dalam prediksi Data Jumlah Kemiskinan Penduduk Indonesia di 33  Provinsi  pada  tahun  2020  yaitu  dengan  metode Training  yang  terbaik  adalah Trainrp dan  fungsi  aktifasi yang terbaik adalah logsig, logsig, logsig, logsig dengan jumlah  neuron  inputan  sebanyak  264,  layar  hidden  1 sebanyak 20, layar hidden 2 sebanyak 5 dan layar output sebanyak  1.  Adapun  hasil  prediksi  data  jumlah kemiskinannya  yakni  sebesar  332.005  jiwa  .  Adapun untuk parameter akurasinya yaitu ME sebesar 0,001, MSE sebesar  0,119,  MAD  sebesar  0,229,  RMSE  sebesar 0,346  ,MPE  sebesar  -130,  MAPE  sebesar  2,298, performance  (regression)  sebesar  0.99833,  dan  akurasi sebesar 99.663%.
Selanjutnya  untuk  melakukan  peramalan  atau forechasting  suatu  data  maka  akan  lebih  baik    apabila mencoba  berbagai  macam  metode  dan  menggunakan penyusunan  data  yang  valid  untuk  menemukan  hasil yang paling akurat dari metode yang digunakan.

## DAFTAR RUJUKAN
Andrian, Y., & Ningsih, E. (2014). Prediksi Curah Hujan Di Kota Medan Menggunakan . 184–189.
Aristyani,  Y.,  &  Sugiharti,  E.  (2015).  Peramalan  Indeks Harga  Saham  Gabungan  (Ihsg)  Dengan  Metode Fuzzy Time Series Markov Chain. Jurnal MIPA , 38 (2), 200–210.
Astriana  Mulyani.  (2012). Peramalan jumlah  produksi  air dengan algoritma backpropagation . 172–177. Birky,  M.,  Akbar,  A.,  &  Supianto,  A.  A.  (2019). Optimasi Peramalan Metode Backpropagation Menggunakan Algoritme  Genetika  pada  Jumlah  Penumpang Kereta Api di Indonesia . 3 (3), 2533–2541.
Fadhilah,  R.  N.,  &  Ginardi,  R.  V.  H.  (2017).  Penentuan Harga  Dengan  Metode  Back  Propagation  pada Aplikasi E-Commerce CariKos Berbasis Web. Jurnal Teknik ITS , 6 (2). https://doi.org/10.12962/j23373539.v6i2.23978
Fety,  F.,  M,  H.,  Leni,  M.,  Siti  Fara,  H.,  &  Syaharuddin.
(2020).  Forecasting  Peningkatan  Jumlah  Penduduk Berdasarkan  Jenis  Kelamin  Menggunakan  Metode Arima. GEOGRAPHY:  Jurnal  Kajian,  Penelitian  Dan Pengembangan Pendidikan , 8 (1), 27–36. Firdaus,  J.  (2017). Deteksi  Benih  Varietas  Padi Menggunakan  Gelombang  Near  Infrared  dan Model Jaringan Saraf Tiruan Detection of Rice Seed Varieties Using Near Infrared Spectroscopy . Hansun,  S.  (2013). Peramalan  Data  IHSG  Menggunakan Metode Backpropagation . IV (1), 26–30.
Hasan  Taher,  A.,  Al-Jaberi,  L.  A.,  &  Mosa,  A.  M.  (2018). Artificial  Neural  Network  For  Mix  Proportioning Optimization Of Reactive Powder Concrete. Journal of Theoretical and Applied Information Technology , 15 (23).
Irawan, M. I., Syaharuddin, Utomo, D. B., & Rukmi, A. M. (2013).  Intelligent  irrigation  water  requirement system  based  on  artificial  neural  networks  and profit  optimization  for  planting  time  decision making  of  crops  in  Lombok  Island. Journal  of Theoretical  and  Applied  Information  Technology , 58 (3), 657–671.
Mistianingsih, M. F. A., Barong, J., Unmul, K., Kelua, G., & Samarinda,  S.  (2010). Jumlah  Pengangguran  di Provinsi  Kalimantan  Timur  Dengan  Menggunakan Algoritma Pembelajaran Backpropagation . 5 (1). Negara,  H.  R.  P.,  Tamur,  M.,  Syaharuddin,  Apandi,  T.  H., Kusuma,  J.  W.,  &  Hamidah.  (2020).  Computational modeling  of  ARIMA-based  G-MFS  methods:  Long- term  forecasting  of  increasing  population. International  Journal  of  Emerging  Trends  in Engineering Research , 8 (7), 3665–3669. https://doi.org/10.30534/ijeter/2020/126872020
Nurdela,  S.  A.  (2017). No  Title .  (November),  213–223. https://doi.org/10.20473/ijph.v12i1.2017.213-223 Nurhayati,  N.,  &  Iskandarianto,  F.  A.  (2010).  Penerapan Metode  Back  Propagation  Neural  Network  pada Pendeteksian  Kelainan  Otak  Ischemic  Cerebral Infraction  dengan  Bahasa  Pemrograman  Delphi. Jurnal  Fisika  Dan  Aplikasinya , 6 (1),  100106. https://doi.org/10.12962/j24604682.v6i1.914
Nurlifa,  A.,  &  Kusumadewi,  S.  (2017).  Sistem  Peramalan Jumlah  Penjualan  Menggunakan  Metode  Moving
Average  Pada  Rumah  Jilbab  Zaky. INOVTEK Polbeng - Seri Informatika , 2 , 18. https://doi.org/10.35314/isi.v2i1.112
Nurwati,  N.  (2008).  Kemiskinan :  Model  Pengukuran, Permasalahan  dan  Alternatif  Kebijakan. Jurnal Kependudukan Padjadjaran .
Pramunendar, R.,  Dewi, I.,  & Asari,  H. (2013). Penentuan Prediksi  Awal  Penyakit  Jantung  Menggunakan Algoritma  Back  Propagation  Neural  Network dengan Metode Adaboost. Semantik , 2013 (November), 298–304. Prastyo,  A.  A.  (2010).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan.
Putra  Pandu  Adikara.  (2018). Implementasi  Gabungan Metode  Bayesian  dan  Backpropagation  untuk Implementasi  Gabungan  Metode  Bayesian  dan Backpropagation untuk
Peramalan Jumlah
Pengangguran Terbuka di Indonesia . (April 2017). Rahmasari,  A.,  Sunani,  E.  H.,  Jannah,  M.,  Fathulaili,  F.,
Kurnia,  L.,  &  Satria,  A.  (2019).  ARDL  Method: Forecasting Data Kemiskinan di NTB. JTAM | Jurnal Teori  Dan  Aplikasi  Matematika , 3 (1),  52. https://doi.org/10.31764/jtam.v3i1.767 Sinaga,  S.  P.,  Wanto,  A.,  &  Solikhun,  S.  (2019).
Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Resilient Backpropagation  dalam  Memprediksi  Angka Harapan Hidup Masyarakat Sumatera Utara . 4 (2). Sucipto,  L.,  &  Syaharuddin,  S.  (2018).  Konstruksi Forecasting  System  Multi-Model  untuk  pemodelan matematika pada peramalan Indeks Pembangunan Manusia  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat. Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , 4 (2), 114. https://doi.org/10.26594/register.v4i2.1263 Sudarsono, A. 2016. (2016). Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode . 12 (1), 61–69.
Suhaidi, S., Febriana, E., RPN, H., & Ardiansyah, I. (2017). ANN  Back  Propagation  for  Forecasting  and Simulation  Hydroclimatology  Data. Prosiding Seminar  Nasional  Pendidik  Dan  Pengembang Pendidikan  Indonesia  Dengan  Tema  “Membangun Generasi Berkarakter Melalui Pembelajaran Inovatif,” 6 (10), 553–559. Syaharuddin,  Novi,  H.,  Dewi,  P.,  &  Malik,  I.  (2019). Aplikasi  Artificial  Neural  Network  (ANN)  dalam Peramalan  Time  Series  Data:  Studi  Kasus  Lama Sinar  Matahari. Proceeding  National  Conference: Education, Social Science, and Humaniora , 1 (1), 36– 46.
Syaharuddin, Pramita, D., Nusantara, T., & Subanji. (2020). Computational  of  distribution  of  wind  speed  as preliminary  information  for  fishers:  Case  study  in lombok  sea. International  Journal  of  Advanced Trends in Computer Science and Engineering , 9 (3), 3584–3587.
Syaharuddin,  Pramita,  D.,  Nusantara,  T.,  Subanji,  & Negara,  H.  R.  P.  (2020).  Analysis  of  accuracy parameters  of  ANN  backpropagation  algorithm through  training  and  testing  of  hydro-climatology data based on GUI MATLAB. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 413 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/413/1/012008 Syaharuddin;,  Pramita,  D.,  Nusantara,  T.,  &  Subanji.
(2019). Accuracy Analysis of ANN Back Propagation, Neuro-Fuzzy,  and  Radial  Basis  Function:  A  Case  of HDI Forecasting. International Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT) , 9 (1), 1299–1304.
Wanto, A. (2019). Penduduk Miskin di Indonesia Sebagai Upaya Pengentasan Kemiskinan . 17–26.
Wanto,  A.,  &  Hardinata,  J.  T.  (2019).  Estimasi  Penduduk Miskin  Di  Indonesia  Sebagai  Upaya  Pengentasan Kemiskinan  Dalam  Menghadapi. CESS  (Journal  of Computer Engineering System and Science) , Vol. 4, pp. 198–207.
Wibowo,  F.,  Sugiyanto,  S.,  &  Mustafidah,  H.  (2013). Tingkat  Ketelitian  Pengenalan  Pola  Data  pada Algoritma Pelatihan Perbaikan Metode Batch Mode dalam Jaringan Syaraf Tiruan. Juita , II (4), 259–264. Wijaya, E. (2013). Jurnal TIME , Vol. II No 2 : 18-26, 2013 ISSN . II (2), 18–26.