Vol. 5, No. 2, Juli, 2024, Hal. 230-239 DOI: https://doi.org/10.20956/ejsa.v5i2.28112
Estimasi: Journal of Statistics and Its Application e-ISSN: 2721-3803, p-ISSN: 2721-379X http://journal.unhas.ac.id/index.php/ESTIMASI

## Pendekatan Neural Network dalam Peramalan Jumlah Penduduk Kota Semarang dengan Menggunakan Metode

## Backpropagation
Agustin Absari Wahyu Kuntarini 1*
1 Prodi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Walisongo, Semarang, 50185, Indonesia
* Corresponding author, email: agustinabsariwk1234@gmail.com

## Abstract
The city of Semarang is one of the metropolitan cities that has a fairly dense population. During the years 2010-2021  the  City  of  Semarang  has  a  population  fluctuation.  It  is  necessary  to  make  predictions  of population data in order to plan the development in the City of Semarang can be better planned and can regulate  the  fluctuation  of  population  in  the  future.  In  this  study,  the  results  of  the  prediction  of  the population  of  the  City  of  Semarang  were  analyzed  using  the  Neural  Network  approach  with  the backpropagation  method.  After  training  and  testing,  the  best  architectural  model  was  obtained  with  2 neurons on the input layer, 2 neurones on the hidden layer and 1 neuron on the output layer. Based on the results of the best architectural model, the MSE score was 9.39749 x 10-6 and the average MAPE value was 0.884552461%. The evaluation result with the MAPE value is very accurate because it is < 10%. In this study, the results of the forecast of the population of the city of Semarang in 2022-2025 consecutive are 1,863.121 people, 1,878.634 people, 1.891.865 people, and 1,902.947 people.
Keywords : population, Semarang City, forcasting, Backpropagation, Neural Network.

## Abstrak
Kota Semarang merupakan salah satu kota metropolitan yang memiliki kepadatan penduduk cukup padat. Selama tahun 2010-2021 Kota Semarang memiliki jumlah penduduk yang berfluktuasi. Perlu dilakukan peramalan  data  jumlah  penduduk  agar  perencanaan  pembangunan  di  Kota  Semarang  dapat  dirancang dengan lebih baik serta dapat mengatur fluktuasi jumlah penduduk di masa mendatang. Pada penelitian ini dilakukan  analisa  hasil  peramalan  jumlah  penduduk  Kota  Semarang  menggunakan  pendekatan  Neural Network dengan metode Backpropagation. Setelah dilakukan pelatihan dan pengujian didapatkan model arsitektur terbaik dengan 2 neuron pada lapisan input, 2 neuron pada lapisan tersembunyi, dan 1 neuron pada lapisan output. Berdasarkan hasil dari model arsitektur terbaik, didapatkan nilai MSE sebesar 9,39749 x 10-6 dan nilai rata- rata MAPE sebesar 0,884552461% . Hasil evaluasi dengan nilai MAPE tersebut sangat akurat  karena  nilainya  <  10%.  Pada  penelitian  ini  didapatkan  hasil  peramalan  jumlah  penduduk  Kota Semarang  tahun  2022-2025  berturut-  turut  adalah  1.863.121  jiwa,  1.878.634  jiwa,  1.891.865  jiwa,  dan 1.902.947 jiwa.
Kata Kunci : jumlah penduduk , Kota Semarang , peramalan , Backpropagation, Neural Network.

## 1. Pendahuluan
Pada  era  saat  ini,  peramalan  merupakan  sesuatu  hal  yang  sangat  penting  dalam melakukan  perencanaan  yang  efektif  dan  efisien.  Peramalan  digunakan  untuk memprediksi ketidakpastian di masa depan sebagai upaya untuk pengambilan keputusan
yang lebih baik [1]. Seiring dengan kemajuan teknologi, membuat semakin banyak dan berkembangnya teknik peramalan sesuai dengan kebutuhan yang diperlukan [2].
Salah satu teknik yang dapat diaplikasikan untuk peramalan yaitu Neural Network atau Jaringan Syaraf Tiruan. Neural Network dapat digunakan untuk mendeteksi pola dan tren  yang  terlalu  kompleks  untuk  diketahui  oleh  teknik  komputer  lainnya  [3].  Metode Neural Network ini mempunyai beberapa kelebihan, antara lain proses yang akurat, cepat, serta  meminimalisasi  kesalahan  [4].  Metode  dalam Neural  Network yang  biasanya digunakan untuk peramalan adalah Backpropagation [5].
Backpropagation menyebabkan jaringan belajar secara efektif dengan menjembatani jarak  antara output dan  target  yang  diharapkan  [6]. Backpropagation melatih  jaringan untuk  memiliki  kemampuan  mengenali  pola  yang  digunakan  selama  pelatihan  serta kemampuan dalam merespon benar terhadap pola data masukan yang serupa dengan pola selama pelatihan sehingga metode Backpropagation memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi [4] .
Umumnya  metode  peramalan  digunakan  dalam  bidang  ekonomi  yang  diantaranya yakni keuangan, tingkat laju inflasi, penduduk, dan lain-lain [1] . Data jumlah penduduk sangat  dibutuhkan  dalam  perencanaan  pembangunan.  Pemerintah  membutuhkan  data jumlah  penduduk  untuk  memperbaiki  kondisi  sosial  ekonomi  masyarakat  melalui perencanaan pembangunan. Maka dari itu, data jumlah penduduk merupakan data penting yang harus dimiliki setiap daerah [7].
Kota  Semarang  merupakan  salah  satu  kota  metropolitan  yang  perencanaan  tata ruangnya diprioritaskan karena pengaruhnya sangat penting bagi negara. Kota Semarang memiliki  kepadatan  penduduk  yang  cukup  padat  [8].  Dari  tahun  2010-2019  jumlah penduduk Kota Semarang selalu mengalami kenaikan. Data jumlah penduduk pada tahun 2015 sampai tahun 2019 berturut-turut adalah 1.701.114 jiwa, 1.729.083 jiwa, 1.757.686 jiwa,  1.786.114  jiwa,  1.814.110  jiwa.  Tahun  2020  jumlah  penduduk  kota  semarang mengalami penurunan yaitu dari 1.814.110 jiwa menjadi 1.653.524 jiwa [9]. Tahun 2021 jumlah penduduknya kembali naik menjadi 1.656.564 jiwa [10]. Dari data tersebut bisa dilihat bahwa terjadi fluktuasi pada data jumlah penduduk di Kota Semarang. Diketahui dari data laju pertumbuhan penduduk, bahwa Kota Semarang memiliki laju pertumbuhan penduduk paling tinggi dibanding dengan kota lain di Jawa Tengah [9].
Pokok  permasalahan  utama  pembangunan  di  Kota  Semarang  diantaranya  adalah perlu  ditingkatkannya  kualitas  sumber  daya  manusia,  tata  kelola  pemerintahan  belum diselenggarakan dengan optimal, belum optimalnya penyelesaian infrastruktur dasar dan pembangunan  tata  kelola  ruang,  perlunya  peningkatan  inovasi  dan  daya  saing  nilai tambah  produksi  pada  sektor  perekonomian  [11].  Peramalan  data  jumlah  penduduk  di Kota Semarang dilakukan dengan harapan perencanaan pembangunan di Kota Semarang dapat dirancang dengan lebih baik serta dapat mengatur fluktuasi jumlah penduduk di masa yang mendatang, sehingga pokok permasalahan pembangunan yang terjadi di Kota Semarang tersebut bisa diatasi.
Berdasarkan  uraian  di  atas  penulis  ingin  mengetahui  hasil  peramalan  jumlah penduduk  Kota  Semarang  dengan  menggunakan Neural  Network metode Backpropagation .  Untuk  itu,  penulis  mengambil  judul  “ Pendekatan Neural  Network dalam Peramalan Jumlah Penduduk Kota Semarang dengan Menggunakan Metode Backpropagation ”.

## 2. Material dan Metode
Penelitian  yang  dilakukan  bersifat  kuantitatif.  Menurut  Wahidmurni  (2017) penelitian kuantitatif merupakan suatu metode yang digunakan untuk menjawab masalah suatu  penelitian  yang  berkaitan  dengan  data  dan  program  statistik  [13].  Penelitian  ini menganalisis  data  jumlah  penduduk  Kota  Semarang  tahun  2010-2021  sebagai  data pelatihan dan data pengujian.
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  dokumentasi, yaitu  mengambil  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  berupa  data  jumlah  penduduk  Kota Semarang tahun 2010-2021 yang meliputi data jumlah penduduk perempuan, data jumlah penduduk laki-laki, dan data jumlah penduduk secara keseluruhan.
Tahapan  penelitian  pada  peramalan  jumlah  penduduk  Kota  Semarang  dengan pendekatan Neural Network metode Backpropagation diantaranya adalah pengumpulan data,  pembagian  data  pelatihan  dan  data  pengujian,  normalisasi  data,  pengaturan parameter  jaringan,  pelatihan  jaringan,  pengujian  jaringan, trial dan error untuk mendapatkan nilai MSE dan MAPE terkecil, denormalisasi data, dan peramalan jumlah penduduk Kota Semarang. Pada tahap pengumpulan data, data yang digunakan meliputi data  jumlah  penduduk  perempuan,  data  jumlah  penduduk  laki-laki,  dan  data  jumlah keseluruhan penduduk. Pada tahap pembagian data pelatihan dan pengujian, data jumlah penduduk  Kota  Semarang  tahun  2010-2017  menjadi  data  pelatihan  dan  data  jumlah penduduk  Kota  Semarang  tahun  2018-2021  menjadi  data  pengujian.  Pada  tahap normalisasi data, data diubah skala nilainya dari yang memiliki nilai sebenarnya menjadi nilai yang lebih kecil tanpa mengubah makna kandungan data tersebut. Tahap tial dan error  dilakukan  dengan  menentukan  banyaknya  jumlah  layar  tersembunyi.  Dari  hasil yang diperoleh, dipilih banyaknya lapisan tersembunyi yang dapat menghasilkan MSE dan  MAPE  terkecil  sehingga  didapatkan  model  arsitektur  terbaik  [14].  Tahap denormalisasi data dilakukan untuk mengembalikan data yang masih ternormalisasi ke dalam bentuk angka desimal yang sebenarnya. Tahap terakhir yaitu dilakukan peramalan jumlah penduduk Kota Semarang tahun 2022-2025.

## 3. Hasil dan Diskusi

## 3.1  Pengumpulan Data
Berikut merupakan variabel-variabel yang digunakan pada arsitektur meliputi input dan output model jaringan.
Tabel 1. Input dan Output Model Jaringan
Input X 1 Jumlah Penduduk Perempuan X 2 Jumlah Penduduk Laki- Laki Output Y 1

## Total Jumlah Penduduk

## 3.2  Pembagian Data
Data yang meliputi data jumlah penduduk perempuan, data jumlah penduduk laki- laki, dan data jumlah keseluruhan penduduk pada tahun 2010-2021. Jumlah data sebanyak 36 data yang akan dibagi menjadi 2 bagian menggunakan teknik rasio yaitu 60% data pelatihan (data tahun 2010-2017) dan 40% data pengujian (data tahun 2018-2021).
Jumlah keseluruhan data tersaji pada Tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Data Jumlah Penduduk Kota Semarang No  Tahun Jumlah Penduduk Perempuan Jumlah Penduduk Laki-Laki Jumlah Keseluruhan 1 2010 795.426 764.587 1.560.013 2 2011 809.330 779.181 1.588.511 3 2012 823.766 792.728 1.616.494 4 2013 838.050 806.324 1.644.374 5 2014 852.521 820.473 1.672.994 6 2015 866.990 834.124 1.701.114 7 2016 881.168 847.915 1.729.083 8 2017 895.692 861.994 1.757.686 9 2018 910.539 875.575 1.786.114 10 2019 924.812 889.298 1.814.110 11 2020 835.083 818.441 1.653.524 12 2021 836.779 819.785 1.656.564

## 3.3  Normalisasi Data
Sebelum melakukan pengujian lebih lanjut menggunakan Backpropagation Neural Network ,  akan  dilakukan  normalisasi  data.  Pada  penelitian  ini  fungsi  aktivasi  yang digunakan merupakan sigmoid biner yang nilai fungsinya berada pada range 0 dan 1. Data yang digunakan dinormalisasikan dahulu ke interval yang lebih kecil yaitu antara 0,1 dan 0,9.
Berdasarkan  data  pada  Tabel  2  nilai  minimal  data  adalah  764.587  dan  nilai maksimalnya  adalah  1.814.110.  Misalnya  data  pada  tahun  2010  dengan  persamaan normalisasi maka akan didapat:
𝑋′ ! = 0,8(𝑋 ! − min(𝑥)) (max(𝑥) − min(𝑥)) + 0,1
𝑋′ " = 0,8(795426 − 7644587)
(1814110 − 7644587) + 0,1 = 0,12350706
𝑋′ # = 0,8(764587 − 7644587) (1814110 − 7644587) + 0,1 = 0,1

## 𝑌′ = 0,8(1560013 − 7644587)
(1814110 − 7644587) + 0,1 = 0,706314297
Perhitungan  dilakukan  sampai  semua  data  dinormalisasikan,  baik  data  pelatihan maupun data pengujian. Hasil perhitungan tersaji pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Setelah Dinormalisasi Tahun X 1 X 2 Y 2010 0,12350706 0,1 0,706314297 2011  0,134105398  0,111124292  0,728036927 2012  0,145109254  0,121450507  0,749366998 2013  0,155997248  0,131814072  0,770618557 2014  0,167027783  0,142599162  0,792434182 2015  0,178056793  0,153004651  0,813868681 2016  0,188863989  0,163516855  0,835188081 2017  0,199934923  0,174248587  0,856990747 2018  0,211252064  0,184600719  0,87866002 2019  0,222131673  0,19506109 0,9 2020  0,153735649  0,141050268  0,777593154
2021  0,155028427  0,142074733  0,779910397
Hasil  normalisasi  data  pada  Tabel  3  akan  digunakan  dalam  proses  pelatihan  dan pengujian.

## 3.4  Pengaturan Parameter Arsitektur Backpropagation Neural Network
Sebelum dilakukan pelatihan terhadap Neural Network dengan menggunakan Matlab maka ditentukan parameter sebagai berikut: parameter epoch adalah 1000; parameter goal adalah 0; fungsi aktivasi yang digunakan adalah sigmoid biner dengan range 0 sampai 1; jumlah neuron lapisan input adalah 2 yaitu X1 (jumlah penduduk perempuan) dan X2
(jumlah  penduduk  laki-laki),  jumlah neuron pada  lapisan  tersembunyi  adalah 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10; jumlah neuron lapisan output adalah 1 yaitu Y (Jumlah keseluruhan penduduk).

## 3.5  Pelatihan Jaringan
Pelatihan jaringan akan dilakukan beberapa kali untuk mendapatkan jaringan terbaik dengan  memodifikasi  jumlah neuron pada  lapisan  tersembunyi.  Pada  penelitian  ini dibentuk 10 model untuk mendapatkan arsitektur terbaik pada model yang dikembangkan diantaranya: model 1 (2-1-1), model 2 (2-2-1), model 3 (2-3-1), model 4 (2-4-1), model 5 (2-5-1), model 6 (2-6-1), model 7 (2-7-1), model 8 (2-8-1) model 9 (2-9-1), dan model 10 (2-10-1).
Berikut merupakan nilai error MSE pada pelatihan jaringan untuk kesepuluh model:
Tabel 4. Nilai Error MSE untuk 10 Model Pelatihan Model Error MSE 1 7,49211 x 10 -8 2 1,36805 x 10 -9 3 7,46032 x 10 -10 4 4,74081 x 10 -19 5 2,54655 x 10 -13 6 1,81392 x 10 -14 7 5,34994 x 10 -21 8 8,33548 x 10 -16 9 6,31958 x 10 -19 10 1,45205 x 10 -13

## 3.6  Pengujian Jaringan
Pada proses pengujian ini akan digunakan fungsi aktivasi dan parameter yang didapat dari  proses  pelatihan  pada  model  sebelumnya  yaitu  model  pertama  sampai  model kesepuluh.  Data  pengujian  yang  akan  digunakan  adalah  data  jumlah  penduduk  Kota Semarang pada tahun 2018-2021.
Berikut merupakan nilai error MSE untuk 10 model yang tersaji pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Error MSE untuk 10 Model Pengujian Model ke- Error MSE 1 9,61107 x 10 -5 2 9,39749 x 10 -6 3 3,27957 x 10 -4 4 9,2046 x 10 -3 5 1,8867 x 10 -4
6 6,943792 x 10 -3 7 7,539431 x 10 -3 8 2,5103776 x 10 -2 9 2,751242 x 10 -3 10 7,29262 x 10 -4
Berdasarkan  Tabel  5  diperoleh  model  arsitektur  terbaik  yaitu  model  2  dengan arsitektur 2-2-1 yang artinya model dengan 2 neuron pada lapisan input , 2 neuron pada lapisan tersembunyi, dan 1 neuron pada lapisan output . Model tersebut merupakan model terbaik karena mempunyai nilai MSE terkecil dibanding dengan 9 model yang lain yaitu sebesar 9,39749 x 10 -6 .
Tabel 6. Hasil Nilai Output Data Model Arsitektur Terbaik Tahun Nilai Output 2018 0,877577 2019 0,896713 2020 0,781208 2021 0,783452
Pada  Tabel  6  dapat  dilihat  nilai  output  data  pengujian  jumlah  penduduk  Kota Semarang yang merupakan hasil dari model 2-2-1. Hasil tersebut masih dalam bentuk normalisasi. Maka dari itu data akan didenormalisasikan untuk mengembalikan data ke dalam bentuk angka desimal yang sebenarnya.
Nilai minimal dan nilai maksimal yang digunakan sama dengan pada saat melakukan proses  normalisasi  data  jumlah  penduduk  yang  mana  nilai  minimalnya  adalah  sebesar 764.587  dan  nilai  maksimalnya  adalah  sebesar  1.814.110.  Dengan  menggunakan persamaan rumus denormalisasi maka didapatkan:
X #$"% = (0,877577 − 0,1)(1.814.110 − 764.587) 0,8 + 764.587 = 1.784.693 X #$"& = (0,896713 − 0,1)(1.814.110 − 764.587) 0,8 + 764.587 = 1.809.798 X #$#$ = (0,781208 − 0,1)(1.814.110 − 764.587) 0,8 + 764.587 = 1.658.267 X #$#" = (0,783452 − 0,1)(1.814.110 − 764.587) 0,8 + 764.587 = 1.661.210
Hasil  denormalisasi output  Neural  Network merupakan  hasil  peramalan  jumlah penduduk tahun 2018-2021.
Berikut tabel hasil peramalan jumlah penduduk tahun 2018-2021:
Tabel 7. Hasil Peramalan Data Jumlah Penduduk Tahun 2018-2021 Tahun Jumlah Penduduk 2018 1.784.693 2019 1.809.798 2020 1.658.267 2021 1.661.210
Untuk melihat seberapa mirip nilai hasil peramalan jumlah penduduk dengan nilai data asli jumlah penduduk Kota Semarang dapat dilihat dari Gambar 1 di bawah ini:
Dari Gambar 1 dapat dilihat bahwa garis warna biru yang menunjukkan data hasil peamalan  garisnya  berhimpit  dengan  garis  warna  merah  yang  menunjukkan  data  asli jumlah  penduduk.  Dengan  demikian  dapat  dikatakan  bahwa  hasil  peramalan  jumlah penduduk Kota Semarang pada tahun 2018-2021 mendekati nilai sebenarnya.
Setelah  proses  pengujian  pada  data  tahun  2018-2021  dilakukan,  akan  dilakukan proses evaluasi terhadap data asli. Untuk mengukur keakuratannya akan dipakai metode evaluasi MAPE.
Pada tabel di bawah ini didapat nilai MAPE hasil peramalan dengan menggunakan Neural Network metode Backpropagation .
Gambar 1. Grafik Perbandingan Hasil Peramalan dengan Data Asli
Tabel 8. Hasil Nilai MAPE Tahun Jumlah Penduduk MAPE (%) Hasil Peramalan Data Asli 2018 1784693  1786114  0,318232767 2019 1809798  1814110  0,950769248 2020 1658267  1653524  1,147367683 2021 1661210  1656564  1,121840146 Nilai MAPE rata-rata 0,884552461
Berdasarkan  nilai  MAPE  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  hasil  peramalan  sangat akurat karena nilai MAPE rata-rata < 10%.

## 3.7  Hasil Peramalan Jumlah Penduduk Kota Semarang Tahun 2022-2025
Setelah  memperoleh  model  arsitektur  terbaik  yaitu  model  2,  kemudian  dilakukan peramalan jumlah penduduk Kota Semarang untuk tahun 2022-2025.
Berikut hasil peramalan jumlah penduduk Kota Semarang pada tahun 2022- 2025:
Tabel 9. Hasil Peramalan Jumlah Penduduk Tahun Hasil Peramalan 2022 1.863.121 2023 1.878.634 2024 1.891.865 2025 1.902.947
Berdasarkan Tabel 9 dapat kita lihat bahwa jumlah penduduk kota semarang selalu naik dari tahun 2022-2025. Hal ini sesuai dengan proyeksi yang sudah dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) yang menunjukkan bahwa jumlah penduduk Kota Semarang dari tahun 2022-2025 selalu mengalami kenaikan.

## 4. Kesimpulan
Dari  penelitian  ini  didapatkan  model  arsitektur  terbaik  untuk  peramalan  jumlah penduduk di Kota Semarang dengan pendekatan Neural Network menggunakan metode Backpropagation adalah pada model 2 dengan 2 neuron pada lapisan input , 2 neuron pada lapisan tersembunyi, dan 1 neuron pada lapisan output . Dibuktikan dengan dimilikinya nilai MSE terkecil dibanding dengan 9 model yang lain yaitu sebesar 9,39749 x 10 -6 . Pada penelitian ini didapatkan hasil peramalan jumlah penduduk di Kota Semarang dengan  pendekatan Backpropagation  Neural  Network pada  tahun  2018-2021 memberikan hasil yang mirip dengan data aslinya. Menunjukkan bahwa model ini akurat digunakan  karena  nilai  MAPE  <  10%.  Dari  model  yang  diperoleh  menghasilkan peramalan jumlah penduduk Kota Semarang pada tahun 2022-2025 yaitu 1.863.121 jiwa, 1.878.634 jiwa, 1.891.865 jiwa, dan 1.902.947 jiwa. Dari hasil tersebut dapat kita lihat
bahwa jumlah penduduk Kota Semarang semakin naik setiap tahun sesuai pada proyeksi dari BPS.

## Daftar Pustaka
[1] Gurianto R. N., Purnamasari I., & Yuniarti D. Peramalan Jumlah Penduduk Kota Samarinda  dengan  Menggunakan  Metode  Pemulusan  Eksponensial  Ganda  dan Tripel dari Brown. J. Eksponensial , vol. 7(1), pp. 23–32, 2016.
[2] Anitescu C., Atroshchenko E., Alajlan N., & Rabczuk T. Artificial Neural Network Methods For The Solution Of Second Order Boundary Value Problems. Comput. Mater. Contin , Vol. 59(1), pp. 345–359, 2019.
[3] Awodele O., & Jegede O. Neural Networks And Its Application In Engineering. Sci IT , pp. 83–95, 2009.
[4] Purwanto  S.  D.  Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Sebagai Estimasi Laju Tingkat Pengangguran Terbuka Pada Provinsi Jawa Timur. Semin.
Nas. Teknol. Inf. dan Multimed , Vol. 4(1), pp. 4–9, 2016.
[5] Siang J. J. Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: ANDI, 2009.
[6] Abiodun O. I. Comprehensive Review of Artificial Neural Network Applications to Pattern Recognition. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc , Vol. 7, pp. 158820–158846, 2019.
[7] Hardati  P.  Pertumbuhan  Penduduk  Dan  Struktur  Lapangan  Pekerjaan  Di  Jawa Tengah. Forum Ilmu Sos , Vol. 40(2), pp. 219–229, 2013.
[8] BPS. Profil Kependudukan Kota Semarang 2019. Kota Semarang: BPS, 2019.
[9] BPS.  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Tengah  Dalam  Angka  2020.  Jawa Tengah: BPS, 2020.
[10]  BPS. Provinsi Jawa Tengah dalam Angka 2021. Semarang: BPS, 2021.
[11]  Bappeda  Kota  Semarang.  Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah  Daerah (Rpjmd) Kota Semarang Tahun 2016-2021. Kota Semarang: 2021.
[12]  Arikunto S. Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktek (Edisi Revisi). Jakarta: Rineka Cipta, 2010.
[13]  Arofah S. P. L., Wasono R., & Arum P. R. Peramalan Harga Beras di Provinsi Jawa  Tengah  Menggunakan  Metode Backpropagation  Neural  Network dengan Optimasi Conjugate Gradient Beale-Powell Restars . 2020.