ANALISIS ALGORITMA BACK PROPAGATION DALAM PREDIKSI ANGKA KEMISKINAN DI INDONESIA - Syaharuddin Syaharuddin; Etika Pujiana; Intan Purnama Sari; Vina Melia Mardika; Melani Putri (Pendekar: Jurnal Pendidikan Berkarakter, 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.