Aplikasi Radial Basis Function Network (Rbfn) Pada Prediksi Jumlah Penduduk Kabupaten Banjarnegara - Sandira, Cherryana Cesta; Sofiyati, Noor (Jurnal Sains Matematika dan Statistika, 2025)
Kabupaten Banjarnegara memiliki tantangan dalam mengantisipasi pertumbuhan jumlah penduduk guna mendukung perencanaan kebijakan yang lebih efektif dan sesuai dengan kebutuhan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah penduduk di Kabupaten Banjarnegara dengan menggunakan metode Radial Basis Function Network (RBFN), yaitu salah satu jenis jaringan syaraf tiruan yang efektif dalam menangani data non-linier. Data yang digunakan merupakan data historis jumlah penduduk selama 10 tahun terakhir yang kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji untuk melatih model RBFN. Model ini dievaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk mengukur tingkat akurasi hasil prediksi. Berdasarkan hasil analisis, metode RBFN menunjukkan kemampuan yang baik dalam memprediksi jumlah penduduk dengan tingkat akurasi yang tinggi. Hasil prediksi menunjukkan jumlah penduduk Kabupaten Banjarnegara pada tahun 2024 sebanyak 1.059.211 jiwa dengan nilai MAPE 0.391033%. Informasi yang dihasilkan diharapkan dapat mendukung perencanaan pembangunan yang lebih efektif dan efisien.Kata Kunci:  prediksi penduduk, deret waktu, jaringan syaraf tiruan.