Model Peramalan Artificial Neural Network pada Peserta KB Aktif Jalur Pemerintahan menggunakan Artificial Neural Network Back-Propagation - B. Herawan Hayadi; I Gede Iwan Sudipa; Agus Perdana Windarto (Universitas Bumigora, 2021)
Pertumbuhan penduduk di Indonesia yang terus meningkat setiap tahunnya dan tidak disertai dengan ketersediaan lapangan pekerjaan yang mampu menampung seluruh angkatan kerja bisa menimbulkan pengangguran, kriminalitas, yang bersinggungan pula dengan rusaknya moralitas masyarakat. Oleh karena pemerintah memberikan serangkaian usaha untuk menekan laju pertumbuhan penduduk agar tidak terjadi ledakan penduduk yang lebih besar. Salah satu cara yang dilakukan adalah dengan menggalakkan program KB (Keluarga Berencana). Tujuan dari penelitian untuk membuat model prediksi dengan memanfaatkan Artificial Neural Network (ANN) pada peserta KB aktif jalur pemerintahan untuk melihat laju pertumbuhan penduduk kedepannya dalam rentang waktu tertentu guna mempermudah pemerintah dalam membuat rancangan perencanaan ke depannya. Back-propagation merupakan salah satu metode yang digunakan untuk melakukan peramalan yang merupakan bagian dari ANN. Hal ini perlu dilakukan mengingat jumlah kepadatan penduduk terus meningkat setiap tahunnya dan KB merupakan salah satu program pemerintah yang bertujuan mengendalikan laju kenaikan penduduk di Indonesia. Dataset yang digunakan yakni peserta KB aktif di Kota Pematangsiantar bulan agustus 2019 – januari 2020. Pengujian dilakuan dengan bantuan software matlab dengan menguji 5 model arsitektur (try error) yakni model 4-5-1; model 4-7-1; model 4-8-5-1; dan model 4-9-7-1. 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.