Peramalan Jumlah Tersangka Penyalahgunaan Narkoba Menggunakan Metode Multilayer Perceptron

Putu Githa Pratiwi (Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana)
I Ketut Gede Darma Putra (Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana)
Desy Purnami Singgih Putri (Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana)

Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi)
Vol. 7, No. 2, Agustus 2019

Tersangka penyalahgunaan narkoba jumlahnya terus mengalami peningkatan di Provinsi Bali. Peramalan dapat digunakan untuk memprediksi jumlah tersangka pada tahun selanjutnya. Hasil peramalan dapat digunakan dalam mendukung pemerintah untuk lebih serius mengantisipasi penyalahgunaan narkoba. Peramalan dilakukan menggunakan Metode Multilayer Perceptron. Peramalan dilakukan berdasarkan data jumlah tersangka penyalahgunaan narkoba di Provinsi Bali. Peramalan menggunakan beberapa aristektur Multilayer Perceptron untuk mendapatkan hasil yang paling baik. Hasil pelatihan menunjukkan, arsitektur Multilayer Perceptron yang paling baik adalah dengan hidden layer 3,2 dan learning rate 0.1. Persentase kesalahan yang dihasilkan adalah 3.7%. Hasil peramalan menunjukkan jumlah tersangka diprediksi mengalami penurunan pada Tahun 2019 menjadi 881 orang. Kata kunci: Data Mining, Narkoba, Peramalan, Multilayer Perceptron