ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK PROYEKSI LAJU PERTUMBUHAN PENDUDUK DI KABUPATEN KARO PADA TAHUN 2030

Ferdinand Sinuhaji, Beril Syahputra Ginting

Sari


Ada tiga faktor demografi yang mempegaruhi laju pertumbuhan penduduk yaitu kelahiran, kematian, dan perpindahan. Tujuan penelitian ini adalah memproyeksikan laju pertumbuhan penduduk di kabupaten Karo pada tahun 2030 sehingga hasil penelitian ini dapat diambil kebijakan atau strategi oleh pemerintah kabupaten Karo, Jika nantinya hasil proyeksi pada tahun 2030 laju pertumbuhan penduduk dikategorikan tinggi. Dampak laju pertumbuhan penduduk dilihat dari besarnya jumlah penduduk dan laju pertumbuhannya yang tinggi membawa konsekuensi terhadap sulitnya mencari pekerjaan, mahalnya harga-harga bahan pangan, biaya pendidikan, kesehatan dan banyaknya permasalahan sosial karena banyaknya pengangguran dan sebagainya. Untuk dapat memproyeksikan laju pertumbuhan penduduk dikabupaten karo digunakan pendekatan jaringan saraf tiruan. Hasil dari penelitian bahwa nilai korelasi diperoleh sebesar 0,9761, artinya memperlihatkan bahwa proyeksi laju pertumbuhan penduduk kabupaten Karo menggunakan data rentang 8 tahun dari tahun 2015 sampai dengan tahun 2022 tergolong baik, nilai error terkecil terlihat data ke-67 yaitu sebesar -0,0005 dan error terbesar pada data ke-1 yaitu sebesar 0,2204 nilai MSE dari akhir pelatihan sebesar 0,075491

Kata Kunci


Proyeksi Laju Penduduk, Laju Pertumbuhan Karo 2030

Teks Lengkap:

PDF (English)

Referensi


Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Karo. 2018. Kabupaten Karo dalam angka 2018. Katalog: 1102001.1211.

Sinuhaji, F., 2009, Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Prediksi Keputusan Medis Pada Penyakit Asma, Skripsi, USU Repository, Medan.

Sinuhaji, F., 2020, Model Stokastik Pertumbuhan Penduduk Di Kabupaten Karo Menggunakan Perhitugan Pola Kelahiran, Kematian Dan Perpindahan, Jurnal Curere, 4 (2).

Sinuhaji, F., Tarigan, H, Tarigan, D.E, 2023, Memperkirakan Kuantitas Masyarakat Di Kabupaten Karo Dengan Pendekatan Jarigan Saraf Tiruan, Jurnal Curere, 7(1).

Sinuhaji, F., Tarigan, J.A.H, Humendru, D.E, 2023, Prediksi Total Warga Kabupaten Karo Pada Tahun 2040 Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan, Jurnal Curere, 7(2).

Sinuhaji, F., Simamora, I., 2020, Predict Factors Of Population Growth And The Number Of Population Of Karo District Using Stochastic Model, PalArch’s Journal Of Archaenology of Egypt/Egyptology, 2020, 17 (2).

Kristanto, A., 2004, Jaringan Syaraf Tiruan; Konsep Dasar, Algoritma dan Aplikasinya, Penerbit Gava Media, Yogyakarta.

Kusumadewi, S., 2003, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu, Yogyakarta.

Kusumadewi, S., 2002, Membangun Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Matlab dan Excel Link, Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta.

Kusumadewi, S., 2010, Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan, Graha Ilmu, Yogyakarta.

Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Karo. 2019. Kabupaten Karo dalam angka 2019. Katalog: 1102001.1211.

Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Karo. 2020. Kabupaten Karo dalam angka 2020. Katalog: 1102001.1211.

https://karokab.bps.go.id/

https://karokab.bps.go.id/publication/2023/02/28/1cb637693112bbe48cb6ab8b/kabupaten-karo-dalam-angka-2023.html

https://karokab.bps.go.id/publication/2022/02/25/90c863d9bdbf3cdeb79449be/kabupaten-karo-dalam-angka-2022.html

https://karokab.bps.go.id/publication/2021/02/26/0e30bfc7594e4fe4d710d451/kabupaten-karo-dalam-angka 2021.html

https://karokab.bps.go.id/publication/2020/05/14/20d25edf8b2b6a2c7d4402c9/kabupaten-karo-dalam-angka-2020.html

Pakaja, F., Naba, A. & Purwanto, P. 2013.Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Certainty Factor. Jurnal EECCIS, 6, pp. 23-28.

Safarul Aufa, R. M., Muhammad Nasir 2013. Pengaruh Pendapatan Perkapita, Pertumbuhan Penduduk, Dan Tingkat Upah Terhadap Biaya Hidup Di Indonesia. Jurnal Ilmu Ekonomi, Volume 1, No. 1.




DOI: http://dx.doi.org/10.36764/jc.v8i1.1269

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


##submission.license.cc.by4.footer##

WA Redaksi 085276821341

atau Klik Icon WA