Prediksi Pertumbuhan Penduduk Di Kecamatan Baregbeg Kabupaten Ciamis Menggunakan Metode Artificial Neural Network

Dinda Yassa Descania

doi:10.25008/jitp.v2i2.28

Authors

Dinda Yassa Descania Program Studi Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sukabumi

DOI:

https://doi.org/10.25008/jitp.v2i2.28

Keywords:

Artificial Neural Network, Prediksi, Penduduk

Abstract

Perkembangan teknologi di bidang informatika saat ini sangat banyak membawa perubahan, salah satu dalam hal pemanfaatan teknologi yaitu adanya jaringan saraf tiruan (Artificial Neural Network) yang dapat digunakan untuk memprediksi pertumbuhan penduduk disuatu tempat. Fungsi sebuah teknologi informasi untuk dapat mengolah, menghasilkan, menyimpan dan mencari kembali data. Selain itu teknologi Informasi juga dapat melakukan pemecahan masalah dalam suatu aktifitas atau pekerjaan. Pertumbuhan penduduk disetiap daerah memiliki peningkatan disetiap tahunnya dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan atau Artificial Neural Network diharapkan dapat membuat suatu perkiraan dalam memprediksi tingkat pertumbuhan penduduk di Kecamatan Baregbeg Kabupaten Ciamis.

Downloads

Download data is not yet available.

References

A. Y. Prathama, “Pendekatan Ann (Artificial Neural Network) Untuk Penentuan Prosentase Bobot Pekerjaan Dan Estimasi Nilai Pekerjaan Struktur Pada Rumah Sakit Pratama,” J. Teknosains, vol. 7, no. 1, p. 14, 2018, doi: 10.22146/teknosains.30139.

M. S. A. Hapsary, S. Subiyanto, and H. S. Firdaus, “Analisis Prediksi Perubahan Penggunaan Lahan Dengan Pendekatan Artificial Neural Network Dan Regresi Logistik Di Kota Balikpapan,” J. Geod. UNDIP, vol. 10, no. 2, pp. 88–97, 2021, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/view/30637

H. Nastiti, “No Title,” 2022, [Online]. Available: https://tanamduit.com/belajar/inspirasi/regresi-adalah

Reyvan Maulid, “Kriteria Jenis Teknik Analisis Data dalam Forecasting,” 2022.

R. I. Borman, I. Ahmad, and Y. Rahmanto, “Klasifikasi Citra Tanaman Perdu Liar Berkhasiat Obat Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function,” Bull. Informatics Data Sci., vol. 1, no. 1, pp. 6–13, 2022.

M. Penelitian, “Penerapan Metode Jaringan Syaraf Tiruan,” no. November 2007, pp. 464–655, 2009, doi: 10.25126/jtiik.202294806.

F. Yumono, D. E. Yuliana, and R. N. Sarbini, “Histogram Citra Jenis Beras Dengan Menyertakan Kertas Putih Untuk Identifikasi Awal Jenis Beras Dengan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 3, no. 1, pp. 129–137, 2022.

Creasoft, “No Title,” 2018, [Online]. Available: https://creasoft.wordpress.com/2008/04/21/jaringan-saraf-tiruan-artificial-neural-network/