MUHAMAD SAFIQ, - (2021) PENERAPAN METODE ELMAN RECURRENT NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KABUPATEN INDRAGIRI HILIR. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

	Text (BAB IV) bab 4 dan 5.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)
Preview	Text i cover bab 1, 2, 3 dan 6-dikonversi (1).pdf Download (1MB) | Preview

Abstract

Salah satu masalah yang ada di Negara Indonesia adalah kemiskinan. Secara etimologis, “kemiskinan” berasal dari kata “miskin” yang artinya tidak berharta benda dan serba kekurangan. Salah satunya adalah di Kabupaten Indragiri Hilir, dimana jumah penduduk miskinnya masih tergolong tinggi. Oleh karena itu dilakukan penelitian penerapan metode Elman Recurrent Neural Network untuk prediksi jumlah penduduk miskin di kabupaten Indragiri Hilir. Data yang digunakan yaitu data penduduk miskin kabupaten Indragiri Hilir dari tahun 2002 sampai dengan tahun 2019. Data tersebut dirubah kedalam bentuk data time series dengan variabel berjumlah 5. Penelitian ini menggunakan jumlah epoch 100, learning rate (α) 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8 dan 0.9, dan toleransi error 0.0001. Hasil pengujian MSE pada penelitian ini menunjukkan nilai MSE terkecil pada learning rate 0.1 dengan data latih 70% dan data uji 30% dengan nilai MSE 0,1874. Kata kunci: ERNN, JST, Penduduk Miskin, MSE, Prediksi.

Actions (login required)

View Item