Prediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Support Vector Regression (Studi Kasus: Kota Malang)

Dewi, Arynda Kusuma (2020) Prediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Support Vector Regression (Studi Kasus: Kota Malang). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Laju pertumbuhan penduduk merupakan perubahan jumlah penduduk yang terjadi di setiap tahun pada suatu wilayah tertentu. Laju pertumbuhan penduduk di Indonesia yang selalu meningkat tinggi merupakan salah satu masalah yang penting karena berdampak pada bidang ekonomi, sosial, politik dan pertahanan negara. Maka dari itu pihak-pihak terkait seperti Dinas sosial dan BKKBN melakukan analisis faktor-faktor yang berhubungan dengan laju pertumbuhan penduduk sehingga dapat membuat kebijakan untuk mewujudkan pertumbuhan penduduk yang seimbang. Selain itu, prediksi laju pertumbuhan penduduk juga digunakan oleh Dispendukcapil untuk membuat rencana anggaran dan kebutuhan lainnya. Pada penelitian ini, laju pertumbuhan penduduk diprediksi menggunakan metode Support Vector Regression dengan membandingkan kinerja kernel linier dan kernel Gaussian RBF. Data yang digunakan merupakan data time series jumlah penduduk pada bulan Maret 2013 hingga Desember 2018. Kemudian data dibagi menjadi data training dan data testing, data training adalah data pada bulan Maret 2013 hingga Desember 2017 dan data testing pada bulan Januari 2018 hingga Desember 2018. Tahapan untuk memprediksi laju pertumbuhan dimulai dengan melakukan normalisasi data, training SVR untuk menghasilkan nilai update lagrange multiplier dan testing SVR untuk mendapatkan hasil prediksi dan tingkat error dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil pengujian diperoleh nilai MAPE dengan menggunakan kernel linier sebesar 0,0985% dan sebesar 0,38192% dengan menggunakan kernel Gaussian RBF.

English Abstract

Population growth rate is a changes population every year in a region. The high population growth rate in Indonesia is an important issue because it has an impact on the economic, social, politic and national defense. Therefore, related parties such as Dinas sosial and BKKBN analyze the factors which related with population growth rate, so it can make some policies to realize balance of population growth. Beside that, population growth prediction is also used by Dispendukcapil to make other budget plans and other needs. In this study, population growth rate is predicted using Support Vector Regression method by comparing the performance of linear kernels and Gaussian kernel RBF. Data used are time series data population growth in March 2013 until December 2018. Then, data is divided into training data and testing data, training data in March 2013 until December 2017 and testing data in January 2018 untill December 2018. The steps to predict population growth rate begin with data normalization, SVR training to get the update lagrange multiplier value and SVR testing to get prediction results and error rates using Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The test results obtained by the MAPE value using a linear kernel of 0.0985% and of 0.38192% using the Gaussian RBF kernel.

Other obstract

-

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	SKR/FILKOM/2020/8/052002970
Uncontrolled Keywords:	prediksi, laju pertumbuhan penduduk, Support Vector Regression, prediction, population growth rate, Support Vector Regression.
Subjects:	000 Computer science, information and general works > 003 Systems > 003.2 Forecasting and forecasts
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Budi Wahyono Wahyono
Date Deposited:	10 Aug 2020 06:50
Last Modified:	04 Oct 2024 06:51
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/180461

Text Arynda Kusuma Dewi - skripsi (2).pdf Download (4MB)

Actions (login required)

View Item