Peramalan Jumlah Tersangka Penyalahgunaan Narkoba Menggunakan Metode Multilayer Perceptron

  • Githa Pratiwi P
  • Ketut Gede Darma Putra I
  • Purnami Singgih Putri D
N/ACitations
Citations of this article
118Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

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

Cite

CITATION STYLE

APA

Githa Pratiwi, P., Ketut Gede Darma Putra, I., & Purnami Singgih Putri, D. (2019). Peramalan Jumlah Tersangka Penyalahgunaan Narkoba Menggunakan Metode Multilayer Perceptron. Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi), 143. https://doi.org/10.24843/jim.2019.v07.i02.p06

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free