Prediksi Penduduk Miskin di Daerah Tertinggal Indonesia dengan Algoritma Prophet

  • Wijaya Rauf B
N/ACitations
Citations of this article
33Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Kemiskinan menjadi salah satu masalah umum yang dihadapi oleh setiap negara di dunia, termasuk Indonesia. Pemerintah dari berbagai daerah yang ada di Indonesia sedang berjuang untuk memberantas kemiskinan, begitu pun dengan daerah-daerah tertinggal. Tercatat di Badan Pusat Statistik (BPS) bahwa terjadi kenaikan angka kemiskinan dari 18,87% (2015) kini menjadi 24,56% (2022) di daerah-daerah tertinggal yang terdiri dari 62 daerah. Dengan memprediksi jumlah penduduk miskin di daerah tertinggal, diharapkan pemerintah bisa mengambil langkah untuk memberantas kemiskinan. Penelitian ini menggunakan algoritma Prophet yang selanjutnya dibangun ke dalam pemodelan machine learning dalam memprediksikan penduduk miskin di daerah tertinggal. Data yang digunakan adalah data dari tahun 2015-2022, tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat tingkat akurasi dan error dengan menggunakan parameter Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil dari prediksi menunjukkan kenaikan masyarakat miskin menjadi 35% pada tahun 2024 dan diprediksikan akan terus naik hingga 35% pada tahun 2027 dengan parameter MSE sebesar 2% dan MAPE sebesar 1%.

Cite

CITATION STYLE

APA

Wijaya Rauf, B. (2023). Prediksi Penduduk Miskin di Daerah Tertinggal Indonesia dengan Algoritma Prophet. Jurnal Ilmu Manajemen Sosial Humaniora (JIMSH), 5(2), 116–125. https://doi.org/10.51454/jimsh.v5i2.1024

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