Sistem Prediksi Pertumbuhan Jumlah Penduduk Kota Malang menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Regression

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Diajeng Sekar Seruni Muhammad Tanzil Furqon Randy Cahya Wihandika

Abstrak

Pertumbuhan jumlah penduduk di Indonesia terus meningkat setiap tahunnya. Pertumbuhan jumlah penduduk yang pesat dapat memberikan dampak terhadap beberapa bidang, seperti pertumbuhan ekonomi, kualitas hidup dan kesehatan penduduk, serta pendidikan. Untuk mengantisipasi dampak negatif dari pertumbuhan penduduk, diperlukan proyeksi jumlah penduduk yaitu sebuah prediksi jumlah penduduk pada waktu yang akan datang guna mempermudah pemerintah dalam membuat rancangan perencanaan kota ke depannya. K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi, baik klasifikasi maupun regresi. KNN Regression merupakan algoritme KNN yang digunakan untuk melakukan regresi atau peramalan. Pada penelitian ini, diimplementasikan metode KNN Regression untuk memprediksi jumlah penduduk kota Malang pada masa yang akan datang dengan menggunakan data time series jumlah penduduk kota Malang perbulan dengan total 73 data. Tahapan prediksi jumlah penduduk dimulai dengan melakukan preprocessing, perhitungan jarak antar seluruh data latih dengan data uji, kemudian perhitungan nilai prediksi berdasarkan k data latih terdekat. Pengujian pada penelitian ini menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terbaik sebesar 0,02526%.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Cara Sitasi
Seruni, D., Furqon, M., & Wihandika, R. Sistem Prediksi Pertumbuhan Jumlah Penduduk Kota Malang menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Regression. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 4, no. 4, p. 1075-1082, juni 2020. ISSN 2548-964X. Tersedia pada: <http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/7135>. Tanggal Akses: 19 sep. 2020
Bagian
Artikel