PERAMALAN PERSENTASE PENDUDUK MISKIN DI PROVINSI SUMATERA UTARA MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY

Menurunkan persentase kemiskinan menjadi prioritas utama pemerintah Provinsi Sumatera. Selama tahun 2022, persentase penduduk miskin di Provinsi Sumatera Utara berada di bawah rata-rata persentase penduduk miskin Indonesia dan menempati urutan ke-18 dari total 34 Provinsi di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mencari model yang optimal dalam meramalkan persentase kemiskinan penduduk. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series persentase penduduk miskin Provinsi Sumatera Utara periode tahun 2001 sampai dengan tahun 2022 yang bersumber dari
Badan Pusat Statistik (BPS). Penelitian ini mengimplementasikan metode Long Short Term Memory (LSTM) untuk melakukan prediksi. LSTM adalah salah satu algoritma jaringan saraf tiruan dan dapat memprediksi data yang kompleks. Salah satu keunggulannya adalah dapat mengenali pola dan menghubungkan berbagai macam variabel dalam interval yang lama untuk mengetahui sebab dan akibat suatu peristiwa terjadi. Melalui penelitian ini, didapatkan model yang optimal adalah dengan menggunakan 64 neuron pada hidden layer dan melakukan pelatihan atau epoch sebanyak 100. Pada pelatihan model tersebut mendapatkan nilai MSE 0,01270. Selanjutnya pada pengujian model tersebut mendapatkan nilai MSE 0,57985.