Penerapan Metode Fuzzy Sugeno Untuk Prediksi Tingkat Kemiskinan di Surabaya

Penulis

  • Christina Azazya Josefphine Universitas Widya Kartika
  • Tamaji Universitas Widya Kartika

DOI:

https://doi.org/10.61293/jscr.v7i1.820

Kata Kunci:

Angka Kemiskinan, Fuzzy Sugeno, MAPE, Prediksi, Surabaya

Abstrak

Penelitian ini berfokus pada prediksi angka kemiskinan di Kota Surabaya menggunakan metode Fuzzy Sugeno. Kemiskinan merupakan masalah kompleks yang masih dihadapi Kota Surabaya, dengan jumlah penduduk miskin yang konsisten di atas 100.000 jiwa sejak 2013 hingga 2023. Prediksi angka kemiskinan dilakukan dengan mempertimbangkan empat variabel utama: Tingkat Pengangguran Terbuka, Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja, Indeks Pembangunan Manusia, dan PDRB Perkapita. Pemilihan metode Fuzzy Sugeno didasarkan pada penelitian-penelitian sebelumnya yang menunjukkan keunggulan metode ini dibandingkan metode fuzzy lainnya, dengan nilai MAPE yang lebih kecil dan tingkat akurasi yang lebih tinggi. Hasil prediksi ini diharapkan dapat membantu pemerintah dalam mengembangkan strategi penanggulangan kemiskinan yang lebih efektif di Kota Surabaya.

Unduhan

Diterbitkan

2025-04-30