Penerapan Metode Fuzzy Sugeno Untuk Prediksi Tingkat Kemiskinan di Surabaya
DOI:
https://doi.org/10.61293/jscr.v7i1.820Kata Kunci:
Angka Kemiskinan, Fuzzy Sugeno, MAPE, Prediksi, SurabayaAbstrak
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
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 Jurnal Sistem Cerdas dan Rekayasa (JSCR)

Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.