1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN

dokumen-dokumen yang mirip
BAB I PENDAHULUAN. distribusi pendapatan memicu terjadinya ketimpangan pendapatan yang

PERATURAN WALIKOTA MEDAN NOMOR 14 TAHUN 2014 TENTANG

BAB I PENDAHULUAN. lalu umumnya masyarakat menjadi miskin bukan karena kurang pangan, tetapi

PERAMALAN JUMLAH SAMPAH MASYARAKAT KOTA MEDAN PADA TAHUN 2016 MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SKRIPSI YONA WULANDARI

Lampiran 1. Jumlah Penduduk, Luas Wilayah dan Kepadatan Penduduk Menurut Kabupaten/Kota di Sumatera Utara Tahun 2012

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Dalam pembangunan nasional Indonesia, sub sektor peternakan merupakan bagian dari sektor

BAB I PENDAHULUAN. dan kualitas sampah yang dihasilkan. Demikian halnya dengan jenis sampah,

BAB I PENDAHULUAN. dan tersebar ke seluruh penjuru nusantara. Besarnya jumlah penduduk dan

KUESIONER PENELITIAN. Pengaruh Labelisasi Halal Terhadap Keputusan Pembelian Produk Kosmetik Wardah Pada Perempuan Muslim di Kota Medan

GAMBARAN UMUM OBJEK LOKASI PRAKTIK KERJA LAPANGAN MANDIRI. A. Sejarah Singkat Kantor Pelayanan Pajak Pratama Medan Kota

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

1. Pendahuluan 1.1 Latar belakang masalah

METODOLOGI PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. bagi umat manusia seperti yang disebutkan dalam Al-Qur an, Sesungguhnya

DAFTAR ISI. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian...

PENDAHULUAN. diantara dua benua besar Asia dan Australia, dan di antara Lautan Pasifik dan

BAB I PENDAHULUAN. baik dibutuhkan sarana kesehatan yang baik pula. keinginan yang bersumber dari kebutuhan hidup. Tentunya demand untuk menjadi

T 11 Aplikasi Model Backpropagation Neural Network Untuk Perkiraan Produksi Tebu Pada PT. Perkebunan Nusantara IX

IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTI LAYER FEEDFORWARD DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION SEBAGAI ESTIMASI NILAI KURS JUAL SGD-IDR

BAB II GAMBARAN UMUM LOKASI KANTOR PELAYANAN PAJAK PRATAMA MEDAN POLONIA. A. Sejarah Umum Kantor Pelayanan Pajak Pratama Medan Polonia

4 BAB IV HASIL PEMBAHASAN DAN EVALUASI. lebih dikenal dengan metode Box-Jenkins adalah sebagai berikut :

BAB I. PENDAHULUAN. yang signifikan, dimana pada tahun 2010 yaitu mencapai 8,58% meningkat. hingga pada tahun 2014 yaitu mencapai sebesar 9,91%.

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang. Limbah padat atau sampah padat merupakan salah satu bentuk limbah

Trigustina Simbolon, Gim Tarigan, Partano Siagian

1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang

BAB II GAMBARAN UMUM LOKASI TUGAS AKHIR. A. Sejarah Singkat Badan Pengelola Pajak dan Retribusi Daerah Kota

BAB I PENDAHULUAN. Buah merupakan komoditi pertanian yang mudah rusak, tidak dapat disimpan

STUDI PERKEMBANGAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN DATA PENGINDERAAN JAUH DAN SIG. Walbiden Lumbantoruan 1. Abstrak

BAB III. METODOLOGI. kegiatan manusia membuat penelitian dengan domain teknik informatika

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB II GAMBARAN UMUM OBJEK LOKASI PKLM A. SEJARAH SINGKAT KANTOR PELAYANAN PAJAK PRATAMA

UKDW BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Adapun langkah-langkah pada analisis runtun waktu dengan model ARIMA

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah. Pertumbuhan ekonomi yang tinggi dan prosesnya yang berkelanjutan

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

PREDIKSI LUAS PANEN DAN PRODUKSI PADI DI KABUPATEN BANYUMAS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

BAB I PENDAHULUAN. kesehatan yang optimal bagi masyarakat diselenggarakan upaya kesehatan dengan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PROYEK

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Volume sampah setiap harinya terus bertambah banyak sampah begitu saja di

DAFTAR PERTANYAAN. 7. Jabatan : Kabag/Kasubag Keuangan Non Kabag/Kasubag Keuangan

Isilah daftar berikut pada tempat yang telah disediakan. Jenis kelamin : Laki-laki / Perempuan *) Lama memiliki sarana : Tahun

BAB II DESKRIPSI LOKASI PENELITIAN

Medan Dalam Angka Medan In Figure,

BAB I PENDAHULUAN. yang dianggapnya sudah tidak berguna lagi, sehingga diperlakukan sebagai

BAB I PENDAHULUAN I.1

PERSEBARAN PERMUKIMAN KUMUH DI KOTA MEDAN. Mbina Pinem 1. Abstrak

III. METODE PENELITIAN

IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Pengembangan Aplikasi Prediksi Pertumbuhan Ekonomi Indonesia dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation

Sebelah Utara dengan Kabupaten Asahan dan Selat Malaka. Sebelah Timur dengan Provinsi Riau. Sebelah Selatan dengan Kabupaten Tapanuli Selatan.

PERATURAN WALIKOTA MEDAN NOMOR 46 TAHUN 2014 TENTANG

PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA KE LOMBOK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

BAB III PEMBAHASAN. FRBFNN, Arsitektur FRBFNN, aplikasi FRBFNN untuk meramalkan kebutuhan

BAB I PENDAHULUAN. universitas swasta yang memiliki 7 Fakultas dengan 21 Program Studi yang

Jumlah rumah tangga usaha pertanian di Kota Medan Tahun 2013 sebanyak rumah tangga

METODOLOGI PENELITIAN

`BAB III GAMBARAN UMUM LOKASI PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. Kebersihan lingkungan merupakan salah satu hal yang sangat penting

PERATURAN WALIKOTA MEDAN NOMOR 3 TAHUN 2014 TENTANG PELAKSANAAN PERATURAN DAERAH KOTA MEDAN NOMOR 3 TAHUN 2014 TENTANG KAWASAN TANPA ROKOK

Tingkat pertumbuhan sekitar 1,48% per tahun dan tingkat kelahiran atau Total

PERAMALAN VOLUME PENUMPANG KERETA API DI PULAU JAWA-SUMATERA DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROGATION

ESTIMASI PARAMETER MODEL HYBRIDIZING EXPONENTIAL SMOOTHING DAN NEURAL NETWORK PADA HASIL PENGUKURAN MEAN SEA LEVEL SATELIT ALTIMETRI JASON 2

BAB II GAMBARAN UMUM LOKASI PENELITIAN. Medan adalah ibukota Provinsi Sumatera Utara dan menjadi kota terbesar ketiga di

BAB II GAMBARAN UMUM KPP PRATAMA. pribadi atau badan yang bersifat memaksa berdasarkan undang-undang dengan tidak

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. pemerintahlah yang bertanggung jawab dalam pengelolaan sampah.

BAB II GAMBARAN UMUM KANTOR PELAYANAN PAJAK PRATAMA MEDAN TIMUR. A. Sejarah Singkat Kantor Pelayanan Pajak Pratama Medan Timur

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN. Sampah merupakan masalah yang dihadapi hampir di seluruh negara dan

LEMBAR PERSETUJUAN UNTUK MELAKUKAN WAWANCARA

BAB III PEMBAHASAN. Pada bab ini, dibahas mengenai model Vector Error Correction (VEC),

PREDIKSI TINGGI MUKA AIR BENDUNGAN RIAM KANAN MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM

BAB II GAMBARAN UMUM OBJEK DAN LOKASI PKLM

BAB II GAMBARAN UMUM KPP PRATAMA MEDAN TIMUR. A. Sejarah Singkat Berdirinya KPP Pratama Medan Timur

BAB II PROFIL PENGADILAN NEGERI MEDAN

PERATURAN WALIKOTA MEDAN NOMOR 22 TAHUN 2014 TENTANG PERCEPATAN PENGEMBANGAN SISTEM PENGELOLAAN AIR LIMBAH TERPUSAT DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA

BAB III PEMBAHASAN. harga minyak mentah di Indonesia dari bulan Januari 2007 sampai Juni 2017.

Prediksi Pergerakan Harga Harian Nilai Tukar Rupiah (IDR) Terhadap Dollar Amerika (USD) Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation

BAB 3 PENGOLAHAN DATA

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

PERATURAN WALIKOTA MEDAN NOMOR 1 TAHUN 2014 TENTANG PELAKSANAAN PERATURAN DAERAH KOTA MEDAN NOMOR 1 TAHUN 2014 TENTANG RETRIBUSI IZIN USAHA PERIKANAN

Oleh : Alif Tober Rachmawati

Metode Variasi Kalender untuk Meramalkan Banyaknya Penumpang Kereta Api

PERANCANGAN SOFTSENSOR KADAR GAS BUANG PADA STACK HASIL KELUARAN HRSG (HEAT RECOVERY STEAM GENERATOR) DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

TINJAUAN PUSTAKA, LANDASAN TEORI, KERANGKA PEMIKIRAN, DAN HIPOTESIS PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. Kesehatan merupakan hak asasi setiap orang. Setiap orang mempunyai hak

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan. Universitas Sumatera Utara

Daftar Nama Kecamatan dan Kelurahan di Kota Medan

ANALISIS JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH RESERVASI KAMAR HOTEL DENGAN METODE BACKPROPAGATION (Studi Kasus Hotel Grand Zuri Padang)

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Prediksi Nilai Indeks Harga Konsumen (IHK) Kota Jambi Menggunakan Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) dengan Metode Fuzzy C-Means Clustering

BAB II GAMBARAN UMUM BADAN PENGELOLA PAJAK DAN RETRIBUSI DAERAH KOTA MEDAN. A. Sejarah Badan Pengelola Pajak Dan Retribusi Daerah Kota Medan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print) A-31

Transkripsi:

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Menurut Slamet (2002), sampah adalah segala sesuatu yang tidak lagi dikehendaki oleh yang punya dan bersifat padat. Sementara didalam Naskah Akademis Rancangan Undang-undang Persampahan, sampah merupakan sisa suatu usaha atau kegiatan yang yang berwujud padat atau semi padat berupa zat organik atau an organik bersifat dapat terurai maupun tidak dapat terurai yang dianggap sudah tidak berguna lagi dan dibuang ke lingkungan. Sampah merupakan masalah krusial yang dihadapi beberapa Kota di Indonesia. Di Kota Medan permasalahannya lebih kompleks, hal ini disebabkan karena tidak ada intervensi dari pengambilan kebijakan saat ini. Jika dbiarkan terus menerus maka tidak mustahil terdapat gunungan sampah diberbagai sudut-sudut Kota. Hal ini tentunya dapat memperburuk kondisi lingkungan terutama estetika di Kota Medan (Tim pengkaji model pengolahan sampah Kota medan: 2013). Pertumbuhan penduduk di Kota Medan yang terus meningkat tanpa disertai dengan pertumbuhan wilayah, akan menyebabkan kepadatan penduduk yang berarti jumlah sampah masyarakat akan terus meningkat dan lahan untuk pengolahan sampah akan semakin berkurang. Selain itu dengan meningkatnya pertumbuhan penduduk maka pendapatan juga akan meningkat. akibatnya pola hidup konsumtif juga akan meningkat, yang berarti tingkat konsumsi masyarakat akan mulai meningkat, mulai dari makanan dan kemasannya. Limbah yang dihasilkan per orang akan semakin besar, padahal jumlah penduduk terus bertambah. Sementara itu fasilitas dalam menangani sampah masih terbatas.

2 Pertumbuhan penduduk di Kota Medan yang terus meningkat tidak terlepas dari pengaruh dorongan berbagai kemajuan teknologi, transportasi dan sebagainya. Pertambahan jumlah penduduk, perubahan pola konsumsi dan gaya hidup masyarakat telah meningkatkan jumlah sampah, jenis sampah, dan keragaman karakteristik sampah. Meningkatkan daya beli masyarakat terhadap berbagai jenis bahan pokok dan hasil teknologi juga memberikan kontribusi yang besar terhadap jumlah sampah masyarakat yang diakibatkannya. Sejalan dengan meningkatnya volume sampah masyarakat, pengolahan sampah yang tidak menggunakan metode dan teknik yang baik akan berdampak negatif terhadap lingkungan. Kota Medan terdiri dari 21 kecamatan yang meliputi kecamatan: Medan Kota, Medan Area, Medan Johor, Medan Amplas, Medan Denai, Medan Polonia, Medan Maimun, Medan Barat, Medan Petisah, Medan Sunggal, Medan Helvetia, Medan Tuntungan, Medan Selayang Medan Baru, Medan Belawan, Medan Labuhan, Medan Marelan, Medan Deli, Medan Timur, Medan Perjuangan dan Medan Tembung. Tiap kecamatan memiliki jumlah sampah masyarakat per tahun yang berbedabeda. Pada tahun 2012, kecamatan yang memiliki jumlah sampah masyarakat paling banyak adalah kecamatan Medan Amplas yaitu sebanyak 41.967,7 ton dan paling sedikit adalah kecamatan Medan Johor yaitu 16.786,35 ton (Medan dalam angka: 2013). Karena Kota Medan memiliki 21 kecamatan, ini berarti jumlah sampah masyarakat di Kota Medan mencapai ratusan ribu ton setiap tahunnya. Pada tahun 2014 jumlah sampah masyarakat Kota Medan, baik sampah rumah tangga, industri maupun sampah pelaku usaha mencapai 1.725 ton per hari yang berarti jumlah sampah masyarakat Kota medan pada tahun 2014 adalah 629.625 ton. Dari jumlah tersebut, yang terangkat rata-rata hanya 525 ton per hari (Syaiful Bahri: 2014). Pada dasarnya perilaku dan kesadaran masyarakat serta keterbatasan pelayanan pembuangan sampah membuat sebagian toko, bengkel, rumah tangga, hotel, perkantoran dan sumber sampah lainnya melakukan pembuangan sampah pada tempat-tempat yang tidak semestinya seperti sungai, lahan-lahan kosong, dipinggir-pinggir jalan dan sebagainya. Kondisi inilah yang menciptakan ketidaknyamanan akibat sampah dan juga memiliki pegaruh buruk terhadap kesehatan. Seperti contohnya yang terlihat dipasar-pasar tradisonal, nampak sampah ditumpuk begitu saja dilahan parkir atau lahan kosong. Hal ini jelas mengurangi estetika pasar dan juga menimbulkan bau yang tidak sedap. Hal yang sama juga terjadi dipertokoan yang wadah sampahnya tidak mampu menampung sampah yang dihasilka sehingga berserakan disekitar wadah sampah.

3 Jumlah sampah masyarakat yang berlebihan pada umumnya diakibatkan karena terbatasnya lahan diperkotaan untuk dijadikan sebagai lahan pembuangan akhir (TPA). Di Kota Medan sebelumnya terdapat 2 (dua) lokasi yang dijadikan TPA yaitu TPA Terjun di Medan Utara dan TPA Namo Bintang di Medan Selatan. Namun saat ini lokasi TPA yang masih berfungsi hanya di TPA Terjun yang lokasinya berada di Kecamatan Medan Marelan. Terbatasnya lahan tempat pembuangan akhir mempengaruhi teknis operasional pengolahan sampah terutama pelayanan pembuangan sampah Mengingat besarnya pengaruh dari jumlah sampah masyarakat yang terus meningkat terhadap kenyamanan masyarakat dan juga kesehatan lingkungan, dibutuhkan metode yang baik yang dapat mengetahui banyaknya jumlah sampah masyarakat dimasa mendatang. Sehingga instansi yang bersangkutan dapat mempersiapkan dan mengantisipasi rancangan pengolahan sampah yang baik dengan jumlah sampah masyarakat yang telah diramalkan dan juga dapat menyiapkan armada dan tenaga kerja yang cukup dengan jumlah sampah masyarakat tersebut. Selain itu dengan besarnya pengaruh yang diakibatkan oleh pertumbuhan penduduk yang terus meningkat dan tingkat konsumsi masyarakat terhadap jumlah sampah masyarakat. Maka perlu dilakukan penekanan terhadap jumlah penduduk atau terhadap tingkat konsumsi masyarakat. Oleh karena itu perlu mengetahui pengaruh manakah yang paling mempengaruhi jumlah sampah masyarakat. Untuk mengetahui jumlah sampah masyarakat dimasa mendatang maka dapat dilakukan peramalan akan hal itu. Ada banyak metode untuk melakukan peramalan, salah satunya adalah peramalan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Peramalan menggunakan JST dapat dilakukan menggunaka data masa lalu untuk pelatihan (training). Data time series tersebut di analisis untuk menemukan pola variasi masa lalu yang dapat dipergunakan untuk memperkirakan nilai untuk masa depan (forecast) karena dengan mengamati data runtut waktu akan terlihat komponen yang akan memperngaruhi pola data masa lalu dan sekarang yang cenderung berulang di masa mendatang.

4 Sementara itu untuk mengetahui hubungan antara jumlah sampah masyarakat dengan pertumbuhan penduduk dan tingkat konsumsi masyarakat maka dapat dilakukan analisis korelasi. Untuk mengetahui pengaruh manakah yang paling mempengaruhi jumlah sampah masyarakat dapat dilakukan perhitungan koefisien korelasi antara variabel Y dan variabel X. Dalam melakukan perhitungan koefisien korelasi antar variabel diperlukan data jumlah sampah masyarakat (Y), jumlah penduduk (X 1 ) dan tingkat konsumsi masyarakat (X 2 ) yang kemudian dapat diaplikasikan. Berdasarkan uraian tersebut maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian mengenai peramalan jumlah sampah masyarakat dengan judul penelitian PERAMALAN JUMLAH SAMPAH MASYARAKAT KOTA MEDAN PADA TAHUN 2016 MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan pada bagian pendahuluan, maka permasalahan yang dirumuskan dalam peneltian ini adalah bagaimana menggunakan jaringan syaraf tiruan model backpropagation untuk meramalkan jumlah sampah masyarakat Kota Medan pada tahun 2016 dan mengetahui tingkat akurasi dari peramalan tersebut. Serta mengetahui pengaruh manakah yang paling mempengaruhi jumlah sampah masyarakat di Kota Medan. 1.3 Batasan Masalah Agar pembahasan dalam penelitian ini tidak meluas mengingat luasnya cakupan permasalahan yang berhubungan dengan usulan penelitian ini, maka di cantumkanlah batasan masalah sebagai berikut: 1. Penelitian ini meramalkan jumlah sampah masyarakat Kota Medan pada tahun 2016 dan mengetahui pengaruh manakah yang paling mempengaruhi jumlah sampah

5 masyarakat, tanpa memperhitungkan resiko dari meningkatnya jumlah sampah masyarakat. 2. Diasumsikan bahwa yang paling mempengaruhi jumlah sampah masyarakat di Kota Medan adalah pertumbuhan penduduk dan tingkat konsumsi masyarakat Kota Medan. 3. Data yang akan dikumpulkan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Kantor Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Medan yang meliputi data jumlah sampah masyarakat dari tiap kecamatan yang terdapat di Kota Medan dari tahun 1992 sampai tahun 2015. Serta data jumlah penduduk Kota Medan dan jumlah pengeluaran masyarakat Kota Medan terhadap makanan dan non makanan yang diasumsikan sebagai tingkat kosumsi masyarakat dari tahun 2005 sampai tahun 2015. 4. Dalam meramalkan jumlah sampah masyarakat Kota Medan pada tahun 2016 digunakan metode jaringan syaraf tiruan model backpropagation. 5. Untuk mengetahui pengaruh manakah yang paling mempengaruhi jumlah sampah masyarakat digunakan metode analisis korelasi. 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah meramalkan jumlah sampah masyarakat Kota Medan pada tahun 2016 menggunakan jaringan syaraf tiruan dan menentukan tingkat akurasi dari peramalan dengan menggunakan Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Serta mengetahui pengaruh manakah yang paling mempengaruhi jumlah sampah masyarakat. 1.5 Manfaat Penelitian Manfaat dari penelitian ini adalah sebagai berikut:

6 1. Sebagai bahan referensi untuk peramalan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan model Backpropagation dan untuk mengetahui hubungan satu variabel dengan variabel lainnya menggunakan metode analisis korelasi. 2. Sebagai bahan rujukan bagi instansi yang berhubungan dengan pengolahan sampah agar instansi tersebut dapat mempersiapkan dan mengantisipasi rancangan pengolahan sampah yang baik dengan jumlah sampah masyarakat yang telah diramalkan dan juga dapat menyiapkan armada dan tenaga kerja yang cukup dengan jumlah sampah masyarakat tersebut. 3. Sebagai masukan bagi Pemerintah Kota Medan untuk menekan salah satu variabel yang paling mempengaruhi jumlah sampah masyarakat, antara jumlah penduduk atau tingkat konsumsi masyarakat sesuai dengan hasil analisis korelasi. 1.6 Metodologi Penelitian Metodologi penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Studi Literatur. Pada tahap ini peneliti mengumpulkan bahan referensi yang berkaitan dengan Jaringan Syaraf Tiruan model Backpropagation dan analisis korelasi. 2. Pengumpulan data. Dalam penelitian ini data yang dikumpulkan adalah data sekunder yang diperoleh dari Kantor Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Medan yang meliputi data jumlah sampah masyarakat dari tiap kecamatan yang terdapat di Kota Medan dari tahun 1992 sampai tahun 2015. Kemudian data jumlah penduduk Kota Medan dan jumlah pengeluaran masyarakat kota Medan terhadap makanan dan non makanan yang diasumsikan sebagai tingkat kosumsi masyarakat pada tah 2005 sampai tahun 2015 yang berasal dari website resmi BPS Sumatera Utara yaitu sumut.bps.go.id. 3. Peramalan menggunakan Jaringan syaraf tiruan model backpropagation. a. Uji stationeritas data yang akan digunakan untuk peramalan.

7 b. Menginput data. Input data didasarkan pada lag-lag signifikan pada plot Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF) sesuai dengan hasil uji kestationeran data c. Pembentukan dan evaluasi model peramalan. Disini data yang telah diuji kestationeritasan datanya akan dibagi menjadi dua bagian yaitu 75% data untuk proses pelatihan (training) dan 25% data untuk proses pengenala atau percobaan (testing). d. Menormalisasikan data. Data yang telah dibagi dua pada proses evaluasi model peramalan kemudian dinormalisasikan dengan meletakkan data input pada range tertentu dengan menggunakan bantuan mean dan standar deviasai menggunakan perintah prestd pada software MATLAB e. Membentuk struktur jaringan syaraf tiruan yang terdiri dari input layer, hidden layer dan output layer. Pembentukan struktur jaringan ini menggunakan software MATLAB. f. Implementasi model peramalan pada data pelatihan (training). Implementasi model menggunakan struktur jaringan syaraf tiruan model backptopagtion yang paling optimal hingga mendapatkan nilai MSE (Mean Square Error) dan MAPE (Mean Absolute Precentage Error) terkecil. g. Setelah mendapatkan nilai MSE dan MAPE terkecil dari proses training maka akan dilakukan proses testing (peramalan) dan akan diolah sama seperti pada proses training sampai didapatkan hasil dari peramalan yang dibutuhkan. h. Denormalisasi Data hasil peramalan. 4. Hubungan antar variabel menggunakan metode analisis korelasi. Pengolahan data. menggunakan rumus metode analisis korelasi yaitu dengan perhitungan koefisien korelasi antara variabel Y dengan variabel X.

8 5. Penarikan kesimpulan yang didasarkan pada studi pustaka dan pembahasan pada permasalahan serta menentukan hasil dari penelitian.