## Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dalam Memprediksi Tingkat Kriminal di Kabupaten Simalungun Menggunakan Algoritma Backpropagation
Muhammad Julham 1 , S Sumarno 2 , Fitri Anggraini 3 , Anjar Wanto 4 , S Solikhun 5 1,2,3,4 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia
5 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 mhdjulham@gmail.com, 2 sumarno@amiktunasbangsa.ac.id,
3 ftranggraini850@gmail.com, 4 anjarwanto@amiktunasbangsa.ac.id,
5 solikhun@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
The  number  of  criminal  rates  that  occur  in  the  area  of  Simalungun  Regency  each  year experiences an increase and decrease in crime cases each year. For example in the types of gambling crimes, in 2012 there were 89 cases, in 2013 there  were 102 cases, in  2014 there  were 92 cases, in 2015 there  were 102 cases,  in 2016 there  were 94 cases, and in 2017 there were 86 cases. Then this problem is used as a basis in this study, which aims to  provide  information  in  the  form  of  prediction  data  to  the  police  in  an  effort  to anticipate the rise in cases of types of crime in the following year. Efforts are being made to  predict  the  level  of  crime  in  Simalungun  Regency  by  applying  the  Bacpropagation algorithm  ANN  method.  This  research  uses  MATLAB  R2011b  and  uses  5  architectural models to test the data that will be used for etimation / prediction, namely models 4-20-1, 4-30-1,  4-40-1,  4-50-1,  4-  70-1.  Then  the  best  architectural  model  results  obtained  are architectural models 4-20-1 with an accuracy of 93%, with the number of epochs 4575 in 51 seconds and MSE of 0,0009995011. This model will be used to predict Criminal Levels in Simalungun District from 2018 to 2022 with an accuracy of 93%.
Keywords: ANN, Prediction, Criminal Rate, Simalungun District, Backpropagation.

## Abstrak
Jumlah  tingkat  kriminal  yang  terjadi  di  daerah  Kabupaten  Simalungun  mengalami penaikan  dan  penurunan  kasus  kejahatan  di  setiap  tahunnya.  Contohnya  pada  jenis kejahatan  Perjudian,  ditahun  2012  ada  89  kasus,  ditahun  2013  ada  102  kasus,  ditahun 2014 ada 92 kasus, ditahun 2015 ada 102 kasus, ditahun 2016 ada 94 kasus, dan ditahun 2017  ada  86  kasus.  Maka  permasalahan  ini  dijadikan  dasar  dalam  penelitian  ini,  yang bertujuan  untuk  memberikan  informasi  berupa  data  hasil  prediksi  kepada  kepolisian dalam  upaya  mengantisipasi  naiknya  kasus  pada  jenis  kejahatan  di  tahun  berikutnya. Upaya  yang  dilakukan  untuk  memprediksi  tingkat  kriminal  di  Kabupaten  Simalungun adalah  dengan  menerapkan  metode  JST  Algoritma  Bacpropagation.  Penelitian  ini menggunakan  Tools  MATLAB  (versi  7.13  tahun  R2011b)  dan  menggunakan  5  model arsitektur untuk menguji data yang akan digunakan untuk etimasi/prediksi, yaitu model 4- 20-1,  4-30-1,  4-40-1,  4-50-1,  4-70-1.  Maka  didapatkan  hasil  model  arsitektur  terbaik yaitu  model  arsitektur  4-20-1  dengan  akurasi  kebenaran  sebesar  93%,  dengan  jumlah epochs  4575  dalam  waktu  51  detik  dan  MSE  sebesar  0,0009995011.  Model  ini  akan digunakan  untuk  melakukan  prediksi  Tingkat  Kriminal  di  Kabupaten  Simalungun  mulai tahun 2018 sampai tahun 2022 dengan akurasi 93%.
Kata Kunci: JST, Prediksi, Tingkat Kriminal, Kabupaten Simalungun, Backpropagation

## 1. Pendahuluan
Kriminalitas merupakan salah satu perbuatan maupun tindakan sosial yang melanggar aturan, norma hukum yang berhubungan dengan perbuatan merampas (mengambil secara paksa)  hak  milik  orang  lain,  mengganggu  ketertiban  di  kehidupan  bermasyarakat,  dan pembunuhan  satu  maupun  sekelompok  orang.  Latar  belakang  terjadinya  perbuatan kriminalitas biasanya dipicu oleh adanya kepincangan sosial, rasa tidak suka, tekanan dan beban  mental,  maupun  perubahan  lingkungan  yang  terjadi  di  masyarakat  [1].  Tindakan kejahatan  atau  kriminalitas  terjadi  karena  adanya  suatu  factor  pendukung.  Faktor penyebab  kejahatan  antara  lain  faktor  biologik,  sosiologik  yang  terdiri  dari  faktor-faktor ekonomi  (system  ekonomi,  populasi,  perubahan  harga  pasar,  krisis  moneter,  kurangnya lapangan  kerja  dan  pengangguran),  faktor-faktor  mental  (agama,  bacaan,  harian-harian, film), faktor- factor fisik: keadaan Iklim dan lain-lain, dan faktorfaktor pribadi (umur, ras dan  nasionalitas,  alkohol,  perang)  [2].  Menurut  keterangan  lain,  Kriminal  merupakan segala  macam  bentuk  tindakan  dan  perbuatan  yang  merugikan  secara  ekonomis  dan psikologis  yang  melanggar  hukum  yang  berlaku  dalam  Negara  Indonesia  serta  norma- norma social dan agama. Tindak kejahatan yang dianggap kriminalitas yaitu perampokan, pemerkosaan,  bahkan  hingga  pembunuhan.  Banyaknya  tindak  kejahatan  saat  ini  yang menjadi  perhatian  dan  pemberitaan  di  berbagai  media  massa  maupun  elektronik.  Aksi kejahatan  yang  sering  terjadi  ialah  pembunuhan,  baik  pembunuhan  terencana  maupun tidak. Aksi ini bnyak menimbulkan ke khawatiran terhadap masyarakat [3].
Tingkat  kriminal  yang  terjadi  di  daerah  Kabupaten  Simalungun  pada  tiap  tahunnya selalu  mengalami  penaikan  dan  penurunan  kasus  kejahatan  102  kasus,  ditahun  2014  ada 92 kasus, ditahun 2015 ada 102 kasus, ditahun 2016 ada 94 kasus, dan ditahun 2017 ada 86  kasus.  Oleh  sebab  itu,  Pihak  pemerintah  khususnya  kepolisian  harus  mengetahui jumlah kejahatan atau tindak kriminal yang akan terjadi di tahun yang akan datang, untuk upaya  mengantisipasi  dan  memperkecil  tingkat  kejahatan  yang  terjadi  di  Kabupaten Simalungun. Penulis berharap, penelitian ini nantinya dapat membantu kinerja kepolisian dalam  melihat  tingkat  tindak  kriminal  di  kabupaten  Simalungun  di  tahun  yang  akan datang, dengan menggunakan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Backpropagation,  serta  memperhatikan  dan  mencermati  adanya  tren  kejahatan  yang fluktuasinya  naik-turun.  Hal  itu  sangat  diperlukan  untuk  mengetahui  bentuk-bentuk kejahatan  apa  yang  perlu  mendapat  perhatian  dan  keseriusan,  paling  tidak  untuk memperkecil tindak kriminal yang meningkat Kabupaten Simalungun tersebut.
Banyak  penelitian-penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  dengan  jaringan  saraf  tiruan yang  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  [4]–[16],  maupun  yang  terkait  tentang kriminalitas.  Salah  satunya  penelitian  yang  berjudul  tentang  “Upaya  Menekan  Angka Kriminalitas  Dalam  Meretas  Kejahatan  Yang  Terjadi  Pada  Masyarakat”.  Metode  dalam penelitian  ini  adalah  Empiris,  yang  terdiri  dari  data  primer  dan  data  sekunder.  Hasil penelitian  ini  menggambarkan  bahwa  trend  statistik  kriminal  yang  terjadi  di  daerah tertentu  cenderung  menurun  karena  dipengaruhi  oleh  pertambahan  penduduk,  sedangkan jumlah  pelaku  tindak  pidana  fluktuatif  naik-turun.  Upaya-upaya  yang  dapat  dilakukan adalah kebijakan mulai dari tingkat penyidikan sampai pada pembinaan narapidana [17] . Berdasarkan latar belakang inilah penulis melakukan penelitian ini.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Penelitian
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  tingkat  Kejahatan  di  Kabupaten Simalungun  tahun  2012  hingga  2017  yang  diperoleh  dari  Sistem  Informasi  laporan kriminal Reskrim Polres Simalungun.
Tabel 1. Tingkat Kejahatan di Kabupaten Simalungun
No. Jenis Kejahatan Tahun 2012  2013  2014  2015  2016  2017 1 UU. Perlindungan Anak 43 48 38 39 36 36 2 KDRT 26 18 16 15 18 19 3 Penyerobotan Tanah 21 18 21 12 11 15 4 Pembunuhan 3 5 3 4 3 5 5 Perjudian 89 102 92 102 94 86 6 Penipuan 28 30 24 18 22 12 7 Pengelapan 31 22 28 21 24 20 8 Curat 37 26 24 20 31 21 9 Curas 5 3 4 5 4 6 10 Curanmor 12 21 12 16 18 22 11 Anirat 21 19 20 24 19 28 12 Korupsi 1 0 2 0 1 2 13 Penadahan 4 6 3 8 5 7 14 Lain - Lain Kejahatan 24 3 14 16 12 3
Sumber : Reskrim Polres Simalungun 2018
2.2. Diagram Alir Penelitian Gambar berikut merupakan diagram alir yang digunakan pada penelitian ini.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Berdasarkan  diagram  alir  penelitian  yang  disajikan  pada  gambar  1,  maka  masing- masing langkah dapat diuraikan sebagai berikut :
1. Mengumpulkan Data
Pada  tahap  ini,  data-data  diperoleh  dari  Sistem  Informasi  laporan  kriminal  Reskrim Polres Simalungun.
2. Studi Pustaka
Studi  pustaka  merupakan  langkah  awal  dalam  penelitian  ini,  studi  pustaka  ini dilakukan  untuk  melengkapi  pengetahuan  dasar  dan  teori-teori  yang  digunakan dalam penelitian ini.
3. Mengidentifikasi Masalah
Pada  tahap  identifikasi  masalah  ini,  dilakukan  setelah  semua  data-data  terpenuhi kemudian didapatkan dataset yang sesuai untuk dilakukan proses pada tahap konversi data yang didapat sesuai dengan bobot yang ditentukan.
4. Praproses
Tahapan  yang  dikerjakan  adalah  dengan  melakukan  perubahan  terhadap  beberapa tipe  data  pada  atribut  dataset  dengan  tujuan  untuk  mempermudah  pemahaman terhadap isi record, juga melakukan seleksi dengan memperhatikan konsistensi data, missing value dan redundant pada data.
5. Menentukan Model
Hasil  dari  tahap  ini  adalah  beberapa  model  jaringan  saraf  tiruan  dengan  metode Backpropagation untuk menentukan pola.
6. Menguji Hasil Pengolahan Data
Seteleh  proses  penentuan  model  selesai,  maka  dilakukan  tahapan  uji  coba  terhadap hasil pengolahan data dengan menggunakan Software Matlab R2011b (7.13).
7. Memprediksi
Prediksi  dilakukan  untuk  membandingkan  jumlah  dengan  model  Jaringan  Saraf Tiruan dengan metode Backpropagation yang paling akurat.
8. Mengevaluasi Akhir
Mengevaluasi akhir dilakukan untuk mengetahui apakah testing hasilpengolahan data sesuai dengan yang diharapkan .

## 2.3. Normalisasi Data
Sebelum  dilakukan  proses  pelatihan  dan  pengujian  data,  terlebih  dahulu  dilakukan normalisasi  untuk  mempermudah  melakukan  pelatihan  dan  pengujian  data  nantinya. Formula normalisasi dapat dilihat pada persamaan berikut [18]–[25]:
Keterangan : x '
= Hasil data yang telah di normalisasi x = Nilai Data yang akan di normalisasi a = Nilai terendah dari keseluruhan data b = Nilai tertinggi dari keseluruhan data

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil Normalisasi Data
Sebelum  perhitungan  dilakukan  atau  dinormalisasi,  data  akan  dibagi  menjadi  dua  (2) yaitu  data  pelatihan  (training)  dan  data  pengujian  (testing).  Data  training  di  mulai  dari tahun 2012 sampai 2015 dengan target tahun 2016. Data testing di mulai dari tahun 2013 sampai tahun 2016 dengan target tahun 2017.
Tabel 2. Hasil Normalisasi Data Pelatihan No Jenis Kejahatan 2012 2013 2014 2015 Target 1 UU. Perlindungan Anak  0,43725  0,47647  0,39804  0,40588  0,38235 2 KDRT 0,30392  0,24118  0,22549  0,21765  0,24118 3 Penyerobotan Tanah 0,26471  0,24118  0,26471  0,19412  0,18627 4 Pembunuhan 0,12353  0,13922  0,12353  0,13137  0,12353 5 Perjudian 0,79804  0,90000  0,82157  0,90000  0,83725 6 Penipuan 0,31961  0,33529  0,28824  0,24118  0,27255 7 Pengelapan 0,34314  0,27255  0,31961  0,26471  0,28824 8 Curat 0,39020  0,30392  0,28824  0,25686  0,34314 9 Curas 0,13922  0,12353  0,13137  0,13922  0,13137 10  Curanmor 0,19412  0,26471  0,19412  0,22549  0,24118 11  Anirat 0,26471  0,24902  0,25686  0,28824  0,24902 12  Korupsi 0,10784  0,10000  0,11569  0,10000  0,10784 13  Penadahan 0,13137  0,14706  0,12353  0,16275  0,13922 14  Lain - Lain Kejahatan 0,28824  0,12353  0,20980  0,22549  0,19412 0.8( ) ' 0.1 x a x b a    
(1)
Untuk hasil normalisasi data pengujian dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 2. Hasil Normalisasi Data Pengujian No Jenis Kejahatan 2013 2014 2015 2016 Target 1 UU. Perlindungan Anak  0,47647  0,39804  0,40588  0,38235  0,38235 2 Kdri 0,24118  0,22549  0,21765  0,24118  0,24902 3 Penterobotan Tanah 0,24118  0,26471  0,19412  0,18627  0,21765 4 Pembunuhan 0,13922  0,12353  0,13137  0,12353  0,13922 5 Perjudian 0,90000  0,82157  0,90000  0,83725  0,77451 6 Penipuan 0,33529  0,28824  0,24118  0,27255  0,19412 7 Pengelapan 0,27255  0,31961  0,26471  0,28824  0,25686 8 Curat 0,30392  0,28824  0,25686  0,34314  0,26471 9 Curas 0,12353  0,13137  0,13922  0,13137  0,14706 10  Curanmor 0,26471  0,19412  0,22549  0,24118  0,27255 11  Anirat 0,24902  0,25686  0,28824  0,24902  0,31961 12  Korupsi 0,10000  0,11569  0,10000  0,10784  0,11569 13  Penadahan 0,14706  0,12353  0,16275  0,13922  0,15490 14  Lain - Lain Kejahatan 0,12353  0,20980  0,22549  0,19412  0,12353

## 3.2.  Pelatihan and Pengujian
Penelitian  ini  menggunakan  5  (lima)  model  arsitektur  jaringan  yang  digunakan  untuk pelatihan ( training ) dan pengujian ( testing ) data yakni 4-20-1, 4-30-1, 4-40-1, 4-50-1 dan 4-70-1. Dari ke 5 model arsitektur yang digunakan, yang merupakan model terbaik adalah model  4-20-1  (layer  masukan  sebanyak  4,  layer  tersembunyi  sebanyak  20  neuron  dan  1 layer keluaran).
Adapun kode program pelatihan dan pengujian yang digunakan pada software Matlab sebagai berikut: >>  net=newff(minmax(P),[20,1],{'logsig','purelin'},'traingd'); Perintah  ini  untuk  membentuk  jaringan Backpropagation dengan  20 neuron  hidden dan 1  output .  Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah tansig ( sigmoid  bipolar )  dan purelin ( linier ) serta Fungsi pelatihan traingd . >>  net.IW{1,1};
Net.IW{1,1} bobot pertama yang digunakan untuk bobot hidden . >>   net.b{1}; Net.b{1} bias yang digunakan untuk bias hidden . >>   net.LW{2,1};
Net.LW{2,1} bobot kedua yang digunakan untuk bobot keluaran. >>   net.b{2};
Bias yang digunakan untuk bias keluaran. >>   net.trainParam.epochs=100000;
Perintah untuk menentukan jumlah iterasi ( epochs ) maksimum pelatihan. >>   net.trainParam.goal = 0.001;
Perintah untuk menentukan batas MSE agar iterasi dihentikan. >>   net.trainParam.Lr = 0.01;
Perintah yang digunakan untuk menentukan laju pembelajaran (Learning Rate). >>   net.trainParam.show = 1000;
Perintah yang digunakan untuk menampilkan frekuensi perubahan MSE. >>   net=train(net,P,T)
Perintah ini akan memunculkan jaringan hasil pelatihan.
>>   [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T)
Perintah ini digunakan untuk melihat hasil yang dikeluarkan oleh jaringan.
Proses  Pelatihan  data  model  arsitektur  4-20-1  dengan  aplikasi  Matlab  dapat  dilihat pada gambar berikut.
Gambar 2. Pelatihan Menggunakan Model Arsitektur 4-20-1
Pada  gambar  2  dapat  dijelaskan  bahwa  pelatihan  dengan  model  arsitektur  4-20-1 menghasilkan epoch sebesar 4575 dalam waktu 51 detik .

## .
Gambar 3. Kinerja Pelatihan Menggunakan Model Arsitektur 4-20-1
Pada gambar 3 menunjukkan bahwa kinerja  pelatihan terbaik dengan model arsitektur 4- 20-1 sebesar 0,00099997 yang dicapai pada epoch  4575 . Untuk hasil tabel pelatihan dan pengujian  dengan  menggunakan  model  arsitektur  4-2-1  dapat  dilihat  pada  tabel  berikut ini.
Tabel 3. Hasil Data Pelatihan dengan Model Arsitektur 4-20-1
No Pola Target Output Error SSE 1 Pola 1 0,38235  0,36020 0,02215 0,0004907528 2 Pola 2 0,24118  0,26010 -0,01892 0,0003581000 3 Pola 3 0,18627  0,26070 -0,07443 0,0055391536 4 Pola 4 0,12353  0,12720 -0,00367 0,0000134732 5 Pola 5 0,83725  0,85690 -0,01965 0,0003859299 6 Pola 6 0,27255  0,25850 0,01405 0,0001973750 7 Pola 7 0,28824  0,29850 -0,01026 0,0001053642 8 Pola 8 0,34314  0,31770 0,30120 0,0907214400
No Pola Target Output Error SSE 9 Pola 9 0,13137  0,12750 0,15070 0,0227104900 10 Pola 10  0,24118  0,22530 0,17970 0,0322920900 11 Pola 11  0,24902  0,22750 0,02152 0,0004630935 12 Pola 12  0,10784  0,09700 0,12760 0,0162817600 13 Pola 13  0,13922  0,15860 0,12950 0,0167702500 14 Pola 14  0,19412  0,21910 0,20080 0,0403206400 Jumlah SSE  0,2266499121 MSE 0,0161892794 Tabel 4. Hasil Data Pengujian dengan Model Arsitektur 4-20-1 No Pola Target Output Error SSE Hasil 1 Pola 1 0,38235  0,36270 0,01965 0,0003862381 1 2 Pola 2 0,24902  0,24010 0,00892 0,0000795594 1 3 Pola 3 0,21765  0,21050 0,00715 0,0000510804 1 4 Pola 4 0,13922  0,16210 -0,02288 0,0005236918 1 5 Pola 5 0,77451  0,77750 -0,00299 0,0000089413 1 6 Pola 6 0,19412  0,27570 -0,08158 0,0066556803 1 7 Pola 7 0,25686  0,24370 0,01316 0,0001732579 1 8 Pola 8 0,26471  0,28230 -0,01759 0,0003095530 1 9 Pola 9 0,14706  0,14090 0,00616 0,0000379311 1 10 Pola 10  0,27255  0,25350 0,01905 0,0003628651 1 11 Pola 11  0,31961  0,25060 0,06901 0,0047620824 0 12 Pola 12  0,11569  0,10840 0,00729 0,0000530898 1 13 Pola 13  0,15490  0,17910 -0,02420 0,0005855451 1 14 Pola 14  0,12353  0,12540 -0,00187 0,0000034991 1 Jumlah SSE  0,0139930149 93% MSE 0,0009995011
Pada  tabel  3  dan  tabel  4  dapat  dijelaskan  bahwa  14  pola  yangvterdapat  pada  tabel disesuaikan  dengan  banyaknya  data  yang  digunakan  berdasarkan  data  penelitian.    Nilai target  diperoleh  dari  tabel  normalisasi  data  pengujian  tahun  2017,  nilai output diperoleh dari hasil pelatihan
menggunakan aplikasi
MATLAB dengan
rumus [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT) , nilai error diperoleh dari: target – output , nilai SSE diperoleh dari: error ^2 (^: pangkat), jumlah SSE adalah total keseluruhan nilai SSE. Nilai MSE  diperoleh  dari:  jumlah  SSE/  14  (banyak  pola)  dan  hasil  1  (benar)  atau  salah  (0) diperoleh  dari  rumus =IF(error<=0,02;1;0) .  Nilai  akurasi  (%)  diperoleh  dari  :  jumlah benar/ 14*100.

## 3.3.  Penentuan Model Arsitektur Terbaik
Setelah pelatihan dan pengujian data pada model  arsitektur 4-20-1, 4-30-1, 4-40-1, 4- 50-1  dan  4-70-1  menggunakan  bantuan  aplikasi  Matlab  dan  Microsoft  Excel,  model arsitektur  terbaik  diperoleh  4-20-1  dengan  tingkat  akurasi  93%.    atau  akurasi  tertinggi dibandingkan  dengan  4  model  lainnya.  Sehingga  diketahui  bahwa  margin  error  sebesar 7% yang diperoleh dari jumlah akurasi maksimum (100%) dikurangi dengan akurasi yang dihasilkan. Hasil keseluruhan dari 5 model arsitektur pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Perbandingan Model Arsitektur yang Digunakan No  Arsitektur Training Testing Epoch  Waktu MSE MSE Akurasi 1 4-20-1 4575 00.51 0,0161892794  0,0009995011 93% 2 4-30-1 5440 00:59 0,0030084022  0,0009991489 79% 3 4-40-1 16791 03:04 0,0010003221  0,0009996255 86% 4 4-50-1 4256 00:36 0,0279910552  0,0009992241 71% 5 4-70-1 15708 02:07 0,0160440675  0,0009996935 64%

## 3.4. Hasil Prediksi
Selanjutnya,  hasil  prediksi  akan  dicari  dan  diperoleh  dengan  menggunakan  model  4- 20-1 menggunakan rumus mengembalikan nilai seperti berikut.
Keterangan : x n
= Hasil pengembalian nilai x = Target prediksi a = Nilai terendah dari keseluruhan data b = Nilai tertinggi dari keseluruhan data 0.8 dan 0.1 = Ketentuan Normalisasi pengembalian nilai
Hasil  prediksi  tingkat  kriminalitas  di  Kabupaten  Simalungun  untuk  tahun  2018 hingga  tahun  2022  berdasarkan  rumus  pada  persamaan  (2)  dapat  dilihat  pada  tabel  6 berikut.
Tabel 6. Hasil Prediksi Tingkat Kriminalitas di Kabupaten Simalungun
No Jenis Kejahatan Tahun 2018  2019  2020  2021  2022 1 UU. Perlindungan Anak 43 48 38 39 36 2 KDRT 26 18 16 15 18 3 Penyerobotan Tanah 21 18 21 12 11 4 Pembunuhan 3 5 3 4 3 5 Perjudian 89 102 92 102 94 6 Penipuan 28 30 24 18 22 7 Pengelapan 31 22 28 21 24 8 Curat 37 26 24 20 31 9 Curas 5 3 4 5 4 10  Curanmor 12 21 12 16 18 11  Anirat 21 19 20 24 19 12  Korupsi 1 0 2 0 1 13  Penadahan 4 6 3 8 5 14  Lain - Lain Kejahatan 24 3 14 16 12

## 4. Kesimpulan
a. Setelah  dilakukan  pelatihan  dan  pengujian  menggunakan  5  model  arsitektur yakni  4-20-1,  4-30-1,  4-40-1,  4-50-1  dan  4-70-1,    maka  didapat  1  arsitektur terbaik  dengan  model  4-20-1  yang  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  yaitu 93% dengan epoch sebesar 4575 iterasi dengan waktu 51 detik dan nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 0,0009995011
b. Model  arsitektur  4-20-1 dapat  digunakan  untuk  memprediksi  tingkat  kriminalitas di Kabupaten Simalungun untuk tahun 2018 hingga tahun 2022.

## Daftar Pustaka
[1] I. F. Astuti, E. Fardinan, and A. Suyatno, “Pemetaan Sosial Sebaran Kriminalitas Di  Kota  Samarinda  Berbasis  Single  Exponential  Smoothing  Dan,” Jurnal SEBATIK , vol. 19, no. 1, pp. 21–27, 2018.
[2] Y.  Yenni  and  I.  Utnasari,  “Fuzzy  Logic  Mamdani  Memprediksi  Tingkat Kriminalitas,” in Seminar SNISTEK , 2019, vol. 2, no. September, pp. 247–252.
[3] S.  M.  Dewi,  A.  P.  Windarto,  I.  S.  Damanik,  and  H.  Satria,  “Analisa  Metode  K- Means  pada  Pengelompokan  Kriminalitas  Menurut  Wilayah,” Seminar  Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) , vol. Juli, pp. 620–625, 2019.
[4] A. Wanto, M. Zarlis, Sawaluddin, and D. Hartama, “Analysis of Artificial Neural Network  Backpropagation  Using  Conjugate  Gradient  Fletcher  Reeves  in  the
(2)
Predicting Process,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 930, no. 1, pp. 1– 7, 2017.
[5] E.  Siregar,  H.  Mawengkang,  E.  B.  Nababan,  and  A.  Wanto,  “Analysis  of Backpropagation Method with Sigmoid Bipolar and Linear Function in Prediction of  Population  Growth,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1255,  no.  1, pp. 1–6, 2019.
[6] N.  Nasution,  A.  Zamsuri,  L.  Lisnawita,  and  A.  Wanto,  “Polak-Ribiere  updates analysis  with  binary  and  linear  function  in  determining  coffee  exports  in Indonesia,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 420, no. 012089, pp. 1–9, 2018.
[7] Budiharjo,  T.  Soemartono,  A.  P.  Windarto,  and  T.  Herawan,  “Predicting  Tuition Fee  Payment  Problem  using  Backpropagation  Neural  Network  Model,” International  Journal  of  Advanced Science  and  Technology ,  vol.  120,  pp. 85–96, 2018.
[8] Budiharjo,  T.  Soemartono,  A.  P.  Windarto,  and  T.  Herawan,  “Predicting  School Participation  in  Indonesia  using  Back-Propagation  Algorithm  Model,” International Journal of Control and Automation , vol. 11, no. 11, pp. 57–68, 2018.
[9] G.  W. Bhawika et  al. , “Implementation of ANN for Predicting the Percentage of Illiteracy in Indonesia by Age Group,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[10] A.  Wanto et  al. ,  “Analysis  of  the  Accuracy  Batch  Training  Method  in  Viewing Indonesian  Fisheries  Cultivation  Company  Development,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[11] A.  Wanto et  al. , “Analysis of the Backpropagation  Algorithm in Viewing  Import Value  Development  Levels  Based  on  Main  Country  of  Origin,” Journal  of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[12] P.  Parulian et  al. ,  “Analysis  of  Sequential  Order  Incremental  Methods  in Predicting  the  Number  of  Victims  Affected  by  Disasters,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[13] T.  Afriliansyah et  al. ,  “Implementation  of  Bayesian  Regulation  Algorithm  for Estimation  of  Production  Index  Level  Micro  and  Small  Industry,” Journal  of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[14] A.  Wanto et  al. ,  “Forecasting  the  Export  and  Import  Volume  of  Crude  Oil  ,  Oil Products and Gas Using ANN,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[15] S.  Setti,  A.  Wanto,  M.  Syafiq,  A.  Andriano,  and  B.  K.  Sihotang,  “Analysis  of Backpropagation  Algorithms  in  Predicting  World  Internet  Users,” Journal  of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[16] B.  Febriadi,  Z.  Zamzami,  Y.  Yunefri,  and  A.  Wanto,  “Bipolar  function  in backpropagation  algorithm  in  predicting  Indonesia’s  coal  exports  by  major destination  countries,” IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , vol. 420, no. 012087, pp. 1–9, 2018.
[17] A.  Rohman,  “Upaya  Menekan  Angka  Kriminalitas  Dalam  Meretas  Kejahatan Yang Terjadi Pada Masyarakat,” Perspektif , vol. 21, no. 2, pp. 125–134, 2016.
[18] A.  Wanto et  al. ,  “Model  of  Artificial  Neural  Networks  in  Predictions  of  Corn Productivity in an Effort to Overcome Imports in Indonesia,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1339, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[19] I.  S.  Purba et  al. ,  “Accuracy  Level  of  Backpropagation  Algorithm  to  Predict Livestock  Population  of  Simalungun  Regency  in  Indonesia  Accuracy  Level  of Backpropagation  Algorithm  to  Predict  Livestock  Population  of  Simalungun Regency  in  Indonesia,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1255,  no.  1, pp. 1–6, 2019.
[20] M. R. Lubis, W. Saputra, A. Wanto, S. R. Andani, and P. Poningsih, “Analysis of
Artificial  Neural  Networks  Method  Backpropagation  to  Improve  the Understanding  Student  in  Algorithm  and  Programming,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[21] W. Saputra, J. T. Hardinata, and A. Wanto, “Implementation of Resilient Methods to  Predict  Open  Unemployment  in  Indonesia  According  to  Higher  Education Completed,” JITE  (Journal  of  Informatics  and  Telecommunication  Engineering) , vol. 3, no. 1, pp. 163–174, 2019.
[22] W.  Saputra et  al. ,  “Implementation  of  ANN  for  Predicting  the  Percentage  of Illiteracy in Indonesia by Age Group,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[23] S. Setti and A. Wanto, “Analysis of Backpropagation Algorithm in Predicting the Most Number of Internet Users in the World,” JOIN (Jurnal Online Informatika) , vol. 3, no. 2, pp. 110–115, 2018.
[24] W. Saputra, J. T. Hardinata, and A. Wanto, “Resilient method in determining the best  architectural  model  for  predicting  open  unemployment  in  Indonesia,” IOP Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering ,  vol.  725,  no.  1,  pp.  1–7, 2020.
[25] S.  P.  Siregar  and  A.  Wanto,  “Analysis  of  Artificial  Neural  Network  Accuracy Using  Backpropagation  Algorithm  In  Predicting  Process  (Forecasting),”
International Journal Of Information System & Technology , vol. 1, no. 1, pp. 34– 42, 2017.