Walisongo Journal of Information Technology, Vol. 5 No. 1 (2023): 65‑78 DOI: https://doi.org/10.21580/wjit.2023.5.1.14452 Copyright © 2023 WJIT: Walisongo Journal of Information Technology
Implementasi Backpropagation ANN dan Algoritma Genetika Terhadap Estimasi Pendapatan Agen Ekspedisi Pengiriman Barang
Ahmad Yusuf Naufal 1 , Mohamad Tafrikan 1,∗ , Ariska Kurnia Rachmawati 1
1 Department of Mathematics, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Walisongo, Semarang, Indonesia
∗ Penulis Korespondensi: tafrikan@walisongo.ac.id

## Abstract
Income is the amount of income received by a person or resident for their work performance during a certain period, whether daily, weekly, monthly or yearly. This research implements the Backpropagation Arti icial Neural Network and Genetic Algorithm methods to estimate the income of JNE Express Sekaran agents. Arti icial Neural Network and Genetic Algorithm are modern forecasting methods that produce the smallest and most accurate error values. Based on the research that has been done, the Backpropagation Arti icial Neural Network method produces the best architectural model, namely 4‑10‑1 with 4 as the input layer, 10 as hidden neurons, and 1 as the output layer. With epoch 487 obtains an MSE 0.150807. While the Genetic Algorithm method produces the best itness value is 10209.02 with a population size of 200, crossover probability 0.8, mutation probability 0.03 in the 498th generation and obtains an MSE value of 0.000098. So, it can be predicted that income for the following month is October 2021 of IDR 25,011,603, November 2021 of IDR 20,920,021, and December 2021 of IDR 50,553,019
Keywords: Income, Forecasting, Backpropagation Arti icial Neural Network, Genetic Algorithm

## Abstrak
Pendapatan merupakan jumlah penghasilan yang diterima oleh seseorang atau penduduk atas prestasi kerjanya selama satu periode tertentu, baik harian, mingguan, bulanan ataupun tahunan. Penelitian ini mengimplementasikan metode Backpropagation Arti icial Neural Network (ANN) dan Algoritma Genetika untuk mengestimasi pendapatan agen JNE Express Sekaran. ANN dan Algoritma Genetika merupakan metode peramalan modern yang menghasilkan
ISSN: 2715‑0143 (online), 2714‑9048 (print) https://journal.walisongo.ac.id/index.php/jit/index
nilai error kecil dan akurat. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, metode Backpropagation ANN menghasilkan model arsitektur terbaiknya, yaitu 4‑10‑1 dengan 4 sebagai input layer, 10 sebagai hidden neuron, dan 1 sebagai output layer. Dengan epoch 487 menghasilkan MSE 0,150807. Sedangkan metode Algoritma Genetika menghasilkan nilai itness terbaiknya, yaitu 10209,02 dengan ukuran populasi 200, probabilitas pindahsilang 0,8, probabilitas mutasi 0,03 pada generasi ke‑498 dan memperoleh nilai MSE 0,000098. Sehingga, dapat diprediksi pendapatan untuk bulan berikutnya, yaitu bulan Oktober 2021 sebesar Rp 25.011.603,00, bulan November 2021 sebesar Rp 20.920.021,00, dan bulan Desember 2021 sebesar Rp 50.553.019,00
Kata kunci: Pendapatan, Peramalan, Backpropagation Arti icial Neural Network, Algoritma Genetika

## 1 Pendahuluan
Perubahan zaman terus berkembang, kini bisnis online semakin banyak, dengan banyaknya pilihan e‑commerce yang dapat memudahkan banyak orang berbelanja kebutuhannya tanpa harus keluar rumah. Salah satu ekspedisi pengiriman barang, yaitu JNE Express memaksimalkan kualitas pelayanannya untuk memikat pelanggan supaya menggunakan jasa pengirimannya dengan memberikan layanan gratis ongkir dengan minimum harga belanja. JNE Express melakukan cara ini agar tetap mendapatkan keuntungan dari pendapatan tersebut. Kepuasan pelanggan mempunyai hubungan yang signi ikan terhadap kesetiaan pelanggan, karena pelanggan yang loyal terbentuk dari pelayanan yang memuaskan (Nur ina dkk., 2016).
Forecasting adalah suatu permasa‑ lahan penting yang mencakup berbagai bidang termasuk bisnis dan industri, pemerintahan, ekonomi, ilmu lingkungan, medis, ilmu sosial, politik, dan keuangan. Banyak contoh metode yang dapat digunakan untuk peramalan, tetapi metode ini masih tunggal. Artinya metode ini tidak dapat mengolah data majemuk. Oleh karena itu, jenis data
yang tersedia harus sesuai agar metode peramalan dapat diterapkan pada data tersebut.
Salah satu cara peramalan dapat diterapkan dengan menggunakan GUI Multimodel Forecasting System (G‑ MFS). Graphic User Interface (GUI) merupakan MATLAB script ile yang dibuat untuk memberikan kemudahan dalam menganalisa suatu permasalahan khusus. Terdapat beberapa metode G‑MFS diantaranya adalah Naı̈ve Method, Moving Average, Exponential Smoothing, dan Numerical Method
dan Arti icial Neural Network (ANN) (Syaharuddin dkk., 2020).
Arti icial Neural Network (ANN)
mempunyai beberapa kelemahan, yaitu untuk melakukan suatu operasi numerik dengan presisi tinggi tidak efektif, tidak e isien untuk digunakan pada suatu operasi pada algoritma aritmatik serta simbolis, dalam suatu proses operasi membutuhkan training, proses training akan memakan waktu yang sangat lama jika datanya berjumlah besar (Azise dkk., 2019). Oleh karena itu, diperlukan suatu contoh model optimasi.
Ada beberapa contoh model algoritma untuk optimasi yang mampu digunakan pada metode
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
Implementasi Backpropagation ANN dan Algoritma Genetika Terhadap Estimasi Pendapatan Agen Ekspedisi Pengiriman Barang
Arti icial Neural Network. Salah satunya menggunakan model Algoritma Genetika. Algoritma Genetika adalah suatu teknik optimasi yang menggunakan teknik seleksi alam dan genetika alam yang dapat mengeksplorasi pencarian dalam jumlah besar secara efektif sehingga memperoleh hasil yang terbaik (Azise dkk., 2019). Penelitian ini mengimplementasikan Backpropagation Arti icial Neural Network dan Algoritma Genetika untuk memperediksi pendapatan agen ekspedisi pengiriman barang. Penelitian dilakukan pada agen JNE Express yang berlokasi di Sekaran, Kecamatan Gunungpati, Kota Semarang.

## 2 Kajian Pustaka
Adapun penelitian‑penelitian yang digunakan untuk menjadi referensi, antara lain penelitian yang dilakukan oleh Azise dkk. (2019) yang berjudul “Prediksi Pendapatan Penjualan Obat Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network dengan Algoritma Genetika Sebagai Seleksi Fitur”. Hasil dari penelitian tersebut menggunakan metode Backpropagation menghasilkan nilai RMSE 0,152, sedangkan pada
pengujian model Backpropagation Neural Network dengan menggunakan algoritma genetika sebagai seleksi itur menghasilkan nilai RMSE 0,115 dengan itur terseleksi menjadi 10 itur.
Penelitian yang dilakukan oleh Shaputra dkk. (2021) yang berjudul “Prediksi Pendapatan Asli Daerah (PAD) Kabupaten Langkat Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network”. Penelitian ini dilakukan
pada pendapatan di Kabupaten Langkat,
Sumatera Utara. Sistem neural network
mengenali data‑data latih dan data target dengan iterasi 488 target error 0,5 dan learning rate 0,1 sehingga menghasilkan prediksi jumlah PAD pada tahun 2020, yaitu sebesar Rp. 140.948.000.000.

## 3 Metode

## 3.1 Jenis Penelitian
Penelitian ini menggunakan jenis penelitian kuantitatif. Penelitian kuantitatif merupakan penelitian yang menghasilkan beberapa penemuan
yang dapat dicapai atau diraih dengan menggunakan prosedur‑ prosedur statistik atau cara lain dari kuanti ikasi. Teknik dari penelitian kuantitatif menggunakan angka‑angka, pengumpulan informasi, dan penyajian hasil. Dengan menggabungkan faktor pencarian yang memperhatikan perkembangan terkini yang terjadi di masa sekarang sebagai bentuk pencarian (Jayusman dan Shavab, 2020).

## 3.2 Sumber Data
Tabel 1 adalah data yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Data Pendapatan Bulanan JNE Express Sekaran
Bulan Pendapatan Januari 2019 24361000 Februari 2019 21801500 Maret 2019 23949500 April 2019 35972500 Mei 2019 53290394 … … September 2021 22866000
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder.
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
Data sekunder merupakan data primer yang telah diproses atau data yang telah diberikan oleh pihak data primer atau pihak lain (Abdullah, 2015). Sumber data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah dokumentasi yang bersumber dari JNE Express Sekaran tahun 2019‑2021 sebanyak 33 data.

## 3.3 Metode
Pengumpulan Data Metode pengumpulan data dalam penelitian ini adalah dengan cara pengambilan data atau dokumentasi. Meskipun data yang diperoleh
merupakan data sekunder, akan tetapi data tersebut masih memiliki arti penting dan dapat digunakan dalam penelitian (Abdullah, 2015). Dokumen atau data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pendapatan agen ekspedisi pengiriman barang, yaitu JNE Express Sekaran, Gunungpati, Kota Semarang.

## 3.4 Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode backpropagation arti icial neural network dan algoritma genetika dengan menggunakan software Matlab.
Langkah‑langkah untuk menganalisis data dengan menggunakan metode
Backpropagation Arti icial Neural Network dan Algoritma Genetika adalah sebagai berikut:

## 3.4.1 Backpropagation ANN
Langkah‑langkah analisis data menggu‑ nakan Backpropagation Arti icial Neural Network diperlihatkan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Backpropagation ANN Langkah‑langkah tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut: 1. Menyiapkan data yang akan digunakan untuk penelitian, yaitu data pendapatan bulanan JNE Express tahun 2019‑2021 sebanyak 33 data. 2. Menentukan struktur dan membentuk jaringan (hidden layer, pola input dan output). 3. Melakukan transformasi data ke dalam sigmoid binner. Sigmoid binner berarti bahwa nilai dari fungsi asimtotik tidak pernah mencapai angka 0 atau 1. 4. Melakukan pembagian data. Penelitian ini data yang akan dibagi menjadi data training dan data testing adalah 80% untuk data training dan 20% untuk data testing.
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)

## Implementasi Backpropagation ANN dan Algoritma Genetika Terhadap Estimasi Pendapatan Agen Ekspedisi Pengiriman Barang
5. Melakukan inisialisasi parameter dengan menentukan nilai goal, learning rate, epoch, dan gradient.
6. Melakukan proses training dan testing.
7. Pemilihan arsitektur jaringan terbaik berdasarkan MSE, RMSE, dan MAPE terkecil.

## 3.4.2 Algoritma Genetika
Analisis data menggunakan Algoritma Genetika terdiri dari langkah‑langkah berikut:
1. Menyiapkan data yang akan digunakan untuk penelitian,
yaitu data pendapatan bulanan JNE Express tahun 2019‑2021 sebanyak 33 data.
2. Melakukan pemrosesan data yang telah disiapkan dan diinput.
3. Pembangkitan ukuran populasi atau populasi akan dilakukan.
4. Melakukan evaluasi nilai itness agar mencapai nilai yang maksimum. Apabila sudah mencapai nilai maksimum maka akan mendapatkan nilai MSE terkecil dan dapat diprediksi dengan menggunakan feedforward. Akan tetapi, jika nilai itness belum mencapai nilai maksimum maka akan berlanjut pada tahap seleksi. 5. Menyeleksi dengan model Roulette‑Wheel. 6. Melakukan PindahSilang atau disebut juga dengan Crossover. 7. Melakukan mutasi dan akan terbentuk menjadi populasi baru. Selanjutnya cek kembali pada evaluasi itness untuk mengetahui bahwa nilai itness sudah mencapai maksimum atau belum. Gambar 2 menunjukkan langkah‑ langkah analisis data menggunakan Algoritma Genetika.

## 4 Hasil dan Pembahasan
4.1 Implementasi Metode Backpropagation ANN 4.1.1 Transformasi Data Fungsi sigmoid mempunyai nilai
maksimum=1, maka pola yang targetnya mempunyai nilai lebih besar daripada 1, pola input dan output harus ditransformasikan dahulu sehingga semua polanya mempunyai range yang sama dengan fungsi sigmoid yang dipakai. Data pendapatan dapat ditransformasikan dengan dinormalisasi menggunakan persamaan
𝑥 = 0, 8(𝑥 ′ − 𝑎) (𝑏 − 𝑎) + 0, 1 (1)
di mana 𝑥 adalah data hasil normalisasi, 𝑥 ′ adalah data asli, 𝑎 adalah data asli minimum, dan 𝑏 adalah data asli maksimum.
Data dapat dinormalisasikan ke interval [0, 1] . Namun, akan lebih baik apabila data dinormalisasikan ke interval yang lebih kecil, misalnya pada interval [0.1, 0.9] . Dalam penelitian ini, data asli dinormalisasi ke dalam interval [0.1, 0.9] . Proses transformasi data menghasilkan pola input‑output yang ditunjukkan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Pola Input‑Output
No NORMALISASI x 1 x 2 x 3 x 4 y 1 0.1404  0.1000 0.1339 0.3236 0.5969 2 0.1000  0.1339 0.3236 0.5969 0.3286 3 0.1339  0.3236 0.5969 0.3286 0.5701 … … … … … … 32 0.4613  0.1168  -0.2441  -0.2441  -0.2441
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
Gambar 2. Flowchart Algoritma Genetika

## 4.1.2 Pembagian Data
Pembagian data ini digunakan untuk menentukan data training dan data testing. Total pola yang terbentuk ada 32 pola dari 33 data. Data akan dibagi menjadi 2 bagian, yaitu 80% data training (pola 1‑25) dan 20% data testing (pola 26‑32). Tujuan dari pembagian data adalah untuk mendapatkan keseimbangan antara pengenalan pola training secara benar dan respon yang baik untuk pola lain yang sejenis atau disebut juga dengan pola testing.

## 4.1.3 Proses Training dan Testing Backpropagation ANN
Langkah pertama sebelum melakukan proses training dan testing metode Backpropagation Arti icial Neural Network, yaitu membentuk arsitektur jaringan. Dibentuknya arsitektur jaringan agar mendapatkan model
terbaiknya yang akan menghasilkan nilai error terkecil dan akurat. Tabel 3 menunjukkan karakteristik arsitektur jaringan. Jumlah neuron digunakan untuk membentuk model arsitektur jaringan dan menentukan nilai MSE terkecil.
Tabel 3. Spesi ikasi Arsitektur Jaringan Karakteristik Spesifikasi Hidden Layer 1 Hidden Neuron 10, 11, 12 Input Data 4 Output Data 1 Training Function Traingdx Adaption Learning Function Learngdm Goal 0.001 Epoch 5000 Learning Rate 0.01
Sesuai dengan ketentuan atau aturan yang dipakai menurut Jeff Heaton
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
Implementasi Backpropagation ANN dan Algoritma Genetika Terhadap Estimasi Pendapatan Agen Ekspedisi Pengiriman Barang
(2008) yang mengatakan bahwa jumlah neuron dari hidden layer sebaiknya 2 atau 3 lebih besar dari jumlah pola input ditambah dengan jumlah pola output,
maka penelitian ini menggunakan jumlah neuron 10, 11, dan 12 yang bertujuan untuk
membandingkan antara ketiga jumlah neuron, mana yang mendapatkan model terbaik arsitektur jaringan dan menghasilkan nilai MSE terkecil. Berikut proses training dan testing dari model arsitektur 4‑10‑1, 4‑
11‑1, dan 4‑12‑1:

## Training dan Testing Arsitektur 4‑10‑
1
Data pendapatan bulanan JNE Express Sekaran tahun 2019‑2021 terdiri 33 data dan terbagi menjadi 32 pola. Gambar 3 menunjukkan struktur Neural Network secara umum dan Gambar 4 menunjukkan struktur Neural Network menggunakan software matlab.
Gambar 3. Struktur Neural Network Arsitektur 4‑10‑1 Secara Umum
Gambar 4 menunjukkan bahwa input layer 4, hidden neuron 10, dan output layer 1 sehingga epoch atau iterasi berhenti pada 487 dengan waktu training = 1 detik dan error < goal = 0.000994 < 0.001, nilai error performance jaringan lebih baik
daripada goal yang telah ditentukan. Setelah data selesai melakukan training, maka selanjutnya adalah proses testing. Tabel 4 menunjukkan hasil training dan testing dengan arsitektur 4‑10‑1.
Gambar 4. Nntraintool Arsitektur 4‑10‑ 1
Tabel 4. Hasil Training dan Testing Arsitektur 4‑10‑1 TRAINING Aktual Ramalan Error Error2 %Error 0,5969 0,6010 -0,0041 1,714E-05 0,006936 0,3286 0,3156 0,0130 0,000168 0,03944 0,5701 0,5122 0,0579 0,0033547 0,101596 ... ... ... ... ... 0,2902 0,2387 0,0515 0,0026512 0,177429 Total 0,0946507 MSE 0,003786 MAPE 0,103933 TESTING Aktual Ramalan Error Error2 %Error 0,3338 0,4507 -0,1169 0,0137 0,35021 0,6591 0,6628 -0,0037 0,000014 0,005599 0,4613 0,3223 0,1390 0,0193 0,301387 ... ... ... ... ... -0,2441 0,5537 -0,7978 0,6365 3,268497 Total 1,0556 MSE 0,150807 MAPE 1,410939
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
Nilai MSE dan RMSE sudah mendekati nol yang mana model tersebut menghasilkan nilai yang akurat untuk digunakan dalam testing. Nilai MAPE yang telah diperoleh dari hasil testing mempunyai nilai yang kurang dari 10%, artinya kemampuan model peramalan ini sangat baik.

## Training dan Testing Arsitektur 4‑11‑ 1
Data pendapatan bulanan JNE Express Sekaran tahun 2019‑2021 terdiri 33 data dan terbagi menjadi 32 pola. Gambar 5 menunjukkan struktur Neural Network secara umum dan Gambar 6 menunjukkan struktur Neural Network menggunakan software matlab. Berikut adalah hasil training dan testing dengan model atau pola arsitektur 4‑11‑1.
Gambar 5. Struktur Neural Network Arsitektur 4‑11‑1 Secara Umum
Gambar 6 menunjukkan bahwa input layer 4, hidden neuron 11, dan output layer 1 sehingga epoch atau iterasi berhenti pada 168 dengan waktu training = 1 detik dan error < goal = 0.000990 < 0.001, nilai performance error jaringan lebih baik daripada goal yang telah ditentukan. Setelah sistem selesai melakukan training, maka selanjutnya adalah proses testing. Hasil
training dan testing dengan arsitektur 4‑11‑1 ditunjukkan dalam Tabel 5
Gambar 6. Nntraintool Arsitektur 4‑11‑
1
Tabel 5. Hasil Training dan Testing Arsitektur 4‑11‑1 TRAINING Aktual Ramalan Error Error2 %Error 0,5969 0,6045 -0,0076 5,74E-05 0,01270 0,3286 0,3509 -0,0223 0.00049595 0,06777 0,5701 0,5700 0,0001 6,4E-09 0,00014 ... ... ... ... ... 0,2902 0,2749 0,0153 0,00023409 0,05272 Total 0,0840184 MSE 0,00336074 MAPE 0,08983 TESTING Aktual Ramalan Error Error2 %Error 0,3338 0,5208 -0,1870 0,034969 0,56022 0,6591 0,7579 -0,0988 0.009765 0,14993 0,4613 0,3550 0,1064 0,01131 0,23054 ... ... ... ... ... -0,2441 0,75796 -1,0021 1,004124 4,10502 Total 1,475646 MSE 0,210807 MAPE 1,44254 Nilai MSE dan RMSE sudah mendekati nol yang mana model
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
Implementasi Backpropagation ANN dan Algoritma Genetika Terhadap Estimasi Pendapatan Agen Ekspedisi Pengiriman Barang
tersebut menghasilkan nilai yang akurat untuk digunakan dalam testing. Nilai MAPE yang telah diperoleh dari hasil testing mempunyai nilai yang kurang dari 10%, artinya kemampuan model peramalan ini sangat baik.

## Training dan Testing Arsitektur 4‑12‑ 1
Data pendapatan bulanan JNE Express Sekaran tahun 2019‑2021 terdiri 33 data dan terbagi menjadi 32 pola. Gambar 7 menunjukkan struktur Neural Network secara umum dan Gambar 8 menunjukkan struktur Neural Network menggunakan software matlab. Berikut adalah hasil training dan testing dengan model atau pola arsitektur 4‑12‑1.
Gambar 7. Struktur Neural Network Arsitektur 4‑12‑1 Secara Umum
Berdasarkan Gambar 8 terlihat bahwa input layer 4, hidden neuron 12, dan output layer 1, hingga epoch atau iterasi berhenti pada 261 dengan waktu training = 1 detik dan error < goal = 0.000996 < 0.001, nilai performance error jaringan lebih baik daripada goal yang telah ditentukan. Setelah
data selesai melakukan training, maka selanjutnya adalah proses testing. Tabel 6 menunjukkan hasil training dan testing dengan arsitektur 4‑12‑1.
Gambar 8. Nntraintool Arsitektur 4‑12‑ 1
Tabel 6. Hasil Training dan Testing Arsitektur 4‑12‑1 TRAINING Aktual Ramalan Error Error2 %Error 0,5969 0,5940 0,0029 8,18E-06 0,00479 0,3286 0,3329 -0,0043 1,84E-05 0,01306 0,5701 0,5521 0,0180 0,00032508 0,03163 ... ... ... ... ... 0,2902 0,24435 0,0459 0,00210222 0,15799 Total 0,03609961 MSE 0,00144398 MAPE 0,06609 TESTING Aktual Ramalan Error Error2 %Error 0,3338 0,5423 -0,2085 0,043485 0,62472 0,6591 0,2739 0,3852 0,148371 0,58442 0,4613 0,5746 -0,1133 0,01283 0,24555 ... ... ... ... ... -0,2441 -0,1018 -0,1423 0,020255 0,58304 Total 1,114175 MSE 0,159168 MAPE 1,66299 Nilai MSE dan RMSE sudah mendekati nol yang mana model tersebut menghasilkan nilai yang akurat untuk digunakan dalam testing. Nilai MAPE yang telah diperoleh dari hasil
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
testing mempunyai nilai yang kurang dari 10%, artinya kemampuan model peramalan ini sangat baik.

## Rekapitulasi Model
Dari hasil proses training dan testing yang telah dilakukan, diperoleh hasil penilaian model arsitektur terbaik yang dapat dilihat dari berbagai parameter seperti epoch, MSE, MAPE, dan RMSE. Tabel 7 menunjukkan rekapitulasi antara ketiga model arsitektur yang digunakan.
Tabel 7. Rekapitulasi Hasil dari Ketiga Model Model  Epoch  MSE RMSE MAPE 4-10-1  487 0,150807  0,3883  1,41% 4-11-1  168 0,210807  0,4591  1,44% 4-12-1  261 0,159168  0,3989  1,66%
Data dalam Tabel 7 menunjukkan bahwa ketiga model tersebut, yaitu 4‑ 10‑1, 4‑11‑1, dan 4‑12‑1 mempunyai nilai error (MSE dan RMSE) terkecil mendekati nol dan nilai MAPE kurang dari 10% yang berarti kemampuan ketiga model tersebut sangat baik. Akan tetapi, dapat diketahui bahwa model arsitektur 4‑10‑1 menjadi model terbaik karena menghasilkan nilai error MSE terkecil dan nilai MAPE terkecil.

## 4.2 Implementasi Metode

## Algoritma Genetika
Dalam proses optimasi,
Algoritma
Genetika akan memanggil beberapa function di antaranya BangMatrixIT, InisialisasiPopulasi, DekodekanKromo‑ som, BinaryEvalInd, LinearFitnessRank‑ ing, RouletteWheel, PindahSilang, dan Mutasi, Algoritma Genetika mencari nilai bobot dan bias yang optimal bagi
jaringan Feed Forward Neural Network (FFNN) yang terdapat pada function
BinaryEvalInd untuk mendapatkan hasil nilai MSE yang paling kecil. Gambar 9 menunjukkan bahwa Algoritma Genetika BinaryEncoding mencapai nilai itness yang maksimum pada generasi ke‑498 (hampir generasi ke‑500), nilai itness terbaik yang diperoleh yaitu 10209.027249 = 10209.02 dan menghasilkan nilai MSE sebesar 0.000098 dan RMSE
0.001. Jika nilai itness yang dihasilkan telah mencapai maksimumnya, maka tidak perlu dilakukan percobaan pada generasi baru lagi.
Gambar 9. AG BinaryEncoding
Nilai itness yang maksimum
menghasilkan nilai MSE terkecil yang menandakan bahwa error antara output jaringan dengan target semakin kecil. Nilai MSE dihasilkan oleh jaringan yang mempunyai struktur bobot dan bias yang optimal.
4.2.1 Pengujian Prediksi Feed Forward Dengan menggunakan hasil training pada sistem Algoritma Genetika, nilai pendapatan akan diuji prediksi dengan feed‑forward neural network. Hasil uji prediksi yang dibandingkan dengan data aktual atau data real ditunjukkan dalam Tabel 8.
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
Implementasi Backpropagation ANN dan Algoritma Genetika Terhadap Estimasi Pendapatan Agen Ekspedisi Pengiriman Barang
Tabel 8. Perbandingan Data Aktual dan Hasil Prediksi Bulan Data Aktual Hasil Prediksi Januari 2019 24361000  25292244 Februari 2019 21801500  22932430 Maret 2019 23949500  24911802 … … … September 2021 22866000  23911640
Data pada Tabel 8 menunjukkan hasil perbandingan antara data aktual dan hasil prediksi pendapatan JNE
Express Sekaran dan dapat diketahui bahwa hasil prediksi tidak jauh berbeda dengan data aktual yang telah diberikan. Setelah dihitung nilai MAPE berdasarkan Tabel 8, diperoleh MAPE sebesar 0,012% dengan tingkat akurasi sebesar 99,98%.
Gambar 10 merupakan gra ik perbandingan data aktual dan hasil prediksi. Gra ik tersebut menunjukkan bahwa ada beberapa data prediksi yang mengalami penurunan dibandingkan dengan data aktual, akan tetapi data prediksi lebih banyak mengalami kenaikan dibandingkan dengan data aktual.
Gambar 10. Gra ik Perbandingan Data Aktual dan Hasil Prediksi
4.3 Perbandingan Metode Backpropagation ANN

## dan Algoritma Genetika
Proses testing pada metode Backpropa‑ gation Arti icial Neural Network dan Algoritma Genetika telah dilakukan, sehingga mendapatkan model‑model terbaik sesuai dengan metodenya masing‑masing. Perbandingan hasil dari kedua metode tersebut ditunjukkan dalam Tabel 9. Tabel 9. Perbandingan Hasil Backpropagation ANN dan Algoritma Genetika Metode MSE RMSE Backpropagation Artificial Neural Network 0.035945 3 0.189 Algoritma Genetika  0.000098  0.001 Tabel 9 menunjukkan bahwa nilai
RMSE secara keseluruhan dari data pendapatan JNE Express Sekaran dengan menggunakan metode Backpropagation Arti icial Neural Network sebesar 0.189 dan Algoritma Genetika sebesar 0.001. Sehingga
analisis hasil yang diperoleh mengguna‑ kan Backpropagation Neural Network dan Algoritma Genetika menunjukkan bahwa metode Algoritma Genetika lebih baik daripada metode Backpropagation Arti icial Neural Network, karena memiliki nilai error atau nilai MSE dan RMSE terkecil.
4.4 Hasil Prediksi Mengguna‑ kan Testing Backpropaga‑

## tion ANN dan Algoritma
Genetika Setelah melakukan testing dan prediksi terhadap data pendapatan JNE
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
Express Sekaran menggunakan metode backpropagation
arti icial neural
network dan algoritma genetika, maka didapat hasil dari prediksi untuk bulan berikutnya sebagaimana ditunjukkan dalam Tabel 10.
Tabel 10. Prediksi Pendapatan Menggunakan Backpropagation ANN Bulan Data Aktual Hasil Prediksi Oktober 2021 24582000 29428187 November 2021  20797000 26187669 Desember 2021  41207000 63493547 Tabel 10 menunjukkan hasil prediksi pendapatan JNE Express Sekaran pada bulan Oktober sampai Desember tahun 2021 dengan metode Backpropagation Arti icial Neural Network yang dibandingkan dengan data aktualnya.
Setelah dihitung nilai MAPE dengan menggunakan metode Backpropagation Arti icial Neural Network diperoleh MAPE sebesar 0,33% dengan tingkat akurasi sebesar 99,67%.
Hasil prediksi pendapatan yang dihasilkan dengan metode algoritma genetika ditunjukkan dalam Tabel 11.
Tabel 11. Prediksi Pendapatan Menggunakan Algoritma Genetika Bulan Data Aktual Hasil Prediksi Oktober 2021 24582000 25011603 November 2021  20797000 20920021 Desember 2021  41207000 50553019 Tabel 11 menunjukkan hasil prediksi pendapatan JNE Express Sekaran pada bulan Oktober sampai Desember tahun 2021 dengan metode Algoritma
Genetika yang dibandingkan dengan data aktualnya. Setelah dihitung nilai
MAPE dengan menggunakan metode Algoritma Genetika diperoleh MAPE sebesar 0,08% dengan tingkat akurasi sebesar 99,92%.

## 5 Kesimpulan

## 5.1 Simpulan
Berdasarkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Pada metode Backpropagation Arti icial Neural Network diperoleh model aristektur terbaik, yaitu model 4‑10‑1.
Artinya 4 sebagai input layer, 10 sebagai hidden neuron, dan 1 sebagai output layer. Parameter dari model ini antara lain, yaitu learning rate 0.01, epoch 487, dan goal 0.001 mampu menghasilkan nilai MSE sebesar 0.0359453, RMSE sebesar 0.189. Sedangkan untuk metode Algoritma Genetika mempunyai ukuran populasi 200, probabilitas pindah silang 0.8, probabilitas mutasi 0.03, generasi ke‑498 mampu menghasilkan nilai itness yang maksimum sebesar 10209.02, nilai MSE sebesar 0.000098 dan nilai RMSE 0.001. 2. Berdasarkan perbandingan hasil nilai MSE dan RMSE yang didapat pada testing masing‑masing metode, Algoritma Genetika terbukti menghasilkan error atau nilai MSE dan RMSE terkecil dan terbaik sebesar 0.000098 dan 0.001 daripada metode Backpropagation Arti icial Neural Network, serta mendapatkan hasil prediksi pendapatan pada bulan berikutnya, yaitu Oktober
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
Implementasi Backpropagation ANN dan Algoritma Genetika Terhadap Estimasi Pendapatan Agen Ekspedisi Pengiriman Barang
2021 sebesar Rp 25,011,603.00, November 2021 sebesar Rp 20,920,021.00, dan Desember 2021 sebesar Rp 50,553,019.00.

## 5.2 Saran
Adapun saran yang dapat diberikan dalam penelitian ini agar menjadi lebih baik yaitu:
1. Untuk mengetahui hasil kinerja pada metode optimasi lainnya dapat menggunakan metode pembanding dalam memprediksi, yaitu metode Particle Swarm Optimization, Traveling Salesman Problem (TSP), dan metode optimasi lainnya yang lebih akurat. 2. Pada penelitian ini hanya menggunakan data bulanan dari salah satu agen ekspedisi pengiriman barang di Kota Semarang. Oleh karena itu, untuk penelitian selanjutnya dapat menggunakan data yang lebih besar dari beberapa ekspedisi pengiriman barang baik dari agen, cabang, maupun pusat.

## Referensi
Abdullah, M. (2015), Metode Penelitian Kuantitatif , Aswaja Pressindo, Yogyakarta. URL : https://idr.uin‑antasari.ac.id/5014/
Azise, N., Andono, P. N. dan Pramunendar, R. A. (2019), ‘Prediksi Pendapatan Penjualan Obat Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network dengan Algoritma Genetika Sebagai Seleksi Fitur’, Jurnal Teknologi Informasi ‑ CyberKU 15 (2), 142–154.
URL :
http://download.garuda.kemdikbud.go.id/article.php?article= 2887475&val=25402&title=Prediksi%20Pendapatan%20Penjualan%20Obat% 20Menggunakan%20Metode%20Backpropagation%20Neural%20Network% 20dengan%20Algoritma%20Genetika%20Sebagai%20Seleksi%20Fitur
Jayusman, I. dan Shavab, O. A. K. (2020), ‘AKTIVITAS BELAJAR MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN MEDIA PEMBELAJARAN LEARNING MANAGEMENT SYSTEM (LMS) BERBASIS EDMODO DALAM PEMBELAJARAN SEJARAH’, Jurnal Artefak 7 (1), 13. doi: 10.25157/ja.v7i1.3180.
URL : https://jurnal.unigal.ac.id/index.php/artefak/article/view/3180
Nur ina, O., Haryono, A. T. dan Minarsih, M. M. (2016), ‘NALISI PENGARUH E‑COMMERCE STRATEGY, SERVICE PERFORMANCE TERHADAP LOYALITAS PELANGGAN DAN KEPUASAN PELANGGAN SEBAGAI VARIABEL INTERVENING’, Journal of Managemen 2 (2). URL : http://jurnal.unpand.ac.id/index.php/MS/article/view/605
Shaputra, E., Ginting, B. S. dan Nurhayati (2021), ‘PREDIKSI PENDAPATAN ASLI DAERAH (PAD) KABUPATEN LANGKAT MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK’, Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) 5 (1), 69–75.
URL : https://garuda.kemdikbud.go.id/documents/detail/2138833
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)
Syaharuddin, S., Pujiana, E., Sari, I. P., Mardika, V. M. dan Putri, M. (2020), ‘Analisis Algoritma Back Propagation Dalam Prediksi Angka Kemiskinan di Indonesia’, Pendekar: Jurnal Pendidikan Berkarakter 3 (1), 11–17. URL : http://journal.ummat.ac.id/index.php/pendekar/article/view/2814
WJIT: Walisongo Journal of Information Technology – Vol. 5 No. 1 (2023)