## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o .   3 Hal: 176-182 e-ISSN: 2686-3154

## Prediksi  Pencapaian Target Peserta Keluarga Berencana Pasca Persalinan  menggunakan Algoritma Backpropagation
Stefani Hardiyanti Putri 1  , Yuhandri 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 , 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## stefanihardiyanti19@gmail.com

## Abstract
Population growth in Indonesia continues to increase, so the government makes a program to control the rate of growth  of  the  population,  namely  the  Family  Planning  Program  (KB).  The  implementation  of  family  planning also has another objective, namely to reduce the risk of maternal death after childbirth. To measure the level of increasing  target  achievement  of  postpartum  family  planning  participants.  So  that  it  can  be  a  reference  for  the DPPKBP3A in carrying out the postpartum family planning program. Data from the Population Control, Family Planning, Women Empowerment and Child Protection (DPPKBP3A) District Lima Puluh Kota data processed in this  study  is  data  on  the  achievement  of  postpartum  family  planning  participants  from  2018  to  2020.  Data processing uses the Backpropagation algorithm through several stages, namely the stage initialization, activation stage, weight training (weight change) and iteration stage. One of the results obtained from the calculation is the comparison of the target with the output gradient error in Suliki District in 2018, namely the target of 0.11311 and the result of the error gradient output is -0.1171. The prediction results obtained from this process become a reference for the Population Control, Family Planning and Women Empowerment and Child Protection Agency (DPPKBP3A)  of  District  Lima  Puluh  Kota  to  implement  the  implementation  of  postpartum  family  planning programs to the community the following year.
Keyword : Prediction, Family Planning, Postpartum, DPPKBP3A, Backpropagation.

## Abstrak
Pertumbuhan penduduk di Indonesia yang terus meningkat, sehingga pemerintah membuat suatu program untuk mengendalikan  laju  pertumbuhan  pendudukan  yaitu  Program  Keluarga  Berencana  (KB).  Penerapan  KB  juga memiliki  tujuan  lain  yaitu  menurunkan  resiko  kematian  ibu  pasca  persalinan.  Untuk  mengukur  tingkat peningkatkan pencapaian target peserta KB pasca persalinan. Sehingga dapat menjadi rujukan pihak DPPKBP3A dalam  menjalankan  program  peserta  KB  pasca  persalinan.  Data  Dinas    Pengendalian  Penduduk,  Keluarga Berencana,  Pemberdayaan  Perempuan  dan  Perlindung  Anak  (DPPKBP3A)  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota    yang diolah dalam penelitian ini berupa data pencapaian target peserta KB pasca persalinan tahun 2018 sampai dengan tahun  2020.  Pengolahan  data  menggunakan  algoritma Backpropagation melalui  beberapa  tahapan  yaitu  tahap insialisasi, tahap aktivasi, weight training (perubahan bobot) dan tahap iterasi.Salah satu hasil yang didapatkan dari perhitungan adalah  perbandingan target dengan error gradient output di Kecamatan Suliki tahun 2018 yaitu target    0,11311  dan  hasil error  gradient  output -0,1171.  Hasil  prediksi  yang  didapatkan  dari  proses  tersebut menjadi  rujukan  Dinas  Pengendalian  Penduduk,  Keluarga  Berencana  Pemberdayaan  Perempuan  dan Perlindungan  Anak  (DPPKBP3A)  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota  untuk  menerapkan  pelaksanaan  program  KB pasca persalinan kepada masyarakat tahun selanjutnya.
Kata Kunci : Prediksi, Keluarga Berencana, Pasca Melahirkan, DPPKBP3A, Backpropagation.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Teknologi  Informasi  digunakan  juga  dalam  bidang pengendalian  penduduk  atau  dikenal  dengan  Badan Kependudukan  dan  Keluarga  Berencana  Nasional (BKKBN) . Pertumbuhan penduduk di Indonesia yang terus  meningkat,  sehingga  pemerintah  membuat  suatu program  untuk  mengendalikan  laju  pertumbuhan pendudukan  yaitu  Program  Keluarga  Berencana  (KB) [1] .  Program  KB  ini  diterapkan  bertujuan  untuk meningkatkan  kuantitas  penduduk  dan  mewujudkan keluarga  kecil  yang  berkualitas.  Penerapan  KB  juga memiliki tujuan lain yaitu menurunkan resiko kematian ibu pasca persalinan [2] .
Prediksi adalah perkiraan beberapa kebutuhan di  masa depan  untuk  memenuhi  permintaan  barang  dan  jasa yang  memperhatikan  kriteria  harga,  kuantitas,  waktu, tempat,  dan  kualitas [3] .  Salah  satu  program  Keluarga Berencana adalah menggunakan alat kontrasepsi untuk mengatur  dan  memberi  jarak  kehamilan [4] . Pedoman pelaksanaan  kontrasepsi  pasca  persalinan  diuraikan jenis-jenis  kontrasepsi,  secara  umum  hampir  semua alat  kontrasepsi  dapat  digunakan  sebagai  metode  KB pasca  persalinan [5] .  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST) adalah  model  komputasi  paralel  yang  terdiri  dari  unit pemrosesan  adaptif  yang  saling  berhubungan,  ditandai dengan  kecenderungan  untuk  belajar  dari  pengalaman
sebelumnya  dan  juga  menemukan  pengetahuan  baru [6] . Cara kerja jaringan syaraf tiruan dilihat dari jumlah lapisan  ( layer )  dan  jumlah neuron . Neuron-neuron tersebut  terkumpul  di  dalam  lapisan-lapisan  yang disebut neuron layers [7] . Neuron adalah bagian dasar pemrosesan informasi yang terdapat di dalam  jaringan saraf  tiruan [8] . Backpropagation mulai  dikenal  pada tahun  1974  oleh Paul  Werbos ,  tahun  1982 David Parker melakukan pengembangan,  dan Rumelhart dan McCelland mengembangkan lagi pada tahun 1986 [9] . Backpropagation merupakan  salah  satu  metode  yang cukup  baik  dalam  melakukan  peramalan.  Penggunaan metode  ini  akan  mendapatkan  hasil  yang  diinginkan karena  algoritma Backpropagation memungkinkan untuk  menghindari  kesulitan  dengan  menggunakan aturan  pembelajaran  yang  mirip  dengan  plastisitas lonjakan  waktu  yang  bergantung  pada  sinapsis [10] . Jaringan  saraf  tiruan Backpropagation adalah  struktur jaringan  saraf  tiga  lapis  atau multilayer yaitu  lapisan masukan,  lapisan  tersembunyi,  dan  lapisan  keluaran. Lapisan  tersembunyi  bisa  mempunyai  lebih  dari  satu lapisan [11] .  Korespondensi  internodal  secara  efektif mencirikan properti pemetaan nonlinier dari Backpropagation ,  memungkinkan  jaringan  untuk mengungkapkan  mekanisme  dan  prinsip  masalah nonlinier yang kompleks [12] . Operasi neuron artifisial mencakup  elemen  non-linier  dengan  fungsi  aktivasi dan dua parameter, yaitu bobot (W) dan bias (b) [13] . Data input dan output yang  dipakai  untuk  melatih pemrosesan Backpropagation sampai  memperoleh bobot penimbang ( weight ) yang diinginkan [14] .
Sumber  Data  penelitian  ini  dari  dokumen  kepabeanan Ditjen    Bea  dan  Cukai  yaitu  Pemberitahuan  Ekspor Barang  (PEB)  dan  Pemberitahuan    Impor  Barang (PIB).  Variabel yang digunakan dalam data ini ada 7, antara    lain:  Tahun,  ekspor  minyak  mentah,  impor minyak  mentah,  ekspor  hasil  minyak,    impor  hasil minyak,  ekspor  gas  dan  impor  gas.  Penelitian  ini menggunakan  Lima  model  arsitektur  yaaitu:  12-5-1, 12-7-1,  12-8-1,  12-10-1  dan  12-14-1.  Arsitektur yangterbaik  dari    lima  model  yang  digunakan,    adalah 12-5-1,  menghasilkan  tingkat  akurasi  83%,  MSE 0,0281641257  dan  tingkat error yang  dihasilkan sebesar    0,001-0,05.    Model  12-5-1  bagus  digunakan untuk memprediksi volume ekspor dan  impor migas di Indonesia,  karena  tingkat  akurasinya  antara  80% hingga 90% [15] .
Penulis    akan  membahas    mengenai  (JST)  dengan algoritma Backpropagation untuk  mendapatkan  hasil peramalan jumlah prediksi air yang terjadi pada PDAM yang  ada  di  kota  Padang.  Algoritma Backpropagation melatih dan menguji pola jaringan yang terbentuk dari beberapa  variabel  dilihat  dari  aspek  penggunaan  dan jumlah air yang terjual. Proses Algoritma Backpropagation bertujuan  untuk  menghasilkan  nilai akurasi dari sebuah peramalan. Hasil peramalan jumlah produksi  air  dengan  algoritma Backpropagation ,
adalah nilai akurasi  sebesar 99,78 % dan nilai rata-rata kesalahan  ( Mape )  sebesar  0.23%,  sehingga  hasil  yang didapat  bisa  dijadikan  rujukan  dalam    melakukan manajemen jumlah produksi air [16] .
Prediksi  harga  di  gunakan  perhitungan  menggunakan algoritma Backpropagation Proses  dalam  algoritma Backpropagation yaitu input data,  melakukan  tahap normalisasi  /transformasi  data,  iterasi,  pelatihan  dan menentukan  parameter  jaringan,  kalkulasi  error, mendapatkan  hasil  prediksi.  Penentuan  jumlah layer pada  lapisan input ,  lapisan  tersembunyi  dan  lapisan output, dilakukan  untuk  perancangan  arsitektur  JST . Pengujian  dalam  penelitian  ini  menggunakan Matlab R2013a dengan  metode Backpropagation .  Penentuan input, error dan  perubahan  bobot  berguna  untuk menghasilkan  nilai  prediksi  harga  kopi.  Hasil  prediksi harga  kopi  dari  harga  aktual  74205  ke  hasil  harga prediksi  73668  dengan  akurasi  99.9928,  harga  aktual 73892  ke  harga  prediksi  73175  dengan  akurasi 99.9903,  harga  aktual  77981  ke  hasil  prediksi  77481 akurasi 99.9936 [17] .
Berdasarkan  penjelasan  ketiga  penelitian  diatas, penulis melakukan penelitian tentang prediksi pencapaian  target  Keluarga  Berencana  (KB)  pasca persalinan.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  Data  Dinas  Pengendalian  Penduduk,  Keluarga Berencana Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan  Anak  (DPPKBP3A)  Kabupaten  Lima Puluh Kota,  yang di olah dalam penelitian ini  berupa data  pencapaian  target  peserta  KB  pasca  persalinan tahun  2018  sampai  dengan  tahun  2020.  Pengolahan data menggunakan algoritma Backpropagation melalui beberapa tahapan yaitu tahap insialisasi, tahap aktivasi, merubah  bobot  dari input  layer ke hidden  layer, merubah bobot hidden layer ke output layer , dan tahap iterasi.  Pengujian  data  di  lakukan  menggunakan program  prediksi  pencapaian  target  KB  pasca persalinan.

## 2. Metodologi Penelitian
Proses  dalam  penyelesaian  penelitian  melewati berbagai rangkaian kegiatan yaitu identifikasi masalah, analisa  masalah,  menuntukan  tujuan,  pemahaman literatur, pengumpulan data, normalisasi data, penerapan metode algoritma Backpropagation , pengujian  dan  hasil  prediksi.    Rangkaian  kegiatan dalam  metodologi  penelitian  bertujuan  agar  proses penelitian  dapat  terarah  pada  tujuan  yang  telah ditentukan  dan    mencapai  hasil  yang  telah  ditetapkan. Hasil yang dicapai dari rangkaian kegiatan metodologi penelitian  dapat  menjadi  solusi  dari  masalah  yang diteliti. Rangkaian kegiatan penelitian tersebut digambarkan  pada  kerangka  kerja  penelitian  yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
2.1 Inisialisasi  variabel dan beri nilai  awal pada setiap variabel
Memberikan  inisialisasi  simbol  dan  nilai  awal  pada setiap  variabel  yang  di  gunakan  dalam  proses perhitungan menggunakan algoritma Backpropagation . Variabel dalam Backpropagation yaitu : variabel input, variabel  bobot,  variabel  bias,  variabel  output  target awal, dan  variabel learning rate.
2.2 Tahap Aktivasi
Pada  tahap  aktifasi  dilakukan  perhitung output aktual di hidden  layer (y h )  dan output aktual    di output layer (y o ).
2.3 Weight training (perubahan bobot)
Pada tahap Weight training dilakukan perhitungan eror gradient pada output layer (δ o ), perubahan bobot  dari hidden layer ke output layer (U bc’ ), eror gradient pada hidden layer (δ h ), dan perubahan bobot  dari unit input layer ke hidden layer (U ab’ )
2.4 Tahap Iterasi (hasil)
Proses  perhitungan  dari  tahap  aktivasi  dan weight training (perubahan  bobot)  yang  dilakukan  secara berulang-ulang  sampai  mendapatkan  hasil  yang  telah ditentukan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Proses  analisa  dan  perancangan  dilakukan  untuk mengetahui  hasil  prediksi  menggunakan  algoritma Backprpagation .  Sistem  yang  akan  dibuat  adalah sistem  untuk  memprediksi  peningkatan  target  peserta pengguna  KB  pasca  persalinan  di  Kabupaten  Lima Puluh  Kota.  Proses  kerja  dari  sistem  ini  berdasarkan data  peserta  KB  pasca  persalinan  tahun  2018  sampai dengan  tahun  2020.  Proses  awal  dari  sistem  prediksi menggunakan  algoritma Backpropagation adalah menetukan dan memberi nilai awal pada variabel yang akan diproses perhitunganya  dengan sistem,  kemudian
data  yang  telah  diberi  nilai  tersebut  dilakukan normalisasi  data  karena  data  berupa  bilangan  bulat maka  diubah  menjadi  bilangan  berkoma  karena  dalam sistem  ini  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid  biner yang memiliki range yaitu  0 < x < 1. Hasil normalisasi data didapatkan kemudian dilakukan proses perhitungan menggunakan sistem berulang kali sampai mendekati target yang telah ditentukan.
3.1 Normalisasi Data
Data  awal  peserta  KB  pasca  persalinan  tahun  2018 sampai tahun 2020 dilakukan normalisasi. Normalisasi data  dilakukan  karena  dalam  proses  algoritma Backpropagation menggunakan fungsi aktivasi sigmoid  biner yang  memiliki range yaitu    0  <  x  <  1. Nilai  maksimal  dalam  fungsi  aktivasi sigmoid  biner adalah  1,  sehingga  data  awal  berupa  bilangan  bulat diubah menjadi bilangan berkoma dengan range [0,1]. [0,9]    menggunakan  rumus  yang  disajikan  pada Persamaan (1).
(   ) (   ) (1)
Di  mana 0,8 merupaka  ketetapan, Xn untuk Normalisasi data, x untuk data yang akan dinormalisasi, a untuk  nilai  terkecil  dari  data  semua input, dan b untuk nilai terbesar dari semua data input.
Tabel 1. Hasil Normalisasi Data Tahun 2018
Kecamatan Jenjang Faskes KB Target Faskes KB (D a 1) Praktik Dokter (D a 2) Praktik Bidan Mandiri (D a 3) Lainnya (D a 4) Suliki 0,1087 0,100 0,1008 0,1000 0,1131 Guguak 0,1183 0,100 0,1000 0,1349 0,1568 Payakumbuh 0,2844 0,103 0,2853 0,1760 0,5546 Luak 0,1157 0,101 0,1340 0,1498 0,2049 Harau 0,1953 0,100 0,1375 0,1000 0,2355 Pangkalan Koto Baru 0,1122 0,100 0,1061 0,1104 0,1306 Kapur IX 0,8143 0,1043 0,1227 0,1550 0,9000 Gunung Omeh 0,1323 0,1043 0,1017 0,1000 0,1437 Lareh Sago Halaban 0,2433 0,100 0,2477 0,1000 0,3972 Situjuah Limo Nagari 0,1262 0,102 0,1174 0,1000 0,1480 Mungka 0,2792 0,100 0,1000 0,1043 0,2879 Bukik Barisan 0,1918 0,1008 0,1349 0,1000 0,2311 Akabiluru 0,2206 0,1070 0,2189 0,1332 0,3841 3.2 Backpropagation Tahapan proses
perhitungan algoritma Backpropagation adalah  rangkaian  proses  yang menggunakan  variabel  dan  rumus  matematis  untuk mendapatkan  hasil  atau  target  yang  telah  ditentukan. Tahapan dalam proses perhitungan prediksi pencapaian target peserta KB pasca persalinan di Kabupaten Lima Puluh Kota menggunakan  algoritma Backpropagation.
Penjelasan  dari  tahapan  proses  perhitungan  algortima Backpropagation adalah sebagai berikut :
3.2.1 Inisialisasi variabel dan beri nilai awal pada setiap variabel
Proses  awal  dalam  algoritma Backpropagation adalah melakukan  inisialisasi  dan  pemberian  nilai  pada variabel-variabel  yang  akan  digunakan  dalam  proses perhitungan.  Variabel-variabel  yang  terdapat  dalam penelitian ini sebagai berikut :
a. Variabel input
Variabel input adalah variabel yang digunakan sebagai masukan  dalam  proses  perhitungan.  Nilai input diberikan  dari  data  data  KB  pasca  persalinan DPPKBP3A  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota  tahun  2018 sampai 2020. Input dalam penelitian ini ada 4 (empat) yang  diperoleh  dari  data  KB  pasca  persalinan DPPKBP3A  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota  tahun  2018 sampai  2020.    Variabel  Input  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Variabel Input Variabel Input Keterangan Nilai Data KB Pasca Persalinan tahun 2018 D a 1 Faskes KB 0,1087 D a 2 Praktek Dokter 0,1000 D a 3 Praktek Bidan Mandiri 0,1008 D a 4 Lainnya 0,1000
b. Variabel Bobot
Nilai  variabel  bobot  diberikan  dengan  angka random (acak). Variabel bobot dalam algoritma Backpropagatioan terbagi  menjadi  dua  yaitu  bobot pada input  layer ke hidden  layer dan  bobot  pada hidden layer ke output layer. Variabel bobot pada input layer ke hidden  layer dapat  dilihat  pada  Tabel  3  dan Variabel  bobot  pada hidden  layer ke output  layer disajikan pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Tabel 3. Variabel Bobot Input Layer ke Hidden Layer
Variabel Bobot Keterangan Nilai Bobot U ab 15 Bobot input layer ke hidden layer 1 0,25 U ab 25 Bobot input layer ke hidden layer 1 0,46 U ab 35 Bobot input layer ke hidden layer 1 0,61 U ab 45
Bobot input layer ke hidden layer 1 0,87 U ab 16 Bobot input layer ke hidden layer 2 0,73 U ab 26
Bobot input layer ke hidden layer 2 0,59 U ab 36 Bobot input layer ke hidden layer 2 0,33 U ab 46 Bobot input layer ke hidden layer 2 0,15
Tabel 4. Variabel bobot pada hidden layer ke output layer
Variabel Bobot Keterangan Nilai Bobot U bc 57 Bobot hidden layer 1 ke output layer 0,28 U bc 67 Bobot hidden layer 2 ke output layer
0,97
c. Variabel Bias
Nilai  variabel  bias  diberikan  dengan  angka random (acak).  Variabel  bias    dibagi  menjadi  dua  yaitu  bias
pada hidden layer dan bias pada output layer. Variabel bias digunakan pada proses aktivasi untuk menghitung output aktual pada output layer dan output aktual pada hidden layer. Variabel bias disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Variabel bias Variabel Bias Keterangan Nilai Bias B h1 Bias pada hidden layer 1 0,56 B h2 Bias pada hidden layer 2 0,18 B o Bobot pada output layer 0,42
d. Variabel Output Target Awal
Nilai variabel output target awal ditentukan lebih tinggi dari data KB pasca persalinan DPPKBP3A Kabupaten Lima Puluh Kota tahun 2018 sampai 2020, hal tersebut bertujuan  agar  mendapatkan  hasil  prediksi  yang  lebih tinggi  dari  tahun  sebelumnya,  sehingga  bisa  menjadi rujukan  untuk  menjalakan  program  KB  pasca persalinan  tahun  selanjutnya.  Variabel  output  target awal  digunakan  dalam  proses Weight  training (perubahan  bobot)  untuk  menghitung eror  gradient pada output  layer .  Variabel  output  target  awal    adalah O t dengan nilai 0,11311.
e. Variabel Learning Rate
Nilai  variabel learning  rate diberikan  dengan  angka random  (acak).  Variabel learning  rate digunakan dalam  proses Weight  training (perubahan  bobot). Variabel learning rate adalah α dengan nilai 0,5.
3.2.2 Tahap Aktivasi
Tahap  aktivasi  adalah  proses  yang  digunakan  untuk menghitung  nilai output aktual.  Nilai output aktual yang dihitung dalam proses aktivasi ada dua yaitu:
a. Hitung output aktual pada hidden layer 1 ( Y h1 )
Y h1 = Sigmoid ∑ (2)
Y h 1 = Sigmoid [B h1 + ( D a1 . U ab15 ) + ( D a2 . U ab25 ) +
( D a3 . U ab35 ) + ( D a4 . U ab45 )]
Y h1 =  Sigmoid  [  0,56  +  ( 0,1087.  0,25)  +  (0,1.  0,46)  + (0,100874317. 0,61) + (0,1 . 0,87)
Y h 1 = Sigmoid ( 0,7817)
Y h 1 = 0,6860
b. Hitung output aktual pada hidden layer 2 ( Y h2 )
Y h2 = Sigmoid ∑ (3)
Y h 2 = Sigmoid [B h2 + ( D a1 . U ab16 ) + ( D a2 . U ab26 ) +
(D a3 . U ab36 ) + ( D a4 . U ab46 )]
Y h2 =  Sigmoid  [  0,18  +  ( 0,1087.  0,73)  +  (0,1.  0,59)  + (0,100874317. 0,33) +  (0,1 . 0,15)]
Y h 2 = Sigmoid ( 0,3666)
Y h 2 = 0,5906
c. Hitung output aktual  di output layer ( Y o )
Y o = Sigmoid ∑ (4)
Y o = Sigmoid  [B o +  (Y h1 .  U bc57 ) + (Y h12 .  U bc67 ) ]
Y o =  Sigmoid    [0,42+    (0,6860  .    0,28)  +  (0,5906  . 0,97)
Y o = Sigmoid  (1,1850)
Y o = 0,7658
3.2.3 Weight Training (perubahan bobot)
Weight  training adalah  proses  untuk  memperbaharui atau  merubah  bobot  yang  ada  pada hidden  layer dan output  layer. Proses  perubahan  bobot  di  dalam Backpropagation dihitung dengan 4 tahap yaitu :
a. Hitung eror gradient pada output layer (δ o ).  o = (O t - Y o ).(Y o ).[1- Y o ] (5)
 o = (0,11311-0,7658) .(0,7658). (1-0,7658)
 o = -0,1171
b. Hitung perubahan bobot  dari hidden layer ke output layer (U bc’ ).
 U bc57 = α. Y o .  o (6)  U bc57 = 0,5 . 0,7658 . -0,1171
 U bc57 = - 0,0402
U bc ’ 57 = U bc 57(lama) +  U bc (7)
U bc ’ 57 = 0,28+ - 0,0402
U bc ’ 57 = 0,2398
 U bc67 = α. Y o .  o  U bc67 = 0,5 . 0,7658 . -0,1171
 U bc67 = - 0,0402
U bc ’ 67 = U bc 67(lama) +  U bc
U bc ’ 67 = 0,97+ - 0,0402
U bc ’ 67 = 0,9354
c. Hitung eror gradient pada hidden layer (δ h ).
 h1 = Y h1 . [1- Y h1 ] . ∑ (8)  h1 = Y h1 . [1- Y h1 ] . (  o . U bc ’ 57 )  h1 = 0,6860 . [1- 0,6860 ] . ( 0,7658 . 0,2398 )  h1 = - 0,006
 h2 = Y h2 . [1- Y h2 ] . ∑
 h2 = Y h2 . [1- Y h2 ] . (  o . U bc ’ 67 )
 h2 = 0,5906 . [1- 0,5906 ] . ( 0,7658 . 0,9354 )  h2 = - 0,0265
d. d. Hitung  perubahan bobot  dari unit input layer ke hidden layer (U ab’ ).
 U ab15 = α .D a1 .  h1 (9)
 U ab15 = 0,5. 0,1087. (- 0,006)
 U ab15 = -0,00033
U ab15 ’=  U ab 15(lama) +  U ab15 (10)
U ab15 ’= 0,25 + (-0,00033)
U ab15 ’= 0,2497  U ab25 = α.D a2 .  h1  U ab25 = 0,5. 0,1. (- 0,006)
 U ab25 = -0,0003
U ab25 ’=  U ab 25(lama) +  U ab25
U ab25 ’= 0,46 + (-0,0003) U ab25 ’= 0,4597  U ab35 = α.D a3 .  h1  U ab35 = 0,5. 0,100874317. (- 0,006)
 U ab35 = 0,0121
U ab35 ’=  U ab 35(lama) +  U ab35
U ab35 ’= 0,61 + (0,0121)
U ab35 ’= 0,6221
 U ab45 = α.D a4 .  h1  U ab45 = 0,5. 0,1. (- 0,006)
 U ab45 = -0,0003
U ab45 ’=  U ab 45(lama) +  U ab45
U ab45 ’= 0,87 + (-0,0003)
U ab45 ’= 0,8697
 U ab16 = α.D a1 .  h2
 U ab16 = 0,5. 0,1087. (- 0,0265)
 U ab16 = -0,00144
U ab16 ’=  U ab 16(lama) +  U ab16 U ab16 ’= 0,73 + (-0,00144)
U ab16 ’= 0,7286
 U ab26 = α.D a2 .  h2
 U ab26 = 0,5. 0,1. (-0,0265)
 U ab26 = - 0,00132
U ab26 ’=  U ab 26(lama) +  U ab26
U ab26 ’= 0,59 + (-0,00132) U ab26 ’= 0,5887
 U ab36 = α.D a3 .  h2
 U ab36 = 0,5. 0,100874317. (-0,0265)
 U ab36 = -0,00134 U ab36 ’=  U ab 36(lama) +  U ab36
U ab36 ’= 0,33 + (0,00134)
U ab36 ’= 0,3287
 U ab46 = α.D a4 .  h2  U ab46 = 0,5. 0,1. (-0,0265)
 U ab46 = -0,00132
U ab46 ’=  U ab 46(lama) +  U ab46
U ab46 ’= 0,15 + (-0,00132)
U ab46 ’= 0,1487
3.2.4 Proses Iterasi (hasil)
Proses iterasi adalah  proses perhitungan tahap aktivasi dan weight training (perubahan bobot) yang dilakukan secara berulang-ulang sampai mendapatkan target atau hasil  yang  telah  ditentukan.  Penentuan  pencapaian hasil  prediksi  adalah  perbandingan  antara  target  awal dengan error  gradient  output ,  di  mana  semakin  kecil hasil error gradient output dari target awal maka target pengguna  KB  pasca  persalinan  dapat  dicapai.  Salah satu  hasil  yang  didapatkan  dari  perhitungan  manual  di atas adalah  perbandingan target dengan error gradient output di  Kecamatan  Suliki  tahun  2018  yaitu  target 0,11311 dan hasil error gradient output -0,1171. Hasil perhitungan data KB pasca persalinan Kabupaten Lima Puluh Kota tahun 2018  disajikan pada Tebel 6.
Tabal 6. Tabel Hasil Prediksi Tahun 2018 No Kecamatan O t (  o ) 1 Suliki 0,11311 -0,1171 2 Guguak 0,15683 -0,1091 3 Payakumbuh 0,55464 -0,0385 4 Luak 0,20492 -0,1004 5 Harau 0,23552 -0,0947 6 Pangkalan Koto Baru 0,1306 -0,1139 7 Kapur IX 0,9000 0,0186 8 Gunung Omeh 0,14372 -0,1114 9 Lareh Sago Halaban 0,39727 -0,0659 10 Situjuah Limo Nagari 0,14809 -0,1106 11 Mungka 0,28798 -0,0852 12 Bukik Barisan 0,23115 -0,0955 13 Akabiluru 0,38415 -0,0682
Berdasarkan Tabel 6 yang merupakan hasil perhitungan  peserta  KB  pasca  persalinan  dari  tahun 2018  didapatkan  hasil  prediksi  peserta  KB  pasca persalinan  yaitu  perbandingan  antara  target  awal dengan error  gradient  output ,  di  mana  semakin  kecil hasil error gradient output dari target awal maka target pengguna  KB  pasca  persalinan  dapat  dicapai.  Salah satu  hasil  yang  didapatkan  dari  perhitungan  adalah perbandingan  target  dengan error  gradient  output di Kecamatan Suliki tahun 2018 yaitu target  0,11311 dan hasil error gradient output -0,1171.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  tabel  hasil  perhitungan  peserta  KB  pasca persalinan  dari  tahun  2018  sampai  dengan  tahun  2020 didapatkan  hasil  prediksi  peserta  KB  pasca  persalinan yaitu  perbandingan  antara  target  awal  dengan error gradient  output ,  di  mana  semakin  kecil  hasil error gradient output dari target awal maka target pengguna KB  pasca  persalinan  dapat  dicapai.  Salah  satu  hasil yang didapatkan dari perhitungan adalah  perbandingan target  dengan error  gradient  output di  Kecamatan Suliki tahun 2018 yaitu target  0,11311 dan hasil error gradient  output -0,1171.  Hasil  prediksi yang didapatkan dari proses tersebut  menjadi rujukan  Dinas Pengendalian Penduduk, Keluarga Berencana Pemberdayaan  Perempuan  dan  Perlindungan  Anak (DPPKBP3A)  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota  untuk menerapkan pelaksanaan program KB pasca persalinan kepada masyarakat tahun selanjutnya.

## Daftar Rujukan
[1] Trianziani,  S.  (2018).  Pelaksanaan  Program  Keluarga Berencana  oleh  Petugas  Lapangan  Keluarga  Berencana (PLKB)  di  Desa  Karangjaladri  Kecamatan  Parigi  Kabupaten Pangandaran. Jurnal  MODERAT,  Volume  4,  Nomor
4,November 2018, hlm 131-149 . DOI: http://dx.doi.org/10.25147/moderat.v4i4.1812 .
[2] Sitorus,  F.M.,  &  Siahaan,  J.  M.  (2018).  Pelayanan  Keluarga Berencana  Pasca  Persalinan  dalam  Upaya  Mendukung Percepatan  Penurunan  Angka  Kematian  Ibu. Midwifery Journal. DOI: https://doi.org/10.31764/mj.v3i2.505 .
[3] Nurdela  ,S.  A.  (2017).  Aplikasi  Peramalan  Jumlah Kelahiran  dengan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan. The Indonesian  Journal  of  Public  Health,  Vol.  12  No.  2,  213– 223 . DOI: 10.20473/ijph.v12i1.2017.213-223.
[4] Mustopa,  A.,  Wildah,  S.  K.,  Wijaya,G.,  Gata,  W.,  & Agustiani, S. (2020). Pengaruh Media Terhadap Pengambilan Keputusan  Dalam Menjalankan  Program  Keluarga  Berencana Dengan  Algoritma  Decision  Tree. Paradigma  –  Jurnal
Informatika dan
Komputer, Vol. 22, No.
2. DOI: https://doi.org/10.31294/p.v22i2.8141.
[5] Adjie,  J.M.S.,  Maya,  G.,Manurung,  C.,Hermawan,  L.  C., Elmida,  M.,  Sofyan,  M.,  Sujoko,  A.,  Hafrida,  I.,Aifiani,  N. R.,Citarasmi, I. A.,Nugroho, P.,Masnawati., Melanie, H.,Amalia,  D.  O.,Merthawati,  I.  A.  P.,  Milwiyandia., Rusmiyati.,Wiwit.,  Ekawati,  D.,Husaini.,  Tiara,  A.  D., Mudjiati, I., Hutagalung, S., Kulsum, S.,Pakpahan, C.  (2014). Pedoman  Pelayanan  Keluarga  Berencana  Pasca  Persalinan  di Fasilitas  Kesehatan.  Jakarta.  Katalog  Kementerian  Kesehatan
RI. 36-53 .
[6] Alkronz,  E.S.,    Moghayer,  K.  A.,Meimeh,  M.,  Gazzaz,  M., Nasser,  B.  S.  A.,  &  Naser,  S.  S.  A.  (2019).  Prediction  of Whether  Mushroom  is  Edible  or  Poisonous  Using  Back- propagation  Neural  Network .  International  Journal  of Academic  and  Applied  Research  (IJAAR)  Vol.  3  Issue  2, Pages:1-8. DOI: http://dstore.alazhar.edu.ps/xmlui/handle/123456789/126 .
[7] Zola,  Fatmi.,Nurcahyo,  G.  W.,&  Santony,  J.  (2018).  Jaringan Syaraf  Tiruan  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa. Jurnal Teknologidan Open
Source Vol. 1 No. 1 .DOI: https://doi.org/10.36378/jtos.v1i1.12 .
[8] Syukri,  &  Samsuddin.  (2018).  Pengujian  Algoritma  Artificial Neural  Network  (ANN)  untuk  Prediksi  Kecepatan  Angin. Jurnal  Nasional  Komputasi  dan  Teknologi  Informasi  Vol.2 No.1 . DOI: https://doi.org/10.32672/jnkti.v2i1.1056 .
[9] Aini,  H., Haviluddin., Budiman, E., Wati, M., & Puspitasari, N.  (2019).  Prediksi  Produksi  Minyak  Kelapa  Sawit Menggunakan  Metode  Backpropagation  Neural  Network.
Sains,  Aplikasi,  Komputasi  dan  Teknologi  Informasi,  Vol  1, No 1, pp. 24- 33. DOI: http://dx.doi.org/10.30872/jsakti.v1i1.2261.
[10]    Setti, S.,  Sihotang, B. K., Wanto, A., Syafiq, M., &Andriano, A.  (2018).  Analysis  of  Backpropagation  Algorithms  in Predicting  WorldInternet  Users. IOP  Conf.  Series:  Journal  of
Physics: Conf. Series 1255 . DOI:10.1088/1742- 6596/1255/1/012018.
[11]   Geng.  R.,  Wang,  X.,  Ye,  N.,  &  Liu,  J.  (2018).  A  Fault Prediction  Algorithm  Based  on  Rough  Sets  and  Back Propagation  Neural  Network  for  Vehicular  Networks. IEEE, VOLUME 6. DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2881890.
[12]  Qin,  Y.,  &  Zheng,  C.  (2019).  A  Backpropagation  Neural Network-based Flexural-tensile Strength Prediction Model for Asphalt  Mixture  in  Cold  Regions  under  Cyclic  Thermal Stress.  IIETA,  Vol.  6,  No.  3,  pp.  433-436.  DOI: https://doi.org/10.18280/mmep.060315 .
[13]   Lin,  J.  W.,  Chao,  C.  T.,  &Chiou,  J.  S.  (2018).Determining Neuronal  Number  in  Each  Hidden  Layer  Using  Earthquake Catalogues  as  Training  Data  in  Training  an  Embedded  Back Propagation  Neural  Network  for  Predicting  Earthquake
Magnitude. IEEE, VOLUME 6. DOI:
10.1109/ACCESS.2018.2870189.
[14]   Lubis,  M.  R.  (2018).  Analisis  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropgation  untuk  Peningkatan  Akurasi  Prediksi  Hasil Pertandingan  Sepakbola.  TECHSI:  Vol.  10,  No.  1.  DOI: https://doi.org/10.29103/techsi.v10i1.560 .
[15]   Andriani,  Y.,  Silitonga,  H.,  &Wanto,  A.  (2018).  Analisis Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk  Prediksi  Volume  Ekspor  dan Impor  Migas  di  Indonesia. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Sistem Informasi 4 (1) 2018 30-40 . DOI
: https://doi.org/10.26594/register.v4i1.1157 .
[16]  Yanto,  M.,  Mulyani.  S.  R.,  &  Mayola,  L.  (2019).  Peramalan Jumlah  Produksi  Air  dengan  Algoritma  Backpropagation . Sebatik , 23(1), pp. 172-177.
DOI: https://doi.org/10.46984/sebatik.v23i1.465 .
[17]  Sijabat,  P.  I.,  Yuhandri,  Nurcahyo,  G.  W.,  Sindar,  A.  (2020).
Algoritma Backpropagation Prediksi Harga Komoditi terhadap  Karakteristik  Konsumen  Produk  Kopi  Lokal Nasional. Jurnal  Teknologi  Informasi  &  Komunikasi  Digital
Zone, Volume 11, Nomor 1: 96-107. DOI:
https://doi.org/10.31849/digitalzone.v11i1.3880ICC .