## Prediksi Wilayah Calon Siswa Baru Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Model Backpropagation Untuk Optimasi Promosi
Sugiyatno 1 , Prima Dina Atika 2 , Mugiarso 3
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya E-mail: sugiyatno@dsn.ubharajaya.ac.id 1 ,  prima.dina@dsn.ubharajaya.ac.id 2 , mugiarso@dsn.ubharajaya.ac.id 3

## ABSTRAK
Lokasi promosi merupakan salah satu faktor keberhasilan sekolah dalam melaksanakan kegiatan promosi.  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation akan  digunakan  untuk  memprediksi  lokasi tersebut. Kemudian dibentuk Jaringan Syaraf dengan menentukan jumlah unit neuron pada setiap lapisannya dan dilatih dengan data pelatihan untuk mengenali pola penerimaan yang sudah terjadi. Bobot hasil pelatihan akan disimulasikan pada data pengujian, output dari simulasi data pengujian merupakan  persentase  keberhasilan  promosi  pada  suatu  wilayah  yang  bisa  dijadikan  referensi untuk mengoptimalkan kegiatan promosi pada wilayah dengan persentase keberhasilan tertinggi. Perancangan  penelitian  dilakukan  berdasarkan  tahapan Cross-Industry  Standard  Process-Data Mining (CRISP-DM). Hasil yang didapat Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation menghasilkan akurasi  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  jumlah  siswa  yang ditargetkan oleh  sekolah  bila dibandingkan dengan hasil yang sebenarnya. JST backpropagation menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 71.56 % dan target promosi menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 68.40% terhadap hasil sebenarnya.
Kata Kunci: Promosi, Lokasi, Prediksi, Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, Cross-Industry Standard Process-Data Mining (CRISP-DM)

## I. Pendahuluan
Dalam  promosi  suatu  sekolah,  diperlukan  biaya yang tidak sedikit, seperti pembuatan brosur, spanduk dan jenis media iklan lainnya untuk menginformasikan keberadaan sekolah serta menarik minat masyarakat untuk mendaftar disekolah tersebut. Penentuan  lokasi  merupakan  salah  satu  faktor keberhasilan  sekolah  dalam  kegiatan  promosi. Wilayah  yang  memiliki  potensi  mendatangkan  calon siswa baru, merupakan wilayah yang paling strategis dilakukannya  pemasangan  atribut  promosi  seperti spanduk, dan penyebaran brosur. Untuk memaksimalkan  promosi,  maka  diperlukan  sebuah prediksi  untuk  menentukan  persentase  keberhasilan promosi  disuatu  wilayah,  sehingga  kegiatan  promosi maksimal.
Peramalan  adalah  suatu  proses  memperkirakan secara  sistematik  tentang  apa  yang  paling  mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki agar kesalahannya (selisih antara apa yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil. Terdapat  beberapa  metode  peramalan seperti  SVM  ( Support Vector Machine )  dan Neural Network (Jaringan  Syaraf  Tiruan).  Metode  SVM memiliki  kelemahan  pada  sulitnya  menentukan parameter yang tepat untuk meningkatkan akurasi [1]. Jaringan  Syaraf  Tiruan  lebih cocok  diterapkan untuk memprediksi  wilayah  calon  siswa  baru  karena memiliki  metode  inisialisasi  bobot  Nguyen  Widraw
untuk  mengoptimalkan  bobot  mula-mula  agar pembelajaran  yang  dilakukan  bisa  lebih  cepat. Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  adalah  model  sistem komputasi yang bekerja seperti sistem syaraf biologis pada  saat  berhubungan  dengan  'dunia  luar'.  JST memiliki  beberapa  metode  yaitu perceptron [2] ,, adaline [3], madaline [3] , backpropagation [2]. JST backpropagation merupakan  metode  yang paling  cocok  untuk  diterapkan  dalam  kasus memprediksi  wilayah  calon  siswa  baru,  karena  JST backpropagation merupakan jaringan multilayer yang terdiri  atas  3  lapisan layer yaitu input layer , hidden layer dan output layer.  Hidden layer merupakan lapisan layer yang  sangat  fleksibel  dan  dapat  diubah sesuai dengan arsitektur yang dibutuhkan. Perbedaan hidden layer memberikan hasil prediksi yang berbeda. Prediksi  dengan  JST backpropagation pada penelitian ini, untuk mencari wilayah yang berpotensi untuk  mengoptimasi  promosi  berdasarkan  data penerimaan  siswa  baru  5  tahun  terakhir.  Adapun  hal yang diharapkan dari penerapan JST backpropagation untuk  memprediksi  calon  siswa  baru  dengan memberikan  referensi  pada  sekolah  tentang  wilayah yang  berpotensi  dengan  mengoptimasi  promosi  pada wilayah tersebut.
II. Landasan Teori
A. Promosi
Promosi  sekolah  atau  promosi  jasa  pendidikan merupakan  alat  pemasaran  jasa  pendidikan  yang
e-ISSN 2460-7908                                                                                                            Vol. 5, No. 2, Desember 2019
berfungsi  untuk  memasarkan  dunia  pendidikan. Tujuan dari promosi adalah untuk menginformasikan tentang  keberadaan  produk  baru,  membujuk  untuk menjadikan produk tersebut sebagai pilihan konsumen (Brigitta  Putri  Atika  Tyagita,  2016:68). Media Promosi antara lain ; Brosur, B anner, Spanduk, Blog / Website, Media  Sosial  dab  Iklan  Media  Cetak  atau Elektronik.

## B. Lokasi
Lokasi adalah suatu tempat atau wilayah dimana kegiatan  promosi  dilakukan,  lokasi  merupakan  salah satu faktor keberhasilan sekolah dalam melaksanakan kegiatan promosi. Pemasangan atribut promosi seperti spanduk  dan  penyebaran  brosur  akan  menjadi  lebih efektif dan tepat sasaran bila dilakukan di lokasi yang tepat. Sulitnya menentukan wilayah promosi merupakan  sebuah  tantangan  bagi  instansi  yang memiliki produk atau jasa.

## C. Data Mining
Menurut  [4], " Data mining Adalah proses untuk menemukan korelasi, pola dan tren baru yang berarti menyaring sejumlah besar data yang tersimpan dalam repositori,  menggunakan  pengenalan  pola  teknologi serta teknik statistik dan matematis". Pengelompokan data mining yang paling umum digunakan [5] yaitu : Deskripsi, Estimasi, Prediksi dan Klasifikasi.

## D. Cross-Industry Standard Process-Data Mining
(CRISP-DM)
Cross-Industry  Standard  Process  for  Data Mining (CRISP-DM)  merupakan  suatu  standar  yang telah dikembangkan pada tahun 1996 yang ditujukan untuk  melakukan  proses  analisis  dari  suatu  industri sebagai  strategi  pemecahan  masalah  bisnis  dan penelitian. CRISP-DM memiliki 6 siklus hidup yang terdiri  dari  6  fase  yang  bersifat  adaptif,  yang  artinya fase  berikutnya  sering  bergantung  pada  hasil  fase sebelumnya [5]
Tahapan CRISP-DM :
1. Fase Pemahaman Bisnis ( Business Understanding Phase ).
2. Fase  Pemahanam  Data  ( Data  Understanding Phase ).
3. Fase Pengolahan Data ( Data Preparation Phase ). 4. Fase Pemodelan ( Modelling Phase ).
5. Fase Evaluasi ( Evaluation Phase ).
6. FasePenyebaran ( Deployment Phase ).

## E. Prediksi
Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) Prediksi  berarti  ramalan  atau  prakiraan,  menurut  [6] Peramalan adalah suatu proses memperkirakan secara sistematik tentang apa yang paling mungkin terjadi di masa  depan  berdasarkan  informasi  masa  lalu  dan sekarang  yang  dimiliki  agar  kesalahannya  (selisih antara apa yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil

## F. Jaringan Syaraf Tiruan
Menurut  [3]  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST) merupakan  salah  satu  representasi  buatan  dari  otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses  pembelajaran  otak  manusia  tersebut.  JST tercipta sebagai suatu generalisasi model matematika dari  pemahaman  manusia  ( human  cognition )  yang didasarkan atas asumsi pemprosesan informasi terjadi pada  elemen  sederhana  yang  disebut neuron .  Isyarat mengalir diantara sel syaraf melalui suatu sambungan penghubung, setiap sambungan penghubung memiliki bobot yang bersesuaian dan setiap sel syaraf memiliki fungsi  aktivasi  terhadap  isyarat  hasil  penjumlahan berbobot  yang  masuk  kepadanya  untuk  menentukan isyarat keluarannya.
JST ditentukan oleh 3 hal :
1. Pola  hubungan  antar neuron (disebut  arsitektur jaringan).
2. Metode untuk menentukan bobot penghubung.
3. Fungsi aktivasi.

## Gambar 1 Fungsi Aktivasi [7]

## G. Konsep Jaringan Syaraf Tiruan
Setiap pola-pola informasi input dan output yang diberikan  kedalam  JST  diproses  dalam neuron . Neuron - neuron tersebut  terkumpul  di  dalam  lapisan- lapisan  yang  disebut neuron  layers .  Lapisan-lapisan penyusun JST tersebut dapat dibagi menjadi 3 [7]
1. Lapisan input.
2. Lapisan tersembunyi.
3. Lapisan Output .

## H. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
JST  memiliki  beberapa  arsitektur  jaringan  yang sering digunakan dalam berbagai aplikasi antara lain : 1. Jaringan Lapisan Tunggal ( Single Layer Network )
Jaringan  dengan  lapisan  tunggal  terdiri  dari  1 lapisan input dan 1 lapisan output . Setiap neuron yang terdapat  di  dalam  lapisan input selalu  terhubung dengan  setiap neuron yang  terdapat  pada  lapisan output . Jaringan ini hanya menerima input kemudian secara  langsung  akan  mengolahnya  menjadi output tanpa harus melalui lapisan tersembunyi [8]

## Gambar 2. Arsitektur Lapisan Tunggal [7]
2. Jaringan Banyak Lapisan ( Multilayer Net ) Jaringan  dengan  banyak  lapisan  ini  dapat menyelesaikan  permasalahan  yang  lebih  kompleks dibandingkan  jaringan  dengan  lapisan  tunggal. Namun, proses pelatihan sering membutuhkan waktu yang  cenderung  lama  (Hermawan  A,  2006  dikutip oleh Y. A. Lesnussa 2015:151).

## Gambar 3 Arsitektur Lapisan Multilayer [7]
3. Jaringan  Lapisan  Kompetitif  ( Competitive Layer )
Pada  jaringan  ini  sekumpulan neuron bersaing untuk  mendapatkan  hak  menjadi  aktif.  Contoh algoritma  yang  menggunakan  jaringan  ini  adalah LVQ  (Hermawan  A,  2006  dikutip  oleh  Y.  A. Lesnussa 2015:152).
Gambar 4 Arsitektur Lapisan Kompetitif [7]

## I. Arsitektur Backpropagation
Backpropagation memiliki  beberapa  unit  yang ada dalam satu atau lebih layar tersembunyi Gambar dibawah adalah arsitektur backpropagation dengan 𝑛 buah  masukan  (ditambah  sebuah  bias),  sebuah  layar tersembunyi yang terdiri dari 𝑝 unit (ditambah sebuah bias), serta m buah unit keluaran [3]. 𝑣 𝑖𝑗 merupakan  bobot  garis  dari  unit  masukan 𝑥 𝑖 ke  unit  layar  tersembunyi 𝑧 𝑗 ( 𝑣 0𝑗 merupakan  bobot garis  yang  menghubungkan  bias  di  unit  masukan  ke unit  layar  tersembunyi 𝑧 𝑗 ). 𝑤 𝑗 merupakan  bobot  dari unit  layar  tersembunyi 𝑧 𝑗 ke  unit  keluaran 𝑦 𝑘 ( 𝑤 0𝑗 merupakan  bobot  dari  bias  di  layar  tersembunyi  ke unit keluaran 𝑦 𝑘 ) (Jong Jek Siang, 2009:98).

## Gambar 5 Arsitektur JST Backpropagation [3]

## J. Fungsi Pembelajaran Jaringan
Fungsi pembelajaran jaringan adalah cara sebuah jaringan  mengubah  bobot-bobotnya  untuk  mencari bobot terbaik, ada 2 jenis pembelajaran jaringan dalam backpropagation yaitu : 1. Incremental Mode Pada Incremental  Mode ,  perhitungan gradient dan perbaikan nilai-nilai bobot dilakukan pada setiap pengoperasian input data. Untuk menggunakan jenis pembelajaran ini, maka ada 2 parameter yang harus diatur yaitu sebagai berikut :
a. Fungsi pembelajaran yang digunakan ( Adaptation ).
b. Fungsi pembelajaran untuk bobot-bobot.
c. Maksimum Epoch ( Max Epoch ).
d. Kinerja Tujuan (MSE ).
e. Learning Rate.
2. Bacth Mode Pada Bacth Mode ,  perhitungan gradient dan perbaikan  nilai  bobot-bobot  dilakukan  setelah pengoperasian semua input data [2]. Ada 7 parameter yang harus diatur untuk pelatihan ini yaitu :
a. Maksimum Epoch ( Max Epoch ).
b. Kinerja Tujuan (MSE).
c. Learning Rate .
d. Maksimum Kegagalan ( Max Fail ).
e-ISSN 2460-7908                                                                                                            Vol. 5, No. 2, Desember 2019
e. Gradient Minimum ( Min Gradient ). f. Jumlah epoch yang akan ditunjukan kemajuannya ( Epoch Show ).
g. Waktu maksimal untuk pelatihan ( Max Time )

## K. Fungsi Pembelajaran Bobot dan Bias
Fungsi pembelajaran bobot adalah algoritma yang digunakan  untuk  mengubah  bobot-bobot  dan  bias dalam jaringan. Ada 2 fungsi pembelajaran bobot yang dapat digunakan yaitu :
1. Gradient Descent Gradient Descent adalah algoritma yang digunakan  untuk  memperbaiki  nilai  bobot-bobot untuk  meminimalkan  fungsi  kinerja  jaringan. Parameter yang berhubungan dengan gradient descent adalah leraning rate. .  Rumus  suku  perubahan  bobot dengan learning rate : ∆𝑤 𝑘𝑗 = 𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 (𝑘 = 0,1,2, . . , 𝑛 ;  𝑗 = 1,2,3, . . , 𝑚)
Rumus update bobot gradient descent : 𝑤 𝑘𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑘𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 𝑘𝑗 (𝑘 = 0,1,2, . . , 𝑛 ;   𝑗
= 1,2,3, . . , 𝑚)
2. Gradient Descent dengan Momentum
Gradient Descent dengan Momentum adalah algoritma  yang  melakukan  perubahan  bobot  yang didasarkan  atas  arah gradient pola  terakhir  dan  pola sebelumnya  (disebut momentum )  yang  dimasukan. Jadi  tidak  hanya  pola  masukan  terakhir  saja  yang diperhitungkan  [3].  Rumus  suku  perubahan  bobot dengan learning rate : ∆𝑤 𝑘𝑗 = 𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 (𝑘 = 0,1,2, . . , 𝑛 ;  𝑗 = 1,2,3, . . , 𝑚) Rumus  update  bobot gradient descent dengan momentum : 𝑤 𝑘𝑗 (𝑡 + 1) = 𝑤 𝑘𝑗 (𝑡) + 𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 + 𝜇 (𝑤 𝑘𝑗 (𝑡) − 𝑤 𝑘𝑗 (𝑡 − 1))
dan 𝑣 𝑖𝑗 (𝑡 + 1) = 𝑣 𝑖𝑗 (𝑡) + 𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 + 𝜇 (𝑣 𝑖𝑗 (𝑡) − 𝑣 𝑖𝑗 (𝑡 − 1))
dimana 𝑤 𝑘𝑗 (𝑡) dan 𝑣 𝑖𝑗 (𝑡) adalah  bobot  mula-mula pola  kedua  (hasil  dari  pola  pertama).  Sedangkan 𝑤 𝑘𝑗 (𝑡 − 1) dan 𝑣 𝑖𝑗 (𝑡 − 1) adalah  bobot  mula-mula pada pola pertama.

## L. Fungsi Aktivasi
Dalam Backpropagation fungsi  aktivasi  yang dipakai  harus  memenuhi  beberapa  syarat  yaitu  : kontinu, terdiferensial dengan mudah dan merupakan fungsi  yang  tidak  turun.  Salah  satu  fungsi  yang memenuhi  ketiga  syarat  tersebut  sehingga  sering dipakai  adalah  fungsi sigmoid biner yang  memiliki range [0,1] (Jong Jek Siang, 2009:99).
Diberikan 𝑓(𝑥) = 1 1+𝑒−𝑥 dengan turunan 𝑓 ′ (𝑥) = 𝑓(𝑥)(1 − 𝑓(𝑥)) .
Gambar 6 Fungsi Aktivasi Sigmoid Biner (Sumber : Jong Jek Siang 2009 : 99)
Fungsi  lain  yang  sering  dipakai  adalah  fungsi sigmoid bipolar yang bentuk fungsinya mirip dengan fungsi sigmoid biner ,  tapi  dengan range [-1,1].
Diberikan 𝑓(𝑥) = 2 1+𝑒−𝑥 − 1 dengan turunan 𝑓 ′ (𝑥) =
(1+𝑓(𝑥))(1−𝑓(𝑥))
2 (Jong Jek Siang, 2009:99,100).
Gambar 7 Fungsi Aktivasi Sigmoid Bipolar (Sumber : Jong Jek Siang 2009 : 100)
Fungsi sigmoid memiliki  nilai  maksimum  =  1. Maka  untuk  pola  yang  targetnya  lebih  dari  1,  pola masukan  dan  keluaran  harus  terlebih  dahulu ditransformasi  sehingga  semua  polanya  memiliki range yang sama seperti fungsi sigmoid yang dipakai. Alternatif  lain  adalah  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid hanya  pada  lapisan  yang  bukan  lapisan keluaran. Pada lapisan keluaran, fungsi aktivasi yang dipakai  adalah  fungsi  identitas 𝑓(𝑥) = 𝑥 (Jong  Jek Siang, 2009:100).
Fungsi identitas ( Linier ) merupakan fungsi yang memiliki nilai output yang sama dengan nilai input nya 𝑓(𝑥) = 𝑥 (Kusumadewi, 2004:54).
Gambar 8 Fungsi Identitas (Sumber:Kusumadewi 2004:54)

## M. Pelatihan Standar Backpropagation
Pelatihan backpropagation meliputi 3 fase. Fase pertama adalah  fase  maju.  Pola  masukan  dihitung maju mulai dari layar masukan hingga layar keluaran menggunakan  fungsi  aktivasi  yang  ditentukan. Fase kedua adalah  fase  mundur.  Selisih  antara  keluaran
e-ISSN 2460-7908                                                                                                            Vol. 5, No. 2, Desember 2019
jaringan  dengan  target  yang  diinginkan  merupakan kesalahan yang terjadi. Kesalahan tersebut dipropagasikan  mundur,  dimulai  dari  garis  yang berhubungan  langsung  dengan  unit-unit  di  layar keluaran . Fase ketiga adalah modifikasi bobot untuk menurunkan  kesalahan  yang  terjadi  (Jong  Jek  Siang, 2009:100).

## N. Algoritma Backpropagation yang digunakan.
Sebelum melakukan perhitungan pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan
dengan model backpropagation ,  fungsi  pembelajaran  jaringan, fungsi pembelajaran bobot, fungsi aktivasi dan jumlah lapisan  tersembunyi  haruslah  ditentukan  terlebih dahulu,  pada  penelitian  ini  akan  digunakan  jaringan dengan spesifikasi sebagai berikut : 1. Fungsi pembelajaran jaringan: Incremental Mode.
2. Fungsi pembelajaran bobot : Gradient Descent .
3. Fungsi  aktivasi  lapisan  tersembunyi: Sigmoid Biner .
4. Fungsi aktivasi lapisan keluaran : Identitas.
Setelah  menentukan  spesifikasi  jaringan,  maka jaringan dapat dilatih dengan langkah seperti berikut . Langkah 0  :Inisialisasi semua bobot dengan bilangan acak kecil.
Langkah 1  :Jika kondisi penghentian belum terpenuhi, lakukan langkah 2 – 9.
Langkah 2  :Untuk  setiap  pasang  data  pelatihan, lakukan langkah 3 – 8.

## Tahap I
: Propagasi Maju
Langkah 3 :Tiap  unit  masukan  menerima  sinyal  dan meneruskannya  ke  unit  tersembunyi  di atasanya.
Langkah 4 :Hitung semua keluaran di unit tersembunyi
𝑧 𝑗 (𝑗 = 1,2,3, . . , 𝑛)
dengan fungsi aktivasi Sigmoid Biner .
𝑧_𝑛𝑒𝑡 𝑗 = 𝑣 0𝑗 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 𝑧 𝑗 = 𝑓′(𝑧_𝑛𝑒𝑡 𝑗 ) = 1 1 + 𝑒 −𝑧_𝑛𝑒𝑡𝑗
Langkah  5:    Hitung  semua  keluaran  jaringan  di  unit keluaran 𝑦 𝑘 (𝑘 = 1,2,3, . . , 𝑚) dengan  fungsi aktivasi Identitas.
𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 = 𝑤 0𝑗 + ∑ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑘𝑗 𝑝 𝑗=1 𝑦 𝑘 = 𝑓′(𝑦_𝑛𝑒𝑡) 𝑘 = 𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘
Tahap II
: Propagasi Mundur Langkah 6 :Hitung faktor
𝛿 unit keluaran berdasarkan error di  setiap  unit keluaran 𝑦 𝑘 (𝑘 = 1,2,3, . . , 𝑛). 𝛿 𝑘 = 𝑓′(𝑦_𝑛𝑒𝑡 𝑘 ) = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )
𝛿 𝑘 merupakan  unit error yang  akan dipakai dalam perubahan bobot lapisan dibawahnya (langkah 07). Hitung suku perubahan  bobot 𝑤 𝑘𝑗 (yang  akan dipakai  untuk  mengubah  bobot 𝑤 𝑘𝑗 ) dengan  laju  percepatan 𝛼 ( Learning Rate dari  fungsi  pembelajaran  bobot Gradient Descent ). ∆𝑤 𝑘𝑗 = 𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 (𝑘 = 0,1,2, . . , 𝑛 ;  𝑗 = 1,2,3, . . , 𝑚)
Langkah  7 :    Hitung  faktor 𝛿 unit  tersembunyi berdasarkan error di  setiap  unit tersembunyi 𝑧 𝑗 (𝑗 = 1,2,3, . . , 𝑛) .
𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑗 = ∑ 𝛿 𝑗 𝑤 𝑘𝑗 𝑚 𝑘=1 Faktor 𝛿 unit tersembunyi : 𝛿 𝑗 = 𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑗 𝑓′(𝑧_𝑛𝑒𝑡 𝑗 ) = 𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑗 𝑧 𝑗 (1 − 𝑧 𝑗 ) Hitung suku perubahan bobot 𝑣 𝑖𝑗 (yang akan  dipakai  untuk  mengubah  bobot 𝑣 𝑖𝑗 ) dengan laju percepatan 𝛼 ( Learning Rate dari  fungsi  pembelajaran  bobot Gradient Descent ). ∆𝑣 𝑖𝑗 = 𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 (𝑖 = 0,1,2, . . , 𝑛 ;  𝑗 = 1,2,3, . . , 𝑚)
Tahap III : Perubahan Bobot
Langkah 8   :  Hitung  semua  perubahan  bobot  garis yang menuju ke unit keluaran : 𝑤 𝑘𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑘𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 𝑘𝑗 (𝑘 = 0,1,2, . . , 𝑛 ;  𝑗 = 1,2,3, . . , 𝑚)
Perubahan bobot garis yang menuju ke unit tersembunyi : 𝑣 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑣 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑣 𝑖𝑗 (𝑖 = 0,1,2, . . , 𝑚 ;  𝑗 = 0,1,2, . . , 𝑛)
Karena  fungsi  pembelajaran  yang digunakan  adalah Incremental Mode , maka bobot akan diperbaiki pada setiap data input.
Langkah 9  : Uji kondisi berhenti (akhir iterasi).
Setelah  pelatihan  selesai  dilakukan, jaringan dapat dipakai untuk pengenalan  pola.  Dalam  hal  ini,  hanya propagasi  maju  (langkah  4  dan  5)  saja yang dipakai untuk menentukan keluaran  jaringan  (Jong  Jek  Siang, 2009:103).

## III. Metode Penelitian

## A. Tempat Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada  salah  satu  SMK Swasta di Bekasi, Jawa Barat

## B. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  berdasarkan tahapan Cross-Industry  Standard  Process-Data Mining (CRISP-DM)  yang  terdiri  dari  6  fase  antara lain:
1. Fase Pemahaman Bisnis (Business Understanding Phase)
Kegiatan  promosi  pada  sekolah  antara  lain menyebarkan brosur,  memasang  spanduk  / banner , melakukan presentasi door to door ke setiap sekolah target, membagikan, proposal kerjasama dengan pihak sekolah  target,  menyelenggarakan event ( workshop , pensi,  dll),  kegiatan  social,  kerjasama  dengan  siswa senior.
2. Fase  Pemahaman  Data  (Data  Understanding Phase)
Dibutuhkan  adalah  data  penerimaan  siswa  agar pola  penerimaan  siswa  dapat  dipelajari  dengan  baik oleh  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (dalam  penelitian menggunakan data 5 tahun mulai tahun 2011-2016
Tabel 1 Data Penerimaan Siswa No Tahun Jumlah Siswa 1 2011 629 2 2012 1251 3 2013 589 4 2014 616 5 2015 936 6 2016 760

## 3. Fase Persiapan Data (Data Preparation Phase)
Data  penerimaan  siswa  akan  dikelompokan berdasarkan  wilayah  siswa  berdasarkan  asal  selolah pendaftar (SMP asal).
Tabel 2 Penerimaan Siswa Tahun 2016 Berdasarkan
Kelurahan No  Nama Kelurahan Jumlah Pendaftar 1 Aren Jaya 26 2 Bantargebang 52 3 Bekasi Jaya 26 4 Bintara 0 5 Bojong Menteng 12 6 Bojong Rawalumbu 14 7 Burangkeng 2 8 Harapan Jaya 20 9 Jakamulya 101 10 Jakasetia 39 11 Jatiasih 37 12 Jatikramat 6
13 Jatimekar 1 14 Jatimulya 13 15 Jatisari 12 16 Karangsatria 12 17 Kayuringin Jaya 39 18 Kota Baru 0 19 Lubang Buaya 11 20 Mangunjaya 37 21 Margahayu 10 22 Mekarsari 3 23 Mustikajaya 22 24 Mustikasari 3 25 Pedurenan 36 26 Pekayon Jaya 29 27 Pengasinan 15 28 Seriamur 0 29 Setiamekar 31 30 Setiadarma 5 31 Sumberjaya 4 32 Taman Sari 3 33 Tambun 9 Total 630
Data  dibagi  menjadi  2  bagian,  yaitu  data  yang akan  digunakan  untuk  pelatihan  dan pengujian.  Data pelatihan  adalah  data  tahun 2011-2015  sebagai input dan 2016 sebagai nilai target. Pada data Pengujian data tahun  2012-2106  akan  digunakan  sebagai input dan target  promosi  sekolah  tahun  2017  akan  digunakan sebagai nilai target.
Tabel 3 Data Pelatihan Akhir No Nama Kelurahan 20 11 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 1 Aren Jaya 40  38 23  18  22  26 2 Bantargebang 58  182 38  48  24  52 3 Bekasi Jaya 32  64 16  19  15  26 4 Bojong Menteng 21  51 26  23  13  12 5 Bojong Rawalumbu 19  38 15  26  16  14 6 Burangkeng 1 7 1 1 3 2 7 Jakamulya 78  21 17  18  80  10 1 8 Jakasetia 32  30 15  13  17  39 9 Jatiasih 31  16 15  15  62  37 10 Jatikramat 18  13 1 4 4 6 11 Jatimulya 10  47 23  20  9 13 12 Jatisari 10  7 5 3 18  12 13 Karangsatria 4 18 11  16  12  12 14 Kayuringin Jaya 47  16 24  28  46  39 15 Mangunjaya 11  26 54  69  40  37 16 Margahayu 26  28 12  6 7 10 17 Mekarsari 8 18 21  14  11  3 18 Mustikajaya 29  76 34  40  48  22 19 Pedurenan 21  66 35  45  10 3 36 20 Pekayon Jaya 27  5 24  25  58  29 21 Pengasinan 10  48 19  23  27  15 22 Setiamekar 13  50 43  33  48  31 23 Setiadarma 15  19 9 7 10  5
24 Sumberjaya 7 18 16  10  11  4 25 Tambun 6 33 28  35  14  9 Total 57 4 935 52 5 55 9 71 8 59 2 Tabel 4 Data Pengujian Akhir No Nama Kelurahan 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 20 17 1 Aren Jaya 38  23  18  22  26  28 2 Bantargebang 18 2 38  48  24  52  76 3 Bekasi Jaya 64  16  19  15  26  31 4 Bojong Menteng 51  26  23  13  12  28 5 Bojong Rawalumbu 38  15  26  16  14  24 6 Burangkeng 7 1 1 3 2 4 7 Jakamulya 21  17  18  80  10 1 53 8 Jakasetia 30  15  13  17  39  26 9 Jatiasih 16  15  15  62  37  32 10 Jatikramat 13  1 4 4 6 7 11 Jatimulya 47  23  20  9 13  25 12 Jatisari 7 5 3 18  12  10 13 Karangsatria 18  11  16  12  12  16 14 Kayuringin Jaya 16  24  28  46  39  34 15 Mangunjaya 26  54  69  40  37  50 16 Margahayu 28  12  6 7 10  14 17 Mekarsari 18  21  14  11  3 15 18 Mustikajaya 76  34  40  48  22  49 19 Pedurenan 66  35  45  10 3 36  63 20 Pekayon Jaya 5 24  25  58  29  32 21 Pengasinan 48  19  23  27  15  30 22 Setiamekar 50  43  33  48  31  46 23 Setiadarma 19  9 7
10  5 11
24 Sumberjaya 18  16  10  11  4 13 25 Tambun 33  28  35  14  9 27 Total 93 5 52 5 55 9 71 8 59 2 77 4
4. Fase Pemodelan ( Modeling Phase )
Model  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  digunakan merupakan  kombinasi  antara  pelatihan  jaringan dengan bobot yang sudah diinisialisasi menggunakan metode inisialisasi bobot Nguyen Widraw. Penggunaan bobot yang sudah diinisialisasi bertujuan untuk  mempercepat  proses  pembelajaran  jaringan. Berikut  diagram  pelatihan  JST backpropagation dengan inisialisasi bobot Nguyen Widraw.
DATA INISIALISASI BOBOT (NGUYEN WIDRAW)
JST BACKPROPAGATION TEST Gambar 9 Model JST Backpropagation dengan
Inisialisasi Bobot
5. Fase Evaluasi ( Evaluation Phase ) Model  JST backpropagation dengan  metode inisialisasi bobot Nguyen Widraw mampu menghasilkan iterasi yang lebih sedikit dibandingkan pelatihan  JST backpropagation tanpa  inisialisasi bobot.
Tabel 5 Perbandingan Epoch Pelatihan Jaringan Epoch MSE Tanpa Inisialisasi Bobot 23380  0.00099999 Inisialisasi Bobot Nguyen Widraw 22208  0.00099999
Dari  tabel  diatas  model  JST backpropagation syang  digunakan  sudah  sesuai  dengan  tujuan  awal, yaitu  jaringan  yang  mampu  melakukan  pengenalan pola penerimaan siswa dengan menghasilkan MSE < 0.001 dimana bobot dari MSE tersebut sudah baik dan dapat digunakan untuk melakukan prediksi pada data pengujian.

## IV. Perancangan Sistem
Tahapan  dalam  pembuatan  perangkat  lunak  ini terdiri atas beberapa bagian utama sebagai berikut:

## A. Usecase Diagram
Use Case Diagram
digunakan untuk menggambarkan  interaksi  antara  pengguna  program (aktor)  dengan  kasus  ( use case )  yang  disesuaikan dengan langkah-langkah yang telah ditentukan.
Admin Manajemen User Upload Data Pelatihan, Pengujian, Bobot & Bias, Koordinat Lokasi Promosi Melakukan Proses Pembelajaran Melakukan Simulasi Data Pelatihan & Pengujian Melihat Hasil Prediksi & Pemetaan Lokasi Promosi & Dashboard, Bobot & Bias Akhir Melakukan Analisis Pembelajaran, Simulasi Pelatih an & Pengujian, Inisialisasi Bobot Reset Data Master & Pembelajaran Login <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> Logout Transformasi data pelatihan & pengujian <<include>> Gambar 10 Use Case Diagram

## B. Class Diagram
Gambar 11. Class Diagram
C. Perancangan Antarmuka
Bagian  ini  akan  merupakam  implementasi  atau kontruksi  tampilan  dari  program  prediksi  yang  akan dibuat
1. Perancangan Form Utama

## Gambar 12. Menu User
2. Menu Upload Data Pelatihan
Berfungsi untuk meng upload data pelatihan yang akan digunakan untuk pembelajaran JST backpropagation .  Data  yang  di upload berupa file berekstensi (.xlsx)
Gambar 13 Menu Upload Data Pelatihan

## 3. Menu Upload Data Pengujian
Berfungsi  untuk  meng upload data  pengujian yang  akan  digunakan  untuk  proses  simulasi  data pengujian  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  JST backpropagation
Gambar 14. Menu Upload Data Pengujian
4. Menu Proses Pembelajaran
Menu Proses  Pembelajaran  merupakan  menu yang menjadi inti dari program JST backpropagation , untuk  menjalankan  menu  ini  dibutuhkan  data pelatihan yang sudah ditransformasikan menjadi data dengan range nilai  [0.1,0.9]  dan  bobot  &  bias  awal yang sudah di upload sebelumnya.

## Gambar 15. Menu Proses Pembelajaran

## 5. Menu Proses Pembelajaran
Berfungsi untuk melakukan proses simulasi data pelatihan.  Simulasi  data  pelatihan  dilakukan  untuk mencari  nilai  keakuratan  hasil  pelatihan.  Hasil  dari simulasi  akan  ditampilkan  pada  tabel  dan  grafik perbandingan  target  dan  keluaran  JST  untuk mengukur implikasi hasil sebenarnya dengan keluaran JST.

## Gambar 16. Menu Simulasi Data Pelatihan
6. Menu Simulasa Data Pelatihan
Pengujian  berfungsi  untuk  melakukan  simulasi data  pengujian.  Simulasi  data  pengujian  dilakukan sebagai langkah akhir dari tahap JST backpropagation ,  yaitu  memprediksi  wilayah  calon siswa baru untuk optimasi promosi
Gambar 17 Menu Simulasi Data Pengujian

## V. Hasil Dan Pembahasan
1. Persentase Wilayah
Persentase  Wilayah  merupakan  menu  yang berfungsi  untuk  menampilkan  hasil  prediksi  yang dilakukan  sebelumnya  pada  Menu  Simulasi  Data Pengujian  kedalam  grafik  batang.  Grafik  tersebut berisikan persentase dari masing-masing wilayah yang diprediksi.

## Gambar 18 Hasil Persentase Wilayah

## 2. Pemetaan Lokasi
Menu Pemetaan  Lokasi  berfungsi  untuk menampilkan titik-titik wilayah yang telah diprediksi melalui google maps API  yang  sudah  diberikan markers sesuai dengan koordinat wilayah yang sudah di upload sebelumnya.  Koordinat  yang  dijadikan  titik markers adalah  kantor  Kelurahan  dari  wilayah  yang diprediksi
Gambar 19 Hasil Pemetaan Lokasi 3. Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan

## Backpropagation
Untuk  melakukan  pelatihan  jaringan  masuk  ke menu  Proses  Pembelajaran  dengan  mengisi  menu bobot

## Gambar 20 Grafik Perbandingan Target dan Keluaran JST

## Gambar 21 Persentase Akurasi Simulasi Data Pelatihan
Setelah proses simulasi pelatihan selesai, program akan  menunjukan  persentase  akurasi  JST  dalam mengenali pola penerimaan pada data pelatihan seperti dibawah ini :
Pada  data  pelatihan  bobot  &  bias  akhir  yang didapat  dari  hasil  pelatihan  jaringan  mampu mengenali  pola  penerimaan  pada  data  pelatihan sebesar 79.58 %, persentase tersebut sudah cukup baik untuk digunakan pada data pengujian.

## 4. Simulasi Data Pengujian
Simulasi  Data  Pengujian  merupakan  inti  dari program JST backpropagation , output dari proses ini merupakan  hasil  prediksi  wilayah  calon  siswa  baru. Persentase yang didapat dari simulasi data pengujian merupakan  persentase  yang  ditujukan  sebagai referensi  penentuan  wilayah  promosi  untuk  sekolah dan menghasilkan output sebagai berikut
Gambar 22 Perbandingan Target dan Keluaran JST

## Gambar 2 2 Persentase Keberhasilan Promosi
Setelah program selesai dijalankan, program akan memberikan  hasil prediksi berupa persentase keberhasilan promosi untuk mencapai target di suatu wilayah  yang  telah  ditetapkan.  Program  akan menampilkan  hasil  prediksi  berupa  diagram  batang pada menu Persentase Wilayah yang terdiri dari nama wilayah  beserta  persentase  keberhasilannya  dalam mencapai target. Berikut ini adalah hasil prediksi pada data  pengujian  dengan  rata-rata  akurasi  pengenalan pola penerimaan pada data pelatihan sebesar 79.58 % dengan  parameter  pelatihan  jaringan  seperti  dibawah ini :
- Learning rate bobot input : 0.25
- Learning rate bias input
: 0.25 - Learning rate bobot output : 0.25 - Learning rate bias output : 0.25
- Fungsi kinerja tujuan (MSE)  : 0.001
- Maksimum epoch : 30.000 - Inisialisasi bobot : Nguyen Widraw

## 5. Perbandingan Pembelajaran Jaringan
Untuk  membuktikan  bahwa  pelatihan  yang dilakukan dengan bobot standar dan bobot yang sudah melalui  proses  inisialisasi  dengan  metode  Nguyen Widraw.  Maka  pelatihan  dengan  program  JST backpropagation dilakukan  sebanyak  dua  kali,  yaitu pelatihan tanpa inisialisasi bobot dan pelatihan dengan inisialisasi bobot. Berikut ini adalah hasil perbandingan pelatihan jaringan dengan bobot standar yang di upload pada Menu Upload Bobot dan Bias :
Tabel 6 Perbandingan Pelatihan Jaringan Inisialisasi Bobot Nguyen Widraw Tanpa Inisialisasi Bobot Epoch 22208 23380 MSE 0.00099999 0.00099999 Akurasi Rata-rata 79.58 % 79.41 % Akurasi Tertinggi 100.00 % 100.00 % Akurasi Terendah 56.41 % 56.41 % Waktu Pelatihan 01:19:54 Menit 01:19:94 Menitr Tabel diatas menunjukan bahwa metode inisialisasi bobot Nguyen Widraw mampu menurunkan jumlah epoch saat pelatihan jaringan dari 23380  menjadi  22208 epoch dan  hanya  sedikit berpengaruh  pada  waktu  pelatihan  jaringan.  Dengan demikian  metode  inisialisasi  bobot  Nguyen  Widraw hanya  mampu  melakukan  penghematan memory di database program  karena  semakin  sedikit  jumlah epoch maka semakin sedikit nilai MSE yang disimpan di  dalam database result. Berikut  ini  adalah perbandingan hasil prediksi pada data pengujian :
Tabel 7 Perbandingan Hasil Prediksi No  Nama Kelurahan Persentase Keberhasilan dengan Inisialisasi Bobot Persentase Keberhasilan tanpa Inisialisasi Bobot 1 Aren Jaya 67.86 % 62.29 % 2 Bantargebang  107.89 % 107.89 % 3 Bekasi Jaya 70.97 % 70.97 % 4 Bojong Menteng 67.86 % 67.86 % 5 Bojong Rawalumbu 50.00 % 50.00 % 6 Burangkeng 00.00 % 00.00 % 7 Jakamulya 41.51 % 41.51 % 8 Jakasetia 80.77 % 80.77 % 9 Jatiasih 46.88 % 46.88 % 10 Jatikramat 28.57 % 28.57 % 11 Jatimulya 72.00 % 72.00 % 12 Jatisari 120.00 % 120.00 % 13 Karangsatria 62.50 % 62.50 % 14 Kayuringin Jaya 50.00 % 50.00 % 15 Mangunjaya 36.00 % 34.00 % 16 Margahayu 92.86 % 92.86 % 17 Mekarsari 86.67 % 80.00 % 18 Mustikajaya 40.82 % 40.82 % 19 Pedurenan 14.29 % 15.87 % 20 Pekayon Jaya 46.88 % 43.75 % 21 Pengasinan 50.00 % 50.00 % 22 Setiamekar 34.78 % 32.61 % 23 Setiadarma 72.73 % 72.73 % 24 Sumberjaya 84.62 % 84.62 % 25 Tambun 48.15 % 48.15 %
Dapat dilihat pada tabel diatas, terjadi perbedaan nilai  persentase  hasil  prediksi  menggunakan  data pengujian dengan bobot yang standar dan bobot yang sudah  inisialisasi,  hal  ini  disebabkan  karena  nilai bobot  &  bias  akhir  hasil  pelatihan  dengan  bobot standar  dan  bobot  inisialisasi  yang  tidak  100.00  % sama.
e-ISSN 2460-7908                                                                                                            Vol. 5, No. 2, Desember 2019

## VI. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa :
Berdasarkan  proses  simulasi  data  pengujian  dengan bobot  &  bias  akhir  hasil  pelatihan  menghasilkan prediksi dengan persentase keberhasilan tertinggi di 3 wilayah  yaitu  Jatisari,  Bantargebang  dan  Margahayu dengan  persentase  keberhasilan  masing-masing wilayah  sebesar  120.00  %,  107.89  %  dan  92.86  %. Data  tersebut  dapat  digunakan  oleh  SMK  Binakarya Mandiri  2  sebagai  referensi  wilayah  yang  berpotensi untuk mendatangkan calon siswa baru, sehingga dapat dilakukan  optimasi  promosi  pada  wilayah  tersebut. Serta  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  jumlah  siswa  yang  ditargetkan oleh  sekolah  bila  dibandingkan  dengan  hasil  yang sebenarnya. JST backpropagation menghasilkan rata- rata  akurasi  sebesar  71.56  %  dan  target  promosi menghasilakan  rata-rata  akurasi  sebesar  68.40% terhadap hasil sebenarnya.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Kurniawan  and  C.  Supriyanto,  "Optimasi Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM  ) Menggunakan  Adabost  Untuk  Penilaian  Risiko Kredit," Jurnal  Teknologi  Informasi, vol.  9,  no. Datamining, pp. 38-49, 2013.
[2]  S.  Kusumadewi,  Membangun  Jaringan  Syaraf Tiruan  Menggunakan  Matlab  dan  Excel  Link, Pertama ed., Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.
[3]  J.  J.  Siang,  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan Pemrogramannya Menggunakan Matlab, Pertama ed., Yogyakarta: Andi, 2009.
[4]  Larose and T. Daniel, Data Mining Methods And Models,  First  ed.,  United  State  Of  America.: Wiley Interscience, 2006.
[5]  Larose  and  D.  T,  Discovering  Knowledge  in Data, First ed., United State Of America: Wiley Interscience, 2005.
[6]  D.  F.  Pasman,  M.  A.  Muslim  and  M.  Dhofir, "Analisis  Implementasi  Jaringan  Syaraf  Adaptif Untuk  Peramalan  Kebutuhan  Energi  Listrik Wilayah Malang," Neutrino, vol. 2, no. Fisika dan Aplikasi, p. 117–133, 2010.
[7]  Y.  A.  Lesnussa,  S.  Latuconsina  and  E.  R. Persulessy,  Aplikasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  untuk  Memprediksi  Prestasi Siswa  SMA  (  Studi  kasus :  Prediksi  Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon ), Ambon, 2015, p. 149– 160.
[8]  D.  H.  Tanjung,  "Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan Backpropagation  untuk  Memprediksi  Penyakit Asma," 2015.