## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 4 October 2024, pp: 1209-1217 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Prediction of the Registrant Umrah Congregation using Backpropagation and Linear Regression at PT. Hajar Aswad Mubaroq

## Prediksi Jumlah Pendaftar Jemaah Umrah Menggunakan Backpropagation dan Regresi Linear pada PT. Hajar Aswad Mubaroq
M. Hayatul Fikri 1* , Inggih Permana 2 , Mediantiwi Rahmawita Mundzir 3 , Megawati 4
1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
E-Mail: 1 12050317325@students.uin-suska.ac.id, 2 inggihpermana@uin-suska.ac.id,
3 medyantiwi.rahmawita@uin-suska.ac.id, 4 megawati@uin-suska.ac.id
Received May 3rd 2024; Revised Jun 25th 2024; Accepted Jun 30th 2024 Corresponding Author: M. Hayatul Fikri

## Abstract
Umrah is the activity of visiting Baitullah (Ka'bah) in Makkah to perform certain acts of worship with certain conditions. PT Hajar Aswad Mubaroq is one of the Umrah travel agencies that is always ready to serve prospective Umrah pilgrims to  worship  the  holy  land.  At  this  time  PT  Hajar  Aswad  Mubaroq  is  still  doing  manual  predictions  to  calculate  the predicted number of pilgrims who will leave for Umrah. One of the consequences of manually predicting the number of Umrah pilgrims accurately is the dispute over the number of airplane bookings which sometimes there are shortages and overbookings.  In  connection  with  that,  this  study  aims  to  predict  the  number  of  Umrah  pilgrims  of  PT  Hajar  Aswad Mubaroq  using  Machine  Learning  techniques  to  make  it  easier  and  minimize  errors  in  booking  planes,  analyzing  and making  policies  on  existing  data.  Machine  Learning  techniques  are  Backpropagation  and  Linear  Regression  methods. The  results  showed  the best  performance  for predicting  the  number  of  Umrah  pilgrims  registrants  of  PT  Hajar  Aswad Mubaroq  using  the  Backpropagation  algorithm  with  an  RMSE  value  of  0.101  +/-  0.000,  R2  of  0.010  +/-  0.021  and MAPE of 19.74% in window size 8 trials.
Keyword: Backpropagation, Linear Regression, Machine Learning, Prediction, Umrah

## Abstrak
Umrah  adalah  perjalanan  menuju  Baitullah  (Ka'bah)  di  Makkah  yang  dilakukan  untuk  melaksanakan  serangkaian  amal ibadah dengan memenuhi persyaratan-persyaratan khusus. PT Hajar Aswad Mubaroq adalah salah satu agen perjalanan umrah  yang  secara  konsisten  siap  memberikan  layanan  kepada  calon  Jemaah  Umrah  untuk  melakukan  ibadah  di  tanah suci.  Pada  saat  ini  PT.  Hajar  Aswad  Mubaroq  masih  melakukan  prediksi  manual  untuk  menghitung  prediksi  jumlah Jemaah  yang  akan  berangkat  umrah.  Salah  satu  akibat  dari  prediksi  manual  jumlah  pendaftar  Jemaah  umrah  dengan akurat  adalah  perselisihan  jumlah  booking  pesawat  yang  terkadang  terdapat  kekurangan  dan  kelebihan  pemesanan. Sehubungan  dengan  itu  penelitian  ini  bertujuan  memprediksi  jumlah  Jemaah  Umrah  PT.  Hajar  Aswad  Mubaroq menggunakan  Teknik  Machine  Learning  Agar  meminimalkan  kesalahan  dalam  pemesanan  penerbangan  dan meningkatkan  efisiensi  analisis  serta  pengambilan  kebijakan  terkait  data  yang  ada.  Teknik  Machine  Learning  yaitu metode  Backpropagation  dan  Regresi  Linear.  Hasil  penelitian  menunjukkan  performa  terbaik  untuk  prediksi  jumlah pendaftar Jemaah umrah PT. Hajar Aswad Mubaroq yaitu menggunakan algoritma Backpropagation dengan nilai RMSE sebesar 0.101 +/- 0.000, R 2 sebesar 0.010 +/- 0.021 dan MAPE 19.74% pada percobaan window size 8.
Kata Kunci: Backpropagation, Machine Learning, Prediksi, Regresi Linear, Umrah

## 1. PENDAHULUAN
Umrah merupakan ibadah yang hampir serupa dengan ibadah haji yang wajib dilaksanakan bagi umat Muslim  bagi yang  mampu.  Umrah yaitu  perjalanan  ke  Baitullah  (Ka’bah) di  Makkah  untuk melaksanakan amal ibadah dengan syarat-syarat tertentu [1][2]. Meningkatnya minat umat Muslim untuk menjalani ibadah umrah telah mendorong pertumbuhan jumlah penyedia layanan perjalanan umrah [2][3].
PT  Hajar  Aswad  Mubaroq  merupakan  salah  satu  biro  perjalanan  umrah  yang  selalu  siap  melayani calon-calon  Jemaah  Umrah  untuk  beribadah  ke  tanah  suci.  Perkembangan  teknologi  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  meningkatkan  kapabilitas  perusahaan  dalam  pengelolaan  data  dan penyampaian  informasi  yang  akurat  [4].  PT.  Hajar  Aswad  Mubaroq  melakukan  prediksi  jumlah  Jemaah umrah dengan tujuan agar perusahaan ini mempunyai acuan perkiraan Jemaah umrah yang akan melakukan pendaftaran  pada  periode  selanjutnya,  sehingga  dapat  memudahkan  persiapan  kebutuhan  untuk  Jemaah Umrah.
Pada saat ini PT. Hajar Aswad Mubaroq masih melakukan prediksi manual untuk menghitung prediksi jumlah  Jemaah  yang  akan  berangkat  umrah  dengan  memanfaatkan  data  transaksi  pembayaran  uang  muka pemberangkatan Umrah sebagai dasar prediksi, tentunya hal tersebut masih belum akurat karena jika hanya dengan melihat pembayaran uang muka apabila terjadi penambahan jemaah mendadak tidak akan terdeteksi. Salah  satu  akibat  tidak  bisa  memprediksi  jumlah  Jemaah  umrah  dengan  akurat  adalah  perselisihan  jumlah booking pesawat yang terkadang terdapat kekurangan dan kelebihan pemesanan. Sehubungan dengan hal itu maka diperlukan pemanfaatan teknologi yang  dapat memprediksi jumlah Jemaah Umrah pada periode yang akan datang [5][6].
Pada  penelitian  ini  pemanfaatan  teknologi  untuk  prediksi  calon  jama’ah  Umrah  dapat  dilakukan dengan Teknik Machine Learning [7][8]. Salah satu teknik dalam bidang Machine Learning adalah jaringan syaraf  tiruan,  yang  mengikuti  cara  kerja  jaringan  syaraf  manusia  dalam  mengatasi  masalah  dengan memanfaatkan pola yang ditemukan dalam data historis sebagai bahan pembelajaran [9]. Metode yang umum digunakan  dalam  jaringan  saraf  tiruan  untuk  tujuan  prediksi,  terutama  dalam  konteks  peramalan,  adalah metode  Backpropagation  [10].  Backpropagation  adalah  metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  (Artificial  Neural Network)  yang  cukup  baik  dalam  penyelesaian  masalah  [11][12].  Kelebihan  metode  ini  terletak  pada kemampuannya  dalam  merumuskan  pengalaman  dan  pengetahuan  peramal,  serta  tingkat  fleksibilitas  yang tinggi  dalam  mengakomodasi  perubahan  aturan  prediksi  [11][13].  Selain  algoritma  jaringan  saraf  tiruan, metode yang juga digunakan untuk prediksi adalah Regresi Linear. Pemilihan Regresi Linear sebagai metode prediksi  jumlah  pendaftar  jemaah  umrah  dalam  penelitian  ini  didasarkan  pada  keunggulan  model  yang sederhana serta kemampuan estimasi yang baik dalam mengolah data berbasis time series [14].
Algoritma  Backpropagation  dan  Regresi  Linear  merupakan  algorima  yang  biasa  digunakan  dalam malakukan  prediksi  dengan  menggunakan  metode forecasting .  Metode forecasting akan  menghasilkan sebuah estimasi peramalan masa depan dan dasar untuk perencanaan serta keputusan bisnis yang sehat [15]. Pada  penggunaan  algoritma  Backpropagation  membutuhkan  pemilihan  jaringan  serta  parameter pembelajaran dan juga  pemodelan dalam penentuan inisialisasi bobot awal yang jika nilai inisialisasi bobot buruk  maka  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  memperoleh  konvergensi.  Sedangkan  penggunaan algoritma  regresi  linear  digunakan  pada  optimasi  masalah  dengan  ruang  pencarian  yang  sangat  luas  dan kompleks serta memungkinkan untuk mendapatkan nilai optimum [16].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [17]  menghasilkan  metode  Backpropagation  menunjukkan  kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan metode Regresi Linear Berganda. Hal ini ditunjukkan oleh nilai akurasi rata-rata  MAPE  sebesar  0,209  untuk  Backpropagation,  yang  lebih  rendah  daripada  nilai  akurasi  rata-rata MAPE sebesar 0,385 untuk Regresi Linear Berganda. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa algoritma Backpropagation  memiliki  keunggulan  dalam  hal  akurasi  prediksi.  Begitu  juga  dengan  penelitian  yang dilakukan oleh [18] menunjukkan Backpropagation mendapatkan akurasi yang lebih baik dengan Root Mean Square  Error (RMSE)  sebesar  7,28  dan Mean  Absolute  Percent  Error (MAPE)  sebesar  0,55%,  sementara penerapan Regresi Linear menghasilkan RMSE sebesar 9,04 dan MAPE sebesar 3,94%.
Berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh [19] menghasilkan penerapan metode Regresi Linear lebih  unggul  dibandingkan  dengan  metode  Backpropagation  pada  proses  prediksi,  dengan  nilai  RMSE sebesar  0.0481  untuk  Regresi  Linear  dan  0.0830  untuk  metode  Backpropagation.  Begitu  juga  dengan penelitian [20] Backpropagation menunjukkan peningkatan dan penurunan yang tidak signifikan, sementara Regresi Linear untuk kasus aktif menunjukkan peningkatan yang konsisten dengan penambahan kasus setiap harinya. Selanjutnya percobaan dilakukan oleh [21] dengan mengimplementasikan algoritma Regresi Linear dalam  memprediksi  harga  beras  memperoleh  nilai  RMSE  337.996  +/-0.000.  degan  algoritma  yang  sama penelitian  yang  dilakukan  oleh  [22]  Diperoleh  tingkat  akurasi  Regresi  Linier  sebesar  95%,  dengan  nilai ambang batas ( threshold ) sebesar 30 rupiah.
Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  bertujuan  membandingkan  algoritma  Regresi  Linier  dan Backpropagation dalam  memprediksi  jumlah  pendaftar  jemaah  umrah  di  PT.  Hajar  Aswad  Mubaroq  yang difokuskan pada analisis tingkat akurasi estimasi yang dihasilkan oleh masing-masing algoritma. Sehingga, dapat mempermudah proses pemesanan tiket pesawat, melakukan analisis data, dan membuat keputusan yang dari informasi yang ada.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  pada  penelitian  ini  menerapkan Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM)  merupakan  metodologi  yang  biasa  digunakan  untuk  memproses  model  data  mining.  CRISP-
DM meliputi enam tahapan, yakni business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment [23][24].  Pada  penelitian  ini,  tahapan  metodologi  CRISP-DM  yang  diterapkan hanya lima tahapan. Tahapan CRISP-DM yang diterapkan untuk memprediksi jumlah jemaah umrah di PT. Hajar Aswad Mubaroq menggunakan Backpropagation dan Regresi Linear dapat dilihat pada Gambar 1.
Start Start End End Business Understanding Business Understanding
Data Understanding
Data Understanding
Data Preparation Data Preparation
Modeling Modeling Evaluation Evaluation Prediksi Menggunakan Backpropagation

## Prediksi Menggunakan
Backpropagation

## Prediksi Menggunakan
Regresi Linear Prediksi Menggunakan Regresi Linear
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1. Business Understanding
Tahap  pertama  dalam  CRISP-DM  yaitu business  understanding ,  mencakup  empat  hal  yaitu mengidentifikasi tujuan bisnis; menilai situasi; menentukan tujuan penambangan/ analisis data; dan membuat rencana  penelitian.  Tahapan business  understanding bertujuan  memperjelas  maksud  dan  kerangka  dari penelitian  dalam  memprediksi  jumlah  pendaftar  jemaah  umrah  PT.  Hajar  Aswad  Mubaroq  dengan memanfaatkan algoritma Backpropagation dan Regresi Linear. Tujuan utamanya adalah agar hasil penelitian memberikan manfaat yang signifikan bagi PT. Hajar Aswad Mubaroq.

## 2.2. Data Understanding
Tahapan  selanjutnya  yaitu data  understanding yang  mempunyai  fase data  understanding mencakup empat  fase,  yaitu:  mengumpulkan  data;  mendeskripsikan  data;  mengeksplorasi  data;  dan  memverifikasi kualitas data. Pada tahap pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian ini yaitu dengan diperoleh dari pihak  ketiga  atau  termasuk  kategori  data  sekunder.  Data  didapat  dari  PT.  Hajar  Aswad  Mubaroq  Cabang Riau merupakan data jumlah pendaftar umrah tahun 2015 hingga 2023 dari bulan  Januari sampai Desember setiap  tahunnya.  Dari  data  yang  diperoleh  relevan  untuk  keperluan  prediksi,  sehingga  peneliti  dapat melakukan prediksi jumlah pendaftar jemaah umrah.

## 2.3. Data Preparation
Tahapan  selanjutnya  yaitu data  preparation ,  yang  terdiri  dari  lima  tahapan  persiapan  data  yang mencakup  seleksi  data;  pembersihan  data;  pembangunan  data;  integrasi  data;  dan  pemformatan  data. Data preparation bertujuan untuk mempersiapkan data atau preprocessing data yang digunakan dalam penelitian. Dimana  tahap  ini  terdiri  dari cleaning  data , transformasi  data ,  dan windowing .  Tahap cleaning yang dilakukan  eliminasi  data duplikat,  pengecekan  konsistensi  data,  dan  koreksi  kesalahan  yang  terdapat  dalam dataset .  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  penghapusan  data-data missing  value ,  redundan  dan  pecilan  untuk mencegah  terjadinya  anomali  baik  dalam  penambahan,  penghapusan,  maupun  perubahan  data.  Sedangkan, adalah proses mengubah data terpilih menjadi representasi numerik agar sesuai dan dapat digunakan dalam proses prediksi. Proses windowing data merupakan proses menyusun struktur data time series yang ada untuk mengurangi  kesalahan  aproksimasi,  seperti  jarak  Euclidean,  antara  hasil  aproksimasi  dan  deret  waktu sebenarnya, sehingga dapat membuat prediksi yang lebih akurat untuk periode waktu yang akan datang.

## 2.4. Modeling
Tahap selanjutnya yaitu modeling di mana pada tahap ini dilakukan pemodelan dari machine learning berupa  penentuan  teknik  data  mining,  alat  bantu,  dan  algoritma  yang  digunakan.  Pada  penelitian  ini,  akan dilakukan  prediksi  menggunakan  algoritma  Backpropagation  dan  Regresi  Linear  menggunakan tools RapidMiner.  Dalam  penelitian  ini,  pencarian  parameter  yang  optimal  untuk  meningkatkan  kinerja  model dilakukan  melalui  metode Grid  Search .  Tujuannya  adalah  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  secara komprehensif  mengingat  ketergantungan  kinerja  pada  pembagian  data.  Setelah  melakukan  serangkaian eksperimen, Grid  Search akan  menentukan  parameter  terbaik  yang  ditemukan  [25].  Adapun  parameter algoritma dapat dilihat pada Tabel 1 parameter yang digunakan merujuk pada penelitian [26] dan [27].
Tabel 1. Parameter Algoritma No Algoritma Information Parameter Mark / Number / Symbol Pengukuran Performa 1 Backpropagation
Hidden Layer
2,4,6,8
RMSE, MAPE, R2 Activation Sigmoid Solver Adam Learning Rate 00.05 Maximal Number of Iteration (Epoch) 1000 Maksimal Error 0.001 2 Regresi Linear Min Tolerance 0.005

## 2.4.1 Backpropagation Neural Network (BPNN)
Pada  tahun  1974,  Paul  Werbos  memperkenalkan  Backpropagation  Neural  Network  (BPNN)  untuk pertama kalinya, diikuti dengan penemuan kembali oleh David Parker pada tahun 1982. Selanjutnya,  tahun 1986  dipopulerkan  kembali  oleh  Rumelhart  dan  McCelland.  BPNN  adalah  suatu  algoritma  pembelajaran yang  memanfaatkan  jaringan multilayer ,  yang  dapat  digunakan  untuk  tujuan  prediksi  maupun  klasifikasi [27]. Jaringan saraf BPNN terdiri dari tiga lapisan yang sama seperti pada jaringan saraf biasa, yaitu lapisan input layer , hidden layer , dan output layer [28][29].
Pada  BPNN,  proses  dimulai  dengan  membaca  data input ,  bobot  awal,  parameter  pelatihan  (seperti jumlah epoch maksimum,  tingkat  pembelajaran,  target error ),  dan  target output [30].  Tahapan  BPNN meliputi:
1. Inisialisasi bobot dengan nilai acak pada setiap sinapsis jaringan saraf.
2. Iterasi dilakukan untuk setiap Hidden Layer.
3. Untuk semua sample training X, maka kemudian implementasikan:
a. Propagasi maju ( Forward Propagation ) Setiap  unit  input  menerima  sinyal input dan  meneruskannya  ke hidden  layer ,  lalu  tiap hidden layer akan menjumlahkan sinyal input menggunakan persamaan yang ditentukan.
𝑍 𝑖 𝑛 𝑗 =   𝑉 𝑜 𝑗 +   ∑ 𝑋 𝑖 𝑉 𝑖 𝑗 𝑛 𝑗=1 (1)
𝑍 𝑖 = 𝑓(𝑍 𝑖 𝑛 𝑗 ) (2)
b. Propagasi Mundur ( Backward Propagation )
Untuk  mengestimasi  kesalahan  di  setiap  lapisan output dan  tersembunyi,  metode  ini menggunakan rumus sebagai berikut.
𝜎 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑓(𝑦 𝑖 𝑛𝑘) (3)
𝛿 𝑖 𝑛𝑗 = ∑ 𝛿 𝑘 𝑊 𝑗 𝑘 𝑘 𝑘=1 (4)
Kemudian, bobot setiap m=neuron akan disesuaikan menggunakan rumus:
𝑊 𝑖 𝑘(𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑊 𝑗 𝑘(𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑊 𝑗 𝑘 (5)
Dimana nilai ∆𝑊 𝑗 𝑘 diperoleh dari persamaan.
∆𝑊 𝑗 𝑘 = 𝛼𝛿 𝑗 𝑋 𝑖 (6)
Dengan 𝛼 merupakan Learning Rate .

## 2.4.2 Regresi Linear
Regresi  Linear  adalah  suatu  teknik  estimasi  yang  memanfaatkan  model  garis  lurus  untuk menggambarkan keterkaitan dua variabel atau lebih, dengan tujuan menilai kekuatan korelasi antara variabel dependen dan variabel independen. Hal ini bertujuan untuk memprediksi dan meramalkan nilai variabel lain yang  telah  diketahui  berdasarkan  model  yang  dibentuk  [16][20].  Analisis  regresi  memiliki  tujuan  untuk mengevaluasi  pengaruh  satu  variabel  terhadap  variabel  lainnya.  Variabel  yang  dipengaruhi  oleh  variabel lainnya disebut sebagai variabel tergantung atau dependen, sementara variabel yang menjadi penyebab atau
mempengaruhi variabel dependen tersebut disebut sebagai variabel independen [14][15]. Pola yang terbentuk pada linear regression yang secara umum dinyatakan dalam bentuk persamaan 7.
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + ... + b n X n (7)

## 2.5. Evaluation
Pada  tahapan  evaluasi  bertujuan  guna  menilai  seberapa  jauh  pencapaian  hasil  pemodelan  yang  telah dilakukan.  sebelumnya  dalam  memenuhi  tujuan  penelitian  dan  menilai  apakah  ada  kekurangan  dari pemodelan  yang  telah  dilakukan.  Pada  tahap  ini  penelitian  melakukan  hasil  evaluasi  berupa  perbandingan hasil dari penggunaan Algoritma Backpropagation dan Regresi Linear dalam memprediksi jumlah pendaftar jemaah umrah PT. Hajar Aswad Mubaroq dengan metode evaluasi yang digunakan sebagai pembanding yaitu RMSE, MAPE, dan R 2 .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder,  data  yang  diperoleh  dari  PT.  Hajar  Aswad  Mubaroq. Dimana data yang diperoleh merupakan jumlah pendaftar umrah di PT. Hajar Aswad  Mubaroq tahun 2015 dan  2023  mulai  dari  januari  hingga  desember.  Tabel  data  pendaftar  umrah  di  PT.  Hajar  Aswad  Mubaroq dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Awal Jumlah Jemaah Pendaftar Umrah Bulan 2015 2016 2017 … 2023 Januari 112 824 273 … 452 Februari 623 516 341 … 713 Maret 873 136 741 … 328 April 516 628 146 … 327 Mei 1274 1073 347 … Juni 423 156 1021 … Juli 572 727 489 … 42 Agustus … 656 September … 209 Oktober 732 592 712 … 615 November 125 378 974 … Desember 361 626 646 …

## 3.2. Tahap Preprocessing data
Tahap Preprocessing  data pada  penelitian  ini  yaitu Cleaning  Data , Normalization  Data dan Windowing Data . Pada proses cleaning bertujuan untuk menggantikan nilai-nilai yang hilang ( missing value ) dengan nilai rerata dari bulan haji dari rentang tahun 2015 hingga 2023. Sedangkan tujuan normalisasi data adalah  menciptakan  kesetimbangan  antara  nilai  terendah  dan  nilai  tertinggi.  Proses  normalisasi  dilakukan dengan metode minmax normalisasi untuk menyesuaikan rentang nilai data. Adapun dataset hasil Cleaning Data dan Normalization Data dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Normalisasi Data Tahun Bulan Jumlah 2015 Januari 0.1007 Februari 0.4522 Maret 0.6242 April 0.3786 Mei 0.9000 Juni 0.3146 Juli 0.4171 Agustus 0.5808 September 0.3394 Oktober 0.5272 November 0.1096 Desember 0.2720 … … ... 2023 Januari 0.3346 Februari 0.5141 Maret 0.2493 April 0.2486 Mei 0.4763
Tahun Bulan Jumlah Juni 0.3242 Juli 0.4336 Agustus 0.4749 September 0.1674 Oktober 0.4467 November 0.3882 Desember 0.4144
Proses  selanjutnya  yaitu sliding  window atau windowing ,  dimana windowing merupakan  tahapan  di mana data time series diubah menjadi data cross sectional . Dalam percobaan ini akan dilakukan tiga window size yaitu window  size 4,  6,  dan  8  [32].  Kemudian,  data  yang  telah  disegmentasi  akan  dijadikan  model menggunakan algoritma jaringan saraf. Contoh window size 4 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Window size 4 InputYt-3 InputYt-2 InputYt-1 InputYt-0 0.1455 0.4773 0.6396 0.4078 0.4773 0.6396 0.4078 0.9000 0.6396 0.4078 0.9000 0.3474 … … … … 0.4721 0.4169 0.4416 0.1455 0.4169 0.4416 0.1455 0.4773 0.4416 0.1455 0.4773 0.6396

## 3.3. Prediksi Menggunakan Backpropagation Neural Network (BPNN)
Konfigurasi  jaringan  pada  algoritma  Backpropagation  memengaruhi  secara  substansial  akurasi prediksi,  sehingga  penting  untuk  memilih  konfigurasi  yang  sesuai  [26].  Tahapan  ini  menggunakan  tools RapidMiner versi 9.10. Berikut perbandingan hasil error dari empat model arsitektur Backpropagation yang telah diuji dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Error Model Backpropagation Window size Learning Rate Model Arsitektur RMSE R 2 MAPE 4 0,05 8-2-1 0.146 +/- 0.000 0.021 +/- 0.036 25.14% 8-4-1 0.141 +/- 0.000 0.020 +/- 0.028 30.15% 8-6-1 0.144 +/- 0.000 0.021 +/- 0.030 30.05% 8-8-1 0.140 +/- 0.000 0.020 +/- 0.032 27.41% 6 0,05 8-2-1 0.133 +/- 0.000 0.018 +/- 0.026 28.16% 8-4-1 0.122 +/- 0.000 0.015 +/- 0.026 25.14% 8-6-1 0.125 +/- 0.000 0.016 +/- 0.025 26.43% 8-8-1 0.125 +/- 0.000 0.016 +/- 0.027 25.05% 8 0,05 8-2-1 0.127 +/- 0.000 0.016 +/- 0.029 24.33% 8-4-1 0.112 +/- 0.000 0.013 +/- 0.024 22.16% 8-6-1 0.101 +/- 0.000 0.010 +/- 0.021 19.74% 8-8-1 0.113 +/- 0.000 0.013 +/- 0.022 25.91%
Hasil terbaik diperoleh dari pengujian pada Tabel 6 dengan  menggunakan empat arsitektur jaringan. Semakin  rendah  nilai  kesalahan,  semakin  baik  kualitas  model  arsitektur  tersebut.  Dimana  nilai Root  Mean Square Error (RMSE) dan R-Square terendah didapat pada arsitektur 9-6-1 dengan RMSE sebesar 0.096+/- 0.000,  R 2 sebesar  0.009+/-  0.017,  dan  nilai  MAPE  sebesar  19.74%  pada  nilai Learning  Rate 0,05  pada window  size 8.  Pada  percobaan  dengan window  size 4,  6,  dan  8  tersebut  terlihat  nilai  RMSE  dan  R2 cenderung menurun setiap model arsitektur jaringannya.

## 3.4. Prediksi Menggunakan Regresi Linear
Pembuatan  model  dilakukan  menggunakan  aplikasi  RapidMiner,  dengan  menggunakan  operator Regresi Linear dan kriteria Akaike untuk memilih model yang optimal. Akaike merupakan suatu metrik yang menilai  kecocokan  relatif  dari  model  statistik.  Hasil  prediksi  yang  dilakukan  dengan  model  Regresi  Linear dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Error Model Regresi Linear Window size RMSE R 2 MAPE 4 0.151 +/- 0.000 0.023 +/- 0.038 27.19%
Window size RMSE R 2 MAPE 6 0.139 +/- 0.000 0.019 +/- 0.031 26.06% 8 0.140 +/- 0.000 0.020 +/- 0.033 26.07%
Berdasarkan  Tabel  6  hasil  pengujian  Regresi  Linear  diketahui  bahwa  nilai  RMSE  dan  R 2 terkecil didapat pada pengujian menggunakan window size 6 dengan nilai RMSE sebesar 0.139 +/- 0.000 dan nilai R 2 sebesar 0.019 +/- 0.031, dan MAPE  sebesar 26.06%, sehingga hasil terbaik pada percobaan  Regresi Linear didapat dengan menggunakan window size 6.

## 3.5 Perbandingan dan Evaluasi
Perbandingan  hasil  pengujian  algoritma  Backpropagation  dan  Regresi  Linear  dengan  parameter algoritma yang telah di sesuaikan dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perbandingan Eror Model Algoritma Algoritma Window size RMSE R 2 MAPE Backpropagation 8 0.101 +/- 0.000 0.010 +/- 0.021 19.74% Regresi Linear 6 0.139 +/- 0.000 0.019 +/- 0.031 26.06%
Berdasarkkan  Tabel  8  dapat  dilihat  bahwa  eror  terkecil  setiap  algoritma  terdapat  pada  penggunaan window size 6 dan window size 8 dimana masing-masing algorima mempunyai nilai RMSE sebesar 0.101 +/- 0.000,  R 2 sebesar  0.010  +/-  0.021  dan  MAPE  19.74%  pada  algorima  Backpropagation.  Sedangkan  untuk algoritma Regresi Linear memperoleh RMSE sebesar 0.139 +/- 0.000, R 2 sebesar 0.019 +/- 0.031 dan MAPE sebesar 26.06%.
Dapat dilihat bawah pada hasil pengujian masing-masing algorima mempunyai kelebihan, tetapi untuk penilaian tidak dapat hanya dilihat dari satu model hasil evaluasi saja, sehingga dapat disimpulkan performa terbaik  untuk  prediksi  jumlah  pendaftar  Jemaah  umrah  yaitu  menggunakan  algoritma  Backpropagation dengan hasil error terbaik atau paling rendah di banding regresi linear dengan hasil  RMSE sebesar 0.101 +/- 0.000, R 2 sebesar 0.010 +/- 0.021 dan MAPE 19.74%.
Hasil  prediksi  pendaftar  umrah  tahun  2024  pada  PT.  Hajar  Aswad  Mubaroq  dengan  menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan arsitektur terbaik yaitu 8-6-1 ditunjukan pada Gambar 2.

## Gambar 2 Hasil Prediksi Pendaftar Umrah Tahun 2024
Prediksi  hasil  pendaftaran  jamaah  umrah  tahun  2024  terlihat  bahwa  terjadi  penurunan  dan  kenaikan pendaftar  calon  jamaah  umrah  pada  tahun  2024  di  PT.  Hajar  Aswad  Mubaroq.  Dimana  kenaikan  perdaftar calon  jamaah  umrah  tahun  2024  terjadi  pada  bulan  Januari,  Maret,  April,  Juli,  Agustus,  September,  dan Desember, selain bulan tersebut diprediksi terjadi penurunan pendaftar jamaah umrah dari tahun sebelumnya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  serangkaian  percobaan  prediksi  jumlah  pendaftar  Jemaah  umrah  PT.  Hajar  Aswad Mubaroq menggunakan algoritma Backpropagation dan Regresi Linear dengan masing-masing menggunakan window  size 4,6,  dan  8.  Diperoleh  hasil  pengujian  menggunakan  algoritma  Backpropagation  dengan  4 jaringan  arsitektur,  didapat  model  arsitektur  terbaik  yaitu  arsitektur  9-6-1  dengan  RMSE  sebesar  0.096+/-
588 613 322 383 712 655 615 621 395 670 638 612 598 606 640 557 562 636 640 659 587 652 615 665 0 100 200 300 400 500 600 700 800 2023 Prediksi 2024
0.000,  R2  sebesar  0.009+/-  0.017,  dan  nilai  MAPE  sebesar  19.74%  pada window  size 8.  Sedangkan  pada pengujian menggunakan algoritma Regresi Linear hasil terbaik didapat menggunakan window size 6 dengan nilai RMSE sebesar 0.139 +/- 0.000 dan nilai R2 sebesar 0.019 +/- 0.031, dan MAPE sebesar 26.06%. Dari hasil  pengujian  masing-masing  algorima  mempunyai  kelebihan,  tetapi  untuk  penilaian  tidak  dapat  hanya dilihat  dari  satu  model  hasil  evaluasi  saja,  sehingga  dapat  disimpulkan  performa  terbaik  untuk  prediksi jumlah pendaftar Jemaah umrah yaitu menggunakan algoritma Backpropagation.

## REFERENSI
[1] Z.  Sitorus,  “Perancangan  Aplikasi  Tata  Cara  Melaksanakan  Ibadah  Haji  Dan  Umroh  Berdasarkan Syariat Islam Berbasis Android,” J. Pionir LPPM Univ. Asahan , vol. 2, no. 3, pp. 61–69, 2018.
[2] A.  Rohmaniya,  “Sistem  Prediksi  Jumlah  Jamaah  Umroh  Di  PT.  Prabu  Nurul  Ismi  Dengan Menggunakan Metode Moving Average,” Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri Bojonegoro, 2021.
[3] H. Prihanto and P. Damayanti, “Faktor-Faktor yang Berpengaruh pada Keberlanjutan Usaha Biro Jasa Perjalanan  Haji  dan  Umrah,” J.  Manag.  Bus.  Rev. ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  29–48,  2022,  doi: https://doi.org/10.34149/jmbr.v19i1.314.
[4] R. Hasan, “Pemanfaatan Media Sosial Facebook Sebagai Strategi Pemasaran Paket Umrah PT Hajar Aswad Mubaroq Kabupaten Siak,” Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2020.
[5] H. A. Fikri,  “Prediksi Harga  Emas Dengan Algoritma  Backpropagation,” J.  Sains  Komput.  Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 182–189, 2023.
[6] I.  H.  Harahap,  E.  Budianita,  and  I.  Afrianty,  “Penerapan  Algoritma  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation Untuk Prediksi Jumlah Jamaah Pendaftar Haji Provinsi Riau,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. 13 , no. November, pp. 32–42, 2021.
[7] D.  Anggraini  and  L.  O.  A.  Rahman,  “Prediksi  Kondisi  Kritis  Anak  di  Ruangan  Intensif  Melalui Machine  Learning :  Tinjauan  Literatur,” JKA  (Jurnal  Keperawatan  Abdurrab) ,  vol.  05,  no.  02,  pp. 62–72, 2022.
[8] A. Z. Hasibuan, G. Ginting, and K. Tampubolon, “Prediksi Jumlah Jamaah Pendaftar Umroh Dan Haji Plus Dengan Algoritma Rough Set ( Studi Kasus : PT . Annajwa Islamic Tour & Travel ),” Maj. Ilm. INTI , vol. 5, no. 3, pp. 257–261, 2018.
[9] I.  W.  Supriana,  M.  A.  Raharja,  and  I.  M.  S.  Bimantara,  “Pengembangan  Sistem  Prediksi  Bantuan Program Keluarga Harapan ( PKH ) Berbasis Machine Learning,” vol. 6, no. 1, pp. 1–11, 2023.
[10] Nurhanudin  and  J.  E.  Riwurohi,  “Prediction  Of  Number  Of  Elderly  Hajj  Registrant  Using Backpropagation Artificial Neural Network,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 4, no. 2, pp. 112–121, 2021, doi: 10.33387/jiko.
[11] R.  Novita  and  A.  Putri,  “Analisis  Algoritma  Backpropagation  Neural  Network  dalam  Permalan Jumlah Benih Ikan,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 7, no. 2, pp. 201–207, 2021.
[12] R. A. Ahmad, N. Nafi’iyah, and S. Mujilahwati, “Prediksi Nilai Calon Mahasiswa dengan Algoritma Backpropagation (Studi Kasus : Data Kaggle),” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 9–17, 2020.
[13] P.  Santoso, H. Abijono, and N. L. Anggreini,  “Algoritma Supervised Learning Dan Unsupervised,” vol. 4, no. 2, pp. 315–318, 2021.
[14] Miftahuljannah,  A.  S.  Sunge,  and  A.  T.  Zy,  “Analisis  Prediksi  Penjualan  Dengan  Metode  Regresi Linear Di PT. Eagle Industry Indonesia,” JINTEKS (Jurnal Inform. Teknol. dan Sains) , vol. 5, no. 3, pp. 398–403, 2023.
[15] V.  P.  Ramadhan  and  F.  Y.  Pamuji,  “Analisis  Perbandingan  Algoritma  Forecasting  dalam  Prediksi Harga Saham LQ45 PT Bank Mandiri Sekuritas ( BMRI ),” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 39–45, 2022.
[16] J. S. Sebayang and B. Yuniarto, “Berganda, Perbandingan Model Estimasi Artificial Neural Network Optimasi Genetic  Algorithm dan Regresi Linier,” Media  Stat. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  13–23,  2017,  doi: 10.14710/medstat.10.1.13-23.
[17] N.  Nafi  and  N.  N.  Aulia,  “Prediksi  Harga  Minyak  Sayuran  Data  Kaggle  dengan  Regresi  Linear Berganda dan Backpropagation,” J. SISFOTENIKA , vol. 12, no. 2, pp. 136–145, 2022.
[18] Masruroh  and  K.  F.  Mauladi,  “Perbandingan  Metode  Regresi  Linear  Dan  Neural  Network Backpropagation Dalam Prediksi Nilai Ujian Nasional Siswa Smp,” JOUTICA , vol. 5, no. 1, pp. 331– 336, 2020.
[19] Amrin, “Analisa Komparasi Neural Network Backpropagation Dan Multiple Linear Regression Untuk Peramalan Tingkat,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. II, no. 2, pp. 1–6, 2016.
[20] Wahyudin  and  H.  Purwanto,  “Prediksi  Kasus  Covid-19  Di  Indonesia  Menggunakan  Metode Backpropagation Dan Regresi Linear,” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res. , vol. 5, no. 2, pp. 331–339, 2021, doi: 10.52362/jisamar.v5i2.
[21] V. Arinal  and M. Azhari,  “Penerapan Regresi Linear Untuk Prediksi Harga  Beras Di Indonesia,” J. Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 1, pp. 341–346, 2023.
[22] V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C. Lauw, “Penerapan Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar Dengan Metode Regresi Linier,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 01, no. 1, pp. 8–17, 2021.
[23] C. Schröerab, F. Kruseb, and J. M. Gómezb, “A Systematic Literature Review on Applying CRISP- DM Process  Model,” Elsevier , vol. 181, no. 2019, pp. 526–534, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.199.
[24] S.  E.  Damayanti,  “Analisis  Dan  Implementasi  Framework  CRISP-DM  (  Cross  Industry  Standard Process For Data Mining ) Untuk Clustering Perguruan Tinggi Swasta,” 2006.
[25] D. Z. H. Iskandar and Y. Ramdhani, “Optimasi Parameter Random Forest menggunakan Grid Search Untuk Analisis Time series,” PETIR  J. Pengkaj. dan Penerapan Tek. Inform. , vol. 16, no. 2, pp. 267– 277, 2023.
[26] F. R. Ramadani, I. Permana, M. Afdal, and S. Monalisa, “Model for Estimating Waste Generation in Pekanbaru  Using  Backpropagation  Algorithm,” JITE  (Journal  Informatics  Telecommun.  Eng. Available , vol. 7, no. 1, pp. 317–327, 2023.
[27] R.  Ocviani,  Mustakim,  Rusliyawati,  M.  Muharrom,  I.  Ahmad,  and  Sepriano,  “Classification  of Student Graduation Using Backpropagation Neural Network with Features Selection and Dimensions Reduction,”  in 2023  5th  International  Conference  on  Cybernetics  and  Intelligent  System  (ICORIS) , 2023, pp. 1–5. doi: 10.1109/ICORIS60118.2023.10352284.
[28] S.  A. Putri and Mustakim, “Dimensional  Data Unsupervised Learning Using an Analytic  Hierarchy Process in Determining Attributes in the Classification Algorithm,” Build. Infromatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 235–240, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1752.
[29] J.  R.  Simanungkalit,  H.  Haviluddin,  H.  S.  Pakpahan,  N.  Puspitasari,  and  M.  Wati,  “Algoritma Backpropagation Neural Network dalam Memprediksi Harga Komoditi Tanaman Karet,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 1, pp. 32–38, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i1.521.32-38.
[30] D. I. Purnama, R. L. Islami,  L. Sari,  and P.  R. Sihombing, “Analisis  Klasifikasi Data Tracer Study Dengan  Support  Vector  Machine  Dan  Neural  Network,” J.  SISKOM-KB  (Sistem  Komput.  dan Kecerdasan Buatan) , vol. 4, no. 2, pp. 46–52, 2021, doi: 10.47970/siskom-kb.v4i2.191.
[31] N. Nafi’iyah, “Perbandingan Regresi Linear , Backpropagation Dan Fuzzy Mamdani Dalam Prediksi Harga Emas,” Semin. Nas. Inov. DAN Apl. Teknol. DI Ind. 2016 , pp. 291–296, 2016.
[32] R. E. Wahyuni, “Optimasi Prediksi Inflasi Dengan Neural Network Pada Tahap Windowing : Adakah Pengaruh Perbedaan Window Size ?,” vol. 12, no. 3, pp. 176–181, 2021.