Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti

## IMPLEMENTASI JST DALAM MENENTUKAN KELAYAKAN NASABAH PINJAMAN KUR PADA BANK MANDIRI MIKRO SERBELAWAN DENGAN METODE BACKPROPOGATION
Agus Perdana Windarto Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar Jln. Jenderal Sudirman Blok A No. 1,2,3 Pematangsiantar zhantura.gusti@gmail.com

## Abstract
The  purpose  of  this  study  was  to  develop  a  decision  support  system  that  can facilitate in determining the eligibility of borrowers KUR (Kredit Usaha Rakyat) through predictive use based on existing data and presents various alternative solutions in the selection of a feasibility customers in KUR loan. This study uses Artificial Neural Network applications using Backpropogation method. Criteria used  as  an  assessment  in  this  study  is  Collateral,  Capacity,  Loan  Application Form,  Income  and  Establishment  Business  License  (Business  License).  The decision  making  process  consists  of  two  (2)  phases  where  the  first phase and pattern  recognition,  the  second  phase  is  forecast  feasibility  KUR  customers. pattern  recognition  and  predictive  feasibility  KUR  customers  using  different data with the same process using  training and testing.  The conclusion by the two  architectural  models  5-2-1  and  5-3-1,  obtained  93%  accuracy  with 0.0009995807  MSE  is  the  5-2-1  model  architecture.  This  model  is  used  to predict  the  feasibility  of  KUR  customers  with  accuracy>  90%  and  MSE  truth 0.0009566280.
Keywords : Customer, Neural Networks, Backpropogation, Loans

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  sebuah  sistem pendukung  keputusan  yang  dapat  mempermudah  dalam  menentukan kelayakan nasabah pinjaman KUR (Kredit Usaha Rakyat) melalui prediksi yang digunakan  berdasarkan  data  yang  ada  dan  menyajikan  berbagai  solusi alternatif  dalam  pemilihan  kelayakan  seorang  nasabah  dalam  melakukan pinjaman  KUR.  Penelitian  ini  menggunakan  aplikasi  Jaringan  Saraf  Tiruan menggunakan  Metode  Backpropogation.  Kriteria  yang  digunakan  sebagai penilaian pada penelitian ini adalah  Collateral, Capacity, Formulir Pengajuan Pinjaman,  Penghasilan  dan  Surat  Ijin  Usaha  Pendirian  (SIUP).  Proses pengambilan keputusan terdiri dari dua (2) tahap di mana tahap pertama dan pengenalan  pola,  tahap  kedua  adalah  prediksi  kelayakan  nasabah  KUR. pengenalan  pola  dan  prediksi  kelayakan  nasabah  KUR  menggunakan  data
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
yang  berbeda  dengan  proses  yang  sama  yang  menggunakan  data  pelatihan (training) dan pengujian data (pengujian). Kesimpulan yang diperoleh dengan dua  arsitektur  model  5-2-1  dan  5-3-1,  diperoleh  akurasi  93%  dengan  MSE 0,0009995807 adalah  arsitektur  model  5-2-1.  Model  ini  digunakan  untuk memprediksi kelayakan nasabah KUR dengan tingkat akurasi >90% dan MSE kebenaran 0,0009566280 .
Kata Kunci : Nasabah, Jaringan Sarat Tiruan, Backpropogation, Pinjaman

## 1. PENDAHULUAN
Pinjaman merupakan sebagai barang atau jasa yang menjadi kewajiban pihak  yang  satu  untuk  dibayarkan  kepada  pihak  lain  sesuai  dengan perjanjian  tertulis  ataupun  lisan.  PT.  Bank  Mandiri  Cabang  Serbelawan Pematangsiantar  adalah  sebuah  lembaga  keuangan  yang  bergerak  dibidang perbankan  yang  dapat  memberikan  pinjaman  dana  kepada  masyarakat seperti Kredit Usaha Rakyat (KUR), Kredit Modal Kerja, Kredit investasi dan kredit  konsumtif  yang  dapat  meningkatkan  produktivitas  perekonomian masyarakat. Dalam hal ini pinjaman dana khusus untuk KUR membuat pihak Bank kesulitan dalam penentuan siapa yang layak untuk menerima pinjaman dari  pihak  bank.  Dalam  analisa  kredit  bilamana  dilakukan  dengan  benar dapat  berjalan  sebagai  penyaringan  pertama  agar  Bank  tidak  terbelit  oleh kredit bermasalah. Bila sisi aktiva neraca Bank diperhatikan dengan cermat, maka  akan  nampak  bahwa  bagian  terbesar  dana  operasional  setiap  Bank adalah  jumlah  kredit  yang  diberikan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kredit adalah  sumber  pendapatan  terbesar  namun  sekaligus  merupakan  risiko terbesar.
Oleh  karena  itu  keberhasilan  atau  kegagalan  Bank  dalam  mengelola kredit akan sangat berpengaruh terhadap nasib uang milik banyak nasabah jika  analisa  kredit  kurang  tepat,  maka  pemberian  kredit  tersebut  dapat menyulitkan Bank dan bahkan presentase kredit bermasalah pada satu Bank cukup  tinggi  akan  dapat  mengganggu likuditas keuangan  bank  tersebut. Menilai  suatu  kelayakan  terhadap  nasabah  dalam  pemberian  pinjaman, bukan  hal  yang  mudah  karena  melibatkan  banyak  faktor  yang  harus dipertimbangkan  dan  dianalisis  tepat,  cermat,  namun  cepat.  Hal  ini mengingat  keamanan  dari  kredit  itu  sendiri  agar  di  kemudian  hari  tidak menimbulkan masalah yang menyulitkan pihak nasabah maupun merugikan pihak  bank  akibat  pengembalian  kredit  yang  kurang  lancer,  diragukan,  dan macet.
Jaringan  perambatan  galat  mundur  ( Backpropogation )  merupakan salah  satu  algoritma  Jaringan  Saraf  Tiruan  yang  sering  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah-masalah  yang  rumit  dan  berkaitan  dengan identifikasi input, prediksi, pengenalan pola, dan sebagainya.
Backpropogation mempunyai  kelebihan  dalam  mewujudkan  sistem  yang tahan  kerusakan  dan  konsisten  bekerja  dengan  baik.  Dari  kelebihan
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
Algoritma Backpropogation penulis ingin mengangakat masalah ini menjadi judul penelitian .
2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  buatan  atau  disebut  juga Artificial  Intelegent (AI) merupakan  salah  satu  bagian  dari  ilmu  komputer  yang  mempelajari bagaimana membuat mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan  sebaik  yang  dilakukan  oleh  manusia  bahkan  bisa  lebih  baik  daripada yang dilakukan manusia [1].

## 2.2. Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  Saraf    Tiruan  (JST)  merupakan  salah  satu  representasi buatan  otak  manusia  yang  selalu  mencoba  untuk  mensimulasikan  proses pembelajaran  pada  otak  manusia  [2].  Berdasarkan  beberapa  penelitian  di atas  yang  menekankan  pada  analisis  pemodelan Backpropagation untuk melakukan  prediksi  dengan  objek  penelitiannya  masing-masing  dan menghasilkan kesimpulan bahwa Backpropagation dapat digunakan sebagai problem solving. Neuron adalah unit pemroses informasi yang menjadi dasar dalam pengoperasian Jaringan Saraf Tiruan [3].
2.2.1. Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan (Konfigurasi Jaringan) Berdasarkan arsitekturnya, model Jaringan Saraf Tiruan digolongkan menjadi:
1. Jaringan Layar Tunggal ( Single Layer Network )
Pada  jaringan  ini,  sekumpulan  masukan  neuron  dihubungkan  langsung dengan  sekumpulan  keluarannya.  Sinyal  mengalir  searah  dari  layar (lapisan)  masukan  sampai  layar  (lapisan)  keluaran.  Setiap  simpul dihubungkan  dengan  simpul  lainnya  yang  berada  diatasnya  dan dibawahnya,  tetapi  tidak  dengan  simpul  yang  berada  pada  lapisan  yang sama.  Model  yang  masuk  kategori  ini  antara  lain  :  ADALINE, Hopfield , Perceptron , LVQ ,  dan  lain-lain.  Pada  gambar  1  diperlihatkan  arsitektur jaringan layar tunggal dengan n buah masukan ( x1, x2,..., xn ) dan m buah keluaran ( y1, y2,..., ym ).
Gambar 1. Jaringan Layar Tunggal
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti

## 2. Jaringan Layar Jamak ( Multiple Layer Network )
Jaringan  ini  merupakan  perluasan  dari  jaringan  layar  tunggal.  Dalam jaringan ini, selain unit masukan dan keluaran, ada unit-unit lain (sering disebut  layar  tersembunyi).  Dimungkinkan  pula  ada  beberapa  layar tersembunyi. Model yang termasuk kategori ini antara lain : MADALINE, backpropagation. Pada  gambar  2  diperlihatkan  jaringan  dengan  n  buah unit masukan ( x1, x2,..., xn ), sebuah layar tersembunyi yang terdiri dari m buah unit ( z1,z2,..., zm ) dan 1 buah unit keluaran.

## Gambar 2. Jaringan Layar Jamak
3. Jaringan Reccurent ( Reccurent Network ) Model jaringan reccurent ( reccurent network ) mirip dengan jaringan layar tunggal  ataupun  jamak.  Hanya  saja,  ada  simpul  keluaran  yanng memberikan  sinyal  pada  unit  masukan  (sering  disebut feedback  loop ). Dengan  kata  lain  sinyal  mengalir  dua  arah,  yaitu  maju  dan  mundur. Contoh : Hopfield network, Jordan network, Elmal network [3].
2.2.2. Permodelan Jaringan Saraf Tiruan
Sinyal  aktivasi  menghasilkan  output  dari neuron .  Output  ini  dapat menjadi hasil dari masalah atau dapat dianggap sebagai masukan bagi neuron lain. Untuk membuat Jaringan Saraf Tiruan diperlukan untuk mengumpulkan jumlah neuron . Neuron diatur pada lapisan. Sebuah jaringan harus memiliki lapisan  input  (yang  membawa  nilai-nilai  variabel  luar)  dan  lapisan  output (prediksi atau hasilnya). Input dan output sesuai dengan sensorik dan Saraf motorik dari tubuh manusia, ada juga dapat lapisan tersembunyi (s) neuron , yang  memainkan  peran  internal  jaringan.  Semua neuron yang  terhubung bersama-sama [4].
2.2.3. Konsep Dasar Jaringan Saraf 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, yaitu :
1. Lapisan Input
2. Lapisan Tersembunyi
3. Lapisan Output [5].
2.2.5 Karakteristik Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  Saraf  Tiruan  memiliki  beberapa  karakteristik  yang  unik, diantaranya adalah :
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
1. Kemampuan untuk belajar
2. Kemampuan untuk mengeneralisasi
3. Kemampuan  untuk  menyolusikan  permasalahan  yang  tidak  bisa  atau kurang  baik  bila  dimodelkan  sebagai  sistem  linier,  yang  menjadi persyaratan  pada  beberapa  metode  peramalan  lainnya,  seperti  model data deret waktu ( time series model ) [6].
2.2.6 Pembelajaran Jaringan Saraf Tiruan
Paradigma/metode  pembelajaran/pelatihan  Jaringan  Saraf  Tiruan adalah sebagai berikut :
1. Pembelajaran terawasi ( supervised learning )
2. Pembelajaran tak terawasi ( unsupervised learning )
3. Gabungan pembelajaran terawasi dan tak terawasi ( hybrid )[7].
2.3. Algoritma Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Algoritma Backpropagation merupakan    salah  satu  algoritma  yang sering digunakan dalam menyelesaikan masalah-masalah yang rumit. Hal ini dimungkinkan  karena  jaringan  dengan  algoritma  ini  dilatih    dengan menggunakan metode belajar terbimbing. Pada jaringan diberikan sepasang pola yang terdiri dari atas pola masukan dan pola yang diinginkan. Algoritma pelatihan  jaringan  Saraf perambatan galat mundur terdiri atas dua langkah, yaitu perambatan maju  dan perambatan mundur. Langkah perambatan maju dan perambatan mundur ini dilakukan pada jaringan untuk setiap pola yang diberikan selama jaringan mengalami pelatihan [5]

## 2.3.1. Arsitektur Backpropogation
Backpropagation memiliki  beberapa  unit  yang  ada  dalam  satu  atau lebih  lapis  tersembunyi.  Pada  gambar  3  di  bawah  adalah  arsitektur Backpropagation dengan n buah  masukan  ( x1,  x2,  x3 ,  ....... xn )  ditambah sebuah  bias,  sebuah  lapis  tersembunyi  yang  terdiri  dari j unit  ditambah sebuah bias, serta k buah unit keluaran [5].
Gambar 3. Arsitektur Backpropogation dengan 3 layer Simbol-simbol yang digunakan ini tidaklah mutlak, bisa saja berganti dengan  simbol-simbol  yang  lainnya  asalkan  fungsi  logika  yang dimaksudkannya  tetap sama. Secara sederhana dapat dikatakan bahwa jika output  memberikan  hasil  yang  salah,  maka  penimbang  (bobot)  dikoreksi supaya error nya  (galat)  dapat  diperkecil  dan  respon  jaringan  selanjutnya diharapkan akan lebih mendekati harga yang benar[6].
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisis Masalah
Masalah-masalah yang dapat diselesaikan dengan perangkat lunak ini adalah nantinya antara lain:
1. Diperlukan  sistem  yang  dapat  dijadikan  sebagai  pendukung keputusan dalam menentukan kelayakan nasabah pinjaman KUR pada bank  mandiri  mikro  serbelawan  dengan  metode backpropogation . Dimana  sistem  ini  nantinya  menghasilkan  1  buah  parameter output adalah  layak  atau  tidak  nya  nasabah  tersebut  melakukan  pinjaman KUR pada bank Mandiri mikro serbelawan.
2. Input yang mempengaruhi output adalah data  nasabah bank Mandiri mikro  serbelawan  yang  telah  melakukan  peminjaman  KUR  yang statusnya  diterima  dan  ditolak  berdasarkan  keputusan  dari  pihak bank  tersebut.  Sampel  data  yang  digunakan  sebanyak  30  nasabah. Adapun  sampel  data  nasabah  tersebut  dapat  dilihat  pada  tabel  4.1 berikut :
Tabel 1. Data nasabah peminjaman KUR (Kredit Usaha Rakyat) No Kode Collateral Capacity Formulir Penghasilan SIUP Status 1  A14100017 SHM Baik Lengkap Rp11.000.000  Ada Terima 2  A14100060 Girik Cukup Baik Lengkap Rp5.000.000  Ada Terima 3  A14100094 Girik Baik Tidak Lengkap Rp8.000.000  Ada Terima 4  A14100106 BPKP Baik Lengkap Rp5.900.000  Ada Terima 5  A24100002 Girik Baik Lengkap Rp8.000.000  Ada Terima . . . 26  E14100092 BPKP Kurang Lengkap Rp1.700.000  Tidak Tolak 27  E24100007 Girik Baik Lengkap Rp8.000.000  Ada Terima 28  E24100034 Girik Baik Lengkap Rp4.300.000  Ada Terima 29  E34100025 BPKP Cukup Baik Lengkap Rp1.100.000  Ada Terima 30  E44100051 SHM Kurang Tidak Lengkap Rp1.500.000  Tidak Tolak

## Sumber : KUR Bank Mandiri Mikro Serbelawan Pematangsiantar
3.2. Penetapan Masukan ( Input) dan Keluaran ( Output )
Data nasabah peminjaman KUR pada Bank Mandiri mikro serbelawan selanjutnya  akan  diolah  oleh Jaringan  Saraf  Tiruan dengan  metode backpropogation . Agar data dapat dikenali oleh Jaringan Saraf Tiruan , maka data  harus  direpresentasikan  ke  dalam  bentuk  numerik  antara  0  s/d  1, dimana  data  masukan  ( input )  adalah  data  nasabah  peminjaman  KUR  dan data  keluaran  ( output )  yang  merupakan  hasil  dari  prediksi  kelayakan nasabah  yang  melakukan  peminjaman  KUR  yang  diperoleh  dari  model arsitektur  terbaik  pada  saat  penentuan  pola  terbaik.  Hal  ini  dikarenakan jaringan  menggunakan  fungsi aktivasi sigmoid  biner ( logsig )  yang  rangenya dari  0  sampai  1.  Nilai-nilai  yang  digunakan  diperoleh  berdasarkan  kategori
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
dari  masing-masing  variabel  selain  juga  untuk  memudahkan  mengingat dalam pendefinisiannya . 3.2.1. Penetapan Masukan (Input)
Variabel  penentuan  pola  dalam  Menentukan  Kelayakan  Nasabah Pinjaman  KUR  Pada  Bank  Mandiri  Mikro  Serbelawan  Dengan  Metode Backpropogation merupakan  kriteria  yang  menjadi  acuan  dalam pengambilan keputusan pada penilaian dengan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan .  Adapun  variabel  masukan  JST  tentang  Menentukan  Kelayakan Nasabah Pinjaman KUR Pada Bank Mandiri Mikro Serbelawan  dapat  dilihat dari tabel 2 berikut :
Tabel 2. Daftar kriteria variabel kelayakan pinjaman KUR
No Penilaian 1  Collateral 2  Capacity 3  Formulir Pengajuan Pinjaman
4  Penghasilan
5  Surat Ijin Usaha Pendirian (SIUP)
Sumber : KUR Bank Mandiri Tabel 3. Daftar bobot kriteria variabel kelayakan pinjaman KUR No Penilaian Kriteria Bobot 1 Collateral Baik (Girik) 0.9 Cukup Baik (SHM) 0.75 Kurang (BPKP) 0.2 2 Capacity Baik 0.9 Cukup Baik 0.75 Kurang 0.2 3 Formulir Pengajuan Pinjaman Lengkap 0.9 Tidak Lengkap 0.1 4 Penghasilan Lebih ( > 10 juta) 0.9 Cukup (> 1 juta) 0.75 Kurang (< 1 juta) 0.2 5 Surat Ijin Usaha Pendirian (SIUP) Ada 0.9 Tidak Ada 0.1

## 3.2.2. Penetapan Keluaran ( Output )
Adapun  data  target  adalah  layak  atau  tidaknya  nasabah  dalam melakukan  pinjaman  KUR.  Bobot  0  menunjukkan  nasabah  tidak  layak mendapatkan  pinjaman  KUR  dan  bobot  1  menunjukkan  nasabah  layak mendapatkan pinjaman KUR. Data target dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Data Target No Keterangan Bobot 1 Layak 1 2 Tidak layak 0
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti

## 3.3. Pengolahan Data
Pengolahan  data  yang  dilakukan  adalah  mengubah  data  nasabah peminjaman  KUR  berdasarkan  bobot  yang  sudah  ditentukan  seperti  pada Tabel 3. Data ini nantinya akan diolah sesuai dengan kebutuhan yaitu dengan membuat suatu pola arsitektur terbaik menggunakan Jaringan Saraf Tiruan dengan backpropogation. Pola  terbaik  yang  didapat  dengan  bersumberkan data nasabah peminjaman KUR yang akan dilanjutkan dengan memprediksi kelayakan  nasabah  peminjaman  KUR.  Proses  prediksi  dilakukan  dengan memasukkan  data  nasabah  peminjaman  KUR.  Dari  prediksi  itu  akan  dilihat berapa  nilai error minimum  untuk  menentukan  prediksi  yang  benar  atau tidak  berdasarkan  ketentuan  yang  ditetapkan  pada  tabel  6.  Dari  hasil pengolahan data yang dilakukan, maka data yang sudah diolah seperti yang terdapat pada Tabel 5 berikut:
Tabel 5. Data Transformasi  Nasabah Peminjaman KUR Bank Mandiri
No Kode X1 X2 X3 X4 X5 Target Collateral  Capacity  Formulir  Penghasilan  SIUP 1 A14100017 0,75 0,9 0,9 0,1 0,9 1 2 A14100060 0,90 0,75 0,9 0,75 0,9 1 3 A14100094 0,90 0,9 0,1 0,75 0,9 1 4 A14100106 0,20 0,9 0,9 0,75 0,9 1 5 A24100002 0,90 0,9 0,9 0,75 0,9 1 . . . 26  E14100092 0,20 0,2 0,9 0,75 0,1 0 27  E24100007 0,90 0,9 0,9 0,75 0,9 1 28  E24100034 0,90 0,9 0,9 0,75 0,9 1 29  E34100025 0,20 0,75 0,9 0,75 0,9 1 30  E44100051 0,75 0,2 0,1 0,75 0,1 0
Pada tabel 5, hasil yang diinginkan pada tahap ini adalah terdeteksinya suatu nilai  untuk  penentuan  pola  terbaik  dalam  menentukan  kelayakan  nasabah pinjaman  KUR  Pada  Bank  Mandiri  Mikro  Serbelawan  Dengan  Metode Backpropogation. Adapun hasil yang dimaksud adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Data Kategorisasi No Keterangan Error Minimum 1 Layak 0.05 - 0.001 2 Tidak Layak 0.05 – 0.001

## 3.4. Pelatihan Data dengan Arsitektur  5-2-1
Data  yang  akan  digunakan  sebagai  pelatihan  Jaringan  Saraf  Tiruan dengan arsitektur 5–2–1, dengan data pelatihan sebanyak 15 pola dari pola 1 s/d pola 15. Setelah dilakukan  perulangan maka ditemukan error minimum pada epoch 31254 seperti pada gambar 4.
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti

## Gambar 4. Pelatihan Arsitektur 5-2-1 Mencapai Goal
Untuk hasil yang lebih rinci dan mengetatahui output dan error dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil dan Error Data Input Pelatihan dengan Model 5-2-1 No Data Target JST Error SSE 1  Data 1 1 0,994 0,0056 0,0000313600 2  Data 2 1 0,976 0,0239 0,0005712100 3  Data 3 1 0,962 0,0382 0,0014592400 4  Data 4 1 0,957 0,0433 0,0018748900 5  Data 5 1 0,976 0,0238 0,0005664400 6  Data 6 1 0,976 0,0245 0,0006002500 7  Data 7 1 0,975 0,0247 0,0006100900 8  Data 8 0 0,025 -0,0246 0,0006051600 9  Data 9 0 0,061 -0,0609 0,0037088100 10  Data 10 1 0,976 0,0236 0,0005569600 11  Data 11 1 0,976 0,0236 0,0005569600 12  Data 12 1 0,976 0,0245 0,0006002500 13  Data 13 0 0,033 -0,0328 0,0010758400 14  Data 14 0 0,027 -0,0272 0,0007398400 15  Data 15 0 0,038 -0,0379 0,0014364100 Total 0,0149937100 MSE 0,0009995807

## 3.5. Pengujian Data dengan Arsitektur 5-2-1
Setelah  dilakukan  pelatihan  dengan  pola  arsitektur  5-2-1,  maka dilanjutkan dengan pengujian dengan data sebanyak 15 data dari data 16 s/d data  30.  Berikut  adalah  hasil  pengujian  dengan  15  data  pengujian  dengan pola pengujian 5-2-1. Data hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 8 sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil dan Error Data Input Pengujian dengan Model 5-2-1 No Data Target JST Error SSE Hasil 1  Data 16 0 0,0272 -0,0272  0,0007398400 Benar 2  Data 17 1 0,9567 0,0433  0,0018748900 Benar
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
No Data Target JST Error SSE Hasil 3  Data 18 1 0,9764 0,0236  0,0005569600 Benar 4  Data 19 0 0,0272 -0,0272  0,0007398400 Benar 5  Data 20 1 0,9764 0,0236  0,0005569600 Benar 6  Data 21 0 0,0246 -0,0246  0,0006051600 Benar 7  Data 22 0 0,0246 -0,0246  0,0006051600 Benar 8  Data 23 1 0,9764 0,0236  0,0005569600 Benar 9  Data 24 0 0,0403 -0,0403  0,0016240900 Benar 10  Data 25 0 0,0272 -0,0272  0,0007398400 Benar 11  Data 26 0 0,0246 -0,0246  0,0006051600 Benar 12  Data 27 1 0,9762 0,0238  0,0005664400 Benar 13  Data 28 1 0,9762 0,0238  0,0005664400 Benar 14  Data 29 1 0,9428 0,0572  0,0032718400 Salah 15  Data 30 0 0,0272 -0,0272  0,0007398400 Benar Total 0,0143494200 93 % MSE 0,0009566280

## 3.6. Pelatihan Data dengan Arsitektur  5-3-1
Data  yang  akan  digunakan  sebagai  pelatihan  Jaringan  Saraf  Tiruan dengan arsitektur 5–3–1, dengan data pelatihan sebanyak 15 pola dari pola 1 s/d pola 15. Setelah dilakukan  perulangan maka ditemukan error minimum pada epoch 23014 seperti pada gambar 5
Gambar 5 Pelatihan Arsitektur 5-3-1 Mencapai Goal Untuk hasil yang lebih rinci dan mengetatahui output dan error dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil dan Error Data Input Pelatihan dengan Model 5-3-1 No Data Target JST Error SSE 1  Data 1 1 0,9707 0,0293 0,0008584900 2  Data 2 1 0,9611 0,0389 0,0015132100 3  Data 3 1 0,9804 0,0196 0,0003841600 4  Data 4 1 0,9417 0,0583 0,0033988900
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
5  Data 5 1 0,9840 0,0160 0,0002560000 6  Data 6 1 0,9899 0,0101 0,0001020100 7  Data 7 1 0,9801 0,0199 0,0003960100 8  Data 8 0 0,0177 -0,0177 0,0003132900 9  Data 9 0 0,0656 -0,0656 0,0043033600 10  Data 10 1 0,9888 0,0112 0,0001254400 11  Data 11 1 0,9888 0,0112 0,0001254400 12  Data 12 1 0,9899 0,0101 0,0001020100 13  Data 13 0 0,0027 -0,0027 0,0000072900 14  Data 14 0 0,0140 -0,0140 0,0001960000 15  Data 15 0 0,0541 -0,0541 0,0029268100 Total 0,0150084100 MSE 0,0010005607

## 3.7. Pengujian Data dengan Arsitektur 5-3-1
Setelah  dilakukan  pelatihan  dengan  pola  arsitektur  5-3-1,  maka dilanjutkan dengan pengujian dengan data sebanyak 15 data dari data 16 s/d data  30,  Berikut  adalah  hasil  pengujian  dengan  15  data  pengujian  dengan pola pengujian 5-3-1. Data hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 10 sebagai berikut:
Tabel 10. Hasil dan Error Data Input Pengujian dengan Model 5-2-1 No Data Target JST Error SSE Hasil 1  Data 16 0 0,0140 -0,0140  0,0001960000 Benar 2  Data 17 1 0,9417 0,0583  0,0033988900 Salah 3  Data 18 1 0,9888 0,0112  0,0001254400 Benar 4  Data 19 0 0,0140 -0,0140  0,0001960000 Benar 5  Data 20 1 0,9888 0,0112  0,0001254400 Benar 6  Data 21 0 0,0177 -0,0177  0,0003132900 Benar 7  Data 22 0 0,0177 -0,0177  0,0003132900 Benar 8  Data 23 1 0,9888 0,0112  0,0001254400 Benar 9  Data 24 0 0,3680 -0,3680  0,1354240000 Salah 10  Data 25 0 0,0140 -0,0140  0,0001960000 Benar 11  Data 26 0 0,0177 -0,0177  0,0003132900 Benar 12  Data 27 1 0,9840 0,0160  0,0002560000 Benar 13  Data 28 1 0,9840 0,0160  0,0002560000 Benar 14  Data 29 1 0,9225 0,0775  0,0060062500 Salah 15  Data 30 0 0,0140 -0,0140  0,0001960000 Benar Total 0,1474413300 80% MSE 0,0098294220
Dari tabel diatas dapat disimpulkan bahwa model 5-2-1 adalah model terbaik yang  memiliki  tingkat  akurasi  93  %.  Model  ini  nantikan  akan  digunakan untuk  memprediksi  kelayakan  nasabah  pinjaman  KUR  pada  Bank  Mandiri Mikro Serbelawan.
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti

## 4.  KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  pad  bab-bab  sebelumnya,  maka  pada  penelitian ini dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut :
a. Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  dapat  diterapkan  dalam  memprediksi kelayakan nasabah pinjaman KUR pada Bank Mandiri cabang serbelawan dengan akurasi 93%
b. Dari  kedua  arsitektur  yang  digunakan  dalam  menentukan  pola  terbaik guna  melakukan  prediksi,  diperoleh  hasil  model  5-2-1  lebih  baik dibandingkan 5-3-1 dengan tingkat MSE lebih keci yakni 0,0009566280
c. Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  mempunyai  sifat  yang adaptif yaitu jaringan berusaha mencapai kestabilan kembali untuk mencapai output yang  diharapkan.  Hal  ini  disebabkan  karena  adanya  proses  belajar dengan penyesuaian bobot-bobot koneksi

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Dahria,  “Pengantar  Kecerdasan  Buatan  (  Artificial  Intelligence),” Pengantar Kecerdasan Buatan , vol. 5, no. 2, pp. 1–5, 1991.
[2] E. Marleni Anike, Suyoto, “Pengembangan sistem jaringan syaraf tiruan dalam  memprediksi  jumlah  dokter  keluarga  menggunakan Backpropagation,” vol. 2012, no. Sentika, pp. 209–216, 2012.
[3] D.  Maru’ao,  “Neural  Network  Implementation  in  Foreign  Exchange Kurs Prediction,” Gunadarma Univ. Fac. Ind. … , 2010.
[4] A.  Gupta  and  M.  Shreevastava,  “Medical  Diagnosis  using  Back propagation  Algorithm,” Int.  J.  Emerg. Technol.  Adv.  Eng. ,  vol.  1,  no.  1, pp. 55–58, 2011.
[5] Z.  A.  Matondang,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dengan  Algoritma Backpropagation  Untuk  Penentuan  Kelulusan  Sidang  Skripsi” Pelita Inform. Budi Darma , vol. IV, no. 1, 2013.
[6] A. Jumarwanto, “Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi  Penyakit  Tht  Di  Rumah  Sakit  Mardi  Rahayu  Kudus,” J. Tek. Elektro , vol. 1, no. 1, pp. 11–21, 2009.
[7] W.  M.  Dessy  and  A.  Irawan,  “Perbandingan  Metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  Backpropagation  Dan  Learning  Vector  Quantization  Pada Pengenalan  Wajah,” J.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  45–51, 2012.