Algoritma Backpropagation untuk Memprediksi Korban Bencana Alam
Ahmad Salaffudin 1 , Nur Nafi’iyah 2 , Nur Qomariyah Nawafilah 3
1,2,3 Universitas Islam Lamongan
1 fudina9@gmail.com, 2 mynaff26@gmail.com, 3 nq.nawafil@yahoo.com

## ABSTRAK
Indonesia  merupakan  negara  yang  rawan  terkena  musibah  bencana  alam.  Karena  Indonesia  merupakan  negara maritim  dan  geografisnya  banyak  gunung  merapi.  Agar  dapat  mengurangi  korban  bencana  alam  atau  musibah lainnya, kami melakukan penelitian terkait prediksi korban bencana alam. Tujuan penelitian ini untuk membantu tim atau pihak terkait dalam mempersiapkan diri untuk mengatasi korban bencana alam yang membesar. Adapun algoritma  yang  digunakan  dalam  memprediksi  korban  bencana  alam  adalah backpropagation .  Data  yang digunakan dalam penelitian  ini adalah dataset DIBI  yang diambil dari dataset Google. Adapun  yang diprediksi adalah  dampak  bencana  sebanyak  5128  baris,  korban  hilang  sebanyak  524  baris,  korban  luka-luka  sebanyak 2653  baris,  dan  korban  meninggal  941  baris.  Setiap  dataset  dengan  masing-masing  kategori  dampak  bencana, korban  hilang,  korban  luka-luka,  dan  korban  meninggal  dibuat  2  variabel  inputan.  Variabel  input  dari  masing- masing  kategori  adalah  kode_kabupaten,  dan  tahun,  dan  variabel  output  jumlah  korban  bencana.  Struktur  dan arsitektur jaringan syaraf tiruan penelitian ini, yaitu 2 node input layer, 2 node hidden layer, dan 1 node output layer.  Dari  arsitektur  tersebut,  dilakukan training dan testing ,  di  mana  hasil  testing  data  dampak  bencana sebanyak 110 baris  nilai MSE-nya 0,0371, hasil testing data korban luka-luka sebanyak 53 baris nilai MSE-nya 0,0256, hasil testing korban hilang sebanyak 24 baris nilai MSE-nya 0,041, dan hasil testing korban meninggal sebanyak 41 baris nilai MSE-nya 0,029.
Kata  Kunci : backpropagation,  prediksi  dampak  bencana  alam,  korban  luka-luka,  korban  hilang,  korban meninggal.

## ABSTRACT
Indonesia is a country prone to natural disasters. Because Indonesia is a maritime country and its geographical area is Mount Merapi. In order to reduce victims of natural disasters or other disasters, we conducted research related  to  predictions  of  victims  of  natural  disasters.  The  purpose  of  this  study  is  to  help  the  team  or  related parties  in  preparing  themselves  to  deal  with  the  victims  of  a  growing  natural  disaster.  The  algorithm  used  in predicting victims of natural disasters is backpropagation. The data used in this study is the DIBI dataset taken from  the  Google  dataset.  The  predicted  impact  was  5128  lines,  524  missing  victims,  2653  injured,  941  lines dead. Each  dataset  with  each  category  of  disaster  impacts,  missing  victims,  injured  victims,  and  death  victims was  made  of  2  input  variables.  Input  variables from  each  category  are  district  code,  and  year  and  the  output variable  is  the  number  of  disaster  victims.  Neural  network  structure  and  architecture  of  this  study,  namely  2 input  layer  nodes,  2  hidden  layer  nodes,  and  1  output  layer  node.  From  the  architecture,  training  and  testing were carried out, where the results of testing disaster impact data were 110 lines of MSE value of 0.0371, testing results of wounded victims data as much as 53 lines of MSE value of 0.0256, results of testing of missing victims as much as the 24 lines of the MSE value are 0.041, and the results of testing of the dead are 41 lines of the MSE value of 0.029.
Keywords : backpropagation, prediction of the impact of natural disasters, injured victims, missing victims, dead victims.

## 1. PENDAHULUAN
Backpropagation merupakan  bagian  dari jaringan  syaraf  tiruan.  Data  yang  digunakan  untuk memprediksi  terjadinya  kebakaran  hutan  sebanyak satu  bulan.  Variabel  inputan  yang  menjadi  faktor terjadinya kebakaran hutan, terdiri dari Luas Lahan Gambut,  Radiasi  Matahari,  Kelembaban  Nisbi, Suhu,  Curah  Hujan,  Kecepatan  Angin  dan  variabel output  adalah  Titik  api  kebakaran.  Dari  hasil pengujian  diperoleh  akurasi  dengan  rata-rata persentase  sebesar  71,50%.  Hasil  prediksi  tempat penentuan  titik  api  kebakaran  pada  kasus  terendah
dengan  jumlah  0  titik  api  yakni  pada  kecamatan Sungai  Kakap,  Rasau  Jaya,  Teluk  Pakedai. Sedangkan  hasil  prediksi  tertinggi  terdapat  pada kecamatan  Sungai  Raya  dengan  nilai  prediksi sebesar 2 titik api[1].
Tujuan  penelitian  adalah  memprediksi  hasil panen tanaman padi dengan algoritma backpropagation . Algoritma  yang digunakan untuk memprediksi  hasil  produksi  tanaman  padi  adalah backpropagatian ,  dengan  5  model  arsitektur jaringan syaraf tiruan. Model pertama 3 node input layer 5, node hidden layer , dan 1 node output layer
nilai  akurasinya  78%.  Arsitektur  jaringan  syaraf tiruan  model  2  dengan  3 node  input  layer ,  7 node hidden  layer ,  dan  1 node  output  layer nilai akurasinya  70%.  Arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan model 3 dengan 3 node input layer , 10 node hidden layer ,  dan  1 node  output  layer nilai  akurasinya 82%.  Arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  model  4 dengan  3 node  input  layer ,  15 node  hidden  layer , dan  1 node  output  layer nilai  akurasinya  82%.
Arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  model  5  dengan  3 node  input  layer , 9  node  hidden  layer ,  dan  1 node output  layer nilai  akurasinya  91%.  Kesimpulannya model  arsitektur  terbaik  adalah  model  terakhir dengan 3-9-1 nilai akurasi 91%[2].
Negara  Indonesia  terletak  di  daerah  rawan bencana.  Berdasarkan  data  dari  Badan  Nasional Penanggulangan  Bencana  (BNPB),  tercatat  pada tahun  2018  telah  terjadi  sejumlah  1.227  kejadian bencana alam di Indonesia hingga bulan
September[3].
Penelitian  lainnya  yang  terkait  prediksi bencana angin puting beliung, yaitu memprediksi  bencana  angin  putting  beliung  di wilayah Cilacap Jawa Tengah dengan menggunakan  parameter  meteorologi  sebagai parameter  prediksi  dan adaptive  neighborhood modified  backpropagation (ANMBP). Dalam proses  awal,  data  dilakukan  reduksi,  yaitu  awal mula  terdapat  7  variabel  inputan  direduksi menjadi 5 variabel input menggunakan PCA[4].
Bencana alam diantaranya longsor, banjir, dan  lainnya  dapat disebabkan oleh  curah hujan yang tinggi di Indonesia. Untuk mengurangi  korban  bencana  alam  di  Indonesia yang  disebabkan  oleh  curah  hujan,  maka dibuatlah  sistem  untuk  memprediksi  bencana pada  massa  yang  akan  datang.  Data  yang digunakan  untuk  pelatihan  diambil  dari  data sensor  curah  hujan  dan  level  air.  Algoritma yang  digunakan  dalam  memprediksi  bencana alam  adalah  ANFIS  dengan  nilai  error  17% akurasinya 70%[5].
Algoritma backpropagation digunakan untuk  memprediksi  jumlah  penumpang  tahun yang  akan  datang,  dengan  arsitektur  jaringan syaraf  tiruan  10 hidden  layer .  Hasil  RMSE  dari algoritma ini 0,092[6].
Hasil  perbandingan  algoritma  regresi linear  dan backpropagatio n  dalam  memprediksi harga  emas,  yaitu  bahwa  nilai  error  dari algoritma  regresi  linear  0,929.  Sedangkan  nilai error  backpropagation 0,05.  Dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  algoritma backpropagation lebih baik nilai akurasinya[7]. Penelitian sistem identifikasi jenis kelamin  manusia  menggunakan  gigi  panoramik dengan algoritma
backpropagation menghasilkan nilai akurasi 80%[8].
Dalam  penelitian  [9]  melakukan  sistem penentuan harga jual perumahan dengan algoritma backpropagation .  Dalam  pembuatan aplikasi  penentuan  harga  jual  perumahan menggunakan learning  rat 0,025,  dengan momentum  0,01,  toleransi error 0,00001,  dan maksimum epoch 10.000  dengan hidden  layer 15 nilai presentasi error sebesar 0,05%.
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  mengetahui tingkat error dari algoritma backpropagation dalam melakukan  prediksi  korban  bencana  alam.  Dari hasil  prediksi  tersebut  juga  dapat  dijadikan  acuan dalam  melakukan  penanggulangan  secara  dini  area yang berpotensi terkena korban bencana terbesar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahap awal cara kerja dari proses perhitungan backpropagation dalam  Gambar  1  dan  Gambar  2.
Pada prediksi menggunakan algortima
backpropagation terdapat  beberapa  tahap  sebelum dilakukan testing yaitu,  input  data,  filter  data (menghilangkan data dengan jumlah nol), normalisasi  (untuk  membuat  data  pada  rentang  0- 1), training untuk  memperoleh  nilai  bobot  baru, setelah  itu  maka  akan  dilakukan testing pada  data sehingga  nantinya  akan  menghasilkan  suatu prediksi.
Start
Input data
(data yang akan di training) Filter data (hilangkan nol) Normalisasi data Inisialisasi bobot awal Training Nilai bobot baru End Simpan Gambar 1 . Alur Training Backpropagation
Start
Input data (data yang akan di testing) Normalisasi data Inisialisasi bobot hasil training Hasil prediksi Testing End Simpan Gambar 2 . Alur Testing Backpropagation 1 X1 X2 Z2 Z1 1 y v01 v11 v12 v02 v21 v22 w01 w11 w21 Gambar 3 . Arsitektur Backpropagation
Pada  Gambar  3  arsitektur backpropagation sistem memiliki inputan sebanyak 2 dan menghasilkan  1 output . Node inputannya  yaitu: kode  kota  dan  tahun,  sedangkan  outputnya,  yaitu: jumlah.  Sehingga  Variabel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu:  kode  kota,  tahun  dan  jumlah. Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  dalam proses backpropagation diambil  dari  data  DIBI, sampelnya seperti Tabel 1.
Tabel 1 . Sampel Dataset
Kode Kab. Tahun Jumlah 1801 2018 1 3523 2018 1 7408 2018 1 7408 2018 1 3517 2018 2 3329 2018 7
7208 2017 1 3501 2017 1 3307 2017 1 3203 2017 1 3501 2017 4 3513 2017 1 3509 2017 3 6571 2017 5 9417 2017 13 7309 2017 4
Data  yang  digunakan  pada  sampel  training algoritma backpropagation sebanyak  500  baris. Total  data  yang  digunakan  dalam  sampel  data training  ini  adalah  524  baris.  Sebelum  dilakukan proses  training  maka  pada  data  harus  dilakukan normalisasi menggunakan persamaan:
1 * _ min_ _ max_ _ min_ _ _ baru data lama data lama data lama data baru data − − = (1)
Hasil normalisasi seperti tabel 2.
Tabel 2 . Sampel Data Set Baru Kode Kab. Tahun Jumlah 0,08 1,00 0,000000 0,29 1,00 0,000000 0,75 1,00 0,000000 0,75 1,00 0,000000 0,29 1,00 0,000027 0,27 1,00 0,000162 0,73 0,99 0,000000 0,29 0,99 0,000000 0,26 0,99 0,000000 0,25 0,99 0,000000 0,29 0,99 0,000081 0,29 0,99 0,000000 0,29 0,99 0,000054 0,65 0,99 0,000108 0,99 0,99 0,000324
Gambar 4 . Usecase Diagram

## Gambar 5 . Activity Diagram
Use  case  Diagram dalam  Gambar  4  adalah bagaimana  sistem  bekerja. DFD dalam  Gambar  5 menjelaskan  bagaimana alur sistem bekerja  beserta tabel yang digunakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  sistem  dapat  melakukan  prediksi maka  dilakukan  proses  training  terhadap  data, proses training ini  bertujuan  untuk  memperoleh nilai bobot yang sesuai, dalam artian memiliki nilai MSE  terkecil,  sehingga  hasil  prediksi  akan mendekati  nilai  target  yang  diberikan  agar  hasil prediksi  lebih  akurat.  Dalam  proses training memperoleh hasil bobot baru dalam Tabel 3.
Tabel 3 . Hasil Training (Nilai Bobot Baru) Bobot Nilai V01 0,2208 V02 0,2280 V11 0,7843 V12 0,7882 V21 0,6255 V22 0,6363 W01 -2,8261 W11 -1,9394 W21 -1,9554 Dari  bobot  tersebut  dilakukan  proses testing pada  data,  dan  menghasilkan  rata-rata  nilai  MSE seperti Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Testing
Nama Data Jumlah Data Testing Nilai MSE Hilang 24 0,0371 Dampak 110 0,0256 Luka-luka 53 0,041 Meninggal 41 0,029
Dari  hasil  ujicoba  Tabel  4  tersebut  maka dapat disimpulkan bahwa sistem masih belum dapat memprediksi  jumlah  korban  bencana  alam  dengan akurat. Akurasi dari perhitungan algoritma backpropagation dipengaruhi  oleh  banyaknya  data latih,  semakin  banyak  data  yang  dilatih  maka semakin baik juga tingkat akurasinya.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  ujicoba  dan  implementasi  sistem dapat  disimpulkan,  bahwa  sistem  dapat  melakukan prediksi  bencana  alam  dengan  rata-rata  nilai  MSE dari  prediksi  korban  bencana  0,0371,  nilai  MSE dari  prediksi  korban  luka-luka  0,0256,  nilai  MSE dari  prediksi  korban  hilang  0,041,  dan  nilai  MSE dari prediksi korban meninggal 0,029.

## 5. REFERENSI
[1]   Ayu  Kartika,  Beni  Irawan,  Dedi  Triyanto, "Prediksi  Wilayah  Rawan  Kebakaran  Hutan Dengan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan Propagasi  Balik  (Study  Kasus  :  Daerah Kabupaten Kuburaya)," Jurnal  Coding, Sistem Komputer  Untan, vol.  4,  no.  2,  pp.  66-75,
2016.
[2]   Meychael  Adi  Putra  Hutabarat,  Muhammad Julham,  Anjar  Wanto,  "Penerapan  Algoritma Backpropagation
Dalam Memprediksi Produksi  Tanaman  Padi  Sawah  Menurut Kabupaten/Kota Di Sumatera Utara,"
semanTIK, vol. 4, no. 1, pp. 77-86, 2018.
[3]   Mustakim, Insanul  Kamila, Aditya Ramadhan, Eeno Irwandi, "Implementasi Algoritma Markov  Chains  untuk  Prediksi  Kejadian Bencana  Alam  di  Provinsi  Riau,"  in Seminar Nasional  Teknologi  Informasi,  Komunikasi dan Industri , Riau, 2018.
[4]   F.  Febrianti,  "Prediksi  bencana  alam  angin puting  beliung  di  wilayah  Cilacap  Jawa Tengah dengan menggunakan Adaptive
Neighborhood Modified Backpropagation (ANMBP),"  UIN  Sunan  Ampel,  Surabaya, 2018.
[5]   Muhajirin,  Ratnawati,  Reski  Praminasari, "Layanan  Prediksi  Bencana  Multi  Algoritma," Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi, vol. 4, no. 2, pp. 9-16, 2014.
[6]   Mohamad  Ilyas  Abas,  Abdul  Syukur,  Moch.
Arief  Soeleman,  "Prediksi  Rentet  Waktu
Jumlah  Penumpang  Bandara  Menggunakan Algoritma  Neural  Network  Berbasis  Genetic Algorithm," Jurnal  Teknologi  Informasi, vol.
13, no. 2, pp. 101-114, 2017.
[7]   N.  Nafi'iyah,  "Perbandingan  Regresi  Linear, Backpropagation  Dan  Fuzzy  Mamdani  Dalam Prediksi Harga Emas,"  in ITN Malang Seniati , Malang, 2016.
[8]   Nur  Nafi'iyah,  Retno  Wardhani,  "Sistem Identifikasi
Jenis
Kelamin
Manusia Berdasarkan  Foto  Panoramik,"  in Seminar
Hasil  Penelitian  dan  Pengabdian ,  Jember,
2016.
[9]   R. Yunitarini, "Implementasi Metode Backpropagation  Pada  Sistem  Pendukung
Keputusan Penentuan Harga Jual Perumahan," Jurnal  Ilmiah  NERO, vol.  1,  no.  1,  pp.  5-13, 2014.