Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 140-149 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Analisis Metode Backpropagation Memprediksi Penerimaan Santri/Wati di Pondok Pesantren Modern Al-Kautsar
Parta Wijaya 1 , Rahmat Widiya Sembiring 2 , Saifullah 3 1,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia 2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 wparta28@gmail.com, 3 saifullah@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
The  development  of  technology  today  with  the  existence  of  artificial  intelligence,  conducted research to prove the Backpropagation method can predict students / wati in the modern boarding school  Al-Kautsar.  Artificial  neural  network  is  a  method  that  is  able  to  perform  mathematical processes  in  predicting  santri  /  wati.  Bacpropagation  algorithm  is  used  to  process  data  that  is implemented  with  Matlab.  Where  data  is  collected  through  direct  observation.  Data  is  grouped  by majors. The results obtained from the Matlab test performace and epoch values  of each architecture are not the same as the results of the tests are displayed in the form of a graph comparing the target value  with  the  research  and  testing  process.  The  results  of  this  study  provide  information  on  the modern Al-Kautsar boarding school on the number of registrants in 2020.
Keywords : Backpropagation, ANN, Islamic Boarding School, Matlab

## Abstrak
Berkembangnya  teknologi  saat  ini  dengan  adanya  kecerdasan  buatan  maka  dilakukan penelitian  untuk  membuktikan  metode  Backpropagation  dapat  memprediksi  santri/wati  pada pondok  pesantren  modern  Al-Kautsar.  Jaringan  saraf  tiruan  merupakan  metode  yang  mampu melakukan proses matematis dalam memprediksi santri/wati. Algoritma Bacpropagation digunakan untuk  mengolah  data  yang  di  implementasikan  dengan  Matlab.  Dimana  data  dikumpulkan  melalui observasi  langsung.  Data  di  kelompokkan  berdasarkan  jurusan.  Hasil  yang  di  dapat  dari  pengujian Matlab  nilai  performance  dan  epoch  setiap  arsitektur  tidak  sama  hasil  pegujiannya  di  tampilkan dalam  bentuk  grafik  perbandingan  nilai  target  dengan  proses  penelitian  dan  pengujian.  Dari  hasil penelitian  ini  didapatkan  bahwa  jumlah  pendaftar  Santri/wati  di  Pondok  pesantren  Modern  Al- Kautsar  diprediksi  mengalami  kenaikan,  dengan  tingkat  keakurasian  83,3  %  dengan  epoch  2447 iterasi dalam waktu 00.16 detik adalah pengujian yang terbaik.
Kata kunci : Backpropagation, JST, Pesantren, Matla b

## 1. PENDAHULUAN
Pesantren adalah sebuah pendidikan tradisional yang para siswanya tinggal bersama dan belajar di bawah bimbingan guru yang lebih dikenal dengan sebutan kiai  dan  mempunyai  asrama  untuk  tempat  menginap  santri.  Jumlah  pendaftar Santri/wati baru di pondok pesantren ini setiap tahunnya mengalami peningkatan dan  penurunan,  sehingga  jumlah  santri  baru  di  pondok  ini  tidak  stabil.  Untuk menangani hal itu akan lebih baik jika penyelenggara mampu melakukan antisipasi untuk meminimalisir kelemahan yang ada dengan membuat model prediksi untuk melakukan  prediksi  jumlah  Santri/wati  baru  yang  akan  masuk.  Selain  itu peramalan  jumlah  pendaftar  Santri/wati  baru  sangat  penting  dilakukan  untuk
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 140-149 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
meningkatkan  kulaitas  dan  strategi  pemasaran  yang  baik  sehingga  jumlah pendaftar stabil dengan kuota yang ada.
Disini  penulis  menerapkan  sebuah  metode  Backpropagation  yang  mana metode  tersebut  dapat  dijadikan  solusi  dalam  memprediksi  jumlah pendaftarsantri/wati  baru  yang  mendaftar  di  pondok  pesantren  modern  Al- Kautsar,  karena  metode  ini  merupakan  bagian  dari  pembelajaran  terawasi  yang biasanya  di  gunakan  untuk  lapisan  menentukan  bobot-bobot  yang  tehubung dengan  neuron-neouron  yang  ada  pada  lapisan  yang  tersembunyi.  Yang  mana metode Backpropagation tersebut akan di virtualsasikan ke dalam program matlab dan akan menghasilkan perhitungan yang valid.
Dari penjabaran diatas, yang menjadi latar belakang masalah darin penelitian ini  adalah  bagaimana  jaringan  saraf  tiruan  dengan  Algoritma  Backpropagation dalam membantu memprediksi jumlah calon pendaftar. Berdasarkan uraian diatas penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  peneliti  lainnya  untuk membandingkan,  menganalisa  serta  mengenmbangkan  algoritma  yang  berkaitan maupun  diluar  penelitian  ini.  Serta  untuk  mengetahui  kekaurasian  prediksi pendaftar  baru  pondok  pesantren  modern  Al  –  Kautsar  dan  dapat  membantu strategi  pemasaran  untuk  meningkatkan  pendaftar  baru  di  pondok  pesantren modern Al–Kautsar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Pengumpulan Data
Data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  diambil  dari  Pondok  Pesantren Modern  Al-Kautsar  Panei  Tongah  Simalungun  Data  yang  penulis  gunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  yang  diperoleh  dari  Pondok  Pesantren  Modern  Al- Kautsar dari tahun 2014 - 2020. Berikut ini merupakan data yang di peroleh dari Pondok Pesantren Modern Al-Kautsar.

## Tabel 1. Tabel Jumlah Pendaftar
(Sumber : Pondok Pesantren Modern Al - Kautsar) No BULAN Tahun Tahun Tahun Tahun Tahun  Tahun 2014 2015 2016 2017 2018 2019 1 Madrasah Tsanawiyah Putri 650 600 550 690 589 557 2 Madrasah Tsanawiyah Putra 700 500 460 654 568 589 3 Madrasah Aliyah 776 632 655 564 630 576 4 IPA PUTRA 576 600 643 765 680 586 5 IPA PUTRI 660 523 700 638 675 575 6 IPS PUTRA 450 455 508 566 458 700 7 IPS PUTRI 500 500 700 559 589 755 8 NAHWU PUTRA 660 687 605 685 601 655 9 NAHWU PUTRI 760 544 586 576 659 580 10 ILMU SHOROF PUTRA 800 540 674 586 559 564 11 ILMU SHOROF PUTRI 600 607 553 655 489 660 12 KITAB KUNING PUTRA 550 589 600 640 500 580 13 KITAB KUNING PUTRI 500 654 580 590 480 600
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 140-149 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.2. Metode Penelitian
1.   Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  merupakan  suatu  sistem  pemrosesan  informasi yang  mempunyai  karakteristik  menyerupai  jaringan  syaraf  biologis  (JSB) Jaringan  Syaraf  Tiruan  tercipta  sebagai  suatu  generalisasi  model  matematis dari pemahaman manusia (human cognition) [1]. JST berupa susuan sel – sel saraf  tiruan  (neuron)  dibangun  berdsarkan  prinsip  –  prinsip  organisasi  otak manusia.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  JST  adalah Backpropagation[2][3].
2.   Backpropagation Keunggulan utama dari sistem algoritma backpropagation adalah kemampuan “belajar”  dari  contoh  yang  diberikan.  Backpropagation  merupakan  algoritma pembelajaran yang terawasi dan biasanya digunakan oleh perceptron dengan banyak  layar  lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot  yang  ada  pada  lapisan tersembunyinya.  “Algoritma  backpropagation  adalah  algoritma  iteratif  yang mudah  dan  sederhana  yang  biasanya  berkinerja  baik,  bahkan  dengan  data yang kompleks” [4][5][6].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Perhitungan Menggunakan Backpropagation
Dalam melakukan pelatihan dan pengujian hasil dari pengolahan data untuk memprediksi  jumlah  pendaftar  baru  sanri/wati  baru  di  pondok  pesantrean modern Al-Kautsar , maka pengolahan data tersebut juga akan diujikan ke dalam sistem  komputerisasi.  Backpropagation  terdiri  dari  n  buah  masukan(ditambah sebuah bias), sebuah layar tersembunyi yang terdiri dari p unit (ditambah sebuah bias), serta m buah unit keluaran. Voj dan Wok masing-masing adalah bias untuk unit tersembunyi ke-j dan untuk output ke-k. Bias Voj dan Wok berperilaku seperti bobot dimana output bias ini selalu sama dengan 1[1] Dalam melakukan pengujian data, penulis menggunakan software Matlab R2011.
Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  dalam  menerapkan  algoritma backpropagation untuk memprediksi jumlah pendaftar baru adalah membagi data yang akan diuji menjadi dua (2) bagian, dimana bagian pertama adalah untuk data pelatihan (Traning) dan bagian kedua adalah untuk data pengujian (Testing) . Pada penelitian ini terdapat lima model arsitektur yang digunakan untuk pelatihan dan pengujian data yaitu model 3-2-1, 3-4-1, 3-5-1, 3-6-1, 3-9-1.
Pelatihan dan pengujian data dengan algoritma backpropagation pada tahap pertama  ini  menggunakan  arsitektur  jaringan  3-2-1.  Yang  di  maksud  disini  layer masukan  menggunakan  3  Neuron,  layer  tersembunyi  2  serta  1  neuron  keluaran. Source  code pelatihan backpropagation yang  digunakan  dengan  aplikasi  Matlab sebagai berikut:
a) >> net=newff(minmax(P),[2,1],{'tansig','logsig'},'traingd');
Perintah ini digunakan untuk membentuk jaringan pada backpropagation yang mempunyai 2 neuron hidden dan 1 neuron target.
b) >> net.IW{1,1};
Net.IW{1,1} bobot pertama yang digunakan untuk bobot hidden .
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 140-149 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
c) >> net.b{1};
Net.b{1} bias yang digunakan untuk bias hidden .
d) >> net.LW{2,1};
Net.LW{2,1} bobot kedua yang digunakan untuk bobot keluaran.
e) >> net.b{2};
Bias yang digunakan untuk bias keluaran.
f) >> net.trainParam.epochs=100000;
Perintah untuk menentukan jumlah iterasi ( epochs ) maksimum pelatihan.
g) >> net.trainParam.goal = 0.001;
Perintah untuk menentukan batas MSE agar iterasi dihentikan
h) >> net.trainParam.Lr = 0.01;
Perintah  yang digunakan untuk menentukan learning rate.
i) >> net.trainparam.show = 1000;
Perintah yang digunakan untuk menampilkan frekuensi perubahan MSE.
j) >> net=train(net,P,T)
Perintah ini akan memunculkan jaringan hasil pelatihan.
k) >> [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T)
Perintah ini digunakan untuk melihat hasil yang dikeluarkan oleh jaringan. Pelatihan  dan  pengujian  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  arsitektur  3-2-1  dapat dilihat pada Gambar 1 dan 2 berikut :
Gambar 1. Pelatihan Arsitektur Backpropagation Menggunakan 3-2-1
Berdasarkan Gambar 1 dapat dilihat bahwa model jaringan dengan arsitektur 3-2-1 menghasilkan epoch sebesar 1401 dalam waktu 00:53 detik. Dapat dipahami untuk penjelasan simbol-simbolnya:
a) Simbol bᵢ Menunjukkan  nilai  bias,.Nilai  bias  ini  mirip  dengan  nilai  bobot hanya  dengan  nilai  bobot  hanya  saja  tidak  dikalikan  dengan  input.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 140-149 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tujuannya agar garis persamaan bisa lebih kompleks (tidak selalu melewati titik origin).
b) Semua  nilai  bobot w dan  bias b awalnya  dierikan  nilai  rndom  dan diperbarui  nilainya  dengan  proses  backrop  untuk  meningkatkan  kualitas model.
c) N menunjukkan banyak neuron di layer sebelah kiri (layer input).
d) Simbol  (sigma)  adalah  simbol  dari  fungsi  aktivasi.  Artinya  setelah  proses perkalian  input  dan  bobot w lalu  dilakukan  penjumlahan  semua,  langkah selanjutnya  adalah  mengenai  hasil  perhitungan  tersebut  dengan  fungsi aktivasi. Ada banyak fungsi aktivasi
Gambar 2. Best Training Performance Menggunakan Arsitektur 3-2-1
e) Pada  Gambar  2  menunjukkan error  goal  (MSE) pada  pelatihan  ini  sebesar 0,0018935 dicapai pada epoch yang ke 10000.
f) Berdasarkan uraian tersebut berikut akurasi data pelatihan arsitektur 3-2- 1, dapat dilihat pada Tabel 2 . dibawah:
Tabel 2. Akurasi Data Pelatihan (Traning) Arsitektur 3-2-1
No Pola Target Output Error SSE 1 Pola 1 0,44581 0,348638 0,09717 0,00944 2 Pola 2 0,39161 0,336187 0,05543 0,00307 3 Pola 3 0,55161 0,45103 0,10058 0,01012 4 Pola 4 0,68065 0,447498 0,23315 0,05436 5 Pola 5 0,66774 0,467694 0,20005 0,04002 6 Pola 6 0,10774 0,449119 -0,34138 0,11654 7 Pola 7 0,44581 0,468188 -0,02238 0,00050 8 Pola 8 0,47677 0,314061 0,16271 0,02648 9 Pola 9 0,62645 0,451464 0,17499 0,03062 10 Pola 10 0,36839 0,466493 -0,09811 0,00962 11 Pola 11 0,18774 0,351085 -0,16334 0,02668 12 Pola 12 0,21613 0,435732 -0,21960 0,04823 13 Pola 13 0,16452 0,342279 -0,17776 0,03160 Jumlah SEE 0,37567 MSE 0,031306136
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 140-149 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Pada Tabel 2 dapat di lihat akurasi dari data pelatihan arsitektur 3-2-1 yang telah  di  tentukan  dengan  menggunakan  persamaan  yang  telah  di  tetapkan. Terdapat pola 1 s/d 13 adalah pola yang dipakai dalam data pelatihan. Nilai Target diperoleh  dari  tabel  data  pelatihan  yang  sudah  dinornalisasi.  Nilai Output diperoleh  dari  rumus  [ a,Pf,Af,e,Perf ]= sim(net,P,[],[],T) yang  dimasukkan  pada aplikasi Matlab dari input dan data target data pelatihan. Nilai Error diperoleh dari : Target- Output. SSE diperoleh dari : Error^2 (^: Pangkat) . Jumlah SSE adalah total dari keseluruhan SSE. MSE diperoleh dari : jumlah SSE / 12 (jumlah data). Berikut akurasi data pengujian arsitektur 3-2-1, dapat dilihat pada Tabel 3. dibawah :
Tabel 3. Akurasi Data Pengujian (Testing) Arsitektur 3-2-1 No Pola Target Output Error SSE Hasil 1 Pola 1 0,36323 0,466851 -0,10363 0,01074 1 2 Pola 2 0,44581 0,467937 -0,02213 0,00049 1 3 Pola 3 0,41226 0,29118 0,12108 0,01466 0 4 Pola 4 0,43806 0,466349 -0,02828 0,00080 1 5 Pola 5 0,40968 0,365691 0,04399 0,00193 1 6 Pola 6 0,73226 0,458206 0,27405 0,07510 0 7 Pola 7 0,87419 0,193931 0,68026 0,46276 0 8 Pola 8 0,61613 0,462714 0,15341 0,02354 0 9 Pola 9 0,42258 0,414231 0,00835 0,00007 1 10 Pola 10 0,38129 0,326612 0,05468 0,00299 0 11 Pola 11 0,62903 0,465282 0,16375 0,02681 0 12 Pola 12 0,42258 0,45688 -0,03430 0,00118 1 13 Pola 13 0,47419 0,444791 0,02940 0,00086 1 Jumlah SEE 0,62107 50,0 MSE 0,051755854

## 3.2. Pembahasan
Dari model arsitektur 3-2-1 dapat diketahui bahwa tingkat akurasi Pengujian sebesar 50,7%. Pola 1 s/d 12 adalah pola yang dipakai dalam data pengujian. Nilai Target diperoleh dari tabel  data engujian yang sudah dinormalisasi. Nilai Output diperoleh  dari  rumus  [ a,Pf,Af,e,Perf] = sim(net,P,[],[],T) yang  dimasukkan  pada aplikasi  Matlab  dari  input  dan  target  data  pengujian.  Nilai Error diperoleh  dari  : Target-Output.  SSE  diperoleh  dari  : Error ^2.  Jumlah  SSE  adalah  total  dari keseluruhan SSE. MSE diperoleh dari : Jumlah SSE / 12 (jumlah data). Hasil bernilai 1  (Benar)  apabila  nilai  SSE  <=  0,05  adalah  target error dari  pengujian backpropagation. Dan akurasi (%) diperoleh dari : Jumlah Benar / 12 * 100. Dan  begitu  seterusnya  untuk  model  3-4-1,  3-5-1,  3-6-1,  3-9-1.  Selanjutnya semua  data  yang  sudah  diolah  akan  disimpulkan  kembali  agar  mendapat  model arsitektur terbaik. Pada penelitian ini terdapat lima model arsitektur yaitu 3-2-1, 3-4-1,  3-5-1,  3-6-1,  3-9-1,  dari  ke  5  model  tersebut  dapat  diperoleh  satu  model arsitektur terbaik.
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  pengamatan  terhadap  laju  pembelajaran kinerja  jaringan  dengan  parameter  tingkat  akurasi,  waktu  pembelajaran,  MSE selama  proses  pelatihan  dan  lamanya  waktu  iterasi  ( Epoch). Dengan  memakai arsitektur  jaringan  terbaik  pada  pelatihan,  maka  akan  diamati  laju pembelajaran
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 140-149 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
terhadap  kinerja  jaringan.  Berdasarkan  Tabel  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa dalam  melakukan  proses  pendaftar  santri  baru  dengan  menerapkan  algoritma backpropagation yang menggunakan lima (5) model arsitektur. Dari kelima model arsitektur  tersebut  diperoleh  satu  (1)  model  terbaik  yaitu  3-9-1  dengan  tingkat keakurasian  83,3  %  dengan epoch 2447  iterasi  dalam  waktu  00.16  detik.    Pada penelitian  ini,  model  arsitektur  terbaik  akan  diterapkan  untuk  proses  prediksi terhadap  jumlah  pendaftar  baru  di  Pondok  Pesantren  Modern  Al-Kautsar.  Pada penelitian  ini,  tahap  terakhir yang  akan  dilakukan  adalah proses  prediksi  jumlah pendaftar  santri/wati  baru  ditahun  yang  akan  datang.  Setelah  didapatkan  model arsitektur  terbaik  dari  algoritma Backpropagation, selanjutnya  akan  dilakukan proses  prediksi,  Tahapan  ini  dilakukan  dengan  melakukan  pengujian  dengan menerapkan model arsitektur 3-9-1 menggunakan software Matlab R2011b, model ini digunakan untuk mengetahui seberapa akuratnya model arsitektur 3-9-1 dalam memperoleh suatu hasil yang diinginkan.
Dalam  melakukan  proses  prediksi  terhadap  jumlah  pendaftar  baru santri/wati  ditahun  yang  akan  datang  maka  akan  dilakukan  pengolahan  data dengan  melakukan  pengujian  data  secara  komputerisasi.  Proses  yang  dilakukan sama  dengan  melakukan  pelatihan  terhadap  data  awal,  namun  dalam  proses prediksi  pengujian  data  yang  dilakukan  pada software  Matlab R2011b menggunakan  model  arsitektur  3-9-1  untuk  mengetahui  seberapa  besar keakuratan suatu model arsitektur terbaik yang diperoleh.
Dalam  melakukan  pengujian  data  untuk  memperoleh  hasil  prediksi  yang diinginkan  menggunakan  model  arsitektur  3-9-1  terbaik  yang  diperoleh  melalui langkah  yang  sudah  dilakukan  penulis  menggunakan software  Matlab R2011b. Adapun hasil prediksi terhadap jumlah penduduk untuk tahun 2020 dapat dilihat pada Tabel 4. berikut.
Tabel 4. Prediksi Pendaftar baru Tahun 2021
Prediksi 2021 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 557 0,418376064 0,406996256 633 2 589 0,358500431 0,491310184 654 3 576 0,492715298 0,205099626 583 4 586 0,673503235 0,756346283 719 5 575 0,664787031 0,458338267 646 6 700 0,195188415 0,41764975 636 7 755 0,489351245 0,386858827 628 8 655 0,321989802 0,455063146 645 9 580 0,421620213 0,369758186 624 10 564 0,408050899 0,457298819 645 11 660 0,258820894 0,468501998 648 12 580 0,322425668 0,495347589 655 13 600 0,341222892 0,410016522 634
Pada Tabel 4. dapat diihat hasil dari prediksi tahun 2020 adapun penjelasan dari tabel tersebut yaitu :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 140-149 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 1) Data Real diperoleh dari data asli tahun terakhir
2) Data Target diperoleh dari data testing yang sudah di normalisasi
3) Data  Target  Prediksi  diperoleh  dari  hasil  pengujian  menggunakan Software  Matlab  R2011b, adapun  paramater  pencarian  data  target prediksi sebagai berikut :
a. >>net=newff(minmax(PP),[9,1].{‘tansig’,’logsig’},’traingd’);
b. >> net=IW{1,1};
c. >> net.b{1};
d. >> net.LW{2,1};
e. >> net.b{2};
f. >> net.trainParam.epochs=100000;
g. >> net.trainParam.goal=0.001;
h. >> net.trainParam.Lr=0.01;
i. >> net.trainParam.show=1000;
j. >> net=train(net,PP,TT)
Setelah  semua  parameter  selesai  di input akan  tampil  proses  pengujian prediksi pertama dengan model arsitektur 3-9-1
Gambar 3. Pengujian Prediksi 2 Menggunakan Arsitektur 3-9-1
Dari  Gambar  3  menunjukan  bahwa  hasil  pengujian  arsitektur  3-9-1 menghasilkan epoch sebesar  564  dengan  lama  waktu 00:13  detik.  Setelah proses pengujian selesai, selanjutnya untuk mendapatkan hasil target prediksi digunakan rumus :
[a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT) Untuk mencari data prediksi digunakan rumus sebagai berikut :
Prediksi =
(1)
( Xn - 0,1) ´ ( b - a ) 0,8 + a
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 140-149 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Untuk  mempermudah  dalam  memahami  data  yang  diperoleh,  maka  penulis menyusun hasil prediksi dengan data awal menjadi satu kesatuan. Pada penelitian ini, penulis  melakukan  prediksi  dalam rentang waktu 2  tahun  kedepan  terhitung dari tahun  2019-2021.  Berdasarkan hasil prediksi yang  diperoleh, jumlah blanko mengalami  peningkatan  disetiap  tahunnya  .  Namun  dalam  hal  ini,  hasil  prediksi yang diperoleh menggunakan model arsitektur terbaik yang diperoleh yaitu model 3-9-1  dengan  tingkat  akurasi  91,7%  dan epoch sebesar  564  iterasi  dalam  waktu 00:13  detik  merupakan  suatu  hal  yang  masih  merupakan  prediksi  yang  dapat digunakan  sebagai  acuan  atau  tidak,  dalam  menerapkan  suatu  algoritma backpropagation untuk  memprediksi  jumlah  blanko . Dengan  hasil  prediksi  yang sudah  diperoleh  dapat digunakan  sebagai  antisipasi  untuk  bahan  motivasi  dalam persediaan  stok  blanko  pada  kantor  Badan  Pertanahan  Nasional  Kota Pematangsiantar.  Berikut  hasil  akhir  kesimpulan  prediksi  yang  sudah  diperoleh dengan  menggunakan  algoritma backpropagation dalam  memprediksi  jumlah pendaftar baru dalam rentang waktu 2 tahun ke depan terhitung dari tahun 2019- 2021 dapat dilihat di Tabel 5.
Tabel 5. Prediksi Jumlah Pendaftar Baru Santri 2 Tahun Ke Depan No BULAN Tahun Tahun Tahun Tahun Tahun Tahun Tahun 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 1 Madrasah Tsanawiyah Putri 600 550 690 589 557 543 633 2 Madrasah Tsanawiyah Putra 500 460 654 568 589 567 654 3 Madrasah Aliyah 632 655 564 630 576 487 583 4 Ipa Putra 600 643 765 680 586 640 719 5 Ipa Putri 523 700 638 675 575 557 646 6 Ips Putra 455 508 566 458 700 546 636 7 Ips Putri 500 700 559 589 755 538 628 8 Nahwu Putra 687 605 685 601 655 557 645 9 Nahwu Putri 544 586 576 659 580 533 624 10  Ilmu Shorof Putra 540 674 586 559 564 557 645 11  Ilmu Shorof Putri 607 553 655 489 660 560 648 12  Kitab Kuning Putra 589 600 640 500 580 568 655 13  Kitab Kuning Putri 654 580 590 480 600 544 634

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan pembahasan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa:
a) Penggunaan  metode Backpropogation dapat  di  gunakan  didalam  prediksi jumlah  pendaftar  baru  santri/wati  yang  mana  memiliki  data  valid  sehingga mendapatkan hasil yang seknifikat.
b) Hasil  yang  di  dapat  dari  analisa  metode Backpropogation dan  virtualisasi mengunakan aplikasi matlab dapat di hasilkan dengan data yang valid. Dan di simpulkan  bahwa  metode  Backpropogation  dapat  di  jadikan  sebagai  metode prediksi yang sangat memudahkan untuk mencari prediksi apapun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Sudarsono,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Laju  Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode,” Media Infotama , Vol. 12, No. 1, Pp. 61–69, 2016.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 140-149 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[2] C.  Oktaviani  And  Afdal,  “Prediksi  Curah  Hujan  Bulanan  Menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Dengan  Beberapa  Fungsi  Pelatihan  Backpropagation,” J.  Fis.  Unand ,
Vol. 2, No. 4, Pp. 228–237, 2013.
[3] A. F. Setiawan And A. K. Agung, “Klasifikasi Pola Sidik Jari Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Analisa Karakteristik Seseorang,” Antivirus  J.
Ilm. Tek. Inform. , Vol. 10, No.
2, Pp. 50–55, 2016, Doi:
10.35457/Antivirus.V10i2.162.
[4] I.  S.  Purba  And  A.  Wanto,  “Prediksi  Jumlah  Nilai  Impor  Sumatera  Utara  Menurut Negara Asal Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Techno.Com , Vol. 17, No. 3, Pp. 302–311, 2018, Doi: 10.33633/Tc.V17i3.1769.
[5] B.  Febriadi,  Z.  Zamzami,  Y.  Yunefri,  And  A.  Wanto,  “Bipolar  Function  In Backpropagation  Algorithm  In  Predicting  Indonesia’s  Coal  Exports  By  Major Destination Countries,” In Iop Conference Series , 2018, Pp. 1–8.
[6] Y. A. Lesnussa, S. Latuconsina, And E. R. Persulessy, “Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation  Untuk  Memprediksi  Prestasi  Siswa  Sma  (  Studi  Kasus :  Prediksi Prestasi Siswa Sman 4 Ambon ),” Vol. 11, No. 2, Pp. 149–160, 2015.