## Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Vol. 21, No. 3, Juli 2022, pp. 525 ∼ 538 ISSN: 2476-9843, accredited by Kemenristekdikti, Decree No: 200/M/KPT/2020
DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1382
Smart Assessment Menggunakan Backpropagation Neural Network Smart Assessment using Backpropagation Neural Network
Agung Teguh Wibowo Almais 1 , Cahyo Crysdian 2 , Khadijah Fahmi Hayati Holle 3 , Akbar Roihan 4 UIN Maulana Malik Ibrahim Malang, Indonesia

## Informasi Artikel
Genesis Artikel:
Diterima, 06 Desember 2021 Direvisi, 14 Maret 2022 Disetujui, 20 April 2022

## Kata Kunci:
Akurasi Backpropagation Neural Network Pemerintah Daerah Scraping Website
Self-Assessment Questionnaire Smart Asessment

## ABSTRAK
Penerapan scraping dan Backpropagation Neural Network dapat menjadikan penilaian Self- Assessment Questionnaire (SAQ) website Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Timur lebih smart jika dibandingkan dengan model assessment yang sudah ada. Langkah awal yaitu melakukan scraping website Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Timur untuk mendapatkan nilai SAQ. Hasil scraping terse- but akan digunakan sebagai data uji pada metode Backpropagation Neural Network , kemudian hasil data uji akan di proses menggunakan 4 jenis model data yang berbeda-beda dari segi jumlah iterasi dan hidden layer untuk mendapatkan akurasi terbaik. Pada model data A menggunakan iterasi 1000 dan 5 hidden layer menghasilkan nilai Mean Squared Error (MSE) 0,0117, Mean Absolute Percent Error (MAPE) 39,36% dan Akurasi 60.64%. Model data B menggunakan iterasi 1000 dan 7 hidden layer menghasilkan nilai MSE 0,0087, MAPE 29,49% dan Akurasi 70,50%. Model data C dengan menggunakan iterasi 2000 dan 9 hidden layer menghasilkan nilai MSE 0,0064, MAPE 24,46% dan Akurasi 75,53%. Model data D menggunakan iterasi 2000 dan 9 hidden layer menghasilkan nilai MSE 0,0036, MAPE 18,71% dan Akurasi 81,28%. Dari hasil ujicoba tersebut bahwa model data D yang menggunakan iterasi 2000 dan 9 hidden layer menghasilkan tingkat akurasi yang terbaik sehingga model data D dapat dijadikan acuan hasil penilaian website Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Timur tahun 2021.

## Keywords:
Accuracy
Backpropagation Neural Network
Local Government
Scraping Website
Self-Assessment Questionnaire Smart Assessment

## ABSTRACT
The application of scraping and Backpropagation Neural Network can make the Self-Assessment Questionnaire (SAQ) assessment of the Regional Government of East Java Province smarter when compared to the existing assessment model. The first step is to scrape the East Java Provincial Gov- ernment website to get the value of the SAQ. The scraping results will be used as test data for the Neural Network Backpropagation method, then the test data results will be processed using 4 different types of data models in terms of the number of iterations and hidden layers to get the best accuracy. In data model A using 1000 iterations and 5 hidden layers, the Mean Squared Error (MSE) value is 0.0117, Mean Absolute Percent Error (MAPE) 39.36%, and accuracy is 60.64%. Data model B using 1000 iterations and 7 hidden layers produces MSE values of 0.0087, MAPE 29.49%, and accuracy of 70.50%. Data model C using 2000 iterations and 9 hidden layers resulted in MSE values of 0.0064, MAPE 24.46%, and accuracy of 75.53%. Data model D using 2000 iterations and 9 hidden layers resulted in an MSE value of 0.0036, MAPE 18.71%, and accuracy of 81.28%. From the test results, the D data model which uses 2000 iterations and 9 hidden layers produces the best level of accuracy so that the D data model can be used as a reference for the results of the evaluation of the East Java Provincial Government website in 2021.
This is an open access article under the CC BY-SA license.

## Penulis Korespondensi:
Cahyo Crysdian Jurusan Teknik Informatika UIN Maulana Malik Ibrahim Malang, Indonesia Email: : cahyo@ti.uin-malang.ac.id
Journal homepage: https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/matrik
526 r

## 1. PENDAHULUAN
Implementasi sistem berbasis online (web) telah meluas ke berbagai bidang, mulai dari perbankan, asuransi, bisnis, manufak- tur, pendidikan dan pemerintahan. Keharusan pembangunan situs web disetiap Pemerintahan Daerah Kabupaten dan Kota merupakan tuntutan akan informasi yang cepat dan terupdate untuk setiap waktu [ 1 ]. Selain mendapatkan informasi yang cepat dan terupdate untuk setiap waktu, juga dapat membentuk pemerintahan yang Good Governance sehingga tercapainya kondisi pemerintahan yang dapat menjamin kepentingan pelayanan publik secara seimbang dengan melibatkan kerjasama antar semua komponen pengguna [ 2 ]. Dalam Peraturan Menteri Komunikasi Dan Informatika Republik Indonesia Nomor Tahun 2017 Tentang Penyelenggaraan Portal Dan Situs Web Badan Pemerintahan sudah mengatur tentang standar yang digunakan untuk assessment website Pemerintah Daerah [ 3 ]. Dengan standar tersebut diharapkan menjadikan website Pemerintah Daerah dapat menyajikan informasi yang transparan kepada masyarakat. Informasi yang transparansi, akurat dan akuntabel pada pelayanan informasi publik yang salah satunya website Pe- merintah Daerah sudah di atur oleh Pejabat Pengelola Informasi dan Dokumentasi (PPID) yang ada pada setiap badan publik. Tim Pejabat Pengelola Informasi dan Dokumentasi (PPID) yang bertanggung jawab di bidang penyimpanan, pendokumentasian, penye- diaan, dan/atau pelayanan informasi di Badan Publik dan bertanggungjawab langsung kepada atasan PPID [ 4 ]. Termasuk selama ini yang melakukan penilaian ( assessment ) web pemerintah daerah adalah Pejabat Pengelola Informasi dan Dokumentasi (PPID). Pada penelitian [ 5 ] menjelaskan bahwa dalam penilaian kualitas website pemerintah dapat dilakukan dengan menggunakan metode E- GovQual . Dimensi yang dimiliki oleh E-GovQual diantaranya Ease of use; Trust; Functionality; Reability; Content anda appreance of information; Citizen Support .
Kerangka kerja yang digunakan selama ini untuk melakukan assessment website Pemerintah Daerah masih menggunakan metode studi pustaka atau studi literatur, wawancara dan observasi [ 6 ]. Langkah penting berikutnya adalah data analisis, sehingga data yang divalidasi dapat diinterpretasikan menjadi informasi yang lebih baik [ 7 ]. Pada penelitian [ 8 ] menjelaskan bahwa salah satu cara untuk mengukur dan mengidentifikasi situs pemerintah daerah perlu dikembangkan suatu coding instrument . Terdapat 3 kategori coding instrument yaitu e-government, e-service, dan e-knowledge . Komponen-komponen dari coding instrument diantaranya adalah hypelink dan content yang dinilai. Kedua komponen coding instrument tersebut dapat di ambil dengan cara web scraping . Karena teknik web scraping merupakan proses pengambilan dokumen semi-terstruktur dari suatu sistem berbasis web atau internet, umumnya berupa halaman-halaman dalam bahasa markup seperti HTML atau HTMLX [ 9 ]. Manfaat dari web scraping adalah agar informasi yang dikeruk lebih terfokus sehingga lebih mudah dapat melakukan pengolahan data atau informasi yang dibutuhkan [ 10 ]. Web scraping merupakan suatu hal yang illegal selama tidak untuk pencurian data, memanipulasi informasi dan lain lain. Bahkan web scraping dapat meningkat simbiosis mutualisme antara pihak yang pengelola website dengan yang melakukan web scraping [ 11 ]. Pada penelitian [ 12 ] menjelaskan bahwa web scraping dapat digunakan sebagai pendeteksi berita-berita hoax (palsu) yang ada di media elektronik termasuk di 15 hasil pencarian teratas dari google . Berdasarkan latar belakang dari penelitian-penelitian tersebut web scraping dapat mengubah data yang tidak terstruktur men- jadi data terstruktur yang dapat disimpan dan divalidasi ke dalam database sehingga dapat mengumpulkan data, menyimpan data, dan memvalidasi data [ 13 ][ 14 ]. Hasil dari web scraping merupakan data kriteria website Pemerintah Daerah untuk assessment yang berdasarkan Peraturan Menteri Komunikasi Dan Informatika Republik Indonesia Nomor Tahun 2017 Tentang Penyelenggaraan Por- tal Dan Situs Web Badan Pemerintahan. Data kriteria hasil web scraping tersebut kemudian akan di hitung jumlah datanya untuk dijadikan sebagai data uji yang digunakan pada metode Backpropagation Neural Network . Data uji tersebut kemudian ditraining den- gan menggunakan metode Backpropagation Neural Network berdasarkan nilai hasil Self-Assessment Questionnaire (SAQ) 2020 yang digunakan sebagai data training. Hasil dari metode Neural Netwok Backpropagation merupakan nilai predicted ouput yang digunakan sebagai SAQ 2021. Untuk mendapatkaan nilai SAQ 2021 yang bagus maka harus di cari model data yang memiliki tingkat akurasi terbaik. Dengan menggunakan 4 jenis data model data yang berbeda-beda dari segi iterasi dan hidden layer nya maka akan diketahui tingkat akurasi yang terbaik dari hasil predicted output yang dihasilkan. Hasil akurasi terbaik merupakan suatu nilai predicted ouput yang dapat digunakan sebagai prediksi acuan nilai SAQ website Pemerintah Daerah pada tahun 2021. Dari uraian di atas, dapat menghasilkan hipotesa awal bahwa dengan mengkolaborasikan teknik web scraping dan metode Neural Network Backpropagation dapat memprediksi SAQ website Pemerintah Daerah dengan model Smart Asessment . Smart Assessment Menggunakan Backpropagation Neural Network untuk website Pemerintah Daerah dijelaskan pada bagian selanjutnya sesuai dengan penataan sebagai berikut Bagian 2. Metodologi yang membahas tentang metode penelitian yang menje- laskan metode Backpropagation Neural Network dan Teknik Scraping untuk proses mendapatkan data, Bagian 3. Hasil dan Analisis yang menjelaskan hasil dan analisis proses pemodelan data menggunakan metode Neural Network Backproagation dan accuracy hasil pemodelan data, Bagian 4. Kesimpulan yang menjelaskan kesimpulan dari hasil penelitian ini dan saran untuk peneitian berikutnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Mesin pembelajaran pada model Jaringan Syaraf Tiruan ( Neural Network ) yang digunakan yaitu suatu aspek dari pembelajaran yang meniru sebuah pengalaman di masa yang lalu guna mampu memprediksi kejadian di masa akan datang [ 15 ]. Metode Jaringan Syaraf Tiruan ( Neural Network ) adalah suatu sistem pemroses informasi yang karakteristiknya mirip dengan cara kerja otak manusia. Arsitektur Neural Network ditentukan oleh 3 lapisan yaitu lapisan input , lapisan tersembunyi, dan lapisan output . Sedangkan Back- propagation merupakan salah satu model dari Neural Network . Backpropagation merupakan model Neural Network dengan banyak lapisan yang sering digunakan pada perkiraan time series . Algoritma pembelajaran backpropagation mengaktifkan neuron-neuron
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 3, Juli 2022: 525 – 538
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
pada penambatan maju menggunakan fungsi aktivasi yang dapat dideferensialkan untuk mendapatkan error output [ 16 ]. Kemudian error output ini digunakan untuk mengubah nilai bobot-bobotnya kearah mundur. Modifikasi perubahan bobot dilakukan untuk menurunkan kesalahan yang terjadi [ 17 ]. Metode backpropagation memiliki dua proses yaitu feed forward dan backpropagation yang dapat di detailkan menggunakan 11 langkah [ 18 ].
Berdasarkan beberapa jurnal diatas maka arsitektur Backpropagation Neural Network yang digunakan pada sistem ini terdiri dari 3 layer yaitu input layer , hidden layer , dan output layer . Berikut adalah langkah untuk pengumpulan data dan processing data sebelum data di proses pada metode Backpropagation Neural Network .

## 2.1. Pengumpulan Data
Data yang digunakan merupakan data hasil SAQ tahun 2020 website Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Timur. Data hasil SAQ tersebut digunakan sebagai data latih, sedangkan data ujinya menggunakan data hasil scraping website Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Timur tahun 2021. Kemudian data latih tersebut akan di bandingkan dengan data uji menggunakan metode Backpropagation Neural Network . Hasil perbandingan data uji dan data latih tersebut akan di bentuk menggunakan 3 model data, hasil dari 3 model data tersebut merupakan hasil prediksi nilai SAQ website Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Timur Tahun 2021. Kemudian hasil prediksi tersebut akan di uji akurasinya menggukanan metode Mean Squared Error (MSE) dan Mean Average Precentage Error (MAPE) untuk mendapatkan tingkat akurasi dari masing-masing model data yang digunakan.

## 2.2. Preprocessing Data
Langkah 1 yaitu mapping data . Pada tahap mapping data , teknik scraping website Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Timur untuk mendapatkan jumlah navigasi, banyaknya konten/isi, dan update konten (tanggal). Pada Gambar 1 terlihat bahwa ada dua input yang harus diisi yaitu alamat website (URL) yang akan di lakukan scraping dan nama website . Untuk input ”Website Name (op- tional)” akan di isi alamat URL website Pemerintah Daerah yang akan di lakukan scraping . Sedangkan ”Website Name (optional)” merupakan nama dari website yang akan di scrap .
Gambar 1. Tampilan Home Web Scraping
Pada Gambar 2 terdapat form yang dimana pengguna diharuskan mengisi field bagian mana dari website Pemerintah Daerah yang akan di scrap . Field ”Method” merupakan pilihan untuk menggunakan cara teknik scraping denan ”selector” atau ”regex” . Sedangkan untuk field ”Expression” merupakan isian yang mengadung sintaks atau source code HTML seperti ”a” berarti itu menunjukkan link , ”body” berarti menunjukkan sintaks HTMl ”body” dan masih banyak lagi. jika sintaks-sintkas itu di masukkan di field ”Expression” maka sistem akan melakukan scraping data pada data yang terseletak pada sintaks-sintaks yang sudah diinputkan di field ”Expression” . Untuk field ”Field name (optional)” digunakan sebagai tanda hasil dari scraping itu data dari sintks yang ada di ”Expression” bagian mana.
528 r
Gambar 2. Form Input Scraper website Pemerintah Daerah
Pada Gambar 3 menggambarkan hasil dari scraping website Pemerintah Daerah yang berupa jumlah navigasi ( link ), isi konten, dan tanggal upload konten. Untuk jumlah navigasi ( link ) berasal dari field ” Expression ” yang berupa ”a”, sedangkan isi konten dan tanggal upload merupakan hasil field ” Expression ” yang berupa ” body ”. Dari 3 hasil tersebut dapat dihitung jumlahnya untuk dijadikan nilai SAQ pada setiap website Pemerintah Daerah di provinsi Jawa Timur.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 3, Juli 2022: 525 – 538
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Gambar 3. Result Scraping Website Pemerintah Daerah
Langkah ke-2 yaitu identifikasi data latih dan data uji. Hasil scraping akan di proses dengan metode Backpropagation Neural Network dengan memprediksi hasil nilai SAQ website pemerintah daerah Provinsi Jawa Timur tahun 2021. Hasil SAQ yang didapat dari scraping akan digunakan sebagai data uji, sedangkan data nilai SAQ tahun 2020 akan digunakan sebagai data latih. Dari 2 jenis data tersebut akan di hitung prediksi nilai SAQ menggunakan metode Backpropagation Neural Network . Menggunakan 4 jenis model data yang berbeda pada jumlah iterasi dan hidden layer neuron maka dapat diketahui tingkat akurasi masing-masing model data menggunakan metode MAPE. Tabel 1 merupakan data latih yang digunakan yang digunakan untuk menguji 4 jenis model A, B, C, D:
Tabel 1. Data Hasil Self Assessment Quetionnare tahun 2020
Label Actual Output Value Actual Output Bojonegoro 0.6 Madiun 0.598 Pacitan 0.585 Kota Probolinggo 0.58 Situbondo 0.553 Blitar 0.529 Nganjuk 0.512 Pamekasan 0.499 Kota Malang 0.51 Kota Blitar 0.502 Kab.Malang 0.49 Ponorogo 0.494 Sidoarjo 0.473 Trenggalek 0.427 Kab.Mojokerto 0.455 Surabaya 0.413 Banyuwangi 0.437 Lumajang 0.393 Batu 0.411 Kota Mojokerto 0.39 Bondowoso 0.359 Ngawi 0.374 Sumenep 0.334 Kab.Kediri 0.314 Tuban 0.289 Kab.Madiun 0.189 Tulungagung 0.18 Kab. Probolinggo 0.147 Kota Pasuruan 0.127 Kab.Pasuruan 0.125 Lamongan 0.154 Magetan 0.14 Sampang 0.112
Smart Assessment Menggunakan . . . (Agung Teguh Wibowo Almais)
530 r

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Proses pelatihan dan proses pengujian dilakukan berdasarkan tahapan-tahapan yang telah disebutkan sebelumnya. Proses pelatihan yang telah dilakukan menghasilkan bobot-bobot yang nantinya akan dipakai pada proses pengujian [ 17 ]. Hasil dari proses pengujian berupa nilai Mean Squared Error (MSE) menggunakan persamaan sebagai berikut:
M SE = P a k =1 ( t k − y k ) 2 a (1)
dimana: MSE : Mean Squared Error (MSE) a : Banyaknya Data t : Data Aktual y : Data Prediksi k : Nilai Data a ke-1 hingga ke- n
Setelah nilai MSE sudah diketahui maka langkah selanjutnya mencari nilai Mean Average Precentage Error (MAPE) dengan persamaan rumus 2 :
M AP E = P n | xt − yt | xt t n × 100% (2)
dimana: MAPE
: Mean Absolute Percent Error (MAPE)
n : Besarnya data prediksi x : Data Aktual ke t y : Data Prediksi t : Nilai Data n ke-1 hingga ke- n Jika nilai Mean Absolute Percent Error (MAPE)sudah ketemu maka nilai MAPE digunakan utuk menghitung nilai accuracy dengan rumus:
Accuracy = 100% − M P E (3)
Pengujian yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan skenario dengan melakukan kombinasi hidden layer neuron dan iterasi. Nilai hidden layer neuron yang digunakan yaitu 5, 7, 9 sedangkan iterasi yang digunakan yaitu 1000, 2000, 4000. Untuk pemodelan data yang menggunakan kombinasi hidden layer neuron dan iterasi dapat dilihat pada tabel 2 .

## Tabel 2. Pemodelan Data
Attribute Model A Model B Model C Model D Data Actual 33 33 33 33 Data Uji 33 33 33 33 Iterasi 1000 1000 2000 4000 Hidden Layer Neuron 5 7 9 9 Input Layer 3 3 3 3 Output Layer 1 1 1 1
Berdasarkan hasil eksperimen kombinasi hidden layer neuron dan iterasi diatas, maka diperoleh nilai MSE menggunakan per- samaan ( 1 ). Kemudian nilai MPE menggunakan persamaan ( 2 ) dan nilai accuracy di masing-masing model menggunakan persamaan ( 3 ). Proses dan hasil perhitungan MSE, MAPE dan accuracy dapat dilihat dibawah ini:
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 3, Juli 2022: 525 – 538
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer

## 3.1. Model A
Model A menggambarkan analisis data dengan menggunakan data uji dan data actual sebanyak 33 data, iterasi 1000, hidden layer neuron sebanyak 5, input layer 3 dan output layer 1. Hasil dari beberapa attribute tersebut akan di modelkan dengan menggu- nakan bahasa pemrograman python untuk mendapatkan hasil predicted output yang mendekati data actual output . Pada gambar 4 me- nunjukkan bahwa value actual output dengan value predicted output masih ada value loss yang tinggi yaitu 0 , 011724796987684924 . Untuk value loss dan value predicted output pada Model A menggunakan metode Backpropagation Neural Network dapat dilihat sebagai berikut:
Hasil value loss: 0,011724796987684924 Hasil value predicted output:
[[0 , 40617572][0 , 52402215][0 , 64769123][0 , 46478561][0 , 43952884][0 , 43381398][0 , 47679598][0 , 43286821] [0 , 41383406][0 , 36913035][0 , 4843229][0 , 50914311][0 , 47843007][0 , 3203452][0 , 28915477][0 , 44881773] [0 , 34159882][0 , 5000191][0 , 25568719][0 , 34820391][0 , 39928641][0 , 38039212][0 , 24694529][0 , 27799181] [0 , 16005736][0 , 42088933][0 , 29955802][0 , 24062098][0 , 32291309][0 , 27006344][0 , 23513407][0 , 25779224] [0 , 15027422]]

## Gambar 4. Grafik untuk Model A
Pada tabel 3 dapat dilihat bahwa proses untuk mendapatkan nilai MSE diawali dengan proses mencari nilai Erorr, | erorr | , erorr square dan % erorr. Setelah nilai-nilai tersebut diketahui maka langkah selanjutnya adalah mencari nilai MSE menggunakan persamaan ( 1 ) berdasarkan data tabel 3, setelah itu mencari nilai MAPE menggunakan persamaan ( 2 ) berdasarkan data tabel 3, setelah nilai MAPE diketahui maka langkah selanjutnya adalah mencari nilai accuracy menggunakan persamaan ( 3 ) dengan menggunakan data tabel 3 . Nilai Accuracy yang dihasilkan pada model data A yaitu 60,63962 %.
532 r
Tabel 3. Perhitungan MSE, MAPE dan Accuracy untuk Model A
Actual Output Predicted Output Error — error — error square % error 0,6 0,406176 0,193824 0,1938243 0,037568 32,30405 0,598 0,524022 0,073978 0,0739779 0,005473 12,37088 0,585 0,647691 -0,06269 0,0626912 0,00393 10,71645 0,58 0,464786 0,115214 0,1152144 0,013274 19,86455 0,553 0,439529 0,113471 0,1134712 0,012876 20,5192 0,529 0,433814 0,095186 0,095186 0,00906 17,99358 0,512 0,476796 0,035204 0,035204 0,001239 6,875785 0,499 0,432868 0,066132 0,0661318 0,004373 13,25286 0,51 0,413834 0,096166 0,0961659 0,009248 18,85607 0,502 0,36913 0,13287 0,1328697 0,017654 26,46806 0,49 0,484323 0,005677 0,0056771 3,22E-05 1,158592 0,494 0,509143 -0,01514 0,0151431 0,000229 3,065407 0,473 0,47843 -0,00543 0,0054301 2,95E-05 1,148006 0,427 0,320345 0,106655 0,1066548 0,011375 24,9777 0,455 0,289155 0,165845 0,1658452 0,027505 36,4495 0,413 0,448818 -0,03582 0,0358177 0,001283 8,672574 0,437 0,341599 0,095401 0,0954012 0,009101 21,83093 0,393 0,500019 -0,10702 0,1070191 0,011453 27,23132 0,411 0,255687 0,155313 0,1553128 0,024122 37,789 0,39 0,348204 0,041796 0,0417961 0,001747 10,71695 0,359 0,399286 -0,04029 0,0402864 0,001623 11,22184 0,374 0,380392 -0,00639 0,0063921 4,09E-05 1,709123 0,334 0,246945 0,087055 0,0870547 0,007579 26,06428 0,314 0,277992 0,036008 0,0360082 0,001297 11,46758 0,289 0,160057 0,128943 0,1289426 0,016626 44,61683 0,189 0,420889 -0,23189 0,2318893 0,053773 122,6928 0,18 0,299558 -0,11956 0,119558 0,014294 66,42112 0,147 0,240621 -0,09362 0,093621 0,008765 63,68774 0,127 0,322913 -0,19591 0,1959131 0,038382 154,2623 0,125 0,270063 -0,14506 0,1450634 0,021043 116,0508 0,154 0,235134 -0,08113 0,0811341 0,006583 52,68446 0,14 0,257792 -0,11779 0,1177922 0,013875 84,13731 0,112 0,150274 -0,03827 0,0382742 0,001465 34,17341 3,040763 0,386918 1141,451 MSE 0,011725 MAPE (%) 39,36038 Accuracy (%) 60,63962

## 3.2. Model B
Model B menggambarkan analisis data dengan menggunakan data uji dan data actual sebanyak 33 data, iterasi 1000, hid- den layer neuron sebanyak 7, input layer 3 dan output layer 1. Hasil dari beberapa attribute tersebut akan di modelkan dengan menggunakan bahasa pemrograman python untuk mendapatkan hasil predicted output yang mendekati data actual output . Pada gambar 5 menunjukkan bahwa value actual output dengan value predicted output masih ada value loss yang cukup tinggi yaitu 0,008723719203816059. Untuk value loss dan value predicted output pada Model B menggunakan metode Backpropagation Neural Network dapat dilihat sebagai berikut:
Hasil value loss: 0 , 008723719203816059 Hasil value predicted output:
[[0 , 37255975][0 , 47744372][0 , 62753342][0 , 4269566][0 , 52795289][0 , 42713412][0 , 48780156][0 , 43321117][0 , 40509151] [0 , 37649398][0 , 43772376][0 , 45532422][0 , 42127642][0 , 33515221][0 , 28527022][0 , 38532927][0 , 3332237][0 , 44858245]
[0 , 35214334][0 , 36827687][0 , 39395417][0 , 39015151][0 , 33681856][0 , 26042901][0 , 14784026][0 , 30474246][0 , 26709609] [0 , 26097754][0 , 2742166][0 , 10994459][0 , 18610332][0 , 22415156][0 , 16428238]]
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 3, Juli 2022: 525 – 538
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Gambar 5. Grafik untuk Model B
Pada tabel 4 dapat dilihat bahwa proses untuk mendapatkan nilai MSE diawali dengan proses mencari nilai Erorr , — erorr —, erorr square dan % erorr . Setelah nilai-nilai tersebut diketahui maka langkah selanjutnya adalah mencari nilai MSE menggunakan persamaan ( 1 ) berdasarkan data tabel 4, setelah itu mencari nilai MAPE menggunakan persamaan ( 2 ) berdasarkan data tabel 4 , setelah nilai MAPE diketahui maka langkah selanjutnya adalah mencari nilai accuracy menggunakan persamaan ( 3 ) dengan menggunakan data tabel 4 . Nilai Accuracy yang dihasilkan pada model data B yaitu 70,50749 %.
Tabel 4. Perhitungan MSE, MAPE dan Accuracy untuk Model B
Actual Output Predicted Output Error — error — error square % error 0,6 0,37256 0,22744 0,22744 0,051729 37,90671 0,598 0,477444 0,120556 0,120556 0,014534 20,15991 0,585 0,627533 -0,04253 0,042533 0,001809 7,27067 0,58 0,426957 0,153043 0,153043 0,023422 26,38679 0,553 0,527953 0,025047 0,025047 0,000627 4,529315 0,529 0,427134 0,101866 0,101866 0,010377 19,25631 0,512 0,487802 0,024198 0,024198 0,000586 4,726258 0,499 0,433211 0,065789 0,065789 0,004328 13,18413 0,51 0,405092 0,104908 0,104908 0,011006 20,57029 0,502 0,376494 0,125506 0,125506 0,015752 25,0012 0,49 0,437724 0,052276 0,052276 0,002733 10,66862 0,494 0,455324 0,038676 0,038676 0,001496 7,829105 0,473 0,421276 0,051724 0,051724 0,002675 10,93522 0,427 0,335152 0,091848 0,091848 0,008436 21,51002 0,455 0,28527 0,16973 0,16973 0,028808 37,30325 0,413 0,385329 0,027671 0,027671 0,000766 6,699935 0,437 0,333224 0,103776 0,103776 0,01077 23,74744 0,393 0,448582 -0,05558 0,055582 0,003089 14,14312 0,411 0,352143 0,058857 0,058857 0,003464 14,32036 0,39 0,368277 0,021723 0,021723 0,000472 5,570033 0,359 0,393954 -0,03495 0,034954 0,001222 9,736538 0,374 0,390152 -0,01615 0,016152 0,000261 4,318586 0,334 0,336819 -0,00282 0,002819 7,94E-06 0,84388 0,314 0,260429 0,053571 0,053571 0,00287 17,06082 0,289 0,14784 0,14116 0,14116 0,019926 48,8442 0,189 0,304742 -0,11574 0,115742 0,013396 61,2394 0,18 0,267096 -0,0871 0,087096 0,007586 48,38672 0,147 0,260978 -0,11398 0,113978 0,012991 77,53574 0,127 0,274217 -0,14722 0,147217 0,021673 115,9186 0,125 0,109945 0,015055 0,015055 0,000227 12,04433 0,154 0,186103 -0,0321 0,032103 0,001031 20,84631 0,14 0,224152 -0,08415 0,084152 0,007081 60,10826 0,112 0,164282 -0,05228 0,052282 0,002733 46,6807 2,559031 0,287883 855,2827 MSE 0,008724 MAPE (%) 29,49251 Accuracy (%) 70,50749
Smart Assessment Menggunakan . . . (Agung Teguh Wibowo Almais)
534 r

## 3.3. Model C
Model C menggambarkan analisis data dengan menggunakan data uji dan data actual sebanyak 33 data, iterasi 2000, hid- den layer neuron sebanyak 9, input layer 3 dan output layer 1. Hasil dari beberapa attribute tersebut akan di modelkan dengan menggunakan bahasa pemrograman python untuk mendapatkan hasil predicted output yang mendekati data actual output . Pada gambar 6 menunjukkan bahwa value actual output dengan value predicted output masih ada value loss yang cukup tinggi yaitu 0 , 006385032153835237 . Untuk value loss dan value predicted outpu t pada Model C menggunakan metode Backpropagation Neural Network dapat dilihat sebagai berikut:
Hasil value loss: 0 , 006385032153835237 Hasil value predicted output:
[[0 , 43757628][0 , 50356729][0 , 65608418][0 , 43909397][0 , 55569254][0 , 44835938][0 , 46644226][0 , 40163757][0 , 48243513]
[0 , 44712742][0 , 45299076][0 , 45691974][0 , 43546406][0 , 34211243][0 , 29666426][0 , 36845904][0 , 342793][0 , 40047637]
[0 , 3187831][0 , 3748547][0 , 34059653][0 , 3467548][0 , 33748164][0 , 28878244][0 , 12095061][0 , 27182822][0 , 27748032]
[0 , 23187201][0 , 21929292][0 , 12288445][0 , 16765324][0 , 22090229][0 , 17361186]]

## Gambar 6. Grafik untuk Model C
Pada tabel 5 dapat dilihat bahwa proses untuk mendapatkan nilai MSE diawali dengan proses mencari nilai Erorr , — erorr —, erorr square dan % eror . Setelah nilai-nilai tersebut diketahui maka langkah selanjutnya adalah mencari nilai MSE menggunakan persamaan ( 1 ) berdasarkan data tabel 5, setelah itu mencari nilai MAPE menggunakan persamaan ( 2 ) berdasarkan data tabel 5 , setelah nilai MAPE diketahui maka langkah selanjutnya adalah mencari nilai accuracy menggunakan persamaan (3) dengan menggunakan data tabel 5 . Nilai Accuracy yang dihasilkan pada model data C yaitu 75.53794 %.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 3, Juli 2022: 525 – 538
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Tabel 5. Perhitungan MSE, MAPE dan Accuracy untuk Model C
Actual Output Predicted Output Error — error — error square % error 0,6 0,437576 0,162424 0,162424 0,026381 27,07062 0,598 0,503567 0,094433 0,094433 0,008918 15,79142 0,585 0,656084 -0,07108 0,071084 0,005053 12,15114 0,58 0,439094 0,140906 0,140906 0,019855 24,29414 0,553 0,555693 -0,00269 0,002693 7,25E-06 0,486897 0,529 0,448359 0,080641 0,080641 0,006503 15,24397 0,512 0,466442 0,045558 0,045558 0,002076 8,897996 0,499 0,401638 0,097362 0,097362 0,009479 19,51151 0,51 0,482435 0,027565 0,027565 0,00076 5,404876 0,502 0,447127 0,054873 0,054873 0,003011 10,93079 0,49 0,452991 0,037009 0,037009 0,00137 7,552906 0,494 0,45692 0,03708 0,03708 0,001375 7,506126 0,473 0,435464 0,037536 0,037536 0,001409 7,935717 0,427 0,342112 0,084888 0,084888 0,007206 19,87999 0,455 0,296664 0,158336 0,158336 0,02507 34,79906 0,413 0,368459 0,044541 0,044541 0,001984 10,78474 0,437 0,342793 0,094207 0,094207 0,008875 21,55767 0,393 0,400476 -0,00748 0,007476 5,59E-05 1,902384 0,411 0,318783 0,092217 0,092217 0,008504 22,4372 0,39 0,374855 0,015145 0,015145 0,000229 3,88341 0,359 0,340597 0,018403 0,018403 0,000339 5,126315 0,374 0,346755 0,027245 0,027245 0,000742 7,284813 0,334 0,337482 -0,00348 0,003482 1,21E-05 1,042407 0,314 0,288782 0,025218 0,025218 0,000636 8,03107 0,289 0,120951 0,168049 0,168049 0,028241 58,14858 0,189 0,271828 -0,08283 0,082828 0,006861 43,82446 0,18 0,27748 -0,09748 0,09748 0,009502 54,15573 0,147 0,231872 -0,08487 0,084872 0,007203 57,73606 0,127 0,219293 -0,09229 0,092293 0,008518 72,67159 0,125 0,122884 0,002116 0,002116 4,48E-06 1,69244 0,154 0,167653 -0,01365 0,013653 0,000186 8,86574 0,14 0,220902 -0,0809 0,080902 0,006545 57,78735 0,112 0,173612 -0,06161 0,061612 0,003796 55,01059 2,144126 0,210706 709,3997 MSE 0,006385 MAPE (%) 24,46206 Accuracy (%) 75,53794

## 3.4. Model D
Model D menggambarkan analisis data dengan menggunakan data uji dan data actual sebanyak 33 data, iterasi 4000, hid- den layer neuron sebanyak 9, input layer 3 dan output layer 1. Hasil dari beberapa attribute tersebut akan di modelkan den- gan menggunakan bahasa pemrograman python untuk mendapatkan hasil predicted output yang mendekati data actual output . Pada gambar 7 menunjukkan bahwa value actual output dengan value predicted output masih ada value loss yang rendah yaitu 0 , 0036049491283552558 . Untuk value loss dan value predicted output pada Model D menggunakan metode Backpropagation Neu- ral Network dapat dilihat sebagai berikut:
Hasil value loss : 0 . 0036049491283552558 Hasil value predicted output : [[0 , 60274071][0 , 57187887][0 , 64564485][0 , 46469996][0 , 60764015][0 , 58234943][0 , 5159357][0 , 50868351][0 , 54168933]
[0 , 57386291][0 , 52275215][0 , 53669368][0 , 432874][0 , 37800687][0 , 49307884][0 , 43306597][0 , 39047343][0 , 39444543] [0 , 41482832][0 , 39030638][0 , 39131283][0 , 39387718][0 , 34939076][0 , 34139336][0 , 10870612][0 , 26758701][0 , 29861091] [0 , 25191879][0 , 19500131][0 , 13133231][0 , 17475061][0 , 22342151][0 , 11564055]]

## Gambar 7. Grafik untuk Model D
Pada tabel 6 dapat dilihat bahwa proses untuk mendapatkan nilai MSE diawali dengan proses mencari nilai Erorr , — erorr —, erorr square dan %erorr. Setelah nilai-nilai tersebut diketahui maka langkah selanjutnya adalah mencari nilai MSE menggunakan persamaan ( 1 ) berdasarkan data tabel 6 , setelah itu mencari nilai MAPE menggunakan persamaan ( 2 ) berdasarkan data tabel 6 , setelah nilai MAPE diketahui maka langkah selanjutnya adalah mencari nilai accuracy menggunakan persamaan ( 3 ) dengan menggunakan data tabel 6 . Nilai Accuracy yang dihasilkan pada model data C yaitu 81.28917 %.
Tabel 6. Perhitungan MSE, MAPE dan Accuracy untuk Model D
Actual Output Predicted Output Error — error — error square % error 0,6 0,602741 -0,00274 0,002741 7,51E-06 0,456785 0,598 0,571879 0,026121 0,026121 0,000682 4,368082 0,585 0,645645 -0,06064 0,060645 0,003678 10,36664 0,58 0,4647 0,1153 0,1153 0,013294 19,87932 0,553 0,60764 -0,05464 0,05464 0,002986 9,880678 0,529 0,582349 -0,05335 0,053349 0,002846 10,08496 0,512 0,515936 -0,00394 0,003936 1,55E-05 0,768691 0,499 0,508684 -0,00968 0,009684 9,38E-05 1,940583 0,51 0,541689 -0,03169 0,031689 0,001004 6,213594 0,502 0,573863 -0,07186 0,071863 0,005164 14,31532 0,49 0,522752 -0,03275 0,032752 0,001073 6,684112 0,494 0,536694 -0,04269 0,042694 0,001823 8,642445 0,473 0,432874 0,040126 0,040126 0,00161 8,483298 0,427 0,378007 0,048993 0,048993 0,0024 11,4738 0,455 0,493079 -0,03808 0,038079 0,00145 8,368976 0,413 0,433066 -0,02007 0,020066 0,000403 4,858588 0,437 0,390473 0,046527 0,046527 0,002165 10,64681 0,393 0,394445 -0,00145 0,001445 2,09E-06 0,367794 0,411 0,414828 -0,00383 0,003828 1,47E-05 0,931465 0,39 0,390306 -0,00031 0,000306 9,39E-08 0,078559 0,359 0,391313 -0,03231 0,032313 0,001044 9,000788 0,374 0,393877 -0,01988 0,019877 0,000395 5,314754 0,334 0,349391 -0,01539 0,015391 0,000237 4,608012 0,314 0,341393 -0,02739 0,027393 0,00075 8,724 0,289 0,108706 0,180294 0,180294 0,032506 62,38543 0,189 0,267587 -0,07859 0,078587 0,006176 41,58043 0,18 0,298611 -0,11861 0,118611 0,014069 65,89495 0,147 0,251919 -0,10492 0,104919 0,011008 71,37333 0,127 0,195001 -0,068 0,068001 0,004624 53,54434 0,125 0,131332 -0,00633 0,006332 4,01E-05 5,065848 0,154 0,174751 -0,02075 0,020751 0,000431 13,47442 0,14 0,223422 -0,08342 0,083422 0,006959 59,58679 0,112 0,115641 -0,00364 0,003641 1,33E-05 3,250491 1,464315 0,118963 542,6141 MSE 0,003605 MAPE (%) 18,71083 Accuracy (%) 81,28917
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 3, Juli 2022: 525 – 538
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Berdasarkan hasil perhitungan MSE, MAPE dan Accuracy disetiap model data diatas, maka dapat dilihat nilai MSE, MAPE dan Accuracy pada tabel 7 dapat dijelaskan bahwa dengan menggunakan 4 model data yang terdapat perbedaan pada jumlah iterasi dan hidden layer maka didapatkan nilai MSE, MAPE dan Accuracy . Pada model A menggunakan iterasi 1000 dan 5 hidden layer maka menghasilkan nilai MSE sebesar 0,0117, MAPE sebesar 39,36% dan Accuracy sebesar 60,64%. Sedangkan pada model B model B menggunakan iterasi 1000 dan 7 hidden layer maka menghasilkan nilai MSE sebesar 0,0087, MAPE sebesar 29,49% dan Accuracy sebesar 70,50%. Untuk model C dengan menggunakan iterasi 2000 dan 9 hidden layer maka menghasilkan nilai MSE sebesar 0,0064, MAPE sebesar 24,46% dan Accuracy sebesar 75,53%. Untuk model terakhir yaitu model D menggunakan iterasi 4000 dan 9 hidden menghasilkan nilai MSE sebesar 0,0036, MAPE sebesar 18,71% dan Accuracy sebesar 81,28%. untuk melihat perbedaan nilai MSE, MAPE dan Accuracy yang di hasilkan pada masing-masing model, dapat dilihat pada gambar 8 .
Tabel 7. Hasil MSE, MAPE (%) dan Accuracy (%) pada setiap model data
Model Iterasi Hidden Layer MSE MAPE (%) Accuracy (%) A 1000 5 0,0117 39,36 60,64 B 1000 7 0,0087 29,49 70,5 C 2000 9 0,0064 24,46 75,53 D 4000 9 0,0036 18,71 81,28
Pada gambar 8 dapat dilihat bahwa semakin rendah nilai MAPE yang dihasilkan di masing-masing model data maka semakin tinggi nilai accuracy dari model data tersebut. Pada model data ke-4 tersebut merupakan model data yang menghasilkan nilai accuracy terbaik dibandingkan dengan model data uji lainnya, dengan menggunakan jumlah iterasi 4000 dan hidden layer 9 maka didapat nilai MAPE sebesar 18,71% dengan tingkat accuracy 81,28%.
Gambar 8. Grafik Perbandingan Nilai MSE, MAPE dan Accuracy pada setiap model data

## 4. KESIMPULAN
Teknik scraping dapat digunakan untuk mendapatkan data dan informasi di website Pemerintah Daerah, kemudian data dan in- formasi tersebut dapat digunakan untuk assessment website Pemerintah Daerah. Data dan Informasi tersebut di proses menggunakan metode Backpropagation Neural Network untuk memprediksi hasil Self-Assessment Questionnaire (SAQ) 2021 website Pemerintah Daerah di Provinsi Jawa Timur. Dengan mengimplementasikan model prediksi ( forcasting ) berdasarkan data hasil SAQ 2020 yang di modelkan dengan menggunakan metode Backpropagation Neural Network sehingga di dapatkan nilai MSE, MAPE dan accuracy untuk memprediksi nilai SAQ 2021 website Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Timur. Nilai hasil dari MSE dan MAPE setiap model data akan di proses untuk mendapatkan nilai accuracy pada setiap model data. Dari 4 model data yang digunakan ujicoba meng- hasilkan nilai MSE, MAPE dan tingkat accuracy yang berbeda-beda tergantung dari jumlah iterasi dan hidden layer yang digunakan. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan menghasilkan tingkat accuracy tertinggi didapat pada model data ke-4 dengan menggu- nakan iterasi 4000, hidden layer 9 dan mendapatkan nilai MSE 0,0036, MAPE 18,71%, accuracy 81,28%. Berbeda dengan hasil ujicoba model data ke-3 yang menggunakan iterasi 2000, hidden layer 9 dan mendapatkan nilai MSE 0,0064, MAPE 24,46%, accu- racy 75,53%. Berdasarkan pengujian tersebut didapatkan bahwa Tim PPID dapat memprediksi nilai SAQ 2021 website Pemerintah Daerah di Provinsi Jawa Timur dengan menggunakan menggunakan data hasil SAQ tahun sebelumnya yang diproses menggunakan pendekatan metode Backpropagation Neural Network .
538 r
Untuk penelitian selanjutnya dapat mengimplementasikan metode assessment website Pemerintah Daerah menggunakan kom- binasi model analisis assessment Importance Performance Analysis (IPA) dengan metode Artificial Intelligence (AI), dengan meng- gunakan model IPA dapat digunakan untuk mencari 3 dimensi pada webqual 4.0 yaitu usability , information dan service interaction . Selain itu juga dapat diterapkan metode yang dapat menghasilkan nilai non-continues agar dapat di uji menggunakan metode con- fuxion matrix.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kami ucapkan kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP2M) UIN Maulana Malik Ibrahim Malang atas pendanaan penelitian ini serta turut mendukung terselesainya penelitian ini.

## REFERENSI
[1] Charoline Cheisviyanny, Herlina Helmy, and Sany Dwita, “Analisis Kualitas Website Pemerintah Daerah Kabupaten/Kota Di Provinsi Sumatera Barat,” Simposium Nasional Keuangan Negara , vol. 1, no. 1, pp. 1087–1104, 2018.
[2] N. Handayani, “Efektivitas website dalam pelayanan elektronik Pemerintah Kota Depok,” Jurnal Otonomi Daerah dan Pengem- bangan Masyarakat , vol. 15, no. 1, pp. 46—-57, 2017.
[3] A. R. Isni, “Analisis Kualitas Website Pemerintah Daerah Pada Kota Se-Sumatera Barat,” Jurnal Akuntansi , vol. 6, no. 3, pp. 1–16, 2018.
[4] N. Kenda, “Implementasi Pejabat Pengelola Informasi Dan Dokumentasi (Ppid) Pada Pemerintah Provinsi Gorontalo,” Jurnal Penelitian Komunikasi dan Opini Publik , vol. 19, no. 3, pp. 165–186, 2015.
[5] P. Haryani, “Penilaian Kualitas Layanan Website Pemerintah Kota Yogyakarta Menggunakan Metode E-Govqual,” Data Man- ajemen dan Teknologi Informasi (DASI) , vol. 17, no. 3, pp. 44–50, 2016.
[6] I. G. L. A. R. Putra and I. P. A. Swastika, “Analisis Kerangka Kerja E-Governance Assessment Pada Situs Website Pemerintahan Daerah di Indonesia,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2016 (SENTIKA 2016) , vol. 2016, no. Sentika, pp. 295–304, 2016.
[7] L. C. Dewi, Meiliana, and A. Chandra, “Social media web scraping using social media developers API and regex,” in Procedia Computer Science , vol. 157, 2019, pp. 444–449.
[8] H. Hoesin, H. Setiadi, N. A. Lemmung, and ..., “Penilaian situs pemerintah daerah di provinsi dki jakarta, bengkulu, jambi, dan bangka belitung,” in Seminar Nasional . . . , 2015, pp. 320–328.
[9] V. Mitra, H. Sujaini, and A. B. P. Negara, “Rancang Bangun Aplikasi Web Scraping untuk Korpus Paralel Indonesia - Inggris dengan Metode HTML DOM,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) , vol. 5, no. 1, pp. 1–6, 2017.
[10] A. Weni Syaputri, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Hotel Grand Elite di Website Traveloka,” Jurnal Ekonomi , vol. 2, no. 1, pp. 41–49, 2021.
[11] D. D. A. Yani, H. S. Pratiwi, and H. Muhardi, “Implementasi Web Scraping untuk Pengambilan Data pada Situs Marketplace,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) , vol. 7, no. 4, pp. 257–262, 2019.
[12] D. K. Vishwakarma, D. Varshney, and A. Yadav, “Detection and veracity analysis of fake news via scrapping and authenticating the web search,” Cognitive Systems Research , vol. 58, pp. 217–229, 2019.
[13] Tina Amalia, Ivan Hanavi, Yuliatri Sastrawijaya, and Jarudin, “Pengembangan Media Berbasis WEB untuk Mempromosikan Hasil Kerajinan Prakarya Siswa,” Jurnal Sisfotek Global , vol. 11, no. 1, pp. 53–59, 2021.
[14] H. Hairani, A. Anggrawan, A. I. Wathan, K. A. Latif, K. Marzuki, and M. Zulfikri, “The Abstract of Thesis Classifier by Using Naive Bayes Method,” in 2021 International Conference on Software Engineering & Computer Systems and 4th International Conference on Computational Science and Information Management (ICSECS-ICOCSIM) , no. August. IEEE, aug 2021, pp.
312–315. [Online]. Tersedia: https://ieeexplore.ieee.org/document/9537006/
[15] D. Dairoh, V. K. Bakti, and M. Naufal, “Neural Network dan Particle Swam Optimization untuk Penunjang Keputusan Antipasi Mahasiswa Pra Lulus Bekerja Sesuai Bidang,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 21, no. 1, pp. 151–158, 2021.
[16] E. Suryana, “Pendugaan Tinggi Pasang Surut Laut Harian Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation,” Jurnal Ilmiah Betrik , vol. 8, no. 02, pp. 70–82, 2017.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 3, Juli 2022: 525 – 538
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
[17] A. P. Widodo, S. Suhartono, E. A. Sarwoko, and Z. Firdaus, “Akurasi Model Prediksi Metode Backpropagation Menggunakan Kombinasi Hidden Neuron Dengan Alpha,” Jurnal Matematika , vol. 20, no. 2, pp. 79–84, 2017.
[18] B. H. Hayadi, I. G. I. Sudipa, and A. P. Windarto, “Model Peramalan Artificial Neural Network pada Peserta KB Aktif Jalur Pemerintahan menggunakan Artificial Neural Network Back-Propagation,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 21, no. 1, pp. 11–20, 2021.
540 r
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 3, Juli 2022: 525 – 538