L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## IMPLEMENTASI ALGORITMA BACKPROPAGATION DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH PERKAWINAN TIDAK TERCATAT DI SIANTAR MARTOBA
Desti Aldania 1 , Iin Parlina 2 , M.Safii 3
123 Program Studi Sistem Informasi,  Stikom Tunas Bangsa, Pematang Siantar E-mail: 1 destialdania@gmail.com, 2 iinparlina34@gmail.com, 3 m.safii@amiktunasbangsa.ac.id
Abstract – Population  growth  is  accompanied  by an increase  in  adult  society  which enables  them  to continue their  offspring  through  marriage.  In  Siantar  Martoba  District,  91,267  residents  did  not  have  a  marriage certificate from the Pematangsiantar City Population and Civil Registration Service. Predictions are needed to determine the increase or decrease in the number of betel marriages in Siantar Martoba District in 2023. The Backpropagation  Algorithm  method  is  the  right  method  for  making  predictions.  In  this  research,  the  network architecture implemented in the Matlab application is applied. Based on the best architecture produced in this research, namely the 4-66-1 architecture with an accuracy of 86% with a mean square error of 0.00009995 and epoch  1897  literations in  34  seconds  to  achieve  the  goal. Based on  the  results  of  this  research,  the  number  of betel marriages in 2023 will increase to 4,366 throughout Siantar Martoba Regency.
Keywords : ANN, Algorithms, Backpropagation, Artificial Intelligence, Unregistered Marriages

## I. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang Penelitian
Pencatatan  perkawinan  di  Indonesia  masih belum efektif dalam pelaksanaannya di  masyarakat, salah satunya terletak di kabupaten Siantar Martoba. Sebab  sebagian  orang  memang  tidak  menganggap bahwa  pencatatan  itu  sendiri  sangatlah  penting  dan menganggapnya  sebagai  hal  yang  sepele.  Faktanya, dampak    setelah  menikah  sangat  besar  jika  tidak memiliki akta nikah karena hukum positif berlaku di Indonesia,  tidak  hanya  hukum  Islam.  Salah  satu akibat dari perkawinan yang tidak dicatatkan adalah tidak  sahnya  perkawinan  itu,  baik  itu  dalam pembagian  harta  bersama  atau  harta  gono-gini (Syofiyullah, Susanti, and Setiawan 2023).
Implikasinya,  pernikahan  itu  tidak  pernah  ada. Perkawinan tidak dicatatkan terjadi karena pencatatan    perkawinan  perkawinan  pada  penduduk setempat  dan  pencatatan  kependudukan  tidak dicatatkan  atau  tidak  dapat  dicatatkan.  Tujuan pencatatan  perkawinan  adalah  untuk  menciptakan ketertiban masyarakat baik dalam perkawinan Islam maupun  perkawinan  yang  dilakukan  oleh  orang- orang  yang  tidak  berdasarkan  hukum  Islam  (Garfes 2019).
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka  perlu dilakukan  suatu  prediksi.  Tentu  saja  diperlukan suatu  metode  untuk  melakukan    prediksi  tersebut. Oleh  karena  itu,  metode  yang  digunakan  adalah jaringan syaraf tiruan dengan algoritma Backpropagation. Algoritma Backpropagation adalah  salah  satu  cara  yang  paling  populer,  efektif, dan  mudah  dipelajari  untuk  mengoptimalkan pelatihan  JST,  yang  sering  digunakan  untuk memecahkan  masalah  yang  kompleks  (Aljarofi 2019). Dalam penelitian Siantar Martoba dan Siantar Barat yang memprediksi jumlah nikah sirih, terdapat
empat penelitian yang menunjukkan bahwa
Backpropagation  merupakan  metode  yang  akurat dan  berguna,  termasuk  penelitian  (Yarza  et  al., 2019) dengan akurasi yang didapat dari Backpropagation.  metode  ini  99,17%  lebih  tinggi dibandingkan  metode  lvq  yang  hanya  mencapai akurasi  96,67%  (Agustin  2022).    Pada  penelitian (Tantyo  et  al.,  2021),  hasil  prediksi  MAD  yang dilakukan  dengan  metode  Holt-Winters  adalah 1,7963,  dan  nilai  prediksi  0,00057201  diperoleh dengan  metode  Backpropagation,  sehingga  nilai dengan  angka  MAD  prediksi  error  terkecil  adalah nilai  prediksi  dengan  hasil    paling  akurat  (Tantyo and Swanjaya 2021). Penelitian yang dilakukan oleh (Amaly  et  al.,  2022)  dengan  hasil  metode  yang paling optimal digunakan untuk memprediksi inflasi di Indonesia untuk periode yang akan datang adalah JST backpropagation dengan model 7-4-1 menggunakan  nilai  epoch  400  dan  learning  rate  0.1 dengan MSE = 0.0112 dan RMSE = 0.1065 (Amaly, Hirzi, and Basirun 2022). Penelitian yang dilakukan oleh (Zen., 2019) dengan hasil metode backpropagation  merupakan  cara  terbaik  untuk mengenali sidik jari dengan nilai keberhasilan 100% dibandingkan  dengan  menggunakan  dimensi  fraktal dengan tingkat keberhasilan 85% (Zen 2019).
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya dapat disimpulkan bahwasanya algoritma Backpropagation dapat  digunakan  dalam memprediksi  suatu  masalah.  Maka  dari  itu,  dalam penelitian  ini  digunakan  sebuah  metode  algoritma Backpropagation dalam memprediksi jumlah perkawinan  tidak  tercatat.  Pada  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  cara  kerja  algoritma Backpropagation dalam  mencari  arsitektur  yang terbaik  guna  memprediksi  jumlah  perkawinan  tidak tercatat  pada  tahun  kedepannya  di  Siantar  Martoba. Dengan dilakukannya penelitian ini, dalam melakukan  prediksi  perkawinan  tidak  tercatat
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
dengan menggunakan metode algoritma
Backpropagation ,  diharapkan  dapat  memberikan informasi  yang  akurat  dan  beguna  bagi  pemerintah atau  lembaga  terkait  dalam  merencanakan  kegiatan atau  program  untuk  mengurangi  perkawinan  tidak tercatat  seperti  upaya  pemberdayaan  masyarakat serta  pengembangan  program  kesadaran  tentang pentingnya  pencatatan  perkawinan.  Model  neural network  dapat  dilatih  untuk  belajar  dari  data  dan memberikan  prediksi  yang  akurat  berdasarkan faktor-faktor yang telah diteliti sebelumnya. Algoritma  ini  bekerja  dengan  menghitung  gradient dari  fungsi  kerugian  terhadap  setiap  parameter dalam  model,  dan  kemudian  mengupdate  parameter tersebut menggunakan aturan rantai untuk meminimalkan kesalahan prediksi.

## 1.2.   Rumusan Masalah
1) Bagaimana  merancang  arsitektur  jaringan syaraf tiruan Backpropagation dalam memprediksi jumlah perkawinan tidak tercatat di siantar martoba di tahun 2023?
2) Berapa  tingkat  akurasi  yang  di  hasilkan? Apakah overfit atau underfit?

## 1.3 Tujuan Penelitian
1) Merancang  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan yang  dapat  memprediksi  jumlah  perkawinan tidak  tercatat  di  siantar  martoba  di  tahun 2023.
2) Menghitung  tingkat  akurasi  jaringan  syaraf tiruan yang dibuat.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  ini  bertujuan membantu  peneliti  dalam  memahami  konteks, menyusun  dasar  teoritis  yang  akan  digunakan  serta membantu  menyusun  hipotesis  yang  didasarkan pada teori-teori yang relevan.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
1) Mengumpulkan Data
Pada  tahap  ini,  data-data  diperoleh  dari  Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  Kota Pematangsiantar.
2) Normalisasi Data Setelah  menentukan  data  latih  dan  data  uji, tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  tahap normalisasi  terhadap  data  tersebut  dengan menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid  (Satria 2020). Proses ini bertujuan untuk mempermudah dalam  perhitungan  dan  mendapatkan  hasil predisksi yang akurat.
3) Menentukan Data uji dan data latih Data yang diperoleh kemudian di bagi menjadi 2 data,  yaitu  data  latih  dan  data  uji  untuk  tahap selanjutnya. 4) Perancangan arsitektur metode JST Backpropagation
Dalam  merancang  sebuah  arsitektur  yang  dapat menghasilkan  prediksi  yang  optimal  perlu dilakukan  penginputan  jumlah  nilai  parameter- parameter yang digunakan seperti jumlah hidden layer, laju pemahaman (learning rate),
maksimum  iterasi  (epoch),  dan  momentum dengan menggunakan proses trial dan error
5) Pengujian akurasi dan error Pada tahap ini dilakukan pengujian hasil prediksi yang  diperoleh  dengan  cara  melihat  tingkat keakurasian  dan  error  atau  nilai  MSE,  apakah sudah  sesuai  dengan  tujuan  yang  diharapkan yang  dilakuakan  pada  masing-masing  data training  dan  data  testing.  Semakin  kecil  nilai MSE yang diperoleh, maka kinerja prediksi yang didapatkan semakin baik (Maiyuriska 2022).
6) Mengevaluasi Akhir
Mengevaluasi akhir dilakukan untuk mengetahui apakah  testing  hasil  pengolahan  data  sesuai dengan  yang  diharapkan.  Pada  penelitian  ini, dalam  penentuan  nilai  output  diambil  dari pemilihan  arsitektur  terbaik  yang  mana  dalam pemilihan  arsitektur  terbaik  diperlukan  nilai penetapan  error  maksimum.  Pada  penelitian  ini menggunakan nilai error <= 0.02 agar mendapatkan  nilai  benar.  Dalam  penentuan arsitektur  terbaik  diperlukan  arsitektur  yang memiliki nilai akurasi diatas 75%.

## 2.2 Perkawinan Tidak Tercatat
Pernikahan  sirih  merupakan  permasalahan masa  kini,  namun  pelaku  nikah  sirih  tidak  bisa dicegah  untuk  melakukan  hal  tersebut.  Sanksi  yang dijatuhkan  memang  tidak  berat  dan  kalaupun  sudah ada  peraturan,  sanksi  tersebut  selalu  bisa  diubah melalui uji materi di Mahkamah Konstitusi.  Khoirul Abror  menulis  artikel  tentang  nikah  siri  dalam artikelnya  yang berjudul Permasalahan Nikah Tidak Dicatat  antara  Hukum  Nasional  dan  Hukum  Islam. Dalam  surat  kabar  Khoirul  Abror  dijelaskan  bahwa nikah sirri dilakukan karena hubungan tersebut tidak
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
disetujui  oleh  orang  tua    kedua  belah  pihak  atau salah satu pihak, nikah sirih dilakukan karena sudah bertahun-tahun  tidak  mempunyai  anak,  nikah  sirih dilakukan  karena  perselingkuhan,  dan  nikah  sirih dilakukan  untuk  menghindari  dosa    zina  (Zuhrah, Mahmudah,  and  Juhriati  2020).  Perkawinan    tidak dicatatkan ini bersifat poligami, tidak diizinkan oleh pengadilan  agama,  dan  antara  lain  karena  mereka tidak mengetahui tata cara yang berlaku atau karena tidak  mempunyai  cukup  dana  untuk  memproses surat menyurat.

## 2.3 Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  Buatan  (Artificial  Intelligence) merupakan  salah  satu  cabang  ilmu  komputer  yang mempelajari  bagaimana  membuat  komputer mampu melakukan  pekerjaan  serupa  dan  sebaik  manusia, bahkan mungkin  lebih  baik  dari  pekerjaan  manusia. Tujuan  penting  dari  pengembangan  kecerdasan buatan  adalah    membuat    teknologi  atau  mesin menjadi  lebih  cerdas.  Hasil  dari  proses  ini  dapat memudahkan  pekerjaan  manusia  (Marlina  2017). Neural  Network  merupakan  salah  satu  bagian  dari kecerdasan buatan yang bekerja dengan menerapkan kecerdasan  buatan  otak  manusia  secara  terus menerus  berusaha  memantau  atau  menstimulasi proses  pembelajaran otak manusia (Fadhel Hizham, Nurdiansyah, and Firmansyah 2018).

## 2.4 Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Jaringan syaraf tiruan (JST) merupakan suatu sistem pemrosesan
informasi yang ditransformasikan  dari  pengetahuan   jaringan  syaraf biologis  sehingga  jaringan  syaraf  tiruan mempunyai karakteristik  yang  hampir  sama  dengan  jaringan syaraf tiruan biologi manusia (Amani, Permana, and Zilrahmi  2023).  JST  mempunyai  kemampuan memodelkan  transmisi  sinyal  antar  saluran  saraf tiruan  dalam  satu  arah  (koneksi),  kemampuan memodelkan  bobot  setiap  koneksi,  kemampuan memodelkan  fungsi  aktivitas  saraf  kecerdasan buatan  untuk  mengidentifikasi  sinyal  buatan  dan kemampuan  memodelkan  fungsi  aktivitas  saraf untuk mengidentifikasi sinyal buatan.

## 2.5 Algoritma Backpropagation
Backpropagation Neural Network merupakan model  jaringan  saraf  tiruan  dengan arsitektur multi- layer  yang  sering  digunakan  untuk  mencari  bobot optimal  pada  jaringan  saraf  tiruan.  Jaringan  saraf tiruan  telah dikembangkan selama 50 tahun  (S. and Somya  2023).  Backpropagation  merupakan    solusi untuk memprediksi jumlah nikah sirih di masa yang akan  datang,  karena  metode  ini  dapat  menentukan suatu  nilai  berdasarkan  data  yang  ditemukan  dan mengelola  data  sebanyak-banyaknya  untuk  menjadi nilai  nilai  pemerintahan  yang  tepat  (Siregar  2023).
selain  itu,  Algoritma  Backpropagation  merupakan salah  satu  cara  yang  paling  populer,  efektif,  dan mudah  dipelajari  untuk  mengoptimalkan  pelatihan JST  yang  sering  digunakan  dalam  menyelesaikan masalah  yang  rumit  (Putra  and  Walmi  2020). Sebelum  diimplementasikan  pada  aplikasi  Matlab, data  harus  dinormalisasi  terlebih  dahulu  agar nilainya  tidak  mencapai  0  atau  1.  Oleh  karena  itu, data  harus  dinormalisasi  menggunakan  fungsi sigmoid.  Hal  ini  dapat  dilihat  pada  Persamaan  1  di bawah ini yang menjelaskan rumus normalisasi:
𝑥 ′ =
Dimana x' merupakan hasil dari  proses  normalisasi, x  merupakan  data  yang  akan  dinormalisasi,  a merupakan  data  terkecil  dari  data  penelitian,  b merupakan  data  terbesar  dari  data  penelitian, sedangkan 0.8 dan 0.1 merupakan nilai default untuk proses  normalisasi  (Efendi,  Ch,  and  Wanto  2023). Secara  umum  JST  terdiri  dari  tiga  layer  yang membentuknya  yaitu  input  layer,  hidden  layer,  dan output  layer.  Cara  kerja  ketiga layer  tersebut adalah input  layer  merupakan  masukan  nilai  awal  yang nantinya  dilewatkan  ke  hidden  layer  berupa  nilai suatu bobot untuk diproses dan nantinya akan keluar melalui output layer dalam bentuk bobot pula seperti di  gambarkan  pada  Gambar  2.  Design  Sistem Arsitektur.
Gambar 2. Design Sistem Arsitektur

## Keterangan :
X1 – X12 : Data masukkan (input layer) b (warna merah)   : Bias vij : Bobot kesimpul hidden wij : Bobot kesimpul output Z1 – Z2 : Hidden Layer Y : Hasil keluaran output

## 2.6 Matlab
Matlab adalah perangkat lunak yang membantu  kita    melakukan  perhitungan  matematis, menganalisis  data,  mengembangkan  algoritma, melakukan simulasi, memodelkan dan menyajikannya  dalam  bentuk  grafik  (Astuti  and Alhidayatuddiniyah  2020).  Versi  mathlab  yang digunakan pada penelitian ini ialah matlab R2011a.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengolahan Data
Dalam memprediksi jumlah perkawinan tidak tercatat  (sirih)  di  Siantar  Martoba,  maka  dilakukan pengolahan  dan  pelatihan  data  yang  diujikan menggunakan system komputerisasi. Data yang akan
di  prediksi  adalah  6  tahun  sesuai  dengan  Tabel  1. Hal  pertama  yang  dilakukan  adalah  membagi  data menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  training  dan  testing. Berikut  data  nikah  sirih  di  Siantar  Martoba  tahun 2017 hingga tahun 2022  :
Tabel 1. Daftar Kelurahan yang Akan Di Prediksi
Nama Kecamatan 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Kel. Naga Pita 2186 1921 3924 4828 5455 1278 Kel. Naga Pitu 615 1891 1531 1954 2316 1265 Kel. Pondok Sayur 1147 1372 2462 3153 3608 2139 Kel. Sumber Jaya 1399 1837 2865 3534 4060 1414 Kel. Tambun Nabolon 1128 1816 2372 2889 3380 617 Kel. Tanjung Pinggir 1334 1727 2541 3033 3397 822 Kel. Tanjung Tongah 685 1322 1321 1699 1952 1078 Tabel 2. Data set Training Sebelum di Normalisasi 2017 2018 2019 2020 2021 2186 1921 3924 4828 5455 615 1891 1531 1954 2316 1147 1372 2462 3153 3608 1399 1837 2865 3534 4060 1128 1816 2372 2889 3380 1334 1727 2541 3033 3397 685 1322 1321 1699 1952 Tabel 3. Data set Testing Sebelum di Normalisasi 2018 2019 2020 2021 2022 1921 3924 4828 5455 1278 1891 1531 1954 2316 1265 1372 2462 3153 3608 2139 1837 2865 3534 4060 1414 1816 2372 2889 3380 617 1727 2541 3033 3397 822 1322 1321 1699 1952 1078
Pada  penelitian  ini,  data  tersebut  akan diimplementasikan  menggunakan  aplikasi  matlab R2011a untuk mendapatkan hasil pernormalisasia
data  dengan  fungsi  aktivasi  sigmoid.berikut  hasil pernormalisasian data :
Tabel 4. Data set Training Sesudah di Normalisasi 2017 2018 2019 2020 2021 0.259664 0.215863 0.546931 0.696349 0.799983 0 0.210905 0.151402 0.221318 0.281151 0.087932 0.125121 0.305283 0.419495 0.494701 0.129584 0.201979 0.371893 0.482469 0.56941 0.084792 0.198508 0.290407 0.37586 0.457015 0.118841 0.183798 0.318341 0.399661 0.459825 0.01157 0.116857 0.116692 0.17917 0.220987
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Tabel 5. Data set Testing Sesudah di Normalisasi 2018 2019 2020 2021 2022 0.215863 0.546931 0.696349 0.799983 0.109585 0.210905 0.151402 0.221318 0.281151 0.107436 0.125121 0.305283 0.419495 0.494701 0.251896 0.201979 0.371893 0.482469 0.56941 0.132063 0.198508 0.290407 0.37586 0.457015 0.000331 0.183798 0.318341 0.399661 0.459825 0.034214 0.116857 0.116692 0.17917 0.220987 0.076527 Setelah dilakukannya pengolahan data sigmoid,  maka  akan  dilakukan  pengimplementasian arsitektur pada aplikasi matlab.

## 3.2 Analisis  Perancangan  Arsitektur  Dan Pengujian Backpropagation
Setelah  data  selesai  dinormalisasikan  dan diuji menggunakan fungsi sigmoid, maka selanjutnya  yang  harus  dilakukan  ialah  melakukan perancangan arsitektur dan pengujian backpropagation  dengan  menggunakan  aplikasi matlab  R2011a.  Dari  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan, maka dihasilkan sebuah arsitektur terbaik
yaitu  arsitektur  4-66-1  dengan  akurasi  86%  dengan Mean  Squared  Error  pengujian  0.00009995  pada epoch 1897 literations yang memakan waktu selama 34  detik  untuk  mencapai  goal.  Untuk  mendapatkan nilai  akurasi  apabila  nilai  error  <=  0.02  maka memiliki nilai 1 (benar), jika nilai >= 0.02 memiliki nilai  0  (salah).  Sehingga  nilai  kebenaran  akurasi dibagi dengan banyaknya data yang diolah sehingga memperoleh  seberapa  besar  keakuratan  arsitektur tersebut. Dari hasil perujian arsitektur tersebut maka hasil  arsitektur  pada  data  jumlah  perkawinan  tidak tercatat di siantar martoba dapat dilihat pada tabel 6. Data Training Arsitektur model 4-66-1.
Tabel 6. Data Training Arsitektur Model 4-66-1 Nama Kelurahan output errors SSE Hasil Kel. Naga Pita 0.8041 -0.0041 0.00001681 1 Kel. Naga Pitu 0.2791 0.0021 0.00000441 1 Kel. Pondok Sayur 0.4854 0.0093 0.00008649 1 Kel. Sumber Jaya 0.5654 0.004 0.000016 1 Kel. Tambun Nabolon 0.4449 0.0121 0.00014641 1 Kel. Tanjung Pinggir 0.4775 -0.0177 0.00031329 1 Kel. Tanjung Tongah 0.2318 -0.0108 0.00011664 1 Jumlah SSE 0.00070005 100% MSE 0.000100007
Dapat  dilihat  pada  Tabel  6  dan  Tabel  7 bahwasanya  akurasi  data  pelatihan  dan  data pengujian  sangat  berbeda  jauh  karena  overfitting. Dalam  algoritma  Backpropagation  ketika  model terlalu rumit atau terlalu spesifik dalam mempelajari data  pelatihan,  dapat  mengahafal  data  tersebut  dan menghasilkan  prdiksi  yang  sangat  akurat  pada  data pelatihan.  Namun,  ketika  dihadapkan  pada  data pengujian  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya, model tidak dapat menggeneralisasi dengan baik dan akurasinya menurut signifikan. Hal ini terjadi karena model overfit telah mempelajari detail pada data
pelatihan  yang  tidak  relevan.  Disimpulkan  model tersebut  tidak  dapat  mengenali  pola  yang  lebih umum  dari  data  tersebut,  sehingga  tidak  dapat melakukan  prediksi  yang  akurat  pada  data pengujian.  Dapat  diambil  kesimpulan  dikarenakan arsitektur  4-66-1  tidak  dapat  menghasilkan  nilai akuratan  yang  baik  atau  disebut  arsitektur  4-66-1 merupakan hasil yang overfit, maka direkomendasikan  pada  penelitian  berikutnya  untuk memilih  arsitektur  yang  lebih  baik  lagi  agar mendapatkan hasil  yang lebih  akurat  dari  penelitian sebelumnya.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Tabel 7. Data Testing Arsitektur Model 4-66-1 Nama Kelurahan output errors SSE Hasil Kel. Naga Pita 0.1101 -0.0005 0.00000025 1 Kel. Naga Pitu 0.1057 0.0017 0.00000289 1 Kel. Pondok Sayur 0.2521 -0.0002 0.00000004 1 Kel. Sumber Jaya 0.1291 0.003 0.000009 1 Kel. Tambun Nabolon 0.0253 -0.025 0.000625 0 Kel. Tanjung Pinggir 0.0264 0.0079 0.00006241 1 Kel. Tanjung Tongah 0.0762 0.0003 0.00000009 1 Jumlah SSE 0.00069968 86% MSE 0.00009995
Dari  tabel  7  diatas  menunjukkan  bahwa arsitektur  4-66-1  dapat  menghasilkan  keakuratas sebesar  86%  dengan  menghitung  jumlah  data  yang benar  berdasarkan  learning  rate  yang  telah ditentukan.  Untuk  menentukan  nilai  akurasi  dengan membagi jumlah datz dikalikan dengan 100
sehingga  mendapatkan  persentase  keakuratannya. Setelah  dilakukan  perujian  arsitektur  dengan menghitung  nilai  akurasi  berdasarkan  learning  rate, kemudian  data  dilakukan  perujian  data  pelatihan arsitektur  4-66-1  menggunakan  aplikasi  matlab R2011a  dapat  dilihat  pada  gambar  3.  Hasil Pengujian Arsitektur 4-66-1.
Gambar 3. Hasil Pengujian Arsitektur 4-66-1
Setelah  dilakukan  pengujian  data  latih arsitektur  dengan  menggunakan  aplikasi  Matlab, langkah  selanjutnya  adalah  menguji  hasil  prediksi jumlah  nikah  sirih  di  Siantar  Martoba.  Prediksi jumlah  nikah  siri  diambil  dari  data  awal  sebelum normalisasi tahun lalu, data target diambil dari target tes,  data  target  prediksi  diambil  berdasarkan  hasil yang  diperoleh  pada  arsitektur  terbaik.  Untuk melakukan  pengecekan  hasil  prediksi  dengan  cara menghitung  data  target  prediksi  dikurangi  0,1 (interval)  dikalikan  dengan  hasil    nilai  terbesar dikurangi nilai terkecil pada data real lalu dibagi 0,8 (interval) dan dijumlahkan dengan nilai terkecil pada data  real  sehingga  dihasilkan  data  prediksi.  Berikut hasil  prediksi  jumlah nikah  sirih  di  Siantar  Martoba pada Tabel 8 dibawah ini :
Tabel 8. Hasil prediksi jumlah perkawinan tidak tercatat di Siantar Martoba Nama Kelurahan Data Real Target Target Prediksi Prediksi Kel. Naga Pita 1278 0.1095845 0.1101 636.2153 Kel. Naga Pitu 1265 0.1074358 0.1057 627.8443 Kel. Pondok Sayur 2139 0.2518956 0.2521 906.3703 Kel. Sumber Jaya 1414 0.1320634 0.1291 672.3628 Kel. Tambun Nabolon 617 0.0003306 0.0253 474.8833 Kel. Tanjung Pinggir 822 0.0342142 0.0264 476.976 Kel. Tanjung Tongah 1078 0.0765273 0.0762 571.7205 Jumlah Prediksi Tahun 2023 4366.372
Semua  data  telah  diuji  dan  dirampung  maka selanjutnya  ialah  melakukan  rekapitulasi  arsitektur. Untuk menentukan jumlah Mean Squred Error yaitu jumlah seluruh SSE yang didapat dari hasil error
pada  aplikasi  matlab  R2011a,  kemudian  hasilnya dipangkatkan  sehingga    jumlah  total  SSE  dibagi seluruh data. Hasil ringkasan arsitekturnya ditunjukkan pada tabel 9 di bawah ini
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Tabel 9 . Hasil Rekapitulasi Arsitektur Perujian Data
Arsitektur Epoch Time MSE Pelatihan Akurasi MSE Pengujian Akurasi 4-30-1 20907 Iterations 00:07:05 0.00009983 100% 0.00010018 86% 4-38-1 3515 Iterations 00:01:25 0.00010009 86% 0.00013367 86% 4-66-1 1897 Iterations 00:00:34 0.00010001 100% 0.00009995 86% 4-74-1 2116 iterations 00:00:38 0.00009973 100% 0.00010020 86% 4-88-1 3195 iterations 00:00:57 0.00009974 100% 0.00009974 86%

## IV. PENUTUP
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan dapat diambil kesimpulan bahwa dengan mengimplementasikan  jaringan  saraf  tiruan  dengan metode  backpropagation  dapat  disimpulkan  dapat diterapkan  dalam  memecahkan  suatu  masalah mengenai prediksi  jumlah  perkawinan tidak tercatat di Siantar Martoba. Pada artikel ini mengaplikasikan 5  arsitektur  jaringan  yang  diimplementasikan  pada aplikasi mathlab. Adapun arsitektur yang di gunakan pada  artikel  ini  yaitu arsitektur 4-74-1, arsitektur 4- 30-1,  arsitektur  4-38-1,  arsitektur  4-88-1  dan arsitektur  4-66-1.  Berdasarkan  arsitektur  terbaik yang dihasilkan dalam penelitian ini yaitu arsitektur 4-66-1  dengan  akurasi  86%  dengan  Mean  Squared Error  pengujian  0.00009995  pada  epoch  1897 literations  yang  memakan  waktu  selama  34  detik untuk  mencapai  goal.  Dari  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  maka  pemilihan  sebuah  arsitektur sangat berpengaruh terhadap akurasi yang dihasilkan.  Disimpulkan  model  tersebut  tidak  dapat mengenali pola yang lebih umum dari data tersebut, sehingga  tidak  dapat  melakukan  prediksi  yang akurat  pada  data  pengujian.  Pada  penelitian  ini dalam  menentukan  sebuah  arsitektur  yang  terbaik kriteria  pertama  dapat  dilihat  dari  Mean  Squred Error  yang  ditemukan  apabila  Mean  squred  error tersebut  paling  kecil  maka  masuk  pada  kriteria pertama,  pada  kriteria  kedua  akurasi  yang  telah ditemukan apabila lebih dari 75 % maka akan masuk pada  kriteria  kedua,  sementara  pada  kriteria  akhir ditentukan pada  epoch  yang  didapat.  Maka  prediksi jumlah  perkawinan  tidak  tercatat  pada  tahun  2023 mencapai  4366  jiwa  di  seluruh  kecamatan  siantar martoba.  Dikarenakan  hasil  yang  didapatkan  pada penelitian  ini  menghasilkan hasil  yang  overfit maka direkomendasikan  pada  penelitian  berikutnya  untuk memilih  arsitektur  yang  lebih  baik  lagi  agar mendapatkan hasil yang jauh lebih baik.
Disimpulkan  bahwa  algoritma  backpropagation sendiri tidak dapat mencegah overfitting. Overfitting dapat  terjadi  jika  model  terlalu  rumit  atau  terlalu spesifik dalam mempelajari data pelatihan, sehingga tidak dapat menggeneralisasi dengan baik pada data pengujian  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya. Bagian ini memuat kesimpulan dan saran.

## DAFTAR REFERENSI
Agustin, Urmila. 2022. “Perbandingan Pada Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dan Learning Vector Quantization Untuk
Memprediksi  Hasil  Panen  Tanaman  Jagung (Studi Kasus: Daerah Muaradua).” Komputer . Aljarofi,  Amanda.  2019.  “Kategori  Perkawinan Belum  Tercatat  Dalam  Blangko  Kartu Keluarga Perspektif Yuridis.” Al-Hukama 09. Amaly,  M.,  Ristu  Hirzi,  and  Basirun.  2022. “Perbandingan Metode Ann Backpropagation Dan  Arma  Untuk  Peramalan  Inflasi  Di Indonesia.” Jambura 3(November).
Amani,  Nailul,  Dony  Permana,  and  Syafriandi Zilrahmi.  2023.  “Peramalan  Jumlah  Uang Beredar Di Indonesia Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan.” Ilmiah Ilmu Komputer 9(1):1– 9.
Astuti,  Siwi  Puji,  and  T.  W.  Alhidayatuddiniyah.
2020. “Pemanfaatan Software Matrix Laboratory  (  Matlab  )  Untuk  Meningkatkan Minat Belajar Mahasiswa Dalam Pembelajaran  Fisika  Kinematika.” Pendekar
3(2):54–57.
Efendi,  Elfin,  Rita  Mawarni  Ch,  and  Anjar  Wanto.
2023. “Pemanfaatan Algoritma BFGS Quasi- Newton Untuk Melihat Potensi Perkembangan Luas Tanaman Kopi Di Pulau Sumatera.” MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA 7:473–83. doi: 10.30865/mib.v7i1.5524.
Fadhel  Hizham,  Yanuar  Nurdiansyah,  and  Diksy Firmansyah.  2018.  “Implementasi  Metode Backpropagation  Neural  Network  (  BNN  ) Dalam  Sistem  Klasifikasi  Ketepatan  Waktu Kelulusan Mahasiswa.” Berkala Sainstek . Garfes, Harry. 2019. “Pernikahan Tidak Tercatat Di Kecamatan  Bungus  Teluk  Kabung.” Studi Islam 14(02). Maiyuriska,  Randi.  2022.  “Penerapan  Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Algoritma Backpropagation  Dalam  Memprediksi  Hasil
Panen  Gabah  Padi.” Informatika  Ekonomi Bisnis 4:28–33. doi: 10.37034/infeb.v4i1.115. Marlina,  Heni.  2017.  “Akibat  Hukum  Perkawinan Tidak  Tercatat  Terhadap  Harta  Bersama Menurut  Hukum  Perkawinan  Indonesia.” Hukum (Xxxviii):1196–1208.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Putra, Hasdi, and Nabilah Walmi. 2020. “Penerapan
Prediksi Produksi Padi Menggunakan Artificial Neural Network Algoritma Backpropagation.” Teknologi  Dan  Sistem Informasi 02(2020):100–107.
S.,  Yosef,  and  Ramos  Somya.  2023.  “Penerapan Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Harga Cryptocurrency Ethereum Menggunakan Metode  Backpropagation  Neural  Network.”
Teknik  Informatika  Dan  Sistem  Informasi 10(1):3–9.
Satria,  Welnof.  2020.  “Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation Untuk Peramalan Penjualan Produk.” 1(1):14–19. Siregar,  Andree.  2023.  “Prediksi  Diskon  Harga Fashion Pria Pada Ecommerce Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation.”
Computer Sains 12(1):702–12. Syofiyullah,  Moh,  Dyah  Susanti,  and  Fendy Setiawan. 2023. “Kepastian Hukum Bagi Istri Dan Anak Dalam Perkawinan Tidak Tercatat Di Indonesia, April 2023.” Hukum 3(1):263– 84. Tantyo,  Bagas,  and  Daniel  Swanjaya.  2021. “Perbandingan  Antara  Metode  Holt-Winters Dan Backpropagation Pada Model Peramalan Penjualan.” Inovasi Teknologi . Zen,  Muhammad.  2019.  “Perbandingan  Metode Dimensi  Fraktal  Dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  Dalam  Sistem  Identifikasi Sidik Jari Pada Citra Digital.” Jitekh 7(2):42– 50. Zuhrah,  Husnatul  Mahmudah,  and  Juhriati.  2020. “Fenomena  Perkawinan  Tidak  Tercatat  Di Kota Bima.” Ilmiah Mandala 6(2):26–32.

## IDENTITAS PENULIS
Nama : Desti Aldania NIDN/NIK : 1208127112020001 TTL : Pondok Jeruk, 31 Desember 2002 Golongan/Pangkat  : - Jabatan Fungsional : - Alamat Rumah : Afd III Tonduhan Telp. : 081262176192 Email : destialdania@gmail.com