Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 448-457

## Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Algoritma
Backpropagation Untuk Memprediksi  Kunjungan Poliklinik (Studi Kasus Di Rumah Sakit Otak Dr. Drs. M. Hatta Bukittinggi)
Eka Ramadhani Putra 1 , Gunadi Widi Nurcahyo 2 , Yuhandri 3 1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia
E-mail: 1 ekaramadhani537@gmail.com, 2 gunadiwidi@yahoo.co.id,
3 yuyu@upiyptk.ac.id

## Abstract
Artificial Neural Networks (ANN) are computational models inspired by the structure and function of biological neural networks. ANN can model and learn complex patterns in data.  The  Backpropagation  algorithm  is  a  training  algorithm  used  to  optimize  weights and biases in ANN.. Use of Python Applications is a popular form of computing used in the fields of science and engineering, including in the development and implementation of ANN. Python provides powerful library for building, training, and deploying ANNs. This research  aims  to  have  the  ANN  Backpropagation  Algorithm  train  data  using  previously collected  polyclinic  visit  data  so  that  the  ANN  can  learn  to  predict  the  burden  of polyclinic  visits  in  the  future.  The  method  in  this  research  uses  the  Backpropagation Algorithm. This method has six stages, namely data input, normalization, training, testing, calculating  test  accuracy,  and  prediction.  The  dataset  processed  in  this  research  comes from the annual report of Rumah Sakit Otak Dr. Drs. M. Hatta Bukittinggi from 2020 to 2022.  The  dataset  consists  of  36  months  of  visits  to  the  polyclinic.  The  results  of  this research  use  the  3-10-1  pattern  and  can  identify  or  calculate  predictions  for  the  next  5 months,  2547  people,  2506  people,  2463  people,  2482  people,  and  2495  people.  The percentage of predictions for polyclinic patient visits with an accuracy level of computi ng time  requiring  0.001  seconds,  an  average  error  of  8.794%,  and  an  average  accuracy  of 91.706%.  Therefore,  this  research  can  be  a  reference  in  predicting  polyclinic  patient visits in the future so that it can be a consideration for hospital management.
Keywords: Artificial Neural Network, Backpropagation Algorithm, Patient, Prediction, Python.

## Abstrak
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah model komputasi yang terinspirasi oleh struktur dan  fungsi  jaringan  syaraf  biologis.  JST  dapat  memodelkan  dan  mempelajari  pola-pola kompleks  dalam  data.  Algoritma  Backpropagation  adalah  algoritma  pelatihan  yang digunakan  untuk  mengoptimalkan  bobot  dan  bias  dalam  JST.  Rumah  sakit  adalah  suatu institusi pelayanan kesehatan yang kompleks. Kompleksitas ini  agar rumah sakit mampu melaksanakan  fungsi  yang  professional  baik  dibidang  teknis  medis  maupun  administrasi kesehatan.  Penggunaan  Aplikasi  Python  menyediakan  alat  dan  fungsi  yang  kuat  untuk membangun, melatih, dan menerapkan JST. Penelitian ini bertujuan agar JST Algoritma Backpropagation  melatih  data  dengan  menggunakan  data  kunjungan  poliklinik  yang telah  dikumpulkan  sebelumnya,  sehingga  JST  dapat  belajar  memprediksi  beban kunjungan  poliklinik  di  masa  depan.  Metode  dalam  penelitian  ini  menggunakan Algoritma  Backpropagation.  Metode  ini  memiliki  enam  tahapan  yaitu  input  data, Normalisasi, Pelatihan, Pengujian, Perhitungan Akurasi Pengujian dan Prediksi. Dataset yang diolah dalam penelitian ini bersumber dari laporan tahunan Rumah Sakit Otak Dr. Drs.  M.  Hatta  Bukittinggi  dari  tahun  2020  sampai  2022.  Dataset  terdiri  dari  36  bulan yang berkunjung ke poliklinik. Hasil penelitian ini menggunakan pola 3-10-1 serta dapat mengidentifikasi  dan  menghitung  prediksi  pada  5  bulan  berikutnya  yaitu  2547  orang, 2506  orang,    2463  orang,  2482  orang  dan  2495  orang.  Persentase  prediksi  kunjungan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 448-457
pasien poliklinik dengan tingkat akurasi waktu komputasi memerlukan 0.001 detik, rata- rata  error  8.794%  dan  rata-rata  akurasi  91.706%.  Oleh  karena  itu  penelitian ini  dapat menjadi  acuan  dalam  memprediksi  kunjungan  pasien  poliklinik  untuk  masa  yang  akan datang agar menjadi pertimbangan bagi pihak manajemen rumah sakit.
Keywords: Jaringan  Syaraf  Tiruan,  Algoritma  Backpropagation,  Pasien,  Prediksi, Python.

## 1. Pendahuluan
Saat  ini  teknologi  informasi  sangat  cepat  perkembangannya  seperti  halnya machine learning menjadi  hal  yang  sangat  sering  dibicarakan  secara  khusus  dalam  bidang  riset - riset  yang  mengimplementasikan machine  learning dalam  berbagi  bidang  teknologi, bisnis,  perindustrian,  kesehatan,  bursa  saham,  dan  lainnya. Machine  learning banyak digunakan dalam penyelesaian persoalan yang sangan rumit dan kompleks, yaitu: analisa image ,  analisa  data,  serta  mencari  objek.  Tujuan  teknik machine  learning supaya komputer  dapat  belajar  secara  otomatis  tanpa  campur  tangan  manusia,  dan  melakukan reaksi  yang  pasti.  Berdasarkan  rumusan  masalah  penelitian  ini,  maka  tujuan  dar i penelitian yang dilaksanakan  ialah mengetahui metode pelatihan, arsitektur jaringan, dan parameter  optimal  yang  paling  cocok  untuk  penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  dalam  memprediksi  beban  kunjungan  poliklinik,  mengetahui  cara penggunaan  aplikasi  Python  dalam  memprediksi    beban  kunjungan  poliklinik menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  dan  menguji  kombinasi  metode dan  parameter  yang  menghasilkan  prediksi  akurat  dan  konsisten  untuk  beban  kunjungan poliklinik  menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation.
Permasalahan  yang  ada  pada machine  learning dimanfaatkan  sebagai  pilihan  dalam mengoptimalkan  kinerja  komputer  berdasarkan  data  lampau.  Riset  ini  mengulas  teknik machine  learning menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  [1].  Rumah  sakit  adalah  suatu institusi  pelayanan  kesehatan  yang  kompleks.  Metode Backpropagation dan  fungs i aktivasi sigmoid adalah  hal  yang  paling  penting  dan  merupakan  metode  yang  digunakan untuk pelatihan multilayer neural networks feedforward [2].
JST  adalah  suatu  sistem  yang    mengolah  suatu  data  dengan  meniru  jalan  kerja  otak manusia.  JST  mampu  merepresentasikan  diri  sendiri  bahkan    membuat  suatu  organisas i sendiri  atau  dari  pengetahuan  yang  diterima  saat  belajar [3].  Salah  satu  keunggulan  dar i JST  adalah  kemampuan  klasifikasi  terhadap  data  yang  belum  diberikan  pada  saat pembelajaran  sebelumnya  [4].  Ada  tiga  tahap  Pelatihan Backpropagation yaitu  tahap maju,  tahap  mundur  dan  merubah  nilai  bobot  agar  memperkecil  kesalahan  yang  terjadi [5]. Memperoleh  inversi  matriks  dan menyelesaikan  persamaan linier  [6].
Hasil  penelitian  prediksi  indeks  harga  konsumen  menyimpulkan  bahwa  algoritma Backpropagation dapat  digunakan  pada  prediksi  indeks  harga  konsumen  berdasarkan kelompok  kesehatan.  Dari  uji  model  diperoleh  model  terbaik  12 -70-1  dengan  tingkat akurasi  sebesar  92%,  MSE  0,3659742  [7].  Algoritma Bayesian  Regularization Backpropagation digunakan untuk memprediksi sudut gesekan internal tanah berdasarkan 145 data yang dikumpulkan  dari eksperimen  [8].
Penelitian  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation digunakan  untuk  memprediksi hasil tes fisik mahasiswa mencerminkan Algoritma Backpropagation dalam memprediks i data  ujian  fisik  dengan  hasil  yang  berdampak  pada  pengembangan  sistem  pelatihan olahraga yang cerdas dan efektif  [9]. Penelitian tentang prediksi jumlah permintaan koran menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation mendapatkan nilai  iteras i terbaik  adalah  200, learning  rate terbaik  0,6,  pengujian  data training dan  data testing memperoleh nilai data training terbaik 100 dan data testing 10 [10]. Dalam implementas i Algoritma Support  Vector  Regression pada  prediksi  jumlah  pengunjung  pariwisata, mendapatkan hasil pengujian rata-rata nilai MAPE minimum yang dihasilkan adalah 9,16 % dan nilai  MAPE terbaik adalah 6,98 % [11].

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 448-457
Model  prediksi  yang  ditingkatkan  untuk  mengestimasi  suhu Junction  Transistor Bipolar  Gate terisolasi  (IGBT),  kondisi  operasional  dan  tingkat  penuaan  komponen  in i dapat  secara  kasar  dievaluasi  [12].  Pengembangan  model  prediksi  termasuk Bayesian Vector  Neural  Network (BVNN)  yang  diintegrasikan  dengan Backpropagation . Pendekatan  ini  analisis  terhadap  perkembangan  ekonomi  suatu  wilayah  dengan memanfaatkan fitur penting yang diekstraksi dari data ekonomi  [13]. Jaringan syaraf BP umum  memiliki  dua  kelemahan  ketika  digunakan  untuk  pelatihan  peristiwa  probabilitas kecil, yaitu pola tidak menjamin bahwa jumlah probabilitas semua peristiwa sama den gan satu  dan  kesalahan  relatif  antara  keluaran  aktual  dan  keluaran  yang  diinginkan  sangat besar setelah  pelatihan  jaringan  saraf [14].
Python menyediakan  alat  dan  fungsi  yang  kuat  untuk  membangun,  melatih,  dan menerapkan  JST  dengan  Algoritma Backpropagation .  Dalam  konteks  ini, Python dapat digunakan  sebagai  platform  untuk  mengimplementasikan  JST  dengan  Algoritma Backpropagation untuk memprediksi  beban kunjungan  poliklinik.

## 2. Metodologi Penelitian
Pada  alur  dari  proses  Algoritma Backpropagation pada  penelitian  ini  yang meliputi  input  data,  normalisasi  data,  melakukan  iterasi    pertama  hingga  akhir, melakukan  pelatihan  menentukan  parameter  jaringan,  mencari    error  terkecil, melakukan  pengujian  metode  Backpropagation  sampai  mendapatkan    hasil  hingga proses  berakhir  dan  dapat  diuraikan  langkah  kerja  Algoritma Backpropagation seperti Gambar 1 di bawah ini:
Gambar  1. Tahapan Algoritma Backpropagation

## 2.1. Input Data
Pada  tahap  input  data  ini,  terlebih  dahulu  dilakukan  proses  pendefinisian    input variabel untuk menentukan jumlah kunjungan  pasien poliklinik.  Variabel  ditentukan dengan  cara  melihat  keterkaitan  data  terhadap  penelitian  yang  dilaksanakan.  Data input yang  digunakan merupakan  data jumlah  pasien  ke poliklinik  pada  tahun  2020 sampai 2022 dan sebanyak 36 bulan.

## 2.2. Normalisasi Data
Proses Normalisasi adalah suatu tahapan kerja untuk memindahkan angka  dari kolom menjadi  baris  dan  bilangan  bulat  menjadi  pecahan,  hal  tersebut    dilakukan  agar  data mudah  untuk  dilakukan  proses  perkalian  bobot  pada Python karena  memiliki  angka pecahan atau dinormalisasikan. Proses selanjutnya dilakukan input proses normalisasi dan menggunakan  rumus (1) dengan perhitungan  sebagai  berikut:
8 ;   ( ) ( ) ;   ( ) (1)
dimana:
= Nilai  data ke-i setelah dinormalisasi 𝑥 = Nilai  data ke-i

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
min (𝑥) = Data nilai  terkecil man (𝑥) = Data nilai  Terbesar

## 2.3. Pelatihan
Setelah  selesai  tahap  normalisasi,  maka dilanjutkan  dengan melakukan  pelatihan. Langkah-langkah  iterasi  pada  Algoritma Backpropagation menggunakan  lapisan tersembunyi  dengan  menentukan  nilai  awal  serta    melakukan  pendefenisian variabel-variabel sebagai berikut:
a) Inisialisasi parameter-parameter JST Backpropagation
Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  sebelum  melakukan  proses  pelatihan ialah  menentukan/menginisialisasi  parameter-parameter  JST  Backpropagation  yang akan digunakan, seperti:
Jumlah neuron pada i nput layer = 3 Jumlah neuron pada hi dden layer = 10 Jumlah neuron pada output layer = 1 Learni ng Rate (α) = 0.1 Jumlah Iterasi = 100 T oleransi Error = 0.1
b) Inisialisasi nilai  awal bobot V dan bobot W Penentuan  bobot  V  awal,  bobot  W  awal,  dan  bias  awal  dilakukan  secara  acak dengan  rentang  angka  0  dan  1.  Ukuran  bobot  V  dan  bobot  W  berdasarkan  jumlah neuron  pada  setiap  layer  dan  selanjutnya  nilai  awal dari  bobot  V  dan  bobot  W  yang akan  digunakan  menggunakan  fungsi  =RAND(),  dimana  batas  atas  0,08  dan  batas bawah 0,05.
c) P roses P erambatan Maju (Forward P ropagation)
Pada  tahap  ini,  data  input  diteruskan  melalui  jaringan  dari  lapisan input hingga lapisan output .  Setiap neuron di  setiap  lapisan  menghitung  nilai  outputnya berdasarkan  bobot  dan  bias  yang  ada,  serta  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  seperti pada persamaan di bawah ini:
𝑧_𝑖 𝑗 𝑣 0𝑗 ∑ 𝑥 𝑣 𝑗 𝑛 <1 (2)
𝑧 𝑗 𝑓(𝑧 𝑛𝑗 ) (3)
dimana: 𝑧_𝑖 𝑗 = sinyal informasi dari i nput layer ke neuron hidden layer ke-j 𝑣 0𝑗 = Bias pada neuron hi dden layer ke-j
𝑥 = Neuron i nput layer ke-i 𝑣 𝑗 = bobot dari i nput layer ke hi dden layer 𝑧 𝑗 = Neuron hi dden layer ke-j 𝑓(𝑧 𝑛𝑗 ) = Fungsi aktifasi terhadap nilai z_in ke -j
Setelah  tahap mencari nilai neuron pada input ke hidden ,  selanjutnya  mencari  nilai hi dden ke output layer, menggunakan persamaan di bawah ini: 𝑦_𝑖 𝑗 𝑤 0𝑘 ∑ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑗𝑘 𝑛 𝑗<1 (4)
𝑦 𝑗 𝑓(𝑦 𝑛𝑗 ) (5)
dimana: 𝑦_𝑖 𝑗 = sinyal informasi dari hi dden layer ke neuron output layer ke-j 𝑤 0𝑗 = Bias pada neuron outpu tlayer ke-j 𝑧 = Neuron hi dden layer ke-j 𝑤 𝑗𝑘 = bobot dari hi dden layer ke output layer 𝑦 𝑗 = Neuron output layer ke-j 𝑓(𝑦 𝑛 𝑘 ) = Fungsi aktifasi terhadap nilai y_in ke -k

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
d) P roses P erambatan Mundur (Backward Pro pagation)
Pada tahap ini, gradien error dihitung untuk setiap bobot dan bias dalam jaringan.
Proses perambatan mundur dilakukan untuk memperbarui bobot yang menghubungkan  antara output  layer dan hi dden  layer (bobot  W).  Berikut  adalah persamaan yang dilakukan pada proses perambatan mundur:
𝛿 𝑘 (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑓 ′ (𝑦 𝑛𝑘 )   (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑦 𝑘 (  − 𝑦 𝑘 ) (6)
dimana: 𝛿 𝑘 = Faktor koreksi dari neuron output layer ke-k 𝑡 𝑘 = T arget output pada neuron output layer ke-k 𝑦 𝑘 = Neuron output layer ke-k.

## 2.4. Pengujian
Proses  pengujian  hanya  melakukan  proses  perambatan  maju  atau fordward propagation . Data yang digunakan merupakan data uji yang telah disediakan diawal. Untuk  mengetahui  pasien  prediksi  sebenarnya,  maka  kita  harus  melakukan denormalisasi terhadap hasil prediksi dengan menggunakan persamaan berikut ini: 𝑦 𝑑𝑒       (𝑦   max(𝑥) − 𝑦   min(𝑥))   min (𝑥) (7)

## 2.5. Perhitungan  Akurasi  Pengujian
T ingkat  akurasi  menggambarkan  seberapa  tepat  model  atau  sistem  dalam melakukan  prediksi  terhadap  data  uji.  Selanjutnya  tingkat  error  mengindikasikan seberapa  besar  perbedaan  antara  hasil  prediksi  dari  model  dengan  nilai  sebenarnya dalam data uji dengan persamaan berikut:
𝑃𝑒 𝑠𝑒 𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑒     (%) 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑑𝑒𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 𝑠𝑎𝑠 % (8) 𝑃𝑒 𝑠𝑒 𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑎 𝑢 𝑎𝑠𝑖 (%)       % − 𝑃𝑒 𝑠𝑒 𝑡𝑎𝑠𝑒  𝑒 (9)

## 2.6. Prediksi
Proses  prediksi  bertujuan  menentukan  jumlah  pasien  pada  bulan  berikutnya, dengan  banyaknya  bulan  yang  akan  diprediksi  ditentukan  oleh  jumlah  iterasi  yang dilakukan.  Proses  ini  secara  khusus  melibatkan  perambatan  maju  tanpa  melibatkan langkahmundur.  Selama  proses  iterasi,  model  prediksi  terus  memperbarui  dan mengoptimalkan parameter-parameternya untuk meningkatkan akurasi prediksi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  s etelah  tahap  normalisasi,  pelatihan menggunakan  Algoritma Backpropagation memberikan  peningkatan  dalam  akurasi prediksi  model  dan  langkah-langkah  iterasi  pada  lapisan  tersembunyi  dalam memperbarui bobot dan bias.

## 3.1. Input Data
Data  yang  digunakan  adalah  jumlah  pasien  tersebut  diperoleh  dari  Laporan Tahunan  Rumah  Sakit  Otak  Dr.  Drs.  M.  Hatta  Bukittinggi.  Data  yang  diperoleh untuk  penelitian  ini  berupa  format  .pdf  sehingga    harus  dilakukan  pengolahan  data terlebih dahulu. Selanjutnya data  tersebut ditrans formasi  dalam  bentuk .xlsx  seperti yang disajikan pada T abel 1:

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Tabel  1 . Data Jumlah Kunjungan P asien Rawat Jalan

## 3.2. Normalisasi Data
Setelah proses normalisasi dilakukan menggunakan rumus (2.1), dapat menggambarkan  hasil-hasil  yang  telah  diproses  normalisasi  data  yang  melibatkan serangkaian  langkah  untuk  memperbaiki  struktur  data,  sehingga  tabel  ini  menjadi  titik awal  yang  berguna  untuk  menganalisis  hubungan  antar  variabel  serta  pola-pola  yan g mungkin  tersembunyi  di  dalamnya.

## 3.3. Pelatihan
Setelah  menyelesaikan  tahap  normalisasi,  langkah  berikutnya  adalah  memulai proses  pelatihan  model.  Setiap  iterasi  bertujuan  untuk  meningkatkan  akurasi  dan memperbarui  bobot  serta  bias  dalam  lapisan  tersembunyi  untuk  meningkatkan kemampuan prediktif model.
a) Inisialisasi parameter-parameter JST Backpropagation
Pada  Tabel  1  dapat  digambarkan  bahwa  data i nput terdiri  atas  3  variabel input , variabel output /  target    dengan  data  sampel  hasil  normalisasi  sebanyak  36 data. Adapun Arsitektur Jaringan yang dirancang adalah  sebagai berikut:
Gambar 2. Arsitektur  Jaringan Backpropagation
Jumlah  neuron  pada  input  layer  akan  menentukan  format  masukan  dari  JST Backpropagation .  Alasan  mengapa  jumlah neuron pada output layer bernilai  1  adalah karena  target  keluaran  yang  akan  diprediksi  berjumlah  1.  Perubahan  nilai  parameter - parameter JST Backpropagation akan mempengaruhi  kinerja  JST Backpropagation .
Tahun Bulan 2020 (orang) 2021 (orang) 2022 (orang) Januari 2220 1859 2735 Februari 2085 1764 2175 Maret 1852 2195 2668 April 1006 1977 2150 Mei 720 1843 2333 Juni 1593 2238 2472 Juli 1905 1962 2444 Agustus 1729 1782 2824 September 1727 2161 2757 Oktober 1506 2449 2772 November 2453 2761 2282 Desember 2057 2553 2858

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 448-457

## b) Inisialisasi nilai  awal bobot V dan bobot W
Setelah menentukan nilai awal bobot V dan bobot W menggunakan rumus , maka proses  permabatan  maju  dan  perambatan  mundur  dapat  dilakukan.  Berikut merupakan hasil dari penggunaan  rumus  RAND sepe rti  yang  disajikan pada Tabel  2 dan T abel 3:
Tabel 2. Nilai  Awal  Bobot V
Tabel 3. Nilai  Awal  Bobot W
c) P roses P erambatan Maju (Forward P ropagation)
Perhitungan  nilai  Neuron  Z1  sampai  Z10  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan (2).  Berikut  adalah  perhitungan  untuk  mencari  nilai  neuron  Z1,  Z2,  Z3,  Z4,  Z5,  Z6,  Z7, Z8, Z9 dan Z10:
𝑧_𝑖 1 564   (  7924      59       762      545     76        664      633 … 𝑧_𝑖 10 576   (  4628      598     6496      592     8 28      637      749
Setelah  memperoleh  nilai  Z_in,  langkah  berikutnya  adalah  menerapkannya  ke  dalam fungsi  aktivasi.  Fungsi  aktivasi  bertanggung  jawab  untuk  mengubah  nilai  Z_in   menjadi keluaran  yang  diinginkan  sesuai  dengan  karakteristik  fungsi  tersebut.  Berikut  tahapan fungsi  aktifasi  menggunakan  persamaan (3):
𝑧 1 𝑓(𝑧 𝑛1 ) 1 1:𝑒 (−0 1633) = 1 1:0 8493 54 7
… 𝑧 10 𝑓(𝑧 𝑛10 ) 1 1:𝑒 (−0 1749) = 1
1:0 8395 5436
Langkah selanjutnya dalam melakukan proses Forward Propagation ialah menentukan nilai  dari neuron-neuron pada output  layer (nilai  Y).  Perhitungan  nilai Neuron Y1 dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan  (4).  Berikut  adalah  perhitungan  untuk mencari  nilai  neuron Y1:
𝑦_𝑖 1 6     (  54 7      5 9     5298      7 3     548       5 8     5245 569     525       564     54 9      558     537       553     5439      547 5459      542     5436      536 ) = 0,3610
Setelah  memperoleh  nilai  Y_in,  langkah  berikutnya  adalah  menerapkannya  ke  dalam fungsi  aktivasi.  Berikut tahapan fungsi  aktifasi  menggunakan  persamaan (5):
j i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 0,056 0,058 0,073 0,056 0,065 0,073 0,067 0,076 0,074 0,058 1 0,059 0,066 0,068 0,069 0,079 0,075 0,057 0,055 0,065 0,060 2 0,055 0,056 0,056 0,071 0,068 0,057 0,059 0,072 0,062 0,059 3 0,066 0,057 0,077 0,074 0,055 0,063 0,066 0,071 0,061 0,064
k j 1 0 0,0601 1 0,0509 2 0,0703 3 0,0518 4 0,0569 5 0,0564 6 0,0558 7 0,0553 8 0,0547 9 0,0542 10 0,0536

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 448-457
𝑦 1 𝑓(𝑦 𝑛 1 ) 𝑒 (;𝑦 _ 𝑛1 ) 2 7 83 (;0 3610) 5893
d) Proses Perambatan Mundur (Backward Propagation) Langkah awal dalam melakukan proses Backward Propagation ialah menghitung nilai perambatan  mundur  dari output  layer ke hidden  layer . Perhitungan  pembaruan  bobot  W pada  proses  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan  (6)  dan  persamaan  (7)  dan berikut langkah  dalam penerapannya:
𝛿 1 (  73   −   5893)     5893 (  −   5893)      34 ∆𝑤 01 𝑎𝛿 1 34        34 … ∆𝑤 101 𝑎𝛿 1 𝑧 10 34      5436        85 Setelah mendapatkan bobot terbaru untuk W, maka kita lakukan tahapan pembaharuan bobot W dengan persamaan (8) dan berikut langkah  penerapannya:
𝑤 01 (𝑏𝑎 𝑢)     𝑤 01 (𝑙𝑎 𝑎)   ∆𝑤 01 6         34       635
… 𝑤 101 (𝑏𝑎 𝑢)     𝑤 101 (𝑙𝑎 𝑎)   ∆𝑤 101 536        85      555
Setelah  dilakukan  perubahan  nilai  bobot  W,  dilakukan  Langkah  yang  sama  untuk mencari  bobot  nilai  V.  Maka  proses  pelatihan  untuk  data  ke-1  telah  selesai  dilakukan. Selanjutnya proses  pelatihan untuk data ke-2  dapat dilakukan  dengan  menggunakan cara yang  sama  seperti  proses  pelatihan  pada  data  ke-1.  Ketika  proses  pelatihan  untuk  semua data  latih  selesai  dilakukan,  maka  proses  pelatihan  untuk  satu  siklus  iterasi  telah  selesa i dilakukan.  Maka,  proses  perhitungan  rata-rata  eror  atau Mean  Square  Error  (MSE) dar i proses pelatihan  pada iterasi  pertama dapat dilakukan.

## 3.4. Pengujian
Proses  pengujian  hanya  melakukan  proses  perambatan  maju  atau fordward propagation .  Berikut  adalah  tahapan  yang  dilakukan  untuk  pengujian  keluaran  dari  data uji. Pada kasus ini, perhitungan proses prediksi akan dilakukan terhadap data uji bulan ke - 13 sampai ke-15, seperti  pada Tabel 4 :
Tabel 4. Data Uji
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  semua nilai  output di hidden layer  seperti pengerjaan  matematis  di bawah ini:
Setelah  mendapatkan hasil  nilai  output di hidden  layer, lalu  dilakukan  perhitungan untuk menentukan fungsi  aktivasi  seperti  di bawah ini:
𝑦_𝑖 1 6     (  54 7      5 9     5298      7 3     548       5 8 5245      569     525       564     54 9      558     537       553
5439      547     5459      542     5436      536 ) = 0,3610
Fungsi aktivasi bertanggung jawab untuk mengubah nilai Y_in  menjadi keluaran yang diinginkan  sesuai  dengan  karakteristik  fungsi  tersebut.  Berikut  tahapan  fungsi  aktifas i menggunakan  persamaan (5):
𝑦 1 𝑓(𝑦 𝑛 1 ) 𝑒 (;𝑦 _ 𝑛1 ) 2 7 83 (;0 3610) 5893 X1 X2 X3 Target
0,7924  0,1762  0,7610  0,7301
𝑧_𝑖 1 = 0,0564 + (0,7924   0,0590 + 0,1762   0,0545 + 0,7610   0,0664 = 0,1633 𝑧_𝑖 2 = 0,0583 + (0,7301   0,0661 + 0,1000   0,0561 + 0,1282   0,0569 = 0,1194
…
𝑧_𝑖 10 = 0,0576 + (0,4628   0,0598 + 0,6496   0,0592 + 0,8028   0,0637 = 0,1749

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 448-457
Hasil denormalisasi merupakan nilai prediksi yang dari jumlah pasien sesuai target uji pada pola data yang telah ditetapkan. Untuk mengetahui pasien prediksi sebenarnya, maka kita  harus  melakukan  denormalisasi  terhadap  hasil  prediksi  dengan  menggunakan persamaan berikut ini:
𝑦 𝑑𝑒       (  5893   2453 −   5893   72 )   72     2 28 263374

## 3.5. Perhitungan  Akurasi  Pengujian
Tahapan  awal  dalam  mencari  tingkat  akurasi  adalah  mencari  error  telebih  dahulu, berikut perhitungan  untuk mencari  persentase error:
𝑃𝑒 𝑠𝑒 𝑡𝑎𝑠𝑒  𝑒     (%) 478 7366 2028 2633 8 2936 %
Setelah  mendapatkan  tingkat  persentase  error,  selanjutnya  dilakukan  perhitungan untuk mencari  tingkat  akurasi, seperti  persamaan di bawah ini:
𝑃𝑒 𝑠𝑒 𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑎 𝑢 𝑎𝑠𝑖 (%)       % − 27 4936   9  7 64

## 3.6. Prediksi
Fungsi aktivasi bertanggung jawab untuk mengubah nilai Y_in menjadi keluaran  yang diinginkan  sesuai  dengan  karakteristik  fungsi  tersebut.  Berikut  tahapan  fungsi  aktifas i menggunakan  persamaan (5):
Untuk  mengetahui  pasien  prediksi  sebenarnya,  maka  kita  harus  melakukan denormalisasi  terhadap hasil  prediksi  dengan menggunakan  persamaan berikut ini:

## 4. Kesimpulan
Hasil  prediksi  dari  perhitungan  JST  dengan  Algoritma  Backpropagation berdasarkan  arsitektur  3-10-1,  selanjutnya  diuji  dengan  menggunakan  aplikasi berbasis  P ython,  menghasilkan  prediksi  5  bulan  selanjutnya  yaitu  jumlah  pas ien pada  bulan  Januari  2023  sebanyak 2547 orang,  bulan  Februari  2023  sebanyak  2506 orang,  bulan  Maret  2023  sebanyak  2463  orang,  bulan  April  2023  sebanyak  2482 orang  dan  bulan  Mei  2023 sebanyak  2495 orang.  Angka  ini mencerminkan estimasi jumlah  pasien  poliklin ik  yang  diharapkan  dalam  rentang  waktu  5  bulan  ke  depan dengan akurasi prediksi didapatkan nilai akurasi 91.706% dan error 8,294%.

## Daftar Pustaka
[1]  I.  Mardianto  And  D.  Pratiwi,  “Sistem  Deteksi  Penyakit  Pengeroposan  Tulang Denganmetode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Danrepresentasi Ciri Dalam Ruang Eigen,” Commit , Vol. 2, No. 1, Pp. 69–80, 2018.
[2]  D.  Setiawan,  R.  Noratama  Putri,  And  R.  Suryanita,  “Perbandingan  Algoritma Genetika  Dan Backpropagation  Pada Aplikasi  Prediksi  Penyakit Autoimun,”  2019.
[3]  W. Widodo, A. Rachman, And R. Amelia, “Jaringan Syaraf Tiruan Prediksi Penyakit Demam Berdarah Dengan  Menggunakan  Metode Backpropagation,”  2014.
[4]  M.  Kafil,  “Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbors  Untuk  Prediksi  Penjualan Berbasis  Web Pada Boutiq  Dealove Bondowoso,” Nov. 2019.
[5]  D.  Armaya  Lestari  And  B.  Serasi  Ginting,  “Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk Memprediksi  Jumlah  Pasien  Rawat  Jalan  Bagi  Pengguna  Narkoba  Menggunakan Metode Backpropagation  (Studi  Kasus : Kantor Bnn Kota Binjai),”  2020.
[6]  U. Khoirun Nisak And Cholifah, “Statistik Di Fasilitas Pelayanankesehatan,” Umsida Press , Vol.  I, Sep. 2020.
[7]  S.  A.  Salimu  And  Y.  Yunus,  “Prediksi  Tingkat  Kedatangan  Wisatawan  Asing Menggunakan  Metode  Backpropagation  (Studi  Kasus:  Kepulauan  Mentawai),” J. Inform. Ekon. Bisnis , Pp. 98–103, Dec. 2020, Doi:  10.37034/Infeb.V2i4.50.
𝑦 1 = 𝑓(𝑦 𝑖  1 ) = 1 1 + 𝑒 (−𝑦 _𝑖  1 ) = 1 1 + 2,7183 (−0,3802) = 1 1 + 0,6837 =  0,5939
𝑦 𝑑𝑒     = (0,5939   2858 − 0,5893   2150) + 2150 =   2570,502751

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 448-457
[8]  T. A. Nguyen, H. B. Ly, And B. T. Pham, “Backpropagation Neural Network-Based Machine Learning Model For Prediction Of Soil Friction Angle,” Math. Probl. Eng. , Vol.  2020, 2020, Doi:  10.1155/2020/8845768.
[9]  Z.  Ma  And  Y.  Wang,  “Analysis  And  Prediction  Of  Body  Test  Results  Based  On Improved Backpropagation Neural Network  Algorithm,” Adv. Multimed. , Vol. 2022, 2022, Doi:  10.1155/2022/1701687.
[10] N.  Aulya,  “Prediksi  Kunjungan  Wisata  Kota  Payakumbuh  Menggunakan  Metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation,” J.  Inform.  Ekon.  Bisnis ,  Sep.  2022,  Doi: 10.37034/Infeb.V4i4.157.
[11] D.  Syahfitri,  A.  Perdana  Windarto,  And  M.  Fauzan,  “Peningkatan  Nilai  Akurasi Prediksi  Algortima  Backpropogation  (Kasus:  Jumlah  Pengunjung  Tamu  Pada  Hotel Berbintang  Di Sumatera Utara),” 2020.
[12] Y.  Dou,  “An  Improved  Prediction  Model  Of  Igbt  Junction  Temperature  Based  On Backpropagation Neural Network And Kalman Filter,” Complexity , Vol. 2021, 2021, Doi:  10.1155/2021/5542889.
[13] Q. Zhang, L. Yan, R. Hu, Y. Li, And L. Hou, “Regional Economic Prediction Model Using  Backpropagation  Integrated  With  Bayesian  Vector  Neural  Network  In  Big Data  Analytics,” Comput. Intell. Neurosci. , Vol. 2022, 2022, Doi: 10.1155/2022/1438648.
[14] Y.  Liao,  Z.  Miao,  And  C.  Yang,  “Probabilistic  Prediction  Of  Unsafe  Event  In  Air Traffic  Control  Department  Based  On  The  Improved  Backpropagation  Neural Network,” Math. Probl. Eng. , Vol.  2021, 2021, Doi:  10.1155/2021/9982723.