## Prediksi Jumlah Customer di Bengkel H. Tomo Service Menggunakan Metode Backpropagation
Yusuf Afani 1) , Magdalena Simanjuntak 2) , Rusmin Saragih 3)
123) STMIK KAPUTAMA Jl.Veteran No.4A-9A, Binjai, Sumatra Utara, Telp:(061)8828840, Fax: (061)8828845 Email:  yusufafani95@gmail.com 1) , magdalena.simanjuntak84@gmail.com 2) , rusmin.saragih123 @gmail.com 3) Abstract - A workshop is a building that provides space and equipment for carrying out construction or manufacturing, and repairing objects. The accumulation of customers at Bengkel H. Tomo Service is caused by the lack of workers in the repair process. This is based on not every day customers who come in excessive numbers, but at one time the situation is not crowded enough. Due to this condition, the number of repair workers is reduced so that the workshop owner can adjust between the customer and the worker. From these conditions, the H. Tomo Service Workshop needs to create   a system  that  can  predict  the  number  of  customers  who will   come  in  the  following days  or  months. The prediction results can be used to anticipate the needs of repair workers in the workshop. The process of predicting the number of customers who make vehicle repairs at the workshop can be done with a computerized system, one of the processes  that can be done is the application of an Artificial Neural Network (ANN) using the Backpropagation method. The system is designed with the MATLAB R2014a programming application, after carrying out the data training process and data testing on 2016 to 2020 data, the learning rate is 0.2; the maximun epoch is 10000 and the target error is 0.001, the result is that in 2021 the predicted number of customers is 13758 customers who make repairs at the H. Tomo Service workshop.
Keywords : Backpropagation, Customer, Artificial_Neural_Network
Abstrak - Bengkel adalah sebuah bangunan yang menyediakan ruang dan peralatan untuk melakukan konstruksi atau manufaktur, dan memperbaiki benda. Menumpuknya para customer di Bengkel H. Tomo Service disebabkan oleh kurangnya pekerja dalam proses perbaikan. Hal ini berdasarkan tidak setiap harinya customer yang datang secara dengan   jumlah   yang   berlebihan,   tetapi   pada   suatu   saat   keadaan   tidak   cukup   ramai.   Karena   kondisi   tersebut mengakibatkan jumlah pekerja perbaikan dikurangi agar pemilik bengkel dapat menyesusaikan antara customer dan pekerja.  Dari kondisi tersebut, maka Bengkel H. Tomo Service perlu membuat sebuah sistem yang dapat memprediksi jumlah customer yang akan datang di hari atau bulan-bulan berikutnya. Hasil prediksi tersebut dapat digunakan untuk mengantisipasi kebutuhan dari pekerja perbaikan di bengkel tersebut. Proses dalam memprediksi jumlah customer yang melakukan perbaikan kendaraan di bengkel tersebut dapat dilakukan dengan sistem terkomputerisasi, salah satu proses yang dapat dilakukan adalah penerapan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan pemanfaatan metode Backpropagation . Sistem dirancang dengan aplikasi pemrograman MATLAB R2014a, setelah melakukan proses latih data dan uji data pada data tahun 2016 sampai dengan 2020, learning rate sebesar 0,2; maximun epoch sebesar 10000 dan target error sebesai 0,001, didapatkan hasil pada tahun 2021 jumlah prediksi jumlah customer sebanyak 13758 customer yang melakukan perbaikan di bengkel H. Tomo Service .
Kata Kunci: Backpropagation, Customer , Jaringan_Syaraf_Tiruan .

## PENDAHULUAN
Perkembangan Perkembangan transportasi saat ini meningkat dengan pesatnya, peningkatan ini   seiring   dengan   perkembangan   jumlah   penduduk   serta   semakin   meningkatnya   pemilikan kendaraan. Sepeda motor menjadi jenis kendaraan roda dua yang mengalami peningkatan yang sangat   signifikan   disetiap   tahunnya.   Namun,   perkembangan   tersebut   tidak   menunjang perkembangan tempat service kendaraan ringan tersebut. Salah satu tempat perbaikan kendaraan ringan yang ada adalah bengkel service .
Bengkel H. Tomo Service merupakan salah satu tempat perbaikan kendaraan ringan yang dapat   dikunjungi   dalam   mengatasi   masalah service kendaraan   bermotor.   Bengkel   ini   dapat melakukan perbaikan sepeda motor seperti pada umumnya, diantaranya fast track atau servis cepat, service by booking , light service, heavy repair dan claim service . Dalam melakukan perbaikan setiap customer yang datang untuk melakukan service kendaraannya, pekerja Bengkel H. Tomo Service mengatasi maslaah yang ada disetiap kendaraan secara maksimal dan teliti, sehingga para customer merasa   puas   dan   senang   setelah   melakukan   perbaikan   di   bengkel   tersebut.   Hal   ini mengakibatkan menumpuknya customer yang akan melakukan service pada situasi tertentu. Bengkel atau lokakarya adalah sebuah bangunan yang menyediakan ruang dan peralatan untuk   melakukan   konstruksi   atau   manufaktur,   dan   memperbaiki   benda.   Menumpuknya   para
Prediksi Jumlah Customer di Bengkel H. Tomo Service Menggunakan Metode Backpropagation Oleh : Yusuf Afani, Magdalena Simanjuntak, Rusmin Saragih
e-ISSN : 2722-4368
customer di Bengkel H. Tomo Service disebabkan oleh kurangnya pekerja dalam proses perbaikan. Hal   ini   berdasarkan   tidak   setiap   harinya customer yang   datang   secara   dengan   jumlah   yang berlebihan,   tetapi   pada   suatu   saat   keadaan   tidak   cukup   ramai.   Karena   kondisi   tersebut mengakibatkan   jumlah   pekerja   perbaikan   dikurangi   agar   pemilik   bengkel   dapat   menyesusaikan antara customer dan pekerja. Pekerja yang telah dikurangi dapat suatu ketika dibutuhkan kembali tergantung keadaan dari bengkel. Tetapi pada kondisi tertentu pekerja yang diperlukan tidak dapat dipanggil kembali karena sudah menerima suatu kerjaan dari tempat yang berbeda.
Dari kondisi tersebut, maka Bengkel H. Tomo Service perlu membuat sebuah sistem yang dapat memprediksi jumlah customer yang akan datang di hari atau bulan-bulan berikutnya. Hasil prediksi   tersebut   dapat   digunakan   untuk   mengantisipasi   kebutuhan   dari   pekerja   perbaikan   di bengkel   tersebut.   Proses   dalam   memprediksi   jumlah customer yang   melakukan   perbaikan kendaraan di bengkel tersebut dapat dilakukan dengan sistem terkomputerisasi, salah satu proses yang dapat dilakukan adalah penerapan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan pemanfaatan metode Backpropagation .
Jaringan   sayraf   tiruan   merupakan   jaringan   dari   sekelompok   unit   pemroses   kecil   yang dimodelkan  berdasarkan sistem  saraf manusia.  Jaringan sayraf tiruan merupakan sistem  adaptif yang  dapat mengubah  strukturnya  untuk memecahkan  masalah  berdasarkan  informasi  eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut. Backpropagation merupakan algoritma untuk melakukan proses pembelajaran terarah pada jaringan syaraf tiruan untuk mencari beban pada setiap neuron yang menghasilkan nilai kesalahan seminimal mungkin melalui data pembelajaran yang diberikan.
Berdasarkan permasalahan  di atas, maka  penulis akan membangun  sebuah sistem  untuk memprediksi customer dengan pemanfaatan proses Jaringan Syaraf Tiruan serta penerapan metode Backpropagation di   dalamnya.   Dengan   dibangunnya   sistem   tersebut   diharapkan   dapat mempermudah dan membantu Bengkel H. Tomo Service dalam pendataan jumlah customer setiap bulannya, sehingga dapat mengantisipasi keperluan pekerja di bengkel tersebut.
Penelitian   ini   diperkuat   dengan   beberapa   penelitian   terdahulu   berkaitan   dengan   judul. Penelitian pertama, yang dilakukan oleh (Riansah et al. 2019) dengan judul “Jaringan Syaraf Tiruan dalam Memprediksi Jumlah Pelanggan PT.Telkom Akses Area Sumbagut Menggunakan Metode Backpropogation ” dengan hasil penelitian bahwa arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan yang berhasil memprediksi jumlah Pelanggan PT. Telkom Akses Area Sumbagut dengan pemanfaatan metode Backpropogation . Penelitian kedua, dilakukan oleh (Purba et al. 2019) dengan judul “Implementasi Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi Jumlah Mahasiswa Baru pada AMIK-STIKOM Tunas   Bangsa   Pematangsiantar”,   hasil   dari   penelitian   bahwa   algoritma backpropagation cukup efektif dalam memprediksi jumlah mahasiswa baru dengan data record yang ada dan berdasarkan penelitan yang sudah dilakukan penulis.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian adalah proses atau cara ilmiah untuk mendapatkan data yang akan digunakan untuk keperluan penelitian. Dalam melakukan penelitian ini, penulis mengikuti tahapan metodologi dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut:

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Prediksi Jumlah Customer di Bengkel H. Tomo Service Menggunakan Metode Backpropagation Oleh : Yusuf Afani, Magdalena Simanjuntak, Rusmin Saragih
Untuk   memperjelas   struktur   metodologi   penelitian   diatas,   maka   penulis   membuat keterangannya sebagai berikut :
1. Merumuskan   Permasalahan,   tahap   ini   merupakan   tahap   awal   yang   digunakan   untuk mengidentifikasi   masalah   dengan   tujuan   untuk   mengamati   dan   mencari   permasalahan   yang sedang dihadapi pada objek penelitian yaitu Bengkel H. Tomo Service .
2. Mengumpulkan Teori, pengumpulan teori-teori yang berhubungan dengan pokok permasalahan seperti teori tentang Jaringan Syaraf Tiruan (JST), Backpropagation dan aplikasi perancangan dari sistem yang diperluan.  Dalam tahap ini, teori  dikumpulkan dari beberapa sumber seperti buku-buku, jurnal, artikel dan referesi lainnya.
3. Analisa Metode Penelitian, pada tahap ini peneliti akan menguji metode yang digunakan dalam proses prediksi data, dengan panduan yang sudah ada pada teori-teori pendukung dari buku-buku maupun jurnal terkait dengan pokok permasalahan.
4. Merancang Sistem, pada tahap ini dilakukan perancangan sistem terhadap masalah yang sedang diteliti, bisa berupa tahap untuk merancang alur kerja dari sistem dan juga merancang desain dari tampilan tatap muka ( interface ) dari sistem yang akan dibuat.
5. Implementasi  Metode,   mengimplementasikan  metode   yang   sudah   diuji   sebelumnya   dengan rancangan sistem yang telah dibuat serta melakukan pengkodean ( coding ) sesuai dengan bahasa pemrograman yang digunakan untuk membuat sistem tersebut.
6. Uji Coba Sistem, pada tahap akhir, dilakukan serangkaian pengujian terhadap sistem yang telah dibuat, pengujian-pengujian dilakukan agar dapat menemukan kesalahan-kesalahan ( error ) pada sistem dan melakukan perbaikan-perbaikan yang diperlukan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Dalam   memprediksi   sebuah   data   tentunya   diperlukan   data-data   terdahulu     yang   akan menjadi pendukung untuk dilakukan analisis perhitungan sebuah metode sehingga nantinya dapat diperoleh sebuah alternatif terbaik berdasarkan data yang telah ditentukan, data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data jumlah costumer yang melakukan perbaikan ( service ) pada tahun 2016 – 2020 yang didapatkan dari Bengkel H. Tomo Service , data tersebut adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Data Jumlah Costumer No Bulan 2016 2017 2018 2019 2020 1 Januari 1230 789 986 1002 926 2 Februari 560 980 988 843 937 3 Maret 1456 1245 997 1233 1158 4 April 260 988 1001 750 913 5 Mei 1290 980 1008 1093 1027 6 Juni 1560 1370 1010 1313 1231 7 Juli 378 1369 1120 956 1148 8 Agustus 1239 888 1130 1086 1035 9 September 1508 987 1238 1244 1156 10 Oktober 568 1008 1009 862 960 11 November 1298 1010 1002 1103 1038 12 Desember 1354 170 1078 867 705 Dalam menganalisis metode Backpropagation , ikuti tahap-tahap berikut:
1. Menentukan Data Latih dan Data Uji
Berikut ini adalah data customer yang datang  ke bengkel H. Tomo Service dalam 5 tahun terakhir yaitu dari tahun 2016-2020 dan pembagiannya menjadi 2 kelompok, data tersebut adalah:
Prediksi Jumlah Customer di Bengkel H. Tomo Service Menggunakan Metode Backpropagation Oleh : Yusuf Afani, Magdalena Simanjuntak, Rusmin Saragih
Tabel 2. Data Latih Dan Data Uji
No Bulan Data Latih Data Uji Tahun 2016 Tahun 2017 Tahun 2018 Tahun 2019- Target Latih Tahun 2020 1 Januari 1230 789 986 1002 926 2 Februari 560 980 988 843 937 3 Maret 1456 1245 997 1233 1158 4 April 260 988 1001 750 913 5 Mei 1290 980 1008 1093 1027 6 Juni 1560 1370 1010 1313 1231 7 Juli 378 1369 1120 956 1148 8 Agustus 1239 888 1130 1086 1035 9 September 1508 987 1238 1244 1156 10 Oktober 568 1008 1009 862 960 11  November 1298 1010 1002 1103 1038 12 Desember 1354 170 1078 867 705

## 2. Normalisasi Data Uji dan Data Latih
Untuk analisa data pada proses uji coba metode berikut ini adalah normalisasi data latih dan data   uji   yang   akan   digunakan   yaitu,   normalisasi   menggunakan   persamaan X ' = 0,8 ∗( X − b ) ( a − b ) + 0,1, dimana X adalah data yang dinormalisasikan, a adalah nilai maximal data dan b adalah nilai minimal data, berikut hasilnya :

## Tabel 3. Normalisasi Data Laih Dan Data Uji
No Bulan Data Latih Data Uji Tahun 2016 Tahun 2017 Tahun 2018 Tahun 2019-Target Latih Tahun 2020 1 Januari 0,7908 0,2105 0,4697 0,4908 0,3908 2 Februari 0,0908 0,4618 0,4724 0,2816 0,4053 3 Maret 0,0882 0,8105 0,4842 0,7947 0,6961 4 April 0,4855 0,4724 0,4895 0,1592 0,3737 5 Mei 0,8697 0,4618 0,4987 0,6105 0,5237 6 Juni 0,2250 0,9750 0,5013 0,9000 0,7921 7 Juli 0,3303 0,9737 0,6461 0,4303 0,6829 8 Agustus 0,8026 0,3408 0,6592 0,6013 0,5342 9 September 0,1566 0,4711 0,8013 0,8092 0,6934 10 Oktober 0,0803 0,4987 0,5000 0,3066 0,4355 11  November 0,8803 0,5013 0,4908 0,6237 0,5382 12 Desember 0,9539 0,6039 0,5908 0,3132 0,1000 3. Menentukan Variabel
Untuk   pengujian   metode Backpropagation maka   variabel   yang   digunakan   adalah   sebagai berikut :
- Data pada bulan awal akan masuk pada variabel X1, dan data kedua akan masuk pada variabel X2, dan seterusnya hingga X12.
- Jumlah neuron tersembunyi sebanyak 5, dengan variabel Z1 – Z5.
- Variabel output terdiri dari 1 neuron , yaitu variabel Y1.
- Dalam proses latih data yang akan digunakan adalah data tahun 2016-2019.
Prediksi Jumlah Customer di Bengkel H. Tomo Service Menggunakan Metode Backpropagation
Oleh : Yusuf Afani, Magdalena Simanjuntak, Rusmin Saragih
- Data yang akan digunakan sebagai data uji adalah data tahun 2020.
- Selanjutnya data target latih adalah data tahun 2019.
- Dan data yang akan di prediksi adalah tahun 2021.
4. Membangun Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Berikut ini adalah proses membagun jaringan syaraf tiruan, dengan ketentuan sebagai berikut:
- Lapisan input ( input layer ) terdiri dari 12 neuron yaitu X1-X12,
- Lapisan tersembunyi ( hidden layer ) terdiri dari 5 neuron yaitu Z1-Z5,
- Lapisan output ( output layer ) terdiri dari 1 neuron yaitu Y1,
- Setiap lapisan input dan lapisan tersembunyi mempunyai 1 konstanta bias. Berikut gambar arsiktur jaringan syaraf tiruan tersebut :

## Gambar 2. Arsitektur Sistem Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Metode Backpropagation
Keterangan gambar arsitektur jaringan diatas adalah sebagai berikut :
1. Input layer terdiri dari 12 neuron yaitu X1-X12 (bulan januari – desember).
2. Hidden layer terdiri dari 5 neuron yaitu Z1-Z5.
3. Output layer terdiri dari 1 neuron yaitu Y1.
4. Vij adalah bobot input, nilai random dari -0,5 sampai dengan 0,5. 5. Wij adalah bobot hidden , nilai random dari -0,5 sampai dengan 0,5.
6. i atau j adalah angka urut positif, misal 1,2,3,4,.....,n

## 5. Proses Perhitungan Metode Backpropagation
Sesuai dengan ketentuan variabel sebelumnya maka data yang akan diolah adalah sebagai berikut :
Tabel 4. Variabel Input (Xi) Input Data Uji Data Target Uji Prediksi Bulan Tahun 2019 Xi Nilai Tahun 2020 Tahun 2021 Januari X1 0,4908 Bulan Januari = 0,3908 Januari = ? Februari X2 0,2816 Maret X3 0,7947 April X4 0,1592 Mei X5 0,6105 Juni X6 0,9000 Juli X7 0,4303 Agustus X8 0,6013 September X9 0,8092 Oktober X10 0,3066 Nopember X11 0,6237 Desember X12 0,3132
Prediksi Jumlah Customer di Bengkel H. Tomo Service Menggunakan Metode Backpropagation Oleh : Yusuf Afani, Magdalena Simanjuntak, Rusmin Saragih
Inisialisasi untuk perhitungan Backpropagation yang telah ditetapkan sebagai berikut : - Learning rate (α)   : 0,2
- Target error
: 0,001 - Maximum epoch : 10000 - Target Prediksi (T1): 0,3908
- Bobot :
a. Bobot Awal Input (Vij) :
Tabel 5. Bobot Awal Input Layer (Vij) Vij Vi1 Vi2 Vi3 Vi4 Vi5 -0,3 0,1 -0,4 0,2 0,5 0,2 -0,1 -0,3 -0,3 0,3 0,2 -0,2 0,2 -0,1 0,4 -0,3 0,3 0,3 -0,1 -0,3 -0,1 0,4 0,4 0,2 0,2 0,1 -0,3 -0,5 -0,4 0,3 -0,1 0,2 0,3 0,3 -0,4 0,1 0,3 0,2 -0,4 -0,5 0,3 0,4 0,2 0,3 0,1 -0,4 0,5 -0,3 0,2 -0,1 0,5 -0,2 -0,1 0,2 -0,2 0,3 0,5 -0,1 -0,3 0,3
b. Bobot awal bias ke hidden layer :
Tabel 6. Bobot Bias Ke Hidden Layer (V0i) V0i V01 V02 V03 V04 V05 Nilai 0,1 0,3 0,5 0,4 0,3
c. Bobot awal hidden layer ke output layer :
Tabel 7. Bobot Awal Hidden Layer ke Output Layer (Yi) Wij W11 W12 W13 W14 W15 Nilai -0,1 0,1 0,2 0,4 0,3 d. Bobot awal bias  ke output layer : Tabel 8. Bobot Awal Bias Ke Output Layer W0i W01 Nilai 0,5 Proses perhitungan:
ITERASI I Tahap Perambatan Maju ( Forward Propagation ) Operasi hitung pada hidden layer :
Z _ in 1 = V 01 +( ∑ i = 1
12 x 1 V i1 )
=   0,1  +   (-0,3*0,4908)  +   (0,2*0,2816)   +   (0,2*0,7947)  +   (-0,3*0,1592)  +   (-0,1*0,6105)   + (0,1*0,9000)   +   (-0,1*0,4303)   +   (0,1*0,6013)   +   (-0,3*0,8092)     +   (-0,4*0,3066)   + (0,5*0,6237) + (0,3*0,3132)
Prediksi Jumlah Customer di Bengkel H. Tomo Service Menggunakan Metode Backpropagation Oleh : Yusuf Afani, Magdalena Simanjuntak, Rusmin Saragih
= 0,6922
Z _ in 2 = V 02 +( ∑ i = 1 12 x 1 V i2 )
= 0,3 + (0,1*0,4908) + (-0,1*0,2816) + (-0,2*0,7947) + (0,3*0,1592) + (0,4*0,6105) +   (- 0,3*0,9000) + (0,2*0,4303) + (0,3*0,6013) + (0,4*0,8092)  + (0,5*0,3066) + (-0,2*0,6237) + (0,5*0,3132)
= 0,9592
Z _ in 3 = V 03 +( ∑ i = 1 12 x 1 V i3 )
= 0,5 + (-0,4*0,4908) + (-0,3*0,2816) + (0,2*0,7947) + (0,3*0,1592) + (0,4*0,6105) +   (- 0,5*0,9000)   +   (0,3*0,4303)   +   (0,2*0,6013)   +   (0,2*0,8092)     +   (-0,3*0,3066)   +   (- 0,1*0,6237) + (-0,1*0,3132)
= 0,4457
Z _ in 4 = V 04 +( ∑ i = 1 12 x 1 V i4 )
= 0,4 + (0,2*0,4908) + (-0,3*0,2816) + (-0,1*0,7947) + (-0,1*0,1592) + (0,2*0,6105) +  (- 0,4*0,9000) + (0,3*0,4303) + (-0,4*0,6013) + (0,3*0,8092)  + (0,2*0,3066) + (0,2*0,6237) + (-0,3*0,3132)
= 0,3038
Z _ in 5 = V 05 +( ∑ i = 1 12 x 1 V i5 )
=   0,3   +   (0,5*0,4908)   +   (0,3*0,2816)   +   (0,4*0,7947)   +   (-0,3*0,1592)   +   (0,2*0,6105)   + (0,3*0,9000)   +   (-0,4*0,4303)   +   (-0,5*0,6013)   +   (0,1*0,8092)     +   (-0,1*0,3066)   +   (- 0,2*0,6237) + (0,3*0,3132)
= 0,8388
Pengaktifan Sigmoid Biner pada hidden layer :
Z1 = 1 1 + e − Z ¿ 1 = 1 1 + e − 0,6922 = 0,3335
Z2 = 1 1 + e − Z ¿ 2 = 1 1 + e − 0,9592 = 0,2770
Z3 = 1 1 + e − Z ¿ 3 = 1 1 + e − 0,4457 = 0,3904
Z4 = 1 1 + e − Z ¿ 4 = 1 1 + e − 0,3038 = 0,4246
Z5 = 1 1 + e − Z ¿ 5 = 1 1 + e − 0,8388 = 0,3018
Operasi pada output layer : Penjumlahan terbobot : Y _ in 1 = W k1 + ¿ W kj ) = 0,5+ (-01*0,3335) + (0,1* 0,2770) + (0,2*3904) + (0,4*4246) + (0,3*3018) = 0,8328 Pengaktifan Sigmoid Biner pada output layer :
Y1 = 1 1 + e − Y ¿ 1 = 1 1 + e − 0,8328 = 0,3031
Error output layer = Target Prediksi – Y1= 0,3908 – 0,3031= 0,0877 Jumlah kuadrat error = (-0,0877) 2 = 0,0077 Cek error , jika kuadrat error ≤ Target Error, maka iteriasi terhenti, jika tidak maka lanjut ke iterasi selanjutnya. Hasil cek, 0,0077 > 0,001, maka lanjut pada iterasi selanjutnya.
Pada   iterasi   I   diprediksi   jumlah costumer di   Bengkel   H.   Tomo Service adalah   sebagai berikut:
Prediksi Jumlah Customer di Bengkel H. Tomo Service Menggunakan Metode Backpropagation
Oleh : Yusuf Afani, Magdalena Simanjuntak, Rusmin Saragih
Nilai maximal (a)
: 1313
Nilai minimal (b) : 705 Prediksi  = ( Y 1 − 0,1 )∗( a − b ) ( 0,8 ) + b = ( 0,3031 − 0,1 )∗( 1313 − 705 ) ( 0,8 ) + 750
= 859,3183 (859 costumer )
Hasil tersebut belum dapat digunakan karena jumlah error output layer masih besar dan belum memenuhi target error .

## 3.2 Pembahasan
Setelah  melakukan  implementasi  metode dan rancangan  sistem  terhadap sistem prediksi data, maka untuk mengetahui hasil dari implementasi sistem tersebut maka perlu dilakukan uji coba terhadap sistem yang telah selesai dirancang.

## 1. Tahap Proses Latih Data
Berikut   ini   adalah   proses   latih   data   pada   sistem   prediksi   data   yang   telah   dibangun menggunakan aplikasi pemrograman MATLAB R2014a:
a. Inputkan data latih
Data   latih   dapat   diinputkan   pada   sistem   dengan   menggunakan   tombol   “INPUT”   pada halaman proses latih data di sistem, berikut ini tampilan halaman input data setelah data berhasil diinputkan pada sistem:
Gambar 3. Tampilan Setelah Input Data Latih
b. Inputkan target latih data
Sama seperti proses input data latih, target latih diinput dengan tombol “INPUT”, berikut tampilan setelah input target latih data:

## Gambar 4.Tampilan Setelah Input Target Latih
c. Inputkan nilai kebutuhan prediksi Berikut nilai yang diinputkan:
- Aktivitas hidden layer : “Logsig”
- Aktivitas output layer : “Logsig” - Maximum epoch : 10000 - Error target : 0,001 - Learning rate : 0,2 Berikut tampilannya pada sistem
Prediksi Jumlah Customer di Bengkel H. Tomo Service Menggunakan Metode Backpropagation Oleh : Yusuf Afani, Magdalena Simanjuntak, Rusmin Saragih
Gambar 5. Tampilan Setelah Nilai Kebutuhan Prediksi
d. Proses latih data
Pada tahap ini pengguna akan melakukan proses latih ( training ) data yang telah diinputkan pada   sistem.   Proses   latih   data   pada   sistem   dapat   dilakukan   dengan   menekan   tombol “LATIH DATA” pada halaman proses latih data. Pada tahap ini sistem akan menampilkan bagaimana data di proses dengan tampilan Neural Network Training (NNT) pada sistem, berikut tampilan proses latih data pada sistem:
Gambar 6. Tampilan Neural Network Training
Dapat dilihat pada gambar diatas dalam proses latih data diperlukan epoch sebanyak 369 iterasi hingga mencapai target error 0,001. Pada proses latih data atau ( training ) terdapat performace yang merupakan proses latih untuk mencapai target error , training state yang merupakan tahapan dalam latih data dan regression yang merupakan nilai jarak antara data latih dengan data terget latih.
2. Tahap Proses Uji Data
Proses   uji   data   terdapat   pada   sub   menu   “BACKPROPAGATION”   pada   sistem.   Tahap   ini merupakan tahapan lanjutan yang dilakukan sistem terhadap data latih dan data target latih, tahapan tersebut sebagai berikut:
a. Input data uji
Setelah melakukan proses latih data, maka pengguna dapat menginputkan data uji yang akan di   proses,   untuk   menginputkan   data   uji   pengguna   dapat   menginputkan   dengan   tombol “INPUT” pada tampilan proses uji data pada sistem. Berikut ini adalah tampilan setelah pengguna menginputkan data uji pada sistem:

## Gambar 7. Tampilan Setelah Input Data Uji
b. Proses uji data Prose uji ( testing ) data merupakan proses akhir pada sistem dalam memprediksi data, seteah menginputkan data uji pada sistem, proses uji data dapat dilakukan dengan menekan tombol
Prediksi Jumlah Customer di Bengkel H. Tomo Service Menggunakan Metode Backpropagation Oleh : Yusuf Afani, Magdalena Simanjuntak, Rusmin Saragih
“UJI DATA” pada tampilan proses uji data. Tampilan setelah proses uji data dapat dilihat sebagai berikut:

## Gambar 8. Tampilan Setelah Proses Uji Data

## 3. Hasil Proses Data
Tampilan ini adalah tampilan hasil proses data yang telah dilakukan pada sistem prediksi yang telah memproses data latih dan data uji, halaman ini terdapat pada menu “HASIL” pada sistem, pada tampilan ini sistem akan menampilkan data dan grafik data, tampilan tersebut adalah berikut:

## Gambar 9. Hasil Proses Data

## KESIMPULAN
Sebagai penutup penulisan  penelitian  ini, penulis mengambil kesimpulan terhadap sistem prediksi data jumlah customer pada Bengkel H. Tomo Service , kesimpulan tersebut sebagai berikut: 1. Tahapan dari Jaringan Syaraf Tiruan dalam proses prediksi jumlah customer menggunakan 5 tahun data jumlah customer yang didapat dari Bengkel H. Tomo Service di bagi menjadi data latih   (2016-2018),   data   target   latih   (2019)   dan   data   uji   (2020).   Dalam   proses   prediksi   data dilakukan dengan 2 tahapan yaitu tahap latih ( training ) data dan uji ( testing ) data. 2. Perancangan dan pembangunan sistem prediksi data jumlah customer memanfaatkan aplikasi pemrograman   MATLAB   R2014a.   Sistem   dibangun   dengan   tahapan   proses   Jaringan   Syaraf Tiruan dengan mengimplementasikan metode Backpropagation didalam script program, serta sistem yang dibangun dapat dimengerti dengan mudah oleh pengguna dalam menggunakan sitem prediksi data.
3. Hasil uji coba terhadap implementasi Jaringan Syaraf Tiruan pada sistem prediksi data berhasil dilakukan, dengan menginputkan nilai maximum epoch sebesar 10000, nilai target error sebesar 0,001 dan learning rate sebesar 0,2 didapatkan hasil bahwa pada tahun 2021 terdapat 8 bulan mengami kenaikan dan 4 bulan penurunan jumlah customer .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Anggraeni,   I.,   &   Romdoni,   D.   (2020).   Sistem   Informasi   Pengelolaan   Data   Cutomer   di CV.Inovindo Bandung. Jurnal Komputer Bisnis , 13 (1).
[2]. Butler,   C.,   &   Caudill,   M.   (2020).   Backpropagation   Networks.   In Naturally   Intelligent Systems . https://doi.org/10.7551/mitpress/4873.003.0024
[3]. Dalgleish, T., Williams, J. M. G. ., Golden, A.-M. J., Perkins, N., Barrett, L. F., Barnard, P. J., Au Yeung, C., Murphy, V., Elward, R., Tchanturia, K., & Watkins, E. (2014). Jaringan Syaraf
Prediksi Jumlah Customer di Bengkel H. Tomo Service Menggunakan Metode Backpropagation Oleh : Yusuf Afani, Magdalena Simanjuntak, Rusmin Saragih
e-ISSN : 2722-4368
Tiruan (Neural Network). In Journal of Experimental Psychology: General (Vol. 136, Issue 1).
[4]. Dharwiyanti, S., & Wahono, R. S. (2003). Pengantar Unified Modeling LAnguage (UML). IlmuKomputer.Com .
[5]. Fadlilah,   M.   P.   N.,   Sugito,   &   Rahmawati,   R.   (2017).   Sistem   Antrian   Pada   Pelayanan Customer Service Pt. Bank X. Jurnal Gaussian , 6 (1).
[6]. Hasanati, Z., & Dwiny Meidelfi. (2020). Kajian Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation Untuk Deteksi Bau. Journal of Applied Computer Science and Technology ,
1 (2). https://doi.org/10.52158/jacost.v1i2.113
[7]. Martinez, W. L., & Martinez, A. R. (2004). Exploratory data analysis with MATLAB®. In Exploratory Data Analysis with MATLAB . https://doi.org/10.1007/s11336-005-1362-2
[8]. Purba, I. S., Hartama, D., & Kirana, I. O. (2019). Implementasi Algoritma Backpropagation dalam   Memprediksi   Jumlah   Mahasiswa   Baru   pada   AMIK-STIKOM   Tunas   Bangsa Pematangsiantar. Prosiding   Seminar   Nasional   Riset   Information   Science   (SENARIS) , 1 . https://doi.org/10.30645/senaris.v1i0.86
[9]. Riansah, R. M., Sembiring, R. W., & Masruro, Z. (2019). Jaringan Syaraf Tiruan dalam Memprediksi Jumlah  Pelanggan  PT.Telkom  Akses Area Sumbagut Menggunakan Metode Backpropagation. Prosiding   Seminar   Nasional   Riset   Information   Science   (SENARIS) , 1 . https://doi.org/10.30645/senaris.v1i0.87 [10]. Ridlo, I. A. (2017). Panduan pembuatan flowchart. Fakultas Kesehatan Masyarakat , 11 (1).
Prediksi Jumlah Customer di Bengkel H. Tomo Service Menggunakan Metode Backpropagation Oleh : Yusuf Afani, Magdalena Simanjuntak, Rusmin Saragih