Norhikmah,Rumini, Klasifikasi Peminjaman Buku Menggunakan Neural Network Backpropagation

## KLASIFIKASI PEMINJAMAN BUKU MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION
1 Norhikmah, 2 Rumini
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
2 Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
1,2 Jln.Ring Road Utara, Condong Catur,Sleman,Yogyakarta Email: hikmah@amikom.ac.id , rumini@amikom.ac.id
(Diterima: 21 Agustus 2019, direvisi: 2 November 2019, disetujui: 10 November 2019)

## ABSTRACT
Book  lending  is  a  form  of  service  provided  by  the  library.  Borrowing  is  very  closely  related  to inventory. In library A in determining the inventory of books, library staff has difficulty in determining what types of books are needed by students. Where the determination of the number and type of books has  not  used  a  definite  calculation  system,  only  based  on  the  estimated  number  of  students  and courses  of  each  study  program.  Therefore  a  classification  of  borrowing  types  of  books  is  needed based  on  student  book  lending  transactions, the  data  used  in  this  study  were  269,116  from  2014  to 2019 months 6. The types of books processed were 184 types of books from 1700 types of books, the first  step  carried  out  perform  forecasting  techniques  to  predict  the  target  inventory  of  each  type  of book  in  the  following  year,  the  second  stage  of  the  book  lending  transaction  data  is  processed  to determine the classification of book types using neural network backpropagation. Obtained the results of the error rate or MSE of 0.021, using hidden layer 9 and the activation function tansiq with epoch 2000, with the recommended number of book types recommended for restocking as many as 86 types of  books  with  the  number  of  predictions  in  each  type  of  book.  The  third  stage  is  to  test  the  data validation to determine the level of classification and prediction errors, the last  step is a  regression test  that  shows  a  significant  correlation  of  0.006  with  the  data  variables  being  tested  namely prediction,  classification  and  target  data.  The  results  of  this  study  can  provide  book  type recommendation  data.  along  with  the  number  of  predictions  in  each  type  of  book  needed  in  the coming year using the neural network backpropagation method with an accuracy rate of 95.5%.
Keywords : Book Type, Neural Network Backpropagation, Classification, Prediction

## ABSTRAK
Peminjaman  buku  merupakan  salah  satu  wujud  pelayanan  yang  diberikan  oleh  perpustakaan. Peminjaman  sangat  erat  kaitannya  dengan  persediaan.  Pada  perpustakaan  A  dalam  menentukan persediaan  buku,  pegawai  perpustakaan  kesulitan  untuk  menentukan  jenis-jenis  buku  apa  saja  yang sangat dibutuhkan mahasiswa. Dimana penentuan jumlah dan jenis buku belum menggunakan  sistem perhitungan  yang  pasti,  hanya  berdasarkan  perkiraan  jumlah  mahasiswa  dan  matakuliah  setiap program  studi.  Maka  dari  itu  dibutuhkan  klasifikasi  peminjaman  jenis  buku  berdasarkan  transaksi peminjaman buku mahasiswa, data yang digunakan dalam penelitian ini yang sebanyak 269.116 dari tahun 2014 sampai 2019 bulan ke 6. Data jenis buku yang diolah sebanyak 184 jenis buku dari 1700 jenis  buku,  tahapan  pertama  yang  dilakukan  melakukan  teknik forecasting untuk  meramalkan  target persediaan  setiap  jenis  buku  pada  tahun  selanjutya,  tahapan  kedua  data  transaksi  peminjaman  buku diproses  untuk  mengetahui  klasifikasi  jenis  buku  dengan  menggunakan neural  network backpropagation . Didapatkan hasil tingkat error atau MSE sebesar 0,021, menggunakan layer hidden 9  dan  fungsi  aktivasi  tansiq  dengan epoch 2000,  dengan  rekomendasi  jumlah  jenis  buku  yang disarankan untuk restoc k sebanyak 86 jenis buku dengan jumlah prediksi disetiap jenis buku. Tahapan ketiga    melakukan  pengujian    validasi  data  untuk  mengetahui  tingkat error klasifikasi  dan  prediksi, terakhir dilakukan uji regresi menunjukan hasil hubungan yang siqnifikan sebesar 0,006 dengan data variabel yang dujikan yaitu  data prediksi, klasifikasi dan target.. Hasil dari penelitian ini adalah dapat memberikan  data  rekomendasi  jenis  buku  beserta  jumlah  prediksi  di  setiap  jenis  buku  yang dibutuhkan ditahun yang akan datang dengan menggunakan metode neural network backpropagation dengan tingkat akurasi sebesar 95,5%.
Norhikmah,Rumini, Klasifikasi Peminjaman Buku Menggunakan Neural Network Backpropagation
Kata Kunci: Jenis Buku, Neural Network Backpropagation , Klasifikasi, Prediksi

## 1 PENDAHULUAN
Perpustakaan  berfungsi  sebagai  salah  satu  faktor  yang  mempercepat  akselerasi  transfer  ilmu pengetahuan,  oleh  karenanya  perpustakaan  merupakan  suatu  kesatuan  yang  tidak  dapat  dipisahkan dalam  sistem  pendidikan  suatu  lembaga.  Selain  itu  juga  perpustakaan  berfungsi  sebagai  sumber informasi,  dan  merupakan    penunjang  yang  penting  artinya  bagi  suatu  riset  ilmiah,  sebagai  bahan acuan  atau referensi[1]. Salah satu pelayanan perpustakaan  adalah melayani peminjaman  buku, akan tetapi permasalahan dalam menentukan buku apa saja yang paling banyak dibutuhkan oleh mahasiswa hanya berdasarkan laporan mahasiswa, bukan berdasarkan data transaksi peminjaman buku yang ada pada sistem library perpustakaan, sehingga membuat kurang efektifnya dalam pengambilan keputusan jenis buku apa saja yang akan diperbanyak persediaannya.
Keputusan  dalam  menyediakan  persediaan  jenis  buku  berdasarkan  permintaan  mahasiswa  yang diajukan melalui formulir pengajuan buku dan pendapat karyawan perpustakaan terhadap pertanyaan kesediaan buku yang diajukan  mahasiswa atau pengunjung secara lisan. Belum berdasarkan data-data yang  diolah  berdasarkan  jumlah  transaksi  peminjaman  yang  dianalisis  dan  dikelompokkan berdasarkan jenis buku  yang banyak diminati atau  dipinjam. Dalam rangka meningkatkan  pelayanan pada  sistem  informasi  perpustakaan  ditambahkannya  fitur  pencarian  yang  dilengkapi  dengan rekomendasi buku[2]
Algoritma perceptron digunakan untuk memprediksi jumlah buku yang pada tahun yang akan  datang, dengan cara menganalisa dan mengelompokkan buku yang berkaitan dengan persediaan buku[3]
Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis  menggunakan forecasting untuk  memprediksi  data  jenis buku  pada  tahun  selanjutnya,  sehingga  dapat  dijadikan  acuan  dalam  penentuan  target    pada  metode neural network backpropagation , sehingga dapat diketahui  klasifikasi data jenis buku apa saja yang di restock dan  prediksi  ditahun  berikutnya,  dan  selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian  tingkat error berdasarkan  hasil data klasifikasi dan target, serta uji regresi  untuk mengetahui siqnifikasi hubungan klasifikasi,  target,  dan  prediksi.  tujuan    dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  jenis  buku  yang paling  banyak  dipinjam  mahasiswa  dan    ramalan  jumlah  persediaan  dan  data  klasifikasi  jenis  buku, sehingga  dapat  memberikan  rekemondasi  jenis  buku  apa  saja  yang  akan  di restock dan    dapat memberikan berapa jumlah berdasarkan jenis buku.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Pada Penelitian menggunakan metode neural network backpropagation yang optimal dan cukup akurat  adalah  dengan  arsitektur  jaringan  4-10-1,  yakni  1  lapisan input dengan  4 neuron,  1  lapisan hidden dengan  10 neuron dan  1  lapisan output dengan  1 neuron .  Parameter yang  digunakan  fungsi aktivasi  tansig  dan  fungsi  pelatihan  trainrp,  dengan  toleransi error 0,001, learning  rate 0,05  serta maksimum epoch sebanyak  5000.  Nilai MSE yang  dihasilkan adalah  0,0113  dan  nilai  koefisien korelasi  untuk  data  pelatihan  sebesar  0,961661  serta  nilai koefisien  korelasi  untuk  data  pengujian sebesar 0,8696[4].
Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi harga saham pada bank BRI sebagai bank pemerintah dan BCA sebagai bank v yang merupakan bank terbaik berdasarkan modal intinya yang berada di atas 30 triliun  Rupiah  pada  tahun  2013  berdasarkan  data  dari majalah  info  bank.  Teknik  yang  digunakan untuk memprediksi harga saham pada penelitian ini menggunakan metode Back Propagation Neural Network Metode  ini  sangat  sesuai  untuk  data time  series yang  bersifat non-linier. Data-data  yang digunakan adalah data harga saham pada 4 bank  terbesar berdasarkan modal intinya yang berjumlah di atas 30 triliun Rupiah, yaitu bank BRI, Mandiri, BNI dan BCA. Data yang digunakan adalah data harga  saham  harian  selama tahun  2013.  Hasil  penelitian  mengenai  prediksi  harga  saham  pada  bank BRI  dan  BCA  dengan menggunakan  metode  BPNN  ini  memiliki  nilai  akurasi  yang  baik,  di  mana hasil yang diperoleh mendekati data yang sebenarnya[5] Penelitian  ini  yaitu  FP-Growth.  Pada FP-Growth  frequent  item set  diperoleh  dari FP-Tree . kemudian  di  lakukan  analisa  pola  asosiasinya  dengan  menghitung  nilai support dan confident rule . Hasil  penelitian  ini  yaitu  sistem  informasi  perpustakaan  yang  dilengkapi  dengan rekomendasi  buku pada fitur pencarian untuk meningkatkan pelayanan sistem informasi perpustakaan[2]
Norhikmah,Rumini, Klasifikasi Peminjaman Buku Menggunakan Neural Network Backpropagation
Algoritma  Perceptron  adalah salah  satu  cara  memprediksi  buku  apa  saja  yang  sangat  dibutuhkan mahasiswa.  Data-data  yang  berkaitan dengan  persedian  buku  perpustakaan  dianalisa  dan dikelompokkan.  Selanjutnya  akan  diolah  dengan menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  yang  nantinya akan  memberikan  suatu output yaitu  informasi mengenai  persediaan  buku  perpustakaan  yang  sesuai kebutuhan mahasiswa di masa yang akan[3]

## 2.1 Data Mining
Data  Mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan buatan, machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database  besar  [6].  Terdapat  beberapa  istilah  lain  yang memiliki  makna  sama  dengan  data  mining,  yaitu Knowledge  discovery  in  databases (KDD), ekstraksi  pengetahuan  ( knowledge  extraction ),  Analisa  data/pola  (data/ pattern  analysis ),  kecerdasan bisnis ( business intelligence ) dan  data archaeology dan  data dredging [7].
Berdasarkan fungsionalitasnya, tugas-tugas data mining dikelompokkan kedalam enam kelompok berikut ini [8]:
1. Klasifikasi ( classification ), mengeneralisasi struktur yang diketahui untuk diaplikasikan pada data-data baru. Misalkan, klasifikasi penyakit kedalam sejumlah jenis.
2. Klasterisasi ( clustering ), mengelompokkan data yang tidak diketahui label kelasnya, kedalam sejumlah kelompok tertentu sesuai ukuran kemiripannya
3. Regresi,  menemukan  suatu  fungsi  memodelkan  data  dengan  galat  (kesalahan  prediksi) seminimal mungkin.
4. Deteksi  anomali  ( anomaly  detection ),  mengidentifikasi  data  yang  tidak  umum, dapat  berupa outlier (pencilan),  perubahan  atau  deviasi  yang  mungkin  sangat  penting  dan perlu investigasi lebih lanjut.
5. Pembelajaran  aturan  asosiasi  ( assosiation  rule  learning )  atau  pemodelan  kebergantungan ( dependency modeling ), mencari relasi/hubungan antar variabel.
6. Perangkuman  ( summarization ),  menyediakan  representasi  data  yang  lebih  sederhana, meliputi visualisasi dan pembuatan laporan.

## 2.2 Ramalan (Forecasting )
Peramalan adalah penggunaan data masa lalu dari sebuah variabel atau kumpulan variabel untuk mengestimasi nilainya di masa yang akan datang[9]. FORECAST(x, known_y's, known_x's) Sintaks fungsi FORECAST memiliki argumen berikut[10]:
 X Diperlukan. Titik data yang ingin Anda prediksikan nilainya.
 Known_y's Diperlukan. Array atau rentang data terikat.
 Known_x's Diperlukan. Array atau rentang data bebas.Keterangan
 Jika x nonnumerik, maka FORECAST mengembalikan #VALUE! .
 Jika known_y's dan known_x's kosong atau berisi jumlah titik data yang berbeda, FORECAST akan mengembalikan nilai kesalahan #N/A.
 Jika varians known_x's sama dengan nol, maka FORECAST akan mengembalikan #DIV/0! .
Persamaan untuk FORECAST adalah a+bx, di mana: 𝑎 =   𝑦̅ −  𝑏𝑥̅
(1)
dan:
𝑏 = ∑(𝑥−𝑥̅)(𝑦−𝑦̅) ∑(𝑥−𝑥̅) 2
(2)
dan di mana x dan y adalah sampel berarti AVERAGE(known_x's) dan AVERAGE(known y's).
a. 2.3 Neural Network
Norhikmah,Rumini, Klasifikasi Peminjaman Buku Menggunakan Neural Network Backpropagation
Neural Network merupakan algoritma komputasi yang memiliki kesamaan dengan sistem jaringan saraf  otak  manusia.  Algoritma  ini  adalah  elemen  perhitungan    non-linear  dasar  yang  disebut  dengan neuron  yaitu jaringan  yang saling berhubungan, sehingga mirip dengan jaringan saraf otak manusia, dengan  tujuan  untuk  memecahkan  contohnya  pengenalan  pola  dan  klasifikasi  dalam  proses pembelajaran[11] Neural Network ditentukan oleh 3 hal[12] :
1. Pola hubungan antar neuron (disebut arsitektur jaringan).
2. Metode untuk menentukan bobot penghubung (disebut metode training/learning ).
3. Fungsi aktifasi, yaitu fungsi yang digunakan untuk menetukan keluaran suatu neuron.
b. 2.4 Probagasi Balik/ Backpropagtion
Propagasi  balik  atau backpropagation meruapakan  suatu  teknik  pembelajaran/pelatihan supervised  leraning yang  paling  banyak  digunakan.  Metode  ini  merupakan  salah  satu  metode  yang sangat baik dalam menangani masalah pengenalan pola-pola kompleks.
Didalam  jaringan  propagasi  balik,  setiap  unit  yang  berada  di  lapisan input terhubung  dengan setipa  unit  yang  ada  dilapisan  tersembunyi.  Setiap  unit  yang  ada  di  lapisan  tersembunyi  terhubung dengan  setiap  unit  yang  ada  di  lapisan output. Jaringan  ini  terdiri  dari  banyak  lapisan  ( multilayer network ), ketika jaringan diberikan pola masukan sebagai pola pelatihan, maka pola tersebut menuju unit-unit  lapisan  tersembunyi  untuk  selanjutnya  diteruskan  pada  unit-unit  di  lapisan  keluaran.  Unit- unit lapisan keluaran akan memberikan respon sebagai keluaran JST. Saat hasil keluarah tidak sesuai dengan  apa  yang  diharapkan,  maka  keluaran  akan  disebarkan  mundur  ( backward )  pada  lapisan tersembunyi kemudian dari lapisan tersembunyi menuju lapisan masukan [11].
c. 2.5 Arsitektur Propagasi Terbalik
Setiap unit didalam layer input pada jaringan propagasi balik selalu terhubung dengan setiap unit yang  berada  pada  layer  tersembunyi,  demikian  juga  setiap  unit  pada  layer  tersembunyi  selalu terhubung  dengan  unit  pada  layer output .  Jaringan  propagasi  balik  terdiri  dari  banyak  lapisan ( multilayer betwork ) [11], yaitu :
2. Lapisan input (1 buah), yang terdiri dari 1 hingga n unit input.
3. Lapisan tersembunyi (minimal 1 buah), yang terdiri dari 1 hingga p unit tersembunyi.
4. Lapisan output ( 1 buah), yang terdiri dari 1 hingga m unit output.
1. Fungsi Aktifikasi Jaringan Terbalik
a. Fungsi Sigmoid Biner
Fungsi  ini  merupakan  fungsi  yang  umum  digunakan  dan  akan  diterapkan  pada  aplikasi, rangenya adalah (0,1) dan didefinikan sebagai :
𝑦 =  𝜑(𝑢) = 1 1+𝑒 −𝑢 (3)
Dengan kurva sebagai berikut :
b. Pelatihan Jaringan Propagasi Balik
Aturan  pelatihan  jaringan  propagasi  balik  terdiri  dari  2  tahapan, feedforward dan backward propagation . Pada jaringan diberikan sekumpulan contoh pelatihan yang disebut set pelatihan. Set pelatihan  ini  digambarkan  dengan  sebuah vektor  feature yang  disebut  dengan vektor  input yang diasosiasikan dengan sebuah output yang menjadi target pelatihannya.
Norhikmah,Rumini, Klasifikasi Peminjaman Buku Menggunakan Neural Network Backpropagation
Dengan kata lain set pelatihan terdiri dari vektor input dan juga vektor output target. Keluaran dari jaringan  berupa  sebuah vektor  output aktual.  Selanjutnya  dilakukan  perbandingan  antara output aktual yang dihasilkan dengan output target dengan cara melakukan pengurangan diantara kedua output  tersebut.  Hasil  dari  pengurangan  merupakan error.  Error dijadikan  sebagai  dasar melakukan perubahan dari setiap bobot yang ada dengan mempropagasikannya kembali [11]. Setiap  perubahan  bobot  yang  terjadi  dapat  mengurangi error. Siklus  setiap  perubahan  bobot ( epoch )  dilakukan  pada  setiap  s et pelatihan  hingga  kondisi  berhenti  dicapai  yaitu  bila  jumlah epoch yang  diinginkan  atau  hingga  sebuah  nilai  ambang  yang  ditetapkan  terlampaui.  Algoritma propagasi balik terdiri dari 3 tahapan yaitu [12]:
1. Tahapan umpan maju ( feedforward )
2. Tahap maju mundur ( backpropagation )
3. Tahap peng- update -an b
Berikut ini merupakan algoritma dalam pelatihan Backpropagation Neural Network ( BPNN) [13]: Langkah 0 : Inisialisasi bobot (ambil bobot awal dengan nilai random yang cukup kecil).  Tetapkan : Maksimum Epoh , Target Error, dan Learning Rate ( ). Inisialisasi : Epoch = 0, MSE = 1. Langkah 1 : Kerjakan langkah-langkah berikut selama (Epoh < Maksimum Epoh) dan (MSE > Target Error ) : )
Epoh = Epoh + 1. (4)
Langkah  2 :  Untuk  tiap-tiap  pasangan  elemen  yang  akan  dilakukan  pembelajaran,  kerjakan langkah-langkah berikutnya.
Fase I : Feed Forward Langkah 3 : Tiap-tiap unit input (Xi, i=1,2,…,n) menerima sinyal Xi dan meneruskan sinyal tersebut ke semua unit pada lapisan yang ada di atasnya (lapisan tersembunyi).
Langkah  4 :  Tiap-tiap  unit  pada  suatu  lapisan  tersembunyi  (Zj,  j=1,2,…,p)  menjumlahkan sinyal-sinyal input terbobot :
𝑍_𝑖𝑛 𝑗 = 𝑏1 𝑗 +   ∑ 𝑋 𝑖 𝑉 𝑖𝑗 (5) 𝑛 𝑖=1 gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output : Z j = f(Z in ) j dan kirimkan sinyal tersebut ke semua unit di lapisan atasnya (unit-unit output). Langkah  5 :  Tiap-tiap  unit output Yk  (k=1,2,…,m)  menjumlahkan  sinyal-sinyal input terbobot  : Y_in k = b2 k + ∑ Z i W jk p i=1 (6)
gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output : 𝑌 𝑘 = 𝑓(𝑌_𝑖𝑛 𝑘 ) dan kirimkan sinyal tersebut ke semua unit di lapisan atasnya (unit-unit output ).
Fase II : Back Propagation
Langkah 6 : Tiap-tiap unit output Yk (k=1,2,…,m) menerima target pola yang berhubungan dengan pola input pelatihan, hitung informasi errornya : 𝛿 = 𝑡 𝑘 − 𝑌 𝑘 )𝑓 ′ (𝑌_𝑖𝑛 𝑘 ) (7)
𝜑2 𝑗𝑘 =   𝛿 𝑘 𝑍 𝑗 𝛽2 𝑘 = 𝛿 𝑘 Kemudian hitung koreksi bobot (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai ) : ∆W jk =   αφ2 jk
Hitung juga koreksi bias (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai ) : ∆b2 k =   αβ2 k Langkah  7 :Tiap-tiap  unit  tersembunyi  Zj  (j=1,2,…,p)  menjumlahkan  delta input nya (dari unit-unit yang berada pada lapisan di atasnya : ) 𝛿 𝑖𝑛 𝑗 =   ∑ 𝛿2 𝑘 𝑊 𝑗𝑘 𝑚 𝑘=1 (8) Kalikan nilai ini dengan turunan dari fungsi aktivasinya untuk menghitung informasi error : δ1 j =  δin j f′(Z_in j )
Norhikmah,Rumini, Klasifikasi Peminjaman Buku Menggunakan Neural Network Backpropagation
φ1 ij =  δ1 j X j β1 j =  δ1 j Kemudian hitung koreksi bobot (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai : ∆V ij =  αφ1 ij Hitung juga koreksi bias (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai: ∆b1 j =   αβ1 j Langkah 8 :Tiap-tiap unit output Yk (k=1,2,…,m) memperbaiki bias dan bobotnya (j=0,1,2,…,p): W jk (baru) =   W jk (lama) +   ∆W jk (9) b2 k (baru) =   b2 k (lama) +   ∆b2 k
Tiap-tiap unit tersembunyi Zj (j=1,2,…,p) memperbaiki bias dan bobotnya (i=0,1,2,…,n): V ij (baru) =   V ij (lama) +   ∆V ij b1 j (baru) =   b1 j (lama) +   ∆b1 j Langkah 9 : Hitung MSE
MSE = ∑ E 2
n (10)
ƩE 2 = selisih antara nilai target dengan nilai keluaran prediksi (dikuadratkan) N = jumlah data pembelajaran
Langkah 10: Akurasi
% 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑖 𝑑𝑎𝑡𝑎𝑠𝑒𝑡 𝑥 100%                                                            (11)

## 2.4 Pengujian
Ada  beberapa  pengujian  yang  dilakukan  setelah  mengetahui  hasil  klasifikasi  menggunakan metode neural network
a) Kinerja model ANN diukur dengan menggunakan rumus persentase erro r  (CPE) [14] Keterangan:
CPE= E(i)-T(i)
T(i)     X 100%                                                                (12) a. T(i) : output nilai target
b. E(i) : output nilai klasifikasi hasil ANN
b) Linear Regresi Berganda
Analisis  linier  berganda  adalah  di  mana  variabel  terikatnya  (Y)  dihubungkan  atau  dijelaskan lebih dari satu variabel, mungkin dua, tiga, dan seterusnya variabel bebas (X1, X2, X3, ..., Xn) namun masih menunjukkan diagram hubungan yang linear. Penambahan variabel bebas ini diharapkan dapat lebih  menjelaskan  karakteristik  hubungan  yang  ada  walaupun  masih  saja  ada  variabel  yang terabaikan. Bentuk umum persamaan regresi linear berganda dapat dituliskan sebagai berikut[15].
Y=a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 +..............+ b k X k + e                                       (13) Keterangan: Y = variabel terikat b1, b2, b3, ..., bk  = koefisien regresi X1, X2, X3, ..., Xk = variabel bebass e  =  kesalahan  pengganggu  (disturbance  terma),  artinya  nilai-  nilai  dari  variabel  lain  yang  tidak dimasukkan dalam  persamaan. Nilai ini biasanya  tidak dihiraukan dalam perhitungan.

## 3 METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang dilakukan untuk menganalisa permasalahan diatas menggunakan metode Experiment seperti gambar dibawah ini.
Norhikmah,Rumini, Klasifikasi Peminjaman Buku Menggunakan Neural Network Backpropagation

## Gambar 1 Alir diagram
Keterangan tahapan detail pada gambar 1 diatas sebagai berikut:
A. Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini  melakukan  rumusan  masalah  terhadap  pola  peminjaman  buku,analisis kebutuhan data:
a. Sumber  Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  hasil  transaksi peminjaman  data  buku  pada  perpusatakaan  resource  center    Universitas AMIKOM tahun 2014- 2019 dari bulan januari sampai juni.
b. Teknik pengumpulan data adalah dengan cara mengumpulkan data kuantitaf dari data transaksi peminjaman buku
B. Analisis Forecasting
Analisis  data  menggunakan forecasting untuk  mengetahui  pola  atau  prediksi  data  jenis buku berdasarkan transaksi peminjaman

## C. Analisis Neural Network Bropagation
Penelitian  dengan  menerapakan  metode neural  network  bropagation untuk mengklasifikasi data jenis buku

## D. Pengujian
Pengujian dilakukan untuk menguji hasil klasifikasi dan uji regresi.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  Pembahasan  hasil  penelitian  ini  dilakukan  dengan  tahapan  pengumpulan  data  terlebih dahulu,  selanjutnya  analisis forecasting dengan  tujuan  untuk  mengetahui  data  prediksi  pada  tahun berikutnya,  dan  dilanjutkan  analisis neural  network  backpropagation ,  terakhir  dilakukan  pengujian nilai error dan uji regresi.

## 4.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan berasal dari data transaksi peminjaman  buku mahasiswa dari tahun 2014 sampai 2019 bulan ke 6 dengan jumlah keseluruhan 269.116 transaksi. Tahapan dalam penyeleksian data transaksi peminjaman.
1. Pengelompokkan data berdasarkan jenis buku per jumlah transaksi pertahun
2. Data transaksi peminjaman setiap tahun dijumlahkan keseluruhan
3. Data diseleksi, diambil jumlahnya diatas 50 dari keseluruhan transaksi.
4. Data yang digunakan berjumlah 184 jenis buku dari 1700 jenis buku.
Norhikmah,Rumini, Klasifikasi Peminjaman Buku Menggunakan Neural Network Backpropagation

## Tabel 1 Contoh Data  Transaksi Peminjaman Buku
Jenis Buku 2014 2015 2016 2017  2018  2019 Jumlah Research, Statistical Methods /Riset, Metode Statistik 57 63 17 24 24 1 186 Research Methods/ Metode Penelitian 173 104 113 135 94 27 646 Computer Modeling And Simulation 6 33 20 24 6 0 89 Data Processing, Computer Science 272 322 238 131 174 44 1181 karya  umum  tentang  tipe  khusus komputer 59 64 33 8 8 3 175 minicomputers digital 10 13 22 5 3 0 53 Digital microcomputers 6 8 4 29 54 10 111 specific digital microcomputers 32 43 40 4 10 0 129 Systems  Analysis  and  Computer Design,  Computer  Architecture, Computer Performance Evaluation 510 320 229 127 75 20 1281 Computer architecture 17 119 51 178 73 0 438 Specific Multiprocessor Computers 34 29 14 6 10 0 93 Interfacing and Communications 246 271 228 153 91 19 1008 Intefacing and Communication Protocols 247 247 145 165 146 47 997 Kinds of Hardware 40 39 26 32 27 51 215 Computer Communications Networks /Jaringan Komunikasi Komputer 284 298 341 269 196 34 1422 data  transmission  modes  and  data switching methods 20 8 13 15 7 5 68 Wide area networks 14 24 18 7 19 2 84

## 4.2 Analisis Forecasting
Analisis forecasting dilakukan untuk mengetahui berapa prediksi  transaksi  ditahun yang akan datang yaitu tahun 2020 sehingga dapat dijadikan  data pertimbangan dalam menentukan  data target yang  akan  diolah    menggunakan metode  neural  network  backpropagation ,  rumus  yang  digunakan pada persamaan (1) dan persamaan (2), dengan hasil data pada tabel 2 sebagai berikut
Tabel 2 Contoh Hasil Data Forecasting tahun 2020
Jenis_Buku 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Research, Statistical Methods /Riset, Metode Statistik 57 63 17 24 24 1 0 Research Methods/ Metode Penelitian 173 104 113 135 94 27 34 Computer Modeling And Simulation 6 33 20 24 6 0 4 Data  Processing,  Computer Science 272 322 238 131 174 44 28 karya  umum  tentang  tipe khusus komputer 59 64 33 8 8 3 0 minicomputers digital 10 13 22 5 3 0 0 Digital microcomputers 6 8 4 29 54 10 37 specific digital microcomputers 32 43 40 4 10 0 0
Norhikmah,Rumini, Klasifikasi Peminjaman Buku Menggunakan Neural Network Backpropagation
Systems Analysis and Computer  Design,  Computer Architecture, Computer Performance Evaluation 510 320 229 127 75 20 0 Computer architecture 17 119 51 178 73 0 63 Specific Multiprocessor Computers 34 29 14 6 10 0 0 Interfacing and Communications 246 271 228 153 91 19 0 Intefacing and Communication Protocols 247 247 145 165 146 47 38 Kinds of Hardware 40 39 26 32 27 51 38 Computer Communications Networks /Jaringan Komunikasi Komputer 284 298 341 269 196 34 74 data  transmission  modes  and data switching methods 20 8 13 15 7 5 4 Wide area networks 14 24 18 7 19 2 5

## 4.3 Analisis Neural Network backpropagation
Penyelesaian yang digunakan untuk penentuan pola peminjaman menggunakan neural network . Perangkat  lunak  yang  digunakan    MATLAB  dan Ms.excel digunakan  untuk  pengolahan  data.  Ada beberapa tahapan yang dilakukan: tahapan pemodelan, tahapan pelatihan dan pengujian.
a. Tahapan Pemodelan Pada  tahapan  ini  adalah  perancangan  arsitektur neural  network ,  menentukan  jumlah  lapisan tersembunyi  dan  jenis  fungsi  aktivasi  terbaik  yang  digunakan  berdasarkan  hasil  exprimen  yang dilakukan.pada  tabel  dibawah  ini,  dengan  menggunakan  perhitungan  persamaan(3)sampai persamaan(11):

## Tabel 3 Tabel Exprimen Neural Network Backpropagation
Expriment Layer Hidden Aktivasi Epoch Goal Mse Validasi 1 9  Tansiq 5000 0,1 0,039 0,918 2 9  Purline 5000 0,1 0,125 0,735 3 9  Logsig 5000 0,1 0,09 0,829 4 9  Tansiq 1000 0,1 0,1 0,777 5 9  Purline 1000 0,1 0,038 0,919 6 9  Logsig 1000 0,1 0,069 0,86 7 9  Tansiq 2000 0,1 0,021 0,959 8 9  Purline 2000 0,1 0,054 0,892 9 9  Tansiq 3000 0,1 0,397 0,912 10 9  Purline 3000 0,1 0,115 0,718 11 9  Logsig 3000 0,1 0,323 0,936 12 9  Tansiq 4000 0,1 0,051 0,913 13 9  Purline 4000 0,1 0,051 0,906 14 9  Logsig 4000 0,1 0,12 0,718
Dari  tabel  3  diatas  didapatkan  data  hasil  exprimen  terbaik  yang  digunakan  sebagai  parameter pembelajaran yang digunakan: Layer 1 neorun hidden : 9, aktifasi:Tansiq, Epoch : 2000,goal: 0,1
Norhikmah,Rumini, Klasifikasi Peminjaman Buku Menggunakan Neural Network Backpropagation
Sehingga dihasilkan nilai Mse:0,021 dan nilai Validasi 0,959, ditunjukan lebih detail pada gambar 2- 4 grafik dibawah ini:
Gambar 2 Hasil grafik epoch dan validasi
Gambar 3 Hasil grafik aktivasi Gambar 4 Hasil grafik MSE
Berikut adalah hasil pelatihan menggunakan matlab:
0 2 0 10000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Epoch EPOCH Validasi 0 10000 AKtivasi EPOCH Mse Validasi 0 2 0 0.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 MSE Mse Validasi
Norhikmah,Rumini, Klasifikasi Peminjaman Buku Menggunakan Neural Network Backpropagation
Pada  Gambar  5  sebelum  melakukan  pelatihan  ,diperlukannya  di setting terlebih  dahulu,sebagai berikut:
a) Type Network: Backpropagation
b) Jumlah layer :1
c) Neuron : 9 hidden layer
d) Fungsi aktivasi  : Tansiq
Gambar 6 Setting pembelajaran backpropagation Pada gambar 6 diatas mensetting pembelajaran pelatihan, dengan nilai epoch 2000 dengan nilai goal 0,1.
Gambar 7 Hasil training Pada  gambar  7  diatas  hasil training dengan  iterasi  0,6  dengan  jumlah  waktu  14  detik, performance 0.043, dengan Gradient 0.021 dan validasi check 6.
Norhikmah,Rumini, Klasifikasi Peminjaman Buku Menggunakan Neural Network Backpropagation
Gambar 8 Hasil grafik validasi , training dan testing Pada Gambar 8 diatas disimpulkan dengan nilai validasi 0.925,nilai korelasi data training 0.905, nilai korelasi testing 0.739. nilai hasil keseluruhan 0,088
Norhikmah,Rumini, Klasifikasi Peminjaman Buku Menggunakan Neural Network Backpropagation
Gambar 9 diatas terdapat nilai terbaik pada error Mse 0,021 dari epoch 0
Tabel 4 Hasil Klasifikasi dan Prediksi
Jenis Buku Hasil Klasifikasi ANN Keterangan Stock(Ya/Tidak) Prediksi Stock jumlah buku ditahun 2020 Research,  Statistical  Methods /Riset,  Metode Statistik 0.041512 Tidak 0 Research Methods/ Metode Penelitian 1 Ya 34 Computer Modeling And Simulation 0.66928 Ya 4 Data Processing, Computer Science 1 Ya 28 karya umum tentang tipe khusus komputer 0.019517 Tidak 0 minicomputers digital 0.15283 Tidak 0 Digital microcomputers 1 Ya 37 specific digital microcomputers 0.023548 Tidak 0 Systems  Analysis  and  Computer  Design, Computer Architecture, Computer Performance Evaluation 0.011567 Tidak 0 Computer architecture 1 Ya 63 Specific Multiprocessor Computers 0.03529 Tidak 0 Interfacing and Communications 0.075488 Tidak 0 Intefacing and Communication Protocols 1 Ya 38 Kinds of Hardware 1 Ya 38 Computer  Communications  Networks /Jaringan Komunikasi Komputer 1 Ya 74 data  transmission  modes  and  data  switching methods 0.98709 Ya 4 Wide area networks 0.95486 Ya 5
Pada tabel 4 hasil  klasifikasi  terdapat jenis buku yang direkomendasikan  ya berjumlah 86, dan yang tidak  direkomendasikan restock sebanyak  98  jenis  buku,  dari  jumlah  keseluruhan  nilai  jenis  buku sebanyak 184 jenis buku.
Norhikmah,Rumini, Klasifikasi Peminjaman Buku Menggunakan Neural Network Backpropagation

## 4.4 Pengujian
Tabel 5 Contoh Pengujian Nilai Error Prediksi Neural Network Jenis buku Target Prediksi Neural Network error Research, Statistical Methods /Riset, Metode Statistik 0 0,041512 -1 Research Methods/ Metode Penelitian 1 1 0 Computer Modeling And Simulation 0 0,66928 -1 Data Processing, Computer Science 1 1 0 karya umum tentang tipe khusus komputer 0 0,019517 -1 minicomputers digital 0 0,15283 -1 Digital microcomputers 1 1 0 specific digital microcomputers 0 0,023548 -1 Systems Analysis and Computer Design, Computer Architecture, Computer Performance Evaluation 0 0,011567 -1 Computer architecture 1 1 0 Specific Multiprocessor Computers 0 0,03529 -1 Interfacing and Communications 0 0,075488 -1 Intefacing and Communication Protocols 1 1 0 Kinds of Hardware 1 1 0 Computer Communications Networks /Jaringan Komunikasi Komputer 1 1 0 data  transmission  modes  and  data  switching methods 1 0,98709  0,013078848 Wide area networks 1 0,95486  0,047273946
Pada tabel 5 diatas menunjukkan  nilai error setiap jenis buku yang didapat dari perhitungaan  selisih variabel target dan klasifikasi prediksi neural network, seperti pada rumus perssamaan (12)
Tabel 6 Tabel Hasil Uji Regresi ANOVA df SS MS F Significance F Regression 2  52587,57  26293,78  5,239497 0,006136885 Residual 181  908326,7  5018,379 Total 183  960914,2
Pada tabel 6 diatas menggunakan: Data Y variabel terikat : yaitu hasil prediksi Data X variabel bebas : yaitu variabel klasifikasi dan target Hipotesis:
Ho= Ada hubungan linier antara variabel H1= Tidak ada hubungan linier antara variabel Pengujian dilakukan mengunakan signifikan atau sig dengan ketentuan sebagai berikut: Jika angka siqnifikasi penelitian < 0,05: maka HO ditolak dan H1 diterima Jika angka siqnifikasi penelitian > 0,05: maka H1 diterima dan H0 ditolak Menggunakan  rumus  pers.(13).  Menunjukkan    hasil  nilai  siqnifikan  0.006  <  0.05,  yang  artinya hubungan variabel prediksi dengan variabel klasifikasi dan target  signifikan dibawah nilai 0.05.
Norhikmah,Rumini, Klasifikasi Peminjaman Buku Menggunakan Neural Network Backpropagation

## 5 KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  prediksi  dan  klasifikasi  setiap  jenis  buku  dan  jumlah disetiap  jenis  buku,  dengan    prediksi  perhitungan  menggunakan forecasting sedangkan  klasifikasi jenis  buku  menggunakan neural  network  backpropagation ,  dengan  hasil  exprimens  didapatkan  data akurasi terbaik dan tingkat error terkecil  yaitu terdapat pada fungsi aktivasi tansiq, pada epoch 2000 dengan tingkat akurasi 95,5% dengan error atau Mse 0,021, sehingga mendapatkan data rekomendasi yang restock sebanyak  86  jenis  buku.  Pengujian  menggunakan  uji  regresi  didapatkan  hasil    yang signifikan sebesar 0,006, dengan data variabel yang dujikan yaitu  data prediksi, klasifikasi dan target.

## REFERENSI
[1] Http://pp.ktp.fip.unp.ac.id/?p=38, “perpustakaan,” in 26 Maret , 2019.
[2] R.  A.  Hardiyanti  Yunika  Dinna,  Novianto  Hardini,  “Penerapan  Algoritma  Fp-Growth  Pada Sistem,” vol. 3, no. 1, pp. 75–77, 2018.
[3] A. Taufik and A. Afkari, “Analisa Metode Perceptron Prediksi Penyediaan Buku Perpustakaan Sesuai  Kebutuhan  Mahasiswa  (Studi  Kasus  di  Universitas  Islam  Negeri  Sumatera  Utara Medan) Ahmad Taufik Al Afkari Siahaan,” vol. 6341, no. November, pp. 10–20, 2018.
[4] S. Nanik, “Penerapan Model Neural Network Backpropagation Menentukan Harga Ayam,” pp. 325–332, 2014.
[5] A.  Novita,  “Prediksi  Pergerakan  Harga  Saham  Pada  Bank  Terbesar  Di  Indonesia  Dengan Metode Backpropagation Neural Network,” Jutisi , vol. 05, no. 01, pp. 965–972, 2016.
[6] Turban.E, Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems  Edisi  Bahasa  Indonesia  Jilid  1 . Yogyakarta: Andi, 2005.
[7] D. T. Larose, Discovering Knowledge in Data : An Introduction to Data Mining . John Willey & Sons, Inc, 2005.
[8] U. Fayyad, Advances in Knowledge Discovery and Data Mining . MIT Press.
[9] Murahartawaty, “Peramalan,” Jakarta, 2009.
[10] Https://support.office.com/id-id/article/forecast-fungsi-forecast-50ca49c9-7b40-4892-94e4- 7ad38bbeda99, “forecasting.” .
[11] M.  S.  c.  D.  Jong  Jek  Siang, Jaringan  Saraf  Tiruan  dan  Pemrogramannya  Menggunakan Matlab . Yogyakarta: Andi, 2004.
[12] D. Pustpitaningrum, Pengantar Jaringan Saraf Tiruan . Yogyakarta: Andi, 2006.
[13] S.  Kusumadewi, Membangun  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan  MATLAB  &  EXCEL LINK . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.
[14] A.  Y.  Prathama,  “Pendekatan  Ann  (Artificial  Neural  Network)  Untuk  Penentuan  Prosentase Bobot  Pekerjaan  Dan  Estimasi  Nilai  Pekerjaan  Struktur  Pada  Rumah  Sakit  Pratama,” J. Teknosains , vol. 7, no. 1, p. 14, 2018.
[15] J. Sarwono, Analisis Data Penelitian menggunakan SPSS 13 . Yogyakarta: Andi, 2006.