## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 4, Maret 2022 Hal 152-160 https://djournals.com/resolusi

## Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dalam Memprediksi Jumlah Pertumbuhan Kendaraan Di Provinsi Sumatera Utara
Bagus Supranda * , Solikhun, Zulia Almaida Siregar
STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Jalan Jendral Sudirman Blok A, No.1,2 & 3, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 bagussupranda@gmail.com, Email Penulis Korespondensi: bagussupranda@gmail.com
Abstrak− Kendaraan bermotor menjadi bagian dari kebutuhan terhadap transportasi atau kendaraan  yang merupakan turunan akibat aktifitas  ekonomi,  sosial  dan  aktivitas  lainnya.  Pertumbuhan  kendaraan  tidak  sebanding  dengan  populasi  penduduk  di  provinsi Sumatera  Utara.  Hal ini  menyebabkan berbagai dampak  negatif,  salah satunya  yaitu  terjadinya  peningkatan  kemacetan  lalu lintas, pencemaran udara dari kendaraan bermotor yang menimbulkan meningkatnya emisi gas rumah kaca. Berdasarkan masalah tersebut perlu adanya prediksi terhadap jumlah kendaraan yang ada di Provinsi Sumatera Utara dengan menggunakan jaroingan saraf tiruan algoritma  backpropagation.  Hasil  uji  coba yang  dilakukan  dengan  software  MATLAB  R2011b  model  arsitektur  terbaiknya  adalah model  2-2-1  dengan  tingkat  akurasi  94%  dengan  jumlah  MSE  0.000208514,  nilai  epoch  789.  Dapat  disimpulkan  bahwa  metode Backpropagation dapat di jadikan salah satu metode prediksi yang memudahkan dalam mencari prediksi apapun
Kata Kunci: Backpropagation; JST; Kendaraan; Matlab; BPS
Abstract− Motorized vehicles are part of the need for transportation or vehicles that are derivatives due to economic, social and other activities. The growth of vehicles is not proportional to the population in the province of North Sumatra. This causes various negative impacts,  one  of  which  is  an  increase  in  traffic  congestion,  air  pollution  from  motorized  vehicles  which  causes  an  increase  in greenhouse gas emissions. Based on this problem, it is necessary to predict the number of vehicles in North Sumatra Province  using the backpropagation algorithm artificial neural network. The results of trials carried out with MATLAB R2011b software, the best architectural  model  is  the 2-2-1  model with an  accuracy  rate of  94%  with  MSE number  0.000208514,  epoch value  789.  It  can be concluded that the Backpropagation method can be used as one of the predictive methods that makes it easier to find predictions. whatever
Keywords : Back-propagation; Vehicle ANN; Matlab; BPS

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  kemajuan  global  kebutuhan  terhadap  kendaraan  bermotor  semakin  tinggi,  maka  dapat  mengakibatkan  tidak seimbangnya  terhadap  populasi  penduduk  yang  ada[1].  Pada  saat  ini,  kendaraan  bermotor  menjadi  bagian  dari kebutuhan terhadap transportasi atau kendaraan  yang merupakan turunan akibat aktifitas ekonomi, sosial dan aktivitas lainnya[2]. Provinsi  Sumatera  Utara  merupakan  salah  satu  provinsi  yang  ada  di  Indonesia.  Banyak  aktivitas  kegiatan masyarakat  baik  dalam  bidang  pemerintahan,  pendidikan,  perdagangan,  industri  maupun  transportasi.  Provinsi Sumatera  Utara  mengalami  pertumbuhan  penduduk  yang  cukup  tinggi  dari  tahun-ketahun,  dikarenakan  banyaknya penduduk  yang  berimigrasi  dari  daerah  lain.  Perkembangan  jumlah  penduduk  juga  mempengaruhi  bertambahnya jumlah  kendaraan  yang  ada.  Berdasarkan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik (BPS),  bahwa  jumlah  kendaraan  di  provinsi Sumatera  Utara  pada  Tahun  2017  (305.983),  Tahun  2018  (363.362)  dan  Tahun  2019  (518.798)  dengan  jumlah keseluruhan  (1.188.143).  Pertumbuhan  kendaraan  tidak  sebanding  dengan  populasi  penduduk  di  provinsi  Sumatera Utara. Hal ini menyebabkan berbagai dampak negatif, salah satunya yaitu terjadinya peningkatan kemacetan lalu lintas, pencemaran  udara  dari  kendaraan  bermotor  yang  menimbulkan  meningkatnya  emisi  gas  rumah  kaca. Berdasarkan masalah tersebut  perlu  adanya prediksi  terhadap jumlah kendaraan yang ada di  Provinsi  Sumatera Utara. Oleh karena itu, dibutuhkan prediksi yang akurat untuk mengetahui jumlah kendaraan tiap tahun.Untuk itu dapat dilakukan tindakan preventif untuk menyesuaikan antara kebutuhan masyarakat atas kendaraan dengan kendaraan umum yang ada. Selain itu,  dapat  dilakukan  juga  pembatasan  pada  kepemilikan  kendaraan. Prediksi  dilakukan  dengan  memanfaatkan  sistem kecerdasan  buatan  yang  salah  satunya  adalah  Jaringan  Syaraf    Tiruan  dengan  menggunakan  metode  Algoritma Backpropagation dalam  memprediksi  jumlah  pertumbuhan  kendaraan  di  Provinsi  Sumatera  Utara.  Jaringan  Syaraf Tiruan  merupakan  salah  satu  representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang  diimplementasikan  pada  program  komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah perhitungan dalam menarik suatu kesimpulan  [3]. Backpropagation merupakan bagian  dari    Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  menggunakan  beberapa  pola  dalam  mencapai  jumlah  kesalahan  yang minimum dalam memprediksi suatu kebenaran [3]. Diharapkan dengan sistem ini dapat membantu kepada pihak terkait dalam menghitung dan memprediksi jumlah pertumbuhan kendaraan di Provinsi  Sumatera Utara.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Teknik Pengumpulan Data
Sumber  data  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia  melalui website www.bps.go.id .  Data  penelitian  yang digunakan adalahdata pertumbuhan kendaraan Provinsi Sumatera Utara pada tahun 2017 sampai 2019.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 4, Maret 2022 Hal 152-160 https://djournals.com/resolusi

## 2.2. Analisis Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.1. merupakan  data  mentah  dari Microsoft  Excel Jumlah Kendaraan Menurut Unit Pelaksana Teknis (UPT) 2017-2019 dengan nama datasheet Data Jumlah Kendaraan.
Tabel 1. Data Sheet Jumlah Kendaraan No  Unit Pelaksana Teknis (UPT) Tahun 2017 2018 2019 1 Medan Utara 96584  163352  223135 2 Medan Selatan 29884 30652 52240 3 Lubuk Pakam 13904 12304 19694 4 Tebing Tinggi 8486 7678 11028 5 Pematang Siantar 14987 15988 25407 6 Binjai 12029 11658 17669 7 Stabat 8792 7464 11760 8 Tanjung Balai 3542 2950 4575 9 Kisaran 18037 17012 22750 10 Rantau Prapat 11701 9500 13796 11 Lima Puluh 4594 2696 4718 12 Perdagangan 7812 6040 7621 13 Sei Rampah 8674 7396 10732 14 Aek Kanopan 5535 4088 5770 15 Kota Pinang 6936 4596 6801 16 Kabanjahe 4613 4719 7512 17 Pangkalan Brandan 6372 5127 6522 18 Sibolga 5796 4759 5813 19 Sidikalang 2687 2949 4121 20 Tarutung 2818 3466 4812 21 Padang Sidimpuan 4878 5353 7012 22 Panyabungan 3922 5107 6621 23 Sibuhuan 818 749 655 24 Gunung Sitoli 5561 5802 7905 25 Gunung Tua 476 549 548 26 Natal 919 995 978 27 Pandan 1544 3935 5890 28 Balige 2254 2473 3849 29 Teluk Dalam 1333 1463 2134 30 Pangururan 1172 1355 2311 31 Dolok Sanggul 1669 1971 2622 32 Salak 264 339 429 33 Sipirok 7390 8877 11368 Jumlah 308000  365380  520817

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Selanjutnya data dibagi menjadi menjadi 2, yaitu data pelatihan dan data pengujian. Data pelatihan dan data pengujian diambil dari data yang sama yaitu 2 kolom awal yaitu tahun 2017 (X1), tahun 2018 (X2) dan datu kolom akhir tahun 2019 (Target).

## 3.1 Normalisasi
Data Training dan  data Testing yang  sudah  ditentukan  akan  di  normalisalikan  menggunakan  fungsi sigmoid (tidak pernah mencapai nilai 0 ataupun 1). Adapun rumus normalisasi dapat dilihat pada persamaan (1).
a) Perhitungan  untuk  normalilsasi  data Training dan  data Testing dengan  ketentuan  nilai  maksimum  sebesar  223135 dan nilai minimum sebesar 264. Berikut merupakan contoh perhitungannya :
𝑥 ′ = 0.8 (96584−264) 223135−264 + 0.1   = 0,4457 𝑥 ′ = 0.8 (163352−264) 223135−264 + 0.1 = 0,6854 𝑥 ′ = 0.8 (223135−264) 223135−264 + 0.1   = 0,9000 𝑥 ′ = 0.8 (29884−264) 223135−264 + 0.1   = 0,2063
Hasil normalisasi data Training dan data Testing dapat dilihat pada tabel 2 dibawah sebagai berikut.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 4, Maret 2022 Hal 152-160 https://djournals.com/resolusi
Tabel 2. Normalisasi Data Training dan Data Testing Unit Pelaksana Teknis (UPT)  2017 (X1)  2018 (X2)  X3 (Target) Medan Utara 0,4457 0,6854 0,9000 Medan Selatan 0,2063 0,2091 0,2866 Lubuk Pakam 0,1490 0,1432 0,1697 Tebing Tinggi 0,1295 0,1266 0,1386 Pematang Sianta 0,1528 0,1564 0,1903 Binjai 0,1422 0,1409 0,1625 Stabat 0,1306 0,1258 0,1413 Tanjung Balai 0,1118 0,1096 0,1155 Kisaran 0,1638 0,1601 0,1807 Rantau Prapat 0,1411 0,1332 0,1486 Lima Puluh 0,1155 0,1087 0,1160 Perdagangan 0,1271 0,1207 0,1264 Sei Rampah 0,1302 0,1256 0,1376 Aek Kanopan 0,1189 0,1137 0,1198 Kota Pinang 0,1239 0,1155 0,1235 Kabanjahe 0,1156 0,1160 0,1260 Pangkalan Brandan 0,1219 0,1175 0,1225 Sibolga 0,1199 0,1161 0,1199 Sidikalang 0,1087 0,1096 0,1138 Tarutung 0,1092 0,1115 0,1163 Padang Sidimpuan 0,1166 0,1183 0,1242 Panyabungan 0,1131 0,1174 0,1228 Sibuhuan 0,1020 0,1017 0,1014 Gunung Sitoli 0,1190 0,1199 0,1274 Gunung Tua 0,1008 0,1010 0,1010 Natal 0,1024 0,1026 0,1026 Pandan 0,1046 0,1132 0,1202 Balige 0,1071 0,1079 0,1129 Teluk Dalam 0,1038 0,1043 0,1067 Pangururan 0,1033 0,1039 0,1073 Dolok Sanggul 0,1050 0,1061 0,1085 Salak 0,1000 0,1003 0,1006 Sipirok 0,1256 0,1309 0,1399
Maksud dari tabel 2.  dapat dilihat pada kriteria input data Training dan input data Testing pada table  3. terdapat dua input data dengan satu target.
Tabel  3. Kriteria Input data Training dan Input data Testing Input Data Training Input Data Testing No. Variabel Nama Kriteria No. Variabel Nama Kriteria 1 X1 Data tahun 2017 1 X2 Data tahun 2017 2 X2 Data tahun 2018 2 X2 Data tahun 2018 3 X3 (Target)  Data tahun 2019 3 X2 (Target)  Data tahun 2019
Pada  penelitian  ini  menggunakan  sebanyak  5  arsitektur  pelatihan  dan  pengujian  dengan  algoritma backpropagation yaitu : 2-2-1, 2-3-1, 2-4-1, 2-5-1 dan 2-7-1.
3.2. Pelatihan dan Pengujian Data Dengan Model Arsitektur 2-2-1
Arsitektur pertama yang digunakan yaitu arsitektur 2-2-1, maksudnya pelatihan dan pengujian data menggunakan layer masukan  sebanyak  2, neuron  Input 2 layer tersembunyi  dan  1 Output keluaran. Source  Code pelatihan  dan  pengujian yang digunakan pada Software Matlab R2011b sebagai berikut :
a. >>net=newff(minmax(P),[2,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
Perintah ini digunakan untuk membentuk jaringan back-propagation standard yang mempunyai 2 neuron hidden dan 1 neuron target.
b. >> net.IW{1,1};
Net.LW{1,1} bobot pertama digunakan untuk bobot hidden c. >> net.b{1}; Net.b{1}bias yang digunakan untuk bias hidden. d. >> net.LW{2,1}; Net.LW{2,1} bobot kedua untuk bobot output.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 4, Maret 2022 Hal 152-160 https://djournals.com/resolusi
e. >> net.b{2}; Bias yang digunakan untuk bia output.
f. >> net.trainParam.epochs=15000;
Perintah untuk mrnrntukan jumlah iterasi ( epochs) maksimum saat pelatihan g. >> net.trainParam.goal = 0.01; Perintah untuk menentukan batas MSE agar iterasi dihentikan. h. >> net.trainParam.Lr = 0.01; Perintah untuk menentukan laju pembelajaran ( learning rate). i. >> net.trainParam.show = 100; Perintah untuk menampilkan frekuensi perubahan MSE j. >> net=train(net,P,T) Perintah untuk menampilkan jaringan hasil pelatihan.
k. >> [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T)
Perintah untuk melihat hasil output oleh jaringan Pelatihan  dan  pengujian  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan  arsitektur  2-2-1  dapat  dilihat  pada  Gambar  1,  dan  2. berikut :

## Gambar 1. Pelatihan Model Arsitektur 2-2-1 Backpropagation
Berdasarkan  Gambar  1  dapat  dilihat  bahwa  model  jaringan  arsitektur  2-2-1  menghasilkan epoch sebesar  789 iterasi dalam waktu 00:16 detik.
Gambar 2. Best Training Performance Model Arsitektur 2-2-1
Pada Gambar 2.  menunjukkan error goal (MSE) pada pelatihan ini sebesar 0.0099777 dicapai pada epoch yang 789.    Semua  data  yang  selesai  diolah  dapat  disimpulkan  kembali  agar  mendapat  model  arsitektur  terbaik.  Pada penelitian ini terdapat tiga model arsitektur yaitu 2-2-1, 2-3-1, 2-4-1, 2-5-1, 2-7-1 dapat dilihat pada table berikut :

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Tabel 4. Model Arsitektur Backpropagation No Arsitektur Traning Testing Epoch Waktu MSE MSE Akurasi 1 02/02/2001 789 00:16 0,0002085 0,0002085 94 2 02/03/2001 460 00:09 0,0050641 0,0050641 85 3 02/04/2001 544 00:14 0,0071905 0,0071905 61 4 02/05/2001 734 00:13 0,0048128 0,0048128 85 5 02/07/2001 459 00:10 0,0029904 0,0008466 88
Pada  tahapan    ini  akan  dilakukan  pengamatan  terhadap  laju  pembelajaran  kinerja  jaringan  dengan  parameter tingkat  akurasi,  waktu  pembelajaran,  MSE  selama  proses  pelatihan  dan  lamanya  waktu  iterasi  ( Epoch ).  Dengan memakai  arsitektur  jaringan  terbaik  pada  pelatihan,  maka  akan  diamati  laju  pembelajaran  terhadap  kinerja  jaringan. Berdasarkan  Tabel  4.10.  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  melakukan  proses  prediksi  jumlah  pertumbuhan kendaraan dengan menerapkan algoritma backpropagation yang menggunakan lima (5) model arsitektur.  Dari kelima model arsitektur tersebut diperoleh satu (1) model terbaik yaitu 2-2-1 dengan  tingkat  keakurasian 94 % dengan epoch 789 iterasi dalam waktu 00.16 detik. Berikut ini adalah hasil dari arsitektur terbaik :
Tabel 5 . Hasil Arsitektur Backpropagation Terbaik
Data Training-Testing Pola Target Output JST Error SSE Hasil 1 0,9000 0,3329 0,5671 0,3216 0 2 0,2491 0,2508  -0,0017 0,0000 1 3 0,1591 0,1671  -0,0080 0,0001 1 4 0,1364 0,1462  -0,0098 0,0001 1 5 0,1771 0,1783  -0,0011 0,0000 1 6 0,1559 0,1615  -0,0056 0,0000 1 7 0,1353 0,1463  -0,0110 0,0001 1 8 0,1132 0,1304  -0,0173 0,0003 1 9 0,1822 0,1884  -0,0063 0,0000 1 10 0,1453 0,1561  -0,0108 0,0001 1 11 0,1119 0,1313  -0,0194 0,0004 1 12 0,1283 0,1419  -0,0136 0,0002 1 13 0,1350 0,1460  -0,0110 0,0001 1 14 0,1188 0,1349  -0,0162 0,0003 1 15 0,1212 0,1378  -0,0166 0,0003 1 16 0,1219 0,1347  -0,0129 0,0002 1 17 0,1239 0,1380  -0,0141 0,0002 1 18 0,1220 0,1365  -0,0144 0,0002 1 19 0,1132 0,1294  -0,0162 0,0003 1 20 0,1157 0,1303  -0,0146 0,0002 1 21 0,1250 0,1362  -0,0112 0,0001 1 22 0,1238 0,1344  -0,0106 0,0001 1 23 0,1024 0,1241  -0,0217 0,0005 1 24 0,1272 0,1379  -0,0108 0,0001 1 25 0,1014 0,1235  -0,0221 0,0005 1 26 0,1036 0,1246  -0,0210 0,0004 1 27 0,1180 0,1295  -0,0115 0,0001 1 28 0,1108 0,1281  -0,0173 0,0003 1 29 0,1059 0,1256  -0,0198 0,0004 1 30 0,1054 0,1253  -0,0200 0,0004 1 31 0,1084 0,1267  -0,0184 0,0003 1 32 0,100368 0,1230  -0,0227 0,0005 1 33 0,14225 0,1466  -0,0043 0,0000 1 Total 0,0069 94 MSE 0,0002085
Dalam melakukan proses prediksi terhadap jumlah pertumbuhan kendaraan ditahun yang akan datang maka akan dilakukan pengolahan data dengan melakukan pengujian data secara komputerisasi. Proses yang dilakukan sama dengan melakukan  pelatihan  terhadap  data  awal,  namun  dalam  proses  prediksi  pengujian  data  yang  dilakukan  pada software Matlab  R2011b menggunakan  model  arsitektur  terbaik  untuk  mengetahui  seberapa  besar  keakuratan  suatu  model

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 4, Maret 2022 Hal 152-160 https://djournals.com/resolusi
arsitektur  terbaik  yang  diperoleh.  Adapun  langkag-langkah  yang  dilakukan  dalam  melakukan  proses  prediksi,  yaitu sebagai berikut :
a) Melakukan  perhitungan  secara  komputerisasi  terhadap  data input (data        awal)  dengan  variabel  yang  berbeda dengan pelatihan sebelumnya.
b) Melihat  hasil  keluaran  data  target  prediksi  dengan  menggunakan software  Matlab  R2011b dengan  menentukan paramater-parameter yang sudah ditentukan.
c) Setelah  hasil  keluaran  data  target  prediksi  diperoleh,  langkah  selanjutnya  yaitu  mencari  hasil  dari  hasil  prediksi sebagai  hasil  jumlah  pertumbuhan  kendaraan  ditahun  yang  akan  datang  dengan  menggunakan  persamaan  sebagai berikut.
Prediksi = (𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖−0,1)(𝑏−𝑎) 0,8 + 𝑎 (1)
Keterangan : 𝑎 : data minimum 𝑏 : data maksimum Adapun  hasil  prediksi  terhadap  jumlah  pertumbuhan  kendaraan  untuk  tahun  2020  dapat  dilihat  pada  table  6. berikut :
Tabel 6. Prediksi Jumlah Pertumbuhan Kendaraan 2020 No  Data Real (2019)  Target  Target Prediksi  Prediksi 1 223135 0,9000 0,3329 287966 2 52240 0,2864 0,2508 265103 3 19694 0,1695 0,1671 241808 4 11028 0,1384 0,1462 235995 5 25407 0,1900 0,1783 244923 6 17669 0,1622 0,1615 240244 7 11760 0,1410 0,1463 236024 8 4575 0,1152 0,1304 231605 9 22750 0,1805 0,1884 247751 10 13796 0,1483 0,1561 238753 11 4718 0,1157 0,1313 231855 12 7621 0,1261 0,1419 234800 13 10732 0,1373 0,1460 235939 14 5770 0,1195 0,1349 232857 15 6801 0,1232 0,1378 233665 16 7512 0,1258 0,1347 232798 17 6522 0,1222 0,1380 233711 18 5813 0,1197 0,1365 233290 19 4121 0,1136 0,1294 231309 20 4812 0,1161 0,1303 231582 21 7012 0,1240 0,1362 233208 22 6621 0,1226 0,1344 232704 23 655 0,1011 0,1241 229848 24 7905 0,1272 0,1379 233698 25 548 0,1008 0,1235 229682 26 978 0,1023 0,1246 229976 27 5890 0,1199 0,1295 231336 28 3849 0,1126 0,1281 230964 29 2134 0,1064 0,1256 230274 30 2311 0,1071 0,1253 230189 31 2622 0,1082 0,1267 230575 32 429 0,1003 0,1230 229549 33 11368 0,1396 0,1466 236095
Adapun penjelasan  dari tabel  diatas yaitu :
a) Data Real diperoleh dari data asli tahun terakhir
b) Data Target diperoleh dari data testing yang sudah di normalisasi
c) Data  Target  Prediksi  diperoleh  dari  hasil  pengujian  menggunakan Software  Matlab  R201b ,  adapun  paramater pencarian data target prediksi sebagai berikut :
1) >> net=newff(minmax(PP),[2,1].{‘tansig’,’logsig’},’traingd’);
2) >> net=IW{1,1};
3) >> net.b{1};
4) >> net.LW{2,1};

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 4, Maret 2022 Hal 152-160 https://djournals.com/resolusi
5) >> net.b{2};
6) >> net.trainParam.epochs=100000;
7) >> net.trainParam.goal=0.001;
8) >> net.trainParam.Lr=0.01; 9) >> net.trainParam.show=1000;
10) >> net=train(net,PP,TT)
Setelah proses pengujian selesai, selanjutnya untuk mendapatkan hasil target prediksi digunakan rumus : [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)

## 3.3. Prediksi Tahun 2021 Menggunakan Arsitektur 2-2-1
Dalam melakukan pengujian data untuk memperoleh hasil prediksi yang diinginkan menggunakan model arsitektur 2-2- 1  terbaik  yang  diperoleh  melalui  langkah  yang  sudah  dilakukan  penulis  menggunakan software  Matlab  R2011b. Adapun hasil prediksi terhadap jumlah pertumbuhan kendaraan untuk tahun 2021 dapat dilihat pada Tabel 7. berikut.
Tabel 7. Prediksi Jumlah Pertumbuhan Kendaraan 2021 No  Data Real (2020)  Target  Target Prediksi  Prediksi 1 287966 0,9000 0,3329 246554 2 265103 0,8364 0,2508 240557 3 241808 0,7717 0,1671 234447 4 235995 0,7555 0,1462 232922 5 244923 0,7803 0,1783 235264 6 240244 0,7673 0,1615 234036 7 236024 0,7556 0,1463 232929 8 231605 0,7433 0,1304 231770 9 247751 0,7882 0,1884 236005 10 238753 0,7632 0,1561 233645 11 231855 0,7440 0,1313 231836 12 234800 0,7522 0,1419 232608 13 235939 0,7553 0,1460 232907 14 232857 0,7468 0,1349 232099 15 233665 0,7490 0,1378 232311 16 232798 0,7466 0,1347 232083 17 233711 0,7491 0,1380 232323 18 233290 0,7480 0,1365 232212 19 231309 0,7425 0,1294 231693 20 231582 0,7432 0,1303 231764 21 233208 0,7477 0,1362 232191 22 232704 0,7463 0,1344 232059 23 229848 0,7384 0,1241 231310 24 233698 0,7491 0,1379 232319 25 229682 0,7379 0,1235 231266 26 229976 0,7388 0,1246 231343 27 231336 0,7425 0,1295 231700 28 230964 0,7415 0,1281 231602 29 230274 0,7396 0,1256 231421 30 230189 0,7393 0,1253 231399 31 230575 0,7404 0,1267 231500 32 229549 0,7376 0,1230 231231 33 236095 0,7558 0,1466 232948
Adapun penjelasan  dari tabel  diatas yaitu :
1) Data Real diperoleh dari data asli tahun terakhir
2) Data Target diperoleh dari data testing yang sudah di normalisasi
3) Target Prediksi diperoleh dari hasil pengujian menggunakan Software Matlab R201b .

## 3.4. Perbandingan Data Awal dengan Hasil Prediksi
Berikut  merupakan  perbandingan  jumlah  pertumbuhan  kendaraan  tahun  2017-2019  dengan  jumlah  penjualan  kelapa sawit hasil prediksi menggunakan jaringan saraf tiruan metode backpropagation untuk tahun 2020. Dari hasil rekap data dapat diketahui bahwa jumlah penjualan tahun 2020 dengan tahun 2021 ada yang akan mengalami peningkatan dan ada juga yang mengalami penurunan. Secara rinci dapat dilihat dari tabel 8. berikut.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 4, Maret 2022 Hal 152-160 https://djournals.com/resolusi
Tabel 8. Data Jumlah Pertumbuhan Kendaraan (2017-2021) No UPT Tahun 2017 2018 2019 2020 2021 1 Medan Utara 96584  163352  223135  287966  246554 2 Medan Selatan 29884 30652 52240  265103  240557 3 Lubuk Pakam 13904 12304 19694  241808  234447 4 Tebing Tinggi 8486 7678 11028  235995  232922 5 Pematang Sianta 14987 15988 25407  244923  235264 6 Binjai 12029 11658 17669  240244  234036 7 Stabat 8792 7464 11760  236024  232929 8 Tanjung Balai 3542 2950 4575  231605  231770 9 Kisaran 18037 17012 22750  247751  236005 10 Rantau Prapat 11701 9500 13796  238753  233645 11 Lima Puluh 4594 2696 4718  231855  231836 12 Perdagangan 7812 6040 7621  234800  232608 13 Sei Rampah 8674 7396 10732  235939  232907 14 Aek Kanopan 5535 4088 5770  232857  232099 15 Kota Pinang 6936 4596 6801  233665  232311 16 Kabanjahe 4613 4719 7512  232798  232083 17 Pangkalan Brandan 6372 5127 6522  233711  232323 18 Sibolga 5796 4759 5813  233290  232212 19 Sidikalang 2687 2949 4121  231309  231693 20 Tarutung 2818 3466 4812  231582  231764 21 Padang Sidimpuan 4878 5353 7012  233208  232191 22 Panyabungan 3922 5107 6621  232704  232059 23 Sibuhuan 818 749 655  229848  231310 24 Gunung Sitoli 5561 5802 7905  233698  232319 25 Gunung Tua 476 549 548  229682  231266 26 Natal 919 995 978  229976  231343 27 Pandan 1544 3935 5890  231336  231700 28 Balige 2254 2473 3849  230964  231602 29 Teluk Dalam 1333 1463 2134  230274  231421 30 Pangururan 1172 1355 2311  230189  231399 31 Dolok Sanggul 1669 1971 2622  230575  231500 32 Salak 264 339 429  229549  231231 33 Sipirok 7390 8877 11368  236095  232948

## 4. KESIMPULAN
Dari  uraian  pada  bab  sebelumnya,  maka  penulis  mengambil  beberapa  kesimpulan  yaitu,  penggunaan  metode backpropagation dapat  digunakan  dalam  memprediksi  jumlah  pertumbuhan  kendaraan  di  Sumatera  Utara  .  Hasil  uji coba yang dilakukan dengan software MATLAB R2011b model arsitektur terbaiknya adalah model 2-2-1 dengan tingkat akurasi  94%  dengan  jumlah  MSE  0.000208514, nilai epoch 789.  Dapat  disimpulkan  bahwa  metode Backpropagation dapat di jadikan salah satu metode prediksi yang memudahkan dalam mencari prediksi apapun

## REFERENCES
[1] M. C. Amin, “Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Pertumbuhan Kendaraan Bermotor Roda Dua Di Kota Pekanbaru,” pp. 1106–1120, 2017.
[2] G.  Guntoro,  L.  Costaner,  and  L.  Lisnawita,  “Prediksi  Jumlah  Kendaraan  di  Provinsi  Riau  Menggunakan  Metode Backpropagation,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 14, no. 1, p. 50, 2019.
[3] M. Andrijasa et al. , “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran di Provinsi Kalimantan Timur Dengan Menggunakan Algoritma Pembelajaran Backpropagation,” J. Inform. Mulawarman , vol. 5, no. 1, 2010.
[4] Husni, “Kecerdasan Buatan,” 2012.
[5] C.  Oktaviani  and  Afdal,  “Prediksi  Curah  Hujan  Bulanan  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan Dengan  Beberapa  Fungsi Pelatihan Backpropagation,” J. Fis. Unand , vol. 2, no. 4, pp. 228–237, 2013.
[6] F.  Tempola  and  S.  Do  Abdullah,  “Case-Based  Reasoning  (  CBR  )  untuk  Penentuan  Kelayakan  Mahasiswa  Penerima Beasiswa,” vol. 5, no. 2, pp. 1–5, 2018.
[7] C. Iswahyudi and E. Sutanta, “USE CASE DIAGRAM,” 2018.
[8] A. Paramitha, S. Kom, and M. Kom, “( Activity Diagram ),” 2018.
[9] B. Hardian, M. Sulisetyani, and R. Rafian, “Diagram sequence uml,” no. 51412367, pp. 1–11, 2014.
[10] P. D. Liksha, “Aplikasi Akuntansi Pengolahan Data Jasa Service,” vol. 1, no. 1, pp. 1–14, 2018.
[11] R.  Nurmalina,  “Perencanaan  dan  Pengembangan  Aplikasi  Absensi  Mahasiswa  Menggunakan  Smart  Card  Guna

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 4, Maret 2022 Hal 152-160 https://djournals.com/resolusi
Pengembangan Kampus Cerdas ( Studi Kasus Politeknik Negeri Tanah Laut ),” vol. 9, no. 1, pp. 84–91, 2017.
[12] A. MS and M. H. Baysha, “Pengaruh Media Pembelajaran Matrix Laboratory (Matlab) Terhadap Hasil Belajar Siswa,” vol. 3, pp. 10–20, 2018.
[13] A.  Fitriana,  “Pengembangan  Kapasitas  (Capacity  Building)  Dosen  Lektor  Kepala  Dalam  Rangka  Meningkatkan  Kinerja Dosen  Pada  Fakultas  Teknik  Universitas  Gadjah  Mada  Universitas  Pendidikan  Indonesia  |  repository.upi.edu  | perpustakaan.upi.edu,” 2016.
[14] Ismail, “Penyakit Anemia Dengan Metode Forward Chaining Berbasis Android,” Repositori.Uin-alauddin.ac.id , pp. 1–12, 2017.