## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1448 − 1454 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3581

## Prediksi Jumlah Perceraian Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM)
Mawadda Warohma, Elvia Budianita * , Fadhilah Syafria, Iis Afrianty
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru Panam, Jl. HR. Soebrantas No.Km. 15, RW.15, Simpang Baru, Kota Pekanbaru, Riau, Indonesia Email: 1 119501211716@students-uin-suska.ac.id.com, 2,* elvia.budianita@uin-suska.ac.id, 3 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id,
4 iis.afrianty@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: elvia.budianita@uin-suska.ac.id Submitted: 05/06/2023; Accepted: 31/07/2023; Published: 31/07/2023
Abstrak- Jumlah  kasus  perceraian  di  Indonesia  mengalami  peningkatan  yang  signifikan.  Berdasarkan  laporan  Statistik Indonesia,  pada  tahun  2021  terdapat  447.743  kasus  perceraian,  meningkat  sebesar  53,50%  dibandingkan  tahun  2020  yang mencatat 291.677 kasus. Berdasarkan info dari Humas Pengadilan Agama Pekanbaru, sepanjang tahun 2021 terdapat 1.756 kasus  perceraian  yang  telah  ditangani  di  wilayah  Pekanbaru.  Terdapat  beberapa  metode  jaringan  syaraf  tiruan  yang  bisa memprediksi seperti Extreme Learning Machine (ELM). Keunggulan dari metode ini adalah kemampuannya untuk melatih data  dengan  kecepatan  ribuan  kali  lebih  cepat  dibandingkan  metode  feedforward  tradisional,  serta  menghasilkan  tingkat kesalahan yang rendah. Penelitian ini menggukan metode Extreme Learning Machine dalam memprediksi jumlah perceraian di pengadilan agama, kota bangkinang, dimana data dari bulan Januari 2018 sampai dengan bulan Desember 2022, total data tersebut ada 108. Pengujian menggunakan MSE dengan jumlah neuron pada hidden layer dilakukan acak, yaitu dengan hidden layer 1, 10, 50, 100, dan 200.  Prediksi perceraian pada  pengadilan agama  bangkinang dengan MSE terendah yaitu dengan perbandingan  data  80%  :  20%  dengan  nilai  MSE  0.029690357507989457  dengan  menghasilkan  pola  naik  turun  terhadap prediksi jumlah perceraian pada tahun 2023, bulan Januari berjumlah 164, Februari berjumlah 66, Maret berjumlah 72, April berjumlah 74, Mei berjumlah 92. Extreme Learning Machine dapat memberikan informasi kepada pengadilan agama, kota bangkinang. sehingga pengadilan agama, kota bangkinang dapat menemukan solusi apabila terjadi peningkatan perceraian pada bulan berikutnya.
Kata Kunci: ELM; Mechine Learning; Pengadilan Agama; Perceraian; Prediksi
Abstract- Divorce lawsuits have considerably increased in frequency in Indonesia. According to a Statistics Indonesia estimate, there were 447,743 divorce cases in 2021, up 53.50% from the 291,677 instances that were reported in 2020. According to data from the Pekanbaru Religious Court's Public Relations, there were 1,756 divorce cases conducted in the Pekanbaru region in 2021. Extreme Learning Machine (ELM) is one of the artificial neural network technologies that can forecast. The benefit of this approach is that it has a low error rate and can train data thousands of times faster than typical feedforward algorithms. This study used the Extreme Learning Machine technique to forecast the number of divorces at Bangkinang city's religious court, where 108 divorces are expected to occur between January 2018 and December 2022. The number of neurons in the hidden layer is tested using MSE at random for hidden layer 1, 10, 50, 100, and 200 neurons. The Bangkinang religious court's divorce prediction with the lowest MSE is based on a data comparison of 80%: 20% and produces an up-and-down pattern for the number of divorces predicted for 2023: 164 in January, 66 in February, 72 in March, 74 in April, and 92 in May. If there is an increase in divorce in the upcoming month, the religious court in Kota Bangkinang can use the information that the Extreme Learning Machine can provide to come up with a solution.
Keywords : Divorce; ELM; Machine Learning; Prediction: Religion Courts

## 1. PENDAHULUAN
Perceraian adalah suatu hal yang tidak disukai oleh Allah, tetapi dalam beberapa kasus diperbolehkan jika suami dan istri tidak dapat hidup bersama. Situasi ini mungkin terjadi setelah upaya mediasi dari keluarga pihak suami dan  istri  yang  bertindak  sebagai  mediator  tidak  berhasil  mengatasi  konflik  antara  pasangan  suami  dan  istri. Akhirnya,  keputusan  untuk  bercerai  diambil  sebagai  langkah  penyelesaian  [1].  Beberapa  alasan  yang  dapat menyebabkan perceraian antara lain zina, meninggalkan rumah tangga dengan niat jahat selama 5 tahun, menjalani hukuman penjara selama 5 tahun atau lebih karena melakukan kejahatan, dan penganiayaan serius yang dilakukan oleh suami terhadap istri atau sebaliknya [2].
Jumlah  kasus  perceraian  di  Indonesia  mengalami  peningkatan  yang  signifikan.  Berdasarkan  laporan Statistik Indonesia, pada tahun 2021 terdapat 447.743 kasus perceraian, meningkat sebesar 53,50% dibandingkan tahun 2020 yang mencatat 291.677 kasus [3]. Menurut keterangan Humas Pengadilan Agama Pekanbaru, Asfawi, sepanjang tahun 2021 terdapat 1.756 kasus perceraian yang telah ditangani di wilayah Pekanbaru. Perselisihan dan pertengkaran yang berkelanjutan menjadi faktor utama yang menyebabkan peningkatan kasus perceraian ini [4].
Data mining dapat membantu dalam menganalisis dan menginterpretasikan data yang terkait dengan kasus perceraian. Data mining merupakan suatu proses yang bertujuan untuk mengungkap informasi yang tersembunyi dalam  sebuah  basis  data  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  secara  manual.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk melakukan penggalian pola agar data tersebut dapat dimanipulasi menjadi suatu informasi yang lebih berarti dan bermanfaat. Proses tersebut melibatkan ekstraksi dan pengenalan pola menarik yang ada dalam basis data. Data mining memiliki beberapa fungsi dasar, seperti prediksi, klastering, asosiasi, dan klasifikasi. Prediksi merupakan suatu proses sistematis untuk memperkirakan kemungkinan terjadinya suatu peristiwa di masa depan berdasarkan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1448 − 1454 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3581
informasi  masa  lalu  dan  saat  ini  yang  ada. Tujuannya  adalah  untuk  mengurangi  kesalahan  (selisih  antara  hasil prediksi dengan kenyataan) sekecil mungkin [5].
Terdapat beberapa metode dalam jaringan saraf tiruan yang dapat digunakan untuk prediksi, salah satunya adalah  Extreme  Learning  Machine  (ELM)  yang  merupakan  metode  yang  dikenal  sebagai  Jaringan  Saraf Feedforward dengan Satu Lapisan Tersembunyi. Keunggulan dari  metode ini terletak pada kecepatan pelatihan data yang ribuan kali lebih cepat daripada metode feedforward tradisional, serta menghasilkan tingkat kesalahan yang rendah. Metode ELM hanya berlaku untuk jaringan feedforward dengan satu lapisan tersembunyi [6].
Penelitian  terkait  menggunakan  machine  learning  telah  dilakukan  oleh  beberapa  penelitian,  seperti penelitian Rispani yang mengklasifikasi Jenis Kendaraan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine[7]. Penelitian  adyan  menggunakan  penerapan  Metode  Extreme  Learning  Machine  untuk  prediksi  laju  inflasi  di indonesia [8]. Penelitian di lakukan oleh Heny, melakukan Perbandingan Metode Extreme Learning Machine dan Backpropagation  pada prestasi  mahasiswa  [9],  kemudian  Penelitian oleh Putu  yang melakukan mengklasifikasi Kelainan  Paru-Paru  pendekatan  Diagnostik  Berbasis  Extreme  Learning  Machine  [10],  dan  Penelitian  maksum meggunakan metode GLCM dan ELM dalam mengklasifikasi data citra x-ray covid-19 [11].
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  terkait  prediksi  atau  peramalan  menggunakan  metode  Extreme Learning  Machine.  Seperti  penelitian  tentang  prediksi  penjualan  minuman  kopi,  di  mana  metode  ini  dapat menghasilkan prediksi jumlah penjualan minuman kopi yang stabil dan memberikan informasi mengenai jumlah penjualan di  masa depan untuk  keperluan pemasokan bahan baku  [12]. Penelitian lainnya peramalan konsumsi listrik  menggunakan  Extreme Learning  Machine, dengan menguji  data aktual dan membandingkannya dengan hasil peramalan. Penelitian tersebut  menghasilkan tingkat  akurasi  MAPE sebesar 7,79%, yang termasuk dalam kriteria peramalan yang sangat  baik (kriteria MAPE kurang dari  10%)  [13]. Selain itu, juga terdapat  penelitian oleh  Bayu  yang  melakukan  peramalan  jumlah  wisatawan  mancanegara  ke  bali  menggunakan  metode  Extreme Learning Machine[14].
Extreme Learning Machine (ELM) merupakan suatu metode jaringan saraf yang inovatif yang didasarkan pada model dan data baru. Metode ini menggunakan algoritma Jaringan Saraf Maju Satu Lapisan Tersembunyi (SLFNs) untuk menghasilkan solusi tertutup dalam bentuk bobot output melalui metode Kuadrat Terkecil. ELM termasuk dalam kategori metode jaringan saraf feed-forward dengan satu lapisan tersembunyi, yang juga dikenal sebagai  Single Hidden Layer Feed-Forward Neural  Network. ELM memiliki keunggulan dibandingkan dengan metode jaringan saraf lainnya, seperti waktu komputasi yang lebih cepat dan output yang stabil dalam waktu nyata [12]. Beberapa penelitian telah melakukan prediksi perceraian, seperti penelitian oleh Zulastri dengan menerapkan algoritma  backpropagation  [15],  penelitian  Nurhayati  dengan  menerapkan  metode  K-Means  [16],  Kemudian penelitian  Desi  dengan  menggunakan  metode  naïve  bayes[17].  Dalam  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya, metode ELM telah terbukti menghasilkan tingkat akurasi yang baik dalam melakukan prediksi. Maka, penelitian ini  dilakukan  untuk  prediksi  jumlah  kasus  perceraian  dengan  menerapkan  metode  Extreme  Learning  Machine, dengan memberikan informasi  yang membantu Pengadilan Agama, kota Bangkinang dalam menemukan solusi jika terjadi peningkatan kasus perceraian pada bulan berikutnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan. Berikut adalah rangkaian tahapan yang diterapkan dalam prediksi data perceraian

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1448 − 1454 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3581

## 2.1 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, data dikumpulkan merupakan data  sekunder. Data diperoleh dari pihak Pengadilan Agama, kota  Bangkinang.  Data  yang  digunakan  adalah  data  perceraian  perbulan  yaitu  dari  bulan  Januari  2018  sampai dengan bulan Desember 2022 yang terdapat pada kantor Pengadilan Agama, kota Bangkinang. Agar hasil prediksi sesuai  dengan  harapan,  digunakan  data  masa  lalu  yang  berurut  dalam  beberapa  periode  maka  diperlukan  data berupa data Time Series. Data Time Series  adalah  kumpulan  data yang disusun berdasarkan urutan waktu  atau data  yang  dikumpulkan  secara  terus-menerus  dari  waktu  ke  waktu.  Data  Time  Series  dapat  digunakan  untuk membuat  peramalan  dimana  hasil  ramalan  tersebut  dapat  menjadi  pertimbangan  dalam  pengambilan  kebijakan [18]
Tabel 1. Data Perceraian di Bangkinang Tahun 2014 - 2022 Bulan Tahun 2014 Tahun 2015 Tahun 2016 Tahun 2017 Tahun 2018 Tahun 2019 Tahun 2020 Tahun 2021 Tahun 2022 Januari 116 97 106 115 109 124 154 203 199 Februari 90 85 56 93 111 89 110 149 131 Maret 65 74 97 76 105 90 61 133 117 … … … … … … … … … … November 52 67 82 105 92 68 110 109 100 Desember 24 50 40 55 68 49 7 55 65

## 2.2 Analisa Kebutuhan data
a. Pola Data Timeseries
Sebelum Data di Normalisasi, data di baut terlebih dahulu ke dalam bentuk data time series, pada penelitian ini proses mengubah data menjadi time series menggunakan Ms.Excel. Data time series merupakan data yang dikumpulkan dan direkam secara berurutan sepanjang waktu. Pada penelitian ini, Penggunaan pola data time series  dilakukan  dengan  mengelompokkan  data  berdasarkan  periode  waktu  bulanan.  Data  tersebut dikelompokkan dan dianalisis berdasarkan bulan,sehingga terdapat 102 data masukan yang tersedia. Tabel 2 menunjukkan data perceraian di Pengadilan Agama, kota Bangkinang yang telah diubah menjadi bentuk data time series.
Tabel 2. Data Timeseries No. x1 x2 x3 x4 x5 x6 T Data 1 116 90 65
83 86 63 24 Data 2 90 65 83
86 63 24 72 Data 3 65 83 86 63 24 72 78 Data 4 83 86 63
24 72
78 51 … … … … … … … … Data 100 57 109 177 119 122 117 128 Data 101 109 177 119 122 117 128 100 Data 102 177 119 122 117 128 100 65
b. Normalisasi Data
Normalisasi data diperlukan untuk memastikan bahwa nilai-nilai data berada pada rentang tertentu yang sesuai dengan  keluaran  dari  fungsi  aktivasi.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  metode  normalisasi  min-max  yang bertujuan untuk mengubah data menjadi rentang yang lebih mudah diolah tanpa mengubah isinya. Metode ini mengstandarisasi  data  sehingga  nilainya  berkisar  antara  0  hingga  1,  dengan  0  sebagai  nilai  terkecil  dan  1 sebagai  nilai  terbesar.  Hal  ini  membantu  mencapai  keseimbangan  dalam  data  [19].  Berikut  pada  gambar  1 merupakan hasil normalisasi data  :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1448 − 1454 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3581

## 2.3 Machine Learning
Tahapan selanjutnya adalah prediksi menggunakan ELM. Sebelum data diprediksi data dibagi menjadi 2 kelompok yaitu sebagai data training dan data testing. Pembagian data traning sebesar 80 % dan 90 % Sisanya data testing. Pada table 3 merupakan pembagian data traning dan testing pada penelitian ini.

## Tabel 3. pembagian data
Pembagian Data Training Dan Testing  Training  Testing 80 % : 20 % 82 20 90 % : 10 % 92 10
a. Extreme Learning Machine
Pada tahun 2004, Huang memperkenalkan ELM sebagai salah satu jenis jaringan saraf tiruan yang memiliki kemampuan untuk melatih fungsi kompleks dalam berbagai bidang dengan kemampuan untuk menghasilkan pemetaan  linier  dan  non-linier.  ELM  dirancang  khusus  untuk  mengatasi  kelemahan  yang  ada  pada  metode feedforward, terutama dalam hal  kecepatan pembelajaran [20].  ELM adalah salah satu  teknik dalam  bidang machine  learning  yang  digunakan  untuk  membangun  model  dan  melakukan  prediksi.  Berikut  ini  adalah prosedur yang diikuti dalam metode extreme learning :
1. Menentukan bobot dan nilai bias secara acak.
2. Menghitung output pada lapisan tersembunyi (hidden layer).
3. Menghitung bobot akhir dari lapisan tersembunyi.
elm_reg = ELMRegressor( random_state= 1 , n_neurons=( 1 ), density= 0.1 , ufunc= 'relu' , )
Gambar 2. Pembentukan model ELM
Pada gambar 2 di atas merupakan contoh pembentukan model pada penelitian ini, dimana menggunakan random state, neuron pada hidden layer, density dan ufunc atau aktifasi dengan relu.

## 2.4 Menghitung Nilai Error Dengan MSE
Mean  Square  Error  (MSE)  digunakan  sebagai  indikator  evaluasi  dalam  metode  peramalan.  Kesalahan  hasil peramalan akan dipangkatkan. MSE mewakili nilai rata-rata dari selisih kuadrat antara nilai yang diprediksi dan nilai  yang  sebenarnya.  MSE  berperan  sebagai  indikator  dalam  evaluasi  tingkat  keakuratan  hasil  peramalan. Semakin rendah nilai MSE, semakin tinggi tingkat akurasi dari hasil peramalan yang telah dilakukan. Berikut pada gambar 3 merupakan kodingan menghitung nilai error menggunakan MSE.
T_pred = elm_reg.predict(X_test) mse = mean_squared_error(T_test, T_pred) print ( "MSE: " , mse)

## Gambar 3. Menghitung MSE

## 2.5 Denormalisasi Data
Proses denormalisasi data adalah langkah untuk mengembalikan data yang telah dinormalisasi ke bentuk awalnya, sehingga data dapat digunakan dalam analisis. Tujuan dari denormalisasi adalah mengembalikan nilai data ke skala aslinya  agar  dapat  diinterpretasikan  dengan  mudah  dan  memiliki  makna  yang  lebih  jelas.  Pada  gambar  4 merupakan proses normalisasi data pada penelitian ini, dimana menggunakan metode min-max
min_value = 7 max_value = 203 y_pred_denormalized = [(pred * (max_value - min_value)) + min_value for pred in y_pred] print (y_pred_denormalized)
Gambar 4. Normalisasi Data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian pengaruh jumlah neuron
Hasil pada penelitian ini menerapkan bahasa pemograman python dan menggunakan tools google colab.  Tahap pengujian dilakukan untuk mengevaluasi pengaruh jumlah neuron pada hidden layer terhadap nilai Mean Square

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1448 − 1454 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3581
Error  (MSE).  Pengujian  dilakukan  dengan  5  percobaan  yang  menggunakan  jumlah  neuron  pada  hidden  layer dilakukan acak, yaitu 1, 10, 50, 100, dan 200. Tabel 4 menampilkan hasil dari penelitian ini.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Nilai MSE Perbandingan Data  Jumlah Neuron Nilai MSE 80 % : 20 % 1 0.04008495892568115 10 0.03939668395762632 50 0.03814933619279715 100 0.0324683190142159 200 0.029690357507989457 90 % : 10 % 1 0.050898781925746414 10 0.04925593893235307 50 0.06004629949321567 100 0.05068528027065736 200 0.0502553569207364
Setelah  melalui  proses  pelatihan  dan  pengujian  menggunakan  metode  Extreme  Learning  Machine, dilakukan evaluasi menggunakan nilai Mean Square Error (MSE). Hasil menunjukkan bahwa nilai MSE terendah ditemukan pada jumlah neuron pada hidden layer sebesar 200, dengan nilai MSE sebesar 0.029690357507989457, dan perbandingan data training dan testing sebesar 80%:20%.

## Gambar 5. Grafik Hasil Perhitungan MSE
Pada Gambar 5 diatas merupakan hasil perhitungan MSE (Mean Squared Error),  berdasarkan hasil yang didapat, bahwa nilai MSE <1 sehingga output hasil metode Extreme Learning Machine bisa diteruskan ke tahap denormalisasi data untuk mengembalikan data kebentuk sebenarnya dengan tujuan mendapatkan hasil peramalan perceraian di bangkinang tahun 2023 bulan Januari – Mei.
Gambar 6. Grafik Hasil aktual dan prediction
Pada  gambar  6  merupakan  grafik  hasil  dari  data  aktual  dan  data  prediksi  pada  penelitian  ini  dengan menggunakan perbandingan data 80% : 20% dan jumlah neuron 200.

## 3.2 Hasil Peramalan
Pada tabel 5 merupakan hasil peramalan dengan nilai MSE terendah pada bulan januari sampai bulan mei pada tahun  2023,  dengan  perbandingan  data  80:20.  Berikut  pada  tabel  5  merupakan  hasil  peramalan  dengan  MSE terendah pada penelitian ini.
0 0,05 0,1 80 : 20 90 : 10 Hasil Perhitungan MSE 1 Neuron 10 Neuron 50 Neuron 100 Neuron 200 Neuron

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1448 − 1454 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3581

## Tabel 5. Hasil peramalan terbaik pada penelitian ini
No Hasil Peramalan bulan januari – mei 2023 Bulan 80 : 20 1 Januari 164 2 Februari 66 3 Maret 72 4 April 74 5 Mei 92
Gambar 7 merupakan grafik jumlah perceraian aktual dan prediksi dengan perbandingan data Training dan Testing  80:20  dengan  menggunakan  neuron  pada  hidden  layer  200,  mendapatkan  nilai  MSE 0.029690357507989457.
Gambar 7. Grafik jumlah perceraian aktual dan prediksi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  prediksi  menggunakan  metode  Extreme  Learning  Machine  pada  penelitian  ini, dengan menggunakan neuron pada hidden layer 1, 10, 50, 100, dan 200, dengan perbandingan data training dan testing 80% : 20% dan 90% : 10%. Dari table 4 dapat di simpulkan bahwa perbandingan data training dan testing dapat mempengaruhi nilai MSE dan semakin banyak jumlah neuron pada hidden layer semakin rendah nilai MSE. Prediksi perceraian pada bangkinang dengan MSE terendah yaitu dengan perbandingan data 80% : 20% dengan nilai MSE 0.029690357507989457 dengan menghasilkan pola naik turun terhadap prediksi jumlah perceraian pada tahun 2023, pada bulan januari berjumlah 164, februari berjumlah 66, maret berjumlah 72, april berjumlah 74 dan mei berjumlah 92.

## REFERENCES
[1]  W. J. Andari and E. Buulolo, “Implementasi Algoritma C4. 5 Mengetahui Penyebab Perceraian Dalam Pernikahan (Studi Kasus: Pengadilan Agama Medan Kelas IA),” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 7, no. 3, pp. 365–375, 2020, doi: http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v7i3.2133.
[2]  C.  P.  K.  Merdiko  and V.  Ratnasari,  “Penerapan  Metode  Rare  Event  Weighted  Logistic  Regression  untuk Kasus  Data Imbalanced (Studi Kasus: Jenis Perceraian di Kabupaten Bojonegoro),” Jurnal Sains dan Seni ITS, vol. 11, no. 2, pp. D204–D211, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.12962/j23373520.v11i2.73409.
[3]  Cindy Mutia Annur, “Kasus Perceraian Meningkat 53%, Mayoritas karena Pertengkaran,” databoks, Feb. 28, 2022.
[4]  Riski  Maruto,  “Riau  peringkat  9  perceraian  tertinggi,  Pengadilan  Agama  Pekanbaru:  Perselisihan  jadi  faktor  utama,” antaranews.com,  Aug.  05,  2022.  https://riau.antaranews.com/berita/295537/riau-peringkat-9-perceraian-tertinggi- pengadilan-agama-pekanbaru-perselisihan-jadi-faktor-utama (accessed Jul. 15, 2023).
[5]  S.  Adiguno,  Y.  Syahra,  and  M.  Yetri,  “Prediksi  Peningkatan  Omset  Penjualan  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier Berganda,”  JURNAL  SISTEM  INFORMASI  TGD,  vol.  1,  no.  4,  pp.  275–281,  Jul.  2022,  doi: https://doi.org/10.53513/jursi.v1i4.5331.
[6]  L.  Tejaya,  D.  Arisandi,  and  J.  Hendryl,  “Penerapan  Metode  Extreme  Learning  Machine  untuk  Peramalan  Harga Cryptocurrency,” Progresif:  Jurnal  Ilmiah  Komputer,  vol.  19,  no.  1,  pp.  199–210,  2023,  doi: http://dx.doi.org/10.35889/progresif.v19i1.1080.
[7]  R. Himilda and R. A. Johan, “Klasifikasi Jenis Kendaraan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine,” JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , vol. 2, no. 4, pp. 237–243, Feb. 2021, doi: https://doi.org/10.35746/jtim.v2i4.118.
[8]  A. N. Alfiyatin, W. F. Mahmudy, C. F. Ananda, and Y. P. Anggodo, “Penerapan Extreme Learning Machine (ELM) untuk Peramalan Laju Inflasi di Indonesia,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 6, no. 2, pp. 179–186, Apr. 2019, doi: 10.25126/jtiik.20186900.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1448 − 1454 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3581
[9]  H.  Pratiwi  and  K.  Harianto,  “PERBANDINGAN  ALGORITMA  ELM  DAN  BACKPROPAGATION  TERHADAP PRESTASI AKADEMIK MAHASISWA,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), vol. 3, no. 2, pp. 282–294, Sep. 2019, doi: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v3i2.147.
[10] P. P. Winangun, I. M. O. Widyantara, and R. S. Hartati, “Pendekatan Diagnostik Berbasis Extreme  Learning Machine dengan Kernel Linear untuk Mengklasifikasi Kelainan Paru-Paru,” Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, vol. 19, no. 1, p. 83, Oct. 2020, doi: 10.24843/mite.2020.v19i01.p12.
[11] V. U. M. Maksum, “Klasifikasi Data Citra X-Ray Covid-19 Meggunakan Metode Glcm Dan Extreme Learning Machine (Elm),” Universitas Islam Negeri Sunan Ampel, Surabaya, 2021.
[12] F. N. Cholisa, “Prediksi Penjualan Minuman Kopi Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (Elm),” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Malang, 2021.
[13] E. M. Tiana, “Peramalan Konsumsi Listrik Di Daerah Balikpapan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine,” Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya, Surabaya, 2020.
[14] B. G. Prianda And E. Widodo, “Perbandingan Metode Seasonal Arima Dan Extreme Learning Machine Pada Peramalan Jumlah Wisatawan Mancanegara Ke Bali,” BAREKENG : Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, vol. 15, no. 4, pp. 639– 650, Dec. 2021, doi: https://doi.org/10.30598/barekengvol15iss4pp639-650.
[15] Zulastri,  I.  Afrianty,  E.  Budianita,  and  F.  Syafria,  “Penerapan  Neural  Network  dengan  Menggunakan  Algoritma Backpropagation pada Prediksi Putusan Perceraian,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 3, pp. 1188–1195, 2020, doi: https://doi.org/10.47065/bits.v4i3.2437.
[16] Nurhayati, F. Azzahra, S. Ramadani, S. D. Hastuti, and E. Irawan, “Analisis Metode Klastering Pada Kasus Penyebab Perceraian  Berdasarkan  Provinsi  Dengan  Teknik  K-Means,”  KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komputer), vol. 4, no. 1, pp. 278–284, Oct. 2020, doi: http://dx.doi.org/10.30865/komik.v4i1.2699.
[17] D.  L.  Sari,  M.  Saputra,  and  H.  Gemasih,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Proses  Prediksi  Perceraian  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Di Kabupaten Aceh  Tengah,” Jurnal Teknik Informatika dan Elektro, vol. 4, no. 1, pp. 23–35, 2022, doi: https://doi.org/10.55542/jurtie.v4i1.112.
[18] N. A. Izati, B. Warsito, and T. Widiharih, “Prediksi Harga Emas Menggunakan Feed Forward Neural Network Dengan Metode  Extreme  Learning  Machine,”  JURNAL  GAUSSIAN,  vol.  8,  no.  2,  pp.  171–183,  2019,  doi: https://doi.org/10.14710/j.gauss.8.2.171-183.
[19] A.  F.  Suahati,  A.  A.  Nurrahman,  and  O.  Rukmana,  “Penggunaan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  –  Backpropagation  dalam Memprediksi  Jumlah  Mahasiswa  Baru,”  Jurnal  Media  Teknik  &  Sistem  Industri,  vol.  6,  no.  1,  pp.  21–29,  2022,  doi: https://doi.org/10.35194/jmtsi.v6i1.1589.
[20] W.  T.  PUSPITASARI,  “Sistem  Klasifikasi  Leukemia  Berdasarkan  Citra  Peripheral  Blood  Microscopic  Menggunakan Extreme Learning Machine,” Universitas Islam Negeri Sunan Ampel, Surabaya, 2019.