Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 300-309 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Backpropagation Neural Network Untuk Prediksi
Kebutuhan Pemakaian Obat (Kasus Di RSUD dr.

## Adnaan WD)
Hazlita 1 , Sarjon Defit 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia Email: hazlita18.pasaribu@gmail.com 1 , sarjond@yahoo.co.uk 2 , gunadiwidi@yahoo.co.id 3
Abstract
Artificial  Intelligence  which  is  developing  increasingly  rapidly  makes  it  possible  to  make predictions.  Predictions  are  made  using  one  of  the  Artificial  Intelligence  systems,  namely  Artificial Neural  Networks.  Predicting  the  need  for  drug  use  is  a  problem  currently  being  faced  by  RSUD  dr. Adnaan WD Payakumbuh so that the service is not optimal. This research aims to design an Artificial Neural Network architecture and determine the resulting level of accuracy in predicting the need for drug  use.  The  method  used  in  this  research  is  the  Backpropagation  method.  The  stages  in  the Backpropagation algorithm include the initial weight initialization process, activation stage,  weight change  and  iteration  stage.  The  data  processed  in  this research  is drug use  data  obtained  from  the Pharmacy Installation at dr. Adnaan WD Payakumbuh Hospital. The results of this research show that the best network architecture is 12-12-1 with a relatively small Mean Squared Error (MSE) value of 0.00685,  a  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  value  of  0.1696%  and  a  high  level  of  accuracy reaching  99  .83%  for  the  prediction  of  Paracetamol  150  mg.  The  results  of  this  research  can  help health service centers optimize their services.
Keywords : Artificial Intelligence, Neural Network, Backpropagation, Prediction, Accuracy

## Abstrak
Kecerdasan  Buatan  yang  berkembang  semakin  pesat  memungkinkan  untuk  melakukan prediksi. Prediksi dilakukan menggunakan salah satu sistem Kecerdasan Buatan yaitu Jaringan Syaraf Tiruan.  Prediksi  kebutuhan  pemakaian  obat  menjadi  permasalahan  yang  saat  ini  sedang  dihadapi oleh  RSUD  dr.  Adnaan  WD  Payakumbuh  sehingga  layanan  menjadi  tidak  optimal.  Penelitian  ini bertujuan untuk merancang arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan dan mengetahui tingkat akurasi yang dihasilkan dalam memprediksi kebutuhan pemakaian obat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  metode  Backpropagation.  Tahapan  pada  algoritma  Backpropagation  meliputi  proses inisialisasi  bobot  awal,  tahap  aktivasi,  perubahan  bobot  dan  tahap  iterasi.  Data  yang diolah  dalam penelitian ini adalah data penggunaan obat yang diperoleh dari Instalasi Farmasi RSUD  dr. Adnaan WD Payakumbuh. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa arsitektur jaringan terbaik adalah 12-12- 1  dengan  nilai  Mean  Squared  Error  (MSE)  yang  relatif  kecil  yaitu  0,00685,  nilai  Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0,1696% dan tingkat akurasi yang tinggi mencapai 99,83% untuk prediksi  obat  Paracetamol  150  mg.  Hasil  penelitian  ini  dapat  membantu  pusat  layanan  kesehatan dalam mengoptimalkan layanannya.
Kata kunci : Kecerdasan Buatan, Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation, Prediksi, Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  kecerdasan  buatan  memungkinkan  untuk  melakukan peramalan atau prediksi dengan  memanfaatkan  Jaringan  Syaraf Tiruan. Jaringan Syaraf  Tiruan  merupakan  sistem  pemrosesan  informasi  yang  didesain  dengan menirukan  cara  kerja  otak  manusia,  dengan  melakukan  pembelajaran  melalui perubahan bobot sinapsisnya [1]. Metode Backpropagation saat ini paling banyak digunakan  untuk  menyelesaikan  berbagai  masalah  prediksi  karena  kemampuan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 300-309 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
untuk  memprediksinya  yang  luar  biasa  dan  mampu  memberikan  hasil  akurasi yang baik seperti pada penelitian yang dilakukan oleh Parab dalam memprediksi glukosa  dan  urea  dengan  memperoleh  hasil  RMSE  yang  sangat  rendah  sehingga hasil prediksi lebih akurat [2].
Penelitian sebelumnya terkait Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dalam melakukan  prediksi  sudah  banyak  dilakukan  di  berbagai  aspek  antara  lain, prediksi  jumlah  pendaftar  haji  lanjut  usia  [3],  prediksi  jumlah  panen  tanaman sayur [4], peramalan produk furnitur [5], prediksi hasil produksi kelapa sawit [6], prediksi jenis tingkat kejahatan  [7], prediksi volume sampah [8], prediksi jumlah mahasiswa  baru  [9],  dan  prediksi  harga  saham  [10].  Prediksi  yang  dilakukan menghasilkan arsitektur jaringan yang baik dengan tingkat akurasi yang tinggi. Hal tersebut  membuktikan  bahwa Backpropagation menghasilkan  Jaringan  Syaraf Tiruan  yang  mampu  menghasilkan  akurasi  yang  cukup  akurat.  Hasil  pengolahan data Testing dan Learning    Rate sangat    mempengaruhi    kecepatan  hasil  iterasi maupun  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  seperti  pada  penelitian  prediksi  nilai siswa SMA menggunakan Backpropagation dengan arsitektur terbaik yakni 3-12-1 pada   pengolahan    data    nilai   bahasa  Indonesia dengan  tingkat akurasi 95% [11].
Pada  bidang  kesehatan  juga  telah  dilakukan  analisis  terhadap  penggunaan metode Backpropagation khususnya  dalam  memprediksi  kebutuhan  obat.  Hasil prediksi yang diperoleh mencapai 88,0356% atau MAPE 11,0964% dengan epoch 900  dan  learning  rate  0,001  dengan  jumlah  neuron  sebanyak  9  [12].  Pendataan stok obat merupakan masalah yang sering dihadapi oleh rumah sakit. Hal tersebut dialami oleh salah satu pusat layanan kesehatan masyarakat di Kota Payakumbuh yaitu RSUD dr. Adnaan WD. Guna menghindari masalah pendataan stok obat untuk kedepannya diperlukan mengetahui prediksi jumlah obat yang dibutuhkan.
Berdasarkan penjelasan di atas, penelitian ini akan mengkaji tentang proses penerapan Backpropagation  Neural  Network untuk  prediksi  pemakaian  obat. Penerapan dimulai dari merancang arsitektur jaringan yang akan digunakan untuk pembelajaran  menggunakan Backpropagation melalui  proses  inisialisasi  bobot awal, tahap aktivasi, perubahan bobot dan tahap iterasi. Hasil keluaran dari proses pembelajaran  Backpropagation  ini  akan  menunjukkan  jumlah  prediksi  obat dengan  tingkat  akurasi  yang  akan  diperoleh.  Penelitian  ini  dapat  memberikan manfaat bagi pusat layanan kesehatan yang ingin mengoptimalkan layanan dengan manajemen stok obat yang baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penerapan  metode Backpropagation dalam  memprediksi  kebutuhan pemakaian obat dilakukan dengan tahapan yang disajikan pada Gambar 1.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 300-309 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 1. Penerapan Metode Backpropagation Neural Network

## 2.1. Pre-processing Data
Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan  proses  normalisasi  data  untuk  diolah menggunakan  metode Backpropagation .  Data  yang  digunakan  adalah  data penggunaan  obat  yang  diperoleh  dari  Instalasi  Farmasi  RSUD  Adnaan  WD Payakumbuh  selama  5  tahun  terakhir  (tahun  2018-2022).  Data  yang  diperoleh akan dinormalisasi menggunakan persamaan (1).
Keterangan  :  x  =  Hasil  data  yang  telah  didenormalisasi;  x’=  Data  yang  akan didenormalisasi; a = Data minimum; b = Data maksimum

## 2.2. Menentukan Pola Data
Pada  tahap  ini,  data  hasil  normalisasi  akan  dibagi  menjadi  data  latih ( training ) dan data uji ( testing ) untuk menentukan pola yang akan dipakai dengan proporsi data sebanyak 70% data latih ( training ) yang berjumlah 42 data dan 30% data  uji  ( testing )  yang  berjumlah  18  data.  Pola  yang  dipakai  pada  penelitian  ini adalah data jumlah pemakaian obat selama 12 bulan (menjadi nilai input ) dan data target (menjadi nilai output ) adalah data jumlah obat pada bulan ke-13.

## 2.3. Merancang Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Pada  tahap  ini,  dilakukan  penentuan  parameter  untuk  proses  pelatihan meliputi jumlah input layer , hidden layer , output layer , learning rate , jumlah epoch , momentum dan  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  untuk  memperoleh  arsitektur jaringan yang akan digunakan.

## 2.4. Pelatihan Jaringan Dengan Metode Backpropagation
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses  perhitungan  menggunakan  metode Backpropagation dimana  prosesnya  terbagi  atas  3 fase dengan  tahapan  sebagai berikut.
Langkah 0 : Inisialisasi bobot awal secara acak. Langkah 1 : Selama kondisi berhenti masih salah, lakukan langkah 2-9. Langkah 2 : Untuk setiap pasang pelatihan, lakukan langkah 3-8.
(1)
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 300-309 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Fase 1 : Propagasi Maju ( Feedforward ) Langkah  3 :  Setiap neuron input (𝑋 𝑖 ,  𝑖  =  1,2,  …  ,  𝑛)  menerima  sinyal input 𝑥 𝑖 dan menyebarkan sinyal tersebut ke semua neuron tersembunyi. Langkah  4 :  Setiap neuron tersembunyi  (𝑍 𝑗 ,  𝑗  =  1,2,  …  ,  𝑝)  menjumlahkan  bobot sinyal input dengan persamaan (2.2),
menerapkan  fungsi  aktivasi  untuk  menghitung  sinyal output dengan  persamaan (2.3),
dan mengirimkan sinyal tersebut ke tiap neuron di lapisan atas ( output ). Langkah 5 : Setiap neuron output (Y 𝑘 , 𝑘 = 1,2, … , 𝑚) menjumlahkan bobot sinyal input dengan persamaan (2.4),
dan  menerapkan  fungsi  aktivasi  untuk  menghitung  sinyal output dengan persamaan (2.5),
Fase 2 : Propagasi Mundur ( Backpropagation ) : Langkah 6 : Setiap neuron output (𝑌 𝑘 , 𝑘 = 1,2, … , 𝑚) menerima sebuah pola target yang sesuai dengan pola input pelatihan, hitung informasi error dengan persamaan (2.6),
hitung koreksi nilai bobot (untuk memperbaiki 𝑤 𝑘𝑗 ) dengan persamaan (2.7), hitung koreksi nilai bias (untuk memperbaiki ) dengan persamaan (2.8),
dan mengirimkan 𝛿 𝑘 ke neuron pada lapisan bawah.
Langkah 7 : Setiap neuron tersembunyi (𝑍 𝑗 , 𝑗 = 1,2, … , 𝑝) menjumlahkan input delta dari neuron pada lapisan atas (lapisan output ) dengan persamaan (2.9).
Kalikan  dengan  turunan  dari  fungsi  aktivasi  untuk  menghitung  informasi kesalahan ( error ) dengan persamaan (2.10),
hitung koreksi  nilai bobot (yang nanti  digunakan untuk memperbaiki v ij ) dengan persamaan (2.11),
dan  hitung  koreksi  nilai  bias  (yang  nanti  digunakan  untuk  memperbaiki v j0 ) dengan persamaan (2.12).
(2)
(3)
(4) (5)
(6)
(7)
(8) (9) (10)
(11)
(12)
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 300-309 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Fase 3 :  Perubahan Bobot dan Bias Langkah  8 :  Setiap neuron output (𝑌 𝑘 ,  𝑘  =  1,2,  …  ,  𝑚)  memperbaharui  bias  dan bobot (j = 0,…,p) dengan persamaan (2.13) dan (2.14).
Setiap neuron tersembunyi (𝑍 𝑗 , 𝑗 = 1,2, … , 𝑝) memperbaiki bias dan bobot (𝑖 = 0, … , 𝑛) dengan persamaan (2.15) dan (2.16).
Langkah 9 : Kondisi tes berhenti.

## 2.5. Menghitung Nilai Error dan Akurasi
Dilakukan  perhitungan  nilai error dan  tingkat  akurasi  prediksi  untuk mengetahui  apakah  model  yang  dibangun  dapat  menghasilkan  prediksi  yang akurat  dengan  cara  menghitung  nilai  MAPE (Mean  Absolute  Percentage  Error) dengan persamaan berikut.
Di  mana  x t =  nilai  aktual  target,  y t =  nilai  hasil  prediks  dan  n  =  banyaknya  data prediksi.
Selanjutnya  dihitung  tingkat  akurasi  yang  menunjukkan  seberapa  akurat hasil prediksi tersebut. Semakin besar  nilai akurasi, maka hasil prediksi semakin akurat  dan  mendekati  data  aktual.  Untuk  menghitung  nilai  akurasi  dapat  dilihat pada persamaan berikut.
.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Pre-processing Data
Terdapat  5  jenis  obat  dengan  tingkat  pemakaian  terbanyak  yaitu Paracetamol 500  mg, Lansoprazol , Ranitidine 150  mg, Alpentin 100  mg  dan Candesartan 16  mg.  Hasil  normalisasi  data  obat Paracetamol 150  mg menggunakan persamaan (2.1) dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Normalisasi Data Obat Paracetamol 500 mg
Paracetamol 500 mg (Tablet) 2018 2019 2020 2021 2022 Januari 0,3662 0,1840 0,3663 0,1020 0,3227 Februari 0,3313 0,5208 0,3553 0,1 0,1764 Maret 0,7230 0,3806 0,3415 0,1350 0,3621 April 0,1 0,3672 0,2121 0,2567 0,2682 Mei 0,2262 0,3378 0,1717 0,2570 0,2958 Juni 0,3666 0,3981 0,2240 0,2648 0,3550 Juli 0,3419 0,3663 0,2557 0,2844 0,3176 Agustus 0,3419 0,3615 0,2205 0,2640 0,3981 September 0,3419 0,9 0,2779 0,2509 0,4130 Oktober 0,3419 0,4124 0,2134 0,2179 0,4255
(13) (14)
(15)
(16) (17) (18)
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 300-309 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Paracetamol 500 mg (Tablet) 2018 2019 2020 2021 2022 November 0,3318 0,3806 0,1607 0,2970 0,4464 Desember 0,3521 0,3692 0,1120 0,2938 0,4357

## 3.2. Menentukan Pola Data
Pola data yang digunakan untuk training dan testing pada penelitian ini yakni data latih (30 pola) yaitu data bulan Januari 2018  – data bulan Mei 2021. Target latih adalah data bulan Januari 2019 – data bulan Juni 2021. Data uji (6 pola) yaitu data bulan Juli 2021 – data bulan November 2022. Target uji yaitu data bulan Juli 2022 – data bulan Desember 2022.

## 3.3. Merancang Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Arsitektur jaringan yang dirancang adalah 12-12-1. Lapisan input berjumlah 12 neuron , jumlah neuron pada lapisan tersembunyi adalah 12 neuron dan jumlah unit  pada  lapisan output adalah  1 neuron .  Arsitektur  jaringan  yang  terbentuk seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur Jaringan 12-12-1

## 3.4. Pelatihan Jaringan Dengan Metode Backpropagation
Proses pelatihan dengan algoritma Backpropagation , pertama kali dilakukan inisialisasi bobot dan bias dengan bilangan random kecil yang diberikan batas atas 0,08  dan  batas  bawah  0,05  menggunakan  fungsi RAND() pada Microsoft  Excel . Inisialisasi  nilai  bobot  input  awal  untuk  jaringan  12-12-1  menghasilkan  matrix 12x12.
Fase 1 : Propagasi Maju ( Feedforward ) H nilai output di hidden layer menggunakan persamaan (1) sehingga menghasilkan nilai sebagai berikut.
=  0,6108 (sampai dengan Z net 12 ) Kemudian menerapkan fungsi aktivasi  ( Sigmoid  biner ) dimana nilai e=2,7183  dan dihitung menggunakan persamaan (2) sebagai berikut.
0,6481 (sampai dengan z 12 )
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 300-309 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Menjumlahkan  semua  nilai  bobot input di  unit y k menggunakan  persamaan  (3) sehingga  diperoleh  hasil y =  0,5367,  den  fungsi  aktivasi  ( linear /identitas) menggunakan persamaan (4) diperoleh nilai output sebagai berikut. y = f (y_ net ) = y_ net = 0, 5875
Fase II : Propagasi Mundur (Backpropagation)
Menghitung  faktor  δ  (informasi  kesalahan)  di  unit output menggunakan persamaan (5). Karena jaringan hanya memiliki 1 (satu) keluaran maka :
(0,1840 – 0,5875) * 0,5875 (1 – 0,5875) = -0,09779 Perubahan bobot w kj dihitung menggunakan persamaan (6). ∆w 1 = 0,1*(-0,09779) * 0,6481 = -0,006338 (sampai dengan ∆ w 12 ) Perubahan bias w k0 dihitung menggunakan persamaan (7). = 0,1*(-0,09779) = -0,009779
Menghitung  penjumlahan  kesalahan  unit  tersembunyi  ( )  menggunakan persamaan (8). Karena jaringan hanya memiliki 1 (satu) keluaran maka,
(-0,09779) * 0,0724 = -0,007080 (sampai dengan δ net 12 ).
Faktor kesalahan (δ) di unit tersembunyi dihitung dengan persamaan (9). (-0,007080) * 0,6481 * (1 - 0,6481) = -0,001615 (sampai dengan δ 12 .)
Menghitung  perubahan  bobot v ij menggunakan  persamaan  (10)  hingga menghasilkan matrix 12x12.
0,1 * (-0,001615) * 0,3662 = -0,00005913 Menghitung suku perubahan bias v j0 menggunakan persamaan (11). 0,1* (-0,001615) = -0,0001615 sampai dengan ∆ v l0 .
Fase III : Perubahan Bobot Perubahan  bobot  garis  yang  menuju  ke  unit output dihitung  menggunakan persamaan (12).
w a1 (baru) = 0,0724 + (-0,006338) = 0,066062 hingga w a12 (baru)
Perubahan bias garis yang menuju ke unit output dihitung dengan persamaan (13). w a0 (baru) = = 0,0624 + (-0,009779) = 0,05262 Menghitung  perubahan  bobot  garis  yang  menuju  ke  unit  tersembunyi menggunakan persamaan (14) dan menghasilkan matriks 12x12.
v a1 (baru) = = 0,0667 + (-0,00005913) = 0,06662833 Untuk  perubahan bias garis  yang  menuju  ke  unit  tersembunyi  dihitung  dengan persamaan (14) yang ditunjukkan dengan perhitungan sebagai berikut.
v a0 (baru) = 0,0696 +  (-0,0001615) = 0,0694385 hingga v l0 (baru) Selanjutnya  hasil  pada  sinyal output dengan  iterasi  ( epoch )  dibandingkan dengan nilai target. Nilai target t = 0,5380 dibandingkan dengan nilai keluaran y = 0,5367, mempunyai selisih 0,0013. Bobot dan bias yang baru dapat dilihat bahwa perubahannya  berada  dalam  arah  yang  sama  dengan  bobot  dan bias awal  yang berarti  sudah  cukup  baik.  Hasil  prediksi  dikembalikan  ke  bentuk  awal  dengan melakukan denormalisasi data. Denormalisasi dilakukan terhadap nilai keluaran y =  0,5875  dengan  persamaan  (17)  memperoleh  hasil  x  =  51.880,36  yang
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 300-309 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
menunjukkan  prediksi  jumlah  pemakaian  obat  Paracetamol  pada  1  bulan berikutnya adalah sekitar 51.880 tablet.

## 3.5. Menghitung Nilai Error Dan Tingkat Akurasi Prediksi
Perhitungan  nilai  MAPE  dan  akurasi  pada  hasil  prediksi  obat Paracetamol 500 mg pada bulan berikutnya dihitung dengan menggunakan persamaan (17) dan persamaan  (18).  Nilai  target  ( )  adalah  data  aktual  bulan  ke-13  sebesar  8938 tablet dan hasil prediksi ( ) adalah 51.880 tablet. Berdasarkan perhitungan yang dilakukan,  diperoleh  nilai  MAPE  adalah  4,8044%  dengan  akurasi  95,19%.  Untuk perhitungan  prediksi  obat  selama  12  bulan  (1  tahun)  dapat  dilakukan menggunakan software Matlab.
3.6. Hasil Implementasi Menggunakan software Matlab.
Data  dilatih  menggunakan toolbox  nntool yang  ada  pada software Matlab. Parameter  yang  digunakan  meliputi  maksimum epoch sebanyak  5000 epoch , learning rate sebesar 0,1 dan momentum 0,95. Proses pelatihan dilakukan berkali- kali  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat.  Hasil  pelatihan  jaringan  dapat dilihat pada Gambar 3.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 300-309 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 3. Hasil Pelatihan Jaringan
Berdasarkan  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  iterasi  berhenti  pada epoch maksimum yakni pada epoch ke-3641 dengan waktu eksekusi selama 8 detik. Nilai MSE yang diperoleh  dari pelatihan sebesar 0,00685 dengan validasi performance terbaik  sebesar  0,001413  pada epoch ke-4  serta  hasil  regresi  yang  cukup  baik. Berikut  hasil  pengujian  arsitektur  jaringan  12-12-1  terhadap  Data  Obat Paracetamol 150 mg pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Akhir Pengujian No.  Data Target Output JST Hasil Prediksi |Error|  %Error 1 0,1839 0,1985 10482,49 0,0146 0,0794 2 0,5208 0,4495 37194,23 0,0713 0,1369 3 0,3806 0,4001 31937,02 0,0195 0,0512 … … …. … … … 30 0,2648 0,2377 14654,21 0,0271 0,1023 Total 5,0875 MAPE 0,1696 Akurasi (%) 99,83
Proses yang sama dilakukan untuk data obat lainnya ( Lansoprazol , Ranitidine 150 mg, Alpentin 100 mg dan Candesartan 16 mg).

## 4.  SIMPULAN
Metode Backpropagation  Neural  Network dapat  diterapkan  untuk memprediksi  kebutuhan  pemakaian  obat  di  RSUD  dr.  Adnaan  WD  Payakumbuh dengan arsitektur jaringan terbaik yang diperoleh yaitu 12-12-1 (12 neuron input , 12 hidden layer , dan 1 neuron input ) dengan nilai MSE 0,00685, MAPE 0,1696% dan tingkat akurasi yang tinggi mencapai 99,83% untuk obat Paracetamol 150 mg. Obat lainnya ( Lansoprazol , Ranitidine 150 mg, Alpentin 100 mg dan Candesartan 16 mg) juga  menghasilkan  akurasi  yang  baik  yaitu  obat Lansoprazol 99,86%,  obat Ranitidine 150 mg 99,91%, obat Alpentin 100 mg 99,84%, dan obat Candesartan 16 mg  99,73%.  Hasil  prediksi  yang  diperoleh  diharapkan  dapat  membantu  pusat
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 300-309 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
layanan  kesehatan  mengembangkan  layanannya  menjadi  lebih  baik.  Saran  untuk penelitian selanjutnya, dapat dilakukan pengembangan aplikasi prediksi yang lebih kompleks  dengan  bahasa  pemrograman  lain  dan  perbandingan  dengan  metode lainnya agar mendapatkan prediksi yang lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Supriyanto,  S.  Sunardi,  and  I.  Riadi,  “Pengaruh  Nilai  Hidden  layer  dan  Learning rate  Terhadap  Kecepatan  Pelatihan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 6, no. 1, p. 27, 2022, doi: 10.26798/jiko.v6i1.508.
[2]  J.  Parab,  M.  Sequeira,  M.  Lanjewar,  C.  Pinto,  and  G.  Naik,  “Backpropagation  Neural Network-Based Machine Learning Model for Prediction of Blood Urea and Glucose in CKD  Patients,” IEEE  J.  Transl.  Eng.  Heal.  Med. ,  vol.  9,  no.  May,  pp.  1–8,  2021,  doi: 10.1109/JTEHM.2021.3079714.
[3]  J.  E.  Riwurohi  and  Studi,  “Prediction  of  Number  of  Elderly  Hajj  Registrant  Using Backpropagation  Artificial  Neural  Network,”  vol.  4,  no.  2,  pp.  112–121,  2021,  doi: 10.33387/jiko.
[4]  D.  Hutabarat,  Solikhun,  M.  Fauzan,  A.  P.  Windarto,  and  F.  Rizki,  “Penerapan Algoritma  Backpropagation  dalam  Memprediksi  Hasil  Panen  Tanaman  Sayuran,” BIOS    J.  Teknol.  Inf.  dan  Rekayasa  Komput. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  21–29,  2021,  doi: 10.37148/bios.v2i1.18.
[5]  Z. Amarta and J. D. Ma’rifah, “Peramalan Penjualan Produk Furniture Dengan Metode Backpropagation  Neural  Network,” J.  Ilm.  Tek.  Ind. ,  vol.  9,  no.  1,  p.  29,  2021,  doi: 10.24912/jitiuntar.v9i1.9510.
[6]  V. V. Utari, A. Wanto, I. Gunawan, and Z. M. Nasution, “Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit PTPN IV Bahjambi Menggunakan Algoritma Backpropagation,” J. Comput. Syst. Informatics (JoSYC , vol. 2, no. 3, pp. 271–279, 2021.
[7]  B.  Yanto,  Hendri,  Almadison,  R.  Hutagaol,  and  R.  Rahman,  “Analisis  Optimasi Algoritma  Backpropagation  Momentum  Dalam  Memprediksi  Jenis  Tingkat Kejahatan  Di  Kecamatan  Tambusai  Utara,” J.  Ict  Apl.  Syst. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  47–60, 2022, doi: 10.56313/jictas.v1i1.165.
[8]  W.  Santoso  and  P.  Sukmasetya,  “JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA Prediksi  Volume  Sampah  di  TPSA  Banyuurip  Menggunakan  Metode Backpropagation Neural Network,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 1, pp. 464– 472, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5499.
[9]  A. F. Suahati, A. A. Nurrahman, and O. Rukmana, “Penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan – Backpropagation dalam Memprediksi Jumlah Mahasiswa Baru,” J. Media Tek. dan Sist. Ind. , vol. 6, no. 1, p. 21, 2022, doi: 10.35194/jmtsi.v6i1.1589.
[10]  I. I. Ridho, C. F. Ramadhani, and A. P. Windarto, “Penerapan Artificial Neural Network dengan  Metode  Backpropagation  Dalam  Memprediksi  Harga  Saham  (Kasus:  PT. Bank BCA, Tbk),” J. Ris. Sist. Inf. Dan Tek. Inform. , vol. 8, pp. 295–303, 2023,
[Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[11]  E. H. Damanik, E. Irawan, and F. Rizki, “Sma Menggunakan Backpropagation,” vol. 4, no. 2, pp. 1–7, 2021.
[12]  E.  Elisawati,  A.  Linarta,  A.  M.  I.  Putra,  and  H.  Elvaningsih,  “Analysis  of Backpropagation Method in Predicting Drug Stock,” SinkrOn , vol. 7, no. 2, pp. 297– 307, 2022, doi: 10.33395/sinkron.v7i2.11269.