Vol 1, No 11, April 2021, Hal 582-586 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Penerapan Algoritma Backprogation Untuk Memprediksi Tingkat Kerawanan Banjir di Wilayah Kabupaten Mandailing Natal
Putriyani Matondang * , Saifullah, Jaya Tata Hardinata
Prodi Sistem Infomasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* putrimatondang130@gmail.com, 2 saiful_siantar@yahoo.com, 3 jayatatahardinata@gmail.com
Abstrak −Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  kerawanan  banjir  diwilayah  Kabupaten  Mandailing  Natal.  Pada Penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode  Jaringan Saraf  Tiruan  dengan  algoritma  Backprogation.  Metode  jaringan  saraf  tiruan merupakan  metode  yang  mampu  melakukan  proses  matematis  untuk  memprediksi  daerah  rawan  banjir  dengan  algoritma backprogation  untuk  pengelolaham  data  yang  diikplememtasikan  degan  matlap.  Sumber  data  yang  digunakan  adalah  dengan melakukan observasi langsung diwilayah Kabupaten Mandailing Natal. Data yang akan dikelola  berdasarkan bencana banjir yang terjadi setiap tahunnya. Hasil yang didapat dari pengujian tersebut adalah nilai perfomance dan epoch dimana setiap arsitektur tidak sama hasil pengujiannya ditampilkan dalam bentuk grafik perbandingan nilai target dengan proses pelatihan dan pengujiannya.
Kata Kunci : Jaringan Saraf Tiruan; Backprogation; Kerawanan Banjir; Matlab
Abstract− The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  flood  vulnerability  in  the  Mandailing  Natal  Regency.  In  this  study, researchers  used  the  Artificial  Neural  Network  method  with  the  Backprogation  algorithm.  Artificial  neural  network  method  is  a method  that  is  able  to  perform  mathematical  processes  to  predict  flood-prone  areas  with  backprogation  algorithms  for  data management that is applied by matlap. The data source used is direct observation in the area of Mandailing Natal Regency. The data will be managed based on flood disasters that occur every year. The results obtained from the test are performance and epoch  values where  each  architecture is not  the same,  the  test  results  are  displayed  in  the  form of  a  graph  comparing  the  target value  with the training and testing process.
Keywords : Artifical Neural Network; Backprogation; Flood Hazard; Matlab

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  merupakan  kemajuan  dari  globalisasi,  dimana  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  menjadi andalan masyarakat. Hal ini sebabkan oleh perkembangan yang sangat pesat pada bidang teknologi terutama komputer, sehingga mendorong masyarakat  untuk  memasuki era teknologi  yang serba cepat  sekaligus menjadi  informasi  sentral industri.
Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah  merupakan  instansi  pemerintah  yang  menangani  masalah  bencana banjir  yang  terjadi  di  Kabupaten  Mandailing  Natal.  Penanganan  peristiwa  bencana  banjir  di  kabupaten  Mandailing Natal sering mengalami kendala salah satunya untuk mengetahui daearah mana saja yang sering terjadi bencana banjir yang dapat mempermudah kesiapsiagaan untuk daerah yang akan terjadi banjir. Disini penulis memberikan perhitungan untuk memprediksi tingkat kerawanan banjir di masa mendatang yang dapat digunakan untuk menetukan daerah mana saja yang harus di waspadai berdasarkan data sebelumnya.
Untuk  mangatasi  masalah  yang  kompleks  penulis  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  algoritma Backpropagation yang  dapat  digunakan  sebagai  metode  prediksi  tingkat  kerawanan  banjir  di  Kabupaten  Mandailing Natal. Dengan Melalui 3 proses layer sistem akan menghasilkan bobot-bobot yang akan digunakan untuk mempediksi tingkat  kerawanan  banjir  tahun  berikutnya.  Setiap  periode  akan  dikelompokan  berdasarkan  kejadian  banjir  tiap bulannya  karena  keadaan  cuaca,  kelembapan  tanah  juga  kemiringan  lereng  dapat  mempengaruhi  terjadinya  banjir sehingga prediksi setiap bulannya akan berbeda–beda.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Jaringan Syaraf Tiruan
Menurut  (Wanto  and  Windarto,  2017)  “Jaringan  Syaraf    Tiruan    (JST)  adalah  salah  satu  buatan  otak  manusia  yang selalu dicoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia”.

## 2.2 Algoritma Backpropagation
Keunggulan  utama  dari  sistem  algoritma backpropagation adalah  kemampuan  “belajar”  dari  contoh  yang  diberikan. Backpropagation merupakan  algoritma  pembelajaran  yang  terawasi  dan  biasanya  digunakan  oleh perceptron dengan banyak layar lapisan untuk mengubah bobot – bobot yang ada pada lapisan tersembunyinya.

## 2.3 Banjir
Banjir  merupakan  bencana  alam  yang  sering  terjadi  di  banyak  wilayah  dalam  skala  yang  berbeda  dimana  air  dengan jumlah  yang  berlebih  berada  didaratan  yang  biasanya  kering.  Pada  umumnya  pengertian  banjir  dimata  masyarakat
Vol 1, No 11, April 2021, Hal 582-586 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
banjir  merupakan  hal  negatif,  hal  ini  karena  banjir  selalu  berkaitan  dengan  hal  –  hal  yang  merugikan  sehingga  dapat disebut juga bencana alam.

## 2.4 Teknik Pengumpulan Data
Penulis  malakukan Observasi pada  Kantor  Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah  yang  berada  di  jalan  Willem Iskandar Kabupaten Mandailing Natal. Data yang penulis gunakan dalam penelitan ini adalah data wilayah banjir yang diperoleh dari Kantor Badan Penanggulangan Bencana Daerah Kabupaten Mandailing Natal mulai tahun 2015 sampai 2019.

## 2.5 Teknik Pengolahan Data
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  analisis  data statistic  deskriptif untuk  menguji  data  yang  bersifat kuantitatif. Penulis menggunakan data sheet banjir yang berada pada  Kantor Badan Penanggulangan Bencana Daerah kemudian  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid .  Fungsi  sigmoid  adalah  fungsi asimtotik (  tidak  pernah  mencapai  0 ataupun 1), sehingga data akan lebih mudah untuk diolah.
Tabel 1. Data Penelitian Curah Hujan Rata-Rata(Mm) Debit Air Data Jumlah Selokan Bulan 2017  2018  2019  2017 2018 2019  2017  2018  2019 Kota Nopan 231 261 321  637,421 479,252 391,569  145 160 170 Ranto Baek 213 255 322  421,509 632,097 596,398  165 170 175 Batang Natal 421 246 422  339,587  592,71  501,221  150 180 185 Bukit Malintang 169 168 194  408,209 538,132 543,283  140 150 160 Hutabargot 108 234 321  643,186 354,521 448,309  135 150 160 Ulu Pungkut 157 175 266  437,376 325,543 328,245  140 160 175 Siabu 235 239 352  531,432 543,642 321,871  150 175 180 Tambangan 353 423 532  438,129 531,174 638,327  165 170 185 Muara Batang Gadis  532 322 425  386,369 371,287 397,345  170 180 180 Natal 342 433 123  543,19  488,902 376,285  160 170 190 Batahan 442 463 422  567,753 463,452 422,349  165 180 195 Lingga Bayu 143 221 134  601,671 543,912 384,321  150 175 190

## 2.6 Pemodelan Metode
Parameter-parameter  dalam  pembentukan  jaringan backpropagation menggunakan  3  variabel  masukan,  beberapa lapisan tersembunyi dan 1 lapisan keluaran adalah sebagai berikut :

## Gambar 1. Arsitektur Backpropagation Prediksi Banjir
Keterangan: X 1 – X 3 : Data masukan ( input layer) b : Bias V ij : Bobot ke simpul hidden W ij : Bobot ke simpul output Z 1 – Z n : Hidden layer Y : Hasil keluaran ( output)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Normalisasi Data Training dan Data Testing
Sebelum  dilakukan  normalisasi,  data  akan  dibagi  menjadi  dua  (2)  yaitu  data  pelatihan  ( training )  dan  data  pengujian ( testing ) . Hasil Normalisasi dapat kita lihat pada tabel dibawah ini :
Vol 1, No 11, April 2021, Hal 582-586 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Tabel 2. Normalisasi Traning  Debit air Tahun (2017) Target 2018
No Kecamatan Tahun Target 2017 1  Kota Nopan 0,88548 0,48712 2  Ranto Baek 0,34170 0,87207 3  Batang Natal 0,13537 0,77287 4  Bukit Malintang 0,30820 0,63542 5  Hutabargot 0,90000 0,17298 6  Ulu Pungkut 0,38166 0,10000 7  Siabu 0,61854 0,64929 8  Tambangan 0,38355 0,61789 9  Muara Batang kadis  0,25319 0,21521 10 Natal 0,64816 0,51143 11 Batahan 0,71002 0,44733 12 Lingga Bayu 0,79544 0,64997 Tabel 3. Normalisasi Testing Debit Air Tahun (2016-2018) Target 2019 No Kecamatan Tahun 2016 2017 1  Kota Nopan 0,49786  0,27620 2  Ranto Baek 0,88425  0,79400 3  Batang Natal 0,78468  0,55340 4  Bukit Malintang 0,64671  0,65973 5  Hutabargot 0,18254  0,41963 6  Ulu Pungkut 0,10928  0,11611 7  Siabu 0,66064  0,10000 8  Tambangan 0,62912  0,90000 9  Muara Batang kadis  0,22492  0,29080 10 Natal 0,52225  0,23756 11 Batahan 0,45792  0,35401 12 Lingga Bayu 0,66132  0,25787

## 3.2 Training Data Dengan Pola 2-4-1
Data yang akan diolah dengan menggunakan matlab pola arsitektur 2-4-1 Menetapkan Parameter Yang Digunakan
a) Sebelum  dilakukan  proses  pelatihan  data,  maka  perlu  ditetapkan  terlebih  dahulu  parameter-parameter  yang diperlukan dalam proses pelatihan. Adapun parameter-parameter yang diperlukan adalah sebagai berikut:
b) > >net.trainParam.epochs=10000;
Parameter ini digunakan untuk menentukan jumlah epoch maksimum pelatihan. >>net.trainParam.goal=0.05; Parameter ini digunakan untuk menentukan batas nilai MSE agar iterasi dihentikan. Iterasi akan berhenti jika MSE < batas  yang  ditentukan  dalam. net.trainParam.goal atau  jumlah epoch yang  telah  ditentukan  dalam net.trainParam.epochs. >>net.trainParam.Lr=0.01; Berdasarkan  beberapa  percobaan  dengan  menggunakan  parameter  learning  rate  yaitu,  0.01,  0.03,  0.06,  0.09,  0.2, 0.3.  dan  hasil  terbaik  diperoleh  dari  learning  rate  0.01.  >>net.trainParam.show=1000;  Parameter  ini  digunakan untuk menampilkan frekuensi perubahan MSE ( default : setiap 25 epoch ).
c) Proses  Pembentukan  Jaringan  NET  >>net=train(net,Data_Pelatihan,Target_Pelatihan);  Setelah  semua  parameter pelatihan dimasukkan, dilakukan running pada software Matlab . Gambar berikut merupakan hasil pelatihan.
Vol 1, No 11, April 2021, Hal 582-586 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Berdasarkan    gambar   2   dapat    dilihat   bahwa  model   jaringan   dengan  arsitektur  2-4-1  menghasilkan epoch sebesar 456 dalam waktu 00:11 detik.
Gambar 3. Best Training Performance Menggunakan Arsitektur 2-4-1
Pada gambar 3 menunjukkan error goal (MSE) pada pelatihan ini sebesar 0,00099681 dicapai pada epoch yang ke 456. Berikut akurasi data pengujian arsitektur 2-4-1, dapat dilihat pada Tabel 4 dibawah:
Tabel 4. Akurasi Data Pengujian (Testing) Arsitektur 2-4-1
No  Pola  Target  Output Error SSE Hasil 1  Pola 1  0,48729 0,628331 -0,14105 0,01989  1 2  Pola 2  0,48924 0,631298 -0,14206 0,02018  1 3  Pola 3  0,68484 0,859054 -0,17421 0,03035  1 4  Pola 4  0,23888 0,245473 -0,00660 0,00004  1 5  Pola 5  0,48729 0,622365 -0,13508 0,01825  1 6  Pola 6  0,37971 0,300745 0,07896 0,00623  0 7  Pola 7  0,54792 0,725377 -0,17746 0,03149  1 8  Pola 8  0,90000  0,68554 0,21446 0,04599  0 9  Pola 9  0,69071 0,803994 -0,11328 0,01283  1 10 Pola 10 0,10000  0,30989 -0,20989 0,04405  1 11 Pola 11 0,68484 0,699408 -0,01457 0,00021  1 12 Pola 12 0,12152 0,300898 -0,17938 0,03218  1 Jumlah SEE 0,26171 83,3 MSE 0,021809168
Hasil perbandingan dari model arsitektur
Tabel 5. Perbandingan Model Arsitektur No Arsitektur Traning Testing Epoch Waktu MSE MSE Akurasi 1 2-2-1 6545  02:30  0,009991322 0,018726650 25 2 2-4-1 456  00:11  0,009992293 0,121336855 75 3 2-6-1 859  00:21  0,009995090 0,009963096 75 4 2-8-1 309  00:07  0,009998806 0,067178588 50

## 3.3 Prediksi Kerawanan Banjir
Dalam  melakukan  proses  prediksi  terhadap  kerawanan  banjir  ditahun  yang  akan  datang  maka  akan  dilakukan pengolahan data dengan melakukan pengujian data secara komputerisasi.
Tabel 6. Prediksi kerawanan banjir Tahun 2020
Prediksi 2020
No Data Real  Target  Target Prediksi Prediksi 1  391,569  0,27620  0,435049483  454 2  596,398  0,79400  0,439743893  456 3  501,221  0,55340  0,689216501  555
4  543,283  0,65973  0,573302417  509
Vol 1, No 11, April 2021, Hal 582-586 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
5  448,309  0,41963  0,474279242  470 6  328,245  0,11611  0,772690823  588 7  321,871  0,10000  0,075619727  312 8  638,327  0,90000  0,225352787  371
9  397,345  0,29080  0,711404512  564
10  376,285  0,23756  0,551971582  501 11  422,349  0,35401  0,419278118  448 12  384,321  0,25787  0,588845827  515

## Tabel 7. Prediksi Kerawanan Banjir Tahun 2021
Prediksi 2021 No Data Real  Target  Target Prediksi Prediksi 1 454 0,48712  0,617680482  491 2 456 0,87207  0,855841512  573 3 555 0,77287 0,82694762  563 4 509 0,63542 0,59101839  481 5 470 0,17298  0,209224364  350 6 588 0,10000  0,080070538  305 7 312 0,64929  0,483362426  444 8 371 0,61789  0,494782451  448 9 564 0,21521  0,416920763  421 10 501 0,51143  0,487118593  446 11 448 0,44733  0,554743954  469 12 515 0,64997  0,627885814  494

## 4. KESIMPULAN
Kemampuan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dalam  melakukan  prediksi  cukup  memuaskan.  Setelah  melakukan  perancangan, pembuatan,  hingga  sampai  tahap  evaluasi,  dapat  di  ambil  kesimpulan  pemilihan  model  arsitektur  terbaik  sangat berpengaruh  untuk  mendapatkan  tingkat  keakurasian  yang  optimal.  Hasil  pelatihan  menjelaskan  bahwa  terjadi peningkatan  kecepatan  dan  hasil  akurasi  yang  berbeda  pada  5  percobaan  di  setiap  pengujian  yang  dilakukan.  Dalam penerapan  algoritma backpropagation, menggunakan  beberapa  model  arsitektur  sangat  mempengaruhi  untuk memperoleh hasil yang maksimal. Dari  kelima model  arsitektur yang digunakan, model arsitektur  curah hujan 2-4-1 merupakan model arsitektur terbaik dengan tingkat akurasi 83,3% , model arsitektur debit air 2-4-1 merupakan model arsitektur  dengan  tingkat  akurasi  75%,  model  arsitektur  jumlah  selokan  2-8-1  merupakan  model  arsitektur  terbaik dengan  tingkat  akurasi  91,7%.  Hasil  dari  penelitian  ini,  diharapkan  mampu  memberikan  acuan  dan  masukan  kepada pihak  Kantor  Badan  Penangulangan  Bencana  Daerah  Kabupaten  Mandailing  Natal  untuk  membuat  kebijakan  dalam mengantisipasi terjadinya bencana .

## REFERENCES
[1]   Cynthia, E. P. and Ismanto, E. (2017) ‘Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Backpropagation Dalam Memprediksi Ketersediaan Komoditi Pangan Provinsi Riau’, Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) , pp. 271–282.
[2]   Muflih,  G.  Z.,  Sunardi  and  Yudhana,  A.  (2019)  ‘Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation  untuk  Prediksi  Curah  Hujan  di Wilayah Kabupaten Wonosobo’, Journal of Mathematics Education, Science and Technology Vol. , 4(1), pp. 45–56.
[3]   Novryanti,  Y.  and  Mangunsong,  B.  (2017)  ‘Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiiruan  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Penjualan Sariayu Dengan Menggunakan Metode Backpropogation (Studi Kasus: PT. SAI INDONESIA)’, pp. 120–128.
[4]   Saifullah,  Hidayati,  N.  and  Solikhun  (2019)  ‘Model  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Memprediksi  Ekspor  Minyak  Sawit  Menurut Negara Tujuan Utama’, Jurnal Teknovasi , 06(02), pp. 85–95.
[5]   Sakinah, N. P., Cholissodin, I. and Widodo, A. W. (2018) ‘Prediksi Jumlah Permintaan Koran Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation’, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 2(7), pp. 2612–2618.
[6]   Sudarsono, A. (2016) ‘Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus di Kota Bengkulu)’, Jurnal Media Infotama Vol. , 12(1), pp. 61–69.
[7]   Wanto, A. and Windarto, A. P. (2017) ‘Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation’, Jurnal & Penelitian Teknik Informatika , 2(2), pp. 37–44.