## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2020 Vol. 2 N o .   4 Hal:  98-103 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Prediksi Tingkat Kedatangan Wisatawan Asing Menggunakan Metode Backpropagation
Salman Alfarisi Salimu 1  , Yuhandri Yunus 2 1,2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
salmanalfarisisalimu16@gmail.com

## Abstract
The  tourism  industry  is  always  growing  and  plays  an  important  role  in  the  national  economy,  both  as  the  second  largest contributor  to  foreign  exchange  and  as  a  large  labor  absorber.  This  study  aims  to  optimize  production  using  the  Artificial Neural Network (ANN) method. The technique used is Backpropagation. The data processed is data on the number of foreign tourists from 2017 to 2019 in the Mentawai Islands. The results of the momentum obtained are 2-5-1 on the division of data into  2,  namely  training  data  for  2017  and  2018  and  test  data  for  2019.  The  optimal  prediction  result  is  0.99847,  so  this research is very helpful in predicting the arrival rate of foreign tourists in Mentawai Islands.
Keywords: Artificial  Neural  Networks,  Backpropagation  Algorithm,  Prediction,  Foreign  Tourists,  Tourism Industry.

## Abstrak
Industri pariwisata yang selalu bertumbuh dan memegang peran penting dalam ekonomi nasional baik sebagai penyumbang devisa  terbesar  kedua  maupun  sebagai  penyerap  tenaga  kerja  dalam  jumlah  besar.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengoptimalkan  produksi  dengan  metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST).  Teknik  yang  digunakan  adalah  Backpropagation. Data  yang  diolah  adalah  data  jumlah  Wisatawan  Asing  tahun  2017  sampai  dengan  2019  di  Kepulauan  Mentawai.  Hasil momentum yang didapatkan adalah 2-5-1 terhadap pembagian data menjadi 2, yaitu data latih tahun 2017 dan 2018 dan data uji  tahun  2019.  Hasil  prediksi  yang  optimal  adalah  0,99847,  sehingga  penelitian  ini  sangat  membantu  dalam  memprediksi tingkat kedatangan Wisatawan Asing di Kepulauan mentawai.
Kata kunci : Jaringan Saraf Tiruan, Algoritma Backpropagation , Prediksi, Wisatawan Asing, Industri Pariwisata.
©2020  INFEB

## 1. Pendahuluan
Pariwisata  merupakan  suatu  keseluruhan  elemen- elemen terkait yang didalamnya terdiri dari wisatawan,  daerah  tujuan  wisata,  perjalanan,  industri dan  lain  sebagainya  yang  merupakan  kegiatan pariwisata dan kekayaan alam yang melimpah. Sektor pariwisata merupakan sektor berbasis jasa yang sangat penting  bagi  Indonesia.  Kekayaan  alam  merupakan komponen  penting  dalam  dunia  pariwisata  Indonesia. Indonesia  memiliki  wilayah  yang  sangat  luas  dengan didukung  sumber  daya  alam  yang  beraneka  ragam yang  berpotensi  untuk  diolah  dan  dimanfaatkan. Selain  itu  negara  Indonesia  juga  kaya  akan  seni budaya daerah, adat  istiadat, peninggalan sejarah dan keindahan  panorama  alamnya  yang  sangat  berpotensi untuk dikembangkan dengan baik. Indonesia merupakan  salah  satu  negara  kepulauan  terbesar  di dunia  dengan  panjang  pantai  lebih  dari  81.000  km, dengan  2/3  wilayah  kedaulatan  merupakan  perairan laut.  Jumlah  pulau  yang  ada  di  Indonesia  adalah 17.504  pulau  yang  membentang  dari  Sabang  sampai Merauke. Masing-masing pulau memiliki sumber daya dan  kekayaan  alam  yang  melimpah  serta  memiliki potensi pariwisata yang baik [ 1 ].
Kandui Resort adalah salah satu resort/hotel yang ada di  Kepulauan  Mentawai,  beralamat  Katurei,  Siberut Barat  Daya,  Kabupaten  kepulauan  mentawai.  Kandui Resort  merupakan salah satu  resort yang cukup ramai dikunjungi  wisatawan  asing  setiap  tahunnya.  Kandui memang  menawarkan  pengalaman  untuk  menikmati ombak  di  Mentawai.  Menginap  di  Kandui,  sudah termasuk paket surfing ke 4 spot terbaik di Mentawai, yaitu  sekitar  Kandui  Villas,  Pulau  Nyang-Nyang, Pulau Mainuk, dan juga di Pulau Karangniki.
Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah  komputer  yang diusahakan  agar  bisa  berpikir  sama  seperti  cara berpikir  manusia.  Caranya  adalah  dengan  melakukan peniruan  terhadap  aktivitas-aktivitas  yang  terjadi  di dalam sebuah jaringan syaraf biologis. Backpropagation merupakan suatu teknik pembelajaran  atau  pelatihan  supervised  learning  yang paling banyak digunakan. Metode ini merupakan salah satu  metode  yang  sangat  baik  dalam  menangani masalah pengenalan pola-pola kompleks [ 2 ].
Penelitian  terdahulu  menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan  Backpropagation  pernah  dilakukan  dalam memprediksi jumlah kunjungan wisatawan ke Provinsi
Nusa  Tenggara  Barat  (NTB)  dengan  pengujian menggunakan tiga parameter yakni iterasi maksimum, learning  rate  dan  hidden  layer  di  peroleh  hasil  yang terbaik adalah dengan menggunakan iterasi maksimum  1500,  0.3  learning  rate  dan  21  layer tersembunyi dengan MSE 0.003901 [ 3 ].
Prediksi Tingkat
Inflasi
dengan
Metode
Backpropagation  juga  pernah  dilakukan  dalam Pengukuran akurasi prediksi algoritma BPNN menggunakan  metode  mean  square  error  (MSE). Berdasarkan hasil percobaan, parameter arsitektur 5-5- 5-1,  fungsi  pembelajaran  adalah  trainlm,  fungsi aktivasi  adalah  logsig  dan  purelin,  laju  pembelajaran adalah  0.1  mampu  menghasilkan  tingkat  kesalahan prediksi  yang  baik  dengan  nilai  MSE  sebesar 0.00000424 [ 4 ].
Peneliti  lain  yang  memanfaatkan  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation, untuk peramalan harga beras berdasarkan hasil validasi diperoleh arsitektur jaringan terbaik  untuk  meramalkan  harga  beras  di  periode berikutnya  adalah  jaringan  dengan  fungsi  aktivasi sigmoid biner yang terdiri dari satu unit input, tiga unit neuron  lapisan  tersembunyi  dan  satu  unit  lapisan output  dengan  nilai  MSE  sebesar  0,013472  [ 5 ].  Dan masih banyak lagi penelitian lainnya yang menerapkan algoritma  Backpropagation  dengan  hasil  lebih  baik [ 10 ][ 11 ][ 12 ].
Cara kerja algoritma Backpropagation adalah melakukan  peramalan  dari  aturan  pembelajaran  yang dikembangkan  dari  perceptron  [ 6 ].  Dari  penelitian diatas  dapat  melakukan  peramalan  yang  merupakan bagian  terpenting  bagi  setiap  perusahaan  ataupun organisasi bisnis dalam setiap pengambilan keputusan manajemen untuk masa yang akan dating [ 19 ][ 20 ][ 21 ].  Peramalan  merupakan  dasar  bagi perencanaan  jangka  pendek,  menengah  maupun jangka  panjang  suatu  perusahaan.  Ramalan  pada dasarnya  merupakan  dugaan  atau  perkiraan  mengenai terjadinya  suatu  kejadian atau peristiwa diwaktu  yang akan dating [ 7 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  suatu  proses  untuk menyelesaikannya  masalah  dengan  metode  ilmiah. Dalam  metodologi  penelitian  perlu  menggunakan berbagai  kriteria  yang  mungkin  digunakan  agar masalah dapat dipecahkan secara sistematis berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan.  Adapun  pada penelitian  ini  disajikan  dalam  bentuk  skematis  pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Gambar  1  menyajikan  kerangka  kerja  penelitian  pada masing-masing langkah proses, yaitu mengidentifikasi masalah,  menentukan  tujuan,  mempelajari  literatur, mengumpulkan  data,  melakukan  proses  algoritma Backpropagation, mendapatkan hasil dan menganalisa hasil  yang  didapatkan.  Analisa  ini  sangat  dibutuhkan dalam menguji keakuratan pengolahan [ 13 ][ 14 ][ 15 ].
Dalam  membangun  jaringan  digunakan  konsep Jaringan Syaraf Tiruan (JST), suatu metode komputasi yang meniru sistem jaringan saraf biologis [ 9 ]. Dalam jaringan ini diimplementasikan algoritma Backpropagation.    Algoritma  ini  merupakan  model JST yang mempunyai kemampuan dalam mendapatkan keseimbangan antara kemampuan mengenali  pola  dan  memberikan  respon  yang  benar [ 16 ][ 17 ][ 18 ].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  diambil  dalam  penelitian  ini  adalah  data jumlah  pengunjung  Wisatawan  Asing  di  Kandui Resort  setiap  bulannya  dari  tahun  2017  sampai  tahun 2019. Data tersebut dianalisis menggunakan algoritma Backpropagation untuk memprediksi jumlah Wisatawan  Asing  yang  akan  datang.    Tahapan  dalam algoritma  Backpropagation  adalah  mendefinisikan nilai  awal    untuk  variabel-variabel  yang  diperlukan, seperti nilai input, nilai output, nilai bobot,  nilai bias, learning rate (α) dan nilai batas ambang/threashold (θ). Tahapan proses ini disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses Backpropagation
Setelah  data  input  didapatkan,  maka  data  ini  diolah dengan melakukan normalisasi atau transformasi data. Tahap  ini  melakukan  konversi  nilai  bilangan  bulat menjadi  bilangan  pecahan.  Data  diskalakan  dari  0,1 sampai  0,9.  Skala  ini  digunakan  pada  data  input. Rumus normalisasi disajikan pada persamaan (1).
(1) Dimana: X’   = Nilai data ke-n setelah dinormalisasi X    = Nilai data ke-n a     = Data nilai terkecil b     = Data nilai terbesar
Selanjutnya  dilakukan  proses  iterasi.  Pada  tahap  ini data  diolah  menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid. Langkah-langkahnya adalah sebagai  berikut:
a. Tahap initialization ,  merupakan  tahap  dalam mendefinisikan awal nilai  untuk  variabel-variabel yang  diperlukan  seperti  :  nilai input,  weight, output yang  diinginkan, learning  rate (α), threshold (θ) dan lain sebagainya;
b. Tahap activation ,  Tahap  ini  memiliki  2  langkah yaitu  pada hidden  layer dilakukan  proses perhitungan actual  output nya  dan  pada output layer dilakukan  juga  proses  perhitungan actual output nya;
c. Tahap weight training , pada tahap ini  memiliki 2 langkah  yaitu pada output layer dilakukan proses perhitungan error gradiaent nya, dan pada hidden layer dilakukan proses perhitungan error gradient ; d. Tahap iteration , merupakan tahap dalam pengujian dimana iterasi akan terus dilakukan jika error yang  diharapkan  belum  tercapai.  Dalam melakukan  perhitungan  peramalan  menggunakan algoritma Backpropagation dalam pelatihan,
menggunakan  2 variabel input yang dapat dilihat pada
Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Input No Inisialisasi Variabel 1 S1 2017 2 S2 2018
Pada  Tabel  1  terdapat  inisialisasi  dalam  2  variabel input yaitu  S1,  S2,  dimana  inisial  ini  dilakukan terhadap  tahun  data  jumlah  wisatawan.  Setelah membuat  variabel  untuk input nya  maka  dilakukan pembobotan  untuk output atau  target.  Pembobotan untuk output atau target disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Variabel Output / Target No Bulan Target 1 Januari 22 2 Februari 27 3 4 5 6 7 8
9
10 11 12
Maret April Mei Juni Juli Agustus September
Oktober November
Desember 19 28 18 21 20 23 19 24 17 9 Selanjutnya dilakukan tahap pelatihan dan menentukan  parameter  jaringan.  Pada  tahap  ini, terlebih dahulu membentuk pola peramalan berdasarkan data jumlah mahasiswa setiap kecamatan. Parameter  yang  dipakai  pada  penelitian,  yang  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3.  Konfigurasi Akhir  Parameter Pelatihan No Nama Parameter Jumlah 1 Arsitektur Jaringan 2-5-1 2 Neuron Input 2 3 4 5 6 7 Neuron Output Learning Rate Goal Maksimum Epoch Momentum 1 0,1 0,001 50000 0,95
Setelah  dialakukan  tahap  pelatihan  dan  menentukan parameter  jaringan.  Pada  tahap  ini,  terlebih  dahulu membentuk  pola  prediksi  berdasarkan  data  kumpulan jumlah  mahasiswa pada tahun sebelumnya. Hasil dari pengolahan tahap ini disajikan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Data Yang Dihitung
S1 (2017) S2 (2018) Target (2019) 17 21 22
Berdasarkan  Tabel  4,  maka  dilakukan  tahap  pelatihan  data. Tahap  ini  data  harus  normalisasikan  atau  ditransformasikan menjadi  nilai  antara  0.1  sampai  0.9.  Hasil  dari  tahap  ini disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Normalisasi S1 (2017) S2 (2018) Target (2019) 0.540 0.767 0.647
Nilai  pada  Tabel  5  akan  diproses  mengunakan  parameter yang  ada  pada  Tabel  3  untuk  dilakukan  proses  pehitungan yang  menggunakan  arsitekur  2-5-1.  Bentuk  arsitektur  dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3.Arsitektur Jaringan Backpropagation
Dari  arsitektur  pada  Gambar  3  didapatkan  nilai  bobot hiden layer yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Bobot hidden layer W1 W2 -0.07 4.31
-1.45
-0.82 6.03 0.36 -10.75 -6.79 -5.27 -7.84
Data dari Tabel 6 diproses untuk mendapatkan output layer . Nilai output layer yang dihasilkan terdapat pada Tabel 7.
Tabel 7. Bobot dan bias output Z j
Z1
-0.16
Z2 Z3 0.30 0.24 Z4
Z5 Bias 0.19 0.40 3.859778
Setelah  itu  dilakukan  koreksi  terhadap  hasil  pembobotan pada  Tabel  7.  Perhitungan  yang  dilakukan  menggunakan nilai  faktor δ pada unit output berdasarkan  nilai  kesalahan disetiap unit keluaran.
=(0,647-0,006) 0,006 (1-0,006) = 0.003672658
Menghitung koreksi bobot dimana untuk learning ratenya 0.01.
= -0.00036727
= 0.000367266
= 0.000367266
= 0.000367266
= 0.00036726
=0.000367266
Selanjutnya  menghitung  faktor  δ  pada  unit tersembunyi berdasarkan kesalahan pada unit tersembunyi Zj.
= * -0,16 = -0,0006 * 0,30 = 0,0011 * 0,24 = 0,0009 * 0,19
= 0,0007
* 0,40 = 0,0015
Selanjutnya  menghitung  faktor  kesalahan  δ  di  unit tersembunyi.
= 0,001
= 0,002 = 0,002
= 0.001
= 0,003
Selanjutnya  dihitung  koreksi  bobot  yang  nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai d ji .
X1 = 0,540
=(0,1)* 0,001*0,540 = 0,00007 = 0,00015
= 0,00015 = 0,00012 = 0,00011
X2 = 0,767 =(0,1)*0,001*0,767 = 0,00009
= 0,00014
= 0,00004
= 0,00012
= 0,00013
Hitung  semua  perubahan  bobot  unit  keluaran  ( output layer ).
b 1.1 (baru)= (-0,07)   + 0,00007 = -0.072 b 2.1 (baru)= (-1,45)   + 0,00015 = -1.448 b 3.1 (baru)= (-0,82)   + 0,00015 = -0.817 b 4.1 (baru)= (-10,75) + 0,00012 = -10.748 b 5.1 (baru)= (-6,79)   + 0,00011 = -6.794
Menghitung perubahan  nilai  bobot garis yang  menuju keluaran ( output )
b 1 (baru) = -0.16 + -0.00036727 = -0.1647 b 2 (baru) = 0.30 + 0.000367266 = 0.2966 b 3 (baru) = 0.24 + 0.000367266= 0.2412 b 4 (baru) = 0.19 +  0.000367266 = 0.1877 b 5 (baru) = 0.40 +  0.00036726 = 0.4028
Berdasarkan teknik penghitungan terhadap data l pada Tabel  7,  menghasilkan  prediksi  dari  jaringan  saraf tiruan  dengan  hasil  target  dari  data  sebenarnya.  Hasil dari  pola  ini  merupakan  yang  terbaik  untuk  menguji nilai  keakurasian  dan  error  pada  pelatihan  penelitian ini. Pengujian dilakukan dengan arsitektur 2-5-1. Hasil pengujian  akurasi  yaitu  pola  2-5-1  mencapai  91,5%. Hasil  prediksi  tersebut  dengan  menggunakan  metode Bacpropagation  dapat  menjadi  pengetahuan  di  tahun yang akan datang.

## 4. Kesimpulan
Setelah melakukan tahapan proses penelitian mengenai  Implementasi  algoritma  Backpropagation untuk  memprediksi  tingkat  kedatangan  Wisatawan Asing  di  Kepulauan  Mentawai,  dapat  disimpulkan bahwa  metode  Backpropagation  dapat  membantu dalam  prediksi  jumlah  kedatangan  Wisatawan  Asing di  Kepulauan  Mentawai,  dengan  tingkat  akurasi 91,5%.  Sehingga  penelitian  ini  dapat  dijadikan rekomendasi  dalam  memprediksi  tingkat  kedatangan wisatawan dimasa yang akan datang.

## Daftar Rujukan
[1] Fajrin,  A.  A.,  &  Fauzi,  R.  (2019,  November). Penerapan Neural Network dalam Meramalkan Jumlah Wisatawan Asing di  Kota  Batam . In Prosiding  Seminar  Nasional  Ilmu  Sosial dan Teknologi (SNISTEK), 2 , 19-24.
[2] Aulia,  R.  (2018).  Penerapan  Metode  Backpropagation  untuk Memprediksi  Jumlah  Kunjungan  Wisatawan  Berdasarkan Tingkat  Hunian  Hotel. JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan
Sistem Informasi), 4 (2), 115-122.
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i2.45 .
[3] Lestari,  K.  T.  N.,  Albar,  M.  A.,  &  Afwani,  R.  (2019). Penerapan  Metode  Backpropagation  dalam  Memprediksi Jumlah  Kunjungan  Wisatawan  ke  Provinsi  Nusa  Tenggara Barat  (NTB). Journal  of  Computer  Science  and  Informatics Engineering (J-Cosine) , 3 (1), 39-48.
DOI: https://doi.org/10.29303/jcosine.v3i1.236 .
[4] Wong,  K.,  Wibawa,  A.  P.,  Pakpahan,  H.  S.,  Prafanto,  A.,  & Setyadi,  H.  J.  (2019).  Prediksi  Tingkat  Inflasi  Dengan
Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network. Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi
Informasi , 1 (2), 8-13. DOI: http://dx.doi.org/10.30872/jsakti.v1i2.2600 .
[5] Sawitri,  M.  N.  D.,  Sumarjaya,  I.  W.,  &  Tastrawati,  N.  K.  T. (2018).  Peramalan  Menggunakan  Metode Backpropagation Neural  Network. E-Jurnal  Matematika , 7 (3),  264-270.  DOI: https://doi.org/10.24843/MTK.2018.v07.i03.p213 .
[6] Lubis,  M.  R.  (2019).  Model    Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation Untuk Meningkatkan Penguasaan
Mahasiswa  Pada  Matakuliah  Algoritma  Dan  Pemrograman. PARADIGMA  (Jurnal  Komputer  dan  Informatika),  21 (1). DOI: https://doi.org/10.31294/p.v21i1.5079 .
[7] Guntoro,  G.,  Costaner,  L.,  &  Lisnawita,  L.  (2019).  Prediksi Jumlah  Kendaraan  di  Provinsi  Riau  Menggunakan  Metode Backpropagation. Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer,  14 (1).  DOI: http://dx.doi.org/10.30872/jim.v14i1.1745 .
[8] Prayudha, J., Purwadi, P., & Mariami, I. (2019). Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Hasil Perkebunan Dengan  Metode  Backpropagation . Seminar  Nasional  Sains  & Teknologi Informasi (SENSASI).
[9] Windarto,  A.  P.,  Lubis,  M.  R.,  &  Solikhun,  S.  (2018). Implementasi JST Pada Prediksi Total Laba Rugi Komprehensif  Bank  Umum  dan  Konvensional  dengan Backpropagation. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu
Komputer (JTIIK), 5 (4), 411-418.
DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201854767 .
[10] Nurhani,  L.,  Gunaryati  A.,  Andryana,  S.,  &  Fitri,  I.  (2018). Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dengan  Metode  Backpropagation
Untuk Memprediksi Jumlah Mahasiswa Baru.
SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, 6 (1).
[11] Wanto,  A.  (2017).  Optimasi  Prediksi  dengan  Algoritma Backpropagation  dan Conjugate  Gradient  Beale-Powell Restarts . Jurnal Nasional Teknologi & Sistem Informasi , 3 (3). DOI: https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v3i3.2017.370-380 .
[12] Pujianto, A., Kusrini, K., & Sunyoto, A. (2018). Perancangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Prediksi  Penerima
Beasiswa Menggunakan Metode Neural Network Backpropagation. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer (JTIIK), 5 (2), 157-162.
DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201852631 .
[13] Revi,  A.,  Solikhun,  S.,  &  Poningsih,  P.  (2019). Peramalan Jumlah  Tindak  Pidana  Menurut  Kepolisian  Daerah  Dengan Algoritma  Backpropagation . Seminar  Nasional  Sains  dan Teknologi Infromasi (SENSASI), 246 – 250.
[14] Purba, N. Z., & Sitompul, D. (2018). Analisis Tingkat Akurasi Algoritma  Backpropagation  dalam  Prediksi  Produksi  Ubi Kayu di Provinsi Indonesia. Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK), 3 , 87-97. DOI: http://dx.doi.org/10.30645/jurasik.v3i0.68 .
[15] Kurnia,  D.  (2018). Identifikasi  Obesitas  Pada  Balita  Di Posyandu  Berbasis  Artificial  Intelligence . Jurnal  Sains  dan Informatika , 4 (1).
[16] Yanto,  M.,  Mandala,  E.  P.  W.,  Putri,  D.  E.,  &  Yuhandri,  Y. (2018). Peramalan Penjualan Pada Toko Retail Menggunakan Algoritma Backpropagation Neural Network. MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 2 (3), 110-117. DOI: http://dx.doi.org/10.30865/mib.v2i3.811 .
[17] Dristyan, F. (2018). Prediksi Jumlah Penjualan Kredit Sepeda Motor    Menggunakan  Algoritma  Backpropagation . Seminar Nasional Royal (SENAR), 1 (1), 185 – 190.
[18] Ilyas,  I.,  Marisa,  F.,  &  Purnomo,  D.  (2018).  Implementasi Metode  Trend  Moment  (Peramalan)  Mahasiswa  Baru Universitas  Widyagama  Malang. (JOINTECS)  Journal  of Information  Technology  and  Computer  Science,  3 (2).  DOI: http://dx.doi.org/10.31328/jointecs.v3i2.785 .
[19] Yanto,  M.,  Mulyani,  S.  R.,  &  Mayola,  L.  (2019).  Peramalan Jumlah  Produksi  Air  dengan  Algoritma  Backpropagation.
Sebatik , 23 (1). DOI:
https://doi.org/10.46984/sebatik.v23i1.465 .
[20] Syofneri,  N.,  Defit,  S.,  &  Sumijan,  S.  (2019).  Implementasi Metode Backpropagation  untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan  Uji  Kopetensi.  Jurnal  informasi  dan  Teknologi, 1(4), 12-17. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v1i4.13 .
[21] Kurniawan,  M.  H.,  Defit,  S.,  Yunus,  Y.  (2020).  Pemetaan Promosi  dalam  Jaringan  Calon  Mahasiswa  Menggunakan
Algoritma  Backpropagation.  Jurnal  Informatika  Ekonomi Bisnis, 2(1), 21-26. DOI:
https://doi.org/10.37034/infeb.v2i1.17 .