## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 2 Agustus 2021

## Model berbasis Sistem Kecerdasan Buatan yang Efektif: Analisis Kebijakan bagi Siswa Mengulang
Indra Prasetia #1 , Muhammad Noor Hasan Siregar *2 , Rusmin Saragih -3
# Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara Jl. Kapten Muchtar Basri No.3, Glugur Darat II, Kec. Medan Tim., Kota Medan, Sumatera Utara 20238
1 indraprasetia@umsu.ac.id
* Universitas Graha Nusantara, Padangsidimpuan, Sumatera Utara Jl. Dr. Sutomo, Wek I, Padangsidimpuan Utara, Kota Padang Sidempuan, Sumatera Utara 22718
2 noor.siregar@gmail.com
- STMIK Kaputama Jl. Veteran No.4A, Tangsi, Kec. Binjai Kota, Kota Binjai, Sumatera Utara 20714
3 evitha12014@gmail.com
Abstrak —  Pendidikan  Sekolah  Dasar  (SD)  sangat  penting dalam  memberikan  keterampilan  dasar  yang  dibutuhkan siswa untuk bertahan dalam mengikuti dan memahami kelas- kelas  pada  jenjang  di  atasnya  sehingga  jika  pondasi pendidikan  SD  kuat  maka  dapat  meningkatkan  kualitas pendidikan  di  Indonesia.  Tujuan  dari  penelitian  adalah membuat  model  arsitektur  terbaik  yang  akan  digunakan untuk  melakukan peramalan pada jumlah siswa mengulang berdasarkan provinsi pada jenjnag Sekolah Dasar baik negeri dan swasta dengan model berbasis sistem kecerdasan buatan. Sumber  data  berasal  dari  data  statistik  pendidikan  dengan url:  http://statistik.data.kemdikbud.go.id/.  Data  terdiri  dari 34  provinsi  untuk  tahun  ajaran  2017/2017;  2017/2018; 2018/2019; 2019/2020. Metode solusi yang digunakan adalah back-propagation yang  merupakan  bagian  dari  sistem kecerdasan  buatan  dimana  dalam  menentukan  model arsitektur  terbaik  dilakukan  dengan  menguji  serangkaian arsitektur  (2-5-1;  2-10-1;  2-15-1  dan  2-20-1)  mengunakan fungsi  aktivasi sigmoid dan  parameter  pendukung  seperti performFcn = MSE; goal = 0.001; epochs = 10000; mc = 0.95 dan  lr  =  0.1.    Hasil  menunjukkan  back-propagation  dapat diterapkan  untuk  melakukan  peramalan  dengan  sistem kecerdasan  buatan  dengan  menghasilkan  sebuah  model arsitektur terbaik yakni 2-10-1 dengan MSE pelatihan adalah 0.00099299, koefisien korelasi (R) pelatihan adalah  0.976972 pada  epoch  81,  MSE  pengujian  adalah  0.001325,  koefisien korelasi  (R)  pengujian  dengan  akurasi  85%.  Fakta  baru menyebutkan  bahwa  akurasi  sangat  tergantung  terhadap banyaknya  data.  Selain  harus  memperhatikan  MSE, epoch dan durasi waktu pelatihan.  Diharapkan model arsitektur ini dapat  membantu  melakukan  peramalan  terhadap  jumlah siswa mengulang pada jenjang Sekolah Dasar sehingga hasil dari  peramalan  dapat  digunakan  untuk  membuat  analisis kebijakan.
Kata kunci — Siswa mengulang, model arsitektur, JST, back- propagation , Indonesia, Sekolah Dasar

## I. P ENDAHULUAN
Sekolah Dasar (SD) merupakan salah satu bentuk satuan pendidikan  dasar  yang  melandasi  sekolah  menengah  atas sebagaimana  diatur  dalam  UU  No.  20  Tahun  2003  dan Jenis  Pendidikan  Pasal  17  (1)  [1].  Pendidikan  Sekolah Dasar di Indonesia masih sangat memprihatinkan. Padahal pendidikan  SD  sangat  penting  dalam  memberikan keterampilan dasar yang dibutuhkan siswa untuk bertahan dalam mengikuti dan memahami kelas-kelas pada jenjang di atasnya. Jika memungkinkan untuk memperkuat pondasi pendidikan sejak SD maka beban pada jenjang pendidikan selanjutnya akan berkurang sehingga dapat meningkatkan kualitas  pendidikan  di  Indonesia  [2].  Pada  prinsipnya pengulangan kelas dapat dilakukan sebagai proses belajar dimana  hal  ini  dibenarkan  dalam  teori  psikologi.  Dengan mengadakan  pengulangan  maka  daya  tersebut  akan berkembang. Daya itu merupakan daya yang melatih, daya mengamati, menanggapi, mengingat, mengkhayal, merasakan,  dan  berfikir  [3].  Pada  penelitian  ingin dilakukan  peramalam  terhadap  jumlah  siswa  mengulang berdasarkan  provinsi  untuk  jenjang  pendidikan  Sekolah Dasar  baik  negeri  dan  swasta  menggunakan  sistem kecerdasan buatan. Hal ini dilakukan untuk dapat membuat kebijakan  berdasarkan  data  peramalan  yang  dihasilkan. Data yang digunakan berasal dari data statistik pendidikan dengan url:  http://statistik.data.kemdikbud.go.id/. Analisis peramalan perlu dilakukan mengingat kebanyakan metode statistik  untuk  peramalan  yang  digunakan  pada  saat  ini memiliki  kelemahan  karena  data  yang  digunakan  untuk peramalan  harus  bersifat  linear  dan  hasil  tingkat  akurasi yang  kurang  baik  [4].  Beberapa  metode  statistik  yang banyak  digunakan  adalah Exponential  Smoothing (ES), SARIMA  dan  ARIMA)  [5]–[7].  Untuk  mengatasi kelemahan  tersebut  maka  digunakan  analisis  peramalan dengan  memanfaatkan  teknik  sistem  kecerdasan  buatan ( artificial  intelligence )  [8].  Salah  satu  teknik  yang
digunakan adalah jaringan saraf tiruan (JST) [9] yang dapat menghasilkan  hasil  yang  lebih  baik  melalui  serangkaian pelatihan [10], [11]. Selain itu metode JST juga sangat baik digunakan pada data deret waktu yang bersifat tidak linear ( nonlinear ) yang mana ini tidak dapat diatasi oleh metode statistik  [12].    Salah  satu  metode  JST  adalah back- propagation [13]–[16]  yang  dipilih  untuk  meramalkan jumlah  siswa  mengulang  berdasarkan  provinsi  pada jenjang  Sekolah  Dasar.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian yang akan dikaji yakni dengan menemukan pola arsitektur terbaik  dari  serangkaian  model back-propagation yang diuji dengan menggunakan parameter seperti learning rate dan  arsitektur  jaringan.  Alasan  digunakan  metode  ini karena  menggunakan  jaringan multilayer yang  dapat meminimalkan error pada  hasil  [17]  sehingga  dapat, menghasilkan  model  akurasi  terbaik  [4].  Lebih  lanjut penelitian  terbaru  tentang back-propagation adalah  [18] tentang  pengenalan  wajah.  Makalah  ini  membandingkan tiga  algoritma  yang  berbeda  dan  menguji  keakuratan algoritma  tersebut dimana  back-propagation menjadi algoritma terbaik dengan akurasi diatas 85%. Selanjutnya penelitian  yang  dilakukan  [19]  tentang  pemodelan pemakaian listrik. Makalah ini mengusulkan metode back- propagation untuk membuat model konsumsi listrik di kota Kendari  Hasil  penelitian  menyebutkan  metode  ini  dapat diterapkan dengan  menghasilkan  model arsitektur dengan 10  unit input  layer dan  4  unit hidden  layer dengan  MSE terkecil  0,000145.  Lebih  lanjut,  hasil  penelitian  ini diharapkan  dapat  membantu  memberikan  informasi tentang peramalan terhadap jumlah siswa mengulang pada periode  berikutnya  yang  tidak  dapat  diatasi  oleh  metode statistik  yang  ada  sehingga  dapat  digunakan  untuk membuat analisis kebijakan.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada tahapan  ini dijelaskan secara singkat tentang data siswa  mengulang,  metode back-propaagtion beserta  alur kerja  yang  dituangkan  dalam  narasi flowchat dan pengukuran  hasil  dari  analisis  peramalan  jumlah  siswa mengulang dengan algortima back-propagation .

## A. Data jumlah siswa mengulang
Data yang digunakan adalah data dengan subjek jumlah siswa  mengulang  menurut  tingkat  pada  tiap  provinsi dimana  penelitian  ini  fokus  pada  tingkat  jenjang pendidikan Sekolah Dasar. Sumber data dari data statistik pendidikan  (http://statistik.data.kemdikbud.go.id/).  Data yang  digunakan  adalah  data  jenjang  Sekolah  Dasar  pada tahun  ajaran  2017/2017;  2017/2018;  2018/2019  dan 2019/2020. Data tersebut dapat dilihat pada Tabel 1-4 dan diplotkan  pada  Gambar  1.  Adapun  penelitian  ini menggunakan  bantuan software modeling  MATLAB R2021a.
TABEL I
J UMLAH SISWA MENGULANG MENURUT P ROVINSI (2016/2017) Provinsi Tingkat / Grade Province I II III IV V VI Prov. D.K.I Jakarta 1,113 1,000 888 761 582 11 Prov. Jawa Barat 9,155 4,095 3,008 1,642 1,316 68
Provinsi Tingkat / Grade Province I II III IV V VI Prov. Jawa Tengah 19,870 11,626 10,233 6,981 4,403 54 Prov. D.I. Yogyakarta 999 635 593 475 373 5 Prov. Jawa Timur 13,055 5,708 4,132 2,589 1,743 67 Prov. Aceh 2,032 1,138 968 542 311 17 Prov. Sumatera Utara 7,486 3,725 2,804 1,652 1,243 170 Prov. Sumatera Barat 6,619 4,203 4,108 3,315 2,416 48 Prov. Riau 5,420 2,838 2,221 1,360 892 18 Prov. Jambi 2,721 1,289 909 542 325 15 Prov. Sumatera Selatan 6,393 3,384 2,798 1,539 979 47 Prov. Lampung 5,385 2,420 1,848 1,041 589 14 Prov. Kalimantan Barat 10,304 5,258 4,197 2,824 1,831 30 Prov. Kalimantan Tengah 2,815 1,235 877 580 331 16 Prov. Kalimantan Selatan 4,452 2,066 1,527 862 458 14 Prov. Kalimantan Timur 1,709 1,415 1,051 593 437 6 Prov. Sulawesi Utara 831 418 340 266 235 17 Prov. Sulawesi Tengah 2,848 1,356 1,177 810 558 27 Prov. Sulawesi Selatan 4,531 2,431 2,140 1,267 1,100 228 Prov. Sulawesi Tenggara 2,000 1,168 1,213 847 679 128 Prov. Maluku 2,177 784 634 400 248 30 Prov. Bali 1,000 562 392 168 69 2 Prov. NTB 2,789 1,287 1,112 618 503 52 Prov. NTT 12,548 6,618 5,662 3,876 2,572 52 Prov. Papua 4,866 2,178 2,025 1,363 1,511 227 Prov. Bengkulu 1,802 898 717 459 349 0 Prov. Maluku Utara 1,228 508 437 288 238 30 Prov. Banten 5,116 2,411 1,677 724 467 11 Prov. Kep.Bangka 1,540 940 978 633 451 0 Prov. Gorontalo 1,725 978 759 543 461 38 Prov. Kepulauan Riau 1,019 573 456 358 214 1 Prov. Papua Barat 1,860 841 745 451 248 25 Prov. Sulawesi Barat 871 555 545 317 249 17 Prov. Kalimantan Utara 693 275 225 123 114 2 TABEL II
J UMLAH SISWA MENGULANG MENURUT P ROVINSI (2017/2018)
Provinsi Tingkat / Grade Province I II III IV V VI Prov. D.K.I Jakarta 1,229 960 867 702 620 8 Prov. Jawa Barat 8,720 3,645 2,439 1,499 1,338 22 Prov. Jawa Tengah 20,865 11,868 9,827 6,592 4,256 32 Prov. D.I. Yogyakarta 898 602 521 321 280 2 Prov. Jawa Timur 13,481 5,224 3,812 2,463 1,929 62 Prov. Aceh 2,400 993 906 578 344 25 Prov. Sumatera Utara 7,522 3,342 2,483 1,526 1,099 150 Prov. Sumatera Barat 6,964 4,280 4,168 3,339 2,365 21 Prov. Riau 5,423 2,672 2,124 1,241 839 21 Prov. Jambi 2,827 1,187 950 470 329 15 Prov. Sumatera Selatan 7,470 3,433 2,769 1,625 1,047 39 Prov. Lampung 5,460 2,440 1,815 994 688 10 Prov. Kalimantan Barat 11,056 5,444 4,336 2,785 2,037 26 Prov. Kalimantan Tengah 3,310 1,309 1,056 660 360 16 Prov. Kalimantan Selatan 4,638 2,046 1,532 740 394 14 Prov. Kalimantan Timur 2,883 1,253 999 583 340 5 Prov. Sulawesi Utara 1,179 485 429 259 272 10 Prov. Sulawesi Tengah 3,138 1,459 1,276 758 619 51 Prov. Sulawesi Selatan 4,912 2,186 1,941 1,162 1,064 181 Prov. Sulawesi Tenggara 2,093 1,042 1,067 837 613 142 Prov. Maluku 2,559 931 689 467 332 41 Prov. Bali 991 463 337 131 62 1 Prov. NTB 3,439 1,402 986 647 551 60 Prov. NTT 14,010 6,183 5,230 3,871 2,770 59 Prov. Papua 6,446 2,725 2,612 1,903 2,450 395 Prov. Bengkulu 1,817 882 722 441 350 7 Prov. Maluku Utara 1,413 451 385 269 217 46 Prov. Banten 4,967 2,052 1,485 589 408 23 Prov. Kep. Bangka 1,712 950 896 689 409 1 Prov. Gorontalo 1,984 899 817 577 531 51 Prov. Kepulauan Riau 1,105 554 478 372 210 5 Prov. Papua Barat 2,641 1,044 986 665 590 61 Prov. Sulawesi Barat 1,107 566 557 368 318 32 Prov. Kalimantan Utara 834 293 215 163 109 6 TABEL III
J UMLAH SISWA MENGULANG MENURUT P ROVINSI (2018/2019)
Provinsi Tingkat / Grade Province I II III IV V VI Prov. D.K.I Jakarta 1,550 903 902 663 743 35 Prov. Jawa Barat 7,516 3,454 2,363 1,347 1,647 56 Prov. Jawa Tengah 18,413 10,693 8,757 5,532 3,820 29 Prov. D.I. Yogyakarta 741 539 465 281 259 3 Prov. Jawa Timur 11,314 4,559 3,145 1,965 1,942 63 Prov. Aceh 2,002 926 776 525 485 32 Prov. Sumatera Utara 6,558 3,116 2,476 1,392 1,244 101 Prov. Sumatera Barat 6,770 4,193 3,830 2,732 2,193 7 Prov. Riau 5,504 2,554 2,029 1,114 952 22 Prov. Jambi 2,801 1,096 864 471 348 20
Provinsi Tingkat / Grade Province I II III IV V VI Prov. Sumatera Selatan 7,060 3,696 2,902 1,616 1,269 47 Prov. Lampung 4,686 2,232 1,800 821 701 28 Prov. Kalimantan Barat 10,339 4,927 3,924 2,559 1,839 52 Prov. Kalimantan Tengah 3,139 1,270 977 455 386 25 Prov. Kalimantan Selatan 4,473 1,810 1,271 554 377 6 Prov. Kalimantan Timur 2,409 1,183 861 506 387 14 Prov. Sulawesi Utara 1,243 425 467 324 420 14 Prov. Sulawesi Tengah 2,824 1,194 1,000 563 573 30 Prov. Sulawesi Selatan 4,007 1,918 1,635 908 1,145 151 Prov. Sulawesi Tenggara 1,600 987 977 695 875 111 Prov. Maluku 2,148 744 532 370 426 14 Prov. Bali 795 412 287 114 69 6 Prov. NTB 2,998 1,125 917 522 521 19 Prov. NTT 12,416 5,669 4,701 3,500 2,876 73 Prov. Papua 6,623 3,279 2,621 2,168 3,507 308 Prov. Bengkulu 1,725 916 649 386 352 17 Prov. Maluku Utara 1,362 509 445 282 472 81 Prov. Banten 4,135 1,837 1,311 570 583 16 Prov. Kep. Bangka Belitung 1,678 906 874 590 468 2 Prov. Gorontalo 1,660 717 671 466 453 18 Prov. Kepulauan Riau 1,035 522 455 288 219 1 Prov. Papua Barat 2,421 1,084 980 827 1,081 37 Prov. Sulawesi Barat 944 496 511 324 375 26 Prov. Kalimantan Utara 619 254 174 119 74 1 TABEL IV J UMLAH SISWA MENGULANG MENURUT P ROVINSI (2019/2020) Provinsi Tingkat / Grade Province I II III IV V VI Prov. D.K.I Jakarta 1,426 780 655 571 705 6 Prov. Jawa Barat 6,201 2,572 1,906 1,153 1,582 12 Prov. Jawa Tengah 15,085 8,240 6,322 3,711 2,813 21 Prov. D.I. Yogyakarta 544 414 350 274 195 1 Prov. Jawa Timur 8,348 3,145 2,309 1,627 1,721 4 Prov. Aceh 1,794 757 648 432 433 5 Prov. Sumatera Utara 5,597 2,649 2,030 1,147 1,508 14 Prov. Sumatera Barat 5,745 3,265 2,911 2,297 1,637 6 Prov. Riau 4,984 2,102 1,545 977 878 1 Prov. Jambi 2,553 887 589 310 369 3 Prov. Sumatera Selatan 6,004 2,743 2,174 1,196 1,426 11 Prov. Lampung 3,666 1,819 1,249 717 607 13 Prov. Kalimantan Barat 9,416 4,322 3,173 2,018 1,833 6 Prov. Kalimantan Tengah 2,647 1,071 777 492 428 32
Prov. Kalimantan Selatan
3,884 1469 1,076 461 313 0 Prov. Kalimantan Timur 1,951 887 685 400 312 5 Prov. Sulawesi Utara 897 457 359 228 466 0 Prov. Sulawesi Tengah 2,061 963 774 387 568 13 Prov. Sulawesi Selatan 3,519 1,520 1,334 809 920 39 Prov. Sulawesi Tenggara 1,295 671 749 520 779 18 Prov. Maluku 1,828 569 459 308 557 2 Prov. Bali 627 321 196 84 50 0 Prov. NTB 2,214 816 768 423 638 1 Prov. NTT 10,301 4,124 3,441 2,587 2,387 13 Prov. Papua 5,214 2,208 2,143 1,949 4,038 99 Prov. Bengkulu 1,554 709 521 379 358 1 Prov. Maluku Utara 1,035 399 260 192 452 19 Prov. Banten 3,327 1,415 957 481 643 8 Prov. Kep.Bangka Belitung 1,463 758 611 450 284 1 Prov. Gorontalo 1455 583 440 352 338 5 Prov. Kepulauan Riau 913 465 365 273 276 1 Prov. Papua Barat 2,134 869 750 600 1,360 20 Prov. Sulawesi Barat 785 442 448 251 369 7 Prov. Kalimantan Utara 546 192 129 69 72 0
Pada Tabel 1-4 data akan diolah dengan menjumlahkan total  keseluruhan  dari  tingkat  I-VI  berdasarkan  provinsi. Data  tabel  jumlah  siswa  mengulang  berdasarkan  privinsi yang sudah diolah dapat dilihat pada Tabel 5.
TABEL V J UMLAH SISWA MENGULANG MENURUT P ROVINSI Provinsi 2016-2017 2017-2018 2018-2019 2019-2020 Prov. D.K.I Jakarta 4355 4386 4796 4143 Prov. Jawa Barat 19284 17663 16383 13426 Prov. Jawa Tengah 53167 53440 47244 36192 Prov. D.I. Yogyakarta 3080 2624 2288 1778 Prov. Jawa Timur 27294 26971 22988 17154 Prov. Aceh 5008 5246 4746 4069 Prov. Sumatera Utara 17080 16122 14887 12945 Prov. Sumatera Barat 20709 21137 19725 15861 Prov. Riau 12749 12320 12175 10487 Prov. Jambi 5801 5778 5600 4711 Prov. Sumatera Selatan 15140 16383 16590 13554
Provinsi 2016-2017 2017-2018 2018-2019 2019-2020 Prov. Lampung 11297 11407 10268 8071 Prov. Kalimantan Barat 24444 25684 23640 20768 Prov. Kalimantan Tengah 5854 6711 6252 5447 Prov. Kalimantan Selatan 9379 9364 8491 7203 Prov. Kalimantan Timur 5211 6063 5360 4240 Prov. Sulawesi Utara 2107 2634 2893 2407 Prov. Sulawesi Tengah 6776 7301 6184 4766 Prov. Sulawesi Selatan 11697 11446 9764 8141 Prov. Sulawesi Tenggara 6035 5794 5245 4032 Prov. Maluku 4273 5019 4234 3723 Prov. Bali 2193 1985 1683 1278 Prov. NTB 6361 7085 6102 4860 Prov. NTT 31328 32123 29235 22853 Prov. Papua 12170 16531 18506 15651 Prov. Bengkulu 4225 4219 4045 3522 Prov. Maluku Utara 2729 2781 3151 2357 Prov. Banten 10406 9524 8452 6831 Prov. Kep. Bangka 4542 4657 4518 3567 Prov. Gorontalo 4504 4859 3985 3173 Prov. Kepulauan Riau 2621 2724 2520 2293 Prov. Papua Barat 4170 5987 6430 5733 Prov. Sulawesi Barat 2554 2948 2676 2302 Prov. Kalimantan Utara 1432 1620 1241 1008
Gambar. 1 Plot data jumlah siswa mengulang berdasarkan provinsi pada jenjang Sekolah Dasar
Sebelum  proses  peramalan  dilakukan,  maka  proses normalisasi  jumlah  data  siswa  mengulang  dilakukan dengan  mengubah  nilai  kedalam  ordo  [0-1].  Hal  ini bertujuan  mempercepat  proses  pelatihan  algortima back- propagation tanpa  mengurangi  nilai  data  sebenarnya dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi  yang  digunakan adalah sigmoid .  Berikut  formula  yang  digunakan  untuk menormalisasikan data.
(1)
Dimana nilai X 1 merupakan nilai hasil normalisasi data, X merupakan nilai yang akan dinormalisasi, a merupakan nilai  maksimum dari  seluruh data  penelitian, bmerupakan nilai  minimum  dari  seluruh  data  penelitian,  0.8  dan  0.1 adalah bilangan ketetapan (konstanta).
TABEL VI D ATA N ORMALISASI Provinsi 2016-2017 2017-2018 2018-2019 2019-2020 Prov. D.K.I Jakarta 0.1511 0.1515 0.1578 0.1478 Prov. Jawa Barat 0.3789 0.3541 0.3346 0.2895 Prov. Jawa Tengah 0.8958 0.9000 0.8055 0.6368 Prov. D.I. Yogyakarta 0.1316 0.1247 0.1195 0.1117 Prov. Jawa Timur 0.5011 0.4961 0.4354 0.3464 Prov. Aceh 0.1610 0.1647 0.1570 0.1467 Prov. Sumatera Utara 0.3452 0.3306 0.3118 0.2821 Prov. Sumatera Barat 0.4006 0.4071 0.3856 0.3266 Prov. Riau 0.2791 0.2726 0.2704 0.2446 Prov. Jambi 0.1731 0.1728 0.1701 0.1565 Prov. Sumatera Selatan 0.3156 0.3346 0.3377 0.2914 Prov. Lampung 0.2570 0.2587 0.2413 0.2078 Prov. Kalimantan Barat 0.4576 0.4765 0.4453 0.4015 Prov. Kalimantan Tengah 0.1739 0.1870 0.1800 0.1677
Provinsi 2016-2017 2017-2018 2018-2019 2019-2020 Prov. Kalimantan Selatan 0.2277 0.2275 0.2142 0.1945 Prov. Kalimantan Timur 0.1641 0.1771 0.1664 0.1493 Prov. Sulawesi Utara 0.1168 0.1248 0.1288 0.1213 Prov. Sulawesi Tengah 0.1880 0.1960 0.1790 0.1573 Prov. Sulawesi Selatan 0.2631 0.2593 0.2336 0.2088 Prov. Sulawesi Tenggara 0.1767 0.1730 0.1646 0.1461 Prov. Maluku 0.1498 0.1612 0.1492 0.1414 Prov. Bali 0.1181 0.1149 0.1103 0.1041 Prov. NTB 0.1817 0.1927 0.1777 0.1588 Prov. NTT 0.5626 0.5747 0.5307 0.4333 Prov. Papua 0.2703 0.3368 0.3670 0.3234 Prov. Bengkulu 0.1491 0.1490 0.1463 0.1384 Prov. Maluku Utara 0.1263 0.1271 0.1327 0.1206 Prov. Banten 0.2434 0.2299 0.2136 0.1888 Prov. Kep. Bangka 0.1539 0.1557 0.1536 0.1390 Prov. Gorontalo 0.1533 0.1588 0.1454 0.1330 Prov. Kepulauan Riau 0.1246 0.1262 0.1231 0.1196 Prov. Papua Barat 0.1482 0.1760 0.1827 0.1721 Prov. Sulawesi Barat 0.1236 0.1296 0.1255 0.1197 Prov. Kalimantan Utara 0.1065 0.1093 0.1036 0.1000

## B. Metode Back-propaagtion
Back-propagation merupakan  algoritma  sistematik untuk  pelatihan multilayer JST  dengan  melakukan pembelajaran  untuk  mengurangi  tingkat error dengan penyesuaian  bobot  (w)  berdasarkan  perbedaan  keluaran ( output )  dan  tujuan  yang  diinginkan  [12]. Back- propagation menggunakan beberapa level lapisan. Masing- masing lapisan tersebut sebagai berikut:
a) Input  layer -  lapisan  yang  mentransfer  data  ke sistem pada lapisan berikutnya untuk diproses nanti.
b) Output  layer -  lapisan  terakhir  dari neuron yang menghasilkan output . c) Hidden layer - lapisan antara input dan output yang memiliki  nilai  bobot  untuk  menghasilkan output melalui fungsi aktivasi [20].
Dalam  algoritma back-propagation digunakan  fungsi aktivasi sigmoid  biner ,  karena output yang  diharapkan bernilai  [0  1].  Berikut  adalah  gambar  jaringan  arsitektur algoritma back-propagation seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar. 2 Jaringan arsitektur algoritma back-propagation
Berikut adalah langkah-langkah penyelesaian algoritma back-propagation yang dibuat dalam flowchat seperti yang ditunjukkan Gambar 3.

## C. Pengukuran hasil simulasi peramalan
Prediksi pengukuran metode bertujuan untuk mendapatkan nilai terbaik antara nilai asli dan nilai prediksi. Dalam  hal  ini  terdapat  beberapa  metode  statistik  untuk mengukur  model  prediksi  seperti normalize  mean  square error (NMSE), root  mean  squared  error (RMSE), mean square  error (MSE)  dan mean  absolute  error (MAE).
Metode pengukuran yang digunakan pada penelitian adalah MSE dengan formula
(2)
Dimana  At  merupakan  nilai  observasi  data;  (At  –  Ft) 2 merupakan  nilai  hasil  peramalan;  n  merupakan  nilai  dari jumlah siswa mengulang.
Gambar. 3 Flowchart Algoritma Back-propagation

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Sebelum dilakukan proses pelatihan dan pengujian pada serangkaian  model  arsitektur back-propagation ,  terlebih dahulu  melakukan  penetapan input dan output .  Dimana yang menjadi variabel input adalah total dari jumlah siswa mengulang berdasarkan provinisi untuk setiap tahun ajaran (Tabel  5)  dan  variabel output adalah  penetapan  model arsitektur  terbaik  pada  kasus  jumlah  siswa  mengulang dengan  cara  menentukan  tingkat error dari  suatu  target. Semakin  kecil  nilai error maka  pola  arsitektur  terbaik semakin  baik  dengan  range  (0,001  -  0,02).  Dalam penentuan model arsitektur terbaik, proses dibagi dua tahap yakni  tahapan  pelatihan  model  dan  tahapan  pengujian model. Model yang diuji pada penelitian ini adalah 2-5-1; 2-10-1;  2-15-1  dan  2-20-1  dengan  menggunakan  bantuan software modeling  MATLAB  R2021a.  Tahapan  tersebut menggunakan  data  yang  sudah  dinormalisasi  (Tabel  6) dimana  tahapan  pelatihan  menggunakan  data  ( input : 2016/2017 (x1); 2017/2018 (x2) dan output : 2018/2019 (Y)) serta  tahapan  pengujian  menggunakan  data  ( input : 2017/2018 (x1); 2018/2019 (x2) dan output : 2019/2020 (Y)) seperti yang ditunjukkan pada Tabel 7 dan 8.
TABEL VII
D ATA P ELATIHAN No Provinsi 2016-2017 (X1) 2017-2018 (X2) 2018-2019 (Y) 1 Prov. D.K.I Jakarta 0.1511 0.1515 0.1578 2 Prov. Jawa Barat 0.3789 0.3541 0.3346 3 Prov. Jawa Tengah 0.8958 0.9000 0.8055 4 Prov. D.I. Yogyakarta 0.1316 0.1247 0.1195 5 Prov. Jawa Timur 0.5011 0.4961 0.4354 6 Prov. Aceh 0.1610 0.1647 0.1570 7 Prov. Sumatera Utara 0.3452 0.3306 0.3118 8 Prov. Sumatera Barat 0.4006 0.4071 0.3856 9 Prov. Riau 0.2791 0.2726 0.2704 10 Prov. Jambi 0.1731 0.1728 0.1701 11 Prov. Sumatera Selatan 0.3156 0.3346 0.3377 12 Prov. Lampung 0.2570 0.2587 0.2413 13 Prov. Kalimantan Barat 0.4576 0.4765 0.4453 14 Prov. Kalimantan Tengah 0.1739 0.1870 0.1800 15 Prov. Kalimantan Selatan 0.2277 0.2275 0.2142 16 Prov. Kalimantan Timur 0.1641 0.1771 0.1664 17 Prov. Sulawesi Utara 0.1168 0.1248 0.1288 18 Prov. Sulawesi Tengah 0.1880 0.1960 0.1790 19 Prov. Sulawesi Selatan 0.2631 0.2593 0.2336 20 Prov. Sulawesi Tenggara 0.1767 0.1730 0.1646 21 Prov. Maluku 0.1498 0.1612 0.1492 22 Prov. Bali 0.1181 0.1149 0.1103 23 Prov. Nusa Tenggara Barat 0.1817 0.1927 0.1777 24 Prov. Nusa Tenggara Timur 0.5626 0.5747 0.5307 25 Prov. Papua 0.2703 0.3368 0.3670 26 Prov. Bengkulu 0.1491 0.1490 0.1463 27 Prov. Maluku Utara 0.1263 0.1271 0.1327 28 Prov. Banten 0.2434 0.2299 0.2136 29 Prov. Kep. Bangka Belitung 0.1539 0.1557 0.1536 30 Prov. Gorontalo 0.1533 0.1588 0.1454 31 Prov. Kepulauan Riau 0.1246 0.1262 0.1231 32 Prov. Papua Barat 0.1482 0.1760 0.1827 33 Prov. Sulawesi Barat 0.1236 0.1296 0.1255 34 Prov. Kalimantan Utara 0.1065 0.1093 0.1036 TABEL VIII D ATA P ENGUJIAN
No Provinsi 2017-2018 (X1) 2018-2019 (X2) 2019- 2020 (Y) 1 Prov. D.K.I Jakarta 0.1515 0.1578 0.1478 2 Prov. Jawa Barat 0.3541 0.3346 0.2895 3 Prov. Jawa Tengah 0.9000 0.8055 0.6368 4 Prov. D.I. Yogyakarta 0.1247 0.1195 0.1117 5 Prov. Jawa Timur 0.4961 0.4354 0.3464 6 Prov. Aceh 0.1647 0.1570 0.1467 7 Prov. Sumatera Utara 0.3306 0.3118 0.2821 8 Prov. Sumatera Barat 0.4071 0.3856 0.3266 9 Prov. Riau 0.2726 0.2704 0.2446 10 Prov. Jambi 0.1728 0.1701 0.1565 11 Prov. Sumatera Selatan 0.3346 0.3377 0.2914 12 Prov. Lampung 0.2587 0.2413 0.2078 13 Prov. Kalimantan Barat 0.4765 0.4453 0.4015 14 Prov. Kalimantan Tengah 0.1870 0.1800 0.1677 15 Prov. Kalimantan Selatan 0.2275 0.2142 0.1945 16 Prov. Kalimantan Timur 0.1771 0.1664 0.1493 17 Prov. Sulawesi Utara 0.1248 0.1288 0.1213 18 Prov. Sulawesi Tengah 0.1960 0.1790 0.1573 19 Prov. Sulawesi Selatan 0.2593 0.2336 0.2088 20 Prov. Sulawesi Tenggara 0.1730 0.1646 0.1461 21 Prov. Maluku 0.1612 0.1492 0.1414 22 Prov. Bali 0.1149 0.1103 0.1041 23 Prov. Nusa Tenggara Barat 0.1927 0.1777 0.1588 24 Prov. Nusa Tenggara Timur 0.5747 0.5307 0.4333 25 Prov. Papua 0.3368 0.3670 0.3234 26 Prov. Bengkulu 0.1490 0.1463 0.1384 27 Prov. Maluku Utara 0.1271 0.1327 0.1206 28 Prov. Banten 0.2299 0.2136 0.1888 29 Prov. Kep. Bangka Belitung 0.1557 0.1536 0.1390 30 Prov. Gorontalo 0.1588 0.1454 0.1330 31 Prov. Kepulauan Riau 0.1262 0.1231 0.1196 32 Prov. Papua Barat 0.1760 0.1827 0.1721 33 Prov. Sulawesi Barat 0.1296 0.1255 0.1197 34 Prov. Kalimantan Utara 0.1093 0.1036 0.1000
Kemudian  melakukan  pelatihan  dilakukan  beberapa pemilihan  nilai  parameter  untuk  memperoleh  hasil  yang optimal.  Adapun  nilai  parameter  yang  digunakan  dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar. 4 Nilai parameter
Dalam eksperimen ini, arsitektur back-propagation yang digunakan terdiri dari satu lapisan hidden layer (5; 15; 15; 20) dengan  fungsi aktivasi  fungsi aktivasi ‘tansig’ ( input ke hidden  layer )  dan ‘logsig’ ( hidden ke output  layer ). Sedangkan  algoritma  pelatihan  yang  digunakan  untuk semua  arsitektur  adalah 'traingdx' .  Dalam  pengujian  ini, metode  statistik  MSE  digunakan  untuk  membandingkan nilai asli dan nilai hasil peramalan.
TABEL IX H ASIL P ELATIHAN A LGORITMA B ACK -P ROPAGATION
Pelatihan
No Model Arsitektur Mean Square Error (MSE) Koefisien korelasi (R) Epoch 1 2-5-1 0.00099424 0.97813 132 2 2-10-1 0.00099299 0.976972 81 3 2-15-1 0.00097013 0.97817 87 4 2-20-1 0.00099062 0.97873 135
TABEL X H ASIL P ENGUJIAN A LGORITMA B ACK -P ROPAGATION
Pengujian No Model Arsitektur Mean Square Error (MSE) Koefisien korelasi (R) Akurasi 1 2-5-1 0.0010664 0.96035 68% 2 2-10-1 0.001325 0.96589 85% 3 2-15-1 0.00069132 0.9799 76% 4 2-20-1 0.002116 0.98417 74%
Dari Tabel 9 dan 10 dijelaskan bahwa model arsitektur 2-10-1 merupakan model terbaik dengan akurasi pengujian sebersar 80%. Berikut hasil  lengkap dari  model arsitektur terbaik  menggunakan software MATLAB R2021a seperti yang ditunjukkan Gambar 5 dan 6 berikut.
Gambar. 5  GUI dari pelatihan model arsitektur terbaik dengan algortima back-propagation
Gambar.  6  Hasil  pelatihan  model  arsitektur  terbaik  dengan  algortima back- propagation dimana error goal (MSE) sebesar 0.00099299 dicapai pada epoch yang ke-81
Pada  Gambar  5  tampilan  tersebut  ditunjukkan  bahwa target error ( mse ) tercapai pada epoch ke-81. Error ( mse ) yang  dihasilkan  pada  setiap epoch dapat  dilihat  dengan meng-klik  tombol  ‘ performance ’  sehingga  muncul tampilan  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  6. Sedangkan koefisien korelasi  hasil pelatihan dapat dilihat dengan  meng-klik  tombol  ‘ regression ’  sehingga  muncul tampilan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar. 7 Koefisien korelasi R yang dihasilkan adalah sebesar  0,97692 dengan algortima back-propagation
Pada Gambar 7 nilai koefisien korelasi sebesar 0.97692 menunjukkan bahwa akurasi hasil proses pelatihan sangat baik. Berikut adalah grafik keluaran JST  vs target seperti yang ditunjukkan pada Gambar 8.
Berdasarkan Gambar 8 pada nilai koefisien korelasi dan nilai  MSE  ( Mean  Square  Error )  yang  diperoleh  pada proses  pelatihan  tersebut  sangat  baik.  Berikut  hasil koefisien  korelasi  hasil  pengujian  dan  perbandingan  nilai luaran grafik keluaran JST vs target hasil pengujian seperti yang ditunjukkan pada Gambar 9 dan 10.
Pada  Gambar  10  dijelaskan  bahwa  nilai  koefisien korelasi  dan  nilai  MSE  yang  dihasilkan  pada  proses pengujian menunjukkan bahwa algoritma back- propagation cukup  baik  untuk  meramal  jumlah  siswa mengulang.  Berikut  adalah  perbandingan  dari  data  target dan error yang dihasilkan oleh model arsitektur terbaik 2- 10-1 seperti yang ditunjukkan pada Tabel 11.
Gambar.  8  Hasil  nilai  koefisien  korelasi  dan  nilai  yang  diperoleh  pada proses pelatihan dalam meramal jumlah siswa mengulang adalah sangat baik.
Gambar. 9 Hasil proses pengujian jaringan yang menghasilkan koefisien korelasi sebesar 0,96589 pada model arsitektur 2-10-1
Gambar. 10 Hasil pengujiandari garik keluaran JST dan nilai MSE
TABEL X P ERBANDINGAN DATA TARGET DAN ERROR PADA MODEL ARSITEKTUR
TERBAIK No Provinsi Target Error SSE Prediksi 1 Prov. D.K.I Jakarta 0.1478 0.0060 0.00003545 1
No Provinsi Target Error SSE Prediksi 2 Prov. Jawa Barat 0.2895 -0.0117 0.00013747 1 3 Prov. Jawa Tengah 0.6368 -0.0223 0.00049941 1 4 Prov. D.I. Yogyakarta 0.1117 0.0178 0.00031832 1 5 Prov. Jawa Timur 0.3464 0.0290 0.00084118 1 6 Prov. Aceh 0.1467 0.0110 0.00012080 1 7 Prov. Sumatera Utara 0.2821 -0.0236 0.00055835 1 8 Prov. Sumatera Barat 0.3266 0.0003 0.00000009 1 9 Prov. Riau 0.2446 0.0103 0.00010596 1 10 Prov. Jambi 0.1565 0.0143 0.00020340 1 11 Prov. Sumatera Selatan 0.2914 0.0089 0.00007976 1 12 Prov. Lampung 0.2078 0.0308 0.00095088 0 13 Prov. Kalimantan Barat 0.4015 -0.0238 0.00056806 1 14 Prov. Kalimantan Tengah 0.1677 0.0179 0.00031946 1 15 Prov. Kalimantan Selatan 0.1945 0.0317 0.00100293 0 16 Prov. Kalimantan Timur 0.1493 0.0208 0.00043299 1 17 Prov. Sulawesi Utara 0.1213 0.0121 0.00014573 1 18 Prov. Sulawesi Tengah 0.1573 0.0322 0.00103537 0 19 Prov. Sulawesi Selatan 0.2088 0.0248 0.00061560 1 20 Prov. Sulawesi Tenggara 0.1461 0.0207 0.00042653 1 21 Prov. Maluku 0.1414 0.0100 0.00010002 1 22 Prov. Bali 0.1041 0.0227 0.00051682 1 23 Prov. Nusa Tenggara Barat 0.1588 0.0280 0.00078535 1 24 Prov. Nusa Tenggara Timur 0.4333 0.1743 0.03037607 1 25 Prov. Papua 0.3234 0.0422 0.00178103 0 26 Prov. Bengkulu 0.1384 0.0072 0.00005154 1 27 Prov. Maluku Utara 0.1206 0.0147 0.00021693 1 28 Prov. Banten 0.1888 0.0370 0.00136763 0 29 Prov. Kepulauan Bangka 0.1390 0.0130 0.00016779 1 30 Prov. Gorontalo 0.1330 0.0153 0.00023378 1 31 Prov. Kepulauan Riau 0.1196 0.0113 0.00012874 1 32 Prov. Papua Barat 0.1721 0.0111 0.00012288 1 33 Prov. Sulawesi Barat 0.1197 0.0123 0.00015145 1 34 Prov. Kalimantan Utara 0.1000 0.0255 0.00065229 1 MSE 0.00132500 85%

## IV. K ESIMPULAN
Paper  ini  mempresentasikan  penerapan  model  berbasis sistem  kecerdasan  buatan  dalam  melakukan  peramalan jumlah  siswa  mengulang  berdasarkan  provinsi  pada jenjang  Sekolah  Dasar.  Metode  back-propagation  yang menjadi  solusi  dari  permasalahan  tersebut  dapat menghasilkan  model  arsitektur  yang  dapat  digunakan dalam melakukan peramalan pada jumlah siswa mengulang sehingga  hasil  dari  peramalan  dapat  digunakan  untuk membuat  analisis  kebijakan.  Fakta  baru  menyebutkan bahwa akurasi sangat tergantung terhadap banyaknya data dalam melakukan peramalan. Kedepan penelitian ini dapat dikombinasikan dengan algoritma lain untuk mengoptimalisasi hasil seperti
Particle Swarm Optimization (PSO) dan algoritma genetika (GA).
R EFERENSI
[1] B. P. D. P. D. P. K. P. D. Kebudayaan, Potret mengulang kelas di Sekolah  Dasar .  Jakarta:  Pusat  Penelitian  Kebijakan,  Badan Penelitian  dan  Pengembangan  dan  Perbukuan,  Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Redaksi:, 2020.
[2] Herwanto,  “Wajib  Belajar  (Wajar)  Sembilan  Tahun  Dalam Perspektif  Peningkatan  Mutu  Pendidikan  Dasar,” Perspektif  Ilmu Pendidikan , vol. 16, no. 8, pp. 77–86, 2007.
[3] S.  Suryana, Permasalahan  Mutu  Pendidikan  Dalam  Perspektif Pembangunan Pendidikan , vol. 2, no. 1. 2017.
[4] H.  Haviluddin,  Z.  Arifin,  A.  H.  Kridalaksana,  and  D.  Cahyadi, “Prediksi  Kedatangan  Turis  Asing  ke  Indonesia  Menggunakan Backpropagation Neural Networks,” Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer , vol. 4, no. 4, p. 485, 2016, doi:
10.14710/jtsiskom.4.4.2016.485-490.
[5] X.  Sun,  W.  Sun,  J.  Wang,  Y.  Zhang,  and  Y.  Gao,  “Using  a GreyeMarkov  model  optimized  by  Cuckoo  search  algorithm  to forecast  the  annual  foreign  tourist  arrivals  to  China,” Tourism Management , vol. 52, pp. 369–379, 2016.
[6] H. Hassani, A. Webster, E. S. Silva, and S. Heravi, “Forecasting U.S. Tourist arrivals using optimal Singular Spectrum Analysis,” Tourism Management , vol. 46, pp. 322–335, 2015.
[7] W. Lijuan and C. Guohua, “Seasonal SVR with FOA algorithm for single-step  and  multi-step  ahead  forecasting  in  monthly  inbound tourist flow,” Knowledge-Based Systems , vol. 110, 2016.
[8] B.  Fachri,  A.  P.  Windarto,  and  I.  Parinduri,  “Penerapan Backpropagation dan Analisis Sensitivitas pada Prediksi Indikator Terpenting  Perusahaan  Listrik,” Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika  (JEPIN) ,  vol.  5,  no.  2,  p.  202,  2019,  doi: 10.26418/jp.v5i2.31650.
[9] I.  A.  R.  Simbolon,  F.  Yatussa’ada,  and  A.  Wanto,  “Penerapan Algoritma  Backpropagation  dalam  Memprediksi  Persentase Penduduk  Buta  Huruf  di  Indonesia,” Jurnal  Informatika  Upgris , vol. 4, no. 2, 2019, doi: 10.26877/jiu.v4i2.2423.
[10]  Y.  Aprizal,  R.  I.  Zainal, and  A.  Afriyudi,  “Perbandingan  Metode Backpropagation dan Learning Vector Quantization (LVQ) Dalam Menggali  Potensi  Mahasiswa  Baru  di  STMIK  PalComTech,” MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  dan  Rekayasa Komputer ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  294–301,  2019,  doi: 10.30812/matrik.v18i2.387.
[11]  B. Poerwanto and  F. Fajriani, “Resilient Backpropagation Neural Network  on  Prediction  of  Poverty  Levels  in  South  Sulawesi,” MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  dan  Rekayasa Komputer , vol. 20, no. 1, pp. 11–18, 2020, doi: 10.30812/matrik.v20i1.726.
[12]  Budiharjo,  T.  Soemartono,  A.  P.  Windarto,  and  T.  Herawan, “Predicting  School  Participation  in  Indonesia  using  Back- Propagation Algorithm Model,” International  Journal  of  Control and Automation , vol. 11, no. 11, pp. 57–68, 2018.
[13]  A. P. Windarto, J. Na, and A. Wanto, “Bagian 2 : Model Arsitektur Neural Network dengan Kombinasi K- Medoids dan Backpropagation  pada  kasus  Pandemi  COVID-19  di  Indonesia,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 1175–1180, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2505.
[14]  B.  Febriadi,  Z.  Zamzami,  Y.  Yunefri,  and  A.  Wanto,  “Bipolar function  in  backpropagation  algorithm  in  predicting  Indonesia’s coal  exports  by  major  destination  countries,” IOP  Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 420, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1757-899X/420/1/012087.
[15]  Budiharjo,  T.  Soemartono,  A.  P.  Windarto,  and  T.  Herawan, “Predicting  tuition  fee  payment  problem  using  backpropagation neural network model,” International Journal of Advanced Science and Technology , vol. 120, pp. 85–96, 2018, doi: 10.14257/ijast.2018.120.07.
[16]  Sumijan,  A.  P.  Windarto,  A.  Muhammad,  and  Budiharjo, “Implementation  of  neural  networks  in  predicting  the understanding level of students subject,” International Journal of Software Engineering and its Applications , vol. 10, no. 10, pp. 189– 204, 2016, doi: 10.14257/ijseia.2016.10.10.18.
[17]  S. Sunardi, A. Yudhana, and G. Z. Muflih, “Sistem Prediksi Curah
Hujan Bulanan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan
Backpropagation,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis , vol. 10, no. 2, pp. 155–162, 2020, [Online]. Available:
http://ejournal.undip.ac.id/index.php/jsinbis.
[18]  P.  Li  and  Q.  Zhang,  “Face  Recognition  Algorithm  Comparison based on Backpropagation Neural Network,” Journal  of  Physics: Conference  Series ,  vol.  1865,  no.  4,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1865/4/042058.
[19]  R.  Ruslan,  L.  Laome,  I.  Usman,  and  E.  W.  Harisa,  “Electricity Consumption  Modelling  in  Kendari  using  the  Backpropagation Method  on  the  Artificial  Neural  Network,” Journal  of  Physics:
Conference Series , vol. 1863, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742- 6596/1863/1/012076.
[20]  S.  Nurhasanah,  I.  Ranggadara,  I.  Prihandi,  and  A.  Ratnasari, “Backpropagation  neural  network  for  predict  sugarcane  stock availability,” International  Journal  of  Advanced  Trends  in Computer Science and Engineering , vol. 9, no. 5, pp. 8279–8284, 2020, doi: 10.30534/ijatcse/2020/197952020.