PERAMALAN JUMLAH PRODUKSI AIR DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION
Musli Yanto 1) , Sitti Rizki Mulyani 2) dan Liga Mayola 3)
1 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer,Universitas Putra Indonesia YPTK
2 Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis,Universitas Putra Indonesia YPTK
3 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer,Universitas Putra Indonesia YPTK 1,2,3 Jl.Raya Lubuk Begalung, Padang, 25221 E-mail : musli_yanto@upiyptk.ac.id 1) , sitti_rizkimulyani@upiyptk.ac.id 2) , liga_mayola@upiyptk.ac.id 3)

## ABSTRAK
Pada  masa  saat  sekarang  ini,  peramalan  sudah  menjadi  bentuk  bahan  pertimbangan  dalam  segala  aspek  bidang.  Kajian dalam jumlah produksi sering kali banyak peneliti mencoba melakukan peramalan guna sebuah proses manajemen. Dalam penelitian  ini,  penulis  menjadikan  topik  penelitian  yang  mengkaji  peramalan  jumlah  produksi  air.  Hal  ini  sudah  banyak para  peneliti  melakukan  penelitian  yang  membahas  kajian  prediksi  jumlah  produksi  air  dengan  menggunakan  Jaringan Saraf  Tiruan  (JST).    Pada  penelitian  ini,  penulis  juga  akan  membahas  pembahasan  mengenai  (JST)  dengan  algoritma backpropagation guna melihat lagi hasil peramalan jumlah prediksi air yang terjadi pada PDAM yang ada di kota Padang. Algoritma  ini  berkerja  untuk  melatih  dan  menguji  pola  jaringan  yang  terbentuk  dari  beberapa  variabel  yang  digunakan dilihat  dari  aspek  penggunaan  dan  jumlah  air  yang  terjual.  Proses  pelatihan  dan  pengujian  dilakukan  nantinya  akan menghasilkan  nilai  seberapa  besarnya  akurasi  dari  sebuah  peramalan.  Pada  peramalan  jumlah  produksi  air  dengan algoritma  beckpropagation,  penulis  mendapati  Nilai  akurasi  pada  peramalan  ini  sebesar  99,78  %  dan  nilai  rata-rata kesalahan  (Mape)  yang  didapat  sebesar  0.23%,  sehingga  hasil  peramalan  yang  didapat  bisa  dijadikan  landasan  dalam melakukan manajemen jumlah produksi air.
Kata Kunci: Peramalan, Jaringan Saraf Tiruan, Backpropagation, Pola, Mape

## 1. PENDAHULUAN
Air  merupakan  salah  satu  sumber  daya  alam  yang memiliki  fungsi  sangat  penting  dan  merupakan komponen  yang  penting  bagi  kelangsungan  hidup manusia  dan  mahluk  lainnya.  Seiring  pertumbuhan penduduk, maka jumlah air yang di produksi secara terus menerus  menunjukkan  peningkatan  sejalan  dengan peningkatan  kebutuhan  air  bersih  di  masyarakat.  Pada obejek  penelitian  ini,  yang  akan  dibahas  yakni  proses manajemen  produksi dan peramalan terhadap jumlah  air PDAM.
Hasil peramalan  akan  sangat  berguna  bagi  pihak PDAM  pada  masa  periode  berikutnya.  Dalam  proses peramalan  ini,  penulis  melakukan  peramalan  dengan menggunakan  jaringan  saraf  tiruan.  Jaringan    Saraf Tiruan  (JST)  adalah  sistem pemroses  informasi  yang memiliki    karakteristik  mirip  dengan  jaringan  saraf biologi /  manusia.  Salah  satu  metode  yang  digunakan adalah  prediksi  dengan  bantuan  kecerdasan  buatan menggunakan metode Backpropagation.
Backpropagation memiliki  tiga  layer  dalam  proses pelatihannya,  yaitu input layer, hidden layer  dan output layer. Backpropagation ini    merupakan  perkembangan dari single layer  network .  Dengan  adanya hidden layer pada Backpropagation dapat  menyebabkan    tingkat error pada Backpropagation lebih  kecil    dibanding tingkat error pada single layer  network . Karena hidden layer  pada Backpropagation berfungsi sebagai  tempat
untuk  menyesuaikan bobot ,  sehingga di dapatkan nilai bobot yang baru yang bisa diarahkan mendekati  dengan target output yang  diinginkan.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Anindita Septiarini dan Nur Sya’baniah (2012), yang mengangkat topik penelitian yang berjudul Sistem Peramalan Jumlah Produksi  Air  PDAM  Samarinda,  bahwa  Jaringan  Saraf Tiruan  metode Backpropagation yang  diterapkan  pada sistem peramalan jumlah produksi air  memberikan  hasil yang    baik.  Hal    ini  ditunjukkan    dengan    kecocokan output jaringan  dengan  target  yang  koefisiensi  kolerasi bernilai  0.949  (mendekati  1).  Berdasarkan  hasil penelitian  didapat  bahwa  jumlah  layar  tersembunyi sebanyak  80  unit,  galat  sebesar  0.1  dan    konstanta belajar sebesar  0,01  dan  teknik pembelajaran  traingdx telah    memberikan    hasil  pengujian  yang  optimal. Berdasarkan hasil penelitian didapat bahwa jumlah layar tersembunyi  sebanyak  80  unit,  galat  sebesar  0.1    dan konstanta    belajar    sebesar    0,01    dan    teknik pembelajaran    traingdx    telah    memberikan    hasil pengujian yang optimal.
Dilanjutkan  pada  penelitian  yang  pernah  dilakukan sebelumnya, penulis mencoba melakukan penelitian toko retail  yang  ada  di  Kota  Padang.  Penelitian  ini  bertujuan untuk membantu toko retail dalam melakukan peramalan pengadaan  barang.  Algoritma  Backpropagation  Neural Network  dapat  melakukan  proses  peramalan  terhadap pengadaan barang untuk periode waktu selanjutnya pada
masing-masing  barang  pada  retail  tersebut  dan  pada akhirnya  akan  bermanfaat  bagi  para  pengelola  toko retail.  Proses  peramalan  dimulai  dengan  menentukan variabel-variabel  yang  akan  dibutuhkan  dalam  pola jaringan,  selanjutnya  pola  jaringan  yang  sudah  dibentuk akan  dilanjutkan  pada  proses  pelatihan  jaringan  dengan menggunakan  algoritma  backpropagation  (Musli  Yanto, dkk, 2018).
Dengan  pembahasan  dalam  peramalan,  penelitian yang  dilakukan  oleh  (Dwi  Rahayu,  dkk,  2018), membahas klasifikasi harga minyak kelapa sawit dengan menggunakan metode Backpropagation. Metode Backpropagation  akan  memodelkan  data  harga  minyak kelapa  5  bulan  sebelumnya  untuk  menemukan  hasil klasifikasi  pada  bulan  ke-6.  Hasil  klasifikasi  yang didapatkan  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  69,57% dengan jumlah neuron hidden sebanyak 50, nilai learning rate  seesar  0,1  dan  jumlah  iterasi  maksimal  sebanyak 70.000.
JST  akan  dapat  digunakan  dalam  hal  untuk melakukan  proses  pencarian  atau  proses  menemukan sesuatu  tujuan  yangdiinginkan.  Kinerja  JST  itu  sendiri adalah  melakukan  suatu  proses  pembelajaran  dari  suatu model  yang  diinginkan  berdasarkan  data,  kemudian  JST yang  akan  melakukan  proses  untuk  mencari  atau menemukan  dalam  pencocokan  pola  (Musli  Yanto,  dkk, 2016).
Dilanjutkan  lagi  dengan  tema  penelitian  yang  sama, ada  beberapa  penelitian  yang  sudah  dilakukan  dengan objek peramalan distribusi air  yang terjadi pada PDAM. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Daneswara  Jauhari, (2016),  mengatakan  bahwa  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation  untuk memprediksi  jumlah  dari distribusi air perbulan berdasarkan jumlah kehilangan air dan  jumlah  air  yang  terjual.  Pada  tahap  pelatihan dilakukan pengujian untuk mendapatkan iterasi, learning rate,  data  latih  dan  data  uji,  jumlah  node  pada  lapisan tersembunyi, dan minimum error yang optimal.
Dilanjutkan  lagi  pada  penelitian  dengan  objek  yang sama pada Jaringan Saaraf Tiruan (JST)
Backpropagation  dalam  prediksi  dimana  jaringan  saraf truan  mampu  memanfaatkan  variabel  distribusi  air PDAM  setiap  Kecamatan  yang  ada  di  kota  Malang sebagai    masukan  serta  data  pemakaian  air  bulan berikutnya  sebagai target (Irawan (2015).
Berdasarkan penjelasan yang dibahas pada pemaparan  sebelumnya,  penulis  akan  melakukan penelitan  dalam  proses  peramalan  dalam  jumlah produksi. Tujuan dari hasil proses peramalan ini nantinya akan bermaanfaat bagi pihak  PDAM dalam  menentukan kapasitas  dalam  mengelola  dan  memanajemen  jumlah produksi  air  yang  tersedia  maupun  yang  akan  di produksi.

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam  penelitian  ini  permasalahan  penelitian  ini, penulis  membatasi  pembasan  seputar  peramalan  diman penulis  akan  merancang  Jaringan  Saraf  Tiruan  dalam
melakukan  peramalan  produksi  air  dan  menghasilkan hasil  prediksi  akurasi  yang  tinggi.  Sementara  yang menjadi  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  Membangun suatu  sistem  prediksi  dalam  memprediksi  jumlah produksi  air  dan  diteruskan  untuk  dibandingkan  dengan target  yang  diharapkan  untuk  mengetahui  jumlah produksi air di periode berikutnya.
Untuk variabel yang digunakan dalam jaringan dalam proses  peramalan  yakni  jumlah  volume  ait  yang digunakan  oleh  setiap  bagian  dengan  penjabaran  dari sambungan  pemakaian  rumah  (X1),    Badan  sosial, Tempat  Ibadah  dan  Rumah  sakit  (X2),  MCK/Umum (X3), Industri (X4), Instansi Pemerintah (X5).

## 3. BAHAN DAN METODE
Landasan  teori  yang  mendukung  dalam  pembahasan penelitian diantaranya :

## 3.1 Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  adalah  paradigma pengolahan informasi  yang terinspirasi oleh sistem  saraf secara  biologis,  seperti  proses  informasi  pada  otak manusia.  Elemen  kunci  dari  paradigma  ini  adalah struktur  dari  sistem  pengolahan  informasi  yang  terdiri dari  sejumlah  besar  elemen  pemrosesan  yang  saling berhubungan (neuron), bekerja serentak untuk menyelesaikan  masalah  tertentu.Cara  kerja  JST  seperti cara  kerja  manusia,  yaitu  belajar  melalui  contoh. Lapisan-lapisan  penyusun  JST  dibagi  menjadi  3,  yaitu lapisan  input  (input  layer),  lapisan  tersembunyi  (hidden layer), dan lapisan output (Sutojo, T, dkk, 2011).
Jaringan  syaraf  tiruan  dapat  melakukan    prediksi jumlah permintaan koran diperlukan data latih yang akan digunakan  sebagai  sumber  pelatihan  yang  selanjutnya diproses  pada  tahap  pengujian  dimana  bobot  awal  harus ditentukan,  kemudian  menentukan  iterasi  maksimum, menentukan  learning  rate  dan  memperoleh  nilai  MSE (Nabilla Putri Sakinah,2018).
Jaringan  Saraf  Tiruan  ( Artificial  Neural  Network) pada  sistem  pengiriman  di  PT.Pos  Indonesia  yaitu dengan  memanfaatkan  variabel  –  variabel  yang  dapat menyebabkan  keterlambatan  dan  penundaan  dalam  hal pengiriman.  Dengan  adanya  variabel  tersebut  nantinya akan  dapat  kami  lakukansebagai  acuan  dan  penentuan bobot  tertentu  dalam  menentukan  prediksi  pengiriman barang beserta estimasi waktunya (Muhammad Reza dan Suprayogi, 2017).

## 3.2 Algoritma Backpropagation
Backpropagation  adalah  model    JST  yang  paling banyak    digunakan.  Topologi  khas  backpropagation melibatkan  tiga  lapisan  :  lapisan  input,  dimana  data diperkenalkan  ke  jaringan  lapisan  tersembunyi,  tempat data  diproses  dan  output  layer,  dimana  hasil  input  yang diberikan  diproduksi  (D.  Huang  and  Z.  Wu,  2017). Backpropagation  merupakan  algoritma    pembelajaran yang  terawasi  dan  biasanya    digunakan  oleh  perceptron dengan  banyak  lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot
yang  terhubung  dengan  neuron-neuron  yang  ada  pada lapisan  tersembunyinya.  Algoritme  backpropagation menggunakan  error  output  untuk  mengubah  nilai  bobot- bobotnya  dalam  arah  mundur  (backward).  Untuk mendapatkan  error  ini,  tahap  perambatan  maju  (forward propagation) harus dikerjakan terlebih dahulu (Irwansyah, 2015).
Metode ini dapat digunakan untuk melatih kemampuan  jaringan  dalam  memberikanrespon  yang benar  terhadap  pola  masukandengan  pola  yang  dipakai selama  pelatihan  (Nikmah,2014).  Lapisan  tersembunyi digunakan  untuk  penyesuaian  bobot  selama  pelatihan. Backpropagation memiliki ciri yang unik yaitu setelah di lakukan  propagasi  maju  akan  dilakukan  propagasi mundur  untuk  melakukan  perbaikan  bobot,  kemudian dilakukan  perubahan  bobot,  proses  ini    dilakukan  terus menerus  sampai  mencapai  batas    iterasi  atau  minimum error yang ditentukan(Soares, 2016).
Algoritma propagasi balik dapat dibagi ke dalam dua bagian:
1. Algoritma pelatihan Algoritma  pelatihan  terdiri  dari  tiga  tahap,  yaitu: tahap  propagasi  maju,  tahap  propagasi  mundur,  dan tahap perubahan bobot.
2. Algoritma aplikasi Algoritma aplikasi hanya menggunakan tahap umpan maju saja.
Algoritma pelatihan untuk jaringan dengan satu layer tersembunyi  (dengan  fungsi aktivasi  sigmoid  biner ) adalah sebagai berikut : Langkah  0: Inisialisasi  semua  bobot  dengan  bilangan acak kecil.
Langkah  1: Jika  kondisi  penghentian  belum  terpenuhi, lakukan langkah 2-9.
Langkah2: Untuk  setiap  pasangan  data  pelatihan, lakukan langkah 3-8.
Fase I: Propagasi maju Langkah 3: Tiap  unit  masukan  menerima  sinyal  dan meneruskannya  ke  unit  tersembunyi  di atasnya.
Langkah 4: Hitung semua keluaran di unit tersembunyi (j=1,2,…,p) . (1) (2) Langkah  5: Hitung  semua  keluaran  jaringan  di  unit keluaran ( k = 1, 2, .. , m). (3) (4)
Fase II: Propagasi mundur
Langkah  6: Hitung  faktor  kesalahan  δ  unit  keluaran berdasarkan  kesalahan  di  setiap  unit keluaran (k = 1, 2, .. , m).
(5)
merupakan  unit  kesalahan  yang  akan  dipakai  dalam perubahan bobot lapisan di bawahnya (langkah7) Hitung suku  perubahan bobot (yang  akan  dipakai  nanti untuk merubah bobot ) dengan laju percepatan α.
;                                  (6) k = 1, 2, … ,m ; j = 0, 1, …, p
Langkah 7: Hitung faktor kesalahan δ unit tersembunyi berdasarkan  kesalahan  di  setiap  unit
tersembunyi (j=1,2,…,p).
(7)
Faktor unit tersembunyi : (8) Hitung  suku  perubahan bobot (yang  akan  dipakai nanti untuk merubah bobot ) (9) j = 1, 2, …, p
i = 0, 1, …, n
Fase III : Perubahan bobot Langkah 8: Hitung semua perubahan bobot Perubahan bobot garis yang menuju ke unit keluaran:
(10)
(k = 1, 2, …, m   ;    j = 0, 1, …, p)
Perubahan bobot garis yang menuju ke unit tersembunyi
(11)
(j = 1, 2,…, p   ;    i = 0, 1, …,n)
Setelah  pelatihan  selesai  dilakukan,  jaringan  dapat dipakai  untuk  pengenalan  pola.  Dalam  hal  ini,  hanya propagasi  maju  (langkah  4  dan  5)  saja  yang  dipakai untuk  menentukan  keluaran  jaringan.  Hasil  pengaktif unit-unit  pada  lapisan  keluaran  merupakan  keputusan dari jaringan saraf tiruan (Siang, 2009).

## 4. PEMBAHASAN
Pada  pembahasan  ini,  penulis  akan  menjelaskan proses  dalam  melakukan  prediksi  jumlah  produksi  air dengan menggunakan algoritma backpropagation. Langkah  yang  dilakukan  oleh  penulis  adalah  proses
menganalisa  data  untuk  digunakan  dalam  membangun jaringan.  Berikut  data  yang  digunakan  dalam  proses peramalan dapat dilihat pada tabel 1 :
Tabel 1. Data Rekap Produksi AIR PDAM Jenis 2014 2015 2016 2017 2018 Rumah Tangga 5174 5096 5185 5410 5556 Wsata - - - - - sosial 50 33 53 52 53 Umum 19 8 11 11 12 Industri 3 3 3 3 3 Instansi 98 93 93 95 129 Pelabuhan - - - - - Jumlah - - - - - Air produksi 1703247 1641701 1746728 1894222 2002567 air Terjual 696752 956824 959533 1074916 1177201 Kebocoran 590100 54741 610055 661919 657271
Dari data rekap produksi diatas, penulis  menganalisa data  tersebut  yang  nantinya  akan  dilanjutkan  pada penentuan  variabel  dalam  proses  peramalan.  Variabel yang  digunakan  dimulai  dari  pemakaian  yang  terjadi pada  periode  tahun  dilihat  dari  pemakaian    Rumah Tangga,  Badan  Sosial,  Umum,  Industri,  Dan  Instansi Pemerintah.  Berikut  tabel  variabel  jaringan  yang digunakan pada tabel 2 :
Tabel 2. Variabel Jaringan
X1
X2  X3  X4 X5
T 5174 50 19 3 98 696752
5096 33 8 3 93 956824
5185 53 11 3 93 959533
5410 52 11 3 95 1074916
5556 53 12 3 129  1177201
Setelah  variabel  jaringan  ditentukan,  maka  proses penelitian dilanjutkan pada proses algoritma backpropagation. Proses ini perlu dilakukannya transformasi data.   Selain itu  juga terkait  fungsi aktivasi yang diberikan yaitu sigmoid biner.
Fungsi sigmoid adalah fungsi asimtotik (tidak pernah mencapai 0 ataupun 1 ),  maka transformasi data dilakukan pada interval yang lebih kecil yaitu [ 0.1; 0.8 ], ditunjukkan dengan persamaan:

## (12)
Dengan (Sutojo, T, dkk, 2011) : 0.8 = Ketetapan x =  Nilai data ke –n b = Nilai data tertinggi (data tertinggi dari setiap input) a = Nilai data terendah (data terendah dari setiap input)
Dengan memasukan setiap data pada varibel kedalam persamaan  rumus  transformasi  data,  maka  hasil perubahan  transformasi  yang  dihasilkan  dapat  dilihat pada tabel 3. Berikut hasil transformasi data yang sudah dilakukan dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 3. Data Hasil Transformasi X1 X2 X3 X4 X5 T 0.1865  0.6666 0.9 0.9000  0.2111  0.0999
0.1000  0.1000  0.1000  0.9000  0.1000  0.4809
0.1987  0.7666  0.3181  0.9000  0.1000  0.4848
0.4484  0.7333  0.3181  0.9000  0.1444  0.6539
Sesudah didapatkan data yang akan dilakukan proses peramalan,
penulis melanjutkan lagi dalam pembangunan  arsitektur  jaringan.  Arsitektur  jaringan dapat dijadikan faktor penting yang akan mempengaruhi hasil penelitian. Arsitektur jaringan ini dibangun dengan menggunakan  berbagai  macam  pola.  Berikut  arsitektur jaringan  yang  dibentuk  dapat  dilihat  pada  gambar  1 dibawah ini:

## Gambar 1. Arsitektur Jaringan
Pada  proses  pembentukan  pola  arsitektur  jaringan  ini, penulis  menggunakan  sampel  beberapa  pola  jaringan yang nantinya akan dilakukan proses analisa perbandingan  dari  pola  guna  mendapatkan  yang  terbaik. proses  yang  dilakukan  penulis  setelah  pembentukan jaringan adalah proses pelatihan dan pengujian jaringan. Proses  pelatihan  dan  pengujian  yang  dilakukan  disini, penulis  memanfaatkan  software  matlab  sebagai  alat bantu dalam melakukan pelatihan dan pengujian. Bentuk pelatihan dan pengujian yang dilakukan dengan software matlab.
Tabel 4. Hasil Nilai Pelatihan Data Error Target 1 -0.0117 0.0999941 2 -0.0099 0.4809285 3 -0.032 0.4848965 4 0.052 0.653901 Jumlah -0.0016 1.7197201 Mape 0.000232596 %Mape 0.023259599 Keakuratan 99.9767404 Dengan didapatkanya hasil pelatihan dari penggunaan  software  matlab,  peenulis  juga  akan memberikan  hasil  bentuk  pelatihan  dalam  tampilan grafik training. Berikut hasil gambar 2 yang memperlihatkan hasil pelatihan :

## Gambar 2. Grafik Hasil Pelatihan
Proses pelatihan dalam hal ini akn dilajutkan dengan menggunakan  pola  arsitektur  jaringan  yang  berbeda. Berikut  hasil  pelatihan  dari  beberapa  sampel  yang digunakan dapat dilihat pada tabel 5 dibawah ini :

## Tabel 5. Perbandingan Pola Jaringan
Pola arsitektur Nilai Mape Pelatihan Pengujian 5-3-1 0.001090294 0.00214237 5-4-1 0.000232596 0.00011739 5-5-1 0.000828623 0.002523888 5-6-1 0.000436 0.00167 5-7-1 0.001701 0.00288
Berdasarkan  hasil  perbandingan,  didapat  pola jaringan yang terbaik berada pada pola 5-6-1 yang dilihat dari  nilai  Mape.  Nilai  tersebut  merupakan  nilai Means Percentage  Error atau  yang  bisa  dikenal  dengan  nilai
persentasi  dari  kesalahan.  Dengan  demikian,  maka proses peramalan pada kasus penentuan jumlah produksi air  ini  mampu  dilakukan  dengan  menggunakan  jaringan saraf tiruan dengan menggunaka algoritma backpropagation.
Setelah  proses  pelatihan  selesai,  data  keluaran  yang sudah  didapatkan  dari  pelatihan  jaringan  yang  masih dalam  bentuk  normalisasi,  sehingga  mesti  dilakukannya proses  denormalisasi  data  yang  bertujuan  untuk mengembalikan  nilai  hasil  keluaran  data  yang  masih dalam  bentuk  normalisasi  kedalam  bentuk  data  yang sebenarnya,  dengan  persamaan  denormalisasi  13 dibawah :
= x( - )+ (13) (1242933 –696756 ) + 696756
= 757583,9709
Hasil  yang  sudah  di  denormalisasikan  ini  dapat dijadikan  masukan  dalam  melihat  hasil  jumlah  produksi yang akan terjadi pada periode tahun berikutnya.

## 5. KESIMPULAN
Dari pembahasan penelitian ini, maka kesimpulan dari penelitian  ini  bahwa,  dengan  adanya  Jaringan  Syaraf Tiruan  dalam  peramalan  jumlah  produksi  air  dapat digunakan  sebagai  input  untuk  memanajemen  jumlah produksi air berdasarkan pengujian yang telah dilakukan. Peramalan  pada  proses  pelatihan  dan  pengujian  jumlah didapatkan pola arsitektur jaringan 5-6-1 dengan akurasi 99.97%. Kemudian dalam penelitian ini, Hal yang paling diperhatikan  adalah  saat  menentukan  Faktor  pemilihan variabel  jaringan  sangat  berpengaruh  pada  ketepatan hasil  peramalan  jumlah  produksi  air    dan  bukan  hanya variabel  saja,  untuk  pola  arsitekturnya  pun  juga  akan mempengaruhi hasil peramalan.

## 6. SARAN
Pada  penelitian  yang  akan  dilanjutkan  dalam  kajian proses  peramalan,  penulis  menyarankan  untuk  dapat melakukan  pelatihan  dan  pengujian  jaringan  dengan menggunakan banyak percobaan pola arsitektur jaringan. Pola  arsitektur  jaringan  ini  nantinya  akan  juga  dapat menentukan  hasil peramalan sehingga  memberikan  hasil yang terbaik dari nilai persentasi akurasi hasil peramalan.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Daneswara  Jauhari,  dkk,  2016,  Prediksi  Distribusi  Air Pdam  Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  Backpropagation  Di  Pdam  Kota  Malang, Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer (JTIIK) Vol. 3, No. 2
Dwi  Rahayu,  dkk,  2018,  Implementasi  Metode Backpropagation  Untuk  Klasifikasi  Kenaikan
Harga Minyak Kelapa Sawit, Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, Vol. 2, No. 4.
Irawan,  A.  F.  2015.  Implementasi  Metode  Jaringan Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Pada    Peramalan Kebutuhan  Air  Pdam  Kota  Malang.  Skripsi, Universitas Brawijaya.
Irwansyah,  Edy  dan  Faisal,  Muhammad.  2015.
Advanced  Clustering:  Teori  dan    Aplikasi.
Yogyakarta : Deepublish
Huang  and  Z.  Wu,2017,  “Forecasting  outpatient  visits using  empirical  mode  decomposition  coupled with  backpropagation  artificial  neural  networks optimized by particle swarm optimization,”  PLoS ONE, vol. 12, no. 2, pp. 1–18
Muhammad  Reza  dan  Suprayogi,  2017, Prediksi  Jangka Waktu  Pengiriman  Barang  Pada  PT.  Pos Indonesia  menggunakan  Backpropagation,  ogito Smart Journal/VOL. 3/NO. 1
Nabilla  Putri  Sakinah,dkk,  2018,  Prediksi  Jumlah
Permintaan Koran Menggunakan Metode Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation, Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, Vol. 2, No. 7
Nikmah,  Nanik  Ulfatun.  2014.  Prediksi  Kebutuhan  Air Pdam Berdasarkan Jumlah Pelanggan Menggunakan Al-Alaoui Backpropagation.
Skripsi, Universitas Brawijaya.
Soares,  F.,  M.,  Souza,  A.,  M.,  F.  2016.  Neural  Network Programming  With  Java.  Packt  Publishing  Ltd, Mumbai.
Sutojo, T dkk. (2011). Kecerdasan Buatan. Yogyakarta:
Andi Offset.
Yanto,  Musli,  dkk.  2018.  Peramalan  Penjualan  Pada
Toko Retail Menggunakan Algoritma Backpropagation Neural Network, Media
Informatika Budidarma, Vol 2, No. 3
Yanto, Musli, dkk. 2015, Analisis Jaringan Syaraf Tiruan Untuk  Memprediksi  Jumlah  Reservasi  Kamar Hotel  Dengan  Metode  Backpropagation,  Jurnal KomTekInfo Fakultas Ilmu Komputer, Volume 2, No. 1
DATA Kampus:
STMIK Widya Cipta Dharma
Jl. M. Yamin No. 25, Samarinda, 75123