Vol 1, No 11, April 2021, Hal 563-568 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Penerapan Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi Kebutuhan Blangko Sertipikat Tanah pada Kantor BPN Kota Pematangsiantar
Astri Veranita Sinaga * , Saifullah, Jaya Tata Hardinata
Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* astriveranita81098@gmail.com
Abstrak− Kota  Pematangsiantar  merupakan  salah  satu  daerah  di  indonesia  yang  memiliki  luas  tanah  79.97  KM2.  kantor  Badan Petanahan  Nasional  adalah  lembaga  pemerintahan  nonkementrian  di  Indonesia  yang  mempunyai  tugas  melaksanakan  tugas pemerintahan dibidang pertanahan di kota Pematangsiantar dan menyediakan sertfikita Tanah bagi masyarakat. Sebuah sistem untuk memprediksi  kebutuhan  blangko  Sertipikat  tanah  menggunakan  metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  merupakan  metode  yang  mampu melakukan  proses  matemtis  untuk  memprediksi  kebutuhan  blangko  Sertipikat  tanah  dengan  algoritma  backpropagation  untuk pengolahan  data  yang  diimplementasikan  dengan  matlab.  Data  dikumpulkan  melalui  observasi  langsung  dan  dikelompkan bedasarkan faktor kebutuhan blango setiap tahunya. Hasil yang di dapat dari pengujian tesebut adalah nilai perfomance dan epo ch dimana  setiap  arsitektur  tidak  sama  hasil  pengujiannya  ditampilkan  dalam  bentuk  grafik  perbandingan  nilai  target  dengan  proses pelatihan dan pengujian.
Kata Kunci: JST; Backpropagation; Blangko; Sertipikat Tanah; BPN
Abstract− Pematangsiantar City is one of the regions in Indonesia which has a land area of  79.97 KM2. the office of the National Land Affairs Agency is a non-ministerial government institution in Indonesia that has the task of carrying out government duties in the land sector in the city of Pematangsiantar and providing land certificates for the community. A system for predicting the need for blank  soil  certificates  using  the  Artificial  Neural  Network  method  is  a  method  that  is  able  to  perform  a  mathematical  process   to predict the need for blank certificates for soil certificates using the backpropagation algorithm for data processing implemented with matlab. Data were collected through direct observation and grouped based on the annual need for blango factors. The results obtained from the test are the 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: ANN; Backpropagation; Blank; Land Certificate; BPN

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  saat  ini,  hampir  semua  perangkat  komputer  menggunakan  kecerdasan  buatan  untuk menghasilkan  sistem  yang  lebih  handal.  Di  masa  mendatang  diperkirakan  semua  perangkat  elektronik  dan  komputer akan  jauh  lebih  cerdas  karena  telah  ditanamkan metode  kecerdasan  buatan.  Kecerdasan  buatan  juga  mengembangkan aplikasi-aplikasi  yang  dapat  diaplikasikan  dalam  kehidupan  nyata.  Bisa  digunakan  dalam  memprediksi  hal-hal  yang akan terjadi. Salah satu kecerdasan buatan yang dapat memprediksi sesuatu yang akan terjadi adalah Backpropagation.
Mengingat  pentingnya  tanah  bagi  kehidupan  masyarakat  Kantor  Badan  Pertanahan  Nasional  Pematangsiantar merupakan  kantor  yang  menangani  masalah  pengurusan  sertipikat  tanah  di  kota  Pematangsianatar.  Oleh  karena  itu pihak bersangkutan dengan mudah mengetahui status atau kedudukan hukum  dalam bidang luas, letak dan batas-batas siapa  yang  punya  dan  beban  apa  yang  diatasinya.  Namun  pengurusan  sertipikat  tanah  sering  mengalami  kendala  dan keterlambatan dalam mengurus sertpikat tanah dikarenakan minimnya stok blangko.
Melihat kondisi ini, masyarakat yang datang mengurus sertipikat tanahnya merasa kecewa karena keterlambatan pihak kantor BPN untuk menyelesaikan pembuatan sertipikat tanah disebabkan tidak ada blangko kosong pada kantor Badan Pertanahan Nasional Pematangsiantar. Untuk mengatasi  masalah yang kompleks penulis menggunakan metode Backpropagation.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Jaringan Saraf Tiruan
Menurut  [1]  (2015:150)  “Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  merupakan  salah  satu  konsep  buatan  dari  otak  manusia  yang selalu  mencoba  untuk  mensimulasikan  proses  pembelajaran  otak  manusia  tersebut”.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  disebut sebagai generasi model matematika yang berasal dari pemahaman manusia  sesuai asumsi pemprosesan informasi yang disebut neuron dan terjadi pada elemen sederhana.

## 2.2 Backpropagation
Backpropagation  adalah  metode  yang  dikembangkan  dari  aturan  perceptron.  hal  yang  ditiru  dari  perceptrona  adalah tahapan  dalam  algoritma  jaringan.Metode  backpropagation  digunakan  memasukan  data  secara  manual  yang  akan diteruskan menggunakan aplikasi matlab agar data yang di input cepat dan akurat dengan bantuan matlab. Menurut [2] “Algoritma Backpropagation untuk melakukan training terhadap suatu jaringan terdiri dari tiga tahap, yaitu feedforward dari pola input training, backpropagation dari error yang terkait, dan penyesuaian bobot”.
Vol 1, No 11, April 2021, Hal 563-568 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 2.3 Blangko Sertipikat Tanah
Blangko  adalah sebutan bagi surat isian yang masih kosong dan belum terisi informasi atau data yang dibutuhkan. Oleh karena itu blangko sering digunakan untuk sertipikat tanah, blangko Izaszh, blangko KTP dan masih banyak lagi lainya. Dalam pengurusan sertipikat tanah sangatlah dibutuhkan blangko kosong yang akan digunakan untuk isian kepemilikan hak atas tanah

## 2.4 Metode Pengumpulan Data
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  penulis  melakukan  beberapa  metode  dalam  pengumpulan  data,  antara  lain  sebagai berikut :
a) Data Sheet
Data yang penulis gunakan dalam penelitian ini adalah data blangko yang diperoleh dari Kantor Badan Pertanahan Nasional Pematangsiantar mulai tahun 2014 sampai 2019.
b) Pengamatan langsung ( Observasi ) Penulis  melakukan observasi pada  Kantor  Badan  Pertanahan  Nasional  Pematangsiantar  yang  berada  pada  jalan dahlia Pematangiantar.
c) Studi pustaka
Penulis  mencari  buku-buku,  jurnal  atau  bahan  lain  yang  penulis  jadikan  sebagai  acuan  dari  teori-teori  yang berhubungan dengan penelitian ini.
Tabel 1. Tabel Jumlah Blangko Bulan 2015 2016 2017 2018 2019 Januari 1405 1059 1059 1544 1278 Februari 1491 897 897 1239 1103 Maret 1418 1163 1169 1649 1639 April 1194 1038 885 1596 1974 Mei 1663 1014 1014 1259 1078 Juni 658 1096 1090 1065 1220 Juli 959 919 829 1071 1508 Agustus 933 446 916 949 1188 September 956 1042 1192 1805 976 Oktober 844 1132 1038 1388 1208 November 1043 1311 1256 1900 1418 Desember 1043 1029 1029 1724 1899 (Sumber :BPN Pematangsiantar) Mulai
Data Untuk Prediksi Penjualan Proses Input Data Training Inisialisasi Bobot Proses Training Apakah error training <= input error training.? Proses Input Data Testing Normalisasi Data Testing Proses Prediksi Proses Denormalisasi Data Prediksi Hasil Normalisasi Selesai Ya Tidak Normalisasi Data Training Inisialisasi Bobot
Gambar 1. Flowchart backpropagation
Parameter-parameter  dalam  pembentukan  jaringan backpropagation menggunakan  12  variabel  masukan, beberapa lapisan tersembunyi dan 1 lapisan keluaran adalah sebagai berikut :
Vol 1, No 11, April 2021, Hal 563-568 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Gambar 2. Arsitektur Backpropagation Prediksi Blangko Keterangan: X 1 – X 12 : 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 ). rumus normalisasi [3]–[16] :
(1)
Hasil Normalisasi dapat kita lihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 2. Normalisasi Traning Tahun (2015-2017) Target 2018
No Bulan Tahun 2015 2016 2017 Target 1 Januari 0,58835 0,41216 0,41216 0,65913 2 Februari 0,63215 0,32966 0,32966 0,50382 3 Maret 0,59497 0,46512 0,46817 0,71260 4 April 0,48090 0,40146 0,32355 0,68561 5 Mei 0,71973 0,38924 0,38924 0,51400 6 Juni 0,20796 0,43100 0,42794 0,41521 7 Juli 0,36123 0,34087 0,29504 0,41827 8 Agustus 0,34799 0,10000 0,33934 0,35614 9 September 0,35971 0,40350 0,47989 0,79204 10 Oktober 0,30267 0,44933 0,40146 0,57969 11 November 0,40401 0,54048 0,51248 0,84042 12 Desember 0,40401 0,39688 0,39688 0,75080 Tabel 3. Normalisasi Testing Tahun (2016-2018) Target 2019 No Bulan Tahun 2016 2017 2018 Target 1 Januari 0,43728 0,43728 0,70413 0,55777 2 Februari 0,34814 0,34814 0,53631 0,46149 3 Maret 0,49450 0,49780 0,76190 0,75640 4 April 0,42572 0,34154 0,73274 0,94072 5 Mei 0,41252 0,41252 0,54732 0,44773 6 Juni 0,45763 0,45433 0,44058 0,52586 7 Juli 0,36025 0,31073 0,44388 0,68432 8 Agustus 0,10000 0,35860 0,37675 0,50825 9 September 0,42792 0,51045 0,84773 0,39161 10 Oktober 0,47744 0,42572 0,61829 0,51926 0,8( ) ' 0,1 x a x b a − = + −
Vol 1, No 11, April 2021, Hal 563-568 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
No Bulan Tahun 2016 2017 2018 Target 11 November 0,57593 0,54567 0,90000 0,63480 12 Desember 0,42077 0,42077 0,80316 0,89945

## 3.2 Training Data Dengan Pola 3-9-1
Data yang akan diolah dengan menggunakan matlab pola arsitektur 3-9-1. 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.
Gambar 3. Pelatihan Arsitektur Menggunakan 3-9-1
Berdasarkan  gambar  3  dapat    dilihat    bahwa    model    jaringan    dengan  arsitektur  3-4-1  menghasilkan epoch sebesar 564 dalam waktu 00:13 detik.
Vol 1, No 11, April 2021, Hal 563-568 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Pada gambar 4 menunjukkan error  goal  (MSE) pada pelatihan ini sebesar 0,00099912 dicapai pada epoch yang ke 564. Berikut akurasi data pengujian arsitektur 3-9-1, dapat dilihat pada Tabel 4 dibawah:
Tabel 4. Akurasi Data Pengujian (Testing) Arsitektur 3-9-1
No Pola Target Output Error SSE Hasil 1 Pola 1 0,55777  0,787968 -0,23020 0,05299 1 2 Pola 2 0,46149  0,617492 -0,15601 0,02434 1 3 Pola 3 0,75640  0,820912 -0,06452 0,00416 1 4 Pola 4 0,94072  0,938487 0,00223 0,00000 1 5 Pola 5 0,44773  0,640705 -0,19297 0,03724 1 6 Pola 6 0,52586  0,725808 -0,19995 0,03998 1 7 Pola 7 0,68432  0,711186 -0,02687 0,00072 1 8 Pola 8 0,50825  0,272609 0,23564 0,05553 0 9 Pola 9 0,39161  0,870382 -0,47877 0,22922 1 10 Pola 10 0,51926  0,733558 -0,21430 0,04592 1 11 Pola 11 0,63480  0,899119 -0,26432 0,06986 1 12 Pola 12 0,89945  0,899335 0,00011 0,00000 1 Jumlah SEE 0,559980000 91,7% MSE 0,046664729
Pada tabel 5 terlihat perbandingan dari model arsitektur.
Tabel 5. Perbandingan Model Arsitektur No Arsitektur Traning Testing Epoch Waktu MSE MSE Akurasi 1 3-2-1 1401 00:53 0,016210 0,0368542 66,7 2 3-4-1 73 00:06 0,009990 0,0398115 66,7 3 3-5-1 2038 00:51 0,009998 0,0557627 58,3 4 3-6-1 810 00:23 0,009994 0,0833004 83,3 5 3-9-1 564 00:16 0,009991 0,0466647 91,7

## 3.3 Prediksi Blangko
Dalam melakukan proses prediksi terhadap jumlah blanko ditahun yang akan datang maka akan dilakukan pengolahan data dengan melakukan pengujian data secara komputerisasi.
a) Prediksi 2020
Tabel 6. Prediksi Blanko Tahun 2020 Prediksi 2020 No  Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 1278 0,55777 0,787968177 1834 2 1103 0,46149 0,617492350 1622 3 1639 0,75640 0,820912460 1875 4 1974 0,94072 0,938487454 2022 5 1078 0,44773 0,640704824 1651 6 1220 0,52586 0,725808368 1757 7 1508 0,68432 0,711185608 1738 8 1188 0,50825 0,272609442 1191 9 976 0,39161 0,870382003 1937 10 1208 0,51926 0,733558075 1766 11 1418 0,63480 0,899119337 1973 12 1899 0,89945 0,899335476 1973
b) Prediksi 2021
Tabel 7. Prediksi Blanko Tahun 2021 Prediksi 2021 No Data Real Target Target Prediksi 2021 1 1834 0,80235 0,787968177 1906 2 1622 0,65376 0,617492350 1729 3 1875 0,83107 0,820912460 1940
Vol 1, No 11, April 2021, Hal 563-568 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Prediksi 2021 No Data Real Target Target Prediksi 2021 4 2022 0,93355 0,938487454 2062 5 1651 0,67399 0,640704824 1753 6 1757 0,74817 0,725808368 1841 7 1738 0,73543 0,711185608 1826 8 1191 0,35316 0,272609442 1371 9 1937 0,87418 0,870382003 1991 10 1766 0,75493 0,733558075 1849 11 1973 0,89923 0,899119337 2021 12 1973 0,89942 0,899335476 2021

## 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  3-9-1  merupakan model  arsitektur  terbaik  dengan  tingkat  akurasi  91,7%  epoch  sebanyak  564  iterasi  dan  waktu  yang  dibutuhkan  00:13 detik.  Hasil  dari  penelitian  ini,  diharapkan  mampu  memberikan  acuan  dan  masukan  kepada  pihak  Kantor  Badan Pertanahan  Nasional  Pematangsiantar  untuk  membuat  kebijakan  menyediakan  stok  blanko  sertipikat  tanah  untuk mempercepat pdalam melayani masyarakat yang dalam pembuatan sertipikat Tanah.

## REFERENCES
[1] Y. A. Lesnussa, S. Latuconsina, and E. R. Persulessy, “Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA ( Studi kasus : Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon ),” Jurnal Matematika Integratif , vol. 11, no. 2, pp. 149–160, 2015.
[2] Solikhun and A. T. Safii, M., “Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) , vol. 1, no. 1, pp. 24–36, 2017.
[3] S.  Setti  and  A.  Wanto,  “Analysis  of  Backpropagation  Algorithm  in  Predicting  the  Most  Number  of  Internet  Users  in  the World,” JOIN (Jurnal Online Informatika) , vol. 3, no. 2, pp. 110–115, 2018.
[4] W. Saputra, J. T. Hardinata, and A. Wanto, “Resilient method in determining the best architectural model for predicting open unemployment in Indonesia,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 725, no. 1, pp. 1–7, 2020.
[5] T. Afriliansyah et al. , “Implementation of Bayesian Regulation Algorithm for Estimation of Production Index Level Micro and Small Industry,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[6] W. Saputra, J. T. Hardinata, and A. Wanto, “Implementation of Resilient Methods to Predict Open Unemployment in Indonesia According to Higher Education Completed,” JITE (Journal of Informatics and Telecommunication Engineering) , vol. 3, no. 1, pp. 163–174, 2019.
[7] W. Saputra, P. Poningsih, M. R. Lubis, S. R. Andani, I. S. Damanik, and A. Wanto, “Analysis of Artificial Neural Network in Predicting the Fuel Consumption by Type of Power Plant,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–5, 2019.
[8] N. L. W. S. R. Ginantra, T. Taufiqurrahman, G. W. Bhawika, I. B. A. I. Iswara, and A. Wanto, “Determination of the Shortest Route Towards the Tourist Destination Area Using the Ant Algorithma,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1339, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[9] G.  W.  Bhawika et  al. ,  “Implementation  of  ANN  for  Predicting  the  Percentage  of  Illiteracy  in  Indonesia  by  Age  Group,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[10]  M.  R.  Lubis,  W.  Saputra,  A.  Wanto,  S.  R.  Andani,  and  P.  Poningsih,  “Analysis  of  Artificial  Neural  Networks  Method Backpropagation  to  Improve  the  Understanding  Student  in  Algorithm  and  Programming,” Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[11]  A. Wanto et al. , “Analysis of the Backpropagation Algorithm in Viewing Import Value Development Levels Based on Main Country of Origin,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[12]  A. Wanto and J. T. Hardinata, “Estimations of Indonesian poor people as poverty reduction efforts facing industrial revolution 4.0,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 725, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[13]  A. Wanto et al. , “Model of Artificial Neural Networks in Predictions of Corn Productivity in an Effort to Overcome Imports in Indonesia,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1339, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[14]  A. Wanto, J. Na’am, Yuhandri, A. P. Windarto, and Mesran, “Analisis Penurunan Gradien dengan Kombinasi Fungsi Aktivasi pada Algoritma JST untuk Pencarian Akurasi Terbaik,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 4, no. 2018, pp. 1197–1205, 2020.
[15]  P.  Parulian et  al. ,  “Analysis  of  Sequential  Order  Incremental  Methods  in  Predicting  the  Number  of  Victims  Affected  by Disasters,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[16]  A.  Wanto et  al. ,  “Analysis  of  the  Accuracy  Batch  Training  Method  in  Viewing  Indonesian  Fisheries  Cultivation  Company Development,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.