## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 147 − 155 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1692

## Penerapan ML dengan Teknik Bayesian Regulation untuk Peramalan Usia Penduduk di Beberapa Negara Asia
Ratih Puspadini 1,* , Anjar Wanto 2 , Nur Arminarahmah 3
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Kaputama, Binjai, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari, Banjarmasin, Indonesia Email: 1,* puspadini.ratih@gmail.com, 2 anjarwanto@amiktunasbangsa.ac.id, 3 nur.armina@gmail.com Submitted: 26/04/2022 ; Accepted: 31/05/2022 ; Published: 31/05/2022
Abstrak −  Mengetahui  usia  kehidupan  penduduk  pada  sebuah  negara  bermanfaat  untuk  mengevaluasi  kinerja  pemerintah, apakah pemerintah mampu mensejahterakan penduduk pada umumnya, dan meningkatkan derajat kesehatan pada khususnya. Tujuan dari tulisan ini adalah untuk melakukan peramalan usia penduduk di beberapa negara besar yang ada di Asia, sehingga pemerintah memiliki tolak ukur dalam menentukan kebijakan untuk lebih meningkatkan derajat  kesejahteraan dan kesehatan penduduk di negara nya masing-masing. Metode peramalan dalam tulisan ini akan menggunakan algoritma Machine learning dengan teknik Bayesian Regulation. Data penelitian yang digunakan adalah data angka harapan penduduk di beberapa negara Asia yang ber sumber dari United Nations: “World Population Prospect: The 2010 Revision Population Database”. Penelitian ini merupakan pengembangan dari penelitian yang sudah pernah dilakukan sebelumnya, dengan menggunakan teknik Cyclical order. Penelitian sebelumnya menggunakan 5 model arsitektur (3-5-1, 3-8-1, 3-10-1, 3-5-8-1 dan 3-5-10-1), dengan model terbaik 3-5-10-1 yang menghasilkan akurasi sebesar 97%, MSE 0.0008358919, waktu pelatihan 27 detik dan target kesalahan ( error ) 0,03. Sedangkan penelitian yang dilakukan ini cukup menggunakan 3 model arsitektur yang telah dimodifikasi (2-5-1, 2-10-1 dan 2-5-10-1), dengan model terbaik adalah 2-5-1. Hasil nya bahwa penelitian ini lebih baik dibandingkan penelitian sebelumnya. Tolak ukur nya dilihat dari target error yang lebih kecil (0,02), akurasi lebih baik (100%), hingga waktu pelatihan yang lebih cepat (5 detik). Sehingga dapat disimpulkan, teknik Bayesian Regulation bekerja lebih baik dibandingkan Cyclical order dan model arsitektur 2-5-1 akan digunakan untuk melakukan prediksi.
Kata Kunci: Machine Learning; Bayesian Regulation; Usia; Penduduk; Asia
Abstract − Knowing the age of life of the population in a country is useful for evaluating the performance of the government, whether the government is able to prosper the population in general, and improve health status in particular. The purpose of this paper is to forecast the age of the population in several major countries in Asia, so that the government has a benchmark in determining policies to further improve the welfare and health of the population in their respective countries. The forecasting method in this paper will use Machine learning algorithms with Bayesian Regulation techniques. The research data used is data on population expectations in several Asian countries sourced from the United Nations: "World Population Prospect: The 2010 Revision Population Database". This research is a development of research that has been done before, using the Cyclical order technique. Previous research used 5 architectural models (3-5-1, 3-8-1, 3-10-1, 3-5-8-1 and 3-5-10-1), with the best model being 3-5-10 -1 which results in an accuracy of 97%, MSE 0.0008358919, training time of 27 seconds and an error rate of 0.03. Meanwhile, this research only uses 3 modified architectural models (2-5-1, 2-10-1 and 2-5-10-1), with the best model being 2- 5-1. The result is that this study is better than previous studies. The benchmark is seen from a smaller error rate (0.02), better accuracy (100%), to a faster training time (5 seconds). So it can be concluded, Bayesian Regulation technique works better than Cyclical order and the 2-5-1 architectural model will be used to make predictions.
Keywords : Machine Learning; Bayesian Regulation; Age; Population; Asia

## 1. PENDAHULUAN
Penduduk  yang  berkualitas  merupakan  salah  satu  modal  penting  bagi  sebuah  negara  dalam  mendukung pembangunan  nasional  di  negara  tersebut  [1].  Kualitas  penduduk  berkaitan  erat  dengan  kemampuan  penduduk suatu bangsa untuk mengolah sekaligus memanfaatkan sumber daya alam yang ada, untuk memenuhi kebutuhan hidup dan meningkatkan kesejahteraan mereka. Indikator kualitas/mutu sumber daya manusia (SDM) dapat dilihat dari sudut pandang beberapa aspek seperti tingkat pendidikan, pendapatan, dan tingkat kesehatan. Indikator dari tingkat kesehatan penduduk dapat di lihat dari angka kematian dan angka harapan hidupnya [2]. Tingginya angka kematian  menggambarkan  tingkat  kesehatan  penduduk  yang  rendah  dan  tingginya  angka  harapan  hidup menggambarkan tingkat  kesehatan penduduk yang baik.  Usia kehidupan penduduk  merupakan rata-rata jumlah tahun  kehidupan  yang  masih  dijalani  oleh  seseorang  yang  telah  berhasil  mencapai  umur  tertentu.  Manfaat mengetahui  usia  kehidupan  penduduk  adalah  untuk  mengevaluasi  kinerja  pemerintah  dalam  meningkatkan kesejahteraan penduduk pada umumnya, dan meningkatkan derajat kesehatan pada khususnya [3]. Rendahnya usia kehidupan penduduk di sebuah negara harus diikuti dengan program pembangunan kesehatan, dan program sosial lainnya termasuk kesehatan lingkungan, kecukupan gizi dan kalori termasuk program pemberantasan kemiskinan [4]. Berdasarkan data angka harapan hidup di dunia tahun 1995-2015 yang dihitung setiap 5 tahun sekali, yang bersumber dari  United Nations:  “World Population Prospect: The 2010 Revision  Population Database”  [5]  dan Badan Pusat  Statistik (BPS) Indonesia, tercatat  bahwa negara yang memiliki  usia kehidupan penduduk di  Asia yang paling tinggi tahun 2010-2015 adalah negara Jepang sebesar 83,5 tahun. Disusul negara Hongkong dengan 83,3 tahun [6]. Sedangkan negara Indonesia sendiri berada di urutan 14 dari 19 Negara, dibawah sesama negara

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 147 − 155 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1692
Asia  Tenggara  (Singapura  82,2  tahun,  Vietnam  75,9  tahun,  Malaysia  74,9  tahun,    Thailand  74,3  tahun  dan Kamboja 71,6 tahun ), dengan angka harapan hidup sebesar 70,1 tahun.
Karena begitu pentingnya pengetahuan tentang usia kehidupan penduduk dunia khususnya di Asia, maka perlu  dilakukan  peramalan  terhadap  hal  tersebut, agar  setiap  negara  khususnya  pemerintah  Indonesia  memiliki referensi dan acuan yang jelas untuk menentukan kebijakan ataupun membuat langkah-langkah strategis yang tepat agar usia kehidupan penduduk di Indonesia jangan sampai menurun di masa yang akan datang, bahkan mampu meningkat  pada tiap tahunnya.  Algoritma peramalan yang akan digunakan pada penelitian ini  adalah  algoritma Machine  Learning  dengan  teknik  Bayesian  Regulation.  Teknik  ini merupakan  salah  satu  metode  dari  Machine Learning dan Jaringan Saraf Tiruan. Machine Learning maupun Jaringan Saraf Tiruan banyak digunakan untuk pemecahan  masalah  yang  berhubungan  dengan  estimasi  (prediksi),  pengenalan  pola,  analisis  data,  kontrol  dan pengelompokkan . Teknik Bayesian Regulation merupakan fungsi pelatihan jaringan yang memperbarui bobot dan nilai bias sesuai dengan optimasi Levenberg-Marquardt. Teknik ini mampu meminimalkan kombinasi kesalahan kuadrat  dan  bobot,  dan  kemudian  menentukan  kombinasi  yang  benar  sehingga  menghasilkan  jaringan  yang digeneralisasi  dengan baik  [7].  Pada penelitian ini,  data usia penduduk  di  Asia  nantinya akan dibagi  menjadi  2 bagian,  yakni  data  training  (pelatihan)  dan  data  testing  (pengujian)  yang  masing-masing  memiliki  target  yang berbeda. Sama seperti teknik ML / JST lainnya, metode ini juga menggunakan parameter dengan neuron hidden layer (lapisan  tersembunyi)  untuk  memperoleh  model  arsitektur  terbaik.  Model  arsitektur  jaringan  terbaik  ini nantinya  akan  digunakan  untuk  meramalkan  usia  Penduduk  di  beberapa  negara  Asia  ditahun-tahun  yang  akan datang.
Penelitian ini merupakan pengembangan dari penelitian yang sudah pernah dilakukan sebelumnya, dengan menggunakan teknik Cyclical order untuk melakukan prediksi Angka harapan Hidup Penduduk dunia yang terdiri dari 38 Negara. Penelitian tersebut menggunakan 5 model arsitektur (3-5-1, 3-8-1, 3-10-1, 3-5-8-1 dan 3-5-10-1), dengan model terbaik 3-5-10-1 yang menghasilkan akurasi sebesar 97%, MSE 0.0008358919, waktu pelatihan 27 detik dan  tingkat  kesalahan (error) 0,03  [8]. Berdasarkan latar belakang tersebut,  maka pada penelitian kali ini akan  menggunakan  parameter  dan  teknik  yang  berbeda,  tetapi  dataset  penelitian  yang  sama  untuk  peramalan Angka Harapan Hidup (usia) Penduduk Dunia, tetapi dalam hal ini akan diambil sampel 19 Negara di Asia saja, karena dataset hanya digunakan untuk proses analisis dan pengujian saja. Fokus utama penelitian ini terletak pada modifikasi model arsitektur yang akan digunakan untuk peramalan, tingkat kesalahan ( error ), hingga teknik yang digunakan  yaitu  Bayesian  Regulation,  yang  dapat  memberikan  kinerja  yang  lebih  baik  dan  maksimal.  Hasil penelitian  ini  diharapkan  akan  memberikan  kontribusi  bagi  pemerintah  Indonesia  sebagai  acuan,  referensi  dan informasi  mengenai  Angka  Harapan  Hidup  (usia)  penduduk di  Asia  khususnya  Indonesia  di  masa  yang  akan datang,  agar  pemerintah  lebih  memaksimalkan  usaha  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  dan  lebih memudahkan  akses  kesehatan.  Sedangkan  kontribusi  penelitian  ini  bagi  keilmuan  adalah  bahwa  teknik  yang digunakan  dapat  dimanfaatkan  sebagai  alternatif yang  lebih  baik  untuk  menyelesaikan  masalah  peramalan  dan dapat dimanfaatkan oleh para akademisi untuk pengembangan keilmuan lebih lanjut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Dataset Penelitian
Dataset penelitian  yang digunakan adalah data Sekunder, yaitu data angka harapan hidup (usia) penduduk beberapa negara besar di Asia tahun 1995-2015 yang dihitung setiap 5 tahun sekali, yang bersumber dari United Nations: “World Population Prospect: The 2010 Revision Population Database” dan Badan Pusat Statistik Indonesia [9].  Negara  di  Asia  tersebut meliputi: Arab Saudi, Bangladesh, Cambodia / Kamboja, China, Filipina, Hong Kong, India, Indonesia, Jepang, Kazakhstan, Kuwait, Malaysia, Myanmar, Pakistan, Singapura, South Korea / Korea Selatan, Sri Lanka, Thailand dan Vietnam.
Tabel 1. Data Rata-Rata Usia Penduduk Asia di 19 Negara No Negara Umur/Tahun 1995-2000 2000-2005 2005-2010 2010-2015 1 Arab Saudi 71,6 73,1 74,3 75,4 2 Bangladesh 64,1 66,4 68,4 70,5 3 Cambodia / Kamboja 59,8 64,5 69,5 71,6 4 China 70,9 73,4 74,4 75,2 5 Filipina 66,4 67,1 67,8 68,6 6 Hong Kong 79,4 81,3 82,4 83,3 7 India 61,2 63,1 64,9 66,3 8 Indonesia 66,0 67,8 69,1 70,1 9 Jepang 80,5 81,8 82,7 83,5 10 Kazakhstan 63,0 64,6 65,7 66,4 11 Kuwait 72,9 73,4 73,8 74,2 12 Malaysia 72,3 73,3 74,0 74,9

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 147 − 155 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1692
No Negara Umur/Tahun 1995-2000 2000-2005 2005-2010 2010-2015 13 Myanmar 61,3 62,8 64,2 65,1 14 Pakistan 63,1 64,5 65,7 66,5 15 Singapura 77,7 79,2 81,2 82,2 16 South Korea / Korea Selatan 74,9 77,4 80,0 81,4 17 Sri Lanka 69,1 73,2 73,4 74,2 18 Thailand 70,6 71,5 73,3 74,3 19 Vietnam 73,0 74,4 75,1 75,9
Berdasarkan data pada tabel 1, Rata-rata usia kehidupan penduduk di Indonesia berada di urutan 14 dari 19 Negara dengan rata-rata usia 70,1 tahun, bahkan masih dibawah sesama negara Asia Tenggara (Singapura 82,2 tahun, Vietnam 75,9 tahun, Malaysia 74,9 tahun,  Thailand 74,3 tahun dan Kamboja 71,6 tahun.

## 2.2  Metode yang Digunakan
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Machine  Learning  /  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  Teknik  Bayesia  Regulation. Teknik ini merupakan fungsi pelatihan jaringan yang memperbarui bobot dan nilai bias sesuai dengan optimasi Levenberg- Marquardt. Hal Ini dengan meminimalkan kombinasi kesalahan kuadrat dan bobot, dan kemudian menentukan kombinasi yang benar sehingga menghasilkan jaringan yang digeneralisasi dengan baik. Teknik Bayesian Regulation dapat dirumuskan sebagai berikut:
[net,TR] = trainbr(net,TR,trainV,valV,testV) (1) Keterangan : net = Pembentukan Jaringan Syaraf TR
= Catatan pelatihan awal yang dibuat berdasarkan data latih trainV   = Data pelatihan yang dibuat berdasarkan data latih valV = Data validasi yang dibuat berdasarkan data latih testV = Data uji yang dibuat berdasarkan data latih

## 2.3  Tahapan Penelitian

## 2.3.1 Use Case Diagram
Use case diagram digunakan untuk memodelkan semua bisnis proses berdasarkan perspektif pengguna sistem. Use case  diagram  terdiri  atas  diagram  untuk  use  case  dan  actor.  Actor  merepresentasikan  orang  yang  akan mengoperasikan atau orang yang berinteraksi dengan sistem aplikasi.

## Gambar 1. Use Case Penelitian
Gambar 1 menjelaskan bahwa sistem dibuat oleh satu actor, actor tersebut dapat menginputkan data training setelah  itu  penentuan  model  arsitektur,  actor  input  data  training.  Selanjutnya  actor  mendapatkan  perbandingan antara Data Testing dan Data Training sehingga menentukan model arsitektur terbaik dan mendapatkan hasil.

## 2.3.2 Activity Diagram
Activity Diagram menjelaskan aliran kerja atau aktifitas pada sistem yang sedang dibangun dan untuk menganalisa proses. Activity Diagram dapat dilihat pada Gambar 2.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 147 − 155 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1692
Peneliti Menentukan Masalah Penelitian Melakukan Validasi Data Yang Akan Digunakan Melakukan Pengambilan Data Dari BPS Menentukan Tujuan PenelitianMenentukan Masalah Penelitian Data Valid Melakukan Kesimpulan dan Saran Melakukan Evaluasi System Ya Melakukan Normalisasi Data Training dan Testing di Ms.Excel Menentukan Pola Pengolahan Data Training dan Testing di Matlab Menentukan Arsitektur Terbaik di Ms.Excel Melakukan Prediksi
Gambar 2. Activity Diagram
Penelitian  ini  dimulai  dengan  menentukan  masalah  penelitian  dan  menentukan  tujuan  dari  penelitian tersebut. Setelah masalah dan tujuan dapat ditentukan, maka langkah selanjutnya melakukan pengumpulan data dari  United  Nations:  “World  Population  Prospect:  The  2010  Revision  Population  Database”  dan  Badan  Pusat Statistik Indonesia. Data yang dikumpulkan akan divalidasi untuk diproses menjadi data skripsi. Setelah data valid, penulis melakukan normalisasi untuk data training dan testing. Data yang telah dinormalisasi , selanjutnya penulis melakukan  penentuan  pola.  Data  training  dan  testing    yang  telah  dilakukan  penentuan  pola  akan  diproses menggunakan  software  matlab.  Hasil  dari  pengolahan  data  menggunakan  matlab  akan  diproses  kembali menggunakan Ms.Excel untuk menentukan arsitektur terbaik. Selanjutnya arsitektur terbaik akan dilakukan proses estimasi (perkiraan) dan dievaluasi (pengembangan) untuk hasil akhir.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Normalisasi
Dataset penelitian yang disajikan pada tabel 1 akan dinormalisasi menggunakan persamaan (1) [10]–[19].
𝑥 ′ = 0,8 (x−b) (a−b) + 0,1 (2) Penjelasan :
x ' : Transformasi data x : Data yang akan dinormalisasi a : Data terendah

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 147 − 155 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1692
b : Data tertinggi 0.1 dan 0.8 : Nilai default untuk melakukan Normalisasi
Data berdasarkan tabel  1  dibagi menjadi 2 bagian, yang pertama data tahun 1995-2005  digunakan sebagai  data training,  sedangkan  data  tahun  2005-2010  digunakan  sebagai  target  pelatihan.  Yang  kedua  data  2000-2010 digunakan  sebagai  data  testing,  sedangkan  data  tahun  2010-2015  digunakan  sebagai  target  data  testing. Berdasarkan tabel data 1 akan mendapatkan hasil normalisasi sebagai berikut:
Tabel 2. Normalisasi Data Penelitian Berdasarkan Tabel 1 Data Training Data Testing Data Input (Dalam Tahun) Target Input (Dalam Tahun) Target 1995-2000 2000-2005 2000-2005 2005-2010 1 0,5122 0,5646 0,6066 0,4981 0,5444 0,5870 2 0,2502 0,3306 0,4004 0,2391 0,3164 0,3976 3 0,1000 0,2642 0,4389 0,1657 0,3589 0,4401 4 0,4878 0,5751 0,6100 0,5097 0,5483 0,5792 5 0,3306 0,3550 0,3795 0,2662 0,2932 0,3242 6 0,7847 0,8511 0,8895 0,8150 0,8575 0,8923 7 0,1489 0,2153 0,2782 0,1116 0,1812 0,2353 8 0,3166 0,3795 0,4249 0,2932 0,3435 0,3821 9 0,8231 0,8686 0,9000 0,8343 0,8691 0,9000 10 0,2118 0,2677 0,3061 0,1696 0,2121 0,2391 11 0,5576 0,5751 0,5891 0,5097 0,5251 0,5406 12 0,5367 0,5716 0,5961 0,5058 0,5329 0,5676 13 0,1524 0,2048 0,2537 0,1000 0,1541 0,1889 14 0,2153 0,2642 0,3061 0,1657 0,2121 0,2430 15 0,7253 0,7777 0,8476 0,7338 0,8111 0,8498 16 0,6275 0,7148 0,8057 0,6643 0,7647 0,8188 17 0,4249 0,5681 0,5751 0,5019 0,5097 0,5406 18 0,4773 0,5087 0,5716 0,4362 0,5058 0,5444 19 0,5611 0,6100 0,6345 0,5483 0,5754 0,6063

## 3.2 Penentuan Model Arsitektur
Pada algoritma Machine Learning / Jaringan Syaraf Tiruan, tidak ada aturan yang baku  tentang bagaimana cara menentukan  model  arsitektur  yang  tepat.  Semua  nya  harus try dan try ,  artinya  terus  mencoba  model  sampai menghasilkan  atau  memperoleh  model  yang  terbaik.  Pada  penelitian  ini  ada  3  model  arsitektur  jaringan  yang digunakan, antara lain : 2-5-1, 2-10-1 dan 2-5-10-1. Model ini akan digunakan untuk melatih dan menguji dataset penelitian dengan aplikasi Matlab 2011b.
Tabel 3. Hasil Pelatihan dan Pengujian pada Model 2-5-1
Data Pelatihan (Training) Data Pengujian (Testing) Data  Target  Output Error SSE Target  Output  Error SSE Hasil 1 0,6066  0,5950 0,0116  0,00013341    0,5870  0,5726  0,0144  0,00020611 1 2 0,4004  0,3954 0,0050  0,00002537    0,3976  0,3805  0,0171  0,00029188 1 3 0,4389  0,4349 0,0040  0,00001572    0,4401  0,5177  -0,0776  0,00602228 1 4 0,6100  0,6035 0,0065  0,00004282    0,5792  0,5775  0,0017  0,00000298 1 5 0,3795 0,383 -0,0035  0,00001242    0,3242  0,3198  0,0044  0,00001896 1 6 0,8895  0,8937  -0,0042  0,00001748    0,8923  0,8991  -0,0068  0,00004664 1 7 0,2782  0,2769 0,0013  0,00000160    0,2353  0,2518  -0,0165  0,00027338 1 8 0,4249  0,4259  -0,0010  0,00000102    0,3821  0,3862  -0,0041  0,00001660 1 9 0,9000  0,9031  -0,0031  0,00000961    0,9000  0,9043  -0,0043  0,00001849 1 10 0,3061  0,3162  -0,0101  0,00010174    0,2391  0,2509  -0,0118  0,00013852 1 11 0,5891  0,6127  -0,0236  0,00055776    0,5406  0,5525  -0,0119  0,00014209 1 12 0,5961  0,6055  -0,0094  0,00008893    0,5676  0,5608  0,0068  0,00004669 1 13 0,2537  0,2538  -0,0001  0,00000001    0,1889  0,2165  -0,0276  0,00076237 1 14 0,3061  0,3067  -0,0006  0,00000034    0,2430  0,2545  -0,0115  0,00013236 1 15 0,8476  0,8497  -0,0021  0,00000442    0,8498  0,8699  -0,0201  0,00040568 1 16 0,8057  0,7773 0,0284  0,00080525    0,8188  0,8278  -0,0090  0,00008027 1 17 0,5751  0,5949  -0,0198  0,00039168    0,5406  0,5354  0,0052  0,00002683 1 18 0,5716  0,5345 0,0371  0,00137758    0,5444  0,5341  0,0103  0,00010701 1 19 0,6345  0,6517  -0,0172  0,00029592    0,6063  0,6115  -0,0052  0,00002725 1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 147 − 155 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1692
Data Pelatihan (Training) Data Pengujian (Testing) Data  Target  Output Error SSE Target  Output  Error SSE Hasil Jlh Error  0,00388305 Jlh Error  0,00876641 100 MSE 0,00020437 MSE 0,00046139 Tabel 4. Hasil Pelatihan dan Pengujian pada Model 2-10-1 Data Pelatihan (Training) Data Pengujian (Testing) Data  Target  Output Error SSE Target  Output  Error SSE Hasil 1 0,6066  0,6013 0,0053  0,00002756    0,5870  0,5883  -0,0013  0,00000180 1 2 0,4004  0,3973 0,0031  0,00000984    0,3976  0,3814  0,0162  0,00026194 1 3 0,4389  0,4391  -0,0002  0,00000006    0,4401  0,5590  -0,1189  0,01413801 1 4 0,6100  0,6118  -0,0018  0,00000308    0,5792  0,5894  -0,0102  0,00010349 1 5 0,3795  0,3795 0,0000  0,00000000    0,3242  0,3066  0,0176  0,00030816 1 6 0,8895  0,8956  -0,0061  0,00003697    0,8923  0,8907  0,0016  0,00000247 1 7 0,2782  0,2774 0,0008  0,00000059    0,2353  0,2512  -0,0159  0,00025390 1 8 0,4249  0,4267  -0,0018  0,00000327    0,3821  0,3805  0,0016  0,00000264 1 9 0,9000  0,8955 0,0045  0,00002025    0,9000  0,8927  0,0073  0,00005329 1 10 0,3061  0,3125  -0,0064  0,00004079    0,2391  0,2501  -0,0110  0,00012033 1 11 0,5891  0,5886 0,0005  0,00000023    0,5406  0,5778  -0,0372  0,00138535 1 12 0,5961  0,5989  -0,0028  0,00000801    0,5676  0,5817  -0,0141  0,00019788 1 13 0,2537  0,2541  -0,0004  0,00000015    0,1889  0,2163  -0,0274  0,00075137 1 14 0,3061  0,3015 0,0046  0,00002128    0,2430  0,2540  -0,0110  0,00012111 1 15 0,8476  0,8477  -0,0001  0,00000001    0,8498  0,8816  -0,0318  0,00101388 1 16 0,8057 0,803 0,0027  0,00000717    0,8188  0,8611  -0,0423  0,00178586 1 17 0,5751  0,5751 0,0000  0,00000000    0,5406  0,5742  -0,0336  0,00113032 1 18 0,5716  0,5713 0,0003  0,00000010    0,5444  0,5522  -0,0078  0,00006015 1 19 0,6345  0,6369  -0,0024  0,00000577    0,6063  0,5959  0,0104  0,00010775 1 Jlh Error  0,00018514 Jlh Error  0,02179972 100 MSE 0,00000974 MSE 0,00114735 Tabel 5. Hasil Pelatihan dan Pengujian pada Model 2-5-10-1 Data Pelatihan (Training) Data Pengujian (Testing) Data  Target  Output Error SSE Target  Output  Error SSE Hasil 1 0,6066  0,6012 0,0054  0,00002862    0,5870  0,5890  -0,0020  0,00000418 1 2 0,4004  0,3973 0,0031  0,00000984    0,3976  0,3815  0,0161  0,00025871 1 3 0,4389  0,4389 0,0000  0,00000000    0,4401  0,5460  -0,1059  0,01121553 1 4 0,6100  0,6110  -0,0010  0,00000091    0,5792  0,5900  -0,0108  0,00011606 1 5 0,3795  0,3787 0,0008  0,00000060    0,3242  0,3067  0,0175  0,00030466 1 6 0,8895  0,8946  -0,0051  0,00002581    0,8923  0,8908  0,0015  0,00000216 1 7 0,2782  0,2781 0,0001  0,00000000    0,2353  0,2509  -0,0156  0,00024443 1 8 0,4249  0,4267  -0,0018  0,00000327    0,3821  0,3803  0,0018  0,00000333 1 9 0,9000  0,8960 0,0040  0,00001600    0,9000  0,8935  0,0065  0,00004225 1 10 0,3061  0,3131  -0,0070  0,00004881    0,2391  0,2485  -0,0094  0,00008779 1 11 0,5891  0,5882 0,0009  0,00000078    0,5406  0,5793  -0,0387  0,00149926 1 12 0,5961  0,5986  -0,0025  0,00000640    0,5676  0,5828  -0,0152  0,00023004 1 13 0,2537  0,2531 0,0006  0,00000037    0,1889  0,2115  -0,0226  0,00051126 1 14 0,3061  0,3019 0,0042  0,00001775    0,2430  0,2528  -0,0098  0,00009613 1 15 0,8476  0,8479  -0,0003  0,00000009    0,8498  0,8793  -0,0295  0,00087270 1 16 0,8057  0,8033 0,0024  0,00000565    0,8188  0,8575  -0,0387  0,00149455 1 17 0,5751  0,5754  -0,0003  0,00000008    0,5406  0,5757  -0,0351  0,00123343 1 18 0,5716  0,5724  -0,0008  0,00000062    0,5444  0,5546  -0,0102  0,00010314 1 19 0,6345  0,6371  -0,0026  0,00000677    0,6063  0,5956  0,0107  0,00011407 1 Jlh Error  0,00017240 Jlh Error  0,01843369 100 MSE 0,00000907 MSE 0,00097019
Berdasarkan data pelatihan ( training ) dan data pengujian ( testing ) pada tabel 3, tabel 4 dan tabel 5, dapat dijelaskan sebagai berikut :
Target  = Diperoleh dari normalisasi berdasarkan persamaan (2), menggunakan Microsoft Excel Output = Diperoleh dari perhitungan dengan menggunakan Matlab Error = Diperoleh dari nilai Target – Output

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 147 − 155 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1692
SSE ( Sum Square Error ) = Diperoleh dari nilai Error di pangkatkan 2. Jlh Error = Diperoleh dari Total seluruh SSE MSE ( Mean Square Error ) = Diperoleh dari jumlah SSE dibagai dengan 19 (banyak nya dataset) Hasil = 1 ( true ) dan 0 ( false ). 1 diperoleh jika nilai Error <=0,02. Selain itu bernilai 0,02 merupakan target Error yang digunakan pada penelitian ini.

## 3.3 Penentuan Model Terbaik
Berdasarkan  penyajian  hasil  pelatihan  dan  pengujian  pada  tabel  3,  tabel  4  dan  tabel  5  yang  merupakan  hasil perhitungan dari masing-masing model arsitektur jaringan yang digunakan pada penelitian ini, maka selanjutnya dapat ditentukan model terbaik dari masing-masing model yang digunakan.
Tabel 6. Penentuan Model Arsitektur Terbaik Bayesian Regulation Model Epoch (Iterasi) Waktu MSE Target Error Akurasi 2-5-1 347 00.05 0,0004613901 0,02 100% 2-10-1 459 00.05 0,0011473535 0,02 100% 2-5-10-1 755 00.10 0,0009701942 0,02 100%
Pada tabel 6 dapat dilihat perbedaan kinerja dari masing-masing model arsitektur. Secara garis besar model arsitektur  2-5-1  merupakan  model  arsitektur  terbaik,  karena  mampu  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi,  epoch (iterasi) yang sedikit, waktu yang cukup cepat dan yang paling penting menghasilkan nilai MSE ( Mean Square Error ) yang paling kecil dibandingkan dengan 2 (dua) model yang lain. Seperti yang perlu kita ketahui, bahwa semakin kecil kesalahan ( error ) maka hasilnya semakin baik.
Gambar 3. Grafik Model Arsitektur
Gambar 3 merupakan grafik dari hasil model arsitektur yang digunakan. 3 (Tiga) model yang digunakan pada penelitian ini nyaris sama kemampuannya, hanya sedikit perbedaan pada nilai MSE ( Mean Square Error ).

## 3.4 Perbandingan dengan Model Arsitektur dari Penelitian Terdahulu
Penelitian ini telah menghasilkan model arsitektur terbaik, yakni 2-5-1 seperti yang telah disajikan pada tabel 6. Selanjutnya  adalah  membandingkan  hasil  model  arsitektur  tersebut  dengan  model  arsitektur  dari  penelitian terdahulu yang menjadi rujukan dilakukannya penelitian ini.
Tabel 7. Model Arsitektur dari Penelitian Terdahulu Cyclical Order Weight/Bias Model Epoch (Iterasi) Waktu MSE Target Error Akurasi 3-5-1 703 01.58 0,0011031685 0,03 92% 3-8-1 279 00.42 0,0012539833 0,03 89% 3-10-1 414 01.01 0,0013519990 0,03 76% 3-5-8-1 52 00.10 0,0013937552 0,03 87% 3-5-10-1 149 00.27 0,0008358919 0,03 97%
Pada tabel 7 dapat dilihat, bahwa pada penelitian terdahulu yang menjadi rujukan dilakukannya penelitian ini  secara  garis  besar  dengan  menggunakan  teknik  Cyclical  Order  Weight/Bias  menghasilkan  model  arsitektur terbaik  3-5-10-1  dengan  tingkat  akurasi  97%,  waktu  27  detik,  target  error  0.03  dan  nilai  MSE  sebesar
0.0000000000 0.2000000000 0.4000000000 0.6000000000 0.8000000000 1.0000000000 2-5-1 2-10-1
2-5-10-1 MSE 0.0004613901 0.0011473535 0.0009701942 Akurasi 100% 100% 100%
Grafik dengan Bayesian Regulation

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 147 − 155 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1692
0,0008358919. Setelah dibandingkan dengan hasil penelitian ini yang menggunakan teknik Bayesian Regulation dengan parameter dan model yang berbeda, ternyata menghasilkan waktu konvergensi yang lebih baik, MSE yang lebih kecil, Target error yang juga lebih kecil dan yang lebih penting menghasilkan akurasi yang lebih baik yakni mencapai 100%, bahkan di hampir semua model yang digunakan.

## 3.5 Hasil Prediksi
Hasil Prediksi diperoleh berdasarkan model terbaik 2-5-1 dengan menggunakan rumus persamaan (3) [20].
Prediksi = (𝑥−0,1)(𝑏−𝑎) 0,8 + 𝑎
(3)
Penjelasan : x : Target Prediksi a : Data terendah b : Data tertinggi 0.1 dan 0.8 : Nilai default untuk melakukan Prediksi
Tabel 8. Data Awal dan Hasil Peramalan No Negara Umur/Tahun Hasil Peramalan 1995-2000  2000-2005  2005-2010  2010-2015  2015-2020  2020-2025  2025-2030 1  Arab Saudi 71,6 73,1 74,3 75,4 76,1 77,3 78,8 2  Bangladesh 64,1 66,4 68,4 70,5 71,3 73,5 76,0 3  Cambodia / Kamboja 59,8 64,5 69,5 71,6 73,1 74,3 76,8 4  China 70,9 73,4 74,4 75,2 76,2 77,3 78,8 5  Filipina 66,4 67,1 67,8 68,6 70,4 72,5 75,2 6  Hong Kong 79,4 81,3 82,4 83,3 83,3 83,2 83,2 7  India 61,2 63,1 64,9 66,3 67,9 70,5 73,8 8  Indonesia 66,0 67,8 69,1 70,1 71,7 73,6 76,0 9  Jepang 80,5 81,8 82,7 83,5 83,5 83,4 83,2 10  Kazakhstan 63,0 64,6 65,7 66,4 68,5 70,8 74,0 11  Kuwait 72,9 73,4 73,8 74,2 75,5 76,7 78,3 12  Malaysia 72,3 73,3 74,0 74,9 75,8 77,0 78,6 13  Myanmar 61,3 62,8 64,2 65,1 67,2 69,8 73,3 14  Pakistan 63,1 64,5 65,7 66,5 68,6 70,8 74,0 15  Singapura 77,7 79,2 81,2 82,2 82,5 82,6 82,7 16  South Korea / Korea Selatan 74,9 77,4 80,0 81,4 81,5 81,9 82,3 17  Sri Lanka 69,1 73,2 73,4 74,2 75,1 76,6 78,2 18  Thailand 70,6 71,5 73,3 74,3 75,4 76,6 78,3 19  Vietnam 73,0 74,4 75,1 75,9 76,8 77,8 79,2

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa dan pembahasan yang telah dijelaskan, maka  dapat disimpulkan bahwa penelitian ini lebih baik dibandingkan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh (Sormin et al., 2019). Tolak ukur nya dilihat dari target error yang lebih kecil (Penelitian sebelumnya menggunakan target error sebesar 0,03, sedangkan penelitian ini menggunakan target error sebesar 0,02). Tingkat Akurasi yang lebih baik (Penelitian sebelumnya menggunakan 5 model arsitektur tetapi menghasilkan akurasi yang bervariasi, yakni 92% pada model 3-5-1, 89% pada model 3- 8-1, 76% pada model 3-10-1, 87% pada model 3-5-8-1 dan 97% pada model 3-5-10-1), sedangkan pada penelitian ini  hanya  menggunakan  3  model  arsitektur  saja  tetapi  sudah  menghasilkan  akurasi  yang  sama  baiknya  hanya sedikit berbeda pada Mean Square Error nya (100% pada model 2-5-1, 100% pada model 2-10-1 dan 100% pula pada  model  2-5-10-1).  Kesimpulan  lainnya  yang  dapat  diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa  algoritma Machine Learning dengan teknik Bayesian Regulation bekerja lebih baik dibandingkan Cyclical order.

## REFERENCES
[1] A.  Asnawi,  “Produktivitas  Rakyat  dan  Daya  Saing  Indonesia  di  Pasar  Internasional  Sebagai  Upaya  Mendukung Tercapainya Pembangunan Nasional,” Jurnal Ilmiah Administrasi Bisnis dan Inovasi , vol. 2, no. 1, pp. 195–208, 2018.
[2] C. Abbafati et al. , “Global age-sex-specific fertility, mortality, healthy life expectancy (HALE), and population estimates in 204 countries and territories, 1950–2019: a comprehensive demographic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019,” The Lancet , vol. 396, no. 10258, pp. 1160–1203, 2020.
[3] D. F. Shanahan et al. , “Nature–Based Interventions for Improving Health and Wellbeing: The Purpose, the People and the Outcomes,” Sports , vol. 7, no. 141, pp. 1–20, 2019.
[4] A. Herforth et al. , “Cost and affordability of healthy diets across and within countries: Background paper for The State of Food Security and Nutrition in the World 2020,” FAO Agricultural Development Economics Technical Study , vol. 9, no. 9, pp. 1–90, 2020.
[5] United Nations Population Division, “World Population Prospects: The 2010 Revision,” Population and Development

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 147 − 155 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1692
Review , vol. I, pp. 1–481, 2011.
[6] B. P. Statistik, “Angka Harapan Hidup Penduduk Beberapa Negara (Tahun), 1995-2015,” Badan Pusat Statistik , 2015. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/statictable/2014/09/22/1517/angka-harapan-hidup-penduduk-beberapa- negara-tahun-1995-2015.html. [Accessed: 10-May-2022].
[7] 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.
[8] M. K. Z. Sormin, P. Sihombing, A. Amalia, A. Wanto, D. Hartama, and D. M. Chan, “Predictions of World Population Life Expectancy Using Cyclical Order Weight / Bias,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[9] BPS,  “Population  Life  Expectations  of  Several  Countries  (years),  1995-2015,” Indonesian  Central  Statistics  Agency (BPS) , 2018. .
[10]  N. L. W. S. R. Ginantra, A. D. GS, S. Andini, and A. Wanto, “Pemanfaatan Algoritma Fletcher-Reeves untuk Penentuan Model Prediksi Harga Nilai Ekspor Menurut Golongan SITC,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 3, no. 4, pp. 679–685, 2022.
[11]  P. Parulian et al. , “Analysis of Sequential Order Incremental Methods in Predicting the Number of Victims Affected by Disasters,” in Journal of Physics: Conference Series , 2019, vol. 1255, no. 1.
[12]  E. Siregar, H. Mawengkang, E. B. Nababan, and A. Wanto, “Analysis of Backpropagation Method with Sigmoid Bipolar and Linear Function in Prediction of Population Growth,” in Journal of Physics: Conference Series , 2019, vol. 1255, no. 1.
[13]  Y.  Andriani,  H.  Silitonga,  and A.  Wanto,  “Analisis  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk  prediksi  volume  ekspor  dan  impor migas di Indonesia,” Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , vol. 4, no. 1, pp. 30–40, 2018.
[14]  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.
[15]  N. L. W. S. R. Ginantra et al. , “Performance One-step secant Training Method for Forecasting Cases,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1933, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[16]  M. F. Rozi, D. Hartama, I. P. Sari, R. Dewi, and Z. A. Siregar, “Backpropagation Model in Predicting the Location of Prospective  Freshman  Schools  for  Promotion  Optimization,” JOMLAI:  Journal  of  Machine  Learning  and  Artificial Intelligence , vol. 1, no. 1, pp. 23–30, 2022.
[17]  N. Arminarahmah, S. D. Rizki, O. A. Putra, U. Islam, K. Muhammad, and A. Al, “Performance Analysis and Model Determination for Forecasting Aluminum Imports Using the Powell-Beale Algorithm,” IJISTECH (International Journal of Information System & Technology) , vol. 5, no. 5, pp. 624–632, 2022.
[18]  A.  Wanto,  S.  Defit,  and  A.  P.  Windarto,  “Algoritma  Fungsi  Perlatihan  pada  Machine  Learning  berbasis ANN  untuk Peramalan Fenomena Bencana,” RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 254–264, 2021.
[19]  A. Perdana, S. Defit, and A.  Wanto, “Optimalisasi Parameter dengan Cross Validation dan Neural Back-propagation Pada Model Prediksi Pertumbuhan Industri Mikro dan Kecil,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis , vol. 01, no. 11, pp. 34–42, 2021.
[20]  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.