## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2021

## Analisis Optimasi Fungsi Pelatihan Machine Learning Neural Network dalam Peramalan Kemiskinan
Sahat Sonang S *1 , Sarjon Defit #2 , Mukhlis Ramadhan #3
* Politeknik Bisnis Indonesia Pematangsiantar, Indonesia Jl. Sriwijaya, Melayu, Kec. Siantar Utara, Kota Pematang Siantar, Sumatera Utara 21146
1 sahatsonangstg@gmail.com
# Department of Informatics Engineering, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Indonesia STMIK TRIGUNA DHARMA Medan, Indonesia
2 sarjond@yahoo.co.uk
3 mukhlis.ramadhan99@gmail.com
Abstrak — Banyak  metode  fungsi  pelatihan  dalam  Machine Learning Neural Network yang digunakan dalam menyelesaikan  masalah  komputasi  yang  berkaitan  dengan prediksi.  Fungsi  pelatihan  yang  digunakan  pada  Machine Learning metoda algoritma backpropagation dapat menghasilkan prediksi  yang berbeda, yang dipengaruhi oleh parameter dan data yang digunakan. Tujuan dari penelitian dilakukan  untuk  menganalisa  performance  dan  keakuratan algoritma  backpropagation  standard  serta  mengoptimalkan fungsi pelatihan dengan algoritma Bayesian Regulation, dan One  Step  Secant.  Dalam  proses  analisis,  penelitian  ini menggunakan Dataset jumlah kemiskinan di Indonesia dalam jangka waktu 12 tahun (tahun 2009 - 2020) yang terdiri dari 34 provinsi. Data diperoleh dari website Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia https://www.bps.go.id/. Berdasarkan pelatihan,  pengujian,  dan  analisa  yang  dilakukan  diperoleh hasil  dari  penelitian,  bahwa  model  jaringan  5-9-1 menggunakan fungsi pelatihan Bayesian Regulation mampu melakukan  optimasi  yang  lebih  baik  dengan  percepatan waktu pelatihan, MSE Pengujian, Performance lebih rendah dibandingkan  denga  2  metode  yang  lain,  dengan  demikian disimpulkan  bahwa  model  jaringan  5-9-1  menggunakan algoritma  Bayesian  Regulation  dapat  digunakan  untuk prediksi kemiskinan di Indonesia.
Kata kunci — Optimasi, Machine Learning, Backpropagation, Bayesian Regulation, One Step Secant, Kemiskinan
Abstract — Many  methods  of  training  functions  in  Machine Learning Neural Networks are used in solving computational problems related to prediction. The training function used in Machine  Learning  backpropagation  algorithm  method  can produce  different  predictions,  which  is  influenced  by  the parameters and data used. The purpose of this research is to analyze  the  performance  and  accuracy  of  the  standard backpropagation  algorithm  and  optimize  the  training function  with  the  Bayesian  Regulation  algorithm.  and  One Step Secant. In the analysis process, This study uses a dataset
on the number of poverty in Indonesia for a period of 12 years (2009 - 2020) consisting of 34 provinces. Data obtained from the website Indonesian Statiscal Center (BPS) https://www.bps.go.id/.  Based  on  the  training,  testing,  and analysis carried out, the results obtained from the research, that the 5-9-1 network model using the Bayesian Regulation training  function  is  able  to  perform  better  optimization  by accelerating the training time, MSE Testing, Performance is lower than the other 2 methods, thus it is concluded that the 5-9-1 network model using the Bayesian Regulation algorithm can be used to predict poverty in Indonesia.

## Keywords— Optimization, Machine Learning,
Backpropagation, Bayesian Regulation, One Step Secant, Poverty

## I. P ENDAHULUAN
Saat ini Machine Learning sangat banyak diperbincangkan dalam perkembangan teknologi informasi secara khusus dalam bidang penelitian yang diterapkan di berbagai  bidang  seperti  teknologi,  perbankan,  bisnis, kesehatan,  dan  lainnya  [1].    Machine  Learning  mampu menyelesaikan  masalah  yang  kompleks  [2]–[4],  seperti menganalisa  gambar,  menganalisa  data  times-series,  dan melacak  objek.  [5]  Teknik  Machine  Learning  bertujuan agar komputer dapat belajar secara otomatis tanpa adanya campur tangan manusia,  [6] serta menyesuaikan tindakan yang tepat. [7] Fokus penelitian Machine Learning tentang bagaimana  meningkatkan  kinerja  sistem  pembelajaran otomatis melalui pelatihan-pelatihan atau pengalaman. [8] permasalahan Machine Learning digunakan sebagai pilihan dalam mengoptimalkan cara kerja komputer sesuai dengan data  lalu.  [9]  Penelitian  ini  membahas  teknik  Machine Learning dengan metode jaringan syaraf Backpropagation. Metode  backpropogation  pada  Machine  Learning  banyak dipergunakan dalam pelatihan jaringan syaraf feedforward. [10]–[12]
Algoritma  Backpropagation  memiliki  beberapa  fungsi, yaitu:  fungsi  transfer  dan  fungsi  pelatihan  dimana  setiap fungsi  memiliki  beberapa  tehnik  dan  cara  untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  kompleks.  fungsi transfer banyak digunakan pada Machine Learning neural network  secara  khusus  algoritma  propagasi  balik  seperti fungsi  sigmoid-tangen-hiperbolik  (tansig),  [13]  log- sigmoid  (logsig),  [14]  linear-purelin.  [15]  Metode Backpropagation standard umumnya menggunakan  fungsi pelatihan gradient  descen t  yaitu:  traingd,  trainngdx, traingda, dan traingdm. [16] selain itu masih banyak fungsi pelatihan  yang  digunakan  untuk  optimasi  yang  dapat mempengaruhi  hasil  komputasi,  seperti  halnya gradien konjugasi  berskala  (trainscg),  [17]  pelatihan  urutan  acak dengan fungsi pembelajaran (trainr), [18] regulasi bayesian (trainbr), [19] pelatihan bobot atau bias perintah acak tidak terawasi  (trainru),  [20]  Levenberg-Marguardt  (trainlm), [21],  [22]  OSS  (trainoss),  [23]  pelatihan  inkremental berurutan  fungsi    pembelajaran  (trains),  [24]  pelatihan batch  bobot  atau  bias  tanpa  pengawasan  (trainbu),  [25] pelatihan  batch  menggunakan  aturan  pembelajaran  bobot dan  bias  (trainb),  [26]    pelatihan  konjugasi  gradien (traingcgp, traincgb, traincgf), [27] resilient (trainrp), [28] BFGS  quasi-newton  (trainbfg),  [29]  urutan  siklus  bobot atau  bias  (trainc),  [30]  dan  BFGS  quasi-newton  referensi adaftif  kontorol  (trainbfgc).  [31]  Pemanfaatan  fungsi transfer maupun fungsi pelatihan menghasilkan peramalan yang  tingkat  keakuratan  berbeda-beda,  yang  dipengaruhi oleh parameter atau metode yang diberikan serta data yang akan di uji. [32]–[36] Sesuai dengan hal tesebut,  penelitian ini  fokus  membahas  pada  penggunaan  fungsi  pelatihan dalam mengoptimalkan kemampuan algoritma backpropogation standard.
Dalam penyelesaian masalah yang banyak dan kompleks dilakukan pelatihan-pelatihan untuk meningkatkan kinerja yang lebih optimal. S Leloho, et al (2019) dalam penelitian perbandingan  kinerja  empat  fungsi  pelatihan:  Resilient Backpropagation,  Scale  Conjugate  Gradieant,  Quasi- Newton,  dan  Levenberg-Marguardt  diterapkan  pada pelatihan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dalam  prediksi  rata-rata radiasi matahari. proses perbandingan dilaksanakan dengan mengamati nilai Root Mean Square Error (RMSE), model Koefisien  Korelasi  (R)  ,  dan  Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE). Hasil dari penelitian ini diperoleh TRAIN- LM  bekerja  lebih  baik  dibandingkan  model  lainnya  dan nilai  koefisien  korelasi  99,742%  MAPE  2,394%. Pengujian, pelatihan, dan validasi  yang dilakukan dengan menggunakan  data  aktual  dari  database  NASA  dengan enam  lokasi  yang  berbeda  di  kota-kota  Barat  Laut.  Hasil dari  penelitian  ini  bermanfaat  untuk  optimalisasi  kinerja jaringan mikro. [37] D. Uwanuakwa and P Akpinar (2020) dalam penelitiannya membahas mengoptimalkan peramalan  dalamnya  karbon  tembok  menggunakan algoritma  OSS.  Pelatihan  jaringan  yang  dibangun  dalam makalah  ini  menggabungkan  10 hiden  layer yang  tidak sama  dengan  11  rasio  distrubusi  data.  Dimana  nilai  (R) 0,99 dan persentasi hasil variasi 30-50% yang berarti nilai R  meningkat  signifikan  dari  yang  diamati  60-80%.  [38]
Penelitian  selanjuntnya  dilakukan  untuk  meramalkan radiasi  gelombang  panjang  teluk  benggala  menggunakan lima  fungsi  pelatihan  yang  berbeda,  yaitu:  kuasi-Newton Broyden Fletcher Goldfarb Shanno  (BFGS),  garis potong satu  langkah,  gradien  konjugasi  dengan  Beale-Powell restart,  Levenberg-Marquardt,  dan  penurunan gradien . dalam penelitian menggunakan analisa performance ( Root mean  square  error ,  korelasi  koefisien,  akurasi  prediksi) dan  analisa  parameter  untuk  mengetahui  performansi fungsi  pelatihan.  berdasarkan  hasil  penelitian  ditemukan bahwa kelima fungsi pelatihan yang dilakukan Levenberg- Marquardt menghasilkan nilai akurasi 99,81% lebih tinggi dari fungsi pelatihan lainnya. [39]
Berdasarkan dari penelitian-penelitian yang dipaparkan, maka penelitian yang diusulkan dalam penelitian ini adalah analisa  pemanfaatan  fungsi  pelatihan  Machine  Learning neural network bacpropagation standard dalam peramalan kemiskinan  di  Indonesia.  Peneltian  ini  membahas  teknik dan  metode  fungsi  pelatihan  yang  digunakan  dalam menyelesaikan  masalah,  dataset  jumlah  kemiskinan  yang digunakan  hanya  membantu  pembuktian  dan  pengujian. Dalam  penerapannya  Machine  Learning  dengan  metode backpropagation  standard  pada  proses  pelatihan  sering menghasilkan  kecepatan  konvergensi  yang  tidak  baik, untuk itu perlu dilakukan kombinasi fungsi pelatihan dalam mempercepat  konvergensi  pelatihan  jaringan,  dengan menggunakan metode Bayesian Regulation, dan One Step Secant (OSS). Kinerja Backpropagation standard dilakukan  analisis  dan  dibandingkan  dengan  metode Bayesian  Regulation ,  dan One  Step  Secant .  Hasil  dari penelitian ini diharapkan dapat  digunakan ataupun rujukan dalam  menyelesaikan  kasus  peramalan  kemiskinan  di Indonesia,  serta  dapat  membantu  pihak  akademisi  dalam pengembangan studi selanjutnya.

## II. M ETODE

## A. Dataset Penelitian
Dalam  proses  analisis,  penelitian  ini  menggunakan dataset  jumlah  kemiskinan  di  Indonesia  dalam  jangka waktu  12  tahun  (tahun  2009  -  2020)  yang  terdiri  dari  34 Provinsi, yaitu: Propinsi  Aceh, Provinsi  Sumatera Utara, Provinsi  Sumatera Barat, Provinsi  Riau, Provinsi  Jambi, Provinsi    Sumatera  Selatan,  Provinsi    Bengkulu,  Provinsi Lampung, Provinsi  Kepulauan Bangka Belitung, Provinsi Kepulauan  Riau,  Provinsi    DKI  Jakarta,  Provinsi    Jawa Barat,  Provinsi    Jawa  Tengah,  Provinsi    Di  Yogyakarta, Provinsi    Jawa  Timur,  Provinsi    Banten,  Provinsi    Bali, Provinsi    Nusa  Tenggara  Barat,  Provinsi    Nusa  Tenggara Timur,  Provinsi  Kalimantan Barat, Provinsi    Kalimantan Tengah,  Provinsi Kalimantan Selatan,  Provinsi Kalimantan  Timur,  Provinsi    Kalimantan  Utara,  Propinsi Sulawesi  Utara,  Provinsi    Sulawesi  Tengah,  Provinsi Sulawesi  Tenggara,  Provinsi    Gorontalo,  Provinsi Sulawesi Barat, Provinsi  Maluku, Provinsi  Maluku Utara, Provinsi  Papua Barat, Provinsi  Papua. Data diperoleh dari website Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia https://www.bps.go.id/.
TABEL I J UMLAH P ENDUDUK M ISKIN DI I NDONESIA (T AHUN 2009-2020) No Provinsi Tahun 2009 2010 …… 2020 1 Aceh 892,86 861,85 …… 833,91 2 Sumatera Utara 1499,68 1490,89 …… 1356,72 3 Sumatera Barat 429,25 430,02 …… 364,79 4 Riau 527,49 500,26 …… 491,22 5 Jambi 249,69 241,61 …… 288,1 6 Sumatera Selatan 1167,87 1125,73 …… 1119,65 7 Bengkulu 324,13 324,93 …… 306 8 Lampung 1558,28 1479,93 …… 1091,14 9 Kep. Bangka Belitung 76,63 67,75 …… 72,05 10 Kep, Riau 128,21 129,66 …… 142,61 11 Dki Jakarta 323,17 312,18 …… 496,84 12 Jawa Barat 4983,57 4773,72 …… 4188,52 13 Jawa Tengah 5725,69 5369,16 …… 4119,93 14 Di Yogyakarta 585,78 577,3 …… 503,14 … …… …… …… …… …… 34 Papua 760,35 761,62 …… 912,23 Jumlah 32571,31  31064,43  …… 27549,7

## B. Tahapan Riset
Dalam menyelesaikan riset  pada  Gambar  1 ditampikan alur riset yang akan dilakukan.
Start
Studi Literatur dan Pengumpulan Data
Pemisahan Data Pengujian dan Pelatihan

## Normalisasi Data
Pelatihan dan Pengujian

## Input Data Pelatihan
Membuat multi layer neural network dan
pemilihan fungsi Pelatihan Membangkitkan nilai bobot bias Inisialisasi parameter jaringan Melakukan proses pelatihan Input dan Pengujian Simulasi Data Uji dari hasil pelatihan Evaluasi Finish

## Gambar. 1  Tahapan penyelesaian penelitian
Sesuai dengan Gambar. 1 di atas bahwa langkah pertama yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  melaksanakan studi literatur dari Jurnal, Proceding, dan buku-buku yang selanjutnya  mengumpulkan  dataset  penelitian  (Tabel  1). tahapan berikutnya melakukan pemisahan dataset menjadi 2  bagian,  yaitu:  data  pelatihan,  dan  data  pengujian.  Data pelatihan  yang  digunakan  data  jumlah  kemiskinan  tahun 2009-2013 (X1-X5) dengan target  tahun 2014 (Y1). Data pengujian  tahun  2015-2019  (X6-X10)  dengan  target  Y2 (tahun  2020).  langkah  berikutnya  melaksanakan  proses menormalkan  dataset  pelatihan  dan  data  pengujian menggunakan rumus (1) [40].
𝑥 ′ = 0.8 (𝑥−𝑎) 𝑏−𝑎 +  0.1 (1)
Dimana:  x'  merupakan  hasil  data  yang  sudah dinormalisasi,  0.8  dan  0.1  nilai  ketetapan.  x  =  data  yang akan dinormalkan, a = nilai terkecil dari dataset, b = nilai terbesar  dari  dataset.  Data  pelatihan  yang  sudah dinormalkan  di input kedalam  software  Matlab  R2021a untuk  diolah  dengan  membangun  jaringan  syaraf  multi layer. Arsitektur yang akan digunakan dalam pelatihan dan pengujian  pada  riset  ini  5-8-1  ( input 5, hidden  layer 8, outpu t 1), 5-9-1 ( input 5, hidden layer 9, output 1), dan 5- 11-1  ( input 5, hidden  layer 11, output 1).  Dalam membangun  arsitektur  jaringan  syaraf, hidden  layer menggunakan  fungsi  transfer_logsig  ( sigmoid_biner ), output_layer menggunakan  fungsi_linear  (purelin).  Pada tahap ini akan dipilih fungsi pelatihan dari data yang dilatih bergantian  menggunakan  fungsi  pelatihan  traingd  pada propogasi  balik  standard  selanjutnya  dilakukan  optimasi dengan OSS ( trainoss) dan Baysian Regulations ( trainbr ). Berikutnya membangkitkan nilai bobot (IW, LW) dan bias (b).  Tahap  berikutnya  melakukan  inisialisasi  nilai parameter  jaringan  sesuai  dengan  fungsi  pelatihan  yang dipakai. Selanjutnya memasukkan script dalam melaksanakan  proses  pelatihan  serta  melihat  nilai performances.  Setelah  pelatihan  selesai  dilaksanakan, selanjutnya memasukkan data pengujian yang dinormalisasi  untuk  melakukan  proses  simulasi  data  uji sesuai  dengan  hasil  pelatihan.  Jika  semua  tahapan  sudah dilaksanakan,  maka  dilanjutkan  dengan  proses  evaluasi untuk  melihat  kinerja  dan  kemampuan  metode  fungsi pelatihan yang terbaik.

## C. Parameter Fungsi Pelatihan
Parameter  fungsi  pelatihan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  akan  diolah  dan  diproses  dengan menggunakan aplikasi Matlab R2021a.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Normalisasi Data
Data jumlah kemiskinan di negara Indonesia (Tabel 1), dinormalkan  menggunakan  rumus  (1)  dan  selanjutnya dibuat  2  kelompok,  yakni  dataset  pelatihan,  dan  dataset pengujian.  Dataset  pelatihan  diambil  dari  dataset  jumlah kemiskinan  di  Indonesia  dari  tahun  2009-2013  (X1-X5) dan target tahun 2014 (Y1) (lihat Tabel 2).
TABEL II N ORMALISASI D ATA P ELATIHAN No X1 X2 X3 X4 X5 Y1 1 0,1072 0,1070 0,1072 0,1071 0,1069 0,1068 2 0,1124 0,1123 0,1122 0,1113 0,1114 0,1112 3 0,1033 0,1033 0,1034 0,1030 0,1029 0,1027 4 0,1041 0,1039 0,1037 0,1037 0,1041 0,1039 5 0,1018 0,1017 0,1020 0,1019 0,1020 0,1020 6 0,1096 0,1092 0,1088 0,1085 0,1090 0,1089 7 0,1024 0,1024 0,1022 0,1023 0,1024 0,1023 8 0,1129 0,1122 0,1107 0,1100 0,1093 0,1093 9 0,1003 0,1002 0,1003 0,1003 0,1003 0,1002
No X1 X2 X3 X4 X5 Y1 10 0,1007 0,1008 0,1008 0,1008 0,1007 0,1007 11 0,1024 0,1023 0,1027 0,1028 0,1028 0,1032 12 0,1419 0,1401 0,1390 0,1371 0,1368 0,1356 13 0,1482 0,1451 0,1429 0,1409 0,1395 0,1383 14 0,1046 0,1045 0,1044 0,1044 0,1042 0,1042 15 0,1507 0,1465 0,1450 0,1417 0,1409 0,1399 16 0,1063 0,1061 0,1055 0,1051 0,1054 0,1052 17 0,1012 0,1011 0,1011 0,1010 0,1012 0,1013 18 0,1086 0,1082 0,1072 0,1067 0,1065 0,1066 19 0,1082 0,1082 0,1082 0,1081 0,1082 0,1081 20 0,1033 0,1033 0,1029 0,1027 0,1030 0,1029 … …. …. …. …. …. …. 34 0,1061 0,1061 0,9000 0,1079 0,1086 0,1070
Data pengujian diambil dari dataset jumlah kemiskinan di  Indonesia  dari  tahun  2015-2019  (X6-X10)  dan  target tahun 2020 (Y2).
TABEL III N ORMALISASI D ATA P ENGUJIAN No X6 X7 X8 X9 X10 Y2 1 0,1069 0,1068 0,1067 0,1067 0,1065 0,1067 2 0,1124 0,1120 0,1109 0,1106 0,1103 0,1112 3 0,1026 0,1028 0,1027 0,1026 0,1026 0,1027 4 0,1044 0,1039 0,1039 0,1038 0,1038 0,1038 5 0,1023 0,1021 0,1020 0,1020 0,1020 0,1021 6 0,1091 0,1089 0,1089 0,1088 0,1087 0,1091 7 0,1024 0,1024 0,1022 0,1022 0,1022 0,1022 8 0,1090 0,1093 0,1088 0,1089 0,1085 0,1089 9 0,1002 0,1003 0,1003 0,1002 0,1002 0,1003 10 0,1006 0,1007 0,1007 0,1007 0,1007 0,1009 11 0,1028 0,1029 0,1030 0,1028 0,1027 0,1039 12 0,1377 0,1350 0,1316 0,1296 0,1283 0,1351 13 0,1378 0,1377 0,1352 0,1324 0,1308 0,1346 14 0,1038 0,1038 0,1036 0,1035 0,1034 0,1039 15 0,1401 0,1390 0,1370 0,1360 0,1340 0,1385 16 0,1055 0,1052 0,1056 0,1053 0,1051 0,1069 17 0,1015 0,1011 0,1012 0,1011 0,1010 0,1013 18 0,1065 0,1063 0,1060 0,1059 0,1056 0,1060 19 0,1095 0,1094 0,1093 0,1093 0,1092 0,1096 20 0,1031 0,1030 0,1030 0,1028 0,1028 0,1028 … …. …. …. …. …. …. 34 0,1073 0,1074 0,1074 0,1074 0,1073 0,1074

## B. Hasil Pelatihan dan Pengujian
Simalasi  dan  testing  dilaksanakan  dengan  Aplikasi Matlab  R2021a  dengan  3  model  jaringan,  yaitu:  5-8-1 ( input 5, hidden layer 8, output 1), 5-9-1 ( input 5, hidden layer 9, output 1),  dan  5-11-1  ( input 5, hidden  layer 11, outpu t 1).
1. Pelatihan dan pengujian dengan Metode Backpropagation Standard.
Model Arsitektur Jaringan 5-8-1
Gambar. 2 Pelatihan model 5-8-1 ( traingd) Hasil dari pelatihan dengan fungsi traingd model 5-8-1, epoch = 1741 iterasi, waktu latih = 3 detik.
TABEL IV H ASIL P ELATIHAN M ODEL 5-8-1 Target (Y2) Epoch 1741 Actual Error SSE Performance 0,1067 0,097795 -0,00893 7,97E-05  0,002287423 0,1112 0,088621 -0,02253 0,000508 0,1027 0,100149 -0,0026 6,76E-06 0,1038 0,099622 -0,0042 1,76E-05 0,1021 0,100342 -0,00176 3,08E-06 0,1091 0,09511 -0,01403 0,000197 0,1022 0,100266 -0,00198 3,93E-06 0,1089 0,094975 -0,01393 0,000194 0,1003 0,100818 0,00055 3,02E-07 0,1009 0,100726 -0,00014 1,95E-08 0,1039 0,100111 -0,00376 1,41E-05 0,1351 -0,07752 -0,21265 0,045222 0,1346 -0,01687 -0,15143 2,29E-02 0,1039 0,099752 -0,00417 1,74E-05 0,1385 0,048973 -0,08953 8,02E-03 0,1069 0,098972 -0,00795 6,32E-05 0,1013 0,100601 -0,00072 5,25E-07 0,106 0,098261 -0,00772 5,95E-05 0,1096 0,094316 -0,01528 0,000234 0,1028 0,100051 -0,00275 7,54E-06 …. ….. ….. ….. 0,1074 0,097204 -0,01018 0,000104 Total SSE 0,077772 MSE 0,002287
TABEL V
H ASIL P ENGUJIAN M ODEL 5-8-1 Target (Y2) Epoch 1 Actual Error SSE Performance 0,1067 0,124409 0,017687 0,000313  0,001574989 0,1112 0,125456 0,014306 0,000205 0,1027 0,126966 0,024218 0,000587 0,1038 0,126576 0,022757 0,000518 0,1021 0,126952 0,024854 0,000618 0,1091 0,126793 0,01765 0,000312 0,1022 0,123906 0,021656 0,000469 0,1089 0,12666 0,017759 0,000315 0,1003 0,070645 -0,02962 0,000877 0,1009 -0,06862 -0,16948 0,028724 0,1039 0,018405 -0,08546 0,007304 0,1351 0,097492 -0,03765 0,001417
Target (Y2) Epoch 1 Actual Error SSE Performance 0,1346 0,126965 -0,00759  5,77E+09 0,1039 0,126623 0,022704 0,000515 0,1385 0,129349 -0,00916  8,39E+09 0,1069 0,126539 0,019616 0,000385 0,1013 0,126568 0,025242 0,000637 0,106 0,126602 0,020624 0,000425 0,1096 0,126361 0,016762 0,000281 0,1028 0,126621 0,023823 0,000568 …. ….. ….. ….. 0,1074 0,127993 0,020608 0,000425 Total SSE 0,05355 MSE 0,001575
Gambar  2,  Tabel  4,  dan  Tabel  5  merupakan  hasil pelatihan  dan  pengujian  parameter  backpropagation standar  yang  dilakukan  dengan  Matlab,  selanjutnya membandingkan  hasil  pelatihan  dan  pengujian  dengan menggunakan  Ms.  Excel.  Nilai  Actual  dihasilkan  dari output  hasil  pelatihan  dan  pengujian. Value  Errors dihasilkan  berdasarkan  kalkulasi  targer  (Y)  Actual.  value SSE dihasilkan dari perkiraan Errors kuadrat . Value total SSE dihasilkan berdasarkan pertambahan value SSE. Value MSE/Performances (Pref)  dihasilkan  dari  jumlah  SSE/34 dimana 34 merupakan jumlah baris data. Berdasarkan dari hasil  pelatihan  dan  pengujian  Matlab  dan  Ms.  Excel hasilnya sesuai (valid).

## Model Arsitektur Jaringan 5-9-1
Gambar. 3 Pelatihan model 5-9-1 ( traingd)
Hasil dari pelatihan dengan fungsi traingd model 5-9-1, epoch = 2406 iterasi, waktu latih = 4 detik.
TABEL VI H ASIL P ELATIHAN M ODEL 5-9-1 Target (Y1) Epoch 2406 Actual Error SSE Performance 0,1068  0,06095 -0,0458 2,10E-03  0,000999688 0,1112 0,037115  -0,07407 0,005486 0,1027 0,1058  0,003138 9,84E-06 0,1039 0,104913  0,001035 1,07E-06 0,102 0,112256  0,010212 1,04E-04 0,1089 0,061878  -0,04698 0,002207 0,1023 0,113065  0,010726 1,15E-04 0,1093 0,058526  -0,05082 0,002583
Target (Y1) Epoch 2406 Actual Error SSE Performance 0,1002 0,122885  0,022658 5,13E-04 0,1007 0,119506  1,88E-02 3,53E-04 0,1032  0,10376  0,000606 3,67E-07 0,1356  0,18019  0,044624 0,001991 0,1383 0,177354  0,039053 1,53E-03 0,1042 0,090616  -0,01355 1,84E-04 0,1399 0,183445  0,043563 1,90E-03 0,1052 0,097172  -0,00798 6,38E-05 0,1013 0,123248  0,021931 4,81E-04 0,1066 0,081615  -0,02496 0,000623 0,1081 0,054485  -0,05358 0,00287 0,1029 0,118188  0,015295 2,34E-04 …. ….. ….. ….. 0,107  0,02815  -0,07883 0,006214 Total SSE 0,033989 MSE 0,001 TABEL VII
H ASIL P ENGUJIAN M ODEL 5-9-1 Target (Y2) Epoch 1 Actual Error SSE Performance 0,1067 0,066788 -0,03993 1,59E-03  0,000922011 0,1112 0,045302 -0,06585  0,004336 0,1027 0,108341 0,005593 3,13E-05 0,1038 0,098064 -0,00575 3,31E-05 0,1021 0,112937 0,010839 1,17E-04 0,1091 0,04702 -0,06212  0,003859 0,1022 0,112449 0,010199 1,04E-04 0,1089 0,044187 -0,06471  0,004188 0,1003 0,122517 0,022249 4,95E-04 0,1009 0,120228 0,019362 3,75E-04 0,1039 0,106477 0,00261 6,81E-06 0,1351 0,168881 0,033742  0,001139 0,1346 0,172644 0,038086 1,45E-03 0,1039 0,103181 -0,00074 5,45E-07 0,1385 0,162449 0,023943 5,73E-04 0,1069 0,079613 -0,02731 7,46E-04 0,1013 0,119067 0,017742 3,15E-04 0,106 0,078015 -0,02796 7,82E-04 0,1096 0,042301 -0,0673  0,004529 0,1028 0,108999 0,006201 3,85E-05 …. ….. ….. ….. 0,1074 0,058753 -0,04863  0,002365 Total SSE 0,031348 MSE 0,000922
Gambar  3,  Tabel  6,  dan  Tabel  7  merupakan  hasil pelatihan  dan  pengujian  parameter  backpropagation standar  yang  dilakukan  dengan  Matlab,  selanjutnya membandingkan  hasil  pelatihan  dan  pengujian  dengan menggunakan  Ms.  Excel.  Nilai  Actual  dihasilkan  dari output  hasil  pelatihan  dan  pengujian. Value  Errors dihasilkan  berdasarkan  kalkulasi  targer  (Y)  Actual.  value SSE dihasilkan dari perkiraan Errors kuadrat.  Value total SSE dihasilkan berdasarkan pertambahan value SSE. Value MSE/Performances (Pref)  dihasilkan  dari  jumlah  SSE/34 dimana 34 merupakan jumlah baris data. Berdasarkan dari hasil  pelatihan  dan  pengujian  Matlab  dan  Ms.  Excel hasilnya sesuai (valid).
2. Pelatihan  dan  pengujian  dengan  Metode  One  Step Secant (OSS).

## Model Arsitektur Jaringan 5-8-1
Gambar. 4 Pelatihan model 5-8-1 ( trainoss)
Hasil dari pelatihan dengan fungsi trainoss model 5-8-1, epoch = 4 iterasi, waktu latih = 1 detik.
TABEL VIII H ASIL P ELATIHAN M ODEL 5-8-1 Target (Y1) Epoch 4 Actual Error SSE Performance 0,1068 0,110138 0,003387 1,15E-05  0,000204221 0,1112 0,100029 -0,01115 1,24E-04 0,1027 0,112413 0,009751 9,51E-05 0,1039 0,112073 0,008194 6,71E-05 0,102 0,112816 0,010772 1,16E-04 0,1089 0,10723 -0,00163 2,64E-06 0,1023 0,112656 0,010318 1,06E-04 0,1093 0,102127 -0,00722 5,21E-05 0,1002 0,113138 0,012911 1,67E-04 0,1007 0,113052 1,23E-02 1,52E-04 0,1032 0,11264 0,009486 9,00E-05 0,1356 0,10321 -0,03236 1,05E-03 0,1383 0,154814 0,016513 2,73E-04 0,1042 0,111885 7,72E-03 5,95E-05 0,1399 0,158936 0,019054 3,63E-04 0,1052 0,110968 0,005811 3,38E-05 0,1013 0,112956 0,011638 1,35E-04 0,1066 0,109319 0,002744 7,53E-06 0,1081 0,108752 0,000692 4,79E-07 0,1029 0,112379 0,009486 9,00E-05 ….
…..
….. ….. 0,107 0,155583 0,048606 2,36E-03 Total SSE 0,006944 MSE 2,04E-04 TABEL IX H ASIL P ENGUJIAN M ODEL 5-8-1 Target (Y2) Epoch 1 Actual Error SSE Performance 0,1067 0,110375 0,003653 1,33E-05  0,002448018 0,1112 0,101697 -0,00945 8,94E-05 0,1027 0,112569 0,009821 9,65E-05 0,1038 0,112091 0,008272 6,84E-05 0,1021 0,112734 0,010636 1,13E-04 0,1091 0,107795 -0,00135 1,82E-06
Target (Y2) Epoch 1 Actual Error SSE Performance 0,1022 0,112674 0,010425 1,09E-04 0,1089 0,107665 -0,00124 1,53E-05 0,1003 0,113142 0,012874 1,66E-04 0,1009 0,113064 0,012198 1,49E-04 0,1039 0,112531 0,008664 7,51E-05 0,1351 -0,08646 -0,22159 4,91E-02 0,1346 -0,01861 -0,15317 2,35E-02 0,1039 0,112225 0,008305 6,90E-05 0,1385 0,050025 -0,08848 7,83E-03 0,1069 0,111461 0,004538 2,06E-05 0,1013 0,112957 0,011631 1,35E-04 0,106 0,110853 0,004876 2,38E-05 0,1096 0,107013 -0,00259 6,69E-06 0,1028 0,112486 0,009689 9,39E-05 …. ….. ….. ….. 0,1074 0,109805 0,00242 5,86E-06 Total SSE 0,083233 MSE 2,45E-03
Gambar  4,  Tabel  8,  dan  Tabel  9  merupakan  hasil pelatihan dan pengujian parameter One Step Secant (OSS) yang dilakukan dengan Matlab, selanjutnya membandingkan  hasil  pelatihan  dan  pengujian  dengan menggunakan  Ms.  Excel.  Nilai  actual  dihasilkan  dari output hasil  pelatihan  dan  pengujian. Value  Errors dihasilkan  berdasarkan  kalkulasi  targer  (Y)  actual.  value SSE dihasilkan dari perkiraan Errors kuadrat.  Value total SSE dihasilkan berdasarkan pertambahan value SSE. Value MSE/Performances (Pref)  dihasilkan  dari  jumlah  SSE/34 dimana 34 merupakan jumlah baris data. Berdasarkan dari hasil  pelatihan  dan  pengujian  Matlab  dan  Ms.  Excel hasilnya sesuai (valid).

## Model Arsitektur Jaringan 5-11-1
Gambar. 5 Pelatihan model 5-11-1 ( trainoss)
Hasil dari pelatihan dengan fungsi trainoss model 5-11- 1, epoch = 13 iterasi, waktu latih = 0 detik.
TABEL X H ASIL P ELATIHAN M ODEL 5-11-1 Target (Y1) Epoch 13 Actual Error SSE Performance 0,1068  0,099995 -0,00676 4,56E-05  0,000990799 0,1112  0,083937 -0,02725 7,42E-04 0,1027  0,107748  0,005085 2,59E-05
Target (Y1) Epoch 13 Actual Error SSE Performance 0,1039  0,104827  0,000948 8,99E-07 0,102  0,127967  0,025923 6,72E-04 0,1089  0,074417 -0,03444 1,19E-03 0,1023  0,116065  0,013727 1,88E-04 0,1093 0,04345 -0,0659 4,34E-03 0,1002  0,132824  0,032597 1,06E-03 0,1007 0,12975  2,90E-02 8,43E-04 0,1032 0,12964  0,026485 7,01E-04 0,1356  0,163991  0,028425 8,08E-04 0,1383  0,159951 0,02165 4,69E-04 0,1042  0,104187  1,79E+09 3,21E-10 0,1399  0,171153  0,031271 9,78E-04 0,1052  0,074833 -0,03032 9,20E-04 0,1013  0,123478 0,02216 4,91E-04 0,1066  0,052131 -0,05444 2,96E-03 0,1081  0,092868 -0,01519 2,31E-04 0,1029  0,098613 -0,00428 1,83E-05 ….
…..
….. ….. 0,107  0,007344 -0,09963 9,93E-03 Total SSE 0,033687 MSE 9,91E-04 TABEL XI H ASIL P ENGUJIAN M ODEL 5-11-1 Target (Y2) Epoch 1 Actual Error SSE Performance 0,1067  0,095744  -0,01098 1,21E-04  0,000825011 0,1112  0,067356  -0,04379 1,92E-03 0,1027  0,113552  0,010804 1,17E-04 0,1038  0,105735  0,001916 3,67E-06 0,1021  0,117861  0,015763 2,48E-04 0,1091  0,090146 -0,019 3,61E-04 0,1022  0,114912  0,012662 1,60E-04 0,1089  0,086659  -0,02224 4,95E-04 0,1003  0,132752  0,032484 1,06E-03 0,1009  0,131154  0,030288 9,17E-04 0,1039  0,114433  0,010567 1,12E-04 0,1351 0,22641  0,091271 8,33E-03 0,1346  0,201794  0,067236 4,52E-03 0,1039  0,103716 -0,0002 4,17E-08 0,1385 0,17403  0,035524 1,26E-03 0,1069  0,105179  -0,00174 3,04E-06 0,1013  0,123532  0,022206 4,93E-04 0,106  0,088219  -0,01776 3,15E-04 0,1096  0,091796 -0,0178 3,17E-04 0,1028  0,110827  0,008029 6,45E-05 …. ….. ….. ….. 0,1074  0,098572  -0,00881 7,77E-05 Total SSE 0,02805 MSE 8,25E-04
Gambar  5,  Tabel  10,  dan  Tabel  11  merupakan  hasil pelatihan dan pengujian parameter One Step Secant (OSS) yang dilakukan dengan Matlab, selanjutnya membandingkan  hasil  pelatihan  dan  pengujian  dengan menggunakan  Ms.  Excel.  Nilai  Actual  dihasilkan  dari output  hasil  pelatihan  dan  pengujian.  Value  Errors dihasilkan  berdasarkan  kalkulasi  targer  (Y)  Actual.  value SSE  dihasilkan  dari  perkiraan  Errors  kuadrat.  Value  total
SSE dihasilkan berdasarkan pertambahan value SSE. Value MSE/Performances  (Pref)  dihasilkan  dari  jumlah  SSE/34 dimana 34 merupakan jumlah baris data. Berdasarkan dari hasil  pelatihan  dan  pengujian  Matlab  dan  Ms.  Excel hasilnya sesuai (valid).
3. Pelatihan  dan  pengujian  dengan  Metode  Bayesian Regulation.

## Model Arsitektur Jaringan 5-9-1
Gambar. 6 Pelatihan model 5-9-1 ( trainbr) Hasil dari pelatihan dengan fungsi trainbr model 5-9-1, epoch = 1 iterasi, waktu latih = 0 detik.
TABEL XII H ASIL P ELATIHAN M ODEL 5-9-1 Target (Y1) Epoch 1 Actual Error SSE Performance 0,1068  0,067443 -0,03931  1,55E-03  0,000499547 0,1112  0,050655 -0,06053  0,003664 0,1027  0,102469 -0,00019  3,75E-08 0,1039  0,103122 -0,00076  5,72E-07 0,102  0,106676 0,004632  2,15E-05 0,1089  0,071575 -0,03728  1,39E-03 0,1023  0,108111 0,005773  3,33E-05 0,1093  0,067879 -0,04147 0,00172 0,1002  0,114449 0,014222  2,02E-04 0,1007  0,111861 1,12E-02  1,24E-04 0,1032  0,099822 -0,00333  1,11E-05 0,1356  0,151987 0,016421 0,00027 0,1383  0,139302 0,001001  1,00E-06 0,1042  0,090511 -1,37E-02  1,87E-04 0,1399  0,142003 0,002121  4,50E-06 0,1052  0,098917 -0,00624  3,89E-05 0,1013 0,11593 0,014613  2,14E-04 0,1066 0,08689 -0,01969  3,88E-04 0,1081  0,063343 -0,04472  2,00E-03 0,1029  0,113981 0,011088  1,23E-04 …. ….. ….. ….. 0,107  0,050993 -0,05598  0,003134 Total SSE 0,016985 MSE 0,0005
TABEL XIII
H ASIL P ENGUJIAN M ODEL 5-9-1 Target (Y2) Epoch 1 Actual Error SSE Performance 0,1067 0,072309 -0,03441 1,18E-03  0,000549791 0,1112 0,057067 -0,05408 0,002925
Target (Y2) Epoch 1 Actual Error SSE Performance 0,1027 0,104122 0,001374 1,89E-06 0,1038 0,096709 -0,00711 5,05E-05 0,1021 0,107576 0,005478 3,00E-05 0,1091 0,057249 -0,05189 2,69E-03 0,1022 0,107404 0,005154 2,66E-05 0,1089 0,054355 -0,05455 2,98E-03 0,1003 0,114067 0,013799 1,90E-04 0,1009 0,112493 0,011628 1,35E-04 0,1039 0,102622 -0,00124 1,55E-06 0,1351 0,146018 0,010879 0,000118 0,1346 0,147244 0,012686 1,61E-04 0,1039 0,100814 -0,00311 9,65E-06 0,1385 0,134892 -0,00361 1,31E-05 0,1069 0,08178 -0,02514 6,32E-04 0,1013 0,11199 0,010665 1,14E-04 0,106 0,081555 -0,02442 5,96E-04 0,1096 0,053503 -0,0561 0,003147 0,1028 0,105145 0,002347 5,51E-06 …. ….. ….. ….. 0,1074 0,065878 -0,04151 1,72E-03 Total SSE 0,018693 MSE 0,00055
Gambar  6,  Tabel  12,  dan  Tabel  13  merupakan  hasil pelatihan  dan  pengujian  parameter  Bayesian  Regulation yang dilakukan dengan Matlab, selanjutnya membandingkan  hasil  pelatihan  dan  pengujian  dengan menggunakan  Ms.  Excel.  Nilai  actual  dihasilkan  dari output hasil  pelatihan  dan  pengujian. Value  Error s dihasilkan  berdasarkan  kalkulasi  targer  (Y)  Actual.  value SSE dihasilkan dari perkiraan Errors kuadrat.  Value total SSE dihasilkan berdasarkan pertambahan value SSE. Value MSE/Performances (Pref)  dihasilkan  dari  jumlah  SSE/34 dimana 34 merupakan jumlah baris data. Berdasarkan dari hasil  pelatihan  dan  pengujian  Matlab  dan  Ms.  Excel hasilnya sesuai (valid).

## Model Arsitektur Jaringan 5-11-1
Gambar. 7 Pelatihan model 5-11-1 ( trainbr)
Hasil dari pelatihan dengan fungsi trainbr model 5-11-1, epoch = 2 iterasi, waktu latih = 0 detik
TABEL XIV
H ASIL P ELATIHAN M ODEL 5-11-1 Target (Y1) Epoch 2 Actual Error SSE Performance 0,1068  0,098905 -0,00785  6,16E-05 4,99135E-05 0,1112  0,105022 -0,00616  3,80E-05 0,1027  0,095152 -0,00751  5,64E-05 0,1039  0,096105 -0,00777  6,04E-05 0,102  0,094841 -0,0072  5,19E-05 0,1089  0,100866 -0,00799  6,38E-05 0,1023  0,094853 -0,00749  5,60E-05 0,1093  0,101892 -0,00746  5,56E-05 0,1002  0,093413 -0,00681  4,64E-05 0,1007  0,093738 -6,97E-03  4,86E-05 0,1032  0,095569 -0,00759  5,75E-05 0,1356  0,134683 -0,00088  7,79E-07 0,1383  0,138787 0,000486  2,36E-07 0,1042  0,096269 -7,90E-03  6,24E-05 0,1399 0,14101 0,001128  1,27E-06 0,1052  0,096823 -0,00833  6,95E-05 0,1013  0,094027 -0,00729  5,32E-05 0,1066  0,097681 -0,00889  7,91E-05 0,1081  0,100278 -0,00778  6,06E-05 0,1029  0,094993 -0,0079  6,24E-05 …. ….. ….. ….. 0,107  0,105305 -0,00167  2,80E-06 Total SSE 0,001697 MSE 4,99E-05 TABEL XV
H ASIL P ENGUJIAN M ODEL 5-11-1 Target (Y2) Epoch 1 Actual Error SSE Performance 0,1067  0,098433 -0,00829  6,87E-05  5,68557E-05 0,1112  0,103327 -0,00782  6,12E-05 0,1027  0,095003 -0,00774  6,00E-05 0,1038  0,09581 -0,00801  6,41E-05 0,1021  0,094534 -0,00756  5,72E-05 0,1091  0,100892 -0,00825  6,81E-05 0,1022  0,094667 -0,00758  5,75E-05 0,1089  0,100839 -0,00806  6,50E-05 0,1003  0,093388 -0,00688  4,73E-05 0,1009  0,093792 -0,00707  5,00E-05 0,1039  0,095165 -0,0087  7,57E-05 0,1351  0,127927 -0,00721  5,20E-05 0,1346  0,133252 -0,00131  1,71E-05 0,1039  0,095518 -0,0084  7,06E-05 0,1385  0,134923 -0,00358  1,28E-05 0,1069  0,097133 -0,00979  9,58E-05 0,1013 0,0938 -0,00753  5,66E-05 0,106  0,097401 -0,00858  7,36E-05 0,1096  0,101582 -0,00802  6,43E-05 0,1028  0,095108 -0,00769  5,91E-05 …. ….. ….. ….. 0,1074  0,09936 -0,00802  6,44E-05 Total SSE 0,001933 MSE 5,69E-05
Gambar  7,  Tabel  14,  dan  Tabel  15  merupakan  hasil pelatihan  dan  pengujian  parameter  Bayesian  Regulation yang dilakukan
dengan Matlab, selanjutnya
membandingkan  hasil  pelatihan  dan  pengujian  dengan menggunakan  Ms.  Excel.  Nilai  Actual  dihasilkan  dari output  hasil  pelatihan  dan  pengujian. Value  Errors dihasilkan  berdasarkan  kalkulasi  targer  (Y)  Actual.  value SSE dihasilkan dari perkiraan Errors kuadrat.  Value total SSE dihasilkan berdasarkan pertambahan value SSE. Value MSE/Performances (Pref)  dihasilkan  dari  jumlah  SSE/34 dimana 34 merupakan jumlah baris data. Berdasarkan dari hasil  pelatihan  dan  pengujian  Matlab  dan  Ms.  Excel hasilnya sesuai (valid).

## C. Analisis Hasil dan Evaluasi
Berdasarkan  hasil  pelatihan  dan  pengujian  yang dilakuka n  dengan  menggunakan  aplikasi  Matlab  R2021a dan  Ms.  Excel,  dilanjutkan  dengan  analisis  dan  evaluasi hasil  dalam  menghasilkan  model  arsitektur  jaringan  serta fungsi pelatihan yang baik.

## TABEL XVI
H ASIL A NALISA F UNGSI P ELATIHAN
Algoritma Machine Learning Neural Network
Mode l Algoritma Fungsi Aktivas i Fungsi Trainin g Epoch (Iterasi ) MSE Training MSE Testing / Performanc e 5-8-1 Backpropagatio n Standard logsig', 'purelin' traingd 1741 0,0009998 0,00228742 3 One Step Secant (OSS) logsig', 'purelin' traingos s 4 0,0002040 4 0,0024503 Bayesian Regulation logsig', 'purelin' traingbr 1 0,0002766 0,00208881 5 5-9-1 Backpropagatio n Standard logsig', 'purelin' traingd 2406 0,0009997 0,00092201 1 One Step Secant (OSS) logsig', 'purelin' traingos s 7 0,0009,770 4 0,0011603 Bayesian Regulation logsig', 'purelin' traingbr 1 0,0004995 0,00054979 1 5-11- 1 Backpropagatio n Standard logsig', 'purelin' traingd 3548 0,0009998 0,00090227 6 One Step Secant (OSS) logsig', 'purelin' traingos s 2 0,0009910 4 0,0008204 Bayesian Regulation logsig', 'purelin' traingbr 13 0,0004990  0,00056905
Dari Tabel 16 dapat dilihat perbandingan setiap metode fungsi  pelatihan yang digunakan. Pada arsitektur jaringan 5-8-1  algoritma  Bayesian  Regulation  memperoleh  hasil yang  terbaik  dengan  nilai  epoch  1,  nilai MSE  Training 0,0002766, dan nilai MSE Testing/Performance 0,002088815.  Pada  arsitektur  jaringan  5-9-1  algoritma Bayesian  Regulation  memperoleh  hasil  yang  terbaik dengan nilai epoch 1, nilai MSE Training 0,0004995, dan nilai MSE Testing/Performance 0,000549791.  Pada arsitektur jaringan 5-11-1 algoritma One Step Secant (OSS) memperoleh hasil yang terbaik dengan nilai epoch 2, nilai MSE  Training 0,00099104,  dan  nilai MSE  Testing / Performance 0,0008204.
Dari  hasil  analisa  yang  dilakukan  pada  3  arsitektur jaringan  dapat  dilihat  arsitektur  jaringan  5-9-1  algoritma Bayesian  Regulation  yang  memperoleh  nilai epoch ,  nilai MSE  Training ,  dan  nilai MSE  Testing/Performance yang paling  rendah.  Dengan  demikian  metode  Bayesian Regulation terpilih menjadi fungsi pelatihan terbaik karena
jumlah epoch dan  nilai MSE  Testing/Performance lebih rendah dari fungsi pelatihan lainnya.

## Gambar. 8 Perbandingan MSE testing / performance

## Gambar. 9 Perbandingan epoch/iterasi
Gambar  8  dan  9  merupakan  perbandingan  setiap algoritma  dan  model  arsitektur  yang  digunakan.  Sesuai dengan  gambar,  fungsi  pelatihan  Bayesian  Regulation merupakan  hasil  yang  terbaik  dengan  model  arsitektur jaringan 5-9-1.

## IV. K ESIMPULAN
Proses  pelatihan  dan  pengujian  dalam  penelitian ditemukan  bahwa  metode  dan  fungsi  pelatihan  Bayesian Regulation  merupakan  fungsi  pelatihan  terbaik  dari Backpropagation  Standard  dan  One  Step  Secant  (OSS), dengan  demikian  fungsi  pelatihan  Bayesian  Regulation dapat  digunakan  dalam  penyelesaian  masalah  peramalan kemiskinan  di  Indonesia.  Fungsi  pelatihan  Bayesian Regulation ( trainbr ) dapat melatih jaringan lebih optimal, dan  menghasilkan epoch/performance pelatihan  lebih cepat, serta MSE pengujian lebih kecil dari fungsi pelatihan yang lain.

## R EFERENSI
[1] I.  Waspada,  A.  Wibowo, and  N.  S.  Meraz,  “ Supervised  Machine Learning Model For Microrna Expression Data In Cancer, ” Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi, vol. 10, no. 2, p. 108, Jun. 2017, doi: 10.21609/jiki.v10i2.481.
[2] I. Cong, S. Choi, and M. D. Lukin, “ Quantum convolutional neural networks, ” Nature Physics, vol. 15, no. 12, pp. 1273–1278, Dec.
2019, doi: 10.1038/s41567-019-0648-8.
[3] B.  S.  Rem  et  al.,  “ Identifying  quantum  phase  transitions  using artificial neural networks on experimental data ,” Nature Physics,
vol.  15,  no.  9.  Nature  Publishing  Group,  pp.  917–920,  Sep.  01, 2019. doi: 10.1038/s41567-019-0554-0.
[4] R. Novickis, D. J. Justs, K. Ozols, and M. Greitāns, “ An approach of feed-forward neural network throughput-optimized implementation  in  FPGA ,”  Electronics  (Switzerland),  vol.  9,  no. 12, pp. 1–16, Dec. 2020, doi: 10.3390/electronics9122193.
[5] L.  Yang  and  A.  Shami,  “ On  hyperparameter  optimization  of machine learning algorithms: Theory and practice ,”
Neurocomputing,  vol.  415,  pp.  295–316,  Nov.  2020,  doi: 10.1016/j.neucom.2020.07.061.
[6] C. T. Chen and G. X. Gu, “ Generative Deep Neural Networks for Inverse  Materials  Design  Using  Backpropagation  and  Active Learning, ”  Advanced  Science,  vol.  7,  no.  5,  Mar.  2020,  doi: 10.1002/advs.201902607.
[7] S. Alsammarraie and N. K. Hussein, “ A New Hybrid Grasshopper Optimization-Backpropagation  for  Feedforward  Neural  Network Training, ” Tikrit Journal of Pure Science, vol. 25, no. 1, p. 2020, doi: 10.25130/tjps.25.2020.018.
[8] I. T. Sui Kim, V. Sethu, S. K. Arumugasamy, and A. Selvarajoo,
“ Fenugreek  seeds  and  okra  for  the  treatment  of  palm  oil  mill effluent  (POME)  –  Characterization  studies  and  modeling  with backpropagation feedforward neural network (BFNN), ” Journal of Water  Process  Engineering,  vol.  37,  Oct.  2020,  doi: 10.1016/j.jwpe.2020.101500.
[9] F.  Cichos,  K.  Gustavsson,  B.  Mehlig,  and  G.  Volpe,  “ Machine learning for active matter, ” Nature Machine Intelligence, vol. 2, no. 2, pp. 94–103, Feb. 2020, doi: 10.1038/s42256-020-0146-9.
[10]  R.  García-Ródenas,  L.  J.  Linares,  and  J.  A.  López-Gómez, “ Memetic algorithms for training feedforward neural networks: an approach  based  on  gravitational  search  algorithm ,”  Neural Computing and Applications, vol. 33, no. 7, pp. 2561–2588, Apr. 2021, doi: 10.1007/s00521-020-05131-y.
[11]  E.  Yan,  J.  Song,  C.  Liu,  J.  Luan,  and  W. Hong,  “ Comparison  of support  vector  machine,  back  propagation  neural  network  and extreme  learning  machine  for  syndrome  element  differentiation, ” Artificial Intelligence Review, vol. 53, no. 4, pp. 2453–2481, Apr. 2020, doi: 10.1007/s10462-019-09738-z.
[12]  S.  R.  Salkuti,  “ A  survey  of  big  data  and  machine  learning ,”
International Journal of Electrical and Computer En g ineering, vol. 10, no. 1, pp. 575–580, 2020, doi: 10.11591/ijece.v10i1.pp575-580.
[13]  I.  C.  Afolabi,  S.  I.  Popoola,  and  O.  S.  Bello,  “ Modeling  pseudo- second-order  kinetics  of  orange  peel-paracetamol  adsorption process  using  artificial  neural  network ,”  Chemometrics  and Intelligent  Laboratory  Systems,  vol.  203,  Aug.  2020,  doi: 10.1016/j.chemolab.2020.104053.
[14]  A. Munther, R. Razif, M. AbuAlhaj, M. Anbar, and S. Nizam, “ A preliminary  performance  evaluation  of  K-means,  KNN  and  em unsupervised  machine  learning  methods  for  network  flow classification, ”  International  Journal  of  Electrical  and  Computer Engineering,  vol.  6,  no.  2,  pp.  778–784,  Apr.  2016,  doi: 10.11591/ijece.v6i1.8909.
[15]  A.  Panyafong,  N.  Neamsorn,  and  C.  Chaichana,  “ Heat  load estimation  using  Artificial  Neural  Network, ”  in  Energy  Reports,
Feb. 2020, vol. 6, pp. 742–747. doi: 10.1016/j.egyr.2019.11.149.
[16]  E. W. Prasetyo, N. Hidetaka, D. A. Prasetya, W. Dirgantara, and H. F. Windi, “ Spatial Based Deep Learning Autonomous Wheel Robot Using  CNN ,”  Lontar  Komputer :  Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi,  vol.  11,  no.  3,  p.  167,  Dec.  2020,  doi: 10.24843/lkjiti.2020.v11.i03.p05.
[17]  C.  K.  Arthur,  V.  A.  Temeng,  and  Y.  Y.  Ziggah,  “ Performance Evaluation  of  Training  Algorithms  in  Backpropagation  Neural Network Approach to Blast-Induced Ground Vibration Prediction ,” Ghana Mining Journal, vol. 20, no. 1, pp. 20–33, Jul.
2020, doi: 10.4314/gm.v20i1.3.
[18]  “ 27 Application of Artificial Neural Networks for Airline Number of Passenger Estimation in time Series state ”.
[19]  R.  Kountchev,  S.  Patnaik,  J.  Shi,  and  M.  N.  Favorskaya  Editors, “ Smart  Innovation,  Systems  and  Technologies  179 .”  [Online]. Available: http://www.springer.com/series/8767
[20]  I.  B.  K.  Sudiatmika,  F.  Rahman,  Trisno,  and  Suyoto,  “ Image forgery  detection  using  error  level  analysis  and  deep  learning ,” Telkomnika  (Telecommunication  Computing  Electronics  and
Control),  vol.  17,  no.  2,  pp.  653–659,  Apr.  2019,  doi: 10.12928/TELKOMNIKA.V17I2.8976.
[21]  M. Žic, V. Subotić, S. Pereverzyev, and I. Fajfar, “ Solving CNLS problems  using  Levenberg-Marquardt  algorithm:  A  new  fitting strategy combining limits and a symbolic Jacobian matrix, ” Journal of  Electroanalytical  Chemistry,  vol.  866,  Jun.  2020,  doi: 10.1016/j.jelechem.2020.114171.
[22]  J. Bilski, B. Kowalczyk, A. Marchlewska, and J. M. Zurada, “ Local Levenberg-Marquardt Algorithm for Learning Feedforwad Neural Networks ,” Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research,  vol.  10,  no.  4,  pp.  299–316,  Oct.  2020,  doi: 10.2478/jaiscr-2020-0020.
[23]  Q. H. Nguyen et al., “ A novel hybrid model based on a feedforward neural  network  and  one  step  secant  algorithm  for  prediction  of load-bearing  capacity  of  rectangular  concrete-filled  steel  tube columns, ”  Molecules,  vol.  25,  no.  15,  Aug.  2020,  doi: 10.3390/molecules25153486.
[24]  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,  Sep.  2019, vol. 1255, no. 1. doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012033.
[25]  M. Attamimi, R. Mardiyanto, and A. N. Irfansyah, “ Inclined image recognition for aerial mapping using deep learning and tree based models,” Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and  Control),  vol.  16,  no.  6,  pp.  3034–3044,  Dec.  2018,  doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v16i6.10157.
[26]  N. L. W. S. R Ginantra, M. A. Hanafiah, A. Wanto, R. Winanjaya, and  H.  Okprana,  “ Utilization  of  the  Batch  Training  Method  for Predicting Natural Disasters and Their Impacts ,” IOP Conference Series:  Materials  Science  and  Engineering,  vol.  1071,  no.  1,  p. 012022, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1071/1/012022.
[27]  IEEE  Staff,  2019  Amity  International  Conference  on  Artificial Intelligence (AICAI). IEEE, 2019.
[28]  I. Fitriyaningsih and Y. Basani, “ Flood Prediction with Ensemble Machine Learning using BP-NN and SVM ,” Jurnal Teknologi dan Sistem  Komputer,  vol.  7,  no.  3,  pp.  93–97,  Jul.  2019,  doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.93-97.
[29]  R. Jayaseelan, G. Pandulu, and G. Ashwini, “ Neural networks for the  prediction  of  fresh  properties  and  compressive  strength  of flowable  concrete, ”  Journal  of  Urban  and  Environmental Engineering,  vol.  13,  no.  1,  pp.  183–197,  2019,  doi: 10.4090/juee.2019.v13n1.183197.
[30]  T. Afriliansyah and Z. Zulfahmi, “ Prediction of Life Expectancy in Aceh  Province  by  District  City  Using  the  Cyclical  Order Algorithm ,”  International  Journal  of  Information  System  & Technology Akreditasi, vol. 3, no. 36, pp. 268–275, 2020.
[31]  S. Mutrofin, M. Mughniy Machfud, D. H. Satyareni, R. Venantius, H. Ginardi, and C. Fatichah, “ Komparasi Kinerja Algoritma C4.5, Gradient  Boosting  Trees,  Random  Forests,  Dan  Deep  Learning Pada Kasus Educational Data Mining ”, doi: 10.25126/jtiik.2020732665.
[32]  R.  R.  Pratama,  “ Analisis  Model  Machine  Learning  Terhadap Pengenalan  Aktifitas  Manusia, ”  MATRIK :  Jurnal  Manajemen,
Teknik  Informatika  dan  Rekayasa  Komputer,  vol.  19,  no.  2,  pp. 302–311, May 2020, doi: 10.30812/matrik.v19i2.688.
[33]  M.  Tyrtaiou,  A.  Papaleonidas,  A.  Elenas,  and  L.  Iliadis, “ Accomplished  Reliability  Level  for  Seismic  Structural  Damage Prediction  Using  Artificial  Neural  Networks ,”  2020,  pp.  85–98. doi: 10.1007/978-3-030-48791-1_6.
[34]  F.  A.  Bachtiar,  I.  K.  Syahputra,  and  S.  A.  Wicaksono,
“ Perbandingan Algoritme Machine Learning Untuk Memprediksi Pengambil  Mata  Kuliah ,”  vol.  6,  no.  5,  pp.  543–548,  2019,  doi: 10.25126/jtiik.2019611755.
[35]  I. Ferima Talia, I. Fitri Astuti, and P. Studi Ilmu Komputer Fakultas Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi,  “ Peramalan  Tingkat Kemiskinan Penduduk Provinsi Kalimantan Timur Menggunakan Metode  Double  Exponential  Smoothing  Zainal  Arifin ,” Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 4, no. 2, 2019.
[36]  N.  Choiriyati,  Y.  Arkeman,  and  W.  A.  Kusuma,  “ Deep  learning model for metagenome fragment classification using spaced k-mers feature extraction, ” Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, vol. 8, no. 3, pp. 234–238, Jul. 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.2020.13407.
[37]  Sri  Sivasubramaniya  Nadar  College  of  Engineering.  Electronics and  Communication  Engineering  Department  and  Institute  of Electrical  and  Electronics  Engineers, WiSPNET  2019 :  2019
International  Conference  on  Wireless  Communications,  Signal Processing and Networking (WiSPNET) : 21-23, March 2019.
[38]  I. D. Uwanuakwa and P. Akpinar, “ Investigations on the influence of  variations  in  hidden  neurons  and  training  data  percentage  on the efficiency of concrete carbonation depth prediction with ann ,” in Advances in Intelligent Systems and Computing, 2020, vol. 1095 AISC, pp. 958–965. doi: 10.1007/978-3-030-35249-3_128.
[39]  K. v. Shende, M. R. Ramesh Kumar, and K. v. Kale, “ Comparison of Neural Network Training Functions for Prediction of Outgoing
Longwave  Radiation  over  the  Bay  of  Bengal, ”  in  Advances  in Intelligent Systems and Computing, 2020, vol. 1025, pp. 411–419. doi: 10.1007/978-981-32-9515-5_39.
[40]  S. Setti and A. Wanto, “ Analysis of Backpropagation Algorithm in Predicting the Most Number of Internet Users in the World, ” Jurnal Online  Informatika,  vol.  3,  no.  2,  pp.  110–115,  2018,  doi: 10.15575/join.