## Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Resilient Backpropagation dalam Memprediksi Angka Harapan Hidup Masyarakat Sumatera Utara
Samuel Palentino Sinaga 1 , Anjar Wanto 2 , S. Solikhun 3
1,2 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar
3 Program Studi Manajemen Informatika AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar
1 samuelpalentinosinaga@gmail.com, 2 anjarwanto@amiktunasbangsa.ac.id, 3 solikhun@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak— Angka Harapan Hidup merupakan indikator dan alat untuk mengevaluasi kinerja pemerintah dalam meningkatkan kesejahteraan penduduk pada umumnya, dan meningkatkan derajat kesehatan pada khususnya. Adapun penulisan ini dilakukan untuk mengimplementasikan dan  membuktikan  bahwa  Algoritma  Resilient  Backpropagation  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  angka  harapan  hidup  masyarakat  di Sumatera Utara. Data penelitian adalah data angka harapan hidup di Sumatera Utara yang terdiri dari 33 kabupaten/Kota, yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Sumatera Utara dari tahun 2013 sampai tahun 2017.  Penelitian ini menggunakan 5 model arsitektur yaitu 4-10-1, 4-11-1,  4-12-1,  4-13-1  dan  4-14-1.  Dari  kelima  model  arsitektur  yang  digunakan  di  peroleh  satu  model  arsitektur  terbaik  4-10-1  dengan tingkat  keakurasian  88  %,  epoch  22  iterasi  dalam  waktu  4  detik  dan  MSE  0,00100006 . Berdasarkan  model  arsitektur  terbaik  ini  akan digunakan untuk memprediksi angka harapan hidup masyarakat Sumatera Utara  untuk 5 tahun yang akan datang, yakni tahun 2018 hingga tahun 2022 . Kata kunci — JST, Resilient, Prediksi, Angka Harapan Hidup, Sumatera Utara .
Abstract—  Life  Expectancy is an indicator and  tool for  evaluating  government performance in improving  the  welfare of the population in general and improving health status in particular. The writing is done to implement and prove that the Resilient Backpropagation Algorithm can be used to predict the life expectancy of people in North Sumatra. The research data is life expectancy data in North Sumatra consisting of  33  districts/cities,  which  were  obtained  from  the  Central  Statistics  Agency  of  North  Sumatra  from  2013  to  2017.  This  study  uses  5 architectural models namely 4-10-1, 4-11- 1, 4-12-1, 4-13-1 and 4-14-1. Of the five architectural models used, one of the best architectural models  is  4-10-1  with  an  accuracy  rate  of  88%,  epoch  22  iterations  in  4  seconds  and  MSE  0.00100006.  Based  on  this  best  architectural model, it will be used to predict the life expectancy of the people of North Sumatra for the next 5 years, namely 2018 until 2022 . Keywords — ANN, Resilient, Prediction, Life expectancy, North Sumatera .

## I. P ENDAHULUAN
Angka Harapan Hidup merupakan alat untuk mengevaluasi  kinerja  pemerintah  dalam  meningkatkan kesejahteraan  penduduk  pada  umumnya,  dan  meningkatkan derajat  kesehatan  pada  khususnya.  Angka  Harapan  Hidup yang  rendah  di  suatu  kabupaten/kota  harus  diikuti  dengan program pembangunan kesehatan, dan program sosial lainnya termasuk  kesehatan  lingkungan,  kecukupan  gizi  dan  kalori termasuk  program  pemberantasan  kemiskinan. Angka Harapan  Hidup  juga  merupakan  indikator  rata-rata  jumlah tahun  kehidupan  yang  masih  dijalani  oleh  seseorang  yang telah berhasil mencapai umur tertentu. Angka Harapan Hidup yang  rendah  di  suatu  daerah/negara  harus  diikuti  dengan program pembangunan kesehatan, dan program sosial lainnya termasuk  kesehatan  lingkungan,  kecukupan  gizi  dan  kalori termasuk program pemberantasan kemiskinan [1].
Pada  penelitian  ini,  Angka  Harapan  Hidup  yang  akan dibahas adalah Angka Harapan Hidup masyarakat di Sumatera Utara  yang  terdiri  dari  33  kabupaten/Kota.  Berdasarkan  data Angka  Harapan  Hidup  33  Kabupaten/kota  di  Sumatera  Utara tahun  2013-2017,  yang  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  Sumatera  Utara,  tercatat  bahwa  kabupaten/kota  yang memiliki angka harapan hidup  yang paling tinggi  tahun  2013 adalah  Kota  medan  sebesar  72,13  tahun.  Tahun  2014 kabupaten/kota  yang  memiliki  angka  harapan  hidup  tertinggi masih  dipegang  oleh  kota  Medan  dengan  72,18  tahun. Sedangkan  tahun  2015  hingga  tahun  2017,  angka  harapan hidup  tertinggi  tidak  lagi  di  pegang  kota  medan,  melainkan kota  Pematangsiantar  dengan  masing-masing  sebesar  72,29 tahun, 72,46 dan 72,63 tahun  atau selisih 0,01 tahun di tahun 2015, 0,12 tahun di tahun 2016 dan 0,23 ditahun 2017. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
TABEL I DATA ANGKA HARAPAN HIDUP SUMATERA UTARA No Kab/Kota 2013  2014  2015  2016  2017 1  Nias 68,77  68,87  68,97  69,07  69,18 2  Mandailing Natal 61,08  61,18  61,58  61,77  61,97 3  Tapanuli Selatan 63,04  63,14  63,74  64,01  64,28 4  Tapanuli Tengah 66,47  66,49  66,59  66,62  66,66 5  Tapanuli Utara 67,15  67,25  67,55  67,71  67,86 6  Toba Samosir 68,94  69,04  69,14  69,25  69,36 7  Labuhan Batu 69,24  69,26  69,36  69,4  69,44 8  Asahan 67,17  67,27  67,37  67,47  67,57 9  Simalungun 70,14  70,24  70,34  70,43  70,53 10  Dairi 67,38  67,48  67,78  67,95  68,13 11  Karo 70,38  70,42  70,62  70,69  70,77 12  Deli Serdang 70,78  70,8 71 71,06  71,11 13  Langkat 67,23  67,33  67,63  67,79  67,94 14  Nias Selatan 67,06  67,16  67,66  67,83 68 15  Humbahas 67,7  67,8  68,1  68,26  68,41 16  Pakpak Barat 64,42  64,45  64,85  64,95  65,05 17  Samosir 69,56  69,66  70,26  70,47  70,68 18  Serdang Bedagai 67,17  67,27  67,47  67,63  67,79 19  Batubara 65,4  65,5  65,8  65,95  66,1 20  Paluta 66,38  66,4  66,5  66,54  66,58 21  Padang Lawas 65,97  66,01  66,31  66,4  66,5 22  Labusel 68,03  68,06  68,09  68,11  68,4 23  Labura 68,4  68,5  68,7  68,8  68,91 24  Nias Utara 68,39  68,49  68,59  68,68  68,77
No Kab/Kota 2013  2014  2015  2016  2017 25  Nias Barat 67,54  67,64  67,94  68,1  68,28 26  Kota Sibolga 67,3  67,4  67,7  67,87  68,05 27  Kota Tanjung Balai  61,3  61,4  61,9  62,09  62,28 28  Kota P. Siantar 71,59  71,69  72,29  72,46  72,63 29  Kota Tebing Tinggi  69,94  70,04  70,14  70,21  70,28 30  Kota Medan 72,13  72,18  72,28  72,34  72,4 31  Kota Binjai 71,34  71,39  71,59  71,67  71,75 32  Kota P. Sidempuan  68,22  68,27  68,32  68,37  68,41
33  Kota Gunung Sitoli  70,13  70,19  70,29  70,36  70,42
Sumber : Badan Pusat Statistik Sumatera Utara
Karena  begitu  pentingnya  Angka  Harapan  Hidup  di Sumatera Utara, maka perlu dilakukan prediksi tingkat Angka Harapan  Hidup  di  tahun-tahun  selanjutnya,  agar  pemerintah daerah  Sumatera  Utara  memiliki  referensi  dan  acuan  yang jelas untuk menentukan kebijakan ataupun membuat langkah- langkah  strategis  yang  tepat  agar  Angka  Harapan  Hidup masyarakat  Sumatera  Utara  jangan  sampai  menurun  di  masa yang  akan  datang,  bahkan  mampu  meningkat  pada  tiap tahunnya.  Salah  satu  metode  yang  baik  digunakan  untuk melakukan prediksi adalah Resilient backpropagation. Metode Resilient merupakan salah satu metode Jaringan  Saraf Tiruan yang  sering  digunakan  untuk  melakukan  sebuah  prediksi,  hal ini  karena  metode  ini  mampu  memprediksi  data  berdasarkan data-data terdahulu, sehingga didapatkan hasil prediksi setelah melakukan pembelajaran dan pelatihan berdasarkan data yang sudah pernah terjadi [2]–[9].
Ada  banyak  penelitian  terdahulu  yang  membahas  tentang masalah  prediksi  maupun  Angka  Harapan  Hidup  dengan menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan.  Diantara  nya  penelitian untuk  memprediksi  Angka  Harapan  Hidup  Penduduk  Dunia dengan  menggunakan  metode  Cyclical  Order  weight/bias. Pada  penelitian  ini,  akurasi  yang  dihasilkan  mencapai  97% dengan  menggunakan  2  layer  tersembunyi (hidden  layer) dengan tingkat MSE sebesar 0,0008358919 [10]. Kekurangan dari penelitian ini adalah proses Normalisasi dilakukan setelah data  dibagi  menjadi  2  (data  training  dan  data  testing). Sedangkan  pada  penelitian  ini  seluruh  data  dinormalisasi terlebih  dahulu,  kemudian  data  dibagi  menjadi  2.  Penelitian selanjutnya membahas tentang metode Resilient Backpropagation untuk memprediksi tingkat pengangguran di Sumatera  Utara  berdasarkan  Semester  dengan  perpaduan  1 hidden  layer  dan  2  hidden  layer.  Tingkat  akurasi  dengan metode  resilient  untuk  semester  1  dan  semester  2  ini  adalah 75%  dengan  nilai  MSE  sebesar  0,00052083  and  0,00105823 [11]. Kekurangan dari penelitian ini adalah akurasi yang kecil dan  MSE  yang  besar.  Sedangkan  pada  penelitian  ini  akurasi nya  lebih  besar  13%  dan  MSE  nya  lebih  kecil,  yakni  sebesar 0,00100006.  Berdasarkan  permasalah  tersebut  maka  penulis melakukan penelitian ini.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Metode Penelitian
Metode pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini  adalah  metode  kuantitatif,  yakni  mengambil  data  angka harapan  hidup  di  Sumatera  Utara  melalui  Website  Badan
Pusat  Statistik  Sumatera  Utara.  Metode  Penelitian  yang digunakan  adalah  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan  metode Resilient. Metode ini mampu melakukan prediksi berdasarkan data  yang  telah  lampau  (times  series).  Resilient  adalah merupakan  hasil  pengembangan  dari  Backpropagation. Perubahan  bobot  pada  Backpropagation  dipengaruhi  oleh learning  rate  dan  tergantung  dari  kemiringan  kurva  eror (∂E/∂Wij). Semakin kecil learning rate yang digunakan, maka pembelajaran  akan  lebih  lama.  Sementara  semakin  besar tingkat  pembelajaran,  nilai  pembobotan  akan  jauh  dari  bobot minimum.  Untuk  mengatasinya,  dikembangkan  metode  baru yaitu  Rprop  (Resilient  Backpropagation).  Metode  ini menggunakan  tanda  (positif  atau  negatif)  dari  gradien  untuk menunjukkan  arah  penyesuaian  bobot.  Sementara  ukuran perubahan  bobotnya adalah ditentukan oleh penyesuaian nilai (Δ0).  Metode  Resilient  mengubah  bobot  dan  jaringan  bias dengan proses adaptasi langsung dari pembobotan berdasarkan informasi gradien lokal dari iterasi pembelajaran, sehingga jumlah iterasi diperlukan mencapai target [12].
Secara umum
cara kerja metode Resilient
Backpropagation  (Rprop)  dapat  diterangkan  sebagai  berikut [13] : 1. Inisialisasi  Penyesuaian  Awal  Δ ij (t)  =  Δ0  =  0,  Gradient Awal ∂E/∂W ij . (t-1) = 0
2. Lakukan langkah-langkah berikut sampai bobot konvergen a.   Hitung Gradient ∂E/∂W.t
b.   Untuk semua bobot, hitung nilai penyesuaian. 1.  Jika  ∂E/∂W.t  *  ∂E/∂W ij .  (t-1)  ≥  0  maka    Δ ij (t)  =
2.   Jika  ∂E/∂W(t)  *  ∂E/∂W ij . (t-1)  <  0  maka  Δij  (t)  =
c.  Hitung perubahan bobot
1.  Jika ∂E/∂W(t) > 0 maka
2.   Jika ∂E/∂W(t) < 0 maka

## 3. Selesai

## B.  Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data Angka  Harapan  Hidup  Masyarakat  Sumatera  Utara  tahun 2013-2017  (Tabel  1),  yang  bersumber  dari  website  Badan Pusat Statistik Sumatera Utara [14].

## C.  Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Dari  gambar  kerangka  kerja  diatas  maka  masing-masing langkah dapat di uraikan sebagai berikut :
 Pengumpulan Data Pada  tahap  ini  data  yang  di  peroleh  dari  BPS  yang merupakan  data  Angka  Harapan  Hidup  masyarakat Sumatera Utara.
 Studi Pustaka Tahap ini merupakan tahap dimana sebuah langkah awal dalam  penelitian  ini  untuk  melengkapi  pengetahuan dasar beserta teori-teori dalam penelitian ini.
 Mengidentifikasi Masalah Pada tahap  indentifikasi  masalah  ini, setelah semua data terpenuhi  dan  diperoleh  data  yang  sangat  akurat  untuk melakukan konversi data sesuai dengan bobot yang telah ditentukan.
 Praproses Pada  tahap  ini  yang  dikerjakan  ialah  merubah  tipe  data dann  atribut  data  yang  bertujuan  untuk  mempermudah dalam  pemahaman  isi  record  data,  dan  melakukan seleksi data dengan memperhatikan kekonsistenan data .
 Menentukan Model Hasil  pada  tahap  ini  beberapa  model  bagian  jaringan Saraf tiruan dengan  metode  Resilient  untuk menentukan sebuah pola.
 Menguji Hasil Pengolahan Data Dalam  pengujian  hasil  pengolahan  data  digunakan sebuah software Matlab R2011b.
 Pemperediksi Prediksi dilakukan berdasarkan model arsitektur terbaik.
 Mengevaluasi Hasil Akhir Evalusi  hasil  akhir  ini  untuk  melihat  dan  mengetahui hasil akhir dari testing pengolahan data.

## D.  Normalisasi Data
Data akan di normalisasi dengan menggunakan persamaan (1) yang akan menghasilkan nilai antara 0 dan 1 (Tidak boleh 0  dan  1,  apalagi  lebih  dari  itu),  karena  hal  itu  sudah merupakan  ketentuan  dari  normalisasi  [15],  [16],  [25]–[34], [17], [35]–[43], [18]–[24].
Keterangan  :  ( x’ =  Normalisasi  data, x  = Data  yang  akan dinormalisasi, a = Data terendah, b = Data tertinggi)
III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Normalisasi
Tabel  2  berikut  ini  merupakan  hasil  normalisasi  data pelatihan  yang  digunakan,  yakni  tahun  2013  hingga  2016 dengan  tahun  2016  juga  sebagai  target.  Data  ini  diambil berdasarkan pada tabel 1. Data ini dinormalisasi menggunakan fungsi  sigmoid  seperti  yang  telah  dituliskan  pada  persamaan (1).
TABEL III NORMALISASI DATA PELATIHAN No Kab/Kota 2013 2014 2015 2016  Target 1  Nias 0,6406  0,6476  0,6547  0,6617  0,6617 2  Mandailing Natal 0,1000  0,1070  0,1351  0,1485  0,1485 3  Tapanuli Selatan 0,2378  0,2448  0,2870  0,3060  0,3060 4  Tapanuli Tengah 0,4789  0,4803  0,4873  0,4895  0,4895 5  Tapanuli Utara 0,5267  0,5337  0,5548  0,5661  0,5661 6  Toba Samosir 0,6525  0,6596  0,6666  0,6743  0,6743 7  Labuhan Batu 0,6736  0,6750  0,6821  0,6849  0,6849 8  Asahan 0,5281  0,5351  0,5422  0,5492  0,5492 9  Simalungun 0,7369  0,7439  0,7510  0,7573  0,7573 10  Dairi 0,5429  0,5499  0,5710  0,5830  0,5830 11  Karo 0,7538  0,7566  0,7707  0,7756  0,7756 12  Deli Serdang 0,7819  0,7833  0,7974  0,8016  0,8016 13  Langkat 0,5323  0,5394  0,5605  0,5717  0,5717 14  Nias Selatan 0,5204  0,5274  0,5626  0,5745  0,5745 15  Humbahas 0,5654  0,5724  0,5935  0,6047  0,6047 16  Pakpak Barat 0,3348  0,3369  0,3650  0,3721  0,3721 17  Samosir 0,6961  0,7032  0,7453  0,7601  0,7601 18  Serdang Bedagai 0,5281  0,5351  0,5492  0,5605  0,5605 19  Batubara 0,4037  0,4107  0,4318  0,4424  0,4424 20  Paluta 0,4726  0,4740  0,4810  0,4838  0,4838 21  Padang Lawas 0,4438  0,4466  0,4677  0,4740  0,4740 22  Labusel 0,5886  0,5907  0,5928  0,5942  0,5942 23  Labura 0,6146  0,6216  0,6357  0,6427  0,6427 24  Nias Utara 0,6139  0,6209  0,6279  0,6343  0,6343 25  Nias Barat 0,5541  0,5612  0,5822  0,5935  0,5935 26  Kota Sibolga 0,5373  0,5443  0,5654  0,5773  0,5773 27  Kota Tanjung Balai  0,1155  0,1225  0,1576  0,1710  0,1710 28  Kota P. Siantar 0,8388  0,8459  0,8880  0,9000  0,9000 29  Kota Tebing Tinggi  0,7228  0,7299  0,7369  0,7418  0,7418 30  Kota Medan 0,8768  0,8803  0,8873  0,8916  0,8916 31  Kota Binjai 0,8213  0,8248  0,8388  0,8445  0,8445 32  Kota P. Sidempuan  0,6019  0,6054  0,6090  0,6125  0,6125 0.8( ) ' 0.1 x a x b a    
(1) 0.8( ) ' 0.1 x a x
b a    
E-ISSN: 2548-1180
No Kab/Kota 2013 2014 2015 2016  Target
33  Kota Gunung Sitoli  0,7362  0,7404  0,7475  0,7524  0,7524
Tabel  3  berikut  ini  merupakan  hasil  normalisasi  data pengujian  yang  digunakan,  yakni  tahun  2014-2017  dengan target  juga  tahun  2017.  Data  ini  diambil  berdasarkan  tabel  1. Data  ini  juga  dinormalisasi  menggunakan  fungsi  sigmoid seperti yang telah dituliskan pada persamaan (1).
TABEL IIIII

## NORMALISASI DATA PENGUJIAN
No Kab/Kota 2014 2015 2016 2017  Target 1  Nias 0,6373  0,6443  0,6513  0,6590  0,6590 2  Mandailing Natal 0,1000  0,1279  0,1412  0,1552  0,1552 3  Tapanuli Selatan 0,2369  0,2789  0,2977  0,3166  0,3166 4  Tapanuli Tengah 0,4710  0,4780  0,4801  0,4829  0,4829 5  Tapanuli Utara 0,5241  0,5451  0,5562  0,5667  0,5667 6  Toba Samosir 0,6492  0,6562  0,6638  0,6715  0,6715 7  Labuhan Batu 0,6645  0,6715  0,6743  0,6771  0,6771 8  Asahan 0,5255  0,5325  0,5395  0,5465  0,5465 9  Simalungun 0,7330  0,7400  0,7463  0,7533  0,7533 10  Dairi 0,5402  0,5611  0,5730  0,5856  0,5856 11  Karo 0,7456  0,7596  0,7645  0,7700  0,7700 12  Deli Serdang 0,7721  0,7861  0,7903  0,7938  0,7938 13  Langkat 0,5297  0,5507  0,5618  0,5723  0,5723 14  Nias Selatan 0,5178  0,5528  0,5646  0,5765  0,5765 15  Humbahas 0,5625  0,5835  0,5947  0,6052  0,6052 16  Pakpak Barat 0,3285  0,3564  0,3634  0,3704  0,3704 17  Samosir 0,6925  0,7344  0,7491  0,7638  0,7638 18  Serdang Bedagai 0,5255  0,5395  0,5507  0,5618  0,5618 19  Batubara 0,4018  0,4228  0,4333  0,4438  0,4438 20  Paluta 0,4647  0,4717  0,4745  0,4773  0,4773 21  Padang Lawas 0,4375  0,4584  0,4647  0,4717  0,4717 22  Labusel 0,5807  0,5828  0,5842  0,6045  0,6045 23  Labura 0,6114  0,6254  0,6324  0,6401  0,6401 24  Nias Utara 0,6107  0,6177  0,6240  0,6303  0,6303 25  Nias Barat 0,5514  0,5723  0,5835  0,5961  0,5961 26  Kota Sibolga 0,5346  0,5555  0,5674  0,5800  0,5800 27  Kota Tanjung Balai  0,1154  0,1503  0,1636  0,1769  0,1769 28  Kota P. Siantar 0,8343  0,8762  0,8881  0,9000  0,9000 29  Kota Tebing Tinggi  0,7190  0,7260  0,7309  0,7358  0,7358 30  Kota Medan 0,8686  0,8755  0,8797  0,8839  0,8839 31  Kota Binjai 0,8134  0,8273  0,8329  0,8385  0,8385 32  Kota P. Sidempuan  0,5954  0,5989  0,6024  0,6052  0,6052
33  Kota Gunung Sitoli  0,7295  0,7365  0,7414  0,7456  0,7456
Pada  tabel  3  dan  4,  pengolahan  data  dibantu  dengan  tools matlab  2011b  dalam  menentukan  model  arsitektur  terbaik
dengan  Resilient.  Arsitektur  yang  digunakan  sebanyak  5 model, yakni: 4-10-1, 4-11-1, 4-12-1, 4-13-1 dan 4-14-1. Cara menentukan model arsitektur terbaik dengan metode Resilient adalah  menentukan  error  minimum  dari  proses  training  dan testing yang dilakukan. Tingkat error yang digunakan sebesar 0,02 dengan learning rate 0,01. Pada penelitian ini, parameter kode yang digunakan dianalisis menggunakan aplikasi Matlab 2011b yang dapat dilihat pada tabel 4 berikut .
TABEL IVV

## PARAMETER DAN KODE PROGRAM
Kode Training Kode Testing >> net=newff(minmax(P),[hidden layer,output layer],{'logsig',’purelin’},'trainrp')
; >> net.IW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs=100000; >> net.trainParam.show = 1000; >> net.trainParam.showCommandLin e = 0; >> net.trainParam. showWindow= 1; >> net.trainParam.goal = 0; >> net.trainParam.time = inf; >> net.trainParam.min_grad= 1e- 6; >> net.trainParam.max_fail = 5; >> net.trainParam.lr=0.01; >> net.trainParam.delt_inc=1.2; >> net.trainParam.delt_dec=0.5 >> net.trainParam.delta0=0.07 >> net.trainParam.deltamax=50.0 >> net=train(net,P,T) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T)
>> PP=[input data pengujian] >> TT=[output pengujian] [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[ ],[],TT)

## B. Perbandingan Model Arsitektur yang Digunakan
Model  arsitektur  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan  data  masukan  (input  layer)  =  4,  lapisan tersembunyi  (hidden  layer)  =  10,  11,  12,  13,  14.  Lapisan keluaran  (output  layer)  =  1.  Setelah  dilakukan  pelatihan  dan pengujian data dengan model arsitektur 4-10-1, 4-11-1, 4-12-1, 4-13-1 dan 4-14-1 menggunakan  bantuan tools Matlab  2011b dan Microsoft Excel, maka diperoleh model arsitektur terbaik 4-10-1 dengan tingkat akurasi sebesar 88% atau yang tertinggi akurasi  nya  dibandingkan  dengan  4  model  yang  lain. Perbandingan  dari  5  model  arsitektur  yang  digunakan  dapat dilihat pada tabel 5 berikut.

## TABEL V PERBANDINGAN MODEL ARSITEKTUR
No Model Arsitektur Training Testing Epoch  Waktu MSE MSE Akurasi 1 4 - 10 - 1 22 00:04  0,00096819 0,00100006 88% 2 4 - 11 - 1 11 00:02  0,04122990 0,00106876 76% 3 4 - 12 - 1 15 00:01  0,04356170 0,00208408 52% 4 4 - 13 - 1 57 00:02  0,00098006 0,00101433 73%
5 4 - 14 - 1 33 00:03  0,00099948 0,03236831 61%

## C.  Model Arsitektur Terbaik (4-10-1)
Hasil  pelatihan  dengan  menggunakan  model  arsitektur  4- 10-1 dapat dilihat pada gambar 4 berikut.
Gambar 2.  Hasil Terbaik dengan Model Arsitektur 4-10-1
Dari gambar 2 dapat  dijelaskan bahwa hasil pelatihan dengan menggunakan  model  arsitektur  4-10-1  menghasilkan  epoch sebesar 22 iterasi, dan model ini lah sebagai arsitektur terbaik dibanding  4  model  yang  lain.  Untuk  tabel  pelatihan  dan pengujiannya dapat dilihat pada tabel 6 dan tabel 7 berikut.
T ABEL VI DATA PELATIHAN MODEL ARSITEKTUR 4-10-1 Pola Target Output Error SSE Pola 1 0,6617 0,6569 0,0048 0,00002292 Pola 2 0,1485 0,1634 -0,0149 0,00022183 Pola 3 0,3060 0,2075 0,0985 0,00969740 Pola 4 0,4895 0,5335 -0,0440 0,00193995 Pola 5 0,5661 0,5889 -0,0228 0,00052071 Pola 6 0,6743 0,6650 0,0093 0,00008725 Pola 7 0,6849 0,6837 0,0012 0,00000141 Pola 8 0,5492 0,5867 -0,0375 0,00140556 Pola 9 0,7573 0,7377 0,0196 0,00038391 Pola 10 0,5830 0,5995 -0,0165 0,00027382 Pola 11 0,7756 0,7595 0,0161 0,00025828 Pola 12 0,8016 0,7926 0,0090 0,00008067 Pola 13 0,5717 0,5926 -0,0209 0,00043661 Pola 14 0,5745 0,5853 -0,0108 0,00011628 Pola 15 0,6047 0,6126 -0,0079 0,00006170 Pola 16 0,3721 0,2913 0,0808 0,00652157
Pola Target Output Error SSE Pola 17 0,7601 0,7030 0,0571 0,00326103 Pola 18 0,5605 0,5890 -0,0285 0,00081471 Pola 19 0,4424 0,4214 0,0210 0,00043911 Pola 20 0,4838 0,5251 -0,0413 0,00170311 Pola 21 0,4740 0,4906 -0,0166 0,00027591 Pola 22 0,5942 0,6246 -0,0304 0,00092414 Pola 23 0,6427 0,6409 0,0018 0,00000326 Pola 24 0,6343 0,6397 -0,0054 0,00002948 Pola 25 0,5935 0,6061 -0,0126 0,00015883 Pola 26 0,5773 0,5960 -0,0187 0,00034862 Pola 27 0,1710 0,1649 0,0061 0,00003723 Pola 28 0,9000 0,8854 0,0146 0,00021316 Pola 29 0,7418 0,7241 0,0177 0,00031427 Pola 30 0,8916 0,9196 -0,0280 0,00078601 Pola 31 0,8445 0,8426 0,0019 0,00000347 Pola 32 0,6125 0,6328 -0,0203 0,00041298 Pola 33 0,7524 0,7384 0,0140 0,00019523 Jlh SSE 0,03195043 MSE 0,00096819
T ABEL VII
DATA PENGUJIAN MODEL ARSITEKTUR 4-10-1 Pola Target Output Error SSE Hasil Pola 1 0,6590 0,65450 0,00445  0,00001982 1 Pola 2 0,1552 0,18540 -0,03020  0,00091225 1 Pola 3 0,3166 0,23430 0,08229  0,00677228 0 Pola 4 0,4829 0,52400 -0,04112  0,00169068 1 Pola 5 0,5667 0,58560 -0,01888  0,00035627 1 Pola 6 0,6715 0,66270 0,00883  0,00007794 1 Pola 7 0,6771 0,67400 0,00312  0,00000972 1 Pola 8 0,5465 0,58470 -0,03824  0,00146208 1 Pola 9 0,7533 0,73330 0,01998  0,00039900 1 Pola 10 0,5856 0,59570 -0,01011  0,00010222 1 Pola 11 0,7700 0,74380 0,02624  0,00068873 1 Pola 12 0,7938 0,77320 0,02060  0,00042432 1 Pola 13 0,5723 0,58910 -0,01679  0,00028176 1 Pola 14 0,5765 0,58100 -0,00449  0,00002019 1 Pola 15 0,6052 0,60740 -0,00225  0,00000505 1 Pola 16 0,3704 0,30120 0,06919  0,00478767 0 Pola 17 0,7638 0,68030 0,08346  0,00696481 0 Pola 18 0,5618 0,58690 -0,02507  0,00062830 1 Pola 19 0,4438 0,42760 0,01616  0,00026100 1 Pola 20 0,4773 0,51520 -0,03791  0,00143697 1 Pola 21 0,4717 0,48840 -0,01670  0,00027879 1
Pola 22 0,6045 0,62090 -0,01645  0,00027047 1 Pola 23 0,6401 0,63600 0,00409  0,00001671 1 Pola 24 0,6303 0,63770 -0,00739  0,00005468 1 Pola 25 0,5961 0,60180 -0,00573  0,00003283 1 Pola 26 0,5800 0,59250 -0,01250  0,00015625 1 Pola 27 0,1769 0,19460 -0,01774  0,00031485 1 Pola 28 0,9000 0,84590 0,05410  0,00292681 0 Pola 29 0,7358 0,72000 0,01581  0,00024989 1 Pola 30 0,8839 0,90390 -0,01997  0,00039880 1 Pola 31 0,8385 0,82410 0,01442  0,00020780 1 Pola 32 0,6052 0,62880 -0,02365  0,00055919 1 Pola 33 0,7456 0,73030 0,01529  0,00023377 1 Jlh SSE 0,03300191 88% MSE 0,00100006

## C.  Hasil Prediksi
Selanjutnya akan dilakukan prediksi dengan model  4-10-1 menggunakan rumus mengembalikan nilai:
Keterangan rumus dapat dilihat pada persamaan (1). Dari rumus diatas, akan dilakukan perhitungan prediksi Angka Harapan  Hidup  masyarakat  Sumatera  Utara.  Sebagai  contoh akan  dilakukan  prediksi  untuk  daerah  Nias  tahun  2018. Berdasarkan  data  tabel  1,  nilai  AHH  di  Nias  tahun  2017 sebesar  69,18.  Dengan  menggunakan  rumus  berdasarkan Persamaan (2) maka  prediksi  AHH di Nias untuk tahun 2018 adalah sebagai berikut:
x n = (((0,67850 - 0,1) x (10,66)) / 0,8) + 61,97 = 69,68 (Begitu seterusnya untuk pencarian daerah lain). Keterangan :
x n =  Prediksi daerah Nias tahun 2018
0,67850 =  Merupakan target prediksi yang diperoleh dari Matlab dengan menggunakan model 4-10-1
10,66
=  Diperoleh  dari  nilai  tertinggi  AHH  kab/kota tahun  2017  dikurangi  nilai  terendah  (72,63-
61,97=10,66) 61,97 =  Merupakan nilai terendah AHH kab/kota tahun 2017 69,68 =  Merupakan  hasil  prediksi  daerah  Nias  untuk tahun 2018
Data  hasil  prediksi  5  tahun  selanjutnya  (2018-2022)  dapat dilihat pada tabel 8 berikut.
T ABEL VIII

## HASIL PREDIKSI ANGKA HARAPAN HIDUP MASYARAKAT SUMATERA UTARA
No  Kabupaten / Kota Angka Harapan Hidup (Tahun) 2018 2019 2020 2021 2022 1  Nias 69,68 69,64 69,40 68,83 68,46 2  Mandailing Natal 63,24 63,83 65,04 66,52 67,37 3  Tapanuli Selatan 63,99 64,60 65,52 66,42 67,44
No  Kabupaten / Kota
Angka Harapan Hidup (Tahun) 2018 2019 2020 2021 2022 4  Tapanuli Tengah 67,10 68,01 68,82 68,69 68,49 5  Tapanuli Utara 68,43 69,05 69,12 68,87 68,45 6  Toba Samosir 69,80 69,71 69,45 68,84 68,47 7  Labuhan Batu 69,97 69,80 69,51 68,79 68,50 8  Asahan 68,32 68,96 69,04 68,83 68,47 9  Simalungun 70,68 70,27 69,83 68,92 68,59 10  Dairi 68,66 69,16 69,17 68,88 68,45 11  Karo 70,82 70,45 69,89 68,98 68,58 12  Deli Serdang 71,12 70,62 70,05 69,00 68,64 13  Langkat 68,51 69,09 69,14 68,87 68,45 14  Nias Selatan 68,42 69,10 69,16 68,88 68,43 15  Humbahas 68,92 69,30 69,22 68,87 68,43 16  Pakpak Barat 64,59 64,97 65,59 66,54 67,40 17  Samosir 70,11 70,53 69,56 69,29 68,32 18  Serdang Bedagai 68,42 69,01 69,10 68,86 68,47 19  Batubara 65,80 66,28 67,35 68,19 68,15 20  Paluta 66,96 67,84 68,77 68,67 68,48 21  Padang Lawas 66,58 67,40 68,58 68,60 68,43 22  Labusel 69,05 69,30 69,15 68,84 68,46 23  Labura 69,41 69,55 69,33 68,84 68,43 24  Nias Utara 69,41 69,49 69,30 68,81 68,44 25  Nias Barat 68,80 69,24 69,19 68,88 68,44 26  Kota Sibolga 68,59 69,12 69,15 68,88 68,45 27  Kota Tanjung Balai  63,39 64,02 65,14 66,54 67,43 28  Kota P. Siantar 71,65 71,54 70,25 69,64 68,36 29  Kota Tebing Tinggi  70,54 70,16 69,77 68,87 68,58 30  Kota Medan 72,14 71,24 70,50 69,23 68,73 31  Kota Binjai 71,55 70,95 70,24 69,15 68,66 32  Kota P. Sidempuan  69,23 69,40 69,22 68,77 68,43 33  Kota Gunung Sitoli  70,66 70,23 69,83 68,87 68,61

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dijabarkan dalam  artikel  ini,  maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan bahwa  metode  Resilient  dapat  digunakan  untuk  memprediksi Angka  Harapan  Hidup  masyarakat  Sumatera  Utara  sebagai salah  satu  upaya  membantu  pemerintah  dalam  memberikan gambaran umum  tentang kesejahteraan  masyarakat di tahun- tahun  yang  akan  datang,  agar  pemerintah  dapat  menetukan kebijakan yang tepat untuk lebih meningkatkan  kesejahteraan masyarakat  Sumatera  Utara  di  masa  yang  akan  datang.  Pada penelitian  ini  model  arsitektur  terbaik  adalah  4-10-1  yang tingkat  akurasi  nya  88%.  MSE  pelatihan  0,00096819  serta MSE  pengujian  sebesar  0,00100006.  Sedangkan  untuk prediksi, trend nya cukup stabil.
(2)
R EFERENSI
[1] V.  Kontis,  J.  E.  Bennett,  C.  D.  Mathers,  G.  Li,  K. Foreman, and M. Ezzati, “Future life expectancy in 35 industrialised  countries:  projections  with  a  Bayesian model ensemble,” The Lancet , vol. 389, no. 10076, pp. 1323–1335, 2017.
[2] 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.
[3] S. P. Siregar, A. Wanto, and Z. M. Nasution, “Analisis Akurasi Arsitektur JST Berdasarkan Jumlah Penduduk Pada  Kabupaten  /  Kota  di  Sumatera  Utara,”  in Seminar  Nasional  Sains  &  Teknologi  Informasi (SENSASI) , 2018, pp. 526–536.
[4] A.  Wanto,  “Prediksi  Angka  Partisipasi  Sekolah dengan  Fungsi  Pelatihan  Gradient  Descent  With Momentum  &  Adaptive  LR,” Jurnal  Ilmu  Komputer dan Informatika (ALGORITMA) , vol. 3, no. 1, pp. 9– 20, 2019.
[5] N. Nasution, A. Zamsuri, L. Lisnawita, and A. Wanto, “Polak-Ribiere updates analysis with binary and linear function  in  determining  coffee  exports  in  Indonesia,” IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , vol. 420, no. 012089, pp. 1–9, 2018.
[6] A.  Wanto,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Dalam
Memprediksi Jumlah Kemiskinan Pada Kabupaten/Kota Di Provinsi Riau,” Kumpulan jurnaL
Ilmu  Komputer  (KLIK) ,  vol.  05,  no.  01,  pp.  61–74, 2018.
[7] A.  Wanto,  “Optimasi  Prediksi  Dengan  Algoritma Backpropagation  Dan  Conjugate  Gradient  Beale- Powell  Restarts,” Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi , vol. 3, no. 3, pp. 370–380, Jan. 2017.
[8] I.  A.  R.  Simbolon,  F.  Yatussa’ada,  and  A.  Wanto, “Penerapan  Algoritma  Backpropagation  dalam Memprediksi  Persentase  Penduduk  Buta  Huruf  di Indonesia,” Jurnal  Informatika  Upgris ,  vol.  4,  no.  2, pp. 163–169, 2018.
[9] A.  Wanto,  “Prediksi  Produktivitas  Jagung  Indonesia Tahun  2019-2020  Sebagai  Upaya  Antisipasi  Impor Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation,” SINTECH (Science and
Information  Technology) ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  53–62, 2019.
[10] 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. 012017, pp. 1–6, 2019.
[11] W.  Saputra,  J.  T.  Hardinata,  and  A.  Wanto, “Penerapan  Metode  Resilient  untuk  Memprediksi Pengangguran Terbuka di Indonesia Menurut Pendidikan Tertinggi yang Ditamatkan Implementation,” JITE  (Journal  of  Informatics  and Telecommunication  Engineering) ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 163–174, 2019.
[12] W. Saputra, T. Tulus, M. Zarlis, R. W. Sembiring, and D.  Hartama,  “Analysis  Resilient  Algorithm  on Artificial Neural Network Backpropagation,” Journal
of Physics: Conference Series , vol. 930, no. 1, pp. 1–7, 2017.
[13] Apriliyah  and  A.  W.  W.  M,  Wayan  Firdaus, “Perkiraan  Penjualan  Beban  Listrik  Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Resilent  Backpropogation (RPROP),” Jurnal  Kursor ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  41–47, 2008.
[14] BPS, “Angka Harapan Hidup Provinsi Sumatera Utara Menurut  Kabupaten/Kota,  Tahun  2010-2018,” Badan Pusat  Statistik  (BPS)  Sumatera  Utara ,  Nov-2010. [Online]. Available: https://sumut.bps.go.id/.
[15] J. Wahyuni, Y. W. Paranthy, and A. Wanto, “Analisis Jaringan Saraf Dalam Estimasi Tingkat Pengangguran Terbuka  Penduduk  Sumatera  Utara,” Jurnal Infomedia , vol. 3, no. 1, pp. 18–24, 2018.
[16] J.  R.  Saragih,  M.  Billy,  S.  Saragih,  and  A.  Wanto, “Analisis Algoritma Backpropagation Dalam Prediksi Nilai  Ekspor  (Juta  USD),” Jurnal  Pendidikan Teknologi dan Kejuruan , vol. 15, no. 2, pp. 254–264, 2018.
[17] 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.
[18] A.  A.  Fardhani,  D.  Insani,  N.  Simanjuntak,  and  A. Wanto,  “Prediksi  Harga  Eceran  Beras  Di  Pasar Tradisional  Di  33  Kota  Di  Indonesia  Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Jurnal Infomedia , vol. 3, no. 1, pp. 25–30, 2018.
[19] M.  A.  P.  Hutabarat,  M.  Julham,  and  A.  Wanto, “Penerapan  Algoritma  Backpropagation  Dalam Memprediksi Produksi Tanaman Padi Sawah Menurut Kabupaten/Kota  di  Sumatera  Utara,” Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 77–86, 2018.
[20] I.  S.  Purba  and  A.  Wanto,  “Prediksi  Jumlah  Nilai Impor  Sumatera  Utara  Menurut  Negara  Asal Menggunakan  Algoritma  Backpropagation,” Jurnal Teknologi  Informasi  Techno ,  vol.  17,  no.  3,  pp.  302– 311, 2018.
[21] B.  Febriadi,  Z.  Zamzami,  Y.  Yunefri,  and  A.  Wanto, “Bipolar  function  in  backpropagation  algorithm  in predicting  Indonesia’s  coal  exports  by  major destination  countries,” IOP  Conference  Series: Materials  Science  and  Engineering ,  vol.  420,  no. 012087, pp. 1–9, 2018.
[22] B.  K.  Sihotang  and  A.  Wanto,  “Analisis  Jaringan Syaraf  Tiruan  Dalam  Memprediksi  Jumlah  Tamu Pada Hotel Non Bintang,” Jurnal Teknologi Informasi Techno , vol. 17, no. 4, pp. 333–346, 2018.
[23] I.  Parlina,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  “Artificial Neural  Network  Pada  Industri  Non  Migas  Sebagai Langkah  Menuju  Revolusi  Industri  4.0,” InfoTekJar : Jurnal  Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan , vol. 4, no. 1, pp. 155–160, 2019.
[24] A.  Wanto,  M.  Zarlis,  Sawaluddin,  and  D.  Hartama, “Analysis of Artificial Neural Network
Backpropagation  Using  Conjugate  Gradient  Fletcher Reeves in the Predicting Process,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 930, no. 1, pp. 1–7, 2017.
[25] A. Wanto, A. P. Windarto, D. Hartama, and I. Parlina, “Use of Binary Sigmoid Function And Linear Identity In  Artificial  Neural  Networks  For  Forecasting
Population  Density,” International  Journal  Of Information  System  &  Technology ,  vol.  1,  no.  1,  pp. 43–54, 2017.
[26] S.  P.  Siregar  and  A.  Wanto,  “Analysis  of  Artificial Neural  Network  Accuracy  Using  Backpropagation Algorithm  In  Predicting  Process  (Forecasting),”
International  Journal  Of  Information  System  & Technology , vol. 1, no. 1, pp. 34–42, 2017.
[27] A.  Wanto et  al. ,  “Analysis  of  Standard  Gradient Descent  with  GD  Momentum  And  Adaptive  LR  for SPR Prediction,” 2018, pp. 1–9.
[28] M.  Fauzan et  al. ,  “Epoch  Analysis  and  Accuracy  3 ANN Algorithm Using Consumer Price Index Data in Indonesia,” in Conference Paper , 2018, pp. 1–7.
[29] A.  Wanto et  al. ,  “Levenberg-Marquardt  Algorithm Combined with Bipolar Sigmoid Function to Measure Open  Unemployment  Rate  in  Indonesia,”  in Conference Paper , 2018, pp. 1–7.
[30] R. E. Pranata, S. P. Sinaga, and A. Wanto, “Estimasi Wisatawan  Mancanegara  Yang  Datang  ke  Sumatera Utara  Menggunakan  Jaringan  Saraf,” Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 97–102, 2018.
[31] E.  Hartato,  D.  Sitorus,  and  A.  Wanto,  “Analisis Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk  Prediksi  Luas  Panen Biofarmaka  di  Indonesia,” Jurnal  semanTIK ,  vol.  4, no. 1, pp. 49–56, 2018.
[32] 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,” Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1255, no. 012023, pp. 1–6, 2019.
[33] 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. 012032, pp. 1–6, 2019.
[34] 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.  012069,  pp.  1–5, 2019.
[35] A.  Wanto et  al. ,  “Forecasting  the  Export  and  Import
Volume  of  Crude  Oil  ,  Oil  Products  and  Gas  Using ANN,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.
1255, no. 012016, pp. 1–6, 2019.
[36] I. S. Purba et al. ,  “Accuracy  Level  of Backpropagation  Algorithm  to  Predict  Livestock Population  of  Simalungun  Regency  in  Indonesia Accuracy  Level  of  Backpropagation  Algorithm  to Predict Livestock Population of Simalungun Regency in Indonesia,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 012014, pp. 1–6, 2019.
[37] 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. 012043, pp. 1–6, 2019.
[38] A.  Wanto  and  J.  T.  Hardinata,  “Estimasi  Penduduk Miskin  di  Indonesia  Sebagai  Upaya  Pengentasan Kemiskinan  dalam  Menghadapi  Revolusi  Industri 4.0,” CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) , vol. 4, no. 2, pp. 198–207, 2019.
[39] 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. 012013, pp. 1–6, 2019.
[40] 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. 012003, pp. 1–6, 2019.
[41] A.  Wanto  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Prediksi Indeks  Harga  Konsumen  Berdasarkan  Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode
Backpropagation,” Jurnal  &  Penelitian  Teknik Informatika  Sinkron ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  37–43,  Oct. 2017.
[42] 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.  012033,  pp.  1–6, 2019.
[43] 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. 012027, pp. 1–6, 2019.