## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 489-498 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi Jumlah Pemasangan Instalasi Air Pada PDAM Tirtauli Pematangsiantar
Markus Parulian Sianipar , Sumarno * , Heru Satria Tambunan
Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 mark09alice@gmail.com, 2* surmarno@amiktunasbangsa.ac.id, 3* heru@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak− Pada suatu perusahaan pelayanan jasa terdapat pelanggan yang menjadi konsumen perusahaan. Salah satu tingkat kepuasan pelanggan dapat diukur dari tingkat pemasangan instalasi air ke rumah pelanggan. Maka  dari itu Perusahaan Daerah Air Minum ( PDAM  )  Tirtauli  Pematangsiantar  perlu  mengatasi  permasalahan  dalam  menanggulangi  jumlah  pemasangan  instalasi  air.  Jaringan Syaraf  Tiruan  dengan  algoritma  backpropagation  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  pemasangan  instalasi  air  baru.  Hasil pengujian diperoleh tingkat akurasi prediksi sebesar 89% dengan arsitektur 2-10-1.
Kata Kunci: Jaringan Syaraf Tiruan; Backpropagation; Prediksi Pemesanan Instalasi Air
Abstract− In a service company, there are customers who  become company consumers. One level of customer satisfaction can be measured  from  the  level  of  installation  of  water  installations  to  the  customer's  house.  Therefore,  the  Regional  Drinking  Water Company (PDAM) Tirtauli Pematangsiantar needs to solve the problem in overcoming the number of water installations. Artificial Neural Network with backpropagation algorithm is used to predict the number of new water installations. The test results obta ined a prediction accuracy of 89% with a 2-10-1 architecture.
Keywords : Artificial Neural Networks; Backpropagation; Prediction of Water Installation Orders

## 1. PENDAHULUAN
Air  merupakan  sumber  daya  alam  yang  sangat  dibutuhkan  bagi  kehidupan  makhluk  hidup.  Air  membantu  aktivitas kehidupan  bagi  semua  makhluk  hidup  terutama  manusia.  Fungsi  air  bagi  kehidupan  tidak  dapat  digantikan  oleh senyawa  lain.  Penyaluran  air  bersih  dibutuhkan  untuk  memenuhi  kebutuhan  air  bagi  manusia.  Di  daerah  perkotaan, PDAM  (Perusahaan  Daerah  Air  Minum)  sebagai  penyedia  layanan  jasa  air  bersih  oleh  pemerintah bertanggungjawab dalam pendistribusian air bersih ke rumah-rumah penduduk melalui instalasi air. Instalasi air merupakan sebuah solusi untuk menyalurkan air bersih ke setiap rumah penduduk.
PDAM  Tirtauli  Pematangsiantar  sebagai  penanggungjawab  kebutuhan  air  bersih  di  Kota  Pematangsiantar melakukan pemasangan instalasi sambungan air di rumah pelanggan yang biasanya berasal dari pegunungan kemudian mengalir ke sungai dan ditampung terlebih dahulu di bak-bak penampung ( reservoir ) dan kemudian di distribusikan ke rumah-rumah  pelanggan.  PDAM  Tirtauli  Pematangsiantar  mengalami  permasalahan  dalam  usaha  penanganan banyaknya permohonan pemasangan instalasi sambungan baru. Dan untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukan sebuah metode yang bisa memprediksi jumlah pemasangan instalasi baru.
Kecerdasan buatan atau yang dikenal dengan artificial inteligent (AI) merupakan salah satu pengembangan dari teknologi informasi(Solikhun, M. Safii, 2017), (Windarto, 2017). Jaringan syaraf tiruan atau neural network merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang sering digunakan dalam memprediksi sesuatu dimasa mendatang(Siang, 2005),(Jaya et al., 2018). Backpropagation merupakan salah satu dari beberapa metode dari jaringan syaraf tiruan yang sering digunakan peneliti dalam memprediksi sesuatu dimasa mendatang dengan tingkat keberhasilan tinggi. Salah satu contoh peneliti yang menggunakan algoritma backpropagation dalam memprediksi, yaitu Yusran dengan tingkat akurasi sebesar 99,7%(Prasetya, 2017).
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  penulis  menyimpulkan  diperlukan  sebuah  penelitian  untuk  memprediksi jumlah pemasangan instalasi  air. Dalam hal  ini, penulis menggunakan penelitian backpropagation yang telah terbukti tingkat  keberhasilannya  oleh  peneliti-peneliti  sebelumnya  untuk  memprediksi  jumlah  pemasangan  instalasi  air  di PDAM Tirtauli Pematangsiantar .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Metode penelitian adalah langkah yang dimiliki dan dilakukan dalam rangka untuk mengumpulkan informasi atau data serta melakukan investigasi  pada data yang telah  didapatkan. Metode penelitian terdiri dari  dua metode, yaitu metode kuantitatif dan metode kualitatif. Adapun tujuan dari adanya metode penelitian tersebut antara lain : 1. Untuk memperoleh pengetahuan atau penemuan baru.
2. Untuk membuktikan atau menguji kebenaran dari pengetahuan yang sudah ada.
3. Untuk mengembangkan pengetahuan yang sudah ada.

## 2.1.1 Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  adalah  teknik  atau  cara  yang  dilakukan  oleh  peneliti  untuk  mengumpulkan  data. Pengumpulan data dilakukan untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan rangka mencapai tujuan penelitian.
Dalam melakukan penelitian ini, peneliti memanfaatkan perpustakaan sebagai sarana dalam mengumpulkan data, dengan mempelajari jurnal sebagai bahan referensi.  Adapun sumber pengumpulan data yang diambil dari arsip jumlah penjualan gas 3 Kg di Pematangsiantar selama 6 bulan pada tahun 2018.
Tabel 1 . Laporan Sambungan Instalasi Baru di PDAM Tirtauli
LOKASI JUMLAH INSTALASI KECAMATAN 201 5 201 6 201 7 201 8 JUML AH SIANTAR TIMUR 109 88 151 49 397 SIANTAR  MARTOBA 471 289 463  384 1607 SIANTAR UTARA 89 67 144 72 372 SIANTAR MARIHAT 33 63 88 42 226 SIANTAR  BARAT 201 97 155 83 536 SIANTAR SELATAN 67 38 45 44 194 SIANTAR SIMALUNGUN 41 29 59 32 161 SIANTAR SITALASARI 197 216 243  225 881 SIANTAR SIMARIMBUN 247 183 223  137 790 J   U   M   L   A   H 1,45 5 1,07 0 1,5 71 1,0 68 5,164

## 2.1.2 Analisis Data
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  metode backpropogation .  Penulis  melakukan pengumpulan data dari arsip jumlah pemasangan sambungan instalasi baru di PDAM Tirtauli Pematangsiantar selama 4 tahun.
Tabel 2. Data Training Tahun 2015-2016 / Target 2017 LOKASI JUMLAH INSTALASI KECAMATAN 2015 2016 TARGET SIANTAR TIMUR 109 88 151 SIANTAR  MARTOBA 471 289 463 SIANTAR UTARA 89 67 144 SIANTAR MARIHAT 33 63 88 SIANTAR  BARAT 201 97 155 SIANTAR SELATAN 67 38 45 SIANTAR SIMALUNGUN 41 29 59 SIANTAR SITALASARI 197 216 243 SIANTAR SIMARIMBUN 247 183 223 J   U   M   L   A   H 1,455  1,070 1,571 Tabel 3. Data Testing Tahun 2016-2017 / Target 2018 LOKASI JUMLAH INSTALASI KECAMATAN 2016 2017 TARGET SIANTAR TIMUR 88 151 49 SIANTAR  MARTOBA 289 463 384 SIANTAR UTARA 67 144 72 SIANTAR MARIHAT 63 88 42 SIANTAR  BARAT 97 155 83 SIANTAR SELATAN 38 45 44 SIANTAR SIMALUNGUN 29 59 32 SIANTAR SITALASARI 216 243 225 SIANTAR SIMARIMBUN 183 223 137 J   U   M   L   A   H 1,070  1,571 1,068

## 2.2 Analisa Penelitian
Pemasangan  sambungan  instalasi  baru  merupakan  satu-satunya  solusi  dalam  pendistribusian  air  ke  rumah  penduduk. Berdasarkan  persentase  rata-rata  jumlah  pemasangan  sambungan  baru  yang  naik  turun  setiap  tahunnya  maka  perlu dilakukan  prediksi  jumlah  pemasangan  sambungan  baru  dalam  rangka  mengatasi  permasalahan  yang  sering  menjadi
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 489-498 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
kendala di  masyarakat. Hal seperti ini merupakan permasalahan lumrah dalam bidang peramalan, yaitu ketidakpastian suatu  keadaan  apabila  dilihat  fakta-fakta  histori  yang  lalu.  Dalam  hal  ini  penulis  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan dengan metode backpropogation . Backpropogation memiliki  2  proses  tahapan  dimana  tahap  yang  pertama  adalah  melakukan  pengenalan  pola data dengan cara menentukan arsitektur terbaik  dari  model jaringan saraf tiruan yang dibuat. Dan tahap kedua adalah melakukan prediksi dengan pola arsitektur terbaik yang diperoleh dari tahap yang pertama.

## 2.2.1 Algoritma Backpropagation
Pada  tahap  penerapan algoritma  backpropogation data  yang  telah  diperoleh  selanjutnya  akan  dilakukan  tahap normalisasi  data  dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid .  Fungsi  sigmoid  adalah  fungsi asimtotik (tidak  pernah mencapai  0  atau  1),  hal  ini  dilakukan  untuk  mempermudah  proses  perhitungan algoritma  backpropogation (Yusran, 2016) , (Maria  Olinda  Harun  ,  Sebastianus  A.S.  Mola,  2016).  Adapun flowchart  backpropogation dalam  melakukan prediksi yaitu :

## Gambar 1. Flowchart Backpropogation
Pada gambar 6. dapat dilihat pola bagaimana metode backpropagation melakukan perhitungan dalam melakukan prediksi  dimana  data  yang  dimasukkan  selanjutnya  dilakukan  normalisasi  data  yang  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid .

## 2.3 Tahapan Penelitian
Rancangan flowchart dari metode penelitian pada implementasi algoritma backpropogation dapat dilihat pada gambar 2. berikut :
Mulai Mengumpulkan Data Studi Pustaka Mengindentifikasi Masalah Praproses Menentukan Pola Menguji Hasil Pengolahan Data Memprediksi Mengevaluasi Akhir Selesai Jurnal Prosiding dan Buku Jaringan Syaraf Tiruan
Gambar 2. Kerangka Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja pada gambar 2. maka masing-masing langkah dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Mengumpulan Data
Pada  tahap  ini,  data-data  diperoleh  dari  arsip  laporan  sambungan  instalasi  baru  PDAM  Tirtauli  Pematangsiantar yaitu selama 4 tahun, yaitu tahun 2015 sampai tahun 2018.
2. Studi Pustaka
Studi  pustaka  merupakan  langkah  awal  dalam  penelitian  ini,  studi  pustaka  ini  dilakukan  untuk  melengkapi pengetahuan dasar dan teori-teori yang digunakan dalam penelitian ini.
3. Mengidentifikasi Masalah
Pada tahap identifikasi masalah ini, dilakukan setelah semua data-data terpenuhi kemudian didapatkan dataset yang sesuai untuk dilakukan proses pada tahap konversi data yang didapat sesuai dengan bobot yang ditentukan. 4. Praproses
Tahapan  yang  dikerjakan  adalah  dengan  melakukan  perubahan  terhadap  beberapa  tipe  data  pada  atribut dataset dengan tujuan untuk mempermudah pemahaman terhadap isi record , juga melakukan seleksi dengan memperhatikan konsistensi data, missing value dan redundant pada data. 5. Menentukan Model
Hasil dari tahap ini adalah menentukan beberapa model jaringan saraf tiruan dengan metode Backpropagation untuk menentukan  pola  terbaik  dalam  menentukan  jumlah  pemasangan  sambungan  instalasi  baru  di  PDAM  Tirtauli Pematangsiantar.
6. Menguji Hasil Pengolahan Data
Seteleh  proses  penentuan  model  selesai,  maka  dilakukan  tahapan  uji  coba  terhadap  hasil  pengolahan  data  dengan menggunakan Software Matlab 7. Memprediksi
Prediksi  dilakukan  untuk  memprediksi  jumlah  pemasangan  instalasi  baru  di  PDAM  Tirtauli  Pematangsiantar  tiap tahunya.
8. Mengevaluasi Akhir
Mengevaluasi  akhir  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah testing hasil  pengolahan  data  sesuai  dengan  yang diharapkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Pada Bab ini untuk mendapatkan hasil dilakukan 2 tahap, yaitu tahap pelatihan dan pengujian data.
1) Pelatihan dan pengujian data dengan matlab.
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 489-498 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Dalam melakukan pelatihan dan pengujian hasil dari pengolahan data untuk menganalisis jumlah pertambahan intalasi baru  yang  terpasang  pada  Perusahaan  Daerah  Air  Minum  (PDAM)  Tirtauli  Kota  Pematangsiantar,  maka  pengolahan data  tersebut  juga  akan  diujikan  ke  dalam  sistem  komputerisasi.  Dalam  melakukan  pengujian  data,  penulis menggunakan software Matlab R2011 b.
Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  dalam  menerapkan  algoritma backpropagation adalah  membagi  data yang akan diuji  menjadi dua (2) bagian, dimana bagian pertama adalah untuk  data pelatihan dan bagian kedua adalah untuk  data  pengujian.  Data  pelatihan (training) jumlah  pertambahan  instalasi  baru  yang  terpasang  pada  Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) Tirtauli Kota Pematangsiantar dapat dilihat pada tabel 4. berikut.
Tabel 4. Data Training Tahun 2015-2016 / Target 2017 LOKASI JUMLAH INSTALASI KECAMATAN 2015 2016 TARGET SIANTAR TIMUR 109 88 151 SIANTAR  MARTOBA 471 289 463 SIANTAR UTARA 89 67 144 SIANTAR MARIHAT 33 63 88 SIANTAR  BARAT 201 97 155 SIANTAR SELATAN 67 38 45 SIANTAR SIMALUNGUN 41 29 59 SIANTAR SITALASARI 197 216 243 SIANTAR SIMARIMBUN 247 183 223
Data pengujian (testing) instalasi baru PDAM dapat dilihat pada tabel 5. berikut.
Tabel 5. Data Testing Tahun 2016-2017 / Target 2018 LOKASI JUMLAH INSTALASI KECAMATAN 2016 2017 TARGET SIANTAR TIMUR 88 151 49 SIANTAR  MARTOBA 289 463 384 SIANTAR UTARA 67 144 72 SIANTAR MARIHAT 63 88 42 SIANTAR  BARAT 97 155 83 SIANTAR SELATAN 38 45 44 SIANTAR SIMALUNGUN 29 59 32 SIANTAR SITALASARI 216 243 225 SIANTAR SIMARIMBUN 183 223 137
Sebelum data diuji dalam proses pelatihan, maka langkah-langkah yang perlu dilakukan adalah sebagai berikut :
1. Melakukan  normalisasi  terhadap  data  input  yang  sudah  dibagi  menjadi  data  pelatihan  dan  pengujian  dengan menggunakan persamaan yang ada.
2. Setelah  dilakukan  normalisasi,  maka  akan  dilakukan  pelatihan  menggunakan software  Matlab  R2011b. adapun parameter-parameter yang diperlukan dalam proses pelatihan adalah sebagai berikut :
a. >>net=newff(minmax(P),[P,T],{‘tansig’,’purelin’},’traingd’);
Parameter ini digunakan untuk 1 layer input terdiri  dari  3 node, 1 hidden layer yaitu nilai  lapisan tersembunyi yang ditentukan, dan 1 layer input terdiri dari 1 node. b. >>net=IW{1,1};
Parameter ini digunakan untuk menampilkan nilai bobot awal dari layer input ke hidden layer. c. >>net=LW{2,1};
Parameter ini digunakan untuk menampilkan nilai bobot awal dari hidden layer ke output layer . d. >>netb{2}; Parameter ini digunakan untuk menampilkan nilai bias awal dari hidden layer ke output layer.
e. >>net.trainParam.epoch=10000;
Parameter ini digunakan untuk menentukan jumlah epoch maksimum pelatihan.
f. >>net.trainParam.goal=0,001;
Parameter  ini  digunakan  untuk  menentukan  batas  nilai MSE agar  iterasi  dihentikan.  Iterasi  akan  berhenti  jika MSE <  batas  yang  ditentukan  dalam net.trainParam.goal atau  jumlah epoch yang  telah  ditentukan  dalam net.trainParam.goal.epochs.
g. >>net.tranParam.Lr=0.01;
Parameter  ini  digunakan  untuk  laju  pembelajaran  (α  = learning  rate).  Default  = 0,01,  semakin  besar  nilai  α, maka semakin cepat pula proses pelatihan. Akan tetapi jika nilai α terlalu besar, maka algoritma menjadi tidak stabil mencapai titik minimum lokal.
h. >>net.trainParam.show=1000;
Parameter ini digunakan untuk menampilkan frekuensi perubahan MSE (default : setiap 25 epoch).
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 489-498 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
i. >>[a,Pf,Af,e,Pref]=sim(net.A,[],[],B)
Parameter ini digunakan untuk melihat keluar yang dihasilkan oleh suatu jaringan. Parameter-parameter yang digunakan pada data input pelatihan dan pengujian sama, hanya saja parameter yang digunakan untuk menghasilkan keluaran jaringan pada data input pengujian yaitu sebagai berikut.
>>[a,Pf,af,e,Pref]=sim(net,PP,[],[],TT).
Pelatihan data dengan model arsitektur terbaik 2-10-1
Data yang akan diolah menggunakan matlab dengan model arsitektur 2-10-1, dengan data pelatihan sebanyak 2 masukan.  Selanjutnya  melakukan input parameter  yang  sudah  ditentukan  diatas  dengan input yang  ada.  Data input pelatihan model arsitektur 2-10-1 dapat dilihat pada tabel 6. berikut.
Tabel 6. Data Input Pelatihan Model 2-10-1 POLA  TARGET   OUTPUT ERROR SSE HASIL Pola 1 0,32081 0,35570 -0,03489 0,00121700 1 Pola 2 0,88552 0,88600 -0,00048 0,00000023 1 Pola 3 0,30814 0,23200 0,07614 0,00579803 0 Pola 4 0,20679 0,20370 0,00309 0,00000953 1 Pola 5 0,32805 0,32650 0,00155 0,00000242 1 Pola 6 0,12896 0,16350 -0,03454 0,00119306 1 Pola 7 0,15430 0,16730 -0,01300 0,00016904 1 Pola 8 0,48733 0,50400 -0,01667 0,00027788 1 Pola 9 0,45113 0,43300 0,01813 0,00032874 0 JUMLAH SSE 0,00899592 78 MSE 0,00099955
Pada tabel 6 diatas dapat dijelaskan bahwa model arsitektur 2-10-1 menghasilkan akurasi sebesar 78 %. Grafik data input pelatihan dapat dilihat pada gambar 3 berikut.
Gambar 3. Neural Network Training Model 2-20-1
Pada gambar 3 dapat dijelaskan bahwa pada data input pelatihan menggunakan lapisan masukan (input layer) 2 masukan,  lapisan  tersembunyi (hidden  layer )  10,  dan  menghasilkan  1  lapisan  keluaran (output  layer).  Epoch yang dihasilkan  sebanyak  7114  iterasi  dalam  waktu  01:18  detik.  Sedangkan  data input pengujian  model  arsitektur  2-10-1 dapat dilihat pada tabel 7. berikut.
Tabel 7. Data Input Pengujian Model 2-10-1 POLA  TARGET   OUTPUT ERROR SSE HASIL Pola 1 0,13687 0,53880 -0,40193 0,16155065 1 Pola 2 0,75438 -0,83930 1,59368 2,53980919 0 Pola 3 0,17926 0,42340 -0,24414 0,05960303 1 Pola 4 0,12396 0,21500 -0,09104 0,00828771 1 Pola 5 0,19954 0,57000 -0,37046 0,13724123 1 Pola 6 0,12765 0,19560 -0,06795 0,00461723 1 Pola 7 0,10553 0,20390 -0,09837 0,00967667 1 Pola 8 0,46129 0,45700 0,00429 0,00001841 1 Pola 9 0,29908 0,52630 -0,22722 0,05162968 1 JUMLAH SSE 2,97243380 89
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 489-498 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
MSE 0,33027042
Pada tabel 7 diatas dapat dilihat bahwa antara data input pelatihan dan data input pengujian menghasilkan tingkat akurasi yang cukup berbeda yaitu sebesar 89 %.
2) Arsitektur terbaik dengan 2-25-1
Data yang akan diolah menggunakan matlab dengan model arsitektur 2-25-1, dengan data pelatihan sebanyak 2 inputan. Selanjutnya  melakukan input parameter  yang  sudah  ditentukan  diatas  dengan input yang  ada.  Data input pelatihan model arsitektur 2-25-1 dapat dilihat pada tabel 8 berikut.
Tabel 8. Data Input Pelatihan Model 2-25-1
POLA  TARGET   OUTPUT ERROR SSE HASIL Pola 1 0,32081 0,32440 -0,00359 0,00001286 1 Pola 2 0,88552 0,99510 -0,10958 0,01200770 1 Pola 3 0,30814 0,29120 0,01694 0,00028713 0 Pola 4 0,20679 0,25850 -0,05171 0,00267420 1 Pola 5 0,32805 0,32950 -0,00145 0,00000209 1 Pola 6 0,12896 0,16090 -0,03194 0,00102021 1 Pola 7 0,15430 0,08360 0,07070 0,00499830 0 Pola 8 0,48733 0,48540 0,00193 0,00000373 1 Pola 9 0,45113 0,45140 -0,00027 0,00000007 1 JUMLAH SSE 0,02100628 78 MSE 0,00233403
Pada  tabel  8  diatas  dapat  dilihat  bahwa  pada  model  arsitektur  2-25-1  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  beda dengan  data input pelatihan  model  2-10-1,    sebesar  78  %.  Grafik  data input pelatihan  jaringan  model  2-25-1  dapat dilihat pada gambar 4 berikut.
Gambar 4. Neural Network Training Model 2-25-1
Pada  gambar  4  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  pada  data input pelatihan  model  2-25-1  menggunakan  lapisan masukan (input layer) 2 masukan, lapisan tersembunyi (hidden layer) 25, lapisan keluaran (output layer) 1. Epoch yang dihasilkan  sebesar  3155  iterasi  dalam  waktu  34  detik.  Sedangkan  untuk  data  pengujiannya  dapat  dilihat  pada  tabel  9 berikut.
Tabel 9. Data Input Pengujian Model 2-25-1 POLA  TARGET   OUTPUT ERROR SSE HASIL Pola 1 0,13687 -0,46310 0,59997 0,35995963 0 Pola 2 0,75438 0,76250 -0,00812 0,00006597 1 Pola 3 0,17926 -0,80650 0,98576 0,97172805 0 Pola 4 0,12396 0,13330 -0,00934 0,00008718 1 Pola 5 0,19954 -0,19080 0,39034 0,15236467 0 Pola 6 0,12765 0,22210 -0,09445 0,00892085 1 Pola 7 0,10553 0,26010 -0,15457 0,02389190 1 Pola 8 0,46129 -0,38750 0,84879 0,72044501 0 Pola 9 0,29908 0,86750 -0,56842 0,32310318 1
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 489-498 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
JUMLAH SSE 2,56056643 56 MSE 0,28450738
Pada  tabel  9,  data input pengujian  model  2-25-1  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  rendah  dari  model arsitektur  sebelumnya  sebesar,  56  %.  Dan  begitu  seterusnya  hingga  5  kali  pengujian  dengan  model  arsitektur  yang berbeda.

## 3) Pemilihan Arsitektur Terbaik
Data input yang  sudah  melalui  proses  pelatihan  dan  pengujian  menggunakan software  Matlab  R 2011b  dengan menyisipkan  lapisan  tersembunyi (hidden  layer). Model  arsitektur  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dengan  data masukan (input  layer) 2,  lapisan  tersembunyi (hidden  layer) 5,  dan  menghasilkan  1  lapisan  keluaran (output  layer) yaitu,  2-10-1,  2-25-1,  2-35-1,  2-40-1,  2-50-1.  Dari  kelima  model  yang  digunakan  penulis  dalam  proses  pelatihan menerapkan  algoritma backpropagation dengan  menggunakan software Matlab R2011b,  sampel  data  yaitu  Jumlah Pertambahan  Instalasi  Baru  Yang  Terpasang  Pada  Perusahaan  Daerah  Air  Minum  (PDAM)  Tirtauli  Kota pematangsiantar. Pada penelitian ini, penulis menyimpulkan bahwa model arsitektur terbaik adalah model arsitektur 2- 10-1 dengan proses perulangan (epoch) pada saat pelatihan dengan nilai epoch 7114 iterasi, pencapaian MSE pada saat pengujian  adalah  0,33027042.  Model  arsitektur  ini  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  proses  analisis  Jumlah Instalasi  Baru  (PDAM)  Tirtauli  Kota  Pematangsiantar.  Adapun  data  perbandingan  dari  masing-masing  model  dapat dilihat pada tabel 10. berikut.
Tabel 10. Model Akurasi Arsitektur Backpropagation NO  Arsitektur Training Testing Epoch  Waktu MSE MSE Akurasi 1 2-10-1 7114 01.18 0,00099955  0,33027042 89% 2 2-25-1 3155 00.34 0,00233403  0,28450738 56% 3 2-35-1 2380 00.27 0,00099978  1,73992295 44% 4 2-40-1 3147 00.34 0,00543711  3,22466065 67% 5 2-50-1 613 00.08 0,00099671  1,70397196 33%
Pada  tabel  10.  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  model  arsitektur  2-10-1  merupakan  model  arsitektur  terbaik dengan epoch 7114 iterasi, waktu 01.18 detik, MSE 0,33027042 dengan tingkat akurasi 89 %. Model arsitektur ini akan diterapkan  dalam  menganalisis  Jumlah  Instalasi  Pada  Perusahaan  Daerah  Air  Minum  (PDAM)  Tirtauli  Kota Pematangsiantar.

## 3.2 Pembahasan
Dalam  melakukan  proses  prediksi  untuk  beberapa  tahun  berikutnya,  penulis  menyimpulkan  bahwa  model  arsitektur terbaik yakni 2-10-1. Model arsitektur ini akan diterapkan dalam memprediksi Jumlah Instalasi Baru Pada Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) Tirtauli Kota Pematangsiantar.

## 1) Hasil Prediksi Dengan Model Arsitektur 2-10-1
Untuk mendapatkan hasil prediksi, penulis menggunakan software Matlab R2011b dengan data yang diolah merupakan data  pengujian (testing) dan  menggunakan  model  arsitektur  terbaik  yakni  2-10-1. Adapun  parameter-parameter  yang dilakukan dalam melakukan proses prediksi , yaitu sebagai berikut : >>net=newff(minmax(P),[PP,TT],{‘tansig’,’purelin’},’traingd’); >>net.LW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs=10000; >>net.trainParam.goal = 0.001; >>net.trainParam.Lr = 0.01; >>net.trainParam.show = 1000; >>net=train(net,P,T) >> [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)
Setelah  hasil  keluaran  target  diperoleh,  langkah  selanjutnya  yaitu  mencari  hasil  dari  target  prediksi  jumlah pertambahan instalasi baru di PDAM Tirtauli Kota Pematangsiantar menggunakan persamaan sebagai berikut.
Target Prediksi = ( 0,1) ( ) 0,8 Xn b a a −  − + (1)
Keterangan : 0,8  = nilai konstan (ketetapan) X n = nilai yang didapatkan (hasil keluaran) a = data minimun b = data maksimun
Setelah  hasil  prediksi  diperoleh,  susun  hasil  prediksi  tersebut  menjadi  data  baru  seperti  data  awal  sebelumnya, lalu melakukan normalisasi lagi untuk melakukan proses prediksi selanjutnya seperti data awal sebelumnya.

## 2) Hasil Prediksi Tahun 2023 Dengan Model Arsitektur 2-10-1
Dalam melakukan pengujian data untuk memperoleh hasil prediksi  yang diinginkan menggunakan model arsitektur 2- 10-1  terbaik  yang  diperoleh  melalui  langkah  yang  sudah  dilakukan  penulis  menggunakan software  Matlab R2011b. Adapun hasil prediksi terhadap Jumlah Instalasi Baru (PDAM) untuk tahun 2023 dapat dilihat pada tabel 11 berikut.
Tabel 11. Hasil Prediksi Tahun 2023
No  Data Asli Target Target Prediksi  Prediksi 1 29 0,12027 0,17880 33 2 68 0,28027 0,27820 38 3 34 0,13963 0,12080 30 4 41 0,17115 0,16440 32 5 30 0,12705 0,06540 27 6 36 0,14931 0,13530 31 7 30 0,12606 0,14220 31 8 52 0,21385 0,20690 34 9 48 0,19941 0,22860 35
Pada tabel 11 diatas dapat dijelaskan bahwa data asli merupakan data awal yang diperoleh dari data awal Jumlah Instalasi Baru (PDAM)  tahun 2022, target merupakan hasil normalisasi data awal 2022, target prediksi merupakan hasil keluaran  jaringan  yang  diperoleh  menggunakan software  Matlab R2011b,  sedangkan  target  merupakan  hasil  prediksi yang  diperoleh  melalui  persamaan  yang  sudah  ditentukan.  Hasil  prediksi  yang  akan  digunakan  sebagai  acuan  jumlah instalasi  baru (PDAM)  untuk tahun 2023 dengan tingkat akurasi 89 %. Data Jumlah Instalasi  Baru dapat dilihat pada tabel 12 berikut.
Tabel  12 . Jumlah Instalasi Baru PDAM (2019-2023) NO LOKASI JUMLAH INSTALASI KECAMATAN 2019  2020  2021  2022  2023 1 SIANTAR TIMUR 63 24 34 28 33
2 SIANTAR  MARTOBA 319 222 133 68 38 3 SIANTAR UTARA 43 47 31 33 30
4 SIANTAR MARIHAT 27 33 33 41 32
5 SIANTAR  BARAT 82 77 35 30 27 6 SIANTAR SELATAN 40 44 36 36 31 7 SIANTAR SIMALUNGUN 59 41 37 30 31
8 SIANTAR SITALASARI 196 140 87 52 34
9 SIANTAR SIMARIMBUN 114 82 64 48 35
Pada tabel 12 dapat dilihat bahwa hasil prediksi yang diperoleh dengan tingkat akurasi sebesar 89 % mengalami penaikan dan penurunan jumlah data yang berbeda-beda disetiap tahunnya.
Pada  penelitian  ini,  penulis  melakukan  prediksi  dalam  rentang  waktu  5  tahun  kedepan.  Berdasarkan  hasil prediksi  yang  diperoleh,  jumlah  instalasi  baru  mengalami  penaikan  dan  penurunan  jumlah  data  yang  berbeda-beda disetiap tahunya. Namun dalam hal ini, hasil prediksi yang diperoleh menggunakan model terbaik yang diperoleh 2-10- 1 dengan tingkat akurasi 89 % merupakan suatu hal yang masih merupakan ramalan yang dapat digunakan acuan atau tidak dengan menerapkan suatu algoritma backpropagation. Dengan hasil prediksi yang sudah diperoleh dapat sebagai antisipasi  untuk  bahan  evaluasi  dalam  meningkatkan  kualitas  dan  kuantitas  dalam  meningkatkan  pertambahan  jumlah instalasi baru di (PDAM) Tirtauli Kota Pematangsiantar.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  setelah  melakukan  implementasi  dan  pengujian  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman Matlab R2011b adalah sebagai berikut :
1. Jaringan syaraf tiruan dapat digunakan untuk memprediksi jumlah pertambahan pemasangan instalasi baru dengan menggunakan algoritma backpropagation .
2. Menambahkan  banyak hidden  layer pada  saat  pelatihan  dan  pengujian,  bukan  merupakan  suatu  hasil  yang  baik. Untuk 5 model arsitektur yang dirancang, 2-10-1 merupakan model terbaik dengan tingkat akurasi sebesar 89%.
3. Pemodelan  terbaik  pada  penelitian  ini  adalah  2-10-1  dengan  proses  perulangan  ( epoch )  7114  iterasi,  tingkat akurasi  sebesar  89  %  pencapaian  MSE  0,33027042.  Dengan  pola  2-10-1  tersebut  selanjutnya  dilakukan  prediksi untuk tahun 2019 sampai 2023.
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 489-498 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## REFERENCES
Jaya,  H.,  Sabran,  Idris,  M.  M.,  Djawad,  Y.  A.,  Ilham,  A.,  &  Ahmar,  A.  S.  (2018).  Kecerdasan  Buatan.  In Fakultas  MIPA  Universitas  Negeri Makassar . Maria  Olinda  Harun  ,  Sebastianus  A.S.  Mola,  E.  S.  Y.  P.  (2016). IMPLEMENTASI  METODE  BACKPROPAGATION  UNTUK  MEMPREDIKSI BEBAN LISTRIK DI KABUPATEN SIKKA . 4 (1), 33–43.
Prasetya,  R.  (2017).  Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  untuk  Memprediksi  Ketinggian  Air  (Studi  Kasus:  Sungai  Ciliwung). STRING (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi) , 1 (3), 297. https://doi.org/10.30998/string.v1i3.1558 Siang, J. J. (2005). Jaringan Syaraf Tiruan Dan Pemrogramannya Dengan Matlab. Andi Yogyakarta , pp. 1–310.
Solikhun,  M.  Safii,  A.  T.  (2017).  JARINGAN  SARAF  TIRUAN  UNTUK  MEMPREDIKSI  TINGKAT  PEMAHAMAN  SISIWA  TERHADAP MATAPELAJARAN  DENGAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  BACKPROPAGATION  Solikhun,. Jurnal  Sains  Komputer  & Informatika (J-SAKTI) , 1 (1), 24–36.
Windarto, A. P.  (2017).  Implementasi JST Dalam Menentukan Kelayakan Nasabah Pinjaman KUR Pada Bank Mandiri Mikro Serbelawan Dengan Metode Backpropogation. J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika) , 1 (1), 12. https://doi.org/10.30645/j-sakti.v1i1.25 Yusran,  Y.  (2016).  Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (Jst)  Untuk  Memprediksi  Hasil  Nilai  Un  Menggunakan  Metode  Backpropagation. Jurnal Ipteks Terapan , 9 (4), 269–275. https://doi.org/10.22216/jit.2015.v9i4.571