## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 212−221 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2172

## Peramalan Jumlah Kasus Baru HIV Menurut Provinsi Menggunakan Machine Learning dengan Teknik Levenberg-Marquardt
Irfani Zuhrufillah 1,* , Fitri Anggraini 2 , Rizki Dewantara 3
1 Universitas Harapan Bangsa, Purwokerto, Indonesia
2 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
3 Institut Teknologi Bisnis dan Kesehatan Bhakti Putra Bangsa Indonesia, Purworejo, Indonesia Email: 1,* irfanizuhrufillah@uhb.ac.id, 2 fitrianggraini@stikomtb.ac.id, 3 dewantararizki@ibisa.ac.id Submitted: 23/08/2022 ; Accepted: 29/08/2022 ; Published: 30/08/2022
Abstrak −Deteksi  HIV  sejak  dini  merupakan  langkah  penting  untuk  mengurangi  penularannya  dan  meningkatkan keberhasilan  pengobatan  HIV.  Semakin  cepat  HIV  terdeteksi,  semakin  cepat  pula  penanganan  dapat  dilakukan,  sehingga infeksi  ini  dapat  dikendalikan  dan  tidak  berkembang  menjadi  AIDS.  Oleh  karena  itu  tujuan  dari  penelitian  ini  untuk melakukan peramalan Jumlah Kasus Baru HIV di Indonesia berdasarkan 34 Provinsi, agar pemerintah memperoleh informasi sejak  dini  sehingga  dapat  menentukan  kebijakan  yang  tepat  untuk  menekan  meningkatnya  jumlah  kasus  baru  HIV  di Indonesia.  Peramalan  pada  penelitian  ini  diusulkan  menggunakan  algoritma  Machine  Learning  dengan  teknik  Levenberg- Marquardt. Data penelitian  yang digunakan adalah data jumlah kasus baru HIV menurut Provinsi  yang diperoleh  dari buku Profil  Kesehatan  Indonesia  Tahun  2021  yang  dikeluarkan  oleh  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia.  Penelitian  ini akan  dianalisis  menggunakan  3  model  arsitektur  jaringan  3-15-1,  3-20-1  dan  3-25-1.  Berdasarkan  analisis  dari  tiga  model yang  digunakan  diperoleh  hasil  bahwa  model  3-15-1  merupakan  model  yang  terbaik  karena  menghasilkan  tingkat  akurasi yang  lebih tinggi dibandingkan dengan dua model  yang lain,  yakni sebesar 88%. Sehingga disimpulkan,  teknik Levenberg- Marquardt  dengan  model  3-15-1  cukup  baik  digunakan  untuk  melakukan  peramalan  kasus  baru  HIV  di  Indonesia. Berdasarkan  hasil  prediksi,  jumlah  kasus  baru  HIV  menurut  provinsi  di  Indonesia  pada  Akhir  tahun  2022  menurun  cukup signifikan dibandingkan tahun 2021, yakni 24668 berbanding 36902 atau menurun sekitar 12 ribu kasus.
Kata Kunci: Peramalan; HIV; Kasus Baru; Machine Learning; Levenberg-Marquardt
Abstract −Early detection of HIV is a crucial step to reducing transmission and increasing the success of HIV treatment. The sooner HIV is detected, the sooner treatment can be carried out so that this infection can be controlled and does not develop into  AIDS.  Therefore,  the  purpose  of  this  study  is  to  forecast  the  Number  of  New  HIV  Cases  in  Indonesia  based  on  34 Provinces  so  that  the  government  can  obtain  information  early  on  to  determine  the  right  policy  to  suppress  the  increasing number  of  new  HIV  cases  in  Indonesia.  This  research  proposes  forecasting  using  a  Machine  Learning  algorithm  with  the Levenberg-Marquardt technique. The research data is data on the number of new HIV cases by province obtained from the 2021  Indonesian  Health  Profile  book  issued  by  the  Ministry  of  Health  of  the  Republic  of  Indonesia.  This  research  will  be analyzed using three network architecture models, 3-15-1, 3-20-1 and 3-25-1. Based on the analysis of the three models used, the  results  show  that  the  3-15-1  model  is  the  best  because  it  produces  a  higher  accuracy  level  than  the  other  two  models, which  is  88%.  It  can  be  concluded  that  the  Levenberg-Marquardt  technique  with  the  3-15-1  model  is  quite  suitable  for forecasting new cases of HIV in Indonesia. Based on the prediction results, the number of new HIV cases by the province in Indonesia at the end of 2022 decreased significantly compared to 2021, which was 24668 compared to 36902 or reduced by around 12 thousand cases.
Keywords: Forecasting; HIV; New Cases; Machine Learning; Levenberg-Marquardt

## 1.  PENDAHULUAN
Human  Immunodeficiency  Virus (HIV)  merupakan  virus  yang  menginfeksi  sel  darah  putih  yang  menyebabkan turunnya kekebalan tubuh manusia, sehingga sangat mudah untuk terinfeksi berbagai macam penyakit lain. HIV dan AIDS  masih kerap dianggap sebagai satu penyakit yang sama [1]. Tidak mengherankan memang karena di berbagai literatur, penyebutan keduanya sering disatukan; misalnya “HIV dan AIDS” atau ditulis „HIV/AIDS„. Padahal, HIV dan AIDS adalah dua kondisi yang berbeda. Perbedaan HIV dan AIDS selanjutnya bisa dilihat dari kemungkinan  seseorang  terkena  keduanya  secara  bersamaan.  Perlu  diingat  bahwa  HIV  adalah  virus  penyebab infeksi, sedangkan AIDS adalah kondisi akhir yang dapat disebabkan karena infeksi virus tersebut berlangsung jangka panjang  [2].  Maka teorinya,  seseorang bisa saja terkena HIV dan  AIDS  sekaligus. Namun  begitu, tidak semua pengidap HIV akan otomatis memiliki AIDS di kemudian hari, karena bisa saja seseorang yang mengidap HIV,  tapi  tidak  terkena  AIDS.  Tetapi  seseorang  yang  ter  diagnosis  positif  AIDS  sudah  pasti  memiliki  infeksi HIV  didalam tubuhnya.  Kementerian  Kesehatan  melaporkan,  jumlah kasus  baru  HIV turun 16,5% dari 50.282 kasus  pada  2019  menjadi  41.987  pada  2020.  Sedangkan  pada  tahun  2021  turun  kembali  menjadi  36.902. Penderita  HIV  yang  dilaporkan  didominasi  usia  produktif  dan  tua  [3].  Penderita  tertinggi  berasal  dari  rentang usia  25  hingga  49  tahun  dengan  persentase  69,9%  pada  2020.  Kemudian  disusul  rentang  usia  20-24  tahun sebesar 15,8% dan di atas 50 tahun sebesar 9,1%. Sementara itu, sebanyak 2,9% penderita HIV berasal dari usia 15-19  tahun  dan  usia  di  bawah  4  tahun  sebesar  1,5%.  Terakhir,  persentase  terkecil  penderita  HIV  yang dilaporkan terdapat pada usia 5 hingga 14 tahun sebesar 0,8% [4].
Informasi  tentang  penting  nya  jumlah  kasus  baru  HIV  di  Indonesia  yang  tersebar  di  34  provinsi  serta bahaya dari penyebaran nya, sehingga perlu dilakukan peramalan terhadap hal tersebut, agar pemerintah  sedini mungkin  memperoleh  informasi  tentang  jumlah  kasus  baru  HIV  di  Indonesia  dan  dapat  membuat  kebijakan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 212−221 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2172
maupun langkah-langkah nyata sehingga kasus HIV dapat di tekan dan  jangan sampai  meningkat di masa yang akan datang. Algoritma peramalan yang diusulkan pada penelitian ini adalah algoritma machine learning dengan teknik  Levenberg-Marquardt  yang  merupakan  salah  satu  teknik  dari  algoritma  Jaringan  Saraf  Tiruan  [5]. Sebagaimana  telah  banyak  diketahui  bahwa  Algoritma  Jaringan  Saraf  Tiruan  banyak  digunakan  untuk pemecahan  masalah  yang  berhubungan  dengan  peramalan  [6]–[15].  Selain  itu  teknik  Levenberg-Marquardt seringkali  merupakan  algoritma  backpropagation  tercepat  di  toolbox,  dan  sangat  direkomendasikan  sebagai algoritma  pengawasan  pilihan  pertama,  meskipun  membutuhkan  lebih  banyak  memori  daripada  algoritma  lain [16].
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  menjadi  rujukan  penelitian  ini,  diantaranya:  Penelitian  untuk memprediksi  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Indonesia  pada  tiap  semester  dengan  menggunakan  metode Levenberg-Marquardt. Ada 5 model arsitektur yang digunakan pada penelitian tersebut, antara lain 6-2-5-2, 6-5- 6-2,  6-5-8-2,  6-5-10-2  dan  6-8-12-2.  Berdasarkan  analisis  dari  penggunaan  lima  model  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  model terbaik adalah 6-5-10-2  yang  menghasilkan  epoch  sebesar  13  iterasi,  MSE di  bulan Februari  0.0109696004,  MSE  di  bulan  Agustus  0.0233797200  dengan  akurasi  sebesar  88%  [17].  Penelitian berikut nya  menggunakan  metode  Levenberg-Marquardt untuk melakukan prediksi tingkat kriminalitas di kota Pematangsiantar.  Ada 5 model arsitektur yang digunakan dalam penelitian  ini,  yaitu 3-30-1, 3-31-1, 3-32-1, 3- 36-1 dan 3-38-1. Berdasarkan 5 model arsitektur yang digunakan, arsitektur terbaik adalah 3-36-1 dengan tingkat akurasi 85%, MSE 0.1465119, dan epoch 77 iterasi, dengan akurasi sebesar 85%. Hasil prediksi yang diperoleh pada  tahun  2020  tingkat  kriminal  berjumlah  394,  tahun  2021  berjumlah  238,  dan  tahun  2022  berjumlah  170 orang.  Hal  ini  berarti  tingkat  kriminalitas  di  kota  Pematangsiantar  semakin  menurun  dari  tahun  ke  tahun  [18]. Penelitian  selanjutnya  menggunakan  Data  Mining  dengan  metode  Metode  Multiple  Linier  Regression  untuk memprediksi  Pertumbuhan  Jumlah  Penderita  HIV  di  Sumatera  Utara.  Variabel-variabel  yang  digunakan  pada penelitian ini meliputi: Jumlah Orang yang dites HIV (X1), Jumlah Penderita HIV Positif di rujuk ke PDP (X2), Jumlah Penderita HIV Positif di kaji gejala TB (X3), Jumlah Kondom yang diberikan ke klien (X4) dan Variabel tidak  bebas  yaitu:  Jumlah Penderita HIV Positif (Y). Hasil dari penelitian  ini  berupa  prediksi  jumlah penderita HIV setiap bulan nya [19].
Penelitian  ini  diharapkan dapat  memberikan kontribusi  bagi keilmuan,  yakni dengan  memanfaatkan  nya sebagai  alternatif  yang  lebih  baik  untuk  menyelesaikan  masalah  peramalan  dan  dapat  dimanfaatkan  oleh  para akademisi  untuk  pengembangan  keilmuan  lebih  lanjut.  Selain  itu  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi bagi pemerintah Indonesia sebagai acuan, referensi dan informasi mengenai kasus baru HIV Indonesia pada 34 provinsi di akhir tahun 2022.

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Penelitian
Data  penelitian  yang  digunakan  adalah  data  jumlah  kasus  baru  HIV  menurut  Provinsi  yang  diperoleh  dari  buku  Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2021 yang dikeluarkan oleh Kementerian Kesehatan Republik Indonesia [3].
Tabel 1. Jumlah Kasus Baru HIV di Indonesia No Provinsi Jumlah Kasus Baru HIV 2017 2018 2019 2020 2021 1 Aceh 111 155 174 139 175 2 Sumatera Utara 1.914 1.999 2.463 2.193 1.904 3 Sumatera Barat 563 624 541 403 364 4 Riau 711 539 558 761 476 5 Jambi 278 246 131 167 187 6 Sumatera Selatan 486 508 601 556 521 7 Bengkulu 95 107 177 104 146 8 Lampung 580 524 568 589 526 9 Kepulauan Bangka Belitung 268 205 234 219 184 10 Kepulauan Riau 1.105 1.033 854 757 669 11 DKI Jakarta 6.626 6.896 6.701 4.931 4.358 12 Jawa Barat 5.819 5.185 6.066 5.666 5.337 13 Jawa Tengah 5.425 5.400 5.630 5.531 4.569 14 DI Yogyakarta 723 833 714 591 567 15 Jawa Timur 8.204 8.608 8.935 7.157 5.872 16 Banten 1.315 1.334 1.643 1.480 1.392 17 Bali 2.441 2.211 2.283 1.704 1.571 18 Nusa Tenggara Barat 222 192 258 278 207 19 Nusa Tenggara Timur 837 842 821 584 429

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 212−221 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2172
No Provinsi Jumlah Kasus Baru HIV 2017 2018 2019 2020 2021 20 Kalimantan Barat 608 692 698 682 531 21 Kalimantan Tengah 119 122 222 286 257 22 Kalimantan Selatan 572 297 474 283 419 23 Kalimantan Timur 1.202 1.126 1.301 965 1.089 24 Kalimantan Utara 172 166 199 138 130 25 Sulawesi Utara 516 555 673 432 508 26 Sulawesi Tengah 200 292 350 317 227 27 Sulawesi Selatan 1.366 1.174 1.537 1.183 1.227 28 Sulawesi Tenggara 134 106 180 123 193 29 Gorontalo 51 74 48 84 109 30 Sulawesi Barat 37 26 69 27 31 31 Maluku 688 462 462 378 320 32 Maluku Utara 145 200 267 230 257 33 Papua Barat 409 380 697 405 360 34 Papua 4.358 3.546 3.753 2.644 1.790 Jumlah 48.300 46.659 50.282 41.987 36.902
Pada  tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  10  provinsi  dengan  jumlah  kasus  baru  HIV  tertinggi  (diatas  1000 kasus), diantaranya:  Jawa Timur dengan  5.872  kasus, Jawa  Barat  5.337  kasus, Jawa Tengah  4.569  kasus, DKI Jakarta  4.358  kasus,  Sumatera  Utara  1.904  kasus,  Papua  1.790  kasus,  Bali  1.571  kasus,  Banten  1.392  kasus, Sulawesi Selatan 1.227 kasus dan Kalimantan Timur 1.089 kasus. Akan tetapi dari total seluruh provinsi, jumlah kasus baru HIV terjadi penurunan dari tahun 2020 ke tahun 2021 sebesar 5.085 kasus.

## 2.2  Levenberg-Marquardt
Penelitian  ini  menggunakan algoritma  Machine  Learning  dengan Teknik  Levenberg-Marquardt  yang  nanti  nya akan di latih dan diuji dengan tools Matlab 2011b. Teknik ini merupakan fungsi pelatihan jaringan yang memperbarui bobot dan nilai  bias  sesuai  dengan  optimasi Levenberg-Marquardt .  Selain  itu  teknik  Levenberg-Marquardt  seringkali  merupakan algoritma  backpropagation  tercepat  di  toolbox,  dan  sangat  direkomendasikan  sebagai  algoritma  pengawasan  pilihan pertama,  meskipun  membutuhkan  lebih  banyak  memori  daripada  algoritma  lain.  Teknik  Levenberg-Marquardt  dapat dirumuskan sebagai berikut:
[net,TR] = trainlm (net,TR,trainV,valV,testV)
(1)
Keterangan : net = Pembentukan Jaringan Syaraf, TR = Catatan pelatihan awal yang dibuat  berdasarkan data latih, trainlm = Fungsi pelatihan Levenberg-Marquardt, trainV = Data pelatihan yang dibuat berdasarkan data latih, valV = Data validasi yang dibuat berdasarkan data latih, testV = Data uji yang dibuat berdasarkan data latih. dan kembali;
net = Pelatihan jaringan TR
= Catatan pelatihan dari berbagai nilai di setiap epoch (iterasi)

## 2.3 Tahapan Penelitian
Tahapan-tahapan yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Start Pengumpulan Data Pemisahan data untuk pelatihan dan pengujian Normalisasi data pelatihan dan pengujian Penerapan Levenberg-Marquardt Inisialisasi parameter jaringan Evaluasi Simulasi pengujian berdasarkan hasil pelatihan End Konvergensi Input data pelatihan Input data pengujian Yes No Peramalan Gambar 1. Alur Penelitian

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 212−221 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2172
Berdasarkan gambar 1 dapat dijelaskan  bahwa  langkah pertama  yang dilakukan dari tahapan penelitian adalah mengumpulkan  dataset  penelitian  (Berdasarkan  tabel  1).  Langkah  berikutnya  memisahkan  dataset  penelitian menjadi 2 kelompok, yakni untuk data pelatihan dan pengujian. Tahapan berikutnya melakukan normalisasi data pelatihan dan pengujian dengan menggunakan rumus persamaan (2) [20]–[26].
(2)
Penjelasan : x ' : Transformasi data x : Data yang akan dinormalisasi a : Data terendah b : Data tertinggi 0.1 / 0.8 : Nilai default untuk melakukan Normalisasi
Selanjutnya data pelatihan yang sudah dinormalisasi dimasukkan kedalam aplikasi Matlab 2011b untuk di proses,  dilanjutkan  dengan  membuat  jaringan  saraf  multi  layer  (input  data  pelatihan).  Selanjutnya  penerapan machine  learning  dengan  teknik Levenberg-Marquardt .  Pembuatan  jaringan  saraf    multi  layer  ini  menggunakan fungsi tansig dan logsig .  Tahapan  selanjutnya  adalah  dilakukan  inisialisasi  parameter  jaringan  berdasarkan fungsi  pelatihan  yang  digunakan  (trainlm).  Kemudian  memasukkan  perintah  untuk  dilakukan  proses  pelatihan dan  melihat  hasil  saat  performance  ditemukan.  Apabila  hasil  pelatihan  mencapai  konvergensi,  maka  akan dilanjutkan  memasukkan data pengujian  yang  sudah dinormalisasi. Tetapi  jika  hasil pelatihan  belum  mencapai konvergensi,  maka  kembali  ke  tahap  inisialisasi  parameter  jaringan.  Tahapan  berikutnya  dilanjutkan  dengan simulasi  data  uji  berdasarkan  hasil  pelatihan.  Apabila  semua  sudah  dilakukan,  tahapan  selanjutnya  adalah melakukan  evaluasi  untuk  melihat  model  arsitektur  terbaik  berdasarkan  tingkat  akurasi  terbaik.  Tahapan  akhir melakukan peramalan jumlah kasus baru HIV menurut Provinsi berdasarkan model arsitektur terbaik yang telah terpilih.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembagian Data dan Normalisasi
Berdasarkan  tabel  1,  data  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian  (data  pelatihan  dan  data  pengujian).  Data  pelatihan menggunakan data tahun 2017-2019 sebagai input dan data tahun 2020 sebagai target (output). Sedangkan untuk data  pengujian  menggunakan data tahun 2018-2020 sebagai  input dan data tahun 2021  sebagai target (output). Langkah  selanjutnya  melakukan  normalisasi  menggunakan  rumus  persamaan  (2)  yang  sudah  dibahas sebelumnya. Hasil normalisasi dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil Normalisasi Berdasarkan Tabel 1 Normalisasi Data Pelatihan Normalisasi Data Pengujian Provinsi Posisi Cadangan Devisa Target (2020) Posisi Cadangan Devisa Target (2021) 2017 2018 2019 2018 2019 2020 1 0,1076  0,1116  0,1133 0,1101 0,1116  0,1133  0,1101 0,1134 2 0,2695  0,2772  0,3188 0,2946 0,2772  0,3188  0,2946 0,2686 3 0,1482  0,1537  0,1462 0,1339 0,1537  0,1462  0,1339 0,1304 4 0,1615  0,1461  0,1478 0,1660 0,1461  0,1478  0,1660 0,1404 5 0,1226  0,1198  0,1094 0,1127 0,1198  0,1094  0,1127 0,1145 6 0,1413  0,1433  0,1516 0,1476 0,1433  0,1516  0,1476 0,1444 7 0,1062  0,1073  0,1136 0,1070 0,1073  0,1136  0,1070 0,1108 8 0,1497  0,1447  0,1487 0,1506 0,1447  0,1487  0,1506 0,1449 9 0,1217  0,1161  0,1187 0,1173 0,1161  0,1187  0,1173 0,1142 10 0,1969  0,1904  0,1744 0,1656 0,1904  0,1744  0,1656 0,1577 11 0,6927  0,7169  0,6994 0,5405 0,7169  0,6994  0,5405 0,4890 12 0,6202  0,5633  0,6424 0,6065 0,5633  0,6424  0,6065 0,5769 13 0,5848  0,5826  0,6032 0,5943 0,5826  0,6032  0,5943 0,5079 14 0,1626  0,1725  0,1618 0,1507 0,1725  0,1618  0,1507 0,1486 15 0,8344  0,8706  0,9000 0,7403 0,8706  0,9000  0,7403 0,6250 16 0,2157  0,2175  0,2452 0,2306 0,2175  0,2452  0,2306 0,2227 17 0,3169  0,2962  0,3027 0,2507 0,2962  0,3027  0,2507 0,2387 18 0,1176  0,1149  0,1208 0,1226 0,1149  0,1208  0,1226 0,1163 19 0,1728  0,1733  0,1714 0,1501 0,1733  0,1714  0,1501 0,1362 20 0,1523  0,1598  0,1603 0,1589 0,1598  0,1603  0,1589 0,1453 21 0,1084  0,1086  0,1176 0,1233 0,1086  0,1176  0,1233 0,1207

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 212−221 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2172
Normalisasi Data Pelatihan Normalisasi Data Pengujian Provinsi Posisi Cadangan Devisa Target (2020) Posisi Cadangan Devisa Target (2021) 2017 2018 2019 2018 2019 2020 22 0,1490  0,1243  0,1402 0,1231 0,1243  0,1402  0,1231 0,1353 23 0,2056  0,1988  0,2145 0,1843 0,1988  0,2145  0,1843 0,1955 24 0,1131  0,1126  0,1155 0,1101 0,1126  0,1155  0,1101 0,1093 25 0,1440  0,1475  0,1581 0,1365 0,1475  0,1581  0,1365 0,1433 26 0,1156  0,1239  0,1291 0,1261 0,1239  0,1291  0,1261 0,1180 27 0,2203  0,2031  0,2357 0,2039 0,2031  0,2357  0,2039 0,2078 28 0,1097  0,1072  0,1138 0,1087 0,1072  0,1138  0,1087 0,1150 29 0,1022  0,1043  0,1020 0,1052 0,1043  0,1020  0,1052 0,1075 30 0,1010  0,1000  0,1039 0,1001 0,1000  0,1039  0,1001 0,1004 31 0,1594  0,1392  0,1392 0,1316 0,1392  0,1392  0,1316 0,1264 32 0,1107  0,1156  0,1216 0,1183 0,1156  0,1216  0,1183 0,1207 33 0,1344  0,1318  0,1603 0,1340 0,1318  0,1603  0,1340 0,1300 34 0,4890  0,4161  0,4347 0,3351 0,4161  0,4347  0,3351 0,2584

## 3.2 Analisis Data Pelatihan dan Pengujian
Setelah tahapan normalisasi selesai dilakukan, selanjutnya adalah  melakukan analisis terhadap  model arsitektur jaringan  yang  akan  digunakan  dan  melatihnya  menggunakan  teknik  Levenberg-Marquardt  dengan  bantuan aplikasi Matlab-2011b. Model yang digunakan adalah 3-15-1 (3 input, 15 neuron hidden layer, 1 output), 3-20-1 (3 input, 20 neuron hidden layer, 1 output), dan 3-25-1 (3 input, 25 neuron hidden layer, 1 output). Sedangkan parameter Levenberg-Marquardt yang digunakan dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Parameter Teknik Levenberg-Marquardt

## 3.2.1  Model Arsitektur Jaringan 3-15-1
Hasil  pelatihan  dan  pengujian  dengan  menggunakan  model  arsitektur  3-15-1  dapat  dilihat  pada  tabel  3.  Hasil pelatihan dengan menggunakan model ini menghasilkan output yang sama dengan target, dengan kata lain proses pelatihan  dengan  teknik  Levenberg-Marquardt  sangat  baik  karena  tingkat  kesalahan  nya  0.  Akan  tetapi  untuk pengujian pada model ini menghasilkan akurasi 88% dan nilai MSE sebesar 0,0957399.
Tabel 3. Hasil Pelatihan dan Pengujian pada Model 3-15-1
Hasil Pelatihan Hasil Pengujian Data  Target Output Error SSE Target Output Error SSE Akurasi 1 0,1101  0,1101 0,0000 0,0000000 0,1134  0,1198 -0,0064 0,0000412 1 2 0,2946  0,2946 0,0000 0,0000000 0,2686  0,6663 -0,3977 0,1581347 1 3 0,1339  0,1339 0,0000 0,0000000 0,1304  0,2551 -0,1247 0,0155622 1 4 0,1660  0,1660 0,0000 0,0000000 0,1404  0,1198 0,0206 0,0004247 1 5 0,1127  0,1127 0,0000 0,0000000 0,1145  0,1142 0,0003 0,0000001 1 6 0,1476  0,1476 0,0000 0,0000000 0,1444  0,0921 0,0523 0,0027405 0 7 0,1070  0,1070 0,0000 0,0000000 0,1108  0,1347 -0,0239 0,0005724 1 8 0,1506  0,1506 0,0000 0,0000000 0,1449  0,1190 0,0259 0,0006707 1 9 0,1173  0,1173 0,0000 0,0000000 0,1142  0,1159 -0,0017 0,0000029 1 10 0,1656  0,1656 0,0000 0,0000000 0,1577  0,1308 0,0269 0,0007257 1 11 0,5405  0,5405 0,0000 0,0000000 0,4890  0,0012 0,4878 0,2379487 0 12 0,6065  0,6065 0,0000 0,0000000 0,5769  0,5677 0,0092 0,0000848 1 13 0,5943  0,5943 0,0000 0,0000000 0,5079  0,5813 -0,0734 0,0053807 1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 212−221 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2172
Hasil Pelatihan Hasil Pengujian Data  Target Output Error SSE Target Output Error SSE Akurasi 14 0,1507  0,1507 0,0000 0,0000000 0,1486  0,5753 -0,4267 0,1820899 1 15 0,7403  0,7403 0,0000 0,0000000 0,6250  0,5809 0,0441 0,0019406 0 16 0,2306  0,2306 0,0000 0,0000000 0,2227  1,0000 -0,7773 0,6042536 1 17 0,2507  0,2507 0,0000 0,0000000 0,2387  0,9439 -0,7052 0,4972561 1 18 0,1226  0,1226 0,0000 0,0000000 0,1163  0,1081 0,0082 0,0000665 1 19 0,1501  0,1501 0,0000 0,0000000 0,1362  0,8281 -0,6919 0,4787420 1 20 0,1589  0,1589 0,0000 0,0000000 0,1453  0,2362 -0,0909 0,0082542 1 21 0,1233  0,1233 0,0000 0,0000000 0,1207  0,1142 0,0065 0,0000428 1 22 0,1231  0,1231 0,0000 0,0000000 0,1353  0,2246 -0,0893 0,0079762 1 23 0,1843  0,1843 0,0000 0,0000000 0,1955  0,6598 -0,4643 0,2156172 1 24 0,1101  0,1101 0,0000 0,0000000 0,1093  0,1261 -0,0168 0,0002809 1 25 0,1365  0,1365 0,0000 0,0000000 0,1433  0,3662 -0,2229 0,0496924 1 26 0,1261  0,1261 0,0000 0,0000000 0,1180  0,1084 0,0096 0,0000931 1 27 0,2039  0,2039 0,0000 0,0000000 0,2078  0,9958 -0,7880 0,6208715 1 28 0,1087  0,1087 0,0000 0,0000000 0,1150  0,1356 -0,0206 0,0004245 1 29 0,1052  0,1052 0,0000 0,0000000 0,1075  0,1008 0,0067 0,0000443 1 30 0,1001  0,1001 0,0000 0,0000000 0,1004  0,1049 -0,0045 0,0000198 1 31 0,1316  0,1316 0,0000 0,0000000 0,1264  0,1287 -0,0023 0,0000053 1 32 0,1183  0,1183 0,0000 0,0000000 0,1207  0,1195 0,0012 0,0000015 1 33 0,1340  0,1340 0,0000 0,0000000 0,1300  0,4447 -0,3147 0,0990410 1 34 0,3351  0,3351 0,0000 0,0000000 0,2584  0,0012 0,2572 0,0661527 0 Jumlah SSE 0,0000000 Jumlah SSE 3,2551557 88% MSE 0,0000000 MSE 0,0957399
3.2.2  Model Arsitektur Jaringan 3-20-1
Hasil  pelatihan  dan  pengujian  dengan  menggunakan  model  arsitektur  3-20-1  dapat  dilihat  pada  tabel  4.  Hasil pelatihan dengan menggunakan model ini menghasilkan output yang sama dengan target, dengan kata lain proses pelatihan  dengan  teknik  Levenberg-Marquardt  sangat  baik  karena  tingkat  kesalahan  nya  0.  Akan  tetapi  untuk pengujian pada model ini menghasilkan akurasi 74% dan nilai MSE sebesar 0,0636922.
Tabel 4. Hasil Pelatihan dan Pengujian pada Model 3-20-1 Hasil Pelatihan Hasil Pengujian Data  Target Output Error SSE Target Output Error SSE Akurasi 1 0,1101  0,1101 0,0000 0,0000000 0,1134  0,1285 -0,0151 0,0002286 1 2 0,2946  0,2946 0,0000 0,0000000 0,2686  0,4166 -0,1480 0,0218926 1 3 0,1339  0,1339 0,0000 0,0000000 0,1304  0,0365 0,0939 0,0088081 0 4 0,1660  0,1660 0,0000 0,0000000 0,1404  0,0984 0,0420 0,0017647 0 5 0,1127  0,1127 0,0000 0,0000000 0,1145  0,1046 0,0099 0,0000972 1 6 0,1476  0,1476 0,0000 0,0000000 0,1444  0,1680 -0,0236 0,0005546 1 7 0,1070  0,1070 0,0000 0,0000000 0,1108  0,1830 -0,0722 0,0052164 1 8 0,1506  0,1506 0,0000 0,0000000 0,1449  0,1490 -0,0041 0,0000168 1 9 0,1173  0,1173 0,0000 0,0000000 0,1142  0,1397 -0,0255 0,0006509 1 10 0,1656  0,1656 0,0000 0,0000000 0,1577  0,3491 -0,1914 0,0366189 1 11 0,5405  0,5405 0,0000 0,0000000 0,4890  0,4277 0,0613 0,0037577 0 12 0,6065  0,6065 0,0000 0,0000000 0,5769  0,1261 0,4508 0,2032305 0 13 0,5943  0,5943 0,0000 0,0000000 0,5079  0,7060 -0,1981 0,0392250 1 14 0,1507  0,1507 0,0000 0,0000000 0,1486  0,0546 0,0940 0,0088323 0 15 0,7403  0,7403 0,0000 0,0000000 0,6250  0,9575 -0,3325 0,1105880 1 16 0,2306  0,2306 0,0000 0,0000000 0,2227  0,9775 -0,7548 0,5697797 1 17 0,2507  0,2507 0,0000 0,0000000 0,2387  0,1468 0,0919 0,0084522 0 18 0,1226  0,1226 0,0000 0,0000000 0,1163  0,1335 -0,0172 0,0002975 1 19 0,1501  0,1501 0,0000 0,0000000 0,1362  0,0151 0,1211 0,0146623 0 20 0,1589  0,1589 0,0000 0,0000000 0,1453  0,1244 0,0209 0,0004388 1 21 0,1233  0,1233 0,0000 0,0000000 0,1207  0,1217 -0,0010 0,0000009 1 22 0,1231  0,1231 0,0000 0,0000000 0,1353  0,6022 -0,4669 0,2180048 1 23 0,1843  0,1843 0,0000 0,0000000 0,1955  0,1070 0,0885 0,0078241 0 24 0,1101  0,1101 0,0000 0,0000000 0,1093  0,1546 -0,0453 0,0020486 1 25 0,1365  0,1365 0,0000 0,0000000 0,1433  0,1774 -0,0341 0,0011640 1 26 0,1261  0,1261 0,0000 0,0000000 0,1180  0,1788 -0,0608 0,0036907 1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 212−221 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2172
Hasil Pelatihan Hasil Pengujian Data  Target Output Error SSE Target Output Error SSE Akurasi 27 0,2039  0,2039 0,0000 0,0000000 0,2078  0,6024 -0,3946 0,1556729 1 28 0,1087  0,1087 0,0000 0,0000000 0,1150  0,1668 -0,0518 0,0026836 1 29 0,1052  0,1052 0,0000 0,0000000 0,1075  0,0965 0,0110 0,0001200 1 30 0,1001  0,1001 0,0000 0,0000000 0,1004  0,1168 -0,0164 0,0002674 1 31 0,1316  0,1316 0,0000 0,0000000 0,1264  0,1251 0,0013 0,0000017 1 32 0,1183  0,1183 0,0000 0,0000000 0,1207  0,1712 -0,0505 0,0025459 1 33 0,1340  0,1340 0,0000 0,0000000 0,1300  0,9483 -0,8183 0,6696277 1 34 0,3351  0,3351 0,0000 0,0000000 0,2584  0,0000 0,2584 0,0667714 0 Jumlah SSE 0,0000000 Jumlah SSE 2,1655364 74% MSE 0,0000000 MSE 0,0636922
3.2.3  Model Arsitektur Jaringan 3-25-1
Hasil  pelatihan  dan  pengujian  dengan  menggunakan  model  arsitektur  3-25-1  dapat  dilihat  pada  tabel  5.  Hasil pelatihan dengan menggunakan model ini menghasilkan output yang sama dengan target, dengan kata lain proses pelatihan  dengan  teknik  Levenberg-Marquardt  sangat  baik  karena  tingkat  kesalahan  nya  0.  Akan  tetapi  untuk pengujian pada model ini menghasilkan akurasi 68% dan nilai MSE sebesar 0,0235263.
Tabel 5. Hasil Pelatihan dan Pengujian pada Model 3-25-1 Hasil Pelatihan Hasil Pengujian Data  Target Output Error SSE Target Output Error SSE Akurasi 1 0,1101  0,1101 0,0000 0,0000000 0,1134  0,1222 -0,0088 0,0000778 1 2 0,2946  0,2946 0,0000 0,0000000 0,2686  0,0205 0,2481 0,0615727 0 3 0,1339  0,1339 0,0000 0,0000000 0,1304  0,0398 0,0906 0,0081995 0 4 0,1660  0,1660 0,0000 0,0000000 0,1404  0,0623 0,0781 0,0061009 0 5 0,1127  0,1127 0,0000 0,0000000 0,1145  0,1063 0,0082 0,0000665 1 6 0,1476  0,1476 0,0000 0,0000000 0,1444  0,1538 -0,0094 0,0000874 1 7 0,1070  0,1070 0,0000 0,0000000 0,1108  0,1672 -0,0564 0,0031837 1 8 0,1506  0,1506 0,0000 0,0000000 0,1449  0,1552 -0,0103 0,0001061 1 9 0,1173  0,1173 0,0000 0,0000000 0,1142  0,1249 -0,0107 0,0001147 1 10 0,1656  0,1656 0,0000 0,0000000 0,1577  0,2849 -0,1272 0,0161698 1 11 0,5405  0,5405 0,0000 0,0000000 0,4890  0,6583 -0,1693 0,0286625 1 12 0,6065  0,6065 0,0000 0,0000000 0,5769  0,4000 0,1769 0,0312975 0 13 0,5943  0,5943 0,0000 0,0000000 0,5079  0,5671 -0,0592 0,0034991 1 14 0,1507  0,1507 0,0000 0,0000000 0,1486  0,1203 0,0283 0,0007998 1 15 0,7403  0,7403 0,0000 0,0000000 0,6250  0,7656 -0,1406 0,0197818 1 16 0,2306  0,2306 0,0000 0,0000000 0,2227  0,4532 -0,2305 0,0531475 1 17 0,2507  0,2507 0,0000 0,0000000 0,2387  0,0000 0,2387 0,0569949 0 18 0,1226  0,1226 0,0000 0,0000000 0,1163  0,1227 -0,0064 0,0000416 1 19 0,1501  0,1501 0,0000 0,0000000 0,1362  0,0551 0,0811 0,0065753 0 20 0,1589  0,1589 0,0000 0,0000000 0,1453  0,1987 -0,0534 0,0028465 1 21 0,1233  0,1233 0,0000 0,0000000 0,1207  0,1217 -0,0010 0,0000009 1 22 0,1231  0,1231 0,0000 0,0000000 0,1353  0,3024 -0,1671 0,0279257 1 23 0,1843  0,1843 0,0000 0,0000000 0,1955  0,0033 0,1922 0,0369232 0 24 0,1101  0,1101 0,0000 0,0000000 0,1093  0,1410 -0,0317 0,0010024 1 25 0,1365  0,1365 0,0000 0,0000000 0,1433  0,0825 0,0608 0,0036945 0 26 0,1261  0,1261 0,0000 0,0000000 0,1180  0,1221 -0,0041 0,0000164 1 27 0,2039  0,2039 0,0000 0,0000000 0,2078  0,0004 0,2074 0,0430338 0 28 0,1087  0,1087 0,0000 0,0000000 0,1150  0,1549 -0,0399 0,0015923 1 29 0,1052  0,1052 0,0000 0,0000000 0,1075  0,0913 0,0162 0,0002609 1 30 0,1001  0,1001 0,0000 0,0000000 0,1004  0,1209 -0,0205 0,0004182 1 31 0,1316  0,1316 0,0000 0,0000000 0,1264  0,0776 0,0488 0,0023815 0 32 0,1183  0,1183 0,0000 0,0000000 0,1207  0,1424 -0,0217 0,0004690 1 33 0,1340  0,1340 0,0000 0,0000000 0,1300  0,6922 -0,5622 0,3160777 1 34 0,3351  0,3351 0,0000 0,0000000 0,2584  0,0000 0,2584 0,0667714 0 Jumlah SSE 0,0000000 Jumlah SSE 0,7998938 68% MSE 0,0000000 MSE 0,0235263
Berdasarkan hasil pelatihan dan pengujian pada tabel 3 tabel 4 dan tabel 5, dapat dijelaskan sebagai berikut : Target  = Diperoleh dari normalisasi berdasarkan persamaan (2), menggunakan Microsoft Excel

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 212−221 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2172
Output = Diperoleh dari perhitungan dengan menggunakan Matlab 2011b Error = Diperoleh dari nilai Target – Output SSE ( Sum Square Error ) = Diperoleh dari nilai Error di pangkatkan 2. Jlh SSE  = Diperoleh dari Total seluruh SSE MSE ( Mean Square Error ) = Diperoleh dari jumlah SSE dibagai dengan 34 (banyak nya dataset) Akurasi  = 1 ( true ) dan 0 ( false ). 1 diperoleh  jika nilai Error <=0,04. Selain  itu  bernilai 0,04  merupakan target Error yang  digunakan  pada  penelitian  ini.  Sedangkan  88%,  74%  dan  68%  diperoleh  dari  jumlah  yang  benar dibagi 34 (banyak nya dataset) dikali 100.

## 3.3 Penentuan Model Terbaik
Berdasarkan  penyajian  hasil  pelatihan  dan  pengujian  pada  tabel  3,  tabel  4  dan  tabel  5  yang  merupakan  hasil perhitungan dari masing-masing model arsitektur jaringan yang digunakan pada penelitian ini, maka selanjutnya dapat ditentukan model terbaik dari masing-masing model yang digunakan.
Tabel 6. Perbandingan Model Arsitektur Teknik Levenberg-Marquardt Model Arsitektur Epoch Waktu Pelatihan MSE Pelatihan MSE Pengujian Akurasi 3-15-1 1238 Iterasi 00.18 0,0000000 0,0957399 88% 3-20-1 1271 Iterasi 00.13 0,0000000 0,0636922 74% 3-25-1 1198 Iterasi 00.13 0,0000000 0,0235263 68%
Tabel  6  merupakan  perbandingan  dari  masing-masing  model  arsitektur  yang  digunakan  pada  penelitian  ini. Secara  garis  besar  model  arsitektur  3-15-1  merupakan  model  arsitektur  terbaik  karena  menghasilkan  tingkat akurasi 88%, lebih tinggi dibandingkan dibandingkan dengan dua model yang lain.

## Gambar 3. Grafik Perbandingan Model Arsitektur
Gambar 3  merupakan grafik dari  hasil  model  arsitektur yang digunakan, dari tiga  model  yang digunakan pada penelitian ini model 3-15-1 menghasilkan akurasi tertinggi dengan nilai MSE sebesar 0,0957399.

## 3.4 Hasil Peramalan
Peramalan diperoleh berdasarkan model terbaik 3-15-1 dengan menggunakan rumus persamaan (3) [27].
Peramalan = (3)
Penjelasan : x : Target peramalan, a : Data terendah, b : Data tertinggi, 0.1 dan 0.8 : Nilai default untuk melakukan peramalan
Tabel 7. Perbandingan Data Awal Jumlah Kasus Baru HIV dan Hasil Peramalan
No Provinsi Jumlah Kasus Baru HIV Hasil Peramalan 2017 2018 2019 2020 2021 2022 1 Aceh 111 155 174 139 175 104 2 Sumatera Utara 1.914 1.999 2.463 2.193 1.904 1262 3 Sumatera Barat 563 624 541 403 364 252 4 Riau 711 539 558 761 476 327 5 Jambi 278 246 131 167 187 140 6 Sumatera Selatan 486 508 601 556 521 360 7 Bengkulu 95 107 177 104 146 113 8 Lampung 580 524 568 589 526 344 9 Kepulauan Bangka Belitung 268 205 234 219 184 141 10 Kepulauan Riau 1.105 1.033 854 757 669 452
0,0000000 0,5000000 1,0000000
3-15-1 3-20-1 3-25-1 MSE Pengujian 0,0957399 0,0636922 0,0235263 Akurasi 88% 74% 68%
Le ve n b er g- M ar q u ar d t Grafik Peramalan dengan Teknik Levenberg-Marquardt

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 212−221 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2172
No Provinsi Jumlah Kasus Baru HIV Hasil Peramalan 2017 2018 2019 2020 2021 2022 11 DKI Jakarta 6.626 6.896 6.701 4.931 4.358 2871 12 Jawa Barat 5.819 5.185 6.066 5.666 5.337 3513 13 Jawa Tengah 5.425 5.400 5.630 5.531 4.569 3009 14 DI Yogyakarta 723 833 714 591 567 387 15 Jawa Timur 8.204 8.608 8.935 7.157 5.872 3864 16 Banten 1.315 1.334 1.643 1.480 1.392 927 17 Bali 2.441 2.211 2.283 1.704 1.571 1044 18 Nusa Tenggara Barat 222 192 258 278 207 169 19 Nusa Tenggara Timur 837 842 821 584 429 295 20 Kalimantan Barat 608 692 698 682 531 365 21 Kalimantan Tengah 119 122 222 286 257 177 22 Kalimantan Selatan 572 297 474 283 419 289 23 Kalimantan Timur 1.202 1.126 1.301 965 1.089 728 24 Kalimantan Utara 172 166 199 138 130 111 25 Sulawesi Utara 516 555 673 432 508 346 26 Sulawesi Tengah 200 292 350 317 227 190 27 Sulawesi Selatan 1.366 1.174 1.537 1.183 1.227 818 28 Sulawesi Tenggara 134 106 180 123 193 118 29 Gorontalo 51 74 48 84 109 78 30 Sulawesi Barat 37 26 69 27 31 59 31 Maluku 688 462 462 378 320 222 32 Maluku Utara 145 200 267 230 257 155 33 Papua Barat 409 380 697 405 360 250 34 Papua 4.358 3.546 3.753 2.644 1.790 1188 Jumlah 48300  46659  50282  41987  36902 24668

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diperoleh  dari  penelitian  ini  berdasarkan  hasil  analisa  dan  pembahasan  yang  telah dijelaskan  sebelumnya,  bahwa  algoritma  machine  learning  dengan  teknik  Levenberg-Marquardt  cukup  baik digunakan  untuk  melakukan  peramalan  Jumlah  Kasus  Baru  HIV  Menurut  Provinsi  di  Indonesia  dengan menggunakan model 3-15-1 karena memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan dua model yang lain. Akan tetapi model ini masih perlu dikaji dan diuji kembali dengan data penelitian yang berbeda, karena bisa saja model  arsitektur  terbaik  pada  penelitian  ini  tidak  cukup  baik  apabila  digunakan  dengan  data  penelitian  yang berbeda.  Sedangkan  berdasarkan  hasil  peramalan,  jumlah  kasus  baru  HIV  menurut  Provinsi  di  Indonesia  pada akhir tahun 2022 sedikit menurun dibandingkan tahun 2021.

## REFERENCES
[1] P. N. Fauziah, M. Mahmudah, and A. Gamarani, “Hasil Pemeriksaan Kadar Cd4 Dan TCM Genexpert Mtb Pada Pasien Ko-infeksi TB-HIV Di Rsud Budhi Asih Jakarta,” Anakes : Jurnal Ilmiah Analis Kesehatan , vol. 6, no. 2, pp. 144–150, 2020.
[2] L.  A.  Sari  and  Dasuki,  “Respon  Sosial  Penderita  HIV  /  AIDS  di  Yayasan  Kanti  Sehati  Sejati  Terhadap  Dukungan Keluarga,” Jurnal Endurance : Kajian Ilmiah Problema Kesehatan , vol. 5, no. 2, pp. 284–293, 2020.
[3] Kemenkes RI, Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2021 . Jakarta: Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2021.
[4] D.  H.  Jayani,  “Kasus  HIV  Indonesia  Turun,  Namun  AIDS  Meningkat,” databoks ,  2021.  [Online].  Available: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/10/08/kasus-hiv-indonesia-turun-namun-aids-meningkat. [Accessed: 02-Aug-2022].
[5] D. Gong, J. Feng, W. Xiao, and S. Sun, “Spectral Reconstruction Based on Bayesian Regulation Neural Network,” in Smart Innovation, Systems and Technologies , vol. 179, R. Kountchev, S. Patnaik, J. Shi, and M. N. Favorskaya, Eds. Springer, 2019, pp. 77–85.
[6] I. C. Saragih, D. Hartama, and A. Wanto, “Prediksi Perkembangan Jumlah Pelanggan Listrik Menurut Pelanggan Area Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 2, no. 1, pp. 48–54, 2020.
[7] M. Syafiq, D. Hartama, I. O. Kirana, I. Gunawan, and A. Wanto, “Prediksi Jumlah Penjualan Produk di PT Ramayana Pematangsiantar Menggunakan Metode JST Backpropagation,” JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) ,  vol.  7,  no.  1,  p. 175, 2020.
[8] 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  Conf.  Series:  Materials  Science  and  Engineering , vol. 1071, no. 1, p. 012022, 2021.
[9] A. Perdana, S. Defit, and A. Wanto, “Optimalisasi Parameter  dengan Cross Validation dan Neural Back-propagation Pada Model Prediksi Pertumbuhan Industri Mikro dan Kecil,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis , vol. 01, no. 11, pp. 34–

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 212−221 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2172
42, 2021.
[10]  N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra et  al. ,  “Performance  One-step  secant  Training  Method  for  Forecasting  Cases,” Journal  of Physics: Conference Series , vol. 1933, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[11]  A.  Wanto,  S.  Defit,  and  A.  P.  Windarto,  “Algoritma  Fungsi  Perlatihan  pada  Machine  Learning  berbasis  ANN  untuk Peramalan Fenomena Bencana,” RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 254–264, 2021.
[12]  V. V. Utari, A.  Wanto,  I. Gunawan, and Z. M.  Nasution, “Prediksi  Hasil Produksi  Kelapa Sawit PTPN  IV Bahjambi Menggunakan  Algoritma  Backpropagation,” Journal  of  Computer  System  and  Informatics  (JoSYC ,  vol.  2,  no.  3,  pp. 271–279, 2021.
[13]  R.  Puspadini,  A.  Wanto,  and  N.  Arminarahmah,  “Penerapan  ML  dengan  Teknik  Bayesian  Regulation  untuk Peramalan,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 3, no. 3, pp. 147–155, 2022.
[14]  N. Arminarahmah, S. D. Rizki, O. A. Putra, U.  Islam,  K. Muhammad, and  A.  Al, “Performance  Analysis and Model Determination  for  Forecasting  Aluminum  Imports  Using  the  Powell-Beale  Algorithm,” IJISTECH  (International Journal of Information System & Technology) , vol. 5, no. 5, pp. 624–632, 2022.
[15]  N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra,  A.  D.  GS,  S.  Andini,  and  A.  Wanto,  “Pemanfaatan  Algoritma  Fletcher-Reeves  untuk Penentuan  Model  Prediksi  Harga  Nilai  Ekspor  Menurut  Golongan  SITC,” Building  of  Informatics,  Technology  and Science (BITS) , vol. 3, no. 4, pp. 679–685, 2022.
[16]  Y.  Andriani,  A.  Wanto,  and  H.  Handrizal,  “Jaringan  Saraf  Tiruan  dalam  Memprediksi  Produksi  Kelapa  Sawit  di  PT. KRE  Menggunakan  Algoritma  Levenberg  Marquardt,” Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Information  Science (SENARIS) , vol. 1, no. September, pp. 249–259, 2019.
[17]  A.  Wanto et  al. ,  “Levenberg-Marquardt  Algorithm  Combined  with  Bipolar  Sigmoid  Function  to  Measure  Open Unemployment Rate in Indonesia,” in The 3rd International Conference ofComputer, Environment, Agriculture, Social Science, Health Science, Engineering andTechnology (ICEST) , 2021, no. 1, pp. 22–28.
[18]  W.  T.  C.  Gultom,  A.  Wanto,  I.  Gunawan,  M.  R.  Lubis,  and  I.  O.  Kirana,  “Application  ofThe  Levenberg  Marquardt Method In Predict The Amount of Criminality in Pematangsiantar City,” Journal of Computer Networks, Architecture, and High-Performance Computing , vol. 3, no. 1, pp. 21–29, 2021.
[19]  M.  Zunaidi,  A.  H.  Nasyuha,  and  S.  M.  Sinaga,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Pertumbuhan  Jumlah Penderita  Human  Immunodeficiency  Virus  (HIV)  Menggunakan  Metode  Multiple  Linier  Regression  (Studi  Kasus Dinas Kesehatan Provinsi Sumatera Utara),” J-SISKO TECH (Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD) , vol. 3, no. 1, pp. 137–147, 2020.
[20]  P. Parulian et al. , “Analysis of Sequential Order Incremental Methods in Predicting the Number of Victims Affected by Disasters,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[21]  I. M. Muhamad, S. A. Wardana, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Algoritma Machine Learning untuk penentuan Model Prediksi Produksi Telur Ayam Petelur di Sumatera,” Journal of  Informatics,  Electrical  and  Electronics  Engineering , vol. 1, no. 4, pp. 126–134, 2022.
[22]  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. 1, pp. 1–6, 2019.
[23]  R. Sinaga, M. M. Sitomorang, D. Setiawan, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Akurasi Algoritma Fletcher-Reeves untuk Prediksi  Ekspor  Karet  Remah  Berdasarkan  Negara  Tujuan  Utama,” Journal  of  Informatics  Management  and Information Technology , vol. 2, no. 3, pp. 91–99, 2022.
[24]  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.
[25]  M. Mahendra, R. C. Telaumbanua, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Akurasi Prediksi Ekspor Tanaman Obat , Aromatik dan Rempah-Rempah Menggunakan Machine Learning,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 2, no. 6, pp. 207–215, 2022.
[26]  W. Saputra, J. T. Hardinata, and A. Wanto, “Implementation of Resilient Methods to Predict Open Unemployment in Indonesia  According  to  Higher  Education  Completed,” JITE  (Journal  of  Informatics  and  Telecommunication Engineering) , vol. 3, no. 1, pp. 163–174, Jul. 2019.
[27]  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.