## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6291

## Prediksi Jumlah Perceraian Menggunakan Metode Multilayer Perceptron

## Ikhsanul Hamdi, Elvia Budianita*, Fadhilah Syafria, Iis Afrianty
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950111691@students.uin-suska.ac.id, 2,* elvia.budianita@uin-suska.ac.id, 3 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id,
4 iis.afrianty@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: elvia.budianita@uin-suska.ac.id
Abstrak− Perceraian  merupakan  situasi  ketika  pasangan  suami  istri  yang  telah  menikah  memutuskan  untuk  mengakhiri hubungan mereka dan memisahkan diri secara hukum. Meningkatnya jumlah perkara dalam kasus perceraian yang diajukan di Pengadilan  Agama  Bangkinang  setiap  bulannya,  menyebabkan  kenaikan  dan  penurunan  secara  bertahap.  Penelitian  ini menggunakan  metode  Multilayer  Perceptron  (MLP)  dan  evaluasi  menggunakan Mean  Squared  Error  (MSE)  untuk menetukan akurasi prediksi. Data yang digunakan adalah data perceraian Pengadilan Agama Bangkinang mulai dari Januari 2014 hingga Desember 2022 yang dikumpulkan dan diolah dari kantor Pengadilan Agama. Berjumlah 102 data dalam bentuk data time series. Pada penelitian ini menggunakan MLP yang terdiri atas tiga layer, yaitu input layer, hidden layer, dan output layer. Dan menggunakan pengujian arsitektur yang terdiri atas 6-7-1, 6-9-1, dan 6-12-1 dengan parameter learning rate: 0.01, 0.03,  0.09  dengan  perbandingan  data  latih  dan  uji  70:30,  80:20,  90:10.  Berdasarkan  Hasil  pengujian  menggunakan  MSE diperoleh arsitektur terbaik yaitu dengan perbandingan data 90:10 dengan arsitektur 6-9-1, learning rate: 0.03, Epoch: 300, nilai tetap  Alpha:  0.1  berhasil  diperoleh  hasil  MSE:  0.01144  dan  pola  jumlah  percerian  dari  bulan  Januari  hingga  Mei  2023 mengalami penurunan, dengan demikian, MLP ini dapat memberikan hasil prediksi yang membantu dalam memprediksi jumlah perceraian.
Kata Kunci: MLP; Model; MSE; Perceraian; Prediksi
Abstract− Divorce is a situation when a married couple decides to end their relationship and separate legally. The increasing number  of  cases  in  divorce  cases  filed  at  the  Bangkinang  Religious  Court  every  month  has  led  to  a  gradual  increase  and decrease.  This  study  uses  the  Multilayer  Perceptron  (MLP)  method  and  evaluates  using  Mean  Squared  Error  (MSE)  to determine  prediction  accuracy.  The  data  used  is  divorce  data  from  the  Bangkinang  Religious  Court  from  January  2014  to December 2022 collected and processed from the Religious Court office. A total of 102 data in the form of time series data. In this  study  using  MLP  which  consists  of  three  layers,  namely  the  input  layer,  hidden  layer,  and  output  layer.  And  using architectural testing consisting of 6-7-1, 6-9-1, and 6-12-1 with learning rate parameters: 0.01, 0.03, 0.09 with a comparison of training and test data 70:30, 80:20, 90 :10. Based on the test results using MSE, the best architecture was obtained, namely by comparing  data  90:10  with  6-9-1  architecture,  learning  rate:  0.03,  Epoch:  300,  Alpha  fixed  value:  0.1,  MSE  results  were successfully obtained: 0.01144 and the pattern of the number of splits from January until May 2023 has decreased, thus, this MLP can provide predictive results that help in predicting the number of divorces.
Keywords : Divorce; MLP; Model; MSE; Predictions

## 1. PENDAHULUAN
Pada pasal  38 Ayat (1) Undang-Undang Perkawinan,  dijelaskan bahwa perceraian merupakan salah satu  alasan terjadinya akhir dari ikatan perkawinan. Perceraian berdampak pada beberapa hal seperti pembagian harta, hak asuh anak (hadhanah), dan status pernikahan. Dalam ajaran agama Islam, meskipun perceraian dihalalkan, namun perbuatan  tersebut  termasuk  dalam  perbuatan  yang  paling  dimurkai  oleh  Allah  SWT.  Perceraian  juga  disebut dengan  proses  legal  dan  sosial  di  mana  pasangan  yang  telah  menikah memilih  untuk  berpisah  dan  mengakhiri hubungan pernikahannya. Apabila suami maupun istri telah diberi nasihat dan telah berusaha sungguh-sungguh untuk mendapatkan bantuan yang diperlukan, namun tetap tidak menemukan jalan untuk berdamai, maka hanya pada  saat  itu  perceraian  dapat  dikatakan  sebagai  pilihan  yang  sah.  Perceraian  dapat  terjadi  melalui  talak  atau melalui gugatan perceraian. Dalam kasus perceraian ini, studi kasus yang diusulkan yaitu di Kantor  Pengadilan Agama Banginang [1] .
Timbulnya perceraian ini menghasilkan akibat yang harus diterima oleh setiap pihak yang paling terdampak [2], Dari berbagai data yang telah dihimpun oleh penulis yang didapat langsung dari bagian Panitera Pengadilan Agama Banginang, menunjukkan bahwa fenomena perceraian dilatarbelakangi oleh banyak faktor, salah satunya yang banyak menjadi penyebab dilayangkannya cerai gugat oleh pihak istri adalah masalah ekonomi, kehadiran orang  ketiga,  serta  penggunaan  narkotika  oleh  sang  suami  yang  menyebabkan  hilangnya  keharmonisan  dalam rumah tangga.
Bangkinang  pada  tahun  2017  ada  sebanyak  1114 kasus  perceraian.  Menurut  data  perceraian  Pengadilan Agama kota Bangkinang 31 jenis perkara di pengadilan Agama kota Bangkinang. Dimulai pada awal bulan yaitu bulan Januari sebanyak 127 kasus, yang mana pekara cerai talak sebanyak 32 yang melakukan cerai talak, cerai gugat sebanyak 83 yang melakukan cerai gugat, harta bersama sebanyak 1 perkara, Nafkah anak oleh ibu karena ayah tidak mampu sebanyak 1 perkara, Penunjukan orang lain sebagai wali oleh pengadilan sebanyak 1 perkara, itsbath nikah sebanyak 5 perkara, dispensasi kawin sebanyak 3 perkara, wali adhal sebanyak 1 perkara. hingga di akhir bulan desember 2017 yaitu sebanyak 1114 kasus perceraian [3].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6291
Prediksi merupakan proses prediksi melibatkan upaya untuk memperkirakan atau mengestimasi apa yang mungkin terjadi di masa depan [4]. Melalui pendekatan sistematis yang melibatkan penggunaan informasi mulai dari informasi tahun yang lalu hingga tahun sekarang [5]. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan sebuah sistem komputasi  yang  mengadopsi  pengetahuan  tentang  sel  syaraf  dalam  otak  manusia.  JST  berperan  sebagai  model matematis  dan  komputasi  yang  digunakan  untuk  melakukan  aproksimasi  nonlinear,  klasifikasi  data, pengelompokan,  prediksi,  dan  regresi  [6].  Salah  satu  untuk  peramalan  yaitu  menggunakan  metode  Multilayer Perceptron [7]. Dalam konteks JST, Multilayer Perceptron merupakan model yang menggunakan metode pelatihan Backpropagation dengan bobot awal yang diinisialisasi secara acak [8]. Backpropagation beroperasi dengan cara menghitung  gradien  fungsi  kerugian  terhadap  bobot  dalam  jaringan,  yang  selanjutnya  digunakan  untuk meningkatkan kinerja jaringan dengan menggunakan penyesuaian pada bobot-bobot tersebut [9]. Dalam konteks backpropagation, memanfaatkan hasil perambatan maju (forward propagation) untuk mendapatkan error output, yang selanjutnya digunakan untuk mengubah bobot-bobot dalam perambatan mundur dengan tujuan meningkatkan performa  jaringan  [10].  Backpropagation  merupakan  bagian  dari  MLP,  karena  MLP  itu  bagian  dari  Multilayer Perceptron [11].
Struktur  Multilayer  Perceptron (MLP)  terdiri  atas  tiga  layer,  yaitu  input layer,  hidden  layer,  dan  output layer.  Setiap  layer  pada  MLP  memiliki  fungsi  khusus  [12].  Untuk  input  layer  memproses  memperoleh  sinyal masukan  dari  outputnya,  kemudian  menyalurkan ke  seluruh  jaringan-jaringan  kedalam  layer  tersembunyi  [13]. Output Layer atau disebut dengan layer pada keluaran yang akan menerima sinyal keluaran dari layar tersembunyi dan menampilkan nilai atau kelas keluaran dari kelengkapan jaringan. Keunggulan yang dimiliki oleh Multilayer Perceptron  membuat  nilai  peramalan  menjadi  lebih  baik  [14].  Proses  komputasi  dalam  Multilayer  Perceptron terjadi antara fase maju dan fase mundur, dimana fase maju melibatkan perhitungan keluaran dari lapisan terdalam dan penggunaannya diantara data masukan untuk lapisan tersembunyi berikutnya atau lapisan paling luar.
Penelitian  sebelumnya  dilakukan  oleh  priambudi  [15] Tentang  Implementasi  JST  Multilayer  Perceptron untuk  prediksi  penyinaran  matahari  di  kota  bandung.  Pengujian  mengunakan  parameter  learning  rate  0,2  dan jumlah  maksimal  1000  iterasi.  Proses  pelatihan  didapatkan  hasil  MSE  sebesar  0,086182  pada  epoch  ke  1000 sedangkan  pada  proses  pengujian  nilai  MSE  0,10921.  Diketahui  hidden  layer  yang  semakin  banyak  hasilnya semakin baik. Data yang telah dilatih dan diuji dapat disimpulkan bahwa Jaringan  Syaraf  Tiruan  model Multi- Layer  Perceptron dapat  dipergunakan  untuk sistem prediksi penyinaran matahari. Penelitian dilakukan oleh Jonas saragih,  dkk  [16],  Dalam  prediksi  produksi  susu  segar  di  Indonesia,  menggunakan  algoritma  backpropagation. Dalam analisis tersebut, digunakan 5 metode dengan arsitektur yang berbeda. Dari hasil tersebut, ditemukan satu arsitektur terbaik  yaitu model 5-15-1, yang memiliki tingkat  akurasi  sebesar 94% dengan jumlah MSE sebesar 0,0009998415. Penelitian dilakukan oleh Rosenty, dkk [17], Tentang Diagnosa penyakit kulit pada anjing dengan algoritma  MLP.  Dalam  pengujian  ini,  didapatkan  nilai  MSE  sebesar  0.01494  dan  RMSE  sebesar  0.12223, menunjukkan  bahwa  algoritma  MLP  dapat  digunakan  untuk  melakukan  diagnosa  penyakit  kulit  pada  anjing dengan akurasi yang tinggi. Penelitian oleh Saeful, dkk [18], Tentang Prediksi hasil belajar hybrid menggunakan ANN  dan  Multilayer  Percepton.  Hasil  dari  penggunaan  model  algoritma  Artificial  Neural  Network  dengan operator  Retrieve,  Set  Role,  parameter  optimasi,  Validasi  Silang,  Artificial  Neural  Network,  Terapkan  Model, Performa, dan Log menunjukkan tingkat akurasi sebesar 99,35%. Ini menunjukkan bahwa evaluasi pembelajaran menggunakan  pendekatan  Hybrid  memberikan  hasil  prediksi  yang  cocok  dengan  data  yang  ada.  Penelitian dilakukan oleh ihlal harahap, dkk [19], Tentang prediksi jumlah jamaah pendaftar haji Provinsi Riau, dilakukan penerapan algoritma Jaringan Saraf Tiruan (JST) Backpropagation. Menggunakan arsitektur jaringan dengan 12 lapisan input, 12 hidden layer, dan 1 output layer. Learning rate yang digunakan adalah 0,9, dengan maksimum epoch  sebanyak  600.  Data  dibagi  dengan  mengalokasikan  90%  sebagai  data  pelatihan  dan  10%  sebagai  data pengujian. Dalam semua percobaan yang dilakukan, ditemukan nilai Mean Squared Error (MSE) terendah sebesar 0,03264.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  semua  wilayah  tersebut  mengalami  peningkatan  jumlah  pendaftar haji  pada  bulan  berikutnya.  Beberapa  penelitian  telah  melakukan  prediksi  perceraian,  seperti  penelitian  otong dimana  melakukan  prediksi  menggunakan  single  moving  average  [20],  dan  prediksi  perceraian  menggunakan metode K-Means clustering [21].
Berdasarkan dari perbandingan penelitian yang dijabarkan di atas, maka perbedaan pada penelitian ini yaitu menggunakan metode Multilayer Perceptron, dengan meningkatnya hasil perkara terhadap kasus perceraian yang telah  masuk  di  Pengadilan  Agama  Banginang,  menyebabkan  kenaikan  dan  penurunan  secara  bertahap.  Jumlah penceraian  pada  setiap  bulannya  juga  merupakan  data  deret  waktu  (time  series)  yang  mempengaruhi  jumlah perceraian setiap bulannya. Tujuan penelitian ini adalah mencapai nilai Mean Squared Error (MSE) terkecil untuk meningkatkan  akurasi  prediksi  dengan  menerapkan  Metode  MLP,  sehingga  prediksi  jumlah  perceraian  dapat memberikan informasi yang akurat dan evaluasi kebijakan terkait perceraian.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  melibatkan  urutan  penelitian yang  terdiri  dari  beberapa  tahapan  yang  harus  dilalui.  Seperti yang terlihat gambar 1 :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6291
Gambar 1. Alur Penelitian Prediksi Terhadap Jumlah Perceraian
a. Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  berdasarkan  data  perbulan  dari  tahun  2014  sampai  dengan  tahun  2022  dari  kantor Pengadilan Agama Banginang, data perceraian diambil yang terbanyak pada jenis perkara adalah Cerai Gugat (CG) dan Cerai Talak (CT). Seperti tabel 1:
Tabel 1. Jumlah Perceraian Pengadilan Agama Banginang 2014-2022
N O Bulan Tahun 2014 Tahun 2015 Tahun 2016 Tahun 2017 Tahun 2018 Tahun 2019 Tahun 2020 Tahun Tahun 2022 2021 C T C G C T C G C T C G C T C G C T C G C T C G C T C G C T CG C T CG 1 Januar i 35  81  31  66  22  84  32  83  25  84  39  85  35 11 9 61  142  43  156 2 Febru ari 26  64  28  57  18  38  32  61  44  67  33  56  34  76  39  110  36 95 3 Maret 17  48  18  56  23  74  28  48  37  68  21  69 9 52  37 96 34 83 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 11 Novem ber 20  32  22  45  22  60  33  72  29  63  26  42  23  87  31 78 26 74 12 Desem ber 12  12  14  36  15  25  21  34  15  53  16  33 3 4 13 42 17 48 Jumlah 24 2 56 2 26 9 63 8 24 8 66 9 31 8 70 5 32 1 74 9 31 7 75 1 28 1 84 8 38 6 1,0 15 38 0 1,0 61
Data yang di tabel 1 menunjukkan jumlah perceraian Pengadilan Agama Banginang berdasarkan data perbulan dari tahun 2014 hingga tahun 2022 pada jenis perkara Cerai Talak (CT) dengan Cerai Gugat (CG).
b. Persiapan Dataset
Persiapan dataset dilakukan dengan cara membuat dalam bentuk data time series, data time series dilakukan dengan  cara  menghitung  secara  manual  yang  dijumlahkan  yaitu  Cerai  Gugat  (CG)  dan  Cerai  Talak  (CT). Setelah mendapatkan hasil dari jumlah dari setiap bulannya maka disusun dengan cara dikumpulkan dari waktu ke waktu secara berurutan pada satu atau lebih objek yang sama pada setiap periode waktu. Tahap berikutnya yaitu mencari  data awal, setelah dilakukan dalam bentuk  data time series, yang akan dilakukan selanjutnya adalah  menyusun  data  jumlah  perceraian  pada  6  bulan,  sebagai  inputannya  (X1,  X2,  X3,  X4,  X5,  X6), sedangkan untuk target bulan selanjutnya yaitu (T). Bentuk data time series pada tabel 2:
Tabel 2. Data Time Series X1 X2 X3 X4 X5 X6 T 0 116 90 65 83 86 63 24
1 90 65 83 86 63 24 72 2 65 83 86 63 24 72 78 3 83 63 24 72 78 51 52 4 86 63 24 72 78 51 52 … … … … … … … …

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6291
X1 X2 X3 X4 X5 X6 T 97 131 117 57 109 177 119 122 98 117 57 109 177 119 122 117 99 57 109 177 119 122 117 128 100 109 177 119 122 117 128 100 101 177 119 122 117 128 100 65
Tabel 2 menjelaskan pemodelan data time series berdasarkan jumlah perceraian, yaitu januari 2014 hingga desember 2022 dengan jumlah data 102 data. Setelah membuat dalam bentuk data time series, pembagian data dilakukan.  Dalam  penelitian  ini  adalah  melakukan  pembagian  data  yang  terdiri  dari  dua  pembagian  utama, yaitu data train  dan data testing.  Data training, juga dikenal  sebagai  data latih, dipergunakan untuk melatih model atau algoritma yang akan digunakan dalam penelitian. Sementara itu, data uji digunakan untuk menguji kinerja  model  yang  telah  dilatih.  Data  uji  berperan  penting  dalam  menguji  sejauh  mana  model  dapat menggeneralisasi mendapatkan prediksi yang akurat pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Dalam penelitian ini, menggunakan tiga skema pembagian data yang bervariasi, yaitu (70:30), (80:20), dan (90:10).
c. Normalisasi Data
Langkah normalisasi data dapat melancarkan proses terhadap jaringan dengan tujuan tertentu. Menormalisasi data  diterapkan  agar  keluaran  hasil  pencapaian  terhadap  pelatihan  sesuai  terhadap  fungsi  aktivasi  yang dipergunakan,  sehingga  memastikan  konsistensi  dan  akurat  dalam  pengolahan  data.  Normalisasi  data  dapat membantu  menghindari  bias  yang  mungkin  timbul  akibat  perbedaan  skala  data,  sehingga  memperbaiki keakuratan  analisis  dan  prediksi  [22].  Dalam  rangka  normalisasi  data,  akan  diterapkan  di  rumus  minmax normalisasi dengan merubah data menjadi rentang range 0 hingga 1. Rumus dari min max normalisasi:
𝑥𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑥𝑙𝑎𝑚𝑎 − 𝑥𝑚𝑖𝑛 𝑥𝑚𝑎𝑥 − 𝑥𝑚𝑖𝑛
(1)
Rumus normalisasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Xbaru = (Xlama - X_min) / (Xmax - Xmin), yang mana Xlama merupakan angka aktual, Xmax adalah angka maksimal dari angka aktual, Xmin merupakan nilai minimal dari angka aktual, serta Xbaru adalah angka yang sudah dinormalisasikan [23]. Dengan demikian, dilakukan normalisasi terhadap nilai prediksi yang berada dalam rentang antara 0 dan 1. Pada tabel 4 dan 5:
Tabel 3. Normalisasi Pada Data Uji 90%
X1 X2 X3 X4 X5 X6 T 0 0.428571  0.413265  0.479592  0.382653  0.168367  0.551020  0.438776 1 0.632653  0.561224  0.255102  0.520408  0.867347  0.571429  0.586735
2 0.724490  0.642857  0.372449  0.285714  0.627551  0.530612  0.607143
3 0.010204  0.709184  0.673469  0.566327  0.806122  0.479592  0.525510
4 0.403061  0.285714  0.086735  0.331633  0.362245  0.224490  0.229592 …  … … … … … … … 86  0.596939  0.418367  0.423469  0.428571  0.234694  0.341837  0.688776 87  0.214286  0.750000  0.525510  0.275510  0.010204  0.010204  0.709184
88  0.341837  0.306122  0.397959  0.255102  0.153061  0.576531  0.377551 89  0.571429  0.591837  0.520408  0.244898  0.979592  0.632653  0.561224 90  0.357143  0.275510  0.137755  0.653061  0.479592  0.352041  0.479592
Dalam Tabel 3, terdapat nilai data yang telah menjalani normalisasi menggunakan metode skala min-max pada 90% data latih, dengan jumlah data testing sebanyak 91.
Tabel 4. Normalisasi Pada Data Uji 10% X1 X2 X3 X4 X5 X6 T 0 0.239796  0.428571  0.413265  0.479592  0.382653  0.168367  0.551020
1 0.367347  0.469388  0.525510  0.311224  0.214286  0.750000  0.525510
2 0.423469  0.428571  0.234694  0.341837  0.688776  0.367347  0.469388
3 0.244898  0.520408  0.530612  0.500000  0.357143  0.275510  0.137755
4 0.469388  0.433673  0.443878  0.561224  0.500000  0.244898  0.520408
5 0.270408  0.270408  0.469388  0.433673  0.443878  0.561224  0.500000
6 0.530612  0.607143  0.571429  0.591837  0.520408  0.244898  0.979592
7 0.561224  0.500000  0.244898  0.244898  0.520408  0.500000  0.357143
8 0.357143  0.086735  0.459184  0.397959  0.341837  0.306122  0.397959
9 0.556122  0.423469  0.295918  0.387755  0.403061  0.285714  0.086735
10  0.153061  0.576531  0.377551  0.408163  0.306122  0.219388  0.505102
Dalam Tabel 4, terdapat nilai data yang telah menjalani normalisasi menggunakan metode skala min-max pada 90% data latih, dengan jumlah data testing sebanyak 11.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6291
d. Membangun Model Arsitektur
Pada Penelitian ini mengembangkan tiga arsitektur MLP dengan variasi jumlah neuron hidden untuk mencapai hasil yang optimal. Input terdiri dari 6 atribut dan setiap arsitektur memiliki satu output. Yang mana adalah arsitektur MLP (6-7-1), arsitektur MLP (6-9-1), arsitektur MLP (6-12-1).

## Gambar 2. Model Arsitektur MLP
Gambar 2 menunjukkan 3 arsitektur MLP yang terdiri atas tiga layer, yaitu input layer, hidden layer, dan output layer, dengan menggunakan tiga arsitektur terdiri atas 6-7-1, 6-9-1, dan 6-12-1.
e. Pelatihan Algoritma Multilayer Perceptron
Tahapan  pelatihan  Multilayer  Perceptron  (MLP)  merupakan  tahapan  pelatihan  backpropagation  sebagai berikut  [24]:  Mengidentifikasi  hasil  input  layer,  layer  tersembunyi,  serta  output  layer  pada  target  pelatihan. Mengukur nilai awal secara acak terhadap seluruh bobot diantaranya layer input, layer tersembuyi serta output layer. Proses pelatihan backpropagation melakukan perhitungan turunan fungsi  kerugian terhadap bobotnya melalui jaringan yang berfungsi untuk meningkatkan performa jaringan/sinyal untuk mecocokkan bobotnya. Berikut Langkah-langkah pelatihan algoritma MLP menggunakan backpropagation:

## Tahap I Perambatan Maju (Feedforward)
Setiap unit pada lapisan input menerima sinyal dan mengirimkannya ke semua unit pada lapisan tersembunyi. Selanjutnya, bobot dari sinyal input dijumlahkan, yang dapat dinyatakan dengan menggunakan persamaan:
𝑧_𝑖𝑛𝑗  =  𝑣0𝑗  +  ∑ 𝑥𝑖 𝑣𝑖𝑗 𝑛 𝑡=1 (2)
Selanjutnya,  fungsi  aktivasi  diterapkan  untuk  menghitung  sinyal  outputnya,  yang  dapat  diwakili  oleh persamaan:
𝑧𝑗  = 1 1 + 𝑒 −𝑧 𝑖𝑛𝑗 (3)
Fungsi aktivasi yang diterapkan adalah fungsi sigmoid, setelah itu sinyal dikirimkan ke semua unit pada lapisan output dan dilakukan penjumlahan bobot sinyal menggunakan persamaan:
𝑦_𝑖𝑛𝑘  =  𝑤0𝑘  +  ∑ 𝑧𝑗 𝑤𝑗𝑘 𝑛 𝑘=1
(4)

## Tahap II Perambatan balik (Backward)
Setiap unit output (Yk, k=1,2,3,…,m)menerima pola target yang sesuai dengan pola input pelatihan, lalu dilakukan perhitung error, ditunjukkan dengan persamaan:
𝛿𝑘  =   (𝑡𝑘  −  𝑦𝑘) 𝑦𝑘 (1  −  𝑦𝑘) (5)
Selanjutnya, dilakukan perhitungan korelasi bobot yang dapat diwakili oleh persamaan sebagai berikut:
∆𝑤𝑗𝑘  =  𝛼 𝛿𝑘 𝑧𝑗 (6) Dan menghitung koreksi bias, ditunjukkan dengan persamaan: ∆𝑤0𝑘  =  𝛼 𝛿𝑘 (7)
Setiap unit pada lapisan tersembunyi (Zj, j=1,2,3,...,p) melakukan penjumlahan delta input-nya dari unit-unit yang berada pada lapisan di sebelah kanannya, seperti yang ditunjukkan dalam persamaan:
𝛿_𝑖𝑛𝑗  =  𝑣0𝑗  +  ∑ 𝛿𝑘𝑤𝑗𝑘 𝑛 𝑘=1 (8)
Untuk  menghitung  informasi  error,  kalikan  nilai  ini  dengan  turunan  dari  fungsi  aktivasinya,  ditunjukkan dengan persamaan:
𝛿𝑗  =  𝛿_𝑖𝑛𝑗 𝑧𝑗(1  −  𝑧𝑗)
(9)
Selanjutnya menghitung koreksi bobot, ditunjukkan dengan persamaan:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6291
∆𝑣𝑖𝑗  =  𝛼 𝛿𝑗 𝑥𝑖 (10)
Selanjutnya menghitung koreksi bobot, dengan persamaan:
∆𝑣0𝑗  =  𝛼 𝛿𝑗 (11) Tahap III Perubahan Bobot (WeightChange)
Setiap unit output dilakukan perubahan bobot dan bias dengan persamaan:
𝑤𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢)   =  𝑤𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤𝑗𝑘 (12)
Setiap unit pada lapisan tersembunyi mengalami perubahan pada bobot dan biasnya, yang dapat dinyatakan dalam persamaan:
𝑣𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢)   =  𝑣𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑣𝑖𝑗
(13)
Proses selanjutnya melibatkan perhitungan nilai MSE menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑀𝑆𝐸  = ∑ 𝑒𝑖 2 𝑛 = ∑ (𝑋𝑖 − 𝐹𝑖) 2 𝑛 (14)

## f. Pengujian Algoritma Multilayer Perceptron
Setelah melatih Multilayer Perceptron (MLP) menggunakan algoritma backpropagation, bobot dan bias baru diperoleh selama proses pelatihan. Selanjutnya adalah tahap pengujian, di mana bobot dan bias baru tersebut digunakan dalam perhitungan feedforward dengan menggunakan data uji yang telah ditentukan sebelumnya. Tujuan dari tahap ini adalah untuk mendapatkan nilai MSE [25].
g. Evaluasi dan Hasil
Evaluasi yang dilakukan pada tahap ini adalah mendapatkan nilai MSE terkecil. Percobaan ini diulang secara berulang untuk mencapai hasil maksimal. Hasil ini akan menunjukkan kemampuan algoritma yang digunakan dalam  melakukan  analisis  terhadap  prediksi  jumlah  perceraian.  Sebelum  hasil  akhir  dari  data  prediksi ditampilkan, dilakukan proses denormalisasi data. Berikut dibawah ini merupakan rumus denormalisasi [26]:
𝑥 = (𝑏−𝑎) (𝑥 − 0.1)
0.8 + 𝑏 (15)
Persamaan di atas menjelaskan konversi data asli ke data yang dinormalisasi menggunakan variabel x, a, b, dan x'. Setelah proses denormalisasi selesai, data hasil prediksi akan ditampilkan untuk keperluan prediksi. dalam penelitian ini yaitu memprediksi jumlah perceraian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian
Penelitian  ini  dilakukan  implementasi  dengan  bahasa  pemograman  python  menggunakan  Google  Colab  3.10, library python  yang digunakan yaitu Pandas, Numpy, Scikit-learn dan sebagainya. Untuk mencapai  MSE yang terkecil, dilakukan beberapa pengujian dengan menggunakan beberapa parameter pada arsitektur MLP yang terdiri atas tiga layer, yaitu input layer, hidden layer, dan output layer. hasil eksperimen penelitian ini menggunakan tiga arsitektur terdiri atas 6-7-1, 6-9-1, dan 6-12-1 dengan parameter learning rate 0.01, 0.03, 0.09 dengan perbandingan (70:30,  80:20,  90:10).  Hasil  pengujian  tersebut  mendapatkan  MSE  yang  bervariasi  untuk  masing-masing parameter yang diuji, Tabel 5, Tabel 6, dan Tabel 7:
Tabel 5. Pengujian Menggunakan Pembagian Data 70:30
No Arsitektur Learning rate Epoch Alpha MSE 1 6-7-1 0.01 300 0.1 0.03178 2 0.03 300 0.1 0.03879 3 0.09 300 0.1 0.03287 4 6-9-1 0.01 300 0.1 0.02943 5 0.03 300 0.1 0.02254 6 0.09 300 0.1 0.01705 7 6-12-1 0.01 300 0.1 0.02910 8 0.03 300 0.1 0.02875 9 0.09 300 0.1 0.03086
Tabel 5 merupakan hasil pengujian untuk pembagian data 70:30 pada arsitektur MLP 6-9-1 dengan learning rate ke 0.09, menghasilkan nilai Mean Squared Error (MSE) terendah, yaitu 0.01705.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6291
Tabel 6. Pengujian Menggunakan Pembagian Data 80:20
No Arsitektur Learning rate Epoch Alpha MSE 1 6-7-1 0.01 300 0.1 0.02059 2 0.03 300 0.1 0.02070 3 0.09 300 0.1 0.01571 4 6-9-1 0.01 300 0.1 0.03466 5 0.03 300 0.1 0.01860 6 0.09 300 0.1 0.01698 7 6-12-1 0.01 300 0.1 0.02230 8 0.03 300 0.1 0.01987 9 0.09 300 0.1 0.02794
Tabel 6 merupakan hasil pengujian untuk pembagian data 80:20 pada arsitektur MLP 6-7-1 dengan learning rate ke 0.09, menghasilkan nilai Mean Squared Error (MSE) terendah, yaitu 0.01571.
Tabel 7. Pengujian Menggunakan Pembagian Data 90:10 No Arsitektur Learning rate Epoch Alpha MSE 1 6-7-1 0.01 300 0.1 0.02126 2 0.03 300 0.1 0.02522 3 0.09 300 0.1 0.02638 4 6-9-1 0.01 300 0.1 0.01983 5 0.03 300 0.1 0.01144 6 0.09 300 0.1 0.01532 7 6-12-1 0.01 300 0.1 0.02305 8 0.03 300 0.1 0.02453 9 0.09 300 0.1 0.03266
Tabel 7 merupakan hasil pengujian untuk pembagian data 90:10 pada arsitektur MLP 6-9-1 dengan learning rate 0.03, menghasilkan nilai Mean Squared Error (MSE) terendah, yaitu 0.01144. Hal ini menunjukkan bahwa parameter learning rate yang rendah memberikan performa terbaik dalam hal evaluasi MSE.

## Gambar 3. Menghitung Nilai MSE
Gambar  3  merupakan  implementasi  python  dari  hasil  prediksi  menggunakan  MSE,  Nilai  MSE  terkecil dengan mengunakan pembagian data 90:10, arsitektur 6-9-1, learning rate 0.03, Epoch 300, dan Alpha 0.1

## 3.2 Data Prediksi
Pada penelitian ini dilakukan prediksi untuk bulan januari hingga mei 2023 berdasarkan data sebelumnya yaitu data  bulan  agustus  hingga  desember  2022.  Berdasarkan  hasil  prediksi  menggunakan  MSE,  Nilai MSE  terkecil Dengan mengunakan pembagian data 90:10, arsitektur 6-9-1, learning rate 0.03, Epoch 300, dan Alpha 0.1.

## 3.3 Denormalisasi Data
Denormalisasi  data  melibatkan  proses  terhadap  pengembalian  data  yang  sudah  dinormalisasi  ke  bentuk  skala aslinya  atau  ke  bentuk  semula  sebelum  dilakukan  normalisasi  [27].  Tujuan  dari  denormalisasi  adalah  untuk mengembalikan  data  ke  dalam  rentang  nilai  yang  lebih  mudah  dipahami  dan  digunakan  dalam  analisis  atau penggunaan selanjutnya. Tabel 8 merupakan hasil normalisasi data prediksi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6291
Tabel 8. Hasil Denormalisasi Data Prediksi
Data Prediksi 109.92551136
107.81223348
101.41417804 102.00441048 100.46443456
Tabel 8 menunjukkan hasil denormalisasi  dari data prediksi, sehingga dengan melakukan denormalisasi data akan melibatkan proses pengembalian data yang sudah dinormalisasi  akan beralih ke bentuk  skala aslinya atau ke bentuk semula.

## 3.4 Hasil Prediksi
Data diambil dari data bulan Agustus, September, Oktober, November, dan Desember pada tahun 2022. Kemudian data diprediksi dari bulan Januari, Februari, Maret, April, Mei tahun 2023. Gambar 4 merupakan diagram batang hasil data prediksi pada penelitian ini.
Gambar 4. Jumlah Perceraian Prediksi
Gambar  4  merupakan  hasil  prediksi  yang  didapatkan,  jumlah  prediksi  perceraian  tetap  stabil  atau mengalami fluktuasi kecil atau mengalami penurunan yang stabil dalam periode Januari 2023 hingga Mei 2023.
Gambar 5. Prediksi Jumlah Perceraian Bulan Januari 2023 Hingga Mei 2023
Gambar 5 merupakan hasil prediksi bulan Januari tahun 2023 yaitu: 109, Februari 2023 yaitu: 107, Maret 2023 yaitu: 101, April 2023 yaitu: 102. Mei 2023 yaitu: 100.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6291

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil kesimpulan dalam penelitian ini, untuk memprediksi jumlah perceraian menggunakan metode Multilayer Perceptron (MLP) yang dimana terdiri atas tiga layer, yaitu input layer, hidden layer, dan output layer, dengan menggunakan tiga arsitektur terdiri atas 6-7-1, 6-9-1, dan 6-12-1 dengan parameter learning rate 0.01, 0.03, 0.09  dengan  perbandingan  data  (70:30,  80:20,  90:10).  Hasil  pengujian  Mean  Square  Error  (MSE)  terendah menggunakan perbandingan data 90:10 dengan arsitektur 6-9-1, learning rate 0.03, Epoch 300, nilai tetap Alpha 0.1 berhasil diperoleh nilai MSE: 0.01144. Semakin rendah learning rate yang dihasilkan nilai MSE semakin kecil. Nilai Mean Squared Error (MSE) akan dipengaruhi  oleh perbedaan jumlah neuron hidden layer.  Hasil prediksi yang diberikan oleh MLP mengalami penurunan yang stabil dari bulan Januari 2023 hingga Mei 2023.

## REFERENCES
[1] N. Osela, “Komunikasi Persuasif Mediator dalam Perkara Perceraian di Pengadilan Agama Bangkinang,” Jom Fisip, vol. 6, no. 2, pp. 1–15, 2019.
[2] F. L. Limbong, H. Ismi, and U. Hasanah, “Akibat Hukum Perceraian Terhadap Pembagian Harta Bersama Berdasarkan Kompilasi Hukum Islam Di (Kelurahan Tanah …,” J. Online Mhs. Bid. Ilmu Huk., vol. V, no. April 2018, pp. 1–23, 2018.
[3] N.  Y.  A,  “A  ‘missing’  family  of  classical  orthogonal  polynomials,”  Jom  Fisip,  vol.  44,  no.  8,  pp.  1–8,  2018,  doi: 10.1088/1751-8113/44/8/085201.
[4] H. Mukhtar, R. Muhammad, T. Reny Medikawati, and Yoze Rizki, “Peramalan Kedatangan Wisatawan Mancanegara Ke Indonesia Menurut Kebangsaan Perbulannya Menggunakan Metode Multilayer Perceptron,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 113–119, 2021, doi: 10.37859/coscitech.v2i2.3324.
[5] K. Khoirudin, D. Nurdiyah, and N. Wakhidah, “Prediksi Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Multi Layer Perceptron,” J. Pengemb. Rekayasa dan Teknol., vol. 14, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.26623/jprt.v14i1.1212.
[6] S. Sen, D. Sugiarto, and A. Rochman, “Prediksi Harga Beras Menggunakan Metode Multilayer Perceptron (MLP) dan Long Short Term Memory (LSTM),” Ultim.  J. Tek. Inform., vol. 12, no. 1, pp. 35–41, 2020, doi: 10.31937/ti.v12i1.1572.
[7] M. Resha and S. Syamsu, “Prediksi Penyebaran Kasus Tuberkulosis dengan metode Artificial Neural Network dan Multi- Layer Perceptron di kota makassar,” JNSTA J. Nat. Sci. Technol. ADPERTISI,  vol. 2, no. 1, 2021.
[8] P.  Githa  Pratiwi,  I.  Ketut  Gede  Darma  Putra,  and  D.  Purnami  Singgih  Putri,  “Peramalan  Jumlah  Tersangka Penyalahgunaan Narkoba Menggunakan Metode Multilayer Perceptron,” J. Ilm. Merpati (Menara Penelit. Akad. Teknol. Informasi), vol. 7, no. 2, p. 143, 2019, doi: 10.24843/jim.2019.v07.i02.p06.
[9] M.  A.  B.  Ferdinand,  A.  P.  Wibawa,  I.  A.  E.  Zaeni,  and  H.  A.  Rosyid,  “Single  Exponential  Smoothing-Multilayer Perceptron Untuk Peramalan Pengunjung Unik Jurnal Elektronik,” Mob. Forensics, vol. 2, no. 2, pp. 62–70, 2020, doi: 10.12928/mf.v2i2.2034.
[10]  G. Asgaruning and A. Primajaya, “Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Prediksi Daerah Rawan Banjir Studi Kasus Kabupaten Karawang,” JOINS (Journal Inf. Syst., vol. 6, no. 2, pp. 153–161, 2021, doi: 10.33633/joins.v6i2.4577.
[11]  N. Nafiiyah, “Rice Price Prediction System Based on Rice Quality and Milling Level using Multilayer Perceptron,” J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 7, no. 1, pp. 39–43, 2022.
[12]  Y. M. Nimas R, “Penerapan Multilayer Perceptron Untuk Identifikasi Kanker Payudara,” JCI J. Cakrawala Ilm., vol. 2, no. 8, pp. 3261–3268, 2023, doi: 10.31862/9785426311961.
[13]  I.  Mp  et  al.,  “Implementasi  Multilayer  Perceptron  Untuk  Memprediksi  Harapan  Hidup  Pada  Pasien  Penyakit Kardiovaskular,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 6, no. 1, pp. 57–68, 2022.
[14]  Y.  Shara  Lubis,  A.  Marwan  Elhanafi,  and  H.  Dafitri,  “Implementasi  Root  Mean  Square  Error  Untuk  Melakukan PrediksiHarga Emas Dengan Menggunakan Algoritma Multilayer Perceptron,” Snastikom, vol. 8, pp. 2–6, 2021.
[15]  P.  A.  Nugroho,  “KOMPUTA :  Jurnal  Ilmiah  Komputer  dan  Informatika  Implementasi Jaringan  Syaraf Tiruan  Multi- Layer Perceptron Untuk Prediksi Penyinaran KOMPUTA : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika,” vol. 12, no. 1, pp. 82–90, 2023.
[16]  J. R. Saragih, D. Hartama, and A. Wanto, "JIF : Jurnal Ilmiah Informatika Prediksi Produksi Susu Segar Di Indonesia Menggunakan  Algoritma  Backpropagation,  JIF  :  Jurnal  Ilmiah  Informatika”  vol.  8,  no.  01  2020, doi:10.33884/jif.v8i01.1847.
[17]  R. Damanik, M. B. Sirait, S. Yolanda, E. Ketaren, I. P. Sinaga, and M. Harahap, “Diagnosa Penyakit Kulit Pada Anjing Dengan Algoritma Multilayer Perceptron,” J. Mahajana Inf., vol. 4, no. 2, pp. 50–56, 2019.
[18]  S. Anwar, D. A. Kurnia, A. Faqih, and S. R. Sari, “Prediksi Hasil Belajar Hybrid Menggunakan Artificial Neural Network Dengan  Multilayer  Perceptron,”  JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer),  vol.  9,  no.  5,  p.  1591,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i5.5024.
[19]  I.  H.  Harahap,  E.  Budianita,  and  I.  Afrianty,  “Penerapan  Algoritma  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Untuk Prediksi Jumlah Jamaah Pendaftar Haji Provinsi Riau,” Semin. Nas. Teknol,vol 2021, SNTIKI 13, November, pp. 32– 42, 2021.
[20]  O.  S.  Bachri,  “Forecasting  Jumlah  Perkara  Perceraian  Menggunakan  Single  Moving  Average  di  Pengadilan  Agama Sumber,” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS, vol. 1, no. 02, pp. 23–32, 2019, doi: 10.46772/intech.v1i02.67.
[21]  U. Dwi Rahayu, N. L. Chusna, and M. Fachri, “Analisis Kasus Perceraian Pada Pengadilan Negeri Bekasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” Ikraith-Informatika, vol. 6, no. 1, pp. 165–172, 2022.
[22]  R.  ,  L.  Y.  D.  Ainun  Nur,  “Implementasi  Model  JST  Dalam  Menentukan  Bantuan  Langsung  Tunai  Menggunakan Algortima Multilayer Perceptron Pada Desa Karang Anyar Kec. Aek Kuo,” Snastikom, Vol. 1 No. 1,  2021.
[23]  I. E. Widodo, A. Handojo, and S. Halim, “Aplikasi Pemetaan Penyakit Demam Berdarah di Surabaya dengan Metode Neural Network Multilayer Perceptron,” J. Infra, vol. 8, no. 1, 2020.
[24]  Zulastri,  I.  Afrianty,  E.  Budianita,  and  F.  Syafria,  “Penerapan  Neural  Network  dengan  Menggunakan  Algoritma

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6291
Backpropagation pada Prediksi Putusan Perceraian,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1188–1195, 2022.
[25]  A. Lasarudin and R. Maku, “Prediksi Pertumbuhan Jumlah Penduduk Menggunakan Algoritma Neural Network,” J. Ilmu Komput., vol. 2, no. 2, p. 37, 2022, doi: 10.31314/juik.v2i2.1715.
[26]  H. Putra and N. Ulfa Walmi, “Penerapan Prediksi Produksi Padi Menggunakan Artificial Neural Network Algoritma Backpropagation,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 6, no. 2, pp. 100–107, 2020, doi: 10.25077/teknosi.v6i2.2020.100- 107.
[27]  Ni  Kadek  Ary  Indah  Suryani,  Oka  Sudana,  and  Ayu  Wirdiani,  “Forecasting  Pneumonia  Toddler  Mortality  Using Comparative Model ARIMA and Multilayer Perceptron,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 6, no. 4, pp. 528–537, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i4.4106.