http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v10i3.2742

## ANALISIS
PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI KESUKSESAN KICKSTARTER MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION DAN RANDOM

## FOREST
Indria Agustina 1 , Yessi Mulyani 2 , Trisya Septiana 3 , Mardiana 4
1,2,3,4 Teknik Informatika, Universitas Lampung; Jl. Prof. Sumantri Brojonegoro No.1, Bandar Lampung, Lampung 35141, Indonesia .
Riwayat artikel: Received: 8 Juli   2022 Accepted: 8  Agustus  2022
Published: 15 Agustus  2022

## Keywords:
Kickstarter
Crowdfunding

## Prediksi
Backpropagation Artificial Neural Network Random forest .
Corespondent Email: indriaagustina17@gmail.com
How to cite this article:
Agustina, Indria. (2022). Analisis Pengembangan Model Prediksi Kesuksesan
Kickstarter Menggunakan
Algoritma Backpropagation
Artificial Neural Network
(ANN) dan Random forest. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 10(3).
© 2022 JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan). This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstrak. Model  prediksi  ini  dibangun  dengan  pendekatan  klasifikasi  pada data  mining  dengan  algoritma backpropagation ANN  dan random  forest . Kategori tingkat kesuksesan dibagi menjadi dua yaitu tidak sukses, dan sukses. Selanjutnya  model  prediksi  dikembangkan  berdasarkan  variabel-variabel informasi  yang  ada,  dimana  model  dikembangkan  dalam  dua  tahap.  Tahap pertama, model prediksi dikembangkan dengan 10 variable (9 variabel sebagai input dan 1 variabel sebagi laebl) yang ada pada dataset. Kemudian pada tahap kedua hanya 8 variabel (7 variabel sebagai input dan 1 variabel sebagai label), dikurangi variabel-variabel tentang pledge dan backers pada pengembangan model  prediksi.  Pengembangan  model  prediksi  ini  menggunakan  5723  data campaign  kategori  teknologi  dari  portal  Kickstarter.  Model  pertama menggunakan  algoritma backpropagation ANN  dan random  forest memberikan akurasi tertinggi masing-masing sebesar (89%, 98%) Sedangkan model  kedua  memberikan  akurasi  tertinggi  masing-masing  sebesar  (69%, 65.7%)  Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  pengurangan  variabel pledge  dan  backers  dapat  menurunkan  performa  model  prediksi.  Berkaitan dengan  pemanfaatan,  2  model  prediksi  tahap  pertama  dan  kedua  adalah sebagai  perbandingan.  Dan  dari  data  yang  sudah didapat dapat  disimpulkan bahwa  model  yang  akan  dipakai  untuk  memprediksi  kesuksesan  kickstarter adalah  model  pertama  dengan  menggunakan  algoritma  rando  forest  yang merupakan  model  terbaik  dengan  nilai  akurasi  98%  dan  nilai  f1-score  nya 98%.
Abstract. This prediction model was built using a classification approach to data mining with the ANN backpropagation algorithm and random forest . The success rate category is divided into two, namely unsuccessful and successful. Furthermore,  the  prediction  model  was  developed  based  on  the  available information variables, where the model was developed in two stages. The first stage,  the  prediction  model  is  developed  with  10  variables  (9  variables  as input and 1 variable as label) that exist in the dataset. Then in the second stage there are only 8 variables (7 variables as input and 1 variable as label), minus the  variables  regarding  pledges  and  backers  in  the  development  of  the prediction  model.  The  development  of  this  prediction  model  uses  5723 technology  category  campaign  data  from  the  Kickstarter  portal.  The  first model using the ANN backpropagation algorithm and random forest  gives the highest  accuracy  of  (89%,  98%)  respectively.  While  the  second  model provides the highest accuracy of each (69%, 65.7%). The results of this study indicate that the reduction in the pledge and backers variables can reduce the performance  of  the  predictive  model.  In  terms  of  utilization,  the  first  and second stage 2 prediction models are for comparison. And from the data that has  been  obtained,  it  can  be  concluded  that  the  model  that  will  be  used  to predict the success of the kickstarter is the first model using the rando forest algorithm which is the best model with an accuracy value of 98% and an f1- score value of 98%
\

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  berperan  penting dalam  mendorong  semua  sektor,  termasuk sektor keuangan. Penggunaan teknologi dibidang keuangan sering disebut dengan istilah fintech  atau financial  technology .  Munculnya teknologi keuangan ( financial technology ) akan membawa perubahan besar di sektor keuangan, seperti  model  bisnis  keuangan,  dan  perangkat lunak  yang  terkait  dengan  keuangan  dan komunikasi[1].
Diawali  dengan  sulitnya  menggalang  dana untuk proyek bisnis komunitas, kegiatan sosial, usaha  mikro  dan start-up .  Dalam  beberapa tahun terakhir, munculah sebuah platform yang disebut penggalangan dana atau Crowdfunding . Situs ini mempertemukan  pemilik dana( funder ) dengan  pemilik  ide  atau  gagasan  yang membutuhkan dana( fundraiser )[2]. Pada dasarnya, istilah tersebut mengacu pada metode pembiayaan  bersama  oleh  individu  dan kelompok  masyarakat  (pendukung),  yang biasanya dilakukan pada platform crowdfunding untuk  proyek-proyek  di  bawah aspek kemanusiaan, sosial, atau bisnis.
Semakin  populer    sebuah platform ,  maka semakin banyak celah yang dapat dimanfaatkan oknum  tidak  bertanggung  jawab  untuk menyalahgunakan uang yang diberikan pendukung (juga
dikenal sebagai investor/pendukung/donor) [3].
Ada  beberapa platform  Crowdfunding raksasa,  seperti  Indiegogo,  Kickstarter,  dan GoFundMe  yang  tidak  luput  dari  penipuan. Seperti  dilansir  The  Verge  (29/8),  FTC melakukan survei atau investigasi sebuah start- up dibalik produk iBackPack yang didanai oleh dua raksasa platform crowdfunding , Indiegogo dan  Kickstarter,  jumlahnya  sekitar  $800.000 kemudian menghilang tanpa menepati janjinya pada pendukung yang sudah menginvestasikan uang [4].
iBackPack  sendiri  adalah    ransel  yang menjanjikan teknologi inovatif untuk memenuhi  berbagai  kebutuhan    pengguna laptop,  seperti  klaim  kompartemen  antipeluru dan  rahasia. Start-up dibalik  produk  ini berkomitmen untuk mempromosikan ide bisnis dan  menawarkan  produk  kepada  pendukung melalui akun nama pengguna Monahan, namun pada  saat  itu website dan email iBackPack sedang down dan  Monahan  tidak  dapat dihubungi,  sehingga tidak ada satupun
supporter yang  menerima  produk  yang dijanjikan.
Oleh sebab itu, selain dilakukan kewaspadaan perlu adanya suatu alat yang bisa memprediksi sebuah proyek kickstarter, model yang bisa memprediksi sebuah proyek tersebut itu  sukses  atau  tidak,  dengan  model machine learning yang  dibuat  dengan  menggunakan  2 algoritma  yang  sering  digunakan  dalam membuat  model  prediksi  yaitu  algoritma backpropagation artificial neural network dan random  forest .  algoritma backpropagation disebut algoritma yang bisa memperkecil nilai error atau loss sehingga  membuat  akurasi model lebih tinggi dan bisa memprediksi lebih akurat.  Sedangkan  algoritma Random  forest yang  bisa  memproses  data training dalam jumlah banyak secara efisien, dapat menghasilkan  nilai error yang  lebih  rendah karena merupakan algoritma ensemble learning serta dapat memberikan hasil yang bagus dalam klasifikasi prediksi kickstarter yang diharapkan bisa  membuat  model  yang  akurat  dalam memprediksi kesuksesan sebuah proyek kickstarter.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Crowdfunding
Crowdfunding berasal dari istilah Crowdsourcing , yaitu proses untuk mendapatkan source (sumber daya) dari crowd (kerumunan/orang  banyak).  Menururt  howe menyatakan  bahwa  kerumunan  ( crowds )  akan lebih  efisien  dibandingkan  individu.  Dalam crowdfunding sumber daya yang dicari dari luar adalah  sumber  daya  berupa  pendanaan. Menurut Lambert & Schwienbacher, menyatakan  bahwa Crowdfunding adalah  cara mendanai  keuangan  sebuah  proyek  atau perusahaan melalui intenet[5].

## 2.2 Kicktarter
Kickstarter  adalah platform pendanaan yang  memungkinkan  pengembang  untuk terhubung  dan  membangkitkan  minat  pada proyek  kreatif  tertentu  yang  ingin  dimulai. Platform ini  sepenuhnya  didukung  oleh crowdfunding yang  berarti  masyarakat  umum selaku funder dapat  membantu  merealisasikan proyek atau ide dari fundraiser sehingga proyek atau  ide  tersebut  bisa  diproduksi  atau direalisasikan.[6]
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Indria dkk

## 2.2 Artificial Neural Network
Artificial  Neural  Network (ANN)  atau Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  merupakan  set algoritma yang berkerja seperti jaringan syaraf otak manusia, dimana neuron saling terhubung satu  dengan  lainya,  bekerja  untuk  memproses informasi[7]. Backpropagation (Propagasi balik)  adalah  salah  satu  dari  jaringan  saraf tiruan (Neural  Network) merupakan  metode pelatihan yang terawasi ( Supervised Learning ) dengan  jaringan multilayer dan  memiliki  ciri khusus meminimalkan error pada output yang dihasilkan oleh jaringan. klasifikasi ini berkerja dengan cara melakukan dua tahap perhitungan yaiu  perhitungan  maju  yang  akan  menghitung nlai kesalahan ( error ) antara nilai output sistem dengan nilai yang seharusnya dan perhitungan mundur untuk memperbaiki bobot berdasarkan nilai error tersebut[8].

## 2.4 Stochastic Gradient Descent
Gradient descent yang umumnya digunakan pada model machine learning adalah stochastic gradient descent . Stochastic gradient descent adalah  proses  pembelajaran  yang melakukan update  untuk setiap 1  data.  Hal ini berarti,  setiap  melakukan  1  kali forward- propagation dengan 1 data, maka akan terjadi 1 kali back-propagation juga.[9]

## 2.5 Random forest
Random  forest (RF)  adalah  suatu algoritma yang digunakan pada klasifikasi data dalam  jumlah  yang  besar.  Proses  klasifikasi pada random forest berawal dari memecah data sampel yang ada kedalam decision tree secara acak.  Setelah  pohon  terbentuk,maka  akan dilakukan voting pada  setiap  kelas  dari  data sampel.  Kemudian,  mengkombinasikan vote dari setiap kelas lalu diambil vote yang paling banyak.Dengan  menggunakan random  forest pada klasifikasi data maka, akan menghasilkan vote yang paling baik[10].

## 2.6 Kaggle
Menurut  InfoWorld,  Kaggle  adalah
sebuah  komunitas  online  yang  dibentuk  oleh Anthony  Goldbloom  sebagai  CEO  dan  Ben Hamner  sebagai  CTO  di  tahun  2010. Komunitas online ini  menampung  para  pegiat data  science yang  ingin  belajar  lebih  dalam tentang machine learning dan ilmu-ilmu terkait lainnya.[11]

## 3 METODE PENELITIAN
Gambar 3.1 Flowchart Tahapan Penelitian
Berikut  ini  tahapan-tahapan  yang  dilakukan pada  penelitian  sebgaimana  dibahas  diatas tentang flowchart penelitian.

## 3.1 Perumusan Masalah
Adapun  rumusan  masalah  pada  penelitian ini  yaitu  tentang  bagaimana  membuat  model yang bisa membantu para fundraiser dan funder dalam  program  penggalangan  dana  dengan melakukan  prediksi  apakah  proyek  kickstarter yang akan dikerjakan bisa sukses atau tidak.

## 3.2 Studi Literature
Pada  tahapan  ini  mengumpulkan  literasi serta  teori  seperti  jurnal  dan  materi  terkait penelitian ini.

## 3.3 Pengumpulan Data
Tahapan ini dilakukan dengan mengumpulkan  data  yang  terkait  dengan program  kickstarter.  Dan  dalam  penelitian  ini dataset  yang  digunakan  merupakan  data  yang didapat  dari platform kaggle  yang  dirilis  oleh
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Indria dkk
pengamat  kickstarter.  Dataset  yang  digunakan ini  memiliki  15  variabel  yang  diantara  nya adalah sebagai berikut:
Table 3.1 Varibel dataset

## 3.4 Exploratory Data
Tahapan  selanjutnya  adalah exploratory data  analysis .  Pada  tahapan  ini  penulis melakukan  Analisa  data,  seperti  melihat  jenis tipe data data dan kualitas data dengan mencari apakah  ada  variabel  yang  memiliki  nilai null atau  kosong  yang  nantinya  akan  dibersihkan pada tahapan selanjutnya. Kemudian menjabarkan  data  dalam  bentuk  grafik  dan diagram  supaya  dapat  melihat  kategori  dan main  kategori  yang  paling  banyak  mendapat dukungan dan sukses dalam proyek kickstarter.

## 3.5 Data Preparation & Feature Engineering
Pada  tahapan  ini  data  yang  sudah dikumpulkan  diolah  menjadi  data  yang  siap untuk  digunakan  dalam  membuat  model  yang nantinya  akan  dilatih  dan  diuji. Preparation data  yang  dilakukan  diantaranya  menghapus
varibel yang tidak diperlukan dalam penelitian, kemudian  melakukan feature  engineering dengan  teknik one-hot  encoder pada  variabel yang  akan  digunakan    yaitu  proses  mengubah variabel  dengan  tipe  data  kategorikal  menjadi numerical,  dikarenakan  model  prediksi  yang akan dilakukan hanya menerima nilai numerik bukan  nilai  kategorik,  selanjutnya  persiapan data  dengan  menerapkan feature  scaling pada variabel  yang  sudah  diubah  menjadi  data numerik  menggunakan  standar scaler dari scikit-learn untuk membuat numerik data yang ada  pada  dataset  memiliki  rentang  nilai  yang sama dan tidak terlalu jauh sehingga tidak ada satu  variabel  data  yang  mendominasi  variabel data lainnya..

## 3.6 Build Model
Pada  tahapan  ini  data  yang  sudah dikumpulkan dan disiapkan akan digunakan untuk  membuat  model machine  learning dengan  menggunakan  2  algoritma,  antara lain:
3.6.1  Menggunakan  Teknik  jaringan  syaraf tiruan atau ANN.
Gambar 3.2 blok diagram alur algoritma ANN
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Indria dkk
Berdasarkan gambar 3.2 yaitu alur algoritma artificial  neural  network ,  Pada  algoritma  ini, yang dilakukan pertama kali adalah menetukan jumlah feature yang akan digunakan untuk nilai input pada  model  prediksi  ini  terdapat  218 kemudian setalah itu tentukan nilai atau jumlah neuron yang  ada  pada hidden  layer beserta fungsi aktivasi yang akan digunakan model ini diantara nya yaitu 4, 16, 32, 64 dan 128 neuron dengan fungsi aktivasi relu. Setelah menentukan  jumlah hidden  layer beserta jumlah neuron. selanjutnya menentukan neuron pada layer output atau keluaran beserta fungsi aktivasi nya yaitu pada layer ini terdapat 1 neuron sebagai hasil  dengan  fungsi  aktivasi  sigmoid.  Setelah menentukan  parameter  yang  akan  digunakan selanjutnya build  model dengan  parameter variabel input dan output .  Kemudian  model yang  sudah  dibuat  akan  di- compile dengan beberapa parameter seperti optimizer, loss dan metric penilaian  yang  akan  digunakan  untuk melihat hasil model yang sudah dilatih.
Untuk model prediksi ini karena menggunakan backpropagation maka optimizer yang  digunakan  adalah stochastik  gradient descent dengan learning  rate 0,1  dan  0,5 sebagai  parameter  yang  digunakan  untuk update nilai bobot dan bias pada saat melakukan algoritma backpropagation dan untuk nilai loss yang  digunakan  adalah  MSE  atau Mean Squared  Error untuk  menghitung  nilai loss pada  model  dan  untuk metric menggunakan accuracy yang  nantinya  hasil training yang akan dilihat adalah nilai accuracy dan loss ny.a jika nilai accuracy tinggi diatas 80% serta nilai loss  yang  rendah  dibawah  0.1  atau  10% menandakan  kualitas  model  yang  baik  dan mampu  melakukan  prediksi  dengan  baik  dan bener.
Kemudian  jika  nilai  tersebut  belum  sesuai yang diinginkan maka akan dilakukan peningkatan bobot dengan algoritma backpropagation lalu setelah bobot diperbarui, model  akan  melakukan  pengulangan running neural  network sampai  nilai error yang didapatkan sesuai yang ditentukan.
3.6.1 Menggunakan Teknik Random forest

## Gambar 3.3 diagram blok alur algoritma random forest
Berdasarkan  gambar  3.3  diatas  yang merupakan alur kerja algoritma random forest . Setelah data dipecah menjadi dua yaitu training dan testing menjadi training set , kemudian data akan  diambil  untuk  dibentuk  sebuah  pohon dengan  cara  acak  untuk  setiap  node  pada  tree yang  sudah  ditentukan.  Kemudian  dari  hasil trained model  yang  sudah  ditentukan  akan dilakukan testing menggunakan  data testing setelah  hasilnya  didapat  kemudian  akan dilakukan majority  voting untuk  mendapatkan model prediksi terbaik.
Gambar 3.4 algoritma random forest
Berdasarkan  gambar  3.4  yaitu  Algoritma Random  forest dimana  pada  model  algoritma ini  setelah  melakukan spliting data train dan testing kemudian  membangun  model random forest dengan  beberapa  parameter  yang digunakan  seperti  nilai  n_estimators  atau jumlah  pohon  keputusan  yang  akan  dibuat sebelum melakukan voting untuk random forest dan  untuk  model  kali  ini  menggunakan  nilai n_estimators 50, 100, 200 dan 500 dengan nilai random_state nya 0 untuk membantu memastikan hasil dengan nilai yang konsisten. Setelah  menentukan  parameter  pada  bagian
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Indria dkk
initialization model  kemudian  dilanjutkan dengan menjalankan model yang sudah dibuat dengan  parameter  data training yang  sudah  di split  yaitu  X_ train dan  y_ train setalah  model dijalankan  maka  kemudian  akan  dilakukan prediksi pada data testing atau uji untuk melihat hasil  atau  nilai  akurasi  nya.  Selain  itu menggunakan confussion matrix sebagai metric penilaian  kualitas  model.  Dengan confussion matrix ini maka akan menampilkan accuracy,  precission,  recall dan  f1- score . Dimana  terdapat  dua  kategori output pada model  ini  yaitu  0  dan  1.  Model  baik  yang memiliki nilai  f1- score tinggi, karena  nilai f1- score mempengaruh  nilai  lainnya  seperti  nilai accuracy, precission dan recall .

## 3.7 Evaluasi Model
Tahapan  ini  merupakan  lanjutan  dari tahapan sebelumnya yaitu build model , setelah model  selesai  dibuat  dan  dilatih  maka  akan dievaluasi model mana yang terbaik dan bagian mana yan harus diperbaiki serta variabel mana saja  yang  mempengaruhi  prediksi  pada kickstarter.  Jika  model  sudah  memenuhi  dan memberi hasil yang sesuai maka model tersebut yang akan digunakan. Tetapi jika belum sesuai yang  diharapkan    maka  akan  mengulang tahapan persiapan data untuk diolah lagi supaya model yang dilatih bisa memberikan hasil yang baik.

## 3.8 Penulisan Laporan
Tahapan  terakhir  yaitu  penulisan  laporan, tahapan ini dilakukan jika sudah mendapat hasil dari  penelitian  ini  dan  tentunya  jika  sudah mendapatkan  model  prediksi  yang  baik  dan memiliki nilai akurasi yang tinggi. Laporan ini nantinya berisi hasil dari penilitian yang sudah dilakukan,  mulai  dari  permasalahan  yang dihadapi  sampai  mendaptkan  hasil  yang diinginkan terkait prediksi program kickstarter.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Pada penelitian ini  menggunakan 2 algoritma  pada  model  prediksinya  supaya  ada pembanding anatara satu model dengan model lainnya,  dan  pada  pengerjaan  penelitian  ini sebagai  bahan  pembanding  maka  ditentukan variabel atau fitur yang digunakan untuk setiap modelnya,  untuk  pelatihan  atau training
pertama  model  menggunakan  10  variabel  dari 15    variabel  yang  ada  pada  dataset  yaitu main_category , category , country, goal, backers,  pledged,  launched,  currency dan deadline. Kemudian setelah di- encoding menjadi  219  data  yang  mana  218  variabel sebagai input kemudian 1 variabel state / status akan  dijadikan  fitur  label  atau  target  dalam model. Sedangkan untuk pelatihan yang kedua hanya menggunakan 8 fitur atau variabel yang sudah  dilakukan encoding menjadi  217  data, yang  mana  216  sebagai input dan  1  variabel sebagai label output .

## 4.1.1 Hasil Algoritma ANN
Algoritma  yang  pertama  adalah  model dengan  menggunakan  algoritma Artificial Neural Network (ANN) dengan
Backpropagation .  ANN  sendiri  merupakan salah satu algoritma jaringan syaraf tiruan yang mana  dalam  membuat  model  menggunakan banyak layer di  dalamnya.  Dan  dengan algoritma Backpropagation ini  digunakan untuk  memperkecil  nilai  kesalahan  atau error serta mengupdate nilai bias dan nilai bobot pada masing-masing perceptron.

## 4.1.1.1 Hasil Training Pertama (percobaan pertama)
• Dengan 1 Hidden Layer
Tabel 4.1 Perbandingan jumlah neuron hidden layer dengan learning rate 0.1
Jumlah neuron Hidden layer Learning rate  0.1 Acc Val_acc Loss Val_loss 4 0.8646 0.8594 0.0998 0.1029 16 0.8679 0.8643 0.0981 0.1006 32 0.8692 0.8624 0.0969 0.1018 64 0.8694 0.8688 0.0979 0.0990 128 0.8964 0.8838 0.0782 0.0865
Berdasarkan  tabel  4.1,  yang  merupakan tabel perbandingan antara jumlah neuron pada hidden  layer dengan  nilai learning  rate 0.1 pada  pelatihan  pertama  menggunakan  1  hidde layer  dapat  dilihat  bahwa  hasilnya  adalah memiliki nilai terbaik dengan acuracy tertinggi dan  loss  terendah  dengan  jumlah neuron 128
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Indria dkk
dan learning rate 0.1 yaitu nilai acc 0.89 dan val_acc 0.88, loss 0.0782, val_ loss 0.0865 .
Tabel  4.2  Hasil  Perbandingan  jumlah neuron hidden layer dengan learning rate 0.5 Jumlah
neuron pada hidden
layer
Learning rate 0.5 Acc Val_acc Loss Val_loss 4 0.8674 0.8674 0.0980 0.0981 16 0.8704 0,8672 0.0962 0.0980 32 0.8714 0.8655 0.0939 0.0981 64 0.8722 0.8626 0.0939 0.0992 128 0.8894 0.8847 0.0823 0.0875
Berdasarkan tabel 4.2 yang merupakan hasil dari perbandingan antara jumlah neuron hidden layer dan learning  rate 0.5  pada training pertama  menggunakan  1 hidden  layer dapat dilihat bahwa hasil terbaik yaitu dengan jumlah neuron 128 dengan memiliki nilai acc 0.8894, val_acc  0.8847,  loss  0.0823  dan  val_loss 0.0875.
Dari  kedua  tabel  diatas  untuk  percobaan pertama  menggunakan  1 hidden  layer dengan jumlah neuron yang sama dan 2 learning rate yang berbeda dapat disimpulkan bahwa model terbaik untuk percobaan ini adalah neuron 128 dan  learning  rat  0.1  dengan  nilai  acc  0.8964, val_Acc  0.8838, loss 0.0782  dan  val_ loss 0.0865.
• Dengan 2 Hidden Layer
Tabel  4.3  Hasil  perbandingan  jumlah neuron hidden layer dengan learning rate 0.1 Jumlah
neuron ada hidden layer Learning rate  0.1 Acc Val_acc Loss Val_loss 4 0.8737 0.8683 0.0916 0.0951 16 0.8742 0.8690 0.0910 0.0941 32 0.8739 0.8635 0.0915 0.0980 64 0.8759 0.8667 0.0901 0.0962
128 0.8762 0.8684 0.0891 0.0943
Berdasarkan  tabel  4.3  yang  merupakan hasil  dari  percobaan  pertama  menggunakan  2 hidden  layer yang  memiliki  nilai  yang  sama pada hidden layer pertama yaitu 128 dan untuk hidden  layer yang  kedua  yaitu  4,16,32,64  dan 128 dengan learning rate 0.1. dari data diatas didapat  model  yang  terbaik  dengan  jumlah neuron 128  dengan  nilai  acc  0.8762,  val_acc 0.8684, loss 0.0891 dan val_ loss 0.0943.
Tabel  4.4  hasil  perbandingan  jumlah neuron hidden layer dengan learning rate 0.5 Jumlah
neuron pada hidden layer Learning rate  0.5 Acc Val_acc Loss Val_loss 4 0.8736 0.8688 0.0921 0.0968 16 0.8798 0,8731 0.0874 0.0926 32 0.8802 0.8725 0.0870 0.0932 64 0.8829 0.8671 0.0848 0.0943 128 0.8936 0.8911 0.0776 0.0806
Berdasarkan tabel 4.4 yang merupakan hasil dari percobaan pertama menggunakan 2 hidden layer yang masing-masing jumlah neuron pada layer pertama yaitu 128 dan layer kedua yaitu 4, 16, 32, 64, 128 dengan learning rate 0.5. dapa dilihat model terbaik pada percobaan ini didapat dari hidden layer yang memiliki jumlah neuron 128  yaitu  dengan  nilai  acc  0.8936,  val_acc 0.8911, loss 0.0776 dan val_loss 0.0806.
Dari  kedua  tabel  diatas  yang  merupakan hasil  dari  percobaan  pertama  dengan  2 hidden layer dan  dengan  jumlah neuron yang  sama tetapi  dengan  nilai learning  rate berbeda didapat  hasil  terbaik  dari neuron 128  dengan learning  rate 0.5  dengan  nilai  acc  0.8936, val_acc  0.8911,  loss  0.0776  dan  val_loss 0.0806.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Indria dkk
4.1.1.2  Hasil  Training  kedua  (percobaan kedua)
• Dengan 1 hidden layer
Dengan  menggunakan learning  rate 0.1 yang mendapat hasil terbaik adalah neuron 128 dengan  nilai  acc  0.688,  val_acc  0.6816, loss 0,1997  dan  val_ loss 0.2038.  sedangkan, learning rate 0.5. hasilnya tidak stabil, nilai acc tertinggi dengan jumlah neuron 64 tetapi hasil hasil terbaik lain nya dimiliki oleh neuron 128.
Maka disimpulkan hasil terbaik adalah jumlah neuron 128  dengan  acc  0.6877  dan  val_acc 0.6841 dan nilai loss 0.2.
• Dengan 2 hidden layer
Dengan  menggunakan learning  rate 0.1 didapat hasil terbaiknya yaitu pada saat jumlah neuron 128  dengan  nilai  acc  0.6942,  val_acc 0.6849, loss 0.1965  dan  val_ loss 0.2025, sedangkan learning  rate 0.5  yang  mana  pada lapisan pertama memiliki jumlah neuron yang sama yaitu 128 dan jumlah neuron kedua yang berbeda  yaitu  4,16,32,64,128.  Didapat  hasil yang  terbaik  pada  percobaan  ini  yaitu  pada jumlah neuron 128 dengan nilai acc 0.6941 dan loss 0.1961.
Dari  setiap  perlakuan  dan percobaan sudah didapat  masing-masing  nilai  terbaiknya,  dan semua hasil terbaik didapat pada jumlah neuron 128 menandakan jumlah neuron yang terdapat pada hidden  layer sangat  berpengaruh  untuk hasil  dari  model,  semakin  banyak  maka  hasil yang  didapat  juga  semakin  baik.  Selain  itu jumlah hidden  layer yang  digunakan juga berpengaruh,  terbukti  hasil  yang  didapatkan menggunakan  2  hidden  layer  lebih  baik dibandingkan  hanya  menggunakan  1  hidden layer.

## 4.1.2 Hasil dengan Algoritma Random forest
Algoritma selanjutnya adalah menggunakan random  forest dengan n_estimator  yang  akan menjadi parameter nya. Nilai dari estimator ini yang  menentukan  model  akan  menggunakan berapa banyak pohon keputusan untuk nantinya dilakukan voting pohon  terbaik  yang  akan digunakan pada random forest dengan random state 0 yang digunakan untuk untuk memeriksa dan  memvalidasi  data  saat  menjalankan  kode
beberapa  kali.  Mengatur random_state nilai tetap  akan  menjamin  urutan  nomor  acak  yang sama dihasilkan setiap kali Anda menjalankan kode. Dan kecuali ada beberapa keacakan lain dalam proses, hasil yang dihasilkan akan sama seperti biasa. Ini membantu dalam memverifikasi output .

## 4.1.2.1 Hasil Percobaan Pertama
Tabel  4.5  hasil  perbandingan  n_estimator dengan random state 0
Berdasarkan tabel 4.5 yang merupakan hasil dari  algoritma random  forest pada  percobaan pertama yang menggunakan variabel input 218 dapat  dilihat  hasilnya  antara  perbandingan jumlah  estimator  dengan random  state 0,  dari tabel tersebut model terbaik atau nilai tertinggi didapat  dari random  forest dengan  jumlah estimator 500 yaitu dengan nilai acc 0.9840 dan nilai  f1- score nya  0,9875  dan  0.9778  untuk masing-masing  kategori  0  dan  1.  Dan  dapat dilihat dari tabel diatas nilai yang didapat akan meningkat dengan bertambah besar nya jumlah estimator.
4.1.2.1 Hasil percobaan kedua hasil  dari  algoritma Random  forest pada percobaan  kedua  dengan  menggunakan input layer 216.  Dengan  hasil  perbandingan  antara jumlah estimator atau pohon  keputusan dengan random  state didapat  model  terbaik  atau  nilai tertinggi  pada  jumlah  estimator 500  dengan
N_e stim ator Random state 0 Acc Precission Recall F1_score 0 1 0 1 0 1 50 0.98 34 0.
99 20 0.96 83 0.
98 21 0.98 57 0.
98
70 0.97 69
100 0.98 37 0. 99
28 0.96
77 0.
98 18 0.98 72 0.
98
73 0.97 74
200 0.98 39 0.
99 28 0.96 82 0.
98 20 0.98 72 0. 98
74 0.97 76
500 0.98 40 0.
99 31 0.96 31 0. 98 20 0.98 77 0. 98
75 0.97 78
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Indria dkk
nilai accuracy 0.6577 dan nilai f1-score 0.7425 dan 0.4893 pada masing kategori 0 dan 1.

## 4.2 Pembahasan
Berdasarkan  dari  hasil  diatas  nilai  akurasi dari  ke-2  algoritma  dan  2  pelatihan,  dapat dilihat hasil yang sudah diperoleh untuk kedua model  didapatkan  pada  percobaan  pertama dengan menggunakan input 218. Pada backpropagation , hasil yang didapat mengalami  peningkatan  pada  akurasi  dan penurunan nilai loss hal tersebut membuktikan bahwa  algoritma  ini  dapat  menurunkan  nilai error dengan  mengupdate  bobot  dan  bias disetiap pelatihannya. Dan untuk algoritma ini akurasi tertinggi didapat dengan menggunakan parameter learning  rate 0.5  dan  dengan  2 hidden layer yang masing-masing hidden layer berjumlah 128 neuron dengan hasil accuracy 0.8936, val_acc 0.8911, loss 0.0776  dan val_loss 0.0806.  Pada algoritma Random forest berdasarkan hasil yang didapat semakin banyak estimator  atau  pohon  yang  digunakan  maka nilai  akurasinya  pun  semakin  tinggi,  terbukti nilai akurasi tertinggi pada algoritma ini didapat dengan menggunakan  n_estimator  500  dengan random_state 0  menghasilkan  nilai accuracy 0.9840 dan nilai f1-score nya 0,9875 dan 0.9778 untuk masing-masing kategori 0 dan 1.
Sedangkan  percobaan  kedua  menggunakan 216 input ,  hanya  bisa  menghasilkan  akurasi 69%  pada Backpropagation dan  65%  pada Random  forest .  Sehingga  bisa  disimpulkan hasil  yang  didapat  pada  percobaan  pertama model  terbaik  adalah  menggunakan Random forest , sedangkan pada percobaan kedua model terbaik menggunakan Backpropagation ..
Sehingga model terbaik untuk penelitian ini algorimta random forest dengan data input 218 menggunakan parameter estimator 500.

## 5 KESIMPULAN
1. Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari penelitian  ini,  algoritma  yang  memiliki performa  terbaik  untuk  model  prediksi kesuksesan kickstarter ini adalah Random forest dengan  nilai akurasi 98%, dan hasil f1-score untuk kedua kategori yaitu sukses (1)  dan  tidak  sukses  (0)  adalah  97%  dan 98%.
2. Variabel  yang  sangat  berpengaruh  untuk kesuksesan atau tidaknya proyek kickstarter  adalah pledge (jumlah  uang
yang  dijanjikan supporter untuk  proyek tersebut) dan backer (pendukung)
3. Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  model prediksi  terbaik  dari  kedua  algoritma adalah  pada  data input 218,  untuk Backpropagation menggunakan parameter 2 hidden layer dengan jumlah neuron pada hidden  layer 128,  dan  untuk Random Forest menggunakan  parameter  500 estimator.
4. Berdasarkan hasil penelitian, pada algoritma random forest banyaknya estimator(banyak  pohon  yang  terbentuk) dapat  mempengaruhi  tingkat  akurasi dimana  semakin  banyak  pohon  semakin baik akurasinya.
5. Pada  algoritma backpropagation ,  nilai parameter learning  rate mempengaruhi tingkat  akurasi  pada  model  prediksi dimana  semakin  besar  nilai learning  rate atau  semakin  mendekati  nilai  1  maka semakin baik akurasi yang didapat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  saya  ucapkan  kepada  semua pihak Teknik Informatika yang telah membantu saya  dalam  mengerjakan  jurnal  penelitian  ini hingga selesai

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Chalimah,  Claudia  Vilahi.“Model  Penjelas Keputusan  Berdonasi  Melalui  Layanan
Pendanaan Berbasis Financial Technology(Crowdfunding)”. 2016. [online]. Available: https://dspace.uii.ac.id/bitstream/handle/12 3456789/11100/05.%20BAB%20I.pdf?seq uence=5&isAllowed=y, [accessed 10 februari 2022] [2]Chairunisa.”Pengetahuan, Kepercayaan, Informasi dan Teknologi yang Mempengaruhi Motivasi Masyarakat dalam Investasi Menggunakan Crowdfunding Syariah” 2018. [online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstre am/123456789/41199/1/CHAIRUNISA- FEB.pdf,  [diakses  pada  10  februari  2022 pukul 14.15]
[3]Integrity, Indonesia, ”Crowdfunding: Resiko Kecurangan  pada  dana  Patungan  Online”
2018. [online]. Available: https://www.integrity-
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Indria dkk
indonesia.com/id/blog/2018/09/13/crowdfu nding-risiko-kecurangan-pada-dana- patungan-online/, [diakses pada 10 Februari 2022 pukul 14.50]
[4]Charman, Ashley,  The FTC is investigating a  crowdfunding  campaign  that  disappeared with  more  than  $700K”  2018.  [online]. Available: https://www.theverge.com/circuitbreaker/2 018/8/29/17793720/ftc-ibackpack- investigation-indiegogo-kickstarter, [diakses pada 10 Februari pukul 15.00] [5]Setiawan, Betania Jezamin, dkk, “Cowdfunding:  Aaspek  Kemitraan  pada Penyelenggaraan  (Studi  pada  platform gandengtangan)” 2020. [online]. Available: https://journal.paramadina.ac.id/index.php/ madani/article/download/491/214/1977, [diakses pada 10 Februari 2022 pukul 15.45] [6]  Go  Travels,  “Apa  Itu  Kickstarter”  2022.
[online]. Available: https://id.go- travels.com/17574-what-is-kickstarter- 3486258-9020894, [diakses pada 10
Februari 2022 pukul 16.00] [7] Rajendra,  Laksmana,  ”Artificial  Neural Network”  2022.  [online].  Available: http://sistem-informasi- s1.stekom.ac.id/informasi/baca/Artificial- Neural- Network/b1c26e9347ef547ff06845ca38cc4 43aedc4fa86,  [diakses  pada  10  Februari 2022 pukul 16.00] [8] Prasetyo, Hendro, “ Backpropagation Neural Network(Jaringan  Syaraf  Tiruan)”  2019. [online].
Available:
https://hendroprasetyo.com/ backpropagatio n -neural-network-jaringan-saraf- tiruan/#.YmAOWShBzIU, [diakses pada 10 Februari 2022 pukul 19.45]
[9]  Novindasari, Ida,  “Pengaruh Ukuran Batch dan Learning  rate dalam  Konvergensi Gradient Descent” 2020. [online]. Available: https://idanovinda.medium.com/pengaruh -ukuran-batch-dan-learning-rate-dalam- konvergensi-gradient-descent- ebfe6f4cae75,  [diakses  pada  10  Februari 2022 pukul 22.15] [10]Wikipedia,  ” Random  forest ”  2021.
[online]. Available:
https://id.wikipedia.org/wiki/Random_for est, [diakses pada 12 Februari 2022 pukul 10.06]
[11] Rahmalia,  Nadiah,  .”Kaggle,  komunitas belajar data science yang bisa menghasilkan  uang”  2021.  [online]. Available: https://glints.com/id/lowongan/kaggle- adalah/#.YmAjuihBzIU,https://www.kagg le.com/datasets/kemical/kickstarter- projects,  [diakses  pada  13  februari  2022 pukul 10.40]