## Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia
Vol.12, No. 1, Tahun 2018 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Pengembangan Model Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Jumlah Mahasiswa Baru di PTS Surabaya (Studi Kasus Universitas Wijaya Putra)
Alven Safik Ritonga 1 , Suryo Atmojo 2 1,2 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Wijaya Putra
1 alvensafik@uwp.ac.id., 2 suryoatmojo@uwp.ac.id.
ABSTRAK .Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  dan  data  time  series  dapat  digunakan  untuk  metode  peramalan  dengan  baik. Jaringan Syaraf Tiruan adalah suatu metode yang prinsip kerjanya diadaptasi dari model matematika pada manusia atau syaraf  biologi.  Jaringan  syaraf  dikarakteristikkan  oleh;  (1)  pola  koneksi  diantara  neuron  (disebut  arsitektur),  (2) menentukan  bobot  dari  koneksi  (disebut  training  atau  learning),  dan  (3)  fungsi  aktifasi.    Tujuan  penelitian  adalah mendapatkan  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  yang  terbaik,  membandingkan  dua  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropogation dengan metode Jaringan Syaraf Tiruan Fungsi Basis Radial (RBF). Penelitian ini merupakan penelitian dengan menggunakan data yang sebenarnya (true experimental). Penelitian ini dilaksanakan di Universitas Wijaya Putra Surabaya,  dengan  memakai  datasekunder  yang  diperoleh  dari  tahun  2012  sampai  dengan  2016.  Hasil  penelitian menunjukkan adanya perbedaan antara metode JST RBF dengan metode JST Backpropagation, diperoleh indeks statistik JST  RBF,  MAE=  0,0074,  RMSE=0,  0096,  error=12,6532  %.  Indeks  statistik  JST  Backpropagation,  MAE=  0,2129, RMSE=0, 2752, error=13,3217 %.
Kata Kunci : Jaringan Syaraf Tiruan; Prediksi, Backpropagation; Fungsi Basis Radial.
ABSTRACT .  Artificial  Neural  Network  and  data  time  series  can  use  for  good  forecasting  method.  Artificial  Neural Network  is  a  method  whose  working  principle  is  adapted  from  mathematical  models  in  humans  or  biological neural.Neural  networks  are  characterized  by;  (1)pattern  of  connections  between  the  neurons(called  architecture), (2)determine  the  weight  of  the  connection  (called  training or  learning),  and  (3)activation  function.The  objective  of  this research  is  to  get  the  best  artificial  neural  network  architecture,  compare  two  method  of  Backpropagation  Artificial Neural Network with Radial Basis Function Artificial Neural Network (RBF).This research is a research using actual data (true  experimental).  This  research  was  conducted  at  Wijaya  Putra  University  Surabaya,  using  secondary  data  obtained from 2012 to 2016.The result of the research shows that there is a difference between RBF ANN method and the method of Backpropagation ANN, obtained statistical index of RBF ANN, MAE = 0.0074, RMSE = 0.0096, error = 12.6532%. Statistical index of Backpropagation ANN, MAE = 0.2129, RMSE = 0, 2752, error = 13.3217%.
Keywords : Artificial Neural Networks; Prediction; Backpropagation; Radial Basis Function.

## 1. PENDAHULUAN
Berkembangnya  suatu  Perguruan  Tinggi  salah  satunya  dipengaruhi  oleh  minat  masyarakat  terutama calon mahasiswa untuk menempuh pendidikan dikampus tersebut, semakin besarnya minat calon mahasiswa perlu  diikuti  oleh  pengembangan  sumber  daya  manusia,  sarana,  dan  prasarana.  Untuk  memenuhi  syarat minimum perbandingan antara jumlah  mahasiswa dengan  pengembangan sumberdaya  manusia, sarana, dan prasarana  perlu  dilakukan  prediksi  berapa  besar  peningkatan  jumlah  mahasiswa  tiap  tahunnya.  Metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  dan    data  time  series  secara  efektif  digunakan  untuk  mendapatkan  model prediksi peningkatan jumlah mahasiswa baru.
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  adalah  pemproses  sistem  informasi  dengan  karakteristik  tertentu  dan performa  yang  mendekati  syaraf  biologi  (Fauset,  1994).  Jaringan  syaraf  adalah  merupakan  salah  satu representasi buatan otak manusia. Hal ini dikarenakan pemrosesan informasi terletak pada suatu neuron yang memiliki sinyal. Pada tiap neuron masukan dan neuron keluaran memiliki lapis tersembunyi (hidden layer). Penerapan  jaringan  syaraf  tiruan  telah  banyak  digunakan  peneliti  sebelumnya,  Ye  (2012)  menerapkan jaringan syaraf tiruan untuk memprediksi fluktuasi nilai tukar RMB Exchange di People’s Bank China, Kurt dan  Oktay  (2010)    menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  memprediksi  tingkat  polusi  udara,  Wang  et al.(2012)  meramalkan beban listrik jangka pendek pada perencanaan distribusi listrik, Huang dan Foo (2002) membuat model prediksi kadar salinitas air sungai menggunakan metode jaringan syaraf tiruan , dan Irawan et  al.  (2013),  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  memprediksi  curah  hujan  dan  klimatologi. Berdasarkan  penelitian-penelitian  diatas,  maka  menurut  peneliti  metode  jaringan  syaraf  tiruan  ini  perlu diterapkan untuk memprediksi peningkatan jumlah mahasiswa baru, karena dengan menggunakan metode ini memperoleh keakuratan yang bagus dan proses yang cepat.
Penelitian  ini  akan  mengembangkan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  (BP)  dan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Fungsi  Basis  Radial  (RBF)  yang  diimplementasikan  dengan  menggunakan  program komputer  yang  mampu  menyelesaikan  sejumlah  proses  perhitungan  selama  proses  pembelajaran (Kusumadewi, 2004).

## 1.1 Metode Jaringan Syaraf Tiruan Fungsi Basis Radial (RBF)
Gupta (2003) menyatakan bahwa Jaringan Syaraf Fungsi Basis Radial yang merupakan alternatif dari Multilayered  feedforward  Neural  network (MFNNs)  telah  dikembangkan.  Jaringan  syaraf  Fungsi  Basis Radial  adalah  model  jaringan  syaraf  dengan  satu  unit  pada  hidden  layer,  dimana  fungsi  aktivasinya  adalah fungsi  basis  dan  fungsi  linear  pada  lapisan  output.  Model  ini  merupakan  pemetaan  fungsi  nonlinier multidimensi  berdasar  pada jarak  antara  vektor  input  dan  vektor  pusat.Jaringan  Syaraf  Fungsi  Basis  Radial dengan input berdimensi n, 𝑥𝜖ℛ 𝑛 dan output tunggal,yϵ ℛ dengan jumlah bobot dari berhingga banyak.
bias
𝑥 1 ℎ 1
Σ 𝑦 1= 𝑓 1 (𝑥)
𝑥 2 ℎ 2 Σ 𝑦 𝑛 = 𝑓 𝑛 (𝑥) 𝑥 𝑛 ℎ 𝑛
Lapis masukan                      Lapis                       Lapis keluaran Tersembunyi
Gambar 1. Arsitektur Jaringan Fungsi Radial Basis
Secara matematis output y dapat dinyatakan,
(1)
ℎ(𝑥) = 𝜙(‖𝑥 − 𝑐 𝑖 ‖) = 𝜙((𝑥 − 𝑐) 𝑇 𝑅 −1 (𝑥 − 𝑐)) (2)
fungsi 𝜙(‖𝑥 − 𝑐 𝑖 ‖) dan  h(x)  adalah  Fungsi  Basis  Radial  dari  x  dan 𝑤 𝑖 adalah  parameter  bobot,  diperoleh dengan menggeser 𝜙 𝑖 (‖𝑥‖) sejauh pusat 𝑐 𝑖 .

## 1.2 Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation (BP)
Arsitektur  Backpropagation  merupakan  model  untuk  peramalan  time  series  dengan  menggunakan jaringan  syaraf  tiruan  Feedforward,    input  layer  terhubung  ke  output  layer  melalui  satu  atau  lebih  hidden layer.  Arsitektur  backpropagation  menggunakan  error  output  untuk  mengubah  nilai  bobot-bobotnya  dalam arah mundur (backward) Kusumadewi(2004). Pada saat perambatan maju, neuron-neuron diaktifkan dengan menggunakan fungsi aktivasi yang didefenisikan, seperti sigmoid:
𝑦 = 𝑓(𝑥) = 1 1 + 𝑒 −𝜎𝑥 (3)
atau tansig:
𝑦 = 𝑓(𝑥) = 𝑒 𝑥
− 𝑒 −𝑥 𝑒 𝑥 + 𝑒 −𝑥 (4)
Gambar  2  di  bawah  ini  adalah  arsitektur  backpropagation  dengan  n  buah  input  (ditambah  sebuah bias), sebuah layer tersembunyi (hidden layer) yang terdiri dari p unit (ditambah sebuah bias), serta m buah unit output.
𝑣 𝑗𝑖 bobot  yang  menghubungkan  neuron  input 𝑋 𝑖 ke  neuron    pada  hidden  layer 𝑍 𝑗 . 𝑣 𝑗0 adalah  bobot yang menghubungkan bias di neuron input ke neuron hidden layer 𝑍 𝑗 . 𝑤 𝑘𝑗 adalah bobot dari neuron hidden layer 𝑍 𝑗 ke  neuron  keluaran 𝑦 𝑘 , 𝑤 𝑘0 adalah  bobot dari  bias  di  hidden  layer  ke  neuron  keluaran 𝑦 𝑘 .  Fungsi aktivasi yang digunakan, antara lapisan input dan hidden layer, dan antara hidden layer dengan lapisan output adalah fungsi aktivasi logsig.
) ( ) ( 1 i i n i i c x w x f y      
𝑌 1 𝑌 𝑘 𝑌 𝑚
𝑤 10 𝑤 𝑘1 𝑤 1𝑝 𝑤 𝑘𝑝 𝑤 𝑘0 𝑤 𝑚0 𝑤 11 𝑤 𝑚1 𝑤 𝑚𝑝 b 𝑍 1 𝑍 𝑗 𝑍 𝑝 𝑣𝑗 0 𝑣 𝑗𝑛 𝑣 10 𝑣 11 𝑣 𝑗1 𝑣 𝑝1 𝑣 𝑗𝑖 𝑣 𝑝𝑛 𝑣 𝑝0 𝑣 1𝑖 𝑣 𝑝𝑖 𝑣 1𝑛 b 𝑋 1 𝑋 𝑖 𝑋 𝑛
Gambar 2 Arsitektur Jaringan Backpropagation

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Studi Literatur
Melakukan  kajian  artikel  ilmiah  untuk  mengetahui  perkembangan  dan  metoda-metoda  yang  baru penelitian di bidang penerapan Jaringan Syaraf Tiruan. Literatur yang digunakan adalah artikel-artikel ilmiah pada  jurnal  internasional  dan  jurnal  nasional  yang  membahas  mengenai  penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan untuk  memprediksi  di  semua  bidang,  misalnya:  bidang  industri,  bidang  klimatologi,  bidang  lingkungan hidup, bidang energi, dan bidang ekonomi.

## 2.2 Pengumpulan Data
Dalam  menyelesaikan  penelitian  ini,  dilakukan  pengambilan  data  dan  kemudian  dilanjutkan  dengan validasi  data.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  diambil  dari  Biro Kemahasiswaan Universitas Wijaya Putra Surabaya, beralamat Jalan Raya Benowo No. 1-3 Surabaya. Data yang  digunakan  adalah  data  jumlah  calon  mahasiswa  baru  yang  mendaftar  setiap  tahun  selama  5  tahun terakhir  yaitu  tahun  2012-2016.  Data  jumlah  calon  mahasiswa  baru  yang  diambil  berdasarkan  asal  daerah kabupaten/kota  masing-masing  mahasiswa  baru,  antara  lain:  Surabaya,  Gresik,  Lamongan,  Mojokerto, Pasuruan,  dan  kabupaten/kota  lainnya.  Validasi  data  dilakukan  supaya  data-data  yang  sudah  diambil  dapat menjadi data input dan data target yang sesuai untuk training dan testing pada Jaringan Syaraf Tiruan.

## 2.3 Pengolahan Data
Setelah  data  divalidasi,  data  jumlah  mahasiswa  baru  berdasarkan  asal  daerah  calon  mahasiswa masing-masing  sudah  bisa  digunakan  sebagai  data  input.  Pengelompokan  data  dapat  digambarkan  seperti Tabel 1  berikut ini.
Tabel 1. Data Input Untuk Prediksi Tahun Kabupaten Kota Surabaya Gresik Lamongan Mojokerto Pasuruan Kabupaten/ Kota Lain 2012/2013 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 2013/2014 X 7 X 8 X 9 X 10 X 11 X 12 2014/2015 X 13 X 14 X 15 X 16 X 17 X 18 2015/2016 X 19 X 20 X 21 X 22 X 23 X 24 2016/2017 X 25 X 26 X 27 X 28 X 29 X 30
Selanjutnya data  yang  sudah  dikelompokkan berdasarkan asal  kabupaten/kota calon  mahasiswa baru tiap  tahun  untuk  memprediksi  untuk  tahun  berikutnya.  Pada  penelitian  ini  data  input  dibagi  menjadi  dua bagian yaitu data untuk training (pelatihan) dan data testing (pengujian).

## 2.4 Preprocessing Data
Sebelum data input dimasukkan kedalam jaringan terlebih dahulu data di transformasi kedalam bentuk data  interval.  Data-data  tersebut  dinormalisasi  sehingga  menjadi  data  yang  berada  dalam  selang  [0,1], normalisasi menggunakan rumus Min-max normalisasi (Han,  Kamber, dan Pei, 2012). Misalkan data input X dengan jumlah data n, x 1 , ,x 2 ,…,x n .
Z = X − X min X max − X min . (B max − B mim ) + B min (5)
dengan:
X = data input
X min = data X minimum
X max = data X maksimum
B max = batas atas interval
B min = batas bawah interval
Tujuan  dari  normalisasi  adalah  menyamakan  selang  dari  nilai-nilai  tiap  data  sehingga  setiap  data  memiliki peran yang proporsional dalam setiap proses.

## 2.5 Perancangan Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Langkah  selanjutnya  adalah  perancangan  arsitektur  jaringan  yang  terbaik  menerjemahkan  atau menganalisa parameter-parameter dalam suatu jaringan, antara lain:
1) Untuk  mendapatkan  model  Backpropagation  yang  sesuai,  perlu  menentukan  kombinasi  yang  tepat antara  jumlah  neuron  (unit)  pada  lapisan  input,  jumlah  neuron  pada  lapisan  tersembunyi  (hidden layer).  Backpropagation  merupakan  algoritma  pembelajaran  terawasi  (supervised)  dengan mempunyai  banyak  lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot  yang  terhubung  dengan  neuron-neuron yang ada pada lapisan tersembunyinya, jadi perlu ditentukan inisialisasi bobot (bobot awal).
2) Untuk  mendapatkan  model  Fungsi  Basis  Radial  yang  sesuai,  perlu  menentukan  kombinasi  yang tepat antara jumlah input, jumlah node (cluster) pada unit lapisan tersembunyi (hidden layer), nilai pusat (center), dan standar deviasi (lebar) dari input pada setiap node.
3) Berdasarkan  rancangan  JST  Backpropagation  dan  Fungsi  Basis  Radial  kemudian  peneliti  akan merancang  dan  menterjemahkan  algoritma  training  dan  diimplementasikan  menggunakan  Matlab untuk menentukan prediksi peningkatan jumlah calon mahasiswa baru.
4) Menggunakan  hasil  implementasi  di  atas,  kemudian  peneliti  menganalisa  dan  membahas  hasil prediksi  oleh  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagatian  dan  Fungsi  Basis  Radial.  Pengujian kehandalan  rancangan  arsitektur  jaringan  yang  dibuat  digunakan  beberapa  indeks  statistik  yaitu; Mean  Absolut  Error  (MAE)  dan  Root  Mean  Square  Error  (RMSE).  Dari  pengujian  kehandalan jaringan kemudian dibandingkan kedua metode yang digunakan yaitu Backpropagation dan Fungsi Basis Radial.
No Yes
Gambar 3. Diagram Tahap Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengambilan Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  jumlah  calon  mahasiswa  baru  Universitas  Wijaya  Putra  Surabaya yang mendaftar setiap tahun selama 5 tahun terakhir yaitu tahun 2012-2016 diambil berdasarkan asal daerah kabupaten/kota masing-masing mahasiswa baru, seperti pada Tabel 2 berikut ini.

## Kajian artikel ilmiah
Irawan,  et.  al.(2014);  Ye,  S.(2012);  Wang,  at.  al.(2012);  Kurt (2010)
Pengambilan Data (Data sekunder dari Universitas Wijaya Putra Surabaya) 1. Jumlah calon mahasiswa baru tiap tahun selama 5 tahun terakhir.
2. Data diambil berdasarkan asal daerah masing-masing calon
mahasiswa baru . Validasi Data Pre-Processing Transformasi data ke dalam bentuk interval
Arsitektur JST Backpropagation dan RBF
Model dan Algoritma JST Backpropagation dan RBF Prediksi Post-Processing Selesai Mulai
Analisis dan Pembahasan 1. Pengujian kehandalan jaringan menggunakan indeks statistik: MAE dan RMSE.
2. Membandingkan  hasil prediksi menggunakan
Backpropagation dan RBF.
Tabel 2 . Data Jumlah Mahasiswa Baru Universitas Wijaya Putra

## 3.2 Pengolahan Data
Sebelum  data  input  dimasukkan  ke  dalam  jaringan  terlebih  dahulu  data  di  transformasi  kedalam bentuk data interval. Data-data tersebut dinormalisasi sehingga menjadi data yang berada dalam selang [0,1], normalisasi  menggunakan  rumus  Min-max  normalisasi  (Han,    Kamber,  dan  Pei,  2012).  Pada  penelitian  ini data input dibagi menjadi dua bagian yaitu data untuk training (pelatihan) dan data testing (pengujian), yang diperlihatkan pada Tabel 3 dan Tabel 4, berikut ini.
Tabel 3. Data Pelatihan Untuk Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Universitas Wijaya  Putra
No X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 1 0,1979 0,1088 0,1526 0,2115 0,8505 0,1979 2 0,2009 0,1073 0,0725 0,2085 1,0000 0,2009 3 0,2205 0,0770 0,0906 0,1405 0,9018 0,2205 4 0,3489 0,0589 0,0423 0,1707 0,3051 0,3489 Tabel 4. Data Pengujian Untuk Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Universitas Wijaya Putra No X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 5 0,2432 0,0000 0,0604 0,1601 0,2568 0,2432

## 3.3 Implementasi Arsitektur JST Fungsi Radial Basis
Langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan parameter arsitektur yang peneliti gunakan pada penelitian ini sebagai berikut. >> Jumlah Node : 30 >>Target Error : 0,0001 >>Learning Rate : 0,01 >>Fungsi Aktivasi : Fungsi Gaussian
Arsitektur jaringan disimulasikan dengan menggunakan Matlab. Iterasi proses traning dihentikan pada epoch ke-20,  karena  sudah  mencapai  maksimum  epoch  meskipun  performance  tujuan  (0,0001)  belum  tercapai (Fungsi Performance= 0,00023), proses tersebut diperlihatkan pada Gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Proses Training JST Fungsi Radial Basis Tercapai
Tahun Kabupaten/Kota Surabaya Gresik Lamongan Mojokerto Pasuruan Kabupaten/ Kota Lain 2012/2013 319 152 93 122 161 584 2013/2014 338 154 92 69 159 683 2014/2015 338 167 72 81 114 618 2015/2016 578 252 60 49 134 223 2016/2017 451 182 21 61 127 191
Hasil  simulasi  dengan  menggunakan    parameter-parameter  di  atas,  diperoleh  hasil  prediksi  dan  error  untuk tahun 2016, dapat dilihat pada  Tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5 . Hasil Prediksi dan Error Jumlah Mahasiswa Baru Tahun 2016 Kabupaten/Kota Aktual Prediksi Error Surabaya 451 578 127 Gresik 182 252 70 Lamongan 21 60 39 Mojokerto 61 49 12 Pasuruan 127 134 7 Kabupaten/Kota Lain 191 223 32
Hasil prediksi diatas ditunjukkan pada grafik di Gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Grafik Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru tahun 2016
Menggunakan  jaringan  tersebut  di  atas,  bisa  dicari  prediksi  jumlah  mahasiswa  baru  tahun  2017, dengan hasil ditunjukkan pada Tabel 6 berikut ini.
Tabel 6 . Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Tahun 2017 Kabupaten/Kota Surabaya Gresik Lamongan Mojokerto Pasuruan Kabupaten/ Kota Lain Prediksi 450 188 27 52 128 188

## 3.4 Implementasi Arsitektur JST Backpropagatin
Dengan  mengunakan  contoh  data  traning  yaitu  jumlah  mahasiswa  baru  tahun  2012  sampai  dengan 2015,  dan  sebagai  contoh  data  testing  yaitu  data  jumlah  mahasiswa  baru  tahun  2016.  Dan  parameter- parameter yang digunakan, sebagai berikut ini; >>net.trainParam.epochs=10000; >>net.trainParam.goal=0.0001; >>net.trainParam.max_perf_inc=1.04; >>net.trainParam.lr=0.01; >>net.trainParam.lr_inc=1.05; >>net.trainParam.lr_dec=0.7; >>net.trainParam.mc=0.9; >>net.trainParam.show=200;
Menggunakan fungsi aktivasi ”tansig” untuk semua layer, dan menggunakan “traingd” untukfungsi training. Iterasi  dihentikan  pada  epoch  ke-10000,  karena  sudah  mencapai  maksimum  epoch  meskipun  performance tujuannya (0,0001) belum tercapai (Fungsi Performance=0,00428), ditunjukkan pada Gambar 4  berikut ini.
Gambar 4. Proses Training Pada Traingd JST Backpropagation
Hasil simulasi dengan menggunakan parameter-parameter diatas, diperoleh hasil prediksi dan error untuk tahun 2016, dapat dilihat pada Tabel 7 berikut ini.
Tabel 7. Hasil Prediksi dan Error Jumlah Mahasiswa Baru Tahun 2016 Kabupaten/Kota Aktual Prediksi Error Surabaya 451 662 212 Gresik 182 251 69 Lamongan 21 169 148 Mojokerto 61 80 19 Pasuruan 127 55 72 Kabupaten/Kota Lain 191 135 56
Hasil prediksi diatas bisa dilihat pada grafik di Gambar 5 berikut ini.
Gambar 5. Grafik Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru tahun 2016
Dengan menggunakan jaringan tersebut, bisa dicari prediksi jumlah mahasiswa baru tahun 2017, dengan hasil pada Tabel 8, sebagai berikut.
Tabel 8. Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Tahun 2017
Kabupaten/Kota Surabaya Gresik Lamongan Mojokerto Pasuruan Kabupaten/ Kota Lain Prediksi 575 6 48 385 436 206

## 3.5      Perbandingan JST Fungsi Radial Basis dan JST Backpropagation
Observasi dan model prediksi yang menggunakan kedua metode ini pada data jumlah mahasiswa baru periode 2012-2016 digambarkan pada Gambar 3 dan Gambar 5. Dengan menggunakan parameter yang sama yaitu, target  error =0,0001  dan learning  rate =0,01,  kedua  metode  ini  memberikan  hasil  performance  yang berbeda, seperti yang ditampilkan pada Tabel 9 berikut ini.
Tabel 9. Statistik Performance JST RBF dan Backpropagation Performance JST RBF JST Backpropagation MAE 0,0074 0,2129 RMSE 0, 0096 0,2752 Error 12,6532 % 13,3217 %

## 4.       KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Hasil simulasi dan analisis data yang dilakukan, maka dapat diperoleh suatu kesimpulan berikut ini;
1. Model  prediksi  yang  terbaik  menggunakan  metode  JST  RBF  dengan  parameter-parameter, Target  Error=0,0001  dan  Learning  Rate=  0,01.  Menggunakan  metode  JST  Backprobagation dengan  parameter-parameter,  Target  Error  =  0,0001  dan  Learning  Rate=  0,01,  dengan  fungsi aktivasi ”tansig”untuk semua layer, dan fungsi “traingd” untuk fungsi training.
2. Menggunakan parameter-parameter (Target Error=0,0001 dan  Learning Rate= 0,01)  yang sama pada  kedua  metode  dalam  memprediksi  jumlah  mahasiswa  baru  di  Universitas  Wijaya  Putra Surabaya,  diperoleh  perbedaan  pada  indeks  statistik  MAE,  RMSE,  dan  Error.  Indeks  statistik menggunakan  metode  JST  RBF  diperoleh  MAE=0,0074,  RMSE=0,0096,  dan  error=12,6532%. Indeks  statistik  menggunakan  metode  JST  Backpropagation  diperoleh  MAE=0,2129, RMSE=0,2752,  dan  error=13,3217%.  Dari  perbandingan  indeks  statistik  ini  bisa  disimpulkan bahwa metode JST RBF lebih baik dalam memprediksi jumlah mahasiswa baru.
3. Dengan  menggunakan  data  jumlah  mahasiswa  baru  Universitas  Wijaya  Putra  periode  tahun 2012-2016  sebagai  data  training  dan  data  testing,  diperoleh  prediksi  jumlah  mahasiswa  baru menggunakan  metode  JST  RBF  diperoleh,  Surabaya=450,  Gresik=188,  Lamongan=27, Mojokerto=52,  Pasuruan=128,  dan  Kabupaten/Kota  Lain=188.  Menggunakan  metode  JST Backpropagation  hasil  prediksi;  Surabaya=575,  Gresik=6,  Lamongan=48,  Mojokerto=385, Pasuruan=436, dan Kabupaten/Kota Lain=206.

## 4.2 Saran
Diharapkan dalam prediksi jumlah mahasiswa baru, bukan hanya dilakukan untuk Universitas Wijaya Putra Surabaya saja, tapi bisa untuk kampus-kampus lain juga bisa diterapkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Fauset, L. (1994). Fundamental of Neural Network , Prentice Hall, New York. Gupta,  M.  M.,  Jin,  L.,  and  Homma,  N.  (2003). Static  ang  Dynamic  Neural  Network,  from  Fundamental  to Advanced Theory , Wiley-Interscience, New Jersey. Han,  J.,  Kamber,M.,  dan  Pei,  J.  (2012), Data  Mining  Concepts  and  Techniques ,  Morgan  Kaufmann Publishers, Waltham.
Huang,  W.,  Foo,  S.  (2002).  Neural  network  modeling  of  salinity  variation  in  Apalachicola  River. Water Research , 36, 356–362.
Irawan,  M.I.,  Syaharuddin,  Utomo,  D.B.,  dan  Mustikarukmi,  A.  (2013).  Intelligent  Irrigation  Water Requirement System Based on Artificial Neural Networks and Profit Optimization for Planting Time
Decision  Making  of  Crops  in  Lombok  Islands. Journal  of  Theoretical  and  Applied  Information Technology ,  58(3),  657-671.
Kurt,  A.,  Oktay.  A.  B.  (2010).  Forecasting  air  pollutant  indicator  levels  with  geographic  models  3  days  in advance using neural networks.  Expert Systems with Applications,  37,  7986-7992. doi:10.1016/j.eswa.2010.05.093.
Kusumadewi,  S.(2004).  Membangun  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan  Matlab  dan  Excel  Link,  Graha Ilmu, Yogyakarta.
Ye, S. (2012). RMB Exchange Rate Forecast Approach Based on BP Neural Network. Physics Procedia, 33,
287 – 293.
doi:10.1016/j.phpro.2012.05.064.
Wang, Y., Niu, D., Ji, L. (2012). Short-term power load forecasting based on IVL-BP neural network technology. Systems Engineering Procedia,  4, 168 – 174. doi:10.1016/j.sepro.2011.11.062.