## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 55-63

## ISSN 2722-7987 (Media Online)

## Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi Jumlah Angka Kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara
Roimal Hafizi Purba 1 , Muhammad Zarlis 2 , Indra Gunawan 1
1 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* roimalhafizipurba@gmail.com, 2 m.zarlis@yahoo.com, 3 indragunawan@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak −Kemiskinan  merupakan  salah satu  masalah  fenomenal yang dihadapi bangsa  Indonesia  setiap tahunnya. Oleh  sebab  itu, dilakukan penelitian ini dengan tujuan untuk memprediksi Jumlah angka kemiskinan menurut kabupaten/kota di provinsi Sumatera Utara. Algoritma yang digunakan untuk melakukan penelitian ini adalah algoritma backpropagation. Algoritma ini merupakan salah satu  algoritma  yang  sering  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  data.  Data  yang  digunakan  adalah  data  penduduk  miskin  di Sumatera  Utara  tahun  2013-2017,  yang  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik  Sumatera  Utara.  Berdasarkan  data  ini  akan dibentuk dan ditentukan model arsitektur jaringan yang digunakan dengan  algoritma Backpropagation, antara lain 3-9-1, 3-16-1, 3- 18-1, 3-23-1 dan 3-40-1. Dari 5 model ini setelah dilakukan pelatihan dan pengujian diperoleh hasil bahwa model arsitektur terbaik adalah 3-23-1. Tingkat akurasi dari model arsitektur ini adalah  97% dengan nilai MSE pengujian sebesar 0,00359. Hasil penelitian ini berupa prediksi jumlah angka kemiskinan di Sumatera Utara untuk 5 tahun yang akan datang. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pemerintah daerah Sumatera Utara untuk melihat tingkat perkembangan angka kemiskinan di Sumatera Utara untuk tahun yang akan datang.
Kata Kunci: Backpropagation, Kemiskinan, JST, Provinsi, Sumatera Utara
Abstract −Poverty is one of the phenomenal problems that Indonesia faces every year. Therefore, this study was conducted with the aim to predict the number of poverty figures by district/city in the province of North Sumatra. The algorithm used to conduct this research is the backpropagation algorithm. This algorithm is one algorithm that is often used to make data predictions. The d ata used is the data of the poor population in North Sumatra in 2013-2017, which was sourced from the Central Statistics Agency of North Sumatra. Based on this data will be formed and determined the network architecture model used with the Backpropagation algorithm, including  3-9-1,  3-16-1,  3-18-1,  3-23-1,  and  3-40-1.  From  these  5  models  after  training  and  testing,  it  was  found  that  the  best architectural model was 3-23-1. The accuracy rate of this architectural model is 97% with an MSE test value of 0.00359. The results of this study are in the form of predictions of the number of poverty in North Sumatra for the next 5 years. The results of this study are  expected  to  be a  reference  for the  regional government of  North  Sumatra to  see the  level of  development  of poverty in North Sumatra for the coming year.
Keywords : Backpropagation, Poverty, ANN, Province, North Sumatra

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  menjadi  masalah fenomenal dan pekerjaan rumah yang cukup pelik bagi pemerintah Indonesia dari masa ke  masa  (Syahza,  2014).  Hal  yang  menjadi  dasar  utama  dalam  rangka  pengentasan  kemiskinan  sekarang  ini  terkait adanya  fakta  bahwa  tidak  meratanya  pertumbuhan  ekonomi  di  seluruh    wilayah  di  Indonesia  (Rubiyanah,  Maria Magdalena  Minarsih,  2016).  Sehingga  menuntut  keseriusan  pemerintah  untuk  melakukan  langkah-langkah  konkrit dalam mengurangi dan memberantas angka kemiskinan. Kemiskinan berarti  keadaan dimana terjadi kekurangan hal-hal yang  biasa  untuk  dipunyai  seperti  makanan,  pakaian,  tempat  berlindung  dan  air  minum  (Binti,  2016).  Selain  itu kemiskinan  dapat  juga  diartikan  minimnya  akses  pendidikan  maupun  pekerjaan  yang  layak  bagi  masyarakat  dalam menjalani  kehidupannya  (Sudiar,  2015).  Pada  negara  yang  sedang  berkembang  kemiskinan  merupakan  masalah  yang cukup serius meskipun beberapa negara berkembang telah berhasil melaksanakan pembangunan dalam hal produksi dan pendapatan nasional (Zuhdiyaty & Kaluge, 2017). Oleh karena itu pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu  solusi yang  tepat  dalam  mengatasi    masalah    kemiskinan,    karena  konsep  dari    pertumbuhan  ekonomi  adalah  pembangunan ekonomi serta pendapatan nasional (Atalay, 2015).
Di Indonesia sendiri hampir setiap kabupaten/kota di tiap Provinsi pasti terdapat masyarakat yang berada dalam garis  kemiskinan,  salah  satunya  adalah  Provinsi  Sumatera  Utara,  apalagi  fakta  bahwa  Sumatera  Utara  merupakan provinsi yang berada pada urutan ke empat sebagai provinsi yang paling banyak penduduknya setelah Jawa Barat, Jawa Timur dan Jawa Tengah (S. P. Siregar, Wanto, & Nasution, 2018). Oleh karena itu pada penelitian ini akan membahas tentang prediksi angka kemiskinan menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara. Apalagi berdasarkan data dari Badan  Pusat  Statistik  Sumatera  Utara,  jumlah  angka  kemiskinan  tahun  2013-2017  semakin  lama  semakin  meningkat. bahkan disetiap kabupaten/kota yang ada. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data Jumlah Angka Kemiskinan di Sumatera Utara (2013-2017)
No Kabupaten/Kota 2013 2014 2015 2016 2017 1 Nias 276654 280008 287527 330111 346374 2 Mandailing Natal 265043 268034 280506 304669 319777 3 Tapanuli Selatan 288154 293441 300449 326321 340065 4 Tapanuli Tengah 288774 298573 307710 353753 367687 5 Tapanuli Utara 276803 283464 291893 325606 344644

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 55-63

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
No Kabupaten/Kota 2013 2014 2015 2016 2017 6 Toba Samosir 278478 282744 292695 326501 345591 7 Labuhan Batu 285004 289625 298650 333144 352622 8 Asahan 251914 254253 262464 292030 305868 9 Simalungun 270588 274867 283234 315947 331860 10 Dairi 251813 255130 263359 293666 310836 11 Karo 337578 343225 357954 400261 423663 12 Deli Serdang 288770 293551 304183 347030 363371 13 Langkat 289396 294175 304825 348205 364517 14 Nias Selatan 213412 215835 220455 238119 249225 15 Humbang Hasundutan 247658 254633 262317 301663 313545 16 Pakpak Bharat 207796 212009 217919 248835 256781 17 Samosir 228767 235355 242263 271619 287857 18 Serdang Bedagai 288126 291732 301639 336478 350892 19 Batu Bara 303019 310494 320422 347533 363741 20 Padang Lawas Utara 243213 246951 256219 278290 291036 21 Padang Lawas 237735 240131 247594 268922 281464 22 Labuhanbatu Selatan 290734 294334 304632 330874 346305 23 Labuanbatu Utara 316418 321487 332815 361017 378024 24 Nias Utara 309886 316674 326303 370371 381696 25 Nias Barat 294770 299555 307907 352570 361397 26 Sibolga 333923 342384 355225 391681 413454 27 Tanjungbalai 306029 311787 322324 345900 374442 28 Pematangsiantar 379314 387899 403918 429365 464794 29 Tebing Tinggi 337049 342964 355621 383650 415307 30 Medan 396112 401417 420208 460685 491496 31 Binjai 305596 310384 322091 343078 371387 32 Padang Sidimpuan 300280 304508 315547 326579 348074 33 Gunung Sitoli 284492 288112 289428 304727 318585

## Sumber: Badan Pusat Statistik Sumatera Utara
Ada  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  terkait  dengan  kemiskinan,  diantaranya  penelitian  untuk  memprediksi Angka  harapan  Hidup  masyarakat  Sumatera  Utaradengan  menggunakan  algoritma  backpropagation,  model  arsitektur terbaik pada penelitian ini adalah 4-10-1 dengan tingkat akurasi 88% (Sinaga, Wanto, & Solikhun, 2019). Selanjutnya penelitian yang membahas tentang prediksi jumlah kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara. Penelitian ini menggunakan algoritma  backpropagation.  Penelitian  ini  menghasilkan  prediksi  dengan  tingkat  akurasi  8%,  4-5-6-1=25%,  4-10-12- 1=92%, 4-10-15-1=100% dan 4-15-18-1=33%. Arsitektur terbaik dari ke 5 model ini adalah 4-10-12-1 dengan tingkat keakurasian  mencapai  100%  dan  tingkat  error  yang  digunakan  0,001-0,05.  Sehingga  model  arsitektur  ini  cukup  baik digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  kemiskinan  (Wanto,  2018).  Penelitian  berikutnya  dilakukan  untuk  melakukan estimasi penduduk miskin di Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode jaringan Saraf Tiruan Bayesian Regulation dengan menggunakan 10 model arsitektur, antara lain:10-5-10-2, 10-10-10-2, 10-10-15-2, 10-10-20-2, 10-15-10-2, 10- 15-15-2,  10-15-20-2,  10-20-20-2,  10-25-25-2  dan  10-30-30-2.  Dari  10  model  ini  setelah  dilakukan  pelatihan  dan pengujian diperoleh hasil bahwa model arsitektur terbaik  adalah 10-25-25-2.  Tingkat akurasi  dari model arsitektur ini adalah 94,1% dan 61,8% dengan nilai MSE sebesar 0,00013571 dan 0,00005189. Hasil penelitian ini  berupa estimasi penduduk miskin untuk 5 tahun yang akan datang. Berdasarkan permasalahan yang terjadi dan literatur dari penelitian- penelitian terdahulu, maka perlu dilakukan penelitian ini untuk mengetahui perkembangan jumlah angka kemiskinan di Sumatera  Utara  pada  tahun  yang  akan  datang  berupa  prediksi.  Sehingga  nantinya  dapat  dilakukan  antisipasi  sedini mungkin.  Pada  penelitian  ini,  penulis  akan  melakukan  prediksi  jumlah  angka  kemiskinan  menurut  kabupaten/kota  di Sumatera  Utara  dengan  menggunakan  Algortima  Backpropagation.  Algoritma  ini  merupakan  salah  satu  algoritma jaringan  Saraf  Tiruan  yang  baik  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  (Atika,  2018;  Bhawika  et  al.,  2019;  Lubis, Saputra, Wanto, Andani, & Poningsih, 2019; Parlina, Wanto, & Windarto, 2019; N. Z. Purba, Wanto, & Kirana, 2019; Saputra et al., 2019; Saragih, Hartama, & Wanto, 2020; Setti, Wanto, Syafiq, Andriano, & Sihotang, 2019; Situmorang, Wanto, & Nasution, 2019; Wanto, Hartama, et al., 2019).

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja penelitian yang digunakan untuk menyelesaikan masalah pada penelitian ini.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 55-63

## ISSN 2722-7987 (Media Online)

## Mulai
Pengumpulan Data Tinjauan Pustaka
Jurnal Prosiding dan Buku Jaringan Syaraf Tiruan Menentukan Masalah Normalisasi Data Penetuan Pola Pelatihan Pengujian Hasil Pengolahan Prediksi Evaluasi Akhir Selesai Normalisasi Data Training Normalisasi Data Testing Melakukan
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Dari  kerangka  kerja  diatas,  dapat  dijelaskan  bahwa  mengumpulkan  data  didalam  suatu  penelitian  merupakan  hal pertama yang harus dilakukan. Setelah itu dilakukan studi pustaka untuk melengkapi pengetahuan dasar dan teori-teori yang digunakan dalam penelitian ini . Setelah itu dilanjutkan tahap identifikasi masalah untuk memproses tahap konversi data  yang  diperoleh  sesuai  dengan  bobot  yang  telah  ditentukan.  Selanjutnya  dilanjutkan  tahapan  Praproses  dengan tujuan untuk  mempermudah pemahaman terhadap isi record . Kemudian dilanjutkan dengan menentukan pola maupun penentuan  model  arsitektur  jaringan  yang  disesuaikan  dengan  masalah  penelitian  yang  dihadapi. Selanjutnya  menguji hasil  pengolahan  data  dengan  menggunakan  aplikasi Matlab. Tahapan  selanjutnya  adalah  memprediksi,  yakni  untuk melihat  perbandingan  dari  beberapa  model  arsitektur  yang  digunakan  pada  penelitian  sehingga  diperoleh  model arsitektur terbaik serta tingkat akurasi yang paling akurat. Kemudian mengevaluasi akhir untuk mengetahui apakah hasil pengolahan data sudah sesuai seperti yang diinginkan.

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini adalah metode kuantitatif, yakni mengambil data jumlah angka  kemiskinan  berdasarkan  kabupaten/kota  di  Sumatera  Utara  melalui  Website  Badan  Pusat  Statistik  Sumatera Utara.  Metode  Penelitian  yang  digunakan  adalah  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation.  Metode  ini  mampu melakukan prediksi berdasarkan data yang telah lampau ( times series ).

## 2.3 Dataset Penelitian
Dataset  penelitian  adalah  data  jumlah  angka  kemiskinan  berdasarkan  kabupaten/kota  di  Sumatera  Utara  tahun  2013- 2017  yang  bersumber  dari  Website  Badan  Pusat  Statistik  Sumatera  Utara.  Dataset  tersebut  dapat  dilihat  pada  tabel  1 yang telah disajikan sebelumnya.

## 2.4 Tahapan dan Teknik Backpropagation
Tahapan  dalam  teknik  backpropagation  dapat  dibagi  menjadi  dua  tahap:  Tahap  pengupdatean  bobot  dan  propagasi (perambatan).
Tahap 1: Propagasi (Perambatan) Setiap propagasi melibatkan langkah-langkah berikut:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 55-63

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
a. Teruskan propagasi  masukan pola pelatihan yang diberikan melalui jaringan saraf tiruan untuk menghasilkan aktivasi output propagasi.
b. Propagasi  balik  dari  propagasi  aktivasi  keluaran  melalui  jaringan  saraf  menggunakan  target  pola  pelatihan untuk menghasilkan delta semua keluaran dan neuron yang tersembunyi.
Tahap 2: Pengupdatean Bobot
Untuk setiap bobot-sinapsis:
a. Kalikan masukan aktivasi dan delta output untuk mendapatkan nilai bobot.
b. Bawa bobot ke arah gradien dengan menambahkan perbandingannya dari berat.
Rasio  ini  berdampak  pada  kecepatan  dan  kualitas  pembelajaran;  Ini  disebut  tingkat  belajar.  Tanda gradien  dari  suatu bobot  menunjuk  dimana  kesalahan  meningkat;  Inilah  sebabnya  mengapa  kelas  harus  diperbarui  dalam  arah  yang berlawanan.Tahap 1 dan tahap 2 diulang sampai kinerja jaringan cukup memuaskan.

## 2.5 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang dilakukan meliputi::
a. Mengumpulkan data penelitian yang akan digunakan
b. Selanjutnya  lakukan  Preprocessing  Data.  Kemudian  data  akan  dinormalisasi  menggunakan  persamaan  berikut (Afriliansyah et al., 2019; Parulian et al., 2019; I. S. Purba et al., 2019; Saputra, Hardinata, & Wanto, 2020; Sinaga et al., 2019; E. Siregar, Mawengkang, Nababan, & Wanto, 2019; Sormin et al., 2019; Wanto, Ginantra, et al., 2019; Wanto & Hardinata, 2019, 2020; Wanto, Parulian, et al., 2019; Windarto et al., 2020):
𝑥 ′ = 0,8 (𝑥−𝑎) 𝑏−𝑎 + 0,1 (1) Penjelasan:
x’   = Normalisasi data x = Data yang akan dinormalisasi a = Data terendah
b = Data tertinggi
Kemudian data dibagi menjadi dua bagian, yaitu data pelatihan dan data pengujian.
c. Tentukan model arsitektur jaringan yang akan digunakan untuk proses pelatihan dan proses pengujian.
d. Analisis model arsitektur yang digunakan, lalu pilih model arsitektur terbaik.
e. Lakukan prediksi menggunakan model arsitektur terbaik yang telah dipilih.
f. Membuat Laporan Prediksi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Normalisasi
Tabel 2 berikut ini merupakan hasil normalisasi data pelatihan yang digunakan, yakni tahun 2013 hingga 2015 dengan tahun  2016  sebagai  target.  Data  ini  diambil  berdasarkan  pada  tabel  1.  Data  ini  dinormalisasi  menggunakan  fungsi sigmoid seperti yang telah dituliskan pada persamaan (1).
Tabel 2. Normalisasi Data Pelatihan No Kabupaten/Kota 2013 2014 2015 Target 1 Nias 0,31783 0,32844 0,35222 0,48694 2 Mandailing Natal 0,28110 0,29056 0,33001 0,40645 3 Tapanuli Selatan 0,35421 0,37093 0,39310 0,47495 4 Tapanuli Tengah 0,35617 0,38717 0,41607 0,56173 5 Tapanuli Utara 0,31830 0,33937 0,36604 0,47269 6 Toba Samosir 0,32360 0,33709 0,36857 0,47552 7 Labuhan Batu 0,34424 0,35886 0,38741 0,49653 8 Asahan 0,23956 0,24696 0,27294 0,36647 9 Simalungun 0,29864 0,31218 0,33864 0,44213 10 Dairi 0,23925 0,24974 0,27577 0,37164 11 Karo 0,51056 0,52842 0,57502 0,70885 12 Deli Serdang 0,35616 0,37128 0,40491 0,54046 13 Langkat 0,35814 0,37326 0,40695 0,54418 14 Nias Selatan 0,11777 0,12543 0,14005 0,19593 15 Humbang Hasundutan 0,22610 0,24817 0,27247 0,39694 16 Pakpak Bharat 0,10000 0,11333 0,13202 0,22982 17 Samosir 0,16634 0,18718 0,20903 0,30190 18 Serdang Bedagai 0,35412 0,36553 0,39687 0,50708 19 Batu Bara 0,40123 0,42488 0,45629 0,54205 20 Padang Lawas Utara 0,21204 0,22386 0,25318 0,32300

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 55-63

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
No Kabupaten/Kota 2013 2014 2015 Target 21 Padang Lawas 0,19471 0,20229 0,22590 0,29337 22 Labuhanbatu Selatan 0,36237 0,37376 0,40634 0,48935 23 Labuanbatu Utara 0,44362 0,45966 0,49549 0,58471 24 Nias Utara 0,42296 0,44443 0,47489 0,61430 25 Nias Barat 0,37514 0,39027 0,41670 0,55798 26 Sibolga 0,49900 0,52576 0,56638 0,68171 27 Tanjungbalai 0,41075 0,42897 0,46230 0,53688 28 Pematangsiantar 0,64259 0,66975 0,72042 0,80092 29 Tebing Tinggi 0,50888 0,52760 0,56764 0,65630 30 Medan 0,69573 0,71251 0,77195 0,90000 31 Binjai 0,40938 0,42453 0,46157 0,52796 32 Padangsidimpuan 0,39257 0,40594 0,44086 0,47576 33 Gunungsitoli 0,34262 0,35408 0,35824 0,40664
Sedangkan  Tabel  3  berikut  ini  merupakan  hasil  normalisasi  data  pengujian  yang  digunakan,  yakni  tahun  2014-2016 dengan  target  tahun  2017.  Data  ini  diambil  berdasarkan  tabel  1.  Data  ini  juga  dinormalisasi  menggunakan  fungsi sigmoid seperti yang telah dituliskan pada persamaan (1).
Tabel 3. Normalisasi Data Pengujian No Kabupaten/Kota 2014 2015 2016 Target 1 Nias 0,29464 0,31616 0,43805 0,48460 2 Mandailing Natal 0,26037 0,29606 0,36523 0,40847 3 Tapanuli Selatan 0,33309 0,35315 0,42721 0,46655 4 Tapanuli Tengah 0,34778 0,37393 0,50573 0,54561 5 Tapanuli Utara 0,30453 0,32866 0,42516 0,47965 6 Toba Samosir 0,30247 0,33095 0,42772 0,48236 7 Labuhan Batu 0,32217 0,34800 0,44674 0,50249 8 Asahan 0,22092 0,24442 0,32905 0,36866 9 Simalungun 0,27992 0,30387 0,39751 0,44306 10 Dairi 0,22343 0,24698 0,33373 0,38288 11 Karo 0,47559 0,51775 0,63885 0,70584 12 Deli Serdang 0,33340 0,36384 0,48648 0,53326 13 Langkat 0,33519 0,36568 0,48985 0,53654 14 Nias Selatan 0,11095 0,12418 0,17474 0,20653 15 Humbang Hasundutan 0,22201 0,24400 0,35662 0,39064 16 Pakpak Bharat 0,10000 0,11692 0,20541 0,22815 17 Samosir 0,16683 0,18660 0,27063 0,31711 18 Serdang Bedagai 0,32820 0,35656 0,45628 0,49754 19 Batu Bara 0,38190 0,41032 0,48792 0,53432 20 Padang Lawas Utara 0,20002 0,22655 0,28972 0,32621 21 Padang Lawas 0,18050 0,20186 0,26291 0,29881 22 Labuhanbatu Selatan 0,33565 0,36512 0,44024 0,48441 23 Labuanbatu Utara 0,41337 0,44579 0,52652 0,57520 24 Nias Utara 0,39959 0,42715 0,55329 0,58571 25 Nias Barat 0,35059 0,37450 0,50234 0,52761 26 Sibolga 0,47318 0,50994 0,61429 0,67661 27 Tanjungbalai 0,38560 0,41576 0,48325 0,56495 28 Pematangsiantar 0,60347 0,64932 0,72216 0,82357 29 Tebing Tinggi 0,47484 0,51107 0,59130 0,68192 30 Medan 0,64216 0,69595 0,81181 0,90000 31 Binjai 0,38159 0,41510 0,47517 0,55620 32 Padangsidimpuan 0,36477 0,39637 0,42794 0,48947 33 Gunungsitoli 0,31784 0,32160 0,36539 0,40506
Setelah  data  dibagi  menjadi  2  bagian  (Data  Pelatihan  dan  Data  Pengujian).  Maka  selanjutnya  adalah  melakukan pemrosesan  data.  Pemrosesan  data  dibantu  oleh  alat  Matlab  2011b  dan  Microsoft  Excel  dalam  menentukan  model arsitektur terbaik. Penelitian ini dianalisis menggunakan 5 model Arsitektur, yaitu: 3-9-1, 3-16-1, 3-18-1, 3-23-1 dan 3-40- 1 .  Cara  untuk  menentukan  model  arsitektur terbaik  dengan  algoritma  Backpropagation  adalah  dengan  melihat  tingkat akurasi tertinggi dari masing-masing model. Parameter yang digunakan meliputi fungsi aktivasi tansig dan logsig serta

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 55-63

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
fungsi pelatihan dengan batas epoch 10000 dan learning rate 0,01. Sedangkan tingkat kesalahan minimum adalah 0,01- 0,001.

## 3.2 Model Arsitektur Terbaik
Berdasarkan  hasil  pelatihan  dan  pengujian  menggunakan  aplikasi  MATLAB  dan  perhitungan  menggunakan  Microsoft Excel,  model  arsitektur  terbaik  dari  empat  model  yang  digunakan  adalah  3-23-1.  Hasil  dari  pelatihan  dan  proses pengujian model 3-23-1 dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4. Data Pelatihan Model 3-23-1
Tabel 5. Data Pengujian Model 3-23-1 Pola Target Output Error SSE Pola Target Output Error SSE Hasil 1 0,48694 0,44810 0,03884 0,00151 1 0,48460 0,42410 0,06050 0,00366 0 2 0,40645 0,42470 -0,01825 0,00033 2 0,40847 0,47320 -0,06473 0,00419 1 3 0,47495 0,50150 -0,02655 0,00071 3 0,46655 0,50360 -0,03705 0,00137 1 4 0,56173 0,55970 0,00203 0,00000 4 0,54561 0,54490 0,00071 0,00000 1 5 0,47269 0,49430 -0,02161 0,00047 5 0,47965 0,46330 0,01635 0,00027 1 6 0,47552 0,46860 0,00692 0,00005 6 0,48236 0,47300 0,00936 0,00009 1 7 0,49653 0,48960 0,00693 0,00005 7 0,50249 0,49720 0,00529 0,00003 1 8 0,36647 0,35290 0,01357 0,00018 8 0,36866 0,43700 -0,06834 0,00467 1 9 0,44213 0,44860 -0,00647 0,00004 9 0,44306 0,42720 0,01586 0,00025 1 10 0,37164 0,36890 0,00274 0,00001 10 0,38288 0,43650 -0,05362 0,00287 1 11 0,70885 0,70100 0,00785 0,00006 11 0,70584 0,83200 -0,12616 0,01592 1 12 0,54046 0,50630 0,03416 0,00117 12 0,53326 0,52410 0,00916 0,00008 1 13 0,54418 0,50830 0,03588 0,00129 13 0,53654 0,52760 0,00894 0,00008 1 14 0,19593 0,18450 0,01143 0,00013 14 0,20653 0,27580 -0,06927 0,00480 1 15 0,39694 0,39970 -0,00276 0,00001 15 0,39064 0,42020 -0,02956 0,00087 1 16 0,22982 0,23010 -0,00028 0,00000 16 0,22815 0,28740 -0,05925 0,00351 1 17 0,30190 0,33470 -0,03280 0,00108 17 0,31711 0,36510 -0,04799 0,00230 1 18 0,50708 0,48870 0,01838 0,00034 18 0,49754 0,51410 -0,01656 0,00027 1 19 0,54205 0,56910 -0,02705 0,00073 19 0,53432 0,60100 -0,06668 0,00445 1 20 0,32300 0,32890 -0,00590 0,00003 20 0,32621 0,42580 -0,09959 0,00992 1 21 0,29337 0,26990 0,02347 0,00055 21 0,29881 0,38120 -0,08239 0,00679 1 22 0,48935 0,49850 -0,00915 0,00008 22 0,48441 0,53500 -0,05059 0,00256 1 23 0,58471 0,55840 0,02631 0,00069 23 0,57520 0,63590 -0,06070 0,00368 1 24 0,61430 0,56410 0,05020 0,00252 24 0,58571 0,65270 -0,06699 0,00449 1 25 0,55798 0,51940 0,03858 0,00149 25 0,52761 0,54590 -0,01829 0,00033 1 26 0,68171 0,66010 0,02161 0,00047 26 0,67661 0,76090 -0,08429 0,00710 1 27 0,53688 0,56090 -0,02402 0,00058 27 0,56495 0,60340 -0,03845 0,00148 1 28 0,80092 0,87860 -0,07768 0,00603 28 0,82357 0,97110 -0,14753 0,02177 1 29 0,65630 0,67650 -0,02020 0,00041 29 0,68192 0,70300 -0,02108 0,00044 1 30 0,90000 0,82830 0,07170 0,00514 30 0,90000 0,93560 -0,03560 0,00127 1 31 0,52796 0,55820 -0,03024 0,00091 31 0,55620 0,60290 -0,04670 0,00218 1 32 0,47576 0,54030 -0,06454 0,00416 32 0,48947 0,56940 -0,07993 0,00639 1 33 0,40664 0,44870 -0,04206 0,00177 33 0,40506 0,42670 -0,02164 0,00047 1 Jumlah SSE 0,03299 Jumlah SSE 0,11856 97% MSE 0,00100 MSE 0,00359
Pada tabel 4  dan 5  dapat dilihat hasil tingkat akurasi  dan MSE dari model  arsitektur terbaik, yaitu  3-23-1. Tabel 4  dan dibuat dan dihitung menggunakan Microsoft Excel. Penjabarannya dapat dilihat sebagai berikut:
Target = Diperoleh dari target data pelatihan (tabel 4) dan target data pengujian (tabel 5) Output = Diperoleh dari hasil perhitungan dengan matlab Error = diperoleh dari Target-Output SSE = diperoleh dari Error ^ 2 Jumlah SSE = Total SSE yang dihasilkan dari pola 1 – 33 MSE = Diperoleh dari Jumlah SSE / 33 (33 adalah jumlah pola) Hasil =  Jika  nilai  Error  dalam  data pengujian  <=  0,01 maka  hasilnya  benar (1).  Jika  tidak maka  salah (0). Akurasi = Diperoleh dari jumlah hasil yang benar ((pola / 33) * 100), menghasilkan akurasi 97%.
Angka 1 pada tabel 5 merupakan kata lain dari “Benar”, sementara 0 = “Salah”.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 55-63

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
Perbandingan  hasil  proses  pelatihan  dan  pengujian  dengan  model  arsitektur  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  tabel berikut:
Tabel 6. Perbandingan Model Arsitektur Model Iterasi Waktu MSE Training MSE Testing Akurasi 3-9-1 61900 0:06:51 0,00100 0,01149 48 % 3-16-1 18601 0:01:43 0,00100 0,00596 70 % 3-18-1 3674 0:00:22 0,00100 0,01966 67 % 3-23-1 17707 0:01:39 0,00100 0,00359 97 % 3-40-1 14830 0:01:23 0,00100 0,05079 61 %
Pada  tabel  5  dapat  dilihat  perbandingan  dari masing-masing model arsitektur  yang  digunakan.  Dari ke lima tabel  yang digunakan,  model  arsitektur  3-23-1  merupakan  model  arsitektur  terbaik  dengan  epoch  sebesar  17707  iterasi  dengan waktu yang cukup cepat, yakni 1 menit 39 detik. Selain itu model arsitektur ini memiliki MSE Testng yang paling kecil dibandingkan dengan 4 model arsitektur yang lain serta memiliki tingkat akurasi sebesar 97%.

## 3.3 Hasil Prediksi
Prediksi akan dibuat menggunakan model arsitektur 3-23-1 menggunakan rumus untuk mengembalikan nilai:
𝒙 𝒏 = (𝒙−𝟎,𝟏)∗(𝒃−𝒂) 𝟎,𝟖 + 𝒂 (2)
Keterangan :
0,8 = Nilai ketentuan rumus mengembalikan nilai X n
= Nilai yang didapatkan (hasil keluaran) a = Data minimun b = Data maksimun
Berdasarkan  model  arsitektur  terbaik  (3-23-1),  maka  akan  dilakukan  prediksi  Jumlah  Pelanggan  Listrik  Menurut Pelanggan Area tahun 2018 hingga tahun 2022. Adapun hasil prediksi  nya dapat dilihat pada tabel 7 berikut.
Tabel 7. Hasil Prediksi Tahun 2018-2022
No Kabupaten/Kota 2018 2019 2020 2021 2022 1 Nias 352705 386984 432407 485562 527506 2 Mandailing Natal 361942 380093 403077 494738 525297 3 Tapanuli Selatan 364152 389418 423569 487692 540927 4 Tapanuli Tengah 382625 412034 447503 513633 546890 5 Tapanuli Utara 361699 384633 434180 489958 528933 6 Toba Samosir 365697 385262 432538 492427 532721 7 Labuhan Batu 369058 390457 437961 495893 531668 8 Asahan 329841 362810 410299 490977 537665 9 Simalungun 353462 379792 424925 485630 534590 10 Dairi 331658 365572 418016 490954 530037 11 Karo 448553 452233 488200 549724 575993 12 Deli Serdang 378143 404021 445261 508264 540519 13 Langkat 379143 405279 446173 509691 541335 14 Nias Selatan 273634 305492 361702 434337 508868 15 Humbang Hasundutan 332718 366229 412984 491272 536578 16 Pakpak Bharat 299375 357943 381151 458534 517907 17 Samosir 312670 354688 409491 477701 521406 18 Serdang Bedagai 373813 395708 431912 497343 541437 19 Batu Bara 386744 409135 445521 511594 546754 20 Padang Lawas Utara 318908 347141 402165 483070 535253 21 Padang Lawas 308460 338281 399323 476047 525790 22 Labuhanbatu Selatan 376387 392754 425368 500198 541488 23 Labuanbatu Utara 387077 410010 450840 519093 544461 24 Nias Utara 400281 413620 449328 512342 544784 25 Nias Barat 381747 412690 442315 506814 551087 26 Sibolga 422085 428031 453499 500900 527115 27 Tanjungbalai 385775 412061 457358 518549 541539 28 Pematangsiantar 492405 514063 542950 570250 566513 29 Tebing Tinggi 406035 431887 454777 521699 544631

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 55-63

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
No Kabupaten/Kota 2018 2019 2020 2021 2022 30 Medan 469268 457647 477667 538124 552667 31 Binjai 387380 410912 453760 515921 543441 32 Padangsidimpuan 373722 392098 430791 497638 539772 33 Gunungsitoli 326782 381378 410925 479672 532110
Keterangan: Data  Real merupakan  merupakan  data  tahun  2017  yang  diambil  dari  tabel  1.  Nilai Target diambil  dari  Nilai  target Normalisasi  data  Pengujian. Target  prediksi diperoleh  dari  perhitungan  tools  matlab  dengan  menggunakan  model arsitektur  terbaik  (3-23-1). Prediksi  (Tahun  2018-2022) diperoleh dari  perhitungan  rumus  mengembalikan  nilai (persamaan (2)).

## 4. KESIMPULAN
Algoritma backpropogation dapat digunakan untuk memprediksi jumlah angka kemiskinan menurut Kabupaten/Kota di Sumatera  Utara  sebagai  salah  satu  upaya  membantu  pemerintah  dalam  pengentasan  kemiskinan  di  masa  yang  akan datang. Berdasarkan 5 model arsitektur yang digunakan dalam penelitian ini 3-9-1, 3-16-1, 3-18-1, 3-23-1 dan 3-40-1, diperoleh model arsitektur terbaik 3-23-1 dengan tingkat akurasi prediksi sebesar 97% dengan nilai MSE pengujian sebesar 0,00359 . Pada penelitian selanjutnya, prediksi jumlah angka kemiskinan dapat diprediksi dengan menggunakan metode optimasi seperti conjugate gradient atau dengan menggunakan 2 hidden layer.

## DAFTAR PUSTAKA
Afriliansyah, T., Parulian, P., Ulva, A. F., Simanjuntak, M. Y., Wanto, A., Sihombing, D., … Ginantra, N. (2019). Implementation of Bayesian  Regulation  Algorithm  for  Estimation  of  Production  Index  Level  Micro  and  Small  Industry. Journal  of  Physics: Conference Series , 1255 (1), 1–6.
Atalay,  R.  (2015).  The  Education  and  the  Human  Capital  to  Get  Rid  of  the  Middle-income  Trap  and  to  Provide  the  Economic Development. Procedia - Social and Behavioral Sciences , 174 , 969–976. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.01.720 Atika, D. (2018). Implementasi Algoritma Spritz dan Algoritma RC4A Dalam Skema Three-Pass Protocol Untuk Pengamanan Data . Bhawika, G. W., Purwantoro, P., GS, A. D., Sudrajat, D., Rahman, A., Makmur, M., … Wanto, A. (2019). Implementation of ANN for Predicting the Percentage of Illiteracy in Indonesia by Age Group. Journal of Physics: Conference Series , 1255 (1), 1–6. Binti,  M.  T.  (2016).  Analisa  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Penurunan  Tingkat  Kemiskinan  di  Kalimantan  Tengah.
Jurnal Komunikasi Bisnis Dan Manajemen , 3 (6), 69–78.
Lubis,  M.  R.,  Saputra,  W.,  Wanto,  A.,  Andani,  S.  R.,  &  Poningsih,  P.  (2019).  Analysis  of  Artificial  Neural  Networks  Method Backpropagation  to  Improve  the  Understanding  Student  in  Algorithm  and  Programming. Journal  of  Physics:  Conference Series , 1255 (1), 1–6. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1255/1/012032
Parlina,  I.,  Wanto,  A.,  &  Windarto,  A.  P.  (2019).  Artificial  Neural  Network  Pada  Industri  Non  Migas  Sebagai  Langkah  Menuju Revolusi Industri 4.0. InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan , 4 (1), 155–160.
Parulian, P., Tinambunan, M. H., Ginting, S., Gibran, M. K., Wanto, A., Muharram, L. O., … Bhawika, G. W. (2019). Analysis of Sequential  Order  Incremental  Methods  in  Predicting  the  Number  of  Victims  Affected  by  Disasters. Journal  of  Physics: Conference Series , 1255 (1), 1–6.
Purba,  I.  S.,  Wanto,  A.,  Riansah,  R.  M.,  Ahmad,  Y.,  Siregar,  S.  P.,  Winanjaya,  R.,  …  Silitonga,  H.  (2019).  Accuracy  Level  of Backpropagation  Algorithm  to  Predict  Livestock  Population  of  Simalungun  Regency  in  Indonesia  Accuracy  Level  of Backpropagation  Algorithm  to  Predict  Livestock  Population  of  Simalungun  Regency  in  Indonesia. Journal  of  Physics: Conference Series , 1255 (1), 1–6.
Purba,  N.  Z.,  Wanto, A.,  &  Kirana,  I.  O.  (2019).  Implementation of  ANN  for  Prediction of  Unemployment Rate  Based  on  Urban Village in 3 Sub-Districts of Pematangsiantar. International Journal of Information System & Technology , 3 (1), 107–116. Rubiyanah,  Maria  Magdalena  Minarsih,  L.  B.  H.  (2016).  Implementasi  Program  Nasional  Pemberdayaan  Masyarakat  Mandiri Perkotaan Dalam Penanggulangan Kemiskinan. Journal Of Management , 2 (2), 1–18.
Saputra, W., Hardinata, J. T., & Wanto, A. (2020). Resilient method in determining the best architectural model for predictin g open unemployment in Indonesia. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 725 (1), 1–7. https://doi.org/10.1088/1757-899X/725/1/012115
Saputra, W., Poningsih, P., Lubis, M. R., Andani, S. R., Damanik, I. S., & Wanto, A. (2019). Analysis of Artificial Neural Network in  Predicting  the  Fuel  Consumption  by  Type  of  Power  Plant. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1255 (1),  1–5. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1255/1/012069
Saragih,  J.  R.,  Hartama,  D.,  &  Wanto,  A.  (2020).  Prediksi  Produksi  Susu  Segar  Di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma Backpropagation. Jurnal Ilmiah Informatika , 08 (01), 58–65.
Setti,  S.,  Wanto,  A.,  Syafiq,  M.,  Andriano,  A.,  &  Sihotang,  B.  K.  (2019).  Analysis  of  Backpropagation  Algorithms  in  Predicting World Internet Users. Journal of Physics: Conference Series , 1255 (1), 1–6. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1255/1/012018 Sinaga,  S.  P.,  Wanto,  A.,  &  Solikhun,  S.  (2019).  Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Resilient  Backpropagation  dalam Memprediksi Angka Harapan Hidup Masyarakat Sumatera Utara. Infomedia , 4 (2), 81–88.
Siregar, E., Mawengkang, H., Nababan, E. B., & Wanto, A. (2019). Analysis of Backpropagation Method with Sigmoid Bipolar and Linear Function in Prediction of Population Growth. Journal of Physics: Conference Series , 1255 (1), 1–6.
Siregar, S. P., Wanto, A., & Nasution, Z. M. (2018). Analisis Akurasi Arsitektur JST Berdasarkan Jumlah Penduduk Pada Kabupaten / Kota di Sumatera Utara. Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) , 526–536.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 55-63

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
Situmorang, M., Wanto, A., & Nasution, Z. M. (2019). Architectural Model of Backpropagation ANN for Prediction of Population- Based on Sub-Districts in Pematangsiantar City. International Journal of Information System & Technology , 3 (1), 98–106. Sormin, M. K. Z., Sihombing, P., Amalia, A., Wanto, A., Hartama, D., & Chan, D. M. (2019). Predictions of World Population Life Expectancy Using Cyclical Order Weight / Bias. Journal of Physics: Conference Series , 1255 (1), 1–6.
Sudiar,  S.  (2015).  Konsolidasi  Potensi  Pembangunan:  Studi  Tentang  Penanganan  Kemiskinan  di  Kecamatan  Muara  Muntai-Kutai Kartanegara. Jurnal Paradigma , 4 (2), 69–79.
Syahza, A. (2014). Model Pengembangan Daerah Tertinggal Dalam Upaya Percepatan Pembangunan Ekonomi Pedesaan. Ekuitas : Jurnal Ekonomi Dan Keuangan , 18 (3), 365–386.
Wanto,  A.  (2018).  Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Dalam  Memprediksi  Jumlah  Kemiskinan  Pada  Kabupaten/Kota  Di  Provinsi Riau. Kumpulan JurnaL Ilmu Komputer (KLIK) , 05 (01), 61–74.
Wanto, A., Ginantra, N., Nurmawati, N., Bhawika, G. W., GS, A. D., Purwantoro, P., … Taufiqurrahman, T. (2019). Analysis of the Backpropagation  Algorithm  in  Viewing  Import  Value  Development  Levels  Based  on  Main  Country  of  Origin. Journal  of Physics: Conference Series , 1255 (1), 1–6.
Wanto,  A.,  &  Hardinata,  J.  T.  (2019).  Estimasi  Penduduk  Miskin  di  Indonesia  Sebagai  Upaya  Pengentasan  Kemiskinan  dalam Menghadapi Revolusi Industri 4.0. CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) , 4 (2), 198–207.
Wanto, A., & Hardinata, J. T. (2020). Estimations of Indonesian poor people as poverty reduction efforts facing industrial revolution 4  .  0. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering , 725 (1),  1–8.  https://doi.org/10.1088/1757- 899X/725/1/012114
Wanto, A., Hartama, D., Bhawika, G. W., Chikmawati, Z., Hutauruk, D. S., Siregar, P. H., … Windarto, A. P. (2019). Model of Artificial  Neural  Networks  in  Predictions  of  Corn  Productivity  in  an  Effort  to  Overcome  Imports  in  Indonesia. Journal  of Physics: Conference Series , 1339 (1), 1–6. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1339/1/012057
Wanto, A., Parulian, P., Siahaan, H., Windarto, A. P., Afriliansyah, T., Saputra, W., … Irfan Sudahri Damanik. (2019). Analysis of the Accuracy Batch Training Method in Viewing Indonesian Fisheries Cultivation Company Development. Journal of Physics: Conference Series , 1255 (1), 1–6. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1255/1/012003
Windarto, A. P., Nasution, D., Wanto, A., Tambunan, F., Hasibuan, M. S., Siregar, M. N. H., … Nofriansyah, D. (2020). Jaringan Saraf Tiruan: Algoritma Prediksi dan Implementasi .
Zuhdiyaty,  N.,  &  Kaluge,  D.  (2017).  Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Kemiskinan  di  Indonesia  Selama  Lima  Tahun Terakhir (Studi Kasus Pada 33 Provinsi). Jurnal Jibeka , 11 (2), 27–31.