## Prediksi Tingkat Kebutuhan Bandwidth Jangka Panjang Menggunakan Metode Algortima Backpropagation
Efrian 1  , Sarjon Defit 2 , Sumijan 3 123 UPI YPTK Padang efrian234@gmail.com

## Abstract
In working places, internet has increasingly become an urgent demand, not only in private sectors but also in public domains. Nowadays, government offices are more actively involved in making web-based applications in order to facilitate their public services. This is much more felt this time, due to covid-19 pandemic over the world. Applications such as those web-based and those handling virtual meetings enable government offices to limit physical contacts between people, reducing the risk to being contaminated by the scary virus. Here, bandwidth speed is an important factor to determine the quality and quantity of work  performances  and  work  productivities  within  a  government  agency.  This  study  aims  at  measuring  and  predicting  the size of internet bandwidth needed for office use in the provincial office of the Ministry of Religious Affairs in West Sumatra. The basis data of the study is the use of internet bandwidth from the year 2016 up to 2020. Then, the data is processed using the method of Artificial Neural Network (ANN) with BackPropagation algorithm. The result of the experiment is the size of the internet bandwidth actually needed to perform all varieties of working tasks in the office. Out of the prediction of the size of internet bandwidth actually required in the provincial office of the Ministry of Religious Affairs in West Sumatera, it is hoped  there  will  be  a  recommendation  how  to  issue  the  most  appropriate  policy  for  managing  internet  bandwidth  of  the office.
Keywords: internet, bandwidth, artificial neural network, backpropagation, prediction

## Abstrak
Internet  sudah  menjadi  kebutuhan  penting  dalam  dunia  kerja.  Instansi  pemerintah  juga  semakin  giat  membuat  berbagai aplikasi  berbasis  web  untuk  memudahkan  layanan  kepada  masyarakat.  Apalagi  sekarang  dunia  sedang  dilanda  pandemi COVID-19. Aplikasi berbasis web, aplikasi virtual meeting dan lain sebagainya sudah menjadi kebutuhan guna menghindari kontak  fisik  antara  instansi  pemerintah  dengan  publik.  Kecepatan  Bandwitdh  menjadi  penentu  peningkatan  kinerja  dan produktivitas kerja suatu instansi. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur dan memprediksi kebutuhan Bandwidth internet yang dibutuhkan pada  Kanwil kemenag Provinsi Sumatera Barat pada tahun mendatang. Data yang diolah untuk penelitian ini  pemakaian  bandwidth  dari  tahun  2016  sampai  dengan  tahun  2020.  Selanjutnya  data  diolah  memakai  metode  jaringan syaraf tiruan dengan algoritma Backpropagation. Hasil dari pengujian terhadap metode ini ialah kebutuhan bandwidth pada Kanwil kemenag Agama Provinsi Sumatera Barat pada tahun. Dari hasil prediksi kebutuhan bandwidth dengan menggunakan jaringan  syaraf  tiruan  menggunakan  algoritma  backpropagation  pada  Kanwil  kemenag  Provinsi  Sumatera  Barat  dapat direkomendasikan untuk mengajukan kebijakan manajemen bandwidth internet.
Kata kunci: internet, bandwidth, jaringan syaraf tiruan, backpropagation, prediksi
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Akses  Internet  telah  banyak  mengubah  cara  kerja individu  dan  organisasi  untuk  terhubung  ke  Internet menggunakan  komputer  dan  perangkat  lain  seperti ponsel  dan  iPad.  Internet  digunakan  untuk  mengakses layanan  seperti  email  dan  menjelajahi  World  Wide Web[1].
E-Government  tidak  hanya  berarti  mengkomputerisasi kerja  operasi  pemerintah  dan  membuat  proses semaksimal mungkin didorong oleh teknologi. Melainkan  tentang  memberikan  transparansi,  proses yang  disederhanakan  dan  efisiensi  keseluruhan  dalam ekosistem.  Pelaksanaan  E-Government  memastikan bahwa  ada  tata  kelola  yang  baik,  kepercayaan  dan akuntabilitas  di  antara  para  pemangku  kepentingan yang  mengarah  pada  warga  negara  yang  sadar  dan berdaya dan pertumbuhan ekonomi bangsa yang stabil. Akseptabilitas  warga  negara  adalah  alasan  utama
keberlanjutan  Inisiatif  e-Government  ini.  Oleh  karena itu,  faktor-faktor  seperti  kemudahan  penggunaan, kualitas  layanan  yang  ditawarkan,  parameter  efisiensi, Transparansi dan Akuntabilitas, Keamanan dan Privasi, Informasi Lengkap dan Membantu di satu tempat telah diperhitungkan[2].
Pertumbuhan pesat dalam penggunaan Internet menyebabkan  permintaan  bandwidth  yang  besar  dan meningkat,  baik  internasional  maupun  domestik[3]. Kebutuhan akan ketersediaan internet saat ini sangatlah penting dan sangat ditingkatkan, masyarakat kini sangat bergantung  pada  peran  teknologi  informasi  sehingga memiliki dampak yang sangat penting. Untuk itu harus ada  sistem  penyedia  layanan  internet  yang  baik  dan efisien  yang  harus  ekonomis.  Internet  memiliki pengaruh  yang  sangat  besar  terhadap  penyebaran informasi,  sehingga  melalui  Internet  semakin  banyak orang yang mengakses data [4].
Walaupun  setiap  server  yang  digunakan  pada  jaringan komputer  diberikan  sejumlah  bandwidth,  namun bandwidth  yang  terbatas  tersebut  harus  berkualitas baik.  Jika  penyediaan  bandwidth  lebih  besar  dari penggunaan maka akan timbul pemborosan, sebaliknya jika penyediaan bandwidth lebih kecil dari penggunaan, maka  akses  informasi  bagi  pengguna  menjadi  lambat dan  akibatnya  operasional  suatu  instansi  akan terhambat[5].
Pengukuran dan analisis lalu lintas internet menghasilkan kumpulan data yang merupakan indikator tren penggunaan, dan kumpulan data tersebut dapat  digunakan  untuk  prediksi  lalu  lintas  melalui berbagai  analisis  statistik  (Adekitan  dkk,  2019). Manajemen jaringan adalah proses pengelolaan sumber daya  jaringan  seperti  bandwidth,  penyimpanan,  CPU, dll  untuk  meningkatkan  kinerja  jaringan.  Bandwidth adalah  sumber  daya  jaringan  yang  sangat  penting, namun  mahal  yang  harus  dikelola  dengan  baik  untuk memberikan keluaran maksimum yang diperlukan yang diharapkan  oleh  pemilik  dan  pengguna  jaringan[6]. Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  Backpropagation  ialah salah  satu  algoritma  yang  paling  umum  dipakai  untuk menentukan  prediksi.  Model  Backpropagation  Neural Network  (BPNN)  dapat  mengidentifikasi  hubungan sebab  akibat  dari  beberapa  rangkaian  waktu  tertentu dari  fenomena  yang  mendasari  untuk  berbagai  tujuan, termasuk  peramalan,  keputusan,  dan  pengendalian. Model tersebut dapat digunakan untuk sejumlah alasan untuk  menganalisis  ketergantungan  antara  beberapa deret  waktu  lain  pada  satu  waktu,  memprediksi  nilai masa depan untuk mendukung pengambilan keputusan, desain  sederhana,  dan  skema  kontrol  praktek  output sistem dari target yang diinginkan.

## 2. Metodologi Penelitian
Dengan  memperhatikan  cakupan  kegiatan  penelitian dari  waktu  melakukan  proses  penelitian,  cara mendapatkan  informasi  yang  diinginkan,  tujuan penelitian  dan  merujuk  lebih  lanjut  kepada  referensi serta ahli jaringan komputer,  sasaran dari penelitian ini ialah dengan cara apa metode algoritma Backpropagation dapat memprediksi kebutuhan bandwidth  berdasarkan  jumlah  perangkat,  serta  lama pemakaian internet.
Kerangka kerja penelitian ini dilakukan dan dilaksanakan  dengan  cara  sistematis  sebagai  pedoman penulis  untuk  melakukan  penelitian  agar  hasil  yang dicapai  sesuai  dari  tujuan  yang  sudah  ditentukan sebelumnya.  Kerangka  kerja  adalah  tahapan-tahapan yang  akan  dikerjakan  untuk  menyelesaikan  masalah yang akan dibahas.

## Gambar 1. Kerangka Kerja

## 2.1. Mengidentifikasi Masalah
Kerangka  kerja  ini  dimulai  dari  identifikasi  masalah, yang  bertujuan  untuk  menjaga  konsistensi  dari penelitian  sehingga  penelitian  ini  lebih  terarah, sehingga  tujuan  dari  penelitian  yang  diharapkan  dapat tercapai.
2.2. Menetapkan Tujuan
Berdasarkan  rumusan  masalah  yang  telah  dikerjakan pada  sebelumnya,  maka  pada  tahap  ini  ditentukan tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  bagaimana  sistem dapat dalam memprediksi kebutuhan bandwidth jangka panjang  pada  Kantor  Wilayah  Kementerian  Agama Provinsi Sumatera Barat.
2.3. Mempelajari Literatur
Melalui  berbagai  studi  literatur,  dipelajari  teori-teori yang  berkaitan  dengan  bandwidth,  jumlah  perangkat yang  digunakan,  alamat  situs  yang  sering  dituju  serta lama  waktu  penggunaan  internet  sehingga  didapatkan sebuah  informasi.  Sumbernya  berupa  buku,  jurnal, maupun dari internet yang berkaitan dengan bandwidth dan  metode  -  metode  yang  berhubungan  dengan backpropagation.
2.4. Mengumpulkan Data
Tahapan ini akan dilaksanakan untuk memperoleh data dan  informasi  yang  akhirnya  akan  mendukung penelitian  ini.  Data  yang  dipakai  untuk  penelitian  ini adalah  pemakaian  bandwidth  pada  Kanwil  kemenag Agama Sumatera Barat dari Tahun 2016 sampai dengan tahun 2020.
2.5. Menganalisa Sistem
Analisis sistem dapat diartikan sebagai penguraian dari suatu  sistem  yang  utuh.  Dalam  melaksanakan  analisis, penelitian  melaksanakan  beberapa  cara  dan  metode  di antaranya  metode  diskriptif.  Dengan  cara  metode  ini data  yang  ada  dikumpulkan,  disusun,  dikelompokkan, dianalisis  sehingga  didapatkan  beberapa  gambaran yang  jelas  pada  masalah  penelitian  tersebut.  Metode komperatif  pada  metode  ini  analisis  dikerjakan  dengan cara  membandingkan  teori  dan  praktek  sehingga didapatkan  gambaran  hasil  yang  jelas  tentang persamaan dan perbedaan di antara keduanya.
2.6. Pengujian
Tahap  ini  akan  dilakukan  proses  perancangan  dan metode  analisis  terhadap  pemakaian  bandwidth  pada Kantor Wilayah Kementerian Agama Provinsi Sumatera  Barat  dengan  menganalisa  paket  capture  di network.
2.7. Membangun Sistem
Tahap  ini  menjelaskan  tentang  pembangunan  sistem dengan  tahapan-tahaan  yang  telah  dilaksanakan  pada identifikasi masalah dan menganalisis metode backpropagation,  serta  melakukan  pengujian  dan perbaikan  sistem  sehingga  sesuai  kriteria  yang diinginkan. Software tambahan selain bahasa pemograman PHP yaitu sebuah framework CodeIgniter untuk  mempermudah  peneliti  dalam  mencapai  tujuan penelitian ini.
2.8. Menguji Sistem
Tahap  berikutnya  adalah  pengujian  terhadap  sistem yang sudah dirancang dan dibangun. Hal  ini dilakukan untuk melihat sejauh mana metode backpropagation ini mampu  untuk  memprediksi  kebutuhan  bandwidth jangka panjang.
Apabila  sistem  berjalan  dengan  baik,  sistem  dapat memprediksi  penggunaan  bandwidth  jangka  panjang. Sebaliknya jika sistem tidak berjalan dengan baik maka sistem harus dikoreksi kembali terhadap setting- an dan source code yang dilakukan oleh peneliti sendiri.

## Prediksi
Prediksi  adalah  sebuah  proses  memperkirakan  secara sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin  terjadi di    masa    depan    berdasarkan    mengolah  data  dan informasi  masa  lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki. Prediksi  bukan  berarti  memberi  jawaban  pasti  terhdap apa  yang  akan  terjadi,  namun  memberikan  gambaran atau jawaban paling mendekati terhadap apa yang akan terjadi [7].
Bandwidth
Bandwidth  adalah  sumber  daya  jaringan  yang  sangat penting, namun mahal yang harus dikelola dengan baik untuk memberikan keluaran maksimum yang diperlukan yang diharapkan oleh pemilik dan pengguna jaringan. Bandwidth dapat didefinisikan dalam berbagai  cara  bergantung  pada  konteksnya.  Dalam komputasi,  bandwidth  dapat  didefinisikan  sebagai  laju bit  dari  kapasitas  informasi  yang  tersedia  atau dikonsumsi  yang  diukur  dalam  bit  per  detik  (bps). Bandwidth  bisa  juga  disebut  bandwidth  jaringan, bandwidth data atau bandwidth digital[6].
Prediksi lalu lintas jaringan adalah keuntungan penting di  berbagai  wilayah,  misalnya,  alokasi  bandwidth dinamis,  keamanan  jaringan,  dan  perencanaan  jaringan dan  kontrol  kemacetan  prediktif.  Secara  umum,  dua jenis  prediksi  dapat  diidentifikasi:  prediksi  jangka panjang  dan  jangka  pendek.  Prediksi  lalu  lintas  jangka panjang  (jam,  hari,  tahun)  menawarkan  estimasi  rinci model  lalu  lintas  yang  berguna  untuk  mengevaluasi kebutuhan  kapasitas  di  masa  mendatang.  Evaluasi  ini memungkinkan  perencanaan  yang  lebih  tepat  dan keputusan  pengendalian  yang  lebih  baik.  Prediksi periode pendek (milidetik hingga menit) terkait dengan alokasi  sumber  daya  dinamis.  Prediksi  jangka  pendek dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  mekanisme Quality of Service (QoS) serta untuk kontrol kemacetan dan  untuk  manajemen  sumber  daya  yang  efisien.  Hal ini juga dapat digunakan untuk routing paket.
Adalah  umum  bahwa  bandwidth  dapat  stabil  atau bervariasi.  Bandwidth  yang  stabil  sama  dengan perkiraan  perhitungan  rata-rata  atau  tingkat  puncak. Namun,  bandwidth  variabel  dapat  secara  dinamis dialokasikan  berbagai  algoritma  alokasi  bandwidth. Alokasi  bandwidth  berbasis  rate  rata-rata  dapat menyebabkan  kepadatan  yang  berlebihan  (high  loss rate), sedangkan rate tertinggi dapat menyebabkan zero loss.  Ini  dapat  menyebabkan  pemborosan  sumber  daya jaringan  (penggunaan  rendah).  lebih  jauh  lagi, pengalokasian  bandwidth  berdasarkan  prediksi  telah terbukti  lebih  efektif,  dan  skema  ini  dapat  mengarah pada  pengelolaan  jaringan  yang  lebih  baik  dan  alokasi sumber daya yang lebih baik.

## Artificial Intelligence
Ialah  bidang  ilmu  komputer  membahas  bagaimana sebuah  membikin  mesin  (komputer)  bisa  bekerja seperti  manusia.  Bahkan  dengan  AI  bisa  membuat komputer  bisa  melakukan  pekerjaan  lebih  baik  dari manusia[8].  Dengan  AI,  Komputer  ditanamkan  model proses berpikir manusia sehingga memiliki pengetahuan, penalaran, sistem pengambilan keputusan hingga  bagaimana  mengambil  tindakan  moral  yang baik.
Artificial Neural Network
Ialah  representasi  bikinan  otak  manusia  yang  sering mencoba  untuk  mensimulasikan  proses  pembelajaran pada  otak  manusia  [9].  Kesadaran  terhadap  sistem pembelajaran  kompleks  pada    otak  biologis  menjadi inspirasi terciptanya  ANN.  [10].
Kelebihan Artificial Neural Network
Menurut  berbagai  literatur,  berikut  kelebihan  yang dimiliki Artificial Neural Network[10] :
a. Mampu menggambarkan model baik linear maupun non linear dengan rentang yang cukup luas.
b. Mempunyai daya dalam mendeteksi interaksi yang mungkin bias antara Variabel prediksi
c. Sanggup untuk membaca secara komplit tanpa ragu- ragu  walaupun    hubungan non  linear antara variabel  bebas  dan  terikat.
d. Mempunyai daya sangat baik untuk memperkirakan secara klasifikasi dan akurat.

## Algoritma Backpropagation
Algoritma  Backpropagation  ialah  salah  satu  metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  dikenal  sangat  efektif untuk  menyelesaikan  masalah  yang  membutuhkan pemetaan  pola,  yaitu  jika  diberikan  untuk  pola  input. Salah  satu  arsitektur  jaringan  JST  yang  dipakai  untuk penelitian  ini  ialah  jaringan  multi-layer,  selain  unit input dan output, dapat terdapat satu atau lebih unit lain yang  disebut  hidden  layer  yang  ditentukan  dalam  data latih [11].
Pada lapisan input, input divariasikan dengan Xn. Pada lapisan tersembunyi terdapat bobot (Vij) dan bias (Voj), dan  Z  sebagai  data  lapisan  tersembunyi.  Pada  lapisan keluaran  terdapat  bobot  (Wij)  dan  bias  (Woj)  dengan data keluaran dengan variabel Y [9].
Pertama,  saat  mengambil  input,  kita  menginisialisasi bobot, kemudian melakukan algoritma proses backpropagation  yang  terdiri  dari  komputasi  lanjutan yang  bertujuan  untuk  melacak  ukuran  kesalahan  dan komputasi kembali untuk memperbarui dan menyesuaikan  bobot.  Pemutakhiran  bobot  dapat dikerjakan dengan dua tahapan, yaitu tanpa momentum dan dengan momentum. Namun, apa yang dijelaskan di bawah  ini  dalam  memperbarui  bobot  dilakukan  tanpa memperhatikan besaran momentum.
Epoch  adalah  serangkaian  langkah  dalam  mempelajari JST.  Satu  epoch  didefinisikan  sebagai  satu  kali pembelajaran  JST.  Setiap  lapisan  terdiri  dari  beberapa jumlah  neuron  berdasarkan  spesifikasi  masalah  yang dirancang  oleh  pengguna.  Setiap  lapisan  menerima
input yang dihasilkan dari lapisan sebelumnya dan juga menghasilkan output melalui fungsi aktivasi ke lapisan berikutnya dalam jaringan.

## Pola Backpropagation
Backpropagation  melatih  jaringan  untuk  memperoleh keseimbangan  antara  kemampuan  jaringan  untuk mengenali  pola  yang  dipakai  selama    pelatihan    serta kemampuan  jaringan  untuk  memberikan  respon  yang tepat terhadap pola  masukan  yang  serupa  (tapi  tidak sama)  dengan  pola  yang  digunkan  sewaktu  pelatihan [11].
Backpropagation  mempunyai  beberapa  unit  yang    ada dalam  satu  atau  lebih  layar tersembunyi. Seperti pada Gambar 2 dibawah ini.

## Gambar 2 Arsitektur Backpropagation Fungsi Aktivasi
Fungsi  aktivasi  yang  dipakai  harus  memenuhi beberapa kriteria, antara lain  :   kontinu,   terdiferensial dengan    mudah    dan    yaitu    fungsi  tidak  turun.  Salah satu  fungsi  yang  memenuhi  ketiga  kriteria  tersebut sehingga  selalu  digunakan  yaitu    fungsi  sigmoid  biner yang mempunyai range (0, 1).
dengan turunan
f'(x)= f(x)(1-f(x))

## Pelatihan Standar Backpropagation
Pelatihan  backpropagation  terdapat  3  fase.  Fase pertama adalah fase maju. Pola masukan  dihitung maju mulai    dari    layar  masukan  hingga  layar  keluaran menggunakan        fungsi        aktivasi        yang  ditentukan. Fase    kedua    ialah    fase mundur.

## Data
Agar  dalam  analisa  dan  perancangan  sistem  lebih terstruktur  maka  bentuk  alat  bantu  berupa  bagan  alir
analisa dan perancangan seperti pada Gambar 3 berikut ini:

## Gambar 3 Bagan Alir Analisa dan Perancangan
Langkah  awal  yang  dilakukan  dalam  analisa  dan perancangan  sistem  adalah  mempersiapkan  data. Langkah selanjutnya adalah melakukan analisa terhadap  data  yang  dipakai  pada  penelitian  ini,  yaitu melatih  Jaringan  Syaraf  Tiruan  menggunakan  metode Backpropagation. Setelah mendapatkan Jaringan Syaraf Tiruan  yang  terlatih,  akan  dilakukan  perancangan sistem memakai Jaringan Syaraf Tiruan tersebut.
Data yang dipakai untuk proses penelitian ini diperoleh dari Kanwil kemenag Provinsi Sumatera Barat. Peneliti menyerahkan  surat  izin  pengumpulan  data  untuk melakukan  penelitian    dari  Program  Studi  Magister Teknik  Informatika  kepada  Kanwil  kemenag  Provinsi Sumatera  Barat.  Kemudian  pihak  Kanwil  kemenag Provinsi  Sumatera  Barat  yang  juga  merupakan  tempat peniliti bekerja, memberikan data yang dibutuhkan.
Adapun  data  yang  dikumpulkan  adalah  data  total penggunaan  bandwidth  bulanan  pada  Kanwil  kemenag Provinsi  Sumatera  Barat  dari  tahun  2016  sampai dengan tahun 2020. Untuk akses internet, Kementerian Agama  Republik  Indonesia  menggunakan  jaringan Virtual  Private  Network  (VPN)  yang  terkoneksi  ke seluruh Kanwil kemenag Provinsi se Indonesia.
Data  total  penggunaan  bandwidth  pada  Kanwil kemenag  Provinsi  Sumatera  Barat  diperoleh  dari  akun MRTG  (the  Multi  Router  Traffic  Grapher)  yang dibuatkan  khusus  untuk  peneliti  dalam  pengambilan data  untuk  penelitian  ini.  MRTG  (the  Multi  Router Traffic  Grapher)  ialah  aplikasi  buatan  Tobias  Oetiker yang  dipakai  untuk  memantau  beban  trafik  pada  link jaringan.  Tampilan  grafik  pemakaian  bandwidth  pada Kanwil  kemenag  Sumatera  Barat  Tahun  2020  pada gambar 4 dibawah ini:
Gambar 4. Grafik Pemakaian Bandwidth pada Kanwil kemenag Provinsi Sumatera Barat Tahun 2020.
Melalui  akun  MRTG,  peneliti  bisa  melihat  data pemakaian  bandwidth  pada  Kanwil  kemenag  Provinsi Sumatera  Barat  secara  harian,  mingguan  dan  bulanan. Namun  data  yang  dipakai  pada  proses  penelitian  ini adalah  data  total  pemakaian  bandwidth  bulanan  dari tahun 2016 sampai dengan tahun 2020.

## Data yang Digunakan
Data yang dipakai untuk proses penelitian ini yaitu data pemakaian  bandwidth  pada  Kanwil  kemenag  Provinsi Sumatera  Barat  dari  tahun  2016  sampai  dengan  tahun 2020  yang  dikalkulasikan  penggunaan  dalam  jangka waktu  1  bulan.  Berikut  ini  adalah  Tabel  dari  data penggunaan bandwidth pada Kantor Wilayah Kementerian  Agama  Sumatera  Barat  dari  tahun  2016 sampai dengan tahun 2020.
Tabel 1 Tabel Data Pemakaian Bandwidth pada Kanwil kemenag Sumatera Barat tahun 2016 - 2020
Data Bandwidth Bulan-Tahun (Mb/s) Jul-16 39.1 Aug-16 40.11 Sep-16 40.74 Oct-16 47.8 Nov-16 41.01 Dec-16 40.38 Jan-17 42.79 Feb-17 45.33 Mar-17 44.46 Apr-17 43.44 May-17 44.21 Jun-17 43.04 Jul-17 42.76 Aug-17 47.55 Sep-17 44.55 Oct-17 46.76 Nov-17 44.85 Dec-17 44.16 Jan-18 47.94 Feb-18 47.07 Mar-18 49.81 Apr-18 47.27 May-18 49.53
Jun-18 48.23 Jul-18 47.91 Aug-18 47.89 Sep-18 49.91 Oct-18 52.39 Nov-18 50.25 Dec-18 49.48 Jan-19 49.32 Feb-19 50.45 Mar-19 51.25 Apr-19 48.64 May-19 50.96 Jun-19 49.62 Jul-19 49.29 Aug-19 50.67 Sep-19 51.35 Oct-19 53.9 Nov-19 51.7 Dec-19 50.9 Jan-20 56.17 Feb-20 56.7 Mar-20 58.36 Apr-20 56.39 May-20 58.03 Jun-20 56.5 Jul-20 56.13 Aug-20 57.14 Sep-20 58.48 Oct-20 61.38 Nov-20 58.87 Dec-20 57.97 Arsitektur Jaringan
Data  dari  Tabel  Penggunaan  Bandwidth  tahun  2016 sampai 2020 yang tertera pada pembahasan sebelumnya  akan  dibagi  menjadi  data  pelatihan (training)  dan  data  uji  (testing).  Arsitektur  jaringan yang  dipakai  terdapat  tiga  lapisan,  yaitu  :  12  masukan (input)  diasumsikan  sebagai  jumlah  bulan  dalam  1 tahun,  7  neuron  hidden  layer  yang  merupakan representasi  dari  jumlah  hari  dalam  1  minggu  (karena internet  pada  Kanwil  kemenag  Sumatera  Barat  tetap hidup  setiap  hari  selama  1  tahun  penuh,  dan  1  lapisan
keluaran  (output).  Pada  uji  coba  ini  nilai  batas  error yang  digunakan  sebesar  0,01.  Nilai  batas  error  yang dipilih bernilai kecil untuk melindungi keakuratan hasil yang  didapatkan  saat  melakukan  prediksi  penggunaan bandwidth.
Dimana :
X1 – X12 merupakan data masukan (input layer), b (warna kuning) adalah bias, Vij merupakan bobot ke simpul hidden, Wij merupakan bobot ke simpul output, Z1 – Z7 merupakan hidden Layer dan Y merupakan hasil keluaran.
Pola arsitektur jaringan yang digunakan untuk prediksi penggunaan bandwith Kemenag Sumbar yaitu 12-N-1. Dimana 12 yaitu node data input. Sedangkan jumlah hidden node N memakai aturan ‘rule of thumb’.

## Pengolahan Data
Pengolahan data yang akan dikerjakan yaitu mengganti data  penggunaan  bandwidth  adalah  dengan  membikin suatu  pola  arsitektur  memakai  Jaringan  Syaraf  Tiruan dengan metode backpropogation.

## Tabel 2 Tabel Data Pelatihan
Pola 1 2 3 4 5 6 7 TARGET Jan-16 39.13 40.87 40.65 38.58 40.43 39.36 39.1 40.11 Feb-16 40.87 40.65 38.58 40.43 39.36 39.1 40.11 40.74 Mar-16 40.65 38.58 40.43 39.36 39.1 40.11 40.74 47.8 Apr-16 38.58 40.43 39.36 39.1 40.11 40.74 47.8 41.01 May-16 40.43 39.36 39.1 40.11 40.74 47.8 41.01 40.38
Copyright@2021 Prodi Sistem Informasi Universitas Dharma Andalas
Jun-16 39.36 39.1 40.11 40.74 47.8 41.01 40.38 42.79 Jul-16 39.1 40.11 40.74 47.8 41.01 40.38 42.79 45.33 Aug-16 40.11 40.74 47.8 41.01 40.38 42.79 45.33 44.46 Sep-16 40.74 47.8 41.01 40.38 42.79 45.33 44.46 43.44 Oct-16 47.8 41.01 40.38 42.79 45.33 44.46 43.44 44.21 Nov-16 41.01 40.38 42.79 45.33 44.46 43.44 44.21 43.04 Dec-16 40.38 42.79 45.33 44.46 43.44 44.21 43.04 42.76 Jan-17 42.79 45.33 44.46 43.44 44.21 43.04 42.76 47.55 Feb-17 45.33 44.46 43.44 44.21 43.04 42.76 47.55 44.55 Mar-17 44.46 43.44 44.21 43.04 42.76 47.55 44.55 46.76 Apr-17 43.44 44.21 43.04 42.76 47.55 44.55 46.76 44.85 May-17 44.21 43.04 42.76 47.55 44.55 46.76 44.85 44.16 Jun-17 43.04 42.76 47.55 44.55 46.76 44.85 44.16 47.94 Jul-17 42.76 47.55 44.55 46.76 44.85 44.16 47.94 47.07 Aug-17 47.55 44.55 46.76 44.85 44.16 47.94 47.07 49.81 Sep-17 44.55 46.76 44.85 44.16 47.94 47.07 49.81 47.27 Oct-17 46.76 44.85 44.16 47.94 47.07 49.81 47.27 49.53 Nov-17 44.85 44.16 47.94 47.07 49.81 47.27 49.53 48.23 Dec-17 44.16 47.94 47.07 49.81 47.27 49.53 48.23 47.91 Jan-18 47.94 47.07 49.81 47.27 49.53 48.23 47.91 47.89 Feb-18 47.07 49.81 47.27 49.53 48.23 47.91 47.89 49.91 Mar-18 49.81 47.27 49.53 48.23 47.91 47.89 49.91 52.39 Apr-18 47.27 49.53 48.23 47.91 47.89 49.91 52.39 50.25 May-18 49.53 48.23 47.91 47.89 49.91 52.39 50.25 49.48 Jun-18 48.23 47.91 47.89 49.91 52.39 50.25 49.48 49.32 Jul-18 47.91 47.89 49.91 52.39 50.25 49.48 49.32 50.45 Aug-18 47.89 49.91 52.39 50.25 49.48 49.32 50.45 51.25 Sep-18 49.91 52.39 50.25 49.48 49.32 50.45 51.25 48.64 Oct-18 52.39 50.25 49.48 49.32 50.45 51.25 48.64 50.96 Nov-18 50.25 49.48 49.32 50.45 51.25 48.64 50.96 49.62 Dec-18 49.48 49.32 50.45 51.25 48.64 50.96 49.62 49.29 Jan-19 49.32 50.45 51.25 48.64 50.96 49.62 49.29 50.67 Feb-19 50.45 51.25 48.64 50.96 49.62 49.29 50.67 51.35 Mar-19 51.25 48.64 50.96 49.62 49.29 50.67 51.35 53.9 Apr-19 48.64 50.96 49.62 49.29 50.67 51.35 53.9 51.7
Pada tabel 2 dapat dilihat bahwa pada kolom 1, pola 1 menampilkan  data  pemakaian  bandwidth  pada  Kanwil
kemenag  Provinsi  Sumatera  Barat  yang  terdapat  pada tabel1. Sedangkan untuk kolom selanjutnya merupakan data  bulan  berikutnya  sampai  dengan  kolom  target. Contoh  pada  bulan  Januari  2016,  data  pemakaian bandwidth  sebesar  39,13.  Sedangkan  pada  pola  2 merupakan  data  pemakaian  bandwidth  pada  bulan Februari  tahun  2016  dan  seterusnya  sampai  dengan bulan April tahun 2019.
Data  pelatihan  pada  tabel  2  ini  menggunakan  40  data dari  60  data  yang  sudah  disediakan  untuk  dilakukan prediksi. Untuk melakukan pengujian menggunakan 13 data yang sudah disediakan. Data pengujian  pada tabel dibawah ini:

## Tabel 3 Tabel Data Pengujian
Pola 1 2 3 4 5 6 7 TARGET May-19 50.96 49.62 49.29 50.67 51.35 53.9 51.7 50.9 Jun-19 49.62 49.29 50.67 51.35 53.9 51.7 50.9 56.17 Jul-19 49.29 50.67 51.35 53.9 51.7 50.9 56.17 56.7 Aug-19 50.67 51.35 53.9 51.7 50.9 56.17 56.7 58.36 Sep-19 51.35 53.9 51.7 50.9 56.17 56.7 58.36 56.39 Oct-19 53.9 51.7 50.9 56.17 56.7 58.36 56.39 58.03 Nov-19 51.7 50.9 56.17 56.7 58.36 56.39 58.03 56.5 Dec-19 50.9 56.17 56.7 58.36 56.39 58.03 56.5 56.13 Jan-20 56.17 56.7 58.36 56.39 58.03 56.5 56.13 57.14 Feb-20 56.7 58.36 56.39 58.03 56.5 56.13 57.14 58.48 Mar-20 58.36 56.39 58.03 56.5 56.13 57.14 58.48 61.38 Apr-20 56.39 58.03 56.5 56.13 57.14 58.48 61.38 58.87 May-20 58.03 56.5 56.13 57.14 58.48 61.38 58.87 57.97
Tabel  3  yaitu  tabel  data  pengujian  yang  dipakai  pada proses  penelitian  ini.  Data  pengujian  yang  dipakai adalah  data  dari  bulan  Mei  tahun  2019  sampai  dengan bulan  Mei  tahun  2020.  Data  pada  kolom  1,  pola  1 merupakan  data  pemakaian  bandwidth  pada  Kanwil kemenag  Sumatera  Barat  dari  bulan  Mei  tahun  2019 sampai dengan bulan Mei Tahun 2020. Data pengujian ini  merupakan  data  lanjutan  dari  data  pelatihan  yang terdapat pada tabel 2.

## Komputasi Backpropagation
Adapun langkah-langkah komputasi Bacpropagation sebagai berikut :
Langkah 0
Inisialisasi seluruh bobot dengan bilangan acak kecil dari 0 sampai 1
Tabel 4. Tabel Bobot dari layer masukan ke layer tersembunyi = Vij
Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 X1 0.4 0.9 0.3 0.8 0.9 0.6 0.5 X2 0.7 0.3 0.3 0.3 0.3 0.6 0.3 X3 0.4 0.1 0.8 0.8 0.8 0.1 0.4 X4 0.3 0.6 0.4 0.5 0.9 0.5 0.7 X5 0.3 0.3 0.1 0.5 0.6 0.8 0.8 X6 0.9 0.6 0.5 0.8 0.9 0.8 0.1 X7 0.0 0.3 0.4 0.7 0.1 0.5 1.0 X8 1.0 0.1 0.9 0.3 0.2 0.4 0.4 X9 0.2 0.6 0.5 0.1 0.6 0.1 0.5 X10 0.4 0.6 0.8 0.8 0.2 0.6 0.1
X11 0.1 0.3 0.4 0.0 0.4 0.4 0.6 X12 0.7 0.8 0.5 0.9 0.7 0.4 0.6
b 0.9 0.2 0.1 0.8 0.4 0.8 0.7
Tabel 5 Tabel Bobot dari layer masukan ke layer tersembunyi = Wij
Y Z1 0.35
Z2 0.10 Z3 0.83 Z4 0.83 Z5 0.70 Z6 0.63 Z7 0.46 b 0.08
Langkah 1:
Znet1 =V10+X1V11+X2V12+X3V13...+X12+V17 =
0.9+(0.9*0.4)+(0.4*0.7)+(0.7*0.4)...+(0.1*0.7)
= 2.69 Znet2=V10+X1V21+X2V22+X3V23...+X12+V27 = 0.2+(0.4*0.9)+(0.7*0.3)+(0.4*0.1)...+(0.7*0.8) = 2.64 Znet3 =V10+X1V11+X2V12+X3V13...+X12+V17 = 0.1+(0.4*0.3)+(0.7*0.3)+(0.4*0.8)...+(0.7*0.5)
= 3.02
Znet4=V10+X1V11+X2V12+X3V13...+X12+V17 = 0.8+(0.4*0.8)+(0.7*0.3)+(0.4*0.8)...+(0.7*0.9) = 3.94 Znet5=V10+X1V11+X2V12+X3V13...+X12+V17 = 0.4+(0.4*0.9)+(0.7*0.3)+(0.4*0.8)...+(0.7*0.7) = 3.44
Znet6 =V10+X1V11+X2V12+X3V13...+X12+V17
=
0.8+(0.4*0.6)+(0.7*0.6)+(0.4*0.1)...+(0.7*0.4) = 3.66
Znet7 =V10+X1V11+X2V12+X3V13...+X12+V17
=
0.7+(0.4*0.5)+(0.7*0.3)+(0.4*0.4)...+(0.7*0.6) = 2.77
Z1 =
= 0.06 Z2
= = 0.07 Z3 = = 0.05
Z4 = = 0.02 Z5 = = 0.03 Z6 = = 0.03
Z7 =
= 0.06
Langkah 5 Yk
Y net1 = Wk0 + Z1W11+Z2W12+Z3W13 ... ZiWkj = 0.9 + 0.06*0.35+0.07*0.1+0.83+0.05....0.05+0.46 = 0.2336

## Langkah 6
δ k=(tk-Yk)f(Ynetk)=(tk-Yk)Yk(1-Yk)=((0-
0,65)*0,65)*(1-0,65)=0,15
δ netj=
∆wkj = α δ k z j ∆w10 = α δ1(1)= 0,2 * (0,15)* 1 = 0,03 ∆w11 = α δ1(Z_1 )= 0,2 * (0,15)* 0,06 = 0,0018 ∆w12 = α δ1(Z_2 )= 0,2 * (0,15)* 0,07 = 0,0021 ∆w13 = α δ1(Z_3 )= 0,2 * (0,15)* 0,05 = 0,0015 ∆w14 = α δ1(Z_4 )= 0,2 * (0,15)* 0,02 = 0,0006 ∆w15 = α δ1(Z_5 )= 0,2 * (0,15)* 0,03 = 0,0009 ∆w16 = α δ1(Z_6 )= 0,2 * (0,15)* 0,03 = 0,0009 ∆w17 = α δ1(Z_7 )= 0,2 * (0,15)* 0,06 = 0,0018
Langkah 7 Zj(j=1,2,3,...,p) 〖δ net 〗 _j=δ_1.W1n
〖δ net 〗 _1=δ_1.W11 = (0,15)*(0,1) = 0,015 〖δ net 〗 _2=δ_1.W12 = (0,15)*( 0,9) = 0,06 〖δ net 〗 _3=δ_1.W13 = (0,15)*( 0,5) = 0,075 〖δ net 〗 _4=δ_1.W14 = (0,15)*( 0,9) = 0,135 〖δ net 〗 _5=δ_1.W15 = (0,15)*(0,1) = 0,015 〖δ net 〗 _6=δ_1.W16 = (0,15)*(0,9) = 0,135 〖δ net 〗 _7=δ_1.W17 = (0,15)*(0,2) = 0,03
Faktor kesalahan ∝ unit tersembunyi
δ j=δ_netj f(Z_netj) = δ_net Zj(1-Zj) δ _1=δ_net1 Z_1 (1-Z_1) = (0,015) * 0,06 * (1-(0,06))
= 0,0008 δ _2=δ_net1 Z_2 (1-Z_2) = (0,06) * 0,07 * (1-(0,07)) = 0,0039
δ _3=δ_net1 Z_3 (1-Z_3) = (0,075) * 0,05 * (1-(0,05)) = 0,0036 δ _4=δ_net1 Z_4 (1-Z_4) = (0,135) * 0,02 * (1-(0,02)) = 0,0026
δ _5=δ_net1 Z_5 (1-Z_5) = (0,015) * 0,02 * (1-(0,02)) = 0,0004
δ _6=δ_net1 Z_6 (1-Z_6) = (0,135) * 0,03 * (1-(0,03)) = 0,0039 δ _7=δ_net1 Z_7 (1-Z_7) = (0,05) * 0,06 * (1-(0,6)) =
0,0017
Perubahan bobot ke unit tersembunyi :
Δ Vji  = ∝ δ_j X_i
Tabel 6. Tabel Perubahan Bobot ke Unit Tersembunyi
Z1 Z2 Z3
Z4 Z5 Z6 Z7 X1 0.0008 0.0039 0.0036 0.0026 0.0004 0.0039 0.0017 X2 0.0025 0.0029 0.0007 0.0003 0.0017 0.0039 0.0059 x3 0.0076 0.0049 0.0057 0.0006 0.0017 0.0026 0.0076 x4 0.0025 0.0029 0.0029 0.0009 0.0004 0.0013 0.0042 x5 0.0017 0.0088 0.0064 0.0024 0.0013 0.0009 0.0051 x6 0.0042 0.0059 0.0043 0.0006 0.0026 0.0017 0.0008 x7 0.0017 0.0078 0.0057 0.0026 0.0009 0.0031 0.0076
x8 0.0085 0.0039 0.0029 0.0012 0.0031 0.0026 0.0051 x9 0.0042 0.002 0.0014 0.0026 0.0017 0.0039 0.0051 x10 0.0068 0.0098 0.0036 0.0018 0.0035 0.0035 0.0017 x11 0.0051 0.0039 0.0021 0.0006 0.0026 0.0009 0.0008 x12 0.0076 0.002 0.0057 0.0003 0.0035 0.0031 0.0025 x13 0 0.0039 0.0021 0.0006 0.0009 0.0017 0.0008
Langkah 8
Wkj (Baru) = Wkj (lama) + ∆Wkj
Tabel 7. Tabel Perubahan Bobot unit keluaran
Y Wkj(Lama) Wkj(Baru) Z1 0.35 0.015 0.365 Z2 0.1 0.06 0.16 Z3 0.83 0.075 0.905 Z4 0.83 0.135 0.965 Z5 0.7 0.015 0.715 Z6 0.63 0.135 0.765 Z7 0.46 0.03 0.49 b 0.08 0.0077  0.0877 Tabel 8. Tabel Perubahan Bobot unit tersembunyi: Vij(baru) = Vij(lama)+ ∆Vij Z1 Z2 Z3 Z4 Z5
Z6 Z7 X1 0.1008  0.4039  0.5036  0.9026  0.1004 0.9039  0.2017 X2 0.3025  0.3029  0.1007  0.1003  0.4017 0.9039  0.7059 X3 0.9076  0.5049  0.8057  0.2006  0.4017 0.6026  0.9076 X4 0.3025  0.3029  0.4029  0.3009  0.1004 0.3013  0.5042 X5 0.2017  0.9088  0.9064  0.8024  0.3013 0.2009  0.6051 X6 0.5042  0.6059  0.6043  0.2006  0.6026 0.4017  0.1008 X7 0.2017  0.8078  0.8057  0.9026  0.2009 0.7031  0.9076 X8 1.0085  0.4039  0.4029  0.4012  0.7031 0.6026  0.6051
X9 0.5042  0.202 0.2014  0.9026  0.4017 0.9039  0.6051 X10 0.8068  1.0098  0.5036  0.6018  0.8035 0.8035  0.2017 X11 0.6051  0.4039  0.3021  0.2006  0.6026 0.2009  0.1008 X12 0.9076  0.202 0.8057  0.1003  0.8035 0.7031  0.3025 X13 0 0.4039  0.3021  0.2006  0.2009 0.4017  0.1008

## Hasil dan Pembahasan
Gambar 5 Grafik Keluaran Prediksi kebutuhan bandwidth tahun 2021
Berdasarkan gambar 5 diatas, maka prediksi kebutuhan bandwidth  pada  Kanwil  kemenag  Provinsi  Sumatera Barat pada tahun 2021 pada tabel dibawah ini:
Tabel 9. Prediksi Kebutuhan bandwidth Kanwil kemenag Provinsi Sumatera Barat pada Tahun 2021.
JAN 47 FEB 49 MAR 48 APR 45 MEI 47 JUN 50 JUL 49 AGU 45 SEP 43 OKT 44 NOV 46 DES 46

## Kesimpulan
Hasil  akhir  dalam  penelitian  dan  pembahasan  ini, diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Kebutuhan  bandwidth  pada  Kanwil  kemenag Sumatera  Barat  dapat  di  prediksi  menggunakan sebuah  metoda  jaringan  syaraf  tiruan  dengan algoritma backpropagation
2. Prediksi  kebutuhan  bandwidth  pada  Kanwil kemenag Provinsi Sumatera Barat bisa digunakan Kanwil  kemenag  untuk  menentukan  kebijakan manajemen  bandwidth  jangka  panjang  untuk meningkatkan kinerja dan pelayanan publik dalam bidang agama dan keagamaan.

## Daftar Rujukan
[1]  Sawehli,  Abdurraouf.,  Rashdan,  M.A.,  Maatouk,  Q.A.,  (2020). Apu  High-Speed  Internet  Access:  A  Literature  Review.  (2020). Journal of Critical Reviews, 7(03). doi:10.31838/jcr.07.03.16
[2]  Yadav,  J.,  Saini,  A.  K.,  &  Yadav,  A.  K.  (2019).  Measuring citizens  engagement  in  e-Government  projects  –  Indian perspective.  Journal  of  Statistics  and  Management  Systems, 22(2), 327–346. doi:10.1080/09720510.2019.1580908
[3]  Adekitan,  A.I.,  Abolade,  J.  &  Shobayo,  O.,  (2019).  Data  mining approach  for  predicting  the  daily  Internet  data  traffic  of  a  smart university.  Journal  of  Big  Data,  6(1).  Available  at: http://dx.doi.org/10.1186/s40537-019-0176-5.
[4] Sumarno, Hartama, D., Gunawan, I., Tambunan, H.S., Irawan, E., (2019).  Optimization  of  Network  Security  Using  Website Filtering  With  Microtic  Routerboard.  Journal  of  Physics: Conference Series, 1255, p.012076. Available at: http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1255/1/012076.
[5]  Hayat,  C.,  Aang  Soenandi,  I.,  Limong,  S.,  &  Kurnia,  J.,  (2020). Modeling of Prediction
Bandwidth Density with Backpropagation  Neural  Network  (BPNN)  Methods.  IOP Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering,  852, 012127. doi:10.1088/1757-899x/852/1/012127
[6]  Namel,  Ammar,  T.,  Sahib,  Mouayad,  A.,  Hasan,  Satha,  M., (2019).    Bandwidth  Utilization  Prediction  in  LAN  Network Using  Time  Series  Modeling.  Iraqi  Journal  of  Computer, Communication,  Control  and  System  Engineering,  78–89. doi:10.33103/uot.ijccce.19.2.9
[7] Orpa, E.P.K., Ripanti, E.F. & Tursina, T., (2019). Model Prediksi Awal Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma Decision Tree  C4.5.  Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi  (JUSTIN),
7(4), p.272. Available at:
http://dx.doi.org/10.26418/justin.v7i4.33163.
[8]  Kurniawan,  M.H.,  Defit,  S.  &  Yunus,  Y.,  (2020).  Pemetaan Promosi  dalam  Penjaringan  Calon  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma Backpropagation. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis,
2(1), pp.21–26. Available at:
http://dx.doi.org/10.37034/infeb.v2i1.17.
[9]  Dewi,  R.,  Andani,  S.R.  &  Solikhun,  S.,  (2019).  Model  Jaringan Syaraf Tiruan Memprediksi Produksi Ekspor Batu Bara Menurut Negara  Tujuan  Utama  Dalam  Mendorong  Laju  Pertumbuhan Ekonomi.  Klik  -  Kumpulan  Jurnal  Ilmu  Komputer,  6(2),  p.184. Available at: http://dx.doi.org/10.20527/klik.v6i2.227.
[10]  Bhakti,  H.D.,  (2019).  Aplikasi  Artificial  Neural  Network (ANN) untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Program Studi  Teknik  Informatika  Universitas  Muhammadiyah Gresik.  Eksplora  Informatika,  9(1),  pp.88–95.  Available  at: http://dx.doi.org/10.30864/eksplora.v9i1.234.
[11]  Jatmika,  S.,  Aprilianto,  T.,  &  Idris,  M.  (2020).  Ekstraksi Fitur Untuk Mengidentifikasi Marga Tanaman
Menggunakan  Algoritma  Backpropagation.  POSITIF : Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi,  6(1),  56. doi:10.31961/positif.v6i1.907
[12]  Almas,  M.F.,  Setiawan,  B.D.,  &  Sutrisno.  S,  (2018). Implementasi  Metode  Backpropagation  untuk  Prediksi Harga  Batu  Bara.  Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer  Vol.  2,  No.  12,  Desember 2018, hlm. 6502-6511.
[13]  Fitriadini,  A.,  Pramiyati,  T.,  Pangaribuan.,  A.B.  (2020). Penerapan Backpropagation Neural Network Dalam Prediksi Harga Saham. Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer dan Aplikasinya (SENAMIKA).
[14] Guntoro, G., Costaner, L., & Lisnawita, L. (2019). Prediksi Jumlah  Kendaraan  di  Provinsi  Riau  Menggunakan  Metode Backpropagation.  Informatika  Mulawarman :  Jurnal  Ilmiah Ilmu Komputer, 14(1), 50. doi:10.30872/jim.v14i1.1745
[15] Herdian, R.B., Jasa, L. &  Linawati, L., (2020). Manajemen Bandwidth  Berdasarkan  Prediksi  Perilaku  Pengguna  Pada Jaringan  TCP/IP  Dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Majalah Ilmiah  Teknologi  Elektro,  19(1),  p.73.  Available  at: http://dx.doi.org/10.24843/mite.2020.v19i01.p11 .
[16]  Indrayati  Sijabat,  P.,  Yuhandri,  Y.,  Widi  Nurcahyo,  G.,  & Sindar,  A.  (2020).  Algoritma    Backpropagation    Prediksi Harga  Komoditi  terhadap  Karakteristik  Konsumen  Produk Kopi  Lokal  Nasional.  Digital  Zone:  Jurnal  Teknologi
Informasi Dan Komunikasi, 11(1), 96–107.
doi:10.31849/digitalzone.v11i1.3880
[17]  Mekongga,  I.,  Gernowo,  R.,  &  Sugiharto,  A.  (2012).  The Prediction  of  Bandwidth  On  Need  Computer  Network
Through Artificial Neural Network Method of Backpropagation.  Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis,  2(2). doi:10.21456/vol2iss2pp098-107
[18]  Radjabaycolle,  J.,  &  Pulungan,  R.  (2016).  Prediksi Penggunaan  Bandwidth  Menggunakan  Elman  Recurrent Neural  Network.  Barekeng:  Jurnal  Ilmu  Matematika  Dan
Terapan, 10(2), 127–135. doi:10.30598/barekengvol10iss2pp127-135
[19] Rahmiyanti, R., Defit, S., & Yunus, Y. (2021). Prediksi dan Klasifikasi  Buku  Menggunakan  Metode  Backpropagation.
Jurnal Informasi Dan Teknologi, 109–114.
doi:10.37034/jidt.v3i3.116
[20] Rana,  N., Bhandari,  K.  P.,  &  Shrestha,  S.  (2018).  Network Bandwidth Utilization Prediction Based on Observed SNMP Data.  Journal  of  the  Institute  of  Engineering,  13(1),  160– 168. doi:10.3126/jie.v13i1.20362
[21] Rao, S.S. (2020). Stock Prediction Analysis by using Linear Regression  Machine  Learning  Algorithm.  Regular  Issue, 9(4), 841–844. doi:10.35940/ijitee.d1110.029420
[22] Wanto, Anjar., (2018). Optimasi Prediksi Dengan Algoritma Backpropagation  Dan  Conjugate  Gradient  Beale-Powell Restarts.  Jurnal  Nasional  Teknologi  dan  Sistem  Informasi, Vol. 03 No. 03, 370-380.