Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENERAPAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN BERDASARKAN TINGKAT HUNIAN HOTEL
Romy Aulia Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran romysinggalang@gmail.com
Abstract: Tourism  is  one  of  the  most  important  factors  for  the  revenue  of  an  area.  To attract the interest of tourists takes some supporting factors, one of which is the hotel or the guesthouse. In the process of prediction of tourists visit, required data the number of tourists staying in order to predict for the next time. The prediction method used in this system  is  a  method  of  Backpropagation  Neural  Network  based  on  time  series  data forecasting component variansi random or random process beginning with autocorrelation for  determination  of  input  variables.  Method  of  Backpropagation  itself  is  known  quite well  used  in  the  forecasting  of  time  series  data.  The  result  of  the  method  of Backpropagation  is  a  number  of  predictions  that  tourists  visit  can  be  a  reference  for related officials in taking decisions for the period ahead.
Keywords : neural network, backpropagation, forecasting, tourist
Abstrak: Pariwisata  adalah  salah  satu  faktor  paling  penting  untuk  pendapatan  suatu daerah.  Untuk  menarik  minat  wisatawan  dibutuhkan  beberapa  faktor  pendukung,  salah satunya  adalah  hotel  atau  wisma.  Dalam  proses  prediksi  kunjungan  wisatawan, diperlukan  data  jumlah  wisatawan  yang  tinggal  untuk  memprediksi  untuk  waktu berikutnya.  Metode  prediksi  yang  digunakan  dalam  sistem  ini  adalah  metode Backpropagation  Neural  Network  berdasarkan  time  series  data  forecasting  komponen variansi  acak  atau  proses  acak  yang  dimulai  dengan  autokorelasi  untuk  penentuan variabel  input.  Metode  Backpropagation  sendiri  diketahui  cukup  baik  digunakan  dalam peramalan data deret waktu. Hasil dari metode Backpropagation adalah sejumlah prediksi yang kunjungan wisatawan dapat menjadi referensi bagi pejabat terkait dalam mengambil keputusan untuk periode mendatang.
Keyword: syaraf tiruan, backpropagation , peramalan, pariwisata

## PENDAHULUAN
Sektor pariwisata merupakan
sektor  berbasis  jasa  yang  sangat  penting bagi  Indonesia.  Kekayaan  alam  merupa- kan  komponen  penting  dalam  dunia pariwisata  di  Indonesia.  Pembangunan sektor pariwisata di Sumatera Barat harus
ditingkatkan  dan  dilanjutkan  dengan memperluas  dan  memanfaatkan  sumber budaya  serta  potensi  pariwisata  sehingga dapat  meningkatkan  penerimaan  devisa dan  pendapatan  daerah,  serta  perluasan lapangan kerja dan kegiatan usaha .
Kedatangan wisatawan juga mempengaruhi tingkat hunian kamar hotel
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
dan akomodasi lainnya. Untuk mengambil kebijakan  lanjutan  dalam  pengembangan sektor pariwisata, baik pemerintah maupun  pengusaha  memerlukan  pengo- lahan  data  lanjutan  dari  data  Tingkat Penghunian Kamar (TPK) Hotel agar bisa mendapat nilai prediksi kunjungan wisatawan yang berguna dalam mengambil suatu kebijakan untuk kemajuan sektor pariwisata. Kecerdasaan  Buatan  ( Artificial Intelligence ) dalam ilmu komputer banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan permasalahan  yang  berhubungan  dengan peramalan  atau  prediksi,  terutama  yang berbasis  pada  data time-series ( history ). Salah  satu  cabang  Kecerdasan  Buatan (AI)  yang  digunakan  untuk  peramalan atau  prediksi  adalah  Jaringan  Syaraf Tiruan  (JST)  dengan  algoritma Backpro- pagation. Seperti  penerapan  model  pada Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  digunakan untuk  memprediksi  peningkatan  efisiensi peng-gunaan  sumber  daya  pada  rumah sakit  (Sharikant,  2015),  penerapan  JST Backpropagation yang  digunakan  untuk memprediksi  prestasi  siswa  (Lesnussa, Latuconsina,  Persulesy,  2015),  penerapan
Backpropagation yang  digunakan  untuk prediksi  harga  indeks  saham  (Panchal,
2015), penerapan model JST Backpropagation yang  digunakan  untuk simulasi temperature air laut (Zhao,2015), penerapan Backpropagation yang
digunakan  untuk  pengenalan  citra  buah manggis (Nursantika, Umbara, 2016).
Prediksi  ialah  memperkirakan sesuatu  yang  akan  terjadi  di  masa  yang akan  datang  dengan  mempelajari  pola data sebelumnya.  Hal ini dapat dilakukan dengan  melibatkan  pengambilan  data masa lalu dan menempat-kannya ke masa yang  akan  datang  dengan  suatu  bentuk model  matematis.  Bisa  juga  merupakan prediksi  intuisi  yang  bersifat  subjektif. Atau  bisa  juga  dengan  menggunakan kombinasi model matematis. Jenis prediksi berdasarkan horizon perencanaan adalah  sebagai  berikut:  (1)  Prediksi jangka  pendek,  Prediksi  jangka  pendek
merupakan  waktu  prediksi  kurang  dari tiga bulan; (2) Prediksi jangka menengah; (3) Prediksi jangka  menengah  merupakan prediksi  tiga  bulan  hingga  dua  tahun;  (4) Prediksi  jangka  panjang.  Prediksi  jangka panjang merupa-kan jangka waktu prediksi lebih dari dua tahun.
Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah komputer  yang  diusahakan  agar  bisa berpikir  sama  seperti  cara  berpikir manusia. Caranya adalah dengan melakukan  peniruan  terhadap  aktivitas- aktivitas  yang  terjadi  di  dalam  sebuah jaringan  syaraf  biologis.  (Puspitaningrum ,  2006). Backprogation merupakan  suatu teknik pembelajaran atau pelatihan supervised  learning yang  paling  banyak digunakan.  Metode  ini  merupakan  salah satu  metode  yang  sangat  baik  dalam menangani  masalah pengenalan pola - pola kompleks.  Di  dalam  Jaringan  Syaraf Tiruan Backprogation ,  setiap  unit  yang berada  dilapisan input terhubung  dengan setiap unit yang ada di lapisan tersembunyi.  Setiap  unit  yang  ada  di lapisan  tersembunyi  terhubung  dengan setiap  unit  yang  ada  di  lapisan output. Backpropagation melatih  jaringan  untuk mendapatkan keseimbangan antara kemampuan  jaringan  untuk  mengenali pola  yang  digunakan  selama  pelatihan serta kemampuan jaringan untuk memberikan  respon  yang  benar  terhadap pola  masukan  yang  serupa  (tapi  tidak sama)  dengan  pola  yang  dipakai  selama pelatihan (Siang, 2004).
Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah paradigma  pemrosesan  suatu  informasi yang  terinspirasi oleh  sistem  sel  syaraf biologi, sama seperti otak yang memproses  suatu  informasi.  Elemen mendasar  dari  paradigma  tersebut  adalah struktur yang baru dari sistim pemrosesan informasi. Jaringan Syaraf Tiruan, seperti manusia,  belajar  dari  suatu  contoh. Jaringan  Syaraf  Tiruan dibentuk  untuk memecahkan  suatu  masalah  tertentu seperti  pengenalan  pola  atau  klasifikasi karena  proses  pembelajaran.  Kombinasi beberapa neuron sederhana  menjadi
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
sebuah  sistem neural akan  meningkatkan kemampuan  komputasinya.  Bobot  dalam jaringan  yang  diusulkan  diatur  untuk melakukan  fungsi  logika  sederhana. Fungsi  aktivasi  yang  dipakai  adalah fungsi threshold. (McCulloch  dan  Pits, 1943) Lapisan-lapisan  penyusun  Jaring- an  Syaraf  Tiruan  tersebut  dapat  dibagi menjadi tiga bagian:
1. Lapisan input ( input layer )
Node-node di  dalam  lapisan input disebut unit-unit input . Unit-unit input tersebut  menerima  pola  inputan  data dari  luar  yang  mengambarkan  suatu permasalahan.
2. Lapisan tersembunyi ( hidden layer ) Node-node di  dalam  lapisan  tersem- bunyi  disebut  unit-unit  tersembunyi dimana  outputnya  tidak  dapat  secara langsung diamati.
3.  Lapisan output ( output layer )
Node-node di  dalam  lapisan output disebut  unit-unit output . Output dari lapisan  ini  merupakan  solusi  Jaringan Syaraf  Tiruan  terhadap  suatu  perma- salahan.
Langkah 0: Inisialisasi  bobot  (ambil  bobot  awal dengan  nilai  random  yang  cukup  kecil). Tentukan  anggka  pembelajaran  (α). Tentukan ambang maximal epoch Langkah 1:
Selama  kondisi  berhenti  belum  dicapai, maka lakukan langkah 2 sampai 9. Langkah 2: Untuk  setiap  pasangan  pola  pelatihan, lakukan  langkah  ke-3  sampai  langkah  ke- 8.
Fase I: Propagasi maju Langkah 3: Tiap-tiap  unit input X i (dari  unit  ke-1 sampai  unit  ke-n  pada  lapisan  input) menerima sinyal x i dan meneruskan sinyal tersebut  ke  semua  unit  pada  lapisan  yang ada di atasnya (lapisan tersembunyi). Langkah 4 :
Tiap-tiap unit pada suatu lapisan tersembunyi Z j (dari unit ke-1 sampai unit
ke-p;  i=1,...,n;  j=1,...p)  sinyal output lapisan  tersembunyinya  dihitung  dengan menerapkan fungsi aktifasi terhdap penjumlahkan sinyal sinyal input berbobot xi :
    n i ij i j j v x v in z 1 0 _
dengan  mengggunakan  fungsi  aktivasi untuk menghitung sinyal output : z j = f(z_in j ) dan  kirimkan  sinyal  tersebut  ke  semua unit di lapisan atasnya (unit-unit output ). Langkah 5 : Setiap  unit  dilapisan output Y k (dari  unit ke-1 sampai unit ke-m; i=1,...n; k=1,...,m) dihitung  sinyal output nya  dengan menerapkan  fungsi  aktivasi  terhadap penjumlahan  sinyal-sinyal input berbobot zj bagi lapisan ini.
    n i jk i ok k w z w in y 1 _
Dengan menggunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output : y k = f(y_in k )
dan  kirimkan  sinyal  tersebut  ke  semua unit di lapisan atasnya (unit-unit output ).
Fase II : Propagasi mundur Langkah 6 : Tiap-tiap  unit output (Y k ,  k=1,2,3,...,m) menerima  target  pola  yang  berhubungan dengan  pola input pembelajaran,  hitung informasi error- nya : δ k = (t k - y k ) f '(y_in k ) kemudian  hitung  koreksi  bobot  (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai w jk ) : ∆w jk =  δ k x j hitung  juga  koreksi  bias  (yang  nantinya akan  digunakan  untuk  memperbaiki  nilai ∆w 0k ) :
∆w 0k =  δ k Langkah 7: Tiap-tiap unit tersembunyi (Z j , j=1,2,3,...,p)  menjumlahkan  delta input (dari unit-unit yang berada pada lapisan di atasnya)
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
   m k jk k j w in 1 _  
kalikan  nilai  ini  dengan  turunan  dari fungsi  aktivasinya  untuk  menghitung informasi error : δ j = δ_in j f '(z_in j ) kemudian  hitung  koreksi  bobot (yang  nantinya  akan  digunakan  untuk memperbaiki nilai v ij ) : ∆v ij =  δ i x j
Fase III : Perubahan bobot Langkah 8 : Tiap-tiap  unit output (Y k ,  k=1,2,3,...,m)
memperbaiki bias dan bobotnya
(j=0,1,2,...,p) :
w jk (baru) = w jk (lama) + ∆w jk (2.17) Tiap-tiap unit tersembunyi (Z j , j=1,2,3,...,p) memperbaiki bias dan bobotnya (i=0,1,2,...,n) : v ij (baru) = v ij (lama) + ∆v ij (2.18) Langkah 9:   Tes kondisi berhenti.

## METODOLOGI
Metodologi penelitian merupakan urutan  dalam  melakukan  penelitian. Dimaksudkan agar penelitian lebih terkonsep  dan  terarah  sesuai  tujuan  yang ingin  dicapai,  sehingga  mengahasilkan system  yang  telah  teruji  dan  dapat memecahkan permasalahan yang diteliti. Metodologi penelitian digambarkan  kedalam  bentuk  sebuah kerangka  kerja.  Penelitian  dimulai  dari mengidentifikasai  masalah,  menganalisa masalah, menentukan tujuan, studi literatur, mengumpulan data, analisis data dan  penentuan  pola,  pengolahan  data dengan algoritma backpropagation , pengolahan data dengan aplikasi MATLAB  sampai  pada  mengevaluasi akhir. Kerangka Kerja Penelitian Bagian ini menggambarkan
bagaimana  kerangka  penelitian  yang dilakukan  agar  senantiasa  fokus  pada tujuan  dan  hasil  yang  diinginkan  dengan
waktu  yang  efisien.  Adapun  kerangka penelitian  dapat  dilihat  pada  gambar  1 berikut:

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## Analisis  Prediksi  Kunjungan  Wisata- wan
Untuk melakukan prediksi tingkat kunjungan  wisatawan,  penulis  mencoba untuk  melakukan  pengolahan  data  yang berpengaruh besar dalam prediksi kunjungan  wisatawan.  Berikut  yang merupakan  variabel-variabel  yang  akan digunakan  dalam  memprediksi  tingkat kunjungan wisatawan:
1. Hotel Bintang 1
2. Hotel Bintang 2
3. Hotel Bintang 3 4. Hotel Bintang 4 5. Akomodasi lainnya (Non Bintang)
Dimana variabel tersebut merupa- kan  variabel input dan  variabel  target yang  digunakan  dalam  memprediksi kunjungan wisatawan ke Sumatera Barat.
Proses  Transformasi  Data  ( Prepro- cessing ) Dalam  proses  transformasi , awal tahapannya  adalah  melakukan  pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan dengan menggunakan  metode backpropagation . Data  yang  didapat  akan  diubah  dengan proses  transformasi sebelum  digunakan dalam perhitungan Jaringan Syaraf
Tiruan.  Transformasi data  dilakukan dengan  melakukan  perubahan  terhadap besar skala dari input dan target sehingga
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
nantinya  proses  akan  berjalan  dengan efisien . Proses transformasi sangat penting  dilakukan  mengingat  Jaringan Syaraf  Tiruan  tidak  dapat  mengolah langsung data.
Sebelum ditransformasi, kita akan lakukan  pembagian  data  menjadi  data pelatihan  dan  pengujian.  Pembagian  data ini  dilakukan  agar  dapat  membandingkan hasil pelatihan pada  masing-masing bagian. Untuk variabel data yang digunakan  dalam  proses  prediksi  dengan Jaringan Syaraf Tiruan ini adalah: 1. X1  : Bintang Satu
2. X2  : Bintang Dua
3. X3  : Bintang Tiga
4. X4  : Bintang Empat
5. X5  : Akomodasi Lainnya
Tabel 1.  Penyusunan Pola Pelatihan dan Pengujian Data Tahun X1 X2 X3 X4 X5
Y (target) 2012 116.11 70.35 57.45 102.40 126.13 472.45 2013 155.12 86.29 88.37 162.71 118.48 610.99 2014 146.44 101.52 77.26 266.58 135.81 727.64 2015 14165 112.66 119.75 293.88 145.66 813.63 2016 85.94 252.77 198.73 243.29 162.98 945.73 2017 190.18 359.01 302.97 347.53 218.79 1.418.51
Fungsi sigmoid adalah  fungsi asimtotik (tidak  pernah  mencapai 0 ataupun 1 ),  maka transformasi data dilakukan  pada  interval  yang  lebih  kecil yaitu  [ 0.1;  0.8 ],  ditunjukkan  dengan persamaan.
Keterangan : 0.8 = Ketetapan x = Nilai data ke - n a = Nilai data terendah b = Nilai data tertinggi
Data pelatihan dan data pengujian yang  telah  ditransformasi  digunakan dalam  proses  perhitungan  algoritma backpropagation .
Tabel 2.  Hasil Transformasi pola Penyusunan Pelatihan Data Tahun X1 X2 X3 X4 X5 Y (target) 2012 0.33 0.10 0.10 0.10 0.16 0.10 2013 0.63 0.14 0.20 0.30 0.10 0.22 2014 0.56 0.19 0.16 0.64 0.24 0.32 2015 0.53 0.22 0.30 0.72 0.32 0.39 2016 0.10 0.61 0.56 0.56 0.45 0.50 2017 0.90 0.90 0.90 0.90 0.90 0.90

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perancangan  Manual  Jaringan  Syaraf Tiruan a. Berikan  nilai  bobot  ( V )  dari input ke lapisan tersembunyi ( hidden layer ).
Tabel 3.  Nilai Bobot Input ke Hidden Layer Pola 5-5-1 Bobot Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 V1 3,4098 4,7837 -6,6371 2,8943 2,5178 V2 -1,8693 0,8564 6,1720 -2,4210 -6,7154 V3 7,2674 -5,0044 -2,0283 -3,2883 0,7014 V4 0,5481 2,7744 5,3477 -5,0020 -5,6270 V5 -1,5587 6,4783 0,0539 -5,8738 3,7917 b. Berikan  nilai  bobot  dari  lapisan tersembunyi ke output .
Tabel 4.  Nilai Bobot Dari Hidden Layer ke Output Pola 5-5-1
Bobot Y
W1
-0,2433 W2 0,7200
W3 0,7073
W4
0,1871
W5
-0,0069 c. Berikan  nilai bias ( )  dari input ke lapisan tersembunyi ( hidden layer ),
Tabel 5.  Nilai Bias Dari Input Ke Hidden
Layer Pola 5-5-1 Bias 1 2 3 4 5 Vj -7,3475 3,9203 1,1761 -0,4041 -5,3090
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
d. Berikan  nilai bias ( dari  lapisan tersembunyi ke output , Tabel 6.  Nilai Bias Hidden ke Output 5-5-1 Bias 1 Wj 0,7995 Tahap Iterasi : a. Menentukan input pada neuron hidden Untuk  mendapatkan  nilai input pada masing-masing neuron  hidden maka akan  dilakukan  langkah  perhitungan dengan  cara  mengalikan  masing- masing nilai pada neuron input dengan masing-masing bobotnya.
b. Menentukan output  neuron pada neuron hidden
Setelah perhitungan input dari masing- masing neuron  hidden ,  maka  langkah berikutnya dilanjutkan dengan menghitung nilai keluaran dari masing-masing neuron  hidden dengan
memasukan  fungsi aktivasi, fungsi aktivasi yang digunakan yaitu Sigmoid Biner .
c. Menetukan output pada neuron output
Selanjutnya  menghitung input dari neuron output , yaitu dengan mengalikan  nilai  keluaran  dari  lapisan tersembunyi  dengan  masing-masing neuron hidden kelapisan output .
d. Menentukan  Faktor di  unit  keluran (Tahapan Perambatan Balik). Hitung  suku  perubahan  bobot (digunakan  dalam  merubah  bobot dengan laju pembelajaran ( learning rate ) . e. Menentukan  jumlah  kesalahan  dari unit tersembunyi ( hidden )
Kemudian hitung factor kesalahan   di unit tersembunyi ( hidden )
Hitung  suku  perubahan  bobot  ke  unit tersembunyi Langkah setelah ini adalah menghitung  nilai  bobot  unit  tersembunyi ( hidden )
Langkah  berikutnya  hitung  peru-
bahan  nilai  bobot garis  yang  menuju  ke
unit keluaran ( output ). Langkah selanjutnya hitung koreksi  nilai Bias dari  unit  tersembunyi ( hidden ).
Lanjutkan  dengan  mencari  nilai bias baru  pada  unit  keluaran  ( hidden ) dengan persamaan.
Hitung  perubahan  nilai bias dari unit tersembunyi ke output.
Setelah  proses  pelatihan  selesai, data keluaran yang sudah didapatkan dari pelatihan  jaringan  adalah  yang  masih dalam bentuk normalisasi, sehingga harus dilakukannya  proses  denormalisasi  data yang  bertujuan  untuk  mengembalikan nilai  hasil  keluaran  data  yang  masih dalam bentuk normalisasi kedalam bentuk data  yang  sebenarnya.  Hasil  ini  masih jauh  dari  target  yang  dinginkan,  jadi pelatihan  dan  pengujian  yang  dilakukan tidak  cukup  hanya  dengan  satu  jenis arsitektur  jaringan  saja,  tapi  harus dibandingkan  dengan  arsitektur  jaringan lain,  dan  tidak  cukup  hanya  pada  tahap iterasi  tahap  I  saja,  harus  dilakukan sebanyak  mungkin  sampai  menemukan hasil  dibawah  nilai  nol  atau  tingkat error yang terendah sebanyak-banyaknya.
Maka  untuk  melakukan  pengolahan  yang lebih  banyak  tidak  mungkin  dilakukan secara  manual,  tapi  harus  menggunakan alat  bantu,  dalam  hal  ini  penulis menggunakan Software Matlab.
Pelatihan dan Pengujian dengan

## MATLAB
Dalam  melakukan  pelatihan  dan pengujian  hasil  dari  prediksi  kunjungan wisatawan  ke  Sumatera  Barat,  maka pengenalan  pola  tersebut  juga  akan diujikan ke dalam sistem terkom- puterisasi.  Pelatihan  yang  dilakukan dalam Matlab dapat menggunakan berbagai  fungsi,  tujuannya  adalah  untuk mempercepat pelatihan.
Langkah  pertama  yang  harus dilakukan untuk metode Backpropagation dengan  Matlab  adalah  dengan  mem- buat inisialisasi jaringan.  Matlab  ( Matrix
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Tabel 7. Perbandingan Epoch dan MSE dari Pola Yang Diuji
5-5-1 5-4-1 5-3-1 5-2-1 5-1-1 Epoch Pelatihan 389 1850 26463 5410 2781 MSE Pengujian 0,000996 0,000999 0,00100 0,0010 0,000998 Akurasi (100-MSE) 99,999004 99,999001 99,9990 99,9990 99,999002 Tabel 8. Perbandingan Hasil Prediksi Tahun Aktual Prediksi JST Selisih %Error 2012 472,452.00 482,331.92 9,879.92 2.09 2013 610,991.00 623,249.31 12,258.31 2.01 2014 727,640 739,340 11,700.45 1.61 2015 813,630.00 825,730 12,100.31 1.49 2016 945,735.00 955,747.50 101.0587 1.06 2017 1,418,511.00 1,425,258.86 6,747.86 0.48 Jumlah 4,988,959.00 5,051,658.34 62,699.34 8.73 Rata-Rata 831,493.17 841,943.06 10,449.89 1.45 Laboratory ) merupakan salah satu perangkat  lunak  yang  cocok  dipakai sebagai  alat  komputasi  yang  melibatkan matriks dan vector .

## SIMPULAN
Berdasarkan  analisa  data  dan pengujian di atas, dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Dari data di atas dapat dilihat tingkat persentase error terkecil  adalah  0.48 dengan jumlah prediksi 1,425,258.86 yang dapat dijadikan gambaran untuk tingkat kunjungan wisatawan berdasarkan  tingkat  hunian  hotel  di tahun berikutnya. 2. Dengan menerapkan metode Backpropagation, kita  dapat  mem- prediksi  kunjungan  wisatawan  dari data yang tersedia. 3. Untuk  pengembangan  selanjutnya, dapat menggunakan parameter pelatihan  yang  berbeda,  misalnya dengan  menggunakan  momentum serta  jumlah  lapisan  tersembunyi yang lebih banyak. Jumlah data latih yang  digunakan  sebaiknya  juga diperbanyak  (jika  memungkinkan) agar prediksi yang dihasilkan semakin akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Sumatera Barat (2016). “ Tingkat Penghunian Kamar Hotel Sumatera Barat ”. Dian  P.,  Diaz  D.S.,  and  Bens  Pardamean (2011).  “ An Application Of Artificial Neural Network Method
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
For  Measuring  The  Severity  Of Osteoarthritis”, Vol.11 (3) Dian N. and Fajri Rahmat U., (2016). “Pengenalan  Citra  Buah Manggis  Menggunakan  Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation” . Mei 2016. Kadu  Parag  P.,  (2013). “Temperature Prediction System Using Backpropagation Neural Network : An Approch” . ,Vol. 2 : 61-64 Lesnussa  Y.A.,  Latuconsina  S.,  and Persulessy E.R., (2015). “ Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA (Studi Kasus: SMAN 4 Ambon) ”. Jurnal Matematika Integratif.
Volume 11 (2), Oktober 2015, Oktaviani  U.,  Beni  I.,  and  Fatma  A.S., (2014).“ Diagnosa Gizi Pada Anak Balita Dengan Menggunakan  Metode  Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation ”.Vol.  02  (1) 2014. Panchal Amit M., (2015). “ National Stock Exchange  Stock  And  Index  Price Direction Prediction Using Backpropagation Artificial
Neural  Network ”  ,  International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology. Vol. 4 (11), November 2015. Puspitaningrum  D.,  (2004).  “ Pengantar
Jaringan Syaraf Tiruan ”. Jakarta : Penerbit Andi.
Siang  J.J.,  (2004).  “ Jaringan  Syaraf
Tiruan dan Pemogramannya Dengan Matlab ”. Jakarta: Andi.
Srikanth K., (2015). “Prediction Model to Enchane Resource Efficiently For Hospitals” . Vol. 4 (9), September 2015.
Risnawati,  R.,  &  Handayani,  M.  (2017). penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan Untuk Proyeksi Logistik Berdasarkan Prediksi Pasien Menggunakan Algoritma Backpropagation. JURTEKSI , 4 (1 ), 21-28.
Syah,  A.  Z.,  Siagian,  Y.,  &  Aswati,  S. (2017).  PENCIRIAN  WICARA MENGGUNAKAN ANALISA CEPTRAL  SEBAGAI  WUJUD INVERS  DARI  FAST  FORIER TRANSFORM (FFT). JURTEKSI ROYAL Vol 3 No 2 , 3 .