## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 340-350 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Model Prediksi Jaringan Saraf Tiruan Pada Anggaran Inventaris Di Pemerintahan Kota Pematang Siantar
Jaya Tatahardinata 1 , Harly Okprana 2 , Riki Winanjaya 3 1 Universitas HKBP Nommensen Pematangsiantar, Indonesia 2,3 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 jayatatahardinata@uhnp.ac.id, 2 harly@amiktunasbangsa.ac.id, 3 riki@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
Inventory is the process of managing the procurement or inventory of goods owned by an office or company in carrying out its operational activities. Without an inventory a business activity will not be carried out, the existence of an inventory is very important. Office inventory is very important for the continuity of an agency. If one or more equipment is disturbed, it will definitely hinder the running of the company's economy which is usually in the form of irregular office  inventory organization or lack of a system for inventorying office equipment. Therefore, the Neural Network is a powerful data model that is able to capture and represent complex Input-Output relationships, because of its ability to solve several problems, it is relatively easy to use, robustness of data input speed for execution, and initialization of complex systems. The method used in this research is the Backpropagation algorithm, which  is  a  supervised  method,  with  the  help  of  the  MATLAB  application  with  Fletcher-reeves parameters. The research data used is Goods Identity Card data for 2018-2021. Based on this data, a network architecture model will be determined, including 1-10-1, 1-15-1, 1-20-1, and 1-30-1. From the five  models,  training  and  testing  were  carried  out  first  and  then  obtained  the  results  that  the  best architectural model was 1-10-1 with 0.01397196. So it can be concluded that the model can be used to predict inventory budget data, especially in Pematangsiantar City.
Keywords : Artificial Neural Networks; Backpropagation; MATLAB; Fletcher-reeves

## Abstrak
Inventarisasi/Pergudangan adalah pengelolaan perolehan atau penyimpanan barang-barang milik  suatu  kantor  atau  perusahaan  dalam  rangka  kegiatan  operasional.  Tanpa  adanya  inventori suatu kegiatan usaha tidak akan terlaksana, keberadaan inventori sangat penting. Inventaris kantor sangatlah  penting  bagi  kelangsungan  sebuah  instansi.  Apabila  salah  satu  atau  beberapa perlengkapan  mengalami  gangguan,  maka  pasti  akan  menghambat  jalannya  roda  perekonomian perusahaan yang biasanya berupa tidak teraturnya keorganisasian inventaris kantor atau kurangnya sebuah  sistem  dalam  menginventaris  perlengkapan  kantor.  Oleh  karena  itu  Jaringan  Syaraf  Tiruan pemodelan  data  yang  kuat  yang  mampu  menangkap  dan  mewakili  hubungan  Input-Output  yang kompleks, karena kemampuannya untuk  memecahkan beberapa masalah  relatif  mudah  digunakan, ketahanan  menginput  data  kecepatan  untuk  eksekusi,  dan  menginisialisasikan  sistem  yang  rumit. Metode yang  digunakan pada penelitian adalah  algoritma Backpropagation,  dengan  menggunakan aplikasi MATLAB  dan parameter Fletcher-reeves. Data penelitian yang digunakan adalah data Kartu Identitas Barang tahun 2018-2021. Berdasarkan data ini akan ditentukan model arsitektur jaringan, antara lain 1-10-1, 1-15-1, 1-20-1, dan 1-30-1. Dari kelima model tersebut dilakukan pelatihan dan penghujian terlebih dahulu dan kemudian memperoleh hasil bahwa model arsitektur terbaik adalah 1-10-1  dengan  0,01397196.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  tersebut  dapat  digunakan untuk melalukan prediksi data anggaran barang inventaris khususnya di kota pematangsiantar.
Kata kunci : Inventarisasi; Jaringan Saraf Tiruan; Backpropagation; MATLAB; Fletcher-reeves

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 340-350 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 1. PENDAHULUAN
Ilmu  komputer  hanya  merupakan  mesin  (komputer)  yang  membantu manusia  dalam  menyelesaikan  tugas  sehari-hari  terkait  perhitungan  matematika dasar [1]. Namun, saat ini, ilmu komputer telah berkembang pesat hingga mampu menyelesaikan  tugas  yang  hampir  sama  dengan  kemampuan  manusia.  Teknologi tersebut dikenal dengan sebutan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) [2],  [3].  Inventarisasi  merupakan  proses  mengelola  pengadaan  atau  persediaan barang  yang  dimiliki  oleh  kantor  atau  perusahaan  dalam  melakukan  kegiatan operasionalnya  [4],  [5].  Tanpa  adanya  inventori  suatu  kegiatan  usaha  tidak  akan terlaksana,  keberadaan  inventori  sangat  penting.  Inventaris  kantor  sangatlah penting  bagi  kelangsungan  sebuah  instansi  [6],  [7].  Apabila  salah  satu  atau beberapa  perlengkapan  mengalami  gangguan,  maka  pasti  akan  menghambat jalannya  roda  perekonomian  perusahaan  yang  biasanya  berupa  tidak  teraturnya keorganisasian  inventaris  kantor  atau  kurangnya  sebuah  sistem  dalam menginventaris  perlengkapan  kantor  .  Berdasarkan  data  Anggaran  Pendapatan dan  Belanja  Daerah  (APBD)  di  Kota  Pematang  Siantar  dalam  kurun  waktu  satu tahun terakhir yakni 2012-2013 mengalami pengeluaran yang signifikan. Tercatat di  tahun  2012  Belanja  daerah  sebesar  639.607.159.845,00.  Mengalami  kenaikan pada  tahun  2013  sebesar  741.073.062.641,54.  Belanja  tidak  langsung  juga  kian mengalami  kenaikan  pada  tahun  2012  sebesar  741.073.062.641,54.  Pada  tahun 2013 sebesar 462.492.821.401,54. Sedangkan untuk belanja langsung pada tahun 2012  sebesar  220.817.942.926,00.  Tahun  2013  sebesar  278.580.241.240,00. Berdasarkan  uraian  dan  kebanyakan  fenomena  yang  terjadi  sekarang memperlihatkan  bahwa  pengalokasian  belanja  langsung  lebih  kecil  dari  pada belanja  tidak  langsung  tidak  ideal  setiap  tahunnya  atau  mungkin  ideal  setiap tahunnya.  Oleh  karena  itu,  dengan  melakukan  analisa  lebih  jauh  lagi  bagaimana dan  berapa  pengkomposisian  belanja  daerah  yang  terjadi  di  Pemerintah  Kota Pematang  Siantar,  apakah  pengalokasian  belanja  daerah  pada  tahun  berikutnya mengalami  perubahan  yang  baik  atau  memang  selalu  tidak  memenuhi  teori komposisi  yang  diharapakan.  Pada  penelitian  sebelumnya  yang  menjadi  rujukan [8], [9], [10], [11], [12], [13], [14], [15]. sehingga diperlukan suatu analisis untuk Prediksi  Jaringan  Saraf  Tiruan  pada  Anggaran  Inventaris  di  Pemerintahan  Kota Pematang  Siantar  di  masa  yang    akan    datang.    Salah    satu    cara    yang    dapat dilakukan    untuk    memprediksi    adalah    dengan    menggunakan  jaringan    syaraf tiruan  dengan  metode back-propagation [16].  Metode back-propagationini  telah banyak    digunakan  dalam      proses      prediksi      dan      memberikan      hasil      yang akurat   dengan   error   yang   rendah [17].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Jaringan Saraf Tiruan
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan metode  Backpropagation  [1].  Model  JST  Backpropagation  merupakan pengembangan  dari  model  percepton  [18].  Arsitektur  ini  pertama  kali  di kemukakan  oleh  Rumellhart  dan  Mc  Clelland  tahun  1986.  Ciri  utama  jaringan syaraf  ini  adalah  dipunyainya  tiga  tipe  lapisan  jaringan  yang  terhubung  penuh,

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 340-350 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
yakni:  jaringan  penerima  masukan,  jaringan  tersembunyi  dan  jaringan  keluaran. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  anggaran  barang  inventaris  di Pematangsiantar menggunakan metode Backpropagation Neural Network . Penulis ingin  mengetahui  apakah  dengan  menggunakan  metode  Backpropagation Neural Network dapat memprediksi dengan akurasi yang lebih baik [19]. Untuk mencapai tujuan  tersebut,  penulis  akan  melakukan  pengujian  dengan  menggunakan  data sekunder. Data bersumber dari BPKD Pematangsiantar.

## 2.3. Sumber Data Penelitian
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  bersumber  ini  di  dapat  dari Badan  Pengelola  Keuangan  Daerah(BPKD)  adalah  data  rekap  Kartu  Identitas Barang 2018-2021.
Tabel 1. Data Kartu Identitas Barang Nama Barang 2018 2019 2020 2021 AC 201.780.000 413.492.000 177.840.000 253.520.000 Laptop 406.534.211 404.596.000 506.032.925 917.353.000 Printer 153.203.260 212.791.200 411.349.670 314.910.000 Komputer/PC 492.415.200 136.890.500 2.086.975.000 274.820.000 TV 66.368.300 381.640.800 118.309.000 134.665.000 Microphone Wireless 750.000 1.012.000 84.790.000 31.927.700 Bangku/Kursi 652.359.500 470.527.000 548.794.427 647.187.500 Meja 425.964.100 611.082.768 432.050.587 294.444.600 Lemari 353.988.000 617.942.380 399.929.786 522.693.000 Tensimeter 33.738.350 632.963.940 53.152.250 78.841.500

## 2.4. Tahapan Penelitian
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.5. Normalisasi
Data  yang  terdapat  pada  table  1  terlebih  dahulu  dibagi  menjadi  2  bagian. Data tahun 2018-2019 dengan target tahun 2019 berubah menjadi data pelatihan, dan  untuk  data  tahun  2020-2021  dengan  target  tahun  2021  menjadi  data pengujian.  Setelah  dibagi  menjadi  2  kelompok  data  tersebut  akan  di

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 340-350 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
normalisasikan  dengan  menggunakan  fungsi  sigmoid.  Berikut  adalah  rumus normalisasi data.
(1)
Keterangan : X ’ = Hasil Normalisasi X = Dataset yang akan di normalisasi a  = Data terkecil dari dataset b  = Data terbesar dari dataset

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Hasil Data Normalisasi
Data  pada  Tabel  2  dibawah ini  adalah  hasil  dari  normalisasi  data  pelatihan pada tahun 2013-2015 dengan target tahun 2016, yang bersumber dari tabel:
Tabel 2. Hasil Normalisasi Data Pelatihan No.  2018 2019 (Target) 1 0,3468 0,6067 2 0,5982 0,5958 3 0,2872 0,3603 4 0,7036 0,2671 5 0,1806 0,5676 6 0,1000 0,1003 7 0,9000 0,6768 8 0,6220 0,8493 9 0,5337 0,8577 10 0,1405 0,8762
Tabel 3 merupakan data hasil normalisasi dari data uji tahun 2017-2019 dengan target tahun 2020, yang bersumber dari tabel 1. Data ini di normalisasikan sama seperti data pada Tabel 2.
Tabel 3. Hasil Normalisasi Data Pengujian No.  2020 2021 (Target) 1 0,1568  0,1863 2 0,2846  0,4447 3 0,2477  0,2102 4 0,9000  0,1946 5 0,1336  0,1400 6 0,1206  0,1000 7 0,3012  0,3395 8 0,2558  0,2022 9 0,2433  0,2910 10 0,1083  0,1183

## 3.2. Pelatihan dan pengujian
Pengolahan data dilakukan menggunakan tools matlab yang bertujuan untuk menentukan  model  arsitektur  terbaik.  Metode  yang  digunakan  pada  arsitektur

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 340-350 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
adalah  metode  Fletcher-Reeves.  Arsitektur  yang  digunakan  yaitu  sebanyak  5 model, yakni: 1-10-1, 1-15-1, 1-20-1, 1-25-1,1-30-1. Untuk struktur data pertama pada  model  (1)  disebut  Input,  data  kedua  disebut  Hidden  (10,  15,20,25,30)  dan data ketiga disebut Output. Parameter yang digunakan dalam penerapan algoritma Fletcher-Reveester dapat pada Gambar 2.
Gambar 2. Parameter Fletcher Reeves
3.3. Pelatihan dan Pengujian Model 1-10-1
Hasil dari model arsitektur 1-10-1 dapat dilihat pada gambar 3, dengan hasil epoch sebesar 252 iterasi. Hasil pelatihan dan pengujian dapat dilihat pada Tabel 4 dan 5.
Tabel 4. Hasil Data Pelatihan No.   X1 Target (Y1) Epoch 252 Actual  Error Perf
1 0,3468  0,6067
0,6066  0,0001 0,0032 2
0,5982  0,5958 0,7231  -0,1273 3 0,2872  0,3603
0,3603  0,0000 4 0,7036  0,2671
0,2672  -0,0001 5 0,1806  0,5676
0,5676  0,0000 6 0,1000  0,1003
0,1003  0,0000 7 0,9000  0,6768
0,6768  0,0000 8 0,6220  0,8493
0,7224  0,1269 9 0,5337  0,8577
0,8571  0,0006 10 0,1405  0,8762 0,8762  0,0000 Tabel 5. Hasil Data Pengujian No.   X1 Target (Y1) Epoch Actual Error Perf 1 0,1568  0,1863 0,0003  0,1860 0,01397196 2 0,2846  0,4447 0,3573  0,0874 3 0,2477  0,2102 0,2535  -0,0433

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 340-350 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No.   X1 Target (Y1) Epoch Actual Error Perf 4 0,9000  0,1946 0,0004  0,1942 5 0,1336  0,1400 0,0003  0,1397 6 0,1206  0,1000 0,0003  0,0997 7 0,3012  0,3395 0,3623  -0,0228 8 0,2558  0,2022 0,2979  -0,0957 9 0,2433  0,2910 0,2212  0,0698 10 0,1083  0,1183 0,0003  0,1180
Gambar 3. Hasil Model 1-10-1
3.4. Pelatihan dan Pengujian Model 1-15-1
Hasil dari model arsitektur 1-15-1 dapat dilihat pada gambar 4, dengan hasil epoch sebesar 201 iterasi. Hasil pelatihan dan pengujian dapat dilihat pada Tabel 6 dan 7.
Tabel 6 . Hasil Data Penelitian No.  X1 Target (Y1) Epoch 201 Actual  Error Perf 1 0,3468  0,5907 0,6066  -0,0159
0,00138492
2 0,5982  0,7297 0,7231  0,0066 3 0,2872  0,3855 0,3603  0,0252 4 0,7036  0,2123
0,2672  -0,0549 5 0,1806  0,5842
0,5676  0,0166 6 0,1000  0,1004 0,1003  0,0001 7 0,9000  0,7178
0,6768  0,0410 8 0,6220  0,8104
0,7224  0,0880 9 0,5337  0,8550
0,8571  -0,0021 10 0,1405  0,8621 0,8762  -0,0141 Tabel 7. Hasil Data Pengujian
No.   X1 Target (Y1) Epoch Actual  Error Perf 1 0,1568  0,1863 0,7181  -0,5318 0,16430000 2 0,2846  0,4447 0,3761  0,0685 3 0,2477  0,2102 0,3311  -0,1209

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 340-350 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No.   X1 Target (Y1) Epoch Actual  Error Perf 4 0,9000  0,1946 0,7178  -0,5232 5 0,1336  0,1400 0,8807  -0,7407 6 0,1206  0,1000 0,7735  -0,6735 7 0,3012  0,3395 0,4377  -0,0982 8 0,2558  0,2022 0,3318  -0,1296 9 0,2433  0,2910 0,3319  -0,0408 10 0,1083  0,1183 0,3108  -0,1925
Gambar 4. Hasil Model 1-15-1
3.5. Pelatihan dan Pengujian Model 1-20-1
Hasil dari model arsitektur 1-15-1 dapat dilihat pada gambar 5, dengan hasil epoch sebesar 87 iterasi. Hasil pelatihan dan pengujian dapat dilihat pada Tabel 8 dan 9.
Tabel 8. Data Hasil Penelitian No.  X1 Target (Y1) Epoch 87 Actual  Error Perf
1 0,3468  0,5907
0,6079  -0,0172
0,080586822 2 0,5982  0,7297 0,9829  -0,2532 3 0,2872  0,3855
0,3239  0,0616 4 0,7036  0,2123
0,9999  -0,7876 5 0,1806  0,5842
0,5792  0,0050 6 0,1000  0,1004
0,1052  -0,0048 7 0,9000  0,7178
1,0000  -0,2822 8 0,6220  0,8104
0,9961  -0,1857 9 0,5337  0,8550
0,8131  0,0419 10 0,1405  0,8621 0,8999  -0,0378 Tabel 9. Data Hasil Pengujian
No.   X1 Target (Y1) Epoch Actual  Error Perf 1 0,1568  0,1863 0,8374  -0,6512  0,27111973

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 340-350 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No.   X1 Target (Y1) Epoch Actual  Error Perf 2 0,2846  0,4447 0,3299  0,1148 3 0,2477  0,2102 0,6014  -0,3912 4 0,9000  0,1946 1,0000  -0,8054 5 0,1336  0,1400 0,8988  -0,7588 6 0,1206  0,1000 0,8412  -0,7412 7 0,3012  0,3395 0,3383  0,0012 8 0,2558  0,2022 0,5732  -0,3710 9 0,2433  0,2910 0,6061  -0,3150 10 0,1083  0,1183 0,4502  -0,3319
Gambar 5. Hasil Model 1-20-1

## 3.6. Penentuan Model Arsitektur Terbaik
Setelah  selesai  melakukan  pelatihan  dan  pengujian  data  terhadap  model  1- 10-1, 1-15-1, 1-20-1, 1-25-1 dan 1-30-1 menggunakan tools Matlab dan Microsoft Excel, maka diperoleh lah hasil dari arsitektur model terbaik yaitu model 1-10-1. Model  1-10-1  menjadi  model  dengan  akurasi  tertinggi  karena  memiliki  nilai MSE/Performance  yang  paling  rendah  yakni  sebesar  0,01397196.  Berikut penjelasan  perbandingan  seluruh  model  arsitektur  pada  tabel  10,  gambar penjelasan MSE/Perfomance dan perbandingan Epoch pada gambar 6 dan 7
Tabel 10. Perbandingan Seluruh Model Arsitektur Algoritma Arsitektur Fungsi Training Epoch (Iterasi) MSE Training MSE Testing/ Performance Backpropagation 1-10-1 traincgf 252 0,00323118 0,01397196 1-15-1 traincgf 201 0,00138492 0,16433684 1-20-1 traincgf 87 0,08058682 0,27111973 1-25-1 traincgf 27 0,05615766 0,12449086 1-30-1 Traincgf 111 0,00254886 0,20057753

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 340-350 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 6. Perbandingan Nilai MSE/Perfomance
Gambar 7. Perbandingan Epoch (Iterasi)

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan pembahasan mengenai Anggaran barang inventaris. Kentungan menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  dengan  menggunakan algoritma  Backpropagation,  membantu  untuk  mencari  nilai  perfomance  dan  juga penentuan  nilai  terbaik  dari  sample  data  yang  akan  di  teliti.  Aplikasi  yang  ikut serta dalam penelitian ini adalah aplikasi Matlab , karena untuk matlab itu sendiri mempunyai  fitur  untuk  memperhitungkan  perfomance  dan  untuk  mencari  nilai terbaik  yaitu  dengan  bantuan  parameter  algoritma  Fletcher-Reeves.  Dan  setelah melakukan mengujian dengan munggunakan 5 sampel diantaranya, 1-10-1, 1-15-1, 1-20-1,  1-25-1,  1-30-1.  Dari  kelima  pengujian  tersebut  tentu  saja  mendapatkan hasil terbaik yaitu terdapat pada data 1-10-1 yang dimana nilai MSE/Perfomance nya  adalah  0,01397196.  Alhasil  penelitian  ini  sudah  mendapatkan  akurasi  yang tertinggi  dan  memiliki  nilai  perfomance  terendah  dengan  menggunakan  bantuan tools Matlab .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  R.  Siregar,  A.  P.  Azhari,  D.  Hartama,  and  A.  P.  Windarto,  “Peramalan  Nilai Penjualan  Gas  Elpiji  3  Kg  di  Sumatera  Utara  dengan  bantuan  Analisis  Metode Jaringan Saraf Tiruan,” vol. 1, no. 2, pp. 52–58, 2022.
[2] H.  Okprana  and  R.  Winanjaya,  “Analisis  Pengaruh  Komposisi  Data  Training  dan Testing  Terhadap  Akurasi  Algoritma  Resilient  Backpropagation  (RProp),”

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 340-350 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 4, no. 1, pp. 89–95, 2022.
[3] A. C. D. Panjaitan and T. Effendi, “Simposium Hukum Indonesia,” Simposium Hukum Indonesia , vol. 1, no. 1, pp. 574–586, 2019.
[4] M. Usnaini, V. Yasin, and A. Z. Sianipar, “Perancangan sistem informasi inventarisasi aset berbasis web menggunakan metode waterfall,” Jurnal Manajamen Informatika Jayakarta , vol. 1, no. 1, p. 36, 2021.
[5] N.  Oktaviani,  I.  M.  Widiarta,  and  Nurlaily,  “Sistem  Informasi  Inventaris  Barang Berbasis Web Pada Smp Negeri 1 Buer,” Jurnal Informatika, Teknologi dan Sains , vol. 1, no. 2, pp. 160–168, 2019.
[6] Ismai,  “Penerapan  Metode  Sdlc  Waterfall  Dalam  Sistem  Informasi,” Jurnal  Sistem Informasi Musirawas , vol. 3, no. 1, pp. 23–29, 2018.
[7] S. Ali and A. Ambarita, “Sistem Informasi Data Barang Inventaris Berbasis Web Pada Kejaksaan Negeri Ternate,” IJIS - Indonesian Journal On Information System , vol. 1, no. 1, p. 31, 2016.
[8] D.  D.  R.  Tampubolon,  I.  S.  Damanik,  and  ...,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan Backprogation  Dalam  Memprediksi  Jumlah  Pasien  Rumah  Sakit,” Journal  of Informatics … , vol. 1, no. 2, pp. 75–83, 2021.
[9] S.  S.  Nasution,  H.  Okprana,  and  I.  S.  Saragih,  “Analisis  Metode  Backpropragation DalamMemprediksi Kelulusan Mahasiswa Studi Kasus STIKOM Tunas Bangsa,” TIN: Terapan Informatika Nusantara , vol. 2, no. 5, pp. 328–334, 2021.
[10]  V.  V.  Utari,  A.  Wanto,  I.  Gunawan,  and  Z.  M.  Nasution,  “Prediksi  Hasil  Produksi Kelapa Sawit PTPN IV Bahjambi Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Journal of Computer System and Informatics , vol. 2, no. 3, pp. 271–279, 2021.
[11]  Andi,  “Sistem  Informasi  Inventarisasi  Barang,” JURIKOM ,  vol.  1,  no.  69,  pp.  5–24, 2018,  [Online].  Available:  file:///D:/refrensi  pkl/G.211.15.0010-06-BAB-III- 20190905125537.pdf
[12]  H.  Las.A,  “‘Analisis  Komposisi  Belanja  Langsung  dan  Belanja  Tidak  langsung Pemerintah KotaPematang Siantar.,’” 2020, [Online]. Available: http://repository.uhn.ac.id/bitstream/handle/123456789/837/Las A. Hutabarat.pdf?sequence=1&isAllowed=y
[13]  R. Pratama, “Prediksi Jumlah Pendapatan Asli Daerah D.I Yogyakarta Menggunakan Metode Backpropagation,” Eprints.Uty.Ac.Id , 2019.
[14]  D.  J.  Amin  Al Sagi,  “Analisis Dan  Perancangan Sistem Informasi  Inventaris Barang Pada  Kantor  Kecamatan  Tebo  Ilir,” J.  Manaj.  Sist.  Inf. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  176–187,
2021, [Online]. Available: http://ejournal.stikom-
db.ac.id/index.php/manajemensisteminformasi/article/view/1060
[15]  M. Usnaini, V. Yasin, and A. Z. Sianipar, “Perancangan sistem informasi inventarisasi aset berbasis web menggunakan metode waterfall,” J. Manajamen Inform. Jayakarta , vol. 1, no. 1, p. 36, 2021, doi: 10.52362/jmijayakarta.v1i1.415.
[16]  J. Pamungkas, R. Winanjaya, W. Robiansyah, and G. Artikel, “Metode Jaringan Saraf Tiruan  dalam  Memprediksi  Jumlah  Produksi  Daging  Itik  Manila  Berdasarkan Provinsi  Di  Indonesia,” JOMLAI:  Journal  of  Machine  Learning  and  Artificial Intelligence , vol. 1, no. 3, pp. 2828–9099, 2022.
[17]  I. I. Ridho, A. Agung, G. Bagus, and A. P. Windarto, “Optimasi Fungsi Pembelajaran Jaringan  Saraf  Tiruan  dalam  Meningkatkan  Akurasi  pada  Prediksi  Ekspor  Kopi Menurut Negara Tujuan Utama,” vol. 4, no. 4, 2023.

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 340-350 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[18]  Sumiatin,  Y.  D.  Rosita,  and  J.  Ristono,  “Penerapan  Metode  Multilayer  Perceptron (Backpropagation) Dalam Penentuan Kesiapan Calon Transmigran,” Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Islam Majapahit , pp. 35–43, 2019.
[19]  A.  P.  Widodo,  E.  A.  Sarwoko,  and  Z.  Firdaus,  “Akurasi  Model  Prediksi  Metode Backpropagation  Menggunakan  Kombinasi  Hidden  Neuron  Dengan  Alpha,” Matematika , vol. 20, no. 2, pp. 79–84, 2017.