## Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Jumlah Permintaan Pemasangan Indihome Dengan Metode Backpropagation

## Etca Adetina Banurea
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Jaringan  syaraf  tiruan    cabang  dari  kecerdasan  buatan  yang  meniru  atau  mencontoh  cara  kerja  otak  manusia.  JST  dapat diimplementasikan  pada  berbagai  macam  aplikasi  untuk  menyelesaikan  banyak  masalah  khususnya  dalam  bidang peramalan.Salah satu algoritma  yang sering digunakan  adalah Bacpropagation. Backpropagation salah satu algoritma  yang dapat  digunakan  untuk  memprediksi    Jumlah  permintaan  pemasangan  Indihome.  Ada  dua  tahapan  yang  digunakan  pada metode backpropagation ini yaitu tahap pelatihan dan tahap pengujian. Pada tahap pelatihan pola berusaha untuk mengenali masukan dan pada tahap pengujian pola yang sudah dikenali diujikan sehingga diketahui pola jaringan yang dapat mengenali dan  melakukan  prediksi  terhadap  Jumlah  permintaan  pemasangan  indihome.Jumlah  permintaan  pemasangan  Indihome merupakan salah satu  Dalam penelitian  ini  metode  jaringan syaraf tiruan  yang  diguanakan adalah  metode backpropagtion untuk  memprediksi  Jumlah  permintaan  pemasangan  indihome.  Perangkat  lunak  yang  diguanakan  untuk  pengujian  adalah aplikasi Matlab versi 6.1.
Kata Kunci :Jaringan  Syaraf Tiruan,  Prediksi ,Backpropagation, Matlab6.1 .

## Abstract
Branch artificial neural networks of artificial intelligence that mimic or imitate the workings of the human brain. ANN can be implemented in various applications to solve many problems, especially in the field of forecasting. One algorithm that is oft en used  is  Bacpropagation.  Backpropagation  is  an  algorithm  that  can  be  used  to  predict  the  number  of  Indihome  installation requests. There are two stages used in the backpropagation method, namely the training stage and the testing phase. In the training phase the pattern tries to recognize the input and at the testing stage the recognizable pattern is tested so that it is known the network pattern that can recognize and predict the number of indihome installation requests. The number of requests for Indihome installation is one. In this study the artificial neural network method is used backpropagtion method for predicting the number of individual installation requests. The software used for testing is the Matlab version 6.1 application.
Keywords : Artificial Neural Networks, Prediction, Backpropagation, Matlab6.1

## 1. PENDAHULUAN
Jaringan syaraf tiruan (Artificial  Neural Network ) atau disingkat dengan JST adalah jaringan dari sekelompok unit  pemroses  kecil  yang  dimodelkan  berdasarkan  jaringan  syaraf  manusia.  Jaringan  syaraf  tiruan  merupakan sistem  adaptif  yang  dapat  mengubah  strukturnya  untuk  memecahkan  masalah  berdasarkan  informasi  eksternal maupun  internal  yang  mengalir  melalui  jaringan  sayaraf  tiruan.  Secara  sederhana,  JST  adalah  sebuah  alat pemodelan data statistik  non-linear. JST dapat digunakan untuk  memodelkan  hubungan  yang kompleks antara input dan output untuk menemukan pola-pola data[1].Dalam pelayanan pemasangan indihome ini perlu adanya prediksi  agar  ketersediaan  jasa  dan  produk  indihome  terpenuhi  saat  adanya  permintaan  dari  pelanggan.  Dan Algoritma  yang  peneliti  gunakan  dalam  pemecahan  masalah  ini  adalah  dengan  mengunakan  metode Backpropagation.  Prediksi  merupakan  sumber  informasi  yang  dapat  digunakan  oleh  perusahaan  untuk mempersiapkan diri dalam menentukan strategi kedepan yang lebih baik. Prediksi jumlah permintaan pemasangan Indihome setiap bulannya naik, oleh karena itu pelanggan yang meminta pemasangan idihome terkendala akibat membludaknya jumlah permintaan pelanggan dikarenakan keterbatasan waktu, juga pegawai yang bekerja. Dalam usaha  peningkatan  efisiensi  dan  efektivitas  dalam  pengelolaan  data-data  dari  suatu  proses  dalam  jumlah permintaan  pemasangan  Indihome    yang  dilakukan  melalui  promosi  setiap  titik,  dengan  demikian  ketertarikan pelanggan untuk memasang produk Indihome pun  jumlahnya membludak maka diperlukan sebuah sistem basis data yang mampu mengintegrasikan data-data yang ada dalam sebuah sistem yang akan memudahkan pengolahan data-data tersebut. Dalam  penelitian sebelumnya tentang  Peramalan Jumlah Permintaan Produksi Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation [2], Dan menurut penelitian lain tentang Jaringan syaraf tiruan untuk memprediksi penjualan jamur menggunakan algoritma  Bacpropagation dengan  Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Backpropagation memiliki tingkat akurasi yang baik dalam prediksi penjualan jamur[3] Menurut  jurnal  Algoritma  Backpropagation  diatas  merupakan  algoritma  pembelajaran  yang  terawasi  dengan banyak lapisan (multilayer). Pada pembelajaran terawasi, terdapat target yang akan dibandingkan dengan keluaran jaringan. Ketika  jaringan diberi sinyal  masukan, sinyal  ini akan  menuju ke unit-unit pada  lapisan tersembunyi kemudian diteruskan ke unit-unit pada lapisan keluaran. Apabila keluaran jaringan tidak sama dengan target, akan dilakukan langkah mundur pada lapisan tersembunyi diteruskan ke lapisan masukan (input) [2] .

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  syaraf  adalah  salah  satu  representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang  selalu  mencoba  untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia tersebut. Istilah buatan  ini digunakan karena  jaringan syaraf diimplementasikan dengan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran. [1]
Prediksi didefinisikan sebagai  proses peramalan  kejadian dimasa datang dengan  berdasarkan data variabel di masa  sebelumnya.”dimasa  datang  dengan  lebih  mendasarkan  pada  pertimbangan  intuisi,  dalam  prediksi  juga sering  digunakan  data  kuantitatif  sebagai  pelengkap  informasi  dalam  melakukan  peramalan”.  Sedangkan “prakiraan  didefinisikan  sebagai  proses  peramalan.  Telekomunikasi  Indonesia,  Tbk  (TELKOM)  merupakan BUMN  yang  bergerak  di  bidang  jasa  layanan  telekomunikasi  dan  jaringan  di  wilayah  Indonesia.Sebagai Perusahaan milik negara yang sahamnya diperdagangkan di bursa saham, pemegang saham mayoritas Perusahaan adalah Pemerintah Republik Indonesia sedangkan sisanya dikuasai oleh publik.Perusahaan penyelenggara bisnis T.I.M.E.S  (Telecommunication,  Information,  Media,  Edutainmet  and  Services)  milik  negara  yang  terbesar  di Indonesia, yaitu sebuah portfolio bisnis yang lebih lengkap mengikuti tren perubahan bisnis global di masa datang.

## 2.2 Backpropagation
Backpropagation merupakan salah satu algoritma pembelajaran dalam jaringan syaraf tiruan. Proses pembelajaran dalam backpropagation dilakukan dengan penyesuaian bobot-bobot jaringan syaraf tiruan dengan arah mundur berdasarkan  nilai error dalam  proses  pembelajaran. Backpropagation bekerja  melalui  proses  secara  iterative dengan  menggunakan  sekumpulan  contoh  data  ( data  training ),  membandingkan  nilai  prediksi  dari  jaringan dengan setiap contoh data. Dalam setiap proses, bobot relasi dalam jaringan dimodifikasi untuk meminimalkan nilai Mean Squared Error (MSE) antara nilai prediksi dari jaringan dengan nilali sesungguhnya. Modifikasi relasi jaringan syaraf tersebut dilakukan dalam arah mundur, dari output layer hingga layer pertama dari hidden layer [7] . Adapun langkah-langkah metode backpropagation sebagai berikut [8]: Langkah 0 : baik  bobot  maupun  bias  dapat  diset  dengan  sembarangan  angka  (acak)  dan  biasanya  angka disekitar 0 dan 1 atau -1 (bias positif atau negatif).
Langkah 1 : jika sttopping condition masih  belum  terpenuhi, jalankan step 2-9. Langkah 2 : untuk setiap data training, lakukan step 3-8. Langkah 3 : Umpan Maju ( FeedForward) setiap unit input menerima sinyal input menerima sinyal input dan menyebarkan sinyal tersebut pada  seluruh  unit  pada  hidden  layer.  Perlu  diketahui  bahwa  inpu  tyang  dipakai  di  siniadalah input training data yang sudahdiskalakan.
langkah 4 : Umpan Maju ( FeedForward)
Setiap  hidden  unit  akan  menjumlahkan  sinyal-sinyal  input  yang  sudah  berbobot,  termasuk biasnya dan memakai fungsi aktivasi yang telah ditentukan untuk menghitung sinyal output dari hidden unit yang bersangkutan,lalu mengirim sinyal output ini keseluruh unit pada unit output.
Langkah 5 : Setiap  unit  out  akan  menjumlahkan  sinyal-sinyal  input  yang  sudah  berbobot,  termasuk biasnya,dan  memakai  fungsi    aktivasi  yang  telah  ditentukan  untuk  menghitung  sinyal  output dari unit output yang bersangkutan.
Langkah 6 : Propogasi  Balik  Error  (Backpropagation  of  Error)  Setiap  unit  output  menerima  suatu  target (output yang diharapkan) yang akan dibandingkan dengan output yang dihasilkan. Faktor  k ini digunakaan  untuk  menghitung  koreksi  error  (  w jk )  yang  nantinya  akan  dipakai  untuk memperbaharui w jk , di mana:  w jk =  k z j (1)
Selain itu juga dihitung koreksi bias  w 0k yang nantinya akan dipakai untuk memperbaharui w 0k , di mana:  w 0k =  k (2)
Faktor  k ini kemudian dikirimkan ke layer di depannya.
Langkah 7 : Setiap  hidden  unit  menjumlah  input  delta  (yang  dikirimdari  layer  pada  step  6)  yang  sudah berbobot.  Kemudian  hasilnya  dikali  kandengan  turunan  dari  fungsi  aktivasi  yang  digunakan jaringan untuk menghasilkan faktorkoreksi error.Kemudian hasilnya  dikali kandengan turunan dari  fungs  iaktivasi  yang  digunakan  jaringanu  ntuk  menghasilkan  fakto  rkoreksi  error  j ,  di mana:
 j =  _in j f’(z_in j ) (3)
Fakto r  j ini digunakan untuk menghitung koreksi error (  v ij ) yang nantinya akan dipakai untuk memperbaharui v ij , di mana:  v ij =  j x i (3)
Selain itu juga dihitung koreksi bias  v 0j yang nantinya akandipakai untuk memperbaharui v 0j , di mana:
 v 0j =  j (4) Langkah 8 : Pembaruan bobot bias Setiap unit outputakanmemperbaharui bias dan bobotnya dengan setiap hidden unit. Demikian pula untuksetiap hidden unit akan memperbaharui bias dan bobotnya dengan setiap unit input.
Langkah 9 :
Memeriksa Stopping Condition Jika stop condition telah terpenuhi, maka pelatihan jaringan dapat dihentikan. Jaringan syaraf terdiri dari 3 lapisan, yaitu lapisan masukan atau input terdiri atas variabel masukan unit sel syaraf, lapisan tersembunyi terdiri atas 10 unit sel saraf, dan lapisan keluaran atau output terdiri atas 2 sel saraf. Lapisan masukan  digunakan  untuk  menampung  13  variabel  yaituX 1 sampai  dengan  X 13 ,  sedangkan  2  lapisan  keluaran digunakan  untuk  mempresentasikan  pengelompokan  pola,  nilai  00  untuk  Gangguan  Stress,  nilai  01  untuk Gangguan Fobia, nilai 10 untuk Gangguan Obsesif kompulsif, dan nilai 11 untuk Gangguan Panik.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Permasalahan yang akan dibahas dalam skripsi ini adalah memprediksi jumlah permintaan pemasangan Indihome berdasarkan data yang diambil pada  Devisi Regoinal Telkom Sumut. Data yang diolah diambil dari bulan juli tahun 2014 sampai dengan Desember tahun 2016.Untuk memprediksi Jumlah permintaan pemasangan Indihome ini  diterapkan  menggunakan  algoritma  Backpropagation.  Data  pelanggan  dari  Tahun  dari  tahun  2014  sampai tahun 2016 akan digunakan untuk training. Data training dikelompokkan  menjadi 2  yaitu data inputdan target. Data masuk dengan 3 input yang berasal dari juli  2014 hingga Desember 2016, kemudian dilakukan pemilihan arsitekstur  yang  tepat    pada  jaringan  syaraf  Tiruan  untuk    mendapatkan  hasil  prediksi  yang  optimal.  Setelah arsitektur  jaringan  dilakukan  maka  dilakukan  proses  training.  Dimana  sistem  akan  dilatih  sehingga  dapat mengenali  pola  pasangan  input  dan  data  target.  Testing  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  sistem  mampu memberikan hasil yang benar terhadap pasangan data inputdan target yang belum pernah dilatih kedalam sistem. Dilakukan dinormalisasi  dari data yang telah dinormalisasi untuk menjadi nilai output dari jaringan.
Adapun contoh kasus diambil dari pertengahan bulan dari bulan Juli 2014-Desember 2016. Pola peermintaan akan berulang pada setiap tahun. Perulangan  ini  juga akan terjadi pada pola kurva dari tahun ke tahun. Pengalaman bagian pendataan di PT. Telekominikasi Devisi Regional Sumut menunjukkan bahwa jumlah permintaan  pada setiap  tahunnya  dipengaruhi  oleh  jumlah  permintaan  pada  tahun  sebelumnya.  Berikut  ini  merupakan  sebagian contoh  untuk  mengimplementasikan  algoritma  yang  digunakan  jumlah  permintaan  pada  tahun  sebelumnya. Berikut  ini  merupakan  sebagian  contoh  untuk  mengimplementasikan  algoritma  yang  digunakan.  Adapun  data Jumlah permintaan  dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Data dari Tabel  1. adalah merupakan datakesimpulan  dari bulan juli 2014 ssebagai berikut:
Tabel 1. Data Jumlah permintaan Pemasanagan Indihome Tahun Jenis Produk Indihome Indihome Fiber MSAN 2014 88 113 104 2015 665 1745 410 2016 175 3315 85
Data yang digunakan dalam tugas akhir ini merupakan database jumlah permintaan pemasangan Indihome pada juli  2014, dimulai dari bulan July sampai Desember tahun 2016. Data disusun dan dipilih variabel faktor-faktor dengan record data  yang  memiliki  informasi  paling  lengkap.Data  tersebut  kemudian  dibagi  menjadi  2  bagian yaitu, data pelatihan (training ), data pengujian ( testing ). X’ =0. 8(x-a)   + 0,1 b-a
Tabel 2. Normalisasi data Jumlah Permintaan Pemasangan Indihome
Tahun Jenis Product Indihome Indihome Fiber MSAN 2014 0.03 0.80 0.51 2015 0.17 0.80 0.06 2016 0.02 0.80 0,2
Sebelum proses pengolahan data dilakukan, perlu proses penentuan masukan ( input ) serta target atau hasil yang ingin didapatkan dari proses pengolahan data, sehingga akan memudahkan dalam melakukan pembagian data dan proses pengolahan data untuk mendapatkan hasil sesuai dengan apa yang diharapkan sebelumnya.
Tabel 3. Data Pelatihan Predikdsi Jumlah permintaan NO X1 X2 X3 TARGET 1 0.03 0.80 0.51 0.17 2 0.80 0.51 0.17 0.80 3 0.51 0.17 0.80 0.6
Tabel 3. diatas merupakan data jumlah penjualan handphone yang akan diuji dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk  memperoleh goal yang diharapkan berdasarkan pola paling  bagus dengan  menggunakan software matlab 6,1.
Tabel   4. Data Pengujian Prediksi Jumlah Permintaan NO X1 X2 X3 TARGET 1 0.17 0.80 0.06 0.02 2 0.80 0.6 0.02 0.80 3 0.6 0.02 0.80 0.2
Menggunakan metode backpropagation dengan cara inisialisasi semua bobot dengan bilangan acak kecil. Tabel bobot-bobot dari layer input ke layer tersembunyi. Fase 1 Perambatan Maju. 1. Langkah Nol Inisialisasi bobot dengan bilangan acak kecil tabel bobot dari layer input ke        layer tersembunyi. Interval acak kecil dimulai dari (-0.5-0.5).
Tabel   5. Inisialisasi bobot Z1 Z2 X1 0.1 0.4 X2 0.4 0.2 X3 0.2 0.3 Tabel bobot dari layer tersembunyi ke layer Output. Tabel 6.  Bobot Layer Tersembunyi Y Z1 0.2 Z2 0.4
2. Langkah 1
Proses pembelajarn dilakukan  hingga kuadrat  jumlah error nya kurang dari   0.01  jika kondisi penghentian belum terpenuhi lakukan langkah 2.
3. Langkah 2 Untuk setiap data pasangan pelatihan lakukan langkah 2 -8.
Data pelatihan sebagai berikut. Tabel 7. Data Pelatihan POLA X1 X2 X3 TARGET 1 0.03 0.80 0.51 0,80 4.   Langkah 3
Tiap unit masukan menerima sinyal dan meneruskan ke unit tersembunyi. 5.   Langkah 4 Hitungsemuakeluaran di unit tersembunyi (Zj); Znetj = Vj0 + ∑ xivji 𝑛 𝑖=1 Znet 1   = V10 + ∑ xivji 𝑛 𝑖=1 Znet 1  =  X1. V1 +  X2 . V2 + X3 . V3 = 0.1* 0.03+ 0.4* 0.80+ 0.2* 0.51 = 0.3 +0.32+0.10 = 0.72 Z1        = f (Znet 1) =            1 1 + e -0.72 =   0.3273 6.   Langkah 5
Hitung semua jaringan di unit keluaran (yk). Fase 2 Perambatan Balik Ynetk = wk  0 + ∑ Zjwkj 𝑝 𝑗=1
Ynet k= wk  0 + ∑ Zjwkj 𝑝 𝑗=1 =Z1.W1 + Z2.W2 = 0.2 * 0.3273 + 0.4 * 0.4182 = 0.0654 + 0.1672 = 0,2326 Y1=f (Y-netk) =           1 1+ e –ynetk =                1 1 + e -0.2326 =   0,4421 7.   Langkah 6 Besar nya α = 0.2 ϑ k = (tk –yk) f’ (y_netk) = (tk-yk) yk(1-yk) ϑ 1  =(t1 –y1) f’ (y_net1) = (t1-y1) y1(1-y1) = (0-0.4421) * (0.4421) * (1- 0.4421) = 1 ∆wkj   = α ϑ k zj ∆ w11  = α ϑ k z1 0.2 (1) * 0.3 =  0.6 8.   Langkah 7 Hitung faktor ϑ unit tersembunyi berdasarkan kesalahan disetiap unit     tersembunyi zy. (J=1,2,3…….m) ϑ netj = ∑ ϑ𝑘 wkj 𝑚 𝑘=1 ϑ net1 = ϑ 1 * w1= Z1 =(1)* 0.2 = 0.2 ϑ net2 = ϑ 1 * w12 =(0.1)* 0.4 = 0.4 Faktor kesalahan ϑ unit tersembunyi ϑ j= ϑ netj f’ (z_netj) = ϑ net zj(1-zj) ϑ 1= ϑ net1  z1 (1-z11) = 0.2* (0.3273) *(1-0.3273) = 0,0439 ϑ 1= ϑ net2  z2 (1-z12) = -0.4(0.4182)*(1-0.0.4182) = 0.0973 ∆vij   =α ϑ 1  xi ∆v10  =  α ϑ 1 = 0.2 *(0,0439)* 1 = 0.8 ∆v20 =  α ϑ 1 = 0.2 *(0.2096)* 1 = 0,019
Fase 3 Perubahan bobot 9.   Langkah 8 Perubahan bobot garis yang menuju unit keluaran. Wkj(baru) =wkj(lama) ∆wkj W11 (baru) = w11(lama) +∆w11  =  0.2 + 0. 8= 1 W12 (baru) = w12(lama) + ∆w12 = 0.4 + 0.019= 0.59 Mengitung bobot baru pada hidden layer Vij (baru) = v11(lama) + ∆v11 = 0.4+ 1 = 1.1 Vij (baru) = v21(lama) + ∆v21
= 0.4 + 0.59 = 0.99 Tes nilai tertentu untuk berhenti belum terpenuhi karena nilai error dari Output belum kecil dari 0,01 Denormalisasi dengan rumus : Xi   =y (xmax – xmin)+ xmin = 0.4 (0.80 – 0.1) + 0.1 = 0.38 untuk Indihome Xi =y (xmax – xmin)+ xmin = 0.4(0.80– 0.12) + 0.12 = 0.392 untuk Indihome Fiber Xi =y (xmax – xmin)+ xmin = 0.6 (0.80 – 0.03) + 0.03 =0.338 untuk MSAN Keterangan Xi =jumlah permintaan pemasangan Indihome dari tahun 2014 -2016 Y= Hasil Output jaringan 0.6 X msin = data dengan nilai minimum tiap permintaan Pelanggan Xmax = data dengan nilai maximum tiap permintaan pelanggan.
Tabel 8. Hasil TAHUN INDIHOME INDIHOME FIBER MSAN Hasil Prediksi 2017 0.38 0.392 0.338 0.392
Kesimpulan  dari  perhitungan    tabel    4.10  diatas  penulis  mengambil  kesimpulan  bahwa,  ditahun  2014  sampai dengan tahun 2016 jumlah permintaan pemasangan Indihome  yang akan dipasang  lebih  banyak  lebih  banyak adalah Indihome Fiber dengan hasil Output 0.392. Untuk itu pemimpin perusahaan PT. Telkom Devisi Regional Sumatera  Utara    dapat  memperbanyak  produk  Indihome  Fiber    untuk  Memenuhi  Tingkat  Produksi    ditahun kedepannya.

## 4.  IMLEMENTASI
Pada tampilan awal dari perangkat  lunak  yang digunakan  Matlab 6.1 adapun hasil  output  grafik perbandingan antara  keluaran  JST  (prediksi  Jumlah  Permintaan  pelanggan  dalam  pemasangan  indihome  dengan  target (data pelatihan dan data pengujian permintaan) dengan epoch 3000 adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Perbandingan Keluaran JST dengan Target
Dari  tiga  model epoch yang  berbeda  digunakan  penulis  dalam  proses  pelatihan  sistem  Jaringan  Syaraf  Tiruan dengan  metode backpropagation dengan  menggunakan matlab  6.1 dengan  sampel  data  Jumlah  permintaan pemasangan indihome. Adapun data perbandingan dari masing-masing model dapat di lihat sebagai berikut :
Tabel 9. Kesimpulan Perbandingan MSE dari tiga epochs Epoch 2000 Epoch 2500 Epoch  3000 MSE 0,00099857 0,000999 0,0009939
Pada tabel kesimpulan diatas, maka penulis dapat menyimpulkan bahwa dengan proses perulangan ( epoch ) yang berbeda  pada  saat  pelatihan  dengan epoch =  256  dan  pencapaian  MSE  pada  saat  pelatihan  jumlah  permintaan pemasangan indihome pada PT. Telekomunikasi Devisi Regional Sumut  adalah = 0,000999.Berdasarkan pada nilai koefisien korelasi dan nilai MSE (Mean Square Error) yang diperoleh pada proses pelatihan tersebut, dapat disimpulkan bahwa JST dapat memprediksi Jumalh Permintaan dalam pemasangan Indihome  dengan baik.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  setelah  melakukan  penelitian  terhadap  prediksi  jumlah  permintaan  pelanggan dalam pemasangan Indihome dengan menggunakan JST - Backpropagationadalah :
1.  Proses  prediksi  jumlah  permintaan  pemasangan  indihome  yang  sebelumnya  dilakukan  masih  kurang  baik. Sehingga setelah dilakukannya proses prediksi dengan metode backpropagation hasinya semakin efektif.
2.  Dengan menerapkan Jaringan Syaraf Tiruan metode Backpropagation mampu menentukan atau memprediksi jumlah permintaan pemasangan Indihome pda PT. Telekomunikasi Devis Reginal Sumut.
3.  Dengan melakukan pengujian aplikasi Matlab 6.1 Proses Implementasi Jaringan Syaraf tiruan dengan metode Backpropagation data jumlah permintaan pemasangan Indihome dari tahun 2014 sampai dengan 2016,  Setelah dilakukan data pengujian (testing) dan bagian kedua untuk data pelatihan (Training) lebih cepat dan akurat..

## REFERENCES
[1] D. Puspitaningrum, Jaringan Syaraf Tiruan, Yogyakarta: Andi. 2006
[2] M. Febrina, “Peramalan Jumlah Permintaan Produksi Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST)  Backpropagation”, Jurnal Teknik Industri, vol.1,   pp. 174-179
[3] Y.LestariJaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi penjualan Jamur Dengaan    Metode  Backpropagation”, Jurnal iSD, Vol.2, No 1, Januari –Juni 2017, PISN : 2477-863X
[4] PT. Telekomunikasi Devisi Regional Sumatera Utara
[5] Masria, Dasar-dasar pengenalan komputer, yogyakarta Graha Ilmu, 2007
[6] Masria, Dasar-dasar pengenalan komputer, yogyakarta Graha Ilmu, 2007
[7] S. Kusumadewi, Artificial Intelligence, Yogyakarta: GRAHA ILMU.  2003
[8] J.J Siang, Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemograman Menggunakan Matlab, Yogyakarta: ANDI. 2005.
[9] Mohammad yazdi pusadan S.kom, M.eng (2015). Pemograman Matlab pada Sistem Pakar Fuzzy.