Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed), Vol. 5 No.4 November 2021

## PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH SISWA DIKTUKPA (PENDIDIKAN PEMBENTUKAN PERWIRA) TNI AL DENGAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DAN ALGORITMA BACKPROPAGATION
Dwi Yuniarti 1 , Bambang Gunawan 2
Sistem Informasi Bisnis 1 , Teknik Informatika 2
Magister Manajemen Sistem Informasi 1 ,  Fakultas Teknik Industri 2 Universitas Gunadarma 1 , Universitas Gunadarma 2 , Email: d.yuniarti18@gmail.com 1 , bambang_gunawan@staff.gunadarma.ac.id 2
Received: September 03, 2021 Revised: September 20, 2021 . Accepted: Oktober 25, 2021 . Issue Period: Vol.5 No.4 (2021), Page 938-954
Abstrak: Jenjang  kepangkatan  militer  di  TNI  umumnya  sama  saja,  tetapi  dibeberapa  strata ditiap Angkatan memiliki istilah atau sebutan yang berbeda. Umumnya di tiap Angkatan baik itu Angkatan Darat, Laut maupun Udara memiliki 3 (tiga) tingkatan atau strata yaitu Perwira, Bintara dan Tamtama, yang tiap strata masing-masing terdiri dari beberapa jenjang tingkatan kepangkatan  yang  lebih  lengkap.  Bagi  prajurit  yang  sudah    menempuh  hampir  seluruh tingkatan  di  stratanya  serta  memenuhi  persyaratan  yang  berlaku,  prajurit  tersebut  diberikan kesempatan  untuk  alih  strata  ke  tingkat  strata  diatasnya  dengan  mengikuti  Pendidikan Pembentukan Perwira (DIKTUKPA)  untuk yang dari Bintara, dan Pendidikan Pembentukan Bintara (DIKTUKBA) untuk yang dari Tamtama. Disdikal merupakan  instansi  Pendidikan di lingkungan TNI AL  yang menyelenggarakan program – program pendidikan militer maupun akademik yang diperuntukkan bagi personel TNI AL. Setiap tahunnya TNI- AL menyediakan kesempatan  bagi  prajurit  yang  ingin  menempuh  Pendidikan  Pembentukan  Perwira (DIKTUKPA  TNI  AL).  Berdasarkan  realita  dilapangan  seringnya  jumlah  kuota  yang disediakan  tidak  sesuai  dengan  banyaknya  animo  dari  prajurit  itu  sendiri.  Sehingga  untuk mengantisipasi  agar  anggaran  rencana  pendidikan  yang  sudah  ditetapkan  sesuai  dengan jumlah  peserta  didik  pada  saat  pendidikan  berlangsung,  penulis  menggunakan Artificial Neural Network dengan Algoritma Backpropagation dan aplikasi Matlab ini diharapkan dapat memprediksi jumlah siswa DIKTUKPA TNI AL lebih tepat sasaran ke depannya
Kata kunci: artificial neural network , backpropagation , DIKTUKPA TNI-AL, Matlab
Abstract: The ranks of the military ranks in the TNI are generally the same, but in some strata in each force they have different terms or designations. Generally, each Army, Navy and Air Force has 3 (three) levels or strata, namely Officers, Non-commissioned Officers and Enlisted Persons, each of which consists of several levels of rank that are more complete. For soldiers who have gone through almost all levels in their strata and meet the applicable requirements, these  soldiers  are  given  the  opportunity  to  transfer  strata  to  the  strata  level  above  them  by participating in the Formation of Officers Education (DIKTUKPA) for  those from  the NCO, and  the  Education  Formation  of  the  NCOs  (DIKTUKBA)  for  those  from  the  NCO.  Enlisted. Disdikal is an educational institution within the Indonesian Navy that organizes military and academic  education  programs  for  Indonesian  Navy  personnel.  Every  year  the  TNI-AL provides  opportunities  for  soldiers  who  want  to  take  the  Education  for  the  Formation  of Officers (DIKTUKPA TNI AL). Based on the reality on the ground, often the number of quotas
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed), Vol. 5 No.4 November 2021
provided is not in accordance with the amount of interest from the soldiers themselves. So to anticipate that the education plan budget that has been set in accordance with the number of students  at  the  time  of  education,  the  author  uses  an  Artificial  Neural  Network  with  the Backpropagation  Algorithm  which  is  expected  to  predict  the  number  of  students  of  the Indonesian Navy DIKTUKPA more on target in the future.
Keywords: artificial neural network, backpropagation, DIKTUKPA TNI AL; Matlab

## 1. PENDAHULUAN
Jenjang  kepangkatan  pada  Tentara  Nasional  Indonesia  merupakan  susunan  sebutan  dan  keselarasan jenjang  pangkat  baik  itu  TNI  Angkatan  Darat,  TNI  Angkatan  Laut,  TNI  Angkatan  Udara  mulai  dari  strata tertinggi  yaitu  Perwira,  Bintara  dan  strata  terendah  Tamtama.  Masing-masing  prajurit  diberikan  pangkat berdasarkan tugas dan tanggung jawab dalam hierarki keprajuritan.
Bagi Prajurit  yang jenjang stratanya Bintara dan Tamtama  di berikan kesempatan untuk  beralih strata ke  jenjang  strata  yang  lebih  tinggi  dari  sebelumnya  dengan  memenuhi  persyaratan  yang  berlaku  untuk menempuh sekolah  militer  yaitu Pendidikan Pembentukan Perwira (DIKTUKPA) untuk yang dari Bintara dan Pendidikan  Pembentukan  Bintara  (DIKTUKBA)  untuk  yang  dari  Tamtama  di  masing-masing  Angkatan.  TNI Angkatan  Laut  melalui  Dinas  Pendidikan  TNI  AL  setiap  tahunnya  memberikan  kesempatan  bagi  prajuritnya yang  berkeinginan  untuk  menempuh  Pendidikan  Pembentukan  Perwira  (DIKTUKPA)  TNI  AL  guna meningkatkan kemampuan militer yang siap didik untuk menjadi Perwira dengan pola pikir, pola sikap dan pola tindak  yang  mencerminkan  perilaku  seorang  Perwira  TNI  AL  yang  bermoral  professional  dan  berani.  Tiap tahunnya kuota siswa DIKTUKPA yang disediakan oleh Disdikal tidak selalu sama, sebab dalam hal penentuan jumlah kuota tiap tahunnya merupakan hasil keputusan kebijakan pejabat yang berwenang.
Berdasarkan  realita  dilapangan  dalam  kurun  waktu  10  tahun  ke  belakang,  sering  terjadi  ketidak sesuaian antara jumlah kuota yang disiapkan Disdikal dengan jumlah prajurit yang akan mengikuti pendidikan. Persoalan ini terjadi karena setiap tahun animo prajurit yang ingin mengikuti pendidikan tidak sama, sedangkan jumlah prajurit yang akan diikut sertakan dalam pendidikan masih tergantung dari kriteria yang telah ditentukan dan  hasil  seleksi  (test).    Hal  ini  menyebabkan  anggaran  rencana  pendidikan  yang  sudah  diajukan/ditetapkan menjadi  tidak  sesuai.  Untuk  mengatasi  masalah  ini  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi  jumlah  siswa  DIKTUKPA  setiap  tahun  atau  periode  pendidikan  agar  perencanaan  peningkatan personil TNI AL yang dikelola oleh DISDIKAL dapat berjalan sesuai perencanaan.
Guna  memprediksi  jumlah  siswa  DIKTUKPA  TNI  AL  tahun  2022  sehingga  perencanaan  anggaran DIKTUKPA  ke  depannya  lebih  tepat  sasaran,  penulis    menggunakan Artificial  Neural  Network dengan Backpropagation .  Metode Neural  Network atau  biasa  disebut  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  merupakan  suatu sistem pemrosesan informasi yang mempunyai karakteristik menyerupai jaringan syaraf biologis (JSB). Jaringan Syaraf Tiruan tercipta sebagai suatu generalisasi model matematis dari pemahaman manusia ( human cognition ). JST  dapat  melakukan  komputasi  dengan  meniru  cara  kerja  otak  manusia,  memiliki  kemampuan  belajar  dan beradaptasi terhadap kondisi yang tidak beraturan dan mengolah data yang jumlahnya banyak untuk melakukan generalisasi serta mampu melakukan pengenalan kegiatan berbasis data masa lalu atau belajar dari pengalaman. Dalam algoritma jaringan syaraf tiruan dilakukan pelatihan  yang berulang-ulang sehingga dapat menghasilkan jaringan  yang  memberikan  tanggapan  yang  benar  terhadap  semua  masukannya  ( input ).  Hal  ini  merupakan kelebihan dari jaringan syaraf tiruan backpropagation yang dapat diandalkan.
Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  berguna  dalam  mengoptimalkan  anggaran  kuota  rencana Pendidikan  Pembentukan  Perwira  (DIKTUKPA)  TNI  AL  dapat  tersalurkan  secara  maksimal,  mengantisipasi tidak  terisinya  (kosongnya)  kuota  siswa  DIKTUKPA  yang  sudah  disiapkan,  dapat  memenuhi  kekosongan jabatan Perwira di Organisasi baru di lingkungan TNI AL  dan dapat mengetahui berapa banyak  minat prajurit TNI  AL  untuk  menempuh  pendidikan  militer  program  DIKTUKPA  tiap  tahunnya,  kemudian  Disdikal  dapat mensosialisasikan  lagi  tentang  pentingnya  sekolah  DIKTUKPA  yang  dapat  menunjang  karier  yg  lebih cemerlang serta dapat alih strata dari Bintara ke Perwira sehingga dapat meningkatkan minat personel TNI AL di strata Bintara.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed), Vol. 5 No.4 November 2021

## 2. METODE DAN MATERI

## 2.1. Data Mining
Secara sederhana data  mining adalah penambangan atau penemuan informasi baru dengan  mencari pola atau  aturan  tertentu  dari  sejumlah data yang  sangat  besar  (Davies,  2004 ).  Sedangkan  menurut  Suyanto  (2019), secara umum data mining adalah proses penemuan pola-pola baru dari kumpulan-kumpulan data sangat besar, meliputi  metode-metode  yang  merupakan  irisan  dari artificial  intelligence , machine  learning , statistic ,  dan database system .
Berikut ini merupakan contoh algoritma data mining untuk melakukan ekstraksi pengetahuan dari suatu data (Setia Pramana, Budi Yuniarto dkk, 2018):
 Estimasi : Linear regression, Neural Network, Support Vector Machines dll
 Prediksi
: Linear Regression, Neural Network, Support Vector Machines dll
 Klasifikasi  : Naïve Baiyes, K-Nearest Neighbor, C4.5, ID3, CART, Linear Discriminant Analysis dll
 Klastering   : Hierarchical, K-Means, K-Medoids, Self Organizing Map (SOM), Fuzzy, C-Means dll
 Asosiasi : FP-Growth, A Priori, Coefficient of Correlation, Chi Squere dll

## 2.2. Prediksi
Berdasarkan  kamus  besar  bahasa  Indonesia,  prediksi  ialah  hasil  dari  kegiatan  memprediksi  atau meramal atau memperkirakan nilai pada masa yang akan datang dengan menggunakan data masa lalu. Prediksi atau peramalan mendefinisikan seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa masa depan (Render dan Heizer, 2007).  Sementara  menurut  Herdianto  (2013),  prediksi  adalah  suatu  proses  memperkirakan  secara  sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi dimasa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki, agar kesalahannya (selisih antara sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil. Prediksi tidak  harus  memberikan  jawaban  secara  pasti  kejadian  yang  akan  terjadi,  melainkan  berusaha  untuk  mencari jawaban sedekat mungkin yang terjadi.
Prediksi memiliki dua teknik yang dapat digunakan diantaranya sebagai berikut (Herdianto, 2013):
a. Prediksi Kualitatif
Prediksi yang berdasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Metode ini digunakan apabila data masa lalu dari variable yang akan diprediksi tidak lengkap atau kurang dapat dipercaya.  Metode kualitatif ini disebut  juga judgemental,  sudjective,  intuitive ,  karena  hasil  prediksi  tersebut  ditentukan  berdasarkan pemikiran yang bersifat judgement atau opini, pengetahuan dan pengalaman dari penyusunnya. .
b. Prediksi Kuantitatif
Prediksi  yang  berdasarkan  atas  pemahaman  mendalam  dari  banyaknya  data  di  masa  lalu.  Dalam membuat  suatu  prediksi  sangat  bergantung  pada  metode  yang  dipergunakan  dalam  prediksi  tersebut. Metode ini hanya dapat digunakan jika beberapa kondisi ini dapat terpenuhi, diantaranya yaitu:
1. Terdapat informasi tentang keadaan yang lain.
2. Informasi tersebut dapat dikuantifikasikan dalam bentuk data.
3. Kemungkinan bahwa pola yang lalu akan berlanjut di masa yang akan datang.
Ukuran  Akurasi  hasil  prediksi  merupakan  ukuran  tentang  tingkat  perbedaan  atau  kesalahan  hasil peramalan  dengan  permintaan  yang  sebenarnya  terjadi.  Cara  untuk  mengevaluasi  Teknik  peramalan  menurut Render dan Heizer (2004) ada 3 yaitu:
1. Mean Absolute Deviation (MAD): mengukur kesalahan peramalan keseluruhan untuk sebuah model.
MAD = ∑ │ │ (1)
2. Mean Square Error (MSE): cara untuk mengukur kesalahan peramalan keseluruhan.
MSE = ∑ (2)
3. Mean Absolute Percentage Error (MAPE): rata-rata diferensiasi absolut antara nilai peramalan dan aktual, yang dinyatakan sebagai presentase nilai aktual.
MAPE = ( ) ∑│
│ (3)
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed), Vol. 5 No.4 November 2021
Keterangan: A t = Permintaan actual pada periode t F t = Peramalan permintaan pada periode t n = Jumlah periode peramalan yang terlibat

## 2.3. Artificial Neural Network
Menurut  Arif  Hermawan (2006), jaringan syaraf tiruan adalah suatu system pemrosesan informasi  yang mempunyai karakteristik menyerupai jaringan syaraf manusia. Sementara menurut Hermantoro (2011), jaringan syaraf  tiruan  merupakan  suatu  struktur  komputasi  yang  dikembangkan  berdasarkan  proses  jaringan  syaraf biologi  dalam  otak.  Berdasarkan  uraian  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  jaringan  syaraf  tiruan  merupakan pemrosesan informasi yang mempunyai karakteristik yang menyerupai jaringan syaraf manusia.
Arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan  secara  umum  memiliki  beberapa  lapisan,  yang  masing-masing lapisan mempunyai jumlah node atau neuron yang berbeda-beda, diantaranya sebagai berikut:
1) Lapisan masukan ( input layer )
Merupakan  lapisan  yang  terdiri  dari  beberapa  neuron  yang  akan  menerima  sinyal  dari  luar  dan  kemudian meneruskan ke neuron-neuron lain dalam jaringan.
2) Lapisan Tersembunyi ( hidden layer )
Merupakan  tiruan  dari  sel-sel  syaraf  konektor  pada  jaringan  syaraf  biologis.  Lapisan  ini  berfungsi  untuk meningkatkan kemampuan jaringan dalam memecahkan masalah.
3) Lapisan Keluaran ( output layer )
Merupakan  tiruan  sel-sel  syaraf  motor  pada  jaringan  syaraf  biologis.  Lapisan  ini  berfungsi  untuk menyalurkan sinyal-sinyal keluaran hasil pemrosesan jaringan.
Dalam  Jaringan  syaraf  tiruan,  fungsi  aktivasi  berguna  untuk  menentukan  keluaran  suatu  neuron. Argumen  fungsi  aktivasi  adalah  net  masukan  (kombinasi  linier  masukan  dan  bobotnya).  Ada  beberapa  fungsi aktivasi yang digunakan dalam JST (Fausset, 1994) diantaranya yaitu fungsi linear, fungsi tangga biner, fungsi sigmoid biner dan fungsi sigmoid bipolar. Pada penelitian ini yang digunakan ialah fungsi sigmoid biner dengan persamaan fungsi sebagai berikut : ƒ(x) =        1
(4)
1 +

## 2.4. Backpropagation
Jong  Jek  Siang  (2009), backpropagation merupakan  pelatihan  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.  Sementara  menurut  Muhammad  Arhami  (2020) Backpropagation (propagasi  balik)  merupakan  metode  pembelajaran  lanjut  yang  dikembangkan  dari  aturan perceptron. Hal yang ditiru dari perceptron adalah tahapan dalam algoritma jaringan.

## 2.5. Matlab
Matlab  merupakan  komputasi  numerik  dan  bahasa  pemrograman  tingkat  tinggi  generasi  keempat  yang dikembangkan Math  Work  Inc .  Menurut  Vivian  Siahaan  (2020),  Matlab  mengintegrasikan  komputasi matematik, visualisasi dan bahasa pemrograman untuk memberikan lingkungan fleksibel bagi komputasi teknis. Dikenal  karena  perhitungan  vector  dan  matriks  dengan  kecepatan  tinggi,  Matlab  umumnya  digunakan  untuk komputasi  numerik  dan  pengembangan  algoritma,  komputasi  simbolik,  pemodelan,  simulasi  ,penciptaan prototipe, analisasi data, pemrosesan sinyal dan lain-lain.

## 2.6. Metode Penelitian
Dalam  pelaksanaannya,  obyek  penelitian  ini  terfokus  pada  jumlah  peserta  didik  program  DIKTUKPA TNI AL. Pada penelitian ini jenis data yang digunakan merupakan data kuantitatif. Data kuantitatif merupakan data berupa angka. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu seat atau kuota Dik (pendidikan) yang telah direncanakan  di  tahun  sebelumnya  dan  jumlah  peserta  Dik  yang  diterima  di  tahun  anggaran  tersebut.  Berikut merupakan tahapan-tahapan pada penelitian ini:
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed), Vol. 5 No.4 November 2021
Gambar 2.1 Tahapan pada penelitian
Pada gambar diatas merupakan alur aktivitas yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu:
1) Pengumpulan data
Data  yang  digunakan  merupakan  data  yang  sudah  diberikan  oleh  Disdikal  berupa  Data Rekapitulasi Program Diktukpa TNI AL rentang tahun 2012-2020.
2) Pemilihan Data
Pemilihan  data  rekapitulasi  program  Diktukpa  TNI  AL  diantaranya seat seleksi, seat dik, animo,  peserta  Dik.  Setelah  proses  pemilihan  data,  data  percobaan  akan  dimasukkan  pada  model Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  Sebagian  data  latih  dan  Sebagian data uji. Kemudian semua data latih dan data uji akan dilakukan normalisasi dengan rentang 0 hingga 1.  Setelah  proses  normalisasi  tersebut  maka  data  akan  dilatih  dengan  menggunakan  algoritma backpropagation untuk  mendapatkan  arsitektur  Jariingan  Syaraf  Tiruan.  Dilanjutkan  dengan  data pengujian yang akan disimulasikan pada arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan yang sudah memiliki bobot agar mendapatkan nilai prediksi.
3) Model Jaringan Syaraf Tiruan
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pembuatan  model  jaringan  syaraf  tiruan  guna  memberikan kemampuan  jaringan  dalam  mengenali  pola.  Model  jaringan  syaraf  tiruan  dibentuk  setelah  data  latih dan  data  uji  didapatkan.  Adapun  model  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  digunakan  adalah backpropagation .
4) Analisa dan evaluasi
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  analisa  serta  evaluasi  terhadap  hasil  yang  dilakukan  dengan menggunakan  model backpropagation .  Hasil  dari  pengujian  adalah  tingkat  keakuratan  dari  pengujian yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  metode backpropagation .  Akurasi  terbaik  diambil berdasarkan nilai MSE yang terkecil atau mendekati nilai 0.
Pada penelitian ini, peneliti menggunakan algoritma backpropagation atau dikenal juga dengan istilah algoritma  perambatan  mundur.    Algoritma  ini  merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam memecahkan  masalah  mengenai  jaringan  syaraf  tiruan  (JST).  Backpropagation  merupakan  algoritma pembelajaran  atau  pelatihan  yang  digunakan  untuk  memperkecil  nilai error melalui  penyesuaian  bobot berdasarkan perbedaan output dan target yang diinginkan.

## 3. PEMBAHASAN DAN HASIL
3.1. Analisa Data
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed), Vol. 5 No.4 November 2021
Pada  penelitian  ini,  data  yang  akan  dianalisis  yaitu  prediksi  jumlah  siswa  DIKTUKPA  TNI  AL  yang diterima  tiap  tahunnya.  Dengan  menggunakan  data  hasil  rekapitulasi  seleksi  DIKTUKPA  selama  10  tahun (2012-2021)  terakhir  dalam  melakukan  prediksi  dengan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan.  Berikut merupakan tabel data rekapitulasi jumlah peserta didik program DIKTUKPA TNI AL, sebagai berikut:
Tabel 3.1 Rekapitulasi Seleksi Program DIKTUKPA TNI AL
NO. TAHUN RENDIK (Rencana Pendidikan) ANIMO PESERTA DIK SEAT SELEKSI SEAT DIK 1. 2012 600 200 428 220 2. 2013 500 200 423 223 3. 2014 500 200 365 295 4. 2015 850 353 384 325 5. 2016 330 110 260 110 6. 2017 500 250 459 250 7. 2018 700 350 650 348 8. 2019 700 350 557 323 9. 2020 750 500 611 334 10. 2021 644 500 527 480
Pada  tabel  diatas  menunjukkan  data  detail  tiap  tahunnya  yang  akan  dijadikan  bahan  untuk  prediksi jumlah  siswa  DIKTUKPA  di  tahun  berikutnya.  Berdasarkan  data  pada  Tabel  3.1  di  atas  terlihat  bahwa  pada tabel tersebut terdapat empat buah variabel/parameter yaitu:
1. Seat Seleksi menjelaskan jumlah peserta yang disiapkan untuk mengikuti seleksi program DIKTUKPA berdasarkan ketentuan rencana pendidikan di tahun tersebut.
2. Seat Dik merupakan jumlah kuota siswa yang direncanakan untuk mengikuti program DIKTUKPA di tahun tersebut.
3. Animo merupakan jumlah real personel yang berminat untuk mengikuti rangkaian tes seleksi program DIKTUKPA.
4. Peserta Dik merupakan jumlah real siswa yang dinyatakan lolos untuk mengikuti program DIKTUKPA di tahun tersebut. Jumlah peserta didik ini sangat dipengaruhi oleh tiga buah parameter lainnya.

## 3.2 . Tahapan Implementasi JST Backpropagation
Dalam memprediksi jumlah peserta didik program DIKTUKPA TNI AL dengan menggunakan algoritma JST  Backpropagation.  Berikut  merupakan  Langkah-langkah  yang  harus  dilakukan  dalam  melakukan  proses prediksi data dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, yaitu:
1. Langkah Pertama: Proses normalisasi data
Normalisasi data di terapkan pada tabel data Rekapitulasi siswa Diktukpa dari tahun 2012-2021. Dengan persamaan sebagai berikut:
Dimana : : Hasil normalisasi pada data ke-I
: Data ke-i.
: Data minimum.
: Data maksimum.
Berikut  hasil  normalisasi  pada  data  rekapitulasi  program  DIKTUKPA  TNI  AL  akan  terlihat  seperti pada tabel berikut ini:
Table 3.2 Data rekapitulasi program DIKTUKPA TNI AL ternormalisasi
NO. TAHUN RENDIK (Rencana Pendidikan) ANIMO PESERTA DIK SEAT SELEKSI SEAT DIK 1. 2012 0.519 0.231 0.431 0.297 2. 2013 0.327 0.231 0.418 0.305
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed), Vol. 5 No.4 November 2021
3. 2014 0.327 0.231 0.269 0.5 4. 2015 1 0.623 0.318 0.581 5. 2016 0 0 0 0 6. 2017 0.327 0.359 0.510 0.378 7. 2018 0.712 0.615 1 0.643 8. 2019 0.712 0.615 0.762 0.576 9. 2020 0.808 1 0.9 0.605 10. 2021 0.604 1 0.685 1
2. Langkah Kedua: Data ternormalisasi dibagi dua yaitu data latih (data berwarna ungu) dan data uji (data berwarna biru)
3. Langkah Ketiga: Proses pelatihan terdapat 3 bagian, diantaranya
1) Inisialisasi parameter-parameter JST Backpropagation Jumlah neuron pada input layer (n input ) = 3 Laju pembelajaran (α) = 0.3
Jumlah neuron pada hidden layer (n hidden ) = 3 Jumlah iterasi = 100
Jumlah neuron pada output layer (n output ) = 1
Toleransi eror = 0.01
Berdasarkan parameter tersebut, maka arsitektur JST Backpropagation pada kasus ini sebagai berikut:
X1 X2 X3 Z2 Z3 Z1 Y1 V11 V12 V13 V21 V22 V23 V31 V32 V33 W11 W21 W31 V01 V02 V03 V0 (Bias) W01 W0 (Bias) Input Layer Hidden Layer Output Layer
Gambar 3.1 Arsitektur JST Backpropagation
2) Inisialisasi bobot V dan bobot W secara acak.
3) Proses perambatan maju ( Feedforward )
a. Perhitungan  nilai  neuron  nilai  neuron  pada hidden  layer (nilai  Z),  setelah  itu  dilanjutkan  dengan memasukkan persamaan fungsi aktivasi sigmoid biner.
∑
b. Perhitungan  nilai  neuron  pada output  layer (nilai  Y),  setelah  itu  dilanjutkan  dengan  memasukkan persamaan fungsi aktivasi sigmoid biner.
∑
4) Proses perambatan mundur ( Backpropogation )
a. Perambatan mundur output layer ke hidden layer (memperbarui bobot W)
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed), Vol. 5 No.4 November 2021
\/ b. Perambatan mundur dari hidden layer ke input layer (memperbarui bobot V)
∑
4. Langkah Keempat: Setelah selesai maka proses pelatihan untuk satu siklus iterasi (pengulangan) telah selesai dilakukan.  Kemudian  sesuaikan  dengan  ketetapan  toleransi  eror  yang  berlaku.  Apabila  belum  terpenuhi, lakukan iterasi dari langkah ketiga bagian  ketiga proses perambatan  maju sampai dengan langkah terakhir, sampai dengan kondisi terpenuhi atau iterasi sesuai dengan ketetapan
5. Langkah  Kelima:  Proses  Pengujian/  Proses  Prediksi.  Melakukan  proses  perambatan  maju  saja  yaitu perhitungan  neuron  pada hidden  layer (nilai  Z)  dan  perhitungan  nilai  neuron  pada output  layer (nilai  Y). Kemudian  untuk  mengetahui  jumlah  hasil  prediksi  maka output hasil  perhitungan  JST  harus  dilakukan denormalisasi terlebih dahulu dengan persamaan sebagai berikut:
Berikut adalah tabel yang memperlihatkan hasil prediksi terhadap data uji ke-1, ke-2 dan ke-3:
Tabel 3.3 Hasil prediksi No X1 X2 X3 Keluaran JST Keluaran JST (Denormalisasi) Peserta Didik Sebenarnya Eror 1 0.712 0.615 0.762 0. 4037 259 323 64 2 0.808 1 0.9 0. 4075 261 334 73 3 0.604 1 0.685 0. 4045 260 480 220
Perhitungan Persentase Akurasi Proses Pengujian persentase akurasi hasil prediksi JST Backpropagation dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut:
Dengan  menggunakan  persamaan  di  atas,  maka  perhitungan  persentase  hasil  prediksi  pada  proses  pengujian dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed), Vol. 5 No.4 November 2021
Tabel 3.4 Persentase akurasi No Persentase eror (%) Persentase Akurasi (%) 1 2
3
Adapun rata-rata persentase akurasi adalah sebagai berikut.
Berdasarkan  hasil  prediksi  yang  telah  dilakukan  terhadap  data  pengujian  dapat  diketahui  bahwa  rata- rata  persentase  kesalahan/eror  adalah  29.17%,  dan  rata-rata  persentase  akurasinya  adalah  70.83%.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  persentase  akurasi  yang  diperoleh  cukup  tinggi.  Sehingga  proses  prediksi  terhadap  data yang  akan  datang  dapat  dilakukan.  Apabila  persentase  eror  yang  diperoleh  tinggi,  maka  lakukanlah  proses pelatihan  ulang  dengan  menambahkan  data  uji  dan  atau  dengan  mengubah-ubah  parameter-parameter  JST Backpropagation.
Setelah  mendapatkan  hasil  pengujian  dengan  presentase  akurasi  yang  tinggi,  maka  proses  prediksi jumlah peserta didik DIKTUKPA TNI AL  untuk data  yang akan datang dapat dilakukan. Proses prediksi data yang akan dilakukan dengan menggunakan cara yang sama seperti pada proses pengujian. Adapun bobot yang digunakan  pada  proses  prediksi  adalah  bobot  terbaru  hasil  pelatihan  (bobot  yang  sama  seperti  pada  proses pengujian).

## 3.3. Implementasi JST Backpropagation dengan Matlab Command Windows
Program  berbasis Command  Windows merupakan  program  yang  dirancang  untuk  melakukan  proses prediksi jumlah peserta didik program DIKTUKPA TNI AL dimana data yang digunakan merupakan data yang digunakan  pada  perhitungan  matematis.  Program  berbasis command  windows digunakan  untuk  membuktikan proses perambatan maju dan perambatan mundur data latih ke-1  pada perhitungan matematis  yang telah dibuat. Terdapat  dua  tahapan  utama  yang  harus  dilakukan  untuk  membangun  aplikasi  JST  Backpropagation  untuk memprediksi  jumlah  siswa  Diktukpa  TNI  AL  yaitu  mendefinisikan  fungsi-fungsi  JST Backpropagation dan Membuat aplikasi JST Backpropagation berbasis command windows.

## 3.3.1 Mendefinisikan Fungsi-Fungsi JST Backpropagation
Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  pada  tahapan  ini  yaitu  mendefinisikan  fungsi  untuk  inisialisasi bobot  awal  V  dan  bobot  awal  W  secara  acak  dilakukan  menggunakan  fungsi  program  command  windows dengan  nama  file acakbobot.m .  Langkah  kedua,  mendefinisikan  fungsi  normalisasi  dengan  nama  file normalisasi.m .  dan    fungsi  denormalisasi  dengan  nama  file denormalisasi.m. Langkah  ketiga,  pendefinisian fungsi untuk perambatan maju yang memiliki dua tahapan yaitu mendefinisikan fungsi untuk perhitungan nilai Z  (dari input  layer ke hidden  layer )  dengan  nama  file input2hidden.m dan  mendefinisikan  fungsi  untuk perhitungan  nilai  Y  (dari hidden  layer ke output  layer )  dengan  nama  file hidden2output.m .  Kemudian mendefinisikan fungsi perambatan maju yang akan memanggil fungsi input2hidden dan fungsi hidden2output dengan  nama  file perambatanmaju.m .  Langkah  keempat,  mendefinisikan  fungsi  untuk  perambatan  mundur ada  dua  tahapan  yaitu  proses  pembaruan  bobot  W  (perambatan  mundur  dari output  layer ke hidden  layer ) dengan nama file output2hidden.m dan proses pembaruan bobot V (perambatan mundur dari hidden layer ke input layer ) dengan nama file hidden2input.m .
3.3.2 Membuat aplikasi JST Backpropogation berbasis Command Windows
Ada tiga aplikasi yang akan dibuat diantaranya yaitu:
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed), Vol. 5 No.4 November 2021

## A. Aplikasi JST Backpropagation untuk membuktikan perhitungan matematis
Aplikasi ini dibuat untuk memastikan aplikasi yang dibuat sudah sesuai dengan perhitungan matematis atau  tidak.  Pada  aplikasi  ini,  data  yang  akan  diproses  adalah  data  latih  ke-1  dan  bobot  yang  digunakan adalah  sama  persis  seperti  pada  perhitungan  matematis.  Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  membuat file  dengan  nama MainJST.m .  Langkah  Kedua  menambahkan  Menambahkan  kode  program  pada  file MainJST.m untuk  melakukan  proses  perambatan  maju  dan  perambatan  mundur.  Langkah  terakhir menjalankan aplikasi.

## B. Aplikasi JST Backpropagation untuk prediksi jumlah siswa Diktukpa
Aplikasi  ini  akan  memperlihatkan  proses  prediksi  jumlah  siswa/peserta  didik  program  DIKTUKPA TNI  AL.  Data  latih  dan  data  uji  yang  digunakan  pada  kasus  ini  adalah  data  yang  sama  dengan  yang digunakan pada perhitungan matematis sebelumnya.
Langkah yang harus dilakukan yaitu pertama membuat nama file MainJST_2.m yang disimpan pada direktori yang sama dengan file sebelumnya. Kemudian pada file tersebut ditambahkan kode program untuk melakukan  prediksi  jumlah  siswa  Diktukpa  TNI  AL  yang  berisi  perintah  pemanggil  fungsi  -fungsi  JST Backpropogation  yang  telah  dibuat  untuk  melakukan  proses  pelatihan  dan  pengujian  terhadap  data  yang digunakan. Selanjutnya menjalankan aplikasi.

## C. Aplikasi JST Backpropagation yang menampilkan proses pelatihan dan pengujian semua data.
Aplikasi  ini  akan  memperlihatkan  proses  prediksi  jumlah  siswa/peserta  didik  program  DIKTUKPA TNI  AL.  Data  latih  dan  data  uji  yang  digunakan  pada  kasus  ini  adalah  data  yang  sama  dengan  yang digunakan  pada  perhitungan  matematis  yang  telah  dibahas  pada  bab  sebelumnya.  Namun  data  yang digunakan  belum  dinormalisasi,  sehingga  proses  normalisasi  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi yang telah dibuat. Selain itu proses pembangkitan bobot juga dilakukan dengan menggunakan fungsi yang telah  dibuat,  sehingga  Anda  dapat  mengubah-ubah  jumlah  neuron  pada  hidden  layer.  Perogram  ini  lebih dinamis, karena Anda dapat mengubah-ubah arsitektur dari JST backpropagation yang digunakan.
Langkah yang perlu dilakukan yaitu membuat file dengan nama MainJST_3.m dengan menambahkan kode  program  berisi  perintah  yang  akan  memanggil  fungsi-fungsi  JST  Backropagation  yang  telah  dibuat untuk  melakukan  proses  proses  pelatihan  dan  pengujian  pada  data rekapitulasi  program  DIKTUKPA TNI AL. Kemudian menjalankan aplikasi.

## 3.4. Implementasi JST Backpropagation dengan Matlab GUI
Aplikasi  prediksi  jumlah  siswa  program  DIKTUKPA  TNI  AL  berbasis  GUI  menggunakan  algoritma  JST Backpropagation yang  menjelaskan  secara  detail  langkah-langkah  perancangan  GUI  aplikasi  dengan menggunakan  MATLAB,  langkah-langkah  penambahan  kode  program  pada  Callback  setiap  tombol  yang terdapat pada GUI aplikasi, dan cara menjalankan aplikasi GUI untuk memprediksi jumlah siswa pada program DIKTUKPA TNI AL.
Berikut tampilan program GUI setelah dijalankan sebagai berikut:
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed), Vol. 5 No.4 November 2021
Gambar 3.2 Tampilan awal program ketika dijalankan
Gambar 3.3 Tampilan program ketika proses pelatihan selesai dilakukan Berikut merupakan langkah proses pelatihan, Langkah pertama pada proses pelatihan yaitu menetapkan jumlah data latih yang akan digunakan (misal data latihnya 7) lalu menekan button Baca data latih dan program akan  meminta    untuk  memilih  file  excel  yang  akan  digunakan  untuk  data  latih.  Setelah  itu  data  latih  akan muncul  sesuai jumlah  yang kita tetapkan sebelumnya.  Langkah  kedua  mengatur parameter  JST seperti neuron input, hidden, output, alpha, iterasi dan toleransi error. Pada kasus ini jumlah neuron pada input layer dan output layer  bersifat  statis  atau  tidak  bisa  dirubah  yang  dalam  kasus  ini  bernilai  3  dan  1.  Adapun  parameter  jumlah neuron  pada  hidden  layer  bisa  diubah-ubah  sesuai  dengan  keinginan.  Setelah  itu  menekan  button  inisialisasi bobot,  barulah  keluar  hasil  bobot  v  dan  bobot  w.  Langkah  terakhir  melaksanakan  proses  pelatihan  dengan menekan  button  pelatihan,  maka  akan  muncul  tampilan  seperti  pada  gambar  3.3  dan  muncul  juga  grafik konvergensi seperti pada gambar 3.4 .
= Gambar 3.4 Grafik konvergensi MSE proses pelatihan
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed), Vol. 5 No.4 November 2021
Gambar 3.5 Tampilan program ketika proses pengujian selesai dilakukan
Gambar 3.6 Grafik perbandingan PPV hasil prediksi dan PPV sebenarnya Berikut  merupakan  langkah  proses  pengujian/prediksi,  Langkah  pertama  pada  proses  pengujian  yaitu menetapkan jumlah data uji yang akan digunakan (misal data ujinya 3) lalu menekan button Baca Data Uji dan program akan meminta  untuk memilih file excel yang akan digunakan untuk  menampilkan data uji. Setelah itu data  uji  akan  muncul  sesuai  jumlah  yang  kita  tetapkan  sebelumnya.  Langkah  terakhir  melaksanakan  proses pengujian dengan menekan button pengujian, maka akan muncul tampilan seperti pada gambar 3.5 dan muncul juga grafik konvergensi sperti pada gambar 3.6 .
Sedangkan untuk melakukan proses prediksi jumlah peserta didik pada tahun 2022 yaitu memasukkan data  dari  3  parameter  yang  digunakan;  seat  seleksi,  seat  dik  dan  animo  pada  file  excel  yang  sama  pada  saat pembacaan  data  latih  dan  data  uji.  Berdasarkan  Gambar 3.7 di  atas  terlihat  bahwa  pada  data  ke-11/data  tahun 2022,  jumlah  peserta  didik  pada  parameter  PESERTA  DIK  adalah  0.  Karena  data  tersebutlah  yang  akan  kita prediksi.  Setelah  itu,  simpanlah  data  tersebut.  Kemudian  langkah  pertama  untuk  melakukan  proses  prediksi tahun  2022  yaitu  dengan  menekan  button  Baca  Data  Prediksi  dan  program  akan  meminta    untuk  memilih  file excel yang akan digunakan untuk  menampilkan data prediksi yang sudah ditambahkan tahun 2022 tadi.Setelah data  berhasil  tampil,  Langkah  selanjutnya  menekan  button  Pengujian/Prediksi  maka  akan  muncul  tampilan seperti  pada  gambar 3.8. Pada  gambar  tersebut  terlihat  bahwa  hasil  prediksi  jumlah  peserta  didik  program DIKTUKPA TNI AL pada tahun 2022 adalah 250.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed), Vol. 5 No.4 November 2021
Gambar 3.7 Data program DIKTUKPA TNI AL tahun 2022
Gambar 3.8 Tampilan program setelah selesai proses prediksi

## 3.5. Pengujian
Pengujian aplikasi yang dibangun dilakukan terhadap jumlah data latih yang bervariasi dan terhadap jumlah neuron hidden layer/model arsitektur yang bervariasi. Berikut adalah hasil dari pengujian yang dilakukan  pada penelitian ini.
3.5.1 Pengujian Terhadap Jumlah Data Latih Bervariasi
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  melihat  pengaruh  perubahan  jumlah  data  latih  terhadap  tingkat  akurasi.  Pada pengujian ini akan dilakukan uji coba dengan tiga jumlah data latih berbeda yaitu 3 data latih, 5 data latih, dan 7 data  latih.  Pada  pengujian  ini,  nilai  parameter-parameter  JST  backpropagation  yang  digunakan  bernilai  tetap untuk setiap uji coba. Adapun parameter-parameter JST backpropagation yang digunakan adalah:
Neuron Input : 3 Neuron Hidden : 10 Neuron Output : 1 Alpha (laju Pembelajaran) : 0.85 Toleransi Eror : 0.001 Jumlah Iterasi : 1000
Berikut  adalah  tampilan  yang  memperlihatkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  terhadap  data  latih  dengan jumlah  4,  dimana  data  tersebut  merupakan  data  rekapitulasi  program  DIKTUKPA  TNI  AL  pada  tahun  2012 sampai tahun 2015. Adapun pengujian dilakukan terhadap data rekapitulasi program DIKTUKPA TNI AL dari tahun 2019 sampai tahun 2021 yang berjumlah 3 data.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed), Vol. 5 No.4 November 2021
Gambar 3.9 Pengujian dengan data latih=3, data uji=3
Berdasarkan hasil pengujian pada Gambar 3.9 di atas terlihat bahwa waktu komputasi yang dibutuhkan untuk proses pelatihan adalah 0.62118 detik, dan nilai MSE pada proses pelatihan adalah 0.3465. Adapun waktu komputasi  yang dibutuhkan untuk proses pengujian adalah  0.0015577 detik. Pada pengujian ini, aplikasi  yang dibangun  berhasil  melakukan  prediksi  jumlah  peserta  didik  yang  lolos  pada  program  DIKTUKPA  TNI  AL 2018-2021 dengan tingkat akurasi rata-rata sebesar 70.2873% dan nilai MAE sebesar 97.3333.  Berikut adalah grafik perbandingan antara hasil prediksi JST backpropagation dan data sebenarnya pada pengujian ini.
Gambar 3.10 Grafik hasil prediksi pada pengujian dengan data latih=3 dan data uji=3 Dengan  menggunakan cara cara yang sama,  maka  hasil pengujian dengan jumlah data latih  yang lain dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 3.5 Hasil pengujian terhadap jumlah data latih bervariasi No Jumlah Data Latih Waktu Pelatihan (detik) Akurasi (%) 1 3 0.43476 69,7206 2 5 0,53941 96,2862 3 7 0,57944 95,5958 Rata-rata 87,20086667
Berdasarkan  grafik  hasil  pengujian  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  semakin  besar  jumlah  data  latih  yang digunakan  maka  waktu  komputasi  pada  proses  pelatihan  cenderung  semakin  tinggi,  dan  begitu  juga  dengan tingkat akurasi hasil pengujian yang didapatkan cenderung meningkat atau semakin tinggi.

## 3.5.2 Pengujian terhadap model arsitektur JST Bervariasi
Pada  pengujian  ini,  data  latih  dan  data  uji  yang  digunakan  tidak  berubah.  Diman  pengujian  ini dilakukan  terhadap  data  latih  dengan  jumlah  7  (data  selama  7  tahun).  Data  latih  merupakan  data  rekapitulasi
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed), Vol. 5 No.4 November 2021
program DIKTUKPA TNI AL dari tahun 2012-2018. Adapun data uji yang digunakan adalah 3 (data selama 3 tahun) yaitu data dari tahun 2019-2021.
Pada  pengujian  ini,  nilai  dari  parameter  jumlah  neuron  pada  hidden  layer  akan  bervariasi  sedangkan nilai  parameter-parameter  JST  backpropagation  lainnya  bernilai  tetap.  Adapun  parameter  jumlah  neuron  pada hidden  layer  yang  digunakan  adalah  5,  10,  dan  25.  Berikut  adalah  parameter-parameter  JST  backpropagation lainnya yang digunakan pada pengujian ini.
Neuron Input : 3 Neuron Output : 3 Toleransi Eror : 0,001 Laju Pembelajaran : 0,85 Jumlah Iterasi : 1000
Berikut  adalah  tampilan  yang  memperlihatkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan  jumlah  neuron pada hidden layer 5.
Gambar 3.11 Pengujian dengan jumlah neuron hidden layer =5
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Gambar 3.11 di  atas  terlihat  bahwa  waktu  komputasi  yang dibutuhkan untuk proses pelatihan adalah 0.82194 detik, dan nilai MSE pada proses pelatihan adalah 0.021225. Adapun waktu komputasi yang dibutuhkan untuk proses pengujian adalah 0.0027654 detik. Pada pengujian ini, aplikasi  yang  dibangun  berhasil  melakukan  prediksi  jumlah  peserta  didik  pada  program  DIKTUKPA  TNI  AL 2019-2021 dengan tingkat akurasi rata-rata sebesar 87.7759% dan nilai MAE sebesar 54.6667.  Berikut adalah grafik perbandingan antara hasil prediksi JST backpropagation dan data sebenarnya pada pengujian ini.
Gambar 3.12 Grafik hasil prediksi pada pengujian dengan jumlah neuron hidden layer=5
Dengan  menggunakan  cara  cara  yang  sama,  maka  hasil  pengujian  dengan  parameter  jumlah  neuron pada hidden layer yang lain dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 3.6 Hasil pengujian terhadap parameter jumlah neuron hidden layer bervariasi
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed), Vol. 5 No.4 November 2021
No Jumlah Neuron Hidden Layer Waktu Pelatihan (detik) Akurasi (%) 1 5 0.82194 87,7759 2 10 0.675665 88,0207 3 15 0,81056 87,4366 Rata-rata 87,7444
Berdasarkan  grafik  hasil  pengujian  dengan  jumlah  neuron  pada  hidden  layer  yang  bervariasi  di  atas, dapat  dilihat  bahwa  semakin  besar  jumlah  neuron  pada  hidden  layer  maka  waktu  komputasi  yang  dibutuhkan pada proses pelatihan akan cenderung semakin tinggi. Begitu juga dengan tingkat akurasi hasil pengujian yang didapatkan akan cendrung semakin tinggi seiring dengan meningkatnya jumlah neuron pada hidden layer .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisa  yang  telah  dilakukan  maka  di  dapatkan  kesimpulan  sebagai berikut:
a. Hasil prediksi jumlah siswa DIKTUKPA tahun anggaran 2022  dengan data masukan seat seleksi, seat dik dan animo secara acak dan parameter JST serta jumlah data uji sesuai gambar 3.8 dengan hasil  prediksi  250  siswa.  Jumlah  prediksi  tersebut  dapat  berubah-ubah  tergantung  dengan  nilai parameter JST dan data masukan yang di tetapkan.
b. Algoritma  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation berhasil  melakukan  prediksi  jumlah  siswa DIKTUKPA  TNI  AL  dengan  rata-rata  persentase  kesalahan/eror  adalah  29,17%  dan  tingkat akurasi yang cukup tinggi yakni 70,83%. Sehingga proses prediksi terhadap data yang akan datang dapat dilakukan
c. Pada tahap pengujian dengan jumlah data latih yang bervariasi didapatkan hasil yang menunjukkan bahwa  semakin  besar  jumlah  data  latih  yang  digunakan  maka  waktu  komputasi  pada  proses pelatihan  cenderung  semakin  tinggi,  dan  begitu  pun  dengan  tingkat  akurasi  hasil  pengujian  yang didapatkan  cenderung  meningkat  atau  semakin  tinggi.  Tingkat  akurasi  rata-rata  yang  diperoleh pada pengujian ini adalah sebesar 87,20086667%.
d. Pada  tahap  pengujian  dengan  jumlah  neuron  hidden  layer/model  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan yang  bervariasi  di  dapatkan  hasil  yang  menunjukkan  bahwa  semakin  besar  jumlah  neuron  pada hidden  layer maka  waktu  komputasi  yang  dibutuhkan  pada  proses  pelatihan  akan  cenderung semakin  tinggi.  Begitu  puladengan  tingkat  akurasi  hasil  pengujian  yang  didapat  akan  cenderung semakin  tinggi  seiring  dengan  meningkatnya  jumlah  neuron  pada hidden  layer .  Tingkat  akurasi rata-rata yang diperoleh pada pengujian ini sebesar 87,7444%

## REFERENSI
[1] Gaspersz Vincent. (1998). Production Planning and Inventory Control. Jakarta: PT. Sun.
[2] Haskett. 2000. Corporate Culture and Performance. New York: Free Press.
[3] J.W.Taylor.(2003).  Short-Term  Electricity  Demand  Forecasting  Using  Double  Seasonal  Exponential Smoothing.
Journal of Operational Research Society, 54, 799-805.
[4] Barry Render dan Jay Heizer. (2004). Manajemen Operasi. Jakarta: Salemba Empat .
[5] Davies and Paul Beynon. (2004). Database System Third Edition. New York: Palgrave Macmillan.
[6] Barry Render and Jay Heizer. (2006). Operations Management. 8 th Edition. Pearson. Prentice Hall. New Jersey .
[7] Eddy Herjanto. (2008). Manajemen Operasi Edisi Ketiga. Jakarta: Grasindo.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-800 ( Printed), Vol. 5 No.4 November 2021
[8] Jong  Jek  Siang.  (2009).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  Pemrogramannya  dengan  Matlab.  Yogyakarta:  Penerbit Andi.
[9] Herdianto. (2013). Prediksi Kerusakan Motor Induksi Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation. Medan: Universitas Sumatera Utara.
[10] Retno Tri Vulandari. (2017). Data Mining Teori dan Aplikasi Rapidminer. Gava Media, Yogyakarta.
[11] Setia Pramana, Budi Yuniarto, Siti Mariyah, Ibnu Santoso, Rani Nooraeni. (2018). Data Mining dengan R Konsep serta Implementasi. Bogor: In Media.
[12] Suyanto.  (2019).  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Data  dan  Klasterisasi  Data  Edisi  Revisi.  Bandung: Informatika.
[13] Muhammad Arhami, Muhammad Nasir. (2020). Data Mining Algoritma dan Implementasi. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[14] Hamzan Wadi. (2020). Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Matlab GUI. Mataram: TR Publisher.
[15] Hamzan Wadi. (2020). Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Matlab GUI. Mataram: TR Publisher.
[16] Solikhun, Mochamad Wahyudi. (2020). Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Pengenalan Pola Calon Debitur. Yayasan Kita Menulis.
[17] Vivian Siahaan. (2020). Buku Resep Pemrograman Matlab. Balige Publishing.
[18] Petti  Indrayati  Sijabat,  Yuhandri,  Gunadi  Widi,  Ani  Sindar.  (2020).  Algoritma  Backpropagation  Prediksi Harga Komoditi terhadap Karakteristik Konsumen Produk Kopi Lokal Nasional. Jurnal Teknologi Informasi & Komunikasi Digital Zone Vol 11 Nomor 1 Mei 2020:96-107.