Jurnal Media Teknik & Sistem Industri
Vol. 6 (no. 1) (2022) hal. 21 – 29
http://jurnal.unsur.ac.id/JMTSI e-issn: 2581-0561
p-issn: 2581-0529
DOI 10.35194/jmtsi.v6i1.1589
Copyright  ©  ----  THE  AUTHOR(S).This  article  is  distributed  under  a Creative  Commons  Attribution-Share  Alike  4.0 International  license .  Jurnal  Media  Teknik  dan  Sistem  Industri    is  published  by  Industrial  Engineering  of    Universitas Suryakancana

## Penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan – Backpropagation dalam Memprediksi Jumlah Mahasiswa Baru
Ajrina Febri Suahati 1* , Ahmad Arif Nurrahman 2 , Otong Rukmana 3
1,2,3 Teknik Industri Universitas Islam Bandung Jl Tamansari No. 1, Bandung Wetan, Kota Bandung, Jawa Barat
1* afsuahati@gmail.com
2 nurrahman18@yahoo.com
3* otongrukmana@gmail.com
Predicting Number of New Student Using

## Artificial Neural Network - Backpropagation
Dikirimkan : 07, 2021.  Diterima : 02, 2022.  Dipublikasikan : 03, 2022
Abstract — Educational data is important information owned by a university. Large amounts of data can be used to identify specific patterns. This study aims to predict the number of new students by identifying data patterns using an artificial neural network (ANN). ANN is  an artificial intelligence that has characteristics such  as  biological  neural  networks  and  works  as  an  information  processing  system,  one  of  the  types  is backpropagation model. Backpropagation trains the network to be able to recognize and identify patterns that are  given  during  training  and  provide  a  response  in  the  form  of  predicting  similar  patterns,  therefore backpropagation can be used in the field of forecasting. Data that uses as input for the training is new student data from 2000 to 2020, and the expected output is the number of new students in the following tear, which is 2021.  This  study  tested  4  different  ANN  architecture  models,  with  MSE  0.0001,  learning  rate  0.01,  with  a maximum of 1000 iterations. The training process uses a combination of the tansig-purelin and logsig-purelin as the activation functions, and traingdx, traingda traingdm as the acceleration functions. Result of the training process, it was found that the best network architecture is the 12-8-1 pattern, which means using 12 inputs, 8 hidden neurons, and 1 output. The pattern uses the logsig-purelin activation function, the traingda acceleration function, with the MSE result of 0.0001 after going through 94 iterations.
Keywords — Artificial Neural Network (ANN); Backpropagation; Forecasting
Abstrak— Data  mahasiswa  merupakan  informasi  penting  yang  dimiliki  oleh  suatu  perguruan  tinggi.  Data dalam jumlah besar dapat digunakan untuk mengidentifikasi suatu pola tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi  jumlah  mahasiswa  baru  yang  akan  datang  dengan  mengidentifikasi  pola  data  menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST).  JST  merupakan  suatu  kecerdasan  buatan  yang  memiliki  karakteristik  seperti jaringan  syaraf  biologi  dan  berfungsi  sebagai  sistem  pemroses  informasi,  salah  satunya  adalah  model backpropagation . Backpropagation melatih jaringan agar mampu mengenali dan mengidentifikasi pola yang diberikan pada saat pelatihan dan memberikan respon berupa prediksi terhadap pola serupa, oleh karena itu backpropagation dapat digunakan dengan baik dalam bidang peramalan. Data masukan yang digunakan untuk pelatihan adalah data mahasiswa baru pada tahun 2000 sampai 2020, keluaran yang diinginkan adalah jumlah mahasiswa baru pada tahun berikutnya. Penelitian ini menguji 4 model arsitektur JST berbeda, dengan MSE 0.0001, learning rate 0.01, dengan  maksimal 1000 iterasi. Proses pelatihan  menggunakan kombinasi  fungsi aktivasi  tansig-purelin dan  logsig-purelin,  serta  fungsi  percepatan traingdx , traingda ,  dan traingdm .  Dari pelatihan  yang  dilakukan,  didapatkan  bahwa  arsitektur  jaringan  terbaik  adalah  pola  12-8-1  yang  berarti menggunakan 12 masukan, 8 hidden neuron , dan 1 keluaran. Pola tersebut menggunakan fungsi aktivasi logsig- purelin , fungsi percepatan traingda , dengan hasil MSE 0.0001 setelah melalui 94 iterasi.
Kata kunci — Jaringan Syaraf Tiruan (JST); Backpropagation ; Peramalan
I. P

## ENDAHULUAN
Berkembangnya teknologi informasi
menjadikan kumpulan data sebagai aset bagi suatu organisasi. Ketersediaan data tidak akan memberikan  manfaat  apabila  data  tidak  diproses dengan metode analisis tertentu dan mengubahnya menjadi  suatu  informasi  penting  yang  dapat mendukung  suatu  pengambilan  keputusan  [1]. Perguruan tinggi memiliki aset penting berupa data mahasiswa.  Penting  bagi  suatu  perguruan  tinggi untuk  dapat  mengubah  kumpulan  data  mahasiswa menjadi  suatu  informasi  yang  dapat  membantu dosen, tenaga kependidikan, dan pembuat kebijakan sebagai  analisis  untuk  mendukung  pengambilan keputusan  [2].  Perguruan  tinggi  saat  ini  memiliki persaingan  yang  ketat  dan  sistem  yang  sangat kompleks,  oleh  karena  itu  penting  untuk  dapat menganalisis keadaan dan mengembangkan strategi yang  akan  datang  [3].  Memprediksi  jumlah mahasiswa  yang  akan  datang  berdasarkan  data historis  dapat  membantu  perguruan  tinggi  untuk menentukan  strategi  dan  mempersiapkan  sumber daya  yang  digunakan  baik  sarana  prasarana kegiatan  belajar  mengajar  serta  dosen  dan  tenaga kependidikan  sebagai  bagian  dari  kegiatan  belajar mengajar.  Tidak  hanya  itu,  memprediksi  jumlah mahasiswa juga dapat bermanfaat dalam menentukan strategi pemasaran ke depannya.
Data mahasiswa yang dimiliki oleh perguruan tinggi dapat diolah menggunakan berbagai metode, salah  satunya  menggunakan machine  learning . Machine learning merupakan bagian dari kecerdasan  buatan  ( artificial  intelligence )  yang mengeksplorasi  konstruksi  algoritma  yang  dapat mempelajari dan membuat prediksi dari suatu data [4]. Machine learning digunakan untuk mengajarkan mesin atau komputer untuk menangani  dan  memproses  suatu  data  dengan efisien  [5],  menginterpretasikan  data  tidak  dapat dilakukan hanya dengan melihat, data harus diolah untuk dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat. Ketika algoritma dari machine learning diterapkan,  menunjukkan  bahwa  model  yang diimplementasikan  telah  menghasilkan output berupa  informasi  yang  sesuai  dengan  data input yang diberikan. Machine learning telah berkembang  sangat  pesat  pada  saat  ini  sehingga menghasilkan  bidang-bidang  lain  yang  lebih spesifik.  Salah  satu  cabang  pembelajaran  dari machine  learning adalah  metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  (JST)  atau  dikenal  dengan  istilah Artificial Neural Network (ANN) dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Artificial neural network dalam artificial inteligence
JST  adalah  algoritma machine  learning yang terinspirasi  dari  jaringan  syaraf  biologi  [6].  JST banyak digunakan pada bidang data mining , metode ini  dapat  digunakan  pada clustering , regression , classification , time series forecasting , dan visualization [7].  JST  memiliki  kemampuan menganalisis  kumpulan  data  rumit  yang  tidak mudah  disederhanakan  melalui  metode  statistik konvensional [4]. Struktur dasar JST terdiri dari tiga layer; input,  output ,  dan hidden  layer . Input  layer merupakan lapisan neuron yang menerima data dari program  pengguna,  sedangkan output  layer akan mengirimkan  data  keluaran  ke  dalam  program pengguna. Hidden layer berada di antara input dan output layer dan hanya berhubungan antar neuron, tanpa  berhubungan  langsung  dengan  program  [8]. Setiap  neuron  pada  layer  memiliki  kemungkinan untuk  mempengaruhi  hasil  keluaran  karena pemrosesan  data  terjadi  di  setiap  neuron  pada jaringan  syaraf  tiruan  [9].  Jumlah  layer  minimum pada  jaringan  adalah  dua  yaitu input dan output layer ,  sedangkan hidden  layer bersifat  opsional, dapat tidak digunakan jika memang lebih baik tidak menggunakannya [10]. Dalam JST yang sederhana, hidden  layer berjumlah  antara  0  sampai  3, sedangkan  yang  kompleks  dapat  mengandung puluhan  sampai  ratusan hidden  layer [6].  Proses pelatihan  pada  JST  dapat  dilakukan  secara supervised maupun unsupervised . Pelatihan supervised merupakan  bentuk  paling  umum  pada JST,  pada  metode  ini  pelatihan  dilakukan  dengan memberikan  input  berupa  data  yang  sudah  diberi label  bersama  dengan output yang  ditentukan, sedangkan  pada unsupervised ,  proses  pelatihan dilakukan tanpa memberikan output yang diharapkan  [12].  Salah  satu  model  jaringan  syaraf tiruan  yang  digunakan  dalam  peramalan  adalah Backpropagation . Backpropagation memiliki kelebihan  dalam  kemampuan  pembelajarannya. Metode  ini  melatih  jaringan  untuk  mendapatkan keseimbangan  antara  kemampuan  jaringan  untuk mengenali  pola  yang  digunakan  selama  pelatihan dengan  kemampuan  jaringan  untuk  memberikan
respon  yang  benar  terhadap  pola  masukan  yang serupa dengan pola yang digunakan saat pelatihan. Backpropagation adalah algoritma iteratif sederhana  yang  dapat  bekerja  dengan  baik meskipun dengan data yang kompleks dan termasuk ke  dalam  model supervised  learning karena mempelajari pola data berdasarkan masukan ( input ) dan keluarannya ( output ) [11].
Penelitian  ini  menggunakan  Jaringan  syaraf Tiruan  (JST)  yang  melalui  proses  pelatihan supervised dengan  metode Backpropagation dan bertujuan  untuk  memprediksi  jumlah  mahasiswa baru  pada  tahun  berikutnya  berdasarkan  data historis.  Hal  tersebut  diharapkan  dapat  membantu perguruan  tinggi  untuk  mempersiapkan  metode pemasaran dan fasilitas perkuliahan sehingga dapat meningkatkan layanan terhadap mahasiswa. Penelitian  ini  terdiri  dari  metodologi  penelitian yang  mencakup  penentuan  arsitektur  jaringan syaraf  tiruan,  hasil  dari  penelitian  mengenai arsitektur  jaringan  terbaik  dan performansi algoritma ,  hasil  dan  pembahasan  penelitian,  serta kesimpulan, dan saran penelitian.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metodologi  penelitian  menjelaskan  tahapan penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  - Backpropagation . Prosedur memodelkan jaringan syaraf tiruan secara umum dapat dibagi  menjadi empat langkah,  yaitu: persiapan  data,  pemilihan  arsitektur  jaringan, pelatihan  ( learning ),  dan  pengujian  ( testing )  [12] seperti dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2.  Langkah-langkah jaringan syaraf tiruan
Penelitian  ini  dimulai  dengan  mempersiapkan data  yang  diperlukan,  yaitu  data  historis  jumlah
mahasiswa  baru.  Untuk  memprediksi  jumlah mahasiswa  baru  yang  akan  datang  sesuai  dengan urutan  waktunya,  maka  dibutuhkan  data input berupa  data  dalam  suatu  kurun  waktu  tertentu secara  berurutan,  yang  nantinya  akan  menjadi output adalah  data  pada  waktu  berikutnya.  Data historis  jumlah  mahasiswa  diharapkan  dapat menggambarkan suatu pola yang dapat dikenali dan dapat  diprediksi  pola  ke  depannya  oleh  jaringan syaraf tiruan. Data yang digunakan pada penelitian ini  adalah  data  mahasiswa  baru  sejak  tahun  2000 sampai dengan tahun 2020.
Pada metode jaringan syaraf tiruan (JST), data yang  akan  digunakan  perlu  dinormalisasi  terlebih dahulu sebelum proses pengolahan data. Proses ini disebut data  preprocessing yang  bertujuan  untuk menyesuaikan  data  yang  digunakan  ke  dalam standar  metode  yang  digunakan.  Pada  jaringan syaraf tiruan, data preprocessing dilakukan dengan metode  normalisasi  data  menggunakan  fungsi aktivasi sigmoid , data diubah ke dalam interval 0.1 - 0.9.
Persamaan yang digunakan dalam normalisasi data adalah persamaan (1) berikut ini:
𝑥` = 0.8(𝑥−𝑎) 𝑏−𝑎 + 0.1 (1)
Keterangan: a  = Data bernilai minimum b  = Data bernilai maksimum x  = Data yang menjadi input x' = Hasil normalisasi data
Tahapan  selanjutnya  adalah  menentukan perancangan arsitektur jaringan yang akan digunakan  pada  proses  pelatihan.  Perancangan arsitektur  jaringan  dimulai  dengan  menentukan layer yang akan digunakan; yaitu: input , output , dan hidden  layer . Input  layer berisi  data  yang  sudah diberi  label  dan output  layer berisi  data  keluaran yang  diharapkan, input dan output ini  nantinya menjadi  bahan  pembelajaran  bagi  jaringan  syaraf tiruan pada proses pelatihan untuk dikenali bentuk polanya. Hidden layer dapat terdiri lebih dari satu, lebih  banyak  jumlah hidden  layer maka  akan menghasilkan jaringan yang besar dengan kompleksitas  yang  tinggi  dalam  proses  pelatihan jaringan [13].
Pada proses pelatihan, penelitian ini menggunakan 2 macam pola input yaitu 6 dan 12. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pelatihan  dilakukan berdasarkan  data  6  tahun  ke  belakang  untuk memprediksi  jumlah  mahasiswa  baru  tahun berikutnya, sebagai contoh: data tahun 2000 sampai 2005  dilatih  untuk  mengetahui  jumlah  mahasiswa pada  tahun  2006,  begitu  pula  seterusnya. Sedangkan output yang digunakan adalah 1, karena
hanya  memprediksi  satu  tahun  ke  depan. Hidden layer yang  digunakan  adalah  8  dan  16  untuk mengetahui  jumlah hidden  layer yang  optimal. Selain menentukan jumlah input , hidden dan output layer , parameter lain yang perlu ditentukan adalah fungsi  aktivasi,  fungsi  percepatan,  parameter pembelajaran  ( learning  rate ),  target error berupa Mean  Square  Error (MSE)  dan  batas  iterasi maksimal  yang  diperbolehkan  ( epoch ).  Fungsi aktivasi digunakan untuk menentukan keluaran dari neuron,  dalam  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  – Backpropagation ,  fungsi aktivasi yang  umumnya digunakan adalah fungsi aktivasi sigmoid . Beberapa fungsi aktivasi yang dapat digunakan dalam proses pelatihan backpropagation menggunakan software matlab adalah tansig (fungsi sigmoid  bipolar ), logsig (fungsi sigmoid  biner ),  dan purelin (fungsi identitas).  Selain  fungsi aktivasi terdapat  pula fungsi percepatan yang bertujuan untuk mempercepat  proses  pelatihan.  MSE  adalah  target kesalahan  atau error yang  diinginkan,  semakin kecil  atau  mendekati  0  maka  semakin  baik. Learning  rate adalah  laju  pembelajaran  suatu jaringan,  semakin  besar  nilainya  makan  semakin cepat proses pelatihan, namun apabila learning rate terlalu  besar  maka  proses  pelatihan  menjadi  tidak stabil.  Iterasi  atau epoch digunakan  untuk menentukan banyaknya iterasi yang diperbolehkan, semakin banyak jumlah iterasi makan semakin lama proses  pelatihan  berlangsung.  Proses  iterasi  akan berhenti jika nilai MSE telah mencapai target atau jumlah  iterasi  ( epoch )  telah  mencapai  batas maksimum yang telah ditentukan [8].
Dari  seluruh  parameter  yang  digunakan  pada Jaringan  Syaraf  Tiruan  – Backpropagation , penelitian  ini  menggunakan  beberapa  parameter dalam  pembentukan  dan  pelatihan  jaringan,  di antaranya sebagai berikut:
 Jumlah input layer : 6 dan 12
 Jumlah hidden layer : 8 dan 16
 Jumlah output layer : 1
 Fungsi aktivasi:
o Input - hidden layer : tansig dan logsig o Hidden layer - output : purelin
 Fungsi percepatan: trangdx, traingda, traingdm
 Parameter pembelajaran atau Learning Rate (LR): 0.01
 Target error atau  MSE  ( Mean  Square Error ): 0.0001
 Batas iterasi yang ditentukan ( epoch ): 1000
Terdapat 24 arsitektur jaringan yang dihasilkan dari  kombinasi  beberapa  parameter  yang  telah ditentukan  dapat  dilihat  pada  Tabel  I.  Seluruh arsitektur  jaringan  tersebut  akan  melalui  proses pelatihan  untuk  menemukan  arsitektur  jaringan terbaik yang akan digunakan.
T ABEL I K OMBINASI P ARAMETER P ADA P ELATIHAN J ARINGAN Arsitektu
r Jaringan No. Input, Hidden, Output Fungsi Aktivasi Fungsi Percepata n 1 6 – 8 – 1 tansig - purelin traingdx 2 6 – 8 – 1 tansig - purelin traingdm 3 6 – 8 – 1 tansig - purelin traingda 4 6 – 16 – 1 tansig - purelin traingdx 5 6 – 16 – 1 tansig - purelin traingdm 6 6 – 16 – 1 tansig - purelin traingda 7 6 – 8 – 1 logsig - purelin traingdx 8 6 – 8 – 1 logsig - purelin traingdm 9 6 – 8 – 1 logsig - purelin traingda 10 6 – 16 – 1 logsig - purelin traingdx 11 6 – 16 – 1 logsig - purelin traingdm 12 6 – 16 – 1 logsig - purelin traingda 13 12 – 8 – 1 tansig - purelin traingdx 14 12 – 8 – 1 tansig - purelin traingdm 15 12 – 8 – 1 tansig - purelin traingda 16 12 – 16 – 1 tansig - purelin traingdx 17 12 – 16 – 1 tansig - purelin traingdm 18 12 – 16 – 1 tansig - purelin traingda 19 12 – 8 – 1 logsig - purelin traingdx 20 12 – 8 – 1 logsig - purelin traingdm 21 12 – 8 – 1 logsig - purelin traingda 22 12 – 16 – 1 logsig - purelin traingdx 23 12 – 16 – 1 logsig - purelin traingdm 24 12 – 16 – 1 logsig - purelin traingda
Pada  proses  pelatihan,  jaringan  syaraf  tiruan akan  mempelajari pola data  historis sesuai dengan parameter  yang  telah  ditentukan.  Arsitektur jaringan terbaik akan dipilih berdasarkan nilai MSE yang memenuhi target serta tidak melebihi jumlah iterasi  ( epoch )  yang  telah  ditentukan.  Arsitektur jaringan  terbaik  akan  digunakan  pada  tahapan selanjutnya  yaitu  tahap  pengujian.  Pengujian dilakukan untuk mengetahui apakah jaringan syaraf tiruan  sudah  dapat  mengenali  pola  dengan  baik. Jaringan akan diuji menggunakan data yang diambil secara acak pada proses pelatihan. Hasil pengujian akan  menunjukkan  nilai error dari  perbandingan antara  hasil  prediksi  jaringan  syaraf  tiruan  dengan
data  target  aktual  yang  didapat  dari  data  historis. Tahapan pelatihan dan pengujian jaringan dilakukan menggunakan software matlab R2020.

## III. H ASIL P ENELITIAN
Penelitian  dilakukan  sesuai  dengan  tahapan yang  dijelaskan  pada  metodologi  bahwa  metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  – Backpropagation dimulai  dengan  persiapan  data.  Data  yang digunakan  adalah  data  jumlah  mahasiswa  baru sejak  tahun  2000  sampai  dengan  2020.  Jaringan syaraf  tiruan  – Backpropagation menggunakan fungsi aktivasi  sigmoid sehingga  data  yang  diolah diharuskan  melalui  proses  normalisasi  terlebih dahulu sebagai tahapan data preprocessing . Tabel II merupakan hasil normalisasi data jumlah mahasiswa  baru.  Normalisasi  bertujuan  untuk mengubah  data  aktual  yang  dimiliki  ke  dalam interval  0.1  –  0.9  menggunakan  persamaan  (1). Data  dengan  nilai  maksimum  memiliki  nilai normalisasi 0.9 yaitu pada tahun 2000 dengan data aktual  sebanyak  279  mahasiswa,  sedangkan  data dengan nilai minimum memiliki nilai 0.1 yaitu pada tahun  2006  dengan  data  aktual  sebanyak  26 mahasiswa.
T ABEL II H ASIL N ORMALISASI D ATA J UMLAH M AHASISWA No. Tahun Jumlah Mahasiswa Normalisasi 1 2000 279 0.900 2 2001 233 0.755 3 2002 202 0.657 4 2003 97 0.325 5 2004 80 0.271 6 2005 55 0.192 7 2006 26 0.100 8 2007 35 0.128 9 2008 28 0.106 10 2009 31 0.116 11 2010 31 0.116 12 2011 69 0.236 13 2012 137 0.451 14 2013 144 0.473 15 2014 171 0.558 16 2015 147 0.483 17 2016 156 0.511 18 2017 154 0.505 19 2018 159 0.521 20 2019 121 0.400 21 2020 63 0.217
Dari hasil normalisasi tersebut, data kemudian dibagi menjadi 2 pola input, yaitu pola data input 6 dan 12. Pola data input 6 menjadikan data 6 tahun sebelumnya  sebagai  proses  pembelajaran  untuk memprediksi  jumlah  mahasiswa  baru  pada  tahun berikutnya sebagai output . Pola data input 6 dapat dilihat pada Tabel III.
T ABEL III P OLA D ATA I NPUT 6 1 2 3 4 5 6 Outp ut 0.90 0.75 0.66 0.32 0.27 0.19 0.10 0.75 0.66 0.32 0.27 0.19 0.10 0.13 0.66 0.32 0.27 0.19 0.10 0.13 0.11 0.32 0.27 0.19 0.10 0.13 0.11 0.12 0.27 0.19 0.10 0.13 0.11 0.12 0.12 0.19 0.10 0.13 0.11 0.12 0.12 0.24 0.10 0.13 0.11 0.12 0.12 0.24 0.45 0.13 0.11 0.12 0.12 0.24 0.45 0.47 0.11 0.12 0.12 0.24 0.45 0.47 0.56 0.12 0.12 0.24 0.45 0.47 0.56 0.48 0.12 0.24 0.45 0.47 0.56 0.48 0.51 0.24 0.45 0.47 0.56 0.48 0.51 0.50 0.45 0.47 0.56 0.48 0.51 0.50 0.52 0.47 0.56 0.48 0.51 0.50 0.52 0.40 0.56 0.48 0.51 0.50 0.52 0.40 0.22 0.90 0.75 0.66 0.32 0.27 0.19 0.10 0.75 0.66 0.32 0.27 0.19 0.10 0.13
Sedangkan  pola  data  input  12  berarti menggunakan  data  12  tahun  sebelumnya  sebagai proses  pembelajaran  untuk  memprediksi  jumlah mahasiswa  baru  pada  tahun  berikutnya  sebagai output Sedangkan  pola  data input 12  dapat  dilihat pada Tabel IV.
Setelah  data  dan  parameter  yang  dibutuhkan telah  tersedia  maka  tahapan  selanjutnya  adalah proses  pelatihan  jaringan.  Pada  proses  pelatihan terdapat 24 kombinasi arsitektur jaringan berdasarkan  kombinasi  parameter  yang  telah ditentukan  pada  metodologi  penelitian.  Proses pelatihan  menggunakan  parameter learning  rate , MSE,  dan epoch yang  sama  untuk  seluruh kombinasi.  Proses  pelatihan  pada  setiap  arsitektur jaringan akan berhenti setelah mencapai MSE yang diinginkan  yaitu 0.0001 atau telah  mencapai batas maksimum  iterasi  ( epoch )  yang  diperbolehkan yaitu  sebanyak  1000  iterasi.  Proses  pelatihan seluruh  arsitektur  jaringan  menggunakan learning rate sebesar  0.01.  Hasil  pelatihan  jaringan  dapat dilihat pada Tabel V.
Arsitektur jaringan terbaik dipilih berdasarkan nilai MSE yang tercapai yaitu 0.0001 dengan iterasi maksimum sebesar 1000 iterasi. Pada Tabel V dapat dilihat bahwa beberapa arsitektur jaringan mencapai  nilai MSE sesuai target  yang ditentukan yaitu arsitektur jaringan No. 1, 3, 4, 6, 7, 9, 10, 13, 15,  16,  18,  19,  21,  22,  dan  24.  Dari  beberapa arsitektur  jaringan  tersebut,  yang  memiliki  jumlah iterasi  terkecil  adalah  arsitektur  jaringan  No.  21, yaitu sebesar 94 iterasi. Arsitektur jaringan No. 21 merupakan kombinasi dari (dapat dilihat pada Tabel 1) pola data input 12, hidden neuron 8, dan output 1  dengan  menggunakan  fungsi aktivasi logsig- purelin dan  fungsi  percepatan traingda .  Jaringan
tersebut  memenuhi  target  MSE  0.0001  dengan jumlah  iterasi  ( epoch )  94  pada  proses  pelatihan, sehingga  jaringan  tersebut  dinyatakan  sebagai arsitektur jaringan terbaik. Arsitektur jaringan 12-8- 1 dapat dilihat pada Gambar 3.
T ABEL IV P OLA D ATA I NPUT 12 1 2 3 4 5 6 0.90 0.75 0.66 0.32 0.27 0.19 0.75 0.66 0.32 0.27 0.19 0.10 0.66 0.32 0.27 0.19 0.10 0.13 0.32 0.27 0.19 0.10 0.13 0.11 0.27 0.19 0.10 0.13 0.11 0.12 0.19 0.10 0.13 0.11 0.12 0.12 0.10 0.13 0.11 0.12 0.12 0.24 0.13 0.11 0.12 0.12 0.24 0.45 0.11 0.12 0.12 0.24 0.45 0.47 7 8 9 10 11 12
Output 0.10 0.13 0.11 0.12 0.12 0.24 0.45 0.13 0.11 0.12 0.12 0.24 0.45 0.47 0.11 0.12 0.12 0.24 0.45 0.47 0.56 0.12 0.12 0.24 0.45 0.47 0.56 0.48 0.12 0.24 0.45 0.47 0.56 0.48 0.51 0.24 0.45 0.47 0.56 0.48 0.51 0.50 0.45 0.47 0.56 0.48 0.51 0.50 0.52 0.47 0.56 0.48 0.51 0.50 0.52 0.40 0.56 0.48 0.51 0.50 0.52 0.40 0.22
T ABEL V H ASIL P ELATIHAN J ARINGAN Arsitektur
Jaringan No. MSE Iterasi ( Epoch ) 1 0.0001 162 2 0.012 1000 3 0.0001 187 4 0.0001 162 5 0.0119 1000 6 0.0001 476 7 0.0001 385 8 0.0143 1000 9 0.0001 309 10 0.0001 274 11 0.0255 1000 12 0.000194 1000 13 0.0001 145 14 0.015 1000 15 0.0001 147 16 0.0001 132 17 0.00576 1000 18 0.0001 103 19 0.0001 195 20 0.0137 1000 21 0.0001 94 22 0.0001 158 23 0.015 1000 24 0.0001 177
Dari  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  terdapat banyaknya  neuron  yang  menghubungkan  antar layer , yaitu layer input-hidden dan hidden-output . Pada  setiap  neuron  terjadi  suatu  pemrosesan. Arsitektur  jaringan  tersebut  nantinya  akan dilanjutkan  kepada  proses  pengujian.  Proses pengujian  akan  menggunakan  parameter  sesuai dengan  arsitektur  jaringan  terbaik  pada  proses pelatihan  yaitu pola data input 12, hidden neuron 8,  dan output 1,  dengan  menggunakan  fungsi aktivasi logsig-purelin ,  dan  fungsi  percepatan traingda Data input yang digunakan pada proses pengujian  menggunakan  sebagian  data  yang digunakan pada proses pelatihan untuk mengetahui apakah jaringan telah dapat mengenali pola dengan baik. Proses pengujian dapat dilihat pada Tabel VI.
T ABEL VI H ASIL P ENGUJIAN D AN P REDIKSI A RSITEKTUR J ARINGAN T ERBAIK Tahu n Hasil Predik si Data Aktu al Selisi h Error Pengujia n
2012 0.450 0.451 - 0.001 - 0.003 2013 0.474 0.473 0.001 0.001 2014 0.548 0.558 - 0.011 - 0.020 2015 0.502 0.483 0.019 0.040 2016 0.500 0.511 - 0.011 - 0.021 2017 0.491 0.505 - 0.014 - 0.028 2018 0.522 0.521 0.002 0.003 2019 0.403 0.400 0.002 0.005 2020 0.221 0.217 0.004 0.018 Prediksi 2021 0.380 - - -
Tabel  VI  merupakan  hasil  proses  pengujian terhadap  data input baru  yang  diberikan.  Karena jaringan terpilih menggunakan pola data input 12, yang  berarti  menggunakan  data  12  tahun sebelumnya  untuk  memprediksi  tahun  yang  akan datang,  maka  data  tahun  2000–2011  dapat digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  mahasiswa baru  tahun  2012.  Oleh  karena  itu  jaringan  diuji untuk memprediksi jumlah mahasiswa mulai tahun 2012 – 2020 menggunakan data sejak tahun 2020. Kemudian  hasil  prediksi  akan  dibandingkan dengan  data  aktual  yang  telah  dimiliki.  Hasil prediksi  dan  nilai error merupakan  nilai  yang dikeluarkan  langsung  oleh software  matlab .  Dari hasil  pengujian  pada  Tabel  VI  tersebut  dapat dilihat bahwa terdapat selisih antara hasil prediksi dengan  data  aktual.  Namun  hasil  dari  pengujian dan  prediksi  yang  dikeluarkan  langsung  oleh software  matlab adalah  data  yang  telah  melalui proses normalisasi sehingga data perlu dikembalikan  terlebih  dahulu  melalui  proses
denormalisasi .  Proses denormalisasi mengubah data  yang  sebelumnya  pada  interval  0.1-0.9  ke dalam rentang yang sebenarnya sesuai dengan data aktual.  Hasil denormalisasi dapat  hasil  prediksi dapat dilihat pada Tabel VII.
T ABEL VII D ENORMALISASI H ASIL P ENGUJIAN D AN P REDIKSI Tahu n Hasil Predi ksi Data Aktu al Selisi h Error Pengujia n 2012 137 137 0 - 0.003 2013 144 144 0 0.001 2014 168 171 -3 - 0.020 2015 153 147 6 0.040 2016 153 156 -3 - 0.021 2017 150 154 -4 - 0.028 2018 159 159 0 0.003 2019 122 121 1 0.005 2020 64 63 1 0.018 Prediksi 2021 115 - - -
Dari  Tabel  VII  dapat  dilihat  bahwa  terdapat selisih  antara  prediksi  yang  dihasilkan  oleh jaringan  syaraf  tiruan  dengan  data  aktual  yang telah  dimiliki  sebelumnya.  Besaran  selisih  antara hasil  prediksi  yang  dihasilkan  pada  tahun  2013 sampai dengan 2020 bernilai sangat kecil sehingga nilai error berada  di  bawah  nilai  0.05.  Hal  ini membuktikan  bahwa  jaringan  syaraf  tiruan  telah dapat  mengenali  pola  yang  diberikan  pada  saat pelatihan dan pengujian.
Setelah  hasil  pengujian  membuktikan  bahwa jaringan dapat mengenali pola dengan baik, maka selanjutnya  arsitektur  jaringan  terbaik  juga digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  mahasiswa baru pada tahun berikutnya yaitu pada tahun 2021. Proses  prediksi  juga  dilakukan  menggunakan software  matlab. Hasil  prediksi  jaringan  syaraf tiruan  untuk  jumlah  mahasiswa  baru  pada  tahun 2021 dapat dilihat pada Tabel VII yaitu sebesar 115 mahasiswa.

## IV. P EMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST) digunakan sebagai metode untuk mengenali pola data historis dan memprediksi pola data yang akan  datang.  Jaringan  akan  mempelajari data  set (data historis) yang diberikan dalam bentuk input- output untuk  dapat  memprediksi  data  berikutnya.
Sedangkan backpropagation diimplementasikan untuk mengevaluasi dan memodifikasi bobot yang digunakan dalam melatih jaringan untuk mengenali pola input dan output dengan baik.
Proses  penelitian  dilakukan  mulai  dari pengumpulan  data, data  preprocessing ,  pelatihan arsitektur  jaringan  sampai  dengan  pengujian. Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, ditemukan  suatu  arsitektur  jaringan  terbaik berdasarkan data input yang yang telah diberikan, yaitu  data  jumlah  mahasiswa  sejak  tahun  2000 sampai  dengan  2020.  Arsitektur  jaringan  terbaik yang dihasilkan pada proses pelatihan menggunakan pola data input 12, hidden neuron 8, dan output 1, dengan menggunakan fungsi aktivasi logsig-purelin ,  dan  fungsi  percepatan traingda. Jaringan tersebut dapat mencapai target MSE yang telah  ditentukan  yaitu  0.0001  pada  iterasi  ke  94, yang mana lebih cepat dari arsitektur jaringan lain yang  mencapai  MSE  sesuai  target  pada  jumlah iterasi  lebih  dari  100,  bahkan  pada  arsitektur jaringan lain tidak mencapai target MSE meskipun telah  melalui  batas  maksimum  iterasi  yaitu  1000 iterasi.
Arsitektur jaringan terbaik tersebut selanjutnya  diproses  lebih  lanjut  ke  tahap pengujian untuk mengetahui sejauh mana jaringan dapat mengenali input yang diberikan. Input pada proses  pengujian  merupakan  data  yang  diambil sebagian  pada proses  pelatihan.  Karena  arsitektur jaringan terbaik dapat mengenali pola menggunakan  data  12  tahun  sebelumnya  maka pengujian  dimulai  dengan  memprediksi  jumlah mahasiswa  baru  pada  tahun  2012  berdasarkan dengan  data  jumlah  mahasiswa  baru  pada  tahun 2000-2011. Proses pengujian memprediksi jumlah mahasiswa baru pada tahun 2012-2020, serta tahun yang  akan  datang  yaitu  tahun  2021.  Hasil pengujian  dibandingkan  dengan  data  aktual  nilai error .  Berdasarkan  hasil  pengujian  jaringan ditemukan bahwa terdapat error yang sangat kecil antara  hasil  prediksi  dengan  data  aktual.,  nilai error terbesar  hanya  bernilai  0.04  yakni  hasil prediksi pada tahun 2015.
Berdasarkan  nilai error yang  sangat  kecil dapat dikatakan bahwa jaringan syaraf tiruan telah dapat  mengenali  pola  data  dengan  baik,  sehingga dilanjutkan  dengan  proses forecasting untuk jumlah  mahasiswa  baru  pada  tahun  berikutnya. Hasil prediksi menggunakan jaringan syaraf tiruan – backprpagation yang dijalankan dengan software matlab menunjukkan  bahwa  jumlah  mahasiswa baru  pada  tahun  2021  adalah  sebanyak  115 mahasiswa.
Dengan  mengetahui  jumlah  mahasiswa  yang akan  datang,  pihak  perguruan  tinggi  diharapkan dapat  mempersiapkan  aspek  pendukung,  baik akademis  maupun  non-akademis  dengan  lebih baik. Beberapa aspek tersebut di antaranya adalah penentuan  jumlah  kelas  dan  dosen  yang dibutuhkan,  jadwal  perkuliahan,  sarana  dan prasarana,  serta  strategi  lebih  lanjut  untuk meningkatkan jumlah mahasiswa baru.

## V. K ESIMPULAN
Saat ini, data adalah salah satu aspek penting bagi  suatu  perguruan  tinggi,  karena  mencakup banyak  informasi  baik  terkait  mahasiswa,  dosen, publikasi ilmiah, tenaga kependidikan, dan banyak cakupan  lainnya.  Pengolahan  data  yang  tepat terhadap data yang dimiliki dapat membantu pihak pimpinan  dan  pengelola  perguruan  tinggi  untuk mendapatkan  informasi  yang  bermanfaat  dan menentukan  strategi  ke  depannya.  Penelitian  ini berfokus  pada  data  mahasiswa.  Hasil  utama  dari penelitian  ini  adalah algoritma jaringan  syaraf tiruan yang dapat digunakan untuk mengenali pola jumlah  mahasiswa  baru.  Arsitektur  terbaik  yang ditemukan adalah dengan menggunakan pola data input 12, hidden  neuron 8,  dan output 1,  dengan menggunakan  fungsi aktivasi logsig-purelin . Berdasarkan arsitektur jaringan tersebut, diprediksi jumlah mahasiswa di tahun yang akan datang yaitu 115 mahasiswa di tahun 2021.
Pengembangan  penelitian  yang  akan  datang diharapkan dapat menggali lebih dalam pemanfaatan data mahasiswa bagi suatu perguruan tinggi  khususnya  dalam  bidang educational  data mining (EDM).

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian ini dapat dilaksanakan dengan baik dengan  bantuan  dan  dukungan  dari  Lembaga Penelitian  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat (LPPM) Universitas Islam Bandung.

## R EFERENSI
[1] Stefanova,  K.,  &  Kabakchieva,  D.  (2017,  June). Educational  data  mining  perspectives  within  university big data environment. In 2017 International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC) (pp. 264-270). IEEE.
[2] Asif,  R.,  Merceron,  A.,  Ali,  S.  A.,  &  Haider,  N.  G. (2017). Analyzing undergraduate students' performance using educational data mining. Computers & Education, 113, 177-194.
[3] Khasanah,  A.  U.  (2017,  June).  A  comparative  study  to predict  student's  performance  using  educational  data mining techniques. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (Vol. 215, No. 1, p. 012036). IOP Publishing.
[4] Ongsulee,  P.  (2017,  November).  Artificial  intelligence, machine  learning  and  deep  learning.  In  2017  15th International  Conference  on  ICT  and  Knowledge Engineering (ICT&KE) (pp. 1-6). IEEE.\
[5] Mahesh,  B.  (2020).  Machine  Learning  Algorithms-A Review. International Journal of Science and Research (IJSR).[Internet], 9, 381-386.
[6] Choi, R. Y., Coyner, A. S., Kalpathy-Cramer, J., Chiang, M. F., & Campbell, J. P. (2020). Introduction to machine learning,  neural  networks, and  deep  learning. Translational  Vision  Science  &  Technology,  9(2),  14- 14.
[7] Salloum,  S.  A.,  Alshurideh,  M.44,  Elnagar,  A.,  & Shaalan, K. (2020, April). Mining in Educational Data: Review and Future Directions. In AICV (pp. 92-102).
[8] Siang,  J.  J.  (2005).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  & Pemrogramannya Menggunakan Matlab.
[9] Salah,  M.,  Altalla,  K.,  Salah,  A.,  &  Abu-Naser,  S.  S. (2018).  Predicting  Medical  Expenses  Using  Artificial Neural  Network.  International  Journal  of  Engineering and Information Systems (IJEAIS), 2(20), 11-17.
[10] Qwaider, S. R., Abu-Naser, S. S., & Zaqout, I. S. (2020). Artificial  Neural  Network  Prediction  of  the  Academic Warning of Students in the Faculty of Engineering and
Information Technology in Al-Azhar University-Gaza.
[11] Setti,  S.,  &  Wanto,  A.  (2019).  Analysis  of
Backpropagation  Algorithm  in  Predicting  the  Most
Number  of  Internet  Users  in  the  World.  Jurnal  Online
Informatika, 3(2), 110-115.
[12] Nurhani,  L.,  Gunaryati,  A.,  Andryana,  S.,  &  Fitri,  I.
(2018).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dengan  Metode Backpropagation Untuk Memprediksi Jumlah
Mahasiswa  Baru.  SEMNASTEKNOMEDIA  ONLINE, 6(1), 2-12.
[13] Sukhbaatar, O., Usagawa, T., & Choimaa, L. (2019). An artificial  neural  network  based  early  prediction  of failure-prone  students  in  blended  learning  course. International  Journal  of  Emerging  Technologies  in Learning (iJET), 14(19), 77-92.