## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 4, Nomor 1, Januari 2020, Page 124-128 I SSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1742

## Analisa JST Untuk Memprediksi Pembuatan SIM Menggunakan Metode Algoritma Backpropagation
Mirza Rahul, Indra Gunawan, Fitri Anggraini, Sumarno, Ika Okta Kirana
Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 mirza1501093@gmail.com, 2 indra@amiktunasbangsa.ac.id, 3 fitrianggraini@amiktunasbangsa.ac.id
4 sumarno@amiktunasbangsa.ac.id , 5 ikaoktakirana@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak −Pada suatu perusahaan pelayanan jasa terdapat pelanggan yang menjadi konsumen perusahaan tersebut. Kepuasan pelanggan  terbentuk  dari  tingkat  kinerja  dan  loyalitas  perusahaan.  Apabila  perusahaan  tidak  mengetahui  tentang  tingkat kepuasan  pelanggan  maka  perusahaan  juga  tidak  dapat  mengembangkan  pelayanan  mereka.  Maka  dari  itu  Satpas  Polres Pematangsiantar  perlu  mengetahui  tingkat  kepuasan  pelanggan  demi  meningkatkan  kinerja  dan  loyalitas  mereka.  Maka diperlukan penelitian untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan melalui metode Jaringan Syaraf Tiruan dengan algoritma backpropagation  yang  selanjutnya  diprediksi  dan  dicari  hasil  yang  terbaik  yang  akan  digunakan  untuk    memberikan  hasil yang terbaik dan akan menampilkan hasil dari masalah yang dihadapi.
Kata Kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Prediksi, Backpropagation, Matlab
Abstract −In  a  service  company  there  are  customers  who  become  consumers  of  the  company.  Customer  satisfaction  is formed  from  the  level  of  performance  and  company  loyalty.  If  the  company  does  not  know  about  the  level  of  customer satisfaction, the company also cannot develop their services. So from that Pematangsiantar Police Satpas need to know the level of customer satisfaction in order to improve their performance and loyalty. So research is needed to determine the level of  customer  satisfaction  through  the  Artificial  Neural  Network  method  with  the  backpropagation  algorithm  which  is  then predicted and the best results will be searched to be used to give the best results and will display the results o f the problems encountered.
Keywords: Artificial Neural Networks, Prediction, Backpropagation, Matlab

## 1. PENDAHULUAN
Di Indonesia, Surat Izin Mengemudi ( SIM ) adalah bukti registrasi dan indentifikasi yang diberikan oleh Polri kepada seseorang yang telah memenuhi persyaratan administrasi, sehat jasmani dan rohani, memahami peraturan lalu  lintas  dan  terampil  mengemudikan  kendaraan  bermotor.  Setiap  orang  yang  mengemudikan  kendaraan bermotor  di  jalan  wajib  memiliki  Surat  Izin  Mengemudi  sesuai  dengan  jenis  kendaraan  bermotor  yang dikemudikan ( Pasal 77 ayat (1) UU No, 22 Tahun 2009 ). Untuk mempermudah kinerja Sat Lantas khususnya dibagian  SATPAS  (  Satuan  Penyelenggara  Administrasi  SIM  )  di  Polres  Pematangsiantar,penulis  melalukan penilitan  berupa  memprediksi  apa  saja  yang  perlu  di  perbaiki  dalam  sistem  kerja  pegawai  menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan backpropagation . Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan backpropagation merupakan  metode  yang  banyak  digunakan  untuk diaplikasikan  pada  penyelesaian  suatu  masalah  berkaitan  dengan  identifikasi,  prediksi  dan  pengenalan  pola. Penelitian    yang  menggunakan  metode backpropagation ,  salah  satunya  untuk  memprediksi  pembuatan  SIM yang ada di Satpas Polres Pematangsiantar. Metode backpropagation sendiri dipilih karena merupakan salah satu metode  pembelajaran  yang  cocok  digunan  untuk  menangani  nilai  yang  berada  di  dataset.  Algoritma  ini  akan menghasilkan kinerja yang lebih baik karena dapat mewujudkan sistem konsisten bekerja dengan baik.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Teknik  atau  cara  yang  dilakukan  oleh  penulis  untuk  mengumpulkan  data.  Pengumpulan  data  dilakukan  untuk memperoleh indormasi yang dibutuhkan dalam rangka mencapai tujuan penelitian. Dalam melakukan penelitian ini,  sumber  pengumpulan  data  yang  diambil  dari  Satpas  Polres  Pematangsiantar  mulai  dari  tahun  2015,  2016 2017 hingga 2018.

## 2.2 Analisa Dataset
Dataset yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah dataset banyaknya  pembuatan  SIM  2015  sampai  dengan 2018.Penelitian ini menggunakan dataset tahun 2015 dan 2018 sebagai data training . Kemudian dataset ditahun tersebut dijadikan data testing untuk memprediksi barang ditahun 2019. Berikut ini dataset yang didapatkan dari hasil penelitian, dapat diliat pada tabel sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 4, Nomor 1, Januari 2020, Page 124-128 I SSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1742
Tabel 1. Jenis jenis database No Bulan 2015 2016 2017 01 Januari 1540 2188 1289 02 Februari 1154 1564 1007 03 Maret 1254 1620 1134 04 April 1100 1753 986 05 Mei 1363 1967 1278 06 Juni 1019 1301 1085 07 Juli 1756 1356 1456 08 Agustus 1343 1262 1421 09 September 1095 1230 1151 10 Oktober 1476 1363 1275 11 November 1946 1414 1801 12 Desember 1397 1232 1230

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa  dan  Pembahasan  dalam  skripsi  ini  berupa  pengerjaan  menormalisasi  data,  pelatihan  dan  pengujian dengan  program  Matlab serta hasil dalam memprediksi banyaknya masyarakat dalam pembuatan SIM di Satpas Pematangsiantar  dengan  menggunakan  metode backpropogation .  Hasil  dari  penelitian  dan  implementasi  yang dilakukan adalah sebagai berikut:
Normalisasi  bertujuan untuk mempermudah dalam  melakukan pengolahan data menggunakan software Matlab. Normalisasi menggunakan formula berikut:
' 0, 8( ) 0,1 ( ) x a x b a − = + − (1)
Keterangan: x'  : Data Transformasi x : Data yang akan ditransformasi a : Data minimum rata-rata b       : Data Maximum rata-rata

## 3.1 Pelatihan dan Pengujian Data
Pada penelitian ini menggunakan sebanyak 5 (lima) arsitektur pelatihan dan pengujian data yakni 12-3-1, 12-5-1, 12-8-1, 12-10-1, 12-11-1. Layer masukan menggunakan 12 Neuron, layer tersembunyi 2 neuron serta 1 neuron keluaran. Source code pelatihan backpropagation yang digunakan dengan aplikasi Matlab R2011b
Tabel 2. Data Awal Pelatihan ( Training) Sebelum di Normalisasi
Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Target 1540 1154 1254 1100 1363 1019 1756 1343 1095 1476 1946 1397 2188 1154 1254 1100 1363 1019 1756 1343 1095 1476 1946 1397 2188 1564 1254 1100 1363 1019 1756 1343 1095 1476 1946 1397 2188 1564 1620 1100 1363 1019 1756 1343 1095 1476 1946 1397 2188 1564 1620 1753 1363 1019 1756 1343 1095 1476 1946 1397 2188 1564 1620 1753 1967 1019 1756 1343 1095 1476 1946 1397 2188 1564 1620 1753 1967 1301 1756 1343 1095 1476 1946 1397 2188 1564 1620 1753 1967 1301 1356 1343 1095 1476 1946 1397 2188 1564 1620 1753 1967 1301 1356 1262 1095 1476 1946 1397 2188 1564
1620 1753 1967 1301 1356 1262 1230 1476 1946 1397 2188 1564 1620 1753 1967
1301 1356 1262 1230 1363 1946 1397 2188 1564 1620 1753 1967 1301
1356 1262 1230 1363 1414 1397 2188 1564 1620 1753 1967
1301
1356
1262 1230 1363 1414 1232
Data pada tabel 2 adalah data training yang akan dinormalisasi yakni data pada tahun 2015 dan sebagai target adalah pada tahun 2016
Tabel 3. Data Training Sesudah di Normalisasi
Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Target 0,4565 0,1924 0,2608 0,1554 0,3354 0,1000 0,6044 0,3217 0,1520 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,1924 0,2608 0,1554 0,3354 0,1000 0,6044 0,3217 0,1520 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,2608 0,1554 0,3354 0,1000 0,6044 0,3217 0,1520 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,1554 0,3354 0,1000 0,6044 0,3217 0,1520 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,6023 0,3354 0,1000 0,6044 0,3217 0,1520 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,6023 0,7488 0,1000 0,6044 0,3217 0,1520 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,6023 0,7488 0,2930 0,6044 0,3217 0,1520 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,6023 0,7488 0,2930 0,3306

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 4, Nomor 1, Januari 2020, Page 124-128 I SSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1742
0,3217 0,1520 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,6023 0,7488 0,2930 0,3306 0,2663 0,1520 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,6023 0,7488 0,2930 0,3306 0,2663 0,2444 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,6023 0,7488 0,2930 0,3306 0,2663 0,2444 0,3354 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,6023 0,7488 0,2930 0,3306 0,2663 0,2444 0,3354 0,3703 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,6023 0,7488 0,2930 0,3306 0,2663 0,2444 0,3354 0,3703 0,2458
Berikut contoh perhitungan normalisasi:
X ′ = 0,8(1540 − 1540) 2188 − 1019 + 0,1
X ′ = 0,8(1154 − 1540) 2188 − 1019 + 0,1
Tabel 4. Data Awal Pelatihan ( Pelatihan ) Sebelum di Normalisasi
Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Target 1289 1007 1134 986 1278 1085 1456 1421 1151
1275 1801 1230 1567 1007 1134 986 1278 1085 1456 1421 1151
1275 1801 1230 1567 1413 1134 986 1278 1085 1456 1421 1151 1275
1801 1230 1567 1413 1320 986 1278 1085 1456 1421 1151 1275 1801
1230 1567 1413 1320 1151 1278 1085 1456 1421 1151 1275 1801 1230
1567 1413 1320 1151 1143 1085 1456 1421 1151 1275 1801 1230 1567 1413 1320 1151 1143 1301 1456 1421 1151 1275 1801 1230 1567 1413 1320 1151 1143 1301 1265 1421 1151 1275 1801 1230 1567 1413 1320
1151 1143 1301 1265 1121 1151 1275 1801 1230 1567 1413 1320 1151
1143 1301 1265 1121 1350 1275 1801 1230 1567 1413 1320 1151 1143
1301 1265 1121 1350 1176 1801 1230 1567 1413 1320 1151 1143 1301
1265 1121 1350 1176 1485 1230 1567 1413 1320 1151 1143 1301 1265
1121 1350 1176 1485 1530
Data pada tabel  4  adalah data training yang akan  dinormalisasi  yakni  data pada tahun 2017 dan sebagai  target adalah data pada tahun 2018.
Tabel 5. Data Training Sesudah di Normalisasi
Berikut contoh perhitungan normalisasi:
X ′ = 0,8(1289 − 1289) 1801 − 986 + 0,1
X ′ = 0,8(1007−1145) 1801−986 + 0,1

## 3.2 Kesimpulan Jaringan Syaraf Tiruan
Tabel 6. Tabel Hasil Kesimpulan Pelatihan dan Pengujian Jaringan No Arsitektur Epoch Waktu MSE Training MSE Testing Akurasi 1 12 - 3 - 1 26352 00:50 0,01791138 0,04068227 92% 2 12 - 5 - 1 23930 01:15 0,01826396 0,05483166 67% 3 12 – 8 - 1 23196 00:21 0,01834114 0,07748571 75% 4 12 – 10 - 1 6274 00:07 0,01691660 0,07492021 50% 5 12 – 11 - 1 14675 00:11 0,01820312 0,06460630 75%
Pada tabel 6 arsitektur yang digunakan untuk pelatihan sebanyak 5 arsitektur. Pada 5 arsitektur ini menggunakan Learning  rate 0,1  target error  (goal) 0,01  dan  maksimum epoch nya  adalah  100000  iterasi  serta  untuk menghasilkan error paling rendah menggunakan traingd. Penelitian ini menyimpulkan bahwa arsitektur 12-3-1 dengan  akurasi  sebesar  92%,  epochs  26352  iterasi,  waktu  00:50  merupakan  arsitektur  terbaik  yang  akan digunakan untuk melakukan prediksi tahun-tahun berikutnya
Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Target 0,4565 0,1924 0,2608 0,1554 0,3354 0,1000 0,6044 0,3217 0,1520 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,1924 0,2608 0,1554 0,3354 0,1000 0,6044 0,3217 0,1520 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,2608 0,1554 0,3354 0,1000 0,6044 0,3217 0,1520 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,1554 0,3354 0,1000 0,6044 0,3217 0,1520 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,6023 0,3354 0,1000 0,6044 0,3217 0,1520 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,6023 0,7488 0,1000 0,6044 0,3217 0,1520 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,6023 0,7488 0,2930 0,6044 0,3217 0,1520 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,6023 0,7488 0,2930 0,3306 0,3217 0,1520 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,6023 0,7488 0,2930 0,3306 0,2663 0,1520 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,6023 0,7488 0,2930 0,3306 0,2663 0,2444 0,4127 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,6023 0,7488 0,2930 0,3306 0,2663 0,2444 0,3354 0,7344 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,6023 0,7488 0,2930 0,3306 0,2663 0,2444 0,3354 0,3703 0,3587 0,9000 0,4730 0,5113 0,6023 0,7488 0,2930 0,3306 0,2663 0,2444 0,3354 0,3703 0,2458

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 4, Nomor 1, Januari 2020, Page 124-128 I SSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1742

## 3.3 Implementasi
Estimasi  menggunakan  arsitektur  terbaik  12-3-1.  Maksudnya,  layer  masukan  menggunakan  12  neuron,  layer tersembunyi 2 neuron serta 1 neuron layer keluaran. Proses prediksi dapat dilihat pada tabel 7 berikut:
Tabel 7. Prediksi Data Tahun 2019 Bulan Data Real Target Target Prediksi Prediksi Januari 1567 0,6703 0,4352 1308 Februari 1413 0,5191 0,5502 1372 Maret 1320 0,4279 0,3415 1256 April 1151 0,2620 0,3169 1242 Mei 1143 0,2541 0,3137 1240 Juni 1301 0,4092 0,3967 1286 Juli 1265 0,3739 0,3767 1275 Agustus 1121 0,2325 0,3612 1267 September 1350 0,4573 0,3705 1272 Oktober 1176 0,2865 0,4285 1304 November 1485 0,5898 0,6430 1424 Desember 1530 0,6340 0,5840 1391 Tabel 8. Prediksi Data Tahun 2020 Bulan Data Real Target Target Prediksi Prediksi Januari 1308 0,4354 0,4182 1313 Februari 1372 0,5502 0,3879 1306 Maret 1256 0,3422 0,4618 1323 April 1242 0,3170 0,3488 1297 Mei 1240 0,3135 0,4909 1330 Juni 1286 0,3960 0,3625 1300 Juli 1275 0,3762 0,4640 1324 Agustus 1267 0,3619 0,4115 1312 September 1272 0,3709 0,3910 1307 Oktober 1304 0,4283 0,3699 1302 November 1424 0,6435 0,4699 1325 Desember 1391 0,5843 0,6203 1360 Tabel 9. Prediksi Data Tahun 2021 Bulan Data Real Target Target Prediksi Prediksi Januari 1313 0,4174 0,3237 1315 Februari 1306 0,3870 0,3050 1313 Maret 1323 0,4609 0,3157 1314 April 1297 0,3478 0,3999 1321 Mei 1330 0,4913 0,4693 1326 Juni 1300 0,3609 0,3905 1320 Juli 1324 0,4652 0,3802 1319 Agustus 1312 0,4130 0,4238 1322 September 1307 0,3913 0,2417 1308 Oktober 1302 0,3696 0,2999 1313 November 1325 0,4696 0,4360 1323 Desember 1360 0,6217 0,4177 1322
Data real adalah data yang diperoleh dari hasil prediksi tahun 2019. Data target diperoleh dari data Testing yang sudah  di  normalisasi.  Target  prediksi  pada  tabel  diperoleh  dari  hasil  pengujian  menggunakan software  Matlab R2011b. Pada tabel 4.18 prediksi ditentukan menggunakan persamaan sebagai berikut:
Prediksi = (𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡−0,1)(𝑏−𝑎) 0,8 + 𝑎 (2)

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  setelah  melakukan  pelatihan  dan  pengujian  data  pada  jaringan  syaraf  tiruan dengan menggunakan algoritma backpropagation . Pemodelan terbaik  pada penelitian ini adalah 12-3-1 dengan menggunakan learning  rate 0.01,  MSE  pelatihan  0,01791138,  MSE  pengujian  0,04068227,  dan  mendapatkan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 4, Nomor 1, Januari 2020, Page 124-128 I SSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1742
tingkat  akurasi  sebesar  92  %.  Dengan  pola  12-3-1  tersebut  selanjutnya  dilakukan  prediksi  untuk  tahun  2019- 2021  dengan  menghasilkan  prediksi  penjualan  yang  selalu  meningkat  dari  tahun  ke  tahun.  Untuk  tahun  2019 sebanyak 15,637 penjualan, untuk tahun 2020 sebanyak 15,799, dan untuk tahun 2021 sebanyak 15,816.

## REFERENCES
[1]   Astria, L., Sitepu, H. R. and Darnius, O. (2013) ‘1. PENDAHULUAN Polres Tapanuli Selatan merupakan bagian dari Kepolisian Republik In- donesia yang melayani di bidang pemeliharan dan keamanan, ketertiban’, Saintia Matematika , 1(5), pp. 435–444.
[2]   Goni, J. H. (no date) ‘Efektivitas Kinerja Pelayanan Surat Ijin Mengemudi Pada Satuan Lalu Lintas Kepolisian Resor Kota Manado’, unsrat , pp. 1–6.
[3]   Marjiyono,  Bambang  Soedijono  and  Taufiq,  E.  L.  (2018)  ‘Penggunaan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Meramalkan Permintaan pada Perusahaan Retail’, Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia , (2009), pp. 7–12.
[4]   Febrina, M., Arina, F. and Ekawati, R. (2013) ‘Peramalan Jumlah Permintaan Produksi Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation’, Jurnal Teknik Industri Untirta , 2(1), pp. 174–179.
[5]   Wanto, A. and Windarto, A. P. (2017) ‘Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan  Menggunakan  Metode  Backpropagation’, Jurnal  &  Penelitian  Teknik  Informatika  Sinkron ,  2(2),  pp.  37–43. Available at:
[6]   Haviluddin  (2011)  ‘Memahami  Penggunaan  UML  (Unified  Modelling  Language)’ Jurnal  Informatika  Mulawarman’ 6(1), pp 1-15.
[7]   Budi  Cahyono  (2013)  ‘Penggunaan  Software  Matrix  Laboratory    (MATLAB)  Dalam  Pembelajaran  Aljabar  Linier ’Jurnal PHENOMENON’ 1(1) pp 45-62 .