## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1647 − 1657 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2676

## Penerapan Pemilihan Model Arsitektur Terbaik pada Neural Network pada Prediksi Jumlah Siswa SD di Kecamatan Siantar Barat
Cerah Fitri Ramadhani 1 , Muhammad  Noor Hasan Siregar 2 , Indra Riyana Rahadjeng 3 , Agus Perdana Windarto 4,*
1,4 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematang Siantar, Indonesia
2 Universitas Graha Nusantara, Padangsidimpuan, Indonesia
3 Universitas Bina Sarana Informatika,  DKI Jakarta, Indonesia Email: 1 rcerahfitri@gmail.com, 2 noor.siregar@gmail.com, 3 riyana.irr@bsi.ac.id, 4 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id Email  Penulis Korespondensi:  agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id Submitted: 26/12/2022 ; Accepted: 30/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Penggunaan metode jaringan saraf tiruan (Backpropagation) dapat digunakan dalam menentukan model arsitektur terbaik pada prediksi jumlah  siswa Sekolah Dasar di Kecamatan  Siantar Barat.  Dataset yang digunakan merupakan  dataset  jumlah siswa Sekolah Dasar (SD) di Kecamatan  Siantar  Barat Kota  Pematang  Siantar  tahun 2017-2021 yang diperoleh dari  Situs Kementerian Pendidikan, Kebudayaan,  Riset, dan Teknologi Republik  Indonesia (https://dapo.kemdikbud.go.id/pd/3/076303).  Dataset tersebut kemudian  di bagi menjadi  2 bagian,  yaitu  dataset  pelatihan  dan pengujian.  Pada Dataset pelatihan,  atribut  X1 merupakan  dataset tahun 2017, X2 merupakan  dataset  tahun 2018, X3 merupakan  dataset  tahun 2019 dan atribut  Y (target)  merupakan  dataset tahun 2020. Untuk dataset  pengujian,   atribut  X1 merupakan  dataset  tahun 2018, atribut  X2 merupakan  dataset tahun  2019, atribut  X3 merupakan  dataset  tahun  2020  dan  atribut  Y  (target)  merupakan  dataset  tahun  2021. Hasil  yang  di  dapat  dari  analisa  metode Backpropagation  dan  virtualisasi  menggunakan  aplikasi  matlab  dapat  dihasilkan  dengan  dataset  yang  valid  dan  menghasilkan tingkat  akurasi  87.5% pada model  arsitektur  3-9-1. Sehingga metode  Backpropagation  dapat  dijadikan  sebagai  metode  prediksi yang sangat memudahkan  untuk mencari  prediksi.
Kata Kunci: Jaringan saraf tiruan; Backpropagation;  Model arsitektur; Prediksi; Siantar
Abstract− The  use of the artificial  neural  network (Backpropagation)  method  can be used in determining  the  best architectural model  for predicting  the  number of elementary  school students in the  Siantar Barat  District. The  dataset  used is a dataset  on the number  of  Elementary  School  (SD) students  in  West  Siantar  District,  Pematang  Siantar  City  in  2017-2021  obtained  from  the Website of  the  Ministry  of  Education, Culture,  Research and  Technology  of  the  Republic of  Indonesia (https://dapo.kemdikbud.go.id  /pd/3/076303).  The dataset  is then divided  into 2 parts, namely  the  training  and testing  dataset.  In the training datasets, attribute  X1 is a dataset for 2017, X2 is the dataset for 2018, X3 is a dataset for 2019, and attribute  Y (target) is the dataset for 2020. For the test datasets, attribute  X1 is the dataset  for 2018, attribute  X2 is a dataset for 2019, attribute  X3 is a dataset  for 2020 and attribute  Y (target)  is a dataset for 2021. The results obtained  from the analysis of the Backpropagation  and virtualization  methods using the MatLab application  can be generated  with a valid dataset and produce an accuracy  rate of 87.5% in architectural  models 3-9-1. So that  the Backpropagation  method can be used as a prediction  method  that makes it very easy to find predictions.
Keywords: Artificial  Neural Network; Backpropagation;  Architectural  Models; Predictions;  Siantar

## 1. PENDAHULUAN
Keca ma tan Sia nta r Ba ra t merupa kan sa la h sa tu Keca ma tan ya ng terleta k di Kota  Pema ta ng Sia nta r ya ng memiliki 8 Kelura ha n denga n 30 Sekola h Da sa r ya ng terseba r di  wila ya h tersebut. Jumla h siswa   Sekola h Da sa r di  Keca matan Sia nta r Ba ra t da ri ta hun keta hun menga lami bebera pa ka li peningka ta n da n penurunan. Tida k sta bilnya  jumla h siswa da pa t mempenga ruhi proses bela ja r menga jar pa da ma sing-ma sing Sekola h Da sa r di Keca ma tan Sia nta r Ba rat. Hal ini dika rena ka n jumla h siswa  menentukan kapan diperluka nnya penga jar ta mbahan, rua ng kela s, buku a ja r da n media a ja r ya ng menunjang proses pembela ja ran a tau ya ng dikena l denga n sa rana da n pra sara na di sekola h terseb ut. Oleh ka rena  itu piha k sekola h da n pemerinta h setempat perlu menca ri solusi a ga r proses pembela jara n pa da masing-ma sing sekola h tida k terha mbat da n da pat berja lan denga n ba ik da n la nca r. Sa la h sa tu upa ya  untuk mencega h terja dinya hal tersebut a da la h denga n mela kukan pera malan jumla h siswa  ya ng a ka n terda ftar pa da sekola h -sekolah di Keca matan Sia nta r Ba ra t. Pera ma la n a dala h seni da n ilmu memprediksi/ memperkira ka n peristiwa  peristiwa   ya ng a ka n terjadi denga n mengguna ka n da ta set historis  da n memproyeksika n nya  ke  ma sa  depa n denga n  bebera pa  bentuk  model ma tematis [1].  Proses  pera ma la n/ prediksi  da pa t dila kuka n denga n mengguna ka n bebera pa metode, sa la h sa tunya a da la h denga n mengguna kan metode Backpropaga tion. Arsitektur ba ckpropa gation merupakan sa lah sa tu arsitektur ja ringa n sa ra f tirua n ya ng da pa t diguna ka n untuk mempela jari da n menga na lisis pola  da ta set ma sa la lu lebih  tepat sehingga   diperoleh  kelua ra n ya ng lebih  a kura t (denga n kesa la ha n a ta u error  minimum)  [2].  Terka it  denga n  hal tersebut,  Metode  Ja ringa n Sa ra f Tirua n  Ba ckpropa ga tion ba nya k  diguna kan untuk menyelesa ik a n perma sa la han- perma sa la han terka it denga n prediksi [3]–[8]. Sela in itu Ba ckpropa gation juga  cepat, sederha na da n mudah diprogram [9],  tida k memiliki  pa ra meter tuning sela in da ri jumla h input [10],  fleksibel  ka rena  tida k memerluka n pengetahuan mengena i nework sebelumnya  [11], [12] da n tida k perlu fitur khusus da ri fungsi ya ng a ka n dipela ja ri [13]–[15]. Pada penelitia n  [16]  ya ng  menera pka n Algoritma   Ba ckpropa ga tion Prediksi  Ha rga   Komoditi  terha da p Ka ra kteristik Konsumen Produk Kopi Loka l Na siona l. Ha sil penelitia n ini ma mpu memberikan ha sil a kura si 99.9988 denga n error MSE 0,0015644 denga n mengguna kan dataset bersifa t time series.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1647 − 1657 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2676
Da ri perma sa la han tersebut dirumuska n pemecahan masa lah untuk memprediksi jumla h siswa  Sekola h Da sar denga n mengguna ka n Ja ringa n Sa ra f Tirua n  Ba ckpropa gation [12],  [13],  [15],  [17].  Tujua n penelitia n  ini  a dalah memba ngun model Ja ringa n  Sa ra f Tirua n Ba ckpropa ga tion ya ng tepa t untuk memprediksi  jumla h siswa   Sekolah Da sa r di  Keca ma ta n Sia nta r Ba ra t. Diha ra pka n denga n a da nya penelitia n ini,  ma mpu memberikan informa si ba gi pemerinta h ma upun piha k sekola h terka it denga n peningka ta n  jumla h siswa  Sekola h Da sa r di  Keca ma tan Sia ntar Ba ra t.

## 2. METODOLOGI  PENELITIAN

## 2.1 Rancangan Kegiatan
Penelitia n  dila kuka n denga n menggunka n metode backpropagation denga n pokok penelitia n penera pa n pemilihan model a rsitektur terba ik pa da  neura l network pa da  prediksi jumla h siswa  SD pa da  Keca ma tan Sia nta r Ba ra t. Berikut merupa ka n kera ngka penelitia n ya ng a ka n dila kukan.

## Gambar 1. Kera ngka  Kerja  Penelitia n
Ketera nga n kera ngka  kerja  penelitia n :
a . Da ta set menta h ya itu da taset ya ng dia mbil da ri Kementeria n Pendidika n, Kebuda ya an, Riset, da n Teknologi Republik Indonesia  (https://da po.kemdikbud.go.id/pd/3/076303).
b. Pemba gia n da ta set ya itu menentukan dataset pela tihan (tra ining) da n da ta set pengujia n (testing).
c. Da ta set di konversi a ta u diola h mengguna ka n rumus ya ng tela h ditentuka n
Rumus  1:
𝑋 ′ = 0.8  (𝑥−𝑎) 𝑏−𝑎 + 0.1 (1)[11], [18], [19]
x = da ta set ya ng a ka n di ola h.
a = da ta set minimum.
b = da ta set ma ksimum.
d. Da ta set diola h mengguna ka n matla b 6.1.
e. Eva lua si a khir.

## 2.2 Deskripsi Dataset  Penelitian
Da ta set ya ng diguna ka n da la m penelitia n ini  merupa kan da taset jumla h siswa   Sekola h Da sa r (SD)  di  Keca matan Sia nta r  Ba ra t  Kota   Pema ta ng  Sia nta r  ta hun  2017 -2021  ya ng  diperoleh  da ri  Situs  Kementeria n  Pendidika n, Kebuda ya an, Riset, da n Teknologi Republik Indonesia  (h ttps://da po.kemdikbud.go.id/pd/3/076303).
Tabel 1. Da ta set Jumla h Siswa  Sekola h Da sa r di Keca ma tan Sia ntar Ba ra t
Kelurahan Tahun 2017 2018 2019 2020 2021 Banjar 574 676 823 737 663 Bantan 1289 1376 1594 1534 1528 Dwi Kora 1238 1438 1700 1580 1385 Proklamasi 583 683 757 720 679 Simarito 533 578 724 684 657 Sipinggol Pinggol 345 358 445 422 406 Teladan 930 1002 1146 1165 1116 Timbang Galung 1014 1067 1292 1245 1232 Total 6506 7178 8481 8087 7666 Selesai Evaluasi hasil akhir Proses Backpropagation Dataset Konversi Pembagian  Data Data training Data testing Data M entah

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1647 − 1657 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2676
Da ta set tersebut kemudia n a ka n di ba gi menja di 2 ba gia n, ya itu da ta set pela tihan (Ta bel 2), da ta set pengujian (Ta bel 3).
Tabel 2. Da ta set Pela tiha n X1 X2 X3 Target Pola 1 574 676 823 737 Pola 2 1289 1376 1594 1534 Pola 3 1238 1438 1700 1580 Pola 4 583 683 757 720 Pola 5 533 578 724 684 Pola 6 345 358 445 422 Pola 7 930 1002 1146 1165 Pola 8 1014 1067 1292 1245
Pa da  Ta bel 2 ya ng dima ksud a tribut X1 merupa ka n dataset ta hun 2017, a tribut X2 merupa ka n da taset tahun 2018, a tribut X3 merupa ka n dataset ta hun 2019 da n a tribut Y (ta rget) merupa ka n da taset ta hun 2020.
Tabel 3. Da ta set Pengujia n X1 X2 X3 Target Pola 9 676 823 737 663 Pola 10 1376 1594 1534 1528 Pola 11 1438 1700 1580 1385 Pola 12 683 757 720 679 Pola 13 578 724 684 657 Pola 14 358 445 422 406 Pola 15 1002 1146 1165 1116 Pola 16 1067 1292 1245 1232
Pa da  Ta bel 3 ya ng dima ksud a tribut X1 merupa ka n dataset ta hun 2018, a tribut X2 merupa ka n da taset tahun 2019, a tribut X3 merupa ka n dataset ta hun 2020 da n a tribut Y (ta rget) merupa ka n da taset ta hun 2021.

## 2.3 Normalisasi Dataset
Sebelum  mela kuka n pela tiha n da n pengujia n pa da  softwa re Ma tla b da ta set tersebut  ha rus dila kuka n norma lisa si da ta set terlebih  da hulu.  Norma lisa si  da pa t dila kuka n denga n mengguna ka n  formula  (1).  Denga n  menggunakan persa ma an (1), da ta set pela tiha n di norma lisa si, diba wa h ini merupa ka n contoh perhitunga n normalisa si da ta set [20]– [22]:
𝑥  = 0,8(574−345) 1700−345 + 0,1 = 0,2352
Ha sil norma lisa si da ta set Pela tiha n da pat diliha t pa da  Ta bel 4 berikut :
Tabel 4. Da ta set Pela tiha n Sesuda h Dinorma lisa si
X1 X2 X3 Target Pola 1 0.2352 0.2954 0.3822 0.3314 Pola 2 0.6573 0.7087 0.8374 0.8020 Pola 3 0.6272 0.7453 0.9000 0.8292 Pola 4 0.2405 0.2996 0.3432 0.3214 Pola 5 0.2110 0.2376 0.3238 0.3001 Pola 6 0.1000 0.1077 0.1590 0.1455 Pola 7 0.4454 0.4879 0.5729 0.5841 Pola 8 0.4950 0.5263 0.6591 0.6314
Ta bel 4 menunjukkan hasil norma lisa si da ta set pela tiha n ya ng tujua nnya untuk mengubah dataset normal ke da la m ra nge 0,1 s.d 0,9. Denga n mengguna ka n persa maan ya ng sa ma , da taset pengujia n di norma lisa si, diba wa h ini merupa ka n contoh perhitunga n normalisa si da ta set :
𝑥  = 0,8(676−358) 1700−358 + 0,1 = 0,2896
Ha sil norma lisa si da ta set pengujia n da pat diliha t pa da Ta bel 5 berikut :
Tabel 5. Da ta set Pengujia n Sesuda h Dinorma lisa si
X1 X2 X3 Target Pola 9 0.2896 0.3772 0.3259 0.2818 Pola 10 0.7069 0.8368 0.8010 0.7975 Pola 11 0.7438 0.9000 0.8285 0.7122 Pola 12 0.2937 0.3379 0.3158 0.2914 Pola 13 0.2311 0.3182 0.2943 0.2782

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1647 − 1657 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2676
Pola 14 0.1000 0.1519 0.1382 0.1286 Pola 15 0.4839 0.5697 0.5811 0.5519 Pola 16 0.5227 0.6568 0.6288 0.6210
Ta bel 5 menunjukkan ha sil norma lisa si da ta set pengujia n ya ng tujua nnya untuk mengubah da taset norma l ke da la m ra nge 0,1 s.d 0,9.

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN

## 3.1 Pelatihan Dan  Pengujian Dataset
Da la m mela kuka n pela tiha n da n pengujia n ha sil da ri pengola ha n da taset untuk menentukan model a rsitektur terba ik pa da  prediksi jumla h siswa  Sekola h Da sa r di Keca ma tan Sia nta r Ba ra t, ma ka pengola han da taset tersebut juga  akan diuji  keda la m sistem  komputerisa si.  Da la m  mela kuka n  pela tihan da n pengujia n  da ta set mengguna kan ba ntuan software ma tla b. Source code pela tiha n da n pengujia n denga n  a lgoritma   ba ckpropaga tion ya ng diguna ka n pada software Ma tla b seba ga i berikut : >> net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','logsig'},'traingd'); >>net.IW{1,1}; >>net.b{1}; >>net.LW{2,1} >>net.b{2}; >>net.trainparam.epochs=2500000; >>net.trainparam.LR=0.1; >>net.trainParam.goal = 0.001; >>net.trainParam.show = 1000; >>net=train(net,P,T) >> [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T)
Nila i Ta rget diperoleh da ri ta bel da ta set pengujia n yang suda h dinormalisa si. Nila i Output diperoleh da ri rumus [a ,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T)  ya ng dima sukka n pa da a plika si Ma tla b dari input dan target da taset pengujia n. Nila i Error diperoleh da ri Ta rget-Output. SSE diperoleh da ri Error^2.  Jumla h SSE a da la h total da ri keseluruha n SSE. MSE diperoleh da ri  Jumla h SSE / 8 (jumla h da ta set). Ha sil bernila i bena r a pa bila  nila i Error < 0,04 da n ha sil bernila i sa lah a pa bila  nila i Error >  0,04 a da la h ta rget error da ri pengujia n ba ckpropaga tion. Akura si (%) diperoleh  da ri   Jumlah Bena r / 8 * 100.
a. Pelatihan Dan Pengujian  Dataset dengan Model Arsitektur  3-3-1
Berikut merupa ka n ha sil pela tiha n da taset denga n model a rsitektur 3-3-1:
Gambar 2. Performa nce Pela tiha n Mengguna ka n Arsitektur 3 -3-1
Da ri  Ga mba r 2 menunjukkan bahwa  a rsitektur ja ringa n 3-3-1 pa da  la yer ma sukan mengguna kan 3 Neuron, la yer tersembunyi 3 Neuron da n 1 Neuron kelua ra n da n mengha silka n epoch sebesa r 37609.
Tabel 6. Akura si Da ta set Pela tiha n Mengguna ka n Arsitektur 3-3-1
No Real Target ANN 3-3-1 Output Error SSE 1 Pola 1 0.3314 0.3565 -0.0251 0.0006300100 2 Pola 2 0.8020 0.8123 -0.0103 0.0001060900 3 Pola 3 0.8292 0.7901 0.0391 0.0015288100 4 Pola 4 0.3214 0.3442 -0.0228 0.0005198400 5 Pola 5 0.3001 0.2293 0.0708 0.0050126400 6 Pola 6 0.1455 0.1454 0.0001 0.0000000100

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1647 − 1657 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2676
7 Pola 7 0.5841 0.5971 -0.0130 0.0001690000 8 Pola 8 0.6314 0.6372 -0.0058 0.0000336400 Total 0.0080000400 MSE 0.0010000050
Ta bel  6  menunjukkan  ba hwa   pengola ha n  da ta set  pela tiha n  mengguna ka n  a rsitektur  ja ringa n  3 -3-1 mengha silka n MSE sebesa r 0.0010000050. Berikut ha sil pengujia n da ta set denga n Model Arsitektur 3-3-1.
Gambar 3. Performa nce Pengujia n Mengguna ka n Arsitektur 3-3-1
Ga mba r 3 menunjukkan bahwa pengujia n dataset mengguna kan a rsitektur jaringa n 3-3-1 pa da software Matlab mengha silka n epoch sebesa r 28744.
Tabel 7. Akura si Da ta set Pengujia n Mengguna ka n Arsitektur 3-3-1
No Real Target ANN 3-3-1 Output Error SSE Hasil 1 Pola 09 0.2818 0.2715 0.0103 0.0001060900 Benar 2 Pola 10 0.7975 0.7500 0.0475 0.0022562500 Salah 3 Pola 11 0.7122 0.7539 -0.0417 0.0017388900 Salah 4 Pola 12 0.2914 0.2844 0.0070 0.0000490000 Benar 5 Pola 13 0.2782 0.2541 0.0241 0.0005808100 Benar 6 Pola 14 0.1286 0.1796 -0.0510 0.0026010000 Salah 7 Pola 15 0.5519 0.5390 0.0129 0.0001664100 Benar 8 Pola 16 0.6210 0.6434 -0.0224 0.0005017600 Benar Total 0.0080002100 62.5 MSE 0.0010000263
Ta bel 7 menunjukkan bahwa dari model a rsitektur 3-3-1 pa da  dataset pengujia n dia tas diperoleh tingka t a kurasi pengujia n sebesa r 62.5%.
b. Pelatihan Dan Pengujian  Dataset dengan Model Arsitektur  3-6-1 Berikut merupa ka n ha sil pela tiha n da taset denga n model a rsitektur 3-6-1:
Gambar 4. Performa nce Pela tiha n Mengguna ka n Arsitektur 3 -6-1
Da ri  Ga mba r 4 menunjukkan bahwa  a rsitektur ja ringa n 3-6-1 pa da  la yer ma sukan mengguna kan 3 Neuron, la yer tersembunyi 6 Neuron da n 1 Neuron kelua ra n da n mengha silka n epoch sebesa r 7011.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1647 − 1657 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2676
Tabel 8. Akura si Da ta set Pela tiha n Mengguna kan Arsitektur 3-6-1
No Real Target ANN 3-6-1 Output Error SSE 1 Pola 1 0.3314 0.3360 -0.0046 0.0000211600 2 Pola 2 0.8020 0.7770 0.0250 0.0006250000 3 Pola 3 0.8292 0.8144 0.0148 0.0002190400 4 Pola 4 0.3214 0.2803 0.0411 0.0016892100 5 Pola 5 0.3001 0.2843 0.0158 0.0002496400 6 Pola 6 0.1455 0.2038 -0.0583 0.0033988900 7 Pola 7 0.5841 0.5940 -0.0099 0.0000980100 8 Pola 8 0.6314 0.6726 -0.0412 0.0016974400 Total 0.0079983900 MSE 0.0009997988
Ta bel  8  menunjukkan  ba hwa   pengola ha n  da ta set  pela tiha n  mengguna ka n  a rsitektur  ja ringa n  3 -6-1 mengha silka n MSE sebesa r 0.0009997988. Berikut ha sil pengujia n da ta set denga n Model Arsitektur 3-6-1.
Gambar 5. Performa nce Pengujia n Mengguna ka n Arsitektur 3 -6-1
Ga mba r 5 menunjukkan bahwa pengujia n dataset mengguna kan a rsitektur jaringa n 3-6-1 pa da software Matlab mengha silka n epoch sebesa r 8960.
Tabel 9. Akura si Da ta set Pengujia n Mengguna ka n Arsitektur 3-6-1
No Real Target ANN 3-6-1 Output Error SSE Hasil 1 Pola 09 0.2818 0.2765 0.0053 0.0000280900 Benar 2 Pola 10 0.7975 0.7689 0.0286 0.0008179600 Benar 3 Pola 11 0.7122 0.7410 -0.0288 0.0008294400 Benar 4 Pola 12 0.2914 0.2948 -0.0034 0.0000115600 Benar 5 Pola 13 0.2782 0.2475 0.0307 0.0009424900 Benar 6 Pola 14 0.1286 0.1813 -0.0527 0.0027772900 Salah 7 Pola 15 0.5519 0.5933 -0.0414 0.0017139600 Salah 8 Pola 16 0.6210 0.5914 0.0296 0.0008761600 Benar Total 0.0079969500 75 MSE 0.0009996188
Ta bel 9 menunjukkan bahwa dari model a rsitektur 3-6-1 pa da  dataset pengujia n dia tas diperoleh tingka t a kurasi pengujia n sebesa r 75%.
c. Pelatihan Dan Pengujian  Dataset dengan Model Arsitektur  3-9-1
Da ri  Ga mba r 6 menunjukkan bahwa  a rsitektur ja ringa n 3-9-1 pa da  la yer ma sukan mengguna kan 3 Neuron, la yer tersembunyi 9 Neuron da n 1 Neuron kelua ra n da n mengha silka n epoch sebesa r 6891. Berikut merupa kan ha sil pela tiha n da taset denga n model a rsitektur 3-9-1:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1647 − 1657 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2676
Tabel 10. Akura si Da ta set Pela tiha n Mengguna kan Arsitektur 3-9-1
No Real Target ANN 3-9-1 Output Error SSE 1 Pola 1 0.3314 0.3574 -0.0260 0.0006760000 2 Pola 2 0.8020 0.8325 -0.0305 0.0009302500 3 Pola 3 0.8292 0.8482 -0.0190 0.0003610000 4 Pola 4 0.3214 0.3685 -0.0471 0.0022184100 5 Pola 5 0.3001 0.2539 0.0462 0.0021344400 6 Pola 6 0.1455 0.1391 0.0064 0.0000409600 7 Pola 7 0.5841 0.5467 0.0374 0.0013987600 8 Pola 8 0.6314 0.6159 0.0155 0.0002402500 Total 0.0080000700 MSE 0.0010000088
Ta bel  10  menunjukkan  ba hwa   pengola ha n  da ta set  pela tiha n  mengguna ka n  a rsitektur  ja ringa n  3 -6-1 mengha silka n MSE sebesa r 0.0010000088. Berikut ha sil pengujia n Da ta set denga n Model Arsitektur  3-9-1.
Gambar 7. Performa nce Pengujia n Mengguna ka n Arsitektur 3 -9-1
Ga mba r 7 menunjukkan bahwa pengujia n dataset mengguna kan a rsitektur jaringa n 3-9-1 pa da software Matlab mengha silka n epoch sebesa r 45490.
Tabel 11. Akura si Da ta set Pengujia n Mengguna ka n Arsitektur 3-9-1
No Real Target ANN 3-9-1 Output Error SSE Hasil 1 Pola 09 0.2818 0.3140 -0.0322 0.0010368400 Benar 2 Pola 10 0.7975 0.7625 0.0350 0.0012250000 Benar 3 Pola 11 0.7122 0.7464 -0.0342 0.0011696400 Benar 4 Pola 12 0.2914 0.2976 -0.0062 0.0000384400 Benar 5 Pola 13 0.2782 0.2154 0.0628 0.0039438400 Salah 6 Pola 14 0.1286 0.1528 -0.0242 0.0005856400 Benar 7 Pola 15 0.5519 0.5521 -0.0002 0.0000000400 Benar 8 Pola 16 0.6210 0.6211 -0.0001 0.0000000100 Benar Total 0.0079994500 87.5 MSE 0.0009999312
Ta bel  11 menunjukkan ba hwa  da ri model  a rsitektur 3 -9-1  pa da  da ta set pengujia n dia ta s diperoleh  tingkat a kura si pengujia n sebesa r 87.5%.
d. Pelatihan Dan Pengujian  Dataset dengan Model Arsitektur  3-12-1
Berikut merupa ka n ha sil pela tiha n da taset denga n model a rsitektur 3-12-1:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1647 − 1657 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2676
Da ri  Ga mba r 8 menunjukkan bahwa  a rsitektur ja ringa n 3-12-1 pa da la yer ma sukan mengguna kan 3 Neuron, la yer tersembunyi 12 Neuron da n 1 Neuron kelua ra n da n mengha silka n epoch sebesa r 16338.
Tabel 12. Akura si Da ta set Pela tiha n Mengguna kan Arsitektur 3-12-1
No Real Target ANN 3-12-1 Output Error SSE 1 Pola 1 0.3314 0.3733 -0.0419 0.0017556100 2 Pola 2 0.8020 0.8356 -0.0336 0.0011289600 3 Pola 3 0.8292 0.7903 0.0389 0.0015132100 4 Pola 4 0.3214 0.3211 0.0003 0.0000000900 5 Pola 5 0.3001 0.2565 0.0436 0.0019009600 6 Pola 6 0.1455 0.1398 0.0057 0.0000324900 7 Pola 7 0.5841 0.5561 0.0280 0.0007840000 8 Pola 8 0.6314 0.6612 -0.0298 0.0008880400 Total 0.0080033600 MSE 0.0010004200
Ta bel  12  menunjukkan  ba hwa   pengola ha n  da ta set  pela tiha n  mengguna ka n  a rsitektur  ja ringa n  3 -12-1 mengha silka n MSE sebesa r 0.0010004200. Berikut ha sil pengujia n Da ta set denga n Model Arsitektur  3-12-1.
Gambar 9. Performa nce Pengujia n Mengguna ka n Arsitektur 3 -12-1
Ga mba r 9 menunjukkan ba hwa pengujia n da taset menggunakan a rsitektur ja ringa n 3-12-1 pa da  softwa re Ma tla b mengha silka n epoch sebesa r 36294.
Tabel 13. Akura si Da ta set Pengujia n Mengguna ka n Arsitektur 3-12-1
No Real Target ANN 3-12-1 Output Error SSE Hasil 1 Pola 09 0.2818 0.3262 -0.0444 0.0019713600 Salah 2 Pola 10 0.7975 0.7544 0.0431 0.0018576100 Salah 3 Pola 11 0.7122 0.7505 -0.0383 0.0014668900 Benar 4 Pola 12 0.2914 0.2433 0.0481 0.0023136100 Salah 5 Pola 13 0.2782 0.2660 0.0122 0.0001488400 Benar 6 Pola 14 0.1286 0.1430 -0.0144 0.0002073600 Benar 7 Pola 15 0.5519 0.5491 0.0028 0.0000078400 Benar 8 Pola 16 0.6210 0.6270 -0.0060 0.0000360000 Benar Total 0.0080095100 62.5 MSE 0.0010011888
Ta bel 13 menunjukkan ba hwa da ri model a rsitektur 3 -12-1 pa da  da taset pengujia n dia ta s diperoleh tingkat a kura si pengujia n sebesa r 62.5%.
e. Pelatihan Dan Pengujian  Dataset dengan Model Arsitektur  3-15-1
Berikut merupa ka n ha sil pela tiha n da taset denga n model a rsitektur 3-15-1  :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1647 − 1657 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2676
Da ri Ga mba r 10 menunjukkan ba hwa a rsitektur ja ringa n 3-15-1 pa da  la yer ma sukan mengguna kan 3 Neuron, la yer tersembunyi 15 Neuron da n 1 Neuron kelua ra n da n mengha silka n epoch sebesa r 4544.
Tabel 14. Akura si Da ta set Pela tiha n Mengguna kan Arsitektur 3-15-1
No Real Target ANN 3-15-1 Output Error SSE 1 Pola 1 0.3314 0.3177 0.0137 0.0001876900 2 Pola 2 0.8020 0.8043 -0.0023 0.0000052900 3 Pola 3 0.8292 0.8144 0.0148 0.0002190400 4 Pola 4 0.3214 0.3243 -0.0029 0.0000084100 5 Pola 5 0.3001 0.2775 0.0226 0.0005107600 6 Pola 6 0.1455 0.1950 -0.0495 0.0024502500 7 Pola 7 0.5841 0.5544 0.0297 0.0008820900 8 Pola 8 0.6314 0.6926 -0.0612 0.0037454400 Total 0.0080089700 MSE 0.0010011213
Ta bel  14  menunjukkan  ba hwa   pengola ha n  da ta set  pela tiha n  mengguna ka n  a rsitektur  ja ringa n  3 -12-1 mengha silka n  MSE  sebesa r  0.0010011213.  Ga mba r  11  menunjukkan ba hwa   pengujia n  da ta set menggunakan a rsitektur ja ringa n 3-15-1 pa da  softwa re Ma tla b mengha silka n epoch sebesa r 18810. Berikut ha sil pengujia n Da ta set denga n Model Arsitektur 3-15-1.
Tabel 15. Akura si Da ta set Pengujia n Mengguna ka n Arsitektur 3 -15-1
No Real Target ANN 3-15-1 Output Error SSE Hasil 1 Pola 09 0.2818 0.3006 -0.0188 0.0003534400 Benar 2 Pola 10 0.7975 0.7573 0.0402 0.0016160400 Salah 3 Pola 11 0.7122 0.7615 -0.0493 0.0024304900 Salah 4 Pola 12 0.2914 0.2751 0.0163 0.0002656900 Benar 5 Pola 13 0.2782 0.2450 0.0332 0.0011022400 Benar 6 Pola 14 0.1286 0.1651 -0.0365 0.0013322500 Benar 7 Pola 15 0.5519 0.5722 -0.0203 0.0004120900 Benar 8 Pola 16 0.6210 0.5989 0.0221 0.0004884100 Benar Total 0.0080006500 75 MSE 0.0010000813
Ta bel 15 menunjukkan ba hwa da ri model a rsitektur 3 -15-1 pa da  da taset pengujia n dia ta s diperoleh tingkat a kura si pengujia n sebesa r 75%.
Gambar 11. Performa nce Pengujia n Mengguna ka n Arsitektur 3 -15-1

## 3.2 Pemilihan Arsitektur  Terbaik
Berda sa rka n ha sil pela tiha n da n pengujia n da ri Pemiliha n a rsitektur terba ik da ri 5 model (3 -3-1; 3-6-1; 3-9-1; 3-12-1 da n 3-15-1) denga n mengguna kan softwa re a plika si Ma tla b memiliki ha sil ya ng berbeda  ba ik da ri segi epoch, a kura si, MSE pela tiha n da n MSE pengujia n. Model terba ik tersebut diguna ka n untuk memprediksi jumla h siswa  sekola h dasar di Keca ma tan Sia ntar Ba rat. Penila ia n model a rsitektur terba ik diliha t da ri bebera pa a spek seperti epoch, MSE, a kura si kebena ra n. Untuk lebih jela s da pa t diliha t pa da  b erikut :
Tabel 16. Reka pitula si Model Arsitektur
No Arsitektur Pelatihan Pengujian Epochs MSE Epochs MSE Akurasi 1 3-3-1 37609 0.0010000050 28744 0.0010000263 62.5 % 2 3-6-1 7011 0.0009997988 8960 0.0009996188 75 %

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1647 − 1657 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2676
3 3-9-1 6891 0.0010000088 45490 0.0009999312 87.5 % 4 3-12-1 16338 0.0010004200 36294 0.0010011888 62.5 % 5 3-15-1 4544 0.0010011213 18810 0.0010000813 75 %
Da ri  da ta set pengujia n da taset jumla h siswa  sekola h da sa r di Keca ma tan Sia ntar Ba ra t dia tas da pat kita  lihat ba hwa  model a rsitektur terba ik untuk memprediksi jumla h siswa  sekola h da sa r di Keca ma ta n Sia ntar Ba ra t adalah model a rsitektur 3-9-1 denga n epoch sebesa r 45490 denga n tingka t a kura si pengujia n sebesa r 87.5%.

## 4. KESIMPULAN
Berda sa rka n  pemba hasan  sebelumnya   da pa t  disimpulka n  ba hwa   p engguna a n  metode  ja ringa n  sa ra f  tiruan (Ba ckpropa ga tion) da pat diguna kan da la m menentukan model a rsitektur terba ik pa da  prediksi jumla h siswa  sekolah da sa r  di  Keca ma ta n Sia nta r  Ba ra t.  Ha sil  ya ng  di  da pa t da ri  a na lisa   metode  Ba ckpropa ga tion da n  virtua lisa si mengguna ka n a plika si ma tlab da pat diha silka n dengan da ta yang va lid da n me ngha silka n tingka t a kura si 87.5% pada model a rsitektur 3-9-1. Da pa t disimpulka n ba hwa  metode Ba ckpropaga tion da pat dija dikan seba ga i metode prediksi ya ng sa nga t memuda hkan untuk mencari prediksi.

## REFERENCES
[1] F. Agus, Samuel Haryanto, D. Puspitaningrum, and Ernawati, “Untuk Memprediksi Cuaca ( Studi Kasus : Kota Bengkulu ),” Rekursif , vol. 3, no. 2, pp. 82–94, 2015.
[2] Y. Andrian and E. Ningsih, “Prediksi Curah Hujan Di Kota Medan Menggunakan,” Seminar Nasional Informatika , pp. 184– 189, 2014.
[3] S. Nurhasanah, I. Ranggadara, I. Prihandi, and A. Ratnasari,  “Backpropagation  neural network for predict  sugarcane stock availability,” International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering , vol. 9, no. 5, pp. 8279–8284, 2020, doi: 10.30534/ijatcse/2020/197952020.
[4] S. Amin, “Backpropagation  – Artificial  Neural  Network (BP-ANN): Understanding  gender characteristics  of older  driver accidents  in  West  Midlands  of  United  Kingdom,” Safety  Science ,  vol.  122,  no.  July  2019,  p.  104539,  2020,  doi: 10.1016/j.ssci.2019.104539.
[5] R. S. Suhartanto,  C. Dewi, and L. Muflikhah, “Implementasi  Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation  untuk Mendiagnosis Penyakit  Kulit  pada  Anak,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (J-PTIIK)  Universitas Brawijaya , vol. 1, no. 7, pp. 555–562, 2017.
[6] E. Kurniawan, H. Wibawanto, and D. A. Widodo, “Implementasi  Metode Backpropogation dengan Inisialisasi Bobot Nguyen Widrow untuk Peramalan  Harga Saham,” Jurnal Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer , vol.  6, no. 1, p. 49, 2019, doi: 10.25126/jtiik.201961904.
[7] B. Febriadi, Z. Zamzami,  Y. Yunefri, and A. Wanto, “Bipolar function in backpropagation  algorithm in predicting Indonesia’s coal  exports by major  destination  countries,” IOP Conference  Series: Materials  Science  and Engineering ,  vol. 420, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1757-899X/420/1/012087.
[8] S. Pohan, B. Warsito,  and S. Suryono, “Backpropagation  artificial  neural  network for  prediction  plant  seedling  growth,” Journal of Physics: Conference  Series , vol. 1524, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1524/1/012147.
[9] A. Perdana,  S. Defit, and A. Wanto,  “Optimalisasi  Parameter  dengan Cross Validation  dan Neural  Back-propagation  Pada Model Prediksi Pertumbuhan  Industri Mikro dan Kecil,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis , vol. 01, no. 11, pp. 34–42, 2021, doi: 10.21456/vol11iss1pp34-42.
[10]  A. P. Windarto, D. Hartama, and N. Dalimunthe, “Model Arsitektur Backpropogation Dalam Memprediksi Faktor Tunggakan Uang Kuliah  (Studi Kasus AMIK Tunas Bangsa),” Seminar Nasional Multidisiplin ,  no. x, pp. 1–9, 2017.
[11]  Budiharjo,  T.  Soemartono,  A.  P. Windarto,  and  T.  Herawan,  “Predicting  School  Participation  in  Indonesia  using  Back- Propagation Algorithm Model,” International Journal of Control and Automation , vol. 11, no. 11, pp. 57–68, 2018.
[12]  A. P. Windarto,  “Implementasi  JST Dalam  Menentukan  Kelayakan  Nasabah  Pinjaman  KUR Pada  Bank  Mandiri  Mikro Serbelawan Dengan Metode Backpropogation,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) , vol. 1, no. 1, p. 12, 2017, doi: 10.30645/j-sakti.v1i1.25.
[13]  B. Fachri, A. P. Windarto,  and I. Parinduri, “Penerapan  Backpropagation  dan Analisis Sensitivitas  pada  Prediksi Indikator Terpenting  Perusahaan  Listrik,” Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika  (JEPIN) ,  vol.  5,  no.  2,  p.  202,  2019,  doi: 10.26418/jp.v5i2.31650.
[14]  A. P. Windarto, M. R. Lubis, and S. Solikhun, “Implementasi  JST pada Prediksi Total Laba Rugi Komprehensif Bank Umum dan Konvensional  dengan Backpropagation,” Jurnal Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 5, no. 4, p. 411, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854767.
[15]  Sumijan, A. P. Windarto, A. Muhammad, and Budiharjo, “Implementation  of neural networks in predicting the understanding level of students subject,” International  Journal of Software Engineering  and its Applications ,  vol. 10, no. 10, pp. 189–204, 2016, doi: 10.14257/ijseia.2016.10.10.18.
[16]  P. Indrayati Sijabat, Y. Yuhandri, G. Widi Nurcahyo, and A. Sindar, “Algoritma  Backpropagation  Prediksi Harga Komoditi terhadap Karakteristik  Konsumen Produk Kopi Lokal Nasional,” Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 11, no. 1, pp. 96–107, 2020, doi: 10.31849/digitalzone.v11i1.3880.
[17]  A. Wanto et al. , “Model of Artificial  Neural Networks in Predictions of Corn Productivity in an Effort to Overcome Imports in Indonesia,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1339, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1339/1/012057.
[18]  Budiharjo, T. Soemartono, A. P. Windarto, and T. Herawan, “Predicting tuition fee payment problem using backpropagation neural  network  model,” International  Journal  of  Advanced  Science  and  Technology ,  vol.  120,  pp.  85–96,  2018,  doi: 10.14257/ijast.2018.120.07.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1647 − 1657 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2676
[19]  A. P. Windarto,  J. Na, and  A. Wanto,  “Bagian  2 : Model  Arsitektur Neural  Network dengan  Kombinasi  K-  Medoids dan Backpropagation  pada  kasus Pandemi  COVID-19 di Indonesia,” Jurnal Media  Informatika  Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 1175–1180, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2505.
[20]  K. T. N. Lestari, M. A. Albar, and R. Afwan, “Penerapan Metode Backpropagation  Dalam Memprediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Ke Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB),” Journal of Computer Science and Informatics Engineering (J-Cosine) , vol. 3, no. 1, pp. 39–48, 2019, doi: 10.29303/jcosine.v3i1.236.
[21]  S. A. Tyastama, T. G. Laksana, and A. B. Arifa, “Prediksi Penyakit Ginjal Kronis Menggunakan Hibrid Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation  dengan  Particle  Swarm  Optimization,” Journal  of  Innovation  Information  Technology  and Application (JINITA) , vol. 3, no. 1, pp. 9–16, 2021, doi: 10.35970/jinita.v3i1.588.
[22]  S. Sunardi,  A. Yudhana, and  G. Z.  Muflih, “Sistem  Prediksi Curah  Hujan  Bulanan  Menggunakan  Jaringan  Saraf Tiruan Backpropagation,” Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  155–162,  2020,  [Online].  Available: http://ejournal.undip.ac.id/index.php/jsinbis.