Penerapan Algoritma Backpropagation Dalam Memprediksi Jumlah Pengguna Kereta Api Di Pulau Sumatera
Vivi Auladina 1 , Jaya Tata Hardinata 2 , M. Fauzan 3
1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 viviauladina@gmail.com, 2 jayatatahardinata@gmail.com

## Abstract
The purpose of this study is to analyze and test whether the number of train passengers in Indonesia can be predicted by using artificial intelligence techniques. In this study, the artificial  intelligence  technique  used  is  the  Artificial  Neural  Network  Technique  (ANN) with  the  Backpropagation  method.  Artificial  neural  network  is  a  method  that  has  been widely  used  to  solve  forecasting  cases.  The  main  difficulties  in  implementing  neural network  methods  in  forecasting  are  finding  the  right  architectural  combination, determining  the  appropriate  learning  rate  parameter  values  and  selecting  the  optimal training  algorithm.  The  research  data  is  secondary  data  sourced  from  the  bps.go.id website  from  2006  -  2019.  The  data  in  this  study  were  computerized  using  the  matlab application. From the 5 architectural models used, the best model based on computerized results with the Matlab application is 3-3-1 with an output value of 0.0215923 MSE. The accuracy of the truth obtained is 92%.
Keywords : Railways, ANN, Prediction, Backpropagation

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisa  dan  menguji  apakah  jumlah penumpang  kereta  api  di  Indonesia  dapat  diprediksi  dengan  mengguanakan  teknik kecerdasan buatan. Pada penelitian ini teknik kecerdasan buatan yang digunakan adalah Teknik  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  dengan  metode  Backpropagation.  Jaringan  syaraf tiruan  merupakan  salah  satu  metode  yang  telah banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan kasus  peramalan.  Kesulitan  utama  dalam  implementasi  metode  jaringan  syaraf  tiruan dalam peramalan adalah menemukan kombinasi arsitektur yang tepat, menentukan nilai parameter  laju  pembelajaran  yang  sesuai  dan  pemilihan  algoritma  pelatihan  yang optimal.  Data  penelitian  merupakan  data  sekunder  yang  bersumber  dari    website bps.go.id  dari  tahun  2006  –  2019.  Data  pada  penelitian  ini  di  uji  secara  komputerisasi menggunakan aplikasi matlab. Dari 5 model arsitektur yang digunakan diperoleh model terbaik  berdasarkan  hasil  komputerisasi  dengan  aplikasi  matlab  adalah  3-3-1  dengan output nilai MSE 0,0215923. Akurasi kebenaran yang diperoleh adalah 92%.
Kata Kunci : Kereta Api, JST, Prediksi, Backpropagation

## 1. Pendahuluan
Pada  zaman  ini  kereta  api  telah  menjadi  salah  satu  moda  transportasi  andalan masyarakat  Indonesia  untuk  melakukan  perjalanan  jarak  menengah  dan  jauh, khususnya  di  Pulau  Sumatera.  Kereta  api  menjadi  transportasi  paling  diminati masyarakat dikarenakan harganya yang lebih m urah ketimbang transportasi lainnya. Data dari laporan tahunan PT. Kereta Api Indonesia (PT. KAI) tahun 2015, PT KAI telah  mengangkut  penumpang  sebanyak  327,2  juta  pada  tahun  2015.  Jumlah penumpang  naik 16,73% dibandingkan  tahun  2014 mencapai 280,3  juta pe numpang (Laporan  Tahunan  PT.  KAI  Persero  Tahun  2015).  Tingginya  minat  masyarakat terhadap  angkutan  kereta  api,  menjadi  nilai  tambah  bagi  perusahaan  untuk  dapat memberikan  pelayanan  yang  maximal.  Oleh  karena  itu,  peramalan  tentang  jumlah
Vol. 2 , No. 1, Januari (202 1 ), pp. 54-61
pengguna  kereta  api  menjadi  hal  yang  penting  bagi  perusahaan  untuk  mengetahui jumlah pengguna jasa layanan kereta api di masa yang akan datang.
Dengan  semakin  majunya  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  dari  berbagai  disiplin ilmu,  saat  ini  prediksi  atau  peramalan  dapat  dilakukan  dengan  pendekatan- pendekatan  empiris,  salah  satunya  dengan  menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan (JST) . [1] menyimpulkan bahawa salah satu keunggulan dari JST adalah kemampuan klasifikasi terhadap data  yang belum diberikan pada  saat pembelajaran  sebelumnya . Ada  beberapa  metode  pada  JST  salah  satunya  adalah  metode Backpropagation . Banyak  penelitian  terkait backpropagation yang  mampu  menyelesaikan  masalah prediksi  dengan  nilai  akurasi  prediksi  yang  tinggi.  Salah  satunya  adalah  penelitian yang  dilakukan  oleh  [2]  tentang  prediksi  indeks  harga  konsumen  berdasarkan kelompok kesehatan. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa algoritma backpropagation dapat digunakan pada prediksi indeks harga konsumen berdasarkan kelompok kesehatan dengan menggunakan 8 model arsitektur, yakni : 12 -5-1 dengan tingkat  akurasi  sebesar  58%,  12-26-1  =  58%,  12-29-1  =  75%,  12-35-1  =  50%  ,  12- 40-1  =  42%,  12-60-1  =  67%,  12-70-1  =  92%  dan  12-75-1  =  50%.  Dari  uji  model diperoleh  model  terbaik  12-70-1  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  92%,  MSE 0,3659742 dengan tingkat error yang digunakan 0,001 – 0,05.
Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  metode backpropagation dipilih  untuk memprediksi  jumlah  penumpang  kereta  api  di  Pulau  Sumater a.  Penelitian  ini  akan dilakukan  dengan  mengeksplorasi  parameter backpropagation seperti  laju pembelajaran  ( learning  rate )  dan  arsitektur  jaringan.  Lebih  lanjut,  hasil  penelitian ini  diharapkan  dapat  membantu  memberikan  informasi  bagi  para  pengambil keputusan untuk lebih meningkatkan pengguna kereta api dimasa yang akan datang, Karena hal ini berdampak kepada peningkatan income pada  PT.KAI Persero.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  merupakan  jaringan  yang  terdiri  atas  sekelompok unit  pemroses  kecil  yang  dimodelkan  berdasarkan  jaringan  saraf  manusia  [3],  [4]. JST  tercipta  sebagai  suatu  generalisasi  model  matematis  dari  pemahaman  manusia ( human  cognition )  yang didasarkan  atas  asumsi  pemerosesan  informasi  terjadi pada elemen  sederhana  yang  disebut neuron ,  sinyal  mengalir  diantara  sel  saraf/ neuron melalui  suatu  sambungan  penghubung,  setiap  sambungan  penghubung  memiliki bobot yang bersesuaian [5].
Konsep  Dasar  Pemodelan  Jaringan  Saraf  Tiruan  yaitu Setiap  pola-pola  informasi input dan output yang  diberiakan  kedalam    jaringan  saraf  tiruan    diproses  dalam neuron . Neuron - neuron tersebut  terkumpul  didalam  lapisan-lapisan  yang  disebut neuron layers [6], [7].

## 2.2. Backpropagation
Model  jaringan Backpropagation merupakan  suatu  teknik  pembelajaran    atau pelatihan supervised  leaning yang paling banyak  digunakan. Metode  ini merupakan salah satu metode yang sangat baik dalam menangani masalah pengenalan pola -pola kompleks  [8],  [5].  Didalam  jaringan Backpropagation ,  Setiap  unit  yang  ada  di lapisan  tersembunyi  terhubung  dengan  setiap  unit  yang  ada  di  lapisan output . Jaringan ini terdiri dari banyak lapisan ( multilayer network ). [9].
Berikut adalah langkah-langkah cara kerja dari Algoritma Backpropagation:
a) Dimulai  dengan  lapisan  input,  hitung  output  dari  setiap  elemen  pemroses melalui lapisan input.
b) Hitung error pada  lapisan  output  yang  merupakan  selisih  antara  data  aktual dan target.
c) Transformasikan error tersebut  pada  bagian  yang  sesuai  di  sisi  input  elemen pemroses.
d) Propagasi  balik error ini  pada  output  setiap  elemen  pemroses  ke error yang terdapat pada input. Ulangi proses ini sampai input tercapai.
e) Ubah  seluruh  bobot  dengan  menggunakan  kesalahan  pada  sisi  elemen  input dan elemen output pemroses yang terhubung.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  jumlah  penumpang  kereta api  di  pulau  Sumatera  selama  kurun  waktu  2006  –  2019.  Sumber  data  penelitian diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  dengan  url:  https://bps.go.id/  seperti    yang ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 1. Data Jumlah Penumpang Kereta Api Wilayah Sumatera 2006-2019
Bulan Jumlah Penumpang Kereta Api Wilayah Sumatera (Orang) 2006  2007  2008  2009  2010  2011  2012  2013  2014  2015  2016  2017  2018  2019 Januari 324  313  330  248  384  445  482  327  394  422  472  590  610  687 Februari 226  210  262  276  327  371  364  279  370  396  453  505  557  617 Maret 248  242  315  306  375  394  389  305  409  426  461  558  603  683 April 252  226  276  317  676  410  370  276  406  415  434  568  619  703 Mei 263  293  309  357  423  504  370  318  441  460  527  588  605  588 Juni 274  284  374  397  451  459  375  369  425  444  429  542  760  829 Juli 346  362  425  426  499  500  353  328  375  535  615  641  711  732 Agustus 264  275  339  323  337  354  381  392  436  445  463  536  630  647 September  253  241  275  441  588  568  305  299  374  424  497  577  626  606 Oktober 341  401  436  313  366  399  299  336  420  438  498  572  634  626 November 262  250  277  344  381  414  337  341  370  416  512  563  661  711 Desember 270  318  321  371  434  478  359  425  484  503  620  667  768  850
Dalam melakukan pelatihan dan pengujian, dilakukan normalisasi terlebih dahulu, agar  dapat  lebih  mudah  melakukan  pelatihan  data  menggunakan  aplikasi matlab R2011b . Formula normalisasi dapat dilihat pada persamaan berikut:
(   ) (1) Keterangan :
: Data yang telah ditransformasi
X : Data yang akan dinormalisasi
a : Data minimum
b : Data maksimum
Data  dibagi  menjadi  dua  yakni  data  pelatihan  ( training )  dan  data  pengujian ( testing ). Data normalisasi dapat dilihat pada tabel 2 dan 3 :
Tabel 2. Data Training Sebelum di Normalisasi
No  Bulan / Tahun  2017  2018  2019  2020 1 Januari 590 610 687 658 2 Februari 505 557 617 604 3 Maret 558 603 683 476 4 April 568 619 703 85 5 Mei 588 605 588 571 6 Juni 542 760 829 898 7 Juli 641 711 732 753 8 Agustus 536 630 647 664 9 September 577 626 606 586 10  Oktober 572 634 634 634
Vol. 2 , No. 1, Januari (202 1 ), pp. 54-61
No  Bulan / Tahun  2017  2018  2019  2020 11  November 563 661 649 637 12  Desember 667 768 753 738
Data  pada  tabel  2  adalah  data training yang  akan  dinormalisasi  yakni  data  pada tahun  2017  –  2019  sedangkan  yang  sebagai  target  adalah  data  pada  tahun  2020. Dengan menggunakan fungsi sigmoid biner maka diperoleh data normalisasi dengan ketentuan, pada masing – masing bulan dengan nilai Maksimum (b)  sebesar 898 dan nilai Minimum (a) sebesar 85, Misal:
(      )
(      )
Data training dapat dilihat pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Data Training Sesudah dinormalisasi No  Bulan / Tahun X1 X2 X3 Target 1 Januari 0,5969  0,6166  0,6924  0,6638 2 Februari 0,5133  0,5645  0,6235  0,6107 3 Maret 0,5654  0,6097  0,6884  0,4847 4 April 0,5753  0,6255  0,7081  0,1000 5 Mei 0,5950  0,6117  0,5950  0,5782 6 Juni 0,5497  0,7642  0,8321  0,9000 7 Juli 0,6471  0,7160  0,7367  0,7573 8 Agustus 0,5438  0,6363  0,6530  0,6697 9 September 0,5841  0,6323  0,6127  0,5930 10  Oktober 0,5792  0,6402  0,6402  0,6402 11  November 0,5704  0,6668  0,6550  0,6432 12  Desember 0,6727  0,7721  0,7573  0,7426
Pada  tabel  3  menjelaskan  bahwa  data testing yang  sudah  dinormalisasikan  tahun 2017 – 2020  sedangkan sebagai target yakni tahun 2020.  Maksimum dan Minimum ditentukan  berdasarkan  dari  semua  data  yang  akan  dilakukan  pelatihan  (data Training ).  Berikut  ini  adalah  data testing sebelum  dinormalisasi  dapat  dilihat  pada tabel 4:
Tabel 4. Data Testing Sebelum dinormalisasi No  Bulan / Tahun  2018  2019  2020  2021 1 Januari 610 687 658 629 2 Februari 557 617 604 591 3 Maret 603 683 476 269 4 April 619 703 85 533 5 Mei 605 588 571 554 6 Juni 760 829 898 967 7 Juli 711 732 753 774 8 Agustus 630 647 664 681 9 September 626 606 586 566 10  Oktober 634 634 634 634 11  November 661 649 637 625 12  Desember 768 753 738 723
Data  pada  tabel  4  adalah  data testing yang  belum  dinormalisasikan,  untuk testing yakni  data  tahun  2018  -2020  sedangkan  yang  sebagai  target  data  tahun  2021. Dengan menggunakan fungsi sigmoid biner maka diperoleh data normalisasi dengan
ketentuan, pada  masing – masing produk bulan dengan  nilai  Maksimum  (b)  sebesar 967 dan nilai Minimum (a) sebesar , perhatikan 3 (tiga) contoh berikut:
(      )
(      )
Berikut data testing sudah dinormalisasi dapat dilihat pada tabel 5:
Tabel 5. Data Testing Sesudah dinormalisasi No  Bulan / Tahun X1 X2 X3 Target 1 Januari 0,5762  0,6460  0,6197  0,5934 2 Februari 0,5281  0,5825  0,5707  0,5590 3 Maret 0,5698  0,6424  0,4546  0,2669 4 April 0,5844  0,6605  0,1000  0,5063 5 Mei 0,5717  0,5562  0,5408  0,5254 6 Juni 0,7122  0,7748  0,8374  0,9000 7 Juli 0,6678  0,6868  0,7059  0,7249 8 Agustus 0,5943  0,6098  0,6252  0,6406 9 September 0,5907  0,5726  0,5544  0,5363 10  Oktober 0,5980  0,5980  0,5980  0,5980 11  November 0,6224  0,6116  0,6007  0,5898 12  Desember 0,7195  0,7059  0,6923  0,6787
Pada  tabel  5  menjelaskan  bahwa  data testing yang  sudah  dinormalisasikan  tahun 2018  –  202 sedangkan  sebagai  target  yakni  tahun  2021.  Maksimum  dan  Minimum ditentukan  berdasarkan  dari  semua  data  yang  akan  dilakukan  pengujian  (data Training ).  Perhitungan  manual  hanya  dilakukan  pada  sampel  data Input ,  berikut tahapan-tahapan yang dilakukan : Tahap initialitation
a) Tahapan  dalam  proses  inisialisasi  ini  adalah  menginisialisasi  data Input ,  bobot dari Input ke pada hiden layer lalu ke output layer. Yang akan menjadi nilai Input adalah X1-Xn, dengan menggunakan : Learning Default = 0,01 Epocs = 500.000 Goal = 0,1 Variabel Input terdiri dari X1 = 0,5969 X2 = 0,6166 X3 = 0,6923 b) Berikan  nilai  bobot  dari Input ke  hidden  layer.  Pada  tabel  6    dan  7  akan  terlihat bobot  dari Input layer  ke  hidden  layer,  dari  hiden  layer  ke output yang    penulis ambil dari Sistem Matlab 6.1 .
Tabel 6. Bobot yang diberikan dari Input layer ke hidden layer V1 V2 X1 32,88 -31,67 X2 5,99 -1,27 X3 19,22 20,76 1 -40,74 1,29 Tabel 7. Bobot yang diberikan dari hidden layer ke ouput layer
L Z1 -0,0871 Z2 -0,963 1 0,6428
Vol. 2 , No. 1, Januari (202 1 ), pp. 54-61
Tahap 1: Perhitungan Maju : Perhitungan maju  adalah perhitungan  nilai output dari  unit  tersembunyi atau  hidden layer, sebagaimana rumus yang telah dijelaskan pada landasan teori :
z_net1= V1+( X1*V11)+(X2*V21)+(X3*V31 ) = (2) -40,74 + (32,88 * 0,59) + (5,99 * 0,61) + (19,22 * 0,69) =  -4,1154 z_net2 = V2+( X1*V12)+(X2*V22)+(X3*V32  ) = (3) 1,29 + (-31,67 * 0,59) + (-1,27 * 0,61) + (20,76 * 0,69) = -4,0261 1) Kemudian  dilanjutkan  dengan  menghitung  nilai  keluaran  dengan  menggunakan fungsi  aktivasi  yang  dipilih,  di  mana  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah fungsi sigmoid biner,:
a) z1 = sigmoid [-4,1154]  =
(       )
0,01605 b) z2 = sigmoid [-4,0261]  = (       ) 0,01753
2) Menghitung nilai output pada  unit yk ( k=1,2,3,…,m) dengan menggunakan nilai bobot-nya:
Y ink =N JII = 0,6428 + (-0,0871 * -4,1154) + (-0,963 * -4,0261) = 4,8784 Kemudian  dihitung  nilai Output dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi  :  sigmoid
[4,8784] = (      ) 0,9924
Tahap 2: Perhitungan Mundur: 1) Untuk  tiap  unit  keluaran  ( 𝑦𝑘 ,  k=1,..,m)  menerima  pola  target  yang  bersesuaian dengan pola  masukan, dan  kemudian dihitung  informasi  kesalahan Hitung faktor δ  diunit  keluaran  berdasarkan  kesalahan  setiap  unit  keluaran  yk,    rumus  yang digunakan berdasarkan rujukan pada (2.5a)
δ1 = (0,6638 – 0,9924) * 0,9924 * (1 – 0,9924)  = -0,0025
2) Suku  perubahan  bobot  Wjk  dilakukan  perhitungan  (yang  akan  digunakan  untuk merubah bobot Wjk) dengan laju pelatihan learning rate α=0.1,
∆W10 = 0,1 * -0,0025 *  1 = -0,00024 ∆W11 = 0,1 * -0,0025 * -4,1154 = 0,00101 ∆W12 = 0,1 * -0,0025 * -4,0261 = 0,00099
3) Untuk    setiap    (Zj,  j=1,…,p)  dihitung  delta  masukan  yang  berasal  dari  neuron pada layer di atasnya,) :
𝛿 _ 𝑛𝑒𝑡 1 = -0,0025 * -0,0871 = 0,00021 𝛿 _ 𝑛𝑒𝑡 2 = -0,0025 * -0,963 = 0,00237 4) Kemudian  nilai  tersebut dikalikan dengan nilai turunan dari fungsiaktivasi  untuk menghitung informasi kesalahan,:
𝛿 1 = 0,0126 * 0,0480 * (1- 0,0480) = 0,0006
𝛿 2 = 0,1392 * 0,6933 * (1- 0,6933)  = 0,0296
5) Hitung koreksi nilai bobot yang kemudian digunakan untuk memperbaharui vij,:
∆ 𝑣 11 = 0,2 * 0,5969 * 4,0458 = -0,2496
∆ 𝑣 21 = 0,2 * 0,5969 * 4,8767 = -2,7880 Perhitungan dilanjutkan, sehingga di dapatkan data sebagai berikut :
Tabel 8. Koreksi Nilai Bobot Baru V1 V2 X1 -0,2496 -2,7880 X2 -0,2496 -2,7880
W1 (baru) =  0,00101 +  -0,0871 = -0,9619 W2 (baru) =  0,00099 +  -0,963 =  -0,9620 Bobot garis mengalami perubahan pada saat terhubung ke hiden layer: V11 (baru) = -0,2496 + 32,8822 = 32,8822 V21 (baru) = -0,2496 + 5,9928 = 5,9928 V31 (baru) = -0,2496 + 19,2171 = 19,2171
Tabel 9. Perubahan Bobot Akhir Pada P=1 Dari Input Ke Hiden Layer V1 V2 X1 3,28822 -31,6729 X2 5,99280E -1,2678 X3 1,92171 20,7577
Tabel 10. Perubahan Bobot Akhir Pada P=1 Dari Hidden Ke Output Layer
L Z1 -0,96199 Z2 -0,96201 1 0,6428
Setelah  hasil  perubahan  bobot  dan  bias  pada  proses  iterasi  pertama  selesai dilakukan  maka  akan  menghasilkan  nilai  perubahan  bobot  dan  bias  yang  baru melalui  proses  pelatihan.  Proses  pelatihan  jaringan  akan  dilanjutkan  secara berkelanjutan  sampai  nantinya  menghasilkan  nilai output dan  juga  nilai error yang terkecil.  Untuk  hasil  dari  iterasi  pertama  dari  data  baris  pertama  dari  perhitungan manual  berikut  dengan output sebagai  berikut  :  Y ink =N JII =  0,6428  +  (-0,0871  *  - 4,1154) + (-0,963 * -4,0261) = 4,8784. Kemudian  dihitung  nilai Output dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi  :  sigmoid [4,8784= (      ) 0,9924.
Setelah  itu  hasil output jst  dikurangkan  dengan  target  untuk  menghitung  margin error : Output Jst - Target 0,9924 – 0,5969 = 0,3958. Setelah  terlihat  dari  hasil  nilai  iterasi  pertama  dengan  nilai  0,3958  dapat menjelaskan  bahwa  perlu  adanya  pembalajaran  data  untuk  memaksimalkan performance data  yang  diuji.  Tidak  sampai  disitu  saja  dilakukan  juga  proses pengujian  dengan  pola  yang  sudah  di  tentukan,  proses  ini  berguna  untuk mendapatkan  keakuratan  antara  pelatihan  dan  pengujian  sehingga  didapatkan kesimpulan  korelasi  penigkatan  iklim  penelitian  dengan  beban  kerja  dosen.  Maka Untuk    mempercepat  proses  dari  pemecahan  masalah  dari  penelitian  ini,  maka penulis  menggunakan  sebuah  alat  bantu  program  berupa Software Matlab  6.1 , karena software Matlab  6.1 didesain  dengan  sedemikian  rupa  dengan  mengadaptasi dari  algoritma  yang  penulis  gunakan  pada  penelitian  ini.  Hasil software aplikasi Matlab 6.1 yang digunakan untuk model arsitektur 3 -3-1, arsitektur 3-5-1, arsitektur 3-7-1,  arsitektur  3-2-2-1  dan  arsitektur  3-3-3-1  adalah  3-3-1.  memperoleh  pola arsitektur  terbaik.  Dari  pola  ini  nanti  akan  digunakan  untuk  mempredikasi  korelasi beban  kerja  dosen  terhadap  peningkatan  jumlah  publikasi.  Penilaian  model arsitektur  terbaik  dilihat  dari  beberapa  aspek  seperti epoch,  error  minimum dan akurasi kebenaran. Untuk lebih jelas dapat d  ilihat pada berikut :
Tabel 11. Rekapitulasi Model Arsitektur
Arsitektur Training Testing Epoch MSE Akurasi MSE Akurasi 3-3-1 29 0,1014170 92 0,0215923 92 3-5-1 268 0,0999669 42 0,1405308 17 3-7-1 167 0,0996436 75 0,1532265 67 3-2-2-1 455 0,0999869 75 0,1224289 75 3-3-3-1 38 0,0996698 8 0,0804625 33
Dari  data  yang  didapat,  bahwa perfomance perhitungan  jaringan  saraf  tiruan dengan Algoritma Backpropagation adalah 92%. Dapat dilihat dengan perbandingan target  yang diinginkan dengan target prediksi. Jumlah peningkatan pengguna  kereta
Api  di  Sumatera  berdasarkan  tabel  11.    menunjukan  bahwa  peningkatan  pengguna pada  tahun  2021  di  Sumatera  terletak  pada  skala  besar.  Dan  jaringan  saraf  tiruan dengan  menggunakan  algoritma  backpropogation  dapat  diterapkan  dalam menganalisa  prediksi  peningkatan  pengguna  kereta  Api  antara  Tahun  priode sebelumnya  dengan  tahun  sekarang  untuk  memprediksi  data  yang  akan  datang dengan  menentukan  model  arsitektur  terbaik  dari  serangkain  proses  training  dan testing yang dilakukan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  penulis  menarik  beberapa  kesimpulan diantaranya:
a) Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini    adalah  Algoritma  Backpropogation untuk memprediksi jumlah pengguna Kereta Api di Pulau Sematera.
b) Jaringan saraf tiruan dengan metode backpropogation dapat diterapkan untuk kasus mempredikasi pengguna kereta api di Pulau Sumatera dengan mengubah parameter ( learning  rate )  untuk  meningkatkan  hasil  akurasi.  Dari  5  model  arsitektur  yang digunakan diperoleh model terbaik dalam melakukan prediksi adalah 3-3-1 dengan output nilai MSE 0,0215923. Akurasi kebenaran yang diperoleh adalah 92%.
c) Model  arsitektur  jaringan  yang  digunakan  sangat  mempengaruhi  tingkat  training dan  testing.  Dengan  melihat  hasil  pengujian,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa terjadi  kecepatan  dan  hasil  akurasi  yang  bervariasi  pada  5  percobaan  di  setiap pengujian yang dilakukan.

## Daftar Pustaka
[1] A. Wanto, A. P. Windarto, D. Hartama, And I. Parlina, “Use Of Binary Sigmoid Function  And  Linear  Identity  In  Artificial  Neural  Networks  For  Forecasting Population Density,” Int. J. Inf. Syst. Technol. , Vol. 1, No. 1, Pp. 43–54, 2017.
[2] A.  Wanto  And  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen
Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” J.  Penelit.  Tek.  Inform.  Sink. ,  Vol.  2,  No. 2, Pp.  37–43,  2017, [Online]. Available: Https://Zenodo.Org/Record/1009223#.Wd7norltbhq.
[3] A.  P.  Windarto,  “Implementasi  Jst  Dalam  Menentukan  Kelayakan  Nasabah Pinjaman  Kur  Pada  Bank  Mandiri  Mikro  Serbelawan  Dengan  Metode Backpropogation,” J-Sakti (Jurnal Sains Komput. Dan Inform. , Vol. 1, No. 1, Pp. 12–23, 2017.
[4] T.  Dalgleish Et  Al. , Jaringan  Syaraf  Tiruan  (Neural  Network) ,  Vol.  136,  No.  1. 2014.
[5] Z.  A.  Matodang,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dengan  Algoritma  Backpropagtion Untuk Penentuan Kelulusan  Sidang  Skripsi,” Pelita  Inform.  Budi  Darma ,  Vol.  4, No. 1, Pp. 84–93, 2013.
[6] A.  P.  Windarto,  L.  S.  Dewi,  And  D.  Hartama,  “Implementation  Of  Artificial Intelligence In Predicting The Value Of Indonesian Oil And Gas Exports With Bp Algorithm,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , Vol. 3, No. 10, Pp. 1–12, 2017, Doi: 10.23883/Ijrter.2017.3482.J5bbs.
[7] W.  Budiharto  And  D.  Suhartono, Artificial  Intelligence  Konsep  Dan Penerapannya , Andi Yogya. Yogyakarta, 2014.
[8] Y.  A.  Lesnussa,  S.  Latuconsina,  And  E.  R.  Persulessy,  “Aplikasi  Jaringan  Saraf Tiruan  Backpropagation  Untuk  Memprediksi  Prestasi  Siswa  Sma  (  Studi  Kasus : Prediksi Prestasi Siswa Sman 4 Ambon ),” Vol. 11, No. 2, Pp. 149–160, 2015.
[9] N.  M.  Sukarno,  P.  W.  Wirawan,  And  S.  Adhy,  “Perancangan  Dan  Implementasi Jaringan Saraf Tiruan,” Vol. 5, Pp. 9–18, 2013.