MODEL JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI EKSISTENSI PROGRAM STUDI KOMPUTERISASI AKUNTANSI (STUDI KASUS : AMIK TUNAS BANGSA PEMATANGSIANTAR)

## Muhammad Ilham
Program Studi Komputerisasi Akuntansi AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar Email: ilhamharigost@gmail.com

## Ega Khairunnisa Lubis
Program Studi Komputerisasi Akuntansi AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar Email: egakhairunnisa2087@gmail.com

## Nurfahana Siti Aisyah
Program Studi Komputerisasi Akuntansi AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar Email: nurfahana2409@gmail.com

## Muhammad Ridwan Lubis
Program Studi Komputerisasi Akuntansi AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar Email: ridwanlubis@amiktunasbangsa.ac.id

## Solikhun
Program Studi Manajemen Informatika AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar Email: solikhun@amiktunasbangsa.ac.id

## ABSTRAK
Program  studi  Komputerisasi  Akuntansi  adalah  program  studi  yang  mempelajari  tentang  sistem akuntansi dimana komputer sebagai teknologi untuk menjalankan aplikasi untuk mengolah data transaksi akuntansi dan sekaligus untuk menghasilkan laporan akuntansi. Arah kajian keilmuan dari program studi ini  mencakup  disiplin,  proses,  teknik  dan  alat  bantu  yang  dibutuhkan  dalam  rekayasa  sistem  informasi akuntansi  yang  meliputi  tahap  perencanaan,  pembangunan,  implementasi  dan  pemeliharaan. Komputerisasi  Akuntansi  banyak  dibutuhkan  di  hampir  semua  bidang  dunia  kerja,  terutama  dalam menghadapi  era  globalisasi  yang  tak  terlepas  dari  dunia  teknologi  dan  informasi,  sehingga  perlu dipersiapkan  sumber  daya  manusia  yang  memiliki  kualitas  untuk  berkompetisi  dalam  setiap  aspek khusunya bidang komputerisasi akuntansi. Tujuan prediksi ini  untuk mengetahui, apakah program studi komputerisasi  akuntansi  masih  diminati  oleh  mahasiswa  atau  tidak  sampai  10  tahun  kedepan.  Prediksi eksistensi ini menggunakan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation . Jaringan syaraf tiruan (JST) adalah paradigm pemrosesan suatu informasi yang terinspirasi oleh sistem sel syaraf biologi. Jaringan ini biasanya diimplementasikan dengan menggunakan komponen elektronik atau disimulasikan pada aplikasi computer. Variabel masukan ( input ) yang digunakan adalah data tahun 2010 sampai 2017  dengan model arsitektur pelatihan dan pengujian sebanyak 4 arsitektur yakni 8-4-1, 8-6-1, 8-8-1 dan 8-10-1. Data target diambil  dari  data  tahun  2018.  Keluaran  yang  dihasilkan  adalah  pola  terbaik  dari  arsitektur  JST.  Model arsitektur  terbaik  adalah  8-4-1  dengan  epoch  3449,  MSE  0,02495690    dan  tingkat  akurasi  67%.  Dari model ini  maka dihasilkan prediksi Eksistensi Program Studi Komputerisasi  Akuntansi di AMIK Tunas Bangsa.
Kata kunci: komputerisasi akuntansi ; JST ; backpropogation dan prediksi.

## ABSTRACT
Computerized Accounting Study Program is a study program that studies accounting systems where computers are the technology to run applications to process accounting transaction data and at the same time  produce  accounting  reports.  The  direction  of  scientific  study  of  this  study  program  includes
disciplines, processes, techniques and tools needed in accounting information systems engineering which includes  the  planning,  development,  implementation  and  maintenance  phases.  Computerization  of Accounting is needed in almost all fields of the world of work, especially in facing the era of globalization that is inseparable from the world of technology and information, so that human resources who have the quality  to  compete  in  every  aspect,  especially  the  field  of  computerization  of  accounting,  need  to  be prepared. The purpose of this prediction is to know whether computerized accounting study programs are still  in  demand  by  students  or  not  for  the  next  10  years.  This  existence  prediction  uses  the backpropagation neural network method. Artificial neural network  (ANN) is the paradigm of processing information that is inspired by a biological nerve cell system. This network is usually implemented using electronic  components  or  simulated  on  computer  applications.  The  input  (used)  variable  used  is  data from 2010 to 2017 with 4 architectural training and testing models which are 8-4-1, 8-6-1, 8-8-1 and 8- 10-1.  The  target  data  is  taken  from  2018  data.  The  output  produced  is  the  best  pattern  of  ANN architecture.  The  best  architectural  model  is  8-4-1  with  epoch  3449,  MSE  0.02495690  and  67% accuracy.  From  this  model,  the  prediction  of  the  existence  of  the  Computerized  Accounting  Study Program at AMIK Tunas Bangsa was produced.
Keywords: computerized accounting; ANN; backpropagation and prediction.

## 1. PENDAHULUAN
AMIK (Akademi Manajemen Informatika Komputer) Tunas Bangsa  adalah perguruan tinggi swasta yang  menyelenggarakan  pendidikan  berbasis  teknologi  dan  informasi  jenjang  diploma  3  .  AMIK  Tunas Bangsa  terletak  di  kota  Pematangsiantar  dan  memiliki  2  program  studi,  salah  satunya  Program  studi Komputerisasi  Akuntansi.  Program  studi  Komputerisasi  Akuntansi  adalah  program  studi  yang mempelajari  tentang  sistem  akuntansi  dimana  komputer  sebagai  teknologi  untuk  menjalankan  aplikasi untuk  mengolah data transaksi akuntansi dan sekaligus  untuk  menghasilkan laporan akuntansi. Program studi Komputerisasi Akuntansi menerapkan, mengkaji, dan mengembangkan ilmu yang melandasi rekaya sistem  informasi  akuntansi  secara  menyeluruh.  Arah  kajian  keilmuan  dari  program  studi  ini  mencakup disiplin, proses, teknik dan alat bantu  yang dibutuhkan dalam rekayasa sistem informasi akuntansi  yang meliputi  tahap  perencanaan,  pembangunan,  implementasi  dan  pemeliharaan.  Komputerisasi  Akuntansi banyak dibutuhkan di hampir semua bidang dunia kerja, terutama dalam menghadapi era globalisasi yang tak terlepas dari dunia teknologi dan informasi, sehingga perlu dipersiapkan sumber daya manusia  yang memiliki  kualitas  untuk  berkompetisi  dalam  setiap  aspek  khusunya  bidang  komputerisasi  akuntansi. Lulusan  Program  Studi  Komputerisasi  Akuntansi  dibekali  dengan  pengetahuan  dan  keterampilan  untuk merancang  dan  menciptakan  aplikasi  akuntansi  dengan  menerjemahkan  kebutuhan  pemakai  dalam orientasi komputer.
Seiring  perkembangan  teknologi  yang  semakin  cepat  dan  perubahan  terjadi  begitu  signifikan  [1] setiap orang harus membekali diri dengan kualitas ilmu berbasis teknologi. Berkembangnya teknologi dan komunikasi  menyebabkan  semua  pekerjaan  bisa  dilakukan  dengan  mudah  dan  cepat,  perkembangan teknologi ini membuat dunia seolah semakin sempit, ruang dan waktu menjadi semakin relatif, dan batas –  batas  negara  seakan  mudah  untuk  dijangkau.  Prediksi  ini    untuk  mengetahui,  apakah  program  studi komputerisasi akuntansi masih diminati oleh mahasiswa atau tidak sampai 10 tahun kedepan. Prediksi ini menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) model Backpropagation. Jaringan syaraf tiruan didefinisikan sebagai  suatu  sistem  pemrosesan  informasi  yang  mempunyai  karakteristik  menyerupai  jaringan  saraf manusia[2],  model  komputasi  yang  terinspirasi  oleh  sistem  saraf  pusat  dan  digunakan  dalam  berbagai variasi  aplikasi[3]  dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dibentuk  untuk  memecahkan  suatu  masalah  tertentu[4]. Model Backpropagation adalah  pelatihan  jenis  terkontrol  ( supervised )  dimana  menggunakan  pola penyesuaian bobot untuk mencapai nilai kesalahan yang minimum antara keluaran hasil prediksi dengan keluaran yang nyata[4].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegent)
Kecerdasan  buatan  atau  disebut  juga  Artificial  Intelegent  (AI)  merupakan  salah  satu  bagian  dari ilmu  komputer  yang  mempelajari  bagaimana  membuat  mesin  (komputer)  dapat  melakukan  pekerjaan seperti  dan  sebaik  yang  dilakukan  oleh  manusia  bahkan  bisa  lebih  baik  daripada  yang  dilakukan manusia[5].

## 2.2 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  adalah  paradigm  pemrosesan  suatu  informasi  yang  terinspirasi  oleh sistem  sel  syaraf  biologi.  Jaringan  ini  biasanya  diimplementasikan  dengan  menggunakan  komponen elektronik  atau  disimulasikan  pada  aplikasi  computer[6].  Sistem  ini  akan  melakukan  pembelajaran- pembelajaran  yang  bersifat  derifatif  untuk  mencapai  sebuah  konvergensi  ( Rumehalrt ).  System  syaraf tiruan  adalah  alat  bantu  yang  digunakan  secara  umum  dan  diaplikasikan  untuk  memprediksi, mengklasifikasi dan Clustering . AI akan melakukan proses belajar sendiri berdasarkan data history yang telah  didapat,  kemudian  berdasarkan  itu  akan  dihasilkan  experience  data  yang  dipresentasikan  pada decision  Boundary  untuk  mencapai  nilai  keluaran.  Jaringan  syaraf  tiruan  adalah  model  komputasi  yang terinspirasi oleh sistem saraf pusat dan digunakan dalam berbagai variasi aplikasi. Sistem jaringan syaraf belajar  dari  berbagai  pola  masukan  yang  tersedia  di  dataset  dan  menyesuaikan  koneksi  bobot  untuk mencapai  hasil  yang  diharapkan  [3].  Jaringan  Syaraf  Tiruan  tercipta  sebagai  suatu  generalisasi  model matematis dari pemahaman manusia ( human cognition ). Seperti halnya otak manusia, jaringan syaraf juga terdiri dari beberapa neuron , dan terdapat hubungan antara neuron-neuron tersebut. Pada jaringan syaraf, neuron-neuron akan dikumpulkan dalam lapisan –lapisan yang disebut dengan lapisan neuron . Biasanya neuron pada  satu  lapisan  akan  dihubungkan  dengan  lapisan  sebelum  atau  sesudahnya  terkecuali  lapisan masukkan  dan  lapisan  keluaran.  Informasi  yang  diberikan  pada  jaringan  syaraf  akan  dirambatkan  dari lapisan  ke  lapisan,  melalui  dari  lapisan  masukkan  sampai  lapisan  keluaran  melalui  lapisan tersembunyi[7].

## 2.3 Arsitektur Backpropogation
Backpropagation memiliki  beberapa  unit  yang  ada  dalam  satu  atau  lebih  lapis  tersembunyi.  Pada gambar  di  bawah  adalah  arsitektur Backpropagation dengan n buah  masukan  ( x1,  x2,  x3 ,  ....... xn )  [8] ditambah sebuah bias, sebuah lapis tersembunyi yang terdiri dari j unit ditambah sebuah bias, serta k buah unit keluaran [2].
Gambar 1 . Arsitek Backpropagatigation Sumber: (Jumarwanto, Arif Rudy Hartanto, Dhidik Prastiyanto 2009)

## 2.4 Langkah-Langkah Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Langkah-langkah dalam Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation meliputi tiga fase yaitu :
a) Fase I : Propagasi Maju
Selama  propagasi  maju,  sinyal  masukan  (= xi )  dipropagasikan  ke  lapis  tersembunyi  menggunakan fungsi  aktivasi  yang  ditentukan.  Keluaran  dari  setiap  unit  lapis  tersembunyi  (= zj )  tersebut selanjutnya dipropagasikan maju lagi ke  lapis tersembunyi di atasnya menggunakan fungsi aktivasi yang  ditentukan.    Demikian  seterusnya  hingga  menghasilkan  keluaran  jaringan  (= yk ). Berikutnya, keluaran  jaringan  (= yk ) dibandingkan  dengan  target  yang  harus dicapai  (= tk ).  Selisih tk - yk adalah  kesalahan  yang  terjadi.  Jika  kesalahan  ini  lebih  kecil  dari  batas  toleransi  yang  ditentukan, maka iterasi dihentikan. Akan tetapi  apabila  kesalahan  masih lebih besar dari batas toleransinya, maka bobot  setiap  garis  dalam  jaringan  akan dimodifikasikan  untuk  mengurangi kesalahan yang terjadi.
b) Fase II :   Propagasi Mundur
Berdasarkan  kesalahan tk-yk ,  dihitung  faktor δk ( k =1,    2,    …, m )    yang  dipakai    untuk mendistribusikan kesalahan di unit yk ke semua unit tersembunyi yang  terhubung langsung dengan yk . δk juga  dipakai  untuk  mengubah  bobot  garis   yang  menghubungkan langsung dengan  unit keluaran. Dengan  cara  yang  sama,  dihitung δj di setiap unit di lapis tersembunyi sebagai dasar perubahan  bobot  semua  garis  yang  berasal  dari  unit  tersembunyi  di  lapis  di  bawahnya.  Demikian
seterusnya  hingga  faktor  δ  di  unit  tersembunyi  yang  berhubungan  langsung  dengan  unit  masukan dihitung.
c) Fase III :   Perubahan Bobot
Setelah semua faktor δ dihitung, bobot semua garis dimodifikasi bersamaan. Perubahan bobot suatu garis didasarkan atas faktor δ neuron di lapis atasnya.  Sebagai contoh, perubahan bobot garis yang menuju  ke  lapis  keluaran  didasarkan  atas  dasar δk yang  ada  di  unit  keluaran.  Ketiga  fase  tersebut diulang  ulang  terus  hingga  kondisi  penghentian  dipenuhi.  Umumnya  kondisi  penghentian  yang sering  dipakai  adalah  jumlah  iterasi  atau  kesalahan.    Iterasi    akan  dihentikan    jika    jumlah    iterasi yang  dilakukan sudah  melebihi  jumlah  maksimum  iterasi  yang ditetapkan, atau  jika  kesalahan yang  terjadi sudah lebih  kecil  dari  batas  toleransi  yang diijinkan [9].

## 2.5 Karakteristik Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan Saraf Tiruan memiliki beberapa karakteristik yang unik, diantaranya adalah :
a) Kemampuan untuk belajar
b) Kemampuan untuk mengeneralisasi
Kemampuan  untuk  menyolusikan  permasalahan  yang  tidak  bisa  atau  kurang  baik  bila  dimodelkan sebagai sistem linier, yang menjadi persyaratan pada beberapa metode peramalan lainnya, seperti model data deret waktu ( time series model )[10]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perancangan Sistem

## 3.1.1 Pendefinisian Input dan Target
Data  Program  Studi  Komputerisasi  akan  diolah  oleh  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan  metode backpropogation . Agar data dapat dikenali oleh Jaringan Saraf Tiruan, maka data harus direpresentasikan ke  dalam  bentuk  numerik  antara  0  sampai  dengan  1,  baik  variabel  maupun  isinya  yang  merupakan masukan data Data Program Studi Komputerisasi Akuntansi sebagai pengenalan pola dan keluaran yang merupakan  prediksi  Data  Program  Studi  Komputerisasi  Akuntansi  yang  diperoleh  dari  model  arsitektur terbaik  pada  saat  penentuan  pola  terbaik.  Hal  ini  dikarenakan  jaringan  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid biner (logsig) yang rangenya dari 0 sampai 1. Nilai-nilai yang digunakan diperoleh berdasarkan kategori dari masing-masing variabel selain juga untuk memudahkan mengingat dalam pendefinisiannya .

## 3.1.2 Pendefinisian Input
Variabel Data Program Studi Komputerisasi adalah kriteria yang menjadi acuan dalam pengambilan keputusan  pada  penilaian  dengan  menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan.  Variabel  ditentukan  dengan  cara melihat  ketergantungan  data  terhadap  penelitian  yang  dilakukan.  Kriteria  yang  digunakan  berdasarkan Data  dari  Pendidikan  AMIK  Tunas  Bangsa.  Berikut  daftar  variabel  dalam  memprediksi  Eksistensi Program Studi Komputerisasi Akuntansi

## Tabel 1. Data Kriteria
No Variabel Nama Kriteria 1 X1 Data Tahun 2010 2 X2 Data Tahun 2011 3 X3 Data Tahun 2012 4 X4 Data Tahun 2013 5 X5 Data Tahun 2014 6 X6 Data Tahun 2015 7 X7 Data Tahun 2016 8 X8 Data Tahun 2017
Sumber: Pendidikan AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar
Data  input  diperoleh  dari  Pendidikan  AMIK  Tunas  Bangsa  tentang  Progam  Studi  Komputerisasi Akuntansi.  Data  sampel  yang  digunakan  adalah  tentang  Progam  Studi  Komputerisasi  Akuntansi  dari tahun 2010 sampai 2018 dan masing masing data memiliki 8 variabel dan 1 target. Data ini nantinya akan
ditransformasikan  ke  sebuah  data  antara  0  sampai  1  sebelum  dilakukan  pelatihan  dan  pengujian menggunakan Jaringan Saraf Tiruan metode backpropagation dengan rumus:
(1)

## 3.1.3Pendefinisian Target
Data target adalah Data Program Studi Komputerisasi Akuntansi Tahun 2018.

## 3.2 Pengolahan Data
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  bantuan  Matlab  6.1  aplikasi  perangkat  lunak.  Sampel  Data adalah  Program  Studi  Komputerisasi  Akuntansi.  Data  ini  akan  digunakan  pada  data  pelatihan  dan  data pengujian. Sampel data yang telah diproses dan ditranformasikan adalah sebagai berikut.

## Tabel 2. Sampel data mentah program studi komputerisasi akuntansi
No Nama Variabel Target X1  X2  X3 X4 X5 X6  X7  X8 1 Jumlah Mahasiswa 40 70 81  114  162 97 60 60 40 2 Alumni Yang Sudah Bekerja 34 49 51 96 98 57 43 27 78 3 Jumlah Dosen Tetap 7 7 7 7 7 7 7 7 7 Sumber: Pendidikan AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar
Tabel 3. Sampel dari data yang telah ditransformasikan
No Nama Variabel Target X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 1 Data 1  0.0638  0.4251  0.4819  0.6522 0.9  0.5645  0.3735  0.3735 0.2703 2 Data 2  0.2393  0.3167  0.3270  0.5593  0.5696  0.3580  0.2858  0.2032 0.1567 3 Data 3 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 Sumber: Pendidikan AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar

## 3.3 Perancangan Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  yang  digunakan  untuk  dalam  memprediksi  eksistensi  Program  Studi  Komputerisasi Akuntansi  dengan backpropogation dengan  langkah  pembelajaran feedforward .  Jaringan  ini  memiliki beberapa    lapisan,  yaitu  lapisan    masukan  ( input ),    lapisan  keluaran  ( output )  dan  beberapa  lapisan tersembunyi  ( hidden ).  Lapisan    tersembunyi  tersebut  membantu  jaringan  untuk  dapat  mengenali  lebih banyak pola masukan dibandingkan dengan jaringan yang tidak memiliki lapisan tersembunyi. Parameter- parameter dalam pembentukan jaringan backpropagation menggunakan 8 variabel masukan, 1 atau lebih lapisan tersembunyi dan 1 lapisan keluaran. Adapun model arsitektur yang digunakan untuk mendapatkan arsitektur terbaik adalah 8-4-1, 8-6-1, 8-8-1 dan 8-10-1.
Jaringan  Saraf  yang  akan  dibangun  adalah  algoritma  propagasi  balik  ( backpropagation )  dengan fungsi  aktivasi Sigmoid .  Fungsi  aktivasi  dalam  Jaringan  Saraf  Tiruan  dipakai  untuk  proses  perhitungan terhadap nilai aktual output pada hidden layer dan menghitung nilai aktual output pada output layer .

## 3.4 Pendefinisian Output
Hasil  yang  diharapkan  pada  tahap  ini  adalah  deteksi  pola  menentukan  nilai  terbaik  untuk memprediksi Eksistensi Program Studi Komputerisasi  Akuntansi  AMIK Tunas Bangsa.  Hasil pengujian adalah sebagai berikut :
a) Untuk  mengetahui  prediksi  Eksistensi  Program  Studi  Komputerisasi  Akuntansi  AMIK  Tunas Bangsa tentu saja didasarkan pada Data Jumlah Mahasiswa Program Studi Komputerisasi Akuntansi selama 10 tahun terakhir, Data Alumni yang sudah bekerja dan Data Jumlah Dosen yang mengajar. Output dari prediksi ini adalah pola arsitektur terbaik dalam memprediksi Eksistensi Program Studi Komputerisasi Akuntansi AMIK Tunas Bangsa dengan melihat error minimum.
b) Kategorisasi Output pelatihan ( train ) dan pengujian ( test )
0.8( ) ' 0.1 x a x b a − = + −
Kategori  untuk  output  ditentukan  oleh  tingkat error  minimum dari  target.  Batasan  kategori tersebut terdapat pada tabel berikut:
Tabel 4. Data kategorisasi
No Keterangan Error Minimum 1 Benar 0.05 - 0.001 2 Salah > 0.05

## 3.5 Perancangan Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Perancangan arsitektur Jaringan Saraf Tiruan untuk data pelatihan dan pengujian, maka digunakan 8 variabel input yaitu:
Tabel 5. Variabel input X1 Data Tahun 2010 X2 Data Tahun 2011 X3 Data Tahun 2012 X4 Data Tahun 2013 X5 Data Tahun 2014 X6 Data Tahun 2015 X7 Data Tahun 2016 X8 Data Tahun 2017
Berikut  tahapan-tahapan  yang  akan  dilakukan  dalam  pengguna  algoritma  propagasi  balik  dengan fungsi aktivasi sigmoid. Tahapan yang harus dilakukan adalah sebagi berikut:
a) Inisialisasi  ( initialization ),  merupakan  tahap  di  mana  variabel-variabel  nilai  akan  diset  atau didefinisikan  terlebih  dahulu,  misalnya  seperti:  nilai  data  input, weight ,  nilai output yang diharapkan, learning rate dan nilai-nilai data lainnya.
b) Aktivasi (activation ),merupakan  proses  perhitungan  terhadap  nilai  aktual output pada hidden  layer dan menghitung nilai actual output pada output layer .
c) Weight  Training ,  merupakan  proses  perhitungan  nilai error  gradient pada output layer dan menghitung nilai error gradient pada hidden layer
d) Iteration , merupakan tahap akhir dalam penggujian, dimana jika masih terjadi error minimum yang diharapkan belum ditemukan maka kembali pada tahap aktivasi ( activation ).

## 3.5.1 Pelatihan dan Pengujian Arsitektur 8-4-1
Berikut adalah hasil pengujian dengan 3 data pengujian dan pelatihan dengan pola pengujian 8-4-1. Data hasil pe ngujian dan Pelatihan dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Pelatihan dan Pengujian dengan Model 8-4-1
PELATIHAN (TRAIN) PENGUJIAN (TEST) NO  TARGET OUTPUT JST EROR SSE NO  TARGET OUTPUT JST EROR SSE 1 0,3735 0,3878 -0,0143  0,0002 1 0,2703 0,0288 0,2416 0,0583 2 0,2032 0,0317 0,1715 0,0294 2 0,1568 0,0297 0,1271 0,0161 3 0,1000 0,1194 -0,0194  0,0004 3 0,1000 0,1194 - 0,0194 0,0004 TOTAL 0,0300 TOTAL 0,0749 MSE 0,0100 MSE 0,024957 Akurasi Kebenaran (%) 67%

## 3.5.2Pelatihan dan Pengujian Arsitektur 8-6-1
Berikut adalah hasil pengujian dengan 3 data pengujian dan pelatihan dengan pola pengujian 8-6-1. Data hasil pengujian dan Pelatihan dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil pelatihan dan pengujian dengan model 8-6-1
PELATIHAN (TRAIN) PENGUJIAN (TEST) NO  TARGET OUTPUT JST EROR SSE NO  TARGET OUTPUT JST EROR SSE 1 0,3735 0,2025 0,1711 0,0293 1 0,2703 0,7444 -0,4740 0,2247 2 0,2032 0,2205 -0,0172 0,0003 2 0,1568 0,8237 -0,6669 0,4448 3 0,1000 0,0793 0,0207 0,0004 3 0,1000 0,0793 0,0207 0,0004 TOTAL 0,0300 TOTAL 0,6699 MSE 0,0100 MSE 0,2233 Akurasi Kebenaran (%) 33%

## 3.5.3Pelatihan dan Pengujian Arsitektur 8-8-1
Berikut adalah hasil pengujian dengan 3 data pengujian dan pelatihan dengan pola pengujian 8-8-1. Data hasil pengujian dan Pelatihan dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Pelatihan dan Pengujian dengan Model 8-8-1
PELATIHAN (TRAIN) PENGUJIAN (TEST) NO  TARGET OUTPUT JST EROR SSE NO  TARGET OUTPUT JST EROR SSE 1 0,3735 0,3184 0,0552 0,0030 1 0,2703 0,8626 -0,5922 0,3507 2 0,2032 0,3367 -0,1335 0,0178 2 0,1568 0,5981 -0,4413 0,1947 3 0,1000 0,1951 -0,0951 0,0090 3 0,1000 0,1951 -0,0951 0,0090 TOTAL 0,0299 TOTAL 0,5545 MSE 0,0100 MSE 0,1848 Akurasi Kebenaran (%) 33%

## 3.5.4Pelatihan dan Pengujian Arsitektur 8-10-1
Berikut adalah hasil pengujian dengan 3 data pengujian dan pelatihan dengan pola pengujian 8-10-1. Data hasil pengujian dan Pelatihan dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil pelatihan dan pengujian dengan model 8-10-1
PELATIHAN (TRAIN) PENGUJIAN (TEST) NO  TARGET OUTPUT JST EROR SSE NO  TARGET OUTPUT JST EROR SSE 1 0,3735 0,2562 0,1174 0,0138 1 0,2703 0,8805 -0,6102 0,3723 2 0,2032 0,3054 -0,1021 0,0104 2 0,1568 0,7191 -0,5624 0,3162 3 0,1000 0,1756 -0,0756 0,0057 3 0,1000 0,1756 -0,0756 0,0057 TOTAL 0,0299 TOTAL 0,6943 MSE 0,0100 MSE 0,2314 Akurasi Kebenaran (%) 33%

## 3.5.5Pemilihan Arsitektur Terbaik Jaringan Saraf Tiruan
Hasil software aplikasi Matlab 6.1  yang  digunakan  untuk  model  arsitektur  8-4-1,  arsitektur  8-6-1, arsitektur 8-8-1 dan arsitektur 8-10-1 adalah memperoleh pola arsitektur terbaik. Dari pola ini nanti akan digunakan  untuk  mempredikasi  Eksistensi  Program  Studi  Komputerisasi  Akuntansi.  Penilaian  model arsitektur terbaik dilihat dari beberapa aspek seperti epoch, error minimum dan akurasi kebenaran . Untuk lebih jelas dapat dilihat pada berikut :
Tabel 9. Rekapitulasi model arsitektur Model 8-4-1 8-6-1 8-8-1 8-10-1 Epochs 3449 420 346 295 MSE 0,02495690 0,22330784 0,18483171 0,23143350 Akurasi 67% 33% 33% 33%
Dari  tabel  9  dapat  dilihat  bahwa  model  arsitektur  terbaik  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan prediksi dari serangkaian uji coba model adalah 8-4-1 dengan epoch 3449, MSE 0,02495690 dan tingkat akurasi 67%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  diatas,  maka  penulis  dapat  mengambil  kesimpulan  sebagai berikut :
a) Setelah  dilakukan  percobaan  dalam  proses  pelatihan  dan  pengujian  sistem  yang  dilakukan  dengan menggunakan software aplikasi Matlab 6.1. Model Jaringan Syaraf Tiruan yang digunakan adalah 8- 4-1,  model  8-6-1,  model  8-8-1  dan  model  8-10-1,  dapat  diperoleh  hasil  yang  baik  dengan  melihat tingkat akurasi tertinggi adalah 8-4-1.
b) Dengan  model arsitektur 8-4-1, dapat melakukan prediksi  Eksistensi Program Studi Komputerisasi Akuntansi dengan menunjukkan performa 67%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih kami sampaikan kepada Direktorat Jendral Pembelajaran Dan Kemahasiswaan Kementerian  Riset,  Teknologi  dan  Pendidikan  Tinggi  atas  pendanaan  Program  Kreativitas  Mahasiswa Penelitian (PKM-PE) tahun pelaksanaan 2018.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  U.  Rahardja,  Q.  Aini,  and  M.  Hardini,  “Penerapan  Software  Akuntansi  Online  Sebagai  Penunjang Pencatatan Laporan Keuangan,” J. Ilm. SISFOTENIKA , vol. 8, no. 2, pp. 176–187, 2018.
[2]  A. Jumarwanto and  D. P. Rudy Hartanto,  “Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi Peyakit THT Di Rumah Sakit Mardi Rahayu Kudus,” J. Tek. Elektro , vol. 1, no. 1, pp. 11–21, 2009.
[3]  N.  Lestari  and  L.  L.  Van  Fc,  “Implementasi  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  menilai  kelayakan  tugas akhir mahasiswa ( studi kasus di amik bukittinggi ),” J. Teknol. Inf. Komun. Digit. Zo. , vol. 8, no. 1, pp. 10–24, 2017.
[4]  Y.  D.  Lestari,  “Jaringan  syaraf  tiruan  untuk  prediksi  penjualan  jamur  menggunakan  algoritma backropagation,” ISD , vol. 2, no. 1, pp. 40–46, 2017.
[5]  M.  Solikhun,  Agus  Perdana  Windarto,  Handrizal  and  Fauzan,  “Jaringan  Saraf  Tiruan  Dalam Memprediksi  Sukuk Negara  Ritel Berdasarkan Kelompok  Profesi Dengan Backpropagation Dalam Mendorong Laju Pertumbuhan Ekonomi,” pp. 14–31, 2017.
[6]  Solikhun, M.Safii, and A. Trisno, “Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Tingkat Pemahaman Siswa  Terhadap  MataPelajaran  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation,” J.  Sains Komput. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 24–36, 2017.
[7]  A.  Sudarsono,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk Menggunakan Metode  Bacpropagation (Studi Kasus Di Kota  Bengkulu),” J.  Media  Infotama ,  vol. 12, no. 1, pp. 61–69, 2016.
[8]  Z.  A.  Matondang,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dengan  Algoritma  Backpropagation  Untuk  Penentuan Kelulusan Sidang Skripsi,” Pelita Inform. Budi Darma , vol. IV, no. 1, pp. 84–93, 2013.
[9]  A.  Jumarwanto,  “Aplikasi  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation  Untuk  Memprediksi  Penyakit THT Di Rumah Sakik Mardi Rahayu Kudus,” J. Tek. Elektro , vol. 1, no. 1, pp. 11–21, 2009.
[10]  A.  P.  Windarto,  “Implementasi  JST  Dalam  Menentukan  Kelayakan  Nasabah  Pinjaman  KUR  Pada Bank Mandiri Mikro Serbelawan Dengan Metode Backpropagation,” no. 1, pp. 12–23, 2017.