## PREDIKSI DAN ANALISIS JUMLAH PENUMPANG KERETA API JABODETABEK TAHUN 2018-2014 DENGAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

## Fadhila Firdausa
Email : fadhila.firdausa.ff@gmail.com
Jurusan Teknik Sipil, Politeknik Negeri Sriwijaya, Jl. Srijaya Negara 30139, Palembang

## ABSTRAK
Kemajuan teknologi informatika sudah menjadi hal yang tidak asing bagi setiap  individu. Banyak hal  yang  telah  mengalami  kemajuan  teknologi  dalam  bidang  informatika,  salah  satunya  terus berkembangnya  software.  Salah  satu  contoh  perkembangan  software  saat  ini  adalah  software matlab.  Matlab  saat  ini  mampu  digunakan  untuk  memprediksi  dan  menganalisis  suatu  masalah yang  ada.  Banyak  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  penggunaan  software  matlab.  Salah satunya penelitian menggunakan Analisis Neural Network (ANN). ANN pernah digunakan dalam penelitian  untuk  memprediksi  nilai  rating  faktor  jembatan  dan  dimensi  jembatan.  Disamping  hal itu,  kereta  api  merupakan  alat  transportasi  darat  yang  sampai  saat  ini  dinilai  masih  sangat  cepat, aman, efisien, dan relatif murah. Jumlah penumpang yang menggunakan kereta api merupakan hal yang harus diperhatikan. Karena penumpanglah kenyamanan kereta api dapat dinilai. Oleh karena itu, pendataan jumlah penumpang sangat perlu dilakukan. Metode ANN menggunakan trial epoch hingga didapat eror terkecil. Hasil eror terkecil berhenti pada trial epoch 10000. Trial epoch 10000 Tersebut  menghasilkan  eror  terbesar  23,7%  dan  eror  terkecil  0,49%.  Hasil  penelitian  ini, didapatkan  ANN  cukup  mampu  menghitung  prediksi  jumlah  penumpang  KAI  di  daerah Jabodetabek (2018-2014).
Key  Word: Analisis, Artificial  Neural  Network (ANN),  Jumlah  penumpang  KAI  Jabodetabek, Prediksi

## PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  informatika  sudah menjadi  hal  yang  tidak  asing  bagi  setiap individu. Banyak hal yang telah
mengalami  kemajuan  teknologi  dalam bidang  informatika,  salah  satunya  terus berkembangnya software . Salah satu contoh  perkembangan software saat  ini adalah software  matlab. Matlab saat  ini mampu digunakan untuk memprediksi dan menganalisis  suatu  masalah  yang  ada. Banyak  penelitian  yang  telah  dilakukan dengan penggunaan software matlab . Salah satunya  penelitian  menggunakan Analisis Neural  Network (ANN).  ANN  pernah
digunakan dalam penelitian untuk
memprediksi  nilai  rating  faktor  jembatan dan dimensi jembatan.
Disamping hal itu, kereta api merupakan  alat  transportasi  darat  yang sampai  saat  ini  dinilai  masih  sangat  cepat, aman,  efisien,  dan  relatif  murah.  Jumlah penumpang  yang  menggunakan  kereta  api merupakan  hal  yang  harus  diperhatikan. Karena  penumpanglah  kenyamanan  kereta api  dapat  dinilai.  Oleh  karena  itu, pendataan jumlah penumpang sangat perlu dilakukan. Logikanya jika semakin banyak jumlah  penumpang  yang  menggunakan kereta api maka tentu saja dapat dikatakan bahwa  pelayanan  kereta  api  sangat memuaskan,  terbukti  dengan  banyaknya
jumlah  penumpang  yang  menggunakan kereta api. Karena  hal  menarik  itulah  dan  karena penggunaaan ANN dalam penelitian prediksi  telah  sering  dilakukan,  ANN
akan  digunakan  sebagai  metode  penelitian ini untuk mengetahui hasil prediksi jumlah penumpang kereta api di daerah Jabodetabek  selama  lima  tahun  terakhir (2018-2014).  Pendataan  saat  ini  memang sudah  menggunakan  perhitungan  secara sistem  komputerisasi.  Oleh  karena  itu penelitian ini dilakukan untuk memprediksi hasil dari jumlah penumpang, untuk menguji ANN apakah dapat memprediksi jumlah penumpang yang ada, dan  untuk  membuat  sistem  cadangan  baru untuk  membantu  sistem  yang  ada  dengan memprediksi  jumlah  penumpang  jika dalam proses pendataannya secara komputerisasi mengalami kerusakan sistem tanpa diketahui atau disadari.

## TUJUAN PENELITIAN
Dapat  membuktikan  kemampuan Analisis  Artificial  Neural  Network (ANN) dengan  metode Back  Propagation dalam menganalisis jumlah penumpang kereta api Jabodetabek  selama  lima  tahun  terakhir (2018-2014).
1. Dapat  menghitung  eror  yang  dihasilkan melalui  analisis  ANN  dengan  pendataan yang sebenarnya.
2. Dapat  memprediksi,  menghemat,  dan mengefisiensi
pendataan jumlah
penumpang kereta api.
3. Dapat mengenalkan cara atau metode baru dalam  memprediksi  pendataan  jumlah penumpang kereta api

## TINJAUAN PUSTAKA
1. Prediksi Penurunan Kapasitas
Struktur  Atas  Jembatan  Rangka Baja  Menggunakan  Metode Artificial Neural Network
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Trisna (2014)  mengenai  Prediksi  Penurunan Kapasitas  Struktur  Atas  Jembatan  Rangka Baja  Menggunakan  Metode Artificial Neural  Network. Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  hubungan  kerusakan elemen  dan  kapasitas  struktur  jembatan rangka  dan  membuat  persamaan  empiris penurunan  kapasitas  struktur  jembatan rangka dari hasil pemodelan menggunakan Artificial Neural Network .
Data  input  yang  digunakan  adalah data  umur  jembatan,  beban  maksimum aktual, tegangan leleh aktual, dan keutuhan elemen.  Umur  jembatan  berpengaruh  pada tingkat penetrasi korosi. Beban maksimum aktual  akan  memberikan  gaya-gaya  aktual yang bekerja pada elemen-elemen jembatan.
Tegangan leleh aktual dipengaruhi  oleh fatigue, dimana  semakin jembatan  dibebani  berulang-ulang  maka pada  siklus  tertentu  tegangannya  akan semakin  berkurang.  Persamaan  empiris memberikan  hasil  yang  cukup  konsisten dan cukup mendekati target yang diharapkan,  dengan  nilai  error  maksimum dari hasil pemodelan ANN sebesar 5,95%. Dari  hasil  validasi  dengan  menggunakan data  –  data  diluar  pemodelan,  persamaan empiris  memberikan  hasil  yang  cukup konsisten dan cukup mendekati target yang
diharapkan,  dengan  nilai  error  maksimum dari hasil pemodelan ANN sebesar 16%. Untuk  dapat  melakukan  prediksi jembatan  secara  praktis  menggunakan persamaan empiris hasil pemodelan
ANN harus dilakukan inspeksi terhadap: 1. Umur jembatan
2.  Data  beban  terberat  yang  pernah melewati jembatan 3.  Data  beban  lalu  lintas  jembatan  & pertumbuhan lalu lintas 4.  Mutu  baja  aktual  dari  uji  lapangan dengan non destrictive test 5. Keutuhan elemen kritis jembatan
Dari  penelitian  ini,  ANN  berhasil memprediksi mengenai ORF dan IRF pada jembatan  rangka  baja.  Maka  dari  hasil penelitian  ini,  diperlukan  pengembangan penelitian  mengenai  kemampuan  ANN sebagai  prediksi  optimasi  dimensi  untuk jembatan rangka baja.
2. Prediksi Nilai Rating Factor Jembatan Komposit Baja-Beton Dengan Menggunakan Artificial Neural Network . Penelitian ini dilakukan oleh
Rahmadi  (2014)  mengenai  Prediksi  Nilai Rating  Factor  Jembatan  Komposit  Baja- Beton  Menggunakan Artificial  Neural Network. Jembatan komposit pada umumnya menggunakan struktur komposit dari  baja  struktural  dan  beton  bertulang. Struktur  komposit  balok  baja  dan  pelat beton adalah suatu usaha dalam mendapatkan  suatu  konstruksi  yang  baik dan  efisien.  Kelebihan  pada  sistem komposit ini antara lain penghematan berat baja,  penampang  balok  baja  dapat  lebih kecil,  kekakuan  lantai  meningkat  dan panjang  bentang  untuk  batang  tertentu dapat  lebih  besar.  Jembatan  komposit
sebaiknya  selalu  dievaluasi  agar  kondisi terakhir  dari  jembatan  dapat  diketahui masih  layak  atau  tidak  untuk  mendukung beban. Salah satu cara untuk  mengevaluasi jembatan komposit adalah dengan menggunakan rating  factor .  Saat  ini metode  analisis  yang  digunakan  untuk menghitung rating  factor cukup  panjang dan  lama,  sehingga  diperlukan  suatu metode  baru  untuk  memprediksi rating factor dengan cepat.
Pada penelitian ini digunakan metode Artificial  Neural  Network untuk  dapat membantu  proses  perhitungan  nilai rating factor sebuah jembatan yang penampangnya tipikal sehingga waktu  dan tenaga  yang  diperlukan  lebih  efektif  dan efisien. Penampang jembatan yang digunakan  sebagai  bahan  penelitian  ialah Jembatan  Merangin  yang  terletak  di Provinsi Jambi. Jembatan Merangin merupakan jembatan dengan sistem
gelagar  komposit  baja-beton.  Perhitungan analisis rating  factor berpedoman  pada Pedoman  Penentuan  Nilai  Sisa  Kapasitas Jembatan  dari  Dirjen  Bina  Marga  dengan melakukan analisis terhadap kondisi harian ( operating ) dan kondisi khusus ( inventory ). Penelitian menghasilkan empat persamaan  empiris  yang  didapatkan  dari Artificial  Neural  Network .  Persamaan empiris  ini  digunakan  untuk  memprediksi nilai operating  rating  factor kuat  geser, operating  rating  factor kuat  lentur, inventory  rating  factor kuat  geser  dan inventory rating factor kuat lentur berdasarkan  kedalaman  penetrasi  korosi, bentang  jembatan,  kuat  tekan  pelat  beton
dan  tegangan  leleh  gelagar  baja.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa kesimpulan akhir  hasil  prediksi  persamaan  empiris hasil  pemodelan  ANN  mengenai  masih aman  atau  tidaknya  jembatan  untuk menahan  beban  yang  bekerja  tetap  sama dengan hasil hitungan secara teoritis. Oleh karena  itu,  persamaan  empiris  yang dihasilkan dapat digunakan untuk memprediksi  secara  cepat  nilai rating factor jembatan.
3. Optimasi  Dimensi  Profil  Batang Bangunan  Atas  Jembatan  Rangka Baja  Tipe  Warren  Tertutup  Dengan Metode Artificial Neural Network
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Firdausa (2015)  mengenai  Optimasi  Dimensi  Profil
Batang  Bangunan  Atas  Jembatan  Rangka Baja  Tipe  Warren  Tertutup  Dengan Metode Artificial Neural
Network.
Optimasi  dimensi  perlu  dilakukan  untuk mengoptimasi  dimensi  profil  yang  paling optimum  berdasarkan  variasi  bentang jembatan,  tinggi  jembatan,  dan  kelas  jalan tanpa mengabaikan peraturan yang berlaku.  Jembatan  tipe  w arren merupakan tipe jembatan dengan bentuk segitiga sama kaki  atau  segitiga  sama  sisi  tanpa menggunakan  elemen  vertikal  ditengah segitiga  (Pedoman  Pemeriksaan  Jembatan Rangka  Baja,  Bina  Marga). Artificial
Neural
Network merupakan sebuah
pemodelan matematis yang dapat membentuk  suatu  persamaan  pendekatan terhadap  suatu  proses  dari  hasil  kumpulan input  dan  output.  Pada  penelitian  ini persamaan  dibentuk  dari  kumpulan  input berupa bentang jembatan, tinggi  jembatan, dan kelas jalan.  Mutu baja dan jenis profil
yang  digunakan  yaitu  ketersediaan  jenis profil yang ada di Bina Marga.
Bentang jembatan divariasikan dari 40  meter  hingga  60  meter  dengan range variasi  antar  bentang  5  meter.  Tinggi jembatan  yang  divariasikan  dimulai  dari ketinggian 6 meter hingga 7 meter dengan range variasi  tinggi  0,1  meter.  Kelas  jalan yang  divariasikan  yaitu  kelas  jalan  A  dan B.  Pemodelan  pada  SAP  2000  hanya dilakukan  terhadap  12  model.  Hasil  dari gaya  –  gaya  batang  dianalisis  terhadap kemampuan  profil  terhadap  tahanan  gaya tarik,  tahanan  gaya  tekan  serta  penurunan tegangan  akibat  fatik.  Analisis  tahanan gaya  tarik  dan  tekan  mengacu  pada  RSNI T-03-2005  dan  analisis  penurunan  fatik mengacu  pada  AASHTO  2012.  Setelah mendapatkan dimensi yang aman dari gaya tarik,  gaya  tekan,  dan  penurunanan tegangan  terhadap  fatik  maka  didapatkan berat truss . Berat truss yang telah optimum selanjutnya  digunakan  sebagai  output  dari training Artificial Neural Network .
Hasil  output  berat  dari  ANN selanjutnya  dikonversikan  kedalam  ukuran dimensi  profil.  Dari  hasil  dimensi  profil tersebut,  dihitung  ulang  kedalam  SAP 2000 kembali.
Hasil penelitian menunjukkan  bahwa Artificial  Neural Network mampu menganalisis berat optimum truss dengan eror output terhadap input yang dimasukkan sebesar 3,3 %  dan hasil  ukuran  dimensi  yang  didapat  dari ANN  dinyatakan  aman  setelah  dihitung ulang menggunakan SAP 2000.
4. Optimum  Design  of  Cold  Formed Steel  Space  Structures  Using  Neural

## Network
Review jurnal ini dilakukan oleh  Adeli (The  Ohio  State  University),    yang  berisi rangkuman  penelitian  mengenai Neural
Network setelah  tahun  1989  sampai  2000.
Jurnal  pertama  mengenai Artificial  Neural Network ini  dipublikasikan  pada  tahun 1989.  Dalam  review  jurnal  tersebut terdapat  beberapa  penelitian  mengenai optimasi salah satunya yang dilakukan oleh
Tashakori dan Adeli (2001) yang mengoptimumkan  berat  pada  desain  atap yang  terbuat  dari  baja  ringan  yang  bentuk bajanya sudah disesuaikan dengan spesifikasi  AISI  (1996,1997),  dengan menggunakan model neural network dapat diketahui  berat  minimum  yang  diperoleh dari  beberapa  bentuk  atap  yang  umumnya digunakan  untuk  bentang  panjang  pada bangunan gedung dan pada kanopi.

## METODE PENELITIAN
1. Materi Penelitian
Materi  pokok  dalam  penelitian  ini adalah  melakukan  prediksi  perhitungan jumlah  penumpang  kereta  api  jabodetabek selama  lima  tahun  terakhir  (2018-2014). Pemodelan yang digunakan dalam penelitian  ini  menggunakan Artificial
Neural  Network (ANN) dengan  metode Backpropagation dan  dibantu  dengan software Matlab .

## 2. Peralatan Penelitian
Peralatan  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah seperangkat komputer yang telah terinstal program Matlab.

## 3. Metode Penelitian
Langkah-langkah penelitian adalah sebagai berikut: 1. Mengumpulkan data jumlah penumpang  KAI  Jabodetabek  selama lima tahun terakhir (2018-2014) menggunakan website www.jakarta.bps.go.id 2. Data jumlah penumpang KAI Jabodetabek selama lima tahun terakhir  (2018-2014)  digunakan  untuk disimulasikan dengan program ANN.
3. Membuat pemodelan di Matlab dengan  metode back  propagation , yang  mana  di  dalam  pemodelan Matlab itu  sendiri  terdapat  bahasa perintah  pemograman  atau  koding yang  menyatakan  untuk  membuat suatu jaringan syaraf.
4. Pemodelan  di Matlab yang  dinputkan yaitu  bulan,  tahun,  dan  jumlah penumpang yang telah dikumpulkan.
5. Training pemodelan di ANN dilakukan dengan output yang dihasilkan  adalah  jumlah  penumpang KAI .
6. Dari  hasil  jumlah  penumpang  KAI dengan ANN dihitung erornya dengan data  jumlah  penumpang  KAI  yang telah dikumpulkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
pengumpulan data
penumpang KAI Jabodetabek dikumpulkan melalui situs Badan Pusat Statistik (BPS) . Adapun  jumlah  penumpang  kereta  api Jabodetabek  selama  lima  tahun  terakhir (2018-2014) adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Jumlah Penumpang KAI Jabodetabek Tahun 2018- 2014,(Sumber: www.bps.go.id) Bulan Tahun Jumlah Penumpang Januari 2018 28075 Februari 25362 Maret 29223 April 28942 Mei 28995 Juni 24833 Juli 29086 Agustus 28098 September 27618 Oktober 29317 Nopember 28049 Desember 29201 Januari 2017 24185 Februari 21743 Maret 25775 April 25411 Mei 27385 Juni 24432 Juli 27016 Agustus 27679 September 26158 Oktober 28765 Nopember 28246 Desember 29059 Januari 2016 22238 Februari 21229 Maret 23206 April 23149 Mei 24401 Juni 23821 Bulan Tahun Jumlah Penumpang Juli 21574 Agustus 23923 September 23570 Oktober 24533 Nopember 24104 Desember 24841 Januari 2015 19244 Februari 17640 Maret 21290 April 21171 Mei 22177 Juni 22207 Juli 21171 Agustus 22295 September 22021 Oktober 22964 Nopember 22355 Desember 22996 Januari 2014 15176 Februari 14856 Maret 17471 April 16671 Mei 16781 Juni 17848 Juli 16585 Agustus 17091 September 18253 Oktober 19079 Nopember 18605 Desember 20080 Simulasi  Artificial  Neural  Network Prediksi Jumlah Penumpang KAI Jabodetabek Simulasi Artificial Neural Network dilakukan  untuk  mendapatkan  jumlah penumpang kereta api  Jabodetabek selama lima tahun terakhir (2018-2014). Persamaan  umum  ANN  adalah  sebagai
berikut :
T k ><  Y k =  (b 2k +  (ΣW jk .  f(b 1j + ΣV ij . X i ))) dengan:
T k =  Target o utput yang dipasang Y k =  Prediksi o utput b 2k =  Bobot bias lapisan W jk =  Bobot lapisan b ij =  Bobot bias input V ij =  Bobot input X i =  Parameter i nput
x 1 = Bulan x 2 = Tahun
Jumlah Input Layer yang  digunakan  ( X )  = 2 Jumlah Hidden Layer yang digunakan ( Z )= 2 Jumlah Output Layer yang digunakan ( Y )= 1 Batas iterasi ( epoch )= 10000
Target error maksimum ( E max )= 1e-11 Selanjutnya, setelah mengumpulkan  data  jumlah  penumpang kereta  api  Jabodetabek  selama  lima  tahun terakhir  (2018-2014)  maka  dilakukan pembuatan  pemodelan  di Matlab dengan metode back  propagation ,  yang  mana  di dalam  pemodelan Matlab itu  sendiri terdapat bahasa perintah pemograman atau koding  yang  menyatakan  untuk  membuat suatu  jaringan  syaraf.  Pemodelan  di Matlab yang dinputkan yaitu bulan, tahun, dan jumlah penumpang yang telah dikumpulkan.  Namun,  jumlah  penumpang yang  dimasukkan  ke  dalam  input  tidak semua,  hal  ini  dimaksudkan  agar  ANN dapat  memprediksi  jumlah  penumpang pada bulan yang tidak diinputkan.
Jumlah  penumpang  yang  dijadikan input hanya jumlah penumpang pada bulan januari,  maret,  mei,  juli,  agustus,  oktober, dan  desember  setiap  tahun  2018  sampai tahun 2014. Bahasa perintah yang
digunakan  untuk  melakukan  simulasi training di Matlab adalah sebagai berikut : clear;
% Data input & target Data = [ ...
1   2014    15176 1   2015    19244
1   2016    22238 1   2017    24185
1   2018    28075 3   2014    17471 3   2015    21290 3   2016    23206 3   2017    25775 3   2018    29223 5   2014    16781 5   2015    22177 5   2016    24401 5   2017    27385 5   2018    28995 7   2014    16585 7   2015    21171 7   2016    21574 7   2017    27016 7   2018    29086 8   2014    17091 8   2015    22295 8   2016    23923 8   2017    27679 8   2018    28098 10  2014    19079 10  2015    22964 10  2016    24533 10  2017    28765 10  2018    29317 12  2014    20080 12  2015    22996 12  2016    24841 12  2017    29059 12  2018    29201];
P = Data(:,1:2)'; T = Data(:,3)';
% Membangun jaringan syaraf feedforward
net  =  newff(minmax(P),[2  1],{ 'logsig'
'purelin' }, 'trainscg' );
%  Set  max  epoch,  goal,  learning  rate, momentum, show step net.trainParam.epochs = 10000; net.trainParam.goal = 1e-11; net.trainParam.lr = 0.1; net.trainParam.show = 100; net.trainParam.min_grad = 1e-10;
% Melakukan pembelajaran net = train(net,P,T);
% Melihat bobot-bobot awal input, lapisan dan bias BobotAwal_Input = net.IW{1,1}; BobotAwal_Bias_Input = net.b{1,1}; BobotAwal_Lapisan = net.LW{2,1}; BobotAwal_Bias_Lapisan = net.b{2,1};
% Melakukan simulasi
y = sim(net,P); Gambar 1 Proses Training ANN Hasil Training ANN Hasil Olah ANN V [1,1] 0,210647  BOBOT INPUT V [1,2] 0,576439  BOBOT INPUT V [2,1] 2,012141  BOBOT INPUT V [2,2] -1,17038  BOBOT INPUT b [1,1] -4057,03  BOBOT BIAS INPUT b [1,2] 2391,775  BOBOT BIAS INPUT W [1,1] 9215,524  BOBOT LAPISAN W [1,2] 9118,045  BOBOT LAPISAN b [2,1] 9117,102  BOBOT BIAS LAPISAN Zinj1 = 0,210647  x1 + 2,01214  x2   + -4057 Zinj2 = 5,76E-01  x1 + -1,1704  x2   + 2391,78 Z1 = 1/(1+exp^(-Zinj1) Z2 = 1/(1+exp^(-Zinj2) Y = 9117,102   + Z1 9215,52   +   Z2 9118,05
Tabel 2 Perhitungan Eror Jumlah Penumpang KAI Jabodetabek Selama Lima Tahun Terakhir (2018-2014) dengan Jumlah Penumpang Hasil Prediksi Artificial Neural Network
(ANN) No x1 (bulan) x2 (tahun) Zinj1 Zinj2 Z1 Z2 Y (ANN) y (data)  Eror 1 1 2014 -4 35,2101 0 1 18350,4 15176 20,9171 2 2 2014 -4 35,7865 0 1 18377 14856 23,7008 3 3 2014 -4 36,363 0 1 18409,6 17471 5,37244 4 4 2014 -4 36,9394 0 1 18449,6 16671 10,6687 5 5 2014 -4 37,5158 0 1 18498,4 16781 10,2343 6 6 2014 -3 38,0923 0 1 18558 17848 3,97797 7 7 2014 -3 38,6687 0 1 18630,4 16585 12,3331 8 8 2014 -3 39,2452 0,1  1 18718,3 17091 9,5212 9 9 2014 -3 39,8216 0,1  1 18824,3 18253 3,12994 10 10 2014 -2 40,398 0,1  1 18951,7 19079 0,66717 11 11 2014 -2 40,9745 0,1  1 19103,9 18605 2,68147 12 12 2014 -2 41,5509 0,1  1 19284,4 20080 3,96218 1 1 2015 -2 34,0397 0,1  1 19032,5 19244 1,09929 2 2 2015 -2 34,6161 0,1  1 19199,8 17640 8,84259 3 3 2015 -2 35,1926 0,1  1 19397,5 21290 8,88916 4 4 2015 -2 35,769 0,2  1 19628,8 21171 7,28437 5 5 2015 -2 36,3455 0,2  1 19896,7 22177 10,4035 6 6 2015 -1 36,9219 0,2  1 20203,1 22207 4,57188 7 7 2015 -1 37,4983 0,3  1 20548,7 21171 7,83278 8 8 2015 -1 38,0748 0,3  1 20932,4 22295 4,94356 9 9 2015 -1 38,6512 0,3  1 21351 22021 7,0241 10 10 2015 -0 39,2277 0,4  1 21799 22964 2,48698 11 11 2015 -0 39,8041 0,4  1 22268,9 22355 3,16181 12 12 2015 -0 40,3805 0,5  1 22751,2 22996 2,3079 1 1 2016 -0 32,8693 0,4  1 22056,4 22238 3,89734 2 2 2016 -0 33,4458 0,5  1 22534,4 21229 2,89426 3 3 2016 0,1 34,0222 0,5  1 23019,1 23206 0,56108 4 4 2016 0,3 34,5986 0,6  1 23500 23149 3,69248 5 5 2016 0,5 35,1751 0,6  1 23966,7 24401 0,61164 6 6 2016 0,7 35,7515 0,7  1 24410,1 23821 13,146 7 7 2016 0,9 36,328 0,7  1 24823 21574 3,7619 8 8 2016 1,1 36,9044 0,8  1 25200,2 23923 6,91634 9 9 2016 1,3 37,4808 0,8  1 25539 23570 4,10046 10 10 2016 1,6 38,0573 0,8  1 25838,6 24533 7,19613 11 11 2016 1,8 38,6337 0,9  1 26099,9 24104 5,06774 12 12 2016 2 39,2102 0,9  1 26325,1 24841 8,84891 1 1 2017 1,7 31,699 0,8  1 25987,5 24185 19,5211 2 2 2017 1,9 32,2754 0,9  1 26228,5 21743 1,75959 3 3 2017 2,1 32,8518 0,9  1 26435,1 25775 4,03008 4 4 2017 2,3 33,4283 0,9  1 26610,4 25411 2,82857 5 5 2017 2,5 34,0047 0,9  1 26758 27385 9,52031 6 6 2017 2,7 34,5811 0,9  1 26881,4 24432 0,49807 7 7 2017 2,9 35,1576 0,9  1 26984,1 27016 2,51062 8 8 2017 3,1 35,734 1 1 27069 27679 3,48283 9 9 2017 3,4 36,3105 1 1 27139,1 26158 5,65244 10 10 2017 3,6 36,8869 1 1 27196,6 28765 3,71512 11 11 2017 3,8 37,4633 1 1 27243,8 28246 6,24661
No x1 (bulan) x2 (tahun) Zinj1 Zinj2 Z1 Z2 Y (ANN) y (data)  Eror 12 12 2017 4 38,0398 1 1 27282,4 29059 2,82325 1 1 2018 3,7 30,5286 1 1 27223,8 28075 7,34105 2 2 2018 3,9 31,105 1 1 27266,1 25362 6,69658 3 3 2018 4,1 31,6814 1 1 27300,6 29223 5,6715 4 4 2018 4,3 32,2579 1 1 27328,7 28942 5,74689 5 5 2018 4,5 32,8343 1 1 27351,6 28995 10,1422 6 6 2018 4,7 33,4108 1 1 27370,3 24833 5,89885 7 7 2018 4,9 33,9872 1 1 27385,4 29086 2,53603 8 8 2018 5,2 34,5636 1 1 27397,7 28098 0,7975 9 9 2018 5,4 35,1401 1 1 27407,8 27618 6,51242 10 10 2018 5,6 35,7165 1 1 27415,9 29317 2,25721 11 11 2018 5,8 36,293 1 1 27422,5 28049 6,09067 12 12 2018 6 36,8694 1 1 27427,8 29201 6,07237
Dari hasil tabel diatas maka dapat dibuat grafik sebagai berikut :

## Gambar 2 Grafik Nilai Eror Prediksi ANN

## KESIMPULAN
1. Eror  yang  dihasilkan  oleh  ANN tertinggi  sebesar  23,7%  dan  terkecil
0,49%.
2. Trial  epoch  berhenti  pada  angka  10000 yang sebelumnya telah dilakukan training mulai dari trial epoch 1000.
3. Trial epoch 10500 mengalami  kenaikan nilai  eror,  sehingga  trial  akhir  berhenti pada trial epoch 10000.
4. ANN dinilai cukup mampu
memprediksi  jumlah  penumpang  KAI
Jabodetabek  lima  tahun  terakhir  (2018- 2014)

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada Tuhan  Yang  Maha  Esa  yang  telah memberikan kesehatan selama
melaksanakan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Adeli,  H.,  2001, Neural  Network  in  Civil
Engineering : 1989 –  2000, Computer Aided Civil and
HASIL ANN DATA SEBENARNYA
Infrastructure  Engineering,  hal.  126- 142. USA
Agrawal,  V.,  Nagar,  R.,  dan  Sancheti,  G.,
2011, Application of Artificial
Neural Network in Conceptual Design  of  Communication  Towers , International Conference on Electrical,  Electronics  and  Civil Engineering (ICEECCE’2011), Pattaya Firdausa,  F.,  2015, Optimasi  Dimensi Profil Batang Bangunan Atas Jembatan  Rangka  Baja  Tipe  Warren
Tertutup  Dengan  Metode  Artificial
Neural Network, Nakah Tesis: UGM,
Yogyakarta https://www.bps.go.id/linkTableDinamis /view/id/815
Kusumadewi, S., 2004, Membangun
Jaringan Saraf Tiruan Menggunakan MATLAB  &  Excel  Link ,  Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta
Moghadas,  R.,  Choong,  K.K.,  dan  Mohd,
S.B.,  2012, Prediction  of  Optimal
Design  and  Deflection  of  Space
Structures  Using  Neural  Networks ,
Hindawi  Publishing  Corporation, vol. 2012, doi:10.1155/2012/712974
Rahmadi N.H., 2014, Prediksi Nilai Rating Faktor  Jembatan  Komposit  Baja-
Beton Dengan Menggunakan
Artificial  Neural  Network ,  Nakah Tesis: UGM, Yogyakarta Siang, J.J., 2004, Jaringan Saraf Tiruan & Pemrogramannya Menggunakan MATLAB , Penerbit ANDI, Yogyakarta
Suhairil,  M.,  2012, Frame  Optimization using  Neural  Network,  International Journal on Advanced Science Engineering Information Technology , Vol. 2 No.1, Malaysia Sultan,  M.H., Optimization  Parameter  of Neural Network for Time Series Data to Predict The Magnitude of Periodics  Earthquake  (Study  Case Earthquake in North Maluku) ,
Magister  Mathematics  University Brawijaya, Malang
Yudistira. A.T., 2014, Prediksi Penurunan Kapasitas  Struktur  Atas  Jembatan Rangka  Baja  Menggunakan  Metode Artificial  Neural  Network, Naskah Tesis: UGM, Yogyakarta