Analysis of Backpropagation Algorithm in Predicting the Most Number of Internet Users in the World

The Internet today has become a primary need for its users. According to market research company e-Marketer, there are 25 countries with the largest internet users in the world. Indonesia is in the sixth position with a total of 112.6 million internet users. With the increasing number of internet users are expected to help improve the economy and also education in a country. To be able to increase the number of internet users, especially in Indonesia, it is necessary to predict for the coming years so that the government can provide adequate facilities and pre-facilities in order to balance the growth of internet users and as a precautionary step when there is a decrease in the number of internet users. The data used in this study focus on data on the number of internet users in 25 countries in 2013-2017. The algorithm used is Artificial Neural Network Backpropagation. Data analysis was processed by Artificial Neural Network using Matlab R2011b (7.13). This study uses 5 architectural models. The best network architecture generated is 3-50-1 with an accuracy of 92% and the Mean Squared Error (MSE) is 0.00151674

Prediksi Angka Partisipasi Sekolah dengan Fungsi Pelatihan Gradient Descent With Momentum & Adaptive LR

School Participation Rate (APS) is known as one of the indicators of the success of the development of educational services in regions both Province, Regency or City in Indonesia. The higher the value of the School Participation Rate, then the area is considered successful in providing access to education services. The purpose of this study is to predict School Participation Rates based on Provinces in Indonesia from Aceh to Papua. The prediction algorithm used is the backpropagation algorithm using the gradient descent with momentum & adaptive LR (traingdx) training function. Traingdx is a network training function that updates weight values and biases based on gradient descent momentum and adaptive learning levels. Usually, the backpropagation algorithm uses the gradient descent backpropagation (traingd) function, but in this study, the training function used is using gradient descent with momentum & adaptive LR (traingdx). The data used in this study data on School Participation Figures for each province in Indonesia in 2011-2017 aged 19-24 years were taken from the Indonesian Central Bureau of Statistics (BPS). The reason for choosing this age range is because at this age is one of the factors that determine the success of education in a country, especially Indonesia. This study uses 3 network architecture models, namely: 5-5-1, 5-15-1 and 5-25-1. Of the 3 models, the best model is 5-5-1 with an iteration of 130, the accuracy of 94% and MSE 0,0008708473. This model is then used to predict School Participation Rates in each province in Indonesia over the next 3 years (2018-2020). These results are expected to help the Indonesian government to further increase scholarships and improve the quality of education in the future..                                                                                                 Keywords: Prediction, APS, Backpropagation, Traingdx

Artificial Neural Network Pada Industri Non Migas Sebagai Langkah Menuju Revolusi Industri 4.0

The research conducted aims to make predictions with artificial neural metwork (backpopagation) and sensitivity analysis in the non-oil processing industry for the value of industrial exports. Data was obtained from the Badan Pusat Statistik (BPS) in collaboration with the Ministry of Industry of the Republic of Indonesia in the last 7 years (2011-2017). The process is carried out by dividing the data into 2 parts (training and testing) to obtain the best architectural model. The data processing uses the help of Matlab 6.0 software. Model selection is done by try and try to get the best architectural model. In this study using 7 architectural models (15-2-1; 15-5-1; 15-10-1; 15-15-1; 15-2-5-1; 15-5-10-1 and 15- 10-5-1) who have been trained and tested. By using the help of Matlab 6.0 software, the best architectural model is obtained 15-2-1 with an accuracy rate of 93%, epoch training = 189,881, MSE testing = 0.001167108 and MSE training = 0,000999622. The best architecture will be continued to predict the non-oil industry based on the most dominant export value using sensitivity analysis. From the architectural model a prediction of 5 out of 15 non-oil and gas industries contributes: Food Beverage Industry, Textile Apparel Industry, Basic Metal Industry, Rubber Industry, Rubber and Plastic Goods and Metal Goods Industry, Not Machines and Equipment , Computers, Electronics and Optics

Implementation of Resilient Methods to Predict Open Unemployment in Indonesia According to Higher Education Completed

Unemployment is a big problem faced by the Indonesian people from year to year besides poverty. Therefore it is necessary to predict the level of open unemployment in Indonesia so that later the government and private parties have the right references and references to work together to overcome this problem. The prediction method used is Resilient Backpropagation which is one method of Artificial Neural Networks which is often used for data prediction. The research data used is open unemployment data according to the highest education completed in 2005-2018 based on the semester obtained from the website of the Indonesian Central Bureau of Statistics. Based on this data a network architecture model will be formed and determined, including 12-6-2, 12-12-2, 12-18-2, 12-24-2, 12-12-12-2, 12-12-18 -2, 12-18-18-2 and 12-18-24-2. From these 8 models after training and testing, the results show that the best architectural model is 12-18-2 (12 is the input layer, 18 is the number of hidden neurons and 2 is the output layer). The accuracy of the architectural model for semester 1 and semester 2 is 75% with an MSE value of 0.0022135087 and 0.004497469

Prediksi Jumlah Nilai Impor Sumatera Utara Menurut Negara Asal Menggunakan Algoritma Backpropagation

Dalam memenuhi kebutuhan dalam negeri, pemerintah mesti melakukan kegiatan ekonomi Internasional salah satunya impor. Impor adalah proses transportasi barang atau komoditas dari suatu Negara ke Negara lain secara legal. Terkhusus di provinsi Sumatera Utara selalu terjadi kenaikan jumlah impor tiap tahunnya terhitung pada tahun 2014-2016 di Badan Pusat Statistik ( BPS ) Sumatera Utara. Pada penelitian ini, penulis akan memprediksi jumah nilai impor untuk 5 tahun kedepan dengan menggunakan algoritma backpropagation. Backpropagation merupakan salah satu metode Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network), yang cukup handal dalam memecahkan masalah. Salah satunya adalah prediksi jumlah nilai impor di Sumatera Utara. Penelitian ini menggunakan 5 model arsitektur : 4-12-1, 4-15-1,4-18-1, 4-19-1, 4-20-1, dari kelima model tersebut akurasi terbaik  diperoleh dari model arsitekktur 4-19-1 dengan nilai akurasi 100%, epoch 2807 iterasi, dan MSE yaitu 0.00099930653

Prediksi Jumlah Nilai Impor Sumatera Utara Menurut Negara Asal Menggunakan Algoritma Backpropagation

Dalam memenuhi kebutuhan dalam negeri, pemerintah mesti melakukan kegiatan ekonomi Internasional salah satunya impor. Impor adalah proses transportasi barang atau komoditas dari suatu Negara ke Negara lain secara legal. Terkhusus di provinsi Sumatera Utara selalu terjadi kenaikan jumlah impor tiap tahunnya terhitung pada tahun 2014-2016 di Badan Pusat Statistik ( BPS ) Sumatera Utara. Pada penelitian ini, penulis akan memprediksi jumah nilai impor untuk 5 tahun kedepan dengan menggunakan algoritma backpropagation. Backpropagation merupakan salah satu metode Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network), yang cukup handal dalam memecahkan masalah. Salah satunya adalah prediksi jumlah nilai impor di Sumatera Utara. Penelitian ini menggunakan 5 model arsitektur : 4-12-1, 4-15-1,4-18-1, 4-19-1, 4-20-1, dari kelima model tersebut akurasi terbaik  diperoleh dari model arsitekktur 4-19-1 dengan nilai akurasi 100%, epoch 2807 iterasi, dan MSE yaitu 0.00099930653

Pelatihan dan Bimbingan dalam Pemanfaatan Internet yang Baik dan Aman Bagi Pelajar SMK Anak Bangsa Desa Bandar Siantar Kabupaten Simalungun

Perkembangan teknologi khususnya internet telah membawa banyak Perubahan. Berkat bantuan internet semua pekerjaan menjadi terasa ringan. Bagi para siswa atau pelajar, internet memudahkan mereka dalam mencari literatur atau bahan-bahan tugas sekolah. Akan tetapi kemampuan siswa dalam menggunakan internet dengan cara yang baik dan aman di era globalisasi dewasa ini masih tergolong rendah, terutama pada siswa-siswi SMK Anak Bangsa desa Bandar Siantar Kabupaten Simalungun. Letaknya yang di pedesaan dan jauh dari perkotaan serta kurangnya perhatian pemerintah daerah dalam melakukan sosialisasi, bimbingan dan pelatihan internet membuat banyak siswa khususnya yang tinggal di pedesaan, kurang memahami pentingnya pemanfaatan internet dengan cara yang positif. Sebagian besar para siswa bisa bebas berselancar di dunia maya dan melakukan aktivitas online mereka tanpa adanya pengawasan. Oleh karena itu kegiatan pelatihan dan bimbingan dalam pemanfaatan internet sangat perlu dilakukan untuk mengingatkan serta memberikan kesadaran bagi para siswa bagaimana cara menggunakan internet dengan cara yang bijaksana agar kedepannya kemampuan akademik maupun pengetahuan mereka terhadap dunia pendidikan dan informasi semakin meningkat. Pelatihan ini nanti nya akan menggunakan 4 macam modul diktat yang masing-masing akan dijelaskan berupa presentasi menggunakan power point. Dengan pelatihan dan bimbingan ini diharapkan para pelajar khususnya disekolah ini mampu memanfaatkan internet dengan arif dan bijaksana dalam rangka mendukung upaya pengembangan SDM yang beradab yang memiliki kemampuan bersaing secara global, tidak hanya mampu bersaing secara intelektual tetapi juga memiliki adab dan perilaku yang baik

Penerapan Algoritma Decision Tree C4.5 untuk Klasifikasi Tingkat Kesejahteraan Keluarga pada Desa Tiga Dolok

Klasifikasi tingkat kesejahteraan keluarga di Desa Tiga Dolok merupakan permasalahan yang dialami Masyarakat di desa itu. Dimana klasifikasi Tingkat kesejahteraan keluarga di Desa tersebut belum sepenuhnya akurat sehinga mengakibatkan penyaluran subsidi pemerintah tidak tepat sasaran. Permasalahan klasifikasi tingkat kesejahteraan menjadi tujuan dilakukannya penelitian agar mendapatkan hasil yang akurat dalam status tingkat kesejahteraan keluarga. Untuk mengatasi masalah tersebut diusulkan model baru dengan memanfaatkan sebuah metode komputasi C4.5 agar menghasilkan klasifikasi tingkat kesejahteraan yang akurat. Pada penelitian ini algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi tingkat kesejahteraan pada Desa Tiga Dolok adalah algoritma C4.5. Algoritma ini dipilih karena proses klasifikasinya sederhana dan cepat. Data penelitian yang digunakan nantinya adalah Data Isian Dasar Keluarga Desa Tiga Dolok Tahun 2019. Sumber data diperoleh berdasarkan kuisioner yang dibagikan kepada masyarakat Tiga Dolok. Berdasarkan data ini akan dilakukan klasifikasi tingkat kesejahteraan dengan menggunakan aplikasi rapid miner. Dengan metode ini akan dibentuk pohon keputusan agar nantinya mendapatkan hasil klasifikasi yang diinginkan. &nbsp

Pelatihan dan Bimbingan dalam Pemanfaatan Internet yang Baik dan Aman bagi Pelajar SMK Anak Bangsa Desa Bandar Siantar Kabupaten Simalungun

Perkembangan teknologi khususnya internet telah membawa banyak perubahan. Berkat bantuan internet semua pekerjaan menjadi terasa ringan. Bagi para siswa atau pelajar, internet memudahkan mereka dalam mencari literatur atau bahan-bahan tugas sekolah. Akan tetapi kemampuan siswa dalam menggunakan internet dengan cara yang baik dan aman di era globalisasi dewasa ini masih tergolong rendah, terutama pada siswa-siswi SMK Anak Bangsa desa Bandar Siantar Kabupaten Simalungun. Letaknya yang di pedesaan dan jauh dari perkotaan serta kurangnya perhatian pemerintah daerah dalam melakukan sosialisasi, bimbingan dan pelatihan internet membuat banyak siswa khususnya yang tinggal di pedesaan, kurang memahami pentingnya pemanfaatan internet dengan cara yang positif. Sebagian besar para siswa bisa bebas berselancar di dunia maya dan melakukan aktivitas online mereka tanpa adanya pengawasan. Oleh karena itu kegiatan pelatihan dan bimbingan dalam pemanfaatan internet sangat perlu dilakukan untuk mengingatkan serta memberikan kesadaran bagi para siswa bagaimana cara menggunakan internet dengan cara yang bijaksana agar kedepannya kemampuan akademik maupun pengetahuan mereka terhadap dunia pendidikan dan informasi semakin meningkat. Pelatihan ini nanti nya akan menggunakan 4 macam modul diktat yang masing-masing akan dijelaskan berupa presentasi menggunakan power point. Dengan pelatihan dan bimbingan ini diharapkan para pelajar khususnya disekolah ini mampu memanfaatkan internet dengan arif dan bijaksana dalam rangka mendukung upaya pengembangan SDM yang beradab yang memiliki kemampuan bersaing secara global, tidak hanya mampu bersaing secara intelektual tetapi juga memiliki adab dan perilaku yang baik

PREDIKSI PRODUKSI SUSU SEGAR DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION

Milk is a white liquid produced from female mammals that contain carbohydrates that are useful for humans. Based on data from the Indonesian Statistics Agency, milk productivity in Indonesia from 2012 to 2018 experienced an unstable curve. Therefore this research was conducted to predict and find out the level of development of milk productivity in Indonesia for the following years, so that companies that use milk have a reference to continue to strive to increase milk productivity in Indonesia to remain stable in order to meet the needs of the community and  minimize milk imports. This algorithm used is backpropagation neural network. This algorithm is able to predict good data especially data that is sustainable in a certain period of time. to simplify this research the author uses the Matlab 2011 application. To facilitate writers, authors use 5 architectural model, namely 5-9-1 = 94%, 5-12-1 = 88%, 5-14-1 = 88%, 5-15-1 = 94%, 5-17-1 = 94 %. So we get the best architectural model using the architectural mode 5-15-1 with an accuracy rate of 94% with MSE = 0,000999842.  Finally, this model is good enough to predict fresh milk production by province in Indonesi