Abstract:Abstract: The policy to increase the Rural and Urban Land and Building Tax (PBB-P2) in Indonesia often elicits mixed reactions from the public. Some support it because they believe it can strengthen regional fiscal capacity,…
ity, while others reject it because they are concerned that it will increase the economic burden on the community. Understanding public sentiment towards this policy is important for evaluating the effectiveness of the policy and formulating appropriate communication strategies. This study aims to analyze public sentiment towards the PBB-P2 increase policy using data uploaded on Platform X (Twitter). The data were collected through crawling with the keyword “building tax,” then processed through several preprocessing stages before classifying tweets into positive and negative sentiments. Two models were used: Support Vector Machine (SVM) and Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM). Results show that SVM outperformed BiLSTM, achieving training accuracy of 99.4% and testing accuracy of 85.9%, with accuracy 0.8595, precision 0.8536, recall 0.8595, and F1-score 0.8449. Meanwhile, BiLSTM achieved training accuracy of 86.9% and testing accuracy of 82.9%, with accuracy 0.8294, precision 0.8150, recall 0.8294, and F1-score 0.8080. These findings suggest SVM is more effective in classifying public sentiment and can support better evaluation of regional tax policies.
Keywords: sentiment analysis; PBB-P2; BiLSTM; SVM; X platform
Abstrak: Kebijakan kenaikan tarif Pajak Bumi dan Bangunan Perdesaan dan Perkotaan (PBB-P2) di In-donesia sering memunculkan beragam reaksi dari masyarakat. Sebagian mendukung karena dianggap dapat memperkuat kapasitas fiskal daerah, sementara lainnya menolak karena kha-watir menambah beban ekonomi masyarakat. Pemahaman terhadap sentimen publik atas ke-bijakan tersebut penting untuk mengevaluasi efektivitas kebijakan dan merumuskan strategi komunikasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat terhadap kebijakan kenaikan PBB-P2 menggunakan data unggahan di Platform X (Twitter). Data dik-umpulkan melalui proses crawling dengan kata kunci “pajak bangunan” kemudian diproses melalui beberapa tahap preprocessing sebelum diklasifikasikan menjadi sentimen positif dan negatif. Dua model digunakan dalam penelitian ini, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM memiliki kinerja lebih baik dibandingkan BiLSTM, dengan akurasi pelatihan 99,4% dan akurasi pengujian 85,9%. Nilai akurasi 0,8595, precision 0,8536, recall 0,8595, dan F1-score 0,8449. Sementara itu, BiLSTM memperoleh akurasi pelatihan 86,9% dan akurasi pengujian 82,9%, dengan akurasi 0,8294, precision 0,8150; recall 0,8294; dan F1-score 0,8080. Temuan ini menunjukkan bahwa SVM lebih efektif dalam mengklasifikasikan sentimen publik serta dapat mendukung evaluasi kebijakan pajak daerah dengan lebih baik.
Kata kunci: analisis sentimen; PBB-P2; BiLSTM; SVM; platform X
Abstract:Abstract: MBG is a strategic program of the Prabowo-Gibran administration. This program has become a widely discussed issue in the public. To better understand public perception of this program, sentiment analysis is necessary.…
essary. This study aims to compare the performance of algorithms machine learning SVM, RF, And BERT with preprocessing data analyzing public sentiment of the MBG program in media X. The total dataset for this study was 39,858 out of 42,465 successfully crawled tweets. The research methods included data collection, preprocessing data (cleaning, case folding, word normalization, stopword removal and stemming), feature extraction, model training (fine-tuning), handling class imbalance with SMOTE, and evaluation using accuracy, precision, recall, and f1-score. The research results show that without SMOTE, the best performing models are BERT with 89% accuracy, SVM 87%, and RF 78.4%. After SMOTE, the best algorithms were SVM with 92.94%, BERT with 88.3%, and RF with 86.59%. The results confirmed that SVM is the best algorithm if at leastclass imbalance. BERT is the best algorithm before and after SMOTE, because BERT is more effective in capturing the nuances of language on social media, so BERT is the most recommended in MBG sentiment analysis.
Keywords: sentiment analysis; machine learning; SVM, RF, and BERT
Abstrak: MBG merupakan program strategis pemerintahan Prabowo - Gibran. Program ini menjadi isu yang banyak diperbincangkan publik. Untuk mengetahui lebih dalam persepsi masyrakat tentang program ini, perlu dilakukan analisis sentiment. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja algoritma machine learning SVM, RF, dan BERT dengan preprocessing data menganalisis sentiment public program MBG di media X. Total dataset penelitian ini adalah 39.858 dari 42.465 tweet yang berhasil di crawling. Metode penelitian mencakup pengumpulan data, preprocessing data (cleaning, case folding, normalisasi kata, stopword removal dan stemming), ekstraksi fitur, pelatihan model (fine-tuning), penanganan class imbalance dengan SMOTE, dan evaluasi menggunakan akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Hasil peneltian menunjukkan, tanpa SMOTE model dengan kinerja terbaik adalah BERT dengan akurasi 89%, SVM 87%, dan RF 78,4%. Setelah SMOTE algoritma terbaik adalah SVM 92,94%, BERT 88,3% dan RF 86,59%. Hasil penelitian menegaskan bahwa SVM adalah algoritma terbaik jika minimal class imbalance. BERT adalah algoritma terbaik sebelum dan sesudah SMOTE, karena BERT lebih efektif dalam menangkap nuansa bahasa pada media sosial, sehingga BERT paling di rekomendasikan dalam analisis sentimen MBG.
Kata kunci: analisis sentimen; machine learning; SVM, RF, dan BERT
Abstract:Abstract: The development of Internet of Things (IoT) technology has significantly impacted life, particularly in creating more efficient and secure smart homes. Smart homes integrate various electronic devices to enhance…
e comfort and energy efficiency. However, cost, integration complexity, and security issues remain. This study will simulate an IoT-based smart home system to analyse and evaluate device performance before real-world implementation. The simulation method involves testing connectivity and evaluating delay and packet loss using the ping method on each device. Results show the highest delay on CCTV devices at 41.8 ms and the lowest on motion detector 2 at 32.8 ms, with 0% packet loss. According to TIPHON standards, the network is rated excellent with an index of 4. The designed smart home system demonstrates optimal performance and is feasible for implementation but requires further development in configuration using AI and machine learning technologies.
Keywords: internet of things; simulation; smart home; testing
Abstrak: Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) telah membawa perubahan signifikan dalam kehidupan, terutama dalam pengembangan rumah pintar (smart home) yang lebih efisien dan aman. Smart home mengintegrasikan berbagai perangkat elektronik untuk meningkatkan kenyamanan dan efisiensi energi. Meskipun demikian, tantangan seperti biaya, kompleksitas integrasi, dan isu keamanan masih ada. Penelitian ini bertujuan untuk mensimulasikan sistem smart home berbasis IoT guna menganalisis dan mengevaluasi kinerja perangkat sebelum implementasi nyata. Metode simulasi yang digunakan melibatkan pengujian konektivitas dan evaluasi delay serta packet loss dengan metode ping pada setiap perangkat. Hasil menunjukkan delay tertinggi pada perangkat CCTV sebesar 41.8 ms dan terendah pada motion detector 2 sebesar 32.8 ms, dengan packet loss 0%. Berdasarkan standar TIPHON, jaringan dinilai sangat baik dengan indeks 4. Sistem smart home yang dirancang menunjukkan kinerja optimal dan layak diimplementasikan, namun masih memerlukan pengembangan lebih lanjut dalam konfigurasi menggunakan teknologi AI dan machine learning.
Keywords: internet of things; pengujian; simulasi; smart home
Abstract:Abstract: In the current era of very fast technological development, customer churn is a serious challenge, especially in the competitive telecommunications industry. Churn refers to customers who stop using a service or…
move to another provider, and can be categorized into three types: Active Churn, Passive Churn, and Rotational Churn. Rotational Churn, which is difficult to predict be- cause the reasons for stopping are unclear, is the main focus of this research. This research aims to group Rotational Churn customers using a Data-Centric AI approach. This approach emphasizes improving data quality through Confident Learning and Synthetic Data before being applied to the K-Means clustering algorithm. The data used in this research is customer churn data from one telecommunications company during 2023. The research results show that customer grouping using the K-Means algorithm can provide deep insight into the characteristics of customer churn. The application of Data-Centric AI is proven to be able to increase the accuracy of clustering models, which ultimately helps compa- nies optimize programs and services to minimize churn and retain customers.
Keywords: data-centric AI; clustering; K-means
Abstrak: Dalam era perkembangan teknologi yang sangat pesat saat ini, churn pelanggan menjadi tantangan serius, terutama dalam industri telekomunikasi yang sangat kompetitif. Churn mengacu pada pelanggan yang berhenti menggunakan layanan atau beralih ke penyedia lain, dan dapat dikategorikan menjadi tiga jenis: Churn Aktif, Churn Pasif, dan Churn Rotasional. Churn Rotasional, yang sulit diprediksi karena alasan penghentian layanan tidak jelas, menjadi fokus utama penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan pelanggan Churn Rotasional menggunakan pendekatan Data-Centric AI. Pendekatan ini menekankan pada peningkatan kualitas data melalui Confident Learning dan Synthetic Data sebelum diterapkan ke algoritma K-Means clustering. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data churn pelanggan dari satu perusahaan telekomunikasi selama tahun 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan pelanggan menggunakan algoritma K-Means dapat memberikan wawasan mendalam tentang karakteristik churn pelanggan. Penerapan Data-Centric AI terbukti mampu meningkatkan akurasi model klastering, yang pada akhirnya membantu perusahaan mengoptimalkan program dan layanan untuk meminimalkan churn serta mempertahankan pelanggan.
Kata kunci: data-Centric AI; klasterisasi; K-means
Abstract:Abstract: The widespread use of information and communication technology (ICT) has enhanced effectiveness and quality in management, research, and education at educational institutions. In this digital age, secondary schools…
ools are required to improve operational efficiency and educational strategies through the use of information technology. Therefore, the implementation of an enterprise architecture (EA) framework is crucial to ensure a strategic alignment between educational goals and technology. However, before implementing the framework, schools must evaluate various factors that influence the suitability and effectiveness of EA, including current technology needs, staff competencies, existing infrastructure conditions, and other factors. This study gathers and analyzes data from related studies, and the results indicate the importance of understanding EA principles to optimize academic and administrative processes. By considering variables in the selection of the EA framework, evaluating school readiness, and identifying existing challenges, this research aims to assist secondary schools in effectively implementing EA. The expected outcome of this research provides theoretical support for the adoption of EA, thus facilitating more efficient strategic and operational planning in secondary schools.
Keywords: enterprise architecture; framework; information and communication technology; secondary school.
Abstrak: Penggunaan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) secara luas telah meningkatkan efektivitas dan kualitas dalam manajemen, penelitian, dan pendidikan di institusi pendidikan. Di era digital ini, sekolah menengah dituntut untuk meningkatkan efisiensi operasional dan strategi pendidikan melalui pemanfaatan teknologi informasi. Oleh karena itu, penerapan framework arsitektur enterprise (EA) menjadi penting untuk memastikan aliansi strategis antara tujuan pendidikan dan teknologi. Namun, sebelum penerapan framework dilakukan, sekolah harus mengevaluasi berbagai faktor yang mempengaruhi kesesuaian dan efektivitas EA, termasuk kebutuhan teknologi terkini, kompetensi staf, kondisi infrastruktur yang ada, dan faktor lainnya. Penelitian ini mengumpulkan dan menganalisis data dari studi terkait, hasilnya menunjukkan bahwa pentingnya pemahaman tentang prinsip-prinsip EA untuk mengoptimalkan proses akademik dan administratif. Dengan mempertimbangkan variabel-variabel dalam pemilihan framework EA, evaluasi kesiapan sekolah, dan identifikasi tantangan yang ada, penelitian ini bertujuan untuk membantu sekolah menengah dalam mengimplementasikan EA secara efektif. Diharapkan hasil dari penelitian ini memberikan kontribusi teoretis yang mendukung pengadopsian EA, sehingga memfasilitasi perencanaan strategis dan operasional yang lebih efisien di sekolah menengah.
Kata kunci:arsitektur enterprise; framework; sekolah menengah; teknologi informasi dan komunikasi.
Abstract:Abstract: Advances in technology and the internet have an impact on various daily activities, including the teaching and learning process. E-learning facilitates flexible learning without being constrained by space and time…
ime constraints. With e-learning, subject matter can be delivered consistently and more standardly than conventional learning which depends on the conditions of the teacher or instructor. One school in Banjarnegara Regency faced problems with students who had difficulty in learning, especially English. The learning media owned is limited to package books only. Therefore, schools need to have media that can support the learning process to be more optimal. This study aims to design and test UI/UX e-learning designs that suit the needs of the school using the design thinking method. This UI/UX design is expected to be an effective solution to overcome the limitations of learning media and improve the quality of student learning. Before the UI/UX design is implemented into the system, this study also conducts testing of the UI/UX design to assess its feasibility. Testing using the SUS (System Usability Scale) method resulted in a value of 82 with grade B, so it can be concluded that the design developed in this study is feasible to be deployed into the system and further developed.
Keywords: E-learning; design thinking; system usability scale; UI/UX
Abstrak: Kemajuan teknologi dan internet berdampak pada berbagai aktivitas sehari-hari, termasuk proses belajar-mengajar. E-learning memfasilitasi pembelajaran yang fleksibel tanpa terkendala oleh batasan ruang dan waktu. Dengan e-learning, materi pelajaran dapat disampaikan secara konsisten dan lebih standar dibandingkan pembelajaran konvensional yang bergantung pada kondisi guru atau instruktur. Salah satu sekolah di Kabupaten Banjarnegara menghadapi permasalahan dengan peserta didik yang kesulitan dalam pembelajaran, khususnya bahasa Inggris. Media pembelajaran yang dimiliki terbatas hanya pada buku paket saja. Oleh karena itu, sekolah perlu memiliki media yang dapat menunjang proses pembelajaran agar lebih optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji desain UI/UX e-learning yang sesuai dengan kebutuhan sekolah tersebut menggunakan metode design thinking. Desain UI/UX ini diharapkan dapat menjadi solusi efektif untuk mengatasi keterbatasan media pembelajaran dan meningkatkan kualitas belajar siswa. Sebelum desain UI/UX diterapkan ke dalam sistem, penelitian ini juga melakukan pengujian terhadap desain UI/UX untuk menilai kelayakannya. Pengujian menggunakan metode SUS (System Usability Scale) menghasilkan nilai 82 dengan grade B, sehingga dapat disimpulkan bahwa desain yang dikembangkan dalam penelitian ini layak untuk dideploy ke dalam sistem dan dikembangkan lebih lanjut.
Kata kunci: E-learning; design thinking; system usability scale; UI/UX
Abstract:Abstract: Used motorbikes are motorized vehicles that are used by many people in various cicles. For someone who is a prospective buyer of a used motorbike, before coming to the place of puchase they have several choices…
based on several criteria that have been determined according to the used motorbike they want to buy. A problem that often occurs for prospective buyers is the difficulty in determination which used motorbike is superior from several choices based on predetermined criteria. This results in potential buyers feeling confused in making their choice. The difficulty in determining used motorbikes is the reason this research was conducted. In this case, the decision support system will be used as a tool in providing superior used motorbike choices for potential buyers. The method offered in this research is to use a combination of the CoCoSo and SAW algorithms. The criteria for determination a used motorbike consist of 8 criteria namely mileage, price, brand, accessories, tire condition, body condition, engine condition and completeness of documents. In the results of this decision support system research, ranking results using a combination of CoCoSo and SAW methods show that the red Suzuki F1 alternative (A39) is ranked with the highest score.
Keywords: combined compromise solution; decision support system; simple additive weighting
Abstrak: Sepeda motor bekas merupakan kendaraan bermotor yang digunakan oleh sebagian banyak masyarakat dalam berbagai kalangan. Bagi seseorang calon pembeli sepeda motor bekas, sebelum datang ke tempat pembelian mereka memiliki beberapa ketentuan pilihan yang berdasarkan pada beberapa kriteria yang telah ditentukan sesuai dengan sepeda motor bekas yang ingin dibeli. Permasalahan yang sering kali terjadi bagi calon pembeli ialah kesulitan dalam menentukan sepeda motor bekas mana yang unggul dari beberapa alternatif pilihan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Hal ini mengakibatkan, calon pembeli merasa kebingungan dalam menentukan pilihannya. Kesulitan dalam penentuan sepeda motor bekas tersebut menjadi alasan penelitian ini dilakukan. Dalam hal ini sistem pendukung keputusan akan digunakan sebagai alat bantu dalam memberikan pilihan sepeda motor bekas yang unggul bagi calon pembeli. Metode yang ditawarkan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan kombinasi algoritma CoCoSo dan SAW. Kriteria-kriteria dalam penentuan sepeda motor bekas terdiri dari 8 kriteria yaitu jarak tempuh, harga, merek, aksesoris, kondisi ban, kondisi body, kondisi mesin dan kelengkapan surat. Dalam hasil penelitian sistem pendukung keputusan ini, memberikan hasil perangkingan dengan kombinasi metode CoCoSo dan SAW menunjukkan bahwa alternatif Suzuki F1 merah (A39) adalah peringkat dengan nilai tertinggi.
Kata kunci : combined compromise solution; simple additive weighting; sistem pendukung keputusan
Abstract:Abstract: This research highlights the significance of information technology in producing relevant, accurate, and timely information as the foundation for strategic knowledge in decision-making. Applications, as software,…
e, play a vital role in presenting information tailored to user needs, based on provided input data. Flutter, serving as an SDK for mobile app development, brings superior capabilities in cross-platform application development. The development of a mobile application for Fruit Garden Tourism Information System in Sidoarjo using Flutter aims to facilitate the search for fruit garden tourism spots based on user preferences and provide detailed information about those locations. The objective is to assist the community in discovering and enjoying fruit garden tourism in Sidoarjo. In the testing process, the black-box method is utilized to identify system weaknesses, validate the congruence of executed data with inputs, and prevent potential deficiencies and errors in the application before user deployment. In the testing process, the application has successfully passed tests for its interface and all provided features with success.
Keywords: application; flutter; fruit garden tourism; information technology.
Abstrak: Penelitian ini menggambarkan pentingnya teknologi informasi dalam menghasilkan informasi yang relevan, akurat, dan waktu tepat sebagai dasar pengetahuan strategis untuk pengambilan keputusan. Aplikasi, sebagai perangkat lunak, memiliki peran vital dalam menyajikan informasi sesuai dengan kebutuhan pengguna, berlandaskan pada data masukan yang diberikan. Flutter, sebagai SDK untuk pembuatan aplikasi mobile, menghadirkan kemampuan unggul dalam pengembangan aplikasi lintas platform. Pengembangan aplikasi mobile untuk Sistem Informasi Wisata Kebun Buah di Sidoarjo menggunakan Flutter bertujuan memudahkan pencarian tempat wisata kebun buah sesuai preferensi pengguna dan menyediakan informasi yang terperinci tentang lokasi tersebut. Tujuannya adalah memfasilitasi masyarakat dalam menemukan dan menikmati wisata kebun buah di Sidoarjo. Dalam proses pengujian, metode black box digunakan untuk mengidentifikasi kelemahan sistem, memvalidasi kesesuaian data yang dieksekusi dengan yang dimasukkan, serta mencegah potensi kekurangan dan kesalahan dalam aplikasi sebelum digunakan oleh pengguna. Pada proses pengujian, aplikasi telah berhasil melewati pengujian untuk aspek tampilan dan seluruh fitur yang disediakan dengan sukses.
Kata kunci: aplikasi; flutter; teknologi informasi; wisata kebun buah.
Abstract:Abstract: The advances in information technology have substantially affected the world of education. One of these impacts is the emergence of the concept of innovative schools. The Smart School application is a solution…
to increase the effectiveness and efficiency of managing the educational procedures in schools. This research intends to design a Smart School application using the Web-based Prototype method. The prototype method allows developers to design and develop application prototypes that can be tested by users (teachers, students, and parents) before implementing the actual application. This will help identify user needs, collect feedback and ensure that the resulting Smart School application meets the expectations and needs of all stakeholders. The Smart School application has many features, such as student data management, lesson schedules, homework and test management, communication between teachers, students and parents, and tracking student learning progress. This application is designed with a web interface like computers, tablets and smartphones. The resulting Smart School application using the Prototype approach will be better able to meet changing user needs and help improve the quality of education in schools. Apart from that, web technology will make it easier to access and use applications by all stakeholders in the world of education.
Keywords: Smart School Application; Prototype; Website
Abstrak: Kemajuan teknologi informasi sudah meninggalkan efek yang substansial terhadap dunia pendidikan. Salah satu dampak tersebut adalah munculnya konsep sekolah cerdas. Aplikasi Smart School merupakan solusi untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengelolaan prosedur pendidikan di sekolah. Riset ini bermaksud untuk merancang aplikasi Smart School dengan menggunakan metode Prototype berbasis Web. Metode Prototipe memungkinkan pengembang merancang dan mengembangkan prototipe aplikasi yang dapat diuji oleh pengguna (guru, siswa, dan orang tua) sebelum menerapkan aplikasi sebenarnya. Hal ini akan membantu mengidentifikasi kebutuhan pengguna, mengumpulkan umpan balik dan memastikan bahwa aplikasi Smart School yang dihasilkan memenuhi harapan dan kebutuhan seluruh pemangku kepentingan. Aplikasi Smart School dirancang dengan banyak fitur yang beragam seperti pengelolaan data siswa, jadwal pelajaran, pengelolaan pekerjaan rumah dan ulangan, komunikasi antara guru, siswa dan orangtua, serta pelacakan kemajuan perkembangan pembelajaran siswa. Aplikasi ini dirancang dengan antarmuka web seperti komputer, tablet, dan smartphone. Dengan menggunakan pendekatan Prototype, diharapkan aplikasi Smart School yang dihasilkan akan lebih mampu memenuhi perubahan kebutuhan pengguna dan dapat membantu meningkatkan kualitas pendidikan di sekolah. Selain itu, pemanfaatan teknologi web akan memudahkan akses dan penggunaan aplikasi oleh seluruh pemangku kepentingan di dunia pendidikan.
Kata kunci: Aplikasi Smart School; Prototype; Website
Abstract:Abstract: Rokan Hulu Regency is one of the regencies in Riau Province and has 2 large rivers, namely the Rokan Kanan River and the Rokan Kiri River. When the level of rainfall is high, the river flow overflows and causes…
flooding in several sub-districts. Climate change that is happening has an impact on changes in rainfall patterns, to overcome the impacts of climate change Rokan Hulu Regency needs to take early steps before a flood disaster occurs. The method used in processing the data is the backpropagation method and data processing using the Matlab software. Data processing was carried out on rainfall data for the last 6 years, from 2015 to 2020, which was sourced from the Rokan Hulu Regency Statistics Agency. Rainfall data from 2015 to 2019 is used as input data, while 2020 is the target. The data processing stage begins with data normalization and determining network training parameters. Artificial neural network research was carried out on rainfall data with a 5-5-1 architecture. The results of testing the rainfall data show prediction results with high accuracy, where the average accuracy rate reaches 98.17% with the highest accuracy of 99.99% while the lowest accuracy is 91.53%. The prediction results show a fairly high level of accuracy so that they can be used as evaluation material.
Keywords: artificial neural network; backpropagation; prediction; rainfall
Abstrak: Kabupaten Rokan Hulu merupakan salah satu kabupaten yang berada di Provinsi Riau dan memiliki 2 aliran sungai besar yaitu sungai rokan kanan dan sungai rokan kiri. Ketika tingkat curah hujan tinggi aliran sungai meluap dan menyebabkan banjir beberapa kecamatan. Perubahan iklim yang terjadi memberikan dampak pada perubahan pola curah hujan, untuk menanggulangi dampak perubahan iklim Kabupaten Rokan Hulu perlu melakukan langkah-langkah dini sebelum terjadi bencana banjir. Metode yang digunakan dalam mengolah data yaitu metode backpropagation dan pengolahan data menggunakan software Matlab. Pengolahan data dilakukan pada data curah hujan selama 6 tahun terakhir yaitu dari tahun 2015 sampai dengan 2020 yang bersumber dari Badan Statistik Kabupaten Rokan Hulu. Data curah hujan tahun 2015 sampai dengan tahun 2019 sebagai data input sedangkan tahun 2020 sebagai target. Tahapan pengolahan data diawali dengan melakukan normalisasi data dan menentukan parameter pelatihan jaringan. Penelitian jaringan saraf tiruan dilakukan pada data curah hujan dengan arsitekur 5-5-1. Hasil pengujian terhadap data curah hujan menunjukkan hasil prediksi dengan akurasi yang tinggi, dimana tingkat akurasi rata-rata mencapai 98,17% dengan akurasi tertinggi sebesar 99,99% sedang akurasi terendah sebesar 91,53%. Hasil prediksi menunjukkan tingkat akurasi yang cukup tinggi sehingga dapat digunakan sebagai bahan evaluasi.
Kata kunci: backpropagation; curah hujan; jaringan saraf tiruan; prediksi