## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Dalam Prediksi Penjualan Kue pada UD. Mak Kembar Pematang Siantar Dengan Backpropagation
Hendro Sanjaya 1,* , Harly Okprana 1 , Bahrudi Efendi Damanik 2
1 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Jalan Jendral Sudirman Blok A, No.1,2 & 3, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2 Komputerisasi Akuntansi, AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Jalan Jendral Sudirman Blok A, No.1,2 & 3, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 hendrosanjaya@gmail.com,
Abstrak− UD.Mak Kembar merupakan toko yang bergerak dalam bidang penjualan Kue dan Roti yang berlokasi di Rambung Merah. Sampai  saat  ini  UD.Mak  Kembar  hanya  menggunakan  sistem  sederhana  dalam  pemasaran  informasi  dan  pencatatan,  sehingga menimbulkan  kelambatan  dalam  pemasaran  informasi  dan  dalam  pencatatan  perhitungan  penjualan.  Berdasarkan  permasalahan  di atas  penulis  merancang  dan  membuat  sistem  pada  UD.Mak  Kembar.  Sistem  ini  menerapkan  prediksi  dalam  penjualanya,  dan dibangun  dengan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  algoritma  Backprogation.  Didapatkan  hasil  dengan  arsitektur  terbaik  4-5-1 dengan proses perulangan ( epoch ) pada saat pelatihan dengan nilai epoch = 75% dan pencapaian SSE pada saat pengujian dengan SSE = 0,23950.

## Kata Kunci: Backprogation, Penjualan Kue, UD. Mak Kembar, Prediksi
Abstract− UD.Mak  Kembar  is  a  shop  engaged  in  the  sale  of  cakes  and  bread,  located  in  Rambung  Merah.  Until  now,  UD.  Mak Kembar only uses a simple system in marketing information and recording, causing delays in marketing information and in recording sales calculations. Based on the problems above, the authors design and create a system at UD.Mak Kembar. This system applies predictions in its sales, and is built using an artificial neural network with the Backprogation algorithm. The results obtained with the best architecture 4-5-1 with an iterative process (epoch) during training with an epoch value = 75% and SSE achievement at the time of testing with SSE = 0.23950.
Keywords : Back-propagation, training function¸ Neural Network, Optimization, crime victim

## 1. PENDAHULUAN
Jaringan Saraf Tiruan yang berupa susunan sel-sel saraf tiruan (neuron) dibangun berdasarkan prinsip-prinsip organisasi manusia,  selain  itu  jaringan  saraf  tiruan  dapat  memprediksi  kelayakan  calon  peneriman  bantuan renovasi  rumah  yang dilakukan  proses  pelatihan  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  dengan  metode  Backpropogation.Rumah  merupakan salah  satu  kebutuhan  pokok  bagi  manusia,  dimana  rumah  berperan  sebagai  wadah  untuk  bernaung  dan  tempat berlindung.  Selain  memiliki  fungsi  sebagai  tempat  tinggal,  rumah  juga  berfungsi  untuk  tempat  pembinaan  dan bercengkrama  suatu  keluarga.  Setiap  manusia  pasti  berkeinginan  memiliki  rumah  yang  layak  untuk  ditinggali,agar penghuni  rumah  merasa  aman  dan  nyaman  saat  menempati  rumahnya.  Namun  keinginan  memiliki  rumah  yang  layak bagi  beberapa  orang  harus  terpendam  disebabkan  oleh  kemiskinan.  Berbagai  upaya  dilakukan  melalui  pengembangan inovasi yang dilakukan oleh pengusaha kuliner untuk meningkatkan penjualannya. Banyak faktor yang mempengaruhi tinggi  rendahnya  tingkat  penjualan  diantaranya  produk  itu  sendiri,  harga,  distribusi,  promosi  dan  layanan  purna  jual. Prakiraan  tingkat  penjualan  yang  tepat  dapat  dijadikan  rujukan  guna  menentukan  keberlangsungan  usaha  dan  tingkat keuntungan  yang  ingin  dicapai.  Jumlah  penjualan  dan  jumlah  transaksi  yang  dilakukan  setiap  harinya  pasti  berbeda- beda.  Tetapi,  jika  jumlah  penjualan  banyak  belum  menentukan  jumlah  transaksi  semakin  Prediksi  sendiri  sebenarnya memperkirakan  data  yang  akan  dihasilkan  pada  masa  yang  akan  datang  dengan  menggunakan  data-data  yang  terjadi sebelumnya. Oleh karena alasan tersebut, maka penulis akan melakukan riset untuk memprediksi penjualan kue di UD. Mak Kembar, di  mana jumlah penjualan tersebut sangat  mempengaruhi  jumlah transaksi  penjualan  yang akan terjadi. Sehingga  UD.  Mak  Kembar  mencari  solusi  untuk  menigkatkan  pendapatan  penjualan,  mulai  dari  menjual  kue  serta meningkatkan kualitas bahan pokok pembuatan kue. Akibat dari pola transaksi yang terjadi setiap harinya berbeda beda, maka  diperlukan  sistem  yang  dapat  memprediksi  kemungkinan  transaksi  penjualan  yang  terjadi  dimasa  yang  akan datang, untuk menyelesaikan permasalahan baik dari segi penjualan maupun dari segi mempromosikan sehingga dapat menambah  nilai  penjualan  yang  di  harapkan  dapat  berjalan  dengan  semestinya  dan  dapat  meingkatkan  kualitas  dari UD.Mak Kembar.
Oleh  karena  itu  perlu  adanya  sistem  yang  dapat  memantau  penjualan  kue  pada  rentang  waktu  tertentu  di UD.Mak Kembar, yaitu dimana sistem yang dapat memperkirakan penjualan kue yang akan terjual perbulannya. Maka penulis mengambil inisiatif untuk melakukan penelitian di UD.Mak Kembar guna untuk membantu kinerjanya agar bisa memantau penjualan kue perbulan agar dapat memaksimalkan angka penjualan kue di setiap bulanya. Ada beberapa hal yang sangat  mempengaruhi  penjualan air di UD.Mak Kembar diantaranya adalah jumlah pelanggan, jumlah distribusi kue  yang  diproduksi  serta jumlah  kue  setiap  bulannya.  Oleh  karena  itu,  UD.Mak  Kembar  memerlukan  sebuah  sistem yang  dapat  melakukan  simulasi  untuk  memprediksi  jumlah  penjualan  kue  perbulan  agar  UD.Mak  Kembar  dapat mengambil  tindakan  untuk  dapat  mencapai  target  penjualan  kue  kesemua  pelanggan  UD.Mak  Kembar  perbulannya. Dalam penelitian ini, metode yang akan digunakan untuk melakukan prediksi adalah metode Backpropagation, karena Backpropagation  merupakan  algoritma  pembelajaran  yang  terawasi  dan  digunakan  dengan  banyak  lapisan  untuk mengubah  bobot-bobot  yang  terhubung  dengan  neuron-neuron  yang  ada  pada  lapisan  tersembunyi  nya  sehingga

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
membuat  hasil  dari  prediksi  menjadi  lebih  baik  karena  meminimalkan  total  error  dari  keluaran  yang  dihitung  oleh jaringan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Tknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  ini  dilakukan  dengan  mengandalkan  dokumen  sebagai  salah  satu  sumber  data  yang digunakan untuk melengkapi penelitian. Adapun dokumen yang di copy merupakan dokumen yang berisi data penjualan kue dari bulan Januari-Desember 2020.

## 2.2. Analisis Data
Dalam melakukan sebuah penelitian, komponen yang paling penting adalah diperlukannya data penelitian dimana data tersebut  akan  diolah  sehingga  menghasilkan  suatu  tujuan  yang  bermanfaat.  Berikut  ini  data  yang  diperoleh  dari UD.Mak Kembar pada tabel 1. berikut :
Tabel 1. Data Penjualan No. Nama Kue Bulan September Oktober November Desember 1. Kue caramel 67 72 61 59 2. Kue pandan 75 88 70 83 3. Kue brownies 68 70 56 50 4. Nastar 47 58 62 65 5. Semprit 40 36 39 45 6. Kue Mangkok 38 39 40 55 7. Kue moca 35 55 49 54 8. Copy Oil 60 57 54 66 Total Penjualan 430 475 431 477

## 2.3. Backpropogation
Backpropagation merupakan  sebuah  metode  sistematik  untuk  pelatihan  multiplayer  jaringan  saraf  tiruan.  Metode  ini memiliki  dasar  matematis  yang  kuat,  obyektif  dan  algoritma  ini  mendapatkan  bentuk  persamaan  dan  nilai  koefisien dalam formula dengan meminimalkan jumlah kuadrat galat error melalui model yang dikembangkan [4]. Jaringan saraf lapis jamak ( multilayer network) dengan pelatihan terbimbing ( supervised ) antara lain adalah jaringan perambatan-balik ( backpropagation ).  Metode  pelatihan  backpropagation  melibatkan  feedforward  dari  pola  pelatihan  input,  perhitungan dan  backpropagation  dari  kesalahan,  dan  penyesuaian  bobot  pada  sinapsis  [2].  Ciri  khas backpropagation melibatkan tiga  lapisan  :  lapisan input ,  dimana  data  diperkenalkan  ke  jaringan; hidden  layer ,  dimana  data  diproses;  dan  lapisan output ,  di  mana  hasil  dari  masukan  yang  diberikan  oleh  lapisan  input  [5].  Secara  rinci  algoritma  pelatihan  jaringan Backpropagation dalam [6] dapat diuraikan sebagai berikut : Langkah 1 : Inisialisasikan bobot (set ke nilai kecil secara acak) Langkah 2 : Selama kondisi berhenti bernilai salah, kerjakan:
1) Untuk masing-masing pasangan pelatihan, lakukan Feedforward, yaitu :
a) Masing-masing  unit  input  (Xi,  i=1,…,n)  menerima  sinyal input Xi  dan  menyebarkannya  ke  semua  unit lapisan atas (unit tersembunyi).
b) Masing-masing unit tersembunyi (Zj, j=,...,p) menjumlahkan bobot sinyal input ,
𝑍 𝑖𝑛𝑗 = 𝑉 0𝑗 + ∑ 𝑖=1 𝑛 𝑋 𝑖 𝑉 𝑖𝑗 (1)
dan mengaplikasikan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output 𝑧 𝑗 = 𝑓(𝑧_𝑖𝑛 𝑗 )
.(2)
dan mengirimkan sinyal kesemua unit pada lapisan atas (unit output )
c) Masing-masing unit output (Yk, k=,..,m) menjumlahkan jumlah sinyal input, 𝑦 𝑖𝑛𝑘 = 𝑊 𝑂𝐾 +  Σ 𝑖 𝑧 𝑗 𝑤 𝑗𝑘 (3)
dan mengaplikasikan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output
𝑦 𝑘 = 𝑓 (𝑦_𝑖𝑛 𝑘 (4)
2) Untuk masing-masing pasangan pelatihan, lakukan Backpropagation, yaitu:
a) Masing-masing unit output (Yk, k=,..,m) menerima sebuah pola target yang bersesuaian dengan pola input pelatihan, menghitung informasi kesalahan 𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 −  𝑦 𝑘 )𝑓 ′ (𝑦 𝑖𝑛 𝑘 ) (5)
kemudian menghitung koreksi bobot (digunakan memperbaiki w jk ), ∆𝑤 𝑗𝑘 = 𝛼𝛿 𝑘. 𝑧 𝑗 (6)
(digunakan untuk memperbaiki w ok ) ∆ 𝑤 𝑜𝑘 =   𝛼𝛿 𝑘 ( (7)
setelah itu mengirimkan 𝛿 𝑘 ke unit dalam lapisan paling atas.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
b) Masing-masing unit yang tersembunyi  (Zj, j=,...,p) menjumlahkan input delta (dari unit lapisan atas)
𝛿 𝑖𝑛𝑗 = Σ 𝑘=1 𝑚 δ 𝑘 𝑤 𝑗𝑘 (8)
Kalikan nilai ini dengan turunan fungsi aktivasi untuk menghitung informasi kesalahan. 𝛿 𝑗 =  𝛿_𝑖𝑛 𝑗 𝑓 ′ (𝑧 𝑖𝑛𝑗 ) (9)
kemudian hitung koreksi bobot (digunakan untuk memperbaiki vij),
∆𝑉 𝐼𝐽 = 𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 (10)
setelah itu hitung koreksi bias (digunakan untuk memperbaiki Voj)
∆ 𝑉 𝑜𝑗 = 𝛼𝛿 𝑗 (11)
3) Perbaiki bobot dan bias, yaitu :
a) Masing-masing unit output (Yk, k=,..,m) memperbaiki bobot dan bias (Zj, j=,...,p) 𝑊 𝑗𝑘 (baru) = 𝑊 𝑗𝑘 (lama) + ∆ 𝑣 𝑖𝑗 (12) b) Masing-masing unit tersembunyi (Zj, j=,...,p) memperbaiki bobot dari bias (Xi, i=1,…,n) 𝑣 𝑖𝑗 (baru) = 𝑣 𝑖𝑗 (lama + ∆ 𝑣 𝑖𝑗 ) (13)
4.     Tes kondisi; berhenti.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  Normalisasi  dilakukan  Setelah  data Input dan  real  dimasukkan  dalam tools oleh  user  ke Ms.Excel ,  maka tools akan melakukan proses normalisasi sesuai perintah user, tampilan hasil normalisasi sebagai berikut :
Tabel 2. Tabel Normalisasi Data Training No X1 X2 X3 X4 Target 1 0,5830 0,6585 0,4925 0,4623 0,4170 2 0,7038 0,9000 0,6283 0,8245 0,7868 3 0,5981 0,6283 0,4170 0,3264 0,2358 4 0,2811 0,4472 0,5075 0,5528 0,6660 5 0,1755 0,1151 0,1604 0,2509 0,2434 6 0,1453 0,1604 0,1755 0,4019 0,4170 7 0,1000 0,4019 0,3113 0,3868 0,4925 8 0,4774 0,4321 0,3868 0,5679 0,5226 Tabel 3. Tabel Normalisasi Data Testing No X1 X2 X3 X4 Target 1 0,6630 0,5000 0,4704 0,4259 0,3296 2 0,9000 0,6333 0,8259 0,7889 0,7519 3 0,6333 0,4259 0,3370 0,2481 0,1000 4 0,4556 0,5148 0,5593 0,6704 0,7222 5 0,1296 0,1741 0,2630 0,2556 0,3222 6 0,1741 0,1889 0,4111 0,4259 0,5444 7 0,4111 0,3222 0,3963 0,5000 0,4926 8 0,4407 0,3963 0,5741 0,5296 0,5963
Hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa  Jaringan  saraf  tiruan  dengan  Algoritma Backpropagation yang    sudah dilatih  dan  diuji  dengan  baik  akan  memberikan keluaran yang masuk akal jika diberi masukan yang serupa dengan pola  yang dipakai  untuk   pelatihan   dan   pengujian.   Sifat   generalisasi   ini    membuat   pelatihan   dan pengujian  lebih efisien  karena  tidak  perlu  dilakukan  pada  semua  data.  Jaringan  saraf  tiruan  dengan  Algoritma Backpropagation dibentuk  dengan  membuat  generalisasi  aturan  pelatihan  dan  pengujian  dalam  model Windrow-Hooff dengan  cara menambahkan  lapisan  tersembunyi  ( hidden  layer ).  Standar  Algoritma Backpropagation menggunakan    algoritma penurunan    gradien    ( gradien    descent ).    variasi    terhadap  model  standar  dilakukan  dengan  mengganti  algoritmanya dengan algoritma lain.

## 3.1. Pelatihan dan Pengujian Arsitektur 4-2-1
Berikut hasil pelatihan dan pengujian dengan 8 data untuk arsitektur 4-2-1. Adapun parameter yang digunakan adalah:
Koding Pelatihan
Koding Pengujian
>> net=newff(minmax(P),[2,1],{'logsig','purelin'},'trai ngd'); >> net.IW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs= 200000; >> net.trainParam.goal = 0.01;
>> PP= >> TT= >> [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Koding Pelatihan Koding Pengujian
>> net.trainParam.Lr = 0.01; >> net.trainParam.show = 1000; >> net=train(net,P,T) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T)
Setelah dilakukan perulangan maka ditemukan error minimum pada epoch 118004 seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Pelatihan Arsitektur 4-2-1 Mencapai Goal
Untuk hasil yang lebih rinci dan mengetatahui output dan error dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4. Hasil Pelatihan dengan Model 4-2-1
No   Target Output JST Error SSE Hasil 1 0,4170 0,4897 -0,07272 0,00529 1 2 0,7868 0,7667 0,02009 0,00040 0 3 0,2358 0,3310 -0,09515 0,00905 1 4 0,6660 0,4893 0,17674 0,03124 0 5 0,2434 0,2844 -0,04100 0,00168 1 6 0,4170 0,4977 -0,08072 0,00652 1 7 0,4925 0,3423 0,15015 0,02255 0 8 0,5226 0,5797 -0,05706 0,00326 1 0,07998 63 MSE 0,00666500 Tabel 5. Hasil Pengujian dengan Model 4-2-1 No   Target Output JST Error SSE Hasil 1 0,3296 0,4935 -0,16387 0,02685 1 2 0,7519 1,0261 -0,27425 0,07521 1 3 0,1000 0,2793 -0,17930 0,03215 1 4 0,7222 0,5908 0,13142 0,01727 0 5 0,3222 0,1488 0,17342 0,03008 0 6 0,5444 0,3505 0,19394 0,03761 0 7 0,4926 0,5281 -0,03551 0,00126 1 8 0,5963 0,4721 0,12420 0,01542 0 0,23586 50 MSE 0,01965509

## 3.2. Pelatihan dan Pengujian Arsitektur 4-5-1
Berikut hasil pelatihan dan pengujian dengan 8  data untuk arsitektur 4-5-1. Adapun parameter yang digunakan adalah:
Koding Pelatihan Koding Pengujian
>> net=newff(minmax(P),[2,1],{'logsig','purelin'},'trai ngd'); >> net.IW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs= 200000; >> net.trainParam.goal = 0.01; >> net.trainParam.Lr = 0.01; >> net.trainParam.show = 1000; >> net=train(net,P,T) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T)
>> PP= >> TT= >> [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Setelah dilakukan perulangan maka ditemukan error minimum pada epoch 1104 seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Pelatihan Arsitektur 4-5-1 Mencapai Goal
Untuk hasil yang lebih rinci dan mengetatahui output dan error dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 6 . Hasil Pelatihan dengan Model 4-5-1
No   Target Output JST Error SSE Hasil 1 0,4170 0,4407 -0,02372 0,00056 1 2 0,7868 0,6979 0,08889 0,00790 0 3 0,2358 0,2268 0,00905 0,00008 1 4 0,6660 0,7634 -0,09736 0,00948 1 5 0,2434 0,2576 -0,01420 0,00020 1 6 0,4170 0,3558 0,06118 0,00374 0 7 0,4925 0,3229 0,16955 0,02875 0 8 0,5226 0,6935 -0,17086 0,02919 1 0,07991 63 MSE 0,00665928 Tabel 7. Hasil Pengujian dengan Model 4-5-1 No   Target Output JST Error SSE Hasil 1 0,3296 0,5694 -0,23977 0,05749 1 2 0,7519 0,7247 0,02715 0,00074 0 3 0,1000 0,2598 -0,15980 0,02554 1 4 0,7222 0,8416 -0,11938 0,01425 1 5 0,3222 0,3105 0,01172 0,00014 0 6 0,5444 0,7236 -0,17916 0,03210 1 7 0,4926 0,7172 -0,22461 0,05045 1 8 0,5963 0,8388 -0,24250 0,05881 1 0,23950 75 MSE 0,01995873

## 3.3. Pelatihan dan Pengujian Arsitektur 4-7-1
Berikut   hasil   pelatihan   dan   pengujian   dengan   8   data   untuk arsitektur 4-7-1. Adapun parameter yang adalah:
Koding Pelatihan Koding Pengujian
>> net=newff(minmax(P),[7,1],{'logsig','purelin'},'trai ngd'); >> net.IW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs= 200000; >> net.trainParam.goal = 0.01; >> net.trainParam.Lr = 0.01; >> net.trainParam.show = 1000; >> net=train(net,P,T) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T)
>> PP=
>> TT= >> [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)
Setelah dilakukan perulangan maka ditemukan error minimum pada epoch 99540 Seperti pada Gambar 3.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 3. Pelatihan Arsitektur 4-7-1 Mencapai Goal
Untuk hasil yang lebih rinci dan mengetatahui output dan error dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel 8. Hasil Pelatihan dengan Model 4-7-1
No   Target Output JST Error SSE Hasil 1 0,4170 0,3314 0,08558 0,00732 0 2 0,7868 0,7919 -0,00511 0,00003 1 3 0,2358 0,2573 -0,02145 0,00046 1 4 0,6660 0,6659 0,00014 0,00000 1 5 0,2434 0,1530 0,09040 0,00817 0 6 0,4170 0,2365 0,18048 0,03257 0 7 0,4925 0,6105 -0,11805 0,01394 1 8 0,5226 0,6548 -0,13216 0,01747 1 0,07996 63 MSE 0,00666302 Tabel 9. Hasil Pengujian dengan Model 4-7-1 No   Target Output JST Error SSE Hasil 1 0,3296 0,2926 0,03703 0,00137 0 2 0,7519 0,1928 0,55905 0,31254 0 3 0,1000 0,1964 -0,09640 0,00929 1 4 0,7222 0,7017 0,02052 0,00042 0 5 0,3222 0,2604 0,06182 0,00382 0 6 0,5444 0,4311 0,11334 0,01285 0 7 0,4926 0,5765 -0,08391 0,00704 1 8 0,5963 0,3491 0,24720 0,06111 0 0,40844 25 MSE 0,03403664

## 3.4. Pelatihan dan Pengujian Arsitektur 4-3-5-1
Berikut hasil   pelatihan   dan   pengujian   dengan   8  data   untuk arsitektur 4-3-5-1. Adapun parameter yang adalah:
Koding Pelatihan Koding Pengujian net=newff(minmax(P),[3,5,1],{'logsig','tansig','logsi g'},'traingd'); >> net.IW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs= 200000; >> net.trainParam.goal = 0.01; >> net.trainParam.Lr = 0.01; >> net.trainParam.show = 1000; >> net=train(net,P,T) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T)
>> PP=
>> TT= >> [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)
Setelah dilakukan perulangan maka ditemukan error minimum pada epoch 99540 Seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Pelatihan Arsitektur 4-3-5-1 Mencapai Goal

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Untuk hasil yang lebih rinci dan mengetatahui output dan error dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 10. Hasil Pelatihan dengan Model 4-3-5-1
No   Target Output JST Error SSE Hasil 1 0,4170 0,4473 -0,03032 0,00092 1 2 0,7868 0,6225 0,16429 0,02699 0 3 0,2358 0,4165 -0,18065 0,03263 1 4 0,6660 0,5465 0,11954 0,01429 0 5 0,2434 0,2032 0,04020 0,00162 0 6 0,4170 0,4190 -0,00202 0,00000 1 7 0,4925 0,5271 -0,03465 0,00120 1 8 0,5226 0,5712 -0,04856 0,00236 1 0,08001 63 MSE 0,00666779
Tabel 11. Hasil Pengujian dengan Model 4-3-5-1 No   Target Output JST Error SSE Hasil 1 0,3296 0,2225 0,10713 0,01148 0 2 0,7519 0,3184 0,43345 0,18788 0 3 0,1000 0,1671 -0,06710 0,00450 1 4 0,7222 0,3760 0,34622 0,11987 0 5 0,3222 0,1273 0,19492 0,03799 0 6 0,5444 0,0907 0,45374 0,20588 0 7 0,4926 0,2729 0,21969 0,04826 0 8 0,5963 0,1750 0,42130 0,17749 0 0,79336 13 MSE 0,06611363

## 3.5. Pelatihan dan Pengujian Arsitektur 4-5-5-1
Berikut    hasil    pelatihan    dan    pengujian    dengan    8    data    untuk  arsitektur  4-5-5-1.  Adapun  parameter  yang digunakan adalah:
Koding Pelatihan Koding Pengujian
>> net=newff(minmax(P),[5,5,1],{'logsig','tansig','logsi g'},'traingd'); >> net.IW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs= 200000; >> net.trainParam.goal = 0.01; >> net.trainParam.Lr = 0.01; >> net.trainParam.show = 1000; >> net=train(net,P,T) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T)
>> PP=
>> TT= >> [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)
Setelah dilakukan perulangan maka ditemukan error minimum pada epoch 99540 Seperti pada gambar 4.7.
Gambar 5. Pelatihan Arsitektur 4-5-5-1 Mencapai Goal
Untuk hasil yang lebih rinci dan mengetatahui output dan error dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 12. Hasil Pelatihan dengan Model 4-5-5-1
No   Target Output JST Error SSE Hasil 1 0,4170 0,4943 -0,07732 0,00598 1 2 0,7868 0,8065 -0,01971 0,00039 1

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
No   Target Output JST Error SSE Hasil 3 0,2358 0,2466 -0,01075 0,00012 1 4 0,6660 0,5577 0,10834 0,01174 0 5 0,2434 0,1626 0,08080 0,00653 0 6 0,4170 0,3943 0,02268 0,00051 0 7 0,4925 0,7117 -0,21925 0,04807 1 8 0,5226 0,4410 0,08164 0,00667 0 0,08000 50 MSE 0,00666636
Tabel 13. Hasil Pengujian dengan Model 4-5-5-1 No   Target Output JST Error SSE Hasil 1 0,3296 0,4422 -0,11257 0,01267 1 2 0,7519 0,8142 -0,06235 0,00389 1 3 0,1000 0,1431 -0,04310 0,00186 1 4 0,7222 0,5130 0,20922 0,04377 0 5 0,3222 0,5703 -0,24808 0,06154 1 6 0,5444 0,5912 -0,04676 0,00219 1 7 0,4926 0,4289 0,06369 0,00406 0 8 0,5963 0,5280 0,06830 0,00466 0 0,13464 63 MSE 0,01122006
Pemilihan  Arsitektur  Terbaik  Jaringan  saraf  tiruan.  Hasil software aplikasi Matlab  6.1 yang  digunakan  untuk model  arsitektur  4-2-1,  arsitektur  4-5-1,  arsitektur  4-7-1,  arsitektur  4-3-5-1  dan  arsitektur  4-5-5-1  adalah  4-5-1. memperoleh pola arsitektur terbaik. Dari pola ini nanti akan digunakan untuk mempredikasi penjualan KUE. Penilaian model arsitektur terbaik dilihat dari beberapa aspek seperti epoch, error minimum dan  akurasi kebenaran. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada berikut :
Tabel 14. Rekapitulasi Model Arsitektur Arsitektur Training Testing Epoch MSE Akurasi MSE Akurasi 4-2-1 118004 0,00666500 63 0,01965509 50 4-5-1 1104 0,00665928 63 0,01995873 75 4-7-1 676 0,00666302 63 0,03403664 25 4-3-5-1 17473 0,00666779 63 0,06611363 13 4-5-5-1 1314 0,00666636 50 0,01122006 63
Dari  hasil  pengujian  data  penjualan  KUE  diatas  dapat  kita  lihat  pada  arsitektur  4-5-1  yang  menunjukan  dari target  dikurang  dengan output jst  bahwa  SSE  0,23950  yang  menunjukan  bahwa  adanya  kenaikan  penjualan  sebagai target.  Hanya  saja  kenaikan  yang  tidak  terlalu  signifikan.  Dari  data  yang  didapat,  bahwa perfomance perhitungan jaringan  saraf  tiruan  dengan  Algoritma Backpropagation adalah  75%.  Dapat  dilihat  dengan  perbandingan  target  yang diinginkan  dengan  target  prediksi.  Jumlah  peningkatan  penjualan  KUE terletak  pada  skala  minim. Dan  jaringan  saraf tiruan  dengan  menggunakan  algoritma  backpropogation  dapat  diterapkan  dalam  menganalisa  prediksi  penjualan  KUE dengan menentukan model arsitektur terbaik dari serangkain proses training dan testing yang dilakukan

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  setelah  melakukan  pelatihan  dan  pengujian  data  pada  jaringan  syaraf  tiruan  dengan menggunakan  algoritma  backpropagation  adalah  sebagai  berikut,  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dapat  digunakan  untuk memprediksi  penjualan  kue  berdasarkan  kriteria  sebagai  perbandingan  target  yang  diinginkan  dengan  target  prediksi. Jumlah  peningkatan  penjualan  KUE  terletak  pada  skala  minim.Akuratnya  sebuah  hasil  pelatihan  ataupun  pengujian terhadap  nilai  output  dalam  menentukan  prediksi  penjualan  kue  pada  pola  arsitektur  jaringan  yang  digunakan. Arsitektur  yang  terbaik  untuk  penelitian  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dalam  memprediksi  penjualan  kue  pada  UD Mak Kembar menggunakan algoritma backpropagation adalah model arsitektur 4-5-1 dengan proses perulangan ( epoch ) pada saat pelatihan dengan nilai epoch = 75% dan pencapaian SSE pada saat pengujian dengan SSE = 0,23950.

## REFERENCES
[1] A.  Ahmad,  P.  M.  Putri,  W.  Alifah,  and  I.  Gunawan,  “Analisis  jaringan  syaraf  tiruan  metode  backpropogation  dalam memprediksi ketersediaan komoditas beras berdasarkan provinsi di indonesia,” RESISTOR , vol. 2, no. 1, pp. 4–16, 2019.
[2] S.  P.  Siregar,  A.  Wanto,  and  Z.  M.  Nasution,  “Analisis  Akurasi  Arsitektur  JST  Berdasarkan  Jumlah  Penduduk  Pada Kabupaten / Kota di Sumatera Utara,” pp. 526–536, 2018.
[3] A.  Wanto  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen  Berdasarkan  Kelompok  Kesehatan  Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” vol. 2, pp. 37–44, 2019.
[4] N.  Z.  Purba  and  D.  Sitompul,  “Analisis  tingkat  akurasi  algoritma  backpropagation  dalam  prediksi  produksi  ubi  kayu  di

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
provinsi indonesia,” no. 3, pp. 87–97, 2018.
[5] I. S. Purba and A. Wanto, “Prediksi Jumlah Nilai Impor Sumatera Utara Menurut Negara Asal Menggunakan Algoritma Backpropagation,” vol. 17, no. 3, pp. 302–311, 2018.
[6] R. H. Pranata and L. Hakim, “Penerapan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Harga Tiket Pesawat,” vol. 3, no. 2, pp. 134–140, 2018.
[7] A. MS and M. H. Baysha, “Pengaruh Media Pembelajaran Matrix Laboratory (Matlab) Terhadap Hasil Belajar Siswa,” vol. 3, pp. 10–20, 2018.
[8] Wibawanto, “Bab Ii Landasan Teori,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 8–24, 2018.
[9] A.  Mubarak,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Web  Sekolah  Menggunakan  Uml  (  Unified  Modeling  Language  )  Dan  Bahasa Pemrograman Php ( Php Hypertext Preprocessor ) Berorientasi Objek,” vol. 2, no. 1, pp. 19–25, 2019.
[10] A.  Hendini,  “Pemodelan  UML  Sistem  Informasi  Monitoring  Penjualan  Dan  Stok  Barang  (Studi  Kasus :  Distro  Zhezha Pontianak ),” J. Inform. , vol. 10, no. 2, pp. 1–10, 2016.
[11] R.  Nuraini,  “Desain  algorithma  operasi  perkalian  matriks  menggunakan  metode  flowchart,”  vol.  1,  no.  1,  pp.  144–151, 2015.
[12] N.  F.  Hasan,  K.  Kusrini,  and  H.  Al  Fatta,  “Analisis  Arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Peramalan  Penjualan  Air Minum Dalam Kemasan,” J. Rekayasa Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 1, 2019.
[13] S.  Solikhun,  A.  Revi,  S.  Ramadan,  and  R.  Novita  Sari,  “Model  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dalam  Memprediksi  Pendapatan Perkapita Masyarakat Perkotaan Pada Garis Kemiskinan Berdasarkan Propinsi,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, p. 122, 2018.
[14] A.  P.  Windarto,  M.  R.  Lubis,  and  Solikhun,  “Model  Arsitektur  Neural  Network  Dengan  Backpropogation  Pada  Prediksi Total Laba,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, pp. 147–158, 2018.
[15] M. D. Nasution, E. Nasution, and F. Haryati, “Pengembangan Bahan Ajar Metode Numeri,” vol. 6, pp. 69–80, 2017.