Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 29-39

## Memprediksi Tingkat Penjualan Smartphone Apple di Indonesia Dengan Menggunakan Metode Backpropagation
Abet Nego Situmorang 1 , Fathur Dwi Putra 2 , Jumanto Geogan Simanjuntak 3 , Poningsih 4 1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: bedzstmrng@gmail.com 1 , fathurdwiputra8@gmail.com 2 , jumanalpenliebel@gmail.com 3 , poningsih@amiktunasbangsa.ac.id 4

## Abstract
A  system  to  predict  the  sales  level  of  Apple  branded  smartphones  in  Indonesia. Artificial  Neural  Network  is  a  method  capable  of  performing  mathematical  processes  to predict  the  sales  level  of  Apple  branded  smartphones  in  Indonesia.  Using  the backpropagation method, the previous data processing is carried out to be used as input to  predict  the  sales  level  of  Apple  smartphones  in  Indonesia.  The  data  processed  as variables are Apple Vendor Market. The data was taken from April 2021 to March 2022. April 2021 to September 2021 is used as input data, while October 2021 to March 2022 is used as target data. Several steps of Backpropagation are by initializing data, activation, calculating  input  data  and  output  bias  and  data  and  bias  changes.  Those  stages  will obtain  an  output  that  will  be  achieved  by  having  the  smallest  error  value  so  that  the prediction of the sales level of Apple branded smartphones in Indonesia is obtained. The training  and  testing  process  uses  the  Matlab  2018b  tool.  The  result  is  a  prediction  with the training and testing process produces actual ouput as the target achieved.
Keywords : Neural network, Smartphone, Apple, Backpropogation

## Abstrak
Sebuah  system  untuk  memprediksi  tingkat  penjualan  smartphone  bermerek  Apple  di Indonesia.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah  metode  yang  mampu  melakukan  proses matematis  untuk  memprediksi  tingkat  penjualan  smartphone  bermerek  Apple  di Indonesia. Dengan menggunakan metode backpropagation, dilakukan proses pengolahan data  terdahulu  yang  akan  dijadikan  menjadi  input  untuk  memprediksi  tingkat  penjualan smartphone  Apple  di  Indonesia.  Data  yang  diolah  sebagai  variabel  adalah  Vendor Market  Apple.  Data-data  itu  diambil  dari  Bulan  April  tahun  2021  hingga  Maret  tahun 2022.  Bulan  April  2021  hingga  bulan  September  2021  dijadikan  data  input,  sementara bulan  Oktober  tahun  2021  hingga  bulan  Maret  tahun  2022  dijadikan  data  target. Beberapa  langkah-langkah  Backpropagation  yaitu  dengan  inisialisasi  data,  aktivasi, menghitung data input dan bias output  dan perubahan data dan bias. Tahapan tersebut akan  diperoleh  output    yang  akan  inging  dicapai  dengan  memiliki  nilai  error  terkecil sehingga  diperoleh  hasil  prediksi  tingkat  penjualan  smartphone  bermerek  Apple  di Indonesia.  Proses  pelatihan  dan  pengujian  menggunakan  alat  bantu  Matlab  2018b. Hasilnya  adalah  prediksi  dengan  proses  pelatihan  dan  pengujian  menghasilkan  actual ouput sebagai target yang dicapai
Kata kunci : Jaringan Syaraf Tiruan, Smartphone, Apple, Backpropogation

## 1. Pendahuluan
Pada  tahun  1977,  Steve  Jobs  mendirikan  perusahaan  yang  kemudian  diberi  nama Apple  Computer,  Inc.  Namun,  pada  tahun  2007,  Jobs  mengubah  nama  perusahaan tersebut  menjadi  Apple  Inc.  Apple  Inc,  yang  sebelumnya  dikenal  sebagai  Apple Computer,  Inc.,  adalah  perusahaan  multinasional  yang  menciptakan  elektronik  untuk pengguna  perangkat  lunak  komputer  dan  server  komersil.  Pendirinya,  Steve  Jobs  dan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 29-39
Steve  Wozniak,  membuat  Apple  Computer  pertama  kali  pada  1  April  1976,  merilis produk Apple I, dan membentuk perusahaan pada 3 Januari 1977 di Cupertino, California. Setelah pertama kali dirilis di Indonesia pada tahun 2009, Apple Inc berhasil memasarkan produk  smartphone-nya,  iPhone,  di  Indonesia,  menjadikannya  salah  satu  perusahaan multinasional yang memilih Indonesia sebagai salah satu pangsa pasarnya [1].
Dari  data  yang  tersedia,  sebelum  pertumbuhan  pesat  dari  produk  smartphone,  Apple Inc  merupakan  penemu  dari  personal  computer.  Keberhasilan  Apple  Inc  di  bidang smartphone  dimulai  ketika  salah  satu  produknya,  iPod  (2001),  menjadi  populer  di masyarakat.  Selain  inovasi  produk,  tingkat  persaingan  yang  dihadapi  Apple  Inc  tidak menyurutkan  perusahaan  untuk  terus  mengembangkan  produk-produk  inovatif  yang berbeda.  Usaha  perusahaan  multinasional  Apple  untuk  masuk  ke  pasar  di  seluruh  dunia, terutama di Indonesia, adalah untuk mencapai keuntungan.
Metode  analisis  yang  biasa  digunakan  untuk  memprediksi  arah  pergerakan  indeks pasar  saham  biasanya  didasarkan  pada  analisis  ekonomi  dan  keuangan,  terutama menggunakan teknik analisis fundamental dan teknis. Dalam hal ini, analisis fundamental lebih menitikberatkan pada nilai intrinsik saham yang diperdagangkan di bursa saham dan secara kualitatif menganalisis faktor-faktor eksternal yang mempengaruhi itu, seperti suku bunga,  nilai  tukar,  inflasi,  kebijakan  industri,  dan  faktor-faktor  ekonomi  dan  politik lainnya.  Di  sisi  lain,  teknik  analisis  teknikal  fokus  pada  arah  harga  saham  yang diperdagangkan di bursa saham, volume perdagangan, dan ekspektasi psikologis investor [2].
Perusahaan  Apple  Inc.  tentunya  menjual  produk-produknya  harus  menyesuaikan dengan kebutuhan customer, sementara keinginan dan permintaan customer produk Apple tidak  sama  dengan  berbagai  macam  produk  Apple.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu sistem  yang  dapat  memprediksi  penjualan  produk  Apple  Inc.  di  Indonesia  dari  data sebelumnya.
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah sistem komputasi yang didasarkan pada arsitektur dan operasi jaringan syaraf biologis di otak, yang merupakan salah satu representasi dari upaya otak manusia untuk merangsang proses pembelajaran. JST sering disingkat sebagai ANN (Artificial Neural Network) [3][4].
Penelitian  algoritma  Bakcpropagation  telah  banyak  dilakukan  sebelumnya,  salah satunya  adalah  memprediksi  penjualan  pakaian  menggunakan  backpropagation  yang dialakukan oleh M. Fadihil Mubarokh dalam penelitian ini disimpulkan bahwa algoritma backpropagation menghasilkan model Jaringan Syaraf Tiruan (JST) yang dapat digunakan untuk  prediksi,  model JST  yang  didapat  berbentuk  pola  3-3-1  yang  terdiri  dari  3  lapisan input,  3  lapisan  hidden  layer,  dan  1  lapisan  output.  Oleh  karena  itu,  pola  ini  dapat digunakan untuk memprediksi penjualan pakaian hijab dan gamis [5].
Penelititan  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  tingkat  penjualan  smartphone  Apple  di Indonesia  dengan  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  selanjutnya penelitian  ini  diharapkan  bisa  menjadi  alternatif  untuk  memprediksi  tingkat  penjualan smartphone Apple di Indonesia.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Rancangan Penelitian
Berikut ini adalah rancangan penelitian yang digunakan oleh penuilis untuk penelitian Memprediksi  Tingakat  Penjualan  Smartphone  Apple  di  Indonesia  menggunakan  metode Backpropogation yang dapat dilihat pada Gambar 1 berikut :
Gambar 1. Flowchart Penelitian
Proses alur Diagram rancangan Penelitian pada Gambar 1 adalah sebagi berikut:
a) Pengumpulan Data.
Adalah  teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  untuk  menyelidiki  suatu masalah dan sebagai langkah awal dalam penelitian.
b) Pengolahan Data
Setelah  data  dikumpulkan,  selanjutnya  data  tersebut  dipindahkan  ke  Microsoft Excel untuk dianalisis.
c) Implementasi Dengan  Metode Backpropagation Selanjutnya  adalah  mengimplementasikan  data  tersebut  dengan  metode backpropagation.
d) Pengumpulan Data Matlab
Selanjutnya  adalah  menguji  data  tersebut  dengan  aplikasi  Matlab  agar  hasil pengolahan data akurat.
e) Evaluasi Rancangan
Pada  tahap  ini,  penulis  akan  mengevaluasi  rancangan  struktur  yang  terbaik  yang cocok untuk data penelitian.

## 2.2. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf Tiruan (JST) merupakan sistem pemrosesan informasi  yang memiliki ciri-ciri yang serupa dengan jaringan syaraf biologis (JSB). Jaringan Syaraf Tiruan dibuat sebagai  generalisasi  model  matematis  dari  pemahaman  manusia  (human  cognition)  (Aji Sudarsono,  2016).  Jaringan  syaraf  tiruan  mampu  melakukan  kegiatan  melalui  basis  data dari  masa  lalu.  Data  tersebut  akan  dipelajari  oleh  system  jaringan  syaraf  tiruan  sehingga mempunyai  kemampuan  untuk  memberikan  keputusan  bedasarkan  data  dari  masa  lalu untuk  data  yang  belum  pernah  dipelajari  Sistem  jaringan  syaraf  tiruan  pertamakali  di temukan oleh Mc. Culloch dan Pitts dan system jaringan syaraf tiruan banyak digunakan di aplikasi. Sebagai system yang menirukan cara kerja otak manusia umumnya system ini meliki ciri khas dalam hal:
a) Menyimpan Informasi
Pengumpulan Data Pengolahan Data ke Excel Implementasi dengan metode Backpropagation Pengumpulan Data
Matlab
Evaluasi Rancangan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 29-39
b) Mengunakan  informasi  yang  dimiliki  untuk  melakukan  pekerjaan  dan  menarik kesimpulan
c) Beradaptasi dengan keadaan baru
d) Berkomunikasi dengan pengguna
Keandalan  ramalan  atau  prediksi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  merupakan  alat  bantu  yang sangat  penting  untuk  perencanaan  jangka  panjang  yang  efektif  khusunya  dalam  bidang ekonomi yang mempunyai peranan lansung pada peristiwa eksternal yang pada umumnya berada  di  luar  kendali  manajemen  banyak  pihak.  Aktivitas  manajemen  menggunakan prediksi  supply  dan  demand  yang  menyangkut  produksi,  pemasaran,  dan  perencanaan pemenuhan kebutuhan bahan dan produksi.

## 2.3. Jaringan Syaraf Tiruan
Backpropagation adalah  sebuah  metode  pembelajaran  yang  terawasi  yang  biasanya digunakan  oleh  perceptron  dengan  banyak  lapisan  untuk  mengatur  bobot-bobot  pada lapisan tersembunyi dari jaringan saraf tiruan secara sistematis
Pada  metode  ini,  jaringan  data  tidak  memiliki  koneksi  khusus  dalam  melakukan perhitungan  dari  satu layer ke layer lainnya. Backpropagation memiliki lapisan input yang akan menerima pola tersebut dan melakukan komputasi berdasarkan data awal yang diperoleh.  Jika output yang  dikeluarkan  tidak  diinginkan  maka  jaringan  akan  melakukan penyesuaian  terhadap  data  yang  ada.  Proses  ini  akan  terus  berulang  sampai output yang dikeluarkan dari jaringan dan target diharapkan hampir seusai. Pada proses backpropagation terdapat 2 langkah , yaitu proses propagasi nilai aktivasi atau input dan  penyesuaian  dengan  nilai output yang  diharapkan.  Proses  itu  merupakan Perubahan  nilai  bobot  koneksi  antar  neuron  yang  menghubungkan  input  layer  dengan layer hidden maupun layer output disebut sebagai proses.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Pada  bagian  ini  diberikan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  sekaligus  dibahas  secara komprehensip. Hasil bisa berupa Gambar, grafik, Tabel dan lain-lain yang mempermudah pembaca  paham  dan  diacu  di  naskah.  Jika  bahasan  terlalu  panjang  dapat  dibuat  sub-sub judul, seperti contoh berikut.
3.1. Pengolahan Data
Pengolahan data yang dilakukan adalah mengubah data jumlah Apple Market Vendor di Indonesia dari bulan April 2021 sampai Maret 2022 dengan cara mentranformasi data tersebut ke range 0,1 dengan rumus :
(1)
Dimana :
xi = Hasil konversi data x
= Nilai yang akan dikonversi
a = Nilai minimum dari suatu data
b
= Nilai maksimum dari suatu data
Sebelum  data  ditransformasi,  data  input  dibagi  menjadi  2  bagian,  yakni  data  pelatihan (April  2021-September  2021)  dan  data  pengujian  (Oktober  2021-  Maret  2022)  sehingga diperoleh data sebagai berikut :
Tabel 1. Jumlah Apple Market Vendor dalam kurun waktu April 2021-Maret 2022 Bulan Vendor Market Apple di Indonesia April 8,13 Mei 8,37 Juni 8,17 Juli 8,89 Agustus 8,79

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Bulan Vendor Market Apple di Indonesia September 9,14 Oktober 9,05 November 9,09 Desember 8,64 Januari 8,46 Febuari 8,51 Maret 8,65
Berdasarkan  Tabel  1,  data  ini  akan  dinormalisasi  dengan  rumus    yang  akan ditunjukkan pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Normalisasi Jumlah Apple Market Vendor sebagai data pelatihan x1 x2 x3 x4 x5 Target Pola 1 0,1000 0,2901 0,1317 0,7020 0,6228 0,9000 Pola 2 0,2901 0,1317 0,7020 0,6228 0,9000 0,1000 Pola 3 0,1317 0,7020 0,6228 0,9000 0,1000 0,2901 Pola 4 0,7020 0,6228 0,9000 0,1000 0,2901 0,1317 Pola 5 0,6228 0,9000 0,1000 0,2901 0,1317 0,7020 Pola 6 0,9000 0,1000 0,2901 0,1317 0,7020 0,6228 Tabel 3. Normalisasi Jumlah Apple Market Vendor sebagai data pengujian x1 x2 x3 x4 x5 Target Pola 1 0,8492 0,9000 0,3286 0,1000 0,1635 0,3413 Pola 2 0,9000 0,3286 0,1000 0,1635 0,3413 0,8492 Pola 3 0,3286 0,1000 0,1635 0,3413 0,8492 0,9000 Pola 4 0,1000 0,1635 0,3413 0,8492 0,9000 0,3286 Pola 5 0,1635 0,3413 0,8492 0,9000 0,3286 0,1000 Pola 6 0,3413 0,8492 0,9000 0,3286 0,1000 0,1635

## 3.2. Arsitektur Pelatihan dan Pengujian 5-50-1
Berikut ini adalah hasil pelatihan arsitektur 5-50-1 dengan tools matlab bahwa Epoch training = 2500.
Gambar 1. Hasil Epoch Training dengan Arsitektur 5-50-1
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 29-39
Tabel 4. Pelatihan arsitektur 5-50-1
Data Pelatihan No Real Target ANN 5-50-1 Output Error SSE 1 Pola 1 0,9000 0,8161 0,0839 0,0070408881 2 Pola 2 0,1000 0,0999 0,0001 0,0000000042 3 Pola 3 0,2901 0,2901 0,0000 0,0000000004 4 Pola 4 0,1317 0,1318 -0,0001 0,0000000064 5 Pola 5 0,7020 0,7019 0,0001 0,0000000064 6 Pola 6 0,6228 0,2232 0,3996 0,1596881521 Total 0,1667290576 Tabel 5. Pengujian arsitektur 5-50-1 Data Pengujian No Real Target ANN 5-50-1 Output Error SSE Hasil 1 Pola 7 0,3413 -0,2313 0,5726 0,3278249536  Salah 2 Pola 8 0,8492 0,8492 0,0000 0,0000000004  Benar 3 Pola 9 0,9000 0,9249 -0,0249 0,0006185169  Salah 4 Pola 10 0,3286 0,3287 -0,0001 0,0000000121  Benar 5 Pola 11 0,1000 0,0998 0,0002 0,0000000437  Benar 6 Pola 12 0,1635 0,1636 -0,0001 0,0000000100  Benar Total 0,3284435367 67 MSE 0,0547405894
Berdasarkan Tabel 5, tingkat akurasi kebenaran 67%

## 3.3. Arsitektur Pelatihan dan Pengujian 5-75-1
Berikut ini adalah hasil pelatihan asritektur 5-75-1 dengan tools matlab bahwa Epoch training = 2375.
Gambar 2. Hasil Epoch Training dengan model 5-75-1
Berikut ini hasil data pelatihan dan pengujian untuk arsitektur 5-75-1
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 29-39
Tabel 6. Pelatihan arsitektur 5-75-1
No Real Target ANN 5-75-1 Output Error SSE 1 Pola 1 0,9000 1,0797 -0,1797 0,0322920900 2 Pola 2 0,1000 0,1001 0,0000 0,0000000025 3 Pola 3 0,2901 0,2901 0,0001 0,0000000025 4 Pola 4 0,1317 0,7098 -0,5782 0,3342574225 5 Pola 5 0,7020 0,7020 0,0000 0,0000000009 6 Pola 6 0,6228 0,6227 0,0001 0,0000000064 Total 0,3665495248 MSE 0,0610915875 Tabel 7. Pengujian arsitektur 5-75-1 Data Pengujian No Real Target ANN 5-75-1 Output Error SSE Hasil 1 Pola 7 0,3413 0,3417 -0,0004 0,0000001444  Benar 2 Pola 8 0,8492 0,6216 0,2276 0,0518063121  Salah 3 Pola 9 0,9000 0,8992 0,0009 0,0000007225  Benar 4 Pola 10 0,3286 0,3294 -0,0008 0,0000006400  Benar 5 Pola 11 0,1000 0,7273 -0,6273 0,3935303824  Salah 6 Pola 12 0,1635 0,1631 0,0004 0,0000001444  Benar Total 0,4453383458 67 MSE 0,0742230576
Berdasarkan Tabel 7, tingkat akurasi kebenaran 67%

## 3.4. Arsitektur Pelatihan dan Pengujian 5-25-1
Berikut ini adalah hasil pelatihan arsitektur 5-25-1 dengan tools matlab bahwa Epoch training = 1775.
Gambar 3. Hasil Epoch Training dengan Arsitektur 5-25-1
Berikut  ini  adalah  hasil  data  pelatihan  dan  pengujian  untuk  arsitektur  5-25-1  seperti pada Tabel berikut.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 29-39
Tabel 8. Pelatihan arsitektur 5-25-1
No Real Target ANN 5-25-1 Output Error SSE 1 Pola 1 0,9000 0,8931 0,0069 0,0000470596 2 Pola 2 0,1000 0,1069 -0,0069 0,0000474721 3 Pola 3 0,2901 0,2917 -0,0016 0,0000024649 4 Pola 4 0,1317 0,4333 -0,3016 0,0909504964 5 Pola 5 0,7020 0,6785 0,0235 0,0005536609 6 Pola 6 0,6228 0,6201 0,0028 0,0000075625 Total 0,0916087164 MSE 0,0152681194 Tabel 9. Pengujian arsitektur  5-25-1 Data Pengujian No Real Target ANN 5-25-1 Output Error SSE Hasil 1 Pola 7 0,3413 0,5210 -0,1797 0,0322884961  Salah 2 Pola 8 0,8492 0,8481 0,0011 0,0000011449  Benar 3 Pola 9 0,9000 0,9011 -0,0011 0,0000011881  Benar 4 Pola 10 0,3286 0,8244 -0,4958 0,2457878929  Salah 5 Pola 11 0,1000 0,0989 0,0011 0,0000013019  Benar 6 Pola 12 0,1635 0,1644 -0,0009 0,0000008100  Benar Total 0,2780808339 67 MSE 0,0463468056
Berdasarkan Tabel 9, tingkat akurasi kebenaran 67%

## 3.5. Arsitektur Pelatihan dan Pengujian 5-80-1
Berikut ini adalah hasil pelatihan arsitektur 5-80-1 dengan tools matlab bahwa Epoch training = 2880
Gambar 4. Hasil Epoch Training dengan Arsitektur 5-80-1
Berikut  ini  adalah  hasil  data  pelatihan  dan  pengujian  untuk  arsitektur  5-25-1  seperti pada Tabel berikut
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 29-39
Tabel 10. Pelatihan arsitektur 5-25-1
No Real Target ANN 5-80-1 Output Error SSE 1 Pola 1 0,9000 0,9000 0,0000 0,0000000000 2 Pola 2 0,1000 0,9980 -0,8980 0,8063501209 3 Pola 3 0,2901 0,9095 -0,6194 0,3836563600 4 Pola 4 0,1317 0,1317 0,0000 0,0000000001 5 Pola 5 0,7020 0,7020 0,0000 0,0000000009 6 Pola 6 0,6228 0,6228 0,0000 0,0000000009 Total 1,1900064828 MSE 0,1983344138 Tabel 11. Pengujian arsitektur 5-25-1 Data Pengujian No Real Target ANN 5-80-1 Output Error SSE Hasil 1 Pola 7 0,3413 0,3414 -0,0001 0,0000000144  Benar 2 Pola 8 0,8492 0,8491 0,0001 0,0000000064  Benar 3 Pola 9 0,9000 0,2286 0,6714 0,4508048164  Salah 4 Pola 10 0,3286 0,5753 -0,2467 0,0608608900  Salah 5 Pola 11 0,1000 0,1001 -0,0001 0,0000000081  Benar 6 Pola 12 0,1635 0,1634 0,0002 0,0000000225  Benar Total 0,5116657578 67 MSE 0,0852776263
Berdasarkan Tabel 11, tingkat akurasi kebenaran 67%

## 3.6. Arsitektur Pelatihan dan Pengujian 5-100-1
Berikut  ini  adalah  pelatihan  arsitektur  5-100-1  dengan  tools  matlab  bahwa  Epoch training = 1775.
Gambar 5. Hasil Epoch Training dengan Arsitektur 5-100-1
Berikut  ini  adalah  hasil  data  pelatihan  dan  pengujian  untuk  arsitektur  5-100-1  seperti pada Tabel berikut :
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 29-39
Tabel 12. Pelatihan arsitektur 5-100-1 No Real Target ANN 5-100-1 Output Error SSE 1 Pola 1 0,9000 0,3295 0,5706 0,3255273025 2 Pola 2 0,1000 0,1045 -0,0045 0,0000202500 3 Pola 3 0,2901 0,3883 -0,0982 0,0096491329 4 Pola 4 0,1317 0,1333 -0,0016 0,0000025281 5 Pola 5 0,7020 0,7048 -0,0028 0,0000080089 6 Pola 6 0,6228 0,6143 0,0085 0,0000727609 Total 0,3352799833 MSE 0,0558799972 Tabel 13. Pengujian arsitektur 5-100-1 Data Pengujian No Real Target ANN 5-100-1 Output Error SSE Hasil 1 Pola 7 0,3413 0,3394 0,0019 0,0000036864  Benar 2 Pola 8 0,8492 0,8513 -0,0021 0,0000044100  Benar 3 Pola 9 0,9000 0,8990 0,0010 0,0000010404  Benar 4 Pola 10 0,3286 0,5500 -0,2214 0,0490135321  Salah 5 Pola 11 0,1000 0,0966 0,0034 0,0000113232  Benar 6 Pola 12 0,1635 0,1642 -0,0007 0,0000005476  Benar Total 0,0490345397 83 MSE 0,0081724233
Berdasarkan Tabel 13, tingkat akurasi kebenaran 83%.

## 3.7. Pemilihan Model Arsitektur Terbaik
Berdasarkan  hasil  pelatihan  dan  pengujian  dengan  menggunakan  4  model  arsitektur pada algoritma backpropagationyakni : 5-50-1; 5-75-1; 5-25-1; 5-100-1, diperoleh model arsitektur  5-50-1  adalah  yang  terbaik  dengan  hasil  akurasi  83%.  Berikut  ini  adalah  hasil lengkap 4 model yang digunakan seperti yang ditunjukkan pada Tabel 13.
Tabel 13. Hasil Model Arsitektur 5-50-1 5-75-1 5-25-1 5-80-1 5-100-1 MSE Pelatihan 0,0547405894 0,0742230576 0,0463468056 0,0852776263 0,0081724233 Epoch 2500 2375 1800 2880 1775 Akurasi 67% 67% 67% 67% 83%

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  diatas,  maka  disimpulkan  bahwa  menambahkan banyak  hidden  layer  pada  saat  pelatihan  dan  pengujian  dapat    mendapatkan  hasil  yang maksimal. Untuk 4 model arsitektur yang dirancang, 5-100-1 adalah model yang memiliki tingkat MSE terendah  yaitu 0,0081724233 dan memiliki tingkat akurasi kebenaran 83%. Model  arsitektur  5-75-1  adalah  model  arsitektur  yang  memiliki  MSE  tersebar    yaitu 0,0742230576  dan  memiliki  tingkat  akurasi  keberanan  63%.  Jaringan  Syaraf  Tiruan dengan  Metode Backpropagation mampu  memprediksi  tingkat  penjualan  Smartphone Apple di Indonesia  dengan data dati masa lalu sesuai dengan tingkat penjualan.

## Daftar Pustaka
[1] I.  Indrayani  and  A.  Ramadhanty,  “Strategi  Apple  Inc.  Dalam  Penguasaan  Pasar Produk Teknologi Di Indonesia Tahun 2015-2019,” Ilmu dan Budaya , vol. 41, no.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 29-39
67, pp. 7917–7934, 2015.
[2] H. Widiputra, A. Mailangkay, and E. Gautama, “JURNAL RESTI Prediksi Indeks BEI  dengan  Ensemble  Convolutional  Neural  Network  dan,”  vol.  1,  no.  10,  pp. 456–465, 2021.
[3] A.  Perdana,  S.  Defit,  and  A.  Wanto,  “Optimalisasi  Parameter  dengan  Cross Validation  dan  Neural  Back-propagation  Pada  Model  Prediksi  Pertumbuhan Industri Mikro dan Kecil,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis , vol. 01, no. 11, pp. 34–
42, 2021, doi: 10.21456/vol11iss1pp34-42.
[4] D.  I.  Giawa,  “Aplikasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk  Memprediksi  Penjualan Handphone  dengan  Menggunakan  Metode  Backpropagation  (Studi  Kasus : CV.Bryan Ponsel),” Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) , vol. 12, pp. 162–167,
2017.
[5] M.  F.  Mubarokh,  M.  Nasir,  and  D.  Komalasari,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk Memprediksi  Penjualan  Pakaian  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation,” Journal  of  Computer  and  Information  Systems  Ampera ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  29–43,
2020, doi: 10.51519/journalcisa.v1i1.3.