## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2022 Vol. 4 N o .   1 Hal:  28-33 e-ISSN: 2714-8491

## Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi Hasil Panen Gabah Padi
Randi Maiyuriska 1 
1 Independent researcher
randi.maiyuriska2@gmail.com

## Abstract
Rice  grain  yields  in  each  region  are  always  changing  every  year,  including  in  Peisisr  Selatan  Regency.  This  is  caused  by several factors such as a long dry season, pest attacks and others that can inhibit rice growth and can even cause crop failure which can harm farmers. This study aims to predict to determine the yield of rice grain in Pesisir Selatan District by using the Artificial  Neural  Network  method  with  the  Backpropagation  algorithm.  Artificial  Neural  Network  is  one  of  artificial intelligence that uses computer technology which is also known as Artificial Intelligent. Backpropagation Neural Network is a  multi-layered  artificial  neural  network  consisting  of  input  layer,  hidden  layer  and  output  layer.  Furthermore,  the  data  is processed using Matlab software. The data processed in this study is data on rice grain  yields  from 2015 to 2020 obtained from the Agriculture Service of Pesisir Selatan Regency. From the research that was carried out using several architectural models,  it  was  obtained  that  one  architecture  had  an  accuracy  rate  of  92.9.%  or  with  an  error  rate  of  only  7.1.%,  MSE  = 0.00094783.
Keywords: Artificial Intelligence; Artificial Neural Networks; Backpropagation; Prediction; Rice Grain Yield.

## Abstrak
Hasil  panen    gabah  padi  disetiap  daerah  tiap  tahunnya  selalu  beruba-ubah,  termasuk  di  Kabupaten  Peisisr  Selatan.  Hal  ini disebabkan  oleh  beberapa  faktor  seperti  musim  kemarau  yang  panjang,  serangan  hama  dan  faktor  lainnya  yang  dapat menghambat  pertumbuhan  padi  bahkan  dapat  menyebabkan  gagal  panen  yang  dapat  merugikan  para  petani.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membuat  memprediksi  untuk  mengetahui  hasil  panen  gabah  padi  di  Kabupaten  Pesisir  Selatan  dengan menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  algoritma Backpropagation .  Jaringan  Syaraf  Tiruan  merupakan  salah satu kecerdasan buatan yang menggunakan teknologi komputer yang disebut juga dengan Artificial Intelligent . Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation merupakan  sebuah  neural  network  berlapis  banyak  yang  terdiri  dari  layer  input,  layer  hiden  dan layer output. Selanjutnya data diolah dengan menggunakan bantuan software Matlab.  Data yang diolah dalam penelitian ini adalah  data  hasil  panen  gabah  padi  dari  tahun  2015  sampai  2020  yang  diperoleh  dari  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Pesisir Selatan.  Dari  peneliatan  yang  dilakuakn  dilakuakn  dengan  menggunakan  beberapa  model  arsitektur  maka  diperoleh  satu arsitektur yang mempunyai tingkat akurasi mencapai 92.9% atau tingkat error 7.1% dengan MSE = 0.00094783.
Kata kunci: Artificial Intelligent ; Jaringan Saraf Tiruan; Backpropagation; Prediksi; Hasil Panen Gabah Padi.
© 2022 INFEB

## 1. Pendahuluan
Padi  merupakan  salah  satu  tanaman  budidaya terpenting dan sangat populer, karena padi  merupakan sumber  karbohidrat  utama  bagi  mayoritas  penduduk dunia.  Padi  menjadi  makanan  pokok  bagi  sebagian besar  masyarakat  Indonesia  yang  menjadikan  padi sebagai komoditas strategis sehingga fluktuasi produksi dan harga padi dapat menimbulkan risiko [1]. Bukan  hanya  itu,  tetapi    padi  juga  dapat  menyokong penghasilan para petani.
Hasil  panen  padi  dari  tahun  ke  tahun  tidak  menetap, hal ini dikarena usaha petani masih bergantung kepada alam  yang  didukung  faktor  resiko  yang  menyebabkan tingginya  peluang-peluang  untuk  terjadinya  gagal panen,  sehingga  terakumulasi  pada  risiko  rendahnya pendapatan  yang diterima oleh petani  [2], termasuk di Kabupaten  Pesisir  Selatan  sehingga  sebuah  prediksi sangat diperlukan untuk mengetahui gambaran di masa depan.  Prediksi  merupakan  hal  yang  sangat  penting
dalam  kehidupan  manusia,  karena  dengan  melakukan prediski,  maka  dampak  dari  suatu  masalah  yang  akan terjadi kedepannya dapat diperkecil [3].
Artificial  Intelligence merupakan  salah  satu  cabang dari ilmu komputer dimana algoritmanya dilatih untuk melakukan tugas yang mengulas tentang penangkapan, pemodelan,  dan  penyimpanan  kecerdasan  manusia  ke dalam  sebuah  sistem  informasi  yang  dapat  membantu dalam  pengambilan  keputusan  [4][5]. Artificial Intelligence atau sering juga disebut dengan Kecerdasan  Buatan  memiliki  beberapa  tahapan evolusi,yakni Artificial Narrow Intelligence (ANI) atau AI  lemah, Artificial  General  Intelligenec (AGI)  atau AI  Kuat,  dan Artificial  Super  Intelligence (ASI)  atau AI  yang  dirancang  untuk  melampaui  kemampuan manusia [6].
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  merupakan  suatu  sistem pemrosesan  informasi  yang  mempunyai  karakteristik menyerupai  jaringan  syaraf  biologis  (JSB)  [7].
Jaringan  Syaraf  Tiruan  merupakan  sebuah  paradigma pemograman  dalam  memproses  informasi  yang bekerjaan  berdasarkan  pada  cara  kerja  otak  manusia [8].  Seperti  halnya  otak  manusia,  neuron  yang  ada pada  JST  saling  terhubung  dan  memiliki  beberapa lapisan,  yakni input  layer,  hidden layer  dan output layer [9][10].  Namun,  tidak  semua  JST  memiliki hidden layer, ada juga yang hanya terdapat layer input dan output saja [11].
Algoritma Backpropagation merupakan salah satu cara yang  paling  populer,  efektif,  dan  mudah  dipelajari untuk  mengoptimalkan  pelatihan  JST  yang  sering digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah  yang  rumit [12][13].  JST Backpropagation bersifat  adaptive  yaitu dapat  menyesuaikan  pada dataset dan fault  tolerance (kesalahan  error  kecil)  dalam  menyelesaikan  masalah pada sistem [14].
Penelitian  terdahulu  menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan  Bagpropagation  pernah  dilakukan  dalam melakukan  prediksi  harga  eceran  beras  di  beberapa pasar  tradisional  dengan  menentukan  nilai  parameter menggunakan  beberapa  arsitektur  diperoleh  satu  hasil terbaik  dengan  arsitektur  4-15-1,  learning  rate  0,09 yang  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  88%,  dengan nilai epoch 12718 iterasi dan dalam  waktu 1  menit 14 detik [15].
Prediksi curah hujan dalam mendapatkan jadwal tanam padi yang tepat untuk mendapatkan hasil terbaik dalam proses  penanaman  khusus  pada  lahan  sawah  tadah hujan dengan  menggunakan regresi linear juga pernah dilakuakn.  Berdasalkan  hasil  penelitian,  prediksi jadwal  tanam  padi  maksimum  diperoleh  pada  bulan dengan memiliki nilai tertinggi dengan perolehan MSE sebesar  14,08333  dan  nilai  RMSE  sebesar  3,752777 yaitu pada bulan Mei [16].
Peneliti  terdahulu  yang  menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation dalam memprediksi kecukupan  jumlah  bahan  baku  untuk  mesin  produksi dalam penjualan beras pada sebuah Rice Milling Units (RMU).  Dalam  melakukan  penelitiannya,  peneliti membandingkan 2 bagian dalam metode prediksi, yaitu Linear Regresi dan Backpropagation Neural Network . Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh hasil Backpropagation  Neural  Network lebih  baik  dengan nilai  MSE  lebih  kecil  yakni  0,00099715  dengan menggunakan  hidden  layer  sebanyak  14  [17].  Dan masih banyak lagi penelitian lainnya yang menerapkan algoritma    Backpropagation    dengan    hasil    lebih baik[18][19][20].
Prediksi  merupakan  suatu  alur  dari  sebuah  gambaran atau peamalan suatu kejadian yang akan terjadi dimasa depan  dengan  berdasarkan  data  histori  dimasa sebelumnya [9].
Berdasarkan  uraian-uraian  diatas,  maka  dilakukan sebuah  penelitian  dalam  melakukan  prediksi  hasil
panen gabah padi menggunakan metode Backpropagation Jaringan Syaraf Tiruan.
2. Metodologi Penelitian
Pada penelitian ini menggunakan metode Backpropagation untuk  memprediksi  produksi  gabah padi.  Langkah-langkah  dalam  penelitian  ini  disajikan pada sub bagian-sub bagian.
2.1 Identifikasi dan Merumuskan Masalah
Identifikasi  masalah  merupakan  tahap  awal  dan penting  dalam  melakukan  penelitian.  Pada  tahap  ini peneliti  akan  mendefenisikan  dan  merumuskan permasalah  yang  ditemukan  pada  objek  penelitiannya agar lebih terarah.
2.2 Menentukan Tujuan Penelitian Setelah rumusan masalah didapatkan,tahapan selajutnya  adalah  menentukan  tujuan  penelitian.  Pada tahapan  ini  peneliti  mengemukanan  tujuan  dari penelitian  yang  dilakuakannya  agar  penelitian  yang dilakukan  agar  sasaran  dari  penelitian  menjadi  lebih terfokus.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk memprediksi hasil panen gabah padi pada tahun
2.3 Mempelajari Literatur
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  dimana  penulis mencari  dan  mengumpulkan  infomasi  lebih  dari permasalaahn yang sudah ada. Metode yang digunakan adalah  dengan  melakukan  kajian  pustaka,  yakni dengan  mengumpulkan  berbagai  informasi  dari berbagai sumber seperti buku, artikel serta jurnal yang mebahas  tentang  Artificial  Intelligence  dan  Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
2.4 Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahapan:
a. Observasi  yaitu  melakukan  pengamatan  secara langsung  ke  lokasi  penelitian  untuk  mengetahui secara jelas permasalahan yang ada.
b. Wawancara  yaitu  dengan  melakukan  tanya  jawab secara  langsung    dengan  pihak  yang  terkait  untuk memperoleh  informasi  yang  digunakan  dalam melakukan penelitian.
2.5 Analisa Data dengan Metode Backpropagation
Berdasarkan  informasi  yang  didapatkan  dari  berbagai metode yang  dilakukan, serta menentukan kebutuhan- kebutuhan  dari  sistem  yang  digunakan,  maka permasalahan  tersebut  diselesaikan  untuk  mencapai tujuan  dari  penelitian  ini.  Metode  yang  digunakan dalam  penyelesaian  masalah  adalah  dengan  metode Backpropagation.
a. Mengumpulkan Data
Data  yang  digunakan  merupakan  data  hasil  panen gabah  padi  selama  3  tahun  belangkang,  yakni  tahun 2018 sampai dengan tahun 2020.
b. Menentukan Data uji dan data latih
Data yang diperoleh kemudian di bagi menjadi 2 data, yaitu data latih dan data uji untuk tahap selanjutnya.
c. Normalisai Data
Setelah  menentukan  data  latih  dan  data  uji,  tahapan selanjutnya  adalah  melakukan  tahap  normalisasi terhadap  data  tersebut  dengan  menggunakan  fungsi aktivasi sigmoid. Proses ini bertujuan untuk mempermudah  dalam  perhitungan  dan  mendapatkan hasil predisksi yang akurat.
d. Perancangan
arsitektur metode JST
Backpropagation
Dalam  merancang  sebuah  arsitektur  yang  dapat menghasilkan  prediksi  yang  optimal  perlu  dilakukan penginputan  jumlah  nilai  parameter-parameter  yang digunakan seperti jumlah hidden layer, laju pemahaman (learning rate), maksimum iterasi (epoch), dan  momentum  dengan  menggunakan  proses  trial  dan error [12].
e. Pengujian akurasi dan error
Pada tahap ini dilakukan pengujian hasil prediksi yang diperoleh dengan cara melihat tingkat keakurasian dan error  atau  nilai  MSE,  apakah  sudah  sesuai  dengan tujuan yang diharapkan  yang dilakuakan pada masing- masing  data  training  dan  data  testing.  Semakin  kecil nilai MSE yang diperoleh, maka kinerja prediksi yang didapatkan semakin baik [12].

## 2.6 Implementasi dengan Aplikasi MatLab
Pada  tahap  ini,  penulis  menggunakan  aplikasi  Matlab dalam  melakukan  pengujian  hasil  agar  dapat mempermudah  user  nantinya  dalam  pengoperasian model  yang  telah  dibuat.  Dengan  menentukan  metode arsitektur  dan  beberapa  parameter  lainnya  dalam melakukan  training  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan metode Backpropagation dalam melakukan prediksi.
2.7 Hasil dan Kesimpulan
Pada  tahap  ini  merupakah  tahap  akhir  dari  penelitian yang  penulis  lakukan.  Pada  tahapan  ini  akan dijabarkan  hasil  dan  kesimpulan  yang  diperoleh  dari penelitian yang dilakukan dan saran guna pengembangan  penelitian  dimasa  akan  datang  yang berkaitan dengan prediksi suatu permasalah.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  diambil  dalam  penelitian  ini  adalah  data hasil  panen  padi  di  Kabupaten  Peisir  Selatan  menurut Kecamatan  dari    tahun    2015    sampai    tahun  2020. Data  tersebut  dianalisis  menggunakan  algoritma Backpropagation  untuk  memprediksi  hasil  panen dimasa  akan  datang.  Data  dapat  dilihat  pada  Table  1. Data tersebut nanti akan dibagi menjadi 2 bagian, yaitu data training dan data testing. Data training yang akan digunakan adalah data tahun  2015-2018 dengan target data  tahun  2019  dapat  dilihat  pada  Table  2.  Data training  pada  Tabel  3.  Sedangkan  untuk  data  testing yang  akan  digunakan  adalah  data  tahun  2016-2019 dengan target data tahun 2020 dapat dilihat pada Table 4.
Tabel 1. Hasil Panen Gabah Padi Sawah menurut Kecamatan (ton)
Kecamatan Hasil Panen Gabah Padi Sawah menurut Kecamatan (ton) 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Silaut 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Lunang 24562.00 20819.00 25485.10 20232.70 22477.92 21741.68 Basa Ampek Balai Tapan 9523.00 7280.00 10228.60 10274.30 11791.84 13987.07 Ranah Ampek Hulu Tapan 10999.00 11830.00 15892.90 12723.10 14527.77 16098.26 Pancung Soal 14126.00 23465.00 25329.40 22961.10 30213.78 28236.00 Airpura 17114.00 10856.00 17184.00 18549.90 19570.00 26500.56 Linggo Sari Baganti 28979.00 28429.00 43070.60 42077.80 34186.29 44024.62 Ranah Pesisir 39809.00 24464.00 44709.30 35836.30 34216.14 42557.69 Lengayang 43101.00 30322.00 45002.70 48461.80 46808.43 49336.77 Sutera 29598.00 24983.00 37937.90 39061.50 37524.03 34661.01 Batang Kapas 21457.00 21932.00 24842.30 21890.40 21236.94 25424.43 IV Jurai 14583.00 10630.00 14841.40 19123.10 16118.14 18857.21 Bayang 32347.00 28178.00 35668.60 33159.60 27508.41 35227.81 IV Nagari Bayang Utara 7008.00 7584.00 11005.90 10260.90 9454.24 8951.47 Koto XI Tarusan 24167.00 19448.00 25772.50 17780.80 18190.42 17238.58
Setelah  data  diperoleh  dan  sebelum  dilakukan penginputan data, terlebih dahulu data  harus dilakukan proses  normalisasi  atau  transformasi  data.  Proses  ini dilakukan  untuk  memperoleh  nilai  antara  0  dan  1  atau
dari  0,1  sampai  0,9.  Rumus  normalisasi  dapat  dilihat pada Persamaan (1).
(1) Dimana X’ merupakan nilai data ke-n setelah dilakuakn normalisas,  x  merupakan  data  ke-n,  a  merupakan  nilai terkecil, dan b merupakan nilai terbesar. Tabel  2. Data Trainig Awal Kecamatan Hasil Panen Gabah Padi Sawah menurut Kecamatan (ton) 2015 2016 2017 2018 2019 Silaut 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Lunang 24562.00 20819.00 25485.10 20232.70 22477.92 Basa Ampek Balai Tapan 9523.00 7280.00 10228.60 10274.30 11791.84 Ranah Ampek Hulu Tapan 10999.00 11830.00 15892.90 12723.10 14527.77 Pancung Soal 14126.00 23465.00 25329.40 22961.10 30213.78 Airpura 17114.00 10856.00 17184.00 18549.90 19570.00 Linggo Sari Baganti 28979.00 28429.00 43070.60 42077.80 34186.29 Ranah Pesisir 39809.00 24464.00 44709.30 35836.30 34216.14 Lengayang 43101.00 30322.00 45002.70 48461.80 46808.43 Sutera 29598.00 24983.00 37937.90 39061.50 37524.03 Batang Kapas 21457.00 21932.00 24842.30 21890.40 21236.94 IV Jurai 14583.00 10630.00 14841.40 19123.10 16118.14 Bayang 32347.00 28178.00 35668.60 33159.60 27508.41 IV Nagari Bayang Utara 7008.00 7584.00 11005.90 10260.90 9454.24 Koto XI Tarusan 24167.00 19448.00 25772.50 17780.80 18190.42 Tabel  3. Data Training Setelah Dinormalisasi Kecamatan Hasil Panen Gabah Padi Sawah menurut Kecamatan (ton) 2015 2016 2017 2018 2019 Silaut 0.10000 0.10000 0.10000 0.10000 0.10000 Lunang 0.50547 0.44368 0.52070 0.43400 0.47106 Basa Ampek Balai Tapan 0.25720 0.22018 0.26885 0.26961 0.29466 Ranah Ampek Hulu Tapan 0.28157 0.29529 0.36236 0.31003 0.33982 Pancung Soal 0.33319 0.48736 0.51813 0.47904 0.59876 Airpura 0.38252 0.27921 0.38367 0.40622 0.42306 Linggo Sari Baganti 0.57838 0.56930 0.81100 0.79461 0.66434 Ranah Pesisir 0.75716 0.50385 0.83805 0.69158 0.66483 Lengayang 0.81150 0.60055 0.84290 0.90000 0.87271 Sutera 0.58860 0.51242 0.72627 0.74482 0.71944 Batang Kapas 0.45421 0.46205 0.51009 0.46136 0.45058 IV Jurai 0.34073 0.27548 0.34500 0.41568 0.36608 Bayang 0.63398 0.56516 0.68881 0.64739 0.55410 IV Nagari Bayang Utara 0.21569 0.22520 0.28168 0.26939 0.25607 Koto XI Tarusan 0.49895 0.42104 0.52545 0.39352 0.40028
Tabel  3  merupakan  data  hasil  normalisai  dari  data training awal yang nantinya akan digunakan untuk data
input  saat  proses  training.  Hasil  dari  data  training  ini berupa data testing awal yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel  4. Data Testing Awal Kecamatan Hasil Panen Gabah Padi Sawah menurut Kecamatan (ton) 2016 2017 2018 2019 2020 Silaut 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Lunang 20819.00 25485.10 20232.70 22477.92 21741.68 Basa Ampek Balai Tapan 7280.00 10228.60 10274.30 11791.84 13987.07 Ranah Ampek Hulu Tapan 11830.00 15892.90 12723.10 14527.77 16098.26 Pancung Soal 23465.00 25329.40 22961.10 30213.78 28236.00 Airpura 10856.00 17184.00 18549.90 19570.00 26500.56 Linggo Sari Baganti 28429.00 43070.60 42077.80 34186.29 44024.62 Ranah Pesisir 24464.00 44709.30 35836.30 34216.14 42557.69 Lengayang 30322.00 45002.70 48461.80 46808.43 49336.77 Sutera 24983.00 37937.90 39061.50 37524.03 34661.01 Batang Kapas 21932.00 24842.30 21890.40 21236.94 25424.43 IV Jurai 10630.00 14841.40 19123.10 16118.14 18857.21 Bayang 28178.00 35668.60 33159.60 27508.41 35227.81 IV Nagari Bayang Utara 7584.00 11005.90 10260.90 9454.24 8951.47 Koto XI Tarusan 19448.00 25772.50 17780.80 18190.42 17238.58

## Tabel  5. Data Testing Setelah Dinormalisasi
Kecamatan Hasil Panen Gabah Padi Sawah menurut Kecamatan (ton) 2016 2017 2018 2019 2020 Silaut 0.10000 0.10000 0.10000 0.10000 0.10000 Lunang 0.43758 0.51324 0.42807 0.46448 0.45254 Basa Ampek Balai Tapan 0.21805 0.26586 0.26660 0.29121 0.32680 Ranah Ampek Hulu Tapan 0.29182 0.35770 0.30631 0.33557 0.36103 Pancung Soal 0.48049 0.51072 0.47232 0.58992 0.55785 Airpura 0.27603 0.37864 0.40079 0.41733 0.52971 Linggo Sari Baganti 0.56098 0.79839 0.78230 0.65433 0.81386 Ranah Pesisir 0.49669 0.82497 0.68109 0.65482 0.79008 Lengayang 0.59167 0.82972 0.88581 0.85900 0.90000 Sutera 0.50510 0.71517 0.73339 0.70846 0.66203 Batang Kapas 0.45563 0.50282 0.45495 0.44436 0.51226 IV Jurai 0.27237 0.34065 0.41008 0.36136 0.40577 Bayang 0.55691 0.67837 0.63769 0.54605 0.67122 IV Nagari Bayang Utara 0.22298 0.27846 0.26638 0.25330 0.24515 Koto XI Tarusan 0.41535 0.51790 0.38832 0.39496 0.37953
Pada  Table  5  dapat  dilihat  data  yang  akan  digunakan data  input  untuk  data  testing.  Sedangkan  pada  table  5 dapat  dilihat  hasil  normalisasi  dari  data  testing  yang ada  pada  Table  4  dengan  menggunakan  rumus Persamaan (1).
Selanjutnya dilakukan tahap pelatihan dengan menentukan   nilai parameter   jaringan terlebih dahulu untuk  memperoleh  hasil  yang  optimal.    Parameter yang    dipakai    pada    penelitian,    yang    dapat  dilihat pada Table 6.
Tabel  6. Konfigurasi Akhir  Parameter Pelatihan
No Nama Parameter Jumlah 1 Neuron Input 4 2 Neuron Output 1 3 Learning Rate 0,1 4 Goal 0,001 5 Maksimum Epoch 10000 6 Gradient 1e -05
Setelah  ditentukan  parameter  pelatihan,  proses  input data dapat dilakukan. Dari hasil input diperoleh model arsitektur backpropagtion dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Arsitektur Jaringan Backpropagation
Penelitian  ini  menggunakan  5  model  arsitektur,  yakni 4-15-1,  4-20-1,  4-24-1,  4-26-1,  dan  4-28-1.  Pada model  arsitektur  4-15-1  dapat  diterangkan  dimana  4 merupakan data input layer, 25 merupakan data hidden layer  dan  1  merupakan  data  output  layer.  Hal  ini  juga serupa dengan model arsitektur yang lain.

## Tabel 7. Perbandingan Hasil 5 Model Arsitektur dengan Algoritma Backpropagation
Pada  Table  7 dapat dilihat  perbandingan  dari  5  model arsitektur jaringan yang digunakan. Dari tebel tersebut tingkat  Epoch  dari  masing-masing  model  arsitektur diperoleh  dengan  menggunakan  aplikasi  Matlab, sedangkan  nilai  MSE  dan  akurasi  diperoleh  dengan menggunakan perhitungan pada Microsoft Excel.  Dari 5  model  arsitektur  terdapat  1  model  yang  memiliki hasil  yang  terbaik,  yaitu  model  arsitektur  4-26-1  yang dapat dilihat pada gambar 1 dengan tingkat MSE yang lebih rendah dan tingkat akurasi sebesar 92.9 %.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  analisa  dari  penelitian  yang dilakuakn  dalam  memprediksi  hasil  panen  gabah  padi di  Kabupaten  Pesisir  Selatan  maka  dapat  disimpulkan bahwa dengan menggunakan beberapa model arsitektur  yang  digunakan  terdapat  1  arsitektur  yang memiliki tingkat akurasi 92.9% atau tingkat error 7.1% dengan MSE 0.00094783 . Sehingga dapat disumpulkan  bahwa  dengan  metode  Backpropagation dapat membantu dalam prediksi hasil panen gabah padi di Kabupaten Pesisir Selatan.

## Daftar Rujukan
[1]. Saragih, I. R., Chalil, D., & Ayu, S. F. (2018). Analisis Risiko Produksi Padi  Dalam Pengembangan Asuransi Usahatani Padi (Autp)  (Desa  Panca  Arga,  Kecamatan  Rawang  Panca  Arga, Kabupaten  Asahan). Jurnal  Agrisep :  Kajian  Masalah  Sosial Ekonomi  Pertanian  Dan  Agribisnis,  17 (2),  187–196. http://dx.doi.org/10.31186/Jagrisep.17.2.187-196
[2]. Kaleka,  M.  U.,  Maulida,  E.,  Taek,  E.,  Swastawan,  I.  P.  E.,  & Arisena,  G.  M.  K.  (2020).  Kajian  risiko  usaha  tani  padi  di
Indonesia. AGROMIX, 11 (2), 166–176.
http://dx.doi.org/10.35891/agx.v11i2.1928
[3]. Mahmudi,  A.  A.  (2020).  Optimasi  Conjugate  Gradient  Pada Backpropagation  Neural  Network  Untuk  Prediksi  Hasil
No Arsitektur Epoch MSE Akurasi (%) 1 4-15-1 3515 0.00069588 89.40 2 4-20-1 6746 0.00040549 91.30 3 4-24-1 5180 0.00279730 88.50 4 4-26-1 2588 0.00094783 92.90 5 4-28-1 4064 0.00109430 86.77
Tangkap Ikan. SAINTEKBU, 12 (2), 29–39. http://dx.doi.org/10.32764/saintekbu.v12i2.1031
[4]. He,  J.,  Baxter,  S.  L.,  Xu,  J.,  Xu,  J.,  Zhou,  X.,  &  Zhang,  K. (2019).  The  practical  implementation  of  artificial  intelligence technologies  in  medicine. Nature  Medicine,  25 (1),  30–36. http://dx.doi.org/10.1038/s41591-018-0307-0
[5]. Dewi,  A.  O.  P.  (2020).  Kecerdasan  Buatan  sebagai  Konsep Baru  pada  Perpustakaan. Anuva:  Jurnal  Kajian  Budaya,
Perpustakaan, dan Informasi, 4 (4), 453-460.
http://dx.doi.org/10.14710/anuva.4.4.453-460
[6]. Kusumawardani,  Q.  D.  (2019).  Hukum  Progresif  Dan Perkembangan  Teknologi  Kecerdasan  Buatan. Veritas  et Justitia, 5 (1), 166–190 http://dx.doi.org/10.25123/vej.3270
[7]. Tambunan, H. S., Gunawan, I., & Sumarno, S. (2019). Prediksi Jumlah  Pendapatan  Beasiswa  PPA  dan  BBP  Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation. JURNAL  MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 3 (4), 346.
http://dx.doi.org/10.30865/mib.v3i4.1327
[8]. Robandi,  Imam.  (2019).  “ARTIFICIAL  INTELLIGENCE  - Mengupas  Rekayasa  Kecerdasan  Tiruan.  Ed-I.  Yogyakarta: Andi
[9]. Guntoro,  G.,  Costaner,  L.,  &  Lisnawita,  L.  (2019).  Prediksi Jumlah  Kendaraan  di  Provinsi  Riau Menggunakan Metode Backpropagation. Informatika  Mulawarman :  Jurnal  Ilmiah
Ilmu Komputer, 14 (1), 50.
http://dx.doi.org/10.30872/jim.v14i1.1745
[10]. Lesnussa,  Y.  A.,  &  Risamasu,  E.  (2020).  Aplikasi  Jaringan Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Untuk  Meramalkan  Tingkat
Pengangguran Terbuka (TPT) Di Provinsi Maluku. Sainmatika: Jurnal Ilmiah Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam, 17 (2), 89. http://dx.doi.org/10.31851/sainmatika.v17i2.3434
[11]. Budiharto, Widodo & Derwin Suhartono. (2014). “ARTIFICIAL INTELLIGENCE”. Ed-I. Yogyakarta: Andi
[12]. Putra,  H.,  &  Ulfa  Walmi,  N.  (2020).  Penerapan  Prediksi Produksi  Padi  Menggunakan  Artificial  Neural  Network Algoritma  Backpropagation. Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan Sistem Informasi, 6 (2), 100–107. http://dx.doi.org/10.25077/teknosi.v6i2.2020.100-107
[13]. Sudarsono,  A.  (2016).  Jaringan  syaraf  tiruan  untuk memprediksi  laju  pertumbuhan  penduduk  menggunakan metode  bacpropagation  (studi  kasus  di  kota  bengkulu).
JURNAL MEDIA INFOTAMA, 12 (1).
http://dx.doi.org/10.37676/jmi.v12i1.273
[14]. Fadilah, M. N., Yusuf, A., & Huda, N. (2021). Prediksi Beban Listrik  Di  Kota  Banjarbaru  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan  Backpropagation. JURNAL  MATEMATIKA  MURNI DAN TERAPAN EPSILON, 14 (2), 81.
http://dx.doi.org/10.20527/epsilon.v14i2.2961
[15]. Fardhani,  A.  A.,  Simanjuntak,  D.  I.  N.,  &  Wanto,  A.  (2018). Prediksi  Harga Eceran  Beras  Di  Pasar  Tradisional  Di  33  Kota Di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation.
Jurnal Infomedia, 3 (1).
http://dx.doi.org/10.30811/jim.v3i1.625
[16]. Nurfadly, A. (2019). Prediksi  Curah  Hujan  Dengan  Metode Backpropagation  Dan  Regeresi  Linear  Dalam  Penentuan Jadwal  Tanam  Padi. Inspiration:  Jurnal  Teknologi  Informasi
Dan Komunikasi, 9 (2), 127.
http://dx.doi.org/10.35585/inspir.v9i2.2515
[17]. Aritonang, M., & Sihombing, D. J. C. (2019). An Application of Backpropagation Neural Network for Sales Forecasting Rice Miling  Unit. 2019  International  Conference  of  Computer Science and Information Technology (ICoSNIKOM). http://dx.doi.org/10.1109/icosnikom48755.2019.9111612
[18]. Zuraidah, A. H., Windarko, N. A., & Eviningsih, R. P. (2021). Short-Term Electrical Load Prediction Using ANN- Backpropagation. 2021  International  Conference  on Artificial Intelligence  and  Computer  Science  Technology  (ICAICST) . http://dx.doi.org/10.1109/icaicst53116.2021.9497812
[19]. Dubey,  S.  C., Mundhe,  K.  S.,  &  Kadam,  A.  A.  (2020).  Credit Card  Fraud  Detection  using  Artificial  Neural  Network  and BackPropagation. 2020  4th  International  Conference  on Intelligent  Computing  and  Control  Systems  (ICICCS). http://dx.doi.org/10.1109/iciccs48265.2020.9120957
[20]. Salimu,  S.  A.,  &  Yunus,  Y.  (2020).  Prediksi  Tingkat Kedatangan Wisatawan Asing Menggunakan Metode
Backpropagation  (Studi  Kasus:  Kepulauan  Mentawai). Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 98–103 . http://dx.doi.org/10.37034/infeb.v2i4.50