## PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DALAM MODEL PENYEDIAAN TEPUNG JAGUNG  PADA RANTAI PASOK JAGUNG
Dorina Hetharia 1 , M. Syamsul Ma’arif 2 , Yandra Arkeman 3 , Titi Candra S. 4
1 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti
2,3,4 Program Studi Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, IPB

## ABSTRACT
Corn flour as one of the products made  from corn is an intermediate product. This product can  be  consumed  directly,  also  can  be  used  as  raw  materials  in  the  food  industry,  feed industry and other industrial raw materials. In the supply chain system, corn flour industry is a  part of the maize supply chain . To maintain the continuity of the flow of raw materials in the  supply  chain  ,  the  industry  needs  to  provide  corn  flour  that  meets  quantity  with  good quality according to consumer demand . It is closely related to the supply of corn as a raw material  for  corn  flour.  The  provision  of  corn  are  also  closely  related  to  the  availability  of the  amount  of  corn  production  obtained  from  the  farmers.  This  paper  discussed  about prediction of maize production using artificial neural networks and a statistical forecasting . The  input  variables  of  corn  production  forecast  in  causal  models  were  land  and  rainfall, while  the  output  variable  was  the  amount  of  corn  production  per  month  .  The  forecasting results would be used as input for the corn flour industry.

## Keywords: corn flour industry, artificial neural network, prediction of maize production

## 1. PENDAHULUAN
Manajemen  Rantai  Pasokan  atau supply  chain  management  (SCM)  pertama kali  dikemukakan  oleh  Oliver  &  Weber (Pujawan,  2005).  Jaringan  fisik  dari perusahaan-perusahaan yang terlibat dalam memasok  bahan  baku,  memproduksi barang,  maupun  mengirimkannya  ke pemakai  akhir  disebut  rantai  pasokan  atau supply chain, sedangkan manajemen rantai pasokan adalah metode, alat, atau pendekatan  pengelolaannya.  Manajemen rantai  pasokan  mulai  dikembangkan  pada tahun  1980-an  dan  berlanjut  terus  hingga kini  (Wisner,  2005).  Dalam  manajemen rantai  pasokan,  interaksi  antara  pemasok, manufaktur, distributor, retailer, dan konsumen akhir akan memberikan pengaruh  pada  kegiatan  dalam  rantai pasokan.  Hubungan  baik  antar  mata  rantai dalam rantai pasokan   akan menghasilkan
pelayanan  yang  baik  pula  bagi  konsumen akhir,  dan  bersamaan  dengan  itu  terjadi penambahan  keuntungan  bagi  perusahaan. Hal ini dapat diwujudkan dengan dipenuhinya  kebutuhan  setiap  mata  rantai oleh  mata  rantai  sebelumnya  mulai  dari pemasok bahan baku hingga ke konsumen akhir.
Bila  ditinjau  dari  barang  yang mengalir  sepanjang  rantai  pasokan  mulai dari bahan baku sampai produk jadi, maka jumlah produk dan mutu produk merupakan  hal  yang  harus  dipenuhi.  Hal ini  untuk  menjamin  lancarnya  kegiatan produksi dan juga menjamin kelangsungan kerjasama  dalam  rantai  pasokan  tersebut. Pemasok bahan baku harus dapat menyediakan jumlah dan mutu bahan baku sesuai  permintaan  produsen.  Demikian pula  produsen  harus  dapat  memenuhi
jumlah  produk  bagi  konsumennya  dengan mutu yang sesuai standar.
Agroindustri  sebagai  industri  yang menghasilkan
barang konsumsi merupakan  industri    dengan  bahan  baku berbasiskan hasil pertanian. Pada umumnya agroindustri sebagaimana industri-industri  lainnya  bertujuan  untuk memperoleh profit yang maksimal. Hal ini dapat  tercapai  bila  peningkatan  faktor- faktor yang  mempengaruhinya  dapat dilakukan secara optimal. Dalam melaksanakan  jalannya  proses  produksi, suatu  agroindustri    akan  berusaha  untuk memenuhi  permintaan  konsumennya  baik jumlah  maupun  mutu  yang  diharapkan. Sehubungan  dengan  itu  rantai  pasokan yang  berhubungan  dengan  agroindustri tersebut  turut  berperan  untuk  menunjang hal  itu.  Industri  tepung  jagung  sebagai salah  satu  agroindustri  berbasis  komoditi jagung  merupakan  bagian  dari  rantai pasokan jagung.  Industri ini menggunakan bahan  baku  jagung  pipilan  yang  akan diproses  menjadi  tepung  jagung  atau  corn flour  melalui  proses  pengolahan  cara kering.
Tanaman jagung merupakan varietas  unggul  yang  memiliki  sifat: berproduksi tinggi, berumur pendek, tahan serangan  penyakit.  Jagung  merupakan tanaman semusim atau annual. Satu siklus hidupnya  diselesaikan  dalam  80-150  hari. Tanaman  jagung  merupakan  tanaman pangan  dunia  yang  terpenting  yang bermanfaat  bagi  kehidupan  manusia  dan hewan.  Selain  gandum  dan  padi,  jagung merupakan  sumber  karbohidrat  utama  di Amerika  Tengah  dan  Selatan,  jagung  juga menjadi  alternatif  sumber  pangan  di Amerika Serikat. Sebagai sumber karbohidrat,  komoditi  ini  merupakan sumber  pangan  yang  dapat  menggantikan beras  sebagai  bahan  makanan  pokok  di Indonesia.  Beberapa  daerah  di  Indonesia seperti  Madura  dan  Nusa  Tenggara menggunakan  jagung  sebagai  pangan pokok bagi penduduknya.
Selain  sebagai  bahan  makanan pokok, jagung juga merupakan bahan baku
industri  pangan,  industri  pakan  dan industri  olahan  lainnya.  Banyak  sekali manfaat  tanaman  jagung  yang  bernilai ekonomis antara lain, daun jagung sebagai pakan  dan  kompos,  kulit  buah  jagung sebagai bahan pakan, kompos dan industri rokok,  jagung  muda  sebagai  sayuran, jagung  pipilan  sebagai  bahan  baku pembuatan  tepung  jagung,  pati  jagung, bahan    industri  pangan,  bahan  baku minyak  jagung,  etanol,  dextrin,  dan  bahan baku  industri  lainnya.  Di  Indonesia  biji jagung  pipilan  sebagai  produk  utama  dari tanaman  jagung,  50%  digunakan  sebagai bahan  baku  baku  utama  industri  pakan, selebihnya  digunakan  sebagai  bahan  baku industri lain dan dikonsumsi langsung.
Produksi  jagung  di  Indonesia semakin tahun semakin meningkat. Hal ini dapat  dilihat  dari  data    produksi,  luas panen,  dan  produktivitas  jagung  sejak tahun  2000  sampai  dengan  2009  seperti ditunjukkan pada Tabel 1. Namun peningkatan  produksi  jagung  di  Indonesia belum  diikuti  dengan  penanganan  pasca panen  yang  baik.  Informasi  tentang kegiatan  dan  penanganan  pasca  panen kepada  petani  masih  sangat  kurang sehingga  petani  belum  dapat  merasakan nilai  tambah  dengan  meningkatnya  mutu biji  jagung.  Demikian  pula  penerapan teknologi produksi jagung di tingkat petani masih belum optimal.
Bila  dibandingkan  dengan  negara produsen jagung lainnya di dunia, produksi  jagung  di  Indonesia  masih tertinggal  jauh.  Tabel  2  menunjukkan bahwa  produktivitas  usaha  tani  jagung  di Indonesia baru mencapai setengah dibandingkan dengan Argentina dan MEE, bahkan  hampir  mencapai  sepertiga  bila dibandingkan  dengan  Amerika  Serikat. Tabel  2  juga  menunjukkan  bahwa  rerata produktivitas  jagung  Indonesia  sebesar 3,21 ton/ha masih dibawah rerata produktivitas  jagung  dunia  yaitu  4,53 ton/ha.
Tabel 1 Produksi, luas panen, dan produktivitas jagung di Indonesia Tahun Produksi Luas Panen Produktivitas Ton Ha Ku/Ha 2000 9,676,899.00 3,500,318.00 27.65 2001 9,347,192.00 3,285,866.00 28.45 2002 9,585,277.00 3,109,448.00 30.83 2003 10,886,442.00 3,358,511.00 32.41 2004 11,225,243.00 3,356,914.00 33.44 2005 12,523,894.00 3,625,987.00 33.44 2006 11,609,463.00 3,345,805.00 34.70 2007 13,287,527.00 3,630,324.00 36.60 2008 16,323,922.00 4,003,313.00 40.78 2009 16,478,239.00 4,009,179.00 41.10 Sumber : Departemen Pertanian (2011)
Produktivitas  jagung  yang  rendah  di
Indonesia mengakibatkan kebutuhan bahan baku  bagi  industri  pengolahan  jagung masih  belum  dapat  dipenuhi  oleh  petani lokal. Hal ini mengakibatkan dibutuhkannya  impor  jagung  sebagai bahan  baku  industri  dari  negara  produsen jagung lainnya. Volume ekpor jagung oleh Indonesia  ke  negara  luar  pada  tahun  2006 sebanyak  29164,424  ton  dengan  nilai  $ 4,674,364.00,  sedangkan  volume  impor jagung  pada  tahun  yang  sama  mencapai
2327947,861 ton dengan nilai $353,847,975.00 (Deptan, 2011).
Dari  berbagai  jenis  produk  yang dapat  dihasilkan  komoditi  jagung  ini, tepung  jagung  merupakan  jenis  produk yang cukup penting. Hal ini karena tepung jagung merupakan produk antara multiguna  yang  dapat  dijadikan  sebagai bahan  baku  industri  pangan,  bahan  baku pakan,  dan  sebagai  bahan  baku  industri lainnya.
Tabel 2 Produktivitas jagung di beberapa negara produsen jagung dunia
Tahun Produktivitas (ton/ha) Dunia USA Argentina MEE Indonesia 1998 4,42 8,44 6,08 5,63 2,65 1999 4,38 8,4 5,37 6,28 2,66 2000 4,27 859 5,43 5,09 2,77 2001 4,42 8,67 5,45 6,16 2,85 2002 4,37 8,16 6,52 6,24 3,09 2003 4,47 8,92 6,48 5,03 3,25 2004 4,59 9 6,5 6,04 3,34 2005 4,65 9,12 6,71 6,12 3,45 2006 4,65 8,97 6,3 5,88 3,47 2007 4,76 9,31 6,66 6,2 3,66 2008 4,82 9,66 7,56 6,48 4,08 Rerata 4,53 8,84 6,28 5,92 3,21 Sumber: USDA (2008) Untuk  menunjang  ketahanan  pangan dan mengembangkan industri yang berbahan  baku  tepung  jagung,  maka
industri  tepung  jagung  perlu  dikelola dengan  baik.  Pengelolaan  industri  tepung jagung  ini  tidak  terlepas  dari  rantai  pasok
agroindustri  jagung.  Penyediaan  jumlah dan mutu pasokan jagung mulai dari petani dan pengumpul sangat berpengaruh terhadap  jumlah  dan  mutu  tepung  jagung yang  diproduksi.  Selanjutnya  jumlah  dan mutu    tepung  jagung  sebagai  bahan  baku akan  berpengaruh  pada  jumlah  dan  mutu produk pada industri hilirnya.
Jika dilihat dari sisi jumlah produksi yang  akan  dihasilkan  oleh  industri  tepung jagung,  maka  pemenuhan  jumlah  jagung pipilan  sebagai  bahan  baku  juga  harus dipenuhi  sesuai  target  produksi.  Namun hasil  produksi  jagung  nasional  50% digunakan  sebagai  bahan  baku  industri pakan. Data ekspor impor jagung menunjukkan  bahwa  Indonesia  masih harus mengimpor jagung untuk memenuhi kebutuhan dalam negeri, hal ini mengindikasikan bahwa kemungkinan terdapat kekurangan jumlah jagung pipilan sebagai bahan baku industri tepung jagung.
Sebagai industri antara yang memproduksi tepung jagung sebagai bahan baku  industri  lainnya,  maka  industri tepung  jagung  perlu  memenuhi  kebutuhan konsumennya dengan menyediakan produk  tepung  jagung  menurut  jumlah yang dibutuhkan dan mutu yang memenuhi syarat. Bagian yang akan dikaji dalam makalah ini adalah prediksi produksi  jagung  sebagai  bahan  baku industri tepung jagung. Bagian ini merupakan  bagian  dari  kajian  tentang rancang bangun  model penyediaan tepung jagung pada rantai pasok tepung jagung.

## Tujuan
Tujuan  dari  kajian  ini  adalah diperolehnya hasil prediksi produksi jagung sebagai bahan baku industri tepung jagung  dengan  menggunakan  artificial neural  network  dan  peramalan  secara statistikal.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pelatihan  propagasi  umpan  balik (Feed Forward Back Propagation)
berbasis  jaringan  syaraf  tiruan  meliputi  3 fase (Siang 2009).
Fase  pertama  adalah  fase  maju. Pola  masukan  dihitung  maju  mulai  dari layar  masukan  hingga  layar  keluaran menggunakan fungsi aktivasi yang ditentukan.  Selama  propagasi  maju,  sinyal masukan  (=  x i )  dipropagasikan  ke  layer tersembunyi  menggunakan  fungsi  aktivasi yang  ditentukan.  Keluaran  dari  setiap  unit layar  tersembunyi    (=  z j )  tersebut selanjutnya  dipropagasikan  maju  lagi  ke layer tersembunyi di atasnya menggunakan fungsi  aktivasi  yang  ditentukan.  Demikian seterusnya  hingga  menghasilkan  keluaran jaringan (= y k ).
Berikutnya,  keluaran  jaringan  (= y k ) dibandingkan dengan target yang harus dicapai  (=  t k ).Selisih  dari  tk  terhadap  yk yaitu  (tk−  y k )  adalah  kesalahan  yang  t terjadi.  Jika  kesalahan  ini  lebih  kecil  dari batas  toleransi  yang  ditentukan,  maka iterasi  dihentikan.  Namun  bila  kesalahan masih  lebih  besar  dari  batas  toleransinya, maka  bobot  setiap  garis  dalam  jaringan akan  dimodifikasi  untuk  mengurangi kesalahan yang terjadi.
Fase  kedua  adalah  fase  mundur. Selisih  antara  keluaran  jaringan  dengan target yang diinginkan merupakan kesalahan  yang terjadi. Kesalahan tersebut dipropagasikan mundur, dimulai dari garis yang  berhubungan  langsung  dengan  unit- unit  di  layar  keluaran.  Berdasarkan kesalahan tk − y k , dihitung faktor δ k ( k = 1,2,...,m) yang dipakai untuk
mendistribusikan kesalahan di unit ke y ke semua  unit  tersembunyi  yang  terhubung langsung dengan y k . δ k juga dipakai untuk mengubah  bobot  garis  yang  berhubungan langsung  dengan  unit  keluaran.  Dengan cara  yang  sama,  dihitung  faktor δ j (  j  = 1,2,…,  p  )  di  setiap  unit  di  layar tersembunyi  sebagai  dasar  perubahan bobot  semua  garis  yang  berasal  dari  unit tersembunyi  di  layar  di  bawahnya. Demikian  seterusnya  hingga  semua  faktor δ di  unit  tersembunyi  yang  berhubungan langsung dengan unit masukan dihitung. Fase  ketiga  adalah  modifikasi bobot  untuk  menurunkan  kesalahan  yang terjadi.  Setelah  semua  faktor δ dihitung,
bobot semua garis dimodifikasi bersamaan.  Perubahan  bobot  suatu  garis didasarkan  atas  faktor δ neuron  di  layar atasnya.  Sebagai  contoh,  perubahan  bobot garis  yang  menuju  ke  layar  keluaran didasarkan  atas δ k yang  ada  di  unit keluaran.
Ketiga  fase  tersebut  diulang-ulang hingga  kondisi  penghentian  dipenuhi. Umumnya  kondisi  penghentian  yang sering  dipakai  adalah  jumlah  iterasi  atau kesalahan.  Iterasi  akan  dihentikan  jika jumlah  iterasi  yang  dilakukan  sudah melebihi  jumlah  maksimum  iterasi  yang ditetapkan, atau jika kesalahan yang terjadi sudah  lebih  kecil  dari  batas  toleransi  yang diijinkan.
Bidang  peramalan  (forecasting) merupakan  salah  satu  bidang  dimana jaringan  syaraf  tiruan  dapat  diaplikasikan. Backpropagation  dapat  digunakan  dalam melakukan  peramalan  seperti  prediksi permintaan suatu produk di masa mendatang,  prediksi  nilai  penjualan  dan lain  sebagainya.  Peramalan  ini  didasarkan pada data yang diperoleh pada masa lalu.
Dalam memecahkan masalah peramalan,  variabel  yang  diperhatikan adalah variabel yang mempengaruhi output peramalan  yang  akan  dicapai.  Terdapat dua  model  dalam  peramalan  yaitu  model peramalan berdasarkan runtun waktu (time series)  dan  model  kausal  (Makridakis,
1983).  Dalam  aplikasi  regresi  linier sebagai  model  kausal  diasumsikan  bahwa terdapat  hubungan  antara  variabel  yang ingin  diramalkan  (variabel  dependen) dengan variabel lain
(variabel independen).  Selanjutnya,  peramalan  ini didasarkan  pada  asumsi  bahwa  pola pertumbuhan  dari  data  historis  bersifat linier.  Pola  pertumbuhan  ini  didekati dengan suatu model yang menggambarkan hubungan-hubungan  yang  terkait  dalam suatu  keadaan.  Model  tersebut  dapat dijabarkan sebagai berikut :
Y(t) = a + bt dimana  Y  merupakan  fungsi  terhadap waktu.  Variabel  a  dan  b  adalah  parameter yang  kan  ditentukan  dalam  perhitungan.
Rumus- rumus dalam menghitung variabel a dan b adalah sebagai berikut :
2 1 1 2 1 1 1 ) ( ) (       − − = ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ = = = = = N t N t N t N t N t t t N t t Y t tY N b ∑ ∑ = = − = N t N t t b N t Y N a 1 1 1 ) ( 1
Dalam melakukan peramalan,
terdapat  selisih  yang  terjadi  antara  nilai peramalan dengan nilai yang sesungguhnya yang disebut error (kesalahan).  Melalui  nilai  kesalahan  ini dapat dilakukan beberapa analisa sehingga dapat  dibandingkan  metode  peramalan mana yang paling sesuai dengan data yang dimiliki.  Metode  yang  terbaik  /  paling sesuai  adalah  metode  yang  memiliki  nilai kesalahan  peramalan  yang  paling  kecil. Secara  umum  perhitungan  kesalahan peramalan dapat dijabarkan sebagai berikut:
e i = x i – F i
dimana : e i = kesalahan pada periode ke-i x i =  nilai  sesungguhnya  pada periode ke-i F i =  nilai  hasil  peramalan  pada periode ke-i Salah satu ukuran kesalahan peramalan  yang  banyak  digunakan  adalah Mean Square Error (MSE)
N e MSE N i i ∑ = = 1 2
Penelitian  yang  dilakukan  oleh Zhang et al. (2004) menggunakan jaringan syaraf  tiruan,  dimana  penelitian  ini membandingkan  jaringan  syaraf  tiruan dengan  model  univariat  serta  model multivariat,  dan  memperoleh  bahwa  hasil peramalan jaringan syaraf tiruan lebih baik dari  pada  metode  statistikal. Erdinç dan Satman  (2005)  dalam  penelitiannya
membandingkan   jaringan  syaraf  tiruan dengan  regresi  linier,  dan  diperoleh  hasil bahwa  jaringan  syaraf  tiruan  lebih  baik daripada  regresi  linier  dalam  melakukann peramalan.
Setyawati (2003)
menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  untuk univariat  dan  multivariat  time  series dalam melakukan peramalan. Nam dan Schaefer  (1995)  melakukan  penelitian tentang  peramalan  penumpang  pesawat udara  dengan  jaringan  syaraf  tiruan. Azadeh  et  al.  (2008)  menggunakan jaringan  syaraf  tiruan  untuk  meramalkan penggunaan  energi  listrik.  Ferreira  et  al. (2011)    menggunakan  jaringan  syaraf tiruan  untuk  meramalkan  harga  dalam konteks  agribisnis.  Bhuvanes  et  al.  (2007) menggunakan  Backpropagation  Neural Network  (BPNN)  untuk  memprediksi jumlah  pasien    pada  beberapa  bagian perawatan  di  Virtua  Health,  New  Jersey. Prediksi  produksi  jagung  dalam  penelitian ini  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan yaitu  BPNN  dan  membandingkannya dengan peramalan menggunakan statistical forecasting models.

## 3. METODE
Prediksi produksi jagung merupakan  bagian  dari  model  penyediaan tepung  jagung  pada  rantai  pasok  jagung. Model  penyediaan  tepung  jagung  yang dimaksud  dapat  dilihat  pada  Gambar  1. Pada  gambar  ini  terlihat  keterkaitan  antar
berbagai  elemen  yang  terdapat  dalam model  tersebut.  Salah  satu  elemen  dalam model  itu  adalah  prediksi  produksi  jagung yang  outputnya  merupakan  input  dari elemen  berikutnya  yaitu  pengelompokan mutu jagung pipilan.
Variabel input dalam model prediksi produksi  jagung  adalah  luas  panen  dan curah  hujan,  sedangkan  variabel  output adalah  jumlah  produksi  jagung.  Diawali dengan  melakukan  pengambilan  data tentang  produksi  jagung,  luas  panen  pada sentra  jagung  di  Indonesia,    dan  curah hujan  melalui  studi  literatur  dan  studi pendahuluan.  Data  ini  merupakan  input pada  model  prakiraan  produksi  jagung  ke depan.  Hasil  prakiraan  produksi  jagung berkaitan  dengan  jumlah  jagung  pipilan sebagai bahan baku industri tepung jagung. Sub  model  prediksi  permintaan  tepung jagung  oleh  industri  pangan,  pakan,  dan bahan kimia lain bertujuan untuk memperoleh  jumlah  bahan  baku  yang perlu  dipasok  oleh  industri  tepung  jagung ke  industri-industri  tersebut.  Dalam  sub model  ini  akan  dilakukan  prediksi  dengan menggunakan  data  time  series.  Gambar  1 menunjukkan  model  penyediaan  tepung jagung  sepanjang  rantai  pasok  tepung jagung. Mata rantai meliputi sentra jagung, pedagang atau pengumpul, industri tepung jagung, dan konsumen dari industri tepung jagung.
Gambar 1  Model penyediaan tepung jagung.
Gambar 2 Tahapan Proses Prediksi Produksi Jagung
Kajian  yang  dibahas  adalah  prediksi produksi  jagung  dengan  menggunakan jaringan  syaraf  tiruan  (Artificial  Neural Network).  Kajian  ini  merupakan  bagian dari  penelitian  yang  berkenaan  dengan model  penyediaan  tepung  jagung  yang terlihat  pada  Gambar  1.  Model  peramalan yang digunakan untuk memprediksi produksi  jagung  adalah  model  kausal. Model  time  series  tidak  digunakan  karena jumlah  produksi  tanaman  jagung  tidak dipengaruhi  oleh  jumlah  produksi  pada periode-periode  sebelumnya.    Produksi jagung  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor antara  lain  penggunaan  bibit,  pemanfaatan lahan, pemupukan secara tepat, pengendalian hama dan penyakit, pengairan,  curah  hujan,  dan  penanganan
proses panen (Deptan, Direktorat
Budidaya Serealia, 2006).
Model kausal dalam prediksi produksi  jagung  pada  penelitian  ini menggunakan  data  numerik  sebagai  input dalam  jaringan  syaraf  tiruan.  Sebagai variabel  input  adalah  faktor-faktor  yang berpengaruh pada jumlah produksi jagung. Dari faktor-faktor yang berpengaruh tersebut  variabel  luas  panen    dan  curah hujan  akan  digunakan  sebagai  variabel input  dalam  sub  model  ini,  karena  data luas  panen  dan  curah  hujan  bersifat numerik  sedangkan  faktor  lainnya  tidak bersifat  numerik.  Data  jumlah  produksi jagung  merupakan  data  target  atau  respon dalam  model  kausal  ini.  Gambar  2 menunjukkan  tahapan  proses  pengolahan
data  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan pada sub model prediksi produksi jagung.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Model  prediksi  produksi  jagung dalam  makalah  ini  menggunakan  Jaringan Syaraf Tiruan (JST). JST merupakan salah satu representasi buatan  dari otak manusia yang  selalu  mencoba  mensimulasikan proses  pembelajaran  pada  otak  manusia tersebut  (Siang,2009).  Sejak  tahun  1990 aplikasi model-model JST banyak digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah- masalah di dunia nyata.
Beberapa  aplikasi  JST  antara  lain pengenalan  pola  (pattern  recognition), signal processing, dan forecasting (peramalan). Berdasarkan kemampuan JST untuk mengingat dan melakukan generalisasi    dari  apa  yang  sudah  ada sebelumnya, maka JST juga dapat digunakan untuk meramalkan atau melakukan  prakiraan  tentang  apa  yang terjadi  di  masa  datang  berdasarkan  pola data masa lalu.
Arsitektur  Jaringan  pada  JST  antara  lain jaringan  layar  tunggal  (single  layer network),  dan  jaringan  layar  jamak  (multi layer  network).  Berbeda  dengan  jaringan layar  tunggal,  jaringan  layar  jamak menambahkan  satu  atau  lebih  layar tersembunyi (hidden layer) pada arsitektur jaringannya.  Arsitektur  jaringan  pada backpropagation  menggunakan  jaringan layar  jamak.  Model  prediksi  produksi jagung dirancang menggunakan backpropagation
dengan arsitektur
jaringan seperti terlihat pada Gambar 3.
X1  adalah  luas  panen  (ha),  X2 merupakan variabel curah hujan (mm), dan Y merupakan target  yaitu produksi jagung (ton).  V ji merupakan  bobot  hubungan  unit neuron  input  X i ke  unit  layar  tersembunyi Z j .  W kj merupakan  obot  dari  unit  layar tersembunyi  Z j ke  unit  output  Y k .  W k0 merupakan bobot dari neuron bias di layar tersembunyi ke unit neuron output Z k .
Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah fungsi sigmoid biner
Gambar  3  Struktur  jaringan  syaraf  tiruan model prediksi produksi jagung
Data  luas  panen,  curah  hujan,  dan data produksi jagung  sesuai periode waktu dimasukkan sebagai data input. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan software Matlab 7.10.
Setelah melakukan beberapa kali simulasi, diperoleh  hasil  seperti  ditampilkan  pada Gambar 4.
Gambar 4 Hasil simulasi pada pelatihan
Gambar  4  menunjukkan  bahwa hasil  simulasi  berakhir  pada  epoch  ke  5 dengan  nilai  MSE  sebesar  0,00001. Prediksi  dengan  menggunakan  JST  ini akan  memperoleh  hasil  terbaik  dengan kesalahan terkecil.

## Tabel 3 Hasil program peramalan dengan JST pada MATLAB
MSE 0,00001 jumlah neuron fungsi aktivasi pembelajaran Iterasi Forecast (10^6) training testing forecast I-H H-O training testing forecast MSE bln1 bln2 bln3 5 5 5 logsig logsig traincgb 83 1 2 0,0000258 115840 115770 115860 4 4 4 179 1 1 0,0000238 115550 115560 115770 4 5 4 134 1 1 1,00* e-10 115550 115550 115550 7 7 7 logsig logsig traincgb 100 1 1 0,0000453 115820 115620 115720 6 7 6 106 1 3 0,0000173 115550 115550 115950 6 7 7 185 1 3 0,0000017 115550 115620 115640 10 10 8 logsig logsig traincgb 131 1 2 1,36*e-28 115550 115550 115550 8 8 8 81 1 1 0,000032 115590 115620 115810 9 8 10 1 1 1 0,000451 115750 116480 115550 3 3 3 logsig logsig traincgb 392 1 1 0,0000393 115600 115900 115640 4 4 3 18 1 3 0,000079 115550 115950 115550 12 10 8 54 1 1 6,73E-06 115550 115660 115550 Prediksi  produksi  jagung  dalam model penyediaan tepung jagung diperlukan  untuk  dapat  memperkirakan berapa jumlah produksi jagung yang dapat disediakan  oleh  sentra  jagung.  Dengan adanya  prediksi  jumlah  produksi  jagung maka  dapat  diperkirakan  pula  berapa kuantitas  jagung  pipilan  yang  dihasilkan. Berdasarkan  diskusi  dan  konfirmasi  pakar diperkirakan  bahwa  sekitar  50%  dari  hasil produksi  jagung  digunakan  sebagai  pakan ternak.  Berdasarkan  diskusi  diperoleh informasi bahwa sebanyak 4,5 – 5 juta ton digunakan untuk pakan, sehingga perkiraan produksi jagung kurang lebih 10 juta  ton  per  tahun.  Kenyataan  ini  sangat berbeda dengan data Departemen Pertanian  (2011)  yang  mencatat  bahwa produksi  jagung  sebanyak  lebih  kurang 16.5  juta  ton    per  tahun.  Namun  hingga saat  ini  Indonesia  masih  mengimpor jagung pipilan.
Dengan  adanya  model  prediksi produksi  jagung,  maka  industri  tepung jagung  dapat  merencanakan  penyediaan bahan  baku  untuk  memproduksi  produk tepung jagung sesuai permintaan konsumennya. Pihak pengambil keputusan dapat memperkirakan berapa jumlah bahan baku  jagung  yang  dapat  disediakan  oleh
petani lokal dan berapa jumlah bahan baku yang harus diimpor dari negara lain.
Penggunaan  alat  analisis  dalam model  ini  akan  memudahkan  pihak pengguna  untuk  meramalkan  permintaan produksi  jagung  pada  tiap  periode. Prakiraan dengan kesalahan ramalan terkecil merupakan prakiraan yang mendekati  ketepatan.  Ketersediaan  data sebagai  variabel  input  dalam  peramalan sangat  diperlukan.  Dalam  hal  ini  pihak industri  tepung  jagung  perlu  melakukan pencatatan data sehingga dengan data yang akurat akan diperoleh pula hasil peramalan yang baik. Kerjasama antar elemen-elemen pada  rantai  pasok  industri  berbasis  jagung dalam hal pencatatan data  serta pemberian informasi akan memungkinkan
diperolehnya  hasil  peramalan  yang  lebih akurat.
Setiap wilayah di Indonesia memiliki  curah  hujan  yang  berbeda-beda, sehingga  proses  peramalan  tidak  dapat dilakukan  sekaligus  secara  menyeluruh untuk wilayah Indonesia. Proses
peramalan sebaiknya dilakukan per wilayah  sesuai  keadaan  curah  hujan  pada wilayah  tersebut.  Proses  peramalan  dalam makalah ini menggunakan data luas panen (ha),  curah  hujan  (mm),  dan  produksi
jagung  (ton)  di  daerah  Jawa  Barat. Peramalan  ini  menggunakan  jaringan syaraf  tiruan  dan  model  regresi  berganda. Hasil  peramalan  dengan  jaringan  syaraf tiruan  dengan  menggunakan  MATLAB dapat dilihat pada Tabel 3.
Sedangkan  model  regresi  berganda dengan  menggunakan  data  yang  sama  dan dijalankan dengan software Minitab diperoleh hasil sebagai berikut,
The regression equation is PRODUKSI JGNG = 180508 + 0,693 LUAS PANEN - 378 CURAH HUJAN
Predictor                     Coef       SE  Coef           T           P
Constant                     180508    20432            8,83     0,000
LUAS PANEN            0,6927   0,4634            1,49    0,169
CURAH HUJAN        -377,9    117,4             -3,22    0,010 S = 33419,1   R-Sq = 57,1%   R-Sq(adj) = 47,6% Analysis of Variance Source                DF           SS              MS                 F            P
Regression          2     13379618390   6689809195   5,99     0,022 Residual Error    9     10051497884   1116833098 Total                  11    23431116274
Hasil  perhitungan  MSE  untuk model  regresi  berganda  adalah  sebesar 837,624.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa jaringan  syaraf  tiruan  lebih  baik  karena memiliki  nilai  MSE  yang  lebih  kecil. Dengan  demikian  pada  prediksi  produksi jagung pada model ini sebaiknya menggunakan jaringan syaraf tiruan.

## 5. SIMPULAN DAN SARAN Simpulan
− Sub  model  prediksi  produksi  jagung sebagai  bagian  dari  model  [enyediaan tepung  jagung  menggunakan  model kausal  dengan  alat  analisis  jaringan syaraf tiruan dan pendekatan regresi.
− Variabel  input  dalam  model  ini  adalah luas  panen  (ha)  dan  curah  hujan (mm/bulan),  sedangkan  variabel  output adalah jumlah produksi jagung (ton/bulan).
− Hasil  peramalan  dengan  jaringan  syaraf tiruan  memiliki  nilai  MSE  yang  lebih kecil  dibandingkan  hasil  peramalan dengan menggunakan regresi linier.

## Saran
Model  ini  dapat  dikembangkan  dan dapat dilengkapi dengan sistem pendukung
keputusan yang dapat membantu pengambil keputusan melakukan antisipasi dalam  penyediaan  tepung  jagung  sesuai permintaan konsumen.

## DAFTAR PUSTAKA
Azadeh A. Ghaderi
S.F. Sohrabkhani S. 2008.  A  Simulation  Based  Neural Network  Algorithm  for  Forecasting Electrical  Energy  Consumption.  Di dalam:  Proceeding  of  IIE  Annual
Conference. hlm 1119-1124 . Bhuvanesh A. Wang S. Lam S. Khasawneh M. Srihari K. 2007. Using Artificial Neural Networks for Forecasting in
Healthcare:
Methodology and
Findings.  Di  dalam:  Proceeding  of IIE  Annual  Conference.  hlm  382- 387.
Departemen Pertanian, Direktorat Jenderal
Tanaman Pangan. Direktorat Budidaya  Serealia.  2006.  Petunjuk Peningkatan Produktivitas Pengembangan Jagung. Jakarta. Erdinç A. Satman MH. 2005. Stock Market Forecasting: Artificial Neural Network And Linear Regression Comparison In An Emerging  Market.  J.  Financial Management  &  Analysis 18. 2  :  18- 33.
Ferreira  L. de  Moura  G.L. Borenstein D, Américo  F.A.  2011.  The  Use  of Artificial  Neural  Networks  as  A Strategy  For  Forecasting  Prices  in the Context of Agribusiness. Revista De  Administração  E  Inovação.  RAI
8 (4)  : 6.
Jong  Jek  Siang.  2009.  Jaringan  Syaraf
Tiruan dan Pemrogramannya menggunakan  Matlab.  Ed  ke-2.
Yogyakarta: Andi Offset.
Makridakis  S.  Wheelwright  S.C.  McGee VE.  1983.  Forecasting  Methods  and Application.  Ed  ke-2.  USA:  John Wiley & Sons.
Nam  K, Schaefer  T. 1995.  Forecasting International Airline Passenger Traffic  Using  Neural  Networks.  J. Logistics and Transportation Review 31 (3) : 239. Pujawan I.N. 2005. Supply Chain Management.  Surabaya:  Penerbit
Guna Widya.
Setyawati B. R. Creese RC, Jaraiedi M. 2003. Neural Networks for Univariate  and  Multivariate  Time Series Forecasting. Di dalam: Proceeding of IIE Annual Conference. hlm 1-6. Wisner  JD  et  al.  2005.  Principles  of Supply Chain Management, a Balanced  Approach.  South-Western, Ohio: Thomson.
Zhang W. Cao Q. Schniederjans MJ. 2004. Neural  Network  Earnings  per  Share Forecasting  Models:  A  Comparative Analysis of Alternative Methods. Int.
J.  Decision  Sciences 35 (2) :  205-
237.