KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 6, Juni 2024, Hal 2686-2697 DOI 10.30865/klik.v4i6.1865 https://djournals.com/klik

## Penerapan Metode Neural Network Berbasis Web Dalam Prediksi Harga Telur Ayam
Febiansyah Annaufal Ahnaf Fauzi * , Sri Wulandari, Donny Avianto
Fakultas Sains & Teknologi, Program Studi Informatika, Universitas Teknologi Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 *febiansyah84@gmail.com, 2 sri.wulandari@staff.uty.ac.id, 3 donny@uty.ac.id Email Penulis Korespondensi: febiansyah84@gmail.com
Abstrak− Permintaan  akan  konsumsi  protein  hewani  semakin  meningkat  sejalan  dengan  perkembangan  dan  pertumbuhan  industri peternakan  yang  terus  berkembang.  Telur  ayam  menjadi  salah  satu  pilihan  sebagai  sumber  protein  karena  ketersediaannya  yang melimpah  dan  harganya  yang terjangkau.  Namun,  di  Provinsi  Yogyakarta  mengalami  fluktuasi harga  telur yang  tidak  stabil,  yang ditunjukkan  dengan  ketidakseimbangan  antara  tingginya  permintaan  dan  produksi  yang  terbatas.  Untuk  mengatasi  tantangan  ini, penulis  mengembangkan  penggunaan  metode  Neural  Network  Backpropagation  untuk  memprediksi  harga  telur  ayam.  Pemilihan metode  ini  didasarkan  pada  reputasinya  dalam  memberikan  prediksi  yang  akurat  dalam  kasus  ini.  Implementasi  metode  ini menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  85%,  yang  memberikan  peternak  salah  satu  alat  yang  berguna  untuk  mengelola  risiko  dan merencanakan produksi mereka dengan lebih baik. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan peranan penting yang signifikan bagi industri peternakan,  dengan  memberikan  peternak  alat yang  berguna  untuk  mengelola  risiko  dan  merencanakan  kegiatan  produksi mereka. Selain itu, penelitian ini juga diharapkan dapat memberikan suatu pemahaman yang lebih baik tentang perilaku pasar bagi para pemangku  kepentingan  di  Provinsi  Yogyakarta  dan  masyarakat  luas.  Dengan  demikian,  diharapkan  upaya  ini  tidak  hanya  akan meningkatkan keberlanjutan ekonomi lokal tetapi juga akan memajukan industri peternakan secara keseluruhan. Dengan adanya hasil penelitian ini, para peternak diharapkan dapat mengoptimalkan strategi mereka dalam menyesuaikan produksi dengan permintaan pasar yang fluktuatif. Selain itu, pemangku kepentingan di Provinsi Yogyakarta dapat menggunakan informasi ini untuk mengembangkan kebijakan yang lebih efektif dalam mendukung pertumbuhan sektor peternakan khususnya pada peternakan telur ayam.
Kata Kunci: Prediksi; Harga; Telur Ayam; Neural Network; Backpropagation
Abstract− The demand for animal protein consumption is increasing in line with the development and growth of the livestock industry. Chicken eggs are one of the choices as a source of protein due to their abundant availability and affordable price. However, Yogyakarta Province experiences unstable egg price fluctuations, as indicated by the imbalance between high demand and limited production. To overcome this challenge, the authors developed the use of the Neural Network Backpropagation method to predict chicken egg prices. The selection of  this  method  is based  on  its  reputation  for  providing  accurate  predictions in this  case.  The  implementation o f  this method resulted in an accuracy rate of 85%, which provides farmers with one of the useful tools to better manage risks and plan their production. This research is expected to make a significant contribution to the livestock industry, by providing farmers with a useful tool to manage risks and plan their production activities. In addition, this research is also expected to provide a better understanding of market behavior for stakeholders in Yogyakarta Province and the wider community. Thus, it is expected that this effort will n ot only improve the sustainability of the local economy but will also advance the livestock industry as a whole. With the results of this study, farmers are expected to optimize their strategies in adjusting production to the fluctuating market demand. In addition, stakeholders in Yogyakarta Province can use this information to develop more effective policies to support the growth of the livestock sector, especially in chicken egg farming.
Keywords : Prediction; Price; Chicken Egg; Neural Network; Backpropagation

## 1. PENDAHULUAN
Manusia merupakan ciptaan makhluk yang sempurna menurut  kehendak Allah SWT. Sebagai makhluk mulia di dunia ini, manusia diharapkan untuk menjauhi perilaku tercela dan mengikuti ketentuan yang telah ditetapkan oleh Allah SWT. Sebaliknya,  manusia  dituntut  untuk  bersosialisasi,  berinteraksi,  berkomunikasi,  bekerja  sama,  dan  bersaing  dalam melakukan kebaikan dengan sesama manusia. Tuntutan ini mendorong manusia saling bergantung satu sama lain untuk menjaga kelangsungan hidup sehari-hari dan menciptakan interaksi sosial yang positif [1]. Pada intinya, manusia tidak akan mampu memenuhi kebutuhan oleh dirinya sendiri. Hal ini mengharuskan manusia untuk melakukan suatu pekerjaan yang  berbeda,  seperti  dengan  bertani,  bekerja  di  pemerintahan,  berdagang,  nelayan,  dan  pekerjaan  lainnya.  Dengan bekerja sebagai pedagang, maka pekerjaan tersebut akan selalu dikaitkan dengan yang namanya proses jual beli. Jual beli adalah suatu pertukaran barang antara dua orang atau lebih yang bersedia menukarkan barangnya dengan barang orang lain. Dalam praktiknya, kegiatan jual beli tersebut dapat dilakukan di tempat umum, salah satu contohnya di pasar. Pasar merupakan  suatu  tempat  berkumpulnya  orang-orang  dalam  melakukan  kegiatan  transaksi  jual  beli.  Masyarakat pengunjung  pasar  melakukan  pembelian  untuk  mencukupi  kebutuhan  sehari-hari  mereka,  seperti  membeli  sembako. Penjual makanan saji, pembuat kue, dan kebutuhan konsumsi pribadi menjadikan telur sebagai salah satu bahan makanan pokok dari kebanyakan Masyarakat yang hampir setiap hari membutuhkannya [2]. Penjual makanan, pembuat kue, dan kebutuhan  konsumsi  pribadi  menjadikan  telur  sebagai  salah  satu  bahan  makanan  pokok  dari  kebanyakan  Masyarakat hampir setiap hari membutuhkannya. Masyarakat memilih menggunakan telur karena merupakan salah satu sumber gizi dan protein hewani yang dibutuhkan oleh tubuh. Telur juga dikenal sebagai bahan makanan dengan kandungan gizi tinggi dan  harga  murah.  Telur  memiliki  kandungan  zat  gizi  seperti  lemak,  vitamin,  dan  mineral.  Salah  satu  alasan  dibalik meningkatnya  permintaan  konsumsi  makanan  yang  mengandung  protein  hewani  oleh  manusia  adalah  peningkatan populasi dan kemajuan peternakan.
Permintaan masyarakat  akan telur ayam terlalu tinggi  menyebabkan harga semakin tinggi karena para peternak tidak dapat memenuhi kebutuhan tersebut. Tidak hanya kebutuhan ayam yang terlalu tinggi, ketidakstabilan harga telur dapat  disebabkan  dari  pemangkasan  populasi  ayam  peternak.  Faktor-faktor  tersebut  yang  menyebabkan  terjadinya fluktuasi  harga  yang  mempengaruhi  kestabilan  harga  dan  dapat  mengakibatkan  kerugian  bagi  produsen  maupun konsumen.  Salah  satu  langkah  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  adalah  dengan  membuat  sistem  prediksi  harga yang mampu memprediksi harga telur di masa yang akan datang dan diharapkan mampu meminimalkan fluktuasi harga dengan akurat. Sistem yang dibuat menggunakan Algoritma Machine Learning menggunakan metode Neural Network (NN) Backpropagation. Alasan penggunaan metode tersebut karena Neural Network (NN) merupakan algoritma machine learning yang digunakan untuk penelitian yang menarik dan umum digunakan untuk memecahkan berbagai permasalahan di berbagai bidang kehidupan.
Penelitian  ini  memuat  penelitian-penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  dengan  judul  dan  isi  penelitian  yang dilakukan penulis. Penelitian oleh D. Saputra dkk., membahas bagaimana melakukan proses perhitungan prediksi harga bahan  pangan  tahun  2016  sampai  2019  dengan  hasil  prediksi  harga  pada  tahun  2020  dan  2021,  sehingga  dapat mewujudkan  prediksi  yang  akurat  berdasarkan  harga  bahan  pangan  tahun  sebelumnya.  Hasil  yang  penelitian  tersebut mendapatkan akurasi prediksi sebesar 70% [3]. Penelitian yang dilakukan oleh J. Veri dkk. Penelitian tersebut membahas bagaimana proses melakukan prediksi harga minyak mentah di Indonesia berdasarkan data pada tahun 2018 sampai 2020 yang nanti bertujuan untuk memprediksi harga minyak pada tahun 2021. Hasil akhir dari aplikasi tersebut berupa prediksi harga minyak mentah di tahun 2021 yang digunakan untuk perencanaan pengambilan keputusan apa yang akan terjadi ke depannya bagi pengusaha dan konsumen. Hasil akurasi prediksi dari model yang dihasilkan sebesar 83,6%[4]. Penelitian F.  Bachtiar,  Penelitian  tersebut  membahas  bagaimana  melakukan  prediksi  harga  emas  menggunakan  algoritma backpropragation.  Hasil  dari  aplikasi  ini  dapat  memprediksi  harga  emas  ke  depannya  dengan  akurat.  Dan  dapat memberikan pertimbangan para investor emas dalam mengambil kebijakan ke depannya. Hasil pengujian yang dilakukan menggunakan sebanyak 105 data dengan hasil akurasi sebesar 98.33% dengan parameter masukan node 8, node hidden 5,  target  error  0.0001,  dan  learning  rate  0.5[5].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  I.N  People  dkk.  Penelitian  tersebut membahas  bagaimana  memperkirakan  harga  pangan  di  desa  Palu  untuk  mengurangi  dampak  ketidakpastian  harga terhadap produksi pertanian. Hasil dari aplikasi ini dapat berguna untuk meminimalkan risiko dari ketidakstabilan harga komoditi pangan yang akan berdampak pada perekonomian di Kota Palu.  Hasil prediksi harga untuk komoditi pangan sebesar  97,92%  dan  persentase  kesalahan  sebesar  2,08%  [6].  Penelitian  oleh  Natasya  dkk.,  membahas  bagaimana melakukan prediksi  harga beras akibat dari  kenaikan harga beras akhir-akhir ini. Hasil dari aplikasi  ini dapat  berguna untuk memprediksi harga beras yang akan datang dengan mengenali kejadian dimasa lampau, sehingga membuat masing- masing orang dapat mempersiapkan diri dari segala sesuatu di depannya nanti. Tingkat akurasi dari prediksi data latih dari tahun 2010-2015 mencapai 0.54467% dan hasil akurasi dari prediksi pada data uji dari tahun 2015-2020 mencapai 0,44262% [7]. Penelitian oleh M. Fajar dkk., membahas bagaimana memprediksi penjualan sepeda motor Yamaha di kota Siantar dengan menerapkan metode Backpropagation. Hasil dari penelitian yang dilakukan diharapkan mampu menjadi data prediksi penjualan dimasa yang akan datang. Penelitian menggunakan data penjualan sepeda motor tahun 2018-2020. Tingkat akurasi terbaik dari penelitian ini adalah dengan arsitektur jaringan 2-3-1, data latih mencapai 90% dan tingkat akurasi pada data testing sebesar 80% [8]. Penelitian yang dilakukan oleh D. Marpaung dkk. Penelitian ini membahas prediksi  produktivitas  kelapa  sawit  di  Desa  Dolok  Sinumbah  dengan menerapkan  algoritma  Backpropagation.  Tujuan dari  penelitian  ini  diharapkan  akan  menjadi  pengetahuan  bagi  pihak  yang  bersangkutan  (perusahaan)  untuk memaksimalkan kinerja dan mampu memberikan kebijakan yang berguna untuk  meningkatkan produktivitas produksi kelapa sawit. Hasil terbaik dari penelitian ini menggunakan arsitektur jaringan 3-15-1 dengan tingkat akurasi 92% [9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini penulis menggunakan sebuah metode penelitian waterfall . Metode ini merupakan suatu metode yang biasa digunakan dalam pengembangan perangkat lunak yang menggunakan pendekatan sistematis dan berurutan, di mana setiap  tahapan  dalam  proses  pengembangan  dilaksanakan  secara  urut  dan  terstruktur.  Dalam  pendekatan  ini,  tahapan- tahapan seperti analisis, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan dijalankan secara berurutan, dengan satu tahap harus diselesaikan sepenuhnya sebelum memasuki tahap berikutnya. Dengan pendekatan ini, setiap langkah dalam pengembangan perangkat lunak diarahkan untuk menyelesaikan tugas-tugas yang spesifik, sehingga memastikan bahwa proyek berjalan dengan teratur dan terdokumentasi dengan baik sebelum melanjutkan ke langkah selanjutnya [10]. Dalam penelitian ini terdapat beberapa tahapan yang akan dilakukan. Pertama tahap analisis sistem. Kedua pemahaman dan pengumpulan data yang akan digunakan. Yang ketiga tahap preprocessing data dengan melakukan normalisasi data. Keempat  melakukan  split  data  menjadi  data  training  dan  data  testing.  Kelima  hasil  dari  split  data,  data  training  akan dilakukan  proses  pembelajaran  dan  modeling.  Keenam  data  testing  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  berdasarkan hasil modeling pada data training. Terakhir implementasi sistem dengan membuat website.
Gambar 1. Tahapan penelitian
Pada gambar 1 merupakan tahapan metode waterfall yang digunakan dalam penelitian. Dalam metode waterfall yang  digunakan,  terdapat  beberapa  tahapan  dalam  pengembangan  aplikasi.  Tahapan  pertama  yang  dilakukan  yaitu Analisis Sistem, tahap ini merupakan proses analisa penyebab fluktuasi harga dan solusi sistem untuk mengurangi atau mencegah fluktuasi harga telur ayam. Tahapan kedua dalam penelitian yaitu pemahaman dan pengumpulan data. Pada tahap  ini  penulis  akan  mencari  dan  mengumpulkan  data  harga  telur  ayam,  serta  pemahaman  terhadap  data  yang  telah diperoleh. Tahapan ketiga yaitu preprocessing data. Tahap ini merupakan pembersihan data yang akan digunakan pada proses  yang  selanjutnya.  Tahap  keempat  merupakan  proses  split  atau  pembagian  data.  Data  akan  dibagi  menjadi  dua bagian, yaitu data training dan data testing. Tahap kelima merupakan tahapan modeling menggunakan Neural Network Backpropagation. Tahap keenam yaitu melakukan evaluasi terhadap proses modeling dan prediksi. Tahap terakhir yaitu implementasi sistem berbasis Website .

## 2.1.1 Analisis Sistem
Pada tahap analisis sistem, peneliti melakukan evaluasi  terhadap sistem yang diusulkan untuk  menyelesaikan masalah yang  telah  diidentifikasi  dan  memastikan  kinerjanya  optimal,  serta  mempersiapkan  alat  yang  diperlukan  untuk implementasinya. Dalam tahap ini, peneliti menganalisis penyebab fluktuasi harga telur ayam dalam sistem yang sudah berjalan. Tujuannya adalah untuk mengenali kebutuhan yang dapat dimasukkan ke dalam sistem yang sedang dibangun dan mengevaluasi kelemahan yang ada dalam sistem yang telah ada sebelumnya. Selanjutnya, penulis akan menganalisis sistem baru atau sistem yang diusulkan dengan melakukan prediksi harga telur ayam untuk mencegah dan mengurangi fluktuasi  harga.  Kegiatan  analisis  sistem  baru  ini  bertujuan  untuk  memperdalam  pemahaman  penelitian  dan mengembangkan model prediksi harga telur ayam. Proses tersebut melibatkan merumuskan masalah, menetapkan batasan ruang lingkup penelitian, dan menetapkan tujuan penelitian. Selanjutnya, proses dilanjutkan dengan pemahaman yang lebih  mendalam  terhadap  data,  di  mana  peneliti mengidentifikasi  masalah  kualitas  data  serta  menemukan  bagian  data yang menarik yang dapat digunakan untuk membuat hipotesis mengenai informasi yang tersembunyi.

## 2.1.2 Pemahaman dan Pengumpulan Data
Pada tahap ini merupakan proses pemahaman dan pengumpulan data final. Pengumpulan dan pemahaman data di awal merupakan langkah yang sangat penting dalam pengelolaan data. Pemahaman data ini menggunakan metode data mining, metode ini digunakan untuk mengekstraksi serta mengumpulkan informasi yang bernilai dari sebuah kumpulan data [11].
Dengan melakukan analisis data, kita dapat mendapatkan berbagai informasi, seperti jumlah total rekaman data, ragam jenis  data  yang  ada,  dan  jumlah  kolom  data  yang  tersedia  [12].  Penulis  memperoleh  data  dari  website  resmi  Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan Daerah Istimewa Yogyakarta (DPKP DIY) pada tanggal 11 Juni 2023.

## 2.1.3 Preprocessing Data
Tahap  keempat  pada  penelitian  ini  adalah  preprocessing  data.  Preprocessing  ini  bertujuan  untuk  membersihkan, menormalkan,  dan  menyiapkan  data  agar  algoritma  analisis  atau  model  machine  learning  dapat  mengolahnya  dengan lebih efisien. Selama preprocessing, dataset diperlakukan dengan melakukan pembersihan, perbaikan, dan transformasi, tanpa  mengubah  validitas  isi  yang  terdapat  dalam  dataset  tersebut  [13].  Pada  penelitian  sistem  ini  menggunakan preprocessing dengan cara menormalisasi data. Data yang ada akan diubah menjadi bernilai antara 0 sampai 1. Berikut rumus normalisasi data yang dilakukan.
𝑥 1 = 𝑥 −   𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛 (1)
Rumus 1 merupakan metode normalisasi data yang bernama min-max. Yang dimana 𝑥 merupakan data asli, 𝑥 𝑚𝑖𝑛 adalah nilai minimum dataset, adalah 𝑥 𝑚𝑎𝑥 nilai maximum dataset, dan 𝑥 1 merupakan hasil dari normalisasi data.
2.1.4 Split Data (Data Training dan Data Testing)
Tahap penelitian ini merupakan tahap split data. Data tersebut akan dibagi menjadi 2 bagian, yaitu data training dan data testing. Pada data training akan dilakukan proses model pada proses selanjutnya, adapun pada data testing akan digunakan sebagai data yang akan diprediksi.
2.1.5 Modeling Data (Neural Network Backpropagation) Tahap kelima merupakan tahap modeling data. Pembuatan model melibatkan pemilihan teknik dan algoritma yang sesuai untuk mencapai tujuan, serta pembuatan model menggunakan data yang telah disiapkan [14]. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Artificial Neural Network atau biasanya disebut Jaringan Saraf Tiruan (JST). Jaringan Saraf Tiruan adalah sebuah tiruan jaringan saraf manusia versi sederhana, dengan harapan mesin ataupun komputer mempunyai kemampuan belajar layaknya manusia [15]. Adapun algoritma yang digunakan adalah Backpropagation . Algoritma Backpropagation merupakan algoritma pembelajaran tingkat lanjut yang dikembangkan oleh aturan perceptron. Apa yang dimodelkan oleh perceptron adalah tahapan dari algoritma jaringan [16]. Neural Network Backpropragation berfungsi untuk melakukan pemodelan pada data yang telah melewati tahap preparation atau persiapan.
Algoritma Backpropagation terdiri  dari  dua  langkah  dalam  melakukan  perhitungan  yaitu  perambatan  masuk ( forward )  dan  perambatan  mundur  ( backward )  [17].  Langkah-langkah  dari  proses  perambatan  maju  ( forward )  dan perambatan mundur ( backward ) pada Neural Network Backpropagation yaitu sebagai berikut.
a. Perambatan maju ( forward )
Perhitungan  sinyal  yang  dikirim  dari input  layer ke hidden  layer (z_in j )  dilakukan  dengan  menggunakan persamaan berikut.
𝑧_𝑖𝑛 𝑗 = 𝑣 0𝑗 ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=0 (2)
Rumus  ini  digunakan  untuk  menghitung  nilai  sinyal  input  yang  diterima  oleh  neuron  di  lapisan  tersembunyi (hidden layer). Nilai 𝑧_𝑖𝑛 𝑗 merupakan hasil  penjumlahan dari perkalian antara input 𝑥 𝑖 dengan bobot 𝑣 𝑖𝑗 . Perhitungan sinyal yang dikirim dari hidden layer ke output layer (y_in k ) dilakukan dengan menggunakan persamaan berikut ini.
𝑦_𝑖𝑛 𝑘 = 𝑤 0𝑘 ∑ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑗𝑘 𝑛 𝑗=0 (3)
Rumus  ini  digunakan  untuk  menghitung  nilai  sinyal  input  yang  diterima  oleh  neuron  di  lapisan  tersembunyi (hidden layer). Nilai 𝑦_𝑖𝑛 𝑘 merupakan hasil penjumlahan dari perkalian antara input 𝑧 𝑗 dengan bobot 𝑤 𝑗𝑘 .
b. Perambatan mundur ( backward )
Untuk memperbarui bobot yang menghubungkan antara output layer dan hidden layer (new_w jk ) dilakukan dengan menggunakan persamaan berikut.
𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑦 𝑘 (1 − 𝑦 𝑘 ) (3)
Rumus  ini  digunakan  untuk  menghitung  kesalahan 𝛿 𝑘 pada  output  layer.  Kesalahan  ini  dihitung  berdasarkan perbedaan antara nilai target 𝑡 𝑘 dan output aktual 𝑦 𝑘 yang telah melalui fungsi aktivasi.
∆𝑤 𝑗𝑘 = 𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 (4)
𝑛𝑒𝑤_𝑤 𝑗𝑘 = 𝑜𝑙𝑑_𝑤 𝑗𝑘 + ∆𝑤 𝑗𝑘 (6)
Rumus ini digunakan untuk  memperbarui bobot 𝑤 𝑗𝑘 yang menghubungkan neuron pada hidden layer ke output layer. Nilai perubahan bobot ∆𝑤 𝑗𝑘 adalah hasil dari perkalian antara tingkat belajar 𝛼 , kesalahan 𝛿 𝑘 dan output dari hidden layer 𝑧 𝑗 . Untuk memperbarui bobot yang menghubungkan antara hidden layer dan input layer 𝑛𝑒𝑤_𝑣 𝑖𝑗 , dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan berikut ini.
𝛿_𝑖𝑛 𝑘 = ∑ 𝛿 𝑘 𝑤 𝑗𝑘 𝑛 𝑘=1 (7)
𝛿 𝑘 = 𝑧_𝑖𝑛 𝑗 𝑧 𝑗 (1 − 𝑧 𝑗 ) (8)
Rumus  ini  digunakan  untuk  menghitung  kesalahan 𝛿 𝑘 pada  hidden  layer.  Kesalahan  ini  dihitung  berdasarkan akumulasi kesalahan dari output layer yang dipropagasikan kembali ke hidden layer.
∆𝑣 𝑖𝑗 = 𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 (9)
𝑛𝑒𝑤_𝑣 𝑖𝑗 = 𝑜𝑙𝑑_𝑣 𝑖𝑗 + ∆𝑣 𝑖𝑗 (10)
Rumus ini digunakan untuk memperbarui bobot 𝑣 𝑖𝑗 yang menghubungkan neuron pada input layer ke hidden layer. Nilai perubahan bobot ∆𝑣 𝑖𝑗 adalah hasil dari perkalian antara tingkat belajar 𝛼 , kesalahan 𝛿 𝑗 , dan input 𝑥 𝑖 .

## 2.1.6 Evaluasi
Tahap keenam merupakan tahap evaluasi. Evaluasi model merupakan langkah penting dalam mengukur kinerja model yang  telah  dibuat  selama  proses  pelatihan.  Terdapat  berbagai  metode  evaluasi  model  yang  tersedia,  yang  seringkali tergantung  pada  jenis  tugas  yang  dijalankan  dan  informasi  apa  yang  ingin  diperoleh  [18].  Prediksi  dilakukan  dengan menggunakan  model  terpilih  yaitu  model  yang  memiliki  nilai  ukuran  kesalahan  terkecil  pada  tahap  pelatihan  dan pengujian  [19].  Pengukuran  error  dan  akurasi  yang  dilakukan,  penulis  menggunakan  metode  MAPE  ( Mean  Absolute Percentage Error ).  MAPE adalah nilai rata-rata  dari kesalahan mutlak selama periode tertentu yang dikalikan  dengan 100% supaya mendapatkan hasil secara persentase dan digunakan jika ukuran variabel yang diramalkan atau diprediksi sangat menentukan akurasi. Nilai MAPE dapat diinterpretasikan ke dalam beberapa ukuran yang berbeda yaitu <10% = sangat  baik  atau  akurat,  10-20%  =  baik,  20-50%  =  cukup,  >50%  =  tidak  akurat  [20].  Langkah-langkah  dari  proses perhitungan error sebagai berikut.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝑦 𝑖 −  ŷ ŷ | × 100% 𝑛 𝑖=1 (11)
Akurasi = 100% − 𝑀𝐴𝑃𝐸 (12)
Rumus  11  merupakan  rumus  penghitungan  error  menggunakan  metode  MAPE.  Yang  dimana 𝑦 𝑖 adalah  nilai prediksi pada periode 𝑡 , ŷ adalah nilai aktual pada periode 𝑡 , dan 𝑛 adalah jumlah periode. MAPE memberikan gambaran tentang seberapa besar rata-rata kesalahan prediksi dalam bentuk persentase, dengan nilai yang lebih kecil menunjukkan kinerja prediksi yang lebih baik. Kemudian hasil akurasi diperoleh dari 100% dikurangi dengan hasil MAPE.

## 2.1.7 Implementasi Sistem
Penelitian yang terakhir yaitu Implementasi sistem berbasis web. Implementasi mengacu pada proses menerapkan solusi atau rancangan yang telah dirancang dan dikembangkan pada tahap sebelumnya menjadi bentuk nyata atau aplikasi yang berfungsi.  Ini  melibatkan  mengkodekan  atau  membangun  sistem  berdasarkan  spesifikasi  yang  telah  ditetapkan  dalam fase,  desain, dan menguji sistem untuk memastikan bahwa itu memenuhi kebutuhan dan tujuan yang telah ditetapkan. Implementasi juga mencakup penerapan teknologi, alat, dan prosedur yang diperlukan untuk menjalankan sistem dengan efektif. Tahapan ini menjadi krusial dalam siklus penelitian karena mengubah konsep dan desain menjadi produk atau solusi yang dapat dipergunakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Sistem
Sistem yang berjalan saat ini beresiko terhadap fluktuasi harga, dikarenakan sistem yang ada tidak adanya prediksi atau peramalan harga telur, sehingga pihak yang terkait tidak dapat mempersiapkan kemungkinan yang akan terjadi pada harga telur  yang  akan  datang.  Sistem  yang  berjalan  saat  ini  berawal  peternak  memproduksi  telur,  pihak  terkait  (peternak, konsumen, pemerintah) hanya menikmati dan mengkonsumsi telur tanpa memprediksi harga telur, akibatnya telur tidak stabil, dan permintaan masyarakat tidak sebanding dengan produksi telur. Berikut gambar alur sistem yang berjalan saat ini dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Sistem yang berjalan saat ini
Pada  Gambar  2,  disajikan  alur  sistem  yang  sudah  ada  pada  saat  ini.  Proses  dimulai  dengan  peternak  yang memproduksi  telur  ayam  dan  menetapkan  harga  berdasarkan  ketersediaan  produk.  Namun,  ketidakseimbangan  antara ketersediaan telur ayam dan permintaan masyarakat menyebabkan harga telur ayam menjadi tidak stabil. Penipisan stok telur ayam juga menjadi faktor utama yang memicu fluktuasi harga. Permasalahan ini menunjukkan adanya tantangan dalam menjaga keseimbangan antara produksi dan permintaan telur ayam, serta mengelola pasar agar lebih stabil. Dalam penelitian ini, akan diajukan solusi berbasis prediksi harga menggunakan metode Neural Network Backpropagation untuk membantu mengatasi ketidakstabilan harga telur ayam tersebut.
Dalam  menghadapi  permasalahan  tersebut,  peneliti  telah  merancang  sebuah  sistem  di  mana  semua stakeholder yang  terlibat,  termasuk  pemerintah,  peternak,  dan  konsumen,  dapat  melakukan  prediksi  harga  telur  ayam  di  masa mendatang dan mengurangi  risiko  yang tidak diinginkan. Arsitektur model dari  sistem yang baru ini  dapat  ditemukan pada Gambar 3. Sistem ini bertujuan untuk memberikan akses kepada semua pihak terkait untuk mendapatkan informasi prediksi harga yang akurat dan dapat diandalkan, sehingga mereka dapat mengambil keputusan yang lebih cerdas dalam mengelola harga telur ayam. Dengan demikian, diharapkan stabilitas pasar dapat meningkat dan risiko yang terkait dengan fluktuasi harga dapat diminimalkan.

## Gambar 3. Arsitektur model
Pada Gambar 3 menunjukkan sistem yang telah dikembangkan oleh penulis. Sistem ini dimulai ketika pengguna menggunakan aplikasi melalui sebuah website yang telah dibuat. Sistem kemudian akan melakukan prediksi harga telur ayam berdasarkan data yang telah dimasukkan oleh admin ke dalamnya. Proses prediksi ini menggunakan metode Neural Network Backpropagation. Hasil prediksi  akan disampaikan kembali  kepada pengguna setelah proses selesai. Dengan demikian, pengguna dapat memperoleh informasi yang relevan dan dapat diandalkan mengenai estimasi harga telur ayam di masa depan. Ini memungkinkan pengguna untuk membuat keputusan yang lebih tepat dalam mengelola aspek ekonomi yang berkaitan dengan harga telur ayam.
Dalam pembuatan sistem dan membuat website untuk memprediksi harga telur ayam diperlakukan perangkat keras ( hardware )  dan  perangkat  lunak  ( software )  pendukung  dalam  pembuatan  sistem.  Beberapa  perangkat  keras  yang digunakan untuk membuat sistem sebagai berikut.
1. Processor Intel Core i7-9750H
2. RAM 8192MB
Sedangkan perangkat lunak( software ) yang diperlukan untuk membuat website prediksi harga telur ayam adalah sebagai berikut. 1. Visual Studio Code
2. Draw.io
3. Canva

## 3.2 Pemahaman dan Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data harga telur ayam di Yogyakarta. Pengumpulan dataset dilakukan dengan  mengunduh  data  dari  situs  web  DPKP  Provinsi  Yogyakarta,  yang  dapat  diakses  melalui  tautan https://dpkp.jogjaprov.go.id/harga-pangan/list?ktkm=3  pada  tanggal  11  Juni  2023.  Dari  proses  pengumpulan  ini, diperoleh 209 data.
Tabel 1. Contoh data yang digunakan No Tanggal Harga 1 09/07/2019 23100 2 09/07/2020 25100 3 13/07/2020 25100 4 16/07/2020 25100 5 23/07/2020 25100 6 07/08/2020 24100 7 10/08/2020 24100 8 26/08/2020 24100 9 31/08/2020 23100 10 03/09/2020 23100
Tabel  1 menyajikan beberapa contoh data yang akan digunakan dalam analisis. Pengumpulan data dari  sumber resmi  ini  memastikan  keakuratan  dan  keandalan  informasi  yang  digunakan  dalam  pemodelan,  serta  memberikan gambaran yang representatif tentang fluktuasi harga telur ayam di wilayah tersebut. Dalam data tersebut terdapat 2 atribut yang digunakan, yaitu atribut tanggal dan harga.

## 3.3 Preprocessing Data
Tahap  preprocessing  adalah  proses  persiapan  data  sebelum  digunakan  untuk  analisis  atau  pemodelan.  Ini  melibatkan berbagai  langkah seperti membersihkan data (menghapus atau memperbaiki data yang hilang atau  rusak), normalisasi (menyesuaikan skala data), transformasi (mengubah format data), dan ekstraksi fitur (mengidentifikasi dan memilih fitur penting  dari  data).  Tujuan  preprocessing  adalah  memastikan  data  berada  dalam  kondisi  optimal  sehingga  algoritma analisis  atau  model  machine  learning  dapat  berfungsi  lebih  efektif  dan  akurat.  Penelitian  ini  menggunakan  1  tahap normalisasi.  Normalisasi  tersebut  adalah  normalisasi  min  max.  Data  akan  diubah  menjadi  bernilai  antara  0  samapai dengan 1. Berikut beberapa contoh hasil normalisasi yang dilakukan.
Tabel 2. Hasil normalisasi data Harga Awal  Hasil Normalisasi  Harga 23100 0.34166667 25100 0.50833333 25100 0.50833333 25100 0.50833333 25100 0.50833333 24100 0.50833333 24100 0.50833333
Tabel  2 merupakan hasil dari normalisasi  data  menggunakan metode min-mix.  Dalam tabel  tersebut  dijelaskan perbedaan antara harga awal atau harga asli dengan harga yang terlah dilakukan normalisasi.

## 3.4 Split Data
Pada  tahap  ini,  data  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  pertama  data  pelatihan  dan  kedua  data pengujian.  Penulis menggunakan dua metode pembagian data dalam eksperimen ini. Metode pertama membagi data dengan rasio 70% untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian, sedangkan metode kedua menggunakan rasio 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Pembagian ini bertujuan untuk menentukan seberapa baik model dapat mempelajari pola dari data pelatihan dan  seberapa  akurat  model  tersebut  dapat  memprediksi  data  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Dengan menggunakan  dua  rasio  pembagian  yang  berbeda,  penulis  dapat  mengevaluasi  kinerja  model  dalam  kondisi  yang
bervariasi  dan  memastikan  model  memiliki  generalisasi  yang  baik  yang  nantinya  akan  digunakan  dalam  proses  yang selanjutnya.

## 3.5 Modeling
Setelah  data  dipersiapkan,  langkah  selanjutnya  adalah  menggunakannya  untuk  tahap  pemodelan.  Algoritma  yang diterapkan adalah Neural Network Backpropagation , yang berfungsi untuk melatih jaringan neural dalam memprediksi harga  telur  ayam.  Model  ini  dikembangkan  menggunakan  library TensorFlow dan  diimplementasikan  dengan  bahasa pemrograman Python , yang menyediakan berbagai alat dan fungsi untuk membangun dan melatih model neural network secara efisien.  TensorFlow adalah framework komputasi  yang digunakan untuk  mengembangkan model pembelajaran mesin. TensorFlow menawarkan berbagai toolkit yang memungkinkan pembuatan model pada berbagai tingkat abstraksi sesuai  kebutuhan  pengguna.  Selain  itu,  TensorFlow  dapat  menjalankan  grafik  komputasi  pada  berbagai  platform perangkat keras seperti CPU, GPU, dan TPU, memungkinkan efisiensi dan fleksibilitas dalam pelatihan dan penerapan model. Ini membuat TensorFlow sangat populer di kalangan peneliti dan praktisi karena kemampuannya yang luas dalam mengelola  dan  mengoptimalkan  proses  pembelajaran  mesin  [21].  Adapun  alasan  dalam  menggunakan  bahasa pemrograman python adalah karena Python dikenal sebagai bahasa yang paling sering digunakan dalam bidang Machine Learning dan Deep Learning . Keunggulan ini disebabkan oleh sintaksisnya yang sederhana dan mudah dipahami, serta dukungan dari komunitas besar. Library yang terdapat pada bahasa pemrograman Python ini yang menyediakan berbagai alat  dan  fungsi  dalam  memudahkan  pengembangan,  pelatihan,  dan  penerapan  model  pembelajaran  mesin  dan pembelajaran mendalam [22].

## 3.6 Evaluasi

## 3.6.1 Evaluasi Model
Sistem yang dihasilkan digunakan untuk melakukan prediksi harga telur ayam yang bertujuan dapat memberikan dampak yang positif dalam mengatasi masalah fluktuasi harga telur ayam yang naik turun dan sulit untuk diprediksi. Pengujian sistem ini dilakukan dengan pembagian data latih dan data uji dengan perbandingan data 70%:30% dan 80%:20%. Pada setiap pengujian, parameter algoritma Neural  Network , seperti epoch, batch size, learning  rate , jumlah neuron, fungsi aktivasi, dan fungsi optimasi yang digunakan terdapat perbedaan. Hasil dari pengujian tersebut sebagai berikut.
Tabel 3. Hasil percobaan yang dilakukan
Rasio Data Epoch Batch Size Learning Rate Jumlah Neuron Fungsi Aktivasi Fungsi Optimasi Hasil Data Train Data Test MAPE  Akurasi 70% 30% 100 25 0,001 100 ReLu adam 22% 78% 70% 30% 100 25 0,01 100 ReLu adam 23% 77% 70% 30% 100 50 0,001 100 ReLu adam 20% 80% 80% 20% 100 25 0,001 100 ReLu adam 15% 85% 80% 20% 100 25 0,01 100 ReLu adam 18% 82% 80% 20% 100 50 0,001 100 ReLu adam 17% 83%
Tabel 3 merupakan hasil percobaan yang telah dilakukan oleh penulis. Dalam tabel tersebut dijelaskan terdapat beberapa percobaan dalam menentukan hasil akurasi yang terbaik. Pertama penulis  menggunakan rasio split data 70% data training 30% data testing dan 80% data training 20% data testing. Kedua penulis menggunakan jumlah epoch yang sama dalam tiap percobaan yang dilakukan. Ketiga, jumlah Batch size yang digunakan ada dua, yaitu 25 dan 50. Keempat, learning  rate  yang  digunakan,  yaitu  0,001  dan  0,01.  Selanjutnya  jumlah  neuron  100,  fungsi  aktivasi  yang  digunakan adalah ReLu, serta fungsi optimasi menggunakan adam. Hasil percobaan yang dilakukan diperoleh akurasi terbaik sebesar 85%.

## 3.6.2 Evaluasi Prediksi
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, didapatkan hasil terbaik  menggunakan  perbandingan data latih  80% dan data uji 20% dengan konfigurasi Epoch 100, Batch Size 25, Learning Rate 25, jumlah neuron 100, fungsi aktivasi ReLu, dan fungsi optimasi adam. Dengan menggunakan model arsitektur terbaik, dilakukan prediksi harga telur ayam dengan memanfaatkan data uji. Tabel 3 merupakan data perbandingan data asli dengan data prediksi.
Tabel 4. Perbandingan hasil prediksi dengan harga asli
Tanggal Harga  Prediksi  Perbedaan Harga 09/05/2022  27126 26000 1126 13/05/2022  26297 26000 297 19/05/2022  26261 26000 261 23/05/2022  25847 28000 2153 26/05/2022  25970 28000 2030 30/05/2022  26629 28000 1371
02/06/2022  26249 28000 1751 06/06/2022  25034 29000 3966 09/06/2022  23986 28000 4014 13/06/2022  23251 28000 4749
Pada tabel 4 merupakan tabel perbandingan antara data asli dan data prediksi harga telur ayam menggunakan rasio pembagian data 80%:20% dan menggunakan arsitektur terbaik yang didapatkan dari hasil pengujian sebelumnya, seperti yang  terlihat  selisih  harga  antara  data  asli  dan  data  prediksi  tidak  terlalu  besar,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa algoritma Neural Network Backpropagation bekerja cukup baik dalam memprediksi data.

## 3.7 Implementasi
Pada  tahap  implementasi  merupakan  tahapan  proses  menerapkan  solusi  atau  rancangan  yang  telah  dirancang  dan dikembangkan pada tahap sebelumnya menjadi bentuk nyata atau aplikasi yang berfungsi.  Dalam penelitian ini penulis melakukan  implementasi  sistem  menjadi  sebuah Website prediksi  harga  telur.  Fungsi Website yang  telah  dibuat berdasarkan sistem yang telah dirancang pada proses sebelumnya, yaitu dapat membantu dan memudahkan user dalam melakukan prediksi harga telur ayam.

## 3.7.1 Website Prediksi Harga Telur
Website Prediksi Telur merupakan sebuah tahapan utama dalam implementasi yang dibangun. Berikut tampilan Website yang telah dibuat dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilan dashboard Website prediksi harga telur ayam
Pada  Gambar  4  merupakan  tampilan  dashboard  website  yang  dibuat,  yang  dimana  dalam  website  tampilan dashboard  tersebut  terdapat  bar  navigasi  data  dan  result.  Navigasi  bar  ini  berfungsi  untuk  mempermudah  user  dalam menggunakan website tersebut. Kemudian pada halaman dashboard terdapat fitur start yang berfungsi sebagai perintah melakukan prediksi tanpa melakukan perubahan data. Apabila sistem telah selesai melakukan prediksi, user akan dibawa pada tampilan berikutnya yaitu tampilan result atau hasil. Tampilan result ini merupakan sebuah tampilan hasil proses prediksi harga telur ayam. Pada tampilan ini terdapat informasi performa dan grafik hasil prediksi yang dilakukan sistem tersebut. Apabila user menginginkan melakukan prediksi harga tanpa melakukan update data, user dapat melakukan start prediksi menggunakan button start. Hasil dari prediksi yang dilakukan, user akan dinavigasikan menuju halaman result. Tampilan halaman result terdapat pada gambar 5.
Pada  Gambar  5  ini  merupakan  tampilan  halaman  result,  yang  dimana  halaman  ini  berisi  hasil  akurasi  yang diperoleh dari proses prediksi yang dilakukan tanpa melakukan update data. Selanjutnya, user dapat melakukan update data pada halaman data yang terdapat pada bar navigasi. Tampilan halaman data sebagai berikut.
Gambar 6a. Halaman data bagian atas
Gambar 6b. Tampilan halaman data bagian bawah
Pada  Gambar  6a  dan  6b  merupakan  tampilan  halaman  data,  pada  halaman  data  terdapat  sebuah  informasi keseluruhan data yang digunakan, serta grafik persebaran data yang dimiliki. Setelah melakukan pengecekan dan melihat grafik data yang dimiliki, user dapat melakukan training dan prediksi dari model yang rancang sebelumnya menggunakan fitur  button  training.  Pada  tabel  data  user  dapat  melakukan  update  data  dengan  button  yang  disediakan.  User  yang melakukan update data akan dinavigasikan menuju halaman edit data. Halaman edit data sebagai berikut.
Pada gambar 7 merupakan tampilan halaman edit data. Pada halaman ini user dapat melakukan edit data pada data yang telah ada, yang dimana user dapat melakukan update tanggal dan harga. User yang telah melakukan edit data dapat melakukan submit data menggunakan button submit, namun apabila user tidak melakukan update data dapat melakukan cancel  update data menggunakan button cancel.  Selanjutnya, apabila user berkehendak menambahkan data user dapat melakukan  penambahan  data  baru  dengan  button  tambah  data.  User  yang  melakukan  penambahan  data  baru  akan dinavigasikan menuju halaman tambah data. Tampilan halaman tambah data sebagai berikut.

## Gambar 8. Tampilan halaman tambah data
Pada  Gambar  8  merupakan  tampilan  halaman  tambah  data.  User  dapat  menambahkan  data  baru  sesuai  dengan kolom yang disediakan. User dapat menambahkan data tanggal baru dan data harga telur ayam baru. Kolom data baru yang telah diisi dapat dilakukan submit dengan menggunakan button submit, apabila user tidak melakukan penambahan data baru maka, user dapat melakukan cancel penambahan data menggunakan button cancel.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, mulai dari analisis sistem, perancangan, implementasi dan pengujian sistem, diperoleh sebuah kesimpulan bahwa penulis dapat mengembangkan sebuah sistem berbasis website prediksi harga telur ayam.  Yang  dimana  sistem  tersebut  telah  berhasil  memprediksi  harga  telur  ayam,  sehingga  dapat  membantu  dan memberikan  dampak  positif  kepada  beberapa  pihak  terkait  dalam  mencegah  fluktuasi  harga  telur  ayam  khususnya  di Provinsi  Yogyakarta.  Dengan  demikian,  sistem  yang  telah  dikembangkan  mempunyai  potensi  untuk  pemahaman pencegahan harga telur ayam dimasa yang akan datang. Hasil pengujian sistem prediksi yang telah diuji pada penelitian ini dengan menggunakan 209 data harga telur ayam di Yogyakarta, didapatkan hasil terbaik yaitu dengan menggunakan perbandingan pembagian data sebesar 80%:20%. Parameter yang digunakan dalam model menghasilkan akurasi terbaik yaitu  dengan Epoch 100, Batch  Size 25, Learning  Rate 0,001,  jumlah  neuron  100,  fungsi  aktivasi  ReLU,  dan  fungsi optimasi  Adam.  Model  dengan  parameter  tersebut  mendapatkan  nilai  MAPE  15%,  serta  akurasi  85%.  Dalam pengembangan sistem yang dilakukan penulis tentunya masih terdapat kekurangan, sehingga pada penelitian selanjutnya dapat memperbaiki sistem yang telah dibuat dengan menggunakan data dan metode yang terkait. Sistem yang telah dibuat penulis  terdapat  beberapa  bagian  kekurangan,  adapun  saran  yang  diberikan  penulis  adalah  pertama  pada  penelitian selanjutnya dapat memperbaiki model, sehingga mendapatkan hasil akurasi yang lebih baik. Kedua, data yang dimiliki penulis cukup sedikit dan terbatas, akibatnya hasil yang diberikan masih belum maksimal. Ketiga, memperbaiki tampilan User Interface yang dapat memudahkan penggunaan sistem yang telah dibuat.

## REFERENCES
[1] S. Paramita Nurhuda and A. Karimah, “Hakikat Manusia Sebagai Makhluk Sosial Dalam Pandangan Islam,” Humaniora dan Seni (JISHS), vol. 01, no. 4, pp. 684–690, Jun. 2023, [Online]. Available: http://jurnal.minartis.com/index.php/jishs
[2] S.  Novita,  “TINJAUAN  HUKUM  ISLAM  TERHADAP  JUAL  BELI  TELUR  AYAM  DI  RONOWIJAYAN  SIMAN PONOROGO,” Universitas Muhammadiyah Surakarta, Surakarta, 2019.
[3] D. Saputra, M. Safii, and M. Fauzan, “Implementasi Algoritma Backpropagation Dalam Memprediksi Harga Bahan Pangan,” Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen), vol. 1, no. 4, pp. 120–129, Oct. 2020.
[4] J. Veri, I. Artikel, K. Kunci, and A. Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Prediksi ABSTRAK, “Prediksi Harga Minyak Mentah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Crude Oil Price Prediction Using Artificial Neural Network,” vol. 21, no. 3, pp. 503–512, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1382.
[5] F. Bachtiar, “RANCANG BANGUN APLIKASI PREDIKSI HARGA EMAS MENGGUNAKAN FEEDFORWARD NEURAL NETWORK  DENGAN  ALGORITMA  BACKPROPAGATION,”  Universitas  Teknologi  Yogyakarta,  Yogyakarta,  2018. [Online]. Available: http://eprints.uty.ac.id/id/eprint/1061
[6] I. N. Peole, R. Ratianingsih, dan D. Lusiyanti, and P. Studi Matematika Jurusan Matematika, “MENGKAJI PERILAKU HARGA KOMODITI PANGAN DI KOTA PALU MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION,” Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan, vol. 15, no. 1, pp. 58–68, Jun. 2018.
[7] Natasya, S. Musdalifah, and Andri, “Prediksi Harga Beras Di Tingkat Perdagangan Besar Indonesia Menggunakan Algoritma Backpropagation,”  JURNAL  ILMIAH  MATEMATIKA  DAN  TERAPAN,  vol.  18,  no.  2,  pp.  148–159,  Dec.  2021,  doi: 10.22487/2540766x.2021.v18.i2.15688.
[8] M. Fajar and I. Gunawan, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Metode Backpropagation Untuk Memprediksi Penjualan Sepeda Motor Yamaha Di Asli Motor Siantar,” Media Online), vol. 1, no. 4, pp. 180–186, 2021, [Online]. Available: https://djournals.com/klik
[9] D.  Marpaung,  S.  Sumarno,  and  I.  Gunawan,  “Prediksi  Produktivitas  Kelapa  Sawit  di  PTPN  IV  dengan  Algoritma Backpropagation,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika & Komputer, vol. 1, no. 2, pp. 35–41, Oct. 2020, [Online]. Available: https://djournals.com/index.php/klik
[10]  H.  Kurniawan,  W.  Apriliah,  I.  Kurniawan,  and  D.  Firmansyah,  “Penerapan  Metode  Waterfall  Dalam  Perancangan  Sistem Informasi Penggajian Pada SMK Bina Karya Karawang,” Jurnal Interkom: Jurnal Publikasi Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 14, no. 4, pp. 13–23, Jan. 2020, doi: 10.35969/interkom.v14i4.58.
[11]  H. Said, N. Matondang, and H. Nurramdhani Irmanda, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Kualitas Air  Yang  Dapat  Dikonsumsi  Application  of  K-Nearest  Neighbor  Algorithm  to  Predict  Consumable  Water  Quality,” Techno.COM, vol.
21, no. 2, pp. 256–267, May 2022, [Online]. Available:
https://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/article/view/5901
[12]  S.  Jesika  et  al.,  “Implementasi  Model  Machine  Learning  dalam  Mengklasifikasi  Kualitas  Air,”  Jurnal  Ilmiah  Dan  Karya Mahasiswa, vol. 1, no. 6, pp. 382–396, Dec. 2023, doi: 10.54066/jikma.v1i6.1162.
[13]  F. Putra, H. F. Tahiyat, R. M. Ihsan, R. Rahmaddeni, and L. Efrizoni, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Menggunakan Wrapper Sebagai Preprocessing untuk Penentuan Keterangan Berat Badan Manusia,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 4, no. 1, pp. 273–281, Jan. 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i1.1085.
[14]  Z. Laila and N. Cahyono, “Estimasi Data Insight Social Media Ads Menggunakan Neural Network, Linear Regression dan Deep Learning,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 4, no. 3, p. 562, Mar. 2023, doi: 10.30865/json.v4i3.5451.
[15]  R. Basuki and N. Budi, PEMROGRAMAN DEEP LEARNING DENGAN PYTHON. Sidoarjo: Indomedia Pustaka, 2021.
[16]  M. Arhami and M. Nasir, Data Mining Algoritma dan Implementasi. Yogyakarta: ANDI, 2020.
[17]  H. Elvaningsih, E. Elisawati, F. Tawakal, and M. Masrizal, “Prediksi Stok Obat Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus: Puskesmas Dumai Barat),” Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI), vol. 3, no. 1, pp. 228–232, Aug. 2021, Accessed: May 13, 2024. [Online]. Available: https://prosiding.seminar-id.com/index.php/sensasi/article/view/588
[18]  I. Daqiqi, MACHINE LEARNING: Teori, Studi Kasus, dan Implementasi Menggunakan Python, 1st ed. Riau: UR PRESS, 2021.
[19]  Y.  Febria  Utami,  G.  Darmawan,  and  R.  S.  Pontoh,  “Forecasting  Electricity  Sales  Using  the  Artificial  Neural  Network Backpropagation  Method,”  Asian  Journal  of  Applied  Education  (AJAE),  vol.  2,  no.  4,  pp.  581–594,  2023,  doi: 10.55927/ajae.v2i4.6456.
[20]  A. Lusiana and P. Yuliarty, “PENERAPAN METODE PERAMALAN (FORECASTING) PADA PERMINTAAN ATAP di PT X,” Jurnal Teknik Industri ITN Malang, vol. 10, no. 1, 2020, doi: 10.36040/industri.v10i1.2530.
[21]  N.  Hikmatia  and  M.  I.  Zul,  “Aplikasi  Penerjemah  Bahasa  Isyarat  Indonesia  menjadi  Suara  berbasis  Android  menggunakan Tensorflow,” Jurnal Komputer Terapan, vol. 7, no. 1, May 2021, doi: 10.35143/jkt.v7i1.4629.
[22]  M. Riziq sirfatullah Alfarizi, M. Zidan Al-farish, M. Taufiqurrahman, G. Ardiansah, and M. Elgar, “PENGGUNAAN PYTHON SEBAGAI BAHASA PEMROGRAMAN UNTUK MACHINE LEARNING DAN DEEP LEARNING,” Karimah Tauhid, vol. 2, no. 1, 2023, doi: 10.30997/karimahtauhid.v2i1.7518.