Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.226 Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 681-688 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR FOOD PRICE PREDICTION IN MAJENE CENTRAL MARKET
Arnita Irianti *1 , Parma Hadi Rantelinggi 2 , Alief Taufik 3 , Nuralamsah Zulkarnaim 4 , Sugiarto Cokrowibowo 5
1,3,4,5 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Sulawesi Barat, Indonesia
2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Papua, Indonesia Email: 1 arnitairianti@unsulbar.ac.id , 2 p.rantelinggi@unipa.ac.id , 3 alieftaufik4@gmail.com , 4 nuralamsah@unsulbar.ac.id , 5 sugiarto.cokrowibowo@unsulbar.ac.id
(Naskah masuk: 17 Maret 2022, Revisi : 01 April 2022, diterbitkan: 28 Juni 2022)

## Abstract
Food  has  a  fairly  high  price  and  the  stability  of  food  prices  can  affect  entrepreneurs  and  the  community  in meeting their daily needs. This is often seen as a sudden increase in prices (extreme). Therefore, it is necessary to  have  precise  and  accurate  forecasts  or  predictions  to  assist  local  governments  in  taking  the  initial  steps  in efforts to stabilize food prices. Artificial Neural Networks (ANN) can be used to predict future food prices using the  Backpropagation  Algorithm.  Sental  Market  is  one  of  the  trading  centers  for  daily  necessities  in  Majene district, West Sulawesi. The study used data taken from the Office of Cooperatives, SMEs, Industrial Trade, Kab. Majene, in the form of food price data per week. The research aims to assist the Majene Regional Government (PEMDA) in taking initial steps / policies to stabilize food prices. The system is designed to predict food prices by  applying  a  Backpropagation  Neural  Network,  then  reviewing  the  accuracy  obtained  in  the  food  price prediction system for each commodity. The results of the study used a Backpropagation Neural Network pattern with  a  total  data  of  ±156  for  each  commodity.  The  results  of  the  study  used  N.Input  of  2,  N.Hidden  of  3,  and N.Output  of  1.  While  the  parameters  used  were  Alpha  of  0.3,  an  error  tolerance  of  0.001,  and  a  maximum iteration  of  100.  The  highest  accuracy  in  the  prediction  of  Commodity  Rice  Prices  was  98.47  with  the computation time for the training and testing process being 1.69 and 0.004 respectively.
Keywords : Neural Networks, Backpropagation, Prediction, Food Prices.

## IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK PREDIKSI HARGA PANGAN DI PASAR SENTRAL MAJENE

## Abstrak
Pangan  memiliki harga yang cukup  tinggi dan kestabilan  harga  bahan  pangan  dapat mempengaruhi pengusaha serta  masyarakat  dalam  memenuhi  kebutuhan  sehari-hari.  Hal  ini  terlihat  sering  terjadi  kenaikan  harga  secara tiba-tiba (extrim). Oleh karena itu perlu adanya peramalan atau prediksi yang tepat dan akurat dalam membatu pemerintah daerah dalam mengambil langkah awal upaya mengstabilkan harga pangan. Jaringan Syaraf Tiruan (JST)  dapat  dimanfaatkan  untuk  memprediksi  harga  pangan  kedepannya  menggunakan  Algoritma Backpropagation . Pasar Sental menjadi salah satu pusat perdagangan kebutuhan sehari-hari di kabupaten Majene Sulawesi  barat.  Penelitian    menggunakan  data  yang  diambil  dari  Instansi  Kantor  Dinas  Koperasi,  UKM, Perdagangan  Perindunstrian  Kab.  Majene,  berupa  data  harga  bahan  pangan  perminggu.  Penelitian  bertujuan membantu  Pemerintah  Daerah  (PEMDA)  Majene  dalam  mengambil  langkah  awal  /  kebijakan  upaya mengstabilkan harga pangan. Rancangan sistem untuk memprediksi harga pangan dengan menerapkan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, kemudian meninjau keakurasian yang didapatkan dalam sistem prediksi harga pangan setiap komoditi. Hasil penelitian menggunakan pola jaringan syaraf tiruan backpropagation dengan total data ±156 setiap komoditas. Hasil penelitian menggunakan N. Input sebesar 2, N. Hidden sebesar 3, dan N.Output sebesar  1.  Sedangkan  parameter  yang  digunakan  Alpha  sebesar  0.3,  toleransi error sebesar  0.001,  dan  iterasi maksimalnya  100.  Akurasi  tertinggi  pada  prediksi  Komoditas  Harga  Beras  sebesar  98.47  dengan  waktu komputasi untuk proses training dan testing masing sebesar 1.69 dan 0.004.
Kata kunci : Jaringan Syaraf  Tiruan, Backpropagation, Prediksi, Harga Pangan.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.226 Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 681-688 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## 1. PENDAHULUAN
Pangan  merupakan  kebutuhan  manusia  yang sangat  mendasar  karena  berpengaruh  terhadap eksistensi  dan  ketahanan  hidupnya,  baik  dipandang dari  segi  kuantitas  dan  kualitasnya  [1].  Bahan pangan  yang  diolah  maupun  yang  tidak  diolah dipasaran kadang memiliki harga yang cukup tinggi dan kestabilan harga bahan pangan dapat mempengaruhi  pengusaha  dan  masyarakat  dalam memenuhi kebutuhan sehari-hari.
Pasar  Sental  Majene  adalah  salah  satu  pasar tradisional yang ada di Sulawesi barat yang menjadi salah  satu  pusat  perdagangan  kebutuhan  sehari-hari di kabupaten
Majene. Pasar
Majene memperdagangkan  antaralain kebutuhan  pokok  atau primer, yaitu sandang, pangan dan papan. Berdasarkan  data  dari  hasil  sensus  penduduk  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  pada  tahun  2017,  jumlah penduduk  yang  berada  di  kota  Majene  mencapai 169,072  jiwa  dan  akan  terus  bertambah  sampai tahun  berikutnya  [2].  Sesuai  dengan  Peraturan Presiden  (Perpres)  Nomor  71  Tahun  2015  tentang Penetapan dan Penyimpanan harga kebutuhan pokok dan  barang  penting  [3].  Perpres  tersebut  bertujuan untuk menjamin ketersediaan dan mengstabilisasikan  harga  barang  yang  beredar  di pasar. Oleh karena itu, pemerintah diharapkan dapat mengatur  dan  mengstabilkan  harga  yang  ada dipasaran  untuk  dibuatkan  regulasi  sebagai  upaya mengatasi  agar  tidak  terjadi  kenaikan  harga  secara tiba-tiba  (extrim).  Perlu  adanya  peramalan  atau prediksi  yang  tepat  dan  akurat  dalam  membatu pemerintah  daerah  dalam  mengambil  langkah  awal upaya  mengstabilkan  harga  pangan.  Jaringan  syaraf tiruan  adalah  suatu  sistem  selular  fisik  yang  dapat memperoleh,  menyimpan,  dan  menggabungkan pengetahuan  yang didapatkan  dari  pengalaman  [4] . Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  dapat  dimanfaatkan untuk  memprediksi  harga  pangan  kedepannya menggunakan Algoritma Backpropagation [5] . Penelitian  yang  membahas  tentang  jaringan syaraf  tiruan backpropagation untuk  memprediksi jumlah  kemiskinan  dengan    mendapatkan  arsitektur terbaiknya  yaitu  4-10-15-1  dengan  tingkat  akurasi yang  mencapai  100%.  Penelitian  ini  menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  dengan rancangan  arsitektur  jaringan berupa  4  neuron  input layer,  3  hidden  layer,  dan  1  output  layer. Berdasarkan pada pengujian jumlah iterasi maksimum didapatkan nilai MAPE terendah sebesar 17,85% dengan jumlah iterasi 800 dan nilai learning rate  0,4  maka  akan  menghasilkan  nilai  MAPE sebesar  16.98%  [6].    Penelitian  lainnya  diperoleh hasil  nilai  parameter  terbaik  adalah  dengan  iterasi sebanyak  20,  jumlah  swarm  90  dan  nilai learning rate adalah  0.9  dimana  didapat  akurasi  prediksi sebesar  91.56  %  [7].  Hasil  penelitian  Pujianto  et  al. (2018)  menghasilkan  prediksi  untuk  pendukung keputusan penerima  beasiswa  dengan  menggunakan
Neural  Network  dengan  akurasi  rata-rata  tertinggi sebesar 99.00% dan 1 layer berjumlah 25 neuron [8].
Implementasi Jaringan
Syaraf Tiruan
Backpropagation  untuk  Prediksi  Harga  Pangan  di Sentral  Majene  bertujuan  untuk  menghasilkan  hasil prediksi  yang  tepat  dan  akurat  [9].  Jaringan  Syaraf Tiruan (JST) atau Artificial Neural Network (ANN) Backpropagation adalah salah satu metode matematika yang terkenal untuk digunakan memprediksi  dan  menentukan  hasil  berupa  fungsi non-linear [10].
Dalam memprediksi harga pangan kedepannya menggunakan  Algoritma  Backpropagation.  pada metode backpropagation meliputi  3  fase,  fase forwardpropagation, backpropagation , dan modifikasi  bobot  [11].  Adapun  beberapa  hal  yang harus  dipersiapkan  sebelum  memprediksi  harga pangan,  yakni,  harus  menyediakan data  deret  waktu untuk  mengetahui  grafik  naik-turunnya  harga pangan.
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  diambil dari  Instansi  yang  mengurus  harga  pangan  yakni Kantor  Dinas  Koperasi,  UKM,  Perdagangan  dan Perindunstrian  Kab.  Majene.  Rancangan  sistem untuk memprediksi harga pangan dengan menerapkan Jaringan Syaraf Tiruan
Backpropagation,  kemudian  meninjau  keakurasian yang  didapatkan  dari  penerapan  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation dalam  sistem  prediksi harga pangan. Hasil penelitian diharapkan kedepannya  dapat  membantu  pemerintah  daerah (PEMDA) Majene dalam mengambil langkah awal / kebijakan upaya mengstabilkan harga pangan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Forecasting
Forecasting atau  peramalan  adalah  perkiraan atau  prediksi  dimasa  mendatang  berdasarkan  data periode  sebelumnya,  Tujuannya  untuk  analisis sehingga menghasilkan peramalan dimasa mendatang  dengan  menggunakan  metode–metode tertentu.  Jaringan  syaraf  tiruan  berusaha  meniru struktur  dan  cara  kerja  otak  manusia  yang  mampu menggantikan  sebagian  pekerjaan  manusia  [10]. Pekerjaan seperti mengenali pola, prediksi, klasifikasi, pendekatan fungsi, pekerjaan pengoptimalan diharapkan dapat diselesaikan dengan  jaringan  saraf  tiruan[12].  Forecasting bertujuan  untuk  meminimalkan  kesalahan  saat melakukan peramalan [13].

## 2.2. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  atau  Artificial Neural  Network  (ANN)  Backpropagation  adalah salah  satu  metode  matematika  yang  terkenal  untuk digunakan  memprediksi  dan  menentukan  hasil berupa fungsi non-linear [10]. Jaringan syaraf tiruan berusaha  meniru  struktur  dan  cara  kerja  otak
manusia  yang  mampu  menggantikan  sebagian pekerjaan manusia[11] . Pekerjaan seperti mengenali pola,  prediksi,  klasifikasi,  pendekatan  fungsi, pekerjaan pengoptimalan diharapkan dapat diselesaikan dengan jaringan saraf tiruan [14].

## 2.3. Backpropagation
Ini  merupakan  contoh  penggunaan  sub-bab pada paper. Sub-bab diperbolehkan untuk dimasukkan pada semua bab, kecuali di kesimpulan.
Backpropagation merupakan salah satu metode pelatihan dari Jaringan Syaraf
Tiruan.
Backpropagation menggunakan arsitektur multilayer dengan metode supervised training. Tahap ini adalah proses pengenalan pola data yang telah dinormalisasi  agar  sistem  dapat  menentukan  bobot yang dapat memetakan antara data input dengan data target  output  yang  diinginkan  [6].  Metode  pelatihan backpropagation  melibatkan feedforward dari  pola pelatihan  input,  perhitungan  dan  backpropagation dari kesalahan, dan penyesuaian bobot pada sinapsis [9].  Jaringan  Syaraf  Tiruan  menggunakan  arsitektur multi-layer seperti gambar 1.

## Gambar 1. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Pada  tahap  ini,  data  yang  telah  dinormalisasi dapat  ditentukan  bobot  yang  dapat  dipetakan  antara input  dan  output,  ada  beberapa  fase  dari Bakpropagation [6],  antara lain :
a. Menginisialisasikan  bobot  dan  bias  dengan nilai  acak  0  sampai  1.  nilai  lerning  rate,  nilai iterasi dan nilai minimum error.
b. Melakukan  proses  selama  syarat  berhenti masih  belum  tercapai.  Nilai  maksimal  iterasi atu  nilai  minimum  error  adalah  penentu  syarat agar  berhenti,  dengan  menggunakan  MSE ( Mean Squared Error )[6].
c. Setiap input x i menerima sinyal dan mengirimkan  ke  hidden  layer.  Setiap  hidden unit  diproses  dengan  bobot  dan  biasnya berdasarkan persamaan 1 [15].
𝑧_ 𝑖𝑛𝑗 = 𝑣𝑜 𝑗 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (1)
Kemudian  fungsi  yang  sudah  ditentukan mendapatkan  output  dari  hidden  unit  seperti persamaan 2 berikut.
𝑧 𝑗 = 𝑓(𝑧_𝑖𝑛 𝑗 ) = 1 (1+(𝑒𝑥𝑝−𝑧𝑖𝑛𝑗)) (2)
d. Output y k dihitung  berdasarkan  persamaan    3. Kemudian  menghitung  fungsi  nilai  keluaran berdasarkan persamaan 4
𝑦_ 𝑖𝑛𝑘 = 𝑣𝑜 𝑘 + ∑ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑗𝑘 𝑝 𝑗=1 (3)
𝑦 𝑘 = 𝑓(𝑦_𝑖𝑛 𝑘 ) = 1 (1+(𝑒𝑥𝑝−𝑦𝑖𝑛𝑗)) (4)
e. Melakukan perhitungan faktor koresi error ( δ 𝒌 ) menggunakan persamaan 5. Selanjutnya melakukan  perhitungan  koreksi  bobot ∆W 𝒋𝒌 untuk
memperbaharui
W 𝒋𝒌
dengan menggunakan persamaan 6
δ 𝑘 = (t 𝑘 − y 𝑘 )y 𝑘 (1 − y 𝑘 ) (5) ∆W 𝑗𝑘 =∝ δ 𝑘 𝑧 𝑗 (6)
f. Persamaan  7  menghitung  iterasi  pertama, Selanjutnya  hasilnya  akan  dikalikan  dengan turunan dari  fungsi aktifasi dan akan mendapatkan faktor koreksi error [15].
δ_ 𝑖𝑛𝑗 = ∑ δ 𝑘 𝑊 𝑗𝑘 𝑚 𝑘=1 (7)
δ 𝒋 = δ 𝒊𝒏𝒋 𝒛 𝒋 (𝟏 − z 𝒋 ) (8) ∆V 𝑖𝑗 =∝ δ 𝑗 𝑥 𝑖 (9)
g. Persamaan  10  menghitung  iterasi  kedua  dan berikutnya.  Selanjutnya  hasilnya  dikalikan dengan turunan fungsi aktifasi untuk mendapatkan faktor koreksi error.
δ_ 𝒊𝒏𝒋 = ∑ δ 𝒌 𝑾 𝒋𝒌 𝒎 𝒌=𝟏 (10)
δ 𝒋 = δ 𝒊𝒏𝒋 𝒛 𝒋 (𝟏 − z 𝒋 ) (11)
∆V 𝒊𝒋 = (𝒎δ 𝒋−𝟏 ) + (∝ δ 𝒋 𝒙 𝒊 ) ∗ (𝟏 − 𝒎) (12)
h. Setiap  unit output ( Y 𝒌 , 𝑲 = 𝟏, … . , 𝒎 )  akan mempengaruhi  bobot  dari  setiap hidden unit. Sama  halnya  pada  setiap hidden unit  ( Z 𝒋 , 𝒋 = 𝟏, … . , 𝒑 ) akan mempengaruhi bobot setiap unit input .
( W 𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = W 𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆W 𝑗𝑘 ) (13)
( V 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑉 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆V 𝑖𝑗 ) (14)
i. Tahap  selanjutnya  adalah  memeriksa stop condition ,  ketika error sudah  mengecil  dari nilai  minimum error atau  iterasi  mencapai maksimum  maka  proses  pelatihan  akan
684 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 681-688
dihentikan. Perhitungan
nilai
error
menggunakan  MSE  ( Mean  Square  Error ) dengan persamaan 15.
MSE = ∑ (T𝒊−𝑻′𝒊 𝒏 𝒊=𝟏 )2
𝒏 (15)
T 𝒊 = Nilai actual pada data ke-i T ′𝒊 = Nilai hasil peramalan pada data ke-i n   = Banyaknya data

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 2. Flowchart Perancangan Sistem
Gambar  2  merupakan flowchart perancangan sistem dengan tahapan  sebagai berikut [16]:
1. Menginput  data  latih  yang  dimasukan  adalah data  dari  periode  sebelumnya  dijadikan  data training untuk
dilakukan
peramalan.
Sedangkan  data  uji    digunakan  sebagai  data target  untuk  mengecek  tingkat  error  dari  hasil prediksi.
2. Setelah  data training diperoleh  kemudian dilakukan  normalisasi  untuk  membuat  data mudah  dianalisis  ke  proses  berikutnya[17]. Perolehan hasil pembobotan dari layer input ke hiden  layer untuk  analisis  data  awal  sebelum melakukan hasil peramalan.
3. Data  yang  sudah  diproses hidden  layer akan dilakukan pembobotan ulang sebelum memasuki output layer
yang akan menghasilkan prediksi atau peramalan.
4. Data  hasil  peramalan  yang  sudah  ada  akan dilakukan  pengecekan  akurasi  [18].  Akurasi berdasarkan  nilai  error  menggunakan  metode MSE ( Mean Square
Error ) dengan menganalisis dan membandingkan hasil peramalan dengan data target . Gambar  3  merupakan  proses  sistem  dengan beberapa  proses  mulai  dari  menjalankan  sistem, input  data  sampai  hasil  peramalan  dan testing serta akurasi.  Proses  peramalan  pada  algoritma  jaringan syaraf  tiruan backpropagation dimulai  dengan
menginput  data training dan  menentukan nInput, nHidden, nOutput, Alpha, Iterasi , serta toleransinya.
Gambar 3. Flowchart Algoritma Data Training
Proses testing hanya  melakukan feedforward tanpa  proses Backpropagation (Gambar  4).  Dalam proses  ini  pola  atau  bobot  yang  sudah  ada  pada proses  training  dengan  tingkat  MSE  terendah, sehingga  langsung  memunculkan hasil  dari  jaringan syaraf tiruan.
Gambar 4. Flowchart Algoritma Data Testing

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan data yang diperoleh  dari  Dinas  Koperasi,  UKM,  Perdagangan dan  Perindustrian  Kab.  Majene.  Data  yang  di gunakan  adalah  data  harga  pangan  perminggu  dari
Arnita Irianti, dkk, Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation … 685
tahun  2017  sampai  tahun  2020.  Data-data  tersebut akan  direpresentasikan  ke  dalam  aplikasi  yang dibuat dengan Bahasa Pemrograman Python.
Gambar 5. Tampilan Aplikasi Untuk Proses Training dan Testing
Gambar 5 merupakan tampilan sistem prediksi harga  pangan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation untuk  memprediksi  harga  pangan yang ada di Pasar Sentral Majene.
Tombol Baca Data berfungsi untuk mengupload  data  berupa  file  excel,  kemudian  file yang  sudah  di upload akan  dibagi  menjadi  2  yakni data  pelatihan  dan  data  uji.  Tombol  Bobot  Awal berfungsi  untuk  mengacak  dan  mendapatkan  bobot awal V dan W dengan rentang (0 sampai 1) bilangan desimal. Tombol Pelatihan berfungsi untuk melakukan pelatihan terhadap data latih menggunakan  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan Backpropagation. Pada  Gambar  5 terdapat  tabel untuk menampilkan data latih , bobot V dan W dan grafik  pelatihan  Pada  proses  pengujian  hanya memiliki  Tombol  Pengujian  untuk  melakukan pengujian  pada  data  uji  dengan  menggunakan  pola dan  bobot  yang  sama  dengan  proses  pelatihan.  Pola dan  bobot  yang  digunakan  diambil  dari  MSE terkecil.  Setelah  melakukan  proses  pengujian  akan muncul  waktu  komputasi,  nilai  MSE  dan  juga akurasinya.  Pada  tampilan  proses  pengujian  juga terdapat  2  tabel  yakni,  tabel  data  uji  dan  tabel  hasil prediksi.  Data  yang  akan  diproses  akan  dipisahkan perkomoditi  untuk  memperoleh  nilai  akurasi  dari jaringan.
Dari  Tabel  1  terlihat  waktu training tercepat adalah  1,63  detik,  MSE training terendah  adalah 0,073. Sedangkan untuk waktu testing sama disetiap
komoditi.  MSE  testing  terendah  adalah  0,13  dan akurasi tertinggi testing adalah 98,47.
Tabel 1. Waktu, MSE, dan Akurasi Proses Training dan Testing Komoditas Training Testing Waktu MSE Waktu MSE Akura si Beras 1,69 0,175 0,004 0,143 98,47 Daging Ayam 1,63 0,175 0,004 0,13 95,656 Daging Sapi 2,26 0,193 0,004 0,175 96,067 Telur Ayam 2,39 0,137 0,004 0,168 94,463 Bawang Merah 2,27 0,103 0,004 0,169 84,179 Bawang Putih 2,27 0,169 0,004 0,227 78,32 Cabai Merah 2,37 0,142 0,004 0,131 69,702 Cabai Rawit 2,3 0,24 0,004 0,338 56,011 Minyak Goreng 2,27 0,073 0,004 0,256 97,333 Gula Pasir 2,37 0,146 0,004 0,242 90,381 Berdasarkan analisis hasil penelitian menggunakan pola jaringan syaraf tiruan
backpropagation dengan  total  data  ±156  setiap komoditas.  Hasil  menggunakan  N. Input sebesar  2, N. Hidden sebesar  3,  dan  N.Output  sebesar  1. Sedangkan parameter yang digunakan Alpha sebesar 0.3,  toleransi error sebesar  0.001,  dan  iterasi maksimalnya 100. Didapatkan hasil sebagai berikut : 1. Komoditi  beras  memiliki  nilai  error  terkecil sebesar 8.0 dengan persentase akurasi tertinggi 99.92.  Dalam  proses  pengujian  menghasilkan MSE  sebesar  0.143  dengan  akurasi  rata-rata sebesar 98.47
2. Komoditi  daging  ayam  waktu  komputasi pelatihan  sebesar  1.63  detik  dan  MSE  adalah 0.175.  Sedangkan  waktu  komputasi  pengujian adalah  0.004,  MSE  sebesar  0.13,  dan  akurasi sebesar 95.656.
3. Komoditi  Daging  sapi  diperoleh  waktu komputasi  pelatihan  2.26  detik  dan  MSE adalah  0.193,  sedangkan  waktu  komputasi pengujian  adalah  0.004,  MSE  adalah  0.175, dan akurasi adalah 96.067.
4. Komoditi  Telur  ayam  dihasilkan  waktu komputasi  pelatihan  2.39  detik  dan  MSE adalah  0.137,  sedangkan  waktu  komputasi pengujian  adalah  0.004,  MSE  adalah  0.168, dan akurasi adalah 94.463.
5. Komoditi  bawang  merah  dihasilkan  waktu komputasi  untuk  pelatihannya  2.27  detik  dan MSE adalah 0.103, sedangkan waktu komputasi  pengujian  adalah  0.004,  MSE adalah 0.169, dan akurasi adalah 84.179.
6. Komoditi  bawang  putih  dihasilkan  waktu komputasi untuk pelatihan 2.27 detik dan MSE adalah  0.169,  sedangkan  dalam    waktu komputasi proses pengujian adalah 0.004, MSE adalah 0.227, dan akurasi adalah 78.32.
7. Komoditi  cabai  merah  dihasilkan  waktu komputasi  pelatihan  2.37  detik  dan  MSE
686 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 681-688
adalah 0.142, sedangkan dalam proses pengujian waktu komputasi adalah 0.004, MSE adalah 0.131, dan akurasi adalah 69.702.
8. Komoditi cabai rawit  dihasilkan waktu komputasi pelatihan 2.3 detik dan  MSE adalah 0.24, sedangkan dalam proses pengujian waktu komputasi  adalah  0.004,  MSE  adalah  0.338, dan akurasi adalah 56.011.
9. Komoditi  minyak  goreng  waktu  komputasi pelatihan  2.27  detik  dan  MSE  adalah  0.073, sedangkan  dalam  proses  pengujian  waktu komputasi  adalah  0.004,  MSE  adalah  0.265, dan akurasi adalah 97.333.
10. Komoditi  gula  pasir  waktu  komputasi  untuk pelatihannya 2.37 detik dan MSE adalah 0.146, sedangkan  dalam  proses  pengujian  waktu komputasi  adalah  0.004,  MSE  adalah  0.242, dan akurasi adalah 90.381.
Gambar  6  merupakan  Hasil  Prediksi  Harga Beras.  Terlihat  tahun  2017  dan  2018  memiliki  nilai harga  tidak  stabil  disetiap  minggunya  dan  terjadi penurunan, sedangkan akhir 2019 stabil. Tahun 2020 dan  2021  stabil  tidak  adanya  peningkatan  atau penurunan yang yang melonjak.
Gambar 6. Hasil Prediksi Harga Pangan Beras
Gambar 7 terlihat bahwa harga daging ayam di tahun  2017  dan  2018  naik  di  pertengahan  tahun dikisaran minggu 19 dan minggu 27.
Gambar 7. Hasil Prediksi Harga Daging Ayam

## Gambar 8. Hasil Prediksi Harga Daging Sapi
Gambar  8  diatas  memperlihatkan  tidak  terjadi penurunan atau kenaikan yang extrim.
Gambar 9 menggambarkan prediksi harga telur stabil  adalah  tahun  2021.  Sedangkan  tahun-tahun sebelumnya harga terlihat tidak stabil.
Gambar 9. Hasil Prediksi Harga Telur Ayam
Gambar  10  menunjukkan grafik  harga  bawang merah  dari  2017  sampai  2020  terlihat  tidak  stabil. Prediksi  tahun  2021  harga  bawang  merah dan  putih terlihat stabil.
Gambar 10. Hasil Prediksi Harga Bawang Merah
Gambar  10  dan  11  menghasilkan  prediksi tahun  2021  harga  bawang  merah  dan  putih  terlihat stabil.
Gambar 11. Hasil Prediksi Harga Bawang Putih
Gambar 12. Hasil Prediksi Harga Cabai Merah
Gambar 13. Hasil Prediksi Harga Cabai Rawit
Gambar  12  dan  13  menghasilkan  prediksi tahun  2021  harga  terlihat  stabil  untuk  masing- masing Cabai Merah dan Cabai Rawit
Gambar  14  menunjukkan  minyak  goreng memiliki  lonjakan  tertinggi  diakhir  tahun  2020  dari sekitaran  minggu  33.  Prediksi  tahun  2021  tterlihat stabil
Gambar 14. Hasil Prediksi Harga Minyak Goreng
Gambar  15  menunjukkan  Harga  Gula  Pasir yang stabil terdapat ditahun 2018 dan 2020, dimana tidak  terjadi  lonjakan  atau  penurunan  harga  secara tiba-tiba/extrim.  Prediksi  2020  Harga  Gulapasi cenderung stabil.
Gambar 14. Hasil Prediksi Harga Gula Pasir

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan penelitian ini dimana memperoleh hasi  dengan  menggunakan  pola  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation seperti  N.Input  sebesar  2, N.Hidden  sebesar  3,  dan  N.Output  sebesar  1. Sedangkan  para  meter  yang  digunakan  Alpha sebesar 0.3, Toleransi eror sebesar 0.001, dan iterasi maksimalnya 100. Jaringan Syaraf Tiruan B ackpropagation memiliki  hasil  bobot  dan  pola
yang  memiliki  nilai error terendah  pada  prediksi Harga  Komoditas  Beras.  Hal  ini  karena  algoritma terus melakukan pelatihan kembali dan mendapatkan perubahan  bobot  sampai  nilai  MSE  yang  dihasilkan sama  dengan 0.001  atau  maksimal  iterasi  terpenuhi.
Perkembangan kedepan dengan memodifikasi Jaringan  Syaraf  Tiruan backpropagation sehingga diperoleh nilai akurasi yang tinggi untuk memprediksi setiap harga komoditi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  I.  .  Tari  and  R.  Widyastuti,  “Ibm Diversifikasi  Pangan  Pemanfaatan  Pangan Lokal  Bagi  Pkk  Kampung  Mranggen  Jawa Tengah,” 2020.
[2] BPS  Kabupaten  Majene,  “Badan  Pusat Statistik  Kabupaten  Majene.”  [Online].
Available: https://majenekab.bps.go.id/indicator/12/29/ 1/jumlah-penduduk.html. [Accessed: 22-Jan- 2022]. [3] Maulana,  “Peraturan  Presiden  (PERPRES) Nomor  71  Tahun  2015,”  2015.  [Online]. Available: https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/41 814/perpres-no-71-tahun-2015.
[4] I. Permadi, A. K. Nugroho, M. R. Rachmat, P.  S.  Informatika,  F.  Universitas,  and  J. Soedirman,  “Prediksi  Jumlah  Hasil  Panen Merica Menggunakan Fuzzy,” vol. 3, no. 1, pp. 177–182, 2022. [5] E.  Kurniawan,  H.  Wibawanto,  and  D.  A. Widodo, “Implementasi Metode
Backpropogation  dengan  Inisialisasi  Bobot Nguyen  Widrow  untuk  Peramalan  Harga
Saham,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. , vol.  6,  no.  1,  p.  49,  2019,  doi: 10.25126/jtiik.201961904. [6] A.  S.  Rachman,  I.  Cholissodin,  and  M.  A. Fauzi, “Peramalan Produksi Gula Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  Backpropagation  Pada  PG  Candi Baru  Sidoarjo  Adi,” Pengemb.  Teknol.  Inf. dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  4,  pp.  1683–
1689, 2018.
[7] N.  Nikentari,  H.  Kurniawan,  N.  Ritha,  and
D.  Kurniawan,  “Optimasi  Jaringan  Syaraf
Tiruan  Backpropagation  Dengan  Particle
Swarm Optimization Untuk Prediksi Pasang Surut  Air  Laut,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  5,  no.  5,  p.  605,  2018,  doi: 10.25126/jtiik.2018551055.
[8] A.  Pujianto,  K.  Kusrini,  and  A.  Sunyoto,
“Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Prediksi
Penerima Beasiswa
Menggunakan  Metode  Neural  Network Backpropagation,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  157,  2018,  doi:
688 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 681-688
10.25126/jtiik.201852631.
[9] A. Wanto, “Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Dalam  Memprediksi  Jumlah  Kemiskinan,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput , vol. 5, no. 1, p. 61, 2018.
[10] A.  Wanto  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis Prediksi Indeks
Harga Konsumen
Berdasarkan  Kelompok  Kesehatan  Dengan Menggunakan  Metode  Backpropagation,” J. Penelit. Tek. Inform. Sink. , vol. 2, no. 2, pp.
37–43, 2017.
[11] S.  P.  Siregar  and  A.  Wanto,  “Analysis  of
Artificial  Neural  Network  Accuracy  Using Backpropagation  Algorithm  In  Predicting Process
(Forecasting),”
IJISTECH
(International  J.  Inf.  Syst.  Technol. ,  vol.  1, no. 1, p. 34, 2017, doi: 10.30645/ijistech.v1i1.4.
[12] A.  P.  Windarto  and  S.  Lubis,  Muhammad Ridwan,  “Implementasi  JST  Pada  Prediksi Total Laba Rugi Komprehensif Bank Umum Konvensional  Deangan  Backpropagation,”
vol.  5,  no.  4,  pp.  411–418,  2018,  doi: 10.25126/jtiik.201854767.
[13] I. S. Purba and A. Wanto, “Prediksi Jumlah
Nilai Impor Sumatera Utara Menurut Negara Asal Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Techno.Com , vol. 17, no. 3, pp. 302–311, 2018, doi: 10.33633/tc.v17i3.1769.
[14] M.  S,  W.  SC,  and  H.  RJ, Forecasting Methods  and  Applications ,  Third  Edit.  New
Jersey: John Willey & Sons, Inc, 2008.
[15] D.  Jauhari,  A.  Himawan,  and  C.  Dewi,
“Prediksi Distribusi Air PDAM
Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  Backpropagation  Di  PDAM  Kota Malang,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. , vol.  3,  no.  2,  p.  83,  2016,  doi: 10.25126/jtiik.201632155.
[16] G.  Airlangga,  A.  Rachmat,  and  D.  Lapihu, “Comparison  of  exponential  smoothing  and neural  network  method  to  forecast  rice production  in  Indonesia,” Telkomnika
(Telecommunication Comput. Electron.
Control. ,  vol.  17,  no.  3,  pp.  1367–1375,
2019,
doi:
10.12928/TELKOMNIKA.V17I3.11768.
[17] Y. Sari, E. S. Wijaya, A. R. Baskara, and R.
S.  D.  Kasanda,  “PSO  optimization  on backpropagation  for  fish  catch  production prediction,” Telkomnika
(Telecommunication Comput. Electron. Control. ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  776–782, 2020, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.V18I2.14826.
[18] N.  Parveen,  S.  Zaidi,  and  M.  Danish, “Development  of  SVR-based  model  and
comparative  analysis  with  MLR  and  ANN models  for  predicting  the  sorption  capacity of Cr(VI),” Process  Saf.  Environ.  Prot. ,  no. Vi, 2017, doi: 10.1016/j.psep.2017.03.007