Implementasi Algoritma Backpropagation Dalam Memprediksi

## Harga Bahan Pangan
Deni Saputra 1 , M Safii 2 , M Fauzan 3
1,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Medan, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Medan, Indonesia
1 Denisaputra1804@gmail.com, 2 m.safii@amiktunasbagsa.ac.id, m.fauzan@stikomtb.ac.id

## Abstract
Foodstuffs are raw materials in the form of agricultural, vegetable and animal products used by the food processing industry to produce a food product. Prices of foodstuffs  sometimes  rise  and  fall  erratically.  The  purpose  of  this  research  is  to predict the price of foodstuffs by using the Backpropagation algorithm. The data used in this study is food price data from 2016 to 2019 originating from the Pusat Informasi Harga Pangan Statistis (PIHPS). This research uses the neural network method of the Backpropagation algorithm which uses several architectural models and the results of this test will yield the best accuracy value
Keywords : Prediction, Foodstuffs, Price, Backpropagation

## Abstrak
Bahan  Pangan  adalah  bahan  baku  berupa  hasil  pertanian,  nabati  dan  hewani  yang digunakan  oleh  industri  pengolahan  pangan  untuk  menghasilkan  suatu  produk  pangan. Harga  bahan  pangan  terkadang    naik  dan  turun  tidak  menentu.  Tujuan  dilakukannya penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi  harga  bahan  pangan  dengan  menggunakan algoritma Backpropagation. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data harga bahan pangan bulan 2016 sampai dengan 2019 yang berasal dari Pusat Informasi Harga Pangan Strategis (PIHPS)  Nasional. Penelitian ini menggunakan metode jaringan saraf tiruan  algoritma  Backpropagation  yang  menggunakan  beberapa  model  arsitektur  dan hasil dari pengujian ini akan menghasilkan nilai akurasi yang terbaik.
Kata Kunci : Prediksi, Bahan Pangan, Harga, Backpropagation

## 1. Pendahuluan
Kecerdasan  buatan  atau  disebut  jugan  dengan  AI (Artifcial  Intelligence) merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia. Salah satu yang bisa dipelajari pada  kecerdasan  buatan  adalah  metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  [1],  [2].  Jaringan Saraf  Tiruan  (JST)  merupakan  salah  satu  representasi  buatan  otak  manusia  yang  selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia [3]. Teknik atau Algoritma  yang  sangat  popular  pada  metode  jaringan  saraf  tiruan  adalah  algoritma Backpropagation, karena algoritma Backpropagation memungkinkan untuk menghindari kesulitan  yang  dijelaskan  menggunakan  aturan  belajar  yang  mirip  dengan  plastisitas lonjakan waktu yang tergantung pada sinapsis [4] .
Bahan  Pangan  adalah  bahan  baku  berupa  hasil  pertanian,  nabati  dan  hewani  yang digunakan  oleh  industri  pengolahan  pangan  untuk  menghasilkan  suatu  produk  pangan. Bahan pangan terdiri dari bahan pangan nabati dan bahan pangan hewani, Bahan pangan nabati  merupakan  bahan  makanan  yang  berasal  dari  tumbuh-tumbuhan  atau  yang berbahan dasar dari tumbuhan, sedangkan bahan pangan hewani merupakan produk atau olahan makanan yang berasal dari hewan. Pasar Horas merupakan salah satu tempat untuk

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
membeli  bahan  pangan  yang  mengakomodasi  kebutuhan  sehari-hari.  Setiap  bulannya harga  bahan  pangan  mengalami  kenaikan  ataupun  penurunan.  Untuk  mengatasi  masalah diatas perlu sebuah metode yang bisa memprediksi harga bahan pangan tersebut. Metode yang  cocok  untuk  digunakan  dalam  hal  memprediksi/peramalan  yaitu  metode Backpropagation.
Pada  penelitian  sebelumnya  [5]  telah  dilakukan  penelitian  untuk  memprediksi  harga eceran  beras  di  pasar  tradisional  di  33  kota  di  Indonesia  menggunakan  algoritma Backpropagation. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah prediksi harga eceran beras dengan tingkat akurasi sebesar 88%.

## 2. Metodologi Penelitian
2.1. Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  merupakan  salah  satu  representasi  buatan  dari  otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran otak manusia. Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  tercipta  sebagai  suatu  generalisasi  model  matematika  dari pemahaman  manusia (human  cognition) yang  didasarkan  atas  asumsi  pemrosesan informasi  terjadi  pada  elemen  sederhana  yang  disebut  neuron  [6].  Isyarat  mengalir diantara  sel  saraf  melalui  suatu  sambungan  penghubung,  setiap  sambungan  penghubung memiliki bobot yang bersesuaian dan setiap sel saraf merupakan fungsi aktivasi terhadap isyarat  hasil  penjumlahan  berbobot  yang  masuk  kepadanya  untuk  menentukan  isyarat keluarannya [7].

## 2.2. Komponen Jaringan Saraf Tiruan
Setiap  pola-pola  informasi input dan output yang  diberikan  kedalam  JST  diproses dalam  neuron.  Neuron-neuron  tersebut  terkumpul  di  dalam  lapisan-lapisan  yang  disebut neuron  layers.  Lapisan-lapisan  penyusun  JST  tersebut  dapat  dibagi  menjadi  3,  yaitu Lapisan input , Lapisan tersembunyi, Lapisan output [8]
2.3. Backpropagation
Backpropagation adalah sebuah metode sistematik untuk pelatihan multilayer jaringan saraf  tiruan. Backpropagation merupakan  salah  satu  algoritma  yang  sering  digunakan dalam  menyelesaikan  masalah-masalah  yang  rumit.  Algoritma  ini  memiliki  dasar matematis yang kuat dan dilatih dengan menggunakan metode belajar terbimbing [7].
Ciri  khas Backpropagation melibatkan  tiga  lapisan:  lapisan input ,  dimana  data diperkenalkan  ke  jaringan; hidden  layer ,  dimana  data  diproses;  dan  lapisan output ,  di mana  hasil  dari  masukan  yang  diberikan  oleh lapisan input [9].  Langkah-langkah  dalam algoritma backpropagation oleh Fausett (1994) :
Langkah 0: Inisialisasi bobot (set bobot pada nilai random yang kecil).
Langkah 1: Ketika pada kondisi berhenti salah, lakukan langkah 2 – 9. Langkah 2: Untuk setiap pasangan training, lakukan langkah 3 – 8. Feedforward Langkah 3:
Setiap unit input ( Xi, i =1,. . . , n ) menerima sinyal input Xi dan memancarkan  sinyal  ini  kepada  semua  unit  pada  lapisan  diatasnya
( hidden unit ). Langkah 4: Setiap hidden unit ( Zj,j=1,. . . ,p ) menjumlahkan bobot sinyal input .
(1)
mengaplikasikan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output
(2)
dan mengirim sinyal ke semua unit di lapisan di atasnya ( output unit ). Langkah 5: Setiap unit output ( Yk, k = 1, . . . , m ) menjumlahkan bobot sinyal input .
(3)
dan mengaplikasikan fungsi aktivasinya untuk menghitung sinyal output . (4) Backpropagation Langkah 6: Setiap unit output ( Yk, k = 1, . .. , m ) menerima pola target sesuai dengan pola training input , menghitung informasi error .
(5)
menghitung koreksi bobotnya (digunakan untuk memperbaharui wjk)
(6)
menghitung koreksi bias (digunakan untuk memperbaharui w0k)
(7) mengirim ke unit lapisan dibawahnya. Langkah 7:
Setiap hidden unit ( Zj , j = 1, . . . , p ) menjumlahkan delta input (dari unit di lapisan atas).
(8)
dikalikan  dengan  turunan  dari  fungsi  aktivasi  untuk  menghitung  informasi error .
(9)
menghitung koreksi bobot (digunakan untuk memperbaharui vij)
(10)
dan menghitung koreksi bias (digunakan untuk memperbaharui v0j)
(11) Update bobot dan bias Langkah 8:
Setiap unit output ( Yk, k = 1, . .. , m ) memperbaharui bias dan bobot (j = 0 , . . . . , p)
(12)
Setiap hidden unit ( Zj, j = 1, . . . , p ) memperbaharui bobot dan bias ( i = 0 , . . . . , n )
(13)
Langkah 9: Tes kondisi berhenti.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengolahan data dilakukan dengan bantuan software Matlab . Sampel data adalah data harga  bahan  pangan  dari  tahun  2016  sampai  2019.  Data  ini  akan  digunakan  pada  data pelatihan dan data pengujian. Sampel data yang telah diproses adalah sebagai berikut.
Tabel 1. Data Harga Bahan Pangan Tahun 2016 – 2019 Komoditas Tahun 2016 2017 2018 2019 Beras 9700 10400 10400 11650 Daging Ayam 27300 31100 28550 31650 Daging Sapi 105450  108300  107500  105000 Telur Ayam (kg) 13550 13000 13500 22850 Bawang Merah 29200 23050 26000 34050 Bawang Putih 35600 19050 20100 29450 Cabai Merah 55150 45550 23400 29800 Cabai Rawit 66200 55350 29250 26750 Minyak Goreng 13350 12950 12800 12100 Gula Pasir 13250 12000 12000 13000

## 3.1.  Implementasi Pemrosesan Algoritma Backpropagation
a) Proses Normalisasi
Proses Normalisasi adalah suatu langkah kerja dalam memindahkan angka dari kolom menjadi  baris  dan  dari  bilangan  bulat  menjadi  pecahan,  hal  ini  dilakukan  agar  data yang  akan  digunakan  lebih  mudah  untuk  dilakukan  proses  perkalian  bobot  pada Matlab karena memiliki angka pecahan atau dinormalisasikan. Untuk mentransformasikan  seluruh  data  real  tersebut,  digunakan  fungsi  rumus  sebagai berikut :
0.8( ) ' 0.1 x a x b a     . (14) b) Proses Normalisasi Data Harga Bahan Pangan
Sebelum  proses  pengolahan  data  dilakukan,  perlu  dilakukan  proses  penentuan masukan  ( input )  serta  target  atau  hasil  yang  ingin  diinginkan  dari  proses  pengolahan data, berikut data input berdasarkan data harga bahan pangan yang telah didapat :
Tabel 2. Data Normalisasi Harga Bahan Pangan Komoditas Tahun 2016 2017 2018 2019 Beras 0,1000  0,1057  0,1057  0,1158 Daging Ayam 0,2428  0,2736  0,2529  0,2781 Daging Sapi 0,8769  0,9000  0,8935  0,8732 Telur Ayam 0,1312  0,1268  0,1308  0,2067 Bawang Merah 0,2582  0,2083  0,2323  0,2976 Bawang Putih 0,3101  0,1759  0,1844  0,2602 Cabai Merah 0,4688  0,3909  0,2112  0,2631 Cabai Rawit 0,5584  0,4704  0,2586  0,2383 Minyak Goreng  0,1296  0,1264  0,1252  0,1195 Gula Pasir 0,1288  0,1187  0,1187  0,1268
c) Data Pelatihan dan Pengujian
Setelah  data input dan  data  target  di  tentukan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah menentukan data pelatihan dan pengujian, berikut data pelatihan dan pengujian :
Tabel 3. Data Pelatihan Harga Bahan Pangan Komoditas Input Target X1 X2 Beras 0,1000  0,1057 0,1057 Daging Ayam 0,2428  0,2736 0,2529 Daging Sapi 0,8769  0,9000 0,8935 Telur Ayam 0,1312  0,1268 0,1308 Bawang Merah 0,2582  0,2083 0,2323 Bawang Putih 0,3101  0,1759 0,1844 Cabai Merah 0,4688  0,3909 0,2112 Cabai Rawit 0,5584  0,4704 0,2586 Minyak Goreng  0,1296  0,1264 0,1252 Gula Pasir 0,1288  0,1187 0,1187 Tabel 4. Data Pengujian Harga Bahan Pangan Komoditas Input Target X1 X2 Beras 0,1057  0,1057 0,1158 Daging Ayam 0,2736  0,2529 0,2781 Daging Sapi 0,9000  0,8935 0,8732 Telur Ayam 0,1268  0,1308 0,2067 Bawang Merah 0,2083  0,2323 0,2976 Bawang Putih 0,1759  0,1844 0,2602 Cabai Merah 0,3909  0,2112 0,2631 Cabai Rawit 0,4704  0,2586 0,2383 Minyak Goreng  0,1264  0,1252 0,1195 Gula Pasir 0,1187  0,1187 0,1268

## 3.2. Perancangan Manual Jaringan Saraf Tiruan
Tahap  berikutnya  yaitu  merancang  arsitektur  JST  backpropagation.  Dalam  hal  ini menggunakan  beberapa  model  jaringan  multi-layer  (banyak  lapisan)  yang  digunakan untuk mendapatkan arsitektur terbaik adalah  2-2-1, 2-10-1,  2-12-1,  2-3-6-1 dan 2-3-8-1.
Berikut  tahapan-tahapan  perhitungan  manual  yang  akan  dilakukan  pada  sampel  data input, yaitu:
a) Tahap Initialitation Inisialisasi  ( initialitation), adalah  tahap  menginisialisasi  data input, bobot  dari input kepada hidden layer lalu ke output layer. Nilai input yang diberikan : X1 = 0,1000 X2 = 0,1057
Target =  0,1057 learning rate (a) = 0,01
Berikan  nilai  bobot  dari input ke hidden  layer. Pada  tabel  4.4  dan  4.6  akan  terlihat bobot input layer ke hidden layer, dari hidden layer ke output yang diambil dari sistem aplikasi Matlab.
Tabel 5. Nilai Bobot yang diberikan dari Input ke Hidden Layer Z1 Z2 X1 6,5736 -7,6205 X2 7,1411 7,1152 1 -3,3876  -3,1061
Tabel 6. Nilai Bobot yang diberikan dari Hidden Layer Ke Output Layer
L Z1 0,2647 Z2 -0,8049 1 -0,4430
b) Menentukan input pada neuron hidden
c) Tentukan output neuron pada neuron hidden
d) Menentukan  nilai output di neuron output , yaitu dengan mengalikan nilai keluaran
e) Mencari nilai output
f) Mencari nilai input dari output Hitung nilai error yang terjadi antara output actual dengan output yang ingin dicapai, baik pada hidden layer maupun output layer dalam bentuk masih ternormalisasi. Nilai error pada ouput iterasi 1 : Ek(1) = 0,1507-(-0,4449)=0,5506 Kemudian hitung faktor error gradient : δ(1) = -0,4449(1-(-0,4449))*0,5506= -0,3540
Kemudian hitung koreksi nilai bobot yang akan digunakan untuk memperbaharui nilai bobot Wjk pada neuron output, dengan menggunakan rumus : ∆Wjk = a * Yj * δk= Hitung nilai error pada ouput, yaitu dengan menghitung koreksi nilai bias pada neuron output yang  akan  digunakan  untuk  memperbaharui  nilai.  Lalu  hitung  faktor error gradient pada neuron  hidden .  Selanjutnya  Hitung  koreksi  nilai  bobot  pada neuron hidden yang  nantinya  akan  digunakan  untuk  memperbaharui  nilai  V[i,j].  Nilai perubahan  bobot  pada  masing-masing neuron  input ke neuron  hidden .Untuk selanjutnya  perhitungan  dilanjutkan,  sehingga  didapatkan  data  seperti  tabel  dibawah ini :
Tabel 7. Koreksi Nilai Bobot Baru V1 V2 X1 0,000015591 -0,000018015 X2 0,000016479 -0,000019042
Kemudian  hitung  koreksi  nilai  bias  pada neuron  hidden yang  nantinya  digunakan untuk memperbaharui nilai .
g) Langkah  selanjutnya  memperbaharui  nilai  bobot  dan  nilai  bias  yang  terdapat  pada hidden dan output layer .

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Tabel 8. Perubahan Bobot Akhir Pada P=... Dari Input Ke Hidden Layer Baru V1 V2 X1 6,5736156 -7,620518 X2 7,14111648 7,115181
Tabel 9. Perubahan Bobot Akhir Pada P=... Dari Hidden ke Output Layer Baru L Z1 0,2643 Z2 -0,80505 1 -0,4434
Setelah hasil perubahan bobot dan bias pada proses iterasi pertama selesai dilakukan, maka akan menghasilkan nilai perubahan bobot dan bias yang baru. Untuk menghasilkan nilai error yang  kebih  kecil,  maka  perlu  dilakukan  terus  pelatihan  dengan  memasukkan niali bobot dan bias baru, sehingga akan dihasilkan nilai error yang jauh lebih kecil dari sebelumnya.

## 3.3. Hasil Percobaan
a) Input Data Real
Tahap normalisasi dilakukan setelah data input dan real dimasukkan dalam tools oleh user  ke Microsoft  Office  Excel, maka tools akan  melakukan  proses  normalisasi  sesuai dengan  perintah  yang  diberikan  oleh user, tampilan  hasil  normalisasi  seperti  tabel dibawah ini :
Tabel 10. Normalisasi Data No X1 X2 Target 1 0,1000 0,1057 0,1057 2 0,2428 0,2736 0,2529 3 0,8769 0,9000 0,8935 4 0,1312 0,1268 0,1308 5 0,2582 0,2083 0,2323 6 0,3101 0,1759 0,1844 7 0,4688 0,3909 0,2112 8 0,5584 0,4704 0,2586 9 0,1296 0,1264 0,1252 10 0,1288 0,1187 0,1187

## b) Koding Data Training
Dari gambar dibawah ini dapat dilihat koding dalam men training data.
Gambar 1. Koding Data Training

## c) Proses Training
Dari gambar dibawah ini dapat dijelaskan bahwa proses training data backpropagation pada matlab.
Gambar 2. Proses Training Data
Hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa  jaringan  saraf  tiruan  dengan  algoritma backpropagation dibentuk  dengan  membuat  generalisasi  aturan  pelatihan  dan  pengujian dalam    model Windrow-Hooff dengan  cara  menambahkan  lapisan  tersembunyi  ( hidden layer ).  Standar  algoritma backpropagation menggunakan  algoritma  penurunan  gradien ( gradient  descent ).  Variasi  terhadap  model  standar  dilakukan  dengan  mengganti algoritmanya dengan algoritma lain.
d) Pelatihan dan Pengujian Data dengan Pola 2-2-1
Koding Pelatihan Koding Pengujian >>net=newff(minmax(P),[2,1],{'logsig','purelin'},'traingd
'); >> net.IW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs= 100000; >> net.trainParam.goal = 0.001; >> net.trainParam.Lr = 0.01; >> net.trainParam.show = 1000; >> net=train(net,P,T)
[a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T) >> PP= >> TT= >> [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)
Setelah  semua  parameter  pelatihan  dimasukkan,  selanjutnya  dilakukan running pada software matlab, dan hasil pelatihan dapat di lihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 3. Hasil Pelatihan pola Arsitektur 2-2-1

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Pada gambar diatas didapat hasil pelatihan sebagai berikut :
1) Proses pelatihan berhenti pada iterations 74435 dari 100000.
2) Error minimum yang dihasilkan yaitu  0,0099995.
3) Gradient yang dihasilkan 0,00764. Sedangkan untuk grafik performance pada pola arsitektur 2-2-1 dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 4. Grafik Performance pola 2-2-1
Untuk hasil terinci dan mengetahui output dan error dapat dilihat pada tabel 4.10 dibawah ini :
Tabel 11. Hasil Pelatihan dengan pola
Arsitektur 2-2-1 No Target Output JST Error SSE Hasil 1 0,1057 0,1545 -0,0488 0,00238 1 2 0,2529 0,2119 0,0410 0,00168 1 3 0,8935 0,7439 0,1496 0,02238 0 4 0,1308 0,1512 -0,0204 0,00041 1 5 0,2323 0,1424 0,0899 0,00807 0 6 0,1844 0,0505 0,1339 0,01792 0 7 0,2112 0,3133 -0,1021 0,01043 1 8 0,2586 0,4463 -0,1877 0,03522 1 9 0,1252 0,1519 -0,0267 0,00072 1 10 0,1187 0,1462 -0,0275 0,00076 1 0,09999 70 MSE 0,01000
Tabel 12. Hasil Pengujian dengan pola
Arsitektur 2-2-1 No Target Output JST Error SSE Hasil 1 0,1158 0,1509 -0,0351 0,00123 1 2 0,2781 0,1811 0,0970 0,00941 0 3 0,8732 0,7295 0,1437 0,02066 0 4 0,2067 0,157 0,0497 0,00247 1 5 0,2976 0,1917 0,1059 0,01121 0 6 0,2602 0,1701 0,0901 0,00813 0 7 0,2631 0,0169 0,2462 0,06061 0 8 0,2383 0,0248 0,2135 0,04560 0 9 0,1195 0,1529 -0,0334 0,00112 1 10 0,1268 0,1527 -0,0259 0,00067 1 0,16109 40 MSE 0,01611
Dan begitu seterusnya untuk mencari Pelatihan dan Pengujian Data dengan Pola 2-10- 1, Pelatihan dan Pengujian Data dengan Pola 2-12-1,Pelatihan dan Pengujian Data dengan Pola 2-3-6-1,  Pelatihan dan  Pengujian  Data  dengan Pola 2-3-8-1.  Selanjutnya  Pemilihan model arsitektur terbaik dapat terlihat dari beberapa aspek seperti epoch, error minimum dan  akurasi  kebenaran.  Untuk  lebih  jelas  hasil  perbandingan  dari  setiap  model  pada arsitektur, dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 13. Rekapitulasi Model Arsitektur Arsitektur Training Testing Epoch MSE Akurasi MSE Akurasi 2-2-1 74435 0,009999500 70 0,01610916 40 2-10-1 817 0,010000000 80 0,009812388 70 2-12-1 687 0,009989400 80 0,011276175 60 2-3-6-1 288 0,009985700 100 0,003897474 60 2-3-8-1 23184 0,000999970 90 0,004177626 50 Tabel 14. Tabel data kategorisasi Keterangan  Error Minimum 1 Benar 0,05-0,001 0 Salah >0,05
Pada  tabel  diatas  merupakan  hasil  akurasi  dan  tingkat  MSE  dari  model  arsitektur terbaik, yaitu 2-10-1 yang dihitung dengan menggunakan software Matlab dan Microsoft Office  Excel, menunjukkan  dari  data  yang  didapat  bahwa performance perhitungan jaringan saraf tiruan dengan algoritma backpropagation adalah 70%. Tahap terakhir adalah proses prediksi harga bahan pangan, tahap ini dilakukan dengan menggunakan  arsitektur  terbaik  yaitu  2-10-1.  Data  yang  akan  Diprediksi  adalah  data harga  bahan  pangan  tahun  2020  dan  2021.Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  proses denormalisasi,  yaitu  mengubah  bilangan  angka  yang  telah  diprediksi  kedalam  bilangan data tahap awal. Proses ini dilakukan dengan menggunakan rumus
(     ) (   )
Data denormalisasi pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
1) Prediksi Tahun 2020
Dalam  melakukan  prediksi  harga  bahan  pangan  tahun  2020  data  yang  akan digunakan  merupakan  data  tahun  2016,2017,2018,  dan  2019.  Model  arsitektur yang akan digunakan adalah 2-10-1. Prediksi harga tahun 2020 dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 15. Prediksi Harga Bahan Pangan Tahun 2020
No. Komoditas Tahun Prediksi 2020 2016 2017 2018 2019 1 Beras 0,1000  0,1057  0,1057  0,1158 0,1968 2 Daging Ayam 0,2428  0,2736  0,2529  0,2781 0,1183 3 Daging Sapi 0,8769  0,9000  0,8935  0,8732 0,8484 4 Telur Ayam (kg)  0,1312  0,1268  0,1308  0,2067 0,1904 5 Bawang Merah 0,2582  0,2083  0,2323  0,2976 0,0933 6 Bawang Putih 0,3101  0,1759  0,1844  0,2602 0,1500 7 Cabai Merah 0,4688  0,3909  0,2112  0,2631 0,2225 8 Cabai Rawit 0,5584  0,4704  0,2586  0,2383 0,2392 9 Minyak Goreng 0,1296  0,1264  0,1252  0,1195 0,1913 10 Gula Pasir 0,1288  0,1187  0,1187  0,1268 0,1936
2) Prediksi Tahun 2021
Dalam  melakukan  prediksi  harga  bahan  pangan  tahun  2021  data  yang  akan digunakan  merupakan  data  tahun  2017,2018,2019  dan  2020.  Model  arsitektur yang akan digunakan adalah 2-10-1. Prediksi harga tahun 2021 dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 16. Prediksi Harga Bahan Pangan Tahun 2021
No. Komoditas Tahun Prediksi 2021 2017 2018 2019 2020 1 Beras 0,1057  0,1057  0,1158  0,1968 0,1968 2 Daging Ayam 0,2736  0,2529  0,2781  0,1183 0,1183 3 Daging Sapi 0,9000  0,8935  0,8732  0,8484 0,8484 4 Telur Ayam 0,1268  0,1308  0,2067  0,1904 0,1904 5 Bawang Merah 0,2083  0,2323  0,2976  0,0933 0,0933 6 Bawang Putih 0,1759  0,1844  0,2602  0,1500 0,1500 7 Cabai Merah 0,3909  0,2112  0,2631  0,2225 0,2225 8 Cabai Rawit 0,4704  0,2586  0,2383  0,2392 0,2392 9 Minyak Goreng  0,1264  0,1252  0,1195  0,1913 0,1913 10 Gula Pasir 0,1187  0,1187  0,1268  0,1936 0,1936

## 4. Kesimpulan
Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dalam  memprediksi  harga  bahan  pangan menggunakan algoritma Backpropagation. Adapun kesimpulan dari penelitian ini yaitu :
a) Akuratnya  sebuah  hasil  pelatihan  dan  pengujian  terhadap  nilai output dalam memprediksi  harga  bahan  pangan,  tergantung  pada  pola  arsitektur  jaringan  yang digunakan.
b) Arsitektur terbaik untuk penelitian implementasi algoritma backpropagarion dalam memprediksi  harga  bahan  pangan  adalah  model  2-10-1  dengan  akurasi  sebesar 70%.
c) Implementasi  metode Backpropagation dengan  menggunakan Matlab dalam memprediksi harga bahan pangan sudah berhasil dilakukan. Sehingga proses dalam melakukan  prediksi  menjadi  lebih cepat  dan  akurat  dengan  menggunakan  aplikasi yang mudah digunakan.

## Daftar Pustaka
[1] A.  P.  Windarto,  L.  S.  Dewi,  and  D.  Hartama,  “Implementation  of  Artificial Intelligence  in  Predicting  the  Value  of  Indonesian  Oil  and  Gas  Exports  With  BP Algorithm,” Int.  J.  Recent  Trends  Eng.  Res. ,  vol.  3,  no.  10,  pp.  1–12,  2017,  doi: 10.23883/IJRTER.2017.3482.J5BBS.
[2] Sumijan,  A.  P.  Windarto,  A.  Muhammad,  and  Budiharjo,  “Implementation  of Neural Networks in Predicting the Understanding Level of Students Subject,” Int. J. Softw. Eng. Its Appl. , vol. 10, no. 10, pp. 189–204, 2016.
[3] A.  Wanto  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen
Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” J. Penelit. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 37–44, 2017.
[4] Budiharjo,  T.  Soemartono,  A.  P.  Windarto,  and  T.  Herawan,  “Predicting  School Participation  in  Indonesia  using  Back-Propagation  Algorithm  Model,” Int.  J. Control Autom. , vol. 11, no. 11, pp. 57–68, 2018.
[5] A.  A.  Fardhani,  D.  I.  N.  Simanjuntak,  and  A.  Wanto,  “Prediksi  Harga  Eceran Beras  Di  Pasar  Tradisional  Di  33  Kota  Di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma Backpropagation,” J. Infomedia , vol. 3, no. 1, 2018, doi: 10.30811/jim.v3i1.625.
[6] H.  Pratiwi et  al. ,  “Sigmoid  Activation  Function  in  Selecting  the  Best  Model  of Artificial  Neural  Networks,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1471,  no.  1,  2020,  doi: 10.1088/1742-6596/1471/1/012010.
[7] A.  P.  Windarto,  M.  R.  Lubis,  and  Solikhun,  “Implementasi  JST  Pada  Prediksi Total  Laba  Rugi  Komprehensif  Bank  Umum  Konvensional  Dengan Backpropagation,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  411–418, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854767.
[8] A.  R.  Youllia  Indrawaty,  Asep  Nana  Hermana,  “Implementasi  Model Backpropagation  Dalam  Mengenali  Pola  Gambar  Untuk  Mendiagnose  Penyakit Kulit,” J. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2012.
[9] A.  P.  Windarto,  “Implementasi  Jst  Dalam  Menentukan  Kelayakan  Nasabah Pinjaman  Kur  Pada  Bank  Mandiri  Mikro  Serbelawan  Dengan  Metode Backpropogation,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp.
12–23, 2017.