## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1951 − 1958 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3240

## Optimasi Fungsi Pembelajaran Jaringan Saraf Tiruan dalam Meningkatkan Akurasi pada Prediksi Ekspor Kopi Menurut Negara Tujuan Utama
Ihda Innar Ridho 1,* , Anak Agung Gede Bagus Ariana 2 , Agus Perdana Windarto 3
1 Universtias Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari, Banjarmasin, Indonesia
2 Prodi Sistem Komputer, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia, Denpasar, Indonesia
3 Prodi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* ihdaridho@uniska-bjm.ac.id, 2 gungariana@instiki.ac.id, 3 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: ihdaridho@uniska-bjm.ac.id Submitted: 16/03/2023 ; Accepted: 31/03/2023 ; Published : 31/03/2023
Abstrak− Dalam proses pembelajaran yang dilakukan Backpropagation fungsi pembelajaran merupakan hal yang penting dalam menemukan  hasil  yang  optimal.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengoptimasi  fungsi  pembelajaran  jaringan  saraf  tiruan  dalam meningkatkan akurasi pada prediksi ekspor kopi menurut negara tujuan utama sebagai objek penelitian. Penelitian ini menerapkan fungsi pembelajaran untuk bobot-botot yang terdapat di Matlab yaitu Gradient Descent dengan Adaptive Learning Rate (traingda), Gradient Descent dengan Momentum (traingdm), dan Gradient Descent dengan Momentum dan Adaptive Learning Rate (traingdx) dengan menggunakan beberapa hidden layer yakni 15,30 dan 45. Berdasarkan serangkaian uji coba yang dilakukan, hasil penelitian menunjukkan  dengan  mengimplementasikan  fungsi  pembelajaran  Gradient  Descent  dengan  Adaptive  Learning  Rate  (traingda) dengan  hidden  layer  30  mampu  untuk  perlatihan  jaringan  saraf  dengan    tingkat    keoptimalan    lebih    baik,  melakukan  iterasi sebanyak 143 kali yang menghasilkan akurasi kebenaran sebesar 83%. Jika dibandingkan dengan penggunaan fungsi pembelajaran lainnya yang hanya bertahan dengan akurasi tidak lebih dari 78%. Secara umum, disimpulkan bahwa optimasi fungsi pembelajaran Gradient Descent dengan Adaptive Learning Rate (traingda) dapat diterapkan untuk prediksi ekspor kopi menurut negara tujuan utama,  karena  proses  iterasi  yang  dilakukan  untuk  pencapaian  konvergensi  dalam  meningkatkan  akurasi  berkinerja  baik. Kesimpulannya,  optimasi  fungsi  pembelajaran  jaringan  saraf  tiruan  dapat  digunakan  sebagai  alat  prediksi  yang  efektif  dalam memprediksi ekspor kopi ke negara tujuan utama.
Kata Kunci: Fungsi Pembelajaran; Backpropagation; Matlab; Jaringan Saraf Tiruan; Akurasi
Abstract− In the learning process carried out by Backpropagation the learning function is important in finding optimal results. This study aims to optimize the learning function of artificial neural networks in increasing the accuracy of coffee export predictions according  to  the  main  destination  countries  as  research  objects.  This  study  applies  the  learning  function  to  weights  in  Matlab, namely Gradient Descent with Adaptive Learning Rate (traingda), Gradient Descent with Momentum (traingdm), and Gradient Descent with Momentum and Adaptive Learning Rate (trainingdx) using several hidden layers, namely 15,30 and 45. Based on a series  of  trials  conducted,  the  results  of  the  study  show  that  by  implementing  the  Gradient  Descent  learning  function  with  an Adaptive  Learning  Rate  (trainingda)  with  a  hidden  layer  of  30  it  is  capable  of  training  neural  networks  with  a  better  level  o f optimization, performing 143 iterations which produces a truth accuracy of 83%. When compared with the use of other learning functions that only last with an accuracy of no more than 78%. In general, it can be concluded that the optimization of the Gradient Descent learning function with Adaptive Learning Rate (trainda) can be applied to predict coffee exports according to the main destination countries, because the iterative process carried out to achieve convergence in increasing accuracy performs well.
Keywords : Learning Functions; Backpropagation; Matlab; Neural Networks; Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu produsen kopi terbesar di dunia dengan komoditas kopi menjadi salah satu andalan ekspor nasional. Ekspor kopi dari Indonesia memiliki peran penting dalam perekonomian nasional dan memberikan kontribusi yang signifikan terhadap pendapatan devisa negara [1], [2]. Namun, untuk meningkatkan daya saing ekspor kopi Indonesia, diperlukan teknik prediksi yang efektif untuk mengidentifikasi negara tujuan utama ekspor kopi dan memperkirakan volume ekspor kopi yang dibutuhkan oleh pasar [3]. Penelitian ini dilakukan untuk mengoptimalkan fungsi  pembelajaran jaringan saraf tiruan dalam meningkatkan akurasi  prediksi  ekspor kopi menurut  negara tujuan utama. Tujuannya adalah untuk memberikan alat prediksi yang efektif bagi para pelaku industri kopi dalam mengambil keputusan bisnis terkait ekspor kopi. Pada saat ini, teknik prediksi ekspor kopi masih menggunakan metode-metode konvensional seperti regresi [4], [5], yang belum optimal dalam memprediksi hasil ekspor kopi. Hal ini disebabkan oleh kompleksitas data ekspor kopi yang sangat tinggi. Oleh karena itu, diperlukan teknik prediksi yang lebih efektif seperti jaringan saraf tiruan.
Jaringan saraf memiliki kemampuan yang sangat baik untuk mengekstrak informasi dari data yang kompleks atau  tidak  tepat,  dapat  memecahkan  masalah  yang  tidak  terstruktur  dan  sulit  didefinisikan  [6],  dapat  belajar  dari pengalaman,  dan  ketika  tidak  ada  kepastian  tetapi  pengetahuan  dapat  diperoleh  [7],  [8],  digeneralisasikan,  dan diekstraksi  [9].   Karena  pemodelan  ini  bersifat  dinamis  dan real-time ,  maka  metode  prediksi  yang  paling  banyak digunakan  adalah  jaringan  saraf  tiruan  [7].   Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  merupakan  cabang  pemodelan  yang  kuat, yang dapat memfasilitasi pembuatan hubungan antara parameter masukan dan keluaran melalui bobot yang sesuai dan fungsi aktivasi [10]. Data yang tidak lengkap dan ketepatan penggunaan fungsi-fungsi pada jaringan saraf tiruan yang digunakan  cepat  atau  lambat  dapat  mempengaruhi  kinerja  proses  pelatihan.  Namun  penggunaan  data  yang  tidak

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1951 − 1958 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3240
lengkap (missing data) dapat menyebabkan kesalahan pada hasil pelatihan, sehingga diperlukan koreksi terhadap data yang hilang.
Backpropagation [4],  [11]–[14]  merupakan  salah  satu  metode  JST  dimana  cara  kerjanya  adalah  melatih jaringan untuk  mencapai  keseimbangan antara kemampuan jaringan untuk  mengenali pola yang digunakan selama pelatihan  dan  kemampuan  jaringan  untuk  merespons  dengan  benar  pola  masukan  yang  serupa  dengan  pola  yang digunakan  selama  pelatihan  [15]. Metode  ini  juga  termasuk  dalam  arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  dengan  proses pembelajaran  maju  dan  koreksi  kesalahan  secara  mundur. Backpropagation memiliki  bermacam-macam  fungsi pembelajaran  untuk  bobot-botot  yang  terdapat  di Matlab yaitu Gradient  Descent dengan Momentum  (traingdm), Gradient  Descent dengan Adaptive  Learning  Rate  (traingda),  Resilent  Backpropagation  (traingrp) [16], Gradient Descent  dengan Momentum dan Adaptive Learning Rate (traingdx) dan lain sebagainya. Yang mana fungsi-fungsi tersebut  memiliki  hasil  yang  berbeda-beda  dalam  melakukan  pembelajaran.  Dalam  proses  pembelajaran  yang dilakukan Backpropagation fungsi pembelajaran merupakan hal yang penting dalam menemukan hasil yang optimal. Kelemahan  dari  fungsi  pembelajaran  standar  dari backpropagation adalah  bahwa  ia  dapat  mengalami  masalah konvergensi lambat dan kemungkinan terjebak dalam optimum lokal yang tidak optimal. Selain itu, fungsi aktivasi yang  digunakan  dalam backpropagation juga  dapat  mempengaruhi  performa  jaringan  saraf  tiruan  [17].  Untuk mengatasi  kelemahan  tersebut,  teknik  optimasi  dengan  mengubah  fungsi  pembelajaran  dapat  digunakan  untuk memperbaiki performa backpropagation [15], [16]. Dengan menggunakan teknik optimasi tersebut, backpropagation dapat  memperoleh  solusi  yang  lebih  optimal  dan  akurat  [16],  [18]–[21]  dalam  memprediksi  ekspor  kopi  menurut negara tujuan utama. Namun, optimasi juga dapat menghasilkan waktu komputasi yang lebih lama dan membutuhkan penyesuaian parameter yang tepat untuk memperoleh hasil yang optimal. Oleh karena itu, pemilihan teknik optimasi yang tepat dan parameter-parameter yang optimal sangat penting dalam meningkatkan performa backpropagation .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Backpropagation merupakan  teknik  yang  digunakan  dalam  pelatihan  jaringan  saraf  tiruan  dengan  menyesuaikan bobot dan bias di setiap lapisan jaringan berdasarkan perbedaan antara hasil prediksi dan nilai target [4], [13], [22]. Teknik ini memperbarui nilai bobot dan bias secara iteratif menggunakan turunan parsial dari fungsi kerugian (loss function)  terhadap  parameter-parameter  jaringan.  Proses  ini  dilakukan  berulang  kali  hingga  nilai  kerugian  yang dihasilkan mencapai nilai minimum [23], [24]. Terdapat beberapa jenis fungsi pembelajaran pada jaringan saraf tiruan dengan metode backpropagation [25]–[27], antara lain:
a. Gradient  Descent  dengan  Momentum  (traingdm)  Pada  metode  ini,  digunakan  momentum  untuk  membantu menentukan  kecepatan  pergerakan  bobot.  Rumus  yang  digunakan  untuk  mengupdate  bobot  pada  setiap  iterasi adalah sebagai berikut:
∆w(n) = α * ∆w(n-1) - η * ∇ E(n) w(n) = w(n-1) + ∆w(n) (1)
Keterangan: α adalah momentum rate. η adalah learning rate.
∇ E(n) adalah gradien pada iterasi ke-n.
∆w(n-1) adalah perubahan bobot pada iterasi sebelumnya.
b. Gradient Descent dengan Adaptive Learning Rate (traingda) Pada metode ini, digunakan learning rate yang dapat disesuaikan dengan kondisi pada setiap iterasi. Rumus yang digunakan untuk mengupdate bobot pada setiap iterasi adalah sebagai berikut:
w(n) = w(n-1) - η(n) * ∇ E(n) (2)
Keterangan: η(n) adalah learning rate pada iterasi ke-n. ∇ E(n) adalah gradien pada iterasi ke-n.
c. Resilent Backpropagation (traingrp) Pada metode ini, digunakan adaptif learning rate dan momentum rate yang disesuaikan dengan nilai gradien pada iterasi sebelumnya. Rumus yang digunakan untuk mengupdate bobot pada setiap iterasi adalah sebagai berikut:
∆w(n) = -η(n) * ∇ E(n) + α * ∆w(n-1) w(n) = w(n-1) + ∆w(n)
(3) Keterangan:
η(n) adalah learning rate pada iterasi ke-n. α adalah momentum rate. ∇ E(n) adalah gradien pada iterasi ke-n.
∆w(n-1) adalah perubahan bobot pada iterasi sebelumnya.
d. Gradient  Descent  dengan  Momentum  dan  Adaptive  Learning  Rate  (traingdx)  Pada  metode  ini,  digunakan momentum dan adaptive learning rate. Rumus yang digunakan untuk mengupdate bobot pada setiap iterasi adalah sebagai berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1951 − 1958 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3240
∆w(n) = α * ∆w(n-1) - η(n) * ∇ E(n) w(n) = w(n-1) + ∆w(n) (4) Keterangan:
α adalah momentum rate. η(n) adalah learning rate pada iterasi ke-n. ∇ E(n) adalah gradien pada iterasi ke-n. ∆w(n-1) adalah perubahan bobot pada iterasi sebelumnya

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berikut merupakan tahapan penelitian yang dilakukan seperti tertuang dalam kerangka kerja peneltian pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
a. Mendefinisikan Masalah
Permasalahan  yang  akan  didefinisikan  pada  poin  ini  adalah  permasalahan  apa  saja  yang  terjadi  pada  saat menerapkan fungsi pembelajaran algoritma backpropagation pada objek penelitian.
b. Menganalisa Masalah
Melalui  analisis,  masalah  yang  teridentifikasi  dapat  dipahami  dengan  baik.  Permasalahannya  sekarang  adalah menganalisis fungsi pembelajaran backpropagation dalam prediksi ekspor kopi menurut negara tujuan utama.
c. Studi Literatur
Penelitian  kepustakaan  berfungsi  untuk  menyelidiki  dan  melengkapi  informasi  tentang  fungsi  umpan  balik peneliti,  sumber  pustaka  adalah  buku,  majalah,  paper,  artikel  ilmiah  serta website dan  literatur  lain  yang menyertainya.
d. Analisa Data
Dataset yang digunakan bersumber dari Dokumen Kapabeanan Ditjen Bea dan Cukai di situs resmi Badan Pusat Statistik  dalam  bentuk  variabel  dan  memiliki  nilai  yang  tidak  seragam,  maka  perlu  dilakukan  normalisasi. Normalisasi  dilakukan  untuk  menyesuaikan  nilai  data  dengan range fungsi  aktivasi  yang  digunakan  dalam jaringan.  Pada  penelitian  ini  mengguakan  fungsi  aktivasi sigmod  biner maka  data  diubah  menggunakan normalisasi ke bilangan dengan interval 0-1.
𝑥 ′ = 0,8(x−a) b−a + 0,1 (5)
Di mana : x’  = Hasil konversi data; x = Nilai yang akan dikonversi;
a = Nilai minimum dari suatu kelompok data;
b = Nilai maksimum dari suatu kelompok data;
Berikut pada tabel 1 merupakan data ekspor kopi menurut negara tujuan utama
Tabel 1. Ekspor Kopi Menurut Negara Tujuan Utama (2016-2021)
Negara Tujuan 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Jepang 35,351.9 29,503.0 30,360.3  25,587.8  23,471.4  27,297.0 Singapura 7,099.1 7,178.0 7,814.1 8,717.1 5,212.9 5,377.0 Malaysia 39,049.0 41,394.1 37,319.8  34,662.2  36,103.8  29,059.1 India 11,574.0 8,291.0 2,236.6 12,578.5  19,998.0  22,109.6 Mesir 21,142.7 24,039.6 29,307.8  34,285.0  32,536.7  48,521.3 Maroko 9,720.5 11,072.4 11,075.1 9,663.9 9,603.7 12,164.1 Aljazair 9,885.0 19,022.9 5,007.9 4,872.6 5,919.6 3,918.1 Amerika Serikat 67,309.2 63,237.6 52,083.5  58,666.2  54,473.7  57,694.0

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1951 − 1958 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3240
Negara Tujuan 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Inggris 18,355.8 21,937.5 7,555.1 18,923.5  21,349.5  12,259.5 Jerman 42,628.3 44,739.6 13,082.6  18,451.4  21,320.8  13,334.8 Italia 35,804.6 38,102.9 27,929.5  35,452.2  27,237.5  24,590.0 Rumania 282.0 1,207.8 1,076.0 1,140.0 585.6 509.4 Georgia 11,209.6 11,706.5 10,746.0  12,229.6  12,748.0  13,398.0 Belgia 12,152.7 13,156.2 6,207.0 16,259.6  14,758.1  14,434.0 Belanda 6,398.7 2,915.0 1,631.5 1,604.2 1,490.8 2,243.5 Denmark 248.7 57.2 62.6 38.2 75.5 41.3 Perancis 7,657.6 2,415.7 265.8 2,945.3 4,376.4 5,993.4 Lainnya 76,500.9  124,221.3  33,650.0  59,689.2  84,293.9  91,566.5

## 2.2 Model Arsitektur Jaringan
Tidak  ada  aturan  standart  yang  mengharuskan  penggunaan  model  arsitektur  jaringan  tertentu.  Biasanya  model arsitektur  yang  digunakan  dimulai  dengan  nilai  yang  kecil  dan  berlanjut  ke  nilai  yang  lebih  besar. Dalam  hal  ini digunakan 3 model arsitektur, antara lain : 3-15-1; 3-30-1; dan 3-45-1. Input (masukkan) = 3 ditentukan berdasarkan input tabel,  nilainya tidak  bisa  diubah,  karena  telah  ditetapkan  di  awal  pada  tabel. Hidden  layer bisa  diubah,  bisa menggunakan 1 atau lebih hidden layer . Neuron hidden layer juga bisa diubah nilainya sesuai keinginan untuk mencari hasil terbaik. Sedangkan output = 1 ditentukan berdasarkan target pada masing-masing data yang hanya menampung satu nilai.

## 2.3 Implementasi
Pada  Tahap  ini  dilakukan  implementasi  dari  perancangan  yang  telah  dibuat.  Rancangan  arsitektur  akan diimpelementasi  dengan tools bantuan Matlab 6.1 . Penelitian ini ada beberapa skenario  yang akan dilakukan yaitu dengan melatih data pada beberapa bentuk arsitektur yang berbeda-beda pada masing-masing fungsi pembelajaran.

## 2.4 Analisis Hasil
Hasil output yang diperoleh harus dianalisis untuk mengetahui tingkat akurasinya. Hasil pengujian menghasilkan pola trend  yang  dapat  dianalisis.  Pemodelan  arsitektur  akan  ditinjau  untuk  melihat  apakah  cocok  atau  memecahkan masalah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah data dinormalisasi maka dilakukan pelatihan dengan data yang ada, dan juga dilakukan pengujian terhadap Arsitektur  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan  membandingkan  fungsi  pembelajaran  di  mana  yang  tingkat  akurasi pengenalan pola yang paling sesuai atau mendekati dengan target. Untuk mengoptimalkan arsitektur backpropagation , harus menyelidiki bagaimana merancang parameter jaringan sehingga jumlah iterasi (epoch) yang dihasilkan relatif lebih  kecil  dan  nilai  keluaran  mendekati  target.  Dalam  melakukan  pelatihan  atau  pembelajaran  parameter  yang digunakan adalah sebagai berikut.
>>net=newff(minmax(P),[Hidden,Target],{‘tansig’,’logsig’},’ traingda/traingdm/traingdx ’) >>net.LW{1,1} >>net.b{1} >>net.LW{2,1} >>net.b{2} >>net.trainparam.epochs=1500000 >>net.trainparam.LR=0.1 >>net.trainparam.goal=0,001 >>net.trainparam.show=100 >>net=train(net,P,T)
Berikut adalah dataset training dan testing yang sudah dinormalisasi dengan menggunakan formula 5 seperti yang ditunjukkan pada tabel 2 dan 3 berikut:
Tabel 2. Data Hasil Normalisasi ( Training ) Variabel X1 X2 X3 Y V1 0.3275 0.2898 0.2953 0.2646 V2 0.1455 0.1460 0.1501 0.1559 V3 0.3513 0.3664 0.3402 0.3231 V4 0.1743 0.1532 0.1142 0.1808 V5 0.2360 0.2546 0.2886 0.3206 V6 0.1624 0.1711 0.1711 0.1620

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1951 − 1958 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3240
V7 0.1634 0.2223 0.1320 0.1311 V8 0.5334 0.5071 0.4353 0.4777 V9 0.2180 0.2411 0.1484 0.2217 V10 0.3744 0.3880 0.1840 0.2186 V11 0.3304 0.3452 0.2797 0.3281 V12 0.1016 0.1075 0.1067 0.1071 V13 0.1720 0.1752 0.1690 0.1785 V14 0.1780 0.1845 0.1397 0.2045 V15 0.1410 0.1185 0.1103 0.1101 V16 0.1014 0.1001 0.1002 0.1000 V17 0.1491 0.1153 0.1015 0.1187 V18 0.5926 0.9000 0.3165 0.4843
Data training menggunakan data ekspor kopi menurut negara tujuan utama tahun 2016-2018 sebagai input dan 2019 sebagai target. Sedangkan data testing menggunakan data eskpor kopi menurut negara tujuan utama tahun 2018- 2020 sebagai input dan 2021 sebagai target seperti pada tabel berikut.
Tabel 3. Data Hasil Normalisasi ( Testing ) Variabel X3 X4 X5 Y V1 0.3650 0.3233 0.3048 0.3383 V2 0.1680 0.1759 0.1452 0.1467 V3 0.4259 0.4026 0.4152 0.3537 V4 0.1192 0.2096 0.2745 0.2929 V5 0.3558 0.3993 0.3841 0.5238 V6 0.1965 0.1841 0.1836 0.2060 V7 0.1434 0.1423 0.1514 0.1339 V8 0.5549 0.6124 0.5758 0.6039 V9 0.1657 0.2651 0.2863 0.2068 V10 0.2140 0.2609 0.2860 0.2162 V11 0.3438 0.4095 0.3377 0.3146 V12 0.1091 0.1096 0.1048 0.1041 V13 0.1936 0.2066 0.2111 0.2168 V14 0.1539 0.2418 0.2287 0.2258 V15 0.1139 0.1137 0.1127 0.1193 V16 0.1002 0.1000 0.1003 0.1000 V17 0.1020 0.1254 0.1379 0.1521 V18 0.3938 0.6214 0.8364 0.9000

## 3.1. Analisis Hasil
Berikut merupakan rekapitulasi hasil yang diperoleh atas dilakukannya pelatihan dan pengujian dengan Matlab 6.1 atas optimasi fungsi pembelajaran yang telah diimplementasikan.
Tabel 4. Rekapitulasi Optimasi Fungsi Pembelajaran
Fugsi Pembelajaran  Hidden layer  MSE Training MSE Testing Epoch  Akurasi TRAINGDA 15 0.0029542239 0.0009849028 139 78% 30 0.0009705550 0.0009227883 143 83% 45 0.0009098117 0.0009860406 129 78% TRAINGDM 15 0.0009998822 0.0010001739 5494 78% 30 0.0010000906 0.0010005817 4721 78% 45 0.0009995483 0.0010001983 18596 72% TRAINGDX 15 0.0009770317 0.0009914417 135 67% 30 0.0009648139 0.0009857422 118 78% 45 0.0009824244 0.0009543217 124 78%
Berdasarkan  Tabel  4,  dapat  dilihat  bahwa  fungsi  pembelajaran  yang  paling  optimal  dalam  meningkatkan akurasi  pada  prediksi  ekspor  kopi  menurut  negara  tujuan  utama  adalah  fungsi  pembelajaran  TRAINGDA  atau Gradient Descent dengan Adaptive Learning Rate dengan hidden layer 30, melakukan iterasi sebanyak 143 kali yang menghasilkan  akurasi  kebenaran  sebesar  83%.  Adapun  detail  dari  implementasi  fungsi  pembelajaran  TRAINGDA dengan hidden layer 30 adalah sebagai berikut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1951 − 1958 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3240
Gambar 2. Pelatihan fungsi pembelajaran traingda dengan hidden layer 30
Berikut hasil training dan testing fungsi pembelajaran traingda dengan hidden layer 30.
Tabel 5. Pelatihan fungsi pembelajaran traingda dengan hidden layer 30 No  Real  Target ANN 3-30-1 TRAINGDA Output Error SSE 1 V1 0.2646 0.3030 -0.0384  0.0014745600 2 V2 0.1559 0.1276 0.0283 0.0008008900 3 V3 0.3231 0.3361 -0.0130  0.0001690000 4 V4 0.1808 0.1887 -0.0079  0.0000624100 5 V5 0.3206 0.3282 -0.0076  0.0000577600 6 V6 0.1620 0.1236 0.0384 0.0014745600 7 V7 0.1311 0.1203 0.0108 0.0001166400 8 V8 0.4777 0.4822 -0.0045  0.0000202500 9 V9 0.2217 0.1948 0.0269 0.0007236100 10 V10 0.2186 0.2369 -0.0183  0.0003348900 11 V11 0.3281 0.2810 0.0471 0.0022184100 12 V12 0.1071 0.1308 -0.0237  0.0005616900 13 V13 0.1785 0.1348 0.0437 0.0019096900 14 V14 0.2045 0.1711 0.0334 0.0011155600 15 V15 0.1101 0.1543 -0.0442  0.0019536400 16 V16 0.1000 0.1379 -0.0379  0.0014364100 17 V17 0.1187 0.1736 -0.0549  0.0030140100 18 V18 0.4843 0.4894 -0.0051  0.0000260100 Total 0.0174699900 MSE 0.0009705550
Tabel 6. Pengujian fungsi pembelajaran traingda dengan hidden layer 30 No  Real  Target ANN 3-30-1 TRAINGDA Output Error SSE Hasil 1 V1 0.3383 0.3407 -0.0024  0.0000057600 T 2 V2 0.1467 0.1606 -0.0139  0.0001932100 T 3 V3 0.3537 0.4158 -0.0621  0.0038564100 F 4 V4 0.2929 0.2559 0.0370 0.0013690000 T 5 V5 0.5238 0.4391 0.0847 0.0071740900 F 6 V6 0.2060 0.1930 0.0130 0.0001690000 T 7 V7 0.1339 0.1356 -0.0017  0.0000028900 T 8 V8 0.6039 0.6072 -0.0033  0.0000108900 T 9 V9 0.2068 0.2311 -0.0243  0.0005904900 T 10 V10 0.2162 0.2308 -0.0146  0.0002131600 T 11 V11 0.3146 0.3199 -0.0053  0.0000280900 T 12 V12 0.1041 0.1071 -0.0030  0.0000090000 T 13 V13 0.2168 0.2194 -0.0026  0.0000067600 T 14 V14 0.2258 0.2469 -0.0211  0.0004452100 T 15 V15 0.1193 0.1158 0.0035 0.0000122500 T

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1951 − 1958 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3240
16 V16 0.1000 0.1015 -0.0015  0.0000022500 T 17 V17 0.1521 0.1508 0.0013 0.0000016900 T 18 V18 0.9000 0.9502 -0.0502  0.0025200400 F Total 0.0166101900 83 MSE 0.0009227883
Berdasarkan  rujukan  Tabel  4,  maka  Tabel  4  dan  5  adalah  details  dari  fungsi  pembelajaran  terbaik  yakni TRAINGDA dengan akurasi pengujian 83%. Fungsi ini mengalahkan perhitungan akurasi dari fungsi pembelajaran standar dengan akurasi dibawah 80% (Tabel 4).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa optimasi fungsi pembelajaran jaringan saraf tiruan dengan  metode  backpropagation  merupakan teknik  yang  efektif  dalam  meningkatkan  akurasi  prediksi  ekspor  kopi menurut  negara  tujuan  utama.  Dalam  penelitian  ini,  teknik  optimasi  yang  digunakan  adalah  fungsi  pembelajaran Gradient Descent dengan Adaptive Learning Rate (TRAINGDA) yang berhasil meningkatkan performa jaringan saraf tiruan dalam memprediksi ekspor kopi. Dibandingkan dengan fungsi pembelajaran TRAINGDM dan TRAINGDX, penggunaan  jaringan  saraf  tiruan  mampu  memberikan  hasil  prediksi  yang  lebih  akurat.  Secara  details  fungsi pembelajaran  TRAINGDA  dengan hidden  layer 30  mampu  untuk  perlatihan  jaringan  saraf  dengan    tingkat keoptimalan  lebih  baik, melakukan iterasi sebanyak 143 kali yang menghasilkan akurasi kebenaran sebesar 83%. Jika dibandingkan dengan penggunaan fungsi pembelajaran lainnya yang hanya menghasilkan akurasi sebesar 78%. Namun, meskipun teknik ini menunjukkan hasil yang positif dalam penelitian ini, perlu diingat bahwa hasil prediksi tidak selalu akurat 100% karena prediksi hanya didasarkan pada data historis. Oleh karena itu, para pelaku industri kopi harus tetap memperhatikan faktor-faktor lain seperti kondisi pasar dan regulasi yang dapat mempengaruhi ekspor kopi ke negara tujuan utama.

## REFERENCES
[1] R. Utrilla-Catalan, R. Rodríguez-Rivero, V. Narvaez, V. Díaz-Barcos, M. Blanco, and J. Galeano, “Growing Inequality in the Coffee Global Value Chain: A Complex Network Assessment,” Sustainability (Switzerland), vol. 14, no. 2, pp. 1–27, 2022, doi: 10.3390/su14020672.
[2] N. A. Ramadhanty, U.- Farouk, and S.- Poerbo, “The Influence of International Coffee Prices and Rupiah Exchange Rate on Export  Volume  of  Coffee  in  Central  Java,”  JOBS  (Jurnal  Of  Business  Studies),  vol.  7,  no.  1,  p.  15,  2022,  doi: 10.32497/jobs.v7i1.3633.
[3] F.  S.  Islami,  P.  K.  Prasetyanto,  and  A.  D.  Setiawan,  “Analysis  of  determinants  of  coffee  exports  in  Indonesia  Fitrah,” INOVASI:  Jurnal  Ekonomi,  Keuangan  dan  Manajemen,  vol.  18,  no.  (Special  Issue),  pp.  61–67,  2022,  doi: 10.29264/jinv.v18i0.11239.
[4] Budiharjo,  T.  Soemartono,  A.  P.  Windarto,  and  T.  Herawan,  “Predicting  School  Participation  in  Indonesia using  Back- Propagation Algorithm Model,” International Journal of Control and Automation, vol. 11, no. 11, pp. 57–68, 2018.
[5] A. Wanto et al., “Model of Artificial Neural Networks in Predictions of Corn Productivity in an Effort to Overcome Imports in Indonesia,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1339, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1339/1/012057.
[6] A. Perdana, S. Defit, and A. Wanto, “Optimalisasi Parameter dengan Cross Validation dan Neural Back-propagation Pada Model Prediksi Pertumbuhan Industri Mikro dan Kecil,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis, vol. 01, no. 11, pp. 34–42, 2021, doi: 10.21456/vol11iss1pp34-42.
[7] D. N. Agus Perdana Windarto, M. S. H. Anjar Wanto, Frinto Tambunan, M. R. L. Muhammad Noor Hasan Siregar, and D. N. Solikhun, Yusra Fadhillah, Jaringan Saraf Tiruan: Algoritma Prediksi dan Implementasi, vol. 53, no. 9. 2019.
[8] E. Kurniawan, H. Wibawanto, and D. A. Widodo, “Implementasi Metode Backpropogation dengan Inisialisasi Bobot Nguyen Widrow untuk Peramalan Harga Saham,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 6, no. 1, p. 49, 2019, doi: 10.25126/jtiik.201961904.
[9] Z. Fitri, “Analisis Error dan Epoch dengan Pengembangan Adaptive Learning Rate dan Parameter Momentum pada Metode Backpropagation,” vol. 3, no. 2, 2018.
[10]  A. Kaab, M. Sharifi, H. Mobli, A. Nabavi-Pelesaraei, and K. wing Chau, “Combined life cycle assessment and artificial intelligence  for  prediction  of  output  energy  and  environmental  impacts  of  sugarcane  production,”  Science  of  the  Total Environment, vol. 664, pp. 1005–1019, 2019, doi: 10.1016/j.scitotenv.2019.02.004.
[11]  S.  Pohan,  B.  Warsito,  and  S.  Suryono,  “Backpropagation  artificial  neural network  for  prediction plant seedling  growth,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1524, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1524/1/012147.
[12]  S. Amin, “Backpropagation  – Artificial Neural Network (BP-ANN): Understanding gender characteristics of older driver accidents  in  West  Midlands  of  United  Kingdom,”  Safety  Science,  vol.  122,  no.  July  2019,  p.  104539,  2020,  doi: 10.1016/j.ssci.2019.104539.
[13]  A. P. Windarto, J. Na, and A. Wanto, “Bagian 2 : Model Arsitektur Neural Network dengan Kombinasi K- Medoids dan Backpropagation  pada  kasus  Pandemi  COVID-19 di  Indonesia,”  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma,  vol.  4,  no.  4,  pp. 1175–1180, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2505.
[14]  H.  Pratiwi  et  al.,  “Sigmoid  Activation  Function  in  Selecting  the  Best  Model  of  Artificial  Neural  Networks,”  Journal  of Physics: Conference Series, vol. 1471, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1471/1/012010.
[15]  A. Fagustina, Y. Palgunadi, and Wiharto, “Pengaruh Fungsi Pembelajaran Terhadap Kinerja Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” Universitas Sebelas Maret, vol. 3, pp. 1–10, 2014.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1951 − 1958 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3240
[16]  F.  Damayanti,  “Optimasi  Fungsi  Pembelajaran  Backpropagation  dalam  Mengklasifikasikan  Pasien  Kanker  Paru  Pasca Operasi,” vol. 15, no. 1, pp. 2580–2582, 2022.
[17]  A. Wanto, S. Defit, and A. Perdana Windarto, “Algoritma Fungsi Perlatihan pada Machine Learning berbasis ANN untuk Peramalan Fenomena Bencana,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 2, pp. 254–264, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.3031.
[18]  K. F. Irnanda, A. P. Windarto, and I. S. Damanik, “Optimasi Particle Swarm Optimization Pada Peningkatan Prediksi dengan Metode Backpropagation Menggunakan Software RapidMiner,” Jurnal Riset Komputer, vol. 9, no. 1, pp. 122–130, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3836.
[19]  A. Wanto, “Optimasi Prediksi Dengan Algoritma Backpropagation Dan Conjugate Gradient Beale-Powell Restarts,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 03, no. 03, pp. 370–380, 2017.
[20]  A. Wanto, “Optimasi Prediksi Dengan Algoritma Backpropagation Dan Conjugate Gradient Beale-Powell Restarts,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 3, no. 3, pp. 370–380, 2018, doi: 10.25077/teknosi.v3i3.2017.370-380.
[21]  B.  Poerwanto  and  F.  Fajriani,  “Resilient  Backpropagation  Neural  Network  on  Prediction  of  Poverty  Levels  in  South Sulawesi,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer, vol. 20, no. 1, pp. 11–18, 2020, doi: 10.30812/matrik.v20i1.726.
[22]  A.  P.  Windarto,  “Implementasi  JST  Dalam  Menentukan  Kelayakan  Nasabah  Pinjaman  KUR  Pada  Bank  Mandiri  Mikro Serbelawan Dengan Metode Backpropogation,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), vol. 1, no. 1, p. 12, 2017, doi: 10.30645/j-sakti.v1i1.25.
[23]  B. Fachri, A. P. Windarto, and I. Parinduri, “Penerapan Backpropagation dan Analisis Sensitivitas pada Prediksi Indikator Terpenting  Perusahaan  Listrik,”  Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika  (JEPIN),  vol.  5,  no.  2,  p.  202,  2019,  doi: 10.26418/jp.v5i2.31650.
[24]  Y. A. Lesnussa, C. G. Mustamu, F. Kondo Lembang, and M. W. Talakua, “Application of Backpropagation Neural Networks in Predicting Rainfall Data in Ambon City,” International Journal of Artificial Intelligence Research, vol. 2, no. 2, 2018, doi: 10.29099/ijair.v2i2.59.
[25]  A. R. Naik, A. V. Deorankar, and P. B. Ambhore, “Rainfall Prediction based on Deep Neural Network: A Review,”  2nd International Conference on Innovative Mechanisms for Industry Applications, ICIMIA 2020 - Conference Proceedings, no. Icimia, pp. 98–101, 2020, doi: 10.1109/ICIMIA48430.2020.9074892.
[26]  I. Oktanisa and A. A. Supianto, “Perbandingan Teknik Klasifikasi Dalam Data Mining Untuk Bank Direct Marketing,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 5, no. 5, p. 567, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201855958.
[27]  A.  Wanto,  J.  Na’am,  Yuhandri,  A.  P.  Windarto,  and  Mesran,  “Analisis  Penurunan  Gradien  dengan  Kombinasi  Fungsi Aktivasi pada Algoritma JST untuk Pencarian Akurasi Terbaik,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 4, no. 2018, pp. 1197–1205, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2509.