## Prediksi Harga Eceran Beras Di Pasar Tradisional Di 33 Kota Di Indonesia Menggunakan Algoritma Backpropagation
Ayu Artika Fardhani 1 , Desi Insani Natalia Simanjuntak 2 , Anjar Wanto 3*
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar Jln. Sudirman Blok A No. 1, 2 dan 3 Pematangsiantar, Sumatera Utara -  INDONESIA
1 ayuartika7@gmail.com, 2 desisimanjuntak297@gmail.com
3* anjarwanto@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak — Beras  merupakan  makanan  pokok  yang  paling  banyak  dikonsumsi  oleh  masyarakat  Indonesia.  Tingginya  kebutuhan  pangan terutama beras memaksa pemerintah dan penduduk untuk menerima tingginya harga eceran beras. Tujuan penulis melakukan penelitian ini untuk  memprediksi  harga  eceran  beras  terhitung  2017-2020  dengan  menggunakan  algoritm  backpropagation.  Dalam  penggunaannya algoritma  backpropagation  ini  sangat  baik  untuk  melakukan  tugas  prediksi  dengan  tingkat  kesalahan  yang  cukup  rendah.  Data  pada penelitian ini diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia. Penelitian ini menggunakan 5 arsitektur antara lain : 4-25-1, 4-35-1, 4- 40-1, 4-42-1, 4-45-1 dengan learning rate 0,09. Dari ke 5 Arsitektur ini, arsitektur terbaiknya adalah 4-45-1 dengan tingkat akurasi sebesar 88%, epoch 12718 iterasi dan waktu 1 menit 14 detik . Kata kunci — Prediksi, Harga, Beras, Indonesia, Backpropagation.
Abstract — Rice  is  the  staple  food  most  consumed  by  the  people  of  Indonesia.  The  high  demand  for  food,  especially  rice,  forced  the government and residents to accept the high retail price of rice. The purpose of the authors to do this research to predict the retail price of rice  counted  2017-2020  using  backpropagation  algorithm.  In  its  use  the  backpropagation  algorithm  is  excellent  for  performing  prediction tasks with a fairly low error rate. The data in this study were obtained from the Indonesian Central Bureau of Statistics (BPS). This study uses 5  architectures,  among  others:  4-25-1,  4-35-1,  4-40-1,  4-42-1,  4-45-1.  From  the  5th  Architecture,  the  best  architecture  is  4-45-1  with  an accuracy of 88%, epoch 12718 iteration and 1 minute 14 seconds . Keywords — Prediction, Price, Rice, Indonesia, Backpropagation .

## I. P ENDAHULUAN
Beras  merupakan  makanan  pokok  yang  paling banyak  dikonsumsi  oleh  masyarakat  Indonesia. Beras adalah komoditas yang memberikan kontribusi  terbesar  pada  garis  kemiskinan,baik  di perkotaan  maupun  diperdesaan  [1].  Semakin bertambah penduduk di Indonesia, kebutuhan beras juga  semakin  bertambah.  Namun  harga  beras  yang beredar di pasaran terus  melunjak sehingga banyak pedagang yang menjual beras dengan kualitas yang kurang  baik.  Masih  banyak  konsumen  yang  belum mengetahui  bagaimana  cara  membedakan  beras dengan kualitas yang baik atau kualitas rendah, dan mereka  tidak  peduli  dengan  beras  yang  mereka konsums [2].
Oleh  karena  itu  salah  satu  cara  untuk  menekan Harga  eceran  adalah  dengan  melakukan  prediksi atau  peramalan  terhadap  tingkat  harga  beras  pada tiap  Kota  di  33  Di  Indonesia  untuk    yang  akan datang.  Dengan  demikian  pihak  Pemerintah  Kota provinsi akan mampu menentukan kebijakan sedini mungkin,  dengan  menerapkan  langkah-langkah yang diangggap tepat dalam mengatasi harga eceran beras. Akan tetapi proses prediksi tidak lah mudah, dibutuhkan  model  dasar  dan  data  rangkaian  waktu dari  masalah-masalah  tersebut,  yang  umumnya rumit  dengan  cara  estimasi  keakuratan  yang  tidak
mudah dicapai, sehingga membutuhkan teknik yang lebih  maju.  Salah  satu  teknik  yang  baik  digunakan adalah metode backpropagation. Diharapkan dengan  adanya  penggunaan  metode  ini  maka  akan didapatkan  hasil  prediksi  seperti  yang  diinginkan, apalagi  Backpropagation  telah  banyak  dan  berhasil diterapkan dalam beragam aplikasi, seperti pengenalan  pola,  pemilihan  lokasi  dan  evaluasi kinerja.  Dalam  menghasilkan  algorima  yang  bagus pemilihan parameter haruslah tepat [3][4].
Pada  penelitian  sebelumnya,  [5]  telah  dilakukan penelitian  untuk  memprediksi  harga  beras  di  kota Bitung  menggunakan  model Generalized  Space Time  Autoregressive (GSTAR)  Orde  1.  Penelitian ini menghasilkan penaksiran harga beras untuk tiap bulannya.  Sedangkan  [6],  melakukan  penelitian untuk  memprediksi  harga  komoditas  pertanian menggunakan  Elman  Recurrent  Neural  Network. Hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini  adalah prediksi  harga  komoditas  pertanian  dengan  akurasi diatas  75%.  Berdasarkan  penelitian-penelitian sebelumnya  penulis  akan  melakukan  penelitian untuk  memprediksi  harga  eceran  beras  di  pasar tradisional  di  33  kota  di  Indonesia  menggunakan algoritma backpropagation dengan tingkat keakurasian sebesar 88%.
II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A.  Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  diperoleh dari BPS Indonesia dari tahun 2011-2016.

## B.  Algoritma Backpropagation
Algoritma  Backpropagation  (BP)  merupakan salah  satu  algoritma  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST) yang  terkenal  dan  ekstensif  yang  sering  digunakan untuk  prediksi  dan  perkiraan  waktu,  yang  juga menentukan hasil untuk fungsi non-linear. Algoritma backpropagation digunakan untuk latihan [7][8]. Pada algoritma ini sistem pemrosesan informasi  mempunyai  karakteristik  menyerupai jaringan saraf manusia [9][10]. Representasi buatan dari  otak  manusia  yang  selalu  mencoba  untuk mensimulasikan  proses  pembelajaran  pada  otak manusia  tersebut  sehingga  tercipta  sebagai  suatu generalisasi  model  matematika  dari  pemahaman manusia  ( human  cognition )  yang  didasarkan  atas asumsi  pemrosesan  informasi  terjadi  pada  elemen sederhana  yang  disebut  neuron  [11].  Dalam backpropagation,  fungsi  aktivasi  menggunakan beberapa  kondisi  yaitu,  terus-menerus,  kemudahan perbedaan  dan  fungsi  tidak  menurun  [12].  Metode pelatihan  backpropagation  melibatkan  feedforward dari  pola  pelatihan  input,  perhitungan  dan backpropagation  dari  kesalahan  dan  penyesuaian bobot dalam sinapsis [13]. 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 [14].

## C.  Be ras
Beras  merupakan  makanan  pokok  bagi  sebagian besar  masyarakat  Indonesia.  Konsumsi  beras masyarakat  Indonesia  semakin  meningkat  setiap tahunnya  seiring  dengan  meningkatnya  jumlah penduduk  Indonesia.  Kebutuhan  beras  nasional tidak  terpenuhi  oleh  produksi  beras  dalam  negeri karena  itu  kita  masih  selalu  mengimpor  beras. Namun  demikian, di  lain pihak, harga beras sangat ditentukan  pemerintah  dan  tidak  dinamis  seperti halnya  tanaman  hortikultur  atau  perkebunan sehingga  umumnya  petani  padi  sering  merugi. Tanpa perubahan tata niaga beras dan pengurangan campur  tangan  pemerintah,  agribisnis  padi  akan tetap tidak banyak diperhitungkan dan diminati oleh investor di bidang pertanian [15].
D.  Prediksi
Prediksi merupakan usaha menduga atau memperkirakan  sesuatu  yang  akan  terjadi  di  waktu
mendatang dengan memanfaatkan berbagai informasi yang relevan pada waktu-waktu sebelumnya  (historis)  melalui  suatu  metode  ilmiah [16][17].  Prediksi  digunakan  untuk  menentukan urutan proses yang akan dilakukan system terhadap data  yang  telah  dimasukkan  sehingga  diperoleh keluaran yang diinginkan [18][19].

## E.  Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka penelitian kerja yang digunakan dalam menyelesaikan masalah penelitian ini antara lain:

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja  pada  gambar  diatas maka  masing-masing  langkah  dapat  diuraikan sebagai berikut :
1) Mengumpulkan  D ata  :  Pada  tahap  ini,  data  diperoleh dari  dari  Berita  Resmi  Statistik  (BSR)  yang  rutin diterbitkan  secara  bulanan  Oleh  Badan  Pusat  Statistik (BPS) Indonesia.
2) Studi  Pustaka :  Kegiatan  untuk  mengumpulkan informasi  yang  relevan  dengan  topik  atau  masalah yang menjadi objek penelitian, informasi tersebut dapat diperoleh  dari  buku  buku,  karya  ilmiah,  jurnal,  tesis, internet,  dan  sumber  sumber  lain.  Dengan  melakukan studi  pustaka,  peneliti  dapat  memanfaatkan  semua informasi  dan  pemikiran-pemikiran  yang  relevan dengan penelitinya .
3) Mengidentifikasi  Masalah :  Pada  tahap  ini,  bias dikatakan  paling  penting  dari  proses  lain.  Masalah penelitian  akan  menentukan  apakah  sebuah  penelitian bias  disebut  penelitian  atau  tidak,  masalah  penelitian secara  umum  bisa  kita  temukan  lewat  studi  literature atau lewat pengamatan lapangan (observasi, survey dan lain-lain).
4) Proses :  Tahapan  yang  dikerjakan  adalah  dengan melakukan perubahan terhadap beberapa tipe data pada atribut  dataset  dengan  tujuan  untuk  mempermudah pemahaman  terhadap  isi  record,  juga  melakukan seleksi  dengan  memperhatikan  konsistensi  data, missing value dan redundant pada data.
5) Menentukan  Model :  Hasil  dari  tahap  ini  adalah beberapa  model  jaringan  saraf  tiruan  dengan  metode Backpropagation untuk menentukan pola.
6) Menguji  Hasil  Pengolahan  Data :  Seteleh  proses penentuan  model  selesai,  maka  dilakukan  tahapan  uji coba terhadap hasil pengolahan data dengan menggunakan Software Matlab R2011b (7.13) 7) Memprediksi : Prediksi
dilakukan
untuk
membandingkan  jumlah  dengan  model  Jaringan  Saraf Tiruan  dengan  metode  Backpropagation  yang  paling akurat.
8)  Mengevaluasi  Akhir :  Mengevaluasi  akhir  dilakukan untuk mengetahui apakah testing hasil pengolahan data sesuai dengan yang diharapkan.

## F.  Data Yang Digunakan
Berdasarkan tabel 1 dapat dijabarkan bahwa data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data jumlah  rata-rata  harga  eceran  beras  dipasar Tradisional  Di  33  Kota  di  Indonesia  tahun  2011- 2016.. Sedangkan data testing yang akan digunakan adalah data tahun 2012-2015 dengan target 2016.

## T ABEL I
HARGA ECERAN BERAS DI PASAR TRADISIONAL 33 KOTA INDONESIA Kota 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Banda Aceh 8247,31  8606,16  9075,62  9330,47  9735,41  10244,09 Medan 7725,61  8601,97  9171,82  9574,73  10146,74  10547,87 Padang 9878,17  9620,26  9558,50  11712,50  12258,02  12789,53 Pekanbaru 9600,82  9601,14  9886,08  11171,72  11711,67  12270,42 Tanjung Pinang  8031,48  9786,41  10321,85  11365,26  12424,87  10573,25 Jambi 7631,13  8710,00  9159,88  9683,54  10335,91  9644,11 Palembang 7643,67  8407,40  8676,74  8876,55  9644,30  10370,57 Pangkal Pinang  7667,32  8898,21  9291,09  9528,82  10751,58  9966,58 Bengkulu 7556,16  8116,50  8401,98  9696,08  10419,91  11416,46 Bdr Lampung 10574,74  8754,79  8974,06  9817,36  10200,47  13767,38 Jakarta 9929,83  9037,23  9447,22  10027,05  11732,98  12413,75 Bandung 7639,10  8405,67  8571,61  9018,31  10695,56  11231,04 Serang 7761,37  7708,31  7931,05  8151,26  9151,21  10379,40 Semarang 7183,22  8398,18  8791,97  9187,41  9902,22  9872,40 Yogyakarta 7798,90  7902,48  8383,10  9062,10  9771,84  10249,07 Surabaya 6493,79  8335,03  8794,77  9209,61  10132,20  9553,36 Denpasar 8332,57  8647,23  9044,05  9315,86  10378,28  10580,99 Mataram 6609,87  7704,52  7776,14  8576,47  9608,00  9720,53 Kupang 8058,16  8435,67  8921,70  9127,71  9999,64  11084,87 Pontianak 9116,78  9828,72  10326,79  10814,36  12012,61  12477,20 Palangkaraya 10882,96  11006,28  10742,08  12421,42  14727,73  13813,61 Banjarmasin 9343,89  10127,24  9960,22  11272,31  12533,07  12910,90 Samarinda 8056,50  9053,94  9563,21  11088,35  11429,31  11248,34 Manado 7677,71  8706,13  8901,29  9223,42  10470,17  11665,84 Gorontalo 7014,97  8237,56  8398,00  8620,03  9362,14  10358,26 Palu 6503,52  7958,49  7949,16  8266,71  9446,11  9924,58 Makassar 6706,13  7501,46  7565,25  7690,31  9040,99  10666,58 Mamuju 7613,73  7489,85  7876,03  8107,55  8826,79  10773,81 Kendari 6889,85  8186,44  8283,12  8446,03  9937,78  9551,98 Ambon 8394,32  8981,29  9381,29  10292,05  11440,15  11818,78 Ternate 8785,25  9462,62  9757,00  10447,98  11727,36  12030,75 Jayapura 7551,39  10205,05  10325,14  11295,57  12393,81  12376,07 Manokwari 9284,97  9137,30  10013,37  10686,52  11188,78  12965,26

## G.  Normalisasi Data
Data mentah (data awal) yang telah dikumpulkan harus  terlebih  dahulu  dinormalisasi  dengan  fungsi Sigmoid. Artinya data yang dinormalisasi nanti nya akan  menghasilkan  nilai  antara  0  dan  1  (Tidak boleh 0 dan 1, apalagi lebih dari itu), karena hal itu
sudah  merupakan  ketentuan  dari  normalisasi. Normalisasi  data  dilakukan  dengan  menggunakan persamaan :
Keterangan : ( x’ = Normalisasi data, x = Data yang akan  dinormalisasi, a  = Data  terendah, b  = Data tertinggi)
Berdasarkan Tabel II dapat dijelaskan bahwa data training  yang  akan  digunakan  adalah  data  tahun 2011-2014 dengan target tahun 2015
T ABEL II
DATA TRAINING ( TAHUN 2011-2014) / TARGET TAHUN 2015 Kota 2011 2012 2013 2014 Target Banda Aceh 8247,31 8606,16 9075,62 9330,47 9735,41 Medan 7725,61 8601,97 9171,82 9574,73 10146,74 Padang 9878,17 9620,26 9558,50 11712,50  12258,02 Pekanbaru 9600,82 9601,14 9886,08 11171,72  11711,67 Tanjung Pinang 8031,48 9786,41 10321,85  11365,26  12424,87 Jambi 7631,13 8710,00 9159,88 9683,54 10335,91 Palembang 7643,67 8407,40 8676,74 8876,55 9644,30 Pangkal Pinang 7667,32 8898,21 9291,09 9528,82 10751,58 Bengkulu 7556,16 8116,50 8401,98 9696,08 10419,91 Bdr Lampung 10574,74  8754,79 8974,06 9817,36 10200,47 Jakarta 9929,83 9037,23 9447,22 10027,05  11732,98 Bandung 7639,10 8405,67 8571,61 9018,31 10695,56 Serang 7761,37 7708,31 7931,05 8151,26 9151,21 Semarang 7183,22 8398,18 8791,97 9187,41 9902,22 Yogyakarta 7798,90 7902,48 8383,10 9062,10 9771,84 Surabaya 6493,79 8335,03 8794,77 9209,61 10132,20 Denpasar 8332,57 8647,23 9044,05 9315,86 10378,28 Mataram 6609,87 7704,52 7776,14 8576,47 9608,00 Kupang 8058,16 8435,67 8921,70 9127,71 9999,64 Pontianak 9116,78 9828,72 10326,79  10814,36  12012,61 Palangkaraya 10882,96  11006,28  10742,08  12421,42  14727,73 Banjarmasin 9343,89 10127,24  9960,22 11272,31  12533,07 Samarinda 8056,50 9053,94 9563,21 11088,35  11429,31 Manado 7677,71 8706,13 8901,29 9223,42 10470,17 Gorontalo 7014,97 8237,56 8398,00 8620,03 9362,14 Palu 6503,52 7958,49 7949,16 8266,71 9446,11 Makassar 6706,13 7501,46 7565,25 7690,31 9040,99 Mamuju 7613,73 7489,85 7876,03 8107,55 8826,79 Kendari 6889,85 8186,44 8283,12 8446,03 9937,78 Ambon 8394,32 8981,29 9381,29 10292,05  11440,15 Ternate 8785,25 9462,62 9757,00 10447,98  11727,36 Jayapura 7551,39 10205,05  10325,14  11295,57  12393,81 Manokwari 9284,97 9137,30 10013,37  10686,52  11188,78
Tabel  III  merupakan  hasil  normalisasi  data training  yang  berasal  dari  tabel  II  menggunakan rumus  persamaan  (1)  yang  ditunjukkan  dengan hasil 5 desimal dibelakang koma.
T ABEL III NORMALISASI DATA TRAINING ( TAHUN 2011-2014) / TARGET TAHUN 2015 Kota 2011 2012 2013 2014  Target Banda Aceh 0,27037  0,30524  0,35085  0,37561  0,41495 Medan 0,21968  0,30483  0,36019  0,39934  0,45492 Padang 0,42882  0,40376  0,39776  0,60704  0,66005 Pekanbaru 0,40188  0,40191  0,42959  0,55450  0,60696 Tanjung Pinang  0,24940  0,41991  0,47193  0,57331  0,67626 Jambi 0,21050  0,31532  0,35903  0,40991  0,47330 Palembang 0,21172  0,28592  0,31209  0,33151  0,40610 0.8( ) ' 0.1 x a x
b a     (1)
Kota 2011 2012 2013 2014  Target Pangkal Pinang 0,21402  0,33361  0,37178  0,39488  0,51368 Bengkulu 0,20322  0,25766  0,28540  0,41113  0,48146 Bdr Lampung 0,49650  0,31968  0,34098  0,42291  0,46014 Jakarta 0,43384  0,34712  0,38695  0,44329  0,60903 Bandung 0,21128  0,28576  0,30188  0,34528  0,50824 Serang 0,22316  0,21800  0,23964  0,26104  0,35819 Semarang 0,16698  0,28503  0,32329  0,36171  0,43116 Yogyakarta 0,22680  0,23687  0,28356  0,34953  0,41849 Surabaya 0,10000  0,27889  0,32356  0,36387  0,45350 Denpasar 0,27865  0,30923  0,34778  0,37419  0,47741 Mataram 0,11128  0,21763  0,22459  0,30235  0,40257 Kupang 0,25199  0,28867  0,33589  0,35591  0,44062 Pontianak 0,35485  0,42402  0,47241  0,51978  0,63620 Palangkaraya 0,52645  0,53843  0,51276  0,67592  0,90000 Banjarmasin 0,37691  0,45302  0,43679  0,56428  0,68677 Samarinda 0,25183  0,34874  0,39822  0,54640  0,57953 Manado 0,21503  0,31495  0,33391  0,36521  0,48634 Gorontalo 0,15064  0,26942  0,28501  0,30658  0,37869 Palu 0,10095  0,24231  0,24140  0,27225  0,38684 Makassar 0,12063  0,19790  0,20410  0,21625  0,34748 Mamuju 0,20881  0,19678  0,23430  0,25679  0,32667 Kendari 0,13848  0,26446  0,27385  0,28968  0,43461 Ambon 0,28465  0,34168  0,38055  0,46903  0,58058 Ternate 0,32264  0,38845  0,41705  0,48418  0,60849 Jayapura 0,20276  0,46058  0,47225  0,56654  0,67324 Manokwari 0,37119  0,35684  0,44196  0,50736  0,55616
Berdasarkan  Tabel  IV  dapat  dijelaskan  bahwa data testing yang akan digunakan adalah data tahun 2012-2015 dengan target tahun 2016.
T ABEL IV
DATA TESTING ( TAHUN 2012-2015) / TARGET TAHUN 2016 Kota 2012 2013 2014 2015 Target Banda Aceh 8606,16  9075,62  9330,47  9735,41  10244,09 Medan 8601,97  9171,82  9574,73  10146,74  10547,87 Padang 9620,26  9558,50  11712,50  12258,02  12789,53 Pekanbaru 9601,14  9886,08  11171,72  11711,67  12270,42 Tanjung Pinang 9786,41  10321,85  11365,26  12424,87  10573,25 Jambi 8710,00  9159,88  9683,54  10335,91  9644,11 Palembang 8407,40  8676,74  8876,55  9644,30  10370,57 Pangkal Pinang 8898,21  9291,09  9528,82  10751,58  9966,58 Bengkulu 8116,50  8401,98  9696,08  10419,91  11416,46 Bdr Lampung 8754,79  8974,06  9817,36  10200,47  13767,38 Jakarta 9037,23  9447,22  10027,05  11732,98  12413,75 Bandung 8405,67  8571,61  9018,31  10695,56  11231,04 Serang 7708,31  7931,05  8151,26  9151,21  10379,40 Semarang 8398,18  8791,97  9187,41  9902,22  9872,40 Yogyakarta 7902,48  8383,10  9062,10  9771,84  10249,07 Surabaya 8335,03  8794,77  9209,61  10132,20  9553,36 Denpasar 8647,23  9044,05  9315,86  10378,28  10580,99 Mataram 7704,52  7776,14  8576,47  9608,00  9720,53 Kupang 8435,67  8921,70  9127,71  9999,64  11084,87
Kota 2012 2013 2014 2015 Target Pontianak 9828,72  10326,79  10814,36  12012,61  12477,20 Palangkaraya 11006,28  10742,08  12421,42  14727,73  13813,61 Banjarmasin 10127,24  9960,22  11272,31  12533,07  12910,90 Samarinda 9053,94  9563,21  11088,35  11429,31  11248,34 Manado 8706,13  8901,29  9223,42  10470,17  11665,84 Gorontalo 8237,56  8398,00  8620,03  9362,14  10358,26 Palu 7958,49  7949,16  8266,71  9446,11  9924,58 Makassar 7501,46  7565,25  7690,31  9040,99  10666,58 Mamuju 7489,85  7876,03  8107,55  8826,79  10773,81 Kendari 8186,44  8283,12  8446,03  9937,78  9551,98 Ambon 8981,29  9381,29  10292,05  11440,15  11818,78 Ternate 9462,62  9757,00  10447,98  11727,36  12030,75 Jayapura 10205,05  10325,14  11295,57  12393,81  12376,07 Manokwari 9137,30  10013,37  10686,52  11188,78  12965,26
Tabel V merupakan hasil normalisasi data testing yang  berasal  dari  tabel  IV  menggunakan  rumus persamaan  (1)  yang  ditunjukkan  dengan  hasil  5 desimal dibelakang koma.
T ABEL V NORMALISASI DATA TESTING ( TAHUN 2012-2015) / TARGET TAHUN 2016 Kota 2012 2013 2014 2015 Target Banda Aceh 0,22339  0,27527  0,30344  0,34820  0,40443 Medan 0,22292  0,28591  0,33044  0,39366  0,43800 Padang 0,33547  0,32865  0,56673  0,62702  0,68577 Pekanbaru 0,33336  0,36485  0,50696  0,56664  0,62839 Tanjung Pinang 0,35384  0,41302  0,52835  0,64547  0,44081 Jambi 0,23486  0,28459  0,34247  0,41457  0,33811 Palembang 0,20142  0,23119  0,25327  0,33813  0,41840 Pangkal Pinang 0,25567  0,29909  0,32537  0,46052  0,37375 Bengkulu 0,16926  0,20082  0,34385  0,42386  0,53401 Bdr Lampung 0,23981  0,26405  0,35726  0,39960  0,79385 Jakarta 0,27103  0,31635  0,38044  0,56899  0,64424 Bandung 0,20123  0,21957  0,26894  0,45433  0,51351 Serang 0,12415  0,14877  0,17311  0,28363  0,41938 Semarang 0,20040  0,24392  0,28763  0,36664  0,36334 Yogyakarta 0,14561  0,19873  0,27378  0,35223  0,40498 Surabaya 0,19342  0,24423  0,29008  0,39206  0,32808 Denpasar 0,22792  0,27179  0,30183  0,41926  0,44166 Mataram 0,12373  0,13164  0,22010  0,33412  0,34656 Kupang 0,20454  0,25826  0,28103  0,37741  0,49736 Pontianak 0,35851  0,41357  0,46746  0,59990  0,65125 Palangkaraya 0,48867  0,45947  0,64508  0,90000  0,79896 Banjarmasin 0,39151  0,37305  0,51807  0,65743  0,69919 Samarinda 0,27288  0,32917  0,49774  0,53543  0,51542 Manado 0,23443  0,25601  0,29161  0,42941  0,56157 Gorontalo 0,18264  0,20038  0,22492  0,30694  0,41704 Palu 0,15180  0,15077  0,18587  0,31622  0,36911
Kota 2012 2013 2014 2015 Target Makassar 0,10128  0,10833  0,12216  0,27145  0,45112 Mamuju 0,10000  0,14268  0,16827  0,24777  0,46297 Kendari 0,17699  0,18768  0,20569  0,37057  0,32793 Ambon 0,26485  0,30906  0,40973  0,53663  0,57847 Ternate 0,31805  0,35059  0,42696  0,56837  0,60190 Jayapura 0,40011  0,41338  0,52064  0,64203  0,64007 Manokwari 0,28209  0,37892  0,45333  0,50884  0,70519

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Sebelum  Training  dilakukan,  terlebih  dahulu ditentukan  nilai  parameter  yang  diinginkan  guna memperoleh  hasil  yang  optimal,  Parameter- parameter  yang  digunakan  secara  umum  pada aplikasi  Matlab  untuk  training  dan  testing  dapat dilihat pada kode berikut :
>> net=newff(minmax(P),[Hiden,Hidden,Target],{'tansig', 'purelin',’tansig’},'traingd'); >> net,IW{1,1}; >> net,b{1}; >> net,LW{2,1}; >> net,b{2}; >> net,LW{3,2}; >> net,trainparam,epochs=100000; >> net,trainparam,LR=0,09; >> net,trainParam,goal = 0,001; >> net,trainParam,show = 1000; >> net,b{3}; >> net=train(net,P,T);
Penelitian  ini  menggunakan  5  arsitektur.  Antara lain  4-25-1,  4-35-1,  4-40-1,  4-42-1  dan  4-45-1. Berdasarkan model arsitektur 4-25-1 dapat dijabarkan bahwa 4 merupakan data input layer, 25 merupakan data hidden layer dan 1 merupakan data output layer. Begitu pula hal nya dengan keterangan model arsitektur yang lain.
Pada  tabel  VI  dapat  dilihat  perbandingan  dari  5 model arsitektur jaringan yang digunakan. Dari ke 5 model  arsitektur  ini,  tingkat  Epoch  dan  waktu diperoleh  dengan  menggunakan  aplikasi  Matlab, sedangkan  MSE  dan  Akurasi  dari  masing-masing model  arsitektur  diperoleh  dengan  menggunakan perhitungan  pada  Microsoft  Excel.  Sehingga penulis berkesimpulan dari ke 5 model arsitektur ini diperoleh model arsitektur terbaik menggunakan  4- 45-1.
T ABEL VI PERBANDINGAN HASIL 5 MODEL ARSITEKTUR DENGAN BACKPROPAGATION No  Arsitektur  Epoch  Waktu  MSE Akurasi 1 4-25-1 23224  2:13 0,1437404479  67 2 4-35-1 20795  1:57 0,1265954418  73
No  Arsitektur  Epoch  Waktu  MSE Akurasi 3 4-40-1 9797 0:55 0,8607529345  58 4 4-42-1 12840  1:14 0,1467311882  70 5 4-45-1 12718  1:14 0,2662044548  88
Gambar 2.  Hasil Terbaik dengan Arsitektur 4-55-1
Dari  gambar  2  dapat  dijelaskan  bahwa  model arsitektur  terbaik  adalah  4-45-1  dengan  Epoch sebesar 12718 iterasi dan waktu 01:14 detik.
Pada  tabel  VII  dapat  dilihat  hasil  prediksi  harga eceran  beras  di  pasar  tradisional  di  33  kota  di Indonesia  untuk  4  tahun  yang  akan  datang,  yakni tahun  2017-2020.  Hasil  ini  diperoleh  dari perhitungan dengan model arsitektrur terbaik (4-45- 1)  menggunakan  aplikasi  Matlab  dan  Microsoft Excel.
T ABEL VI H ASIL PREDIKSI HARGA ECERAN BERAS DI PASAR TRADISIONAL DI INDONESIA
Kota 2017 2018 2019 2020 Banda Aceh 11338,67  8247,26 10078,10  7288,78 Medan 11019,05  8210,50 9784,57 6903,63 Padang 12673,62  9709,41 11061,82  8369,06 Pekanbaru 12376,91  9328,10 10968,00  7917,53 Tanjung Pinang 11365,30  8845,29 9909,66 7288,23 Jambi 11358,91  8474,95 9937,09 7349,13 Palembang 11082,97  7968,55 9478,43 6838,34 Pangkal Pinang 10999,87  7845,11 9381,86 6615,59 Bengkulu 11825,56  8864,49 10310,72  7398,51 Bandar Lampung  12944,77  9759,88 11342,73  8396,50 Jakarta 12405,67  9425,76 11129,85  8316,39
Kota 2017 2018 2019 2020 Bandung 11738,20  8865,59 10387,53  7499,46 Serang 11270,48  8234,10 9912,95 7181,24 Semarang 11351,99  8272,50 9733,55 7335,41 Yogyakarta 11052,61  8248,36 9815,84 7238,30 Surabaya 11214,55  8364,13 9800,48 7123,09 Denpasar 11261,96  8426,12 9562,92 7355,16 Mataram 10895,46  7751,29 9194,23 6870,71 Kupang 11079,77  8105,71 9805,42 7302,49 Pontianak 12479,72  9631,50 11156,73  8188,01 Palangkaraya 13275,58  10331,02  11688,37  8635,16 Banjarmasin 12740,74  9802,68 11251,10  8134,79 Samarinda 11769,63  8826,09 10396,31  7813,28 Manado 12077,00  8811,27 10433,62  7829,19 Gorontalo 11302,98  8268,11 9446,06 7256,41 Palu 11006,26  7954,29 9672,65 6924,48 Makassar 11406,32  8450,81 9875,65 7547,74 Mamuju 11488,89  8561,09 10210,87  7271,77 Kendari 10734,05  7681,61 9578,83 7385,34 Ambon 12129,20  9124,00 10414,96  7763,36 Ternate 12234,14  9267,75 10515,92  7716,72 Jayapura 12432,31  8885,89 10684,90  7856,63 Manokwari 12766,85  9789,51 11060,17  8132,60 IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini antara lain :
 Dengan  model  arsitektur  4-45-1  dan  learning rate  0.09,  dapat  melakukan  prediksi  dengan akurasi 88%.
 Dengan  melihat  hasil  pengujian,  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  terjadi  kecepatan dan  hasil  akurasi  yang  bervariasi  pada  5 percobaan disetiap pengujian yang dilakukan.
 Diharapkan dengan hasil ini, maka pemerintah  mampu  membuat  kebijkan  untuk menekan harga beras dipasar tradisional di 33 kota di Indonesia, agar tidak terlalu mahal dan memberatkan masyarakat.

## R EFERENSI
[1] M.  Z.  Abidin,  ―Dampak  Kebijakan  Impor  Beras  Dan Ketahanan Pangan Dalam Perspektif Kesejahteraan Sosial,‖ pp. 213–230, 2015.
[2] A.  Aprilia et  al. ,  ―Identifikasi  Kualitas  Beras  dengan  Citra Digital,‖ no. October 2016, 2015.
[3] A. Wanto, M. Zarlis, Sawaluddin, D. Hartama, J. T. Hardinata, and  H.  F.  Silaban,  ―Analysis  of  Artificial  Neural  Network Backpropagation Using Conjugate Gradient Fletcher Reeves In The Predicting Process,‖ Journal of Physics: Conference Series , vol. 930, no. 1, pp. 1–7, 2017.
[4] A. Wanto, ―Optimasi Prediksi Dengan Algoritma
Backpropagation  Dan  Conjugate  Gradient  Beale-Powell Restarts,‖ Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 3, no. 3,
pp. 370–380, 2018.
[5] Y.  M.  A.  Latupeirissa,  N.  Naingggolan,  and  T.  Manurung, ―Model  Generalized  Space  Time  Autoregressive  (  GSTAR  ) Orde  1  dan  Penerapannya  pada  Prediksi  Harga  Beras  di  Kota Bitung  ,  Kabupaten  Minahasa  dan  Kabupaten  Minahasa Selatan,‖ Jurnal Matematika dan Aplikasi (d’Cartesian) , vol. 3, no. 1, pp. 43–49, 2014.
[6] S.  Nanggala,  D.  Saepuddin,  and  F.  Nhita,  ―Analisis  dan Implementasi Elman Recurrent Neural Network untuk Prediksi Harga Komoditas Pertanian,‖ e-Proceeding of Engineering , vol. 3, no. 1, pp. 1253–1261, 2016.
[7] E. Hartato, D. Sitorus, and A. Wanto, ―Analisis Jaringan Saraf Tiruan  Untuk  Prediksi  Luas  Panen  Biofarmaka  di  Indonesia,‖ Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 49–56, 2018.
[8] A.  Wanto,  ―Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Dalam Memprediksi  Jumlah  Kemiskinan  Pada  Kabupaten/Kota  Di Provinsi Riau,‖ Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK) , vol. 5, no. 1, pp. 61–74, 2018.
[9] A.  Jumarwanto,  R.  Hartanto,  and  D.  Prastiyanto,  ―Aplikasi Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation  Untuk  Memprediksi Penyakit THT Di Rumah Sakit Mardi Rahayu Kudus,‖ Jurnal Teknik Elektro , vol. 1, no. 1, pp. 11–21, 2009.
[10]  R.  E.  Pranata,  S.  P.  Sinaga,  and  A.  Wanto,  ―Estimasi Wisatawan  Mancanegara  Yang  Datang  ke  Sumatera  Utara Menggunakan Jaringan Saraf,‖ Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 97–102, 2018.
[11]  Y.  A.  Lesnussa,  S.  Latuconsina,  and  E.  R.  Persulessy, ―Aplikasi  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation  untuk Memprediksi  Prestasi  Siswa  SMA  (  Studi  kasus :  Prediksi Prestasi  Siswa  SMAN  4  Ambon  ),‖ Jurnal  Matematika Integratif , vol. 11, no. 2, pp. 149–160, 2015.
[12]  A. Wanto, A. P. Windarto, D. Hartama, and I. Parlina, ―Use of Binary  Sigmoid  Function  And  Linear  Identity  In  Artificial Neural  Networks  For  Forecasting  Population  Density,‖ International  Journal  Of  Information  System  &  Technology , vol. 1, no. 1, pp. 43–54, 2017.
[13]  A.  Wanto et al. , ―Analysis of Standard Gradient Descent with GD  Momentum  And  Adaptive  LR  for  SPR  Prediction,‖ 3rd International Conference of Computer, Environment, Agriculture,  Social  Science,  Health  Science,  Engineering  and Technology , pp. 1–9, 2018.
[14]  A. Wanto and A. P. Windarto, ―Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan
Menggunakan  Metode  Backpropagation,‖ Jurnal  &  Penelitian Teknik Informatika , vol. 2, no. 2, 2017.
[15]  J.  K.  H.  S.  No  and  J.  Barat,  ―Analisis  produksi  beras  di indonesia,‖ no. 9, pp. 245–251.
[16]  A.  Wanto et  al. ,  ―Levenberg-Marquardt  Algorithm  Combined with Bipolar Sigmoid Function to Measure Open Unemployment  Rate  in  Indonesia,‖  in 3rd  International Conference  of  Computer,  Environment,  Agriculture,  Social Science,  Health  Science,  Engineering  and  Technology ,  2018, pp. 1–7.
[17]  M.  A.  P.  Hutabarat,  M.  Julham,  and  A.  Wanto,  ―Penerapan Algoritma  Backpropagation  Dalam  Memprediksi  Produksi Tanaman  Padi  Sawah  Menurut  Kabupaten/Kota  di  Sumatera Utara,‖ Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 77–86, 2018.
[18]  M.  Fauzan et  al. ,  ―Epoch  Analysis  and  Accuracy  3  ANN Algorithm Using Consumer Price Index Data in Indonesia,‖ in 3rd  International  Conference  of  Computer,  Environment, Agriculture,  Social  Science,  Health  Science,  Engineering  and Technology , 2018, pp. 1–7.
[19]  S.  P.  Siregar  and  A.  Wanto,  ―Analysis  of  Artificial  Neural Network  Accuracy  Using  Backpropagation  Algorithm  In Predicting  Process  (  Forecasting  ),‖ International  Journal  Of Information  System  &  Technology ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  34–42, 2017.