## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 276-283 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4858

## Prediksi Harga Kelapa Sawit Menggunakan Metode Extreme Learning Machine
Jul Hariansyah, Elvia Budianita * , Jasril, Iis Afrianty
Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, UIN Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950111701@students.uin-suska.ac.id, 2,* elvia.budianita@uin-suska.ac.id, 3 jasril@uin-suska.ac.id, iis.afrianty@uin-suska.ac.id
Email Penulis Korespondensi: elvia.budianita@uin-suska.ac.id Submitted: 21/01/2024; Accepted: 19/02/2024; Published: 20/02/2022
Abstrak− Kelapa sawit  merupakan salah satu kunci perekonomian Indonesia dan komoditas utama  untuk menarik investasi asing.  Industri  minyak  sawit  dan  inti  sawit  menghasilkan  sebagian  besar  mata  uang  asing  yang  berasal  dari  minyak  sawit. Harga  kelapa  sawit  yang  sering  naik  turun  setiap  bulannya  mengakibatkan  ketidakstabilan  pendapatan  yang  diterima  oleh masyarakat yang memiliki kebun kelapa sawit.tujuan prediksi harga kelapa sawit adalah untuk melakukan perencanaan atau langkah  yang  tepat  bagi  pelaku  usaha  kelapa  sawit.  Salah  satu  cara  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  adalah  dengan melakukan  prediksi.  Salah  satu  metode  yang  dapat  melakukan  prediksi  adalah Extreme  Learning  Machine (ELM).  ELM merupakan  metode dari jaringan syaraf tiruan  yang digunakan untuk prediksi harga kelapa sawit.  Metode ELM merupakan metode  feedforward  dengan single  hidden  layer yang  lebih  dikenal  dengan single  hidden  layer  feedforwrward  neural network (SLFNs). Pada penelitian ini implementasi terbaik berada pada 5 input dengan 20 neuron pada hidden layer dengan output berupa  prediksi  harga  kelapa  sawit.  Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan,  maka  penelitian  yang  mengasilkan Tingkat  error  terkecil  sebesar 0.0027111424247658633  dengan  menggunakan  20 neuron pada hidden  layer sehingga  hasil pengujian prediksi data terbaru untuk 5 rotasi harga pada bulan September rotasi 1 sebesar 1400.314191, September rotasi 2 sebesar 1846.798921, September rotasi 3 sebesar 1505.430419, September rotasi 4 sebesar 2301.853412, September rotasi 5 sebesar 2645.082489 dalam prediksi harga kelapa sawit.
Kata Kunci: Kelapa Sawit; harga; ELM; Machine Learning; Prediksi
Abstract− Palm oil is one of the keys to the Indonesian economy and the main commodity for attracting foreign investment. The palm oil and palm kernel industry generates most of the foreign currency from palm oil. The price of palm oil often goes up and down every month resulting in instability in the income received by people who own oil palm plantations. The aim of predicting palm oil prices is to carry out appropriate planning or steps for palm oil business actors. One way to overcome this problem is to make predictions. One method that can make predictions is the Extreme Learning Machine (ELM). ELM is an artificial  neural  network  method  used  to  predict  palm  oil  prices.  The  ELM  method  is  a  feedforward  method  with  a  single hidden layer which is better known as a single hidden layer feedforward neural network (SLFNs). In this research, the best implementation was 5 inputs with 20 neurons in the hidden layer with output in the form of palm oil price predictions. Based on  the  tests  carried  out,  the  research  produced  the  smallest  error  rate  of  0.0027111424247658633  using  20  neurons  in  the hidden  layer  so  that  the  latest  data  prediction  test  results  for  5  price  rotations  in  September  rotation  1  were  1400.314191, September rotation 2 were 1846.798921, September rotation 3 amounted to 1505.430419, September rotation 4 amounted to 2301.853412, September rotation 5 amounted to 2645.082489 in palm oil price predictions.
Keywords : Palm Oil; Price; ELM; Machine Learning; Prediction

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian  merupakan  aspek  penting  dalam  menjaga  kelangsungan  hidup  manusia  karena  membantu  memenuhi kebutuhan [1]. Kelapa sawit merupakan produk pertanian yang membantu ibu rumah tangga dalam kegiatannya. Perekonomian  Indonesia  bergantung  pada  minyak  sawit  yang  merupakan  komoditas  dasar  yang  menghasilkan uang asing. Industri di dalam kelapa sawit dapat dibagi menjadi industri minyak sawit dan  inti sawit, kedua hal tersebut  memberikan  kontribusi  signifikan  terhadap  pendapatan  devisa  negara  dari  minyak  sawit[2].  Inti  sawit berasal dari dari inti buah kelapa sawit sedangkan minyak kelapa sawit berasal dari serabut kelapa sawit [3].
Koperasi Unit Desa (KUD) Bangun Desa adalah salah satu dari sekian banyak unit usaha yang bergerak dalam  pengolahan  kelapa  sawit.  Harga  kelapa  sawit  yang  sering  naik  turun  setiap  bulannya  mengakibatkan ketidakstabilan  pendapatan  yang  diterima  petani  kelapa  sawit[4].  Permasalahan  tersebut  tentunya  akan mengganggu  kesejahteraan  Masyarakat  tersebut.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut.  KUD  Bangun  desa  perlu memprediksi harga kelapa sawit agar masalah harga kelapa sawit nantinya dapat di atasi dan stabilitas produksi dapat disesuaikan berdasarkan harga yang akan muncul nantinya.
Upaya  yang  dapat  dilakukan  untuk  membantu  masyarakat  mengolah  hasil  minyak  sawit  berdasarkan prakiraan  harga  di  masa  depan,  perlu  diketahui  dan  dipahami  bagaimana  harga  minyak  sawit  akan berkembang[5].  Terdapat  beberapa  penelitian  yang  mengambil  topik  tentang  kelapa  sawit.  Seperti  penelitian tentang  implementasi  Algoritma Gated  Recurrent unit  dalam  melakukan  prediksi  harga  kelapa  sawit  dengan memanfaatkan  model Recurrent Neural Network (RNN).  Hasil dari penelitian tersebut  menhasilkan  nilai error dengan menggunakan MAPE sebesar 4.84%[6]. Penelitian berikutnya tentang implementasi data mining dalam memprediksi penjualan Crude Palm Oil berdaasarkan kapasitas tangki menggunakan Multiple linear Regression . Penelitian  tersebut  menghasilkan  perhitungan  MLP  menunjukkan  nilai  koefisien  determinasi  adalah  0.9546 sehingga  95.46  %  variabilitas  pengiriman  CPO  dapat  dijelaskan  oleh  variabel independent [7].  Penelitian

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 276-283 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4858
berikutnya  tentang  prediksi  produksi  kelapa  sawit  menggunakan  metode Bayesian  Regulation dengan  hasil tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi  sebesar  90%  (margin  error  10%)  dan  tingkat  MSE  yang  kecil  sebesar 0.00388775674[8].
Penelitian  berikutnya  tentang  penerapan  data  mining  untuk  memprediksi  harga Crude  Palm  Oil  ( CPO) pasar  domestik  menggunakan  metode Fuzzy  Time  Series  Markov  Chain .  Tujuan  dari  penelitian  tersebut  untuk memprediksi  harga  CPO  pada  pasar  domestik  dan  mengetahui  tingkat  akurasinya.  Penggunaan  data  di  bulan Januari 2019 hingga Oktober 2022. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dapat diketahui tingkat akurasi terbaik  berada  pada  MAPE  sebesar  0.084666.  Hasil  tersebut  memberikan  Kesimpulan  bahwa  metode Fuzzy Time Series Markov Chain dapat digunakan untuK memprediksi harga CPO[9].
Penelitian-penelitian sebelumnya menjelaskan bahwa topik tentang kelapa sawit bukan merupakan topik yang  baru  lagi  sehingga  peneliti  menentukan  untuk  melakukan  prediksi  harga  kelapa  sawit.  Beberapa  teknik pemodelan algoritmik dapat digunakan untuk menangani tantangan berbasis prediksi [10]. jaringan syaraf tiruan atau  ANN,  adalah  salah  satu  teknologi  yang  muncul  sebagai  pilihan  yang  tepat  untuk  mengatasi  masalah  ini. Karena  fakta  bahwa  penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  JST  ini  mempertahankan  akurasi  yang mengesankan  bahkan  ketika  diterapkan  pada  tugas  prediksi  yang  lebih  jauh.  Jaringan  saraf  tiruan  digunakan dalam berbagai metodologi peramalan, salah satu metode barunya adalah Extreme Learning Machine [11]. Salah  satu  alasan  dipilihnya  metode  tersebut,  dikarenakan  metode  tersebut  mempunyai  kemampuan generalisasi  yang  baik  dalam  melakukan  klasifikasi  dan  prediksi,  pada  penelitian  yang  dilakukan  Muhammad Ibnu  Sa’ad  tentang  perbandingan Metode  Extreme  Learning Machine  dan Multilayer  Perceptron dalam memprediksi  Mahasiswa Dropout. Hasil  dari  Penelitian  tersebut  adalah  dengan  menggunakan  110  data  dan melakukan beberapa pengujian menghasilkan kesimpulan bahwa metode ELM memiliki kemampuan yang baik dalam  melakukan prediksi dengan  hasil akurasi  sebesar 95% sedangkan  metode Multilayer Perceptron sebesar 91%[12].
Penelitian terkait tentang jaringan syaraf tiruan yang telah dilakukan, seperti penelitian peramalan harga jual  kelapa  sawit, jaringan  saraf  tiruan  yang  mekanismenya  melatih  jaringan  untuk  mencapai  keseimbangan antara  kemampuan  jaringan  dalam  menghasilkan  dan  mengenali  pola  yang  digunakan  dalam  pelatihan jaringan.Kemampuan untuk mengetahui atau mencatat suatu proses dan memberikan respon yang tepat terhadap sesuatu. Penelitian ini  menghasilkan  hasil peramalan penjualan  kelapa sawit  yang dapat  menjadi acuan dimasa mendatang dalam mengambil sebuah kebijakan yang tepat  [13]. Kemudian penelitian tentang peramalan beban listrik kota maros. Tujuan dari penelitian tersebut adalah untuk mengetahui langkah-langkah dalam mengurangi resiko peyediaan listrik yang tidak stabil. Pada penelitian tersebut keakuratan dari metode dapat dihitung dengan Mean  Absolute  Precentage  Error  ( MAPE)  Kemungkinan  penyediaan  listrik  yang  tidak  stabil  dapat  dikurangi dengan menggunakan perkiraan [14]. Selanjutnya penelitian tentang jaringan syaraf tiruan dalam pemalan harga jual sawit menggunakan metode Backpropagation. Hasil dari penelitian tersebut adalah dapat memprediksi harga kelapa sawit yang dapat membantu dikemudian hari[13].
Extreme Learning Machine (ELM) ini merupakan metode pembelajaran baru dari Jaringan Saraf Tiruan. Metode Extreme  Learning  Machine diperkenalkan  oleh  (Huang,  dkk.  2006)  dengan  judul  penelitian  “ Extreme Learning  Machine : Theory  and  Applications ”.  Studi  ini  menyarankan Extreme  Learning  Machine (ELM), sebuah metode langsung untuk melatih Single Hidden Layer Feedforward Neural Networks (SLFNs) yang dapat mengungguli metode yang lebih konvensional, seperti backpropagation, hingga ribuan kali lipat.
Penelitian  terkait  tentang Extreme  Learning  Machine ,  penelitian  sebelumnya  memprediksi  harga  saham dengan  studi  kasus  Bank  Rakyat  Indonesia.  Tujuan  dari  penelitian  tersebut  adalah  untuk  mengurangi  kerugian bagi  para  trader  di  dalam  pasar  saham.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  dengan  melakukan  10  kali  pengujian mendapatkan  nilai  terbaik  pada  perbandingan  90%:10%  menghasilkan  nilai  MAPE  sebesar  1.59722%[15]. Penelitian  selanjutnya  tentang  implementasi  ELM  untuk  memprediksi  indeks  Pembangunan  manusia  provinsi DKI  Jakarta  dengan  hasil  8  skenario  yang  dilakukan,  performa  terbaik  didapatkan  melaui Root  Mean  Square Error (RMSE)  dengan  hasil  0.025355  perlu  diketahui  bahwa  semakin  <1  maka  semakin  baik  nilai evaluasinya[16].
Penelitian  berikutnya  tentang  penerapan Extreme  Learning  Machine pada  penelitian  ini  melakukan prediksi  tanaman  Biofarmaka  di  Indonesia.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  adalah  dengan  melakukan  pengujian parameter  rasio  data  dengan holdout  validation diperoleh  parameter  optimal  dengan  MAPE  terkecil  sebesar 9.34%..  Penelitian  lebih  lanjut  tentang  penggunaan  algoritma  ELM  untuk  klasifikasi  pengobatan  HPV. Berdasarkan  temuan,  ketika  fungsi  aktivasi  Binary  Sigmoid  digunakan  untuk  mengkategorikan  modalitas pengobatan HPV, sistem mencapai akurasi 70,8% [17].
Beberapa penelitian yang membahas tentang harga kelapa sawit, seperti penelitian tentang implementasi data mining  dalam memprediksi harga Crude Palm oil (CPO) di dalam pasar negara, seperti yang dipelajari oleh Ahmad  et  al  [18].  Penelitian  sebelumnya  telah  menunjukkan  bahwa  penelitan  tersebut  dapat  memperkirakan secara akurat. Oleh karena itu, prediksi harga  minyak sawit di masa depan dengan menggunakan metode ELM menjadi fokus penelitian ini. Tujuan utama penelitian ini adalah meramalkan harga minyak sawit di KUD Desa Bangun dengan menggunakan metode ELM.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan secara bertahap dengan menggunakan teknik tertentu. Memprediksi harga minyak sawit melibatkan  langkah-langkah  berikut:  implementasi  metode Extreme  Learning  Machine untuk  prediksi  melalui pembagian data, training dan testing , serta analisis hasil prediksi. Pada tahap awal penelitian dilakukan dengan merumuskan  masalah.  Studi  literatur  dilakukan  untuk  lebih  memahami  cara  kerja  metode Extreme  Learning Machine serta  mengetahui  tahapan-tahapan  berikutya  dalam  proses  prediksi  harga  kelapa  sawit.  Tahap  kedua dari penelitian ini adalah melakukan pengumpulan data, setelah data terkumpul akan dilakukan pembagian data yang  akan  dibagi  ke  dalam  data training dan  testing.  Tahap  berikutnya  adalah  implementasi  metode Extreme Learning Machine . Tahapan terakhir dari penelitian ini adalah melakukan analisis prediksi metode ELM.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian

## 2.1 Perumusan Masalah
Pada  tahapan  perumusan  masalah  bertujuan  untuk  mengetahui  Bagaimana  melakukan  prediksi  harga  kelapa sawit menggunakan metode ELM. harga kelapa sawit dengan menggunakan metode Extreme Learning Machine .

## 2.2 Pengumpulan Data
Pada tahapan ini bertujuan mengumpulkan data harga kelapa sawit. Menggunakan data primer yakni bersumber dari  data  Koperasi  Unit  Desa  Bangun  Desa  untuk  mengambil  data  harga  kelapa  sawit  pada  tahun-tahun sebelumnya,  dimulai  dari  januari  2019  sampai  dengan  Agustus  2023.  Setiap  bulannya  terdapat  5  rotasi  harga kelapa sawit. Dapat dilihat dari tabel sampel dari data harga kelapa sawit tersebut.
Tabel 1. Harga Kelapa Sawit 2019-2023
BULAN ROTASI I II III IV V JANUARI 2.517,87        2.418,97        2.442,52       2.480,36        2.391,47 FEBRUARI        2.332,22        2.320,85        2.284,55       2.387,08        2.304,83 MARET 2.304,83        2.288,35        2.255,72       2.329,75        2.367,51 APRIL 2.367,51        2.372,00        2.537,68       2.556,33        2.612,55 MEI 2.612,55        2.546,73        2.507,69       2.418,30        2.452,25

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 276-283 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4858
BULAN ROTASI I II III IV V JUNI 2.356,60        2.253,27        2.089,32       2.168,41        2.356,60 JULI 2.168,41        2.027,36        1.990,15       2.008,54        1.938,73 AGUSTUS 2.094,20        2.176,22        2.204,07       2.249,36        2.216,94 2.2 Analisa Kebutuhan Data
a. Pola Data Time Series
Microsoft  Excel digunakan  untuk  memanipulasi  data.  Data  yang  dikumpulkan  secara  sistematis  sepanjang waktu  dikenal  sebagai  data  deret  waktu.  Penelitian  di  bidang  ini  memanfaatkan  pola  seri  data  dengan mengkategorikan informasi menurut waktu rotasi. Untuk pola data Time Series terdapat 5 inputan dari XI-X5 diambil dari rotasi harga 1-5 pada bulan januari dan 1 target(T) yakni rotasi harga 1 pada bulan berikutnya Data tersebut dikelompokkan dan di analisis berdasarkan rotasi harga, sehingga terdapat 275 data masukan. Tabel  di  bawah  menunjukkan  data  harga  kelapa  sawit,  KUD  Bangun  Desa.  Data  tersebut  telah  diubah  ke dalam bentuk time series.
Tabel 2. Data Time Series Harga Kelapa Sawit No X1 X2 X3 X4 X5 T Data 1 1153.54  1106.39  1166.73  1229.74  1313.35  1313.35 Data 2 1106.39  1166.73  1229.74  1313.35  1313.35  1358.49 Data 3 1166.73  1229.74  1313.35  1313.35  1358.49  1353.02 Data 4 1229.74  1313.35  1313.35  1358.49  1353.02 1374.4 …….. ………  ……….  ………  ………  ……….  ………. Data 273  1990.15  2008.54  1938.73 2094.2 2176.22  2204.07 Data 274  2008.54  1938.73 2094.2 2176.22  2204.07  2249.36 Data 275  1938.73 2094.2 2176.22  2204.07  2249.36  2216.94
b. Normalisasi Data
Sebelum  data  dieksekusi,  maka  seluruh  data  tersebut  wajib  di  ubah  ke  dalam  normalisasi[19].  Normalisasi data  sedemikian  rupa  sehingga  semua  angka  berada  pada  tingkat  kasar  yang  sama  dengan  keluaran  fungsi aktivasi. Dengan menggunakan pendekatan normalisasi Min-Max, dengan rumus:
(1)
Penelitian ini berupaya mereduksi data ke kisaran yang lebih mudah dikelola dengan tetap mempertahankan konten  aslinya.  Data  dinormalisasi  menggunakan  pendekatan  ini  sehingga  nilainya  hanya  dapat  mengambil nilai  antara  0  dan  1.  Salah  satu  interpretasi  yang  mungkin  adalah  dengan  menggunakan  0  untuk  minimum dan  1  untuk  maksimum.  Hal  membantu  menjaga  keseimbangan  data.  Hasil  standarisasi  data  ditunjukkan pada Tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3. Normalisasi Data No X1 X2 X3 X4 X5 T Data 1 0.017599  0.000000  0.000000  0.000000  0.031775  0.031775 Data 2 0.000000  0.022522  0.024061  0.032714  0.031775  0.049454 Data 3 0.022522  0.046041  0.055988  0.032714  0.049454  0.047311 Data 4 0.077249  0.077249  0.073225  0.048236  0.055685  0.083825 …….. ……… ………. ……… ……… ………. ………. Data 273  0.329868  0.336732  0.294793  0.338237  0.369718  0.380625
Data 274  0.336732  0.310675  0.354160  0.370329  0.380625  0.398363 Data 275  0.310675  0.368706  0.385480  0.381226  0.398363  0.385666
Pada tabel 3 dapat diperhatikan bahwa data yang telah di normalisasi dengan rentang minimal 0 dan maximal 1.

## 2.3 Analisa Metode ELM
Membuat  prediksi  dengan  teknik  ELM  adalah  langkah  selanjutnya.  Data  dibagi  menjadi  set  pelatihan  dan pengujian sebelum proses prediksi dimulai. Data latih didistribusikan sebagai berikut: 70% dan 80%, sedangkan data  uji  didistribusikan  30%  dan  20%.  Tabel  3  menunjukkan  pemisahan  antara  data  yang  digunakan  untuk pelatihan dan pengujian.
Tabel 4 . Pembagian Data Pembagian Data   Training  Testing 70%: 30% 192 83

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Pembagian Data   Training  Testing 80%: 20% 220 54
a. Extreme Learning Machine
ELM adalah klasifikasi berbasis jaringan saraf; jaringan ini dikenal sebagai model feed-forward, dan hanya mencakup satu lapisan tersembunyi, yang juga disebut feedforward lapisan tersembunyi tunggal (Huang, Zhu and  Siew,  2006).  Untuk  mengatasi  masalah  pendekatan  Jaringan  Neural  feed-forward  saat  ini,  khususnya yang berkaitan dengan kecepatan proses pelatihan (Huang, Zhu dan Siew, 2006), ELM dikembangkan  [20]. ELM  hanyalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  oleh  peneliti  Machine  Learning  untuk  membuat  model guna membuat prediksi. Extreme Learning Machine terdiri dari tahapan sebagai berikut:
1. Menentukan bobot dan nilai bias secara acak
2. Menghitung output pada lapisan tersembunyi ( Hidden Layer)
3. Menghitung bobot dari lapisan tersembunyi
Gambar 2. Arsitektur Model ELM
Gambar 2 menunjukkan arsitektur metode ELM yang dilakukan dalam penelitian ini. Terdapat 5 inputan yang akan diproses ke dalam neuron hidden layer akan menghasilkan output berupa hasil prediksi.
2.4 Menghitung Nilai Error dengan Mean Square Error (MSE)
Mean  Square  Error (MSE)  adalah  jumlah  selisih  kuadrat  antara  estimasi  prediksi  dan  estimasi  aktual.  Praktik standar  menyatakan  bahwa  ketika  memperkirakan  jumlah  kesalahan  dalam  prediksi,  seseorang  harus menerapkan  pendekatan  Mean  Square  Error.  Apabila  Mean  Square  Error  kecil  atau  mendekati  nol,  berarti prakiraan  tersebut  sesuai  dengan  data  sebenarnya  dan  dapat  digunakan  untuk  periode  peramalan  selanjutnya. Untuk menilai keefektifan teknik pengukuran dalam hubungannya dengan model regresi atau peramalan seperti Rata-Rata  Pergerakan,  Rata-Rata  Pergerakan  Tertimbang,  atau  Analisis  Garis  Tren,  uji  statistik Mean  Square Error sering digunakan [21].

## Gambar 3. Menghitung MSE
Gambar  3  menunjukkan  syntax  pada  Bahasa  pemorgraman  python  yang  digunakan  untuk  menghitung nilai MSE.

## 2.5 Denormalisasi Data
Data  yang  akan  dianalisis  harus  didenormalisasi  terlebih  dahulu,  yang  melibatkan  pengembalian  data  yang dinormalisasi  ke format aslinya. Tujuan denormalisasi adalah  membuat data lebih  mudah diinterpretasikan dan bermakna dengan mengembalikan nilai ke skala aslinya [22].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 4 menunjukkan syntax pada Bahasa pemrograman python yang digunakan untuk denormalisasi data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian Pengaruh Jumlah Neuron
Hasil  pada  penelitian,  menerapkan  dan  mengimplementasikan  ke  dalam  Bahasa  pemrograman Python dan menggunakan  tools Google  Collab .  Tujuan  dari  tahap  pengujian  adalah  untuk  menentukan  bagaimana neuron lapisan terkubur mempengaruhi MSE. Lima iterasi dilakukan dengan jumlah neuron yang dipilih secara acak di Lapisan Tersembunyi: 5, 10, 20, 50, 100. Tabel 4 menampilkan hasil dari perbandingan neuron-neuron tersebut.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Nilai MSE Perbandingan data  Jumlah neuron Nilai MSE 80%: 20% 220 train 54 test 5 0.012673305640620868 10 0.0032714834566540322 20 0.003334555724313196 50 0.0036402518686356015 100 0.0036641644242733705 70%:30% 192 train 83 test 5 0.01393506918904749 10 0.0027755974348277718 20 0.0027111424247658633 50 0.00303950106440292 100 0.0030552358870699244 Dari hasil training dan testing menggunakan metode Extreme Learning Machine dapat diketahui bahwa. Hidden  layer tersembunyi  terbaik  dengan  20  neuron  menghasilkan  MSE  sebesar  0.0027111424247658633, dengan  menggunakan  rasio  70:30.  Keakuratan  prediksi  berbanding  lurus  dengan  besarnya mean  squared  error (MSE), sesuai aturan yang dituangkan dalam studi literatur.
Gambar 5. Hasil Perhitungan MSE
Keterangan pada gambar 5, untuk sumbu X berupa nilai MSE dan sumbu Y berupa jumlah neuron pada hidden layer . Berdasarkan temuan, nilai MSE kurang dari 1 sehingga metode Extreme Learning Machine dapat melanjutkan  ke  tahap  denormalisasi  data.  Hal  ini  akan  mengembalikan  data  ke  format  semula,  dengan  tujuan memperoleh  prediksi  harga  minyak  sawit  di  KUD  Bangun  Desa  pada  bulan  September  2023,  pada  rotasi  1 sampai dengan rotasi 5.

## 3.2 Hasil Peramalan
Tabel  6  merinci  perbandinan  perkiraan  hasil  yang  memiliki mean  squared  error  ( MSE)  terendah  dengan  data aktual. Selama lima rotasi bulan September 2023, dengan pembagian 70%:30%. Penjelasan lebih lengkap dapat dilihat pada tabel berikut.
0 0,002 0,004 0,006 0,008 0,01 0,012 0,014 80:20 70:30

## Hasil Perhitungan MSE
5 10 20 50 100

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 276-283 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4858
Tabel 6. Perbandingan Hasil Prediksi dengan Data Aktual
No Data Aktual Hasil Peramalan bulan September Minggu 1-5 Hasil Prediksi 70%:30% Neuron (20) 1 Agustus 1 2.094,20 September 1 1.400,314191 2 Agustus 2 2.176,22 September 2 1.846,798921 3 Agustus 3 2.204,07 September 3 1.505,430419 4 Agustus 4 2.249,36 September 4 2.301,853412 5 Agustus 5 2.216,94 September 5 2.645,082489
Gambar  6  menunjukkan  perbandingan  harga  minyak  sawit  aktual  dan  prediksi,  dengan  pembagian  data training dan testing 70%:30%.  menggunakan  20 neuron di  lapisan  tersembunyi  untuk  mendapatkan  MSE sebesar 0,0027111424247658633.
Gambar 6. Grafik harga kelapa sawit aktual dan prediksi
Pada gambar 6 tersebut  untuk sumbu X adalah harga  kelapa sawit dan sumbu  Y adalah  bulan, dengan tiap bulannya  terdapat  5  rotasi.  Hasil  tersebut  menunjukkan  perbandingan  harga  kelapa  sawit  aktual  dengan  harga kelapa sawit prediksi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  implementasi  yang  dilakukan,  pengujian  dan  analisis  dengan  menggunakan  metode Extreme Learning  Machine untuk  prediksi  harga  kelapa  sawit  dapat  disimpulkan  bahwa;  Metode Extreme  Learning Machine dapat  diimplementasikan  untuk  melakukan  prediksi  harga  kelapa  sawit  dan  metode  tersebut mempunyai  kemampuan  generalisasi  yang  baik  untuk  menyelesaikan  proses  pelatihan  dan  pengujian.pada penelitian  ini  nilai    nilai error terkecil      sebesar  0,0027111424247658633  dengan  menggunakan  perbandingan data  70%  :  30%  dan  penggunaan  20 neuron pada hidden  layer .    Hasil  pengujian  pada  bulan  September mengalami kenaikan pada 3 rotasi berikutnya.

## REFERENCES
[1]  V. Arinal and M. Azhari, “Penerapan Regresi Linear Untuk Prediksi Harga Beras Di Indonesia,” J. Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 1, p. |pp, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.55338/saintek.v5i1.1417
[2]  Mustari,  Yonariza,  and  R.  Khairati,  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Produksi  Komoditas Kelapa  Sawit  Perkebunan  Rakyat  Dengan  Pola  Swadaya  Di  Kabupaten  Aceh  Tamiang,” J.  Ilm.  MEA (Manajemen, Ekon. dan Akuntansi) , vol. 4, no. 3, p. 1542, 2020.
[3]  E. Lette, M. Zunaidi, and W. R. Maya, “Prediksi Penjualan Crude Palm Oil (CPO) Menggunakan Metode Regresi  Linear  Berganda,” J.  Sist.  Inf.  Triguna  Dharma  (JURSI  TGD) ,  vol.  1,  no.  3,  p.  128,  2022,  doi: 10.53513/jursi.v1i3.5106.
[4]  S. Surya, D. Falihin, and S. Balkis, “Pengaruh Harga Kelapa Sawit Terhadap Tingkat Kesejahteraan Petani Sawit Desa Sinabatta Kecamatan Topoyo Kabupaten Mamuju Tengah,” Soc. Landsc. J. , vol. 2, no. 1, p. 14, 2021, doi: 10.56680/slj.v2i1.19717.
[5]  A. Zulhamsyah, S. Saifullah, and M. R. Lubis, “Penerapan Backpropagation Dalam Memprediksi Produksi Kelapa Sawit Unit Kebun Marjandi,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 779–787, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1693.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[6]  A. A. Aulia, A. M. Elhanafi, H. Dafitri, A. Aulia, A. M. Elhanafi, and H. Dafitri, “Implementasi Algoritma Gated  Recurrent  Unit  Dalam  Melakukan  Prediksi  Harga  Kelapa  Sawit  Dengan  Memanfaatkan  Model Recurrent Neural Network ( RNN ),” Pros. SNASTIKOM Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun. Pap. , pp. 288– 294, 2021.
[7]  A.  K.  Baskara,  A.  Nazir,  M.  Irsyad,  Y.  Yusra,  and  F.  Insani,  “Implementasi  Data  Mining  Memprediksi Penjualan  Crude  Palm  Oil  Berdasarkan  Kapasitas  Tangki  Menggunakan  Multiple  Linear  Regression,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 3, p. 493, 2023, doi: 10.30865/json.v4i3.5665.
[8]  E.  Efendi,  S.  Fajri,  S.  Safruddin,  and  ...,  “Prediksi  Produksi  Tanaman  Perkebunan  Kelapa  Sawit  di  Pulau Sumatera Tahun 2023 dengan Algoritma Bayesian Regulation,” Kesatria J. … , vol. 4, no. 2, pp. 459–468, 2023,
[Online]. Available:
https://www.pkm.tunasbangsa.ac.id/index.php/kesatria/article/view/182%0Ahttps://www.pkm.tunasbangsa. ac.id/index.php/kesatria/article/download/182/181
[9]  A.  Astri  Frianti,  Respitawulan,  and  I.  Sukarsih,  “Prediksi  harga  Crude  Palm  OIL  (CPO)  di  Indonesia dengan menggunakan Metode Fuzzy Time Series Markov Chain,” Bandung Conf. Ser. Math. , vol. 3, no. 1, pp. 68–76, 2023, doi: 10.29313/bcsm.v3i1.6821.
[10]  L.  R.  S.  Wati,  I.  Cholissodin,  and  P.  P.  Adikara,  “Implementasi  Algoritme  Extreme  Learning  Machine (ELM) Untuk Prediksi Harga Emas Bagi Investor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2408–2415, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[11]  Y.  A.  Sanudin  and  J.  Nugraha,  “Penerapan  Metode  Extreme  Learning  Machine  Untuk  Meramalkan Wisatawan Mancanegara  di Sulawesi Utara,” J. Pros. Sendika , vol. 5, no. 2, pp. 99–109, 2019.
[12]  M.  I.  Sa’ad,  “Perbandingan  Algoritma  Extreme  Learning  Machine  dan  Multilayer  Perceptron  Dalam Prediksi Mahasiswa Drop Out,” Bull. Inf. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 369–376, 2023.
[13]  H.  G.  Ginting,  Z.  Azmi,  and  R.  I.  Ginting,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dalam  Peramalan  Harga  Jual  Sawit Dengan  Metode  Backpropagation,” J. Cyber Tech , no. x, 2020, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/view/1561
[14]  M.  Zhahran,  Z.  Irawan,  Y.  S.  Akil,  and  I.  C.  Gunadin,  “Peramalan  Beban  Listrik  Kota  Maros  Berbasis Extreme Learning Machine (ELM),” J. EKSITASI , vol. 1, no. 2, p. 2022, 2022.
[15]  Y. D. Lestari, E. Santoso, and A. Ridok, “Prediksi Harga Saham Menggunakan Metode Extreme Learning Machine ( ELM ) ( Studi Kasus : Saham PT Bank Rakyat Indonesia ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 7, pp. 2801–2808, 2021.
[16]  B. A. Aditiya et al. , “Implementasi Metode Extreme Learning Machine (ELM) Untuk Memprediksi Indeks Pembangunan Manusia,” Semin. Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apikasi , pp. 493–503, 2020.
[17]  S. B. Waskito, I. Cholissodin, and E. Santoso, “Implementasi Algoritme Extreme Learning Machine ( ELM )  Untuk  Klasifikasi  Penanganan  Human  Papilloma  Virus  (  HPV  ),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 3, no. 1, pp. 84–89, 2019.
[18]  A.  Fitri  Boy,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam  Memprediksi  Harga  Crude  Palm  Oil  (CPO)  Pasar Domestik  Menggunakan  Algoritma  Regresi  Linier  Berganda  (Studi  Kasus  Dinas  Perkebunan  Provinsi Sumatera  Utara),” J.  Sci.  Soc.  Res. ,  vol.  4307,  no.  2,  pp.  78–85,  2020,  [Online].  Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR
[19]  Moch  Farryz  Rizkilloh  and  Sri  Widiyanesti,  “Prediksi  Harga  Cryptocurrency  Menggunakan  Algoritma Long Short Term Memory (LSTM),” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  6,  no.  1,  pp. 25–31, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i1.3630.
[20]  D.  Hadyan  Tisantri,  R.  Cahya  Wihandika,  and  S.  Adinugroho,  “Prediksi  Keputusan  Pelanggan Menggunakan Extreme Learning Machine Pada Data Telco Customer Churn,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu KomputerJurnal Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 11, pp. 10516–10523, 2019.
[21]  J.  Khairunnisa  and  S.  Syaharuddin,  “Prediksi  Inflasi  di  Kota  Mataram  Menggunakan  Back  propagation Neural  Network,” Semin.  Nas.  Lppm  … ,  vol.  1,  pp.  151–157,  2022,  [Online].  Available: http://journal.ummat.ac.id/index.php/semnaslppm/article/view/9220
[22]  E.  Budianita,  F.  Syafria,  and  I.  Afriyanti,  “Prediksi  Jumlah  Perceraian  Menggunakan  Metode  Extreme Learning  Machine  (ELM),” J.  Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1448–1454,  2023,  doi: 10.47065/josh.v4i4.3581.