Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Januari (2024),  pp. 378-388

## Prediksi  Impor Hasil  Pertanian (Sayuran) Menurut Negara Asal Utama Menggunakan Algoritma Levenberg-Marquardt
Achmad  Daengs GS 1 * , Irma Hakim 2 , Fitri Anggraini 3
1 Universitas 45 Surabaya, Surabaya, Indonesia
2 Universitas Muhammadiyah Makassar, Makassar, Indonesia
3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia E-mail: 1 adaengsgs@univ45sby.ac.id, 2 campus_gardenia@yahoo.co.id ,
3 fitrianggraini@stikomtb.ac.id

## Abstract
Vegetables are very important as a source of nutrition for society and provide various vitamins,  minerals,  fiber  and  antioxidants  needed  to  maintain  human  health.  This research  aims  to  predict  imported  production  of  vegetable  crops  by  main  country  of origin  in  2024  using  the  Levenberg-Marquardt  algorithm.  This  algorithm  was  chosen because  of  its  ability  to  integrate  historical  data  and  current  information,  as  well  as considering  risk  factors  that  impact  vegetable  import  production.  Historical  data regarding imported production of vegetable crops from the main countries of origin used covers  the  period  2014  to  2022.  The  data  is  processed  from  customs  documents  of  the Directorate  General  of  Customs  and  Excise  (PEB  and  PIB)  and  quoted  from  the Indonesian Statistics Publication. The vegetable import production prediction model was evaluated  using  accuracy  level  metrics.  The  research  results  are  expected  to  provi de reliable  and  accurate  predictions  for  vegetable  import  production  based  on  the  main country of origin in 2024. The accuracy resulting from this research is 91% and the MSE level  is  0.10042088158.  Vegetable  import  production  according  to  the  main  country  of origin based on predicted results is expected to decline when compared with the previous year  (2014-2022).  These  predictions  provide  a  more  detailed  understanding  to stakeholders  such  as  farmers,  producers,  government  and  industry  players  in  planning production, managing resources, allocating budgets and making effective decisions. This research also has the potential to contribute to the development of knowledge, especially in the development of more advanced and efficient prediction methods. This applies both to  imported  vegetable  production  and  to  other  agricultural  sectors,  by  utilizing  the Levenberg-Marquardt  algorithm.
Keywords: Predictions,  Imports,  Agricultural  Products,  Vegetables,  Levenberg- Marquardt

## Abstrak
Sayuran  sangat  penting  sebagai  sumber  nutrisi  bagi  masyarakat  dan  menyediakan berbagai  vitamin,  mineral,  serat,  dan  antioksidan  yang  diperlukan  untuk  menjaga kesehatan manusia. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi produksi impor tanaman sayuran  menurut  negara  asal  utama  pada  tahun  2024  menggunakan  algoritma Levenberg-Marquardt. Pemilihan algoritma ini karena kemampuannya mengintegrasikan data  historis  dan  informasi  terkini,  serta  mempertimbangkan  faktor  risiko  yang berdampak  pada  produksi  impor  sayuran.  Data  histori s  mengenai  produksi  impor tanaman  sayuran  dari  negara  asal  utama  yang  dimanfaatkan  mencakup  periode  tahun 2014  hingga  2022.  Data  diolah  dari  dokumen  kepabeanan  Ditjen  Bea  dan  Cukai  (PEB dan  PIB)  dan  dikutip  dari  Publikasi  Statistik  Indonesia.  Model  prediksi  produksi impor sayuran  dievaluasi  dengan  menggunakan  metrik  tingkat  akurasi.  Hasil  penelitian diharapkan memberikan prediksi yang handal dan akurat untuk produksi impor sayuran berdasarkan  negara  asal  utama  pada  tahun  2024.  Akurasi  yang  merupakan  hasil  dari penelitian  ini  yakni  sebesar  91%  dan  tingkat  MSE  0,10042088158.  Produksi  impor

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Januari (2024),  pp. 378-388
sayuran  menurut  negara  asal  utama  berdasarkan  hasil  prediksi  diperkirakan  akan menurun  jika  dikomparasi  dengan  tahun  sebelumnya  (2014-2022).  Prediksi  ini memberikan  pemahaman  yang  lebih  terperinci  kepada  pemangku  kepentingan  seperti petani,  produsen,  pemerintah,  dan  pelaku  industri  dalam  merencanakan  produksi, mengelola sumber daya, mengalokasikan anggaran, dan membuat keputusan yang efektif. Penelitian  ini  juga  memiliki  potensi  untuk  menjadi  sumbangan  dalam  pengembangan pengetahuan,  terutama  dalam  pengembangan  metode  prediksi  yang  lebih  maju  dan efisien.  Hal  ini  berlaku  baik  untuk  produksi  impor  sayuran  maupun  untuk  sektor pertanian lainnya, dengan memanfaatkan algoritma Levenberg-Marquardt.
Kata Kunci: Prediksi, Impor, Hasil Pertanian, Sayuran, Levenberg-Marquardt

## 1.  Pendahuluan
Hasil  pertanian  sayuran  mencakup  segala  produk  tanaman  yang  ditanam  dan  dipanen untuk  tujuan  konsumsi  manusia  [1].  Proses  pertanian  sayuran  melibatkan  serangkaian kegiatan  mulai  dari  penanaman  benih,  pemeliharaan  tanaman,  hingga  panen  [2].  Faktor- faktor  seperti  jenis  tanah,  iklim,  dan  teknik  bertani  dapat  memengaruhi  hasil  pertanian sayuran [3]. Sayuran merupakan sumber nutrisi yang penting dan menyediakan  berbaga i vitamin,  mineral,  serat,  dan  antioksidan  yang  diperlukan  untuk  menjaga  kesehatan manusia  [4].  Sementara  itu,  impor  sayuran  merujuk  pada  kegiatan  mengenalkan  atau memasukkan  sayuran  dari  negara  lain  ke  dalam  suatu  negara.  Negara-negara  serin g melakukan  impor  sayuran  untuk  memenuhi  kebutuhan  konsumsi  dalam  negeri,  terutama jika  produksi  lokal  tidak  mencukupi  atau  jika  terdapat  permintaan  khusus  untuk  jenis sayuran  tertentu  yang  tidak  dapat  ditanam  secara  efisien  di  dalam  negeri  [5].  Impor sayuran  memiliki  beberapa  implikasi.  Pertama,  impor  dapat  membantu  mengatas i kekurangan  pasokan  sayuran  di  pasar  dalam  negeri,  memastikan  ketersediaan  dan keragaman produk untuk konsumen. Kedua, impor dapat mempengaruhi  pasar dan harga domestik, terutama jika jumlah impor besar dan bersifat kompetitif terhadap produk lokal. Ketiga, impor juga dapat memperkenalkan variasi jenis sayuran yang tidak biasa di dalam negeri,  memperkaya  pilihan  konsumen  [6].  Namun,  impor  sayuran  juga  dapat menimbulkan  beberapa  tantangan.  Ketergantungan  pada  impor  bisa  membuat  suatu negara  rentan  terhadap  fluktuasi  harga  global  dan  masalah  ketidakstabilan  pasokan  dar i negara pengekspor [7]. Selain  itu, aspek keamanan pangan dan kualitas produk juga perlu diperhatikan  dalam  proses  impor  untuk  memastikan  kea manan  konsumen.  Sebaga i gambaran lebih konkret, misalnya, negara A dapat mengimpor tomat dari negara B karena tomat  tersebut  tidak  tumbuh  dengan  baik  di  dalam  negeri  A.  Sebaliknya,  negara  A mungkin  mengekspor  brokoli  ke  negara  B  karena  brokoli  ditanam  secara  efisien  dan melimpah  di  dalam  negeri  A,  dengan  demikian  hubungan  impor  dan  hasil  pertanian sayuran  mencerminkan  dinamika  kompleks  antara  kebutuhan  konsumen,  kondis i pertanian  lokal,  dan pasar global.
Impor  sayuran  dapat  menghadapi  beberapa  masalah  dan  tantangan  yang  perlu diperhatikan oleh pemerintah, produsen lokal, dan konsumen. Ketergantungan yang tinggi pada  impor  sayuran  dapat  membuat  suatu  negara  rentan  terhadap  fluktuasi  harga  global, perubahan kondisi cuaca di negara pemasok, atau masalah lain yang dapat mempengaruh i pasokan  [8].  Krisis  atau  gangguan  dalam  negara  pemasok  dapat  menyebabkan ketidakstabilan pasokan dan meningkatkan harga sayuran di dalam negeri. Impor sayuran sering  kali  berasal  dari  negara-negara  yang  memiliki  biaya  produksi  yang  lebih  rendah atau subsidi pertanian yang tinggi. Hal  ini dapat menciptakan ketidaksetaraan persaingan dengan produsen  lokal yang mungkin sulit bersaing dari segi harga. Produsen lokal dapat mengalami  kesulitan  dalam  mempertahankan  pangsa  pasar  mereka.  Impor  sayuran  juga membawa risiko terkait dengan kualitas dan keamanan pangan. Perbedaan standar sanitas i dan regulasi antar negara dapat menyebabkan perbedaan dalam standar keamanan pangan. Oleh  karena  itu,  perlu  ada  pengawasan  ketat  untuk  memastikan  bahwa  sayuran  yan g

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Januari (2024),  pp. 378-388
diimpor  memenuhi  standar  kesehatan  dan  keamanan  yang  berlaku  di  negara  penerima. Ketergantungan  yang  berlebihan  pada  impor  sayuran  dapat  mengakibatkan  penurunan produksi  lokal.  Hal  Ini  dapat  mengancam  keberlanjutan  pertanian  lokal  dan mempengaruhi  mata  pencaharian  petani  setempat.  Kehilangan  keberlanjutan  lokal  juga dapat  memperburuk  ketidaksetaraan  ekonomi  dan  sosial  di  tingkat  lokal.  Terkait  hal tersebut maka prediksi tentang  impor sayuran penting untuk dilakukan,  dalam membantu memberikan informasi untuk  perencanaan pasokan dan memastikan ketersediaan sayuran yang  memadai  dalam  memenuhi  kebutuhan  konsumen,  dengan  memahami  permintaan masa depan, pihak terkait dapat merencanakan impor yang sesuai untuk menjaga stabilitas pasar  dan  menghindari  kekurangan  pasokan.  Selain  itu  dengan  memprediksi  impor sayuran,  pemerintah  dan  pelaku  bisnis  dapat  mengelola  harga  dengan  lebih  efektif. Prediksi yang akurat memungkinkan mereka untuk mengambil langkah-langkah preventif dalam  menghadapi  fluktuasi  harga,  sehingga  dapat  melindungi  konsumen  dari  lonjakan harga yang tiba-tiba. Berdasarkan hal tersebut, untuk menghasilkan prediksi yang akurat, kami  melakukan  penelitian  dengan  menggunakan  algoritma Levenberg-Marquardt ,  yang merupakan  salah  satu  cabang  ilmu  dari Machine  Learning khususnya  Jaringan  Saraf Tiruan.  Algoritma Levenberg-Marquardt dirancang  untuk  menemukan  nilai  minimum lokal  dari  suatu  fungsi  kesalahan,  yang  dalam  konteks  prediksi  dapat  dianggap  sebaga i kesalahan  antara  nilai  yang  diukur  dan  nilai  yang  diprediksi  oleh  model.  Algoritma  in i sangat  efektif  dalam  menangani  masalah  pemecahan  persamaan  nonlinier,  yang  serin g muncul  dalam  model  prediksi  yang  melibatkan  fungsi  matematis  kompleks. Levenberg- Marquardt dapat  digunakan  untuk  menyesuaikan  parameter  model,  sehingga  mode l tersebut  memberikan  hasil  yang  paling  cocok  dengan  data  observasional.  Hal  ini  sangat berguna dalam situasi di mana model matematis kompleks digunakan untuk memprediks i data [9].
Penelitian  yang  menjadi  rujukan  terkait  hal  ini  diantaranya:  Penelitian  untuk memprediksi  jumlah  kriminalitas  di  kota  Pematangsiantar  menggunakan  algoritma Levenberg-Marquardt . Data penelitian bersumber dari Badan Reserse Kriminal (Reskrim) Polres Pematangsiantar tahun 2014-2019. Penelitian  ini dianalisis menggunakan 5 mode l arsitektur yaitu 3-30-1, 3-31-1, 3-32-1, 3-36-1 dan 3-38-1. Berdasarkan 5 model arsitektur yang  digunakan,  arsitektur  terbaik  adalah  3-36-1  dengan  menghasilkan  tingkat  akuras i sebesar  85%,  dan  nilai  MSE  sebesar  0,1465119  [10].  Penelitian  berikutnya  dilakukan untuk memprediksi debit melalui bendungan segitiga jambul  lancip menggunakan mode l ANN  yang  dilatih  dengan  algoritma Levenberg-Marquardt .  MSE  dan  R  telah  digunakan sebagai  parameter  statistik  untuk  menilai  kinerja  model  ANN.  Model  ANN  berakhir setelah  18  epoch  dan  MSE  yang  diperoleh  untuk  pelatihan,  validasi,  dan  pengujian masing-masing adalah 8.477e − 08, 1.471 e − 07 dan 1.325 e − 07. Nilai R yang diperoleh untuk pelatihan, validasi dan pengujian masing-masing adalah 0,9987, 0,9973 dan 0,9962. Juga  diamati  bahwa  perkiraan  debit  tetap  berada  dalam  kisaran ± 5%  dari  nilai  debit eksperimental. Hasil kinerja model cukup menggembirakan dan konklusif, dan model JST yang dikembangkan dapat  digunakan untuk memprediksi  debit air di bendungan segitiga jambul  lancip  secara  tepat  [11].  Penelitian  berikutnya  menggunakan  algoritma  optimas i Levenberg-Marquardt dalam  membuat  model  yang  optimal  untuk  penjadwalan  daya efektif.  penelitian  yang  disajikan  bermaksud  untuk  membawa  kemajuan  metode  yan g berpusat  pada  ANN  untuk  penjadwalan  beban.  Metode  optimasi  ini  memerlukan  lebih banyak  memori  dan  lebih  sedikit  waktu  implementasi.  Hasil  dari  algoritma  in i mengungkapkan  bahwa  sistem  yang  disajikan  sangat  efektif  ketika  mengerjakan kumpulan  data  yang  sangat  besar  berdasarkan  RMSE  dan  MSE.  Kinerja  sistem  secara keseluruhan  adalah  97,88%  [12].  Selanjutnya  penelitian  menggunakan Levenberg- Marquardt untuk  memprediksi  curah  hujan  bulanan  berdasarkan  parameter  cuaca. Perfoma  kinerja  terbaik  suatu  model  diukur  dari  nilai  MSE  atau Mean  Square  Error . Hasil  yang  diperoleh  bahwa  Jaringan  dengan  komposisi  data  90%  data  input,  10%  data

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
output dan jumlah neuron 25 pada hidden layer merupakan arsitektur terbaik dengan nila i MSE 0,029 [13].
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  pada  pengembangan  ilmu pengetahuan,  khususnya  pada  masalah  prediksi  impor  hasil  pertanian  tanaman  sayuran menggunakan  metode Levenberg-Marquardt .  Prediksi  impor  sayuran  memberikan  dasar bagi  pemerintah  untuk  merancang  kebijakan  perdagangan  dan  pertanian  yang  bijaksana. Informasi  ini  membantu  dalam  menetapkan  kebijakan  yang  mendukung  pertanian  lokal, melindungi  kepentingan  konsumen,  dan  memastikan  keberlanjutan  ekonomi  nasional. Melalui prediksi  impor, pelaku bisnis dapat mengelola rantai  pasok dengan  lebih efisien, baik  pengaturan  logistik,  manajemen  stok,  dan  koordinasi  dengan  pemasok  asing, sehingga  dapat mengoptimalkan  efisiensi  dan mengurangi  risiko  terkait pasokan.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1.  Data Penelitian
Data  penelitian  yang  digunakan  adalah  data  kuantitatif,  berupa  data  Produksi  Impor Sayuran  Menurut  Negara  Asal  Utama.  Data  yang  tersedia  adalah  data  tahun  2010-2022, tetapi  kami  menggunakan  data  terbaru  yang  lebih  relevan,  yakni  dari  tahun  2014-2022, dengan  kata  lain  data  tahun  2010-2013  tidak  kami  gunakan.  Data  tersebut  dapat  dilihat pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Produksi Impor Sayuran Menurut Negara  Asal  Utama
Negara  Asal 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Berat Bersih : 000  Kg Tiongkok 557.605,2  547.529,7  499.265,4  564.813,7  603.859,2  520.367,1  631.337,4  645.580,3 622.776,4 Myanmar 60.983,0 31.317,8 35.400,0 44.362,2 47.004,2 49.265,9 72.822,2 90.962,5 63.748,4 India 68.495,0 16.843,9 48.211,4  109.874,8 69.353,1 67.598,6 75.738,9 50.133,3 34.356,8 Selandia Baru 24.266,4 21.465,1 33.858,6 38.106,6 28.653,1 27.340,6 39.278,6 55.643,5 131.421,1 Australia 32.457,2 17.895,7 34.063,5 21.558,6 27.874,6 18.781,5 19.589,0 26.551,1 26.030,2 Amerika  Serikat 12.897,2 15.091,9 7.878,2 8.402,6 6.672,3 6.192,9 6.670,0 12.933,9 9.600,0 Belanda 13.132,9 16.718,4 23.156,2 21.749,3 26.999,1 9.431,5 9.639,7 24.559,2 3.780,1 Ethiopia 23.242,0 10.977,9 23.453,9 24.546,0 37.228,2 25.584,0 22.170,9 17.207,4 35.014,4 Jerman 6.617,6 13.570,2 20.276,8 25.039,0 14.032,0 13.207,8 16.944,7 12.507,9 21.974,3 Kanada 22.595,0 17.281,9 18.210,0 16.880,7 17.006,4 12.035,9 12.229,6 9.479,8 9.200,3 Lainnya 62.704,5 29.311,0 31.655,6 33.441,4 26.107,0 20.572,4 13.214,2 23.944,2 43.358,7 Jumlah 884.996,0  738.003,5  775.429,6  908.774,9  904.789,2  770.378,2  919.635,2  969.503,1  1.001.260,7 Sumber:  Badan Pusat Statistik  Indonesia  [14]

## 2.2. Algoritma Levenberg-Marquardt
Algoritma Levenberg-Marquardt merupakan  salah  satu  algoritma  Jaringan  Saraf  Tiruan. Algoritma ini berfungsi melatih jaringan dengan memperbarui nilai bobot dan bias sesuai dengan optimasi Levenberg-Marquardt . Teknik  ini  sering  kali  merupakan algoritma  propagasi  mundur tercepat,  dan  sangat  direkomendasikan  sebagai  algoritma  terawasi  pilihan  pertama,  meskipun algoritma ini memerlukan lebih banyak memori dibandingkan algoritma lainnya. Seperti metode kuasi-Newton, algoritma Levenberg-Marquardt dirancang  untuk mendekati  kecepatan pelatihan orde  kedua  tanpa  harus  menghitung  matriks  Hessian.  Ketika  fungsi  kinerja  berbentuk  jumlah kuadrat  (seperti  yang  biasa  terjadi  dalam  pelatihan  jaringan feedforward ).  Pelatihan  terjadi berdasarkan  parameter  pelatihan trainlm [15], dengan  nilai  default  sebagai  berikut:
Fungsi  Parameter Keterangan net.trainParam.epochs →  Jumlah  maksimum  epoch  untuk  dilatih.  Nilai  defaultnya adalah  1000. net.trainParam.goal →  Sasaran kinerja.  Nilai  defaultnya  adalah  0. net.trainParam.max_fail →  Kegagalan  validasi  maksimum.  Nilai  defaultnya  adalah  6. net.trainParam.min_grad →  Gradien  kinerja  minimum.  Nilai  defaultnya  adalah  1e-7. net.trainParam.mu →  Awal  mu.  Nilai  defaultnya  adalah  0.001. net.trainParam.mu_dec →  Faktor penurunan  untuk  mu.  Nilai  defaultnya  adalah  0.1. net.trainParam.mu_inc →  Faktor peningkatan  untuk  mu.  Nilai  defaultnya  adalah  10.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Fungsi  Parameter Keterangan net.trainParam.mu_max →  Nilai  maksimum  untuk  mu.  Nilai  defaultnya  adalah  1e10. net.trainParam.show →  Epochs antar tampilan (NaN tanpa tampilan). Nilai defaultnya adalah  25. net.trainParam.showCommandLine →  Hasilkan  keluaran  baris  perintah.  Nilai  defaultnya  adala h false. net.trainParam.showWindow →  Tampilkan  GUI pelatihan.  Nilai  defaultnya  adalah  true. net.trainParam.time →  Waktu  maksimum  untuk  berlatih  dalam  hitungan  detik.  Nila i defaultnya  adalah  inf.

## 2.3. Diagram  Alir Penelitian
Diagram  alir  penelitian  yang  terdapat  pada  Gambar  1  digunakan  untuk  menangani  tantangan dalam  prediksi  produksi  sayuran  berdasarkan  negara  asal  utama  dengan  menerapkan  algoritma Levenberg-Marquardt .
Start Pengumpulan Data Pemisahan data untuk pelatihan dan pengujian Normalisasi data pelatihan dan pengujian Penerapan Algoritma Levenberg- Marquardt Inisialisasi parameter jaringan Evaluasi Simulasi pengujian berdasarkan hasil pelatihan End Konvergensi Input data pelatihan Input data pengujian Yes No Prediksi
Gambar  1. Diagram  Alir  Penelitian
Tahap  awal  melibatkan  pengumpulan  dataset  penelitian,  yan g  terinci  dalam  Tabel  1. Setelah  itu,  dataset  penelitian  dipisahkan  menjadi  dua  bagian,  yakni  data  pelatihan  dan data  pengujian.  Langkah  selanjutnya  berfokus  pada  normalisasi  data  pelatihan  dan pengujian,  dilakukan  dengan  memanfaatkan rumus persamaan (1) [16]–[24].
(1)
Penjelasan :
x ' : Data hasil  transformasi x : Data yang akan di normalisasi a : Dataset dengan  nilai  terkecil b : Dataset dengan  nilai  terbesar 0.1 / 0.8 : Rumus default  untuk normalisasi
Setelah  data  pelatihan  di  normalisasi,  langkah  selanjutnya  adalah  memasukkan  data tersebut ke dalam aplikasi Matlab 2011b untuk diproses. Proses ini melibatkan pembuatan jaringan  saraf multi-layer menggunakan  input  data  pelatihan  dan  menerapkan  metode dengan algoritma Levenberg-Marquardt , dalam pembuatan jaringan saraf multi-layer ini, fungsi tansig dan logsig digunakan.  Tahap  berikutnya  melibatkan  inisialisasi  parameter jaringan berdasarkan fungsi pelatihan yang digunakan, yaitu trainlm . Setelah itu, perintah dimasukkan  untuk  melakukan  proses  pelatihan  dan  mengevaluasi  hasil  performa.  Jika hasil pelatihan mencapai konvergensi, maka langkah selanjutnya adalah memasukkan data pengujian  yang  sudah  dinormalisasi.  Namun,  jika  hasil  pelatihan  belum  mencapa i konvergensi,  maka  proses  kembali  ke  tahap  inisialisasi  parameter  jaringan.  Selanjutnya,

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Januari (2024),  pp. 378-388
simulasi  data  uji  dilakukan  berdasarkan  hasil  pelatihan.  Setelah  semua  tahap  selesai, langkah  terakhir  adalah  melakukan  evaluasi  untuk  menentukan  model  arsitektur  terbaik berdasarkan  tingkat  akurasi  tertinggi.  Pada  akhirnya,  prediksi  produksi  sayuran  menurut negara asal utama untuk tahun 2023 dan 2024 dilakukan.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Normalisasi Data
Pada Tabel  1  yang  telah  dibahas  sebelumnya,  data  akan  dipecah  menjadi  dua  bagian, yaitu  data  pelatihan  dan  data  pengujian.  Pada  data  pelatihan,  rentang  tahun  2014-2020 digunakan  sebagai input ,  sedangkan  tahun  2021  dijadikan  sebagai  target  ( output ). Sebaliknya untuk data pengujian, rentang tahun 2015-2021 menjadi input , dan tahun 2022 sebagai  target  ( output ).  Proses  berikutnya  melibatkan  normalisasi  dengan  menerapkan rumus  persamaan  (2)  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya.  Hasil  normalisasi  dapat ditemukan  pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Normalisasi  Data Training  Berdasarkan  Tabel 1 Asal Negara Impor Sayuran (Berat Bersih : 000 Kg) Target (2021) 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 1 0,7899 0,7773 0,7169 0,7989 0,8478 0,7433 0,8822 0,9000 2 0,1686 0,1314 0,1365 0,1478 0,1511 0,1539 0,1834 0,2061 3 0,1780 0,1133 0,1526 0,2297 0,1790 0,1768 0,1870 0,1550 4 0,1226 0,1191 0,1346 0,1399 0,1281 0,1265 0,1414 0,1619 5 0,1329 0,1146 0,1349 0,1192 0,1271 0,1158 0,1168 0,1255 6 0,1084 0,1111 0,1021 0,1028 0,1006 0,1000 0,1006 0,1084 7 0,1087 0,1132 0,1212 0,1195 0,1260 0,1041 0,1043 0,1230 8 0,1213 0,1060 0,1216 0,1230 0,1388 0,1243 0,1200 0,1138 9 0,1005 0,1092 0,1176 0,1236 0,1098 0,1088 0,1135 0,1079 10 0,1205 0,1139 0,1150 0,1134 0,1135 0,1073 0,1076 0,1041 11 0,1707 0,1289 0,1319 0,1341 0,1249 0,1180 0,1088 0,1222
Tabel 3. Normalisasi  Data Testing  Berdasarkan  Tabel 1 Asal Negara Impor Sayuran (Berat Bersih : 000 Kg) Target (2022) 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 1 0,7778 0,7176 0,7993 0,8480 0,7439 0,8822 0,9000 0,8716 2 0,1343 0,1394 0,1506 0,1539 0,1567 0,1861 0,2087 0,1748 3 0,1163 0,1554 0,2322 0,1817 0,1795 0,1897 0,1578 0,1381 4 0,1220 0,1375 0,1428 0,1310 0,1294 0,1442 0,1646 0,2591 5 0,1176 0,1377 0,1222 0,1300 0,1187 0,1197 0,1284 0,1277 6 0,1141 0,1051 0,1058 0,1036 0,1030 0,1036 0,1114 0,1073 7 0,1161 0,1242 0,1224 0,1289 0,1070 0,1073 0,1259 0,1000 8 0,1090 0,1245 0,1259 0,1417 0,1272 0,1229 0,1167 0,1389 9 0,1122 0,1206 0,1265 0,1128 0,1118 0,1164 0,1109 0,1227 10 0,1168 0,1180 0,1163 0,1165 0,1103 0,1105 0,1071 0,1068 11 0,1318 0,1347 0,1370 0,1278 0,1209 0,1118 0,1251 0,1493

## 3.2.  Analisis Model Arsitektur
Tidak  ada  panduan  yang  baku  pada  algoritma  Jaringan  Saraf  Tiruan  mengenai  cara menetapkan model arsitektur yang optimal. Semua harus melibatkan upaya percobaan dan kesalahan,  yang  berarti  terus  menerus  menguji  berbagai  model  hingga  menemukan  atau mendapatkan  model  terbaik.  Dalam  rangkaian  penelitian  ini,  terdapat  tiga  arsitektur jaringan  yang  akan  dievaluasi,  yaitu:  7-7-1,  7-14-1,  dan  7-21-1.  Setiap  model  akan menjalani  proses  pelatihan  dan  pengujian  menggunakan  Matlab2011b.  Hasil  dari eksperimen  tersebut terdokumentasikan  dalam  Tabel 4, Tabel 5, dan Tabel 6.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Tabel 4. Hasil  Analisis Training dan Testing Model 7-7-1 Hasil Training Hasil Testing AN Tr Op Er SSE Tr Op Er SSE Ak 1  0,9000  0,9000  0,0000  0,00000000000 0,8716  0,4269  0,4447  0,19773592586 0 2  0,2061  0,2061  0,0000  0,00000000133 0,1748  0,2376  -0,0628  0,00395010780 1 3  0,1550  0,1550  0,0000  0,00000000048 0,1381  0,3424  -0,2043  0,04173290528 1 4  0,1619  0,1619  0,0000  0,00000000076 0,2591  0,2755  -0,0164  0,00026883796 1 5  0,1255  0,1255  0,0000  0,00000000078 0,1277  0,1973  -0,0696  0,00483934311 1 6  0,1084  0,1084  0,0000  0,00000000118 0,1073  0,0940  0,0133  0,00017568096 0 7  0,1230  0,1230  0,0000  0,00000000041 0,1000  0,1402  -0,0402  0,00161604000 1 8  0,1138  0,1138  0,0000  0,00000000035 0,1389  0,1471  -0,0082  0,00006669396 1 9  0,1079  0,1079  0,0000  0,00000000000 0,1227  0,1361  -0,0134  0,00018012436 1 10  0,1041  0,1041  0,0000  0,00000000016 0,1068  0,1107  -0,0039  0,00001555320 1 11  0,1222  0,1222  0,0000  0,00000000011 0,1493  0,1886  -0,0393  0,00154178095 1 JS 0,00000000554 JS 0,25212299345 82% MSE  0,00000000050 MSE 0,02292027213 Tabel 5. Hasil  Analisis Training dan Testing Model 7-14-1 Hasil Training Hasil Testing AN Tr Op Er SSE Tr Op Er SSE Ak 1  0,9000  0,9000  0,0000  0,00000000000 0,8716  0,9361  -0,0645  0,00416346543  1 2  0,2061  0,2061  0,0000  0,00000000133 0,1748  0,7323  -0,5575  0,31086187210  1 3  0,1550  0,1550  0,0000  0,00000000048 0,1381  0,9884  -0,8503  0,72298684571  1 4  0,1619  0,1619  0,0000  0,00000000076 0,2591  0,4552  -0,1961  0,03845375061  1 5  0,1255  0,1255  0,0000  0,00000000078 0,1277  0,2516  -0,1239  0,01534263416  1 6  0,1084  0,1084  0,0000  0,00000000118 0,1073  0,0834  0,0239  0,00056903572  0 7  0,1230  0,1230  0,0000  0,00000000041 0,1000  0,1321  -0,0321  0,00103041000  1 8  0,1138  0,1138  0,0000  0,00000000035 0,1389  0,1968  -0,0579  0,00334854771  1 9  0,1079  0,1079  0,0000  0,00000000000 0,1227  0,1871  -0,0644  0,00415007061  1 10  0,1041  0,1041  0,0000  0,00000000016 0,1068  0,1267  -0,0199  0,00039775333  1 11  0,1222  0,1222  0,0000  0,00000000011 0,1493  0,2070  -0,0577  0,00332531204  1 JS 0,00000000554 JS 1,10462969742 91% MSE  0,00000000050 MSE  0,10042088158
Tabel 6. Hasil  Analisis Training dan Testing Model 7-21-1 Hasil Training Hasil Testing AN Tr Op Er SSE Tr Op Er SSE Ak 1  0,9000  0,9000  0,0000  0,00000000000 0,8716  0,9547  -0,0831  0,00690975250 1 2  0,2061  0,0000  0,2061  0,04246217538 0,1748  0,0000  0,1748  0,03053760337 0 3  0,1550  0,0000  0,1550  0,02401821903 0,1381  0,0000  0,1381  0,01907538540 0 4  0,1619  0,0000  0,1619  0,02620269770 0,2591  0,0000  0,2591  0,06713473827 0 5  0,1255  0,0000  0,1255  0,01574325581 0,1277  0,0000  0,1277  0,01631613129 0 6  0,1084  0,0000  0,1084  0,01175800245 0,1073  0,0000  0,1073  0,01150352124 0 7  0,1230  0,0000  0,1230  0,01512404868 0,1000  0,0000  0,1000  0,01000000000 0 8  0,1138  0,0000  0,1138  0,01294618794 0,1389  0,0000  0,1389  0,01930247929 0 9  0,1079  0,0000  0,1079  0,01164269336 0,1227  0,0000  0,1227  0,01505012682 0 10  0,1041  0,0000  0,1041  0,01083942546 0,1068  0,0000  0,1068  0,01139689605 0 11  0,1222  0,0000  0,1222  0,01493537808 0,1493  0,0000  0,1493  0,02230078732 0 JSSE  0,18567208389 JSSE 0,22952742153 9% MSE  0,01687928035 MSE 0,02086612923 AN = Data Asal Negara Tr = Target Op = Nilai Output Er = Nilai Error
SSE = Nilai Sum Square Error
JSSE = Jumlah SSE MSE = Nilai Mean Square Error Ak = Akurasi dalam %

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Januari (2024),  pp. 378-388
Berdasarkan  hasil  latihan  dan  uji  coba  pada  Tabel  4,  Tabel  5,  dan  Tabel  6,  dapat dijelaskan  sebagai  berikut:
Tr =  Dihasilkan  dari  proses  normalisasi  menggunakan  persamaan  (2)  dengan
bantuan Microsoft Excel
Op = Diperoleh  melalui  perhitungan  menggunakan  Matlab2011b Er = Dihasilkan  dari pengurangan  antara nilai  Target dan Output SSE = Diperoleh  dari perhitungan  kuadrat galat  (Error) JSSSE  = Merupakan total dari semua SSE
MSE   =  Dihitung  dengan  membagi  jumlah  SSE  dengan  jumlah  dataset,  yang  dalam penelitian  ini  sebanyak 11
Ak =  Mengacu  pada  nilai  1  (true)  dan  0  (false).  Nilai  1  diberikan  jika  nilai  Error kurang  atau  sama  dengan  0,009.  Sebaliknya,  nilai  akan  menjadi  0.  Nilai  0,009  dijadikan sebagai  target Error dalam penelitian  ini.

## 3.3. Pemilihan Arsitektur  Terbaik
Merujuk  pada  presentasi  hasil  pelatihan  dan  pengujian  yang  tersaji  dalam  Tabel  3, Tabel  4,  dan  Tabel  5,  yang  merupakan output dari  evaluasi  masing-masing  mode l arsitektur  jaringan  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini,  langkah  berikutnya  adalah menentukan  model  terbaik  dari  setiap  arsitektur  yang  telah  digunakan.  Perbandingan kinerja model-model  tersebut dapat diakses melalui  informasi  yang tersaji dalam Tabel 6.
Tabel 7. Perbandingan  Model Arsitektur Algoritma Levenberg-Marquardt
Model Iterasi ( Epoch ) MSE Training MSE Testing Target Error Akurasi 7-7-1 99 Iterasi 0,00000000050 0,02292027213 0,009 82% 7-14-1 67 Iterasi 0,00000000050 0,10042088158 91% 7-21-1 6 Iterasi 0,01687928035 0,02086612923 9%
Tabel  7  merupakan  analisis  perbandingan  dari  masing-masing  model  arsitektur  yang digunakan.  Hasilnya  model  arsitektur  7-14-1  merupakan  model  arsitektur  terbaik memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi,  yakni  sebesar  91%.  Sedangkan  model  7-8-1 menghasilkan  akurasi  sebesar 82%, dan 7-21-1 menghasilkan  akurasi terkecil  sebesar 9%.
Pada  Gambar  2  berikut  ini  merupakan  grafik  dari  hasil  model  arsitektur  yang digunakan. Dua model yang digunakan (7-7-1 dan 7-21-1) pada penelitian ini tidak terlalu berbeda  jauh  nilai  MSE  ( Mean  Square  Error )  pengujian  yang  dihasilkan,  akan  tetapi terjadi overfitting pada  model  7-21-1.  Sedangkan  untuk  akurasi  lebih  tinggi  model  7-71, sebesar  82%  berbanding  9%.  Model  7-14-1  merupakan  model  yang  terbaik  dengan akurasi  tertinggi  yakni  sebesar  91%,  walaupun  nilai  MSE  pengujian  lebih  tinggi dibandingkan  model  lain  nya, akan tetapi stabil  dan tidak terjadi overfitting .
Gambar  2. Grafik Perbandingan  Model Arsitektur

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)

## 3.4. Prediksi  Produksi  Sayuran
Prediksi  diperoleh  dan  diproses  berdasarkan  model  arsitektur  terbaik,  yakni  model  7- 14-1 dengan  menggunakan  rumus persamaan (2) [25]–[27].
Prediksi = (2) Penjelasan : x = Target Prediksi a = Data Nilai  Terendah b = Data Nilai  Tertinggi 0.1 dan 0.8
= Nilai  default  untuk Proses Prediksi
Tabel 8. Perbandingan  Impor Sayuran Sebelumnya  dan Hasil  Prediksi
No Asal Negara Impor Sebelumnya (000 Kg) Hasil Prediksi 2019 2020 2021 2022 2023 2024 1  Tiongkok 520.367,1  631.337,4  645.580,3 622.776,4  600.802,0  559.159,8 2  Myanmar 49.265,9 72.822,2 90.962,5 63.748,4 61.656,3 57.586,7 3  India 67.598,6 75.738,9 50.133,3 34.356,8 33.259,8 31.168,5 4  Selandia Baru 27.340,6 39.278,6 55.643,5 131.421,1  126.883,0  118.259,1 5  Australia 18.781,5 19.589,0 26.551,1 26.030,2 25.212,8 23.705,7 6  Amerika Serikat 6.192,9 6.670,0 12.933,9 9.600,0 9.428,4 9.004,0 7  Belanda 9.431,5 9.639,7 24.559,2 3.780,1 3.780,1 3.780,1 8  Ethiopia 25.584,0 22.170,9 17.207,4 35.014,4 33.878,8 31.765,5 9  Jerman 13.207,8 16.944,7 12.507,9 21.974,3 21.344,1 20.123,6 10  Kanada 12.035,9 12.229,6 9.479,8 9.200,3 9.041,6 8.705,5 11  Lainnya 20.572,4 13.214,2 23.944,2 43.358,7 41.925,7 39.228,3 Jumlah 770.378,2  919.635,2  969.503,1  1.001.260,7  967.212,7  902.486,7
Berdasarkan  Tabel  8  dapat  dilihat  perbandingan  antara  produksi  impor  hasil  tanaman sayuran  sebelumnya  (tahun  2019  hingga  tahun  2022)  dan  berdasarkan  hasil  prediks i (tahun  2023  dan  tahun  2024)  yang  secara  garis  besar  kemungkinan  akan  terjadi penurunan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dijabarkan,  algoritma Levenberg- Marquardt pada  model  7-14-1  mampu  melakukan  prediksi  dengan  cukup  baik,  karena memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi  dibandingkan  kedua  model  yang  lain,  yakni sebesar  91%  (Margin error 9%),  walaupun  nilai  MSE  pengujian  nya  lebih  besar,  tetapi lebih stabil dan tidak terjadi overfitting . Berdasarkan hasil penelitian, produksi impor hasil tanaman  sayuran  untuk  tahun  2024  di  prediksi  akan  menurun  jika  dibandingkan  tahun- tahun sebelumnya (2019-2023). Hasil evaluasi model memberikan pandangan lebih lanjut tentang  keakuratan  prediksi,  dan  dengan  menilai  tingkat  akurasi  terbaik  pada  penelitian ini  dapat  memberikan  pandangan  dan  informasi  tentang  model  arsitektur  terbaik  untuk digunakan  dalam  prediksi  produksi  impor  hasil  pertanian  sayuran,  untuk  tahun-tahun mendatang.  Secara  keseluruhan  penelitian  ini  memberikan  sumbangan  berharga  dalam mengembangkan  metode  prediksi  impor  hasil  pertanian,  dengan  fokus  pada  tanaman sayuran. Penelitian  ini  juga dapat menjadi dasar untuk pengembangan  lebih  lanjut dalam pemodelan  prediksi  impor di sektor pertanian  untuk tanaman lain  nya.

## Daftar Pustaka
[1] N.  C.  Rahayu,  P.  A.  Erviyanti,  N.  Yuliati,  and  D.  Atasa,  ‘Alur  proses  produksi sayur organik pada cv. reja mayur’, Jurnal Agro Indragiri , vol. 9, no. 2, pp. 58–65, 2023, doi:  10.32520/jai.v9i2.2701.
[2] L. Noersanti, J. Juniarti, S.  Almurni,  A.  Akhmadi, an d G. S. Bramanta, ‘Pelatihan Budidaya  Tanaman  Hydroponic’, PROGRESIF:  Jurnal  Pengabdian  Komunitas

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Januari (2024),  pp. 378-388
Pendidikan , vol. 4, no. 1, pp. 19–26, 2024, doi:  10.36406/progresif.v4i1.1316.
[3] M.  Tanjung  and  R.  Sobari,  ‘Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Keputusan  Petani dalam  Memilih  Varietas  Ubi  Cilembu’, Tabela  Jurnal  Pertanian  Berkelanjutan , vol. 1, no. 2, pp. 32–44, 2023, doi:  10.56211/Tabela.v1i2.263.
[4] F. R. Blongkod and A. Arpin, ‘Analysis of Dieting, Intake and Nutritional Status of Bina  Mandiri  Gorontalo  University  Students  During  Pandemic’, Jurnal  Gizi  dan Kesehatan , vol. 14, no. 2, pp. 177–190, 2022, doi:  10.35473/jgk.v14i2.285.
[5] M.  P.  Maharani,  N.  Hana,  G. Taruli,  and  Z.  P.  Dianty,  ‘Analisis  Impor  Komoditi Buah dan Sayuran China di Indonesia 2018  - 2022’, ARMADA : Jurnal Penelitian Multidisplin , vol. 1, no. 12,
pp. 1490–1497, 2023, doi: 10.55681/armada.v1i12.1101.
[6] W. Mohammad and N. R. Maulidiyah, ‘Sayuran Impor dan Kelaparan di Indonesia : Analisis Korelasi dan Implikasinya’, Triwikrama: Jurnal Multidisiplin Ilmu Sosial , vol. 1, no. 1, pp. 187–193, 2023, doi:  10.6578/tjmis.v1i3.68.
[7] I.  Maria,  L.  Vierke,  and  S.  Ahmar,  ‘Analisis  Intra  Industry  Trade  Pada  Industri Refrigerators  Pada  10  Partner  Dagang  Indonesia’, Prosiding  Seminar  Nasional Manajemen Industri dan rantai Pasok , vol. 4, no. 1, pp. 27–34, 2023.
[8] A.  A.  Asriadi,  Firmansyah,  and  N.  Husain,  ‘Analisis  Pengaruh  Harga  Kebutuhan Pangan Pasar Tradisional Terhadap Inflasi Di Kota Makassar’, Jurnal Agribis , vol.
16, no. 1, pp. 2054–2071, 2023, doi:  10.36085/agribis.v16i1.4652.
[9] J.  Saintikom,  J.  Sains,  M.  Informatika,  A.  Sindar,  F.  Ginting,  and  S.  Ramen, ‘Diagnosa Penyakit Mata Berdasarkan Citra Ocular Disease Intelligent Recognition (ODIR)  Dengan  Gabor  Filter  Klasifikasi  Levenberg-Marquardt’, Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) , vol. 22, no. 2, pp. 432–439, 2023.
[10]  W.  T.  C.  Gultom,  A.  Wanto,  I.  Gunawan,  M.  R.  Lubis,  and  I.  O.  Kirana, ‘Application  ofThe  Levenberg  Marquardt  Method  In  Predict  The  Amount  of Criminality  in Pematangsiantar City’, Journal of Computer Networks, Architecture, and  High-Performance  Computing ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  21–29,  2021,  doi: 10.47709/cnahpc.v3i1.926.
[11]  M.  S.  Ali,  M.  Ayaz,  and  T.  Mansoor,  ‘Prediction  of  discharge  through  a  sharp- crested  triangular  weir  using  ANN  model  trained  with  Levenberg–Marquardt algorithm’, Modeling  Earth  Systems  and  Environment ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  1405– 1417, 2022, doi:  10.1007/s40808-021-01167-8.
[12]  V.  M.  Joy,  J.  John,  and  S.  Krishnakumar,  ‘Optimal  Model  for  Effect ive  Power Scheduling using Levenberg-Marquardt Optimization  Algorithm’, SSRG International Journal of Electrical and Electronics Engineering , vol. 9, no. 10, pp. 1–6, 2022, doi:  10.14445/23488379/IJEEE-V9I10P101.
[13]  Setiyaris,  M.  A.  Hariyadi,  and  C.  Crysdian,  ‘Prediksi  Curah  Hujan  Bulanan Berdasarkan  Parameter  Cuaca  Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Levenber g Marquardt’, Journal  Media  Informatika  Budidarma ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  1125–1133, 2023, doi:  10.30865/mib.v7i3.6328.
[14]  BPS, ‘Impor Sayuran Menurut Negara Asal Utama, 2010-2022’, Publikasi Statistik Indonesia ,  2023.  https://www.bps.go.id/id/statistics-table/1/MjAwOSMx/impor- sayuran-menurut-negara-asal-utama--2010-2022.html  (accessed Dec. 30, 2023).
[15]  MathWorks,  ‘trainlm  Levenberg-Marquardt  backpropagation’, ©  1994-2023The
MathWorks,
Inc , 2023.
https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ref/trainlm.html  (accessed  Dec.  30, 2023).
[16]  P. Parulian et al. , ‘Analysis of Sequential Order Incremental Methods  in Predicting the  Number  of  Victims  Affected  by  Disasters’, Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1255, no. 012033, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1742-
6596/1255/1/012033.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Januari (2024),  pp. 378-388
[17]  I.  M.  Muhamad,  S.  A.  Wardana,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  ‘Algoritma Machine  Learning  untuk  penentuan  Model  Prediksi  Produksi  Telur  Ayam  Petelur di Sumatera’, vol. 1, no. 4, pp. 126–134, 2022.
[18]  E.  Siregar,  H.  Mawengkang,  E.  B.  Nababan,  and  A.  Wanto,  ‘Analysis  of Backpropagation  Method  with  Sigmoid  Bipolar  and  Linear  Function  in  Prediction of  Population  Growth’, Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1255,  no. 012023, pp. 1–6, 2019, doi:  10.1088/1742-6596/1255/1/012023.
[19]  R.  Sinaga,  M.  M.  Sitomorang,  D.  Setiawan,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto, ‘Akurasi  Algoritma  Fletcher-Reeves  untuk  Prediksi  Ekspor  Karet  Remah Berdasarkan  Negara  Tujuan  Utama’, Journal  of  Informatics  Management  and
Information Technology , vol. 2, no. 3, pp. 91–99, 2022, doi:
10.47065/jimat.v2i3.170.
[20]  Y.  Andriani,  H.  Silitonga,  and  A.  Wanto,  ‘Analisis  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk prediksi  volume  ekspor  dan  impor  migas  di  Indonesia’, Register  -  Jurnal  Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , vol. 4, no. 1, pp. 30–40, 2018.
[21]  M.  Mahendra,  R.  C.  Telaumbanua,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  ‘Akuras i Prediksi  Ekspor  Tanaman  Obat  ,  Aromatik  dan  Rempah-Rempah  Menggunakan Machine Learning’, KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 2, no. 6, pp. 207–215, 2022.
[22]  W.  Saputra,  J. T.  Hardinata,  and  A.  Wanto,  ‘Resilient  method  in  determining  the best  architectural  model  for  predicting  open  unemployment  in  Indonesia’, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 725, no. 1, p. 012115,
Jan. 2020, doi:  10.1088/1757-899X/725/1/012115.
[23]  I.  A.  R.  Simbolon,  F.  Yatussa’ada,  and  A.  Wanto,  ‘Penerapan  Algoritma Backpropagation  dalam  Memprediksi  Persentase  Penduduk  Buta  Huruf  d i Indonesia’, Jurnal  Informatika  Upgris ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  163–169,  2018,  doi:
10.26877/jiu.v4i2.2423.
[24]  A.  Wanto  and  J.  T.  Hardinata,  ‘Estimations  of  Indonesian  poor  people  as  poverty reduction  efforts  facing  industrial  revolution  4.0’, IOP  Conference  Series: Materials  Science  and  Engineering ,  vol.  725,  no.  1,  p.  012114,  Jan.  2020,  doi: 10.1088/1757-899X/725/1/012114.
[25]  S.  Setti  and  A.  Wanto,  ‘Analysis  of  Backpropagation  Algorithm  in  Predicting  the Most  Number  of  Internet  Users  in  the  World’, JOIN  (Jurnal  Online  Informatika) , vol. 3, no. 2, pp. 110–115, 2018, doi:  10.15575/join.
[26]  S.  Aisyah,  Z.  Zulkifli,  and  P.  A.  Cakranegara,  ‘Penerapan  Algoritma  Bayesian Regulation  untuk  Estimasi  Posisi  Cadangan  Devisa  Indonesia’, Journal  of Computer  System  and  Informatics  (JoSYC) ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  205–211,  2022,  doi: 10.47065/josyc.v3i4.2170.
[27]  Safruddin,  E.  Efendi,  R.  M.  Ch,  and  A.  Wanto,  ‘Pemanfaatan  Algoritma  BFGS Quasi-Newton untuk Melihat Potensi Perkembangan Luas Tanaman Kopi di Pulau Sumatera’, Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 7, no. 1, pp. 473–483, 2023, doi:  10.30865/mib.v7i1.5524.