Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1A, Desember  (2022), pp. 76-85

## Pemilihan Model Arsitektur Terbaik Pada Impor Tembakau Menurut Negara Asal Utama Dengan Metode Neural Network
Nuri
STIKOM Tunas Bangsa, Pematang siantar, Indonesia Email: nuriaja2107@gmail.com

## Abstract
Penelitian  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  membuat  model  arsitetur  terbaik  pada Impor Tembakau menurut Negara asal utama. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Neural Network dengan algoritma Fletcher-Reeves. Algoritma Fletcher-Reeves adalah  salah  satu  Jaringan  saraf  Tiruan  yang  merupakan  perkembangan  dari  metode backpropagation.  Sumber  data  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia  dalam  5 tahun  terakhir  (2017-2021).  Proses  dilakukan  dengan  membagi  data  menjadi  2  bagian yaitu  data  pelatihan  dan  data  pengujian  untuk  memperoleh  model  arsitektur  terbaik. Proses pengolahan data dilakukan dengan menggunakan bantuan software Matlab 2011b dari 5 model arsitektur (2-7-1, 2-14-1, 2-21-1, 2-28-1 dan 2-35-1) yang dilatih dan diuji, diperoleh  1  model yaitu  model  2-21-1  sebagai  model  arsitektur  terbaik karena memiliki MSE yang paling terendah yaitu 0,00393520 dan memiliki nilai Epoch yaitu 437 Iterasi.
Keywords: Neural Network, Fletcher Reeves, JST, Impor, Negara Asal

## 1. Pendahuluan
Tembakau  merupakan  salah  satu  komoditas  yang  memiliki  nilai  ekonomi  tinggi dibanyak  Negara.  Tembakau  dapat  digunakan  sebagai  pestisida,  dalam  bentuk  nikotin tartrat  dapat  digunakan  untuk  obat,  dan  aplikasi  olahan  yang  paling  utama  yaitu  bahan baku  rokok.  Produksi  rokok  memberikan  pengaruh  besar  pada  perekonomian  nasional Indonesia  karena  berkontribusi  dalam  penerimaan  cukai.  Pada  penelitian  ini  impor  yang akan  dibahas  ialah  impor  tembakau  menurut  Negara  asal  utama  dalam  satuan(kg)  pada setiap tahunnya antara lain mencakupi Negara Tiongkok, Brazil, Turki, Amerika Serikat, India, Zimbabwe, Italia, Philipina, Thailand, Srilanka dan lainnya. Dalam 5 tahun terakhir menurut Badan Pusat Statistik (BPS)  Indonesia.
Impor  merupakan  sebuah  kegiatan  transportasi  barang  atau  komoditas  dari  suatu Negara  ke  Negara.  Impor  memberikan  lebih  banyak  alternatif  barang  yang  dapat dikonsumsi  dan  terpenuhinya  barang-barang  yang  belum  bisa  dibuat  didalam  negeri. Proses impor  umumnya  adalah  kegiatan  memasukan  barang  atau  komoditas dari  Negara lain  ke  dalam  negeri.  Kegiatan  impor  memiliki  manfaat  yang  besar  yaitu  mendapatkan bahan  baku  yang  tidak  didapatkan  dinegara  importir tersebut. Kegiatan  impor  tembakau dari  tahun  ke  tahun  mengalami  peningkatan.  Perlu  adanya  kajian  yang  mendalam mengenai data impor tembakau dari Negara asal utama. Pemerintah membutuhkan sebuah informasi yang akurat mengenai data impor tembakau dari Negara asal utama.
Penelitian ini dilakukan untuk dapat menentukan model arsitektur terbaik pada impor tembakau  menurut  Negara  asal  utama.  Penelitian  yang  dilakukan  penulis  ini  bertujuan untuk  menganalisis  keakuratan  algoritma  Fletcher-Reeves  dalam  menentukan  model arsitektur  terbaik  pada  impor  tembakau  menurut  Negara  asal  utama  dengan  melihat tingkat  error  atau  MSE  yang  paling  kecil  atau  paling  terendah.  Penelitian  ini menggunakan  teknik  Neural  Network  dengan  algoritma  Fletcher-Reeves.  Algoritma fletcher-reeves  merupakan  algoritma  perkembangan  dari  algoritma  backpropagation. Algoritma fletcher-reeves digunakan karena algoritma ini terbilang cepat ditampilkan dan merupakan  salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam  menentukan  model arsitektur  terbaik  karena  termasuk  salah  satu  metode  jaringan  saraf  tiruan.  Pada

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1A, Desember  (2022), pp. 76-85
penenlitian ini penulis menggunakan software Matlab 2011b dan dataset untuk membantu menguji data sesuai dengan aturan yang dimiliki algoritma Fletcher-Reeves

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif,  yakni  data Impor  tembakau  menurut  Negara  asal  utama  dari  tahun  2017-2021  yang  terdiri  dari Tiongkok,  Brazil,  Turki,  Amerika  Serikat,  India,  Zimbabwe,  Italia,  Philipina,  Thailand, Srilanka dan lainnya. Data yang diambil berasal dari website Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia.
Tabel 1. Impor Tembakau menurut Negara asal utama Negara Asal 2017 2018 2019 2020 2021 Tiongkok 56.524,4 38.555,9 46.007,4 42.929,2 50.473,5 Brazil 15.345,9 21.772,6 21.064,8 20.745,4 19.338,2 Turki 3.352,3 4.844,0 5.195,0 4.519,0 6.719,7 Amerika Serikat  7.414,7 11.618,6 4.674,8 5.603,3 4.000,2 India 4.499,4 4.127,0 5.473,4 7.103,6 7.691,4 Zimbabwe 6.425,1 14.501,7 10.254,3 10.327,5 6.021,9 Italia 1.238,0 2.180,7 1.847,3 1.767,2 2.152,2 Philipina 3.831,7 4.711,3 2.343,5 2.528,1 3.209,0 Thailand 1.884,8 2.674,9 1.452,8 534,1 1.583,9 Srilanka 233,3 149,4 61,2 21,0 42,8 Lainnya 18.168,9 14.202,8 12.548,5 14.196,6 15.698,5 Jumlah 119.544,9  121.389,5  110.923,0  110.275,0  116.931,3

## 2.2. Tahapan Penelitian
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1  dapat  dijelaskan  bahwa  langkah  pertama  yang  harus dilakukan adalah pengumpulan dataset berdasarkan Tabel 1. Kemudian data tersebut akan dibagi  menjadi  dua  kelompok,  yakni  data  pelatihan  dan  data  pengujian.  Tahapan berikutnya dengan  melakukan normalisasi dengan menggunakan persamaan (1) berikut:
x’ = (   )
(1)
Dimana  x’  merupakan  hasil  data  yang  sudah  dinormalisasikan,  0,8  dan  0,1  adalah  nilai ketetapan  dari  rumus  normalisasi,  x  adalah  data  yang  akan  dinormalisasikan,  b  adalah

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1A, Desember  (2022), pp. 76-85
nilai  terendah  dari  dataset  dan  a  adalah  nilai  tertinggi  dari  dataset.  Selanjutnya  adalah melakukan  pemilihan  model  arsitektur  jaringan  menggunakan  aplikasi  Matlab  2011b. tahapan  berikutnya  dilanjutkan  dengan  simulasi  data  uji  berdasarkan  hasil  pelatihan. Tahapan  akhir  adalah  melakukan  evaluasi  untuk  melihat  model  arsitektur  terbaik berdasarkan  Performance/MSE  pengujian  dimana  yang  paling  terendah  (kecil)  adalah nilai yang terbaik.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
3.1 . Pembagian Data Pelatihan dan Pengujian Setelah  diperoleh  dataset  langkah  selanjutnya  yang  harus  dilakukan  ialah  dengan membagi data menjadi 2 bagian yaitu data untuk pelatihan dan data untuk pengujian. Pada tabel  1,  data  latih  diambil  dari  tahun  2017-2019  dengan  target  tahun  2019,  sedangkan untuk data uji diambil dari tahun 2019-2021 dengan target tahun 2021.

## 3.2 . Hasil Normalisasi
Setelah  dataset  dibagi  menjadi  2  bagian,  selanjutnya  data  tersebut  di normalisasikan dengan menggunakan persamaan (1):
Tabel 1. Hasil Responden Negara Asal 2017 2018 2019 (t) Tiongkok 0,4723  0,3538  0,4030 Brazil 0,2008  0,2432  0,2385 Turki 0,1217  0,1315  0,1339 Amerika Serikat  0,1485  0,1762  0,1304 India 0,1293  0,1268  0,1357 Zimbabwe 0,1420  0,1952  0,1672 Italia 0,1078  0,1140  0,1118 Philipina 0,1249  0,1307  0,1150 Thailand 0,1120  0,1172  0,1092 Srilanka 0,1011  0,1006  0,1000 Lainnya 0,2194  0,1932  0,1823 Jumlah 0,8878  0,9000  0,8310 Tabel 3. Hasil Normalisasi Data Uji Negara Asal 2017 2018 2019 Tiongkok 0,4147  0,3936  0,4452 Brazil 0,2440  0,2418  0,2322 Turki 0,1354  0,1308  0,1458 Amerika Serikat  0,1318  0,1382  0,1272 India 0,1373  0,1485  0,1525 Zimbabwe 0,1700  0,1705  0,1411 Italia 0,1125  0,1119  0,1146 Philipina 0,1159  0,1172  0,1218 Thailand 0,1098  0,1035  0,1107 Srilanka 0,1003  0,1000  0,1001 Lainnya 0,1857  0,1970  0,2073 Jumlah 0,8589  0,8545  0,9000 3.3 . Pelatihan dan Pengujian
Setelah  dilakukan  normalisasi  pada  data  pelatihan  dan  data  pengujian,  kemudian selanjutnya menentukan model arsitektur algoritma Fletcher-Reeves dengan menggunakan  aplikasi  Matlab  2011b.  model  arsitektur  jaringan  yang  digunakan  dalam
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1A, Desember  (2022), pp. 76-85
penelitian  ini  ialah  2-7-1  (2  adalah  data  input,  7  adalah  data  bebas  dan  1  adalah  data output),  2-14-1,  2-21-1,  2-28-1  dan  2-35-1.  Untuk  parameter  yang  digunakan  dalam algoritma Fletcher-Reeves dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Parameter Algoritma Fletcher-Reeves

## 3.3.1. Model 2-7-1
Hasil  dari  model  arsitektur  2-7-1  dapat  dilihat  pada  gambar  3    dibawah.  Untuk  hasil dari  pelatihan  model  arsitektur  ini  menghasilkan  epoch  sebesar  791  Iterasi.  Untuk  tabel pelatihan dan pengujian dapat dilihat dari tabel 4 dan tabel 5.
Tabel 4 . Hasil Pelatihan (2-7-1) Negara Asal X1 X2 Target (Y1)  Epoch 791 Perf Aktual  Error Tiongkok 1 0,4723  0,3538  0,4030 0,4030 0,0000 0,000036479 Brazil 0,2008  0,2432  0,2385 0,2379 0,0006 Turki 0,1217  0,1315  0,1339 0,1198 0,0141 Amerika Serikat  0,1485  0,1762  0,1304 0,1390 -0,0086 India 0,1293  0,1268  0,1357 0,1290 0,0067 Zimbabwe 0,1420  0,1952  0,1672 0,1649 0,0023 Italia 0,1078  0,1140  0,1118 0,1098 0,0020 Philipina 0,1249  0,1307  0,1150 0,1228 -0,0078 Thailand 0,1120  0,1172  0,1092 0,1135 -0,0043 Srilanka 0,1011  0,1006  0,1000 0,1058 -0,0058 Lainnya 0,2194  0,1932  0,1823 0,1823 0,0000 Jumlah 0,8878  0,9000  0,8310 0,8310 0,0000 Tabel 5. Hasil Pengujian (2-7-1) Negara Asal X3 X4 Target (Y2) Epoch Perf Aktual  Error Tiongkok 1 0,4147  0,3936  0,4452 0,6859 -0,2407 0,010675953 Brazil 0,2440  0,2418  0,2322 0,2611 -0,0289 Turki 0,1354  0,1308  0,1458 0,1337 0,0121 Amerika Serikat  0,1318  0,1382  0,1272 0,1268 0,0004 India 0,1373  0,1485  0,1525 0,1290 0,0235 Zimbabwe 0,1700  0,1705  0,1411 0,1460 -0,0049 Italia 0,1125  0,1119  0,1146 0,1160 -0,0014 Philipina 0,1159  0,1172  0,1218 0,1179 0,0039 Thailand 0,1098  0,1035  0,1107 0,1165 -0,0058 Srilanka 0,1003  0,1000  0,1001 0,1049 -0,0048 Lainnya 0,1857  0,1970  0,2073 0,1598 0,0475 Jumlah 0,8589  0,8545  0,9000 0,6425 0,2575
Gambar 3. Hasil Data Latih dengan Matlab (2-7-1)

## 3.3.2. Model 2-14-1
Hasil dari model arsitektur 2-14-1 dapat dilihat pada gambar 4  dibawah. Untuk hasil dari  pelatihan  model  arsitektur  ini  menghasilkan  epoch  sebesar  4  Iterasi.  Untuk  tabel pelatihan dan pengujian dapat dilihat dari tabel 6 dan tabel 7.
Tabel 6. Hasil Pelatihan (2-14-1) Negara Asal X1 X2 Target (Y1) Epoch 4 Perf Aktual Error Tiongkok 1 0,4723 0,3538 0,4030 0,4048 -0,0018 0,020594074 Brazil 0,2008 0,2432 0,2385 0,0002 0,2383 Turki 0,1217 0,1315 0,1339 0,0001 0,1338 Amerika Serikat 0,1485 0,1762 0,1304 0,0001 0,1303 India 0,1293 0,1268 0,1357 0,0001 0,1356 Zimbabwe 0,1420 0,1952 0,1672 0,0001 0,1671 Italia 0,1078 0,1140 0,1118 0,0000 0,1118 Philipina 0,1249 0,1307 0,1150 0,0001 0,1149 Thailand 0,1120 0,1172 0,1092 0,0000 0,1092 Srilanka 0,1011 0,1006 0,1000 0,0000 0,1000 Lainnya 0,2194 0,1932 0,1823 0,0003 0,1820 Jumlah 0,8878 0,9000 0,8310 0,9995 -0,1685 Tabel 7. Hasil Pelatihan (2-14-1) Negara Asal X3 X4 Target (Y2) Epoch Perf Aktual  Error Tiongkok 1 0,4147  0,3936  0,4452 0,0662 0,3790 0,031741442 Brazil 0,2440  0,2418  0,2322 0,0005 0,2317 Turki 0,1354  0,1308  0,1458 0,0001 0,1457 Amerika Serikat  0,1318  0,1382  0,1272 0,0001 0,1271 India 0,1373  0,1485  0,1525 0,0001 0,1524 Zimbabwe 0,1700  0,1705  0,1411 0,0001 0,1410 Italia 0,1125  0,1119  0,1146 0,0000 0,1146 Philipina 0,1159  0,1172  0,1218 0,0000 0,1218 Thailand 0,1098  0,1035  0,1107 0,0000 0,1107 Srilanka 0,1003  0,1000  0,1001 0,0000 0,1001 Lainnya 0,1857  0,1970  0,2073 0,0001 0,2072 Jumlah 0,8589  0,8545  0,9000 0,9994  -0,0994
Gambar 4. Hasil Data Latih dengan Matlab (2-14-1)

## 3.3.3. Model 2-21-1
Hasil dari model arsitektur 2-21-1 dapat dilihat pada gambar 5  dibawah. Untuk hasil dari  pelatihan  model  arsitektur  ini  menghasilkan  epoch  sebesar  437  Iterasi.  Untuk  tabel pelatihan dan pengujian dapat dilihat dari tabel 8 dan tabel 9.
Tabel 8. Hasil Pelatihan (2-21-1) Negara Asal X1 X2 Target (Y1) Epoch 437 Perf Aktual  Error Tiongkok 1 0,4723  0,3538  0,4030 0,4030 0,0000 3,8894E-05 Brazil 0,2008  0,2432  0,2385 0,2382 0,0003 Turki 0,1217  0,1315  0,1339 0,1168 0,0171 Amerika Serikat  0,1485  0,1762  0,1304 0,1367  -0,0063 India 0,1293  0,1268  0,1357 0,1337 0,0020 Zimbabwe 0,1420  0,1952  0,1672 0,1665 0,0007 Italia 0,1078  0,1140  0,1118 0,1079 0,0039 Philipina 0,1249  0,1307  0,1150 0,1221  -0,0071 Thailand 0,1120  0,1172  0,1092 0,1120  -0,0028 Srilanka 0,1011  0,1006  0,1000 0,1077  -0,0077 Lainnya 0,2194  0,1932  0,1823 0,1822 0,0001 Jumlah 0,8878  0,9000  0,8310 0,8310 0,0000 Tabel 9. Hasil Pelatihan (2-21-1) Negara Asal X3 X4 Target (Y2) Epoch Perf Aktual  Error Tiongkok 1 0,4147  0,3936  0,4452 0,5788  -0,1336 0,003935197 Brazil 0,2440  0,2418  0,2322 0,2235 0,0087 Turki 0,1354  0,1308  0,1458 0,1411 0,0047 Amerika Serikat  0,1318  0,1382  0,1272 0,1273  -0,0001 India 0,1373  0,1485  0,1525 0,1286 0,0239 Zimbabwe 0,1700  0,1705  0,1411 0,1600  -0,0189 Italia 0,1125  0,1119  0,1146 0,1175  -0,0029 Philipina 0,1159  0,1172  0,1218 0,1185 0,0033 Thailand 0,1098  0,1035  0,1107 0,1215  -0,0108 Srilanka 0,1003  0,1000  0,1001 0,1069  -0,0068 Lainnya 0,1857  0,1970  0,2073 0,1664 0,0409 Jumlah 0,8589  0,8545  0,9000 0,7372 0,1628
Gambar 5. Hasil Data Latih dengan Matlab (2-21-1)

## 3.3.4. Model 2-28-1
Hasil dari model arsitektur 2-28-1 dapat dilihat pada gambar 6  dibawah. Untuk hasil dari  pelatihan  model  arsitektur  ini  menghasilkan  epoch  sebesar  576  Iterasi.  Untuk  tabel pelatihan dan pengujian dapat dilihat dari tabel 10 dan tabel 11.
Tabel 10. Hasil Pelatihan (2-28-1) Negara Asal X1 X2 Target (Y1) Epoch 576 Perf Aktual  Error Tiongkok 1 0,4723  0,3538  0,4030 0,4029 0,0001 2,22795E-05 Brazil 0,2008  0,2432  0,2385 0,2384 0,0001 Turki 0,1217  0,1315  0,1339 0,1238 0,0101 Amerika Serikat  0,1485  0,1762  0,1304 0,1308  -0,0004 India 0,1293  0,1268  0,1357 0,1314 0,0043 Zimbabwe 0,1420  0,1952  0,1672 0,1675  -0,0003 Italia 0,1078  0,1140  0,1118 0,1092 0,0026 Philipina 0,1249  0,1307  0,1150 0,1258  -0,0108 Thailand 0,1120  0,1172  0,1092 0,1142  -0,0050 Srilanka 0,1011  0,1006  0,1000 0,1005  -0,0005 Lainnya 0,2194  0,1932  0,1823 0,1824  -0,0001 Jumlah 0,8878  0,9000  0,8310 0,831 0,0000 Tabel 11. Hasil Pelatihan (2-28-1) Negara Asal X3 X4 Target (Y2) Epoch Perf Aktual  Error Tiongkok 1 0,4147  0,3936  0,4452 0,8712  -0,4260 0,03207141 Brazil 0,2440  0,2418  0,2322 0,6529  -0,4207 Turki 0,1354  0,1308  0,1458 0,1346 0,0112 Amerika Serikat  0,1318  0,1382  0,1272 0,1287  -0,0015 India 0,1373  0,1485  0,1525 0,1288 0,0237 Zimbabwe 0,1700  0,1705  0,1411 0,1103 0,0308 Italia 0,1125  0,1119  0,1146 0,1157  -0,0011 Philipina 0,1159  0,1172  0,1218 0,119 0,0028 Thailand 0,1098  0,1035  0,1107 0,115  -0,0043 Srilanka 0,1003  0,1000  0,1001 0,0994 0,0007 Lainnya 0,1857  0,1970  0,2073 0,1143 0,0930 Jumlah 0,8589  0,8545  0,9000 0,7731 0,1269
Gambar 6. Hasil Data Latih dengan Matlab (2-28-1)

## 3.3.5. Model 2-35-1
Hasil dari model arsitektur 2-35-1 dapat dilihat pada gambar 7  dibawah. Untuk hasil dari  pelatihan  model  arsitektur  ini  menghasilkan  epoch  sebesar  685  Iterasi.  Untuk  tabel pelatihan dan pengujian dapat dilihat dari tabel 12 dan tabel 13.
Tabel 12. Hasil Pelatihan (2-35-1) Negara Asal X1 X2 Target (Y1) Epoch 685 Perf Aktual  Error Tiongkok 1 0,4723  0,3538  0,4030 0,4030 0,0000 2,34021E-05 Brazil 0,2008  0,2432  0,2385 0,2385 0,0000 Turki 0,1217  0,1315  0,1339 0,1232 0,0107 Amerika Serikat  0,1485  0,1762  0,1304 0,1308  -0,0004 India 0,1293  0,1268  0,1357 0,1319 0,0038 Zimbabwe 0,1420  0,1952  0,1672 0,1672 0,0000 Italia 0,1078  0,1140  0,1118 0,1103 0,0015 Philipina 0,1249  0,1307  0,1150 0,1258  -0,0108 Thailand 0,1120  0,1172  0,1092 0,1150  -0,0058 Srilanka 0,1011  0,1006  0,1000 0,0989 0,0011 Lainnya 0,2194  0,1932  0,1823 0,1824  -0,0001 Jumlah 0,8878  0,9000  0,8310 0,8310 0,0000 Tabel 13. Hasil Pelatihan (2-35-1) Negara Asal X3 X4 Target (Y2) Epoch Perf Aktual  Error Tiongkok 1 0,4147  0,3936  0,4452 0,0688 0,3764 0,012452523 Brazil 0,2440  0,2418  0,2322 0,2535  -0,0213 Turki 0,1354  0,1308  0,1458 0,1367 0,0091 Amerika Serikat  0,1318  0,1382  0,1272 0,1289  -0,0017 India 0,1373  0,1485  0,1525 0,1288 0,0237 Zimbabwe 0,1700  0,1705  0,1411 0,1314 0,0097 Italia 0,1125  0,1119  0,1146 0,1155  -0,0009 Philipina 0,1159  0,1172  0,1218 0,1193 0,0025 Thailand 0,1098  0,1035  0,1107 0,1116  -0,0009 Srilanka 0,1003  0,1000  0,1001 0,0977 0,0024 Lainnya 0,1857  0,1970  0,2073 0,1266 0,0807 Jumlah 0,8589  0,8545  0,9000 0,9024  -0,0024
Gambar 7. Hasil Data Latih dengan Matlab (2-35-1)

## 3.4. Perbandingan Hasil Keseluruhan Model Arsitektur
Setelah dilakukan pelatihan dan pengujian data dari beberapa model arsitektur yaitu: 2- 7-1, 2-14-1, 2-21-1, 2-28-1 dan 2-35-1  menggunakan  tools Matlab dan Microsoft Excel, maka  diperoleh  model  arsitektur  2-21-1  sebagai  model  arsitektur  terbaik  dengan  nilai Performance/MSE  pengujian  yang  paling  rendah  yaitu  0,00393520  dalam  menggunakan Algoritma Fletcher-Reeves.

## Tabel 14. Perbandingan Model Arsitektur
Algoritma Arsitek tur Fungsi Training Epoch (Iterasi) MSE Training MSE Testing / Performance Fletcher- Reeves 2-7-1 traincgf 791 0,00003648 0,01067595 2-14-1 traincgf 4 0,02059407 0,03174144 2-21-1 traincgf 437 0,00003889 0,00393520 2-28-1 traincgf 576 0,00002228 0,03207141 2-35-1 traincgf 685 0,00002340 0,01245252
Gambar 8. Grafik Perbandingan Nilai MSE Pengujian/Performance
traincgf traincgf traincgf traincgf traincgf 2-7-1 2-14-1 2-21-1 2-28-1 2-35-1 Fletcher-Reeves
0.01067595 0.03174144 0.00393520 0.03207141 0.01245252 MSE Testing / Performance

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dari pembahasan, maka dapat simpulkan bahwa algoritma Fletcher- Reeves  dapat  digunakan  dan  dimanfaatkan  dalam  menentukan  model  arsitektur  terbaik dari  data  impor  tembakau  menurut  negara  asal  utama  dengan  model  arsitektur  2-21-1, karena  waktu  pelatihan  untuk  pencapaian  konvergen  tidak  terlalu  lama  dan  performance ynag  dihasilkan  cukup  baik  dibandingkan  dengan  keempat  model  lainnya.  Secara keseluruhan  dapat  pula  disimpulkan  bahwa  algoritma  Fletcher-Reeves  mampu menghasilkan  tingkat  keoptimalan  yang  baik,  waktu  untuk  mencapai  konvergen  dan iterasi relatif cepat. Hasil penelitian menunjukan bahwa dari 5 model arsitektur (2-7-1, 2- 14-1, 2-21-1, 2-28-1 dan 2-35-1) diperoleh 1 model arsitektur yaitu model 2-21-1 sebagai model arsitektur terbaik karena memiliki MSE yang paling rendah yaitu 0,00393520 dan memiliki  nilai  Epoch  yaitu  437  Iterasi.  Sebaiknya  penelitian  ini  dilanjutkan  ke  tahap prediksi  setelah  model  arsitektur  terbaik  diperoleh.  Peneliti  dapat  mengkombinasikan metode algoritma Fletcher-Reeves dengan model optimasi lainnya untuk memaksimalkan hasil dari model arsitektur yang sedang dibangun.

## Daftar Pustaka
[1] I.  Parlina,  A.  Wanto,  and  A.P.  Windarto,    “Pemilihan  Model  Arsitektur Backpropagation  Terbaik  pada  Prediksi  Ekspor  Industri  Non  Migas,”  Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATi) 2019 Yogyakarta, 03 Agustus 2019
[2] S.M.  Damanik,  Solikhun,  M.R.Lubis,  W.Saputra,  and  I.Parlina,  “Analisis  Jaringan Saraf  Tiruan  Backprooagation  Dalam  Memprediksi  Ekspor  Menurut  Kelompok Barang  Ekonomi  Di  Provindi  Sumatera  Utara,”  KOMIK(Konferensi  Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 4, no.1, Oktober 2020, pp.403-412.
[3] R.Sinaga,    M.M.Situmorang,  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, Juli 2022, pp.91-99.
[4] W.S.R.Ginantra,  A.Daeng    GS,  S.Andini,  and  A.Wanto,  “Pemanfaatan  Algoritma Fletcher-Reeves  untuk  Penentuan  Model  Prediksi  Harga  Nilai  Ekspor  Menurut Golongan  SITC,”  Building  of  Informatics,  Technology  and  Science  (BITS),  vol.3, no.4, Maret 2022, pp.679-685.
[5] G.A.Syafarina, “Penerapan Algoritma Neural Network Dalam Menentukan Prioritas Pengembangan  Jalan  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan,”  Technologia,  vol.7,  no.2, April-Juni 2016, pp.80-88.
[6] A.Bimantoro,  Sumarno,  H.S.Tambunan,  “Estimasi  Pemberantasan  Hama  di  Kebun Bah Jambi Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Journal of Computer  System and Information (JoSYC), vol. 2, no.2, February 2021, pp.222-231.