Abstrak —Garam  merupakan  salah  satu  komoditas  strategis, karena  selain  merupakan  kebutuhan  pokok  manusia,  garam juga  digunakan  sebagai  bahan  baku  industri.  Indonesia menjadi  salah  satu  negara  yang  memproduksi  garam.  Akan tetapi Indonesia belum bisa memenuhi kebutuhan garam dalam negeri.  Kabupaten  Rembang  sebagai  salah  satu  daerah penghasil  garam,  baik  garam  konsumsi  maupun  garam industri.  Salah  satu  perusahaan  yang  mengolah  garam  adalah PT.  Garam  Mas.  Pada  perusahaan  tersebut  sudah  melayani permintaan  pasar  di  wilayah  Jawa  Tengah-DIY  dan  sebagian wilayah  Sumatra.  Masih  banyak  industri  di  Indonesia  yang memilih  garam  impor  dibandingkan  dengan  garam  lokal.  Hal tersebut  sangat  merugikan,  baik  bagi  petani  maupun  bagi pemilik  usaha  pengolahan  garam.  Karena  membuat  harga garam  lokal  menjadi  tidak  menentu.  Untuk  itu  perlu  dibuat strategi  bisnis  yang  tepat  agar  dapat  meminimalisir  kerugian tersebut.  Untuk  mendukung  strategi  tersebut  perlu  dilakukan sebuah permalan harga garam. Dimana hasil peramalan dapat dijadikan  acuan  untuk  mengatur  strategi  bisnis  yang  tepat. Pada  penelitian  ini,  digunakan  metode  Artificial  Neural Network.  Model  yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini  memiliki nilai MAPE sebesar 4.394%. Hal tersebut menunjukkan bahwa model  yang  dihasilkan  memiliki  hasil  permalan  yang  sangat baik.  Kemudian  pada  penelitian  studi  ini  juga  dibuat  sebuah visualisasi agar perusahaan dapat dengan mudah menggunakan model  yang  dihasilkan  pada  penelitian  studi  ini  untuk meramalkan  harga  garam  di  periode  selanjutnya.  Penelitian studi  ini  diharapkan  dapat  menjadi  salah  satu  elemen pendukung  keputusan  terkait  tentang  penjualan  oleh perusahaan.
Kata Kunci —Peramalan, Garam, Artificial Neural Network.

## I. PENDAHULUAN
ARAM  merupakan  salah  satu  komoditas  strategis, karena  selain  merupakan  kebutuhan  pokok  manusia, garam  juga  digunakan  sebagai  bahan  baku  industri.  Untuk memenuhi kebutuhan pokok manusia, garam yang digunkana adalah  garam  konsumsi,  sedangkan  untuk  memnuhi kebutuhan industri adalah garam industri. Yang membedakan garam konsumsi dan garam industri adalah kandungan NaCL (Natrium Klorida) pada garam. Garam konsumsi mempunyai kandungan  NaCL  sebesar  94%,  sedangkan  garam  industri memiliki  kandungan  NaCL  sebesar  97%.  Dengan  kata  lain kandungan air dari garam industri lebih sedikit dibandingkan dengan garam konsumsi. [1]
Terbentuknya  garam  dibagi  menjadi  dua  yaitu  terbentuk
secara alami dan sengaja dibentuk oleh manusia. Maksud dari garam  terbentuk  secara  alami  adalah  garam  terbentuk  pada batu  atau  dari  halte  dari  deposit.  Kemudian  batu  tersebut ditambang  selayaknya  bahan  tambang  bebatuan  untuk mengambil kandungan garamnya. Tambang garam biasanya terdapat  pada  daerah  dimana  pernah  terdapat  air  yang kemudian  mengering.  Sedangkan  garam  yang  sengaja dibentuk  oleh  manusia  biasanya  menggunakan  sistem penguapan air laut menggunakan sinar matahari diatas lahan tanah  ataupun  dengan  cara  memasak  air  laut  untuk  diambil kandungan garamnya. [2]
Pembuatan garam di Indonesia sebagian besar dengan cara sengaja dibentuk oleh manusia. Daerah yang memiliki tanah yang  mendukung,  menggunakan  cara  sistem  penguapan  air laut  menggunakan  sinar  matahari  diatas  lahan  tanah, sedangkan  daerah  yang  tidak  memiliki  tanah  yang mendukung,  menggunakan  cara  memasak  air  kaut  untuk diambil  kandungan  garamnya.  Produktifitas  pada  setiap daerah  tidaklah  sama,  hal  ini  disebabkan  beberapa  faktor yaitu  kualitas  tanah,  kelembaban  udara,  kecepatan  angin, sistem  yang  digunakan,  dan  masih  banyak  faktor  lain  yang mempengaruhi. Perkiraan produksi garam pada setiap tahun masih  sulit  diprediksi  karena  sangat  tergantung  pada  iklim yang ada, sedangkan iklim saat ini cenderung berubah-ubah tidak menentu. Jadi industri pengolahan garam tidak seperti industri  manufaktur  lainnya  yang  produksinya  dapat direncanakan sesuai kebutuhan.
Untuk  konsumsi garam di Indonesia, dari tahun ke tahun semakin  meningkat.  Pada  tahun  2015  kebutuhan  garam Indonesia mencapai 2,6 juta ton, meningkat 50.000 ton pada tahun  sebelumnya.  Yang  disayangkan,  garam  lokal  hanya terserap  sekitar  80%  dan  selebihnya  masih  impor.  Hal tersebut  juga  sangat  merugikan  petani  garam,  karena sebagian pabrik masih memilih garam impor yang terbilang murah  dan  kualitas  lebih  tinggi  [3].  Dengan  adanya  fakta tersebut,  harga  garam  di  Indonesia  sering  naik-turun  tidak menentu.  Karena  tidak  hanya  faktor  cuaca  saja  yang mempengaruhi  harga  garam,  akan  tetapi  faktor  lain  seperti kebijakan  pemerintah  tentang  impor  dan  penetapan  harga juga dapat mempengaruhi naik-turunnya harga garam.
Dalam upaya  membantu para petani dan pengusaha  yang bergerak pada bidang pengolahan garam, pada penelitian ini akan  dilakukan  peramalan  harga  garam  di  perusahaan  PT.

## Peramalan Harga Garam Konsumsi Menggunakan Artificial Neural Network Feedforward-Backpropagation (Studi Kasus : PT. Garam Mas, Rembang, Jawa Tengah)
Mochammad Yusuf Habibi dan Edwin Riksakomara Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : erk@is.its.ac.id
G
Garam Mas, dimana hasil dari peramalan tersebut setidaknya dapat membantu  mereka dalam  memprediksi harga di  masa yang akan datang dan dapat memberikan dasar ilmiah untuk merumuskan  strategi  bisnisnya  dengan  tepat.  Metode  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut  adalah Artificial  Neural  Network,  karena  pada  pelelitiannya sebelumnya  terkait  dengan  peramalan  harga,  ditemukan bahwa  metode  tersebut  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  metode  yang  lain  dan salah satu kelebihan metode ini adalah dapat bersifat adaptif terhadap perubahan parameter, sehingga pada proses training, metode  tersebut  mampu  belajar  secara  adaptif.  Kemudian metode  tersebut  divisualisasikan  agar  dapat  digunakan  oleh PT.  Garam  Mas  untuk  melakukan  peramalan  di  masa  yang akan datang.

## II. DASAR TEORI

## A. Forecasting
Peramalan  bisa  menjadi  hal  yang  penting  dalam pengambilan  keputusan,  ada  beberapa  faktor  yang  bisa menyebabkan  efektif  atau  tidaknya  suatu  keputusan  ,  yaitu faktor-faktor  yang  tidak  kita  lihat  ketika  keputusan  itu diambil  [4]. Peramalan juga bisa digunakan dalam aktivitas bisnis    dimana  dapat  memperkirakan  jumlah  penjualan  dan penggunaan  produk  di  periode  yang  akan  datang  ,sehingga produk dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat sesuai dengan hasil  peramalan.  Peramalan  merupakan  perkiraan  dari permintaan  yang  akan  datang  berdasarkan  pada  beberapa variabel  peramal  yang  diberdasarkan  pada  data  histori. Peramalan bisa menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat baik formal maupun informal [5].
Dalam  peramalan,  untuk  mendapatkan  hasil  yang  akurat dan bermanfaat, terdapat dua hal yang harus diperhatikan [6]:
1. Data  yang  dikumpulkan  haruslah  berupa  informasi yang revelan sehingga dapat menghasilkan peramalan yang akurat.
2. Penggunaan metode peramalan yang tepat.

## B. Metode Artificial Neural Network
Metode  Artificial  Neural  Network  (ANN)  disebut  juga Simulated  Neural  Network  (SNN)  dan  sering  disebut  juga sebagai  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST).  Hal  tersebut dikarenakan oleh metode ini merupakan tiruan susunan syaraf (neuron) manusia. ANN adalah sebuah alat pemodelan data statistik dan non statistik. ANN dapat melakukan pemodelan hubungan  yang  rumit  (kompleks)  antara  input  dan  output dengan tujuan untuk menemukan pola pada data.
Jaringan  syaraf  pada  manusia  adalah  inspirasi  dari pembuatan metode ANN ini. Berikut ini dijelaskan perbedaan antara  jaringan  syaraf  manusia  dengan  Artificial  Neural Network (ANN).
Pada jaringan manusia dendrit berfungsi untuk menerima dan menghantarkan suatu rangsangan ke badan sel. Badan sel bertugas  untuk  menerima  rangsangan  dari  dendrit  dan meneruskan  ke  akson.  Kemudian  akson  memiliki  fungsi untuk meneruskan impuls ke neuron lainnya. [7]

## Gambar 1. Struktur Dasar Jaringan Manusia
Sedangkan  pada  Artificial  Neural  Network  (ANN), strukturnya  terdiri  dari  input  layer,  hidden  layer  dan  output layer.  Suatu  informasi  (α)  akan  diterima  input  layer menggunakan bobot kedatangan (w) tertentu. Setelah itu akan dilakukan penjumlahan bobot pada hidden layer. Kemudian hasil  dari  penjumlahan  tersebut  akan  dibandingkan  dengan nilai ambang (threshold). Jika nilai melewati ambang batas, maka  akan  diteruskan  ke  output  layer,  sedangkan  jika  nilai tidak melewati ambang batas, maka tidak akan diteruskan ke output layer.
Gambar 2. Model Artificial Neural Network

## C. Matrix Laboratory (MATLAB)
MATLAB  adalah  sebuah  program  dengan  fungsi  untuk menganalisis  dan  mengomputasi  data  numerik,  MATLAB juga merupakan bahasa pemrograman matematika lanjut. MATLAB merupakan bahasa pemrograman yang dikembangkan  oleh  The  Mathwork  Inc.  Fungsi  dan karakteristik  dari  bahasa  pemrograman  MATLAB  berbeda dengan bahasa lainnya yang sudah ada seperti Delphi, Basic, maupun C++.
MATLAB  merupakan  bahasa  pemrograman  tingkat  tinggi berbasis  matriks  yang  digunakan  untuk  teknik  komputasi numerik  untuk  menyelesaikan  masalah  terkait  operasi matematika.  Berikut  adalah  beberapa  permasalahan  yang dapat diselesaikan oleh MATLAB :
- Matematika dan komputasi,
- Pengembangan dan algoritma,
- Pemrograman  modeling,  simulasi  dan  pembuatan prototipe,
- Analisis data, eksplorasi dan visualisasi,
- Analisis numerik dan statistik,
- Pengembangan aplikasi teknik.
MATLAB  bersifat  extensible,  yaitu  pengguna  dapat menambahkan  fungsi  baru  pada  library  MATLAB. MATLAB  merupakan  sistem  interaktif  yang  elemen dasarnya  tidak  memerlukan  dimensioning.  Sehingga  dapat memungkinkan penggunanya  untuk  menyelasaikan  masalah terkait  komputasi  teknis,  terutama  matriks  dan  formulasi vektor.

## D. Evaluasi Peramalan
Untuk  mendapatkan  peramalan  yang  akurat,  perlu dilakukan  evaluasi  terhadap  hasil  peramalan.  Salah  satu metode evaluasi yang digunakan adalah dengan melihat nilai Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE).  Nilai  MAPE didapatkan  dengan  cara  membagi  hasil  kesalahan  absolut dengan nilai observasi pada setiap periode. Hasil peramalan dikatakan  semakin  akurat  jika  nilai  MAPE  semakin  kecil. Perhitungan MAPE dirumuskan sebagai berikut :
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ | 𝑥𝑡−𝑓𝑡 𝑥𝑡 | 𝑛 𝑡=1 𝑛 𝑥 100% (1)
Keterangan :
MAPE = Mean Absolute Percentage Error n = Jumlah Sampel xt = Nilai Aktual Indeks pada period ke-t ft = Nilai Prediksi Indeks pada period ke-t Hasil perbandingan tingkat akurasi hasil pejalan berdasarkan nilai MAPE ditunukkan pada Tabel 1 [6].
Tabel 1.
Tabel Perbandingan Tingkat Akurasi MAPE MAPE Hasil Peramalan <10% Sangat Baik 10-20% Baik 20-50% Layak/ Cukup >50% Buruk

## III. METODOLOGI

## A. Identifikasi Permasalahan
Tahap ini merupakan tahap awal pengerjaan penelitian ini, hal  yang  dilakukan  adalah  merumuskan  masalah  yang  ada pada  objek  yang  diteliti  pada  penelitian  ini  yaitu  produk garam  pada  PT.  Garam  Mas,  menentukan  tujuan  pada penelitian  ini  dan  menentukan  batasan  masalah  pada penelitian ini.

## B. Studi Literatur
Pada tahap studi literatur merupakan tahap awal dilakukan studi pustaka tentang segala informasi yang relevan terhadap permasalahan yang ada pada penelitian studi ini.
Tahapan ini dimulai dengan pengenalan terhadap permasalahan  yang  diteliti  dalam  kasus  ini  permasalahan terkait  penjualan  garam  di  Indonesia,  kemudian  dilakukan pencarian studi pustaka yang relevan terhadap permasalahan yang diteliti yaitu tentang permasalahan yang dihadapi pada industri  garam,    forecasting,  artificial  neural  networks  dan matrix laboratory (MATLAB) melalui buku, jurnal, laporan penelitian, situs-situs di internet, maupun laporan penelitian lainnya. Studi literatur tersebut kemudian digunakan sebagai landasan teori pada studi ini.

## C. Pengumpulan, Penyiapan dan Pengelolaan Data
Pada tahap ini dilakuakan pengumpulan data yang diambil dari  hasil  wawancara  terhadap  pemilik  perusahaan  PT. Garam Mas. Hasil dari wawancara tersebut adalah data harga penjualan  produk  garam  kualitas  II  periode  Januari  2010  – Oktober  2016  dalam  bentuk  mingguan  dengan  jumlah  data sebanyak 328 buah.
Setelah  mendapatkan  data,  kemudian  dilakukan  penyiapan dan  pengelolaan  data.  Data  tersebut  di  plot  pada  grafik  dan dianalisa pergerakannya. Hasil dari analisa tersebut digunkan sebagai dasar pemilihan metode peramalan.

## D. Pemodelan Artificial Neural Network
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemodelan  Artificial  Neural Network dengan penjelasan sebagai berikut :
- Menentukan  variabel  input  layer,  hidden  layer  dan output  layer.  Pada  penelitian  ini  data  harga  penjualan mingguan  merupakan  input  layer,  sedangkan  output layer adalah prediksi harga penjualan mingguan dalam kurun waktu satu tahun.
- Menentukan  fungsi  transfer  yang  digunakan  untuk memformulasikan output pada setiap layer dan neuron. Pada  software  MATLAB  terdapat  tiga  fungsi  transfer yaitu  Logsigmoid  (logsig),  Tansigmoid  (tansig)  dan Purelin.  Untuk  fungsi  aktivasi  pada  layer  output menggunakan  fungsi  transfer  Purlin  dan  untuk  fungsi transfer pada hidden layer menggunakan kombinasi dari ketiga fungsi transfer tersebut.
- Menentukan  algoritma  training  dan  learning  function. Pada  software  MATLAB  mempunyai  beberapa algoritma training dan learning function dan dilakukan kombinasi  untuk  menghasilkan  peramalan  yang optimal.
- Menentukan  learning  rate  yang  digunakan  untuk memperoleh eror yang minimal. Nilai leraning rate yang digunakan adalah 0.1 - 0.9
- Menentukan epoch. Epoch digunakan membatasi proses pembacaan data. Tujuan penentuan epoch adalah untuk membatasi error agar tetap pada kondisi yang minimum
- Melakukan training dan testing pada data. Proporsi yang digunakan  adalah  70%  untuk  data  training  dan  30% untuk data testing.
- Melakukan  verifikasi  dan  validasi  model.  Untuk melakukan verifikasi dan validasi model pada penelitian ini, dilakukann perhitungan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan dilihat hasil persentasenya.

## E. Melakukan Peramalan Menggunakan Metode ANN
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penerapan  pemodelan  ANN yang  sudah  dibuat.  Proses  penerapan  ini  menggunakan software MATLAB sebagai pendukung.

## F. Analisis Hasil Peramalan
Pada  tahapan  ini  dilakukan  analisis  pada  hasil  dari peramalan  menggunakan  pemodelan  ANN  dengan  cara membandingkan  data  aktual  dengan  data  peramalan. Kemudian  melakukan  perhitungan  tingkat  akurasi  yang dihasilkan  dari  peramalan  dengan  melakukan  pengukuran Mean Absolute Percentage Error (MAPE).

## G. Pembuatan Visualisasi
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembuatan  visualisasi  hasil peramalan agar dapat dengan mudah dibaca oleh pengguna. Tujuan  lain  dari  pembuatan    visualisasi  ini  adalah  agar kedepannya pemodelan ini dapat digunkan oleh perusahaan.

## H. Penyusunan Buku Laporan Studi
Tahapan  terakhir  adalah  dilakukan  penyusunan  laporan studi  yang  berisi  tentang  dokumentasi  dan  langkah-langkah pengerjaan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumulan  data  yang dibutuhkan  pada  penelitian  studi  ini.  Pengumpulan  data
dilakukan  dengan  melakukan  wawancara  terhadap  pemilik perusahaan  PT.  Garam  Mas.  Hasil  dari  wawancara  adalah data harga penjualan produk garam kualitas II periode Januari 2010 - Oktober 2016 dalam bentuk mingguan dengan jumlah data  sebanyak  328  buah.  Hasil  plot  data  ditunjukkan  pada Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Plot Data

## B. Pembagian Data Training dan Data Testing
Data  yang  digunakan  adalah  data  harga  penjualan  garam dalam bentuk mingguan pada tahun 2010  – 2016 berjumlah 328  buah.  Dalam  melakukan  pengolahan  data,  penulis membagi data menjadi dua, yaitu data pelatihan (training) dan data pengujuan (testing). Dimana data training sebesar 70% (230 data) dam data testing sebesar 30% (98 data). Gambar 4 dan Gambar 5 merupakan grafik dari data training dan data testing yang digunakan pada penelitian studi ini.
Gambar 4. Data Training
Gambar 5. Data Testing

## C. Penentuan Parameter
Untuk  mendapatkan  model  terbaik  sesuai  dengan permasalahan yang ada perlu dilakukan pengubahan terhadap
parameter.  Pengubahan  terhadap  parameter  yang  ada ditujukan untuk mencari MAPE yang paling rendah.
Berikut ini dijelaskan pengubahan parameter yang ada  pada penelitian studi ini :
a. Fungsi Pelatihan (training function) Pada  studi  ini  menggunkan  14  training  function yaitu BFGS quasi-Newton backpropagation, Bayesian regularization
backpropagation,
Conjugate  gradient  backpropagation  with  Powell- Beale restarts, Conjugate gradient backpropagation with  Fletcher-Reeves  updates,  Conjugate  gradient backpropagation with Polak-Ribiére updates, Gradient descent backpropagation, Gradient descent with momentum backpropagation, Gradient descent with  adaptive  learning  rate  backpropagation, Levenberg-Marquardt  backpropagation,  One-step secant backpropagation, Resilient backpropagation, Scaled conjugate gradient backpropagation, Gradient  descent  with  momentum  and  adaptive learning  rate  backpropagation,  Random  order incremental  training  with  learning  functions. Training  function  tersebut  adalah  semua  jenis training function yang ada pada aplikasi MATLAB. Penggunaan  variasi  semua  jenis  traininig  function diharapkan  agar  mendapatkan  model  yang  paling optimal.
b. Fungsi Pembelajaran (adaption learning function) Pada  penelitian  studi  ini  dilakukan  trial  and  error pada  pencarian  parameter  adaption  learning function.  Jenis  adaption  learning  function  yang digunakan pada penelitian studi ini sebanyak 2 jenis yaitu learningd dan learningdm. Hasil dari pencarian parameter  ini  adalah  gradient  yang  paling  optimal terhadap berat (weight) dan bias pada model.
c. Fungsi Transfer (transfer function) Pada  penelitian  ini  dilakukan  trial  and  eror  untuk mencari parameter fungsi transfer (transfer function).  Jenis  transfer  function  yang  digunakan sebanyak  3  jenis  yaitu  Logsigmoid  (logsig), Transigmoid (tansig) dan Purelinear (purelin) yang digunakan pada layer pertama, sedangkan pada layer kedua  yaitu  sebagai  output  layer  menggunakan fungsi  Purelinear  (purelin).  Transfer  function berrguna  untuk  mendapatkan  nilai  dari  hasil pengolahan berat (weight) dengan node.
d. Jumlah Epoch Jumlah  epoch  mempengaruhi  dalam  performa model  dikarenakan  epoch  dapat  menentukan pemberhentian proses training. Pada penelitian studi ini, jumlah epoch yang digunakan adalah 1000.
Untuk  mengetahui  lebih  jelas  tentang  penentuan  hidden layer  dan  parameter  pada  penelitian  studi  ini  ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Penentuan Hidden Layer Jenis Parameter Jumlah Keterangan Jumlah Node pada Hidden Layer 2-20 Node (19) Trial and Erorr Fungsi Pelatihan (training function) 14 Trial and Erorr Fungsi Pembelajaran (adaption learning function) 2 Trial and Erorr Fungsi Transfer (transfer function) 3
1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000 Jan ua ri …
A pr il… A gu st us… N ov emb e… M ar et … Ju n i 3 /2 0 1 1
O kt ob er … Jan ua ri …
M ei 1 /2 0 1 2
A gu st us… D ese mb e… M ar et … Ju li 1 /2 0 1 3
O kt ob er … Fe br ua ri …
M ei 3 /2 0 1 4
Se pe te mb … D ese mb e… A pr il… Ju li 3 /2 0 1 5
N ov emb e… Fe br ua ri …
Ju n i 1 /2 0 1 6 Sep et emb … Harga Garam Periode 2010-2016 1100 1300 1500 1700 1900 2100 1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 1 0 1 1 1 1 1 2 1 1 3 1 1 4 1 1 5 1 1 6 1 1 7 1 1 8 1 1 9 1 2 0 1 2 1 1 2 2 1 Data Training 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000 1 5 9 13172125293337414549535761656973778185899397 Data Testing
Jumlah Epoch 1000 Trial and Erorr

## D. Hasil Percobaan
Dari  hasil  percobaan  yang  telah  dilakukan  pada  setiap model  dengan  mengubah  parameter,  akan  dianalisis  lebih lanjut untuk mendapatkan model yang paling optimum. Hasil parameter  terbaik  dari  masing-masing  model  ditampilkan pada  Tabel  3  dan  pada  kolom  terakhir  ditampilkan perbandingan  nilai  MSE  dari  masing-masing  model  yang diuji coba.
Tabel 3. Hasil Percobaan Model Input Node Hidden Layer Fungsi Pelatihan Fungsi Pembelajara n Fungsi Transfer MSE Node 1 11 traingda learngdm purelin 9610.66 Node 2 14 traincgb learngd purelin 9629.856 Node 3 7 traingdx learngdm purelin 9230.267 Node 4 13 traingdx learngd purelin 9106.408 Node 5 15 trainoss learngdm purelin 8593.915 Node 6 8 traingda learngd purelin 8387.902 Node 7 13 traingda learngd logsig 8576.66 Node 8 16 traingda learngdm purelin 8713.141
Kemudian  agar  mudah  dalam  mendapatkan  nilai  yang paling  minimum,  pada  Gambar  6 ditampilkan  grafik perbandingan nilai MSE pada setiap model.

## Gambar 6. Grafik Perbandingan Nilai MSE
Dari Gambr 6 dapat disimpulkan bahwa nilai MSE paling minimum  adalah  model node  input 6  dengan  nilai  MSE 8387,902.
Untuk  memilih  model  yang  paling  optimum  dipilih berdasarkan nilai MSE yang paling minimum. Dan hasilnya model node  input 6  dengan  parameter  8  node  pada hidden layer dengan fungsi pelatihan traingda , fungsi pembelajaran learngd , fungsi transfer purelin dan epoch 1000 adalah model yang paling optimum. Untuk mengetahui tingkat error yang dihasilkan,  dilakukan  dengan  mencari  nilai  MAPE  dan dihasilkan nilai sebesar 4.394%.

## E. Visualisasi Data
Setelah  mendapatakan  model  yang  optimal,  kemudian dilakukan  pembuatan Graphic  User  Interface (GUI)  yang ditujukan agar pengguna dapa dengan mudah menggunakan model tersebut untuk melakukan peramalan dengan data yang diinginkan. Gambar 9 menampilkan GUI tersebut.
Gambar 7. GUI Peramalan

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  uji  coba  yang  telah  dilakukan  dalam penelitian  studi  ini,  maka  kesimpulan  yang  dapat  diambil adalah :
1. Metode  Artificial  Neural  Network  (ANN)  dapat digunakan  untuk  melakukan  peramalan  harga garam, sehingga dapat membantu dalam melakukan pengambilan  keputusan  terkait  dengan  penjualan garam.
2. Nilai  MAPE  yang  dihasilkan  pada  saat  melakukan testing  model,  didapatkan  sebesar  4.394%.  hal  ini menunjukkan  bahwa  dalam  penerapan  metode Artificial  Neural  Network  pada  peramalan  harga garam hasilnya sangat baik.

## B. Saran
Berdasarkan kesimpulan dari penelitian studi ini, diberikan rekomendasi berupa saran. Saran yang diberikan oleh penulis bagi penelitian selanjutnya adalah :
1. Uji  coba  yang  dilakukan  pada  penelitian  studi  ini hanya  terbatas  pada  data  harga  garam  pada  PT. Garam  Mas,  Rembang,  Jawa  Tengah,  untuk peelitian  selanjutnya  dapat  mengambil  data  pada perusahaan  dengan  skala  produksi  dan  penjualan yang lebih besar, agar mendapatkan data yang lebih bervariasi dan memiliki periode yang lebih panjang.
2. Variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  studi  ini menggunakan  1  variabel,  yaitu  harga  garam.  Pada penelitian  selanjutnya  disarankan  dapat  menambah variabel lainnya seperti cuaca, jumlah produksi, dan lain-lain.  Sehingga  dihasilkan  model  yang  lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Gunawan,  “INDUSTRI  /  AGRIBISNIS,”  2017.  [Online]. Available:
http://industri.kontan.co.id/news/kemperin-garam- industri-dan-konsumsi-itu-berbeda.
[2] Hasbitc, Cara Pembuatan Garam . 2013.
[3] K. P. R. Indonsia, “Kebutuhan Garam Naik Tajam,” 2015.
[4] S.  Pangestu, Forecasting :  Konsep  dan  aplikasi  Edisi  Kedua . Yogyakarta: BPFE, 1986.
[5] V. Gaspersz, Production Planning and Inventory Control . Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 1998.
[6] S.  W.  Makridakis, Metode dan  Aplikasi  Peramalan  Edisi  Kedua Jilid I . Erlangga, 1999.
[7] P.  E.  N.  Surabaya,  “Bab  8 :  Jaringn  Syaraf  Tiruan,” neural network , 2017. [Online].
Available: http://entin.lecturer.pens.ac.id/Kecerdasan Buatan/Buku/. 7600 7800 8000 8200 8400 8600 8800 9000 9200 9400 9600 9800 1 2 3 4 5 6 7 8 Perbandingan Nilai MSE 8387,90