Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2023 Peramalan Produksi Crude Palm Oil | Dewintari | Widya

## PERAMALAN PRODUKSI CRUDE PALM OIL DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
Dewintari Meilin Sihombing 1) , Widya Setiafindari 2)
1,2) Prodi Teknik Industri, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta Email: 1) dewintari.meilin@gmail.com 2 ) widyasetia@uty.ac.id
Abstrak, Jumlah  produksi Crude  Palm  Oil di  PT  X  pada  Januari  2019  mencapai  3.413.353  Kg.  Pada  bulan berikutnya  produksi  minyak  CPO  mengalami  penurunan.  Jumlah  bahan  baku  masuk  yang  berfluktuasi, menyebabkan munculnya ketidakpastian jumlah  produksi CPO. Pada Februari 2019 produksi CPO PT X turun sebesar 52%. Untuk menghindari keadaan tidak pastinya jumlah produksi di masa yang akan datang, maka dilakukan  peramalan. Backpropagation merupakan  algoritma  yang  dapat  diterapkan  untuk  menyelesaikan beberapa  permasalahan,  terutama  masalah  yang  berkaitan  dengan  prediksi  atau  peramalan.  Berdasarkan  hasil pengolahan  data  dengan  algoritma Backpropagation  Neural  Network dengan  variasi  model  arsitektur hidden neuron 4, fungsi pembelajaran trainlm, fungsi aktivasi sigmoid, learning rate 0.7, mampu menghasilkan tingkat kesalahan prediksi terbaik dengan nilai MSE sebesar 0.00054 pada pelatihan, dan 0,00372 pada pengujian. Model tersebut dapat digunakan sebagai model untuk meramalkan produksi CPO PT X pada bulan Mei-Desember 2021.
Kata Kunci: Forecasting , Peramalan, Backpropagation Neural Network , Crude Palm OilI

## PENDAHULUAN
PT X merupakan sebuah perusahaan yang bergerak  dalam  pengolahan  kelapa  sawit. Perusahaan  mengolah  Tandan  Buah  Segar (TBS) hingga menjadi Crude Palm Oil (CPO). Jumlah  produksi  minyak  CPO  di  PT  X  pada Januari  2019  mencapai  3.413.353  Kg.  Namun pada  bulan  berikutnya  produksi  minyak  CPO mengalami  penurunan.  Jumlah  bahan  baku masuk yang berfluktuasi, menyebabkan munculnya  ketidakpastian  jumlah  produksi minyak  CPO.  Ketidakpastian  memprediksi jumlah produksi menjadi permasalahan penting karena  terkait  masa  yang  akan  datang  (Sari, 2018).    Pada  bulan  Februari  2019  PT  X memproduksi minyak CPO sebanyak 1.776.025 Kg, hal ini  menunjukkan bahwa produksi CPO menurun  sebesar  52%.  Produksi  minyak  sawit mentah  (CPO)  memegang  peranan  penting dalam  lingkungan  lokal-global  dan  sosial- ekonomi,  sehingga  tingkat  populasi  dan konsumsi  menempati  peranan  penting  dalam tren  permintaan  CPO  (Afriyanti  et  al.,  2016). Untuk  orientasi  pasar,  pabrik  CPO  yang berorientasi  ekspor  memiliki  skala  yang  lebih besar  dibandingkan  dengan  yang  berorientasi pasar domestik (Rifin, 2017).
Hasil  produksi  CPO  yang  berubah-ubah berdampak pada kemampuan perusahaan untuk menyediakan permintaan konsumen.
Manajemen  produksi  minyak  CPO  sangat dibutuhkan, agar produksi dapat selaras dengan
target dan mendukung perusahaan dalam proses pengambilan keputusan dan menambah keuntungan  perusahaan  (Diana  et  al.,  2020). Untuk  menghindari  keadaan  tidak  pastinya jumlah  produksi  dimasa  yang  akan  datang, perusahaan  dapat  membuat  keputusan  yang lebih  baik  menggunakan  peramalan  yang  tepat (Hernadewita  et  al.,  2020).  Upaya  mengurangi ketidakpastian  biasanya  dilakukan  dengan teknik  peramalan  dengan  menerapkan  yang sesuai  metode  (Salman  et  al.,  2018).  Ramalan atau  prediksi  diperlukan  karena  kondisi  pasar yang begitu kompleks dan dinamis, oleh karena itu,  ramalan  yang  akurat  akan  sangat  berguna dalam  membantu  pengambilan  keputusan manajemen  (Aini  et  al.,  2019).  Dengan adanya peramalan  maka  pengaruh  ketidakpastian tersebut dapat diminimalisir.
Peramalan dengan menggunakan Backpropagation ,  sudah  banyak  dilakukan diantaranya  yaitu  oleh  Razak  (Razak  & Riksakomara,  2017)  yang  meramalkan  jumlah produksi  ikan  dengan metode backpropagation neural network , lalu oleh  Sinaga (Sinaga et al., 2018)  yang  melakukan  peramalan  produksi kelapa  sawit  dengan  jaringan  syaraf  tiruan metode backpropagation ,  dan  oleh  Andriyani (Andriyani  &  Sitohang,  2018)  mengenai implementasi  metode backpropagation untuk memprediksi harga jual kelapa sawit berdasarkan kualitas buah.
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2023 Peramalan Produksi Crude Palm Oil | Dewintari | Widya
Tujuan  penelitian  ini yaitu  untuk
melakukan  peramalan  produksi  CPO  di  PT  X menggunakan algoritma backpropagation neural  network dengan  model  yang  tepat,  agar mampu  memberikan  hasil  peramalan  produksi CPO di PT X.

## METODE
Backpropagation adalah  salah satu algoritma  yang  mudah  diterapkan  untuk menyelesaikan beberapa permasalahan terutama yang  berkaitan  dengan  masalah  prediksi  atau peramalan  (Andriyani  &  Sitohang,  2018). Backpropagation merupakan algoritma pembelajaran  yang  terawasi  dan  biasanya digunakan  oleh  perceptron  dengan  banyak lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot  yang terhubung dengan neuron pada lapisan tersembunyinya.  Algoritma backpropagation menggunakan error output untuk  mengubah nilai  bobotnya  dalam  arah  mundur  ( backward ) (Rahayu et al., 2018) .
Metode  BPNN  terdiri  dari  tiga  tahapan, yaitu  umpan  maju  ( feedforward ),  umpan mundur  ( backward )  dan  update  bobot.  Tahap pertama, feedforward atau umpan maju, selama propagasi maju, input (xi) disebarkan ke lapisan tersembunyi  menggunakan  fungsi  aktivasi. Fungsi  aktivasi  yang  akan  digunakan  adalah fungsi  sigmoid  biner  atau  fungsi  sigmoid bipolar. Output dari setiap unit hidden layer (zj) lalu dipropagasi maju kembali ke hidden layer di layer selanjutnya menggunakan fungsi aktivasi, sampai  menghasilkan output (yk). Output jaringan  (yk)  dibandingkan  dengan  target  yang ingin  dicapai,  maka  yang  membedakan  adalah kesalahan  ( error )  yang  terjadi.  Tahap  kedua yaitu  umpan  balik  ( backward ),  berdasarkan kesalahan ( error ), dihitung faktor δ k yang akan digunakan  untuk  mendistribusikan  kesalahan pada  unit  yk  ke  semua  unit  tersembunyi  yang terkait  dengan  yk.  dengan  langkah  yang  sama, dihitung  pula  faktor  δ j di  setiap  unit  di  layer tersembunyi  sebagai  dasar  untuk  mengubah bobot  seluruh  garis  yang  berasal  dari  unit tersembunyi di bawahnya. Demikian selanjutnya  sampai  semua  faktor  δ  di  unit tersembunyi yang berhubungan langsung dengan  unit  input  dihitung.  Tahap  ketiga, perbarui bobot. Setelah semua faktor δ dihitung, semua  bobot  garis  dimodifikasi  bersama-sama. Perubahan  dalam  bobot  garis  didasarkan  pada faktor  δ  neuron  di  lapisan  atasnya  (Aini  et  al., 2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data dari bulan Januari 2019 - April 2021 digunakan sebagai data pelatihan dan pengujian arsitektur  jaringan,  dengan  variasi  model arsitektur pelatihan data seperti tabel 1.
Tabel 1. Variasi Model Arsitektur Variabel Value Neuron 4, 6, 8, 10 Fungsi Aktivasi Sigmoid, Sigmoid Fungsi Pembelajaran trainlm, traingd, traingdx Learning rate 0.1; 0.3; 0.5; 0.7
Sumber : Olah Data, (2021)
Lalu dilakukan pelatihan model arsitektur sesuai  dengan  variasi  yang  telah  ditentukan (Utari  et  al.,  2021).  Pelatihan  dilaksanakan dengan  metode try  and  error .  Hasil  dari pelatihan ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pelatihan Arsitektur
Neuron Fungsi Pembelajaran Learning rate MSE Pelatihan 4 trainlm 0.1 0.00054 4 traingd 0.1 0.03912 4 traingdx 0.1 0.00341 6 trainlm 0.1 0.00075 6 traingd 0.1 0.04967 6 traingdx 0.1 0.00099 8 trainlm 0.1 0.00091 8 traingd 0.1 0.05746 8 traingdx 0.1 0.00099 10 trainlm 0.1 0.00098 10 traingd 0.1 0.02034 10 traingdx 0.1 0.00099 4 trainlm 0.3 0.00098 4 traingd 0.3 0.05804 4 traingdx 0.3 0.00859 6 trainlm 0.3 0.00079 6 traingd 0.3 0.03480 6 traingdx 0.3 0.00179 8 trainlm 0.3 0.00079 8 traingd 0.3 0.03400 8 traingdx 0.3 0.00099 10 trainlm 0.3 0.00086 10 traingd 0.3 0.01846 10 traingdx 0.3 0.00099 4 trainlm 0.5 0.00099 4 traingd 0.5 0.02525 4 traingdx 0.5 0.00370
Neuron Fungsi Pembelajaran Learning rate MSE Pelatihan 6 trainlm 0.5 0.00074 6 traingd 0.5 0.02545 6 traingdx 0.5 0.00240 8 trainlm 0.5 0.00092 8 traingd 0.5 0.01952 8 traingdx 0.5 0.00161 10 trainlm 0.5 0.00063 10 traingd 0.5 0.01493 10 traingdx 0.5 0.00099 4 trainlm 0.7 0.00078 4 traingd 0.7 0.04187 4 traingdx 0.7 0.00436 6 trainlm 0.7 0.00095 6 traingd 0.7 0.03406 6 traingdx 0.7 0.00099 8 trainlm 0.7 0.00094 8 traingd 0.7 0.01883 8 traingdx 0.7 0.00099 10 trainlm 0.7 0.00068 10 traingd 0.7 0.00820 10 traingdx 0.7 0.00099 Sumber : Olah Data, (2021)
Dari tabel 2 diketahui tiga model terbaik dengan  hasil  MSE  terkecil  yaitu  0.00054, 0.00063,  dan  0.00068.  Selanjutnya,  ketiga model  terbaik  tersebut  akan  dilanjutkan  ke proses pengujian arsitektur.

## Tabel 3. Hasil Pengujian Arsitektur
Mode l Neuro n Fungsi Pembelajar an LR MSE Pelatiha n Penguji an 1 4 trainlm 0.1  0.00054  0.00372 2 10 trainlm 0.5  0.00063  0.00808 3 10
trainlm 0.7  0.00068  0.02060 Sumber : Olah Data, (2021)
Dari  hasil  pengujian,  diperoleh  model arsitektur  terbaik  yaitu  dengan  MSE  0.00054 pada  proses  pelatihan  dan  MSE  0.00372  pada proses  pengujian.  Dapat  dilihat  pada  gambar  1 bahwa hasil pelatihan sudah mendekati target.
Gambar 1. Grafik Hasil Pelatihan Sumber : Olah Data, (2021)
Model dengan 4 neuron, fungsi pembelajaran  trainlm,  dan learning  rate 0.1 mampu  memberikan  hasil  terbaik.  Model  ini akan  digunakan  untuk  melakukan  peramalan produksi CPO di PT X.
Berikut  hasil  peramalan  CPO  di  PT  X dengan  algoritma Backpropagation  Neural Network .

## Tabel 4. Hasil Peramalan CPO
Bulan Peramalan (Kg) May 2021 1189631 Jun 2021 605855 Jul 2021 1962474 Aug 2021 693697 Sep 2021 1846922 Oct 2021 1995631 Nov 2021 1874236 Dec 2021 1801099 Sumber : Olah Data, (2021)
Tabel  4  menunjukkan  hasil  peramalan produksi  CPO  di  PT  X  dari  Mei  2021  hingga Desember 2021.
Gambar 2. Grafik Hasil Peramalan Sumber : Olah Data, (2021)
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2023 Peramalan Produksi Crude Palm Oil | Dewintari | Widya
Gambar 2  menunjukkan grafik dari hasil peramalan. Pada bulan Juni 2021 produksi CPO akan  mengalami  penurunan,  lalu  meningkat pada bulan Juli 2021. Pada bulan Agustus 2021 Produksi CPO akan mengalami penurunan yang cukup drastis, dan akan meningkat kembali pada September  hingga  Oktober  2021.  Lalu  pada bulan  November  hingga  Desember  2021 Produksi  CPO  diprediksikan  akan  kembali mengalami penurunan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pengolahan  data  dengan menggunakan algoritma backpropagation neural  network ,  diperoleh  kesimpulan  bahwa model  arsitektur  terbaik  untuk  melakukan peramalan  produksi  CPO  dengan  algoritma backpropagation di  PT  X  yaitu  dengan  empat neuron hidden layer , dengan fungsi pembelajaran  trainlm,  fungsi  aktivasi  sigmoid, epoch  5000,  dan learning  rate 0,1  mampu menghasilkan  nilai error terbaik  yaitu  0,00054 pada proses pelatihan, dan 0,00372 pada proses pengujian.
Untuk  memperoleh  hasil  yang  lebih  maksimal dalam peramalan dengan algoritma backpropagation neural  network ,  sebaiknya menggunakan  data  historis  yang  lebih  banyak agar  pelatihan  dan  pengujian  model  arsitektur dapat memberi hasil yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Afriyanti,  D.,  Kroeze,  C.,  &  Saad,  A.  (2016).
Indonesia  Palm  Oil  Production  without Deforestation  and  Peat  Conversion  by 2050. Science  of  the  Total  Environment ,
557 – 558 , 562–570. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.0 3.032 Aini, H., Budiman, E., Wati, M., Puspitasari, N., &  Artikel,  H.  (2019).  Prediksi  Produksi Minyak  Kelapa  Sawit  Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network. SAKTI (Sains, Aplikasi, Komputasi,  Dan  Teknologi  Informasi) , 1 (1), 24–33.
Andriyani,  S.,  &  Sitohang,  N.  (2018). Implementasi  Metode  Backpropagation Untuk  Prediksi  Harga Jual  Kelapa  Sawit Berdasarkan  Kualitas  Buah. JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi) , 4 (2), 155–164.
Diana, Novia, Sagala, D., Steven, & Djokri, A. M.  (2020).  Pengaruh  Biaya  Operasional,
Biaya Produksi, Dan Penjualan Terhadap Laba Bersih Pada Perusahaan Manufaktur Sektor  Dasar  Industri  Dan  Kimia  Yang Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia Periode 2015-2019. Jurnal Ilmu Manajemen  METHONOMIX , 3 (2),  71–
80.
Hernadewita,  Hadi,  Y.  K.,  Syaputra,  M.  J.,  &
Setiawan, D. (2020). Peramalan Penjualan  Obat  Generik  Melalui  Time Series Forecasting Model Pada Perusahaan  Farmasi  di  Tangerang:  Studi
Kasus. Journal Industrial Engineering & Management  Research  (  Jiemar) , 1 (2), 35–49.
https://jiemar.org/index.php/jiemar/articl e/view/38 Rahayu, D., Wihandika, R. C., & Perdana, R. S. (2018). Implementasi Metode Backpropagation Untuk Klasifikasi Kenaikan  Harga  Minyak  Kelapa  Sawit. Jurnal Pengembangan Teknologi
Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 2 (4),
1547–1552.
Razak,  M.  A.,  &  Riksakomara,  E.  (2017). Peramalan Jumlah Produksi Ikan dengan Menggunakan  Backpropagation  Neural Network. JURNAL  TEKNIK  ITS , 6 (1),
142–148.
Rifin,  A.  (2017).  Efisiensi  Perusahaan  Crude Palm  Oil  (CPO)  Di  Indonesia. Jurnal Manajemen  &  Agribisnis , 14 (2),  103– 108.
https://doi.org/10.17358/JMA.14.2.103 Salman,  N.,  Lawi,  A.,  &  Syarif,  S.  (2018).
Artificial Neural Network Backpropagation  with  Particle  Swarm Optimization  for  Crude  Palm  Oil  Price Prediction. Journal of Physics: Conference Series , 1114 (1), 0–8. https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1114/1/012088
Sari, I. P. (2018). Perencanaan Jumlah Produksi Bubuk  Cabai  Dengan  Metode  Fuzzy Mamdani
Berdasarkan
Perkiraaan
Permintaan Pada Pt Ganesha Abaditama. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Dan  Rekayasa ,
23 (2),
133–145.
https://doi.org/10.35760/tr.2018.v23i2.24 63
Sinaga,  R.  F.  P.,  Setiawan,  B.  D.,  &  Marji.
(2018). Peramalan Produksi Kelapa Sawit Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Dengan  Metode  Backpropagation  (Studi
Kasus PT . Sandabi Indah Lestari). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (11), 4613–4620.
Utari,  V.  V.,  Wanto,  A.,  Gunawan,  I.,  &
Nasution,  Z.  M.  (2021).  Prediksi  Hasil Produksi  Kelapa  Sawit  PTPN  IV Bahjambi Menggunakan Algoritma Backpropagation. Journal  of  Computer System  and  Informatics  (JoSYC) , 2 (3), 271–279.