## Prediksi Produktivitas Kelapa Sawit di PTPN IV dengan Algoritma Backpropagation
Daniel Marpaung 1* , S Sumarno 1 , Indra Gunawan 1
1 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: * danielmarpaung@gmail.com

## Abstrak
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  penghasil  minyak  kelapa  sawit  terbesar  di  dunia.  Hal  ini  disebabkan  dari  sekian  banyak tananam  yang  menghasilkan  minyak  atau  lemak,  kelapa  sawit  salah  satu  jenis  tanaman  perkebunan  yang    menghasilkan  nilai ekonomi terbesar dan menduduki posisi penting dalam sektor perekonomian di Indonesia, karena hasil dari produksi kelapa sawit ini akan  menjadi  pemasukan  bagi  negara  maupun  bagi  daerah  setempat.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi produktivitas kelapa sawit pada PTPN IV kebun Dolok Sinumbah pada tahun yang akan datang sehingga hasil prediksi akan menjadi informasi dan masukkan bagi pihak-pihak terkait yang berkepentingan (pihak perusahaan) untuk lebih memaksimalkan kinerja serta mampu  membuat  kebijakan-kebijakan  yang  tepat  agar  produktivitas  kelapa  sawit  diperkebunan  ini  relatif  stabil  dan  mampu meningkat  tiap  tahunnya,  sehingga  berimplikasi  terhadap  kesejahteraan  karyawan.  Data  penelitian  diperoleh  dari  PTPN  IV  kebun Dolok Sinumbah.  Penelitian ini menggunakan 5 model arsitektur yaitu 3-10-1, 3-15-1, 3-18-1, 3-20-1 dan 3-22-1. Dari lima model arsitektur  yang  digunakan  di  peroleh  satu  model  arsitektur  terbaik  3-15-1  dengan  tingkat  keakurasian  92%.  Berdasarkan  model arsitektur  terbaik  ini  akan  digunakan untuk  memprediksi  produktivitas kelapa  sawit pada  PTPN  IV kebun  Dolok  Sinumbah  tahun 2020.
Kata Kunci: Prediksi, Produktivitas, Kelapa Sawit, Dolok Sinumbah, Backpropagation

## Abstract
Indonesia is one of the largest palm oil producing countries in the world. This is because of the many plants that produce oil or fat, oil palm is one of the types of plantation crops that produce the greatest economic value and occupies an important position in the economic sector in Indonesia, because the results of this oil palm production will be income for the state and for the region . local. The purpose of this research is to predict the productivity of oil palm in PTPN IV Dolok Sinumbah plantation in the coming year so that  the  results  of  the  predictions  will  become  information  and  input  for  relevant  interested  parties  (the  company)  to  maximi ze performance and be able to make policies. appropriate so that the productivity of oil palm in this plantation is relatively stable and able to increase every year, so that it has implications for the welfare of employees. The research data were obtained from PTPN IV Kebun  Dolok  Sinumbah.  This  study  uses  5  architectural  models,  namely  3-10-1,  3-15-1,  3-18-1,  3-20-1  and  3-22-1.  Of  the  five architectural models used, one of the best architectural models is obtained 3-15-1 with an accuracy rate of 92%. Based on this best architectural model, it will be used to predict oil palm productivity in PTPN IV Dolok Sinumbah plantation in 2020.
Keywords : Prediction, Productivity, Palm Oil, Dolok Sinumbah, Backpropagation

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman kelapa sawit merupakan salah satu tanaman penghasil minyak tertinggi didunia. Secara ekonomis, untuk dapat memproduksi  kelapa  sawit  dibutuhkan  kemampuan  yang  tinggi, manajemen  yang  rapi  dan  tenaga kerja  yang  disiplin dan terlatih. Kegiatan tersebut selain dapat menguntungkan bagi ekonomi daerah, juga mampu menyediakan lapangan kerja bagi ribuan keluarga yang masih bergantung pada hasil pertanian dan perkebunan [1]. Indonesia merupakan salah satu  negara  penghasil  minyak  kelapa  sawit  terbesar  di  dunia.  Hal  ini  disebabkan  dari  sekian  banyak  tananam  yang menghasilkan minyak atau lemak, kelapa sawit salah satu jenis tanaman perkebunan yang  menghasilkan nilai ekonomi terbesar dan menduduki posisi penting dalam sektor perekonomian di Indonesia, karena hasil dari produksi kelapa sawit ini  akan  menjadi  pemasukan  bagi  negara  maupun  bagi  daerah  setempat.  Daerah  penyebaran  industri  kelapa  sawit  di Indonesia meliputi Sumatra, Kalimantan, Sulawesi dan sekitarnya. Industri perkebunan kelapa sawit berkembang pesat terutama pada PT. Perkebunan Nusantara (PTPN) yang merupakan Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yang tersebar di  seluruh  Indonesia  khususnya  di  Sumatera  Utara.  Luasnya  lahan  di  Sumatera  Utara  menjadi  modal  utama  bagi perkembangan industri kelapa sawit [2]. Karena pentingnya tanaman kelapa sawit bagi perekonomian Indonesia, maka diusulkan  artikel  ini  untuk  melakukan  prediksi  produktifitas  kelapa  sawit  dengan  mengambil  sampel  data  produksi kelapa  sawit  PTPN  IV  kebun  Dolok  Sinumbah  yang  merupakan  anak  cabang  dari  PTPN  milik  negara,  sebab  kebun Dolok Sinumbah memiliki area perkebunan kelapa sawit yang cukup luas  100 Ha.
Algoritma  prediksi  yang  disusulkan  pada  artikel  ini  adalah  algoritma  backpropagation.  Algoritma backpropagation  merupakan  salah  satu  algoritma  JST  yang  mampu  bekerja  secara  sistematik  dengan  melatih  jaringan multiplayer  menggunakan  ilmu  matematis  berdasarkan  model-model  arsitektur  jaringan  yang  dikembangkan  [3]–[5]. Selain  itu  algoritma  Backpropagation  mampu  melakukan  prediksi  berdasarkan  data  time-series  [6]–[11].  Penelitian- penelitian terdahulu yang terkait dengan artikel ini diantaranya tertuang dalam artikel Jurnal yang ditulis oleh (Dewi & Andani,  2019),  penelitian  ini  dilakukan  untuk  memprediksi  ekspor  minyak  sawit  di  Indonesia  menurut  negara  tujuan utama menggunakan algoritma backpropagation. Penelitian ini menggunakan empat arsitektur: 12-4-1, 12-8-1, 12-16-1 dan 12-32-1 dengan  arsitektur  terbaik  12-8-1 yang menghasilkan akurasi lebih dari 90%  dan MSE 0.009599767, akan tetapi  penelitian  ini  masih  berupa  model  prediksi  saja,  belum  menghasilkan  hasil  prediksi  [12].  (Ahmad,  Martha,  &
Imro’ah, 2019) melakukan penelitian untuk memprediksi kelapa sawit di PTPN III dengan additive outlier pada model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Berdasarkan analisis diperoleh bahwa nilai AIC pada model SARIMA adalah sebesar 2.070,72 dan nilai MAPE nya sebesar 25% sedangkan model SARIMA dengan deteksi outlier diperoleh nilai  AIC sebesar 1.731,42 dan nilai  MAPE sebesar 15,91%. Maka dapat  disimpulkan bahwa model SARIMA  dengan  deteksi  outlier  adalah  model  terbaik  untuk  peramalan  produksi  kelapa  sawit  di  PTPN  XIII  [13]. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh  (Setiawan, Wahyuningsih, &  Goejantoro, 2020). Penelitian ini melakukan peramalan  produksi  kelapa  sawit  menggunakan Winter’s dan Pegel’s  Exponential  Smoothing dengan  Pemantauan Tracking  Signal .  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  model  musiman  multiplikatif  tanpa  trend  pada  metode Pegel’s exponential smoothing dengan nilai MAPE sebesar 7,04% memiliki akurasi peramalan yang lebih baik daripada metode yang lainnya [14].
Berdasarkan  latar  belakang  serta  penelitian-penelitian  terkait  yang  telah  diuraikan,  maka  diusulkan  artikel  ini untuk  memprediksi  produktivitas  kelapa  sawit  di PTPN  IV  kebun  Dolok  Sinumbah  di  tahun-tahun yang  akan  datang. Tujuannya  agar  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  menjadi  informasi  dan  masukkan  bagi  pihak-pihak  terkait  yang berkepentingan  (pihak  perusahaan)  untuk  lebih  memaksimalkan  kinerja  serta  mampu  membuat  kebijakan-kebijakan yang tepat agar produktivitas kelapa sawit diperkebunan ini relatif stabil dan mampu meningkat tiap tahunnya, sehingga berimplikasi terhadap kesejahteraan karyawan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif.  Secara  umum metode  pengumpulan  data  untuk  memecahkan  masalah dalam penelitian ini menggunakan 3 (tiga) metode yaitu :
1. Wawancara (Interview)
Pada tahapan ini dilakukan wawancara kepada bagian Produksi buah untuk  mendapatkan data-data yang diperlukan untuk memprediksi produktivitas kelapa sawit di PTPN IV Dolok sinumbah
2. Observasi
Penulis  melakukan  pengamatan  secara  langsung  ke  bagian  Pengolahan  buah  untuk  memperoleh  data  yang diperlukan.
3. Studi literatur
Penulis mencari  referensi  teori yang relevan dengan kasus atau permasalahan yang ditentukan. Referensi  ini dapat dicari  dari  buku,  jurnal,  artikel  laporan  penelitian,  dan  situs-situs  di  internet.  Output  dari  studi  literatur  ini  adalah terkoleksinya referensi yang relevan dengan topik masalah.
Tabel 1. Produktivitas Kelapa Sawit PTPN IV Kebun Dolok Sinumbah Tahun 2012-2019 (Ton)
Bulan Tahun 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Januari 5.170 3.968 4.701 5.584 4.222 5.170 4.691 5.170 Februari 4.884 3.726 4.129 2.433 3.885 4.884 3.986 4.884 Maret 5.842 6.483 5.765 4.862 5.238 4.842 5.958 4.842 April 4.375 6.240 5.384 3.717 4.931 4.375 5.113 4.375 Mei 4.211 8.998 7.242 5.222 5.439 3.943 5.746 3.943 Juni 3.968 2.755 3.669 3.732 4.988 5.754 6.069 5.754 Juli 3.726 5.512 4.128 3.988 4.536 5.458 6.393 7.458 Agustus 3.483 2.269 4.265 5.244 6.084 5.161 5.716 5.161 September 3.240 5.027 4.402 6.507 7.632 4.865 5.040 4.865 Oktober 2.998 1.784 4.540 3.756 2.180 3.569 6.364 6.569 November 3.755 4.541 4.677 5.012 4.728 3.273 5.687 4.273 Desember 2.512 4.299 6.814 5.268 4.275 4.976 5.011 4.976

## 2.2  Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang diusulkan dan disajikan pada artikel ini merupakan tahapan-tahapan secara umum dari proses prediksi produktivitas kelapa sawit di PTPN IV kebun Dolok Sinumbah. Tahapan tersebut dapat dilihat pada gambar 1.
Data Penelitian Data Pengujian Data Pelatihan Proses Pelatihan Proses Pengujian Hasil Prediksi Pemilihan Arsitektur Jaringan Normalisasi Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  diusulkan  pada  artikel  ini    dimulai  dari  pengumpulan  dataset  penelitian.  Dataset  penelitian yang digunakan adalah data  produktivitas kelapa sawit  yang diperoleh dari  proses wawancara dan observasi  di  PTPN IV  Kebun  Dolok  Sinumbah,  data  yang  diperoleh  adalah  data  produktivitas  tahun  2012-2019  berdasarkan  bulan produksi. Kemudian dilakukan preprocessing data dan membagi data tersebut menjadi beberapa bagian yaitu data yang digunakan untuk pelatihan dan data yang digunakan untuk pengujian, setelah itu data dinormalisasi terlebih dahulu agar bisa  diproses  dan  dihitung  dengan  menggunakan  aplikasi  Matlab  2011b.  Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan model arsitektur jaringan yang akan digunakan untuk proses pelatihan dan proses pengujian. Kemudian proses pelatihan dan pengujian akan dilakukan dengan menggunakan model arsitektur yang sudah ditentukan. Selanjutnya dari beberapa model arsitektur yang digunakan, akan dipilih yang terbaik berdasarkan tingkat akurasi yang lebih tinggi dan nilai MSE yang lebih kecil. Setelah itu akan dilakukan prediksi menggunakan model arsitektur terbaik yang telah dipilih.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Normalisasi Data
Dataset  penelitian  yang  disajikan  pada  tabel  1  akan  dinormalisasi  dengan  menggunakan  persamaan  (1)  berikut  [15], [16], [25]–[34], [17], [35], [18]–[24]:
1 . 0 ) ( 8 . 0 ' + − − = a b a x x
Keterangan : x'  = Hasil normalisasi x  = Data yang akan dinormalisasi a   = Data terkecil dari dataset b   = Data terbesar dari dataset
Data yang sudah dinormalisasi menggunakan persamaan (1) dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Normalisasi Data 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 1 0,47552  0,34225  0,42350  0,52143  0,37038  0,47552  0,42240  0,47552
2 0,44380  0,31533  0,36007  0,17198  0,33301  0,44380  0,34421  0,44380
3 0,55005  0,62112  0,54151  0,44136  0,48306  0,43914  0,56291  0,43914
4 0,38735  0,59421  0,49925  0,31438  0,44901  0,38735  0,46920  0,38735
5 0,36916  0,90000  0,70531  0,48129  0,50535  0,33944  0,53940  0,33944
6 0,34225  0,20766  0,30905  0,31604  0,45533  0,54029  0,57522  0,54029
7 0,31533  0,51346  0,35996  0,34443  0,40521  0,50746  0,61115  0,72926
8 0,28841  0,15383  0,37515  0,48372  0,57688  0,47452  0,53607  0,47452
9 0,26150  0,45963  0,39034  0,62380  0,74856  0,44169  0,46110  0,44169
10 0,23458  0,10000  0,40565  0,31870  0,14392  0,29796  0,60794  0,63067 11 0,31857  0,40579  0,42084  0,45800  0,42650  0,26513  0,53286  0,37604 (1)
Data 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 12 0,18075  0,37888  0,65784  0,48639  0,37626  0,45400  0,45788  0,45400
Hasil  normalisasi  pada  tabel  2  ini  akan  dibagi  menjadi  2  bagian,  yakni  data  pelatihan  dan  data  pengujian.  Data  input pelatihan  menggunakan  data  tahun  2012  hingga  tahun  2014  dengan  target  tahun  2015.  Sedangkan  untuk  data  input pengujian menggunakan data tahun 2016 hingga tahun 2018 dengan target tahun 2019.

## 3.2. Model Arsitektur Terbaik
Model arsitektur yang digunakan pada penelitian ini ada 5 model antara lain: 3-10-1, 3-15-1, 3-18-1, 3-20-1 dan 3-10-1. Berdasarkan 5 model tersebut, model 3-15-1 merupakan model terbaik yang terpilih karena tingkat akurasi yang lebih tinggi (92%) dibandingkan. Cara untuk menentukan model arsitektur terbaik dengan algoritma Backpropagation adalah dengan melihat tingkat  akurasi  tertinggi dari masing-masing  model.  Parameter Kesalahan yang digunakan adalah  0,2- 0,001. Proses analisis menggunakan alat bantu Matlab dan Microsoft Excel.  Berdasarkan hasil pelatihan dan pengujian menggunakan aplikasi MATLAB dan perhitungan menggunakan Microsoft Excel, model arsitektur terbaik dari ke lima model yang digunakan adalah 3-15-1. Hasil dari pelatihan dan proses pengujian model 3-15-1 dapat dilihat pada tabel 3 dan tabel 4 berikut:
Table 3. Data Pelatihan Model 3-15-1 Table 4. Data Pengujian Model 3-15-1 Pola  Target  Output Error SSE Pola  Target  Output Error SSE Hasil 1 0,1480 0,4832 -0,3352 0,1123523361 1 0,4568 0,3760 0,0808 0,0065318724 1 2 0,1247 0,1522 -0,0275 0,0007557001 2 0,6138 0,4223 0,1915 0,0366875716 1 3 0,1910 0,4593 -0,2683 0,0720009889 3 0,5438 0,8526 -0,3088 0,0953512641 1 4 0,3229 0,3175 0,0054 0,0000286225 4 0,3662 0,7836 -0,4174 0,1742394564 1 5 0,2465 0,4788 -0,2323 0,0539725824 5 0,5334 0,9816 -0,4482 0,2008832400 1 6 0,3251 0,3860 -0,0609 0,0037051569 6 0,4568 0,5527 -0,0959 0,0091929744 1 7 0,3646 0,3379 0,0267 0,0007144929 7 0,6138 1,0713 -0,4575 0,2092696516 1 8 0,4041 0,4239 -0,0198 0,0003904576 8 0,5438 0,4262 0,1176 0,0138321121 1 9 0,4437 0,6105 -0,1669 0,0278389225 9 0,3662  -0,0890 0,4552 0,2071888324 0 10 0,4832 0,3367 0,1465 0,0214505316 10 0,5334 0,5223 0,0111 0,0001232100 1 11 0,5227 0,4861 0,0366 0,0013373649 11 0,4568 0,9828 -0,5260 0,2766549604 1 12 0,5622 0,4872 0,0750 0,0056205009 12 0,6138 0,5413 0,0725 0,0052620516 1 Jlh SSE 0,3001676573 Jlh SSE 1,2352171970 92% MSE 0,0130507677 MSE 0,0537050955
Pada tabel 4 dan 5 dapat dilihat hasil tingkat akurasi dan MSE dari model arsitektur terbaik, yaitu 3-22-1. Tabel 4 dibuat dan dihitung menggunakan Microsoft Excel. Penjabarannya dapat dilihat sebagai berikut:
Target = Diperoleh dari target data pelatihan (tabel 4) dan target data pengujian (tabel 5) Output = Diperoleh dari hasil perhitungan dengan matlab Error = diperoleh dari Target-Output SSE = diperoleh dari Error ^ 2 Jlh SSE = Total SSE yang dihasilkan dari pola 1 – 33 MSE = Diperoleh dari Jumlah SSE / 33 (33 adalah jumlah pola) Hasil = Jika nilai Error dalam data pengujian <= 0,01 maka hasilnya benar (1). Jika tidak maka salah (0). Akurasi = Diperoleh dari jumlah hasil yang benar ((pola / 12) * 100), menghasilkan akurasi 92%.
Angka 1 pada tabel 4 merupakan kata lain dari “Benar”, sementara 0 = “Salah”.
Sedangkan hasil pelatihan model arsitektur 3-15-1 dengan menggunakan Matlab dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Pelatihan Model Arsitektur 3-15-1
Pada gambar  2  dapat  dijelaskan bahwa pada data input pelatihan model 3-15-1 menggunakan lapisan masukan (input layer)  3 masukan,  lapisan  tersembunyi  (hidden  layer)  15  neuron  dan  lapisan  keluaran  (output  layer)  1  neuron.  Epoch yang dihasilkan sebesar 3670 iterasi dalam waktu 47 detik.

## 3.3. Perbandingan Model Arsitektur yang Digunakan
Perbandingan  hasil  proses  pelatihan  dan  pengujian  dengan  model  arsitektur  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  tabel berikut:
Table 5. Perbandingan Model Arsitektur Model Epoch Waktu MSE Pengujian Akurasi 3-10-1 12563 02:36 0,1493349501 83% 3-15-1 3670 00:47 0,1029347664 92% 3-18-1 2294 00:28 0,1204917746 75% 3-20-1 3350 00:40 0,1237723547 42% 3-22-1 1741 00:22 0,3654325513 58%
Pada  tabel  5  dapat  dilihat  perbandingan  dari  masing-masing  model  arsitektur  yang  digunakan.  Dari  lima  model arsitektur  yang  dilatih  dan  diuji,  model  arsitektur  3-15-1  merupakan  model  arsitektur  terbaik  dengan  epoch  sebesar 3670 iterasi dan tingkat akurasi 92% (paling tinggi dibandingkan 4 model arsitektur yang lain)..

## 3.4. Hasil Prediksi
Selanjutnya akan dilakukan prediksi dengan model 8-9-1 menggunakan rumus mengembalikan nilai:
Keterangan: x n = Hasil Prediksi x  = Target Prediksi a   = Data terkecil dari dataset b   = Data terbesar dari dataset
(2)
Untuk hasil prediksi tahun 2020 dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan Data Awal Produktivitas Kelapa Sawit (2012-2019) dengan Data Prediksi (2020)
Bulan Data Awal Data Prediksi 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Januari 5.170  3.968  4.701  5.584  4.222  5.170  4.691  5.170 5.419 Februari 4.884  3.726  4.129  2.433  3.885  4.884  3.986  4.884 4.867 Maret 5.842  6.483  5.765  4.862  5.238  4.842  5.958  4.842 5.936 April 4.375  6.240  5.384  3.717  4.931  4.375  5.113  4.375 5.154 Mei 4.211  8.998  7.242  5.222  5.439  3.943  5.746  3.943 5.224 Juni 3.968  2.755  3.669  3.732  4.988  5.754  6.069  5.754 6.304 Juli 3.726  5.512  4.128  3.988  4.536  5.458  6.393  7.458 7.765 Agustus 3.483  2.269  4.265  5.244  6.084  5.161  5.716  5.161 5.780 September  3.240  5.027  4.402  6.507  7.632  4.865  5.040  4.865 4.480 Oktober 2.998  1.784  4.540  3.756  2.180  3.569  6.364  6.569 5.744 November  3.755  4.541  4.677  5.012  4.728  3.273  5.687  4.273 5.672 Desember 2.512  4.299  6.814  5.268  4.275  4.976  5.011  4.976 5.292

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dijabarkan  dalam  artikel  ini,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa metode Backpropagation dapat digunakan untuk memprediksi Produktivitas Kelapa Sawit pada PTPN IV Kebun Dolok Sinumbah.  Berdasarkan  perbandingan  data  awal  produktivitas  kelapa  sawit  pada  PTPN  IV  Kebun  Dolok  Sinumbah (tahun  2012-2019)  dengan  data  prediksi  (tahun  2020),  tidak  terjadi  perubahan  data  produksi  yang  signifikan (produktivitas relatif stabil)

## REFERENCES
[1] M.  Firdaus  and  I.  Lubis,  “Analisis  Produksi  Kelapa  Sawit  (Elaeis  Guineensis  Jacq.)  Di  Kebun  Buatan,  Kabupaten  Pelalawan,  Riau Production,” Bul. Agrohorti , vol. 6, no. 2, pp. 281–286, 2018.
[2] Masykur,  “PENGEMBANGAN  INDUSTRI  KELAPA  SAWIT  SEBAGAI  PENGHASIL  ENERGI  BAHAN  BAKAR  ALTERNATIF DANMENGURANGI PEMANASAN GLOBAL (Studi di Riau Sebagai Penghasil Kelapa Sawit Terbesar di Indonesia),” Jurnal Reformasi , vol. 3, no. 2, pp. 96–107, 2013.
[3] A. Wanto, “Prediksi Produktivitas Jagung Indonesia Tahun 2019-2020 Sebagai Upaya Antisipasi Impor Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation,” SINTECH (Science and Information Technology) , vol. 1, no. 1, pp. 53–62, 2019.
[4] A. Wanto, “Optimasi Prediksi Dengan Algoritma Backpropagation Dan Conjugate Gradient Beale-Powell Restarts,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 3, no. 3, pp. 370–380, Jan. 2017.
[5] A. P. Windarto et al. , Jaringan Saraf Tiruan: Algoritma Prediksi dan Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[6] A. Wanto and A. P. Windarto, “Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” Jurnal & Penelitian Teknik Informatika Sinkron , vol. 2, no. 2, pp. 37–44, 2017.
[7] 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.
[8] A. Wanto, “Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Dalam Memprediksi Jumlah Kemiskinan Pada Kabupaten/Kota Di Provinsi Riau,” Kumpulan JurnaL Ilmu Komputer (KLIK) , vol. 05, no. 01, pp. 61–74, 2018.
[9] S.  Setti,  A.  Wanto,  M.  Syafiq,  A.  Andriano,  and B.  K.  Sihotang,  “Analysis  of  Backpropagation  Algorithms  in  Predicting  World  Internet Users,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[10] I.  S.  Purba et  al. ,  “Accuracy  Level  of  Backpropagation  Algorithm  to  Predict  Livestock  Population  of  Simalungun  Regency  in  Indonesia Accuracy Level of Backpropagation Algorithm to Predict Livestock Population of Simalungun Regency in Indonesia,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[11] I. A. R. Simbolon, F. Yatussa’ada, and A. Wanto, “Penerapan Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi Persentase Penduduk Buta Huruf di Indonesia,” Jurnal Informatika Upgris , vol. 4, no. 2, pp. 163–169, 2018.
[12] R. Dewi and S. R. Andani, “Model Jaringan Syaraf Tiruan Memprediksi Ekspor Batu Bara Menurut Negara Tujuan,” Jurnal Teknovasi , vol. 06, no. 02, pp. 85–95, 2019.
[13] N. S. R. Ahmad, S. Martha, and N. Imro’ah, “Prediksi Produksi Kelapa Sawit di PTPN XIII dengan Additive Outlier pada Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA),” Buletin Ilmiah Math, Stat, dan Terapannya (Bimaster) , vol. 8, no. 4, pp. 875–882, 2019.
[14] D. A. Setiawan, S. Wahyuningsih, and R. Goejantoro, “Peramalan Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Winter’s dan Pegel’s Exponential Smoothing dengan Pemantauan Tracking Signal,” Jambura Journal of Mathematics , vol. 2, no. 1, pp. 1–14, 2020.
[15] A.  A.  Fardhani,  D.  Insani,  N.  Simanjuntak,  and  A.  Wanto,  “Prediksi  Harga  Eceran  Beras  Di  Pasar  Tradisional  Di  33  Kota  Di  Indonesia Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Jurnal Infomedia , vol. 3, no. 1, pp. 25–30, 2018.
[16] R.  E.  Pranata,  S.  P.  Sinaga,  and  A.  Wanto,  “Estimasi  Wisatawan  Mancanegara  Yang  Datang  ke  Sumatera  Utara  Menggunakan  Jaringan Saraf,” Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 97–102, 2018.
[17] 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.
[18] J. Wahyuni, Y. W. Paranthy, and A. Wanto, “Analisis Jaringan Saraf Dalam Estimasi Tingkat Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera Utara,” Jurnal Infomedia , vol. 3, no. 1, pp. 18–24, 2018.
[19] B.  K.  Sihotang  and  A.  Wanto,  “Analisis  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dalam  Memprediksi  Jumlah  Tamu  Pada  Hotel  Non  Bintang,” Jurnal Teknologi Informasi Techno , vol. 17, no. 4, pp. 333–346, 2018.
[20] I. S. Purba and A. Wanto, “Prediksi Jumlah Nilai Impor Sumatera Utara Menurut Negara Asal Menggunakan Algoritma Backpropagation,”
Jurnal Teknologi Informasi Techno , vol. 17, no. 3, pp. 302–311, 2018.
[21] M. K. Z. Sormin,  P. Sihombing, A. Amalia, A. Wanto, D. Hartama, and D. M. Chan, “Predictions of World Population Life Expectancy Using Cyclical Order Weight / Bias,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[22] A. Wanto et al. , “Analysis of the Accuracy Batch Training Method in Viewing Indonesian Fisheries Cultivation Company Development,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[23] 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. 1, pp. 1–6, 2019.
[24] A.  Wanto et  al. ,  “Forecasting  the  Export  and  Import  Volume  of  Crude  Oil  ,  Oil  Products  and  Gas  Using  ANN,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[25] A.  Wanto,  “Prediksi  Produktivitas  Jagung  Di  Indonesia  Sebagai  Upaya  Antisipasi  Impor  Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation,” SINTECH (Science and Information Technology) Journal , vol. 2, no. 1, pp. 53–62, 2019.
[26] A. Wanto, “Prediksi Angka Partisipasi Sekolah dengan Fungsi Pelatihan Gradient Descent With Momentum & Adaptive LR,” Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika (ALGORITMA) , vol. 3, no. 1, pp. 9–20, 2019.
[27] W. Saputra, J. T. Hardinata, and A. Wanto, “Implementation of Resilient Methods to Predict Open Unemployment in Indonesia According to Higher Education Completed,” JITE (Journal of Informatics and Telecommunication Engineering) , vol. 3, no. 1, pp. 163–174, 2019.
[28] 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, pp. 1–8, 2020.
[29] 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, pp. 1–7, 2020.
[30] W. Saputra, P. Poningsih, M. R. Lubis, S. R. Andani, I. S. Damanik, and A. Wanto, “Analysis of Artificial Neural Network in Predicting the Fuel Consumption by Type of Power Plant,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–5, 2019.
[31] I. Parlina, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Artificial Neural Network Pada Industri Non Migas Sebagai Langkah Menuju Revolusi Industri 4.0,” InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan , vol. 4, no. 1, pp. 155–160, 2019.
[32] S.  P.  Sinaga,  A.  Wanto,  and  S.  Solikhun,  “Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Resilient  Backpropagation  dalam  Memprediksi  Angka Harapan Hidup Masyarakat Sumatera Utara,” Jurnal Infomedia , vol. 4, no. 2, pp. 81–88, 2019.
[33] S. P. Siregar, A. Wanto, and Z. M. Nasution, “Analisis Akurasi Arsitektur JST Berdasarkan Jumlah Penduduk Pada Kabupaten / Kota di Sumatera Utara,” in Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) , 2018, pp. 526–536.
[34] 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. 1, pp. 1–6, 2019.
[35] A.  Wanto  and  J.  T.  Hardinata,  “Estimasi  Penduduk  Miskin  di  Indonesia  Sebagai  Upaya  Pengentasan  Kemiskinan  dalam  Menghadapi Revolusi Industri 4.0,” CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) , vol. 4, no. 2, pp. 198–207, 2019.
[36] T. Afriliansyah and Z. Zulfahmi, “Prediction of Life Expectancy in Aceh Province by District City Using the Cyclical Order Algorithm,” International Journal of Information System & Technology , vol. 3, no. 2, pp. 268–275, 2020.