Abstrak —Aplikasi  CariKos  merupakan  aplikasi  e-commerce berbasis  web  yang  mewadahi  para  pencari  indekos  agar  mudah dalam  mencari  indekos.  Aplikasi  ini  menyajikan  harga  yang fluktuatif sesuai dengan  permintaan pasar. Untuk  mendapatkan harga  yang  fluktuatif  ini  digunakan  metode  back  propagation untuk menentukan harga. Penentuan harga ini dipengaruhi oleh banyak  atau  sedikitnya  permintaan  pasar  akan  indekos  beserta nilai  skor  indekos.  Uji  coba  yang  dilakukan  sebanyak  tiga macam  uji  coba,  yaitu  uji  coba  back  propagation,  uji  coba fungsionalitas, dan uji  coba tingkat kepuasan serta pengukuran keuntungan/kerugian.  Uji  coba  metode  back  propagation  yang digunakan  untuk  menentukan  harga  menghasilkan  nilai  rata- rata  MSE  sebesar  0.030167.  Uji  coba  fungionalitas  dan  uji  coba tingkat  kepuasan  serta  pengukur  keuntungan  atau  kerugian dilakukan oleh 5 partisipan. Uji coba fungsionalitas ini dilakukan untuk  mengukur  keberhasilan  dalam  menjalani  proses  bisnis. Pada uji coba fungsionalitas, semua fungsionalitas dalam aplikasi berjalan dengan baik dan benar. Uji coba tingkat kepuasan serta pengukur keuntungan atau kerugian dilakukan untuk mengukur tingkat kepuasan partisipan dengan harga yang ditampilkan dan untuk  mengetahui  keuntungan/kerugian  yang  didapat.  Tingkat kepuasan  partisipan  terhadap  harga  yang  ditampilkan  pada aplikasi  sangat  baik.  Lima  dari  lima  partisipan  merasa  puas dengan harga yang ditampilkan pada aplikasi CariKos. Aplikasi CariKos  mendapatkan  keuntungan  dari  pemesanan  yang dilakukan  oleh  lima  partisipan  sebanyak  tiga  kali  pemesanan dalam  satu  periode.  Sehingga  metode  backpropagation  cocok untuk melakukan penentuan harga indekos.
Kata Kunci —Back Propagation, E-Commerce, Fluktuatif,  MSE , Konvensional, Teknologi Informasi.

## I. PENDAHULUAN
EIRING  dengan  perkembangan  teknologi  informasi  di Indonesia  sektor  bisnis  pun  semakin  berkembang  dan selalu  ada  perubahan  yang  nyata  setiap  harinya.  Perubahan yang terjadi merupakan strategi pengelolaan bisnis yang sudah menggunakan teknologi untuk media bisnis. Hal ini dilakukan untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik.  Apalagi  dengan semakin  ketatnya  persaingan  di  dunia  bisnis,  membuat  para pelaku  bisnis  harus  mempunyai  inovasi  yang  baru  dan meningkatkan  mutu  bisnisnya.  Pengusaha  menyadari  akan pentingnya  sebuah  informasi  yang  dapat  membantu  dalam mengambil suatu keputusan yang penting untuk perkembangan  bisnis.  Dalam  perkembangannya,  bisnis e- commerce muncul  untuk  mengatasi  segala  keterbatasan  yang dapat  terjadi  di  bisnis  konvensional.  Bisnis e-commerce baik untuk  ditekuni  oleh  pengusaha  sebab e-commerce membuat
bisnis  dapat  lebih  efisien  dan  efektif  dalam  meningkatkan keuntungan.
Peningkatan  jumlah  mahasiswa  yang  merantau  membuat permintaan  indekos  meningkat  di  daerah  sekitar  kampus.  Ini membuat bisnis indekos dapat dipertimbangkan sebagai bisnis yang  menguntungkan.  Apalagi indekos  merupakan kebutuhan primer  bagi  mahasiswa  perantauan,  sehingga  bisnis  indekos tidak  akan  sepi  peminat  dan  permintaan  indekos  akan  selalu meningkat.  Ketidak  seimbangannya  ketersediaan  indekos dengan  permintaan  indekos  membuat  persaingan  antar mahasiswa  untuk  mendapatkan  indekos  sangat  ketat.  Hal  ini menyebabkan  para  mahasiswa  pencari  indekos  yang  tersedia di penghujung waktu sangat sulit.
Selain  kesusahan  mencari  lokasi,  harga  menjadi  salah  satu faktor pendukung mahasiswa untuk memilih indekos. Saat ini kebanyakan indekos menawarkan harga yang flat tidak seperti hotel yang mempunyai harga fluktuatif di waktu tertentu. Jika indekos mengimplementasikan harga seperti harga hotel dapat menarik mahasiswa.

## II. LITERATUR PENELITIAN
A. E-Commerce Electronic commerce (e-commerce) adalah proses pembelian,  penjualan  atau  pertukaran  produk,  jasa  dan informasi melalui jaringan computer. Selain teknologi jaringan www, e-commerce juga memerlukan teknologi basis data atau pangkalan  data  (database),  surat  elektronik  (e-mail),  dan bentuk teknologi non computer yang lain seperti halnya sistem pengiriman  barang  dan  alat  pembayaran  untuk  e-commerce ini.
Dalam  mengimplementasikan  e-commerce  tersedia  suatu integrase  rantai  nilai  dari  infrasturkturnya,  yang  terdiri  dari tiga  lapis.  Pertama,  infrastruktur  sistem  distribusi  (flow  of good). Kedua, infrastruktur pembayaran (flow of money). Dan ketiga,  infrastruktur  sistem  informasi  (flow  of  information) [1].  Ada  tiga  faktor  yang  dapat  dicermati  jika  ingin membangun  toko  e-commerce  yaitu  :  variability,  visibility, dan velocity. E-commerce dapat dibagi menjadi beberapa jenis yang memiliki karakteristik berbeda-beda :
1) Business to Business (B2B) Business to Business memiliki karakteristik:
- Trading partner yang sudah ada dan mempunyai hubungan lama
sehingga
pertukaran informasi dapat

## Penentuan Harga Dengan Metode Back Propagation pada Aplikasi E-Commerce CariKos Berbasis Web
Rifqi Nur Fadhilah dan R.V.Hari Ginardi
Departemen Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : hari@its.ac.id
S
disusun  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  kepercayaan ( trust).
- Pertukaran  data  berlangsung  secara  berulang-ulang  dan berkala dengan format yang sudah disepakati.
- Pengiriman  data  tidak  perlu  menunggu  permintaan  dari partner -nya.
- Model  yang  digunakan  adalah peer-to-peer ,  dimana processing  intelligence dapat  didistribusikan  kepada kedua pelaku usaha.
Umumnya e-commerce jenis  ini  menggunakan  mekanisme Electronic  Data  Interchange (EDI).  EDI  adalah  proses transfer  data  yang  terstruktur  dalam  format  standar  yang disetujui  dari  satu  komputer  ke  komputer  lainnya  dalam bentuk  elektronik.  Contoh e-commerce jenis  ini  di  Indonesia adalah www.bizzy.co.id dan www.ralali.com.
2) Business to Consumer (B2C)
Business to Consumer memiliki karakteristik sebagai berikut: -  Terbuka untuk umum.
-  Pelayanan yang diberikan bersifat umum.
-  Layanan yang diberikan berdasarkan permintaan konsumen.
-  Menggunakan pendekatan sistem client/server dimana client (konsumen) menggunakan sistem berbasis web dan processing (business procedure) diletakkan di sisi server.
Pada  e-commerce  jenis  ini  berkembang  sangat  pesat ditandai  dengan  lahirnya  berbagai  toko  online  di  Indonesia. Toko  online    menggunakan  web  sebagai  toko  virtual  untuk menjajakan  produk  dan  layanan.  Contoh  dari  e-commerce jenis  ini  di  Indonesia  adalah  www.traveloka.com  dan www.tiket.com.
3) Consumer to Consumer (C2C)
E-commerce  jenis  ini  meliputi  semua  transaksi  elektronik barang atau jasa antar konsumen. Kebanyakan di e-commerce jenis  ini  menyediakan  tempat  bagi  penjual  untuk  menjualkan langsung barangnya. E-commerce ini pun yang paling terkenal di  Indonesia.  Contoh  dari  e-commerce  jenis  ini  di  Indonesia adalah www.bukalapak.com dan www.tokopedia.com.
4) Consumer to Business (C2B)
E-commerce  jenis  ini  merupakan  jenis  e-commerce  yang menyediakan  tempat  bagi  individu  untuk  menawarkan  jasa atau  produk  mereka  kepada  perusahaan  yang  sedang  mencari jasa atau produk tersebut. Contoh dari e-commerce jenis ini di Indonesia adalah www.istockphoto.com.
5) Business to Administration (B2A)
E-commerce    jenis  ini  mencakup  semua  transaksi  online yang  dilakukan  antara  perusahaan  dan  administrasi  publik. Contoh e-commerce jenis ini di Indonesia adalah www.pajak.go.id dan www.bpjs-online.com.
6) Consumer to Administration (C2A)
E-commerce  jenis  ini  hampir  mirip  dengan  business  to Administration  (B2A)  tetapi  yang  terlibat  bukan  antara perusahaan dan administrasi publik melainkan antara individu dan  administrasi  publik.  Contoh  dari  e-commerce  jenis  ini  di Indonesia adalah www.pajak.go.id.

## B. Teori Permintaan
Mempertimbangkan  permitaan  pasar  terhadap  barang  atau jasa  diperlukan  ketika  kita  membuka  bisnis  baru.  Penentuan harga  pun  menjadi  persoalan  yang  rumit.  Jika  harga  semakin murah  maka  permintaan  akan  semakin  banyak,  tetapi penawaran semakin menurun. Ini terjadi karena ingin mencari
keuntungan  sebesar-besarnya.  Apabila  harga  terlalu  tinggi maka  pembeli  mungkin  akan  membeli  dalam  jumlah  sedikit, namun  berbeda  dengan  penjual  yang  akan  memperbanyak barang  yang  dijual  atau  diproduksi  agar  mendapatkan keuntungan  yang  besar.  Harga  yang  tinggi  juga  bisa menyebabkan  konsumen  akan  mencari  produk  lain  sebagai pengganti barang yang harganya mahal [2].
Dalam  ekonomi  terdapat  satu  titik  pertemuan  antara permintaan  (demand)  dan  penawaran  (supply)  dalam  satuan harga  dan  jumlah  barang.  Hukum  permintaan  menjelaskan hubungan  antara  perubahan  harga  suatu  barang  dengan perubahan  barang  yang  diminta.  Hukum  permintaan menyatakan  bahwa  antara  harga  dan  jumlah  barang  yang diminta  berbanding  terbalik.  Artinya  bila  harga  naik  akan menyebabkan  jumlah  barang  yang  diminta  akan  turun  dan sebaliknya, dengan syarat ceteris paribus [2].
Permintaan suatu barang bisa dikatakan elastis atau inelastis didasari atau ditentukan oleh berbagai faktor yaitu [2]: 1. Barang Mewah dan Barang Kebutuhan Permintaan barang-barang kebutuhan umumnya inelastis,  sedangkan  permintaan  barang-barang  mewah umumnya  elastis.  Karena  walaupun  harga  barang kebutuhan mengalami peningkatan atau penurunan, jumlah yang  diminta  akan  tetap  sama  atau  hanya  mengalami penurunan  sedikit.  Berbeda  dengan  barang  mewah  jika mengalami  peningkatan  harga,  jumlah  yang  diminta  tidak ada.  Tapi  jika  mengalami  penurunan  harga  jumlah  yang diminta akan meningkat.
2. Ketersediaan barang Subsitusi
Apabila  suatu  barang  memiliki  barang  pengganti  atau barang  subsitusi  akan  mempunyai  elatisitas  yang  elastis, sedangkan  barang  tidak  memiliki  pengganti  atau  subsitusi mempunyai  elastisitas  yang  inelastis.  Sebab  ketika  barang itu  mengalami  peningkatan  harga  maka  permintaan  akan barang  tersebut  akan  mengalami  penurunan  dikarenakan tersedianya  barang  subsitusi  yang  harganya  lebih  rendah dari  barang  tersebut.  Berbeda  dengan  barang  yang  tidak mempunyai  barang  subsitusi  akan  mengalami  penurunan permintaan yang sedikit.
3. Definisi Pasar
Semakin  luas  ruang  lingkup  pasarnya  maka  semakin inelatis  barang  tersebut  karena  tidak  ada  barang subsitusinya.  Sebaliknya,  semakin  sempit  ruang  lingkup pasarnya maka semakin elastis barang tersebut.
4. Rentang Waktu
Apabila  rentang  waktu  perubahan  harga  suatu  barang lebih  lama  atau  jangka  panjang,  permintaan  barang tersebut  akan  elastis.  Karena  orang-orang  (konsumen) mampu  untuk  mencari  dan  mensubtitusi  barang  tersebut dan biasa tidak menggunakan barang tersebut lagi. Namun, untuk jangka waktu yang pendek akan mengalami inelastis karena  tidak  adanya  kesempatan  bagi  konsumen  untuk mensubtitusi barang tersebut.
Dengan  teori  permintaan  ini  menjadi  landasan  untuk menganalisis  harga  yang  wajar  untuk  indekos  dengan mempertimbangkan  permintaan  akan  kebutuhan  indekos. Untuk  menentukan  sebuah  harga  maka  dibutuhkan  algoritma
yang  dapat  memprediksi  harga  dengan  mempertimbangkan beberapa pertimbangan..

## C. Back Propagation Neural Network
Back Propagation Neural Network mempunyai kemampuan yang  kuat  dari  interpolasi  non-linear.  Metode  ini  secara  luas digunakan  dalam  aplikasi  teknik  untuk  prediksi  dan optimalisasi.  Back  Propagation  Neural  Network  terdiri  dari input layer, beberapa hidden layer  dan output layer  [3]. Pada Gambar 1 dapat dilihat arsitektur back propagation.
Input layer terdiri dari nilai bias, nilai permintaan, dan nilai bobot  indekos.  Nilai  bias  merupakan  nilai  yang  konstan  dan mempunyai nilai 1. Nilai bias digunakan untuk membuat nilai output yang diinginkan menjadi lebih optimal. Dua input yaitu nilai permintaan dan nilai skor dari indekos. Nilai permintaan merupakan  nilai  permintaan  sewa  indekos  pada  setiap  bulan. Nilai bobot indekos merupakan nilai yang dipunya dari sebuah indekos berdasarkan kriteria. Kriterianya adalah dekat dengan supermarket  atau  minimarket,  dekat  dengan  tempat  ibadah, luas  parkiran  yang  dimiliki  indekos,  terdapatnya  penjaga indekos,  ketersediaan  fasilitas  yang  ditawarkan,  tidak  berada di  daerah  banjir,  tidak  berada  di  daerah  ramai,  dan  dekat dengan lokasi jurusan.
Terdapat  3  fase  dalam  pelatihan  back  propagation,  yaitu fase maju (feed forward), fase mundur (back propagation), dan fase modifikasi bobot. Rumus untuk perhitungan bobot :
(1)

## Gambar 1. Arsitektur Back Propagation
Dimana wlji adalah bobot antara neuron i pada layer l-1 dan neuron j pada layer l, µ adalah bilangan real positif, learning rate yang  berfungsi  untuk  mengontrol  step  pembelajaran algoritma  dan  biasanya  diset  kecil.  Dalam  fase  back propagation,  tiap-tiap  unit output menerima  target  pola  yang berhubungan  dengan  pola input untuk  dihitung  nilai kesalahan.  Kesalahan  tersebut  akan  dipropagasikan  mundur. Sedangkan fase modifikasi bobot bertujuan untuk menurunkan kesalahan  yang  terjadi.  Ketiga  fase  tersebut  diulang  secara terus menerus hingga kondisi penghentian dipenuhi.
Pada penelitian penentuan upah minimum kota berdasarkan tingkat inflasi menggunakan back propagation neural network, didapatkan nilai MSE sebesar 0.0728 [3]. Oleh sebab itu nilai MSE  tersebut  menjadi  landasan  eror  minimal  pada  aplikasi
CariKos.  Maka  dari  itu,  untuk  menentukan  harga  indekos dapat  menggunakan  back  propagation  neural  network.  Back propagation  melakukan  pemodelan  terhadap  nilai  permintaan dan nilai bobot indekos untuk menentukan harga baru.

## III. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI

## A. Deskripsi Umum Sistem
CariKos  merupakan aplikasi  berbasis  web pencari indekos. Di  aplikasi  ini  juga  dapat  melayani  pemesanan  indekos sehingga  pencari  tidak  perlu  pergi  ke  tempat  indekos  yang diinginkan.  Selain  itu  aplikasi  ini  melayani  juga  transaksi untuk membayar pemesanan indekos. Pencarian indekos dapat disesuaikan  dengan  keinginan  dari  pencari  indekos.  Pencari indekos  dapat  memilih  rentang  harga  sewa  indekos,  tipe indekos,  fasilitas  indekos  yang  diinginkan,  fasilitas  kamar yang  diperlukan,  dekat  dengan  jurusan  yang  diinginkan. Pencarian  yang  dapat  disesuaikan  ini  digunakan  agar  indekos yang  ingin  dicari  pencari  indekos  dapat  sesuai  kriteria  yang diinginkan.
Harga  yang  ditampilkan  di  aplikasi  ini  tidak  selalu  sama disetiap bulannya. Harga naik-turun sesuai dengan permintaan di  bulan  itu  sesuai  dengan  hasil  kuesioner  dan  analisis permintaan indekos. Permintaan dapat dilihat pada Gambar 2. Selain  permintaan,  kualitas  indekos  juga  menjadi  dasar penentuan  harga.  Kualitas  indekos  dapat  dilihat  dari  seberapa besar indekos mendapatkan nilai bobot.
Gambar 2. Permintaan Pasar

## B. Penentuan Harga
Penentuan  harga didapatkan dari metode back propagation. Untuk  mendapatkan  harga  terdapat  dua  proses  utama  pada metode back propagation yaitu, training data dan testing data. Diagram alir back propagation dapat dilihat pada Gambar 3.

## 1) Training data
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  proses  data  di- training hingga  mendapatkan  nilai  MSE  yang  kecil.  Proses training data diawali dengan melakukan normalisasi dua input terlebih dahulu.  Metode  normalisasi  yang  digunakan  adalah  metode min-max . Berikut ini merupakan rumus dari metode min-max :
(2) Keterangan : x’ = hasil normalisasi x
= data awal
a = data minimal
b
= data maksimal
Dari  rumus  (1)  dapat  dilihat  bahwa  data  awal  merupakan input sebelum  dinormalisasi,  data  minimal  merupakan  nilai input yang  paling  kecil,  dan  data  maksimal  merupakan  nilai input yang paling besar.
Setelah  melakukan  normalisasi  data,  menginisiasi weight awal  antar node dengan  nilai random .  Nilai random tersebut memiliki  rentang  nilai  dari  -1  hingga  1.  Lalu  melakukan perhitungan  nilai  pada  hidden  layer  dengan  menggunakan rumus berikut:
(3) Keterangan:
= nilai untuk menghitung hidden layer = bobot bias antara input layer dengan hidden layer = nilai input layer ke-i = bobot antara input layer dengan hidden layer

## Gambar 3. Diagram Alir Penentuan Harga
Hasil  dari  perhitungan  pada  rumus  (2)  dilakukan  aktivasi agar nilai hasilnya tetap berada di rentang nilai tertentu. Untuk melakukan  aktivasi  digunakan  fungsi  sigmoid  agar  rentang nilai  berada  di  rentang  0  hingga  1.  Rumus  sigmoid  yang digunakan:
(4)
Keterangan:
= nilai hidden layer
= nilai untuk menghitung hidden layer
Selanjutnya menghitung nilai output, yang mempunyai rumus sebagai berikut:
(5)
Keterangan:
= net masukan unit k = nilai penimbang sambungan pada bias untuk unit y k = nilai aktivasi dari unit z j = nilai penimbang sambungan dari z ij ke unit y k
Hasil  dari  perhitungan  rumus  (4)  dilakukan  aktivasi  agar nilainya mempunyai rentang tertentu. Maka digunakan aktivasi fungsi  sigmoid  agar  nilai  berada  pada  rentang  0  hingga  1. Berikut ini rumus aktivasi fungsi sigmoid:
(6)
Keterangan:
= nilai output
= net masukan unit k
Setelah  melakukan  perhitungan  dengan  rumus  (4)  maka dilakukan  perhitungan  kesalahan  pada  setiap output dengan rumus sebagai berikut:
(7) Keterangan: = nilai kesalahan pada output layer = nilai target data
= nilai output
= net masukan unit k
merupakan  nilai  kesalahan  yang  dipakai  untuk  merubah bobot layer dibawahnya.  Rumus  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:
(8)
Keterangan:
= selisih antara w kj (t) dengan w kj (t + 1) = nilai learning rate = nilai kesalahan output layer = nilai aktivasi dari unit z j
Selanjutnya  menghitung  nilai  kesalahan  pada hidden  layer berdasarkan  kesalahan  pada  setiap hidden  layer z j dengan rumus sebagai berikut:
(9)
Keterangan:
= nilai untuk menghitung nilai kesalahan pada
hidde layer
= nilai kesalahan pada output layer
= bobot dari z ij ke y k
Nilai kesalahan pada hidden layer dapat dihitung menggunakan rumus:
(10) Information:
= nilai untuk menghitung nilai kesalahan pada hidden layer
= net masukan dari unit j
= nilai aktivasi dari unit
Setelah menghitung nilai kesalahan pada hidden layer maka dihitung perubahan bobot v ji dengan menggunakan rumus:
(11)
Information:
= selisih antara v ij (t) dengan v ij (t + 1) = nilai learning rate = nilai kesalahan pada hidden layer
= unit ke-i pada input layer
Terakhir  melakukan update pada  setiap weight .  Untuk menghitung perubahan nilai weight antara hidden layer dengan output layer menggunakan rumus:
(12)
Keterangan:
= bobot dari z ij ke y k unit = selisih antara w kj (t) dengan w kj (t + 1)
Untuk menghitung perubahan nilai weight antara input layer dengan hidden layer menggunakan rumus:
(13)
Keterangan:
= bobot dari x i unit ke z i unit = selisih   ystem v ij (t) dengan w ij (t + 1)
Setelah  melakukan update pada  setiap  nilai weight maka dilakukan  perhitungan  nilai  MSE. Mean  Square  Error (MSE) merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  menguji  kesalahan pada system. Rumus perhitungan MSE adalah sebagai berikut:
(14)
Keterangan: = jumlah data = nilai output data = nilai target data
Training data dilakukan terus menerus hingga mendapatkan nilai  MSE  dibawah  0.0728.  Jika  nilai  MSE  sudah  dibawah 0.0728 maka dilakukan testing data untuk mendapatkan harga baru.

## 2) Testing Data
Setelah training data sudah selesai,  maka dilakukan testing data  agar  mendapat  harga  yang  baru. Testing data  dilakukan dengan  proses  perhitungan  rumus  (1)  hingga  rumus  (5)  pada training data.  Nilai output yang  didapatkan  dilakukan denormalisasi  terlebih  dahulu  dengan  menggunakan  metode min-max agar menghasilkan harga baru. Rumus denormalisasi metode min-max adalah sebagai berikut:
(15) Keterangan : x = data asli x’ = data normalisasi xmax = data maksimum asli xmin = data minimum asli
Nilai  maksimum  diambil  dari  harga  awal  ditambah  lima persen dari harga asli, sedangkan  nilai  minimum diambil dari harga  awal  dikurangi  dua  setengah  persen  dari  harga  awal. Hasil  dari  denormalisasi  akan  menghasilkan  harga  yang digunakan  pada  aplikasi  CariKos.  Penentuan  harga  ini diharapkan  membuat  harga  yang fluktuatif seperti  harga sewa hotel yang berbeda setiap bulannya sesuai dengan permintaan dari pasar

## IV. UJI COBA DAN EVALUASI
Pada  bagian  ini,  akan  dilakukan  uji  coba  penentuan  harga menggunakan metode back propagation dengan mempertimbangkan  permintaan  dan  nilai  bobot  indekos. Gambar  5.7  merupakan  harga  awal  dari  kamar  indekos, Gambar  5.8  merupakan  penentuan  harga  jika  permintaan sedang  rendah,  dan  Gambar  5.9  merupakan  penentuan  harga jika permintaan sedang tinggi. Untuk itu dipilih bulan Februari sebagai  bulan  yang  memiliki  permintaan  rendah  dan  bulan Agustus  sebagai  bulan  yang  memiliki  permintaan  yang banyak. Daftar permintaan dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 4. Harga Awal
Gambar 5. Harga Akhir Ketika Permintaan Banyak
Gambar 6. Harga Akhir Ketika Permintaan Rendah

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  uji  coba  penentuan  harga,  bahwa  harga  ketika permintaan tinggi mengalami kenaikan dan ketika permintaan
rendah  harga  mengalami  penurunan.  Penentuan  harga dilakukan  dengan  menggunakan  metode  back  propagation. Hasil itu didapatkan dengan melakukan training data terhadap kedua nilai input. Training data yang dilakukan dengan iterasi sebanyak 180 kali, hidden layer berjumlah tiga, nilai learning rate  yang  dipakai  0.9,  dan  menghasilkan  nilai  MSE  sebesar 0.030167.
DAFTAR PUSTAKA [1] D.  Irmawati,  “Pemanfaatan  E-Commers  Dalam  Dunia  Bisnis,” J. Ilm. Orasi Bisnis , vol. 6, pp. 95–112, 2011. [2] E. Christianto, “Faktor yang mempengaruhi volume impor beras di Indonesia,” J. JIBEKA , vol. 7, pp. 38–43, 2013.
[3] dan  A.  R.  E.  Yohannes,  W.  F.  Mahmudy,  “Penentuan  Upah Minimum  Kota  Berdasarkan  Tingkat  Inflasi  Menggunakan Backpropagation  Neural  Network  (BPNN),” J.  Teknol.  Inf.  Dan
Ilmu Kompu , vol. 2, no. 1, pp. 34–40, 2015.