## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1471 − 1482 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2704

## Prediksi Hasil Produksi Tanaman Tomat di Indonesia Menurut Provinsi Menggunakan Algoritma Fletcher-Reeves
Surya Fajri*, Heru Gunawan, Lokot Ridwan Batubara, Zunaida Sitorus
Universitas Asahan, Kisaran, Indonesia Email: 1,* bankfajri@gmail.com, 2 herugun10@gmail.com, 3 lokotridwan36@gmail.com, 4 z_sitorus@yahoo.com Penulis Korespondensi: bankfajri@gmail.com Submitted: 18/12/2022 ; Accepted: 30/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Tomat sangat penting bagi masyarakat Indonesia karena memiliki nilai ekonomis dan gizi yang tinggi. Selain itu seiring meningkatnya  jumlah  pertumbuhan  penduduk,  maka  permintaan  akan  sayuran  tomat  ini  juga  ikut  meningkat.  Berdasarkan  hal tersebut maka sangat esensial bila dilakukan penelitian untuk memprediksi perkembangan hasil produksi tanaman tomat di masa yang  akan  datang. Penelitian  pada  makalah  ini  menggunakan  dataset  produksi  tanaman tomat di  Indonesia  yang  tersebar di 34 provinsi dalam kisaran waktu tujuh tahun terakhir, yakni tahun 2015 hingga tahun 2021), yang bersumber dari Badan Pusat Statistik Indonesia  dan  Dinas  Pertanian  Kabupaten/Kota  tiap  Provinsi.  Algoritma  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini  adalah  Algoritma Conjugate  Gradient  Fletcher-Reeves  yang  akan  di  olah  dengan  bantuan  Matlab2011b.  Analisis  penelitian  dengan  tiga  jaringan model  arsitektur,  yakni:  5-7-1,  5-13-1  dan  5-17-1.  Berdasarkan  perbandingan  jaringan  tiga  model  arsitektur,  didapatkan  hasil terbaik  model  5-17-1,  karena  nilai  MSE  yang  paling  kecil  dibandingkan  dua  model  lain  nya,  yakni  0,0009915  berbanding 0,0010851 dan 0,0049764, serta tingkat akurasi yang juga tertinggi, yakni sebesar 94% berbanding 91% dan 88%. Oleh karena itu model  5-17-1  ini  yang digunakan  untuk  melakukan  prediksi hasil  produksi  tanaman  tomat  di  Indonesia  untuk  masa  yang  akan datang (tahun 2022 dan 2023). Berdasarkan hasil prediksi pada Akhir tahun 2022 dan 2023 ada 18 provinsi yang produksi tanaman tomat berpotensi meningkat walau tidak terlalu signifikan. Kesimpulan nya bahwa prediksi produksi tomat dengan menggunakan algoritma Fletcher-Reeves cukup baik, karena menghasilkan tingkat error yang kecil dan akurasi yang tinggi.
Kata Kunci: Conjugate Gradient; Fletcher-Reeves; Hasil Produksi; Pertanian; Tanaman Tomat
Abstract −Tomatoes are essential for Indonesians because they have high economic and nutritional value. In addition, as population growth increases, the demand for tomatoes also increases. Based on this, it is essential to research to predict the future development of tomato crop production. The research in this paper uses a dataset of tomato plant production in Indonesia, which is spread across 34 provinces in the last seven years, namely from 2015 to 2021), which is sourced from the Indonesian Central Bureau of Statistics and the District/City Agriculture Service of each Province. The algorithm proposed in this study is the Fletcher-Reeves Conjugate Gradient Algorithm which will be processed with the help of Matlab2011b. Research analysis with three network architectural models: 5-7-1, 5-13-1, and 5-17-1. Based on a network comparison of the three architectural models, the best result is the 5-17-1 model because the MSE value is the smallest compared to the other two models, namely 0.0009915 compared to 0.0010851 and 0.0049764, as well as the highest level of accuracy, namely by 94% versus 91% and 88%. Therefore the 5-17-1 model is used to predict the yield of tomato production in Indonesia for the future (2022 and 2023). Based on the prediction results at the end of 2022 and 2023, there are 18 provinces where tomato crop production has the potential to increase, although not too significantly. The prediction of tomato production using the Fletcher-Reeves algorithm is quite good because it produces a small error rate and high accuracy.
Keywords : Conjugate Gradient; Fletcher-Reeves; Production Result; Agriculture; Tomato Plant

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu sub sektor pertanian yang memiliki kontribusi yang cukup tinggi terhadap manusia dan lingkungan adalah subsektor hortikultura. Manfaat produk hortikultura terhadap manusia diantaranya adalah sebagai sumber pangan dan gizi,  pendapatan  keluarga  dan  pendapatan  negara.  Sedangkan  bagi  lingkungan  adalah  rasa  estetikanya,  konversi genetik  sekaligus  sebagai  penyangga  kelestarian  alam.  Hortikultura  sebagai  salah  satu  produk  subsektor  pertanian tanaman  pangan  dipandang  sebagai  sumber  pertumbuhan  baru  yang  potensial  untuk  dikembangkan  dalam  sistem agribisnis karena mempunyai keterkaitan yang kuat baik ke hulu maupun ke hilir. Kegiatan tersebut mencakup seluruh aktifitas sektor pertanian mulai dari penyediaan input produksi sampai dengan pengolahan hasil dan pemasaran. Salah satu  komoditas  hortikultura  dalam  negeri  yang  dikategorikan  unggulan  berdasarkan  nilai  ekonomis  dan  strategis menurut Direktorat Jendral Hortikultura adalah tomat. Tomat memiliki potensi yang sangat tinggi untuk di budidaya kan di Indonesia [1]. Tergantung jenis atau varietasnya, tanaman ini dapat ditanam secara leluasa dari mulai dataran rendah  sampai  dataran  tinggi.  Tidak  hanya  untuk  konsumsi  langsung,  perkembangan  pemanfaatan  tomat  sebagai produk olahan pun semakin meningkat penggunaannya baik untuk bahan baku produk makanan olahan hingga produk kecantikan. Tomat merupakan salah satu jenis tanaman sayuran yang termasuk dalam komoditas tanaman hortikultura yang sangat penting, karena memiliki nilai gizi yang tinggi apabila di konsumsi dan baik bagi kesehatan, selain itu harganya juga cukup ekonomis [2]. Tanaman tomat dikatakan juga sebagai komoditas  multiguna yang tidak hanya bermanfaat sebagai buah  dan sayuran, tetapi juga bermanfaat sebagai bahan kecantikan dan campuran obat-obatan [3].  Buah  tomat  memiliki  citra  rasa  yang  khas  dan  disukai  hampir  seluruh  lapisan  masyarakat,  sehingga  tidak mengherankan  apabila  buah  tomat  sering  digunakan  untuk  campuran  masakan.  Para  petani  di  Indonesia  banyak membudidayakan  tanaman  tomat  karena  banyak  nya  permintaan  baik  dari  dalam  maupun  luar  negeri,  sehingga semakin tinggi produktivitas tomat dan harga penjualan di pasaran juga tinggi,  akan semakin membuat keuntungan yang besar. Oleh sebab itu maka budidaya tomat termasuk budidaya pertanian  yang memiliki prospek yang cerah,

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1471 − 1482 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2704
tidak hanya bagi petani sebagai tambahan penghasilan, tetapi juga  sebagai salah satu sumber devisa negara apabila tomat  yang  di  ekspor  pemerintah  Indonesia  semakin  tinggi  [4].  Berdasarkan  hal  ini  maka  pembahasan  tentang produksi tomat perlu masuk pada skala prioritas untuk diperhatikan pemerintah.
Sejalan dengan hal itu, maka dilakukan lah penelitian untuk melakukan prediksi hasil produksi tanaman tomat di Indonesia yang tersebar di 34 untuk tahun-tahun selanjutnya, hal ini dilakukan agar pemerintah khususnya dinas pertanian  memiliki  acuan  serta  informasi  dalam  menentukan  kebijakan  dan  membuat  langkah-langkah  yang  tepat untuk senantiasa menjaga produksi tomat agar jangan sampai menurun, bahkan diharapkan dapat meningkat tiap tahun nya. Tetapi untuk melakukan prediksi tidaklah mudah, dibutuhkan data-data, metode serta langkah-langkah yang tepat agar  hasil  prediksi  nanti  nya  dapat  dipertanggung  jawabkan  [5],[6].  Metode  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini menggunakan Algoritma Conjugate Gradient Fletcher-Reeves yang pada proses nya dibantu aplikasi Matlab2011b. Metode  ini  merupakan  salah  satu  metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi berdasarkan  data-data  terdahulu  yang  sudah  pernah  terjadi  [7]–[14].  Diharapkan  dari  hasil  penelitian  ini,  maka perkembangan  produksi  tomat  untuk  tahun-tahun  selanjutnya  dapat  diprediksi  jumlah  nya,  sehingga  pemerintah Indonesia khususnya dinas pertanian memiliki informasi yang jelas.
Beberapa  penelitian-penelitian  yang  sudah  pernah  dilakukan  terkait  topik  ini  diantaranya:  penelitian  untuk memprediksi produksi tomat menggunakan metode Moving Average yang merupakan salah satu algoritma dari teknik data  mining.  Hasil  tingkat error dalam  melakukan  prediksi  pada  penelitian  ini  diperoleh  sebesar  23,40%  dengan menggunakan pengujian metode MAPE [15]. Berikut nya penelitian yang dilakukan untuk memprediksi hasil panen tanaman  sayuran  di  Indonesia  dengan  menerapkan  algoritma Back - propagation .  Penelitian  tersebut  menggunakan data  Tanaman  sayuran  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  tahun  2017-2019.  Model  arsitektur  terbaik  pada penelitian ini adalah 2-1-1 dengan tingkat akurasi 75,0% dan epoch sebesar 1392 iterasi dalam waktu 00:07  detik. Penelitian  ini  menghasilkan  prediksi  dalam  rentang  waktu  2  tahun  kedepan  terhitung  dari  tahun  2020  dan  2021. Berdasarkan  hasil  prediksi  yang  diperoleh,  jumlah  hasil  panen  mengalami  peningkatan  di  setiap  tahunnya  [16]. Selanjutnya  penelitian  untuk  memprediksi  potensi  produksi  Bawang  Merah  di  Indonesia  menggunakan  algoritma Resilient. Penelitian ini menggunakan empat model jaringan, yakni: 6-5-1, 6-10-1, 6-17-1 dan 6-29-1. Berdasarkan analisis  diperoleh  hasil  bahwa  model  6-17-1  merupakan  model  terbaik,  karena  memiliki  nilai Mean Square Error (MSE) pengujian yang lebih rendah dibandingkan tiga model yang lain, yaitu sebesar 0,0337792 dan tingkat akurasi yang cukup baik sebesar 79% dengan tingkat error yang digunakan 0,04. Berdasarkan hasil prediksi, potensi produksi hasil bawang merah Indonesia pada Akhir tahun 2022 cenderung menurun dibandingkan tahun 2021 [17]. Selanjutnya penelitian  dengan  memanfaatkan  algoritma Fletcher - Reeves untuk  menentukan  model  prediksi  harga  nilai  ekspor menurut  golongan Standard  International  Trade  Classification (SITC).  Model  prediksi  yang  akan  dianalisis menggunakan algoritma Fletcher-Reeves diantaranya: 5-20-1, 5-25-1 dan 5-30-1, dengan fungsi aktivasi tansig dan logsig .  Berdasarkan  analisis  yang  dilakukan  melalui  perhitungan  excel  dari  proses  pelatihan  dan  pengujian menggunakan aplikasi Matlab-2011b, diperoleh hasil bahwa model jaringan 5-25-1 merupakan model yang terbaik dengan nilai performance atau Mean Square Error sebesar 0,00287273 di bandingan empat model yang lainnya [18]. Dan banyak lagi penelitian-penelitian lain nya [19]–[27]. Penelitian-penelitian terkait inilah yang melatar belakangi dilakukannya penelitian ini.
Tujuan  dari  penelitian  ini  secara  umum  agar  dapat  memberikan  kontribusi  bagi  pemerintah  Indonesia khususnya dinas pertanian sebagai acuan, referensi dan informasi mengenai potensi tingkat produksi tanaman tomat Indonesia di  tahun-tahun  berikutnya. Tujuan lain nya, diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi bagi keilmuan, yakni dengan memanfaatkan nya sebagai alternatif yang lebih baik untuk menyelesaikan masalah prediksi serta untuk pengembangan keilmuan lebih lanjut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Metode Penelitian menggunakan algoritma Conjugate Gradient Fletcher-Reeves . Teknik ini dapat melakukan prediksi berdasarkan  data  yang  telah  berlalu  (times  series).  Algoritma  ini  merupakan  fungsi  pelatihan  jaringan  yang memperbarui  nilai  bobot  dan  bias  sesuai  dengan  backpropagation  gradien  konjugasi  dengan  pembaruan  Fletcher- Reeves  [28].  Penggunaan  jaringan  pada  algoritma  ini  menggunakan traincgf dengan newff , newcf ,  atau newelm . Teknik ini dapat melatih jaringan apa pun selama bobot, input bersih, dan fungsi transfernya memiliki fungsi turunan. Back-propagation digunakan untuk  menghitung  turunan  kinerja  ( performance )  sehubungan  dengan  bobot  variabel dan bias X [29]. Setiap variabel disesuaikan dengan hal berikut:
X = X + a*dX;
(1)
dimana dX adalah arah pencarian. Parameter a dipilih untuk meminimalkan kinerja sepanjang arah pencarian. Fungsi pencarian  baris searchFcn digunakan  untuk  menemukan  titik  minimum.  Arah  pencarian  pertama  bernilai  negatif berdasarkan performance gradien.  Pada    iterasi  berikutnya,  arah  pencarian  dihitung  dari  gradien  baru  dan  arah pencarian sebelumnya, menurut rumus:
dX = -gX + dX_old*Z;

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1471 − 1482 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2704
dimana gX adalah gradien. Parameter Z dapat dihitung dengan beberapa cara berbeda. Untuk variasi gradien konjugasi Fletcher-Reeves dihitung menurut
Z = normnew_sqr/norm_sqr; (3)
di mana norm_sqr adalah aturan kuadrat dari gradien sebelumnya dan normnew_sqr adalah aturan kuadrat dari gradien saat ini. Pelatihan berhenti ketika salah satu dari kondisi ini terjadi: a. Jumlah epoch maksimum (pengulangan) tercapai. b. Jumlah waktu maksimum terlampaui.
c. Kinerja minimal saat mencapai Goal.
d. Kinerja Gradien berada di bawah min_grad .
2.2 Data Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  Hasil  Produksi  Tanaman  Tomat  di  34  provinsi  yang  ada  di  indonesia  yang bersumber  dari  website  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia dan  Dinas  Pertanian  Kabupaten/Kota  tiap  Provinsi  [30]. Dataset disajikan pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Hasil Produksi Tanaman Tomat (Ton) di Indonesia
No Provinsi 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 1  Aceh 21.093 25.647 26.136 19.682 20.821 20.781 11.706 2  Sumatera Utara 114.652 99.884 97.358 103.650 118.583 162.744 203.162 3  Sumatera Barat 88.669 93.487   101.292 131.819 146.829 113.491 97.271 4  Riau 127 204 293 241 117 158 151 5  Jambi 8.408 9.255 24.450 11.621 12.348 19.652 23.890 6  Sumatera Selatan 7.140 11.355 13.559 14.050 12.487 10.620 8.836 7  Bengkulu 21.084 22.459 18.545 18.284 18.485 23.033 30.868 8  Lampung 24.491 23.638 25.432 19.604 18.669 19.096 15.934 9  Kep. Bangka Belitung 410 555 704 685 473 536 1.147 10  Kepulauan Riau 52 4 2 6 285 235 425 11  DKI Jakarta 0 0 0 0 0 0 0 12  Jawa Barat 296.217    278.394   295.321 268.448 284.948 299.267 292.309 13  Jawa Tengah 62.405 61.587 71.772 90.404 81.710 79.832 77.297 14  DI Yogyakarta 1.243 1.134 871 821 1.372 1.531 949 15  Jawa Timur 59.180 60.719 66.758 65.585 74.558 83.920 93.121 16  Banten 1.052 1.680 1.017 784 830 1.894 1.190 17  Bali 16.716 24.806 24.520 25.602 15.171 13.811 12.172 18  Nusa Tenggara Barat 25.700 25.218 22.970 20.871 29.215 28.609 28.514 19  Nusa Tenggara Timur 4.442 4.876 6.716 5.466 9.950 9.907 10.605 20  Kalimantan Barat 2.006 3.766 1.805 1.128 2.088 1.857 4.108 21  Kalimantan Tengah 1.933 1.867 1.909 1.831 2.410 4.352 3.505 22  Kalimantan Selatan 4.915 4.782 9.153 7.813 7.399 7.409 5.067 23  Kalimantan Timur 8.049 5.291 6.429 7.151 7.430 8.210 9.101 24  Kalimantan Utara 2.666 3.724 2.754 2.843 2.688 2.367 6.008 25  Sulawesi Utara 25.118 24.258 30.276 53.075 42.392 57.331 66.711 26  Sulawesi Tengah 12.439 18.134 22.490 16.163 16.516 26.706 17.634 27  Sulawesi Selatan 47.598 49.291 64.917 67.373 58.513 60.435 63.373 28  Sulawesi Tenggara 5.399 6.796 3.464 3.792 5.608 4.720 4.800 29  Gorontalo 1.165 1.235 2.574 3.148 3.543 2.721 2.808 30  Sulawesi Barat 777 1.914 1.924 1.378 1.662 760 1.483 31  Maluku 2.810 2.458 2.761 3.549 3.324 4.110 4.024 32  Maluku Utara 5.222 3.984 1.834 877 7.548 6.785 5.449 33  Papua Barat 631 2.501 525 826 2.511 1.311 2.214 34  Papua 3.992 8.339 12.314 8.220 9.850 6.804 8.569 Jumlah 877.801 883.242 962.845 976.790  1.020.333  1.084.995  1.114.401
Ada 34 provinsi yang terdata di BPS (Tabel 1). Data terlebih dahulu melalui proses cleaning (pembersihan), sehingga provinsi DKI Jakarta tidak ikut di proses dan diperhitungkan pada penelitian ini, karena tidak memiliki nilai produksi tomat pada tiap tahun nya, agar nantinya tidak mengganggu proses pelatihan dan pengujian data.

## 2.3 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 berikut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1471 − 1482 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2704
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan:
a. Mengumpulkan Data
Pada tahap ini, data-data diperoleh dari Dinas Pertanian Kabupaten/Kota tiap Provinsi dan diambil dari website badan Pusat Statistik Indonesia.
b. Studi Pustaka
Studi  pustaka  merupakan  langkah  awal  dalam  penelitian  ini,  studi  pustaka  ini  dilakukan  untuk  melengkapi pengetahuan dasar dan teori-teori yang digunakan dalam penelitian ini yang diambil dari buku-buku atau artikel jurnal.
c. Mengidentifikasi Masalah
Pada  tahap  identifikasi  masalah  ini,  dilakukan  setelah  semua  data-data  terpenuhi  kemudian  didapatkan dataset yang sesuai untuk dilakukan proses pada tahap konversi data yang didapat sesuai dengan bobot yang ditentukan. d. Pra-proses
Tahapan yang dikerjakan adalah dengan melakukan perubahan terhadap beberapa tipe data pada atribut dataset dengan  tujuan  untuk  mempermudah  pemahaman  terhadap  isi record ,  juga  melakukan  seleksi  dengan memperhatikan konsistensi data, missing value dan redundant pada data.
e. Menentukan Model
Hasil  dari  tahap  ini  adalah  beberapa  model    jaringan  saraf  tiruan  dengan  algoritma Fletcher-Reeves untuk menentukan model/pola arsitektur.
f. Menguji Hasil Pengolahan Data
Setelah proses penentuan model selesai, maka dilakukan tahapan uji coba terhadap hasil pengolahan data dengan menggunakan Software Matlab R2011b g. Memprediksi Prediksi dilakukan berdasarkan (menggunakan) model terbaik yang telah di analisis sebelumnya.
h. Mengevaluasi Akhir
Evaluasi  akhir  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  hasil  pengolahan  data  sesuai  dengan  yang  diharapkan  dan apakah tidak terlalu timpang dengan data-data di tahun sebelumnya.

## 2.4 Normalisasi
Sebelum dilakukan normalisasi, data berdasarkan tabel 1 harus di bagi menjadi 2 (dua) bagian terlebih dahulu (data latih dan data uji). Setelah itu kemudian dilakukan normalisasi dengan menggunakan persamaan (1) [31]–[37].
𝑥 ′ = 0,8 (x−b) (a−b) + 0,1
(1)
Dimana x' merupakan hasil normalisasi, x merupakan data yang akan dinormalisasi, a merupakan data terkecil dari dataset, b merupakan data terbesar dari dataset, dan 0.8/0.1 merupakan nilai default untuk normalisasi.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1471 − 1482 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2704

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Data Normalisasi
Berdasarkan perhitungan normalisasi dengan menggunakan persamaan (1) maka diperoleh hasil normalisasi data latih sebagai berikut.
Tabel 2. Hasil Normalisasi Data Latih Provinsi 2015 2016 2017 2018 2019 Target (2020) 1 0,1564 0,1686 0,1699 0,1526 0,1557 0,1555 2 0,4065 0,3670 0,3603 0,3771 0,4170 0,5350 3 0,3370 0,3499 0,3708 0,4524 0,4925 0,4034 4 0,1003 0,1005 0,1008 0,1006 0,1003 0,1004 5 0,1225 0,1247 0,1654 0,1311 0,1330 0,1525 6 0,1191 0,1303 0,1362 0,1376 0,1334 0,1284 7 0,1564 0,1600 0,1496 0,1489 0,1494 0,1616 8 0,1655 0,1632 0,1680 0,1524 0,1499 0,1510 9 0,1011 0,1015 0,1019 0,1018 0,1013 0,1014 10 0,1001 0,1000 0,1000 0,1000 0,1008 0,1006 11 0,8918 0,8442 0,8895 0,8176 0,8617 0,9000 12 0,2668 0,2646 0,2919 0,3417 0,3184 0,3134 13 0,1033 0,1030 0,1023 0,1022 0,1037 0,1041 14 0,2582 0,2623 0,2785 0,2753 0,2993 0,3243 15 0,1028 0,1045 0,1027 0,1021 0,1022 0,1051 16 0,1447 0,1663 0,1655 0,1684 0,1406 0,1369 17 0,1687 0,1674 0,1614 0,1558 0,1781 0,1765 18 0,1119 0,1130 0,1179 0,1146 0,1266 0,1265 19 0,1054 0,1101 0,1048 0,1030 0,1056 0,1050 20 0,1052 0,1050 0,1051 0,1049 0,1064 0,1116 21 0,1131 0,1128 0,1245 0,1209 0,1198 0,1198 22 0,1215 0,1141 0,1172 0,1191 0,1199 0,1219 23 0,1071 0,1099 0,1074 0,1076 0,1072 0,1063 24 0,1671 0,1648 0,1809 0,2419 0,2133 0,2533 25 0,1332 0,1485 0,1601 0,1432 0,1441 0,1714 26 0,2272 0,2318 0,2735 0,2801 0,2564 0,2616 27 0,1144 0,1182 0,1093 0,1101 0,1150 0,1126 28 0,1031 0,1033 0,1069 0,1084 0,1095 0,1073 29 0,1021 0,1051 0,1051 0,1037 0,1044 0,1020 30 0,1075 0,1066 0,1074 0,1095 0,1089 0,1110 31 0,1140 0,1106 0,1049 0,1023 0,1202 0,1181 32 0,1017 0,1067 0,1014 0,1022 0,1067 0,1035 33 0,1107 0,1223 0,1329 0,1220 0,1263 0,1182
Sedangkan  untuk  hasil  normalisasi  data  uji  menggunakan  rumus  persamaan  (1)  dapat  di  lihat  pada  tabel  3 berikut.
Tabel 3. Hasil Normalisasi Data Uji Provinsi 2015 2016 2017 2018 2019 Target (2020) 1 0,1686 0,1699 0,1526 0,1557 0,1555 0,1313 2 0,3670 0,3603 0,3771 0,4170 0,5350 0,6431 3 0,3499 0,3708 0,4524 0,4925 0,4034 0,3600 4 0,1005 0,1008 0,1006 0,1003 0,1004 0,1004 5 0,1247 0,1654 0,1311 0,1330 0,1525 0,1639 6 0,1303 0,1362 0,1376 0,1334 0,1284 0,1236 7 0,1600 0,1496 0,1489 0,1494 0,1616 0,1825 8 0,1632 0,1680 0,1524 0,1499 0,1510 0,1426 9 0,1015 0,1019 0,1018 0,1013 0,1014 0,1031 10 0,1000 0,1000 0,1000 0,1008 0,1006 0,1011 11 0,8442 0,8895 0,8176 0,8617 0,9000 0,8814 12 0,2646 0,2919 0,3417 0,3184 0,3134 0,3066 13 0,1030 0,1023 0,1022 0,1037 0,1041 0,1025 14 0,2623 0,2785 0,2753 0,2993 0,3243 0,3489

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1471 − 1482 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2704
15 0,1045 0,1027 0,1021 0,1022 0,1051 0,1032 16 0,1663 0,1655 0,1684 0,1406 0,1369 0,1325 17 0,1674 0,1614 0,1558 0,1781 0,1765 0,1762 18 0,1130 0,1179 0,1146 0,1266 0,1265 0,1283 19 0,1101 0,1048 0,1030 0,1056 0,1050 0,1110 20 0,1050 0,1051 0,1049 0,1064 0,1116 0,1094 21 0,1128 0,1245 0,1209 0,1198 0,1198 0,1135 22 0,1141 0,1172 0,1191 0,1199 0,1219 0,1243 23 0,1099 0,1074 0,1076 0,1072 0,1063 0,1161 24 0,1648 0,1809 0,2419 0,2133 0,2533 0,2783 25 0,1485 0,1601 0,1432 0,1441 0,1714 0,1471 26 0,2318 0,2735 0,2801 0,2564 0,2616 0,2694 27 0,1182 0,1093 0,1101 0,1150 0,1126 0,1128 28 0,1033 0,1069 0,1084 0,1095 0,1073 0,1075 29 0,1051 0,1051 0,1037 0,1044 0,1020 0,1040 30 0,1066 0,1074 0,1095 0,1089 0,1110 0,1108 31 0,1106 0,1049 0,1023 0,1202 0,1181 0,1146 32 0,1067 0,1014 0,1022 0,1067 0,1035 0,1059 33 0,1223 0,1329 0,1220 0,1263 0,1182 0,1229
Pengolahan  data  berdasarkan  tabel  2  dan  3  dibantu  dengan  tools  matlab  2011b  dalam  menentukan  model arsitektur terbaik dengan algoritma Fletcher-Reeves. Ada 3 (tiga) model yang digunakan untuk analisis, yakni: 5-7-1, 5-13-1, dan 5-17-1. Penentuan model jaringan arsitektur terbaik dengan algoritma Fletcher-Reeves adalah menentukan minimum kesalahan dari proses pelatihan dan pengujian yang dilakukan. Tingkat minimum kesalahan yang digunakan sebesar 0,03 atau lebih kecil dibandingkan penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya [18].

## 3.2 Pelatihan dan Pengujian
a. Model Arsitektur 5-7-1
Pelatihan model arsitektur 5-7-1 dengan menggunakan Matlab2011b dapat dilihat pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Pelatihan Model 5-7-1 dengan Menggunakan Matlab2011b
Gambar  2  adalah  hasil  pelatihan  model  arsitektur  5-7-1  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  Matlab. Berdasarkan gambar tersebut, konvergensi terjadi pada iterasi ke 251. Hasil pelatihan dan pengujian dari model 5-7- 1 dengan menggunakan Matlab2011b ini akan dimasukkan ke Microsoft Excel untuk mempermudah perhitungan dan proses analisis, yang dapat dilihat pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Model Arsitektur 5-7-1 Data Pelatihan Data Pengujian Provinsi  Target  Output Error SSE Provinsi  Target  Output Error SSE Hasil 1 0,1555  0,1574 -0,0019 0,0000034 1 0,1313  0,1514 -0,0201 0,0004045 1 2 0,5350  0,5356 -0,0006 0,0000003 2 0,6431  0,5004 0,1427 0,0203606 0 3 0,4034  0,4036 -0,0002 0,0000000 3 0,3600  0,2656 0,0944 0,0089153 0 4 0,1004  0,1008 -0,0004 0,0000001 4 0,1004  0,1007 -0,0003 0,0000001 1 5 0,1525  0,1471 0,0054 0,0000295 5 0,1639  0,1435 0,0204 0,0004144 1 6 0,1284  0,1396 -0,0112 0,0001258 6 0,1236  0,1291 -0,0055 0,0000301 1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1471 − 1482 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2704
7 0,1616  0,1472 0,0144 0,0002064 7 0,1825  0,1669 0,0156 0,0002437 1 8 0,1510  0,1505 0,0005 0,0000003 8 0,1426  0,1459 -0,0033 0,0000110 1 9 0,1014  0,1018 -0,0004 0,0000001 9 0,1031  0,1016 0,0015 0,0000021 1 10 0,1006  0,1012 -0,0006 0,0000003 10 0,1011  0,1012 -0,0001 0,0000000 1 11 0,9000  0,8997 0,0003 0,0000001 11 0,8814  0,8223 0,0591 0,0034928 0 12 0,3134  0,3114 0,0020 0,0000040 12 0,3066  0,2937 0,0129 0,0001671 1 13 0,1041  0,1035 0,0006 0,0000003 13 0,1025  0,1045 -0,0020 0,0000039 1 14 0,3243  0,3185 0,0058 0,0000340 14 0,3489  0,3381 0,0108 0,0001172 1 15 0,1051  0,1017 0,0034 0,0000113 15 0,1032  0,1048 -0,0016 0,0000026 1 16 0,1369  0,1432 -0,0063 0,0000395 16 0,1325  0,1312 0,0013 0,0000018 1 17 0,1765  0,1849 -0,0084 0,0000710 17 0,1762  0,1889 -0,0127 0,0001608 1 18 0,1265  0,1293 -0,0028 0,0000080 18 0,1283  0,1292 -0,0009 0,0000007 1 19 0,1050  0,1033 0,0017 0,0000028 19 0,1110  0,1042 0,0068 0,0000459 1 20 0,1116  0,1064 0,0052 0,0000273 20 0,1094  0,1119 -0,0025 0,0000064 1 21 0,1198  0,1250 -0,0052 0,0000270 21 0,1135  0,1191 -0,0056 0,0000309 1 22 0,1219  0,1211 0,0008 0,0000007 22 0,1243  0,1237 0,0006 0,0000004 1 23 0,1063  0,1064 -0,0001 0,0000000 23 0,1161  0,1060 0,0101 0,0001011 1 24 0,2533  0,2512 0,0021 0,0000042 24 0,2783  0,2998 -0,0215 0,0004611 1 25 0,1714  0,1502 0,0212 0,0004488 25 0,1471  0,1739 -0,0268 0,0007164 1 26 0,2616  0,2710 -0,0094 0,0000893 26 0,2694  0,2718 -0,0024 0,0000057 1 27 0,1126  0,1112 0,0014 0,0000020 27 0,1128  0,1130 -0,0002 0,0000000 1 28 0,1073  0,1116 -0,0043 0,0000188 28 0,1075  0,1087 -0,0012 0,0000014 1 29 0,1020  0,1046 -0,0026 0,0000066 29 0,1040  0,1018 0,0022 0,0000047 1 30 0,1110  0,1096 0,0014 0,0000019 30 0,1108  0,1119 -0,0011 0,0000013 1 31 0,1181  0,1165 0,0016 0,0000027 31 0,1146  0,1207 -0,0061 0,0000377 1 32 0,1035  0,1050 -0,0015 0,0000023 32 0,1059  0,1045 0,0014 0,0000020 1 33 0,1182  0,1312 -0,0130 0,0001694 33 0,1229  0,1148 0,0081 0,0000656 1 Jumlah SSE  0,0013384 Jumlah SSE  0,0358096 91% MSE 0,0000406 MSE 0,0010851
b. Model Arsitektur 5-13-1
Pelatihan model arsitektur 5-13-1 dengan menggunakan Matlab2011b dapat dilihat pada gambar 3 berikut.
Gambar 3. Pelatihan Model 5-13-1 dengan Menggunakan Matlab2011b
Gambar 3 adalah hasil pelatihan model arsitektur 5-13-1, diperoleh dengan menggunakan Matlab2011b. Pada gambar  tersebut,  konvergensi  terjadi pada  iterasi  ke 754. Hasil  pelatihan  dan  pengujian  dari  model  5-13-1 dengan menggunakan Matlab2011b ini akan dimasukkan ke Microsoft Excel untuk mempermudah perhitungan dan proses analisis, yang dapat dilihat pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Model Arsitektur 5-13-1 Data Pelatihan Data Pengujian Provinsi  Target  Output Error SSE Provinsi  Target  Output Error SSE Hasil 1 0,1555  0,1577 -0,0022 0,0000046 1 0,1313  0,1536 -0,0223 0,0004979 1 2 0,5350  0,5349 0,0001 0,0000000 2 0,6431  0,5408 0,1023 0,0104634 0 3 0,4034  0,4035 -0,0001 0,0000000 3 0,3600  0,1435 0,2165 0,0468814 0

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1471 − 1482 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2704
4 0,1004  0,1019 -0,0015 0,0000022 4 0,1004  0,1017 -0,0013 0,0000017 1 5 0,1525  0,1517 0,0008 0,0000007 5 0,1639  0,1270 0,0369 0,0013585 0 6 0,1284  0,1353 -0,0069 0,0000478 6 0,1236  0,1297 -0,0061 0,0000370 1 7 0,1616  0,1480 0,0136 0,0001841 7 0,1825  0,1685 0,0140 0,0001963 1 8 0,1510  0,1579 -0,0069 0,0000470 8 0,1426  0,1474 -0,0048 0,0000231 1 9 0,1014  0,1028 -0,0014 0,0000019 9 0,1031  0,1026 0,0005 0,0000002 1 10 0,1006  0,1020 -0,0014 0,0000019 10 0,1011  0,1020 -0,0009 0,0000008 1 11 0,9000  0,9000 0,0000 0,0000000 11 0,8814  0,9140 -0,0326 0,0010628 1 12 0,3134  0,3135 0,1017 0,1022000 12 0,3066  0,2116 0,1022 0,1023000 0 13 0,1041  0,1042 -0,0001 0,0000000 13 0,1025  0,1049 -0,0024 0,0000056 1 14 0,3243  0,3237 0,0006 0,0000004 14 0,3489  0,3639 -0,0150 0,0002242 1 15 0,1051  0,1025 0,0026 0,0000065 15 0,1032  0,1054 -0,0022 0,0000049 1 16 0,1369  0,1429 -0,0060 0,0000358 16 0,1325  0,1414 -0,0089 0,0000786 1 17 0,1765  0,1836 -0,0071 0,0000508 17 0,1762  0,1887 -0,0125 0,0001558 1 18 0,1265  0,1256 0,0009 0,0000008 18 0,1283  0,1237 0,0046 0,0000216 1 19 0,1050  0,1033 0,0017 0,0000028 19 0,1110  0,1061 0,0049 0,0000238 1 20 0,1116  0,1068 0,0048 0,0000233 20 0,1094  0,1104 -0,0010 0,0000011 1 21 0,1198  0,1251 -0,0053 0,0000281 21 0,1135  0,1163 -0,0028 0,0000076 1 22 0,1219  0,1224 -0,0005 0,0000002 22 0,1243  0,1216 0,0027 0,0000074 1 23 0,1063  0,1065 -0,0002 0,0000000 23 0,1161  0,1078 0,0083 0,0000682 1 24 0,2533  0,2524 0,0009 0,0000007 24 0,2783  0,2711 0,0072 0,0000522 1 25 0,1714  0,1480 0,0234 0,0005469 25 0,1471  0,1633 -0,0162 0,0002613 1 26 0,2616  0,2623 -0,0007 0,0000006 26 0,2694  0,2497 0,0197 0,0003883 1 27 0,1126  0,1100 0,0026 0,0000068 27 0,1128  0,1151 -0,0023 0,0000052 1 28 0,1073  0,1108 -0,0035 0,0000125 28 0,1075  0,1083 -0,0008 0,0000006 1 29 0,1020  0,1047 -0,0027 0,0000071 29 0,1040  0,1033 0,0007 0,0000004 1 30 0,1110  0,1098 0,0012 0,0000014 30 0,1108  0,1115 -0,0007 0,0000006 1 31 0,1181  0,1143 0,0038 0,0000147 31 0,1146  0,1174 -0,0028 0,0000081 1 32 0,1035  0,1036 -0,0001 0,0000000 32 0,1059  0,1062 -0,0003 0,0000001 1 33 0,1182  0,1279 -0,0097 0,0000944 33 0,1229  0,1139 0,0090 0,0000810 1 Jumlah SSE  0,1033241 Jumlah SSE  0,1642196 88% MSE 0,0031310 MSE 0,0049764
c. Model Arsitektur 5-17-1
Pelatihan model arsitektur 5-17-1 dengan menggunakan Matlab2011b dapat dilihat pada gambar 4 berikut.
Gambar 4. Pelatihan Model 5-17-1 dengan Menggunakan Matlab2011b
Gambar 4 adalah hasil pelatihan model arsitektur 5-17-1, diperoleh dengan menggunakan Matlab2011b. Pada gambar  tersebut,  konvergensi  terjadi pada  iterasi  ke 516. Hasil  pelatihan  dan  pengujian  dari  model  5-17-1 dengan menggunakan Matlab2011b ini akan dimasukkan ke Microsoft Excel untuk mempermudah perhitungan dan proses analisis, yang dapat dilihat pada tabel 6 berikut.
Tabel 6. Pelatihan dan Pengujian dengan Model Arsitektur 6-17-1
Data Pelatihan (Training) Data Pengujian (Testing) Data  Target  Output Error SSE Data  Target  Output Error SSE Hasil

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1471 − 1482 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2704
1 0,1555  0,1580 -0,0025 0,0000060 1 0,1313  0,1547 -0,0234 0,0005482 1 2 0,5350  0,5348 0,0002 0,0000001 2 0,6431  0,5507 0,0924 0,0085360 0 3 0,4034  0,4034 0,0000 0,0000000 3 0,3600  0,2218 0,1382 0,0191051 0 4 0,1004  0,1008 -0,0004 0,0000001 4 0,1004  0,1007 -0,0003 0,0000001 1 5 0,1525  0,1471 0,0054 0,0000295 5 0,1639  0,1426 0,0213 0,0004519 1 6 0,1284  0,1389 -0,0105 0,0001106 6 0,1236  0,1309 -0,0073 0,0000531 1 7 0,1616  0,1498 0,0118 0,0001385 7 0,1825  0,1673 0,0152 0,0002314 1 8 0,1510  0,1530 -0,0020 0,0000038 8 0,1426  0,1494 -0,0068 0,0000464 1 9 0,1014  0,1018 -0,0004 0,0000001 9 0,1031  0,1017 0,0014 0,0000019 1 10 0,1006  0,1009 -0,0003 0,0000001 10 0,1011  0,1010 0,0001 0,0000000 1 11 0,9000  0,9000 0,0000 0,0000000 11 0,8814  0,8852 -0,0038 0,0000144 1 12 0,3134  0,3137 -0,0003 0,0000001 12 0,3066  0,2995 0,0071 0,0000508 1 13 0,1041  0,1035 0,0006 0,0000003 13 0,1025  0,1043 -0,0018 0,0000031 1 14 0,3243  0,3238 0,0005 0,0000003 14 0,3489  0,3533 -0,0044 0,0000191 1 15 0,1051  0,1021 0,0030 0,0000087 15 0,1032  0,1047 -0,0015 0,0000023 1 16 0,1369  0,1431 -0,0062 0,0000383 16 0,1325  0,1375 -0,0050 0,0000247 1 17 0,1765  0,1842 -0,0077 0,0000597 17 0,1762  0,1867 -0,0105 0,0001099 1 18 0,1265  0,1267 -0,0002 0,0000000 18 0,1283  0,1277 0,0006 0,0000004 1 19 0,1050  0,1040 0,0010 0,0000009 19 0,1110  0,1055 0,0055 0,0000300 1 20 0,1116  0,1064 0,0052 0,0000273 20 0,1094  0,1107 -0,0013 0,0000018 1 21 0,1198  0,1243 -0,0045 0,0000202 21 0,1135  0,1194 -0,0059 0,0000343 1 22 0,1219  0,1220 -0,0001 0,0000000 22 0,1243  0,1231 0,0012 0,0000015 1 23 0,1063  0,1070 -0,0007 0,0000005 23 0,1161  0,1071 0,0090 0,0000802 1 24 0,2533  0,2511 0,0022 0,0000046 24 0,2783  0,3289 -0,0506 0,0025576 1 25 0,1714  0,1503 0,0211 0,0004446 25 0,1471  0,1724 -0,0253 0,0006384 1 26 0,2616  0,2633 -0,0017 0,0000031 26 0,2694  0,2585 0,0109 0,0001189 1 27 0,1126  0,1123 0,0003 0,0000001 27 0,1128  0,1145 -0,0017 0,0000028 1 28 0,1073  0,1104 -0,0031 0,0000098 28 0,1075  0,1084 -0,0009 0,0000008 1 29 0,1020  0,1044 -0,0024 0,0000056 29 0,1040  0,1027 0,0013 0,0000016 1 30 0,1110  0,1097 0,0013 0,0000016 30 0,1108  0,1114 -0,0006 0,0000004 1 31 0,1181  0,1155 0,0026 0,0000069 31 0,1146  0,1193 -0,0047 0,0000225 1 32 0,1035  0,1045 -0,0010 0,0000010 32 0,1059  0,1051 0,0008 0,0000007 1 33 0,1182  0,1298 -0,0116 0,0001349 33 0,1229  0,1174 0,0055 0,0000303 1 Jumlah SSE  0,0010576 Jumlah SSE  0,0327203 94% MSE 0,0000320 MSE 0,0009915 Penjelasan: Data = Jumlah Provinsi di Indonesia yang digunakan sebagai data penelitian
Target   = Hasil dari normalisasi target pelatihan dan normalisasi target pengujian. Output   = Hasil dari Matlab2011b dengan rumus [a, Pf, Af, e, Perf] = sim (net, P, [], [], T), Error = Diperoleh dari nilai Target-Output
SSE = Diperoleh dari nilai dari nilai error ^ 2 Jumlah SSE = Nilai keseluruhan SSE Hasil = Jika nilai kesalahan <= 0,04 maka hasilnya benar (1), sebaliknya salah (0). 91% = Diperoleh dari nilai dari jumlah hasil yang benar / 33 × 100 MSE = Diperoleh dari total (SSE) / 33 (jumlah data)
Margin error = Jumlah akurasi maksimum 100% dikurangi akurasi yang dihasilkan (79%), menghasilkan 11%.

## 3.3 Penentuan Model Arsitektur Terbaik
Berdasarkan analisis dari masing-masing model arsitektur (5-7-1, 5-13-1, dan 5-17-1) yang diproses Matlab 2011b dan dimasukkan kedalam Microsoft Excel , maka diperoleh  model terbaik 5-17-1, karena memiliki nilai Mean Square Error (MSE)  pengujian  yang  lebih  rendah  dibandingkan  model  yang  lain,  yakni  sebesar  0,0009915  berbanding 0,0010851  (Model  5-13-1)  dan  0,0049764  (Model  5-13-1).  Tingkat  akurasi  juga  lebih  tinggi,  yakni  sebesar  94% berbanding 91% (Model 5-13-1) dan 88% (Model 5-13-1). Perbandingan dari 3 (tiga) model yang digunakan pada penelitian ini disajikan pada tabel 7 berikut.
Tabel 7. Perbandingan Model Arsitektur Model Arsitektur Epoch MSE Pelatihan MSE Pengujian Akurasi 5-7-1 251 Iterasi 0,0000406 0,0010851 91% 5-13-1 754 Iterasi 0,0031310 0,0049764 88% 6-17-1 516 Iterasi 0,0000320 0,0009915 94%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1471 − 1482 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2704
Gambar 5. Perbandingan MSE Pengujian dan Akurasi
Gambar 5 lebih memperjelas keunggulan dari model arsitektur 5-17-1 (warna kuning) dibanding model 5-7-1 dan 5-13-1, baik tingkat kesalahan (MSE Pengujian) yang lebih rendah dan tingkat akurasi yang lebih tinggi.

## 3.4 Hasil Prediksi
Prediksi diperoleh berdasarkan model terbaik 5-17-1 dengan menggunakan rumus persamaan (2) [38]–[41].
Estimasi = (𝑥−0,1)(𝑏−𝑎) 0,8 + 𝑎 (2)
Penjelasan : X = Target yang akan di estimasi, a = Data terendah, b = Data tertinggi, 0.1 dan 0.8 = Nilai default untuk melakukan prediksi.
Tabel 8. Hasil Prediksi Potensi Produksi Tanaman Tomat di Indonesia No Provinsi Data Sebelumnya Data Prediksi 2020 2021 2022 2023 1 Aceh 20.781 11.706 15.635 17.348 2 Sumatera Utara 162.744 203.162 198.563 189.775 3 Sumatera Barat 113.491 97.271 95.029 91.296 4 Riau 158 151 1.101 2.096 5 Jambi 19.652 23.890 19.470 19.125 6 Sumatera Selatan 10.620 8.836 10.924 10.664 7 Bengkulu 23.033 30.868 22.501 23.783 8 Lampung 19.096 15.934 14.649 17.348 9 Kep. Bangka Belitung 536 1.147 1.429 2.487 10 Kepulauan Riau 235 425 1.101 2.167 11 Jawa Barat 299.267 292.309 285.516 272.433 12 Jawa Tengah 79.832 77.297 75.710 74.871 13 DI Yogyakarta 1.531 949 2.087 3.020 14 Jawa Timur 83.920 93.121 91.012 88.452 15 Banten 1.894 1.190 2.233 3.198 16 Bali 13.811 12.172 12.203 12.726 17 Nusa Tenggara Barat 28.609 28.514 28.527 27.516 18 Nusa Tenggara Timur 9.907 10.605 9.098 9.917 19 Kalimantan Barat 1.857 4.108 2.415 3.767 20 Kalimantan Tengah 4.352 3.505 4.022 4.940 21 Kalimantan Selatan 7.409 5.067 7.747 7.607 22 Kalimantan Timur 8.210 9.101 8.003 8.709 23 Kalimantan Utara 2.367 6.008 3.073 4.514 24 Sulawesi Utara 57.331 66.711 65.339 62.072 25 Sulawesi Tengah 26.706 17.634 24.291 22.183 26 Sulawesi Selatan 60.435 63.373 61.614 57.166 27 Sulawesi Tenggara 4.720 4.800 5.045 5.758 28 Gorontalo 2.721 2.808 3.438 4.265 29 Sulawesi Barat 760 1.483 1.867 2.843 30 Maluku 4.110 4.024 4.278 5.118 31 Maluku Utara 6.785 5.449 5.921 6.647 32 Papua Barat 1.311 2.214 2.050 3.163
5-7-1 5-13-1 5-17-1 0,0010851 0,0049764 0,0009915 MSE Pengujian 5-7-1 5-13-1 5-17-1 91% 88% 94% Akurasi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1471 − 1482 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2704
33 Papua 6.804 8.569 6.871 8.246 Jumlah 1.084.995 1.114.401 1.092.760 1.075.217
Berdasarkan tabel 8 dapat dilihat perbedaan antara data hasil produksi tomat  sebelumnya di tahun 2020 dan 2021  dengan data  produksi  tomat  yang  merupakan hasil  prediksi  untuk  tahun  2022  dan 2023.  Secara  keseluruhan berdasarkan hasil prediksi diperkirakan akan terjadi penurunan hasil panen tomat di tahun 2022 dan 2023, walaupun jumlah nya tidak terlalu signifikan.

## 4. KESIMPULAN
Beberapa kesimpulan yang dapat diperoleh berdasarkan penelitian ini bahwa algoritma Fletcher-Reeves dengan model 5-17-1 mampu melakukan prediksi tentang produksi tomat di Indonesia yang tersebar di 33  Provinsi dengan cukup baik,  karena  akurasi  yang  dihasilkan  cukup  tinggi  yakni  sebesar  94%  dan  tingkat  kesalahan  prediksi  yang  kecil. Sedangkan berdasarkan prediksi yang telah dilakukan, terlihat bahwa potensi produksi Tomat di Indonesia pada Akhir tahun  2022  dan  2023  diprediksi  akan  menurun  dibandingkan  tahun  2021  walau  jumlah  nya  tidak  terlalu  besar. Kesimpulan lain nya, bahwa nilai input dan hidden layer serta model yang digunakan ternyata sangat berpengaruh terhadap hasil prediksi.

## REFERENCES
[1] P. O. Nurak and Y. Y. Da Rato, “Prospek Pengembangan Usahatani Tomat (Solanum Lycopersicum L.) di Kebun Fakultas Pertanian Universitas Nusa Nipa Maumere,” Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan , vol. 8, no. 1, pp. 480–491, 2021.
[2] Chitra Anggriani Salingkat, A. Noviyanty, and Syamsiar, “Pengaruh Jenis Bahan Pengemas, Suhu dan Lama Penyimpanan terhadap Karakteristik Mutu Buah Tomat,” Agroland: Jurnal Ilmu-ilmu Pertanian , vol. 27, no. 3, pp. 274–286, 2020.
[3] S. A. Assagaf, “Pengaruh Pemberian Mulsa Alang-Alang dan Pupuk NPK Phonska Terhadap Pertumbuhan dan Produksi Tanaman Tomat (Solanum lycopersicum),” Jurnal Biosainstek , vol. 2, no. 1, pp. 40–46, 2020.
[4] D. Septiadi and A. I. Mundiyah, “Karakteristik dan Analisis Finansial Usaha Tani Tomat di Kabupaten Lombok Timur,” Agroteksos , vol. 31, no. 3, pp. 180–188, 2021.
[5] M. Situmorang, A. Wanto, and Z. M. Nasution, “Architectural Model of Backpropagation ANN for Prediction of Population- Based on Sub-Districts in Pematangsiantar City,” International Journal of Information System & Technology , vol. 3, no. 1, pp. 98–106, 2019.
[6] J.  R.  Saragih,  D.  Hartama,  and  A.  Wanto,  “Prediksi  Produksi  Susu  Segar  Di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma Backpropagation,” Jurnal Ilmiah Informatika , vol. 08, no. 01, pp. 58–65, 2020.
[7] 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.
[8] 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.
[9] 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.
[10]  N. Nasution, A. Zamsuri, L. Lisnawita, and A. Wanto, “Polak-Ribiere updates analysis with binary and linear function in determining coffee exports in Indonesia,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 420, no. 012089, pp. 1–9, 2018.
[11]  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.
[12]  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.
[13]  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.
[14]  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.
[15]  A. Rahmat and K. Haba, “Penerapan Metode Moving Averange dalam Memprediksi Produksi Tomat,” vol. 5, no. 1, pp. 33– 36, 2021.
[16]  D.  Hutabarat,  Solikhun,  M.  Fauzan,  A.  P.  Windarto,  and  F.  Rizki,  “Penerapan  Algoritma  Backpropagation  dalam Memprediksi Hasil Panen Tanaman Sayuran,” BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer , vol. 2, no. 1, pp. 21–29, 2021.
[17]  Nurhayati,  M.  B.  Sibuea,  D.  Kusbiantoro,  M.  Silaban,  and  A.  Wanto,  “Implementasi  Algoritma  Resilient  untuk  Prediksi Potensi Produksi Bawang Merah di Indonesia,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 4, no. 2, pp. 1051–1060, 2022.
[18]  N. L. W. S. R. Ginantra, A. D. 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, pp. 679–685, 2022.
[19]  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.
[20]  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.
[21]  E. Hartato, D. Sitorus, and A. Wanto, “Analisis Jaringan Saraf Tiruan Untuk Prediksi Luas Panen Biofarmaka di Indonesia,” Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 49–56, 2018.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1471 − 1482 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2704
[22]  T. Afriliansyah et al. , “Implementation of Bayesian Regulation Algorithm for Estimation of Production Index Level Micro and Small Industry,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[23]  A.  Wanto et  al. ,  “Epoch  Analysis  and  Accuracy  3  ANN  Algorithm  using  Consumer  Price  Index Data  in  Indonesia,”  in Proceedings of the 3rd International Conference of Computer, Environment, Agriculture, Social Science, Health Science, Engineering and Technology (ICEST) , 2021, no. 1, pp. 35–41.
[24]  N. L. W. S. R. Ginantra et al. , “Performance One-step secant Training Method for Forecasting Cases,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1933, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[25]  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.
[26]  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.
[27]  I. S. Purba et al. , “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.
[28]  A. Wanto, M. Zarlis, Sawaluddin, and D. Hartama, “Analysis of Artificial Neural Network Backpropagation Using Conjugate Gradient Fletcher Reeves in the Predicting Process,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 930, no. 1, pp. 1–7, 2017.
[29]  MathWorks,
“traincgf,” The MathWorks, Inc , 1994. [Online]. Available:
https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ref/traincgf.html. [Accessed: 03-Nov-2022].
[30]  BPS, “Produksi Tanaman Sayuran,” Badan Pusat Statistik Indonesia , 2022. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/indicator/55/61/1/produksi-tanaman-sayuran.html. [Accessed: 14-Aug-2022].
[31]  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.
[32]  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.
[33]  A. Wanto, M. Zarlis, Sawaluddin, and D. Hartama, “Analysis of Artificial Neural Network Backpropagation Using Conjugate Gradient Fletcher Reeves in the Predicting Process,” in Journal of Physics: Conference Series , 2017, vol. 930, no. 1, pp. 1– 7.
[34]  M.  A.  P.  Hutabarat,  M.  Julham,  and  A.  Wanto,  “Penerapan  Algoritma  Backpropagation  Dalam  Memprediksi  Produksi Tanaman Padi Sawah Menurut Kabupaten/Kota di Sumatera Utara,” Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 77–86, 2018.
[35]  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.
[36]  B. Febriadi, Z. Zamzami, Y. Yunefri, and A. Wanto, “Bipolar function in backpropagation algorithm in predicting Indonesia’s coal exports by major destination countries,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 420, no. 1, p. 012087, 2018.
[37]  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.
[38]  M. Julham, S. Sumarno, F. Anggraini, A. Wanto, and S. Solikhun, “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dalam Memprediksi Tingkat Kriminal di Kabupaten Simalungun Menggunakan Algoritma Backpropagation,” BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 1, no. 1, pp. 64–73, 2019.
[39]  N. Z. Purba, A. Wanto, and I. O. Kirana, “Implementation of ANN for Prediction of Unemployment Rate Based on Urban Village in 3 Sub-Districts of Pematangsiantar,” International Journal of Information System & Technology (IJISTECH) , vol. 3, no. 1, pp. 107–116, 2019.
[40]  I.  C.  Saragih,  D.  Hartama,  and  A.  Wanto,  “Prediksi  Perkembangan  Jumlah  Pelanggan  Listrik  Menurut  Pelanggan  Area Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 2, no. 1, pp. 48– 54, 2020.
[41]  M.  Syafiq,  D.  Hartama,  I.  O.  Kirana,  I.  Gunawan,  and  A.  Wanto,  “Prediksi  Jumlah  Penjualan  Produk  di  PT  Ramayana Pematangsiantar Menggunakan Metode JST Backpropagation,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 7, no. 1, p. 175, 2020.