## Implementasi Metode Backpropagation Neural Network Dalam Memprediksi Hasil Produksi Kedelai
Barorotus Sulusayil Laili* Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember, Indonesia
Email: barorotus.sl@gmail.com
Denny Trias Utomo
Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember, Indonesia Email: denny_trias@polije.ac.id Denny Wijanarko Program Studi Teknik Komputer Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember, Indonesia Email: denny_wijanarko@polije.ac.id
Abstract—  The  necessary  of  soybean  in  Indonesia tends to increase annually. However, soybean production tends to decrease so that soybean needs does not fullfilled. One of the environmental factors that influence soybean production  is  climate  such  as  temperature,  humidity, sunlight,  rainfall,  and  wind  velocity.  This  study  aims  to predict soybean production results based on the influence of climate by using an Artificial Neural Network (ANN) method.  The  algorithm  used  is  Backpropagation  with climate  and  soybean  production  results  in  the  previous period parameters as input in the prediction process. The results of this study get a training accuracy of 96.6% and testing accuracy of 96.5%.

## Keywords— ANN; Backpropagation; Soybean
Abstrak— Kebutuhan kedelai di Indonesia cenderung meningkat  setiap  tahunnya,  namun  produksi  kedelai cenderung menurun sehingga belum memenuhi kebutuhan  kedelai.  Salah  satu  faktor  lingkungan  yang mempengaruhi hasil produksi kedelai adalah komponen iklim  seperti  suhu,  kelembapan,  lama  penyinaran  sinar matahari,  curah  hujan  dan  kecepatan  angin.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  melakukan  prediksi  terhadap  hasil produksi  kedelai  berdasarkan  pengaruh  iklim  dengan menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN). Algoritma  yang  digunakan  adalah  Backpropagation dengan parameter iklim dan hasil produksi kedelai pada periode  sebelumnya  sebagai  masukan  dalam  proses prediksi.  Hasil  penelitian  ini  mendapatkan  akurasi pelatihan sebesar 96,6 % dan akurasi pengujian sebesar 96,5%.

## Keywords—ANN; Backpropagation; Kedelai

## PENDAHULUAN
Sektor  pertanian  merupakan  sektor  yang  penting  dalam pembangunan ekonomi nasional. Tanarnan pangan merupakan  salah  satu  komoditas  tanaman  dari  sektor pertanian yang diolah untuk memenuhi kebutuhan utama akan makanan dan dimanfaatkan untuk pengadaan serta ketahanan pangan  bagi  masyarakat.  Salah  satu  kornoditas  tanarnan pangan yang utama adalah kedelai setelah padi dan jagung [1]. Namun  disisi  lain  produksi  nasional  kedelai  mengalami
penurunan  sehingga  belum  mencukupi  kebutuhan  kedelai, untuk  mengatasi  kekurangan  produksi  kedelai  dalam  negeri pemerintah terpaksa melakukan kebijakan impor [2].
Salah  satu  faktor  lingkungan a yang  menjadi  penentu keberhasilan usaha a produksi kedelai adalah komponen iklim seperti  suhu,  kelembapan,  sinar  matahari,  curah  hujan,  dan angin  [3].  Curah  hujan  sangat a berpengaruh  pada  besar kecilnya  nilai a produksi  pada  kedelai,  jika  semakin  tinggi nilai  curah _ hujan  maka  produksi  kedelai  semakin  tinggi, begitupula  sebaliknya  [4].  Sebuah  sistem  prediksi  atau peramalan  produksi  tanaman  kedelai  sangat  dibutuhkan karena  dapat  membantu  pihak  terkait  dalam  menentukan kebijakan ketahanan pangan dan untuk mengetahui seberapa besar  perkembangan  tingkat  produksi  kedelai  di  Indonesia dimasa yang akan datang.
Pada  penelitian  prediksi  hasil  produksi  kedelai  ini menggunakan  teknik  kecerdasan  buatan  dengan  metode Artificial Neural n Network (ANN) . Algoritma yang digunakan adalah Backpropagation dengan  parameter  iklim  dan  hasil produksi kedelai pada periode sebelumnya sebagai masukan pada proses prediksi. Penelitian terkait telah dilakukan yaitu Prediksi IHSG dengan Backpropagation Neural Network [5], pada  penelitian  tersebut  dilakukan  prediksi  Indeks  Harga Saham  Gabungan  (IHSG)  dengan  mempelajari  data  5  hari sebelumnya untuk digunakan prediksi periode selanjutnya dan dilakukan  uji  variasi learning  rate serta epoch. Hasil  MSE terbaik yang didapatkan pada pengujian adalah 320,49865083640924 dengan mengunakan learning _ rate 0,3 dan  3.000 epoch .  Penelitian  selanjutnya  yaitu  Prediksi Volurne  Pengunaan  Air  PDAM  Menggunakan  Metode Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation  [6],  pada  penelitian tersebut  dilakukan  prediksi  volume  penggunaan  air  PDAM dengan variabel data diarnbil dari data pelanggan yaitu sosial urnum, sosial khusus, rurnah tangga 1, rurnah tangga 2, rurnah tangga 3, niaga 1, niaga 2 dan niaga 3 sebagai masukan serta uji coba jumlah neuron pada hidden layer sebagai pola pada proses  prediksi.  Hasil  terbaik  didapatkan  dengan  pola  8-9-1 dengan  MSE  sebesar  0,001.  Penelitian  selanjutnya  adalah Analysis  of  Backpropagation n Algorithm  in  Predicting  the Most  Number  of  Internet  Users  in  the  World  [7],  pada penelitian  tersebut  dilakukan  prediksi  pengguna  internet
terbanyak di dunia dengan data jumlah pengguna internet di 25 negara sebagai masukan serta uji coba jumlah neuron pada hidden  layer sebagai  pola  arsitektur  pada  proses  prediksi. Hasil terbaik yang didapatkan pada penelitian tersebut dengan pola 3-50-1 dan tingkat akurasi sebesar 92 %.
Berdasarkan  pada  uraian  penelitian  sebelumnya  menjadi rujukan  bagi  penulis  untuk  melakukan  pengembangan penelitian prediksi kedelai dengan algoritma backpropagation ,  dimana  pada  penelitian  ini  dilakukuan variasi  uji  coba  penentuan  arsitektur  terbaik  dengan  tujuan mendapatkan  hasil  akurasi  yang  bagus.  Variasi  uji  coba penentuan  arsitektur  terbaik  yang  digunakan  pada  beberapa penelitian  diatas  adalah learning _ rate, jurnlah  epoh,  jurnlah neuron,  serta hidden _ layer. Sedangkan  pada  penelitian  ini lebih dikembangkan dengan variasi uji coba algoritma fungsi pelatihan (taringda, traingdx, traingd, traingdm), learning _ rate, momentum, jurnlah neuron pada hidden layer, serta rasio dataset pelatihan : pengujian (80%:20%, 70%:30%, 75%:25%, 60%:40%).

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah data a sekunder sebanyak 216 data berupa data iklim bulanan seperti curah - hujan, suhu, kelembaban, larna penyinaran dan kecepatan  angin  yang  didapat  dari website resmi  BMKG stasiun meteorologi Banyuwangi tahun 2008 - 2018 dan hasil produksi  kedelai  bulanan  yang  didapat  dari  BPS  Kabupaten Banyuwangi tahun 2008 - 2018. Data iklim dan hasil produksi kedelai  pada  periode  sebelumnya  sebagai input dan  hasil produksi  kedelai  sebagai output. Data  akan  dibagi  menjadi dua set yaitu data pelatihan dan data pengujian.

## A. Normalisasi Data
Normalisasi i berguna untuk menyesuaikan nilai d data yang berbeda dengan range fungsi aktifasi yang digunakan dalarn jaringan.  Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah  sigmoid binner  dengan  rentang  [0,1]  maka  data  disesuaikan  dengan persamaan berikut [8]:
x’ = 0,8(𝑥−𝑎)
𝑏−𝑎 (1)
Dimana :
x : Data yang akan dinormalisasi
a : Nilai minirnum
b : Nilai Maksimum
B. Arsitektur r Artificial Neural _ Network (ANN) ANN  merupakan n salah  satu  dari  teknik  pengolahan informasi yang terinspirasi dari sistem saraf sel otak manusia yang bekerja dalam memproses suatu informasi. Jaringan ini terdiri  dari  neuron  yaitu  dihubungkan  oleh  jaringan komunikasi  atau  konektor  untuk  melakukan  fungsi  spesifik berdasarkan  pembobotan  antar  elemen,  jaringan  ini  juga dikenal sebagai multilayer perceptron [9].
ANN memiliki model matematika seperti pada gambar Fig. 1 yang terdiri dari satu set fungsi sederhana yaitu input x, unit output  y,  dan  unit  z  tersembunyi  yang  terhubung  ke  output [10]. Pada penelitian ini data iklim dan hasil produksi kedelai periode  sebelumnya  digunakan  sebagai input sebanyak  6 neuron,  jumlah hidden layer  adalah  satu  dengan  uji  coba neuron antara 2-12, dan hasil produksi kedelai saat ini sebagai output.
C. Algoritma Backpropagation Backpropagation merupakan  metode  sistematis  jaringan ANN  dengan  mengunakan  algoritma  pernbelajaran  terawasi dan  biasanya  digunakan  oleh  percepteron  dengan  banyak lapisan layar untuk k mengubah bobot di lapisan tersembunyi. Backpropagation adalah  jenis  pelatihan - terkontrol  yang menggunakan  pola  penyesuaian  berat  untuk  mencapai  nilai kesalahan minirnum antara output yang diprediksi dan output aktual [11].
1. Tahap Pelatihan (Training)
Tahap  pelatihann  pada backpropagation terdiri d dari  tiga langkah utama [12] yaitu :
a) Perambatan  maju  ( feedforward) .  Pola  masukan dihitung g maju mulai dari layar r masukan hingga layar keluaran    menggunakan    fungsi    aktivasi    yang ditentukan
b) Perambatan  balik  ( backpropagation). Selisih  antara keluaran n jaringan    dengan  target  yang  diinginkan tersebut  dipropagasikan  mundur
c) Pembaharuan nilai bobot dan bias
Backpropagation terkadang terlalu lambat untuk keperluan praktis.  Beberapa  modifikasi d dilakukan  terhadap standart backpropagation dengan  cara  memodifikasi algoritma fungsi pelatihannya [13].
a) Metode  Penurunan  Gradien  dengan  Mornentum (traingdm). Modifikasi  metode  penurunan  tercepat dilakukan    dengan  menarnbahkan momentum .
Momentum digunakan  untuk  mernpercepat  proses pernbelajaran    pada    saat    training    dilakukan, sehingga  jaringan  dapat  mencapai  konvergensi dengan waktu yang cepat
b) Variabel  Laju  Pemahaman  (traingd,  traingda, traingdx).  Modifikasi  metode  penurunan  tercepat dilakukan  dengan  menambahkan trial&error pada learning rate. Learning rate atau laju pembelajaran untuk menghitung besarnya penyesuaian pada bobot ketika dilakukan p proses pelatihan.
2. Tahap Pengujian (Testing)
Testing dilakukan  dengan  menggunakan  nilai  hasil pembaharuan  bobot  dan  bias  terbaik  serta  parameter  terbaik yang didapatkan pada proses training.

## D. Perhitungan Error dan Akurasi
Untuk  mengukur  suatu  metode  permalan,  hal  yang diperhitungkan n adalah tingkat kesalahan ( error) yang terjadi. Perhitungan error bertujuan    untuk    pengukuran    akurasi jaringan    dalam  mengenali  pola    yang    diberikan.  Semakin kecil  tingkat kesalahan,  maka  semakin baik  hasil peramalan tersebut.

## 1. MSE (Mean square Error)
Nilai  MSE mewakili kesalahan absolut  rata  - rata antara hasil perkiraan dan nilai actual [14]. Berikut adalah persamaan MSE:
input hidden output
MSE = ∑ (𝑦𝑖−𝑦𝑖′)² 𝑛 𝑛 𝑖=1 (2)
Dimana :
yi = Data awal yi’ = Data akhir n = Jumlah data

## 2. MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
MAPE  dihitung  dengan  melakukan  perbandingan presentase  perbedaan  nilai  rata-rata  absolut  antara  nilai peramalan  dengan  nilai  yang  sebenarnya  terjadi.  MAPE dirumuskan sebagai berikut:
MAPE = 1 𝑛 ∑ |𝑌𝑡−𝑌𝑡′| 𝑌𝑡 𝑛 𝑡=1 𝑥100 (3)
Dimana:
Yt = Hasil Aktual Yt’= Hasil Peramalan n   = Jumlah Data
Adapun perhitungan akurasi dirumuskan sebagai berikut :
100% – MAPE                            (4)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut ini adalah data asli yang digunakan dalam sistem prediksi menggunakan backpropagation neural network:
Tabel 1. Data Asli
Tangga l Y X1 X2 X3 X4 X5 X6
Jan-01 4609.51 4 27.0 6 80.9 4 256
133. 7 2.4 8 4609.51 4 Feb-01 4541.05 8 27.4 78.6
1 111 104.
8 2.7 5 4609.51 4 Mar-01 4473.83 4 27.4 3 80.1 3 192 129 1.8 7 4541.05 8 …… ………. …… …… …..
…… . ….. . ……… Des-18 1762.81 9 29.1 5 75.2 3 65. 1 134. 7 3.4 7 1970.27 6
Keterangan:
Y : Hasil Produksi Kedelai ( Output) X1 : Suhu ( Input 1) X2 : Kelembapan ( Input 2)
X3 : Curah Hujan ( Input 3)
X4
: Lama Penyinaran ( Input 4)
X5
: Kecepatan Angin ( Input 5) X6 : Hasil Produksi Kedelai Sebelumnya ( Input 6)
Berikut  ini  adalah  data  hasil  normalisasi  menggunakan rumus pada persamaan (1) dengan rentang [0,1]:
Tabel 2. Data Normalisasi
Tangga l Y X1 X2 X3
X4 X5 X6 Jan-01 0.675 0.47 7 0.62 6 0.48 8 0.45 5 0.41 7 0.662 Feb-01 0.661 0.53 3 0.51 3 0.26 8 0.37 4 0.48 7 0.662 Mar-01 0.647 0.53 8 0.58 7 0.39 1 0.44 2 0.25 7 0.648
……
………
. …… …… ….. …… . …... …… …
Des-18 0.100 0.82 6 0.35 1 0.19 9 0.45 8 0.67 6 0.100
Data pada Tabel 2 digunakan sebagai pelatihan dan pengujian dengan variasi rasio dataset 75%:25%, 60%:40%, 80%:20%, dan 70%:30%. Selanjutnya dilakukan proses pelatihan dengan beberapa  variasi  parameter  untuk  menentukan  pola  jaringan terbaik berdasarkan jumlah neuron pada hidden layer dengan beberapa  metode  pelatihan  (traingd,  traingda,  traingdx, traingdm) serta nilai bobot dan bias acak pada masing-masing dataset.  Nilai  default  awal learning  rate adalah  0,5, momentum adalah  0,9, goal  error adalah  0,001  dan  nilai maksimum  epoch  yang  digunakan  adalah  1000.  Berikut adalah hasil pada masing – masing dataset:
( a ) ( b )
( c )
( d )
Fig. 2. (a) Dataset 1,  (b) Dataset 2,  (c) Dataset 3,  (d) Dataset 4
Metode  algoritma  pelatihan  terbaik  adalah  metode  yang memiliki nilai MSE terkecil. Berdasarkan gambar grafik pada Fig. 2 diatas diperoleh algoritma pelatihan dengan nilai MSE terkecil  pada  tiap  neuron  adalah  metode traingdx. Untuk mencari metode pelatihan traingdx yang terbaik pada masing- masing  dataset  maka  dilakukan  perbandingan  metode pelatihan  traingdx  pada  setiap  variasi  dataset  untuk mendapatkan parameter dataset terbaik.

## Fig. 3 Grafik Perbandingan Traingdx
Berdasarkan  grafik  pada  Fig.  3  diperoleh  hasil  dataset terbaik  menggunakan  perbandingan  rasio  75%  untuk pelatihan  dan  25%  untuk  pengujian.  Namun  hasil  rata-rata error pada  pengujian  ini  kurang  memenuhi  target  untuk mendapatkan  akurasi  yang  baik.  Maka  dilakukan  pengujian bobot berdasarkan perbandingan bobot&bias secara acak dan menggunakan metode Nguyen Widrow.

## Fig. 4. Grafik Perbandingan Metode Penentu Nilai Bobot
Pemilihan metode bobot awal terbaik adalah metode yang memiliki  nilai error (MAPE)  terkecil.  Berdasarkan  grafik pada  Fig.  4  diperoleh  hasil  nilai  rata-rata  MAPE  terkecil menggunakan pemilihan bobot awal dengan metode Nguyen Widrow. Selanjutnya dilakukan uji variasi learning rate pada setiap neuron. Berikut hasil trial dan error penentuan jumlah neuron terbaik berdasarkan hasil MAPE terkecil:

## Tabel 3. Hasil Penentuan Jumlah Neuron
Jumlah Neuron Learning Rate MAPE Pelatihan MAPE Pengujian 2 0.1 3.42054 3.50966 0.2 3.43455 3.60636 0.3 3.44538 3.67165 0.4 3.43896 3.59961 0.5 3.45372 3.84214 0.6 3.45401 3.87532 0.7 3.45067 3.80435 0.8 3.45779 3.81816 0.9 3.44022 3.55598 4 0.1 3.52155 4.45142 0.2 3.50526 4.23663 0.3 3.51832 4.47026 0.4 3.52222 4.47867 0.5 3.52171 4.40474 0.6 3.51531 4.35818 0.7 3.51088 4.319 0.8 3.51825 4.47136 0.9 3.52555 4.48224 6 0.1 3.53161 4.29634 0.2 3.52933 4.33093
0.3 3.53279 4.34004 0.4 3.52781 4.32004 0.5 3.53602 4.32911 0.6 3.53223 4.33334 0.7 3.5351 4.32723 0.8 3.52846 4.32711 0.9 3.52823 4.32592 8 0.1 3.54821 4.05112 0.2 3.54388 4.04484 0.3 3.54723 4.06023 0.4 3.54305 4.05206 0.5 3.54524 4.05424 0.6 3.54606 4.0431 0.7 3.54433 4.04627 0.8 3.54527 4.05407 0.9 3.54074 4.03931 10 0.1 3.54049 4.46418 0.2 3.53848 4.43607 0.3 3.5363 4.41003 0.4 3.53536 4.38589 0.5 3.53571 4.41995 0.6 3.53489 4.39597 0.7 3.53706 4.43472 0.8 3.53662 4.41278 0.9 3.53895 4.45051 12 0.1 3.53789 4.52267 0.2 3.54132 4.55036 0.3 3.53743 4.53366 0.4 3.53674 4.47877 0.5 3.54175 4.54041 0.6 3.53996 4.54451 0.7 3.54106 4.53022 0.8 3.53877 4.53905 0.9 3.53766 4.53758
Berdasarkan  Tabel  3  diatas  diperoleh  hasil  pengujian jumlah  neuron terbaik  dengan  nilai  MAPE  terkecil berdasarkan percobaan learning rate adalah 2 neuron. Setelah mendapatkan  nilai  neuron  terbaik  pada hidden layer  maka arsitektur  jaringan  yang  terbentuk  digambarkan  sebagai berikut:

## Fig. 5. Arsitektur jaringan
Pada  Fig.  5  dapat  dilihat  bahwa  pola  arsitektur  jaringan terbaik adalah 6-2-1 dimana jumlah neuron input sebanyak 6 neuron  berdasarkan  banyaknya  jumlah  parameter,  jumlah neuron hidden layer  sebanyak  2  neuron,  dan  jumlah  neuron output sebanyak  1  neuron  berdasarkan  jumlah  target. Selanjutnya  dalam  menentukan  apakah  nilai learning  rate
tersebut  merupakan  yang  terbaik  maka  dilakukan  uji berdasarkan percobaan momentum . Berikut adalah tabel hasil uji percobaan:
Tabel 4. Hasil Percobaan Learning Rate Dan Momentum
Learning Rate Momentum Mape Training Mape Testing 0.1 0.1 3.51748 5.05637 0.3 3.51092 4.84737 0.5 3.50092 4.77967 0.7 3.49423 4.74805 0.9 3.42054 3.50966 0.2 0.1 3.39703 4.34336 0.3 3.50746 4.84198 0.5 3.50644 4.82657 0.7 3.49567 4.7223 0.9 3.43455 3.60636 0.3 0.1 3.51213 5.04388 0.3 3.5146 4.89075 0.5 3.50351 4.81971 0.7 3.47418 4.6443 0.9 3.44538 3.67165 0.4 0.1 3.46222 4.63338 0.3 3.51093 4.85141 0.5 3.50128 4.78381 0.7 3.49624 4.75642 0.9 3.43896 3.59961 0.5 0.1 3.39204 4.33573 0.3 3.50986 4.85276 0.5 3.50938 4.85241 0.7 3.50136 4.75657 0.9 3.45372 3.84214 0.6 0.1 3.52641 5.02941 0.3 3.50667 4.82553 0.5 3.50303 4.83418 0.7 3.49264 4.75043 0.9 3.45401 3.87532 0.7 0.1 3.40985 4.36776 0.3 3.50888 4.83543 0.5 3.50607 4.82647 0.7 3.47985 4.67987 0.9 3.45067 3.80435 0.8 0.1 3.5073 5.05766 0.3 3.50783 4.84477 0.5 3.5071 4.83587 0.7 3.49945 4.76338 0.9 3.45779 3.81816 0.9 0.1 3.51892 5.05769 0.3 3.50797 4.84361 0.5 3.50484 4.80288 0.7 3.50081 4.76379 0.9 3.44022 3.55598
Pada Tabel 4 diperoleh bahwa semakin besar nilai momentum maka  semakin  baik  atau  semakin  kecil  nilai  MAPE  yang diperoleh dan semakin kecil nilai learning rate maka semakin baik  atau  semakin  kecil  nilai  MAPE  yang  diperoleh. Berdasarkan tabel tersebut diperoleh nilai learning rate terbaik adalah 0.1 dan nilai momentum terbaik adalah 0,9. Berikut ini adalah toolbox proses  pelatihan  pada  aplikasi  matlab berdasarkan hasil penentuan parameter terbaik dengan jumlah data sebanyak 162:

## Fig. 6  Toolbox Proses Pelatihan
Pada  Fig.  6  dapat  dilihat  bahwa goal 0.001  ditemukan hanya  dalam  216  kali  iterasi.  Pada  percobaan  ini,  jenis pelatihan  yang  digunakan  adalah Gradient  Descent  with Adaptive  Learning  Rate yang  merupakan  fungsi  pelatihan jaringan yang memperbarui nilai bobot dan bias berdasarkan momentum gradient  descent dan  tingkat  pembelajaran adaptif. Performance, yang  menyatakan  metode  untuk menghentikan proses jika sudah mencapai goal atau mencapai maksimum epoh, disini menggunakan Mean Squared Error (MSE). Epoch , menyatakan jumlah perulangan pembelajaran. Pada pelatihan ini target error didapatkan setelah 216 iterasi. Time ,  menyatakan  waktu  yang  ditempuh  oleh  sistem  dalam melakukan pembelajaran .
Nilai pembaharuan bobot dan bias yang didapatkan pada proses  pelatihan  selanjutnya  digunakan  untuk  simulasi pengujian.  Simulasi   bertujuan untuk  menghasilkan   output jaringan  dari  model  jaringan  dan input  matriks. Berikut ini adalah plot hasil pengujian dengan data sebanyak 54:

## Fig. 7  Plot Hasil Simulasi Testing
Pada  Fig.  7  dapat  dilihat  bahwa  berdasarkan  proses pelatihan dengan pola arsitektur terbaik, plot hasil pengujian menunjukkan performa yang bagus dengan hasil yang hampir sama  dengan  target  prediksi  dengan  MSE  sebesar
0,00036296. Kemudian untuk mengetahui nilai akurasi yang didapatkan  maka  dihitung  nilai  akurasi  berdasarkan  rumus akurasi yang telah dijelaskan pada persamaan (4).

## a) Akurasi Training
Nilai  MAPE  pelatihan  yang  diperoleh  adalah  3.42054, lalu dihitung akurasi  menggunakan rumus akurasi :
Akurasi Pelatihan = 100% - MAPE pelatihan = 100% - 3.42054 = 96,6 %
b) Akurasi Testing
Nilai  MAPE  pengujian  yang  diperoleh  adalah  3.50966, lalu dihitung akurasi  menggunakan rumus akurasi :
Akurasi Pelatihan = 100% - MAPE pelatihan = 100% - 3.50966 = 96,5 %

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan dari bab sebelumnya maka penulis dapat mengambil kesimpulan bahwa arsitektur jaringan  terbaik  didapatkan  dengan  metode  algoritma pelatihan  Traingdx,  bobot  dan  bias  menggunakan  metode Nguyen Widrow, jumlah neuron pada hidden layer sebanyak 2,  momentum  sebesar  0.9,  learning  rate  sebesar  0.1,  serta rasio training & testing adalah 75% : 25%.
Metode Backpropagation  Neural  Network dapat diimplementasikan  dengan  baik  dalam  memprediksi  hasil produksi kedelai berdasarkan pengaruh iklim  untuk periode selanjutnya  dengan  akurasi  terbaik  yang  didapatkan  pada penilitian  ini  untuk  pelatihan  sebesar  96,6%  dan  pengujian sebesar  96,5%.  Untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan dapat  menggunakan  algoritma  ANN  yang  lain  sebagai perbandingan dengan algoritma backpropagation.

## RUJUKAN
[1] R. A. Carolina, S. Mulatsih, and L. Anggraeni, “ANALISIS VOLATILITAS  HARGA  DAN  INTEGRASI  PASAR KEDELAI  INDONESIA  DENGAN  PASAR  KEDELAI DUNIA Analysis of Price Volatility and Market Integration between  World  and  Indonesia  ’  s  Soybean  Markets,” J. Agro Ekon. , vol. 34, no. 1, pp. 47–66, 2016.
[2] D.  Nugraha,  M.  O.  Adnyana,  and  I.  P.  Wardana, “Pendugaan Produksi dan Tantangan Usahatani Kedelai di Indonesia  Menggunakan  Metode  ARIMA,” Pendugaan
Produksi  Kedelai  di  Indone ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  155–163,
2018.
[3] N.  Herlina,  S.  Fajriani,  and  F.  A.  Rahman,  “Evaluasi Perubahan  Iklim  dan  Pengaruhnya  terhadap  Pola  Tanam, Waktu Tanam serta Produktivitas Kedelai (Glycine max L. Merrill)  Di  Kabupaten  Malang  Jawa  Timur,” J.  Lahan Suboptimal ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  106–120,  2019,  doi:
10.33230/jlso.7.2.2018.351.
[4] F. Rizqiyah, “The Impact of Global Climate Change on The Production of Soybean (Glicine max L Merrill) at Malang District,” J.  Chem.  Inf.  Model. ,  vol.  53,  no.  9,  pp.  1689– 1699, 2019.
[5] A.  Santoso  and  S.  Hansun,  “Prediksi  IHSG  dengan Backpropagation  Neural  Network,” J.  RESTI  (Rekayasa Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  313–318, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i2.887.
[6] B.  Satria,  “Prediksi  Volume  Penggunaan  Air  PDAM
Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan
Backpropagation,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  674–684,  2018,  doi: 10.29207/resti.v2i3.575.
[7] S.  Setti  and  A.  Wanto,  “Analysis  of  Backpropagation Algorithm in Predicting the Most Number of Internet Users in the World,” J. Online Inform. , vol. 3, no. 2, p. 110, 2019, doi: 10.15575/join.v3i2.205.
[8] 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,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012023.
[9] S. R. Diana and G. Dharma, “Estimation the Amount of Oil Palm  Production  Using  Artificial  Neural  Network  and NDVI  SPOT-6  Imagery,”  vol.  4,  no.  11,  pp.  548–554, 2019.
[10] A.  Eskandarin,  H.  Nazarpour,  M.  Teimouri,  and  M.  Z. Ahmadi, “Comparison of Neural Network and K-Nearest Neighbor  Methods  in  Daily  Flow  Forecasting,” J.  Appl. Sci. ,  vol.  10,  no.  11,  pp.  1006–1010,  2010,  doi: 10.3923/jas.2010.1006.1010.
[11] I.  Prihandi,  I.  Ranggadara,  S.  Dwiasnati,  Y.  S.  Sari,  and Suhendra,  “Implementation  of  Backpropagation  Method for  Identified  Javanese  Scripts,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol. 1477, no. 3, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1477/3/032020.
[12] D.  Kartini,  “Penerapan  Data  Mining  dengan  Algoritma Neural  Network  (Backpropagation)  Untuk  Prediksi Lama Studi Mahasiswa,” Pros.  Semin. Nas.  Sisfotek , vol.  3584,
pp. 235–241, 2017, [Online].
Available: www.seminar.iaii.or.id  %7C  ISSN  2597-3584  (media online).
[13] M.  S.  Drs.  Jong  Jek  Siang,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan Pemogramannya Menggunakan Matlab.” p. 328, 2005.
[14] A.  Holik,  R.  R.  Bachtiar,  and  S.  Setiadevi,  “Forecasting Analysis of Organic Red Rice’s Demand Using Artificial Neural Networks,” J. Manaj. dan Agribisnis , no. July 2019, 2019, doi: 10.17358/jma.16.2.123.