Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 271-284 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Implementasi Algoritma Beale-Powell Restarts untuk Prediksi Perkembangan Ekspor Migas- NonMigas di Indonesia
Achmad Daengs GS 1 , Mhd. Dicky Syahputra Lubis 2 , M Mahjudin 3 1 Universitas 45 Surabaya, Surabaya, Indonesia
2 Universitas Tjut Nyak Dien, Medan, Indonesia
3 Universitas Muhammadyah Gresik, Gresik, Indonesia e-mail: adaengsgs@univ45sby.ac.id 1* , dickylubis@utnd.ac.id 2 , mahjudin@umg.ac.id 3

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  algoritma  Beale-Powell  Restarts  dalam  memprediksi perkembangan  ekspor  migas-nonmigas  di  Indonesia,  dengan  semakin  pentingnya  perdagangan internasional  bagi  pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara,  pemahaman  yang  akurat  tentang  tren perkembangan ekspor menjadi krusial bagi pengambilan keputusan di tingkat kebijakan. Data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  nilai  ekspor  migas-nonmigas  (dalam  Juta  US$)  di Indonesia  yang  diperoleh  dari  dokumen  kepabeanan  Ditjen  Bea  dan  Cukai  (PEB  dan  PIB).  Metode implementasi  algoritma  Beale-Powell  Restarts  difokuskan  pada  analisis  dan  peramalan  tren perkembangan  ekspor.  Algoritma  ini  dikenal  karena  kemampuannya  dalam  mengatasi  masalah konvergensi  yang  sering  terjadi  dalam  optimasi  non-linear.  Dengan  menerapkan  algoritma  ini, penelitian  bertujuan  untuk  meningkatkan  akurasi  dan  ketepatan  prediksi,  serta  memberikan wawasan yang berharga dalam perencanaan ekonomi dan pengembangan strategi perdagangan di Indonesia. Penelitian ini juga mencakup pembandingan kinerja beberapa model yang berbeda dalam melakukan  prediksi,  dengan  model-model  berbeda  seperti  8-5-1,  8-10-1,  8-15-1,  8-20-1,  dan  8-25-1 dievaluasi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  terbaik  adalah  8-5-1,  yang  memiliki  nilai Mean  Squared  Error  (MSE)  pengujian  terendah  sebesar  0,00735820154,  menegaskan  bahwa penggunaan algoritma Beale-Powell Restarts memberikan hasil yang lebih baik dalam memprediksi perkembangan  ekspor  migas-nonmigas  di  Indonesia  dibandingkan  dengan  model-model  lainnya. Implementasi  algoritma  Beale-Powell  Restarts  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang signifikan  dalam  membantu  pemangku  kepentingan  dalam  merumuskan  kebijakan  perdagangan yang lebih efektif dan berkelanjutan untuk memajukan perekonomian Indonesia.
Kata Kunci: Beale-Powell Restarts; Ekspor; Migas; NonMigas; Ekonomi Indonesia.

## Abstract
This research aims to implement the Beale-Powell Restarts algorithm in predicting the development of oil  and  non-oil  exports  in  Indonesia.  With  the  increasing  importance  of  international  trade  for  the economic growth of a country, accurate understanding of export trends becomes crucial for decision- making  at  the  policy  level.  The  data  used  in  this  study  originates  from  the  value  of  oil  and  non-oil exports (in Million US$) in Indonesia obtained from the customs documents of the Directorate General of  Customs  and  Excise  (PEB  and  PIB).  The  implementation  method  of  the  Beale-Powell  Restarts algorithm is focused on analyzing and forecasting export development trends. This algorithm is known for  its  ability  to  address  convergence  issues  commonly  encountered  in  nonlinear  optimization.  By applying  this  algorithm,  the  research  aims  to  improve  the  accuracy  and  precision  of  predictions, providing valuable insights for economic planning and trade strategy development in Indonesia. The study  also  includes  a  comparison  of  the  performance  of  several  different  models  in  prediction,  with various  models  such  as  8-5-1,  8-10-1,  8-15-1,  8-20-1,  and  8-25-1  being  evaluated.  The  research findings indicate that the best model is 8-5-1, which has the lowest testing Mean Squared Error (MSE) value of 0.00735820154, affirming that the use of the Beale-Powell Restarts algorithm yields better results  in  predicting  the  development  of  oil  and  non-oil  exports  in  Indonesia  compared  to  other models.  It  is  hoped  that  the  implementation  of  the  Beale-Powell  Restarts  algorithm  will  make  a
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 271-284 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
significant contribution in assisting stakeholders in formulating more effective and sustainable trade policies to advance the Indonesian economy.
Keywords: Beale-Powell Restarts; Export; Oil and Gas; Non-Oil and Gas; Indonesian Economy.

## 1. PENDAHULUAN
Perdagangan  internasional  memegang  peranan  yang  sangat  penting  dalam menggerakkan ekonomi suatu negara, baik itu dalam skala regional maupun global [1]–[3].  Negara  Indonesia,  yang  merupakan  negara  kepulauan  terbesar  di  dunia dengan  kekayaan  sumber  daya  alam  yang  melimpah,  perdagangan  internasional memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  dan  stabilitas keuangan [4]–[8]. Berdasarkan topik ini, pemahaman yang mendalam tentang tren dan  perkembangan  ekspor,  baik  migas  maupun  NonMigas,  menjadi  krusial  bagi para  pengambil  keputusan  di  tingkat  kebijakan.  Peningkatan  ekspor  tidak  hanya mencerminkan  kesehatan  ekonomi  suatu  negara,  tetapi  juga  dapat mengindikasikan  keberhasilan  dalam  pengelolaan  sumber  daya  alam  serta  daya saing  industri  nasional  di  pasar  global  [9].  Sebagai  upaya  untuk  memahami  dan memprediksi  perkembangan  ekspor  migas-nonmigas  di  Indonesia,  penerapan teknologi  dan  metodologi  yang  canggih  menjadi  suatu  keharusan.  Salah  satu pendekatan  yang  menjanjikan  adalah  menggunakan  algoritma  komputasi  yang handal  seperti  Algoritma  Beale-Powell  Restarts  [10]–[12].  Algoritma  ini  telah terbukti efektif dalam mengatasi berbagai masalah optimasi non-linear dan telah banyak diterapkan dalam berbagai bidang [13], termasuk dalam analisis ekonomi [14]. Salah satu alasan nya karena kemampuan untuk menangani masalah optimasi yang  kompleks  [15],  algoritma  ini  menawarkan  potensi  yang  besar  untuk meningkatkan  akurasi  prediksi  perkembangan  ekspor  migas  dan  nonmigas  di Indonesia.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menjelajahi  potensi  dan  efektivitas implementasi  algoritma  Beale-Powell  Restarts  dalam  hal  prediksi  perkembangan ekspor  migas-nonmigas  di  Indonesia,  dengan  menggunakan  data  ekspor  yang diperoleh  dari  dokumen  kepabeanan  Ditjen  Bea  dan  Cukai,  penelitian  ini  akan melakukan  analisis  mendalam  terhadap  tren  ekspor  serta  membangun  model prediktif  untuk  mengantisipasi  perubahan  di  masa  mendatang.  Implementasi algoritma  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih  dalam  tentang faktor-faktor  yang  memengaruhi  perkembangan  ekspor  migas-nonmigas  di Indonesia,  termasuk  faktor  internal  dan  eksternal  yang  memengaruhi  dinamika pasar internasional. Penelitian ini juga untuk mengevaluasi kinerja berbagai model prediktif  yang  berbeda  menggunakan  algoritma  Beale-Powell  Restarts.  Model- model  tersebut  akan  dianalisis  dan  dibandingkan  berdasarkan  kriteria-kriteria tertentu,  seperti  tingkat  kesalahan  yang  rendah  dan  ketepatan  model  dalam merepresentasikan  tren  ekspor  sebenarnya.  Sehingga  penelitian  ini  tidak  hanya akan  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  metode  prediksi  yang efektif, tetapi juga akan memberikan pandangan yang lebih luas tentang dinamika pasar ekspor Indonesia secara keseluruhan.
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 271-284 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Melalui penelitian ini, diharapkan akan tercipta pemahaman yang lebih baik tentang  faktor-faktor  yang  memengaruhi  ekspor  migas-nonmigas  di  Indonesia serta kemampuan untuk melakukan prediksi yang lebih akurat. Hasil penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  bagi  pengembangan kebijakan perdagangan yang lebih efektif dan strategi ekonomi yang berkelanjutan di  Indonesia,  dengan  memperkuat  pemahaman  tentang  tren  dan  perkembangan ekspor, diharapkan dapat membantu para pengambil keputusan untuk mengambil langkah-langkah yang tepat dalam menjaga stabilitas ekonomi dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat secara keseluruhan.
Beberapa State  of  the  art dari  penelitian  ini  diantaranya:  Penelitian  untuk memprediksi  permintaan  minyak  di  negara  pengimpor  dan  pengekspor  dengan analisis  faktor  endogen  dan  eksogen  berbasis  AI  menggunakan  model  Support Vector  Regression  (SVR).  Model  SVR  mengungguli  model  lainnya  dalam  hal kesalahan  prediksi  yang  lebih  rendah,  seperti  yang  terlihat  dari  penilaian kesalahan model statistik dan AI dalam memperkirakan permintaan minyak. Selain itu,  ketika  membandingkan  stabilitas  model  di  negara-negara  pengekspor  dan pengimpor  minyak  yang  menghadapi  tingkat  ketidakpastian  permintaan  yang berbeda, model SVR menunjukkan stabilitas yang lebih tinggi dibandingkan model lainnya  [16].  Berikutnya  penelitian  untuk  peramalan  ekspor  nonmigas  Indonesia dengan  metode double dan triple  exponential  smoothing .  Penelitian  ini  mengkaji data  ekspor  nonmigas  Indonesia  periode  Januari  2015  hingga  Mei  2021  yang menunjukkan  tren  dan  musiman.  Data  dianalisis  menggunakan  metode triple exponential  smoothing dengan multiplicative dan additives  Holt-Winters .  MAPE ketiga  model  tersebut  kurang  dari  10%  yang  menunjukkan  bahwa  metode tersebut  sangat  baik  dan  dapat  digunakan  untuk  peramalan  periode  berikutnya. Model  terbaik  untuk  ekspor  nonmigas  adalah  metode aditif  Holt-Winters  triple exponential  smoothing ,  yang  memiliki  MAPE  terendah  dibandingkan  model lainnya.  Metode  terbaik  digunakan  untuk  melakukan  peramalan.  Hasil  prediksi dengan  metode  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  ekspor  nonmigas  akan  mengalami peningkatan  pada  periode  berikutnya  [17].  Penelitian  berikutnya  memanfaatkan metode  ARIMA  untuk  memprediksi  nilai  ekspor  migas  Indonesia.  Sebagai penelitian  kuantitatif, menggunakan  data  sekunder yang  bersumber  dari  website Badan Pusat Statistik Republik Indonesia. Data tersebut mencakup periode Januari 2010  hingga  Maret  2022  dan  disajikan  secara  bulanan.  Melalui  hasil  dan pembahasan diperoleh tiga model ARIMA, yaitu ARIMA (1,1,0), ARIMA (0,1,1), dan ARIMA  (1,1,1).  Berdasarkan  model-model  tersebut,  model  ARIMA  (0,1,1)  dengan nilai AIC 2047,65 dinilai paling sesuai untuk meramalkan ekspor migas Indonesia. Nilai  perkiraan  untuk  lima  periode  berikutnya  adalah  1254.124  (April  2022), 1309.678 (Mei 2022), 1289.236 (Juni 2022), 1296.758 (Juli 2022), dan 1293.990 (Agustus  2022)  [18].  Masih  banyak  lagi  penelitian-penelitian  lain  terkait  topik penelitian ini [19]–[27].
Berdasarkan  resume  dari  penelitian-penelitian  terdahulu  yang  telah dijabarkan,  kebaruan  dari  penelitian  ini  terletak  pada  penerapan  algoritma  dan dataset penelitian yang berbeda untuk memprediksi perkembangan ekspor migas-
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 271-284 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
nonmigas  di  Indonesia,  yakni  Algoritma  Beale-Powell Restarts.  Meskipun  banyak penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  dalam  bidang  prediksi  ekonomi menggunakan  berbagai  metode  statistik  dan  komputasi,  penerapan  algoritma  ini masih relatif baru dalam konteks ekspor migas-nonmigas di Indonesia. Selain itu, penelitian ini juga memberikan kontribusi baru dalam hal evaluasi kinerja model prediktif  menggunakan  algoritma  Beale-Powell  Restarts.  Kebaruan  penelitian  ini tidak  hanya  terletak  pada  metode  yang  digunakan,  tetapi  juga  pada  kontribusi baru  dalam  pemahaman  tentang  dinamika  ekspor  migas-nonmigas  di  Indonesia. Sehingga  penggunaan  pendekatan  yang  inovatif  pada  penelitian  ini  diharapkan dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dalam  memprediksi  perkembangan ekspor migas dan nonmigas dan memberikan pandangan yang lebih luas tentang potensi ekonomi Indonesia di pasar global.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Pengumpulan Data
Data  penelitian  yang  digunakan  adalah  data  kuantitatif  yang  dikumpulkan dengan metode Web scraping , berupa data time-series tahunan nilai ekspor migas- nonmigas  (Juta  US$)  di  Indonesia  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik Indonesia  dan  diolah  dari  dokumen  kepabeanan  Ditjen  Bea  dan  Cukai  (PEB  dan PIB) [28]. Data yang digunakan adalah data tahun 2014-2023. Data tersebut dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini:.
Tabel 1. Nilai Ekspor Migas-NonMigas (Juta US$) Komponen Ekspor Nilai Ekspor Migas-NonMigas (Juta US$) 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 Migas 30.018,8  18.574,4  13.105,5  15.744,4  17.171,7  11.789,3 8.251,1  12.247,4  15.998,2  15.922,6 NonMigas  145.961,2  131.791,9  132.028,5  153.083,8  162.841,0  155.893,7  154.940,7  219.362,1  275.906,1  242.874,6
Jumlah 175.980,0  150.366,3  145.134,0  168.828,2  180.012,7  167.683,0  163.191,8  231.609,5  291.904,3  258.797,2 Berdasarkan  data  yang  dikumpulkan  juga  terdapat  informasi  harga  produk  pada setiap toko. Setiap produk diberikan id sesuai nama toko dan kriteria toko. Tabel sampel produk beserta harga dapat dilihat pada tabel 2.

## 2.2. Conjugate Gradient Powell-Beale Restarts
Conjugate  Gradient  Powell-Beale  Restarts  adalah  fungsi  pelatihan  jaringan yang memperbarui nilai bobot dan bias, yang biasa dituliskan dengan traincgb . (1)
[net,tr] = train(net,...)
(2)
Keterangan: net.trainFcn = 'traincgb' merupakan pengaturan properti jaringan trainFcn . [net,tr] = train(net,…) digunakan untuk melatih jaringan dengan traincgb
Pelatihan  terjadi  berdasarkan  parameter  pelatihan traincgb ,  berdasarkan  nilai yang digunakan sebagai berikut:
Tabel 2. Parameter Powell-Beale Restarts yang Digunakan Fungsi Parameter Keterangan net.trainParam.epochs →  Jumlah  maksimum  epoch  untuk  dilatih.  Nilai  yang
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 271-284 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Fungsi Parameter Keterangan digunakan adalah 1000. net.trainParam.show →  Epochs  antar  tampilan  (NaN  tanpa  tampilan).  Nilai  yang digunakan adalah 25. net.trainParam.showCommandLine →  Hasilkan  keluaran  baris  perintah.  Nilai  yang  digunakan adalah false . net.trainParam.showWindow →  Tampilkan GUI pelatihan. Nilai yang digunakan adalah true . net.trainParam.goal →  Sasaran kinerja. Nilai yang digunakan adalah 0. net.trainParam.time →  Waktu  maksimum  untuk  berlatih  dalam  hitungan  detik. Nilai yang digunakan adalah inf . net.trainParam.min_grad →  Gradien kinerja minimum. Nilai yang digunakan adalah 1e- 10 . net.trainParam.max_fail →  Kegagalan  validasi  maksimum.  Nilai  yang  digunakan adalah 6. net.trainParam.searchFcn →  Nama rutinitas pencarian baris yang akan digunakan. Nilai yang digunakan adalah 'srchcha' .

## 2.3. Flowchart Penelitian
Tujuan  dari flowchart penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan  panduan visual  yang  jelas  tentang  langkah-langkah  yang  akan  diambil  dalam  penelitian, untuk  memudahkan  pemahaman  dan  pelaksanaan  setiap  tahap  penelitian  secara sistematis, mulai dari pengumpulan data hingga melakukan prediksi berdasarkan model  terbaik  dari  algoritma Beale-Powell  Restarts .  Melalui  flowchart  ini, diharapkan dapat mempermudah proses penelitian yang lebih efisien dan efektif, serta  memastikan  bahwa  setiap  langkah  dilakukan  dengan  benar  dan  sesuai dengan tujuan penelitian yang telah ditetapkan.
Start Pengumpulan Data Pemisahan data untuk pelatihan dan pengujian Normalisasi data pelatihan dan pengujian Penerapan Algoritma Beale- Powell Restarts Inisialisasi parameter jaringan Evaluasi Simulasi pengujian berdasarkan hasil pelatihan End Konvergensi Input data pelatihan Input data pengujian Yes No Prediksi Gambar 1. Flowchart Penelitian untuk Prediksi Nilai Ekspor Migas-NonMigas
Gambar  1  merupakan flowchart penelitian  yang  digunakan  dalam menyelesaikan masalah prediksi untuk melihat perkembangan Nilai Ekspor Migas- NonMigas  (Juta  US$)  di  Indonesia  dengan  menerapkan  algoritma Beale-Powell
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 271-284 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Restarts .  Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah  dengan  mengumpulan  dataset penelitian,  yang  telah  dituliskan  sebelumnya  dan  dapat  dilihat  pada  Tabel  1. Setelah itu, dataset penelitian dipisahkan menjadi dua bagian, yakni data pelatihan dan data pengujian. Langkah selanjutnya berfokus pada normalisasi data pelatihan dan pengujian, dilakukan dengan memanfaatkan rumus persamaan (3) [29]–[38].
(3)
Dimana  : x' merupakan  Data  hasil  transformasi,  x  merupakan  Data  yang  akan  di normalisasi,  a  merupakan  nilai  yang  paling  kecil  dari  dataset  penelitian,  b merupakan  nilai yang paling besar dari dataset penelitian, sedangkan 0.1 dan 0.8 merupakan nilai default yang digunakan untuk normalisasi.
Setelah  data  pelatihan  di  normalisasi,  langkah  selanjutnya  adalah memasukkan data tersebut ke dalam aplikasi Matlab 2011b untuk diproses. Proses ini  melibatkan  pembuatan  jaringan  saraf multi-layer menggunakan  input  data pelatihan dan menerapkan metode dengan algoritma Beale-Powell Restarts , dalam pembuatan jaringan saraf multi-layer ini, fungsi tansig dan logsig digunakan. Tahap berikutnya  melibatkan  inisialisasi  parameter  jaringan  berdasarkan  fungsi pelatihan yang digunakan, yaitu traincgb . Setelah itu, perintah dimasukkan untuk melakukan proses pelatihan dan mengevaluasi hasil performa. Jika hasil pelatihan mencapai  konvergensi,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  memasukkan  data pengujian yang sudah dinormalisasi. Namun, jika hasil pelatihan belum mencapai konvergensi,  maka  proses  kembali  ke  tahap  inisialisasi  parameter  jaringan. Selanjutnya,  simulasi  data  uji  dilakukan  berdasarkan  hasil  pelatihan.  Setelah semua  tahap  selesai,  langkah  terakhir  adalah  melakukan  evaluasi  untuk menentukan model arsitektur terbaik berdasarkan tingkat akurasi tertinggi. Pada akhirnya, prediksi 2024 akan dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  mengenai  serangkaian  eksplorasi  data, pengujian dan evaluasi terhadap metode yang digunakan.

## 3.1. Hasil Normalisasi
Berdasarkan  dataset  penelitian  yang  telah  disajikan  pada  Tabel  1,  data tersebut  akan  dipisahkan  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Data  latih  akan menggunakan  input  dataset  ekspor  migas  dan  NonMigas  tahun  2014-2021,  dan target latih untuk output menggunakan dataset tahun 2022. Sedangkan untuk data uji akan menggunakan input dataset tahun 2015-2022, dan target uji untuk output menggunakan  dataset  tahun  2023.  Dataset  tersebut  selanjutnya  akan  di normalisasi menggunakan persamaan (3) yang telah dijelaskan sebelumnya. Hasil Normalisasi data latih dan data uji dapat dilihat pada Tabel 3 dan tabel 4 berikut.
Tabel 3. Hasil Normalisasi Data Latih Komponen Ekspor Nilai Ekspor Migas-NonMigas (Juta US$) 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Migas 0,1651 0,1309 0,1145 0,1224 0,1267 0,1106 0,1000  0,1119  0,1232
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 271-284 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Komponen Ekspor Nilai Ekspor Migas-NonMigas (Juta US$) 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 NonMigas 0,5116 0,4693 0,4700 0,5329 0,5621 0,5413 0,5384  0,7310  0,9000 Tabel 4. Hasil Normalisasi Data Uji Komponen Ekspor Nilai Ekspor Migas-NonMigas (Juta US$) 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 Migas 0,1309 0,1145 0,1224 0,1267 0,1106 0,1000 0,1119  0,1232  0,1229 NonMigas 0,4693 0,4700 0,5329 0,5621 0,5413 0,5384 0,7310  0,9000  0,8013

## 3.2. Analisis dan Evaluasi Model
Tidak  ada  panduan  yang  baku  pada  algoritma  Jaringan  Saraf  Tiruan mengenai  cara  menetapkan  model  arsitektur  yang  optimal.  Semua  harus melibatkan upaya percobaan dan kesalahan, yang berarti terus menerus menguji berbagai  model  hingga  menemukan  atau  mendapatkan  model  terbaik.  Pada rangkaian  penelitian  ini,  ada  lima  model  arsitektur  jaringan  yang  akan  dianalisis dan dievaluasi, yaitu: 8-5-1, 8-10-1, 8-15-1, 8-20-1, dan 8-25-1. Setiap model akan menjalani proses pelatihan dan pengujian menggunakan tools Matlab2011b. Hasil dari analisis dan evaluasi masing-masing model dapat dilihat pada Tabel 5, Tabel 6, Tabel 7, Tabel 8, dan Tabel 9.
Tabel 5. Hasil Analisis Data Latih dan Data Uji Model 8-5-1 Hasil Latih Hasil Uji KE Tr Op Er SSE Tr Op Er SSE 1  0,1232  0,1232  0,0000  0,00000000000    0,1229  0,1483  -0,0254  0,00064366138 2  0,9000  0,9000  0,0000  0,00000000000    0,8013  0,9199  -0,1186  0,01407274169 JSSE  0,00000000000 JSSE 0,01471640308 MSE  0,00000000000 MSE Uji  0,00735820154 Tabel 6. Hasil Analisis Data Latih dan Data Uji Model 8-10-1 Hasil Latih Hasil Uji KE Tr Op Er SSE Tr Op Er SSE 1  0,1232  0,1232  0,0000  0,00000000198    0,1229  0,0914  0,0315  0,00099411047 2  0,9000  0,9000  0,0000  0,00000000000    0,8013  0,6634  0,1379  0,01900852647 JSSE  0,00000000198 JSSE  0,02000263695 MSE  0,00000000099 MSE Uji  0,01000131847 Tabel 7. Hasil Analisis Data Latih dan Data Uji Model 8-15-1 Hasil Latih Hasil Uji KE Tr Op Er SSE Tr Op Er SSE 1  0,1232  0,1232  0,0000  0,00000000198    0,1229  0,1135  0,0094  0,00008891580 2  0,9000  0,9000  0,0000  0,00000000000    0,8013  0,9368  -0,1355  0,01836799794 JSSE  0,00000000198 JSSE 0,01845691374 MSE  0,00000000099 MSE Uji  0,00922845687 Tabel 8. Hasil Analisis Data Latih dan Data Uji Model 8-20-1 Hasil Latih Hasil Uji KE Tr Op Er SSE Tr Op Er SSE 1  0,1232  0,1233  -0,0001  0,00000002089    0,1229  0,0904  0,0325  0,00105816951
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 271-284 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Hasil Latih Hasil Uji KE Tr Op Er SSE Tr Op Er SSE 2  0,9000  0,8999  0,0001  0,00000001000    0,8013  0,9531  -0,1518  0,02305191988 JSSE  0,00000003089 JSSE 0,02411008939 MSE  0,00000001544 MSE Uji  0,01205504470 Tabel 9. Hasil Analisis Data Latih dan Data Uji Model 8-25-1 Hasil Latih Hasil Uji KE Tr Op Er SSE Tr Op Er SSE 1  0,1232  0,1231  0,0001  0,00000000308    0,1229  0,0607  0,0622  0,00387251285 2  0,9000  1,0000  -0,1000  0,01000000000    0,8013  1,0000  -0,1987  0,03949305136 JSSE  0,01000000308 JSSE 0,04336556421 MSE  0,00500000154 MSE Uji  0,02168278210 KE = Komputer Ekspor Tr = Nilai Target Op
= Nilai Output
Er = Nilai Error SSE = Nilai Sum Square Error JSSE  = Jumlah SSE MSE  = Nilai Mean Square Error Ak
= Akurasi dalam %
Hasil  data  latih  dan  data  uji  pada  Tabel  5,  Tabel  6,  Tabel  7,  Tabel  8,  dan Tabel 9, dapat dijelaskan sebagai berikut:
Tr = Proses normalisasi berdasarkan persamaan (3) dengan bantuan Ms. Excel Op = Diperoleh melalui perhitungan menggunakan Matlab2011b Er = Dihasilkan dari pengurangan antara nilai Target dan Output SSE = Diperoleh dari perhitungan kuadrat galat (Error)
JSSE  = Merupakan total dari semua SSE
MSE   = Dihitung dengan membagi jumlah SSE dengan jumlah dataset, yang dalam penelitian ini sebanyak 2

## 3.3. Perbandingan Model Arsitektur
Merujuk pada presentasi hasil latih dan uji yang tersaji dalam Tabel 5, Tabel 6,  Tabel  7,  Tabel  8,  dan  Tabel  9,  yang  merupakan output dari  evaluasi  masing- masing  model  arsitektur  jaringan  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini,  langkah selanjutnya  dengan  menentukan  model  terbaik  dari  setiap  arsitektur  yang  telah digunakan.  Perbandingan  kinerja  model-model  arsitektur  tersebut  dapat  dilihat melalui informasi yang ada pada Tabel 10.
Tabel 10. Perbandingan Model Arsitektur
Algoritma Beale-Powell Restarts Model Iterasi (Epoch) MSE Latih MSE Uji 8-5-1 5 Iterasi 0,00000000000 0,00735820154 8-5-1 8 Iterasi 0,00000000099 0,01000131847 8-5-1 6 Iterasi 0,00000000099 0,00922845687
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 271-284 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Algoritma Beale-Powell Restarts Model Iterasi (Epoch) MSE Latih MSE Uji 8-14-1 5 Iterasi 0,00000001544 0,01205504470 7-21-1 5 Iterasi 0,00500000154 0,02168278210
Tabel  10  merupakan  analisis  perbandingan  dari  masing-masing  model arsitektur  yang  digunakan.  Hasilnya  model  arsitektur  8-5-1  merupakan  model arsitektur  terbaik  karena  memiliki  tingkat  kesalahan  ( error )  yang  kecil dibandingkan  model-model  arsitektur  yang  lain,  yakni  sebesar  0,00735820154 (MSE Uji).
Gambar 2 berikut ini merupakan grafik perbandingan MSE Uji untuk masing- masing  model  arsitektur  yang  digunakan.  Ada  2  model  yang  tingkat error nya paling rendah dan tidak terlalu berbeda jauh, yakni model 8-5-1 dengan nilai MSE Uji  sebesar  0,00735820154,  dan  model  8-15-1  dengan  nilai  MSE  Uji  sebesar 0,00922845687. Akan tetapi model 8-5-1 lebih rendah tingkat error nya. Selain itu model 8-5-1 cukup stabil dan tidak terjadi overfitting . Sebagaimana perlu diketahui bahwa semakin kecil tingkat error (kesalahan), maka akan semakin baik.
Gambar 2. Grafik Perbandingan Masing-Masing Model Arsitektur
3.4. Prediksi Perkembangan Nilai Ekspor Migas-NonMigas di Indonesia Prediksi diperoleh dan diproses berdasarkan model arsitektur terbaik, yakni model 8-5-1 dengan menggunakan rumus persamaan (4) [39]–[41].
Prediksi = (4)
Dimana  : x merupakan  Target  Prediksi, a merupakan Data  Nilai  Terendah, b merupakan  Data  Nilai  Tertinggi, 0.1 dan 0.8  merupakan Nilai  standard    untuk Proses Prediksi
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 271-284 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 11. Perbandingan Ekspor Migas-NonMigas Sebelumnya dan Hasil
Prediksi No Kelompok Ekspor Nilai Ekspor Migas-NonMigas Sebelumnya (Juta US$) Prediksi 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 1  Migas 17.171,7  11.789,3 8.251,1  12.247,4  15.998,2  15.922,6 22.419,1 2  NonMigas 162.841,0  155.893,7  154.940,7  219.362,1  275.906,1  242.874,6  214.874,4 Jumlah 770.378,2  180.012,7  167.683,0  163.191,8  231.609,5  291.904,3  258.797,2
Berdasarkan Tabel 11 dapat dilihat perbandingan antara Nilai Ekspor Migas- NonMigas  Sebelumnya  (Juta  US$)  tahun  2018  sampai  tahun  2023,  dan berdasarkan  hasil  prediksi  tahun  2024  yang  secara  garis  besar  kemungkinan Ekspor  Migas  akan  naik  di  tahun  2024,  tetapi  untuk  Ekspor  NonMigas kemungkinan akan terjadi penurunan.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  implementasi algoritma Beale-Powell Restarts dalam memprediksi perkembangan ekspor migas- nonmigas  di  Indonesia  memiliki  dampak  yang  signifikan  dalam  konteks pengambilan  keputusan  kebijakan  perdagangan  dan  perencanaan  ekonomi.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  ini  dengan  model  8-5-1  mampu memberikan  prediksi  dengan  nilai  kesalahan  ( Mean  Squared  Error /MSE)  yang lebih rendah daripada model-model lain yang dievaluasi. Selain itu, penelitian ini juga memberikan wawasan yang berharga tentang potensi penggunaan algoritma Beale-Powell Restarts terkait prediksi tren ekonomi yang kompleks. Kemampuan algoritma  ini  dalam  mengatasi  masalah  konvergensi  dalam  optimasi  non-linear membuka peluang baru dalam pengembangan model prediktif yang lebih baik dan dapat diandalkan, dengan demikian implementasi algoritma Beale-Powell Restarts ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam  membantu pemangku  kepentingan,  termasuk  pemerintah  dan  pelaku  industri,  dalam merumuskan  kebijakan  perdagangan  yang  lebih  efektif  dan  berkelanjutan  untuk memajukan  perekonomian  Indonesia.  Memperkuat  pemahaman  tentang  tren ekspor  migas-nonmigas  dan  meningkatkan  keakuratan  prediksi,  sehingga diharapkan langkah-langkah kebijakan yang diambil akan lebih tepat sasaran dan berpotensi  untuk  mempercepat  pertumbuhan  ekonomi  serta  meningkatkan kesejahteraan masyarakat secara keseluruhan. Berdasarkan hasil prediksi ekspor migas-nonmigas  tahun  2024  menggunakan  algoritma  ini,  diperkirakan  ekspor migas  akan  meningkat  6.496,5  juta  US$,  sedangkan  ekspor  NonMigas  mengalami penurunan sebesar  28.000,2 juta US$ dibandingkan tahun 2023.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. A. Witt, A. Y. Lewin, P. P. Li, and A. Gaur, ‘Decoupling in international business: Evidence,  drivers,  impact,  and  implications  for  IB  research’, Journal  of  World Business , vol. 58, no. 1, p. 101399, 2023, doi: 10.1016/j.jwb.2022.101399.
[2] Y.  Liu,  J.  Zhu,  C.  P. Tuwor,  C.  Ling,  L.  Yu,  and  K.  Yin,  ‘The impact of  the COVID-19 pandemic  on  global  trade-embodied  carbon  emissions’, Journal  of  Cleaner Production , vol. 408, no. March, p. 137042, 2023, doi:
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 271-284 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
10.1016/j.jclepro.2023.137042.
[3] H. Nguyen, A. V. Pham, M. D.  (Marty) Pham, and M. H. Pham, ‘Business resilience: Lessons  from  government  responses  to  the  global  COVID-19  crisis’, International Business Review , vol. 32, no. 5, p. 102166, 2023, doi:
10.1016/j.ibusrev.2023.102166.
[4] F.  Redjeki,  ‘Perdagangan  Internasional  Vaksin  Dalam  Pertumbuhan  Ekonomi Negara’, JISIP (Jurnal Ilmu Sosial dan Pendidikan) , vol. 7, no. 1, pp. 507–512, 2023, doi: 10.58258/jisip.v7i1.4399.
[5] G.  C.  Ananda  and  H.  Helman,  ‘Pengaruh  Perdagangan  Internasional  Terhadap Pertumbuhan  Ekonomi’, Jurnal  All  Fields  of  Science  J-LAS ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  66–74, 2023, doi: 10.58939/afosj-las.v3i4.690.
[6] D.  Wistiasari,  F.  Zhangrinto,  Hendro,  Katherine,  Nancy,  and  Steven,  ‘Analisis Pengaruh Perdagangan Internasional Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia’, Public  Service  And  Governance  Journal ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  37–43,  2023,  doi: 10.56444/psgj.v4i2.716.
[7] A.  Subandi,  Kasem, I.  R. Akma,  and  F.  Raya,  ‘Pengaruh  Perdagangan  Internasional Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia  Periode  2020-2023’, Jurnal  Ekonomi Manajemen  Dan  Bisnis ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  80–84,  2023,  [Online].  Available: http://jurnalistiqomah.org/index.php/jemb/article/view/179
[8] M. Zuhriadi, M. Zuhriadi, R. Manurung, R. Y. Lumbangaol, and B. Purba, ‘Pengaruh Ekonomi Politik Terhadap Perdagangan Internasional dan Pembangunan Ekonomi’,
MUQADDIMAH:  Jurna  Ekonomi,  Manajemen,  Akuntansi  dan  Bisnis ,  vol. 2,  no. 1,  pp. 250–256, 2024, doi: 10.59246/muqaddimah.v2i1.600.
[9] N. Fuadah and E. Setyowati, ‘Analisis Pengaruh Inflasi, Pertumbuhan Ekonomi, dan Kurs terhadap Volume Ekspor Batubara Indonesia Tahun 1992-2022’, JIIP - Jurnal Ilmiah  Ilmu  Pendidikan ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  1166–1173,  2024,  doi: 10.54371/jiip.v7i2.3830.
[10]  M.  Hemmat  Esfe,  S.  Esfandeh,  and  D.  Toghraie,  ‘Investigation  of  different  training function efficiency in modeling thermal conductivity of TiO2/Water nanofluid using artificial neural network’, Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects , vol. 653, no. July, p. 129811, 2022, doi: 10.1016/j.colsurfa.2022.129811.
[11]  M.  Wahyudi  and  L.  Pujiastuti,  ‘JURNAL  RESTI  Application  of  Neural  Network Variations for Determining the Best’, JURNAL RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 6, no. 5, pp. 742–748, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i5.4356.
[12]  Y. Jusman, M. A. Nur’Aini, and S. Puspita, ‘Classification of Dental Caries Level Using Conjugate  Gradient  Backpropagation  Models’,  in 2023  International  Seminar  on Application  for  Technology  of  Information  and  Communication  (iSemantic), Semarang,  Indonesia,  2023 ,  Semarang:  IEEE,  2023,  pp.  204–208.  doi: 10.1109/iSemantic59612.2023.10295351.
[13]  H. Benbouhenni, L. Ionescu, A.-G. Mazare, D. Zellouma, I. Colak, and N. Bizon, ‘Active and  reactive  power  vector  control  using  neural-synergetic-super  twisting controllers of induction generators for variable-speed contra-rotating wind turbine systems’,
Measurement and Control , pp. 1–30, 2024, doi: 10.1177/00202940231224386.
[14]  S. R. Dani, S. Solikhun, and D. Priyanto, ‘The Performance Machine Learning Powel- Beale for Predicting Rubber Plant Production in Sumatera’, International Journal of Engineering  and  Computer  Science  Applications  (IJECSA) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  29–38, 2023, doi: 10.30812/ijecsa.v2i1.2420.
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 271-284 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[15]  R.  N.  Singarimbun,  O.  E.  Putra,  N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra,  and  M.  P.  Dewi, ‘Backpropagation  Artificial  Neural  Network  Enhancement  using  Beale-Powell Approach  Technique’, Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  2394,  no.  1,  p. 012007, 2022, doi: 10.1088/1742-6596/2394/1/012007.
[16]  H.  Zhu,  ‘Oil  Demand  Forecasting  in  Importing  and  Exporting  Countries:  AI-Based Analysis  of  Endogenous  and  Exogenous  Factors’, Sustainability  (Switzerland) ,  vol. 15, no. 18, p. 13592, 2023, doi: 10.3390/su151813592.
[17]  Bustami,  A.  M.  Yolanda,  and  N.  Thahira,  ‘Forecasting  Non-Oil  and  Gas  Exports  in Indonesia Using Double and Triple Exponential Smoothing Methods’, International Journal of Industrial Engineering and Engineering Management , vol. 5, no. 1, pp. 45– 49, 2023, doi: 10.24002/ijieem.v5i1.6211.
[18]  A.  S.  Ahmar,  A.  Rahman,  P.  V.  Anatolievich,  R.  Rusli,  and  S.  M.  Meliyana  R., ‘Forecasting  the  Export  Value  of  Oil  and  Gas  in  Indonesia  using  Autoregressive Integrated  Moving  Average  (ARIMA)’, Quantitative  Economics  and  Management Studies , vol. 4, no. 5, pp. 1036–1044, 2023, doi: 10.35877/454ri.daengku1040.
[19]  E.  S.  Ompusunggu,  W.  Sinaga,  M.  Siahaan,  and  J.  Winata,  ‘Implementation  of  Data Mining To Predict the Value of Indonesian Oil and Non-Oil and Gas Import Exports Using  the  Linear  Regression  Method’, Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Ilmu  Komputer Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  168–176,  2023,  doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v7i1.4081.
[20]  A.  Wanto,  ‘Optimasi  Prediksi  Dengan  Algoritma  Backpropagation  Dan  Conjugate Gradient Beale-Powell Restarts’, Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 03, no. 03, pp. 370–380, 2018, doi: 10.25077/ TEKNOSI.v3i3.2017.370-380.
[21]  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,  doi: 10.26594/register.v4i1.1157.
[22]  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, p. 012016, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012016.
[23]  N.  Arminarahmah,  S.  D.  Rizki,  O.  A.  Putra,  U.  Islam,  K.  Muhammad,  and  A.  Al, ‘Performance  Analysis  and  Model  Determination  for  Forecasting  Aluminum Imports  Using  the  Powell-Beale  Algorithm’, IJISTECH  (International  Journal  of Information  System  &  Technology) ,  vol.  5,  no.  5,  pp.  624–632,  2022,  doi: 10.30645/ijistech.v5i5.186.
[24]  G.  R.  Junaidi,  Y.  Septian,  A.  Wanto,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  ‘Analisis Performance  Algoritma  Powell-Beale  untuk  Prediksi  Impor  Alumunium’, Seminar Nasional  Ilmu  Sosial  dan  Teknologi  -  SANISTEK ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  290–298,  2021,
[Online]. Available: https://www.prosiding.politeknikcendana.ac.id/index.php/sanistek/article/view/ 79
[25]  A. S. Ahmara,  A. Rahman, S. M.  M.  R, R. Ruslib, Nachnoer Arssc, and A. K.  Panday, ‘Implementation of Exponential Smoothing in Forecasting the Export Value Price of Oil and Gas in Indonesia’, Quantitative Economics and Management Studies (QEMS) , vol. 4, no. 4, pp. 812–819 (Yulisa, 2023, doi: 10.35877/454RI.qems1022.
[26]  C.  F.  F.  Purwoko,  S.  Sediono,  T.  Saifudin,  and  M.  F.  F.  Mardianto,  ‘Prediksi  Harga Ekspor Non Migas di Indonesia Berdasarkan Metode Estimator Deret Fourier dan Support  Vector  Regression’, Inferensi ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  45–55,  2023,  doi:
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 271-284 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
10.12962/j27213862.v6i1.15558.
[27]  A. S. Ahmar, M. Botto-Tobar, A. Rahman, and R. Hidayat, ‘Forecasting the Value of Oil  and  Gas  Exports  in  Indonesia  using  ARIMA  Box-Jenkins’, Mathline :  Jurnal Matematika  Dan  Pendidikan  Matematika ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  35–42,  2022,  doi:
10.35877/454ri.jinav260.
[28]  B.  P.  S.  Indonesia,  ‘Nilai  Ekspor  Migas-NonMigas  (Juta  US$),  2023’, Badan  Pusat Statistik Indonesia , 2024. https://www.bps.go.id/id/statistics-
table/2/MTc1MyMy/nilai-ekspor-migas-nonmigas.html (accessed Mar. 01, 2024).
[29]  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. 012033, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012033.
[30]  I.  M.  Muhamad,  S.  A.  Wardana,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  ‘Algoritma  Machine Learning  untuk  penentuan  Model  Prediksi  Produksi  Telur  Ayam  Petelur  di Sumatera’, vol. 1, no. 4, pp. 126–134, 2022.
[31]  E.  Siregar,  H.  Mawengkang,  E.  B.  Nababan,  and  A.  Wanto,  ‘Analysis  of Backpropagation Method with Sigmoid Bipolar and Linear Function in Prediction of Population Growth’, Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 012023, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012023.
[32]  R.  Sinaga,  M.  M.  Sitomorang,  D.  Setiawan,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  ‘Akurasi Algoritma  Fletcher-Reeves  untuk  Prediksi  Ekspor  Karet  Remah  Berdasarkan Negara  Tujuan  Utama’, Journal  of  Informatics  Management  and  Information Technology , vol. 2, no. 3, pp. 91–99, 2022, doi: 10.47065/jimat.v2i3.170.
[33]  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.
[34]  M.  Mahendra,  R. C. Telaumbanua,  A. Wanto,  and A. P. Windarto, ‘Akurasi Prediksi Ekspor  Tanaman  Obat  ,  Aromatik  dan  Rempah-Rempah  Menggunakan  Machine Learning’, KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 2, no. 6, pp. 207–215,
2022.
[35]  W. Saputra, J. T. Hardinata, and A. Wanto, ‘Resilient method in determining the best architectural  model  for  predicting  open  unemployment  in  Indonesia’, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 725, no. 1, p. 012115, Jan. 2020, doi: 10.1088/1757-899X/725/1/012115.
[36]  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,  doi: 10.26877/jiu.v4i2.2423.
[37]  A.  Wanto  and  J.  T.  Hardinata,  ‘Estimations  of  Indonesian  poor  people  as  poverty reduction efforts facing industrial  revolution 4.0’, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 725, no. 1, p. 012114, Jan. 2020, doi: 10.1088/1757- 899X/725/1/012114.
[38]  I. S. Purba et al. , ‘Accuracy Level of Backpropagation Algorithm to Predict Livestock Population of Simalungun Regency in Indonesia Accuracy Level of Backpropagation Algorithm  to  Predict  Livestock  Population  of  Simalungun  Regency  in  Indonesia’, Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1255,  no.  1,  p.  012014,  2019,  doi:
10.1088/1742-6596/1255/1/012014.
[39]  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.
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 271-284 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
3, no. 2, pp. 110–115, 2018, doi: 10.15575/join.v3i2.205.
[40]  S.  Aisyah,  Z.  Zulkifli,  and  P.  A.  Cakranegara,  ‘Penerapan  Algoritma  Bayesian Regulation untuk Estimasi Posisi Cadangan Devisa Indonesia’, Journal of Computer System  and  Informatics  (JoSYC) ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  205–211,  2022,  doi: 10.47065/josyc.v3i4.2170.
[41]  Safruddin, E. Efendi, R. M. Ch, and A. Wanto, ‘Pemanfaatan Algoritma BFGS Quasi- Newton  untuk  Melihat  Potensi  Perkembangan  Luas  Tanaman  Kopi  di  Pulau Sumatera’, Jurnal  Media  Informatika  Budidarma ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  473–483,  2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5524.