## Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
ISSN: 2476-9843, accredited by Kemenristekdikti, Decree No: 200/M/KPT/2020
DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1382

## Prediksi Harga Minyak Mentah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Crude Oil Price Prediction Using Artificial Neural Network
Jhon Veri 1 , Surmayanti 2 , Guslendra 3
Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Indonesia

## Informasi Artikel
Genesis Artikel:
Diterima, 09 Agustus 2021 Direvisi, 17 Maret 2022 Disetujui, 13 April 2022

## Kata Kunci:
Akurasi Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Prediksi

## ABSTRAK
Minyak mentah merupakan energi utama yang banyak digunakan pada berbagai industri di dunia sehingga harga minyak mentah sulit untuk diprediksi apalagi di Indonesia setelah adanya pencabu- tan subsidi minyak oleh pemerintah Indonesia sehinga diperlukan teknik prediksi yang akurat un- tuk memprediksi harga minyak mentah dunia, prediksi harga minyak mentah merupakan perkiraan harga minyak mentah di masa mendatang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis kin- erja jaringan saraf tiruan dengan metode backpropagation dalam memprediksi harga minyak men- tah. Penelitian ini menggunakan satu parameter data dalam memprediksi harga minyak mentah yaitu data minyak mentah dari tahun 2018 sampai tahun 2020. Pada kasus prediksi harga minyak men- tah, jaringan saraf tiruan tata cara backpropagation dalam proses training bisa mengidentifikasi pola informasi yang diberikan dengan baik. Pada proses training JST, terus menjadi kecil nilai sasaran error hingga iterasinya hendak terus menjadi besar serta tingkatan keakurasiannya pula terus men- jadi besar. Hasil pelatihan didapat nilai Mean Square Error (MSE) adalah 0,00099762 dengan 135 Epoch , pada pengujian jaringan diperoleh nilai MSE adalah 0,093336. Dengan demikian nilai koe- fisien korelasi serta nilai MSE yang dihasilkan pada proses pengujian menampilkan kalau jaringan syaraf tiruan propagasi balik sangat baik berdasarkan kelompok kelas nilai MSE untuk memprediksi informasi harga minyak mentah.

## Keywords:
Accuracy Artificial Neural Network Backpropagation Prediction

## ABSTRACT
Crude oil is the main energy that is widely used in various industries in the world so that crude oil prices are difficult to predict, especially in Indonesia after the removal of oil subsidies by the Indone- sia government so that accurate prediction techniques are needed to predict world crude oil prices, crude oil price predictions are price estimates crude oil in the future. The purpose of this study is to analyze the performance of an artificial neural network using the backpropagation method in predict- ing crude oil prices. The crude oil price prediction estimate the future crude oil price. In this study, the authors will analyze the performance of the artificial neural network with the backpropagation method in predicting crude oil prices. The author will use one data parameter in predicting crude oil prices, namely crude oil data from 2018 to 2020. In the case of crude oil price predictions, the backpropagation neural network method in the training process can recognize the data patterns given well. In the ANN training process, the smaller the target error value, the greater the iteration and the higher the level of accuracy. The training results obtained that the MSE value was 0.00099762 with 135 Epoch; in the network testing the MSE value was 0.093336. Thus the correlation coefficient and MSE values generated in the testing process indicate that the backpropagation neural network is good enough to predict crude oil price data.
This is an open access article under the CC BY-SA license.

## Penulis Korespondensi:
Jhon Very Program Studi Sistem Informasi Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Indonesia Email: : jhon@upiyptk.ac.id
Journal homepage: https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/matrik
504 r

## 1. PENDAHULUAN
Sumber energi yang utama diseluruh negara yang ada didunia paling banyak menggunakan minyak mentah, hampir seluruh negara yang ada didunia menggunakan minyak mentah sebagai sumber daya energy . Untuk dapat menggerakkan perekonomian dunia dari berbagai kegiatan diantaranya adalaha melakukan konsumsi dan produksi dalam rangka meningkatkan produktifitas pada bidang transportasi terutama pada sector industry . Sebagaimana yang kita tahu, harga minyak di Indonesia sangat fluktuatif serta cenderung bertambah. Harga minyak yang makin melonjak pasti jadi atensi nyaris segala negeri di dunia, baik negeri produsen (ek- sportir) minyak bumi ataupun negeri konsumen (importir). Hal tersebut dikarenakan peranan minyak mentah untuk menggerakkan perekonomian. Hasil analisis menunjukkan bahwa fluktuasi harga minyak mentah dunia dapat berdampak positif terhadap pertum- buhan ekonomi selama satu kuartal, dapat mendorong laju inflasi domestik selama satu tahun [ 1 ]. Pada tahun 2015 pemerintah Republik Indonesia membuat regulasi untuk mencabut subsidi dari Bahan Bakar Minyak yang berdapak pengaruhnya terhadap harga Bahan Bakar Minyak Mentah dunia secara langsung [ 2 ].
Akibat dikala Bahan Bakar Minyak yang tidak disubsidi oleh pemerintah Indonesia secara langsung merupakan pergantian biaya- biaya operasional yang menyebabkan tingkatan keuntungan aktivitas investasi hendak terkoreksi. didalam APBN- P 2011 harga minyak mentah Indonesia diresmikan sebesar USD 95 per barel, tetapi antara Januari hingga dengan Desember 2011 rata- rata realisasi ICP sebesar USD 111, 55 per barel ataupun 17, 42% lebih besar dari perkiraaan yang ada di dalam APBN- P 2011. ICP pernah menggapai USD 123 per barel pada April 2011, setelah itu kembali menyusut serta terletak pada kisaran USD 109- 117 per barel [ 3 ]. Tidak hanya faktor-faktor fundamental semacam terdapatnya masa dingin ekstrim di Eropa serta Amerika, menyusutnya stok minyak mentah Amerika Serikat, terhentinya suplai minyak dari jalan pipa Trans- Alaska akibat kebocoran, aspek geopolitik semacam krisis politik di Timur Tengah serta jatuhnya Khadafi di Libya pula pengaruhi kenaikan harga minyak dan terdapatnya krisis ekonomi yang menyerang daerah Eropa serta Amerika. Pengolahan informasi yang dilakukan oleh Jaringan Saraf Tiruan (JST) terin- pirasi oleh paradigma cara kerja otak manusia secara biologis dengan elemen kunci pada struktur pengolahan system informasi yang terdiri dari sejumlah neuron-neuron yang saling berelasi dan bekerja secara simultan dalam penyelesaian suatu permasalahan yang dihadapi [ 4 ]. JST terdiri dari layer (lapisan) yang membentuk penyusunan dari JST itu sendiri dimana terdapat 3 bentuk layer yang membentuknya yaitu layer input (lapisan input), layer hidden (lapisan tersembunyi), layer output (lapisan output) yang merupakan konsep dasar dari struktur JST [ 5 ]. Layer tunggal terdiri dari layer input dan layer outuput ini membuat keterbatasannya dalam men- genali pola yang akan dihasilkan oleh karena itu diperlukan layer hidden yang terletak dianatara layer input dan layer output untuk dapat mengenali pola secara baik dan inilah yang merupakan kelemahan dari layer tunggal. Cara kerja Algoritma Backpropagation melakukan pelatihan keseimbagan dalam mendapatkan pola dari jaringan yang digunakan sehingga dapat memberikan respon yang baik dan benar terhadap pola yang sama dengan pola yang dipakai pada waktu pelatihan [ 6 ]. Jaringan Syaraf Tiruan merupakan suatu metode yang dapat mengatasi masalah untuk memprediksi harga minyak mentah dunia yang selalu berfluktuatif dengan kemampuan dapat mengenali pola citra, sinyal dan data sheet dan menggunakan algoritma pembelajaran ( Suvervised Learning ) yang terawasi [ 7 ], juga dapat memperkecil tingkat error dengan cara melakukan penyesuaian bobot berdasarkan perbedaan dari nilai target dan output yang ingin dicapai berdasarkan arsitektur jaringan yang terbaik [ 8 ], Metode Backpropagationa juga layak diterapkan untuk mem- prediksi sebaran reservoir kandungan pasir pada minyak [ 9 ], Begitu juga untuk memprediksi tekanan fluida dalam sumur minyak dengan menentukan jumlah layer yang ditetapkan [ 10 ]. Dengan demikian Metode Backpropagation merupakan metode yang dapat digunakan untuk memprediksi harga minyak mentah dunia.
Penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan untuk memprediksi jumlah penduduk kedepannya sehingga pemerintah dapat merancang dan melakukan pengendalian jumlah penduduk dengan menggunakan program Keluarga Berencana (KB) aktif jalur pemerintah yang menggunakan Algoritma Backpropagation dengan menggunakan Arsitektur input , hidden , dan output [ 11 ]. Untuk memprediksi tingkat kemiskinan di Sulawesi Selatan dengan menggunakan Artificial Neural Network dengan Algoritma Resilent berdasarkan pola input, hidden dan output [ 12 ]. Sedangkan untuk memprediksi curah hujan setiap bulannya yang menggunakan metode Backpropaga- tion dengan teknik Software Development Life Cycle (SDLC) Waterfall [ 13 ]. Berdasarkan penelitian untuk memprediksi harga kopi lokal yang menggunakan Backpropagation dengan menetapkan penelusuran error , pengambilan input , dan penyesuaian bobot [ 14 ]. Dengan adanya metode Backpropagation untuk menyelesaikan masalah yang berhubungan dengan peramalan dengan berbagai ben- tuk algoritma dengan tingkat akurasi yang berbeda maka perlu dilakukan penelitian untuk mendapatkan hasil peramalan yang optimal dengan menggunakan metode Backpropagation berdasarkan nilai alfa dan hidden neuron, dimana dari hasil penelitan yang dilakukan sebelumnya menggunakan metode Backpropagation lebih banyak menggunakan berdasarkan arsitektur jaringan yang terpilih.
Pada dasarnya JST merupakan sistem yang menerima input, proses informasi, serta setelah itu membagikan output yang berhubungan dengan input . Keuntungan dari JST merupakan bisa digunakan buat mengambil informasi, mengetahui tren, serta pula bisa memprediksi pola yang tidak diberikan sepanjang pelatihan yang diucap dengan generalisasi [ 15 ].
Prediksi bisa dihitung memakai bermacam tata cara, salah satu tata cara prediksi yang kerap digunakan serta tumbuh dikala ini merupakan Backpropagation [ 16 ]. Walaupun mempunyai sebagian kelemahan semacam hasil pelatihan yang tidak konstan serta tidak dikenal secara perinci gimana hasil prediksi diperoleh, sebab tata cara ini tidak bisa membagikan data menimpa bobot yang sangat mempengaruhi diantara pola inputannya, tetapi tata cara ini pula mempunyai kelebihan. Kelebihan metode ini sanggup memformulasikan pengalaman serta pengetahuan peramal, dan sangat fleksibel dalam pergantian ketentuan yang diperkirakan [ 17 ].
Jaringan Saraf Tiruan ( Artificial Neural Network ) pada umumnya telah banyak digunakan dari berbagi bidang ilmu karena dapat menyelesaikan masalah baik yang terstruktur maupun yang tidak terstruktur dan juga dapat mengikuti perkembangan teknologi
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer,
Vol. 21, No. 3, Juli 2022: 503 – 512
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
pada saat sekarang ini. Jaringan saraf tiruan memiliki metodogi yang terbukti dan handal dalam penyelesaian masalah non-linier. Jaringan saraf tiruan dimulai dari konsep cara kerja otak manusia dimana pada otak manusia terdapat neuron-neuron yang saling berhubungan secara non-linier. Agoritma Backpropagation yang membentuk metode Gradient Desent berasal dari kumpulan jaringan yang telah dilatih dan membentuk salah satu arsitektur Artificial Neural Network yang dapat melakukan proses pembelajaran secara maju dan melakukan proses koreksi error secara mundur. Metode ini banyak digunakan untuk permasalahan prediksi karena memilki kemampuan prediksi dengan tingkat akurasi yang sangat baik [ 18 ]. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja jaringan saraf tiruan metode backpropagation dalam memprediksi harga minyak mentah. Penulis ingin mengetahui bagaimana kinerja jaringan saraf tiruan metode backpropagation dalam mengenali pola dalam memprediksi harga minyak mentah. Banyak metode peramalan pada Algoritma Backpropagationa yang dipakai untuk proses perencanaan serta pengambilan keputusan, sesuatu ramalan berupaya memperkirakan apa yang hendak terjalin serta apa yang hen- dak jadi kebutuhan. Penggunaan metode Backpropagation untuk memprediksi harga produksi minyak sawit dengan menggunakan arsitektur 5-10-11-12-13-1 [ 19 ], Metode Backpropagation juga digunakan untuk memperkirakan Viskositas minyak mentah dine- gara Nigeria [ 20 ], penggabungan Algoritma Backpropagation dengan Genetik Algoritma untuk memprediksi reservoir minyak dapat meningkatkan kemampan adaptasi dan generalisasi jaringan [ 21 ], kemampuan lain dari metode Backpropagation adalah mampu memprediksi kondisi pipa minyak mentah yang berada dibawah tanah dengan mengubah jumlah neuron yang tersembunyi [ 22 ], banyak model algoritma yang dikembangkan yaitu dengan menggunakan metode Multilayerperceptron-Backpropagation yang digu- nakan untuk memprediksi gesekan pada pipa minyak panas [ 23 ]. Ada banyak cara untuk mengoptimalkan kinerja Backpropagation , dalam penelitian ini dilakukan dengan cara mengkombinasikan neuron dengan nila alpha sehingga kinerja dari JST lebih optimal berdasarkan nilai MSE yang diperoleh lebih rendah sehingga error dapat diminimalkan dari hasil output jaringan yang terbentuk [ 24 ].
Struktur penulisan selanjutnya dari artikel ilmiah ini adalah: Metode Penelitian yang menjelaskan metode yang digunakan sampai kepada temuan yang didapatkan dimulai dari pengumpulan data, pre-processing data, pembangunan algoritma Backpropaga- tion . Hasil dan Analisis berupa pemrosesan Algoritma Backpropagation yang menggunakan nilai alpha dan disajikan dalam bentuk grafik serta tabel perhitungan. Kesimpulan yang menjelaskan tentang hasil yang didapat berdasarkan permasalahan yang ada serta saran yang disampaikan untuk peneliti selanjutnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan Metode atau Algoritma Backpropagation . Ada beberapa hal yang diperhatikan untuk memini- malkan error yaitu melakukan proses pelatihan dan pengujian terhadap data yang akan diolah, dalam hal ini maka peneliti meng- gunakan data dari harga minyak mentah negara Indonesia dari tahun 2018 2020. Untuk melakukan proses prediksi terhadap harga minyak mentah tersebut dengan menggunakan Algoritma Backpropagation maka dilakukan langkah-langkah berikut:
1. Memisahkan informasi yang hendak digunakan selaku informasi pelatihan serta informasi uji. Informasi harga minyak mentah tahun 2018- 2019 hendak digunakan selaku informasi pelatihan sepanjang perancangan JST, sebaliknya informasi tahun 2020 digunakan sebagi informasi pengujian. ke sesi backward propagation hingga error menggapai ataupun lebih kecil dari sasaran error .
2. Membuat perancangan JST yang berguna untuk proses prediksi harga minyak mentah dimulai dengan terlebih dahulu menen- tukan jumlah layer input dan jumlah layer hidden serta jumlah layer outuput untuk mendapatkan pola berdasarkan kepada data harga minyak mentah. Untuk mendapatkan informasi terhadap harga minyak mentah pada tahun 2021 maka data masukannya merupakan data input 2018 2020 dengan target 2021), demikian seterusnya.
3. 3. Proses pengenalan pola didapatkan dengan teknik penyesuaian terhadap nilai weight (bobot) dalam hal ini peneliti menggu- nakan nilai weight (bobot) secara acak (random) dalam perhitungannya pemberhentian penyesuaian terhadap weight dalam hal pengenalan pola didapat dari mengkuadratkan nilai error sampai mencapai target error . Perhitungan terhadap error berdasarkan tahapan forward propagation , dimana bila error lebih tinggi dari target error maka akan proses pelatihan akan dilanjutkan pada iterasi berikutnya.
4. Proses Pengujian dilaksanakan untuk mendapatkan tingkat keakuratan dari sistem Jaringan Syaraf Tiruan dengan menggunakan Algoritma Backpropagation sedangkan proses prediksi adalah untuk mengetahui perkiraan harga minyak mentah pada tahun berikutnya.
506 r
Gambar 1 memperlihatkan kerangka pikir dari penelitian yang menggambarkan proses model yang digunakan sampai meng- hasilkan prediksi dan tingkat akurasi yang didapat:

## Gambar 1. Kerangka Pikir Penelitian
Gambar 1 Memperlihatkan langkah-langkah yang dilakukan untuk menyelesaikan masalah dengan menggunakan metode Backpropagation berdasarkan pada nilai Alfa dan Hidden Neuran yang sudah ditetapkan, sehingga hasilnya adalahan nilai akurasi dari peramalan harga minyak mentah di indonesia dengan tahapan sebagai berikut:

## 2.1. Pengumpulan Data
Pada sesi ini, penulis mengumpulkan informasi menimpa harga minyak mentah. Informasi dalam riset ini informasi yang digunakan ialah informasi deret waktu( timeseries ) yang berisikan nilai- nilai variabel bersumber pada interval waktu tahunan serta bertabiat numerik.

## 2.2. Pre-processing Data
Pre-processing informasi dicoba buat menciptakan informasi yang bermutu baik serta siap digunakan buat sesi berikutnya. Ada sebagian informasi yang mempunyai missing value , noise , serta tidak tidak berubah- ubah. Tahapan preprocessing informasi ialah tahapan di mana informasi yang sudah terkumpul diolah terlebih dulu sehingga informasi yang dipakai buat masukkan telah cocok dengan apa yang diperlukan. Pada sesi ini dicoba proses cleaning , ialah penghapusan informasi yang mempunyai missing value sehingga informasi yang dipunyai mempunyai atribut yang lengkap. Sehabis itu, dicoba normalisasi informasi memakai dengan tata cara min- max sehingga informasi bertabiat tidak berubah- ubah dengan nilai range( 0, 1).

## 2.3. Algoritma Backpropagation
Pada tahapan ini, dicoba pembangunan algoritma backpropagation neural network dengan memakai bahasa pemrograman matlab. Informasi hendak dipecah jadi 2, ialah informasi latih serta informasi uji. Arsitektur jaringan syaraf tiruan dalam riset ini memakai satu input layer , satu hidden layer , serta satu output layer . Input layer mempunyai 12 node, ialah harga masing- masing bulan per tahunnya. Output layer cuma mempunyai satu node ialah harga pada bulan terakhir buat bulan selanjutnya. Sehingga bentuk arsitektur Backpropagation dari penelitian ini adalah:
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 3, Juli 2022: 503 – 512
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Gambar 2. Arsitektur Bacpropagation dari Penelitian
Gambar 2 menjelaskan bentuk arsitektur Backpropagation yang digunakan dalam penelitan ini dengan lapisan input sebanyak 12 node yang merupakan bulan untuk setiap tahunnya, selanjutnya lapisan hidden terdiri dari 1 node disertakan dengan bias, sedan- gakan lapisan output terdiri dari 1 node juga disertakan dengan bias, sehingga dapat dikatakan bahwa bentuk arsitektur yang dipakai dalam penelitian ini adalalah arsitektur dengan multi layer (berlapisan banyak)

## 1. Data Training
Pada tahapan training informasi dicoba tata cara backpropagation neural network . Informasi hendak dilatih sampai menggapai batasan eror yang di idamkan dengan memastikan jumlah neuron hidden layer, learning rate, maximum iteration . Kala informasi telah menggapai batasan error yang sudah didetetapkan iterasi hendak menyudahi serta user bisa melaksanakan testing informasi maupun mengulang kembali proses training informasi. Tetapi, apabila training loss pada pelatihan tidak bertambah lebih dari nilai error yang telah didetetapkan sepanjang 20 kali iterasi secara berentetan hingga proses pelatihan hendak menyudahi.

## 2. Nilai Alfa
Adalah nilai alfa yang diberikan berkisar dari (0.1, 0.9) untuk mendapatkan Mean Square Error (MSE) dari kombinasi Hidden Neuron.

## 3. Hidden Neuron
Adalah jumlah lapisan yang tersembunya dan akan digunakan untuk mendapatkan MSE dengan kombinasi nilai alfa yang telah di inputkan dalam bentuk bilangan numerik.

## 4. Hasil Data Training
Adalah model yang dihasil dari data training yang menggunakan algoritma Backpropagation , yang selanjutnya digunakan untuk mendapatkan pola ke data testing .

## 5. Data Testing
Sehabis melaksanakan proses training informasi, serta menginputkan nila alfa dan hidden neuron hingga dicoba pengujian informasi bersumber pada hasil pelatihan informasi. Sistem hendak memakai model yang sudah ditaruh pada dikala pelatihan infor- masi. Datatesting diperlukan buat menguji informasi yang telah dilatih dengan menyamakan terhadap informasi aslinya.

## 6. Akurasi
Akurasi digunakan untuk melihat seberapa besar keakuratan model yang digunakan dengan menghitung terlebih dahulu nilai Mean Absolut Percentage Error (MAPE) sehingga dihitung selisihnya dalam bentuk persentase.

## 7. Hasil Prediksi
Hasil prediksi berbentuk harga minyak mentah pada bulan selanjutnya, setelah itu dibanding dengan informasi sebetulnya. Pada sesi ini bisa dilihat besarnya tingkatan ketepatan dalam memprediksi harga saham memakai tata cara backpropagation neural network . MSE digunakan buat mengevaluasi hasil prediksi yang dicoba oleh sistem dengan memakai informasi asli.
508 r

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Eksperimen yang dicoba pada studi ini memakai scenario dengan metode melaksanakan mix hidden neuron terhadap nilai alpha. Nilai hidden neuron yang digunakan ialah 6 sampai 12 sebaliknya nilai laju pelatihan yang diuji ialah 0,1 sampai 0,9. Dengan nilai Epoch sebesar 10000 serta toleransi error 0,001 Hasil eksperimen mix hidden neuron terhadap nilai alpha disajikan pada Tabel 1 .

## Tabel 1. Hasil Kombinasi hidden neuron dan alpha
No. Alpha Hidden (Neuron) MSE (Training) MSE (Testing) No. Alpha Hidden (Neuron) MSE (Training) MSE (Testing) 1 0.01 6 0.0009997 0.095934 33 0.06 9 0.0009872 0.087814 2 0.02 6 0.0009998 0.095963 34 0.07 9 0.0009748 0.079383 3 0.03 6 0.001 0.095631 35 0.08 9 0.0009914 0.083805 4 0.04 6 0.0009997 0.096132 36 0.09 9 0.0009964 0.082229 5 0.05 6 0.0009968 0.097315 37 0.01 10 0.0009976 0.093336 6 0.06 6 0.0009998 0.095819 38 0.02 10 0.0009998 0.093939 7 0.07 6 0.0009999 0.096108 39 0.03 10 0.0009807 0.089639 8 0.08 6 0.0009999 0.096761 40 0.04 10 0.0009852 0.093627 9 0.09 6 0.0009997 0.095584 41 0.05 10 0.0009773 0.094889 10 0.01 7 0.0009926 0.063095 42 0.06 10 0.0009943 0.093999 11 0.02 7 0.0009994 0.062034 43 0.07 10 0.001 0.094864 12 0.03 7 0.0009583 0.062535 44 0.08 10 0.0009415 0.092059 13 0.04 7 0.0009838 0.066137 45 0.09 10 0.0009539 0.093475 14 0.05 7 0.0009746 0.060466 46 0.01 11 0.0009829 0.16889 15 0.06 7 0.0009894 0.066149 47 0.02 11 0.0009144 0.21051 16 0.07 7 0.0009676 0.060307 48 0.03 11 0.0009872 0.087814 17 0.08 7 0.0009932 0.061169 49 0.04 11 0.0009748 0.079383 18 0.09 7 0.0009861 0.060558 50 0.05 11 0.0009914 0.083805 19 0.01 8 0.0009856 161,944,444 51 0.06 11 0.0009964 0.082229 20 0.02 8 0.0009914 0.24779 52 0.07 11 0.0009976 0.093336 21 0.03 8 0.0009987 0.23783 53 0.08 11 0.0009998 0.093939 22 0.04 8 0.0009781 0.22995 54 0.09 11 0.0009807 0.089639 23 0.05 8 0.0009779 0.23974 55 0.01 12 0.0009852 0.093627 24 0.06 8 0.0009834 0.22847 56 0.02 12 0.0009773 0.094889 25 0.07 8 0.0009905 0.24788 57 0.03 12 0.0009943 0.093999 26 0.08 8 0.0009919 0.23637 58 0.04 12 0.001 0.094864 27 0.09 8 0.0009939 0.22293 59 0.05 12 0.0009415 0.092059 28 0.01 9 0.0009979 0.085082 60 0.06 12 0.0009539 0.093475 29 0.02 9 0.0009808 0.083942 61 0.07 12 0.0009829 0.16889 30 0.03 9 0.0009827 0.083149 62 0.08 12 0.0009144 0.21051 31 0.04 9 0.0009832 0,66597222 63 0.09 12 0.0009118 0.49852 32 0.05 9 0.0009956 0.077618
Bersumber pada hasil pengujian mix terhadap nilai alpha serta terhadap nilai hidden neuron diatas, sehingga diperoleh nilai MSE terkecil pada mix variabel pelatihan nilai alpha 0,05 serta nilai hidden neuron sebesar 12, sehingga mix ini digunakan selaku mix variabel buat proses berikutnya ialah proses prediksi pengaruh dari nilai alpha serta nilai hidden neuron terhadap MSE pelatihan yang dapat dijelaskan pada Gambar 3 .
Gambar 3. Grafik Pengaruh Alpha dan Hidden Neuron terhadap MSE Pelatihan
Bersumber pada gambar 3 . diatas yang menimpa pengaruh alpha serta hidden neuron terhadap nilai MSE pelatihan bisa disimpulkan kalau tidak ada korelasi yang konstan antara alpha serta jumlah hidden neuron dengan nilai MSE. Campuran variable
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 3, Juli 2022: 503 – 512
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
pelatihan, jumlah informasi serta inisialisasi bobot dini jaringan hendak menyebabkan nilai MSE terendah bisa diperoleh pada nilai alpha serta jumlah hidden neuron yang tidak senantiasa sama. Bersumber pada hasil pengujian mix terhadap nilai alpha serta terhadap nilai hidden neuron diatas, sehingga diperoleh nilai MSE terkecil pada mix variabel pengujian nilai alpha 0,07 serta nilai hidden neuron sebesar 7, sehingga mix ini digunakan selaku mix variabel buat proses berikutnya ialah proses prediksi pengaruh dari nilai alpha serta nilai hidden neuron terhadap MSE pengujian yang dapat dijelaskan pada Gambar 4 .
Gambar 4. Grafik Pengaruh Alpha dan Hidden Neuron terhadap MSE Pengujian
Bersumber pada gambar 4 menimpa pengaruh alpha serta hidden neuron terhadap nilai MSE pengujian bisa disimpulkan kalau tidak ada korelasi yang konstan antara alpha serta jumlah hidden neuron dengan nilai MSE. Campuran variable pengujian, jumlah informasi serta inisialisasi bobot dini jaringan hendak menyebabkan nilai MSE terendah bisa diperoleh pada nilai alpha serta jumlah hidden neuron yang tidak senantiasa sama.
Bersumber pada gambar 3 serta gambar 4 tersebut bisa didapatkan sebuah kesimpulan kalau nilai MSE pelatihan hendak terus menjadi rendah bersamaan dengan peningkatan nilai alpha serta jumlah hidden neuron. Nilai alpha mempengaruhi terhadap nilai MSE pelatihan, perihal ini disebabkan guna dari nilai alpha buat memesatkan konvergensi. Konvergensi ini mempengaruhi pada nilai output yang dihasilkan, apabila nilai konvergensi tercapai hingga selisih nilai output dengan informasi aktual hendak beda tipis ataupun apalagi nilainya dapat sama sehingga nilai MSE pelatihan yang dihasilkan terus menjadi rendah. Sebaliknya jumlah hidden neuron mempengaruhi pada error yang dihasilkan, terus menjadi besar jumlah hidden neuron hingga terus menjadi kecil error yang dihasilkan.

## Tabel 2. Perbandingan Aktual dengan Prediksi
No. Bulan Nilai Aktual Nilai Prediksi No. Bulan Nilai Aktual Nilai Prediksi 1 18-Jan 24,264,092 28,166,817 19 19-Jul 24,264,092 31,301,438 2 18-Feb 23,974,471 27,877,196 20 19-Aug 20,262,998 24,165,723 3 18-Mar 20,465,903 24,368,628 21 19-Sep 21,970,794 25,873,519 4 18-Apr 38,547,699 42,450,424 22 19-Oct 23,929,520 27,832,245 5 18-May 22,553,109 26,455,834 23 19-Nov 18,929,148 22,831,873 6 18-Jun 22,994,653 26,897,378 24 19-Dec 22,443,747 26,346,472 7 18-Jul 25,011,758 28,914,483 25 20-Jan 22,116,857 26,019,582 8 18-Aug 24,264,092 30,018,343 26 20-Feb 30,796,781 34,699,506 9 18-Sep 29,954,661 33,857,386 27 20-Mar 31,413,577 35,316,302 10 18-Oct 19,917,160 23,819,885 28 20-Apr 25,123,282 29,026,007 11 18-Nov 35,184,909 39,087,634 29 20-May 39,524,672 43,427,397 12 18-Dec 25,211,477 29,142,020 30 20-Jun 36,002,562 39,905,287 13 19-Jan 21,650,163 25,552,888 31 20-Jul 22,963,927 26,866,652 14 19-Feb 29,841,430 33,744,155 32 20-Aug 21,084,349 24,987,074 15 19-Mar 23,031,069 26,933,794 33 20-Sep 31,097,318 35,034,078 16 19-Apr 19,821,283 23,724,008 34 20-Oct 37,097,318 41,000,043 17 19-May 31,031,209 34,933,934 35 20-Nov 20,772,537 24,675,262 18 19-Jun 19,955,340 23,858,065 36 20-Dec 20,060,092 23,962,817
Campuran variabel yang sudah dihasilkan dari eksperimen tadinya hingga berikutnya hendak dicoba eksperimen akurasi sistem. Akurasi sistem didapatkan dengan metode 100% dikurangi dengan nilai MAPE. Nilai MAPE pada riset ini sebesar:
M AP E = n X t =1 yi − $ $ × 100% (1)
M AP E = 36 X I =1 24 . 264092 − 28 . 166817 24 . 264092 + . . . 20 . 060092 − 23 . 962817 20 . 060092 36 × 100 = 16 . 40%
Sehingga didapatkan akurasi sistem sebesar = 100% MAPE = 100% - 16,40 % = 83,6%, artinya adalah keakurasian dari hasil peramalan harga minyak mentah dengan menggunakan metode Backpropagation dari penelitian ini secara keseluruhan adalah 83,6%, ini sangat dipengaruhi oleh jumlah data yang digunakan, dan juga pola yang digunakan [ 25 ]. Dalam hal membandingkan terhadap model dengan menggunakan aktual data terhadap data hasil prediksi dapat digunakan pada Gambar 5 .
Gambar 5. Grafik Perbandingan Nilai Target Dengan Nilai Hasil Prediksi Model
Bersumber pada Gambar 5 diatas dapat dijelaskan bahwa harga minyak mentah yang diramalkan dengan menggunakan metode Backpropagation berdasarkan nilai Alfa dan Hidden Neuron memiliki tingkat akurasi yang sangat tinggi yaitu 83,6% berdasarkan data dari tahun 2018 sampai dengan data tahun 2020 untuk setiap bulannya di Indonesia, penelitian terhadap minyak mentah den- gan menggunakan metode Backpropagation didapat nilai MAPE sebesar 29,43% [ 26 ] sehingga tingkat akurasinya 100%-29,43% = 70,57%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian maka dapat disimpulkan adalah Nilai variable pelatihan pada alfa 0,5 merupakan nilai MSE yang paling rendah dari hasil model prediksi yang didapatkan dari jumlah lapisan tersembunyi pada 12 neuron dengan nilai momentum yang didapat 0,5 dan epoch yang optimum sebesar 10000 serta error toleransinya sebesar 0,001. Untuk nilai MSE training nya adalah didapatkan 0,00087347 dan nilai MSE testing nya sebesar 0,48477. Ada pula tinggat Akurasi dari model yang dihasilkan adalah sebesar 83, 6%, sehingga bila metode Backpropagation yang menggunakan nilai alfa dan hidden neuron yang sudah ditetapkan maka akan menghasilkan tingkat akurasi yang sangat tinggi bila dibandingkan dengan hasil penelitian terdahulu, keterbaruan dari penelitian ini adalah penggunaan nilai alfa sebesar 0,5 pada metode Backpropagation yang dipakai.
Dalam penelitian ini masih banyak keterbatasan diantaranya jumlah data yang digunakan masih mengambil data harga minyak mentah di Indonesia belum melibatkan negara-negara OPEC yaitu negara-negara pengekspor minyak, juga jumlah lapisan hidden masih 1 node diharpkan peneliti lebih lanjut dapat menggunakan lapisan hidden lebih dari 1 node.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti mengucapkan terimaksih yang sebesar-besarnya kepada Ketua Yayasan Perguruan Tinggi Komputer Padang dan Rektor universitas Putra Indonesia YPTK Padang yang telah memberikan dukungan pendanaan dalam penelitian ini karena peneliti men- gajukan Hibah Penelitian yang diadakan oleh Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakt (LPPM) Universitas Putra Indonesia YPTK Padang pada tahun 2020.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 3, Juli 2022: 503 – 512
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer

## REFERENSI
[1] M. A. Nizar, “The Impact of World Oil Prices Fluctuation on Indonesia’s Economy,” Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan , vol. 6, no. 2, pp. 189–209, 2012.
[2] Y. Prambudia and M. Nakano, Exploring Malaysia’s transformation to net oil importer and oil import dependence . Energies, 2012.
[3] KESDM, Handbook of Energy & Economic Statistics of Indonesia., Kementrian Energi dan Sumber Daya Mineral , Kementrian Energi dan Sumber Daya Mineral, Ed., 2015.
[4] F.Kusumadewi, Peramalan Harga Emas Menggunakan FeedFoword Neural Network Dengan Algoritma Backpropagation , Uni- versitas Negeri Yogyakarta, Ed., 2014.
[5] A. Jumarwanto, R. Hartanto, and D. Prastiyanto, “Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi Penyakit Tht Di Rumah Sakit Mardi Rahayu Kudus,” Jurnal Teknik Elektro , vol. 1, no. 1, p. 11, 2009.
[6] A. Marleni, “Pengembangan Sistem Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Jumlah Dokter Keluarga Menggunakan Back- propagation (Studi Kasus : Regional X Cabang Palu),” Ph.D. dissertation, 2012.
[7] R. V. Febryo, G. Abdillah, R. Yuniarti, J. Informatika, F. Matematika, and P. Alam, “Sistem Prediksi Harga Minyak Mentah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Backpropagation,” pp. 5–8.
[8] A. Wanto, B. Herawan Hayadi, P. Subekti, D. Sudrajat, R. Wikansari, G. W. Bhawika, E. Sumartono, and S. Surya, “Forecasting the Export and Import Volume of Crude Oil, Oil Products and Gas Using ANN,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, 2019.
[9] J. Sun, Y. Zhao, C. Q. Yang, and X. Shan, “Application of back-propagation neural networks in the distribution of oil sand reservoirsa case study from the western slope of the Songliao Basin, China,” Arabian Journal of Geosciences , vol. 14, no. 4, 2021.
[10] L. Hu, J. Deng, H. Zhu, H. Lin, Z. Chen, F. Deng, and C. Yan, “A new pore pressure prediction method-back propagation artificial neural network,” Electronic Journal of Geotechnical Engineering , vol. 18 S, no. January, pp. 4093–4107, 2013.
[11] B. H. Hayadi, I. G. I. Sudipa, and A. P. Windarto, “Model Peramalan Artificial Neural Network pada Peserta KB Aktif Jalur Pemerintahan menggunakan Artificial Neural Network Back-Propagation,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 21, no. 1, pp. 11–20, 2021.
[12] B. Poerwanto and F. Fajriani, “Resilient Backpropagation Neural Network on Prediction of Poverty Levels in South Sulawesi,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 20, no. 1, pp. 11–18, 2020.
[13] G. Z. M. Sunardi, Anton Yudhana, “Sistem Prediksi Curah Hujan Bulanan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropaga- tion,” Jurnal Sistem Informasi , 2020.
[14] P. Indrayati Sijabat, Y. Yuhandri, G. Widi Nurcahyo, and A. Sindar, “Algoritma Backpropagation Prediksi Harga Komoditi terhadap Karakteristik Konsumen Produk Kopi Lokal Nasional,” Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 11, no. 1, pp. 96–107, 2020.
[15] C. Dewi and M. Muslikh, “Perbandingan Akurasi Backpropagation Neural Network dan ANFIS Untuk Memprediksi Cuaca,” Journal of Natural A , vol. 1, no. 1, pp. 7–13, 2013.
[16] S. K. Naik, A. R., & Pathan, “Weather classification and forecasting using back propagation feed-forward neural network,” International journal of scientific and research publications, , vol. 12, no. 2, pp. 1–3, 2012.
[17] A.Hermawan, aringan Syaraf Tiruan Teori dan Aplikasi . Yogyakarta: Andi Offset, 1996.
[18] D. Jauhari, A. Himawan, and C. Dewi, “Prediksi Distribusi Air Pdam Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backprop- agation Di Pdam Kota Malang,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) , vol. 3, no. 2, pp. 83–87, 2016.
[19] H. Aini and H. Haviluddin, “Crude Palm Oil Prediction Based on Backpropagation Neural Network Approach,” Knowledge Engineering and Data Science , vol. 2, no. 1, p. 1, 2019.
[20] F. A. Makinde, C. T. Ako, O. D. Orodu, and I. U. Asuquo, “Prediction of crude oil viscosity using feed-forward back-propagation neural network (FFBPNN),” Petroleum and Coal , vol. 54, no. 2, pp. 120–131, 2012.
[21] S. Yu, K. Zhu, and F. Diao, “A dynamic all parameters adaptive BP neural networks model and its application on oil reservoir prediction,” Applied Mathematics and Computation , vol. 195, no. 1, pp. 66–75, 2008.
[22] N. B. Shaik, S. R. Pedapati, S. A. Ammar Taqvi, A. R. Othman, and F. A. Abd Dzubir, “A feed-forward back propagation neural network approach to predict the life condition of crude oil pipeline,” Processes , vol. 8, no. 6, 2020.
[23] T. Yu, C. x. Li, B. Yao, Z. j. Zhang, Y. Guo, and L. j. Liu, “Standard friction prediction model of long-distance hot oil pipelines,” Petroleum Science , vol. 17, no. 2, pp. 487–498, 2020.
[24] S. E. Wahyuni, Distribusi data tahunan menjadi data bulanan , 1973.
[25] A. Fitriadini, T. Pramiyati, and A. B. Pangaribuan, “Penerapan Backpropagation Neural Network Dalam Prediksi Harga Saham,” Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer dan Aplikasinya (SENAMIKA) , pp. 1–4, 2020.
[26] H. Yang, Y. Zhang, and F. Jiang, “Crude oil prices forecast based on EMD and BP neural network,” Chinese Control Conference, CCC , vol. 2019-July, pp. 8944–8949, 2019.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 3, Juli 2022: 503 – 512