APLIKASI PENERAPAN METODE NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK MENGETAHUI PEMBELIAN DAN PENJUALAN BAHAN BAKAR INDUSTRI
Dwi Retno Sari
Departement Teknik Informatika Universitas Islam Kalimantan, Banjarmasin E-mail: dwiretnosarisari@yahoo.co.id

## ABSTRACT
PT.  Kalianda  Golden  Bunker  is  a  new  company  that  is  concerned  in  the Agent  and  Transportir  Fuel  Industry  requires  a  variety  of  information  about  the stock and the proceeds to the analysis report for the leadership for the purposes of report generation, so it requires a data processing program fuel stocks as well as the sale of fuel Industrial oils suitable to be applied there. Documenting stocks and selling fuel industry is a problem frequently encountered in the PT. Kalianda Golden Bunker, this problem arises because of the difficulty of counting the large data and the lack of checks on the data that already exists, so the frequent errors in the calculation of stock and the sale of such fuel.
The  algorithm  used  in  this  study  is  the  back  propagation  algorithm  Neural
Network.  Based  on  its  function,  neural  networks  aims  to  solve  a  problem  with learning techniques. Neural Network is a computing technology, does not provide a  miracle  but  if  used  properly  will  produce  a  remarkable  result,  the  ability  of Neural  Network  in  solving  complex  problems  has  been  demonstrated  in  a  wide variety of research issues such as data analysis, meteorology, pattern recognition, system control , stock market predictions and so forth (Yani, 2005)
The  results  of  this  study  are  expected  method  using  a  Neural  Network Backpropagation  algorithm  can  determine  the  number  of  purchases  and  sales  of industrial  fuel  in  the  company  to  obtain  a  more  accurate  calculation  of  the  data.
Keywords:  System  purchase  and  sale  of  fuel  Industry,  Backpropagation  Neural Network.

## 1. PENDAHULUAN
Bahan bakar adalah suatu materi apapun yang bisa diubah menjadi energy, biasanya  bahan  bakar  mengandung  energy  panas  yang  dapat  dilepaskan  dan dimanipulasi.  Kebanyakan  bahan  bakar  digunakan  manusia  melalui  proses pembakaran  dimana  bahan  bakar  tersebut  akan  melepaskan  panas  setelah direaksikan dengan zat CO2 di udara.
PT.  Kalianda  Golden  Bunker  merupakan  perusahaan  baru  yang  bergerak dalam bidang Agen dan Transportir Bahan Bakar Minyak Industri membutuhkan berbagai informasi tentang stok dan hasil penjualannya untuk laporan analisis bagi pimpinan  untuk  keperluan  pembuatan  laporan,  sehingga  sangat  memerlukan sebuah program pengolah data pembelian bahan bakar serta hasil penjualan bahan bakar Minyak Industri yang sesuai untuk diterapkan di sana.
Dalam rangka menghadapi  para pesaing  dan mempertahankan kelangsungan perusahaan,  maka  dibutuhkan  manajemen  yang  baik  dalam  pelaksanaan  seluruh kegiatan perusahaan, salah satunya adalah di bidang perencanaan dan pengawasan. Perencanaan  merupakan  tindakan  yang  dibuat  berdasarkan  fakta  (realisasi)  dan asumsi  sebagai  gambaran  kegiatan  yang  dilakukan  pada  waktu  yang  akan  datang dalam  mencapai  tujuan  yang  diinginkan(M.Nafarin,2001:30).Seperti  halnya  yang dikemukakan  oleh  M.  Munandar  (2001:4)  Dengan  adanya  suaturencana,  maka perusahaanmempunyai  tolok  ukur  untuk  menilai  (evaluasi)  realisasi  kegiatan- kegiatan perusahaan nanti. Oleh karena itu dengan membandingkan antara apa yang termuat  dalam  rencana  dengan  realisasi  yang  telah  dilakukan  maka  perusahaan dapat menilai apakah perusahaan telah bekerja dengan baik atau tidak.
Algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  algoritma b ackpropagation Neural Network .Berdasarkan fungsinya, jaringan saraf tiruan ini bertujuan  untuk  memecahkan  sebuah  masalah  dengan  teknik  pembelajaran. Neural Network merupakan sebuah teknologi komputasi, tidak memberikan suatu keajaiban  tetapi  jika  digunakan  secara  tepat  akan  menghasilkan  suatu  hasil  yang luar biasa, kemampuan Neural Network dalam menyelesaikan masalah yang rumit telah  dibuktikan  dalam  berbagai  macam  masalah  penelitian  seperti  analisa  data, meteorology,  pengenalan  pola,  system  control,  prediksi  pasar  saham  dan sebagainya (Yani,2005)
Dari  hasil  penelitian  ini  diharapkan  metode  backpropagation  Neural Network tersebut dapat mengetahui jumlah pembelian dan penjualan bahan bakar industri  diperusahaan  tersebut  sehingga  didapatkan  perhitungan  data  yang  lebih akurat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Neural Network
Neural Network merupakan kategori ilmu Soft Computing. Neural Network sebenarnya mengadopsi dari kemampuan otak manusia yang mampu memberikan stimulasi/rangsangan,  melakukan  proses,  dan  memberikan  output.  Output diperoleh  dari  variasi  stimulasi  dan  proses  yang  terjadi  di  dalam  otak  manusia. Kemampuan manusia dalam memproses informasi merupakan hasil kompleksitas proses  di  dalam  otak.  Misalnya,  yang  terjadi  pada  anak-anak,  mereka  mampu belajar  untuk  melakukan  pengenalan  meskipun  mereka  tidak  mengetahui algoritma  apa  yang  digunakan.  Kekuatan  komputasi  yang  luar  biasa  dari  otak manusia ini merupakan sebuah keunggulan di dalam kajian ilmu pengetahuan.
Fungsi dari Neural Network diantaranya adalah:
1.  Pengklasifikasian pola
2. Memetakan pola yang didapat dari input ke dalam pola baru
3. Penyimpan pola yang akan dipanggil kembali
4. Memetakan pola-pola yang sejenis
5. Pengoptimasi permasalahan
6. Prediksi

## 2.2. Algoritma Backpropagation (BP)
Pengertian  Backpropagation  merupakan  sebuah  metode  sistematik  pada jaringan saraf tiruan dengan menggunakan algoritma pembelajaran yang terawasi dan  biasanya  digunakan  oleh  perceptron  dengan  banyak  layar  lapisan  untuk mengubah  bobot-bobot  yang  ada  pada  lapisan  tersembunyinya.Backpropagation adalah  pelatihan  jenis  terkontrol  dimana  menggunakan  pola  penyesuaian  bobot untuk  mencapai  nilai  kesalahan  yang  minimum  antara  keluaran  hasil  prediksi dengan keluaran yang nyata. (F.Suhandi, 2009)
Perambatan  galat  mundur  (Backpropagation)  adalah  sebuah  metode sistematikuntuk  pelatihan  multiplayer  jaringan  saraf  tiruan.Metode  ini  memiliki dasar  matematisyang  kuat,  obyektif  dan  algoritma  ini  mendapatkan  bentuk persamaan  dan  nilai  koefisien  dalam  formula  dengan  meminimalkan  jumlah kuadrat galat error melalui model yang dikembangkan (training set).
1. Dimulai  dengan  lapisan  masukan,  hitung  keluaran  dari  setiap  elemen pemroses melalui lapisan luar.
2. Hitung  kesalahan  pada  lapisan  luar  yang  merupakan  selisih  antara  data aktual dan target.
3. Transformasikan  kesalahan  tersebut  pada  kesalahan  yang  sesuai  di  sisi masukan elemen pemroses.
4. Propagasi  balik  kesalahan-kesalahan  ini  pada  keluaran  setiap  elemen pemroses  ke  kesalahan  yang  terdapat  pada  masukan.  Ulangi  proses  ini sampai masukan tercapai.
5. Ubah  seluruh  bobot  dengan  menggunakan  kesalahan  pada  sisi  masukan elemen dan luaran elemen pemroses yang terhubung.
Gambar 2.1. Layar utama dari backpropagation.
Dari layar tersebut terlihat ada 4 (empat) manu utama, antara lain Network, Sample,Grafik, dan ResetBobot .
1. Network :  menu ini berfungsi sebagai pengontrolan file jaringan.
2. Sample :  menu ini berisi fungsi-fungsi yang berkaitan dengan file utama
3. Grafik :  menu  ini  berfungsi  untuk  membuka  tampilan  grafik  fungsi kesalahan.
4. Reset Bobot  :  menu  ini  berfungsi  untuk  mengembalikan  nilai  bobot  dan bias jaringan ke nilai awalnya.

## 2.3.Bahan Bakar Minyak
Bahan  bakar  adalah  suatu  materi  apapun  yang  bisa  diubah  menjadi energi.Biasanya bahan bakar mengandung energi panas yang dapat dilepaskan dan dimanipulasi.  Kebanyakan  bahan  bakar  digunakan  manusia  melalui  proses pembakaran  dimana  bahan  bakar  tersebut  akan  melepaskan  panas  setelah direaksikan  dengan  oksigen  di  udara.  Proses  lain  untuk  melepaskan  energy  dari
bahan  bakar  adalah  melalaui  reaksi  eksotermal  dan  reaksi  nuklir.  Hidrokarbon (temasuk  didalamnya  bensin  dan  solar)  sejauh  ini  merupakan  jenis  bahan  bakar yang  sering  digunakan  manusia.Bahan  bakar  lainnya  yang  bisa  dipakai  adalah logam radio aktif.
Jenis-jenis  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  khususnya  yang  dipasarkan didalam negeri :
1. Avgas  :  ini  adalah  bahan  bakar  minyak  untuk  pesawat  terbang  bermesin torak. Avgas ini terbagi atas low grade, regular grade dan premium grade.
2. Avtur  :  adalah  singkatan  Aviation  Turbine  Oil.  Digunakan  untuk  pesawat terbang bermesin turbin.
3. Premium : Disebut juga Motor Gasoline atau petrol. Dipakai untuk kendaraan bermotor bensin.
4. Minyak  Tanah  :  Disebut  kerosene.  Dipakai  untuk  pembakaran  baik  rumah tangga maupun industri kecil.
5. Solar  :  Minyak  solar  dipakai  oleh  mesin  diesel  putaran  tinggi.  Disebut  juga sebagai Gas Oil atau High Speed Diesel Oil. Bisa dipakai untuk pembakaran pada tanur-tanur milik industri dan alat transportasi lainnya.
6. Minyak Diesel : Disebut juga industrial Oil atau Marine fuel Oil. Merupakan campuran hasil destilasi fraksi ringan dan fraksi berat. Dipakai untuk mesin diesel putaran rendah.
7. Minyak  Bakar  :  Disebut  juga  Marine  fuel  Oil.  Dipakai  khusus  untuk  proses pembakaran di tanur atau dapur industri sekala besar.
8. Super  TT  :  Yakni  jenis  BBM  yang  diformulasikan  khusus  oleh  Pertamina untuk  menghasilkan  produk  tanpa  timbal  (TT).  Tujuannya  menghasilkan bahan bakar yang emesi sisa pembakaran bersih.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Desain Penelitian
Penelitian ini dilatarbelakangi dari adanya permasalahan yang dihadapi oleh perusahaan  PT.  Kalianda  Golden  Bunker  dalam  mengetahui  jumlah  pembelian dan penjualan bahan bakar.
Pendekatan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  Neural  Network dengan  algoritma  backpropagation.Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan  obyek
penelitiannya  yaitu  data  jumlah  pembelian  dan  penjualan  bahan  bakar  industri dalam satu periode.
Desain penelitian adalah tahapan atau gambaran yang akan dilakukan dalam melakukan penelitian, untuk memudahkan penyusun dalam melakukan penelitian, dibutuhkan  desain  penelitian.  Berikut  adalah  tahapan  penelitian  yang  akan dilakukan  penyusun  dalam  proses  penelitian  ini  dapat  dilihat  secara  jelas  pada gambar  dibawah  ini  yang  menunjukan  rencana  atau  struktur  penelitian  yang digunakan untuk memecahkan permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini.

## 3.2.Diagram Konteks
Diagram  Konteks  adalah  diagram  arus  data  yang  berfungsi  untuk menggambarkan  keterkaitan  aliran-aliran datayang  akan  dibuat.  Dengan  diagram ini  diharapkan  akan  mempermudah  pemahaman  terhadap  hasil  analisa,seperti terlihat padagambar 3.5 berikut ini.
Gambar 3.1 DiagramKonteks

## 3.2.1 Diagram Alir Data Level 0
Data Flow Diagram ini menggambarkan suatu model logika data atau proses yang dibuat untuk menggambarkan darimana asal data, kemana tujuan data yang keluar sistem, dimana data disimpan, proses apa yang dihasilkan data tersebut dan interaksi antar data yang tersimpan dari proses yang dikenakan pada data tersebut mengenai sistem penjualan dan pembelian.

## 3.2.2. DFD Level 0
Diagram  alir  Data Level 0,  merupakan  penjabaran  proses  lebih  detail  dari diagram konteks.  Alir data ini disajikan pada Gambar 3.6 Sebagai berikut :
Gambar 3.2 DFD Leve l0

## 3.2.2. DFD Level 1 Proses 1 Data Barang/BBM
Gambar 3.3 DFD Level1 Proses 1

## 3.2.3. DFD Level  Proses  Data Supplier

## 3.2.4. DFD Level  Proses  Data Customer
Gambar 3.5 DFD Level 1 Proses 3

## 3.2.5. DFD Level  Proses  Pembelian
Gambar 3.4.DFD Level 1 Proses 4
3.2.6.DFD Level  Proses  Penjualan
Gambar 3.5. DFD Level 1 Proses 5

## 3.2.7.  Perancangan Database
Relasi  tabel  ini  dibuat  berdasarkan  dari  hasil  tahapan  normalisasi  maka relasi tabel dapat digambarkan seperti gambar dibawah ini.
Gambar 3.6 Relasi Tabel

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Tampilan Menu Form Menu Input Satuan Barang
Gambar 4.1 Tampilan Menu Input Satuan Barang
Pada  Form  Input  Data  Satuan  Barang  merupakan  form  untuk  memasukan informasi Satuan Barang yang terdiri dari : Kode Satuan dan Nama Satuan.

## 4.2. Tampilan Menu Form Menu Input Data Barang
Gambar 4.2. Tampilan Menu Input Data Barang
Pada Form Input Data Barang merupakan form untuk memasukan informasi Barang yang terdiri dari : Kode Barang, Nama Barang, Satuan dan HargaSatuan. 4.3.Tampilan Menu Form Menu Input Data Supplier
Gambar 4.3 Tampilan Menu Input Data Supplier
Form  Input  Data Supplie  r merupakan  form  untuk  memasukan  informasi Supplier yang  terdiri  dari  :  Kode Supplier ,  Nama Supplier ,  Alamat, Contak Person , No. Telp, No. Hand Phone dan No.Fax.
4.4.Tampilan Menu Form Menu Input Data Customer
Pada  Form  Input Customer merupakan  form  untuk  memasukan  informasi Customer yang terdiri dari :  Kode Customer , Nama Customer , Alamat, Wilayah,
Contak Person , No. Telp, No. Hand Phone dan No.Fax.
4.5.Tampilan Menu Form Menu Input Data Transportasi
Gambar 4.2 Tampilan Menu Input Data Transportasi Pada  Form  Input  Data  Transportasi  merupakan  form  untuk  memasukan informasi  Transportasi  yang  terdiri  dari  : Id Transportasi,  Nama  Sopir,  Volume, Jenis Angkutan, No. Polisi, Phone dan Terra.
4.6.Tampilan Menu Form Menu Input Data Transaksi Pembelian
Gambar 4.3 Tampilan Menu Input Data Pembelian
Pada  Form  Input  Data  Transaksi  Pembelian  merupakan  form  untuk memasukan  informasi  Transaksi  Pembelian  yang  terdiri  dari  :  Kode  Barang, Nama Barang, Satuan, HargaBeli dan Jumlah Beli

## 4.7.Tampilan Menu Form Menu Input Data Transaksi Penjualan
Gambar 4.4 Tampilan Menu Input DataTransaksi Penjualan Pada  Form  Input  Data  Transaksi  Penjualan  merupakan  form  untuk memasukan informasi Transaksi Penjualan yang terdiri dari : Kode Barang, Nama Barang, Satuan, Harga Beli, Harga Jual dan Jumlah Jual.
Gambar 4.8 Tampilan Menu Form Menu Input Data Transaksi Purchase Order
Gambar 4.8 Tampilan Menu Input Data Transaksi Purchase Order (PO)
Pada  Form  Input  Data  Transaksi Purchase  Order (PO)  merupakan  form untuk  memasukan  informasi  Transaksi Purchase  Order (PO)  yang  terdiri  dari: Kode Barang, Nama Barang, Satuan, Harga Jual dan Jumlah.

## 4.9.Tampilan Laporan Data Supplier
Gambar 4.9 Tampilan Menu Input Data Supplier
4.10.Tampilan Laporan Data Customer
Gambar 4.10 Tampilan Laporan Data Customer

## 5. KESIMPULAN
1. Metode  Neural  Network  dengan  algoritma  backpropagation  mampu memberikan informasi tentang pembelian dan penjualan bahan bakar industri.
2. Aplikasi pembelian dan penjualan bahan bakar industri dengan menggunakan metode  neural  network  memudahkan  perusahaan  PT.Kalianda  golden Bungker  dalam  mengetahui  jumlah  pembelian  dan  penjualan  bahan  bakar industri pada perusahaan tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Harianto  Kristanto  (1994), Konsep  dan  Perancangan  Database , Andi  Offset, Yogyakarta.
Kadir, A (1999). Konsep Dan Tuntunan Basis Data. Andi Offset, Yogyakarta.
McLeod, Jr (2001). Sistem Informasi Manajemen. PT Prenhallindo, Jakarta.
Mulyadi  (2001). Sistem  Akuntansi ,  Edisi  ke-3,  Penerbit  Salemba  Empat,
Yogjakarta.
Sutanta, Edhy (2003). Bahan Bakar Minyak. Graha Ilmu,Yogyakarta.
Sutantha, Edhy (2004). Sistem Basis Data . Graha Ilmu, Yogyakarta.