## SISTEM PERAMALAN HASIL PRODUKSI JAGUNG DI KABUPATEN SUMENEP DENGAN PENDEKATAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
FORECASTING SYSTEM OF MAIZE PRODUCTION RESULT IN SUMENEP REGENCY WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION APPROACH
1 Ach. Dafid*, 2 Hanifudin Sukri, 3 Mahrus Sholeh
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Madura, Bangkalan, Indonesia
2 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Madura, Bangkalan, Indonesia
3 Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia *e-mail: ach.dafid@trunojoyo.ac.id

## Abstrak
Peramalan adalah upaya untuk memprediksi kondisi masa depan dengan menguji data masa lalu. Peramalan ini dilakukan pada hasil panen jagung berdasarkan data hasil panen jagung sebelumnya yang meliputi luas lahan, luas panen, dan produktivitas, dengan menggunakan sistem peramalan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation. Karena jumlah data panen jagung di Kabupaten Sumenep sangat  kompleks  dan  berubah-ubah,  metode backpropagation sangat  cocok  diterapkan  karena mampu menangani data yang kompleks dan berubah-ubah. Data yang digunakan dalam penelitian ini  dikumpulkan  dari  buku  “Sumenep  dalam  Angka”.  Data  produksi  jagung  yang  digunakan adalah dari tahun 2011 hingga 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada skenario variasi jumlah laju pembelajaran dengan nilai 0.001, 0.2, 0.4, dan 0.8, ditemukan bahwa semakin kecil laju pembelajaran pada Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation, semakin baik nilai MSE dalam proses validasi. Nilai MSE dari hasil pengujian laju pembelajaran 0.001, 0.2, 0.4, dan 0.8 adalah 0.008998. Pada skenario variasi jumlah iterasi sebanyak 100, 500, dan 1000, disimpulkan bahwa semakin  banyak  iterasi  dalam  pelatihan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation,  semakin  baik nilai MSE dalam proses validasi. Hasil prediksi pada pengujian hasil panen jagung tahun 2024 menunjukkan hasil yang baik dan tepat dengan nilai prediksi per bulan juni sebesar 336 ton dan nilai error perbulannya sebesar 0.0256 sehingga hasil prediksi lebih tinggi dari data aktualnya.
Kata kunci: Jaringan Saraf Tiruan, Backpropagation , Sistem Peramalan, Jagung

## Abstract
Forecasting  is an  attempt  to  predict  future  conditions  by  testing  past  data.  This  forecasting  is carried  out  on  corn  harvest  results  based  on  previous  corn  harvest  data  including  land  area, harvest area, and productivity, using the Backpropagation Artificial Neural Network forecasting system.  Because  the  amount  of  corn  harvest  data  in  Sumenep  Regency  is  very  complex  and changing, the backpropagation method is very suitable to be applied because it is able to handle complex and changing data. The data used in this study were collected from the book “Sumenep in  Figures”. The  corn  production  data  used were  from  2011  to  2023. The  results  of  the  study showed that in the scenario of varying the number of learning rates with values of 0.001, 0.2, 0.4, and 0.8, it was found that the smaller the learning rate in the Backpropagation Artificial Neural Network, the better the MSE value in the validation process. The MSE value from the results of testing learning rates of 0.001, 0.2, 0.4, and 0.8 is 0.008998. In the scenario of varying the number of iterations of 100, 500, and 1000, it is concluded that the more iterations in the Backpropagation Neural  Network  training,  the  better  the  MSE  value  in  the  validation  process.  The  prediction results in the 2024 corn harvest test showed good and accurate results with a predicted value per
June of 336 tons and a monthly error value of 0.0256 so that the prediction results were higher than the actual data.
Keywords: ANN, Backpropagation, Forcasting System, Maize.

## 1 PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  dikenal  dengan  negara  agraris.  Penduduk  di  Indonesia rata-rata bermata pencaharian pada bidang pertanian. Hasil pertanian di Indonesia beragam, antara lain beras, kopi, jagung, bawang merah, cengkeh, kapuk, kayu manis, kelapa, kedelai, kentang, ubi  jalar,  dan  lain-lain  [1],  [2],  [3],  [4],  [5].  Salah  satu  kota  yang  memiliki  penduduk  bermata pencaharian sebagai petani adalah Kota Sumenep. Komoditas pertanian di Kabupaten Sumenep terdiri dari padi, jagung, dan tembakau. Terdapat beberapa komoditas lainnya selain padi, jagung dan  tembakau  akan  tetapi  jumlahnya  sedikit.  Tiga  komoditas  tersebut  menjadi  penyokong perekonomian  masyarakat  di  Kabupaten  Sumenep.  Jagung  merupakan  tanaman  favorit masyarakat Sumenep. Masyarakat Sumenep menjadikan jagung sebagai makanan subsitusi beras, tidak  jarang  masyarakat  Sumenep  menjadikan  jagung  sebagai  makanan  pengganti  beras  atau makanan pokok. Selain sebagai makanan jagung dapat dijadikan sebagai bahan dasar makanan ternak. Faktor yang mempengaruhi produksi jagung di Kabupaten Sumenep adalah luas lahan dan luas lahan panen. Dua faktor ini menjadi dasar untuk meningkatkan produktivitas jagung sehingga produksinya juga meningkat.
Hasil panen jagung tidak selalu meningkat, kadang menurun, dan konstannya tetap. Hal ini dipengaruhi oleh faktor produksi seperti jumlah tenaga kerja, luas lahan, penggunaan pupuk, dan curah hujan [6], [7], [8], [9]. Faktor-faktor produksi ini harus dikendalikan. Pengendalian yang dimaksud  meliputi  pembatasan  tindakan  yang  dianggap  dapat  meningkatkan  nilai    tambah produksi  jagung.  Sehingga  Pemerintah  Kabupaten  Sumenep  melalui  Dinas  Ketahanan  Pangan dan Pertanian Kabupaten Sumenep membutuhkan suatu sistem yang dapat meramalkan jumlah hasil panen jagung di masa mendatang. Peramalan adalah suatu usaha untuk meramalkan keadaan dimasa  mendatang  dengan  cara  melakukan  pengujian  dimasa  lalu.  Peramalan  yang  dilakukan pada hasil panen jagung berdasarkan data jumlah lahan, produkstivitas, dan hasil panen jagung sebelumnya, pada sistem peramalan ini menggunakan metode Backpropagation Neural Network , karena berdasarkan data jumlah hasil panen jagung di Kabupaten Sumenep sangat kompleks dan berubah-ubah, sehingga cocok untuk diterapkan metode backpropagation neural network yang dapat menangani data yang kompleks dan berubah-ubah.
Penelitian  sebelumnya  mengenai  metode Backpropagation Neural Network .  Dengan  hasil MAPE terbaik dari penelitian ini adalah 0,4, kemudian melakukan pengujian data dengan jumlah data  260  sebagai  data  latih,  12  data  sebagai  data  uji, nilai learning  rate 0,4, kemudian  jumlah neuron  hidden  layer sebesar  5,  batas  error  0,001  dan  iterasi  maksimal  900 menghasilkan  nilai MAPE 10,0047% [10]. Selain itu, penelitian terkait penerapan metode Backpropagation . Metode yang  diterapkan  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat,  metode  ini  cocok  digunakan  dalam melakukan  peramalan  adalah  12-10-1  dengan  nilai error keseluruhan  sebesar  6,8%  [11]. Penelitian lainnya mengenai prediksi harga beras menunjukkan hasil prediksi harga beras di kota Denpasar selama tahun 2017 mengalami naik turun setiap bulanannya dimana harga beras akan mengalami kenaikan pada bulan April sebesar Rp. 9.839, sedangkan pada bulan Juli mengalami penurunan  sebesar  Rp.  9.791,5  [12].  Penelitian  lainnya  membahas  tentang  penerapan  metode Backpropagation Neural Network untuk meramalkan persediaan barang pada periode selanjutnya dengan nilai Mean Square Error (MSE) sebesar  3,57% [13]. Penelitian lainnya juga memilih metode backpropagation neural network untuk memprediksi jumlah klaim untuk udang Pnd beku dengan memperoleh kesalahan kuadrat rata- rata (MSE) 0,01 dan  kesalahan  rata-rata  0,01.  Persentase  rata-rata  absolut  (MAPE)  adalah  3,35  %  dari  tes  data [14].  Penerapan  metode backpropagation  neural  network telah  banyak  digunakan  oleh  para peneliti sebelumnya. Hasilnya menunjukkan bahwa metode tersebut cocok untuk melakukan dan memprediksi kinerja menggunakan data yang kompleks dan berubah-ubah.
Berdasarkan permasalahan diatas maka perlu dibangun sebuah sistem peramalah. Sistem ini dapat  memberikan  informasi  yang  akurat  untuk  memprediksi  berapa  banyak  jagung  yang  akan dipanen pada periode berikutnya.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  penelitian  terkait Sistem Peramalan  Hasil Produksi  Jagung  di  Kabupaten  Sumenep dengan  penerapan  Jaringan  Syarat  Tiruan  (JST)  Backpropagation  yang  menjadi  fokus  utama dalam memodelkan dan memprediksi hasil yang komplek berdasarkan data yang didapatkan dari Dinas Pertanian Tanaman Pangan, Hortikultura dan Perkebunan Kabupaten Sumenep. Penelitian yang  menerapkan  jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation  dengan  algoritma  Levenbreg- Marquardt,  algoritma  ini  digunakan  untuk  memprediksi  hasil  panen  jagung  dengan  data  yang memiliki beberapa parameter, yaitu curah hujan, suhu, evapotranspirasi, kelembaban tanah, dan indeks vegetasi dari citra satelit untuk melatih model. Namun dari penelitian ini belum melakukan eksplorasi terkait pengaruh dari variabel genetika jagung atau pengelolaan lahan secara rinci [15].
Penelitian  selanjutnya  menggunakan  data  produktivitas  jagung  untuk  memprediksi  hasil panen jagung pada tahun mendatang. Penerapan model jaringan syaraf tiruan pada penelitian ini menunjukkan hasil akurasi tinggi berdasarkan algortma yang digunakan untuk melakukan proses pelatihan dan pengujian dengan menggunakan 5 model arsitektur, yaitu 5-25-1, 5-43-1, 5-76-1, 5-78-1  dan  7-128-1  sehingga  arsitektur  terbaik  yang  diperoleh  dari  5  model  arsitektur  adalah model 5-25-1 dengan presentase akurasi sebesar 88% dan nilai MSE 0,009924. Pada penelitian ini belum dilakukan riset untuk mempertimbangkan variabel lingkungan seperti kondisi tanah dan cuaca yang dapat mempengaruhi secara signifikan terhadap hasil panen. Selain itu, penelitian ini juga tidak mencoba untuk melakukan prediksi dengan optimasi misalnya menggunakan algoritma genetika untuk mendapatkan hasil prediksi yang lebih optimal [16].
Penelitian  yang  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation  yang  dioptimasi dengan algoritma genetika untuk meningkatkan akurasi dari prediksi nutrisi tanah. Penelitian ini tidak  mempertimbangkan  bagaimana  variabel  lingkungan  tahunan  dapat  mempengaruhi  hasil prediksi  dan  penelitian  ini  hanya  fokus  pada  prediksi nutrisi  tanah  daripada  hasil  panen  secara langsung [17].
Tabel 1. Penelitian Terkait Nama Peneliti Tahun Metode Penelitian Penelitian yang belum dilakukan Mwaura dan Kenduiywo 2020 Backpropagatin dan Algoritma Levenbreg- Marquardt Pada penelitian ini belum melakukan eksplorasi terkait pengaruh  dari  variabel  genetika jagung  atau  pengelolaan  lahan secara rinci. Wanto et al . 2019 Backpropagation Pada penelitian ini belum dilakukan riset untuk mempertimbangkan variabel lingkungan  seperti  kondisi  tanah dan cuaca yang dapat mempengaruhi  secara  signifikan terhadap  hasil  panen.  Selain  itu, penelitian ini tidak mencoba untuk melakukan prediksi dengan optimasi  menggunakan  algoritma genetika untuk mendapatkan hasil prediksi yang lebih optimal. Yanqing Liu et al . 2023 Backpropagation dan Algoritma Genetika Penelitian ini tidak mempertimbangkan bagaimana variabel lingkungan tahunan dapat mempengaruhi  hasil  prediksi  dan penelitian  ini  hanya  fokus  pada prediksi  nutrisi  tanah  daripada hasil panen secara langsung
Gambar 1 . Arsitektur Backpropagation [18]
Pada  gambar  1  merupakan  arsitektur  dari  metode  backpropagation.  Dapat  dilihat  bahwa terdapat tiga layer yaitu input layer, hidden layer, dan output layer. Setiap layer terdapat beberapa neuron yaitu 4 neuron input, 2 neuron hidden layer, dan 3 neuron output.
Dalam  pelatihan backropagation terdiri  dari  dua  proses  yaitu feedforward dan backpropagation . Berikut dibawah ini tahapan-tahapan backpropagation [19]:
Langkah  0:  Inisialisasi  bobot  (mengambil  bobot  awal  dengan  nilai  random  yang  cukup  kecil). Langkah 1: Jika kondisi penghentian belum terpenuhi, lakukan langkah 2-9. Langkah 2: Untuk setiap pasang data pelatihan, lakukan langkah 3-8.

## Fase I: Feedforward
Langkah 3: Stiap unit masukan ( x i , i = 1,2,…, n ) menerima sinyal dan maneruskannya ke unit selanjutnya yaitu lapisan tersembunyi.
Langkah 4: Menghitung semua keluaran pada lapisan tersembunyi ( Z j, i = 1,2,…, p ). Berikut persamaan menghitung nilai keluaran:
𝑍𝑛𝑒𝑡 =   𝑉 𝑗𝑜 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑉 𝑗𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan:
𝑍𝑛𝑒𝑡 = Sinyal dari input layer ke neuron hidden layer ke – j 𝑉 𝑗𝑜 = Bias pada neuron hidden layer ke - j 𝑥 𝑖 = Neuron input layer ke- i 𝑉 𝑗𝑖 = Bobot yang menghubungkan neuron input layer ke – i Menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner dalam melakukan perhitungan output:
𝑍𝑗 = 𝑓(𝑧𝑛𝑒𝑡 𝑗 ) = 1 1+𝑒 𝑧𝑛𝑒𝑡𝑗 (2)
Keterangan: 𝑍𝑗 = Neuron hidden layer ke- j 𝑓(𝑧𝑛𝑒𝑡 𝑗 ) = Fungsi aktivasi terhadap nilai 𝑍 𝑛𝑒𝑡 𝑗 Kemudian  diteruskan  output  tersebut  kesemua  bagian  unit  lapisan  keluaran.  Tahap  ini dilakukan sesuai dengan banyaknya Note Layer .
Langkah  5:  Menghitung  semua  keluaran  jaringan  di  lapisan  output  ( Yk , i =  1,2,…., m )  dengan menggunakan persamaan dibawah ini.
𝑌_𝑛𝑒𝑡 𝑘 =   𝑤 𝑜 𝑘 + ∑ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑗𝑘 𝑝 𝑗=1 (3)
Keterangan:
𝑌_𝑛𝑒𝑡 𝑘 = Sinyal dari neuron hidden layer ke- k 𝑤 𝑜 𝑘 = Bias pada neuron output ke- k 𝑧 𝑗 = Neuron hidden layer ke- j 𝑤 𝑗𝑘 = Bobot yang menghubungkan neuron hidden layer ke- j dan output layer ke- k
𝑌 𝑘 =  𝑓(𝑦𝑛𝑒𝑡) = 1 1+𝑒 −𝑦𝑛𝑒𝑡𝑘 (4)
Keterangan: 𝑌 𝑘 = Neuron output layer ke- k f( 𝑌 𝑛𝑒𝑡 𝑘 ) = Fungsi aktivasi terhadap nilai 𝑌 𝑛𝑒𝑡 𝑘

## Fase II: Backpropagation
Langkah 6: Menghitung faktor δ unit output berdasarkan kesalahan di setiap unit output ( Yk , i = 1,2,…., m )
𝛿 𝑘 = (𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝑘 − 𝑌 𝑘 )𝑓 ′ (𝑌 𝑛𝑒𝑡 𝑘 ) (5)
= (𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝑘 − 𝑌 𝑘 )𝑦 𝑘 (1 − 𝑌 𝑘 ) Keterangan: 𝛿 𝑘 : Hasil koreksi error pada output layer 𝑦 𝑘 𝑡 𝑘 : Target output 𝑌 𝑘 : Hasil output layer δ merupakan unit kesalahan yang akan digunakan pada perubahan bobot layer dibawahya (langkah  7).  Kemudian  menghitung  koreksi  bobot  (yang  nantinya  akan  digunakan  untuk memperbaiki wjk ) dengan learning rate α . ∆𝑤 𝑗𝑘 =   𝑎𝛿 𝑘 𝑍 𝑗 (6) Keterangan: ∆𝑤 𝑗𝑘 = Koreksi bobot yang menghubungkan neuron output layer ke- k dan neuron hidden layer ke- j 𝛼 = Laju Pembelajaran ( learning rate ) 𝛿 𝑘 = Faktor koreksi neuron output layer ke- k 𝑧 𝑗 = Neuron hidden layer ke- j
Kemudian menghitung juga koreksi bias (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki w0k )
∆𝑤 0𝑘 =   𝑎𝛿 𝑘 (7)
Keterangan: ∆𝑤 0𝑘 = Koreksi bias pada neuron output layer ke- k 𝛼 = Laju Pembelajaran ( learning rate ) 𝛿 𝑘 = Faktor koreksi neuron output layer ke- k Langkah  7:  Hitung  faktor δ  note  layer berdasarkan  kesalahan  disetiap note  layer ( Z j, i = 1,2,…, p )
𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑗 =   ∑ 𝛿 𝑘 𝑤 𝑗𝑘 𝑚 𝑘=1 (8)
Keterangan: 𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑗 = Sinyal faktor koreksi dari output layer menuju hidden layer ke- j 𝛿 𝑘 = Faktor koreksi neuron output layer ke- k 𝑤 𝑗𝑘 = Bobot yang menghubungkan neuron hidden layer ke- j dan output layer ke- k Faktor δ unit tersembunyi ( hidden ): , 𝛿 𝑗 =   𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑗 𝑓′(𝑍𝑛𝑒𝑡 𝑗 ) (9) =   𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑗 𝑍 𝑗 (1 − 𝑧 𝑗 ) Keterangan: 𝛿 𝑗 = Faktor koreksi dari neuron hidden layer ke- j 𝛿_𝑛𝑒𝑡 𝑗 = Sinyal faktor koreksi dari ouput layer ke neuron hidden layer ke − 𝑗 𝑍 𝑗 = Neuron hidden layer ke- j
Kemudian  menghitung  koreksi  bobot  dan  bias  (yang  nantinya  akan  digunakan  untuk memperbaiki v 0j ):
∆𝑣 0𝑗 =   𝑎𝛿 𝑗 (10)
Keterangan: 𝑎 = Laju Pembelajaran ( learning rate ) 𝛿 𝑗 = Faktor koreksi neuron output layer ke- j ∆𝑉 𝑖𝑗 =   𝑎𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 (11)
Keterangan: 𝑎 = Laju Pembelajaran ( learning rate ) 𝛿 𝑗 = Faktor koreksi neuron output layer ke- j 𝑥 𝑖 = Neuron input layer ke- i Fase III: Perubahan Bobot
Langkah  8:  Setiap  unit  keluaran  ( Yk,k =  1,2,…, m )  memperbaiki  bias  dan  bobotnya  ( j = 0,1,2,…, p )
𝑤 𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 𝑗𝑘 (12) Keterangan : 𝑤 𝑗𝑘 ( 𝑏𝑎𝑟𝑢 )    = Bobot terbaru yang menghubungkan hidden – ouput 𝑤 𝑗𝑘 ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 )   = Bobot lama yang menghubungkan hidden – output ∆ 𝑤 𝑗𝑘 = Koreksi bobot yang menghubungkan neuron output 𝑤 𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 𝑗𝑘 (13) Keterangan : 𝑤 0 𝑘 ( 𝑏𝑎𝑟𝑢 )     = Bias terbaru yang menghubungkan hidden - output 𝑤 0 𝑘 ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 )     = Bias lama yang menghubungkan hidden - output ∆ 𝑤 0 𝑘 = Koreksi bias pada neuron output layer ke − 𝑘 Setiap unit tersembunyi ( Z j, i = 1,2,…, p ) memperbaiki bias dan bobotnya ( I = 1,2,…, n ).
𝑣 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑣 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑣 𝑖𝑗 (14) Keterangan : 𝑣 𝑖𝑗 ( 𝑏𝑎𝑟𝑢 )      = Bobot terbaru yang menghubungkan input - hidden 𝑣 𝑖𝑗 ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 )      = Bobot lama yang menghubungkan input - hidden ∆ 𝑣 𝑖𝑗 = Koreksi bobot yang menghubungkan neuron hidden layer ke − 𝑗 dan neuron input layer ke − 𝑖 𝑣 𝑜𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑣 𝑜𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑣 𝑜𝑗 (15) Keterangan : 𝑣 0 𝑗 ( 𝑏𝑎𝑟𝑢 )     = Bias terbaru yang menghubungkan input - hidden 𝑣 0 𝑗 ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 )    = Bias lama yang menghubungkan input - hidden ∆ 𝑣 0 𝑗 = Koreksi bias pada neuron hidden layer ke − 𝑗
Langkah 9: Kondisi pelatihan berhenti sampai sebanyak iterasi yang sudah ditentukan atau sudah memenuhi nilai error toleransi.

## 3 METODE PENELITIAN

## A. Tempat Penelitian
Kegiatan  penelitian  ini  bertempat  di  Dinas  Pertanian  Tanaman  Pangan,  Hortikultura  dan Perkebunan Kabupaten Sumenep

## B. Teknik Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari Dinas Pertanian Tanaman Pangan, Holtikultura  dan  Perkebunan  Kabupaten  Sumenep  melalui  buku  “Sumenep  Dalam  Angka” dengan  data  bulanan  dari  data  jumlah  tanaman,  produksi,  dan  hasil  panen  jagung.  Data  yang didapatkan sebanyak 432 data selama 13 tahun terakhir dari januari 2011 sampai Desember 2023.

## C. Tahapan Penelitian
Penelitian  yang  dilakukan  ini  memiliki  beberapa  tahapan.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitin ini adalah System Development Life Cycle (SDLC) model waterfall. Dalam model ini setiap fase selesai sebelum pergi ke tahap selanjutnya. Tidak ada pilihan untuk  kembali setelah pindah ke fase selanjutnya. Pada model waterfall tahap selanjutnya adalah ketergantungan pada hasil  kerangka  sebelumny  [20].  Pada  tahapan  ini  menggunakan  empat  dari  lima  dari  tahapan model waterfall yaitu analisa kebutuhan, desain sistem, implementasi, dan pengujian.
Gambar 2 . SDLC Model Waterfall [20]

## D. Gambaran Umum Sistem
Gambaran umum sistem yang akan dibuat adalah Sistem Peramalan Hasil Produksi Jagung di  Kabupaten  Sumenep  dengan  Pendekatan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation berbasis website .  Aktor  yang  terlibat  dalam  sistem  ini  adalah  administrator  yang  memiliki  tugas memanajemen data hasil panen jagung, mengisi parameter dan melakukan peramalan.
Gambar 3 . Diagram Flowchart Pelatihan Data Pada Gambar 3 merupakan Flowchat pelatihan peramalan hasil panen jagung menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation :
1. Mulai.
2. Masukkan  data input ,  variabel  yang  di  masukkan  di  antaranya  data  jumlah  tanam,  data produksi, dan hasil panen jagung. Data input menggunakan data jumlah tanam, produksi, dan hasil panen bulanan tahun 2011 hingga 2023.
3. Proses  pelatihan  menggunakan  validasi  10- Fold  Cross  Validation dengan  data  pelatihan sebanyak 96 baris data. Perbandingan split data adalah 86 baris data sebagai pelatihan dan 10 baris  data  sebagai  validasi  atau  87  baris  data  sebagai  pelatihan  dan  9  baris  data  sebagai validasi.
4. Data pelatihan kemudian dilakukan normalisasi dalam bentuk interval [0-1].
5. Melatih jaringan dengan input yang telah dibagi bedasarkan 10- Fold Cross Validation .
6. Kemudian  menginisialisasi  bobot  dengan  menggunakan  nilai  random  dengan  rentang  nilai antara [0-1].
7. Setelah inisialisasi bobot, makan dilakukan proses perambatan maju ( Feed Forward ) menuju hidden layer dan output layer . Kemudian menghitung error antara output perambatan maju dan target output . 8. Perambatan  Mundur  ( Backpropagation )  dilakukan  untuk  menghitung  tiap-tiap  unit  yaitu menghitung informasi error , menghitung koreksi bobot dan update bobot menjadi bobot baru. Proses pelatihan dilakukan di setiap baris data pelatihan.
9. Untuk proses selanjutnya mengecek kondisi nilai MSE pelatihan dengan kondisi batas error dan maksimum iterasi telah terpenuhi. Apabila salah satu kondisi telah terpenuhi, maka proses pelatihan berhenti dan sistem menyimpan bobot terakhir yang telah didapatkan. Namun jika kondisi tidak terpenuhi maka proses diteruskan ke tahap iterasi selanjutnya yaitu kembali pada proses perambatan maju dan perambatan mundur untuk koreksi dan memperbarui bobot.
10. Bobot  yang  telah  didapatkan  dari  proses  pelatihan,  kemudian  dijadikan  bobot  pada  tahap validasi dengan menggunakan data validasi yang telah dilakukan normalisasi berdasarkan split data  dari  10- Fold  Cross  Validation .  Dilakukan  proses  perambatan  maju  kembali.  Proses validasi menghasilkan nilai MSE validasi.
11. Setelah  dilakukan  pelatihan  berdasarkan  10- Fold  Cross  Validation maka  diambil  1  bobot terbaik  berdasarkan  MSE  validasi  terkecil  dari  10  fold.  Bobot  pada  pelatihan  dengan  MSE validasi terkecil tersebut disimpan sebagai model pada sistem. Bobot tersebut digunakan untuk bobot pada proses pengujian.
12. Selesai.
Gambar  4  merupakan flowchart pengujian  peramalan  hasil  panen  jagung  menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation : 1. Mulai
2. Data input menggunakan data jumlah tanam, produksi, dan hasil panen jagung dari tahun 2017 hingga 2020.
3. Data input kemudian dilakukan normalisasi dalam interval [0 - 1].
4. Menggunakan model/bobot yang tersimpan dari hasil validasi pelatihan terbaik.
5. Setelah  menetapkan  bobot  terbaik  pelatihan,  makan  dilakukan  proses  perambatan  maju ( feedforward ) menuju hidden layer dan output layer .
6. Hasil dari proses perambatan maju ( feedforward ) menghasilkan peramalan.
7. Hasil  peramalan  kemudian  dilakukan  denormalisasi  untuk  mengembalikan  ke  nilai sebenarnya.
8. Mengevaluasi hasil pengujian dengan menggunakan MSE.
9. Selesai.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Parameter Pelatihan dan Pengujian
Rincian  nilai-nilai  parameter  yang  digunakan  dalam  proses  pelatihan  untuk  mendapatkan modelterdapat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Skenario Parameter Pelatihan Proses Pelatihan Jumlah Layer 3 Input Layer 3 Hidden Layer 2 Output Layer 1 Learning Rate 0.2, 0.4, 0.6, 0.8 Toleransi Error (Batas Error ) 0.001 Aktivasi Sigmoid
Tabel  2  menjelaskan  tentang  parameter  yang  digunakan  untuk  pelatihan.  Parameter  pada proses  pelatihan  di  antaranya  menggunakan  3  layer  yaitu input  layer , hidden  layer dan output layer .  Neuron input berjumlah  3  berdasarkan  variabel  pada  data  yang  digunakan  yaitu  jumlah tanam, produksi, dan hasil panen. Neuron hidden berjumlah 2 berdasarkan 70-90% dari jumlah neuron input .  Neuron output berjumlah  1  berdasarkan  prediksi  hasil  panen  jagung  bulanan. Learning rate berjumlah 4 nilai deng maksud dilakukan uji coba pelatihan sebanyak 4 kali dengan tujuan  untuk  menemukan learning  rate terbaik.  Batas error bernilai  0.001,  maksimum  iterasi berjumlah  3  nilai  dengan  maksud  dilakukan  uji  coba  pelatihan  sebanyak  3  kali  dengan  tujuan menemukan iterasi terbaik. Serta dalam pelatihan menggunakan aktivasi sigmoid .
Rincian  nilai-nilai  parameter  yang  digunakan  dalam  proses  pengujian  untuk mendapatkan model terbaik terdapat pada Tabel 3 berikut :
Tabel 3. Parameter Pengujian Proses Pengujian Jumlah Layer 3 Input Layer 3 Hidden Layer 2 Output Layer 1 Aktivasi Sigmoid
Tabel  3  menjelaskan  parameter  yang  digunakan  untuk  pengujian.  Parameter  proses pengujian  di  antaranya  menggunakan  3  layer  yaitu layer  input , layer  hidden dan output  layer . Neuron input berjumlah 3 berdasarkan variabel pada data yang digunakan yaitu jumlah tanam, produksi, dan hasil panen. Neuron hidden berjumlah 2 berdasarkan 70-90% dari jumlah neuron input .  Neuron output berjumlah  1  berdasarkan  prediksi  hasil  panen  padi  bulanan.  Bobot  yang
digunakan  dalam  proses  pengujian  adalah  bobot  tersimpan  dari  hasil  pelatihan  terbaik.  Bobot tersebut disimpan dalam bentuk file pikle . B. Skenario Uji Coba
Skenario Uji Coba dilakukan menggunakan 10-Fold Cross Validation, jumlah learning rate dan jumlah iterasi. Skenario uji coba dapat ditunjukkan pada Tabel 4 berikut :
Tabel 4. Skenario Uji Coba Proses Pelatihan K-Fold Cross Validation 10 fold Data Pelatihan K-Fold 86 Data Data Validasi K-Fold 10 Data Data Pelatihan K-Fold 87 Data Data Validasi K-Fold 9 Data Banyak Learning Rate 4 Banyak Iterasi 3
Tabel  4  menjelaskan  tentang  skenario  uji  coba.  Pada  tahap  ini  dilakukan  uji  coba  sistem menggunakan  96  baris  data  (2011-2018).  Validasi  dilakukan  dengan  menggunakan  10- Fold Cross Validation . Terdapat 10 fold dengan rincian 86 baris data sebagai pelatihan dan 10  baris sebagai  validasi  atau  87  baris  data  sebagai  pelatihan  dan  9  baris  data  sebagai  validasi.  Selain menggunakan  teknik  validasi  pelatihan  10- Fold  Cross  Validation ,  dilakukan  skenario  manual untuk  menemukan learning  rate dan  iterasi  terbaik.  Skenario  mencari  nilai learning  rate dan iterasi terbaik dengan cara menggunakan 4 variasi nilai learning rate (0.2, 0.4, 0.6, dan 0.8) dan 3  iterasi  (100,  500,  dan  1000).  Sehingga  terdapat  12  kali  pelatihan  dan  setiap  pelatihan menggunakan 10- Fold Cross Validation untuk pembagian dala pelatihan dan validasi. Masing- masing fold dihitung  nilai  MSE  validasinya  dari  MSE  validasi  terkecil  kemudian  disimpan modelnya (bobot v dan bobot w ) untuk digunakan memprediksi hasil panen jagung bulanan tahun 2024.

## C. Hasil Skenario Uji Coba
Hasil uji coba setiap parameter dengan penggunaan 10- Fold Cross Validation menghasilkan nilai MSE seperti ditunjukkan pada Tabel 5 – 8 :
Tabel 5. Hasil Pelatihan Learning Rate 0.2 Learning Rate Iterasi MSE Validasi Fold ke- 0.2 100 0.00988 5 0.2 600 0.01179 2 0.2 1000 0.01349 5 MSE pengujian terkecil parameter learning rate 0.2 terdapat pada iterasi ke-1000, fold ke-5 dan nilai MSE 0.01349.
Tabel 6. Hasil Pelatihan Learning Rate 0.4 Learning Rate Iterasi MSE Validasi Fold ke- 0.4 100 0.01681 3 0.4 500 0.01662 5 0.4 1000 0.01709 5 MSE pengujian terkecil parameter learning rate 0.4 terdapat pada iterasi ke-500, fold ke-5 dan nilai MSE 0.01662.
Tabel 7. Hasil Pelatihan Learning Rate 0.6 Learning Rate Iterasi MSE Validasi Fold ke- 0.6 100 0.01691 3
0.6 500 0.02001 5 0.6 1000 0.02312 5 MSE pengujian terkecil parameter learning rate 0.6 terdapat pada iterasi ke-100, fold ke-3 dan nilai MSE 0.01691.
Tabel 8. Hasil Pelatihan Learning Rate 0.8 Learning Rate Iterasi MSE Validasi Fold ke- 0.8 100 0.01906 3 0.8 500 0.02357 5 0.8 1000 0.0241 2 MSE pengujian terkecil parameter learning rate 0.8 terdapat pada iterasi ke-100, fold ke-3 dan nilai MSE 0.01906.
Melihat hasil pelatihan dari ke 4 tabel pengujian parameter Backpropagation dan 10- Fold Cross Validation yang dilakukan. Didapatkan hasil terbaik pada parameter learning rate 0.2 dan iterasi 1000 dengan fold ke 5 dari 10 fold dengan skor MSE 0.01349.
Tabel 9. Hasil Pelatihan dengan Parameter Terbaik
Hasil Pelatihan dengan Parameter Terbaik
K-Fold Split (Pelatihan : Validasi) MSE Validasi 1 (86 : 10) 0.09009 2 (86 : 10) 0.03625 3 (86 : 10) 0.02661 4 (86 : 10) 0.04773 5 (86 : 10) 0.01349 6 (86 : 10) 0.07899 7 (87 : 9) 0.05774 8 (87 : 9) 0.07716 9 (87 : 9) 0.10905 10 (87 : 9) 0.176
Tabel 9 menunjukkan hasil pelatihan dilakukan menggunakan teknik validasi 10- Fold Cross Validation dengan parameter 3 layer , 3 neuron input , 2 neuron hidden , 1 neuron output , learning rate 0.2, iterasi 1000, batas error 0.001, dan menggunakan aktivasi sigmoid . Dilihat dari proses pelatihan yang dilakukan mendapatkan hasil MSE 0.01349 pada fold ke-5.
Gambar 5. Grafik Pelatihan dengan Parameter Terbaik
Gambar  5  menunjukkan  grafik  MSE  pelatihan  setiap  iterasinya  dengan  menggunakan parameter terbaik yaitu learning rate 0.2 dan iterasi sebanyak 1000.

## D. Hasil Pengujian
Skenario pengujian dilakukan dengan data hasil panen jagung tahun 2024. Data pengujian yang  digunakan  adalah  data  hasil  panen  jagung  tahun  2011  sampai  dengan  2023.  Parameter- parameter yang digunakan di antaranya neuron input 3, neuron hidden 2, neuron output 1, fungsi aktivasi  sigmoid  dan  bobot  menggunakan  model  yang  tersimpan  dari  proses  pelatihan  terbaik, yaitu bobot dari pelatihan dengan parameter learning rate 0.01 dan iterasi 1000 jika dibandingkan dengan nilai learning rate yang lainnya.
Input pada pengujian terdiri dari tiga input setiap bulannya berdasarkan data 1 (luas lahan), data  2  (luas  panen),  data  3  (produktivitas)  dan  data  4  (hasil  produksi)  yang  nantinya  akan digunakan untuk mengukur hasil prediksi dengan target atau data sebenarnya. Dilihat dari hasil pengujian dihasilkan data sebagai beruikut :
Gambar 6 . Grafik Perbandingan Data Sebenarnya dan Data Hasil Prediksi
Gambar  6  menunjukkan  grafik  dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan  model  terbaik yang  telah  disimpan.  Grafik  tersebut  terdiri  dari  dua  grafik  yaitu  grafik  berwarna  hijau  adalah grafik data sebenarnya dan grafik biru adalah grafik hasil prediksi.
Tabel 10. Hasil Peramalan dan Data Asli Hasil Jagung Tahun 2024
Hasil Peramalan Bulan Data Sebenarnya Hasil Peramalan Error Perbulan Januari 377 245 0.18749 Februari 265 281 0.00281 Maret 167 272 0.11902 April 159 313 0.25402 Mei 314 315 0.0 Juni 287 336 0.0256 Juli 293 330 0.01513 Agustus 273 332 0.03764 September 311 325 0.00212 Oktober 412 278 0.19272 November 330 260 0.05336 Desember 464 294 0.31248 Hasil : Mean Square Error (MSE) : 0,1002
Tabel  10  menunjukkan  perbandingan hasil  peramalan  dan  data  sebenarnya.  Terdapat  juga nilai error setiap hasil peramalan dengan data sebenarnya yang digunakan untuk hasil MSE.

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan hasil uji coba dalam penelitian ini maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Pada skenario variasi jumlah learning rate yang bernilai 0.001, 0.2, 0.4,  dan 0.8 disimpulkan bahwa  semakin  kecil  learning  rate  pada  sebuah  pelatihan Artificial Neural Network Backpropagation maka semakin baik nilai MSE pada proses validasi.
2. Nilai MSE dari skenario learning rate 0.001, 0.2, 0.4,  dan 0.8 adalah 0.008998.
3. Skenario  variasi  jumlah  iterasi  yang  berjumlah  100,  500,  dan  1000  disimpulkan  bahwa semakin  banyak  jumlah  iterasi  pada  sebuah  pelatihan Artificial  Neural  Network Backpropagation maka semakin baik pula nilai MSE pada proses validasi.
4. Perbandingan antara hasil peramalan dengan data sebenarnya terdapat 1 data yang digunakan dalam pengujian hasil panen jagung yang memiliki nilai tinggi.
5. Hasil prediksi pada pengujian hasil panen jagung pada tahun 2024 menunjukkan hasil yang baik dan presisi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Ratna Komala Putri and A. Fahira, “Observasi Faktor Pendorong Produksi Padi (Studi Kasus Kecamatan Tambakdahan, Subang),” Jurnal Riset Ilmu Ekonomi , vol. 1, no. 3, pp. 131–140, 2021, [Online]. Available: www.jrie.feb.unpas.ac.id
[2] R.  P.  Somaji,  “Analisis  Kelembagaan  Hulu  Industri  Tape  di  Desa  Sumber  Tengah Kecamatan Binakal Kabupaten Bondowoso,” Jurnal Ekonomi Ekuilibrium , vol. 2, no. 2, pp. 40–51, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.unej.ac.id/index.php/JEK
[3] A.  Riasari,  “Pemberdayaan  Masyarakat  Berbasis  Agribisnis  Di  Rumah  Semai  Hely Seedling  And  Farm  Punggur,  Lampung  Tengah  Agribusiness  Based  Community Empowerment  At  Hely  Seedling  And  Farm  Semai  House  Punggur,  Lampung  Central,” Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia , vol. 2, no. 3, pp. 01–06, 2022.
[4] A.  Wahyu  Maulana  and  D.  Rochdiani,  “Analisis  Agroindustri  Tahu  (Studi  Kasus  Desa Cisadap),” Jurnal Ilmiah Mahasiswa Agroinfo Galuh , vol. 7, no. 1, pp. 237–243, 2020.
[5] Pribadi Teguh, Irsyada Rahmad, Audytra Hastie, and Fatah Abdul Doni,  “Implementasi Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Potensi Desa Pada Sektor Produksi Pertanian Di Kabupaten Bojonegoro,” Jurnal SimanteC , vol. 9, no. 1, pp. 20–28, 2020.
[6] Dawan  Daniel  and  Rumanasen  Helena,  “Analisis  Pengaruh  Faktor  Produksi  Terhadap Produksi  Jagung  Di  Kelurahan  Koya  Barat  Distrik  Muara  Tami  Kota  Jayapura,” Jurnal Manajemen dan Bisnis , vol. 2, no. 2, pp. 25–40, 2018.
[7] Jannah  Nur,  Tangkesalu  Dance,  and  Alamsyar  Al,  “Faktor  Faktor  Yang  Memengaruhi Produksi  Usahatani  Jagung  Pasca  Gempa  Di  Desa  Pandere  Kecamtan  Gumbasa Kabupaten Sigi,” Jurnal Agrotekbis , vol. 11, no. 1, pp. 181–188, 2023.
[8] Khairunnisa  Fawaz  Novianda,  Saidah  Zumi,  Hapsari  Hepi,  and  Wulandari  Eliana, “Pengaruh  Peran  Penyuluh  Pertanian  terhadap  Tingkat  Produksi  Usahatani  Jagung,” Jurnal Penyuluhan , vol. 17, no. 2, pp. 113–125, 2021.
[9] A.  Bano,  J.  Suek,  S.  Nikolaus,  and  E.  Hendrik,  “Pengaruh  Faktor  Sosial  Ekonomi Terhadap  Produksi  Usahatani  Jagung  Di  Desa  Badarai  Kecamatan  Wewiku  Kabupaten Malaka,” Buletin Ilmiah IMPAS , vol. 24, no. 3, pp. 186–193, 2023.
[10] F.  Zola,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation  Untuk Memprediksi Prestasi Siswa,” JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE , vol. 1, no. 1, 2018, doi: 10.36378/jtos.v1i1.12.
[11] A.  Zulhamsyah,  S.  Saifullah,  and  M.  R.  Lubis,  “Penerapan  Backpropagation  Dalam Memprediksi  Produksi  Kelapa  Sawit  Unit  Kebun  Marjandi,” KOMIK  (Konferensi Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  2019,  doi: 10.30865/komik.v3i1.1693.
[12] D.  A.  Putri,  B.  Hananto,  S.  Afrizal,  and  A.  B.  Pangaribuan,  “Prediksi  Program  Studi Berdasarkan  Nilai  Siswa  Dengan  Algoritma  Backpropagation  (Studi  Kasus  SMAN  6 Depok  Jurusan  IPS),” Informatik :  Jurnal  Ilmu  Komputer ,  vol.  15,  no.  2,  2020,  doi: 10.52958/iftk.v15i2.1420.
[13] N.  A.  Putri,  D.  E.  Ratnawati,  and  B.  Rahayudi,  “Prediksi  Kebangkrutan  Menggunakan Metode  Backpropagation  (Studi  Kasus:  Perseroan  Terbatas  Terdaftar  Pada  Bursa  Efek
Indonesia),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 3, no.
3, 2019.
[14] A. Lusiana and P. Yuliarty, “Penerapan Metode Peramalan (Forecasting) Pada Permintaan Atap  di  PT  X,” Industri  Inovatif :  Jurnal  Teknik  Industri ,  vol.  10,  no.  1,  2020,  doi:
10.36040/industri.v10i1.2530.
[15] J. I. Mwaura and B. K. Kenduiywo, “County level maize yield estimation using artificial neural  network,” Model  Earth  Syst  Environ ,  vol.  7,  pp.  1417–1424,  2020,  [Online]. Available: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:221346190
[16] A. Wanto et al. , “Model of Artificial Neural Networks in Predictions of Corn Productivity in an Effort to Overcome Imports in Indonesia,” in Journal of Physics: Conference Series , Institute of Physics Publishing, Dec. 2019. doi: 10.1088/1742-6596/1339/1/012057.
[17] Y. Liu, C. Jiang, C. Lu, Z. Wang, and W. Che, “Increasing the Accuracy of Soil Nutrient Prediction  by  Improving  Genetic  Algorithm  Backpropagation  Neural  Networks,” Symmetry (Basel) , vol. 15, no. 1, Jan. 2023, doi: 10.3390/sym15010151.
[18] K. F. Irnanda, A. P. Windarto, and I. S. Damanik, “Optimasi Particle Swarm Optimization Pada  Peningkatan  Prediksi  dengan  Metode  Backpropagation  Menggunakan  Software RapidMiner,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 1, p. 122, Mar. 2022, doi:
10.30865/jurikom.v9i1.3836.
[19] F.  Zola,  G.  W.  Nurcahyo,  and  J.  Santony,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan Algoritma  Backpropagation  Untuk  Memprediksi Prestasi  Siswa,” Jurnal Teknologi dan
Open Source , vol. 1, no. 1, pp. 58–72, 2018.
[20] E.  Epta  Saputra,  “Metode  SDLC  Waterfall  Pada  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi Sekolah SMP Negeri 10 Kaur”, [Online]. Available: https://jurnal.ikhafi.or.id/index.php/jusibi