Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 459-468

## Prediksi Produksi Tanaman Perkebunan Kelapa Sawit di Pulau Sumatera Tahun 2023 dengan Algoritma Bayesian Regulation
Elfin Efendi 1* , Surya Fajri 2 , S Safruddin 3 , Azwar Anas Manurung 4 , Lokot Ridwan 5 1,2,3,4,5 Fakultas Pertanian, Program Studi Agroteknologi, Universitas Asahan, Kisaran, Indonesia E-mail: 1* elfinsuher@yahoo.co.id, 2 bankfajri@gmail.com,
3 safruddin67@gmail.com, 4 anasazwar63@yahoo.com,
5 lokotridwan36@gmail.com

## Abstract
Palm  oil  production  has  an  essential  role  in  the  regional  and  national  economy. Accurate  and  reliable  predictions  are  fundamental  in  planning  and  decision-making  in the  oil  palm  plantation  sector.  This  study  aims  to  predict  the  production  of  oil  palm plantations  on  the  island  of  Sumatra  in  2023  using  the  Bayesian  Regulation  algorithm. This  method  was  chosen  because  it  combines  historical  data  and  new  information  and considers  the  risk  factors  that  affect  palm  oil  production.  Historical  data  on  palm  oil production on the island of Sumatra were obtained from the Central Bureau of Statistics and  analyzed  using  the  Bayesian  Regulation  algorithm.  The  oil  palm  production prediction model is evaluated using accuracy and prediction error metrics. The research results are expected to provide reliable and accurate predictions for palm oil production on  the  island  of  Sumatra  in  2023.  This  research  produces  a  reasonably  high  accuracy rate of 90% (10% margin of error) and a trim MSE level of 0.00388775674 with a target error  of  0.009.  The  research  results  predict  that  palm  oil  production  on  the  island  of Sumatra will decrease compared to previous years (2018-2022). This prediction provides more  precise  insights  to  stakeholders  such  as  farmers,  producers,  government  and industry  players  in  production  planning,  resource  management,  budget  allocation  and effective  decision-making.  This  research  also  has  the  potential  to  contribute  to  the development  of  science,  especially  the  development  of  more  sophisticated  and  efficient prediction methods, both for palm oil production and other plantation sectors, using the Bayesian Regulation method.
Keywords: Prediction, Production, Palm Oil, Sumatra, Bayesian Regulation

## Abstrak
Produksi kelapa sawit memiliki peran penting dalam ekonomi regional dan nasional. Prediksi  yang  akurat  dan  dapat  diandalkan  sangat  penting  dalam  perencanaan  dan pengambilan keputusan di sektor perkebunan kelapa sawit. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi produksi tanaman perkebunan kelapa sawit di Pulau Sumatera pada tahun 2023  menggunakan  algoritma  Bayesian  Regulation.  Metode  ini  dipilih  karena kemampuannya menggabungkan data historis dan informasi baru, serta mempertimbangkan  faktor  risiko  yang  mempengaruhi  produksi  kelapa  sawit.  Data historis  produksi  kelapa  sawit  di  Pulau  Sumatera  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik dan  dianalisis  menggunakan  algoritma  Bayesian  Regulation.  Model  prediksi  produksi kelapa  sawit  dievaluasi  dengan  menggunakan  metrik  seperti  tingkat  akurasi  dan kesalahan  prediksi.  Hasil  penelitian  diharapkan  memberikan  prediksi  yang  handal  dan akurat  untuk  produksi  kelapa  sawit  di  Pulau  Sumatera  pada  tahun  2023.  Penelitian  ini menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi  yakni  90%  (Margin  error  10%)  dan tingkat MSE yang kecil sebesar 0,00388775674 dengan target  error 0,009. Berdasarkan hasil penelitian, produksi kelapa sawit di pulau Sumatera di prediksi akan menurun jika dibandingkan  tahun-tahun  sebelumnya  (2018-2022).  Prediksi  ini  memberikan  wawasan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 459-468
yang lebih jelas kepada pemangku kepentingan seperti petani, produsen, pemerintah, dan pelaku  industri  dalam  perencanaan  produksi,  pengelolaan  sumber  daya,  alokasi anggaran,  dan  pengambilan  keputusan  yang  efektif.  Penelitian  ini  juga  berpotensi sebagai  kontribusi  dalam  pengembangan  ilmu  pengetahuan  khususnya  pengembangan metode prediksi yang lebih canggih dan efisien, baik untuk produksi kelapa sawit maupun sektor perkebunan lainnya dengan menggunakan metode Bayesian Regulation.
Kata Kunci: Prediksi, Produksi, Kelapa Sawit, Sumatera, Bayesian Regulation

## 1.  Pendahuluan
Tanaman  perkebunan  kelapa  sawit  merupakan  salah  satu  komoditas  yang  penting  di Indonesia,  khususnya  di  Pulau  Sumatera  [1].  Produksi  kelapa  sawit  memiliki  dampak signifikan  terhadap  ekonomi  regional  dan  nasional  [2].  Oleh  karena  itu,  penting  untuk melakukan  prediksi  produksi  kelapa  sawit  dengan  akurasi  tinggi  agar  dapat  membantu para pemangku kepentingan dalam perencanaan, pengelolaan, dan pengambilan keputusan yang  efektif  di  sektor  perkebunan  kelapa  sawit.  Namun,  prediksi  produksi  kelapa  sawit tidaklah mudah karena dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti iklim, kondisi tanah, serta faktor-faktor sosial dan ekonomi. Oleh karena itu, penggunaan metode yang canggih dan efektif dalam meramalkan produksi kelapa sawit sangat penting. Salah satu metode yang menjanjikan  adalah  algoritma  Bayesian  Regulation,  yang  mampu  memperhitungkan faktor-faktor tersebut dan memberikan prediksi yang lebih akurat.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggunakan  algoritma  Bayesian  Regulation  dalam memprediksi produksi tanaman perkebunan kelapa sawit di Pulau Sumatera untuk tahun 2023. Dengan menggunakan pendekatan ini, diharapkan dapat memberikan prediksi yang lebih handal dan akurat, serta memberikan pandangan yang lebih jelas kepada pemangku kepentingan  mengenai  produksi  kelapa  sawit  di  masa  mendatang.  Hasil  penelitian  ini diharapkan dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam sektor perkebunan kelapa sawit. Prediksi yang akurat dan dapat diandalkan akan membantu para petani, produsen, pemerintah, dan pelaku industri dalam melakukan perencanaan, pengelolaan sumber daya, alokasi anggaran, dan pengambilan keputusan yang efektif. Selain itu, penelitian ini juga dapat  menjadi  dasar  bagi  penelitian  lebih  lanjut  dalam  pengembangan  metode  prediksi produksi tanaman perkebunan kelapa sawit yang lebih canggih dan efisien.
Penelitian  ini  akan  menggunakan  data  historis  produksi  kelapa  sawit  di  Pulau Sumatera, serta data iklim, kondisi tanah, dan faktor sosial-ekonomi terkait. Data ini akan diolah  dan  dianalisis  menggunakan  algoritma  Bayesian  Regulation  untuk  menghasilkan model  prediksi  produksi  kelapa  sawit  di  tahun  2023.  Model  tersebut  akan  dievaluasi menggunakan  metrik yang relevan, seperti tingkat akurasi dan kesalahan prediksi, untuk memastikan  kehandalan  dan  validitasnya.  Dalam  penelitian  ini,  fokus  diberikan  pada Pulau Sumatera sebagai lokasi studi karena Pulau Sumatera merupakan salah satu daerah dengan  produksi  kelapa  sawit  yang  signifikan  di  Indonesia.  Prediksi  produksi  kelapa sawit  yang  akurat  di  wilayah  ini  akan  membantu  dalam  perencanaan  produksi, pengelolaan  sumber  daya,  dan  pengambilan  keputusan  strategis  untuk  pertumbuhan ekonomi dan pembangunan berkelanjutan di daerah tersebut.
Selain  itu,  pemilihan  algoritma  Bayesian  Regulation  sebagai  metode  prediksi  adalah karena keunggulannya dalam  menggabungkan data historis dengan informasi baru untuk menghasilkan  estimasi  yang  lebih  baik.  Algoritma  Bayesian  Regulation  mampu menyesuaikan  estimasi  berdasarkan  faktor-faktor  risiko  yang  terkait  dengan  produksi kelapa sawit, seperti fluktuasi cuaca, perubahan harga komoditas, dan kebijakan industri. Pada  akhir  penelitian,  diharapkan  dapat  menghasilkan  model  prediksi  yang  valid  dan dapat  dipercaya  untuk  produksi  kelapa  sawit  di  Pulau  Sumatera  pada  tahun  2023.  Hasil prediksi  ini  akan  memberikan  wawasan  yang  berharga  kepada  para  pemangku kepentingan,  seperti  petani,  produsen  kelapa  sawit,  perusahaan  perkebunan,  dan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 459-468
pemerintah  daerah,  sehingga  mereka  dapat  mengambil  keputusan  yang  lebih  baik  dalam perencanaan produksi, pengelolaan risiko, dan alokasi sumber daya.
Beberapa penelitian terdahulu terkait topik penelitian ini diantaranya: penelitian yang dilakukan  oleh  (Teuku  Afriliansyah,  et  al.,  2019)  untuk  memprediksi  Tingkat  Indeks Produksi  Industri  Mikro  dan  Kecil  di  indonesia  menggunakan  algoritma  Bayesian Regulation.  Penelitian  ini  menggunakan  3  model  arsitektur  yaitu:  5-10-20-1,  5-15-30-1 dan  5-20-40-1.  Model  arsitektur  terbaik  adalah  5-10-20-1,  menghasilkan  akurasi  83%, MSE  0.0031434897  dengan  target error 0,05  [3].  Celah  dari  penelitian  ini  adalah  nilai akurasi  yang  belum  terlalu  tinggi  dan  masih    bisa  ditingkatkan  lagi.  Target error juga masih  bisa  lebih  diperkecil.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Venny  Vidya  utari,  et  al., 2021)  untuk  memprediksi  hasil  prediksi  produksi  kelapa  sawit  di  PTPN  IV  Bah  Jambi menggunakan algoritma Backpropagation. Penelitian ini menggunakan 5 model arsitektur yaitu  2-21-1,  2-22-1,  2-24-1,  2-26-1  dan  2-28-1.  Pada  penelitian  tersebut  model  2-22-1 terpilih  sebagai  arsitektur  terbaik  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  83,3%  dan  nilai  Mean Squared Error (MSE)  sebesar  0,02933835  [4].  Celah  dari  penelitian  ini  adalah  nilai akurasi yang belum terlalu tinggi dan masih  bisa ditingkatkan lagi. MSE juga masih bisa lebih  diperkecil.  Berikutnya  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Ratih  Puspadini,  Anjar Wanto,  Nur  Arminarahmah.,  2022)  untuk  melakukan  Peramalan  Usia  Penduduk  di Beberapa  Negara  Asia  menggunakan  algoritma  Bayesian  Regulation.  Penelitian  ini merupakan  pengembangan  dari  penelitian  yang  sudah  pernah  dilakukan  sebelumnya, dengan  menggunakan  teknik  Cyclical  order.  Penelitian  sebelumnya  menggunakan  5 model arsitektur (3-5-1, 3-8-1, 3-10-1, 3-5-8-1 dan 3-5-10-1), dengan model terbaik 3-5- 10-1  yang  menghasilkan  akurasi  sebesar  97%,  MSE  0.0008358919  dengan  target kesalahan  ( error )  0,03.  Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  ini  cukup  menggunakan  3 model  arsitektur  yang  telah  dimodifikasi  (2-5-1,  2-10-1  dan  2-5-10-1),  dengan  model terbaik  adalah  2-5-1.  Hasil  nya  bahwa  penelitian  ini  lebih  baik  dibandingkan  penelitian sebelumnya. Tolak ukur nya dilihat dari target kesalahan yang lebih kecil (0,02), akurasi lebih  baik  (100%)  [5].  Sedangkan  pada  penelitian  ini  celah  yang  dapat  dilihat  adalah target  kesalahan  yang  juga  masih  bisa  lebih  diperkecil.  Karena  semakin  kecil  nilai kesalahan, maka hasil nya akan semakin baik.
Penelitian-penelitian  terkait  ini  lah  yang  melatarbelakangi  dilakukannya  penelitian untuk  Prediksi  Produksi  Tanaman  Perkebunan  Kelapa  Sawit  di  Pulau  Sumatera  Tahun 2023.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  dapat  memberikan  kontribusi  pada  pengembangan ilmu  pengetahuan  dalam  bidang  prediksi  produksi  tanaman  perkebunan  menggunakan metode  Bayesian  Regulation.  Temuan  dan  metodologi  yang  ditemukan  dalam  penelitian ini  dapat  menjadi  acuan  bagi  penelitian  selanjutnya  dalam  memperbaiki  model  prediksi dan  memperluas  penggunaan  algoritma  Bayesian  Regulation  dalam  konteks  perkebunan kelapa sawit atau bahkan di sektor perkebunan lainnya. Dengan memanfaatkan teknologi dan  pengetahuan  yang  ada,  diharapkan  penelitian  ini  akan  membantu  meningkatkan efisiensi  dan  produktivitas  sektor  perkebunan  kelapa  sawit  di  Pulau  Sumatera,  serta memberikan  sumbangan  positif  bagi  pengembangan  dan  pertumbuhan  ekonomi  regional serta kesejahteraan petani dan masyarakat terkait.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1.  Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  menggunakan  metode  kuantitatif.  Data  penelitian  berupa  data Produksi Tanaman Perkebunan Kelapa Sawit (Ribu Ton)  di pulau Sumatera tahun 2013- 2021 yang disajikan pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Produksi Perkebunan Kelapa Sawit (Ribu Ton) di Pulau Sumatera
No Provinsi 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 1  Aceh 817,53 945,60 896,30 732,70 867,30  1.037,40  1.133,30  1.134,60  1.036,10 2  Sumatera Utara 4.549,20  4.870,20  5.193,10  3.983,70  4.852,00  5.737,30  5.647,30  5.776,80  5.310,90 3  Sumatera Barat 1.022,33 924,80 926,60  1.183,10  1.209,20  1.248,30  1.253,40  1.312,30  1.352,00
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 459-468
No Provinsi 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 4  Riau 6.647,00  6.993,20  8.059,80  7.668,10  7.591,20  8.496,00  9.512,90  9.984,30  8.629,10 5  Jambi 1.749,62  1.773,70  1.794,90  1.435,10  1.783,00  2.691,30  2.884,40  3.022,60  2.575,10 6  Sumatera Selatan 2.690,62  2.791,80  2.821,90  2.929,50  2.987,00  3.793,60  4.049,20  4.267,00  3.062,40 7  Bengkulu 787,05 798,80 747,50 750,20 849,70  1.047,70  1.032,10  1.063,40  1.152,70 8  Lampung 424,05 455,90 434,30 425,90 456,00 487,20 414,20 384,90 420,70 9  Kep. Bangka Belitung 508,13 516,60 523,10 726,60 756,10 900,30 815,70 843,00 800,40 10  Kep. Riau 36,77 45,00 45,10 21,40 25,10 28,90 22,80 20,00 18,00 Jumlah 19.232,30  20.115,60  21.442,60  19.856,30  21.376,60  25.468,00  26.765,30  27.808,90  24.357,40 Sumber: Badan Pusat Statistik Indonesia [6]
Berdasarkan  data  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  1,  bahwa  jumlah  produksi  perkebunan kelapa  sawit  di  pulau  sumatera  tahun  2013  s/d  2015  mengalami  kenaikan,  tetapi  pada tahun  2016  mengalami  penurunan.  Kemudian  pada  tahun  2017  hingga  tahun  2020  tren nya  kembali  naik,  akan  tetapi  di  tahun  2021  turun  kembali  dengan  jumlah  yang  cukup banyak yakni lebih dari 3000 ton.

## 2.2. Metode Bayesian Regulation
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan  metode Bayesian Regulation . Teknik ini merupakan fungsi pelatihan jaringan yang memperbarui nilai bobot dan bias menurut pengoptimalan Levenberg-Marquardt. Hal ini meminimalkan kombinasi kesalahan kuadrat  dan  bobot,  dan  kemudian  menentukan  kombinasi  yang  tepat  sehingga  menghasilkan jaringan  yang  tergeneralisasi  dengan  baik.  Proses  ini  disebut  regularisasi  Bayesian.  Algoritma Bayesian Regulation dapat dirumuskan sebagai berikut:
[net,TR] = trainbr(net,TR,trainV,valV,testV) (1) Keterangan : net = Pembentukan Jaringan Syaraf TR = Catatan pelatihan awal yang dibuat berdasarkan data latih trainV = Data pelatihan yang dibuat berdasarkan data latih valV = Data validasi yang dibuat berdasarkan data latih testV = Data uji yang dibuat berdasarkan data latih

## 2.3. Flowchart Penelitian
Start Pengumpulan
Data Pemisahan data untuk pelatihan dan pengujian Normalisasi data pelatihan dan pengujian Penerapan Algoritma Bayesia Regulation Inisialisasi parameter jaringan Evaluasi Simulasi pengujian berdasarkan hasil pelatihan End Konvergensi Input data pelatihan Input data pengujian Yes No Prediksi
Gambar 1. Flowchart Penelitian
Gambar  1  merupakan  Flowchart  penelitian  untuk  menyelesaikan  masalah Prediksi  Produksi  Tanaman  Perkebunan  Kelapa  Sawit  di  Pulau  Sumatera  Tahun  2023 dengan Algoritma Bayesian Regulation.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 459-468
Penjelasan:
Hal  pertama  yang  dilakukan  pada  tahapan  penelitian  adalah  dengan  mengumpulkan dataset  penelitian  (Berdasarkan  tabel  1).  Langkah  berikutnya  memisahkan  dataset penelitian  menjadi  2  bagian,  yakni  untuk  data  pelatihan  dan  pengujian.  Tahapan berikutnya  melakukan  normalisasi  data  pelatihan  dan  pengujian  dengan  menggunakan rumus persamaan (2) [7]–[13].
(2) Penjelasan : x ' : Data Transformasi x : Data yang akan di normalisasi a : Data paling kecil dari dataset b : Data paling besar dari dataset 0.1 / 0.8 : Nilai default Normalisasi
Selanjutnya  data  pelatihan  yang  sudah  di  normalisasi  dimasukkan  kedalam  aplikasi Matlab  2011b  untuk  di  proses,  dilanjutkan  dengan  membuat  jaringan  saraf  multi  layer (input  data  pelatihan).  Selanjutnya  penerapan  machine  learning  dengan  teknik Bayesian Regulation .  Pembuatan  jaringan  saraf    multi  layer  ini  menggunakan  fungsi tansig dan logsig . Tahapan selanjutnya adalah dilakukan inisialisasi parameter jaringan berdasarkan fungsi  pelatihan  yang  digunakan  (trainbr).  Kemudian  memasukkan  perintah  untuk dilakukan  proses  pelatihan  dan  melihat  hasil  saat  performance  ditemukan.  Apabila  hasil pelatihan  mencapai  konvergensi,  maka  akan  dilanjutkan  memasukkan  data  pengujian yang sudah di normalisasi. Tetapi jika hasil pelatihan belum mencapai konvergensi, maka kembali ke tahap inisialisasi parameter jaringan. Tahapan berikutnya dilanjutkan dengan simulasi  data  uji  berdasarkan  hasil  pelatihan.  Apabila  semua  sudah  dilakukan,  tahapan selanjutnya  adalah  melakukan  evaluasi  untuk  melihat  model  arsitektur  terbaik berdasarkan  tingkat  akurasi  terbaik.  Tahapan  akhir  melakukan  prediksi  jumlah  Produksi Tanaman Perkebunan Kelapa Sawit di Pulau Sumatera Tahun 2023.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Proses Normalisasi
Berdasarkan  tabel  1,  data  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian  (data  pelatihan  dan  data pengujian).  Data  pelatihan  menggunakan  data  tahun  2017-2019  sebagai  input  dan  data tahun  2020  sebagai  target  ( output ).  Sedangkan  untuk  data  pengujian  menggunakan  data tahun  2018-2020  sebagai  input  dan  data  tahun  2021  sebagai  target  ( output ).  Langkah selanjutnya  melakukan  normalisasi  menggunakan  rumus  persamaan  (2)  yang  sudah dibahas sebelumnya. Hasil normalisasi dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Normalisasi Data Training Data Normalisasi Produksi Tanaman Kelapa Sawit Target (2020) 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 1 0,16403  0,17431  0,17036  0,15722  0,16803  0,18168  0,18938  0,18949 2 0,46363  0,48941  0,51533  0,41823  0,48794  0,55902  0,55180  0,56219
3 0,18047  0,17264  0,17279  0,19338  0,19548  0,19862  0,19903  0,20375
4 0,63206  0,65985  0,74549  0,71404  0,70787  0,78051  0,86215  0,90000
5 0,23887  0,24080  0,24250  0,21361  0,24155  0,31447  0,32997  0,34107
6 0,31442  0,32254  0,32496  0,33359  0,33821  0,40297  0,42349  0,44098
7 0,16158  0,16253  0,15841  0,15863  0,16661  0,18251  0,18126  0,18377
8 0,13244  0,13500  0,13326  0,13259  0,13500  0,13751  0,13165  0,12930
9 0,13919  0,13987  0,14039  0,15673  0,15910  0,17068  0,16388  0,16608 10 0,10135  0,10201  0,10202  0,10011  0,10041  0,10071  0,10022  0,10000
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 459-468
Tabel 3. Normalisasi Data Testing
Data Normalisasi Tanaman Kelapa Sawit (Ribu Hektar) Target (2021) 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 1 0,17446  0,17050  0,15737  0,16817  0,18183  0,18953  0,18963  0,18172 2 0,48949  0,51541  0,41833  0,48803  0,55909  0,55187  0,56226  0,52486
3 0,17279  0,17293  0,19352  0,19562  0,19876  0,19917  0,20389  0,20708
4 0,65990  0,74552  0,71408  0,70790  0,78053  0,86216  0,90000  0,79122
5 0,24093  0,24263  0,21375  0,24168  0,31459  0,33009  0,34118  0,30526
6 0,32265  0,32507  0,33371  0,33832  0,40307  0,42359  0,44107  0,34438
7 0,16268  0,15856  0,15877  0,16676  0,18265  0,18140  0,18391  0,19108
8 0,13515  0,13342  0,13274  0,13516  0,13766  0,13180  0,12945  0,13232
9 0,14002  0,14054  0,15688  0,15925  0,17082  0,16403  0,16622  0,16280
10 0,10217  0,10218  0,10027  0,10057  0,10087  0,10039  0,10016  0,10000

## 3.2.  Model Analisis
Tidak ada pedoman yang tetap dalam algoritma Jaringan Saraf Tiruan mengenai cara menentukan  model  arsitektur  yang  tepat.  Semua  harus  mencoba  dan  mencoba,  berarti terus  mencoba  model  sampai  menemukan  atau  mendapatkan  model  terbaik.  Dalam penelitian ini, tiga model arsitektur jaringan akan dianalisis, yaitu 7-5-1, 7-10-1, dan 7-15- 1. Setiap model ini akan dilatih dan diuji menggunakan Matlab2011b.
Tabel 4. Hasil Training dan Testing dengan Model 7-5-1 Hasil Training Hasil Testing DP T O E SSE T O E SSE A 1  0,18949  0,17810  0,01139  0,00012967    0,18172  0,18150  0,00022  0,00000005 1 2  0,56219  0,56600  -0,00381  0,00001449    0,52486  0,58610  -0,06124  0,00374987 1 3  0,20375  0,19270  0,01105  0,00012220    0,20708  0,19790  0,00918  0,00008429 0 4  0,90000  0,89220  0,00780  0,00006084    0,79122  0,89560  -0,10438  0,01089573 1 5  0,34107  0,33240  0,00867  0,00007514    0,30526  0,36100  -0,05574  0,00310698 1 6  0,44098  0,45140  -0,01042  0,00010863    0,34438  0,48780  -0,14342  0,02057057 1 7  0,18377  0,17510  0,00867  0,00007519    0,19108  0,18110  0,00998  0,00009966 0 8  0,12930  0,13850  -0,00920  0,00008470    0,13232  0,13750  -0,00518  0,00002678 1 9  0,16608  0,16780  -0,00172  0,00000297    0,16280  0,17030  -0,00750  0,00005620 1 10  0,10000  0,12300  -0,02300  0,00052900    0,10000  0,12300  -0,02300  0,00052900 1 JS 0,00120284 JS 0,03911913 80% MSE 0,00012028 MSE 0,00391191
Tabel 5. Hasil Training dan Testing pada Model 4-18-1 Hasil Training Hasil Testing DP T O E SSE T O E SSE A 1  0,18949  0,17830  0,01119  0,00012516    0,18172  0,18180  -0,00008  0,00000001 1 2  0,56219  0,56600  -0,00381  0,00001449    0,52486  0,58680  -0,06194  0,00383609 1 3  0,20375  0,19310  0,01065  0,00011352    0,20708  0,19830  0,00878  0,00007710 1 4  0,90000  0,89250  0,00750  0,00005625    0,79122  0,89670  -0,10548  0,01112658 1 5  0,34107  0,33240  0,00867  0,00007514    0,30526  0,36040  -0,05514  0,00304045 1 6  0,44098  0,45130  -0,01032  0,00010656    0,34438  0,48630  -0,14192  0,02014255 1 7  0,18377  0,17530  0,00847  0,00007176    0,19108  0,18110  0,00998  0,00009966 0 8  0,12930  0,13820  -0,00890  0,00007927    0,13232  0,13710  -0,00478  0,00002280 1 9  0,16608  0,16780  -0,00172  0,00000297    0,16280  0,17010  -0,00730  0,00005324 1 10  0,10000  0,12220  -0,02220  0,00049284    0,10000  0,12210  -0,02210  0,00048841 1 JS 0,00113796 JS 0,03888689 90% MSE 0,00011380 MSE 0,00388869

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 459-468
Tabel 6. Hasil Training dan Testing pada Model 4-27-1 Hasil Training Hasil Testing DP T O E SSE T O E SSE A 1  0,18949  0,17840  0,01109  0,00012293    0,18172  0,18200  -0,00028  0,00000008 1 2  0,56219  0,56610  -0,00391  0,00001526    0,52486  0,58730  -0,06244  0,00389828 1 3  0,20375  0,19330  0,01045  0,00010929    0,20708  0,19830  0,00878  0,00007710 1 4  0,90000  0,89260  0,00740  0,00005476    0,79122  0,89730  -0,10608  0,01125352 1 5  0,34107  0,33250  0,00857  0,00007342    0,30526  0,36030  -0,05504  0,00302943 1 6  0,44098  0,45120  -0,01022  0,00010450    0,34438  0,48570  -0,14132  0,01997260 1 7  0,18377  0,17540  0,00837  0,00007007    0,19108  0,18120  0,00988  0,00009767 0 8  0,12930  0,13810  -0,00880  0,00007750    0,13232  0,13700  -0,00468  0,00002186 1 9  0,16608  0,16780  -0,00172  0,00000297    0,16280  0,17000  -0,00720  0,00005179 1 10  0,10000  0,12190  -0,02190  0,00047961    0,10000  0,12180  -0,02180  0,00047524 1 JS 0,00111033 JS 0,03887757 90% MSE 0,00011103 MSE 0,00388776 DP = Data Provinsi T = Target O = Output (Keluaran) E
= Error (Kesalahan)
SSE = Sum Square Error
JS = Jumlah SSE
MSE = Mean Square Error A = Akurasi
Berdasarkan  hasil training dan  hasil testing pada  tabel  4,  tabel  5  dan  tabel  6,  dapat dijelaskan sebagai berikut :
T =  Didapatkan  dari  normalisasi  berdasarkan  persamaan  (2),  menggunakan
Microsoft Excel
O = Didapatkan dari perhitungan dengan menggunakan Matlab2011b.
E = Didapatkan dari perhitungan Target – Output SSE = Didapatkan dari perhitungan Error pangkat 2. JS = Diperoleh dari Total seluruh SSE
MSE   = Didapatkan dari jumlah SSE dibagi dengan 10 (banyak nya dataset) A =  1  ( true )  dan  0  ( false ).  1  (satu)  didapatkan jika  nilai Error <=0,009.  Selain  itu akan bernilai 0 (nol). 0,009 merupakan target Error yang digunakan pada penelitian ini.

## 3.3. Penentuan Arsitektur Terbaik
Berdasarkan penyajian hasil pelatihan dan pengujian pada tabel  4, tabel 5 dan tabel 6 yang  merupakan  hasil  perhitungan  dari  masing-masing  model  arsitektur  jaringan  yang digunakan  pada  penelitian  ini,  maka  selanjutnya  dapat  ditentukan  model  terbaik  dari masing-masing model yang digunakan. Perbandingan tersebut dapat dilihat pada Tabel  7 berikut ini.
Tabel 7. Perbandingan Model Arsitektur Algoritma Bayesian Regulation Model Epoch (Iterasi) MSE Training MSE Testing Target Error Akurasi 7-5-1 517 Iterasi 0,00012028401 0,00391191263 0,009 80% 7-10-1 717 Iterasi 0,00011379566 0,00388868897 90% 7-15-1 687 Iterasi 0,00011103254 0,00388775674 90%
Tabel  6  merupakan  perbandingan  dari  masing-masing  model  arsitektur  yang digunakan  pada  penelitian  ini.  Secara  garis  besar  model  arsitektur  7-15-1  merupakan model  arsitektur  terbaik  walaupun  sama-sama  memiliki  tingkat  akurasi  90%.  Hal  ini dikarenakan  model  tersebut  menghasilkan  epoch  (iterasi)  yang  lebih  kecil  dibandingkan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 459-468
dengan  model  7-10-1,  dan  terutama  nilai  MSE  ( Mean  Square  Error )  nya  yang  paling rendah  dibandingkan  dengan  2  (dua)  model  yang  lain.  Seperti  yang  perlu  diketahui, bahwa semakin kecil kesalahan ( error ) maka hasilnya semakin baik.
Gambar 3. Grafik Perbandingan Model Arsitektur
Gambar  3  merupakan  grafik  dari  hasil  model  arsitektur  yang  digunakan.  3  (Tiga) model yang digunakan pada penelitian ini tidak terlalu berbeda jauh hasilnya, perbedaan terletak  pada  nilai  akurasi dan  nilai  MSE  ( Mean  Square  Error ),  dan  model arsitektur  7- 15-1 merupakan model yang terbaik karena menghasilkan nilai MSE Testing (Pengujian) yang  lebih  rendah  dibandingkan  dua  model  yang  lain,  yakni  0,00388775674  dengan akurasi  90%.  Lebih  rendah  0,00002415589  dibandingkan  model  7-5-1  dan 0,00000093223 dibandingkan model 7-10-1.

## 3.4. Prediksi Produksi Tanaman Perkebunan Kelapa Sawit
Prediksi diperoleh dan diproses berdasarkan model arsitektur terbaik, yakni model 7- 15-1 dengan menggunakan rumus persamaan (3) [14]–[16].
Prediksi = (3) Penjelasan : x = Target Prediksi a = Data Nilai Terendah b = Data Nilai Tertinggi 0.1 dan 0.8 = Nilai default untuk Proses Prediksi
Tabel 8. Perbandingan Produksi Kelapa Sawit Awal dan Hasil Prediksi
No Provinsi Produksi Sebelumnya (Ribu Ton) Hasil Prediksi 2018 2019 2020 2021 2022 2023 1  Aceh 1.037,40 1.133,30 1.134,60 1.036,10 900,64 1.031,73 2  Sumatera Utara 5.737,30 5.647,30 5.776,80 5.310,90 5.263,24 3.879,64 3  Sumatera Barat 1.248,30 1.253,40 1.312,30 1.352,00 1.076,09 1.136,55 4  Riau 8.496,00 9.512,90 9.984,30 8.629,10 8.600,04 6.376,96 5  Jambi 2.691,30 2.884,40 3.022,60 2.575,10 2.819,84 1.920,54 6  Sumatera Selatan 3.793,60 4.049,20 4.267,00 3.062,40 4.169,63 2.581,21 7  Bengkulu 1.047,70 1.032,10 1.063,40 1.152,70 892,03 1.030,85 8  Lampung 487,20 414,20 384,90 420,70 416,26 762,17 9  Kep. Bangka Belitung 900,30 815,70 843,00 800,40 771,47 925,14 10  Kep. Riau 28,90 22,80 20,00 18,00 252,65 622,99 Jumlah 25.468,00  26.765,30  27.808,90  24.357,40  25.161,88  20.267,78
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 459-468
Berdasarkan  tabel  6  dapat  dilihat  perbandingan  antara  produksi  tanaman  perkebunan kelapa  sawit  sebelumnya  di  pulau  Sumatera  (tahun  2018  hingga  tahun  2021)  dan berdasarkan  hasil  prediksi  (tahun  2022  dan  tahun  2023)  yang  secara  keseluruhan  tidak terlalu stabil, kendati jumllah nya tidak terlalu signifikan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dijabarkan,  algoritma  Bayesian Regulation  mampu  melakukan  prediksi  dengan  cukup  baik,  karena  memiliki  tingkat akurasi  yang  cukup  tinggi  yakni  90%  (Margin error 10%)  dan  tingkat  MSE  yang  kecil sebesar 0,00388775674 dengan target error 0,009. Berdasarkan hasil penelitian, produksi kelapa sawit di pulau Sumatera di prediksi akan menurun jika dibandingkan tahun-tahun sebelumnya (2018-2022). Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan prediksi produksi kelapa sawit yang lebih handal dan akurat di Pulau Sumatera pada tahun 2023. Prediksi ini akan memberikan pandangan yang lebih jelas kepada pemangku kepentingan, seperti  petani,  produsen,  pemerintah,  dan  pelaku  industri,  untuk  perencanaan  produksi, pengelolaan  sumber  daya,  alokasi  anggaran,  dan  pengambilan  keputusan  yang  efektif. Penelitian ini juga memberikan kontribusi dalam pengembangan ilmu pengetahuan dalam prediksi produksi tanaman perkebunan menggunakan metode Bayesian Regulation. Selain itu,  penggunaan  algoritma  Bayesian  Regulation  dalam  prediksi  produksi  tanaman perkebunan juga dapat diperluas untuk memperbaiki model prediksi dan mengoptimalkan hasil produksi di sektor perkebunan secara keseluruhan.

## References
[1] S. Triyana, A. Mila, F. Raymond, Nurbaiti, and W. Ina, “Perencanaan Pemerintah Dalam  Peningkatan  Produksi  Dan  Harga  Kelapa  Sawit  Petani  Di  Desa  Mumpa Pasca  Pandemi  Covid  19,” Jurnal  Penelitian  Dan  Pengkajian  Ilmiah  Sosial Budaya (JPPISB) , vol. 2, no. 1, pp. 135–139, 2023.
[2] D.  Anggraeni,  “Analisis  Industri  Kelapa  Sawit  Di  Kalimantan  Selatan  Dalam Perspektif  Pembangunan  Berkelanjutan  Analysis  Of  The  Palm  Oil  Industry  In South  Kalimantan  From  A  Sustainable  Development  Perspective,” MRI :  Jurnal Manajemen Riset Inovasi , vol. 1, no. 2, pp. 198–209, 2023.
[3] T.  Afriliansyah et  al. ,  “Implementation  of  Bayesian  Regulation  Algorithm  for Estimation  of  Production  Index  Level  Micro  and  Small  Industry,” Journal  of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, p. 012027, 2019.
[4] V. V. Utari, A. Wanto, I. Gunawan, and Z. M. Nasution, “Prediksi Hasil Produksi Kelapa  Sawit  PTPN  IV  Bahjambi  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation,” Journal of Computer System and Informatics , vol. 2, no. 3, pp. 271–279, 2021.
[5] R.  Puspadini,  A.  Wanto,  and  N.  Arminarahmah,  “Penerapan  ML  dengan  Teknik Bayesian Regulation untuk Peramalan Usia Penduduk di Beberapa Negara Asia,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 3, no. 3, pp. 147–155, 2022.
[6] BPS,  “Produksi  Tanaman  Perkebunan  (Ribu  Ton),” BPS ,  2023.  [Online]. Available: https://www.bps.go.id/indicator/54/132/1/produksi-tanaman- perkebunan.html. [Accessed: 23-Feb-2023].
[7] 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. 1, pp. 1–6, 2019.
[8] 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,” Journal of Informatics, Electrical and Electronics Engineering , vol. 1, no. 4, pp. 126–134, 2022.
[9] E.  Siregar,  H.  Mawengkang,  E.  B.  Nababan,  and  A.  Wanto,  “Analysis  of
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 459-468
Backpropagation Method with Sigmoid Bipolar and Linear Function in Prediction of  Population  Growth,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1255,  no.  1, pp. 1–6, 2019.
[10] 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.
[11] 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.
[12] 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.
[13] W. Saputra, J. T. Hardinata, and A. Wanto, “Implementation of Resilient Methods to  Predict  Open  Unemployment  in  Indonesia  According  to  Higher  Education Completed,” JITE  (Journal  of  Informatics  and  Telecommunication  Engineering) , vol. 3, no. 1, pp. 163–174, Jul. 2019.
[14] 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. 3, no. 2, pp. 110–115, 2018.
[15] 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.
[16] 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.