## IMPLEMENTASI ALGORITMA BACKPROPAGATION
UNTUK MEMPREDIKSI PENJUAKAN KERIPIK (STUDI KASUS: RUMAH INDUSTRI KERIPIK AGE ENAK)
Fitri Dewi Nurfauzia, Abdi Pandu Kusuma, Saiful Nur Budiman Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknilogi Informasi Universitas Islam Balitar, Jalan Majapahit No. 2-4 Sananwetan Blitar, Indonesia fitridewinurfauzia@gmail.com, pans.uib1blitar@gmail.com, sync.saifulnb@gmail.com

## ABSTRAK
Rumah industri Keripik Age Enak terus bekerja untuk meningkatkan produksi keripik pisang dan singkong dalam menanggapi permintaan pasar dari pelanggan. Namun, produsen sering meremehkan volume permintaan pelanggan. Rumah  industri  ini  berjuang dengan tantangan  menghitung  jumlah  keripik. Akibatnya,  jelas bahwa fasilitas industri ini tidak memiliki jadwal produksi yang ideal dan membutuhkan sistem peramalan permintaan keripik. Dalam  proyek  ini,  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  menggunakan  algoritma  backpropagation  akan digunakan untuk meramalkan permintaan keripik pisang dan singkong. Salah satu teknik yang digunakan untuk mengatasi  masalah  yang  rumit  termasuk  identifikasi,  pengenalan  pola,  prediksi,  dan  topik  lainnya  adalah pendekatan  ini.  Model  arsiteksur  dalam  algoritma backpropagation ini  adalah  12 input  layer ,  20 hidden  layer dan 1 output layer . Hasil dari penelitian  ini adalah prediksi penjualan keripik singkong dan pisang pada bulan Januari 2022 sampai dengan Desember 2022 dengan akurasi menggunakan pengujian MSE dan MAPE dan hasil untuk  keripik  singkong  28%  dan  keipik  pisang  21%  dengan  ini  perhitungan  algoritma backpropagation dinyatakan layak atau cukup baik.
Kata kunci: jaringan syaraf tiruan, backpropagation , prediksi, penjualan
1. PENDAHULUAN
Keripik merupakan makanan kegemaran masyarakat  Indonesia.  Sebagian  orang  menjadikan keripik  sebagai  makanan  favorit.  Keripik  adalah makanan  ringan  ( snack  food )  yang  tergolong  jenis makanan crackers ,  yaitu  yang  bersifat  kering  dan renyah  ( crispy )  [1].  Keripik  singkong  adalah  olahan makanan  ringan  yang  berbahan  dasar  singkong sedangkan  keripik  pisang  ialah  olahan  makanan ringan yang berbahan dasar pisang muda.
Rumah  industri  Keripik  Age  Enak merupakan salah  satu  unit  usaha  di  Kabupaten  Blitar  yang memproduksi  produk  olahan  dari  singkong,  pisang, dan  talas.  Saat  ini  rumah  industri  Keripik  Age  Enak memproduksi  keripik  dari  singkong  dan  pisang tersebut.  Keripik  singkong  dan  keripik  pisang merupakan  produk  yang  digemari  oleh  konsumen karena  merupakan  camilan  tradisional  yang  terkenal di Kabupaten Blitar.
Dipasaran  saat  ini  keripik  singkong  dan  keripik pisang  sangat  banyak  disukai  oleh  masyarakat.  Pada dasarnya  keripik  singkong  dan  keripik  pisang  yang diproduksi  ini  alami,  tidak  ada  bahan  pengawet  dan pewarna  makanan  yang  aman,  sebab  itu  keripik singkong  dan  keripik  pisang  banyak  digemari  dan permintaan dipasar yang selalu ramai.
Menanggapi  permintaan  pasar,  fasilitas  industri ini  terus  berupaya  meningkatkan  produksi  keripik pisang  dan  singkong.  Namun,  produsen  sering meremehkan  volume  permintaan  pelanggan.  Rumah industri ini kesulitan memperkirakan jumlah singkong  dan  keripik  pisang  yang  akan  diproduksi saat membuat keripik singkong dan pisang. Jelas dari isu-isu  yang  diangkat  di  atas  bahwa  bangunan
industri  ini  tidak  memiliki  strategi  produksi  yang ideal,  sehingga  memerlukan  pengembangan  sistem untuk  memperkirakan  permintaan  singkong  dan keripik  pisang.  Kuantitas  permintaan  produk  yang diantisipasi  akan  dialami  selama  jumlah  waktu tertentu  berikutnya  dikenal  sebagai  peramalan permintaan.
Dalam proyek ini, Jaringan Syaraf Tiruan (JST) menggunakan algoritma backpropagation akan digunakan  untuk  meramalkan  permintaan  keripik pisang  dan  singkong.  Dengan  mengidentifikasi  pola dalam  peristiwa  masa  lalu,  prediksi  adalah  alat penting  untuk  menentukan  apa  yang  akan  terjadi  di masa depan. Setiap orang mungkin lebih mempersiapkan  segala  sesuatunya  ketika  mereka menyadari  apa  yang  akan  datang,  baik  untuk kehidupan  mereka  sendiri  maupun  barang-barang mereka.  Salah  satu  aplikasi  teknologi  data  mining adalah  prediksi.  Data  mining,  menurut  Daryl Pregibon  dan  Prasetyo  [2],  adalah  kombinasi  yang masih  berkembang  dari  statistik,  kecerdasan  buatan, dan penelitian basis data.
Menurut  penelitian,  jelas  bahwa  jaringan  saraf tiruan  backpropagation  menghasilkan  hasil  dengan tingkat  akurasi  yang  tinggi,  membuat  prediksi dengannya efektif. Mengingat keadaan ini, disarankan sebuah penelitian yang dapat memperkirakan  penjualan  keripik  singkong  dan pisang  menggunakan  jaringan saraf  backpropagation, memungkinkan  perencanaan  kegiatan  produksi  yang tepat.
Berdasarkan uraian tersebut, permintaan singkong  dan  keripik  pisang  di  Age  Enak  diprediksi dengan  melihat  volume  penjualan  historis  dan
memperhatikan  komponen  bauran  pemasaran  yang mempengaruhi  volume  penjualan  singkong  dan keripik  pisang,  agar  dapat  memenuhi  permintaan pelanggan secara memadai.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  pernah dilakukan  M.  Fadhil  (2020)  yang  telah  melakukan penelitian mengenai prediksi menggunakan algoritma backpopagation pada  penjualan  pakaian,  diperoleh informasi bahwa penerapan algoritma backpopagation dalam  memprediksi  sangat  baik  [3]. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Febri  Distryan  (2018),  yang  menyatakan  bahwa penggunaan  algoritma backpopagation sangat  baik.
[4] Hendri  Cahya  (2018)  yang  sudah  melakukan penelitian  peramalan  penjualan  dalam  mendukung pengembangan  agroindustri  coklat  menghasilkan penurunan  selama  satu  tahun  terakhir  di  tahun  2017 [5].    Berbeda  dengan  peramalan  penjualan  produk elektronik  dan furniture oleh  Welnof  Satria  (2020), dalam  melakukan  peramalan  diketahui  hasil  akhir sesuai  data  target  penjualan  dan  dikategorikan  naik. [6].
Sama  halnya  dengan  Nur  Fitrianingsih  (2019) melakukan peramalan jumlah penjualan pada perusahaan  air minum  dalam  kemasan juga mengalami  kenaikan  penjualan  dari  target  penjualan. [7]  Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nabilla Putri  (2018),  hasil  penelitian  juga  mendapatkan jumlah terbaik sehingga diketahui jumlah  permintaan Koran [8].
Pada prediksi nilai akreditasi program studi oleh Ahmad  Zamsuri  (2020),  diperoleh  hasil  bahwa  nilai akreditasi  yang  telah  dilakukan  perhitungan  sama dengan  prediksi  yang  telah  dilakukan  [9],  sedangkan dalam  peramalan  jumlah  produksi  oleh  M.  Thoriq (2022)  diperoleh  hasil  yang  optimal  sehingga penelitian  itu  sangat  membantu  untuk  mengetahui biaya produksi [10].
Syaiful  Anam  (2021),  melakukan  penelitian membandingkan dengan dua metode untuk mengetahui  prediksi  jumlah  kasus  covid-19  di  Kota Malang  dan  didapatkan  hasil  yakni  jaringan  saraf propagasi  balik  dengan  Fletcher–Reeves  metode optimasi memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan  dengan  Jaringan  saraf  propagasi  balik dengan  penurunan  gradien  [11].  Sedangkan  Baiq Siska  (2018)  didapatkan  hasil kesalahan  klasifikasi dengan  algoritma backpropagation lebih  sedikit dibandingkan  dengan  menggunakan  Model  Log- Linear  yang  adalah  0,1  sedangkan  kesalahan klasifikasi  menggunakan  Model  Log-Linear  sebesar 0,22, pada penelitiannya klasifikasi aplikasi mendalam [12].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang  telah dilakukan diatas, maka penulis menyimpulkan bahwa diantara  sepuluh  artikel  tersebut  terdapat  satu  artikel yang  hampir  menyerupai  dengan  studi  kasus  yang
dilakukan  peneliti  dengan  judul  “Peramalan  Jumlah Permintaan  Produksi  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan Algoritma Backpropagation” oleh Muhammad Thoriq pada tahun 2022.
Dari  artikel  tersebut  telah  di  simpulkan  bahwa hasil  yang  telah  diteliti  adalah  hasil  yang  optimal sehingga  penelitian  itu  sangat  membantu  untuk mengetahui  biaya  produksi.  Sama  halnya  dengan penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti,  hasil yang  diharapkan  adalah  mengetahui  setiap  jumlah penjualan  mengalami  kenaikan  atau  penurunan, sehingga  dapat  membantu  untuk  mengetahui  setiap produksi.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  yang  dilakukan  peneliti  merupakan jenis  penelitian  deskriptif  kuantitatif.  Jenis  penelitian tersebut  bertujuan  untuk  membuat  gambar  atau deskriptif tentang suatu keadaan secara objektif  yang menggunakan  angka,  mulai  dari  pengumpulan  data, penafsiran  terhadap  data  tersebut  serta  penampilan dan hasilnya.
Pelaksanaan perancangan dan pengujian penelitian ini bertempat di Rumah Industri Age Enak beralamat  di  Dusun  Darungan  RT.01  RW.03  Desa Selorejo Kecamatan Selorejo dan dilaksanakan mulai Februari 2022 sampai dengan Agustus 2022.
Kerangka penelitian yang akan mengarahkan pekerjaan  yang  harus  dilakukan  dan  memastikan bahwa selalu memiliki tujuan penelitian dijelaskan di bagian berikut:
1. Mendeskripsikan masalah Tahap ini merupakan tahap awal untuk menentukan  rumusan  masalah  yang  terjadi  pada rumah industry keripik age enak yaitu mengimplementasikan  jaringan  syaraf  tiruan dengan algoritma backpropagation dalam menentukan prediksi jumlah penjualan keripik.
2. Menganalisa masalah Tujuan dari langkah analisis masalah adalah untuk dapat  memahami  masalah  yang  batas-batas  atau ruang  lingkupnya  telah ditetapkan. Sebuah  model komputasi  jaringan  saraf  biologis  adalah  jaringan saraf tiruan. Pendekatan Backpropagation digunakan dalam analisis sistem untuk memprediksi dan mengkategorikan buku. Sebagai bagian  dari  proses  algoritma  backpropagation, nilai  awal  ditetapkan  untuk  semua  variabel  yang diperlukan, termasuk jumlah lapisan tersembunyi, jenis  aktivasi  terbaik,  bobot  awal,  analisis pelatihan, kinerja JST, dan regresi linier berganda.
3. Menentukan tujuan
Tahap penetapan tujuan berguna untuk memperjelas  kerangka  apa  yang  menjadi  sasaran penelitian  ini  berdasarkan  rumusan  masalah  yang telah  dihasilkan  pada  tahap  sebelumnya.  Tujuan dari  penelitian  ini  sekarang  diketahui  bagaimana membuat  jaringan  saraf  tiruan  menggunakan algoritma  backpropagation  untuk  memprediksi penjualan keripik di masa depan.
4. Menentukan literature Teori-teori tentang JST, khususnya yang berkaitan dengan prediksi atau peramalan, diselidiki melalui studi  literatur.  Sumbernya  meliputi  buku,  jurnal, artikel, dan situs web terkait JST.
5. Pengumpulan data
Pengumpulan  data  adalah  proses  mengumpulkan semua informasi yang diperlukan untuk penelitian. Data untuk penelitian  ini dikumpulkan melalui  sumber  primer  yaitu  dengan  menelusuri dokumen-dokumen  yang  ada  untuk  mengetahui berapa banyak keripik yang dijual pada masa lalu di Rumah Industri Keripik Age Enak.
6. Pemisahan data
Setelah  dipisahkan,  data  tersebut  dibagi  menjadi dua  kelompok  yaitu  data  latih  dan  data  uji.  Data latih adalah kumpulan pasangan data input-output berdasarkan informasi yang diperoleh
sebelumnya.
7. Menganalisa dan perancangan Pada  level  ini,  masalah  saat  ini  dianalisis  dan dirancang  berdasarkan  data  yang  dikumpulkan dari tahapan algoritma backpropagation.
Ada  tiga  fase  pelatihan  metode  backpropagation. Jika terjadi error (selisih antara target output yang diinginkan  dengan  nilai  output  yang  diperoleh), fase  kedua  adalah  fase  backward,  dan  fase  ketiga adalah  modifikasi  bobot  untuk  mengurangi  error yang  dihasilkan  jaringan.  Fase  pertama  adalah fase  maju  ketika  jaringan  menghitung  data keluaran.
8. Pengolahan data Pada  tahap  ini,  perangkat  lunak  Jaringan  Syaraf Tiruan MATLAB digunakan untuk mengolah data yang  telah  diproses  dan  variabel-variabel  yang telah diakuisisi.
9. Melakukan pengujian hasil Prosedur  pengubahan  data  ke  dalam  bentuk matriks  atau  numerik  untuk  setiap  kriteria  input dilakukan  saat  menentukan  nilai  variabel  input. Prediksi  yang  dibuat  menggunakan  metode tersebut  dikontraskan  dengan  pengujian  yang dilakukan  menggunakan  program  MATLAB untuk  Neural  Networks.  Sistem  rata-rata  juga dibandingkan  dengan  pengujian  yang  dilakukan dengan  menggunakan  perangkat  lunak  MATLAB (Mean).  Untuk  menentukan  hasil  ramalan  mana yang  lebih  dekat  dan/atau  kesalahan  mana  yang lebih kecil.
10. Hasil dan pembahasan Pada titik ini, hasil pengolahan data dan pengujian menggunakan metode
backpropagation
dijelaskan.  Untuk  menentukan  tingkat  persentase, keluaran  algoritma  dibandingkan  dengan  data aktual yang sudah tersedia.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Pelatihan dan Pengujian Penjualan
Keripik Singkong
Ada  banyak  hal  yang  harus  ditentukan  untuk menggunakan jaringan saraf tiruan untuk memprediksi penjualan keripik singkong, antara lain:

## 4.2. Input atau masukan
Beberapa  input  antara  lain  penjualan  bulanan dari  tahun  2019  hingga  2021  akan  dijadikan  sebagai input  atau  masukan  utama  dari  prediksi  penjualan keripik singkong.
Tabel 1. Data penjualan keripik singkong Bulan Hasil Penjualan Keripik Singkong 2019 2020 2021 Jan 210 202 219 Feb 180 133 184 Mar 215 112 241 Apr 212 267 300 Mei 312 123 126 Jun 120 154 178 Jul 153 176 210 Agu 168 200 237 Sep 173 209 234 Okt 236 170 249 Nov 253 231 253 Des 249 236 209

## 4.3. Output atau Keluaran
Output  atau  keluaran  yang  dihasilkan  oleh sistem  dalam  hal  ini  adalah  target  penjualan  bulanan untuk  antisipasi  penjualan  keripik  pisang  dan singkong.
Rentang  keluaran  dari  fungsi  aktivasi  sigmoid (biner) yang digunakan dalam penelitian ini memiliki rentang [0,1], oleh karena itu data harus dinormalisasi terlebih  dahulu.  Dimungkinkan  untuk  menormalkan data  ke  kisaran  [0,1].  Untuk  membuat  data  yang dinormalisasi berikut:
Tabel 2. Data normalisai penjualan keripik singkong
Data  pengujian  menggunakan  data  penjualan keripik  singkong  periode  13-36  bulan,  sedangkan data pelatihan  menggunakan data periode 1-24 bulan (2019–2020)  dengan  target  data  13–24  bulan  (tahun 2020).  Data  target  digunakan  untuk  menggunakan data non-25-36 (tahun 2021).
Setelah  data  ubah  dalam  bentuk  normalisasi maka  selanjutnya  adalah  proses  pelatihan  jaringan. Ketika data sudah diketahui data latih dan target latih, maka selanjutnya adalah pembentukan parameter JST atau  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Pada  proses  pelatihan ini,  parameter  JST  terdapat  jumlah  neuron  sebanyak 20  neuron,  karena  20  neuron  tersebut  menghasilkan nilai error yang tinggi. Fungsi aktivasi sigmoid biner,
sering dikenal sebagai "logsig," digunakan. Trainingdx  adalah  fungsi  pelatihan  yang  digunakan. Untuk meningkatkan laju pelatihan jaringan, algoritme traingdx menyesuaikan bobot menggunakan pendekatan penurunan gradien dan laju pembelajaran  yang  dapat  disesuaikan  dicampur dengan momentum.
Setelah dilakukan pelatihan jaringan, maka akan menghasilkan pelatihan sebagai berikut:
Gambar 1. Hasil pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk keripik singkong
Dari  hasil  pelatihan  pada  gambar  1  diketahui bahwa  dengan  input  12,  jumlah  neuron  pada  hidden layer  20  dan  output    1  diperoleh  nilai  performance 1.53 x 10 −5 dan  gradient 4.23 x 10 −5 ,  sehingga menghasilkan grafik dengan data sebagai berikut:
Gambar 2. Grafik hasil pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk keripik singkong
Dari  gambar  2  grafik  hasil  pelatihan  jaringan syaraf tiruan dengan nilai MSE 1.5266 x 10 −5 adalah ssebagai berikut:
Tabel 3. Data hasil pelatihan untuk keripik singkong Bulan Target Latih Asli Hasil Latih Asli Jan 202 202 Feb 133 133 Mar 112 115 Apr 267 267 Mei 123 123 Jun 154 154 Jul 176 176 Agu 200 200 Sep 209 209 Okt 170 170 Nov 231 231 Des 236 236
Dari  proses  pelatihan  sebelumnya,  maka langkah  selanjutnya  adalah  pengujian  dan  prediksi. Sama seperti pada proses pelatihan, Setelah data ubah dalam  bentuk  normalisasi  maka  selanjutnya  adalah proses  pengujian  jaringan.  Ketika  data  sudah diketahui  data  uji  dan  target  uji,  maka  selanjutnya adalah  pembentukan  parameter  JST  atau  Jaringan Syaraf  Tiruan.  Pada  proses  pelatihan  ini,  parameter JST  terdapat  jumlah  neuron  sebanyak  20  neuron, karena  20  neuron  tersebut  menghasilkan  nilai  error yang  tinggi.  Fungsi  aktivasi  sigmoid  biner,  sering dikenal  sebagai  "logsig,"  digunakan.  Trainingdx adalah  fungsi  pelatihan  yang  digunakan.  Untuk meningkatkan  laju  pelatihan  jaringan,  algoritme traingdx menyesuaikan bobot menggunakan pendekatan penurunan gradien dan laju pembelajaran yang dapat disesuaikan dicampur dengan momentum. Sehingga  menghasilkan  pengujian  jaringan  sebagai berikut:
Gambar 3. Hasil pengujian kerpik singkong
Dari gambar 3 grafik diatas diketahui nilai error dari  MSE  adlah  0.14181.  Sehingga  dari  grafik  diatas didapatkan tabel dibawah ini:
Tabel 4. Data hasil pengujian untuk keripik singkong Bulan Target Uji Asli Hasil Uji Asli Jan 219 204 Feb 184 152 Mar 241 292 Apr 300 136 Mei 126 263 Jun 178 158 Jul 210 218 Agu 237 190 Sep 234 153 Okt 249 188 Nov 253 185 Des 209 184
Dari  tabel  4  maka  diperoleh  prediksi  untuk penjualan keripik singkong  mulai  bulan  januari 2022 sampai  desember  2022,  disajikan  dalam  tabel  5 berikut:
Tabel 5. Data hasil prediksi untuk keripik singkong Bulan Hasil Prediksi Jan 126 Feb 298 Mar 123 Apr 198 Mei 148 Jun 184 Jul 202 Agu 178 Sep 252 Okt 246 Nov 238 Des 127
Dari  tabel  5  terdapat  grafik  hasil  prediksi  yang diperoleh  untuk  bulan  januari  2022  sampai  dengan desember 2022.
Gambar 4. Grafik hasil prediksi

## 4.4. Hasil Pelatihan dan Pengujian Penjualan Keripik Pisang
Sama  halnya  dengan  perhitungan  predikisi penjualan  keripik  singkong,  Ada  banyak  hal  yang
harus  ditentukan  untuk  menggunakan  jaringan  saraf tiruan untuk memprediksi penjualan keripik singkong, antara lain:

## 4.5. Input atau masukan
Beberapa  input  antara  lain  penjualan  bulanan dari  tahun  2019  hingga  2021  akan  dijadikan  sebagai input  atau  masukan  utama  dari  prediksi  penjualan keripik pisang.
Tabel 6. Data penjualan keripik pisang Bulan Hasil Penjualan Keripik Pisang 2019 2020 2021 Jan 286 232 236 Feb 283 222 240 Mar 271 175 220 Apr 236 245 277 Mei 285 182 242 Jun 239 155 211 Jul 242 178 223 Agu 249 179 240 Sep 257 184 223 Okt 283 120 183 Nov 241 235 257 Des 240 239 271

## 4.6. Output atau Keluaran
Output  atau  keluaran  yang  dihasilkan  oleh sistem  dalam  hal  ini  adalah  target  penjualan  bulanan untuk  antisipasi  penjualan  keripik  pisang  dan singkong.
Rentang  keluaran  dari  fungsi  aktivasi  sigmoid (biner) yang digunakan dalam penelitian ini  memiliki rentang [0,1], oleh karena itu data harus dinormalisasi terlebih  dahulu.  Dimungkinkan  untuk  menormalkan data  ke  kisaran  [0,1].  Untuk  membuat  data  yang dinormalisasi berikut:
Tabel 7. Data normalisai penjualan keripik singkong
Untuk  data  penjualan  keripik  pisang  bulan  1  sd 24  (tahun  2019–2020),  data  target  bulan  13  sd  24 (tahun  2020),  sedangkan  data  uji  penjualan  keripik pisang bulan 13 sd 36 (tahun 2020– 2021). Data tidak digunakan  untuk  25–36  dengan  menggunakan  data target (2021).
Setelah  data  ubah  dalam  bentuk  normalisasi maka  selanjutnya  adalah  proses  pelatihan  jaringan. Ketika data sudah diketahui data latih dan target latih, maka selanjutnya adalah pembentukan parameter JST atau  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Pada  proses  pelatihan ini,  parameter  JST  terdapat  jumlah  neuron  sebanyak 20  neuron,  karena  20  neuron  tersebut  menghasilkan nilai error yang tinggi. Fungsi aktivasi sigmoid biner, sering dikenal sebagai "logsig," digunakan. Trainingdx  adalah  fungsi  pelatihan  yang  digunakan. Untuk meningkatkan laju pelatihan jaringan,
algoritme traingdx menyesuaikan bobot menggunakan pendekatan penurunan gradien dan laju pembelajaran  yang  dapat  disesuaikan  dicampur dengan momentum.
Setelah dilakukan pelatihan jaringan, maka akan menghasilkan pelatihan sebagai berikut:
Gambar 5. Hasil pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk keripik pisang
Dari  hasil  pelatihan  tersebut  diketahui  bahwa dengan input 12, jumlah neuron pada hidden layer 20 dan  output    1  diperoleh  nilai  performance 1.32 x 10 −5 dan  gradient 5.60 x 10 −5 ,  sehingga menghasilkan grafik dengan data sebagai berikut:
Gambar 6. Grafik hasil pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk keripik pisang
Dari  gambar  6  grafik  diatas,  hasil  pelatihan jaringan syaraf tiruan dengan nilai MSE 1.3151 x 10 −5 adalah ssebagai berikut:
Tabel 8. Data hasil pelatihan untuk keripik pisang Bulan Target Latih Asli Hasil Latih Asli Jan 232 232 Feb 222 222 Mar 175 175 Apr 245 245 Mei 182 182 Jun 155 155 Jul 178 178 Agu 179 179 Sep 184 184 Okt 120 122 Nov 235 235 Des 239 239
Dari  proses  pelatihan  sebelumnya,  maka langkah  selanjutnya  adalah  pengujian  dan  prediksi. Sama seperti pada proses pelatihan, Setelah data ubah dalam  bentuk  normalisasi  maka  selanjutnya  adalah proses  pengujian  jaringan.  Ketika  data  sudah diketahui  data  uji  dan  target  uji,  maka  selanjutnya adalah  pembentukan  parameter  JST  atau  Jaringan Syaraf  Tiruan.  Pada  proses  pelatihan  ini,  parameter JST  terdapat  jumlah  neuron  sebanyak  20  neuron, karena  20  neuron  tersebut  menghasilkan  nilai  error yang  tinggi.  Fungsi  aktivasi  sigmoid  biner,  sering dikenal  sebagai  "logsig,"  digunakan.  Trainingdx adalah  fungsi  pelatihan  yang  digunakan.  Untuk meningkatkan  laju  pelatihan  jaringan,  algoritme traingdx menyesuaikan bobot menggunakan pendekatan penurunan gradien dan laju pembelajaran yang dapat disesuaikan dicampur dengan momentum. Sehingga  menghasilkan  pengujian  jaringan  sebagai berikut:
Gambar 7. Garfik hasil pengujian
Dari  gambar  7  grafik  diatas  diperoleh  data pengujian sebagai berikut:
Tabel 9. data hasil pengujian untuk keripik pisang Bulan Target Uji Asli Hasil UJi Asli Jan 236 219 Feb 240 143 Mar 220 284 Apr 277 203 Mei 242 203 Jun 211 277 Jul 223 269 Agu 240 251 Sep 223 159 Okt 183 275 Nov 257 259 Des 271 270
Setelah  hasil  pengujian  muncul  selanjutnya adalah  hasil  prediksi  yang  diperoleh  dari  data sebelumnya:
Tabel 10. Data hasil prediksi untuk keripik pisang Bulan Hasil Prediksi Jan 280 Feb 308 Mar 128 Apr 297 Mei 172 Jun 141 Jul 199 Agu 125 Sep 306 Okt 118 Nov 128 Des 155
Dari tabel 10 terdapat grafik hasil prediksi yang diperoleh  untuk  bulan  januari  2022  sampai  dengan desember 2022.
Gambar 8. Grafik hasi Prediksi bulan Januari sampai Desember tahun 2022

## 4.7. Pembahasan
Penjelasan  berikut  merupakan  penjelasan  dari penjualan  keripik  singkong  dan  pisang  karna menggunakan  alur  dan  proses  yang  sama  hanya  saja berbeda  pada  datanya.  Data  penjualan  keripik
singkong  didapat  dari  hasil  penjualan  di  Rumah Industri  Keripik  Age  Enak,  selanjutnya  data  dibaca oleh  program  dan  selanjutnya  dinormalisasikan. Tujuan  data  dinormalisasi  agar  jaringan  tidak mengalami  kegagalan  ketika  melakukan  pelatihan dan pengujian. Setelah data yang sudah dinormalisasi untuk  selanjutnya menentukan  parameter  dan arsitektur Backpropagation .
Parameter  yang  digunakan  sebanyak  20  hidden layer ,  dengan  fungsi  aktivasi  sigmoid  biner  dan fungsi pelatihan traingdx.

## Gambar 9. Source code parameter
Algoritme  traingdx  mempercepat  laju  pelatihan jaringan  dengan  memperbarui  bobot  menggunakan metode  penurunan  gradien  dan  laju  pembelajaran adaptif  dalam  hubungannya  dengan  momentum. Bobot acak dan bias digunakan.
Selanjutnya  program  akan  dijalankan  dan menghasilkan model pelatihan seperti pada Gambar 1 yang  mana  pada  gambar  tersebut  terdapat  12  input, 20 hidden layer , dan 1 output.  Kinerja ( performance) adalah  fungsi  kinerja,  dan  jika  nilai  fungsi  kinerja kurang  dari  atau  sama  dengan  kinerja  tujuan,  iterasi akan berhenti. Error yang ada menunjukkan seberapa besar nilai estimasi dan nilai sebenarnya berbeda satu sama  lain.  Gradien  adalah  akar  dari  jumlah  kuadrat gradien (bobot dan bias.
Data latih yang digunakan adalah data penjualan tahun 2019 dengan target pada tahun 2020. Data latih yang  diproses  adalah  data  pada  tahun  2019  sebagai contoh, pada tabel 3 target latih adalah data asli tahun 2020.  Dari  proses  pelatihan  didapatkan  nilai error dan  nilai  MSE.  Dari  nilai  tersebut  diketahui  bahwa apabila  nilai  MSE  semakin  kecil  maka  semakin  baik dari hasil pelatihan tersebut.
Selanjutnya yaitu pengujian. Pengujian dilakukan  pada  data  tahun  2020  dengan  target  2021. Data  pada  tahun  2020  diproses  menggunakan algoritma backpropagatio. Sebagai  contoh,  terlihat tabel  4  yang  mana  target  uji  adalah  data  asli  tahun 2021  sedangkan  hasil  uji  adalah  hasil  prediksi menggunakan perhitungan backpropagation . Misalkan  pada  tabel  4  bulan  Januari  memiliki  target 212  dengan  hasil  prediksi  204,  selisih  yang  didapat adalah dari proses perhitungan bacpropagation . Pengujian  ini  diharapkan  memiliki  tingkat akurasi  yang  akurat,  maka  dari  itu  tingkat  akurasi dihitung  menggunakan  dua  metode,  yaitu  MSE  dan MAPE. Perhitungan nilai MSE dihitung menggunakan rumus yang sama pada teori begitupun menghitung nilai MAPE.
Gambar 10. Source Code Perhitungan nilai MSE
Perhitungan  nilai  dengan  MSE,  nilai  data  asli dikurangi dengan data yang diantisipasi, dan hasilnya dikuadratkan,  dijumlahkan,  dan  kemudian  dibagi dengan jumlah total data.

## Gambar 11. Perhitungan Nilai MAPE
Sedangkan  perhitungan  nilai  untuk  menghitung total,  MAPE  pertama-tama  harus  mengurangi  nilai data  asli  dari  data  peramalan,  membagi  hasilnya dengan  data  asli,  mengalikannya  dengan  100,  dan kemudian membaginya dengan jumlah data.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  dari  penelitian  ini  memberikan  model jaringan  syaraf  tiruan  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  prediksi  berdasarkan  rumusan  masalah yang  ada.  Model  jaringan  yang  diperoleh  berbentuk pola  12-20-1  dan  memiliki  12  lapisan  masukan,  20 lapisan  tersembunyi,  dan  1  lapisan  keluaran.  untuk meramalkan  penjualan  keripik  pisang  dan  keripik singkong menggunakan tren ini.
Hasil  prediksi  penjualan  keripik  singkong  pada tahun  2022  adalah  dengan  nilai  MSE  0.14181  dan nilai  MAPE  sebesar  28%  dengan  kesimpulan  bahwa perhitungan  JST Backpropagation dinyatakan layak atau  cukup  baik.  Sedangkan  untuk  hasil  prediksi penjualan  keripik  pisang  pada  tahun  2022  adalah dengan  nilai  MSE  0.22071  dan  nilai  MAPE  sebesar 21%  dengan  kesimpulan  bahwa  perhitungan  JST Backpropagation dinyatakan layak  atau  cukup  baik. Berdasarkan  pada  pengolahan  data  ini  serta implementasi  jaringan  syaraf  tiruan  menggunakan algoritma backpropagation, masih ada pengembangan yang  dapat  dilakukan  antara  lain:  Perubahan
parameter  bobot  dan  bias  untuk  mendapatkan  nilai paling tinggi error dan perubahan bobot tidak dengan cara random atau acak, melainkan didefinisikan yakni terlulis pada code dengan jelas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ahmad  Zamsuri,  S.  ,.  (2020).  Implementasi Jaringan  Syaraf  Tiruan  Algoritma  . Seminar Nasional Teknologi Informasi & Ilmu Komputer (SEMASTER) , Vol 1.No.1 2020 Hal 315-322 .
[2] Dristyan,  F.  (2018).  Prediksi  Jumlah  Penjualan Kredit  Sepeda  Motor  . Seminar  Nasional  Royal (SENAR) 2018 , STMIK Royal  –  AMIK Royal, hlm. 185 – 190 .
[3] Hasan,  N.  F.  (2019).  Peramalan  Jumlah Penjualan  Menggunakan  . Jurnal  Teknik Informatika  dan  Sistem  Informasi ,  Volume  5 Nomor 2 Agustus 2019 .
[4] Hendri  Cahya  Aprilianto,  S.  K.  (2018). Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk Peramalan  Penjualan  Dalam. HABITAT,  29  (3), 2018, 129-137 .
[5] hermawan.  (2006). Jaringan  Syaraf  Tiruan, Teori, dan Aplikasi. . yogyakarta: ANDI.
[6] Khusniyah,  T.  W.  (2016).  Prediksi  Nilai  Tukar Petani . Scientific Journal , 11-18.
[7] M.  Fadhil  Mubarokh,  M.  N.  (2020).  Jaringan Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Penjualan  . Journal  of  Computer  and  Information  Systems Ampera , Vol. 1, No. 1, January 2020 .
[8] Prasetyo,  E.  (2014). Data  Mining:  Mengolah Data Menjadi Informasi . Yogyakarta: ANDI.
[9] Satria,  W.  (2020).  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation Untuk. Journal  of  Information Technology Research , Vol.1, No.1 Tahun 2020.
[10] Sharma, A. &. (2015). Rainfall Prediction Using Neural  . International  Journal  of  Computer Science Trends and , 65-69.
[11] Siang.  (2009). Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan Pemrogramannya . Yogyakarta: ANDI.
[12] Thoriq, M. (2022). Peramalan Jumlah Permintaan  Produksi  Menggunakan  Jaringan  . Jurnal Informasi dan Teknologi Vol. 4 No. 1 \\\\ , 27-32 .