## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 2, No 6, Juni 2022 Hal 207-215 https://djournals.com/klik

## Akurasi Prediksi Ekspor Tanaman Obat, Aromatik dan Rempah-Rempah Menggunakan Machine Learning
Muhammad Mahendra 1* , Roy Chandra Telaumbanua 2 , Anjar Wanto 3 , Agus Perdana Windarto 4
Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1* mahendramuhammad18@gmail.com, 2 roychandra1000@gmail.com, 3 anjarwanto@amiktunasbangsa.ac.id,
4 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id (* : coressponding author)
Abstak− Rempah-rempah merupakan bagian dari tumbuhan yang memiliki aroma yang kuat dan digunakan dalam jumlah yang kecil pada makanan sebagai perisa, pengawet, dan pewarna makanan. Rempah-rempah biasanya digunakan sebagai obat-obatan, pewarna alami, dan bumbu dapur. Sebagai bumbu dapur, rempah-rempah memiliki keanekaragaman jenis, namun memiliki bentuk dan warna yang hampir sama. Pada penelitian ini, dilakukan pengujian algoritma Machine Learning yang merupakan salah satu metode Jaringan Saraf Tiruan yang sering digunakan untuk memprediksi data.Data penelitian yang digunakan adalah data eskpor tanaman obat,aromatik dan rempah-rempah tahun 2012-2020. Berdasarkan data ini akan ditentukan model arsitektur jaringan,antara lain 3-10-1, 3-15-1, 3-20- 1, 3-25-1. Dari kelima model tersebut dilakukan pelatihan dan pengujian terlebih dahulu dan kemudian memperoleh hasil bahwa model arsitektur  terbaik  adalah  3-10-1  dengan  0,01929300.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  tersebut  dapat  digunakan  untuk melakukan prediksi data ekspor tanaman obat,aromatik dan rempah-rempah.
Kata Kunci: Perfomance; Rempah-rempah; Machine Learning; JST
Abstract− Spices are parts of plants that have a strong aroma and are used in small amounts in foods as flavours, preservatives, and food coloring. Spices are usually used as medicines, natural dyes, and spices. As a kitchen spice, spices have a variety of types, but have almost the same shape and color. In this study, the Machine Learning algorithm was tested which is one of the Artificial Neural Network methods that is often used to predict data. The research data used are export data of medicinal, aromatic and spice plants in 2012-2020. Based on this data, a network architecture model will be determined, including 3-10-1, 3-15-1, 3-20-1, 3-25-1. From the five models, training and testing were carried out first and then obtained the results that the best architectural model was 3-10-1 with 0.01929300. So it can be concluded that the model can be used to predict the export data of medicinal, aromatic and spice plants.
Keywords: Performance; Spices; Machine Learning; ANN

## 1.  PENDAHULUAN
Warga Indonesia tentunya tidak asing dan sangat dekat dengan rempah-rempah. Sumber daya hayati ini sering digunakan sebagai pewarna, penguat cita rasa, penguat aroma hingga berfungsi untuk pengawetan makanan dan minuman. Rempah- rempah yang memiliki peran penting dalam perekonomian Indonesia antara lain cengkeh, pala, lada, kayu manis, vanili dan jahe. Pada penelitian ini, jenis rempah dibatasi pada tiga jenis rempah, yaitu jahe, pala dan lada. Menurut FAOStat (2020), Indonesia menempati posisi ke-2 terbanyak di dunia untuk rata-rata produksi pala dan lada, sedangkan untuk rata- rata produksi jahe menempati posisi ke-4 terbanyak di dunia. Indonesia juga mencatatkan sebagai 5 negara pengekspor teratas  di  dunia  untuk  ekspor  pala  dan  lada  (FAOStat,  2020).  Namun,  proses  pendistribusian  komoditi  rempah  segar tersebut  tentunya  tidak  luput  dari  kecacatan  sehingga  dapat  menurunkan  mutu  penerimaan  rempah  ekspor.  Seiring perkembangan industri, muncul bentuk alternatif olahan rempah-rempah, yaitu berupa minyak atsiri dan oleoresin [1]. Di tingkat provinsi, Purworejo menjadi salah satu sentra penghasil rempah-rempah (bahasa jawa: empon-empon), antara lain kapulaga, kemukus, temulawak, kencur, kunyit, serai wangi dan jahe. Selain untuk bumbu penyedap masakan juga untuk bahan baku jamu. Sekitar 75 pabrik jamu di Jawa Tengah mengandalkan bahan baku dari Purworejo [2]. Kondisi neraca perdagangan non migas Indonesia sejak tahun 2011 hingga 2018 menggalami trend yang menurun. Angka penurunan menunjukan penurunan yang cukup signifikan yaitu sebesar 15.38 persen di mana penurunan terbesar terdapat pada tahun 2018  yang  mencapai  anagka 16 persen (Kementerian  Perdagangan,  2020) [3].  Kedepannya permintaan  bahan  rempah akan  semakin  meningkat  sejalan  dengan  pertumbuhan  penduduk,  perekonomian,  tuntutan  kesehatan  dan  semakin mahalnya produk-produk sintetis, juga meningkatnya kesadaran akan kelestarian lingkungan hidup (Ferry, 2013). Tren permintaan komoditas rempah dunia memilki kecenderungan meningkat setiap tahunnya dengan laju permintaan sebesar 10,38% per tahun. Hal tersebut menunjukkan bahwa komoditas rempah memiliki pasar yang prospektif dan memegang peranan penting di pasar internasional.[4]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Jaringan Saraf Tiruan Machine learning
Metode penelitian yang digunakan adalah Jaringan Saraf Tiruan dengan metode Machine Learning . Machine learning merupakan salah satu cabang dari artificial intelligence atau kecerdasan buatan yang membuat sistem bisa mengadaptasi kemampuan manusia untuk belajar, algoritma ini juga dilatih untuk membuat prediksi dalam pengembangan data melalui penggunaan statistic. Dalam aplikasi machine learning, algoritma atau urutan proses statistik dilatih untuk menemukan pola dan fitur tertentu dalam jumlah data yang besar.  Hal ini bertujuan untuk membuat suatu keputusan maupun prediksi berdasarkan data-data tersebut. Semakin bagus algoritmanya, akurasi keputusan dan prediksi sistem akansemakin baik.
Muhammad  Mahendra,  Akurasi  Prediksi  Ekspor  Tanaman  Obat,Aromatik  dan  Rempah-Rempah  Menggunakan Machine Learning
Machine Learning bekerja berdasarkanan alisis data yang disematkan di dalamnya.  Pelatihan pengelolaan data input dan output inilah yang bisa membantunya memprediksi jawaban dan menemukan pola intrinsik dalam data masukan [5].

## 2.2 Sumber Penelitian
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  bersumber  ini  di  dapat  dari  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia  (BPS,  2021) adalah dataset ekspor tanaman obat, aromatic dan rempah dari tahun 2012-2020.
Tabel 1. EksporTanaman Obat, Aromatik dan Rempah-rempah Negara tujuan 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Berat bersih : Ton Pakistan 79 860,9 91 948,0 121 912,1 104 871,0 114 499,8 90 975,6 2 379,1 1 653,0 Thailand 1 710,3 2 706,8 6 510,4 66 390,3 60 117,4 68 299,9 101 664,0 162 812,3 Amerika Serikat 5 844,7 6 043,1 5 763,9 5 046,6 10 531,4 13 347,7 12 619,8 7 182,0 India 15 417,0 38 288,8 35 504,1 38 944,7 22 589,3 24 169,8 33 572,0 31 939,9 Vietnam 14 280,1 14 620,9 18 641,2 23 101,2 20 640,6 29 159,6 29 977,8 11 480,8 Singapura 34 087,6 22 176,2 20 011,9 18 171,1 11 218,0 11 179,9 10 170,5 5 007,0 Belanda 2 406,8 2 473,8 3 803,2 3 051,9 2 336,5 3 799,9 2 672,2 2 235,9 Tiongkok 23 917,3 18 464,6 17 857,2 6 252,9 15 900,4 5 496,1 4 413,2 10 297,8 Bangladesh 39 525,2 64 049,2 78 300,5 35 779,6 16 309,1 23 004,4 6 278,0 10 899,1 Jerman 1 301,7 1 452,1 1 349,4 1 520,0 897,8 1 305,9 1 357,1 1 341,3 Sumber :Badan Pusat Statistik Indonesia[6]

## 2.3. TahapanPenelitian

## Gambar 1. TahapanPenelitian

## 2.4. Normalisasi
Data yang terdapat pada table 1 terlebih dahulu dibagi menjadi 2 bagian. Data tahun 2013-2015  dengan  target  tahun 2016 berubah menjadi data pelatihan, dan untuk data tahun 2017-2019 dengan target tahun 2020 menjadi data pengujian. Setelahdibagimenjadi 2 kelompok data tersebut  akan di normalisasikan dengan menggunakan fungsi sigmoid. Berikut adalah rumus normalisasi data.
1 . 0 ) ( 8 . 0 ' + − − = a b a x x (1)
Keterangan : X' = Hasil normalisasi X = Data yang akan di normalisasi a = Data terkecildari dataset b = Data terbesardari dataset

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Data Normalisasi
Data pada Tabel 2 dibawah ini adalah hasil dari normalisasi data pelatihan pada tahun 2013-2015 dengan target tahun 2016, yang bersumber dari table 1. Data tersebut di normalisasi menggunakan fungsi sigmoid.
Muhammad  Mahendra,  Akurasi  Prediksi  Ekspor  Tanaman  Obat,Aromatik  dan  Rempah-Rempah  Menggunakan Machine Learning
Tabel 2. HasilNormalisasi Data Pelatihan
No 2013 2014 2015 2016 (Target) 1 0,7019  0,9000  0,7873  0,8510 2 0,1120  0,1371  0,5330  0,4915 3 0,1340  0,1322  0,1274  0,1637 4 0,3472  0,3288  0,3515  0,2434 5 0,1907  0,2173  0,2468  0,2305 6 0,2407  0,2264  0,2142  0,1682 7 0,1104  0,1192  0,1142  0,1095 8 0,2161  0,2121  0,1354  0,1992 9 0,5175  0,6117  0,3306  0,2019
10 0,1037  0,1030  0,1041  0,1000
Tabel 3 merupakan data hasil normalisasi dari data uji tahun 2017-2019 dengan target tahun 2020, yang bersumber dari tabel 1. Data ini di normalisasikan sama seperti data pada Tabel 2.
Tabel 3. HasilNormalisasi Data Pengujian No 2017 2018 2019 2020 (t1) 1 0,5447  0,1065  0,1029 0,1000 2 0,4326  0,5976  0,9000 0,4141 3 0,1608  0,1572  0,1303 0,1587 4 0,2143  0,2608  0,2527 0,2629 5 0,2390  0,2430  0,1516 0,1410 6 0,1501  0,1451  0,1195 0,1159 7 0,1136  0,1080  0,1058 0,1080 8 0,1220  0,1166  0,1457 0,1885 9 0,2085  0,1258  0,1487 0,1314 10 0,1012  0,1015  0,1014 0,1023

## 3.2. Pelatihan dan Pengujian
Pengolahan  data  dilakukan  menggunakan  tools  matlab  yang  bertujuan  untuk  menentukan  model  arsitektur    terbaik. Metode  yang  digunakan  pada  arsitektur  adalah  metode  Fletcher-Reeves.  Arsitektur  yang  digunakan  yaitu  sebanyak  5 model,  yakni:  3-10-1,  3-15-1,  3-20-1,  3-25-1,3-30-1.  Untuk  struktur  data  pertama  pada  model  (3)  disebut  Input,  data kedua disebut Hidden (10, 15,…) dan data ketiga  disebut Output. Parameter yang digunakan dalam penerapan algoritma Fletcher-Reveester dapat pada Gambar 2.
Gambar 2. Parameter Fletcher-Reeves

## 3.3 Pelatihan dan Pengujian Model 3-10-1
Hasil dari model arsitektur 3-10-1 dapat dilihat pada gambar 3, dengan hasil epoch sebesar 691 iterasi. Hasil pelatihan dan pengujian dapat dilihat pada Tabel 4 dan 5.
Muhammad  Mahendra,  Akurasi  Prediksi  Ekspor  Tanaman  Obat,Aromatik  dan  Rempah-Rempah  Menggunakan Machine Learning
Tabel 4. Hasil Data Pelatihan
No X1 X2 X3 Target (Y1) Epoch 691 Actual Error Perf 1 0,7019  0,9000  0,7873 0,8510 0,8510 0,0000 0,00000451 2 0,1120  0,1371  0,5330 0,4915 0,4915 0,0000 3 0,1340  0,1322  0,1274 0,1637 0,1610 0,0027 4 0,3472  0,3288  0,3515 0,2434 0,2434 0,0000 5 0,1907  0,2173  0,2468 0,2305 0,2304 0,0001 6 0,2407  0,2264  0,2142 0,1682 0,1679 0,0003 7 0,1104  0,1192  0,1142 0,1095 0,1148  -0,0053 8 0,2161  0,2121  0,1354 0,1992 0,2000  -0,0008 9 0,5175  0,6117  0,3306 0,2019 0,2019 0,0000 10 0,1037  0,1030  0,1041 0,1000 0,0970 0,0030 Tabel 5. Hasil Data Pengujian No X4 X5 X6 Target (Y2) Epoch Actual Error Perf 1 0,5447  0,1065  0,1029 0,1000 0,2947  -0,1947 0,01929300 2 0,4326  0,5976  0,9000 0,4141 0,0562 0,3579 3 0,1608  0,1572  0,1303 0,1587 0,1926  -0,0339 4 0,2143  0,2608  0,2527 0,2629 0,1776 0,0853 5 0,2390  0,2430  0,1516 0,1410 0,1691  -0,0281 6 0,1501  0,1451  0,1195 0,1159 0,1734  -0,0575 7 0,1136  0,1080  0,1058 0,1080 0,1107  -0,0027 8 0,1220  0,1166  0,1457 0,1885 0,1654 0,0231 9 0,2085  0,1258  0,1487 0,1314 0,2487  -0,1173 10 0,1012  0,1015  0,1014 0,1023 0,0919 0,0104
Gambar 3. Hasil model 3-10-1

## 3.4 Pelatihan dan Pengujian Model 3-15-1
Hasil dari model arsitektur 3-15-1 dapat dilihat pada gambar4, dengan hasil epoch sebesar 318 iterasi. Hasil pelatihan dan pengujian dapat dilihat pada Tabel 6 dan 7.
Tabel 6. Hasil Data Pelatihan
No X1 X2 X3 Target(Y1) Epoch 318 Actual Error Perf 1 0,7019  0,9000  0,7873 0,8510 0,8510 0,0000 0,00000004 2 0,1120  0,1371  0,5330 0,4915 0,4915 0,0000 3 0,1340  0,1322  0,1274 0,1637 0,1636 0,0001 4 0,3472  0,3288  0,3515 0,2434 0,2434 0,0000 5 0,1907  0,2173  0,2468 0,2305 0,2305 0,0000 6 0,2407  0,2264  0,2142 0,1682 0,1682 0,0000
Muhammad  Mahendra,  Akurasi  Prediksi  Ekspor  Tanaman  Obat,Aromatik  dan  Rempah-Rempah  Menggunakan Machine Learning
No X1 X2 X3 Target(Y1) Epoch 318 Actual Error Perf 7 0,1104  0,1192  0,1142 0,1095 0,1100  -0,0005 8 0,2161  0,2121  0,1354 0,1992 0,1992 0,0000 9 0,5175  0,6117  0,3306 0,2019 0,2019 0,0000 10 0,1037  0,1030  0,1041 0,1000 0,0996 0,0004 Tabel 7. Hasil Data Pengujian No X4 X5 X6 Target(Y2) Epoch Actual Error Perf 1 0,5447  0,1065  0,1029 0,1000 0,0198 0,0802 0,04136307 2 0,4326  0,5976  0,9000 0,4141 0,9940  -0,5799 3 0,1608  0,1572  0,1303 0,1587 0,2162  -0,0575 4 0,2143  0,2608  0,2527 0,2629 0,1337 0,1292 5 0,2390  0,2430  0,1516 0,1410 0,1221 0,0189 6 0,1501  0,1451  0,1195 0,1159 0,1922  -0,0763 7 0,1136  0,1080  0,1058 0,1080 0,1171  -0,0091 8 0,1220  0,1166  0,1457 0,1885 0,1520 0,0365 9 0,2085  0,1258  0,1487 0,1314 0,3394  -0,2080 10 0,1012  0,1015  0,1014 0,1023 0,0947 0,0076
Gambar 4. Hasil Model 3-15-1

## 3.5. Pelatihan dan Pengujian Model 3-20-1
Hasil dari model arsitektur 3-20-1 dapat dilihat pada gambar 5, dengan hasil epoch sebesar 623 iterasi. Hasil pelatihan dan pengujian dapat dilihat pada Tabel 8 dan 9.
Tabel 8. Hasil Data Pelatihan
No X1 X2 X3 Target(Y1) Epoch 623 Actual Error Perf 1 0,7019  0,9000  0,7873 0,8510 0,8510 0,0000 0,00000004 2 0,1120  0,1371  0,5330 0,4915 0,4915 0,0000 3 0,1340  0,1322  0,1274 0,1637 0,1636 0,0001 4 0,3472  0,3288  0,3515 0,2434 0,2434 0,0000 5 0,1907  0,2173  0,2468 0,2305 0,2303 0,0002 6 0,2407  0,2264  0,2142 0,1682 0,1685  -0,0003 7 0,1104  0,1192  0,1142 0,1095 0,1099  -0,0004 8 0,2161  0,2121  0,1354 0,1992 0,1990 0,0002 9 0,5175  0,6117  0,3306 0,2019 0,2019 0,0000 10 0,1037  0,1030  0,1041 0,1000 0,0998 0,0002
Muhammad  Mahendra,  Akurasi  Prediksi  Ekspor  Tanaman  Obat,Aromatik  dan  Rempah-Rempah  Menggunakan Machine Learning
Tabel 9. Hasil Data Pengujian
No X4 X5 X6 Target(Y2) Epoch Actual Error Perf 1 0,5447  0,1065  0,1029 0,1000 0,3799  -0,2799 0,04718571 2 0,4326  0,5976  0,9000 0,4141 0,9986  -0,5845 3 0,1608  0,1572  0,1303 0,1587 0,1927  -0,0340 4 0,2143  0,2608  0,2527 0,2629 0,1575 0,1054 5 0,2390  0,2430  0,1516 0,1410 0,1729  -0,0319 6 0,1501  0,1451  0,1195 0,1159 0,1766  -0,0607 7 0,1136  0,1080  0,1058 0,1080 0,1185  -0,0105 8 0,1220  0,1166  0,1457 0,1885 0,1793 0,0092 9 0,2085  0,1258  0,1487 0,1314 0,3175  -0,1861 10 0,1012  0,1015  0,1014 0,1023 0,0935 0,0088
Gambar 5. Hasil Model 3-20-1

## 3.6 Pelatihan dan Pengujian Model 3-25-1
Hasil dari model arsitektur 3-25-1 dapat dilihat pada gambar 6, dengan hasil epoch sebesar301 iterasi. Hasil pelatihan dan pengujian dapat dilihat pada Tabel 10 dan 11.
Tabel 10. Hasil Data Pelatihan
No X1 X2 X3 Target(Y1) Epoch 301 Actual Error Perf 1 0,7019  0,9000  0,7873 0,8510 0,8510 0,0000 0,00000018 2 0,1120  0,1371  0,5330 0,4915 0,4915 0,0000 3 0,1340  0,1322  0,1274 0,1637 0,1638  -0,0001 4 0,3472  0,3288  0,3515 0,2434 0,2434 0,0000 5 0,1907  0,2173  0,2468 0,2305 0,2305 0,0000 6 0,2407  0,2264  0,2142 0,1682 0,1682 0,0000 7 0,1104  0,1192  0,1142 0,1095 0,1104  -0,0009 8 0,2161  0,2121  0,1354 0,1992 0,1991 0,0001 9 0,5175  0,6117  0,3306 0,2019 0,2019 0,0000 10 0,1037  0,1030  0,1041 0,1000 0,0990 0,0010 Tabel 11. Hasil Data Pengujian No X4 X5 X6 Target(Y2) Epoch Actual Error Perf 1 0,5447  0,1065  0,1029 0,1000 0,6206  -0,5206 0,03758707 2 0,4326  0,5976  0,9000 0,4141 0,2024 0,2117 3 0,1608  0,1572  0,1303 0,1587 0,2091  -0,0504
Muhammad  Mahendra,  Akurasi  Prediksi  Ekspor  Tanaman  Obat,Aromatik  dan  Rempah-Rempah  Menggunakan Machine Learning
No X4 X5 X6 Target(Y2) Epoch Actual Error Perf 4 0,2143  0,2608  0,2527 0,2629 0,2087 0,0542 5 0,2390  0,2430  0,1516 0,1410 0,1521  -0,0111 6 0,1501  0,1451  0,1195 0,1159 0,1872  -0,0713 7 0,1136  0,1080  0,1058 0,1080 0,1176  -0,0096 8 0,1220  0,1166  0,1457 0,1885 0,1494 0,0391 9 0,2085  0,1258  0,1487 0,1314 0,3497  -0,2183 10 0,1012  0,1015  0,1014 0,1023 0,0940 0,0083
Gambar 6. Hasil Model 3-25-1

## 3.7 Pelatihan dan Pengujian Model 3-30-1
Hasil dari model arsitektur 3-30-1 dapat dilihat pada gambar 6, dengan hasil epoch sebesar 419 iterasi. Hasil pelatihan dan pengujian dapat dilihat pada Tabel 12 dan 13.
Tabel 12. Hasil Data Pelatihan
No X1 X2 X3 Target(Y1) Epoch 419 Actual Error Perf 1 0,7019  0,9000  0,7873 0,8510 0,8510 0,0000 0,00000006 2 0,1120  0,1371  0,5330 0,4915 0,4915 0,0000 3 0,1340  0,1322  0,1274 0,1637 0,1639  -0,0002 4 0,3472  0,3288  0,3515 0,2434 0,2434 0,0000 5 0,1907  0,2173  0,2468 0,2305 0,2304 0,0001 6 0,2407  0,2264  0,2142 0,1682 0,1682 0,0000 7 0,1104  0,1192  0,1142 0,1095 0,1089 0,0006 8 0,2161  0,2121  0,1354 0,1992 0,1992 0,0000 9 0,5175  0,6117  0,3306 0,2019 0,2019 0,0000 10 0,1037  0,1030  0,1041 0,1000 0,1004  -0,0004 Tabel 13. Hasil Data Pengujian No X4 X5 X6 Target(Y2) Epoch Actual Error Perf 1 0,5447  0,1065  0,1029 0,1000 0,0782 0,0218 0,04779687 2 0,4326  0,5976  0,9000 0,4141 0,9977  -0,5836 3 0,1608  0,1572  0,1303 0,1587 0,2293  -0,0706 4 0,2143  0,2608  0,2527 0,2629 0,1697 0,0932 5 0,2390  0,2430  0,1516 0,1410 0,1160 0,0250 6 0,1501  0,1451  0,1195 0,1159 0,2165  -0,1006 7 0,1136  0,1080  0,1058 0,1080 0,1271  -0,0191 8 0,1220  0,1166  0,1457 0,1885 0,1089 0,0796 9 0,2085  0,1258  0,1487 0,1314 0,4566  -0,3252 10 0,1012  0,1015  0,1014 0,1023 0,0966 0,0057
Muhammad  Mahendra,  Akurasi  Prediksi  Ekspor  Tanaman  Obat,Aromatik  dan  Rempah-Rempah  Menggunakan Machine Learning
Gambar 7. Hasil Model 3-30-1

## 3.8. Penentuan Model Arsitektur Terbaik
Setelah  selesai  dilakukan  pelatihan  dan  pengujian  data  terhadap  model  3-10-1,  3-15-1,  3-20-1,  3-25-1  dan  3-30-1 menggunakan tools Matlab dan Microsoft Excel, maka diperoleh lah hasil dari arsitektur model terbaik yaitu model 3-10- 1. Model 3-10-1 menjadi model dengan akurasi tertinggi karena memiliki nilai MSE/Performance yang paling rendah yakni sebesar 0,01929300
Tabel 14. PerbandinganSeluruh Model Arsitektur Algoritma Arsitektur Fungsi Training Epoch (Iterasi)  MSE Training  MSE Testing/Performance Fletcher-Reeves 3-10-1 traincgf 691 0,00000451 0,01929300 3-15-1 traincgf 318 0,00000004 0,04136307 3-20-1 traincgf 623 0,00000004 0,04718571 3-25-1 traincgf 301 0,00000018 0,03758707 3-30-1 traincgf 419 0,00000006 0,04779687
Gambar 8. PerbandinganNilai MSE/Performance
traincgf traincgf traincgf traincgf traincgf 3-10-1 3-15-1 3-20-1 3-25-1 3-30-1 Fletcher-Reeves 0,01929300
0,04136307 0,04718571 0,03758707 0,04779687 MSE Testing/Performance
Muhammad  Mahendra,  Akurasi  Prediksi  Ekspor  Tanaman  Obat,Aromatik  dan  Rempah-Rempah  Menggunakan Machine Learning
Gambar 9. Perbandingan Epoch (Iterasi)

## 4. KESIMPULAN
Dengan adanya metede machine learning tersebut memudahkan untuk melakukan penelitian ini, dimana metode machine learning tersebut dapat membantu untuk mencari nilai perfomance dan juga penentuan nilai terbaik dari sample data yang akan  di  teliti.  Aplikasi  yang  ikut  serta  dalam  penelitian  ini  adalah  aplikasi  Matlab,  karena  untuk  matlab  itu  sendiri mempunyai fitur untuk memperhitungkan perfomance dan untuk mencari nilai terbaik yaitu dengan bantuan algoritma Fletcher-Reeves. Dan setelah melakukan mengujian dengan munggunakan 5 sampel diantaranya, 3-10-1, 3-15-1, 3-20-1, 3-25-1, 3-30-1. Dari kelima pengujian tersebut tentu saja mendapatkan hasil terbaik yaitu terdapat pada data 3-10-1 yang dimana nilai MSE/Perfomance nya adalah 0,0192930. Alhasil penelitian ini sudah mendapatkan akurasi yang tertinggi dan memiliki nilai perfomance terendah dengan menggunakan bantuan tools Matlab dan juga metode machine learning.

## REFERENCES
[1] L. Hakim, “Rempah Dan Herba Kebunpekarangan Rumah Masyarakat: Keragaman, Sumber Fitofarmaka dan Wisata Kesehatan- kebugaran,” Desember  2015 ,  2016.  https://biologi.ub.ac.id/wp-content/uploads/2018/11/E-book-Rempah-Herba-Luchman- HAkim-2016.pdf (accessed Mar. 25, 2022).
[2] N. Fitri, I. Safitri, and K. Merdekawati, “Produksi Minyak Atsiri Untuk Mengembangkan Desa Pelutan, Kecamatan Gebang, Purworejo, Jawa Tengah Sebagai Sentra Minyak Atsiri,” J. Abdimas Madani dan Lestari , vol. 1, no. 2, pp. 79–96, 2019, doi: 10.20885/jamali.vol1.iss2.art4.
[3] F. Zuhdi, R. Lola, and A. S. Maulana, “Daya Saing Ekspor Rempah Indonesia Ke European Union-15,” J. Ilmu Pertan. , vol. 15, no. 21, pp. 139–152, 2020.
[4] H. Anggrasari, P. Perdana, and J. H. Mulyo, “Keunggulan Komparatif  Dan Kompetitif Rempah-Rempah Indonesia Di Pasar Internasional,” J. Agrica , vol. 14, no. 1, pp. 9–19, 2021, doi: 10.31289/agrica.v14i1.4396.
[5] N.  Rahmalia,  “Kenalan  dengan  Machine  Learning,  Sebuah  Cabang  Ilmu  Kecerdasan  Buatan,” 16  Feb  2021 ,  2021. https://glints.com/id/lowongan/machine-learning/#.YkLMzudBzcd (accessed Mar. 29, 2022).
[6] BPS,  “Ekspor  Tanaman  Obat,  Aromatik,  dan  Rempah-Rempah  menurut  Negara  Tujuan  Utama,  2012  -  2020.” https://www.bps.go.id/statictable/2019/02/18/2019/ekspor-tanaman-obat-aromatik-dan-rempah-rempah-menurut-negara- tujuan-utama-2012-2020.html (accessed Mar. 25, 2022).
691 318 623 301 419
traincgf traincgf traincgf traincgf traincgf 3-10-1 3-15-1 3-20-1
3-25-1
3-30-1
Fletcher-Reeves Epoch (Iterasi)