Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 235
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Penerapan Metode Algoritma Neural Network Untuk Memprediksi Penjualan Bahan Bakar Minyak
Jenny Veronika 1 , Andri 2
1 Informatics Departement, Bina Darma University, Palembang, Indonesia
2 Information System Departement, Bina Darma University, Palembang, Indonesia
Email: 1 jennyveronika1@gmail.com, 2 andri@binadarma.ac.id

## Abstract
Produksi  dari  kendaraan  bermotor  tiap  tahun  selalu  mengalami  peningkatan,  hal  ini seiring dengan pertumbuhan penduduk yang selalu bertambah, kondisi ini berkaitan erat akan kebutuhan terhadap Bahan Bakar Minyak (BBM). Kebutuhan akan BBM memiliki variasi yang berbeda – beda, hal ini tergantung dari jenis kendaraan bermotor yang ada, antara  lain  premium,  pertalite,  biosolar  dan  pertamax  yang  di  jual  oleh  PT.  Dempo Migas/SPBU  24.31550.  Algoritma  Neural  Network  merupakan  salah  satu  sistem pemrosesan  informasi  yang  di  design  dengan  meniru  cara  kerja  otak  manusia  dalam menyelesaikan  suatu  masalah  yang  dapat  di  gunakan  untuk  memprediksi  penjualan terhadap  BBM.  Dengan  menggunakan software  rapidminer dapat  menerapkan penggunaan  metode  Algoritma Neural  Network pada  PT.  Dempo  Migas/SPBU 24.31550,  adapun  jumlah record yang  4324,  hasil  dari  pengolahan  dengan menggunakan Algoritma Neural Nework di dapat untuk penjualan tahun 2022 di prediksi penjualan Biosolar akan mengalami peningkatan, hal ini melihat hasil pengolahan dengan perbandingan  data,  60:40,  70:30  dan  80:20  di  dapat  BBM  biosolar  mengalami peningkata dengan nilai accuracy sebesar 99.77 %, 99.60 % dan 99.83 %.
Keywords: BBM, Algoritma Neural Network , Rapidminer dan Accuracy
1. PENDAHULUAN
SPBU  (Stasiun  pengisian  bahan  bakar  untuk  umum)  merupakan  prasarana umum  yang  disediakan  oleh  PT.Pertamina  untuk  masyarakat  luas  guna memenuhi kebutuhan bahan bakar [1]. Pada umumnya SPBU menjual bahan bakar  sejenis  premium,  biosolar,  pertalite,  pertamax,  pertamax  turbo,  dexlite, pertamina dex.dimana kendaraan bermotor bisa memperoleh bahan bakar Di Indonesia,  Stasiun  Pengisian  Bahan  Bakar  dikenal  dengan  nama  SPBU (singkatan  dari  stasiun  pengisian  bahan  bakar  umum  [2].  PT.Dempo Migas/SPBU 24.31550 merupakan salah satu perusahaan SPBU di Kota pagar

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
alam  Sumatera  Selatan,  PT.Dempo  Migas  mengumpulkan  seluruh  data penjualan dari tahun ke tahun.
Dari data penjualan tahun 2020-2021 itu jenis produk bbm yang ada di sana adalah  premium,pertalite,  biosolar,  dan  di  tahun  2021 sama  seperti  di  tahun 2020 ,tapi pada tahun 2020 tidak ada produk bbm jenis pertamax, dan jenis produk  bbmnya,  untuk  yang  paling  laris  dari  tahun  2020-2021  yaitu Premium,sedangkan pada tahun 2022 belum diketahui jenis produk bbm mana yang  penjualannya  paling  laris.Dari  hasil  penelitian  ini  diharapkan  metode Algoritma  Neural  Network  tersebut  dapat  mengetahui  jumlah  pembelian  dan penjualan produk bbm diperusahaan PT DEMPO MIGAS/SPBU 24.31550 Kota Pagaralam sehingga didapatkan perhitungan data yang lebih akurat,

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  aplikasinya,  data  mining  sebenarnya  merupakan  bagian  dari  proses Knowledge Discovery in Database (KDD), bukan sebagai teknologi yang utuh dan berdiri  sendiri  [3]  [4]  .  Data  mining  merupakan  suatu  bagian  langkah  yang penting  dalam  proses  KDD  terutama  berkaitan  dengan  ekstraksi  dan penghitungan pola-pola dari data yang ditelaah [5], yang terdiri dari:
a. Data cleaning
b. Data integration
c. Data selection
d. Data transformation
e. Pattern evaluation
f. Knowledge presentation
Gambar 1. Proses Knowledge Discovery in Database [6]
Vol. 2, No. 1, 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 2.2.2.  Algoritma Neural Network (ANN)
Jaringan  saraf  tiruan  ( Artifial  Neural  Network)  merupakan  salah  satu  sistem pemprosesan informasi yang di desain dengan menirukan cara kerja otak manusia dalam  menyelesaikan  suatu  masalah  dengan  mulakukan  proses belajar  melalui perubahan bobot sinopsisnya [7]. Pemodelan ini didasari oleh kemampuan   otak manusia  dalam  mengorganisasi  sel – sel      penyusunan  (neuron),    sehingga memiliki  kemampuan  untuk  melaksanakan  tugas – tugas tertentu khususnya pengenalan pola dengan Efektifitas jaringan tertiggi [8]. Jaringan   layar   jamak ( multi layer network) adalah   jaringan   layar jamak yang merupakan  perluasan dari  layar  tunggal  jaringan  layar jamak [9] ini memperkenalkan satu atau layar tersembunyi  ( hidden  layer)  yang  mempunyai  simpun  yang  disebut  neuron tersembunyi ( hidden layer) [10].
Gambar 2. Jaringan  Multi layer Network [11]
Kemampuan  untuk  memodelkan  struktur  informasi  ditribusi  artinya  setiap pengelolahan informasi di sebarkan ada neural tiruan sekaligus. Setiap neoron tiruan  harus  memiliki memory  lokal  dan  mempu melakukan pengelolahan informasi secara local, berikut model metode neural network
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
238 | Penerapan Metode Algoritma Neural Network Untuk Memprediksi .....
Gambar 3. Metode Neural network
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Penelitian
A.   Analisis Data Mining
Analisis data mining merupakan proses menganalisis sumber data (data source) sehingga menjadi data yang siap digunakan dalam proses data mining nantinya. Analisis data mining mengikuti tahapan dalam Knowledge Discovery in Database (KDD) [12], yaitu data cleaning, data integration, data selection, transformation dan  data  mining.  Jika  data source  yang  digunakan  telah  melalui  proses  data cleaning, data integration, data selection dan transformation, maka data tersebut siap diolah dengan proses data mining. Data source yang digunakan adalah data penjualan  BBM  pada  PT.Dempo  Migas/SPBU  24.31550.  Adapun  atribut  data source yang digunakan oleh PT. Dempo Migas/SPBU 24.31550.
Tabel 1. Atribut Data Source PT.Dempo Migas/SPBU 24.31550 No. Atribut Keterangan 1 Nozzel Nozzel BBM 2 Nomor Penjualan Nomor Penjualan BBM 3 Jumlah Penjualan Jumlah Penjualan BBM 4 Produk BBM Produk BBM yang di Jual 5 Tanggal Penjualan Tanggal Penjualan BBM 6 Bulan Penjualan Bulan Penjualan BBM 7 Tahun Penjualan Tahun Penjualan BBM
Vol. 2, No. 1, 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Adapun jumlah data awal yang berhasil di olah sebanyak 4324 record, dapat di lihat pada Gambar berikut:
Gambar 4. Jumlah Data Awal
Adapun hasil setelah dilakukan transformasi data sebagai berikut :
Gambar 5. Hasil Trasnformasi Data

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
240 | Penerapan Metode Algoritma Neural Network Untuk Memprediksi .....

## 3.2. Pembahasan Penelitian
Setelah data siap untuk di olah maka proses selanjutnya yaitu menjalankan proses data mining dengan menerapkan metode Algoritma Neural Network (ANN) untuk melihat  jenis  bahan  bakar  minyak  yang  banyak  terjual  pada  tahun  selajutnya. Adapun bentuk dari model operator dapat di lihat pada gambar
Gambar 5. Model Operator yang Di Gunakan
Pada proses ini dilakukan pengujian dengan berbagai perbandingan data untuk menguji  apakah  data  yang  di  pakai  memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik,  untuk proses pengujian dapat dilihat pada tabel
Tabel 2. Transformasi Atribut Nozzel No Perbandingan Data Testing dan Data Training Pertalite (%) Bio Solar (%) Premium (%) Pertamax (%) 1 60 : 40 93.98 99.77 96.74 90.67 2 70 : 30 95.41 99.60 98.52 93.67 3 20 : 80 95.56 99.83 98.03 94.67
Dari ketiga proses perbadingan pengolahan data training dan data testing yang di gunakan dapat di pastikan untuk produk BBM yang akan meningkat penjualan pada tahun berikut nya sesuai dengan urutan adalah sebagai berikut :
1. Biosolar
2. Premium
Vol. 2, No. 1, 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
3. Pertalite
4. Pertamax
Sehingga untuk kondisi yang demikian pihak perusahaan dapat mempersiapkan permohonan kuota terhadap BBM biosolar lebih banyak dari tahun sebelumnya. Tabulasi  jumlah  penjualan  untuk  tahun  2020  dan  2021  dapat  di  lihat  pada gambar dibawah sebagai berikut :
Tabel 3. Penjualan BBM Tahun 2020 dan Tahun 2021 Periode Premium Pertalite Biosolar Pertamax (Liter) (Liter) (Liter) (Liter) januari 2020 402459 453749 299360 0 Februari 2020 375625 394276 265701 0 Maret 2020 219520 463628 256893 219520 April  2020 519897 272873 519897 519897 Mei 2020 610879 430047 307959 0 Juni 2020 283177 497727 395213 0 Juli 2020 1674376 126722 904226 182275 Agustus 2020 348840 150422 827405 253308 September 2020 308853 144983 1081954 191654 Aktober 2020 300525 162029 862561 207597 November 2020 330374 123081 541024 172290 Desember 2020 202560 220984 86106 182106 January 0221 1197540 90306 293317 43682 Februari 2021 1043643 85441 271028 98516 Maret 2021 1317080 123731 269956 156411 April 2021 1352478 111001 273457 180847 Mei 2021 1251014 132919 312009 256167 Juni2021 1204150 137557 971949 222478 Juli 2021 1789062 129968 981929 200210 Agustus 2021 1880012 108867 1098038 203846 September 2021 1690158 112239 330790 179496

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Oktober 2021 142391 419689 601723 170707 November 2021 0 630268 1135832 157659 Desember 2021 0 381806 1140932 147665 Penjualan BBM 18,444,613. 00 5,904,313. 00 14,029,259. 00 3,946,331. 00

## 4. KESIMPULAN
Hasil data set yang di gunakan berdasarkan data yang di peroleh dari PT.Dempo Migas/SPBU 24.31550 yang telah melalui proses data selection sebanyak 4324 record.  Adapun  nilai  Accuracy  yang  di  peroleh  untuk  proses  pengujian  dengan dengan perbandingan data 60:40, 70:30, 80:20 didapat produk BBM Biosaolar dengan accuracy tertinggi berturut – turut yaitu 99.77 %, 99.60 %, 99.83 % . Adapun atribut yang di pergunakan untuk proses data mining antaralain atribut Nozzel, atribut nomor penjualan, atribut jumlah penjualan, atribut bahan bakar, atribut bulan dan atribut tahun serta atribut bahan bakar di gunakan sebagai class atau  label  untuk  proses  pengolahan  data  mining  menggunakan  software  data mining Rapidminer

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Risdiyanta,  “MEMBEDAH  STASIUN  PENGISIAN  BAHAN  BAKAR  UMUM (SPBU) di INDONESIA,” Swara Patra Maj. Ilm. PPSDM Migas, vol. 4, no. 3, Art.  no.  3,  Dec.  2014,  Accessed:  Sep.  08,  2022.  [Online].  Available: http://ejurnal.ppsdmmigas.esdm.go.id/sp/index.php/swarapatra/article/view
/91
[2] “Stasiun  Pengisian  Bahan  Bakar.”  https://p2k.unkris.ac.id/id3/1 -3065- 2962/Stasiun-Pengisian-Bahan-Bakar_26163_unusa_p2k-unkris.html (accessed Sep. 08, 2022).
[3]  Syaifullah., Pengenalan  Metode  AHP  (  Analytical  Hierarchy  Process  ). Wordpress, 1 – 11, 2010.
[4] M.  A.  S.  Ekowati  and  E.  Umbulolo,  “PERANCANGAN  SISTEM  INFORMASI
APLIKASI  DATA  MINING  UNTUK  MEMPREDIKSI  KEMUNGKINAN  TAMU HOMESTAY  MENGULANGI  KEDATANGANNYA  (Study  Kasus  Homestay  di
Tawangmanggu Kab Karanganyar),” ReTII, Nov. 2018, Accessed: Sep. 08, 2022. [Online]. Available: //journal.itny.ac.id/index.php/ReTII/article/view/870
Vol. 2, No. 1, 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
[5] I.  Ernawati,  “DATA  MINING  SEBAGAI  SALAH  SATU  SOLUSI  STRATEGI BISNIS,” Inform. J. Ilmu Komput., vol. 14, no. 1, Art. no. 1, Apr. 2018, doi: 10.52958/iftk.v14i1.367.
[6]  Fayyad,  Usama, Advances  in  Knowledge  Discovery  and  Data  Mining.  MIT Press., 1996.
[7] M.  Agustin  and  T.  Prahasto,  “Penggunaan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation Untuk Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Jurusan Teknik Komputer Di Politeknik Negeri Sriwijaya,” JSINBIS J. Sist. Inf. Bisnis, vol. 2, no. 2, pp. 089 – 097, Jun. 2012, doi: 10.21456/vol2iss2pp089-097.
[8] A. L. Unihehu and I. Suharjo, “KLASIFIKASI JENIS IKAN BERBASIS JARINGAN SARAF  TIRUAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  PRINCIPAL  COMPONENT ANALYSIS (PCA),” vol. 7, no. 2, p. 6, 2021.
[9] D. L. Rahakbauw, “ANALISIS JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION TERHADAP PERAMALAN NILAI TUKAR MATA UANG RUPIAH DAN DOLAR, ” BAREKENG J. Ilmu Mat. Dan Terap., vol. 8, no. 2, pp. 27 – 32, Dec. 2014,
doi: 10.30598/barekengvol8iss2pp27-32.
[10] M.  S.  Maulidin  and  L.  Assaffat,  “JARINGAN  SYARAF  TIRUAN  SEBAGAI METODE  PERAMALAN  BEBAN  LISTRIK  HARIAN  DI  PT.  PISMATEX PEKALONGAN,” vol. 7, no. 2, p. 9, 2014.
[11] A.  P.  Widodo, S.  Suhartono,  E.  A.  Sarwoko,  and Z.  Firdaus,  “AKURASI

## MODEL  PREDIKSI  METODE  BACKPROPAGATION  MENGGUNAKAN
KOMBINASI HIDDEN NEURON DENGAN ALPHA,” MATEMATIKA, vol. 20, no.
2,  pp.  79 – 84,  Nov.  2017,  Accessed:  Sep.  08,  2022.  [Online].  Available:
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/matematika/article/view/16677 [12] “Proses  Data  Mining  KDD,” School  of  Information  Systems. https://sis.binus.ac.id/2021/09/30/proses-data-mining-kdd/ (accessed Sep. 08, 2022).