## PENGANTAR REDAKSI
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas karunia dan limpahan rahmatNYA jualah Jurnal  Informasi  dan  komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini  dapat  terwujud.Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) yang terbit dua (2) kali dalam setahun ini merupakan suatu wadah untuk penyebar luasan  hasil-hasil penelitian,  studi pustaka, karya ilmiah  yang berkaitan dengan Informasi dan Komputer  khususnya  bagi  dosen-dosen  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  serta  umumnya  para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  ini  sebagai  salah  satu  bentuk sumbangan  pemikiran  dalam  pengembangan  ilmu  informatika  dan  komputer  yang  berkaitan  dengan kajian-kajian  di  bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data  dan  Jaringan  Komputer,  perancangan dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak,  serta  ilmu-ilmu  yang  terkait  dengan  bidang  Informasi  dan  Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki  hasil-hasil penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut  diatas,  dengan  bangga  redaksi  Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  menerima  naskah  ringkasan  untuk  dimuat  pada  jurnal  Informasi  dan Komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  dengan  berpedoman  pada  penulisan  naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca  jualah  yang  mempunyai  peranan  besar  dalam  meningkatkan  mutu  jurnal  Informatika  dan Komputer  ini.  Merujuk  pada  realita  ini  kamu  sangat  mengharapkan  peran  aktif  dari  peneliti  untuk bersama-sama  menjaga  dan  memelihara  keberlangsungan  dari  jurnal  Informasi  dan  Komputer  STMIK Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini.  Yang  juga  tidak  kalah  pentingnya  dari  partisipasi  tersebut  diatas, adalah  saran  dan  kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan langsung  kepada  redaksi  JIK.  Saran  dan  kritik  yang  membangun  akan  dijadikan  masukan  dan pertimbangan  yang  sangat  berarti  guna  peningkatan  mutu  dan  kualitas  Jurnal  Informasi  dan  Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak  dapat  disebutkan  satu  persatu  hingga  dapat  diterbitkan  nya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia  Kotabumi. Semoga apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 Oktober  2021
Dewan Redaksi

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER Volume 9 Nomor 2 Oktober 2021
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan  ilmiah,  Ataupun    studi  pustaka.  Jurnal  ini  terbit  dua  kali  setahun pada  bulan  April  dan  Oktober.  Berisi  hasil  penelitian  ilmiah  di  bidang informatika  yang  bertujuan  untuk  menghubungkan  adanya  kesenjangan antar  kemajuan  teknologi  dan  hasil  penelitian.  Jurnal  ini  di  terbitkan pertama kali pada tahun 2013.

## Penanggung Jawab:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua  Lembaga  Penelitian  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi

## Pimpinan Redaksi
Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.Ti  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Nurmayanti  M.Kom  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar Lampung)
Sampurna  Dadi  Riskiono,M.Kom  (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu
Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK
MASTER Lampung)

## Mitra Bestari
Dr.  RZ.  ABDUL  AZIZ,  ST.,  MT  (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Dr.  Dadang  Sudrajat,  S.Si,  M.Kom  (STMIK IKMI Cirebon) Dr.  Septafiansyah  Dwi  Putra,  S.T.,  M.T (Politeknik Negeri Lampung) Dr.  Evi  Grativiani,  S.E.,  M.S.I    (Universitas Sebelas Maret) Rohmat  Indra  Borman  (  Universitas  Teknokrat Indonesia ) Ferry  Wongso,  S.KOm.,  M.Kom  (  STMIK Darma Pala Riau) Ferly  Ardhy,  S.Kom.,  M.Ti  (  Universitas Aisyah Pringsewu ) Firmansyah,  S.E.,  M.Si  (STMIK  Darma  Pala Riau)
Amarudin (Universitas Teknokrat Indonesia) Didi Susianto, S.T., M.Kom (AMIK Dian Cipta Cendika Bandar Lampung) Alhibarsyah,  St.,  M.Kom  (STMIK  Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal  Farouq  Mauladi,  S.Kom  .M.Kom (Universitas Islam Lamongan)
Rima  Mawarni,  M.Kom  (  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Wira  Jaya  Hartono,  S.Pd.,  M.Pd  (  STMIK Darma Pala Riau)
Penerbit  : STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 9 NO. 2 THN. 2021

## DAFTAR ISI

## Halaman
Sistem Informasi Akuntansi Persedian Barang Berbasis Web Pada Lembaga Permasyarakatan Kelas II A Banceuy Bandung : “Kelompok Tani Desa Banjar Kertarahayu”
Teuku Rian Hardiyansyah, Fatia Salsa Azzahra (Politeknik Piksi Ganesha Bandung 1,2 ) .....................................................................  01-07
Penerapan Finite State Automata Pada Vending Machine Penjual Obat Non Resep Dokter Dan Keperluan Medis Eko Supriyanto 1 , Angga Ardiansyah 2 , Frieyadie 3 , Sri Rahayu 4 , Windu Gata 5 ( Universitas Nusa Mandiri 12 ) .................................................................................... 08-14
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Kelayakan Pengajuan Sertifikasi Guru Dengan Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus : Ma Al Muhajirin Janti Jogoroto Jombang) Budiman, umam baharudin , winarti (Universitas Darul „Ulum Jombang)  .........................................................................  15-22

## Perancangan Infrastruktur Domain Name Server Lokal Menggunakan Ubuntu Server 16.04 Pada PT. Xyz
Zaenal  Mutaqin  Subekti, Hendra  Setiawan, Satria, Widia Murni Wijaya, Aliy Hafiz, Warsudi (STMIK Bani Saleh, Universitas Negeri Yogyakarta, AMIK Dian Cipta Cendikia, STMIK MIC CIkarang) .............................................................................................  23-29
Perancangan Sistem Informasi Idea Proposal (Ip) Berbasis Web Pada Pt. Paxel Algorita Unggul Julian Murhan Sahputra, Indah Purnamasari (Universitas Nusa Mandiri 12 )  ....................................................................................  30-35
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Ekstrakurikuler Atletik Berdasarkan Bakat  Siswa Menggunakan Metode Profile Matching Agnes Basuki, Petrus Sokibi, Tiara Eka Putri ( Universitas Catur Insan Cendekia ) ...........................................................................  36-50
Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Usia Calon Penerima Vaksin Di Kab. Ngawi
Irna Yuniarfi, Saifulloh (Universitas PGRI Madiun 12 )  ..................................................................................  51-62
System Penilaian Seleksi Calon Karyawan Baru Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Di PT.TNA
Anik Sri Wahyuningsih , Yudhi Firmansyah
(Universitas Panca Sakti Bekasi )  ............................................................................. 63-74 Perancangan Sistem Informasi Pembayaran SPP Menggunakan Framework Laravel
Ichwan Habib Moudi
(Universitas Panca Sakti Bekasi) ...............................................................................  75-80
Implementasi Algoritma K-Means  Dan Algoritma Apriori Optimasi Kinerja Ecu (Study Kasus Mobil Avanza Dan Xenia)
Sigit Mintoro , Asep Afandi (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  ................................................................. 81-88
Sistem Pakar Penyakit Buah Kakao Untuk Peningkatan Hasil Panen Kakao Menggunakan Metode Case Base Reasoning (CBR) Berbasis Web Mobile
Aliy hafiz, Verawati (AMIK Dian Cipta Cendikia,Bandar Lampung) .......................................................  89-94
Penerapan Metode Rapid Application Develomment (RAD) Dalam Pengembangan Sistem Pemesanan Menu Berbasis Android Aris Baihaqi, Tumini (Fakultas Sains dan Teknologi 1,2 ) .............................................................................  95-102
Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Pariwisata Di Lampung Timur Sukatmi, Rexa Alfa Rizi (AMIK DCC Bandar Lampung 12 )  ............................................................................ 103-108
Implementasi Psak No. 45 Pada Proses Penyusunan Laporan Keuangan Menggunakan M.S. Excel Dan Aplikasi Accurate Accouting Pada STMIK Bani Saleh
Marhakim, Willy Adam (STMIK Bani Saleh 12 )  .............................................................................................  109-116
Sistem Prediksi Harga KOPI LAMBAR ( Lampung Barat) Dengan Metode Backpropagation, dan Double Exponential ( Studi Kasus BUMDES  ) Supriyanto, Dwi marisa Efendi,Rhomadhon
(STMIK Dian Cipta cendikia Kotabumi 1- )  .............................................................. 117-123
Sistem Informasi Pemasaran Produk Umkm Berbasis Web Pada Kecamatan Bumi Nabung  Lampung Tengah
Yuli Syafitri, Agus Prasetyo, Reni Astika (AMIK Dian Cipta Cendikia Bandar Lampung)  ..................................................... 124-134
Rancang  Bangun Aplikasi Pembelajaran Aksara Lampung  Berbasis Android Ferly Ardhy, Hendra Syahrobi (Universitas Aisyah Pringewu 1, STMIK Dian Cipta Cendikia 2 )  .............................. 135-143
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Balita Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Forward Chaining Studi Kasus Puskesmas Cempaka Sungkai Selatan
Sidik Rahmatullah, Rima Mawarni (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 12 )  ..............................................................  144-153
Rekayasa Perangkat Lunak Perhitungan Harga Pokok Produksi Metode Full Costing  Pada Umkm Mitra Cake Di Bandar Lampung Pitrawati, Arif Sanjaya (AMIK Dian Cipta Cendikia, Bandar Lampung)  .....................................................  154-162

## Rancang Bangun Sistem Ujian Online Menggunakan Algoritma Cosine Similarity Berbasis Web
Haryono, Zaenal Mutaqin Subekti, Widiyawati, Hidayatullah (STMIK Bani Saleh 1234 )  ...........................................................................................  163-168 Model Aplikasi Helpdesk Ticketing System Berbasis Web Menggunakan Metode Rad Indra Permana  ...........................................................................................................  169-173
Pattern Recognition Tulisan Tangan Huruf Hijaiyah Menggunakan Metode

## Convolutional Neural Network (CNN)
Mufassiril Abror, Nopiyanto (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ...........................................................................  174-178
Aplikasi Sistem Informasi Keuangan Berbasis Android Di Perumahan Taman Karang Bahagia
Melda Ayulestari (Universitas Panca Sakti Bekasi)  ..............................................................................  179-185
Audit Pelayanan Sistem Rujukan Online Puskesmas Menggunakan Framework COBIT 5.0
Nurmayanti, Merri Parida, Ngajiyanto, Ina Anzalna (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 1234 )  ...........................................................  186-195
Perancangan Sistem Informasi Pengolahan Data Nilai Siswa Berbasis Web
Erin Ermawati, Anik Sri Wahyuningsih
(Fakultas Sain dan Teknologi, Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................ 196-205
Pengembangan Sistem Pelaporan Data Hasil Inspeksi Barang Berbasis Web Siska Putriani
(Universitas Pancasakti Bekasi)  ...............................................................................  206-212 Penerapan Extreme Programming Dalam Perancangan Aplikasi Web Food Market
Tumini, Hilman Septiana (   Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Panca Sakti Bekasi 1,2 )  ..........................  213-221
Sistem Pencarian Barang Berbasis Website Menggunakan Php Dan Mysql Studi Kasus PT. Surya Technology Industri Sulaeman
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  ...............................................................................  222-228 Implementasi Metode Prototype Pada Sistem Peminjaman Alat Kerja Berbasis Web
Di PT SK Metalindo
Ali Mulyanto, Arjun Gunawan
(Univeritas Panca Sakti Bekasi)  ...............................................................................  229-233
Aplikasi Tata Cara Wudhu Menggunakan Teknologi Augmented Reality Sebagai Media  Pembelajaran  Di TK Al Fatih Ahmad Yakub , Idarul Fadli (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ...........................................................................  234-247
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ayam Petelur Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web Mochammad
Taufiq Hidayat, Ali Mulyanto (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ...........................................................................  248-255
Penerapan Metode Prototyping Dalam Perhitungan Hasil Produksi Menggunakan Arduino Uno R3 Dan Php Di PT. Indonesia Epson Industry
Amandha Aulia, Ajar Rohmanu (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ...........................................................................  256-264
System Pendukung Keputusan Penentuan Guru Teladan Dengan Metode Profile Matching Hasbulloh, Agmawarnida (Universitas Panca Sakti Bekasi 1,2 )  ...........................................................................  265-271
Implementasi Waterfall Method Pada Aplikasi Buku Induk Siswa Berbasis Web
Idam Holid , Yogie Krisnayadi (Universitas Panca Sakti 12 )  .......................................................................................  272-282
Pengembangan Text To Speech Media Pembelajaran Untuk Pengenalan Anggota Tubuh Manusia Kelas V Sekolah Dasar
Juwanda Saputra, Ali Mulianto (Teknik Infomratika Fakulutas Sains dan Teknologi 12 )  ...........................................  283-289
Perancangan Sistem Peminjaman Barang Berupa Aset Tetap Berbasis Web Pada Lembaga Permasyarakatan Kelas II A Banceuy Bandung Guntur Salasa Priambodo, Perwito, Candra Mecca Sufyana (Politeknik Piksi Ganesha Bandung 1,2,3 )  ...................................................................  290-295
Metode Pemilihan Karyawan Terbaik Sebagai Penentu Goodwill Perguruan Tinggi Dengan Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus Perguruan Tinggi Di Lampung Utara)
Dwi Sartika, Pakarti Riswanto (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  ................................................................  296-303
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Merek Smartphone Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Ade Kiki Fatmawati, Muhammad Sultan Raflie, Norma Yunita (Universitas Nusa Mandiri 123 )  ..................................................................................  304-315
Pattern Recognition Aksara Lampung Menggunakan Algoritma Neural Network
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Nopiyanto, Rahmadi
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  ..............................................................................  316-321

## Sistem Prediksi Harga KOPI LAMBAR ( Lampung Barat) Dengan Metode
Backpropagation, dan Double Exponential ( Studi Kasus BUMDES  )
Supriyanto 1 , Dwi marisa Efendi 2 , Rhomadhon 3 ,
STMIK Dian Cipta cendikia Kotabumi 1-7 Jl.negara No 03 candimas, Lampung Utara E-mail :supriyanto@dcc.ac.id 1 , dwi.marisa@dcc.ac.id 2 , romadon@dcc@ac.id 3

## ABSTRAK
Data  mining  merupakan  cara  untuk  menemukan  informasi  baru,  yang  diambil  dari  data  dalam  jumlah besar  yang  membantu  dalam  pengambilan  keputusan.  Arabika  kopi  merupakan  komoditas  unggulan didalam  sector  perkebunan.  Proses  prediksi  harga  kopi  ini  berkaitan  dengan  perkiraan  berkala  antara jumlah  hasil  panen,  iklim  pada  saat  itu,  penawaran  dan  permintaan  pada  masa  tertentu,  dengan mengunakan  alat  ukur  yang  akurat  dan  teruji.  Pada  penelitain  ini  penelitain  menggunakan  metode backpropagation, Double Exponential
Kata kunci : backpropagation, Double Exponential , kopi, prediksi

## ABSTRACTS
data mining is useful for finding new information.its get more sample data , sample data in big data can use decision making. Arabica coffee is a superior commodity in the plantation sector. The process of predicting coffee prices is related to periodic estimates between the amount of crop yields, the  climate  at  that  time,  supply  and  demand  at  a  certain  time,  using  accurate  and  tested  measuring instruments.in research using the backpropagation method, Double Exponential This research aims to produce a coffee price prediction system in the future, this system will be applied in a web-based
Keywords backpropagation, Double Exponential , coffee, prediction

## 1. PENDAHULUAN
Arabika  kopi  merupakan  komoditas  unggulan didalam sector perkebunan , baik di dalam negeri maupun diluar negeri[1], untuk wilayah Indonesia arabika kopi sendiri banyak di tanam di wilayah  lampung  barat  liwa.sebagian  besar penduduk diwilayah lampung barat, mengandalkan  tanaman  kopi  sebagai  salah  satu sumber pendapatan rumah tangga.[2] Nama kopi dan hasil kopi akan beragam, sesuaid engan  daerah  penghasil,  harga  kopi  disetiap daerah juga sering mengalami naik turun[3], oleh karena itu diperlukan suatu perencanaan teknologi , sehingga dapat membantu mengentahui prediksi harga kopi kedepan
Proses  prediksi  harga  kopi  ini  berkaitan  dengan perkiraan berkala antara jumlah hasil panen, iklim pada saat itu, penawaran dan permintaan pada
masa  tertentu, dengan  mengunakan alat ukur  yang akurat dan teruji.
Pada  penelitain  ini  penelitain  menggunakan metode backpropagation,  Double  Exponential  [4] [5] .pada  proses  penelitian  ,  ketiga  metode  ini digunakan dengan menggunakan input data berupa data  panen(x1)  ,  iklim(2),  jumlah  penawaran  (3), jumlah  persediaan(4)  dan  jumla  penawaran  , kemudian  melakukan  tahap  normalisasi  atua tranformasi data, iterasi, pelatihan dan menentukan parameter jaringan, kalkulasi error, baru kemudian pembandingkan  dengan  ketiga  metode  yang digunakan,  baru  akan  mendapatkan  hasil  akhir berupa hasil prediksi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan system prediksi harga kopi dimasa depan, system ini  akan  di  terapkan  dalam  berbasis  web[6],  jadi system ini dapat diakses dimanapun, sehingga
dapat membantu petani dalam memprediksi harga kopi, dimana jika sudah mengetahui harga kopi , kita  dapat  memprediksi  segala  pemasukan  dan pengeluaran  pada  tahun  berikutnya,  petani  juga dapat  mengindari  penjualan  ke  para  tengkulak yang harganya lebih rendah dari harga pasar.sehingga  di  harapkan  dengan  adanya prediski  ini  ,  dapat  membantu  petani  untuk mengetahui harga di tahun yang akan datang, dan dapat diakses dimanapun, terutama dalam hal ini untuk  kelompok  tani  yang  ada  di  BUMDES SUKAJAYA          LAMBAR(          LAMPUNG BARAT).sehingga    peneliti    mengambil   judul dengan tema
“Sistem  Prediksi  Harga  KOPI  LAMBAR  (
Lampung Barat) Dengan Metode Backpropagation, dan Double Exponential Berbasis Web (  Studi Kasus BUMDES
SUKAJAYA LAMBAR( LAMPUNG BARAT)”
.

## 2. METODE PENELITIAN
5) dan jumla penawaran(x5)
Semua kriteria ini akan dijadikan sebagian bahan input dengan ketiga algoritma dengan menggunakan data  set tiga  tahun  terakhir  , sebagai sampel kami menggunakan data mahasiswa  di  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi.
Setelah  data  set  terbentuk  kita  akan  melakukan normalisasi data set tersebut agar berupa angka 0 dan  1  Kemudian  melakuakan  Implementasi dengan ketiga metode diataranya adalah
1. Algoritma Backpropagation
1) Insialisasi  bobot  jaringan  secara  acak anatara -0.0 sampai 1.0
2) Untuk  setiap  data  [ada  data  training,  hitung input  untuk  simpul  berdasarkan  nilai  input dan bobot jaringan saat itu, dengan rumus ∑ Metode Penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: …………………………(4) O i :Output simpul i dari layer sebelumnya W ij :Bobot relasi dari simpul i pada layer sebelumnya ke simpul j 0 j :bias 3) input dari langkah dua, selanjutnya membangkitkan output untuk simpul menggunakan fungsi aktifitas sigmoid. ……………………………………(5)
Grafik2.Alur Kerangka Kerja Penelitian Dalam  Gambar  diatas  ,  proses  penelitian  yang dilakukan adalah dimulai dari
1. Pertama  yang  dilakuakn  adalah  dengan  studi literartur
2. Mulai merancang system yang akan di buat
Hal  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah melakukan  penentuan  yang  akan  menjadi  input pada penelitian Atau kriteria apa saja yang akan di gunakan , diantaranya adalah sebagi berikut
1) data panen(x1) ,
2) iklim(x2),
4)
error antara  nilai  yang    diprediksi  dengan nilai   sesungguhnya menggunakan rumus :
( )    ( ) ……..(6)
Keterangan : Output j :output actual dari simpul j Target j :Nilai target yang sudah diketahui pada data training Setelah nilai
5) Error dihitung  ,  selanjutnya  dibalik  ke  layer sebelumnya.untuk        menghitung  nilai error pada hidden layer (
3) jumlah penawaran (x3),
4) jumlah persediaan(x4) ………………….(7)
6) Nilai Error yang dihasilkan dari langkah sebelumnya digunakan untuk memperbarui bobot relasi menggunakan rumus : 7) …………………………… ……..(8) Keterangan W ij :bobot relasi dari unit I pada layer sebelumnya ke unit j L : Learning Rate (konstanta, nilainya antra 0 sampai dengan 1)
: Error pada output layer
: Output dari simpul i

## 2. Metode Double Exponential Smoothing
Algoritma  dengan  Metode  Double  Exponential Smoothing  menjelaskan  mengenai  metode  linier satu parameter yang dikemukakan oleh brown[14]. Pada metode ini dilakukan dengan cara smoothing dua kali sebagai berikut
1. Menetukan S ‟ t ( ) Berikut adalah data sampel
…… Tabel 2. Sampel Data Kopi Kering
2. Menentukan S‟‟ t
a  . ( )
3. Menentukan konstanta (
=
4. Menentukan slope Transformation 5. Menentukan besar fore cast
3. Kemudian   melakukan  uji   system dengan menghitung nilai error terendah
4. Kemudian menghasilkan prediksi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan Berikut ini adalah hasil perhitungan nya,berikut ini data sampel data kopi basah Sampel Data Kopi Basah
Pada  tahap transformation ini  hasil  dari pengelompokan  data preprocessing kemudian digunakan untuk data training . Proses
pembentukan data  training berdasarkan  data yang  ada  yang  mana  data  tersebut  di  seleksi terlebih  dahulu  untuk  menentukan  atribut  mana yang dapat mempengaruhi penjualan kopi robusta yang  disebut  data  target.  Data  target  merupakan data  yang  berisikan  atribut  yang  mendukung dalam  proses data  mining .  Adapun data  training yang digunakan adalah seperti berikut ini.
…………… Tabel 3. Data Training Kopi Basah
Bulan Tahun 2017 Tahun 2018 Tahun 2019 Januari 15 Februari 11 12 15 Maret 18 18 April 15 20
20 No Bulan Ke-1 Bulan Ke-2 Bulan Ke-3
Bulan
Ke-4 Bulan
Ke-5
Target
1 9 11 7 15 18 20 2 11 7 15 18 20 15 3 7 15 18 20 15 11 4 15 18 20 15 11
12
Mei 18 24 22 Juni 20 27 30 Juli 15 20 27 Agustus 11 15 15 September 12 18 12 Oktober 10 16 November 10 Desember 12 14 11 Total 148 202 204 Bulan Tahun 2017 Tahun 2018 Tahun 2019 Januari 13 10 Februari 13 Maret April 10 14 11 Mei 14 18 18 Juni 15 20 27 Juli 17 19 Agustus 14 20 September 16 Oktober 11 14 November 10 14 18 Desember 11 Total 105 150 184
5 18 20 15 11 12 8 6 20 15 11 12 8 9 7 15 11 12 8 9 13
8 11 12 8 9 13 15 9 12 8 9 13 15 12 10 8 9 13 15 12 18 11 9 13 15 12 18 20 12 13 15 12 18 20 24
…
…  Berdasarkan  tabel-tabel  diatas data  training yang  digunakan  pada  penelitian  ini  diambil  dari data penjualan tahun 2017 dan 2018. Data training dikelompokkan  menjadi  dua  bagian  yaitu  data input  dan  data  target.  Data  input  merupakan  data penjualan  dari  bulan  ke-1  sampai  bulan  ke-5, sedangkan  data  target  menggunakan  data  pada bulan  ke-6.  Selanjutnya  untuk  bulan  ke-2  hingga bulan  ke-6  digunakan  sebagai  data  input  dan  data bulan  ke-7  sebagai  data  target  dan  seterusnya sampai batas data yang ada. Sedangkan untuk data testing (uji) yang digunakan untuk prediksi adalah data  penjualan  dari  bulan  Januari  2019  sampai Desember  2019  yang  akan  menghasilkan  prediksi penjualan pada tahun 2020
Berikut  ini
adalah contoh perhitungan exponential
No X1 X2 X3 X4 X5 JML St 1 18 10 9 14 8 59 59 2 10 9 14 8 15 56 58,7 3 9 14 8 15 18 64 56,8 4 14 8 15 18 20 75 65,1 5 8 15 18 20 22 83 75,8 6 15 18 20 22 30 105 85,2 7 18 20 22 30 27 117 106,2 8 20 22 30 27 15 114 116,7 9 22 30 27 15 12 106 113,2 10 30 27 15 12 16 100 105,4 11 27 15 12 16 10 80 98 12 15 12 16 10 11 64 78,4 1023
Berdasarkan  tabel-tabel  diatas data  training yang digunakan  pada  penelitian  ini  diambil  dari  data penjualan  tahun  2017  dan  2018. Data  training dikelompokkan  menjadi  dua  bagian  yaitu  data input  dan  data  target.  Data  input  merupakan  data penjualan dari bulan ke-1 sampai bulan ke-5,
sedangkan  data  target  menggunakan  data  pada bulan  ke-6.  Selanjutnya  untuk  bulan  ke-2  hingga bulan  ke-6  digunakan  sebagai  data  input  dan  data bulan  ke-7  sebagai  data  target  dan  seterusnya sampai batas data yang ada. Sedangkan untuk data testing (uji) yang digunakan  untuk prediksi adalah data  penjualan  dari  bulan  Januari  2019  sampai Desember  2019  yang  akan  menghasilkan  prediksi penjualan pada tahun 2020.
Berikut  ini  hasil  error  untuk  smoothing 0,168914956

## 2. Algoritma Backpropagation
Berikut ini ada lah perhitungan denganmenggunakan neural network
No X1 X2 X3 X4 x-5
1 18 10 9 14 8 2 10 9 14 8 15 3 9 14 8 15 18 4 14 8 15 18 20 5 8 15 18 20 22 6 15 18 20 22 30 7 18 20 22 30 27 8 20 22 30 27 15
9 22 30 27 15 12
10 30 27 15 12 16
11 27 15 12 16 10
12 15 12 16 10 11 Langkah awal minmax min 8 max 30 X1 X2 X3 X4 X5 min 8 8 8 8 8 max 30 30 30 30 30
Nor ma
lisasi
X1 X2 X3 X4 X5 1 0,454 54 5455 0,09 090 9091 0,04 54 54545 0,272 72727 3 0 2 0,666 66 0,7 0,533 33333 0,73
33333 0,5
inisialisasi bobot Wjk dari hiden layer ke output layer
hitung semua output layer Y , hasil keluaran dioutput layer
Z1
Z2
Z3
ynet1 ynet1
0,035
6667 3 33 3 0,045 0,272 0 0,318 0,4545454 45 72727 18181 55 4545 3 8 4 0,533 0,7333 0,5 0,4 0,3333333 3 3 33 33333 3333 5 0 0,318 0,4545 0,5454 0,6363636 18181 45455 54545 36 8 6 0,318 0,454 0,5454 0,63 1 1 54545 54545 63636 81818 5 36 7 0,454 0,54 0,6363 1 0,8636363 5 54545 63636 64 45455 45 8 0,545 0,636 1 0,863 0,3181818 4 36363 63636 18 54545 6 4 9 0,636 1 0,8636 0,318 0,1818181 36363 36364 18181 82 6 8 10 1 0,8636 0,3181 0,181 0,3636363 36364 81818 81818 64 2 11 0,863 0,318 0,18 0,3636 0,0909090 6 18181 18181 36364 91 36364 8 82
12 0,318 0,181 0,363 0,090 0,1363636 18 81818 63636 90909 36
1818 2 4 1 Z4 Z0 Vij 2
exp 1+exp - 0,5296 0,58882 1,58882 v1 0,52963 3 3 3 - 0,52814 0,5281 0,58969 1,58969 v2 8 5 6 6 - 0,5296 0,58882 1,58882 v3 0,52963 3 3 3 - 0,5296 0,58882 1,58882 v4 0,52963 3 3 3 backpogration
inisialisasi bobot Vij dari input layer ke hidden layer :
v0 v1 v2 v3 v4 0,2 0,3 0,2 0,1 0,1 0,1 0,3 0,3 0,1 0,3 0,1 0,2
0,2 0,3 0,2 0,2
hitung luaran di hidden layer menggunkan aktivasi
Zj 1/1+exp( - Znet) 1/1+exp(
- Znet) Pemb u latan Z1 0,50 5851915 0,51 0,62 9396725 0,63 Z2 0,50 5236326 0,51 0,6 29051093 0,63 Z3 0,5 03726343 0,5 0,62 9396725 0,63 Z4 0,50 7421735 0,51 0,629396725 0,63
epoch =
epoch +1 tiap unit masukan menerima sinyal dan diteruskan ke unit hidden
hitung semua keluaran di unit hidden (Zj)
hasil dari Vij exp 1+exp v1 0,02 3408729 znet 1 -0,02 3408729 0,97 686313 1,97 686313 v2 0,0 20946069 znet 2 -0,02 0946069 0,979 271776 1,97 9271776 v3 0,01 4905649 znet3 -0,01
4905649 0,985 204891 1,985 204891 v4 0,02 968912 znet4 -0,02 968912 0,970 747273 1,97 0747273
hitung keluaran dioutput layer menggunakan aktifasi
1,81 2 y1 0,5 y2 0,508873988
Dengan  demikian  untuk  error  nya  dengan  neural network adalah -0,004436994 Berdasarkan  hasil  yang  ada  neural  network merupakan hasil yang paling kecil nilai error nya yaitu - 0,004436994……………………………………
………………………………………

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  uji  coba  dengan  kedua  metode antara  exponential  dan  neural  network, hasil  error untuk  smoothing  0,168914956  dan  dengan  hasil neural  network  adalah  0,004436994,  maka diperoleh hasil dengan nilai error terkecik adalah dengan menggunakan neural network bacpropagation sebesar 0.004436944
Ucapan terimakasih
Direktorat  Penelitian  dan  Pengabdian  Kepada Masyarakat  Direktur  Jenderal  Penguatan  Riset dan Pengembangan
Kementerian
Riset,
Teknologi dan Pendidikan Tinggi

## Kami mengucapakn terimaksih kepada

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bode,  Andi.  "K-nearest  neighbor  dengan feature selection menggunakan backward  elimination  untuk  prediksi harga komoditi kopi arabika." ILKOM  Jurnal  Ilmiah 9.2 (2017): 188-195.
[2] Katemba,  Petrus,  and  Rosita  Koro  Djoh. "Prediksi  Tingkat  Produksi  Kopi Menggunakan
Regresi Linear." Jurnal  Ilmiah  Flash 3.1
(2017): 42-51.
[3] Sijabat,  Petti  Indrayati,  et  al.  "Algoritma Backpropagation Prediksi Harga Komoditi terhadap Karakteristik Konsumen Produk Kopi Lokal Nasional." Digital Zone: Jurnal
Teknologi Informasi Dan Komunikasi 11.1 (2020): 96- 107.Yahya, Noerzam, and Arief Jananto. "KOMPARASI KINERJA ALGORITMA C. 45 DAN NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI KEGIATAN PENERIMAANMAHASISWA BARU (STUDI KASUS: UNIVERSITAS STIKUBANK SEMARANG)." (2019).
[4] Siahaan,  Lisbeth  Evalina.  "Prediksi  Indeks
Harga Saham dengan Metode Gabungan Support Vector Regression  dan  Jaringan  Syaraf Tiruan." Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) 2.1 (2017): 21- 30.
[5] Yusuf,  Fryda  Indriani. PENERAPAN
ASOSIASI  DATA  MINING  UNTUK PENEMPATAN BARANG PADA CELCIUS STORE JAMBI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI .  Diss.  STIKOM  Dinamika Bangsa Jambi, 2019.
[6] Sari, Nindy Devita, Bambang Soedijono WA, and  Asro  Nasiri.  "Implementation  of
Apriori  Algorithm  for  Determining Product Purchase Patterns." SISFOTENIKA 11.1
(2020): 1-13.
[7] https://misterexportir.com/daftar-harga-kopi- gayo/Nanggala, Shabrina, Deni Saepudin,  and  Fhira  Nhita.  "Analisis dan  Implementasi  Elman  Recurrent Neural  Network  untuk  Prediksi Harga Komoditas Pertanian." eProceedings  of  Engineering  3.1 (2016).
[8] Atikah,  Nabihah  Hanun,  Arif  Djunaidy,  and Faizal Mahananto. "Pembuatan
Aplikasi  Prediksi  Harga  Saham Berbasis Web Menggunakan Metode Holt's:  Studi  Kasus  Di  PT  Bank Central  Asia  Tbk."  Jurnal  Teknik ITS 6.2 (2017): A337-A341.
[9] Irfan,  Mohamad,  Laras  Purwati  Ayuningtias, and Jumadi Jumadi. "Analisa Perbandingan  Logic  Fuzzy  Metode Tsukamoto,  Sugeno,  Dan  Mamdani (Studi Kasus: Prediksi Jumlah
Pendaftar  Mahasiswa  Baru  Fakultas
Sains  Dan  Teknologi  Uin  Sunan Gunung  Djati  Bandung)." Jurnal Teknik  Informatika 10.1  (2017):  9- 16.
[9] Amalia, Yulia Rizki. Penerapan Data Mining Untuk  Prediksi  Penjualan  Produk Elektronik  Terlaris  Menggunakan
Metode  K-Nearest  Neighbor  (Studi Kasus:  PT.  Bintang  Multi  Sarana Palembang) .  Diss.  UIN  RADEN FATAH PALEMBANG, 2018.
[10] Fardhani,  Ayu  Artika,  Desi  Insani  Natalia Simanjuntak,  and  Anjar  Wanto. "Prediksi  Harga  Eceran  Beras  Di Pasar Tradisional Di 33 Kota Di
Indonesia  Menggunakan  Algoritma Backpropagation." Jurnal Infomedia: Teknik  Informatika,  Multimedia  & Jaringan 3.1 (2018): 25-30. [11] SULISTIONO, HERU. "KAJIAN PENERAPAN  ALGORITMAC4.  5, NEURAL NETWORK DAN NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI MAHASISWA YANG BERMASALAH DALAM REGISTRASI." Faktor  Exacta 8.4 (2015): 305-315.
[12] Gusfadilah, Amaliah, Budi Darma Setiawan, and  Bayu  Rahayudi.  "Implementasi
Metode Exponential Smoothing Untuk Prediksi Bobot Kargo Bulanan  Di  Bandara  Internasional  I Gusti Ngurah Rai." Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi dan  Ilmu  Komputer  e-ISSN 2548
(2019): 964X.