## PREDIKSI PENJUALAN HYDRATED LIME MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK
Asri Wahyuni Program Studi Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri Jl. Damai No. 8, Warung Jati Barat (Margasatwa) asriwahyuni1101@gmail.com
Abstract  Many  companies  are  competing chemical  production  to  continue  to  produce chemicals  especially  Hydrated  Lime.  Hydrated Lime is a mixture of chemicals for papermaking. Developments  in  a  paper  marketing  today  is advancing  rapidly,  therefore  many  companies are  making  a  huge  opportunity  in  producing chemicals  mainly  Hydrated  Lime.  In  the  paper mill the amount of value that is not matched by supply  chemicals  mainly  Hydrated  Lime  which can lead to scarcity of such chemicals. In it will encourage  companies  to  continuously  improve the  amount  of  production  to  meet  consumer demand  for  increasingly  greater.  Thus  the company can make sales predictions next day to increase  the  amount  of  production  that  is  not experiencing shortages currently rising consumer demand and no chemical powder that turns  into  a  blob  back.  In  this  research,  sales predictions Hydrated Lime with Neural Network method for predicting the time series data, so as to  minimize  the  average  value  Root  Mean Square Error (RMSE).
Keywords :  Neural  Network,  Time  Series, Prediction of Sales .
Intisari  Banyak  perusahaan  produksi  bahan kimia yang bersaing untuk terus memproduksi bahan kimia terutama Hydrated Lime . Hydrated Lime merupakan  salah  satu  bahan  kimia campuran untuk pembuatan kertas. Perkembangan  dalam  sebuah  pemasaran kertas  saat  ini  memang  semakin  maju  pesat, oleh  karena  itu  banyak  perusahaan  yang menjadikan  suatu  peluang  besar  dalam memproduksi bahan kimia terutama Hydrated Lime .  Dalam  pertambahan  nilai  jumlah  pabrik kertas yang tidak diimbangi dengan persediaan  bahan  kimia  terutama Hydrated Lime yang  dapat  mengakibatkan  kelangkaan bahan kimia tersebut. Dalam hal tersebut akan mendorong perusahaan terus menerus meningkatkan  jumlah  produksinya  untuk dapat  memenuhi  permintaan  konsumen  yang semakin hari semakin besar. Dengan demikian perusahaan dapat melakukan prediksi penjualan hari berikutnya untuk meningkatkan jumlah  produksi  agar    tidak  mengalami
kelangkaan  saat  permintaan  konsumen meningkat  dan  tidak  ada  bubuk  kimia  yang berubah  menjadi  gumpalan  kembali.  Pada penelitian  ini,  dilakukan  prediksi  penjualan Hydrated Lime dengan metode Neural Network untuk  memprediksi  data time  series ,  sehingga dapat meminimalkan nilai rata-rata Root Mean Square Error (RMSE).
Kata  Kunci: Neural  Network , Time  Series , Prediksi Penjualan.

## PENDAHULUAN
Dalam dunia usaha penjualan merupakan salah satu indikator paling penting dalam  sebuah  perusahaan,  bila  tingkat penjualan  yang  dihasilkan  oleh  perusahaan tersebut  besar,  maka  laba  yang  dihasilkan perusahaan  itu  akan  besar  pula  sehingga perusahaan  dapat  bertahan  dalam  persaingan bisnis  dan  bisa  mengembangkan  usahanya (Mulyadi, 2010). PT.  Kemindo  International,  merupakan salah  satu  perusahaan  multinasional  yang memberikan  solusi  bagi  pelanggan  di  bidang kimia,  yang  meliputi  Area  Bisnis  Kertas, Pertambangan,  Batu  Bara  dan  Layanan Logistik. PT. Kemindo
International
memproduksi  produk  salah  satunya  adalah Hydrated Lime yaitu bubuk bahan kimia untuk pembuatan  kertas. Hydrated  Lime atau  kata lain Kalsium hidroksida adalah senyawa kimia dengan  rumus  kimia  Ca(OH)2.  Kalsium hidroksida  dapat  berupa  kristal  tak  berwarna atau  bubuk  putih.  Kalsium  hidroksida dihasilkan melalui reaksi kalsium oksida (CaO) dengan  air.  Senyawa  ini  juga  dapat  dihasilkan dalam  bentuk  endapan  melalui  pencampuran larutan kalsium klorida (CaCl2) dengan larutan natrium hidroksida (NaOH). Banyak  perusahaan  produksi  bahan kimia yang terus bersaing untuk terus menerus memproduksi bahan kimia terutama Hydrated Lime . Hydrated  Lime biasa  digunakan  untuk salah  satu  campuran  pembuatan  kertas. Perkembangan  dalam  sebuah  pemasaran kertas  saat  ini  memang  semakin  maju  pesat, oleh karena itu PT. Kemindo menjadikan suatu
peluang yang besar dalam memproduksi bahan kimia Hydrated Lime . Dalam pertambahan nilai jumlah  pabrik  kertas  yang  tidak  diimbangi dengan  persediaan  bahan  kimia  terutama Hydrated  Lime sehingga  dapat  terjadi  kurang akurat  dalam  penjualan  dan  kelangkaan produk.  Dalam  hal  tersebut  mendorong perusahaan  terus  meningkatkan  jumlah produksinya  untuk  memenuhi  permintaan konsumen  yang  semakin  hari  semakin  besar. Dengan  demikian  juga  perusahaan  tentunya akan  semakin  meningkat  persaingannya sehingga untuk mendorong hal tersebut harus dilakukan  strategi  untuk  dapat  bersaing dengan perusahaan lain.
Prediksi  merupakan  sumber  informasi yang  dapat  digunakan  oleh  perusahaan  untuk mempersiapkan  diri  dalam  menentukan strategi  ke  depan  yang  lebih  baik.  Prediksi penjualan  adalah  salah  satu  cara  untuk  dapat bersaing atau bahkan dapat meningkatkan laba perusahaan  sehingga  prediksi  diperlukan untuk  menyetarakan  antara  perbedaan  waktu yang sekarang dan yang akan datang terhadap kebutuhan.
Artificial Neural Network memiliki beberapa  algoritma  seperti Perceptron dan Backpropagation . Pada implementasi beberapa metode  masih  memiliki  beberapa  kelemahan diantaranya  waktu  pelatihan  yang  lama, penentuan  parameter  pelatihan  seperti learning rate dan momentum yang tepat dalam proses  pelatihan  (Nugraha,  2014).  N eural network sebagai metode deteksi menghasilkan prosentase  rata-rata  (Muhammad  dkk,  2016) sehingga  didapatkan  perhitungan  data  yang lebih  akurat  (Sari,  2015). Neural  Network dikatakan  memiliki  kelebihan  dalam  aspek pembelajaran  sistem  ( adaptive )  dan  memiliki resiko  kesalahan  kecil  ( fault  tolerance ) terhadap  pemecahan  masalah  (Razak  & Riksakomara, 2017).
Berdasarkan  Wahyuni  di  atas  dengan diterapkannya Neural Network secara hybrid dapat mempercepat proses dan
mendapatkan nilai parameter yang  sesuai  dan dapat  menentukan  fitur  terbaik  pada  bobot atribut yang sesuai dan optimal sehingga hasil prediksi  lebih  akurat  dengan  nilai  RMSE terkecil  karena  nilai  RMSE  yang  tinggi berdampak pada nilai akurasi.

## BAHAN DAN METODE
Jenis  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  penelitian  Eksperimen dimana penelitian ini termasuk dalam metode penelitian kuantitatif dengan metode penelitian  antara  lain  pengumpulan  data
dimana  data  yang  digunakan  adalah  data rentet  waktu  ( time  series ) berupa  data  primer yang  diambil  dari  data  penjualan  ataupun permintaan konsumen.
Data  penelitian  ini  berisi record data penjualan  hari  ini  serta  data  penjualan  hari sebelumnya  yang  akan  digunakan  untuk memprediksi penjualan di hari berikutnya. Dalam  pengolahan  data  penelitian  ini menggunakan atribut untuk tahap pengelolaan data  awal  ( preparation  data )  dengan  teknik Data  Integration untuk  meningkatkan  akurasi dan  efisiensi  algoritma.  Data  yang  digunakan bernilai  kategorikal. Data  Size  Reduction  and Discritization ,  untuk  memperoleh  data  set dengan  jumlah  atribut  dan  record  yang  lebih sedikit  tetapi  bersifat  informatif.  Semua dataset  akan  diuji  dengan  metode Neural Network pada aplikasi Ms. Excel 2013 & Rapid Miner 5. Banyaknya  data  penelitian  ini  diambil mulai dari September 2014 hingga Maret 2016 sebanyak  755 record /data  penjualan  ataupun data  permintaan  konsumen  untuk  data  yang akan diolah dalam pengujian metode.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  dilakukan  eksperimen dan  pengujian  metode Neural  Network. Metode ini dapat dilakukan dengan menentukan  data  training  dan  data  testing, parameter Neural Network , dan penentuan size hidden layer . Dari data yang sudah ada sebanyak 755 record untuk  pengolahan  data  selanjutnya adalah  menetukan  atribut  yang  digunakan dalam tahap pengelolaan data awal ( Preparation  Data ).  Salah  satu  atribut  yang digunakan antara lain :
Tabel 1. Atribut yang digunakan No Atribut Nilai 1  Tanggal Tanggal Penjualan 2  Bayar Tempo Pembayaran 3  Jumlah Produksi Jumlah Produksi 4  Stok Produk Stok Produk 5  Total Total Penjualan Sumber : Wahyuni (2017) Dengan  menerapkan Neural  Network pada Rapidminer dengan setting parameter default untuk  mencari  proporsi  yang  tepat untuk  pembagian  data.  Penentuan  pembagian data training dan  data testing dilakukan dengan menggunakan data penjualan
Hydrated Lime didapat sebagai berikut :
Tabel 2. Pembagian data training dan data testing Training (%) Testing (%) RMSE 55 45 31.270 60 40 24.733 65 35 49.216 70 30 27.047 75 25 26.995 80 20 44.216 85 15 28.960 90 10 22.314 95 5 26.417 Sumber : Wahyuni (2017) Berdasarkan  tabel  diatas,  proporsi  split data yang digunakan untuk menghasilkan Root Mean  Square  Error (RMSE)  terkecil  yaitu proporsi  90-10.  Dengan  demikian  berarti penelitian  ini  dapat  menggunakan  split  data training 90%  dan testing 10%,  dalam  artian penelitian  tersebut  dapat  menggunakan  679 data untuk training dan 76 data untuk testing . Dari  data  awal  dan  atribut  yang digunakan serta dalam pengujian penelitian ini dilakukan satu persatu maka dapat digambarkan arsitektur sebagai berikut :
Sumber : Wahyuni (2017)
Gambar 1. Arsitektur Neural Network penjualan Hydrated Lime
Arsitektur  diatas  merupakan  arsitektur 5-20-1,  arsitektur  ini  terdiri  dari  1  lapisan input  dengan  5 neuron ,  1  lapisan hidden dengan  20 neuron ,  dan  1  lapisan  output
dengan  1  neuron,  arsitektur  tersebut  masih belum diolah satu persatu untuk menghasilkan yang teroptimal.
Dalam penelitian ini untuk mendapatkan  nilai training  cycles ditentukan dengan cara melakukan pengujian memasukan nilai training  cycles antara  100  –  1000,  nilai learning  rate 0.3  dan  momentum  0.2.  Berikut hasil  pengujian  untuk  menentukan  nilai training cycles .
Tabel 3. Menentukan Nilai Training Cycles Training Cycles Learning Rate Momentum RMSE 100 0.3 0.2 28.909 200 0.3 0.2 27.262 300 0.3 0.2 26.765 400 0.3 0.2 26.533 500 0.3 0.2 26.417 600 0.3 0.2 26.357 700 0.3 0.2 26.325 800 0.3 0.2 26.307 900 0.3 0.2 26.297 1000 0.3 0.2 26.291 Sumber : Wahyuni (2017)
Berdasarkan  hasil  pengujian  diatas, terdapat  nilai training cycles berdasarkan  dari nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE)  terkecil yaitu  nilai training  cycles 1000  dengan  nilai RMSE  26.291.  Dengan  nilai training  cycles tersebut  selanjutnya  akan  digunakan  untuk menentukan  nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE) terkecil  yang  disertakan  nilai learning rate dan nilai momentum.
Pada  penelitian  ini hidden  layer yang digunakan  adalah  1  hidden  layer  dengan pengujian yang dilakukan size range 1  sampai dengan  20.  Yaitu  untuk  menentukan size hidden  layer yang  nantinya  akan  digunakan untuk  mengukur  Root  Mean  Square  Error (RMSE)  terkecil  selanjutnya.  Berikut  hasil pengujian yang dilakukan :
Tabel 4. Menentukan Size Hidden Layer dengan satu Hidden Layer Size Training Cycles Lear ning Rate Mom entu m RMSE 1 1000 0.3 0.2 26.291 2 1000 0.3 0.2 10.466 3 1000 0.3 0.2 15.701 4 1000 0.3 0.2 18.832 5 1000 0.3 0.2 8.366 6 1000 0.3 0.2 8.710 7 1000 0.3 0.2 5.441 8 1000 0.3 0.2 11.796 9 1000 0.3 0.2 10.487 10 1000 0.3 0.2 9.824
Size Training Cycles Lear ning Rate Mom entu m RMSE 11 1000 0.3 0.2 10.768 12 1000 0.3 0.2 8.360 13 1000 0.3 0.2 11.164 14 1000 0.3 0.2 12.617 15 1000 0.3 0.2 18.412 16 1000 0.3 0.2 8.694 17 1000 0.3 0.2 5.121 18 1000 0.3 0.2 8.198 19 1000 0.3 0.2 8.144 20 1000 0.3 0.2 7.960 Sumber : Wahyuni (2017)
Dari  pengujian  diatas,  dihasilkan beberapa  hasil  terbaik  dengan  satu hidden layer yaitu hidden  layer dengan size 7,  17,  18, 19  dan  20  dengan  masing-masing  RMSE terkecil  yaitu  5.441,  5.121,  8.198,  8.144,  dan 7.960. Size  hidden  layer tersebut  yang  dapat digunakan  untuk  pengujian  selanjutnya berdasarkan dari Training Cycle , Learning Rate dan Momentum.
Berdasarkan  dari  parameter neural network sebelumnya diatas yang menghasilkan nilai training  cycles sebesar  1000  dan size hidden  layer 7,  17,  18,  19  dan  20.  Untuk menguji nilai RMSE yang dihasilkan dari neural network dengan  metode Split  Validation didapatkan sebagai berikut :
Dalam  pengujian  berikutnya  yaitu menguji  satu  persatu size  hidden  layer yang sudah  diuji  diatas.  Pengujian  ini  dilakukan dengan  mengubah learning  rate 0.1-0.5  dan momentum 0.1-0.5  dengan size  hidden  layer 7 (tujuh) pada neural network. Berikut pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut :
Tabel 5. Parameter Neural Network pada satu hidden layer dengan tujuh neuron Training Cycles Learning Rate Momen tum RMSE 1000 0.1 0.1 6.511 1000 0.2 0.1 6.108 1000 0.3 0.1 6.116 1000 0.4 0.1 5.378 1000 0.5 0.1 2.646 1000 0.1 0.2 6.379 1000 0.2 0.2 6.155 1000 0.3 0.2 5.441 1000 0.4 0.2 4.456 1000 0.5 0.2 2.229 1000 0.1 0.3 6.461 1000 0.2 0.3 6.112 1000 0.3 0.3 4.954 1000 0.4 0.3 3.037 1000 0.5 0.3 1.951 1000 0.1 0.4 7.074 1000 0.2 0.4 6.140 1000 0.3 0.4 4.742 1000 0.4 0.4 2.748 1000 0.5 0.4 1.868 1000 0.1 0.5 8.148 1000 0.2 0.5 6.490 1000 0.3 0.5 4.434 1000 0.4 0.5 5.255 1000 0.5 0.5 1.820 Sumber : Wahyuni (2017)
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian diatas  dengan  pengujian  sebanyak  25  variasi pengubahan  parameter learning  rate dan momentum didapat Root  Mean  Square  Error (RMSE)  terkecil  dengan  nilai Training  Cycles 1000, Learning  Rate 0.5  dan Momentum 0.5 dengan  nilai  RMSE  yaitu  1.820.  Hal  tersebut merupakan  hasil  terbaik neural  network yang diperoleh.
Dalam pengujian ini dilakukan dengan mengubah learning  rate 0.1  sampai  0.5  dan momentum 0.1 sampai 0.5 dengan size hidden layer  17  (tujuh  belas)  pada neural  network .
Berikut  pengujian  yang  dilakukan  adalah sebagai berikut :
Tabel 6. Parameter Neural Network pada satu hidden layer dengan tujuh belas neuron Training Cycles Learning Rate Momen tum RMSE 1000 0.1 0.1 2.941 1000 0.2 0.1 4.672 1000 0.3 0.1 5.916 1000 0.4 0.1 4.054 1000 0.5 0.1 2.180 1000 0.1 0.2 2.773 1000 0.2 0.2 4.747 1000 0.3 0.2 5.121 1000 0.4 0.2 2.893 1000 0.5 0.2 3.432 1000 0.1 0.3 2.770 1000 0.2 0.3 5.193 1000 0.3 0.3 4.855 1000 0.4 0.3 2.359 1000 0.5 0.3 5.333 1000 0.1 0.4 3.085 1000 0.2 0.4 6.149 1000 0.3 0.4 5.716 1000 0.4 0.4 1.999 1000 0.5 0.4 5.102 1000 0.1 0.5 3.806 1000 0.2 0.5 7.281 1000 0.3 0.5 7.194 1000 0.4 0.5 8.860 1000 0.5 0.5 240.525 Sumber : Wahyuni (2017)
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  diatas dengan  pengujian  sebanyak  25  variasi pengubahan  parameter learning  rate dan momentum didapat Root  Mean  Square  Error (RMSE)  terkecil  dengan  nilai Training  Cycles 1000, Learning  Rate 0.4  dan Momentum 0.4 dengan  nilai  RMSE  yaitu  1.999.  Hal  tersebut merupakan  hasil  terbaik neural  network yang diperoleh.
Dalam  pengujian  ini  dilakukan  dengan mengubah learning  rate 0.1  sampai  0.5  dan momentum 0.1  sampai  0.5  dengan size hidden layer 18  (delapan  belas) pada neural  network . Berikut  pengujian  yang  dilakukan  adalah sebagai berikut :
Tabel 7. Parameter Neural Network pada satu hidden layer dengan delapan belas neuron Training Cycles Learning Rate Momen tum RMSE 1000 0.1 0.1 3.542 1000 0.2 0.1 5.621 1000 0.3 0.1 6.968 1000 0.4 0.1 9.574 1000 0.5 0.1 46.676 1000 0.1 0.2 3.750
Training Cycles Learning Rate Momen tum RMSE 1000 0.2 0.2 5.910 1000 0.3 0.2 8.198 1000 0.4 0.2 8.439 1000 0.5 0.2 9.574 1000 0.1 0.3 4.136 1000 0.2 0.3 6.279 1000 0.3 0.3 9.166 1000 0.4 0.3 10.786 1000 0.5 0.3 10.270 1000 0.1 0.4 4.750 1000 0.2 0.4 6.861 1000 0.3 0.4 8.354 1000 0.4 0.4 7.323 1000 0.5 0.4 3.259 1000 0.1 0.5 5.587 1000 0.2 0.5 8.424 1000 0.3 0.5 5.309 1000 0.4 0.5 4.412 1000 0.5 0.5 209.924
Sumber : Wahyuni (2017)
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  diatas dengan  pengujian  sebanyak  25  variasi pengubahan  parameter learning  rate dan momentum  didapat Root  Mean  Square  Error (RMSE)  terkecil  dengan  nilai Training  Cycles 1000, Learning  Rate 0.5  dan  Momentum  0.4 dengan  nilai  RMSE  yaitu  3.259.  Hal  tersebut merupakan  hasil  terbaik neural  network yang diperoleh.
Dalam  pengujian  ini  dilakukan  dengan mengubah learning  rate 0.1  sampai  0.5  dan momentum 0.1  sampai  0.5  dengan size hidden layer 19 (sembilan belas) pada neural network . Berikut  pengujian  yang  dilakukan  adalah sebagai berikut :
Tabel 8. Parameter Neural Network pada satu hidden layer dengan sembilan belas neuron Training Cycles Learning Rate Mome ntum RMSE 1000 0.1 0.1 3.066 1000 0.2 0.1 6.827 1000 0.3 0.1 8.800 1000 0.4 0.1 5.146 1000 0.5 0.1 5.990 1000 0.1 0.2 3.026 1000 0.2 0.2 7.314 1000 0.3 0.2 8.144 1000 0.4 0.2 5.643 1000 0.5 0.2 76.359 1000 0.1 0.3 3.088 1000 0.2 0.3 7.650 1000 0.3 0.3 6.732
Training Cycles Learning Rate Mome ntum RMSE 1000 0.4 0.3 5.184 1000 0.5 0.3 209.430 1000 0.1 0.4 3.363 1000 0.2 0.4 7.766 1000 0.3 0.4 4.988 1000 0.4 0.4 4.563 1000 0.5 0.4 7.770 1000 0.1 0.5 3.966 1000 0.2 0.5 7.623 1000 0.3 0.5 3.432 1000 0.4 0.5 3.833 1000 0.5 0.5 7.625 Sumber : Wahyuni (2017)
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  diatas dengan  pengujian  sebanyak  25  variasi pengubahan  parameter learning  rate dan momentum didapat Root  Mean  Square  Error (RMSE)  terkecil  dengan  nilai Training  Cycles 1000, Learning  Rate 0.1  dan Momentum 0.2 dengan nilai RMSE yaitu 3.026.
Dalam  pengujian  ini  dilakukan  dengan mengubah learning  rate 0.1  sampai  0.5  dan momentum 0.1  sampai  0.5  dengan size hidden layer 20  (dua  puluh)  pada neural  network . Berikut  pengujian  yang  dilakukan  adalah sebagai berikut :
Tabel 9. Parameter Neural Network pada satu hidden layer dengan dua puluh neuron Training Cycles Learning Rate Momen tum RMSE 1000 0.1 0.1 10.253 1000 0.2 0.1 7.793 1000 0.3 0.1 8.169 1000 0.4 0.1 5.228 1000 0.5 0.1 4.902 1000 0.1 0.2 9.670 1000 0.2 0.2 7.785 1000 0.3 0.2 7.960 1000 0.4 0.2 4.650 1000 0.5 0.2 5.264 1000 0.1 0.3 8.927 1000 0.2 0.3 7.973 1000 0.3 0.3 7.150 1000 0.4 0.3 5.495 1000 0.5 0.3 6.169 1000 0.1 0.4 7.964 1000 0.2 0.4 8.159 1000 0.3 0.4 5.724 1000 0.4 0.4 7.433 1000 0.5 0.4 5.990 1000 0.1 0.5 6.897 1000 0.2 0.5 8.097 1000 0.3 0.5 3.541 1000 0.4 0.5 7.119
Training Cycles Learning Rate Momen tum RMSE 1000 0.5 0.5 116.031 Sumber : Wahyuni (2017)
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  diatas dengan  pengujian  sebanyak  25  variasi pengubahan  parameter learning  rate dan momentum  didapat Root  Mean  Square  Error (RMSE)  terkecil  dengan  nilai Training  Cycles 1000, Learning  Rate 0.3  dan  Momentum  0.5 dengan nilai RMSE yaitu 3.541.
Dari  hasil  pengujian  beberapa  size hidden  layer yaitu  7,  17,  18,  19,  dan  20  maka dapat  dilihat  hasilnya  antara  lain  sebagai berikut :
Tabel 10. Hasil Pengujian dari 5 (lima)
Size Hidden Layer Size Hidden Layer Training Cycles Learning rate Momentum RMSE 7 1000 0.5 0.5 1.820 17 1000 0.4 0.4 1.999 18 1000 0.5 0.4 3.259 19 1000 0.1 0.2 3.026 20 1000 0.3 0.5 3.541 Sumber : Wahyuni (2017)
Hasil pengujian size hidden layer diatas mendapatkan  hasil  pengujian  bahwa size hidden  layer 7,  dengan training  cycles 1000, learning rate 0.5, momentum 0.5 menghasilkan RMSE  paling  terkecil  dari size  hidden  layer lainnya  dari  5 size  hidden  layer yaitu  dengan RMSE terkecil sebesar 1.820. Berdasarkan hasil pengujian eksperimen  dan  analisa  data  dalam  penelitian ini,  maka  diperoleh  rata-rata  nilai Root  Mean Square  Error (RMSE)  pada  pengujian Neural Network. Nilai  rata-rata  tingkat  akurasi  pada penerapan model tersebut dapat digambarkan pada  tabel  dan  diagram  rata-rata  nilai Root Mean  Square  Error (RMSE)  dengan  masing- masing hidden layer.
Tabel 11. Hasil pengujian RMSE dengan masing-masing neuron
Size Neuron Rata-Rata RMSE 7 Neuron 1.820 17 Neuron 1.999 18 Neuron 3.259 19 Neuron 3.020 20 Neuron 3.541 Sumber : Wahyuni (2017)
Sumber : Wahyuni (2017) Gambar 3. Diagram hasil Pengujian nilai rata- rata RMSE Neural Network

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  yang  diatas sebelumnya  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa Wahyuni  untuk  nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE)  dengan  penerapan  model Neural Network menggunakan  data training 679 record dan  data testing 76 record ,  serta melakukan  125  ekperimen  pengujian  yang terbagi  dalam  5  (lima)  variasi  jumlah neuron pada hidden  layer antara  lain  7 neuron menghasilkan rata-rata nilai Root Mean Square Error (RMSE)  1.820,  17 neuron menghasilkan rata-rata nilai Root Mean Square Error (RMSE) 1.999,  18 neuron menghasilkan  rata-rata  nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE)  3.259,  19 neuron menghasilkan rata-rata nilai Root Mean Square  Error (RMSE)  3.020,  serta  20 neuron menghasilkan rata-rata nilai Root Mean Square Error (RMSE) 3.541. Penerapan Neural  Network dapat diartikan  bahwa Neural  Network  dapat meningkatkan nilai terkecil rata-rata nilai Root Mean  Square  Error (RMSE)  dalam  prediksi penjualan Hidrated  Lime pada  PT.  Kemindo International.

## REFERENSI
Muhammad,  Wirawan  A.,  Riadi,  Imam.,  & Sunardi.  (2016).  Analisis  Statistik  Log
Jaringan  Untuk  Deteksi  DDOS  Berbasis
Neural  Network .  Jurnal  Ilmiah  ILKOM,
8(3), 220-225.
Mulyadi, 2010. Sistem Akuntansi. Edisi Ketiga. Jakarta : Salemba Empat.
Nugraha,  G.H.,  &  Azhari,  S.N.  (2014).  Optimasi Bobot Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Particle Swarm Optimization . Indonesian  Journal  Of
Computing  and  Cybernetics  Systems , 8(1), 25-36.
Razak,  Muhammad  Azhar.,  Riksakomara, Edwin.  (2017).  Peramalan  Jumlah Produksi  Ikan  Dengan  Menggunakan Backpropagation  Neural  Network Studi Kasus:  UPTD  Pelabuhan  Perikanan Banjarmasin.  Jurnal  Teknik  ITS,  6(1),
142-148.
Sari,  Retno  Dwi.  (2015).  Aplikasi  Penerapan
Metode Neural  Network Menggunakan Algoritma Backpropagation Untuk Mengetahui  Pembelian  dan  Penjualan Bahan  Bakar  Industri.  Jurnal  Keilmuan dan Aplikasi Teknik, 16(1), 47-60.
Wahyuni,  A.  (2017).  Laporan  Akhir  Penelitian
Mandiri.  Jakarta:  STMIK  Nusa  Mandiri Jakarta 0 1,000 2,000 3,000 4,000 7 N eu ro n
1 7 N eu ro n
1 8 N eu ro n
1 9 N eu ro n 2 0 N eu ro n Rata-Rata RMSE Rata-Rata RMSE