Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1A, Desember  (2022), pp. 35-43

## Penentuan Model Arsitektur Terbaik Pada Impor Buah-Buahan Menurut Negara Asal Utama dengan Metode Fletcher Reeves
Diva AlQori Ayunda
STIKOM Tunas Bangsa, Pematang siantar, Indonesia Email: divaalqoria@gmail.com

## Abstract
Penelitihan  ini  menentukan  model  arsitektur  terbaik  pada  impor  buah-buahan menurut  Negara  asal.  Metode  yang  digunakan  dalam  menentukan  model  arsitektur terbaik  adalah  Fletcher  Reeves.  Metode  Fletcher  Reeves  adalah  salah  satu  metode jaringan  saraf  tiruan  yang  merupakan  perkembangan  dari  algoritma  backpropagation. Makalah ini membahas kemampuan algoritma Fletcher Reeves dalam menentukan model arsitektur  terbaik  pada  impor  buah-buahan  menurut  Negara  tujuan,  Sumber  data  set yang  digunakan  pada  penelitihan  berasal  dari  BPS  (https://www.bps.go.id/)  dari  tahun 2010-2021.  Berdasarkan  data  tersebut  dilakukan  sebuah  penelitihan  dan  ditentukan sebuah model yaitu antara lain: 5-30-1, 5-24-1, 5-18-1, 5-12-1, 5-6-1. Setelah dilakukan pengujian  diperolehlah  hasil  bahwa  algoritma  fletcher  reeves  dapat  digunakan  untuk menentukan  model  arsitektir  terbaik  pada  impor  buah-buahan  menurut  Negara  asal utama  diperolehnya  1  model  yaitu  model  5-6-1  sebagai  model  terbaik  yang  dapat digunakan  dalam  menentukan  impor    buah-buahan  dikarenakan  melilikis  MSE  yang paling terendah yaitu 0,00000025 dan memiliki Epoch yang kecil yaitu 137 iterasi.
Keywords: JST, Fletcher Reeves, Menentukan, Buah-Buahan, Negara Asal Utama

## 1. Pendahuluan
Buah-buahan merupakan makanan alami yang memiliki kandungan vitamin, gizi, dan mineral  yang  sangat  baik  untuk  di  konsusmsi  tiap  hari.  Mengkonsumsi  buah  dapat mengoptimalkan kesehatan dalam jangka panjang juga menjaga dan meningkatkan energi. Buah-buahan    juga  sering  kali  memiliki  nilai  ekonomi  sebagai  bahan  pangan  maupun bahan  baku  industri  karena  didalamnya  disimpan  berbagai  macam  produk  metabolisme tumbuhan,  mulai  dari  karbohidrat,  protein,  lemak,  vitamin,  mineral,  alkaloid.  Jaringan Saraf  Tiruan  (JST)  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  sistem prediksi atau peramalan. Metode JST yang sering digunakan pada peramalan atau prediksi ini  yaitu  Backpropagation.  Dari  beberapa  penelitian  sebelumnya,  jaringan  saraf  tiruan Backpropagation  dapat  memberikan  hasil  yang  baik  untuk  menyelesaikan  kasus-kasus yang  menggunakan  data  kompleks  seperti  kasus  prediksi  atau  peramalan.  Dengan menggunakan  metode  tersebut,  memprediksi  jumlah  ekspor  buah-buahan  untuk  saat  ini dan untuk tahun-tahun berikutnya akan lebih mudah [1]. Penelitihan yang dilakukan yaitu penentuan  model  arsitektur  terbaik  pada  impor  buah-buahan  menurut  negara  asal  utama menggunakan metode Fletcher Reeves. Metode Fletcher Reeves adalah salah satu metode jaringan  saraf  tiruan  yang  merupakan  perkembangan  dari  algoritma  backpropagation. Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan data impor buah-buahan menurut Negara  asal  utama  yang  bersumber  dari  website  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia www.bps.go.id dari tahun 2010-2021 .
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menentukan  keakuratan  algoritma  Fletcher  Reeves dalam  menetukan  model  arsitektur  terbaik  dengan  melihat  tingkat  erros  atau  MSE  yang paling kecil. Algoritma Fletcher Reeves digunakan dikarenakan Algoritma ini merupakan
salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam  memprediksi  sebuah  dataset  karena termasuk salah satu metode Jaringan Saraf Tiruan [2].

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  algoritma  yang  digunakan    algoritma  Fletcher  Reeves  yang  dapat mengeluarkan hasil lebih cepat dan merupakan pengembangan dari Backpropagation.

## 2.2. Data Penelitian
Dataset penelitihan menggunakan data impor buah-buahan menurut negara asal utama yang bersumber dari Badan Pusat Stastistik Indonesia dari tahun 2010-2020.
Gambar 1 . Data data impor buah-buahan menurut negara asal utama (Sumber : Badan Pusat Stastistik Indonesia
2.3. Kerangka Penelitian
Gambar 2 . Tahap Penelitian

## 2.4. Tahap Penelitian
a) Mengumpulkan  data  penelitian  dari  website  resmi  pemerintah  yaitu  Website  Badan Pusat  Stastistik  (BPS)  mengenai  impor  buah-buahan  dari  tahun  2012-2020  dan  data lain yang digunakan.
b) Membagi  data  menjadi  2  bagian  yaitu  data  traning  (  latih)  dan  data  testing  (uji), Kemudian  masing  –  masing  data  di  normalisasikan  dengan  menggunakan  rumus persamaan
(1)
Keterangan :
x’ = Hasil normalisasi x = Data yang akan dinormalisasi
a = Data terkecil dari dataset
b = Data terbesar dari dataset
c) Tahap selanjutnya Menentukan Pola,Setelah normalisasi data saatnya melakukan penentukan pola bertujuan agar dapat dilakukan pelatihan data dan pengujian data.
d) Pelatihan Data, Setelah data telah di normalisasai dan sudah ditranspormasi serta penentuan pola selanjutnya akan dilakukan pelatihan data dengan menggunakan sofware Matlab 2011b
e) Pilihlah dari hasil pola tersebut dengan memprediksinya mana diantara hasil tersebut yang terbaik.
f) Membuat laporan kesimpulan [3]

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## 3.1. Hasil Responden
Tabel 2 merupakan hasil normalisasi data pelatihan yang digunakan pada tahun 2010- 2015 dengan tahun 2015 sebagai target, data ini di ambil pada Tabel.
Tabel 1. Hasil Normalisasi data Pelatihan No  X1 X2 X3 X4 X5 2015 (Target) 1 0,8402 0,9000 0,8519 0,6072 0,5782 0,4752 2 0,2125 0,2318 0,2258 0,1849 0,2003 0,1716 3 0,2372 0,3147 0,3437 0,2063 0,2380 0,1897 4 0,1209 0,1246 0,1334 0,1365 0,1394 0,1501 5 0,1000 0,1146 0,1162 0,1047 0,1313 0,1332 6 0,1115 0,1181 0,1209 0,1154 0,1243 0,1189 7 0,1154 0,1252 0,1236 0,1106 0,1186 0,1149 8 0,1061 0,1093 0,1096 0,1096 0,1079 0,1095 9 0,1165 0,1248 0,1237 0,1195 0,1150 0,1160 10 0,1008 0,1064 0,1100 0,1027 0,1082 0,1070
Sedangkan  Tabel  3  berikut  ini  merupakan  hasil  normalisasi  data  pengujian  yang digunakan,  yakni  tahun  2016-2021  dengan  target    tahun  2020.  Data  ini  diambil berdasarkan tabel 1.
Tabel 2. Hasil normalisasi dan data pengujian No 2016 2017 2018 2019 2020 2021 1 0,4341 0,6270 0,7174 0,7770 0,7863 0,9000 2 0,1899 0,1696 0,1571 0,1642 0,1499 0,1523 3 0,1919 0,2551 0,1938 0,2161 0,1526 0,1888 4 0,1508 0,1400 0,1402 0,1543 0,1383 0,1467 5 0,1248 0,1710 0,1740 0,1418 0,1241 0,1495 6 0,1164 0,1295 0,1352 0,1345 0,1371 0,1355 7 0,1199 0,1211 0,1161 0,1202 0,1107 0,1182 8 0,1178 0,1125 0,1081 0,1126 0,1082 0,1102 9 0,1138 0,1054 0,1003 0,1011 0,1007 0,1023 10 0,1095 0,1122 0,1021 0,1044 0,1000 0,1021
Setelah data dibagi menjadi 2 data(data pelatihan dan data uji) dan dinormalisasikan, selanjutnya  dilakukan  pemilihan  pola  dengan  bantuan  sofware  gratis  bernama Matlab2011b  dan  Ms.Exel2010  untuk  menentukan  pola  .Penelitian  ini  menggunakan  5

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1A, Desember  (2022), pp. 35-43
model  Arsitektur,  antara  lain  :5-6-1,  5-12-1,  5-18-1,  5-24-1,  5-30-1.  Tahap  selanjutnya melakukan  penentuan  model  arsitektur  terbaik  di  algoritma  Fletcher  Reeves  dengan melihat hasil setiap model dengan tingkat kesalahan terkecil.

## 3.2. Pelatihan dan Pengujian dengan Model 5-6-1
Gambar 3 . Hasil pelatihan model arsitektur 5-6-1
Gambar  3 hasil  model  arsitektur  5-6-1  menghasilkan  epoch  137  iterasi.  Untuk  tabel pelatihan dan pengujian dapat dilihat pada tabel 5 dan tabel 6.
Tabel 3 . Data Pelatihan Model 5-6-1 Data Latih Epoch No X1 X2 X3 X4 X5 Target Y1 Aktual Error Perf 1 0,8402 0,9000 0,8519 0,6072 0,5782 0,4752 0,3074 0,1678 0,003018300 2 0,2125 0,2318 0,2258 0,1849 0,2003 0,1716 0,0922 0,0794 3 0,2372 0,3147 0,3437 0,2063 0,2380 0,1897 0,2778 -0,0881 4 0,1209 0,1246 0,1334 0,1365 0,1394 0,1501 0,1279 0,0222 5 0,1000 0,1146 0,1162 0,1047 0,1313 0,1332 0,1391 -0,0059 6 0,1115 0,1181 0,1209 0,1154 0,1243 0,1189 0,1340 -0,0151 7 0,1154 0,1252 0,1236 0,1106 0,1186 0,1149 0,1138 0,0011 8 0,1061 0,1093 0,1096 0,1096 0,1079 0,1095 0,1090 0,0005 9 0,1165 0,1248 0,1237 0,1195 0,1150 0,1160 0,1077 0,0083 10 0,1008 0,1064 0,1100 0,1027 0,1082 0,1070 0,1086 -0,0016 Tabel 4 . Data Pengujian Model 5-6-1 Data Uji Epoch No X6 X7 X8 X9 X10 Target Y2 Aktual Error Perf 1 0,4341 0,6270 0,7174 0,7770 0,7863 0,9000 0,3074 0,5926 0,036326822 2 0,1899 0,1696 0,1571 0,1642 0,1499 0,1523 0,0922 0,0601 3 0,1919 0,2551 0,1938 0,2161 0,1526 0,1888 0,2778 -0,0890 4 0,1508 0,1400 0,1402 0,1543 0,1383 0,1467 0,1279 0,0188 5 0,1248 0,1710 0,1740 0,1418 0,1241 0,1495 0,1391 0,0104 6 0,1164 0,1295 0,1352 0,1345 0,1371 0,1355 0,1340 0,0015 7 0,1199 0,1211 0,1161 0,1202 0,1107 0,1182 0,1138 0,0044 8 0,1178 0,1125 0,1081 0,1126 0,1082 0,1102 0,1090 0,0012 9 0,1138 0,1054 0,1003 0,1011 0,1007 0,1023 0,1077 -0,0054 10 0,1095 0,1122 0,1021 0,1044 0,1000 0,1021 0,1086 -0,0065
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1A, Desember  (2022), pp. 35-43

## 3.3. Pelatihan dan Pengujian dengan Model 5-12-1
Gambar 4 . Hasil pelatihan model arsitektur 4-6-1
Gambar  4 hasil  model  arsitektur  5-12-1  menghasilkan  epoch  18-iterasi.  Untuk  tabel pelatihan dan pengujian dapat dilihat pada tabel 7dan tabel 8.
Tabel 5 . Data Pelatihan Model 5-12-1 Data Latih Epoch No X1 X2 X3 X4 X5 Target Y1 Aktual Error Perf 1 0,8402 0,9000 0,8519 0,6072 0,5782 0,4752 0,1115 0,3637 0,000012734 2 0,2125 0,2318 0,2258 0,1849 0,2003 0,1716 0,1181 0,0535 3 0,2372 0,3147 0,3437 0,2063 0,2380 0,1897 0,1209 0,0688 4 0,1209 0,1246 0,1334 0,1365 0,1394 0,1501 0,1154 0,0347 5 0,1000 0,1146 0,1162 0,1047 0,1313 0,1332 0,1243 0,0089 6 0,1115 0,1181 0,1209 0,1154 0,1243 0,1189 0,1189 0,0000 7 0,1154 0,1252 0,1236 0,1106 0,1186 0,1149 0,1148 0,0001 8 0,1061 0,1093 0,1096 0,1096 0,1079 0,1095 0,1094 0,0001 9 0,1165 0,1248 0,1237 0,1195 0,1150 0,1160 0,1161 -0,0001 10 0,1008 0,1064 0,1100 0,1027 0,1082 0,1070 0,1071 -0,0001 Tabel 6 . Data Pengujian Model 4-6-1 Data Uji Epoch No X6 X7 X8 X9 X10 Target Y2 Aktual Error Perf 1 0,4341 0,6270 0,7174 0,7770 0,7863 0,9000 0,5081 0,3919 0,027400000 2 0,1899 0,1696 0,1571 0,1642 0,1499 0,1523 0,2089 -0,0566 3 0,1919 0,2551 0,1938 0,2161 0,1526 0,1888 0,5203 -0,3315 4 0,1508 0,1400 0,1402 0,1543 0,1383 0,1467 0,0882 0,0585 5 0,1248 0,1710 0,1740 0,1418 0,1241 0,1495 0,1991 -0,0496 6 0,1164 0,1295 0,1352 0,1345 0,1371 0,1355 0,1177 0,0178 7 0,1199 0,1211 0,1161 0,1202 0,1107 0,1182 0,1239 -0,0057 8 0,1178 0,1125 0,1081 0,1126 0,1082 0,1102 0,1117 -0,0015 9 0,1138 0,1054 0,1003 0,1011 0,1007 0,1023 0,1187 -0,0164 10 0,1095 0,1122 0,1021 0,1044 0,1000 0,1021 0,1327 -0,0306
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1A, Desember  (2022), pp. 35-43

## 3.4. Pelatihan dan Pengujian dengan Model 5-18-1
Gambar 5. Hasil pelatihan model arsitektur 5-18-1
Gambar  5 hasil  model  arsitektur  5-18-1  menghasilkan  epoch  249  iterasi.  Untuk  tabel pelatihan dan pengujian dapat dilihat pada tabel 9 dan tabel 10.
Tabel 7. Data Pelatihan Model 5-18-1
Data Latih Epoch No X1 X2 X3 X4 X5 Target Y1 Aktual Error Perf 1 0,8402 0,9000 0,8519 0,6072 0,5782 0,4752 0,1115 0,3637 0,000005374 2 0,2125 0,2318 0,2258 0,1849 0,2003 0,1716 0,1181 0,0535 3 0,2372 0,3147 0,3437 0,2063 0,2380 0,1897 0,1209 0,0688 4 0,1209 0,1246 0,1334 0,1365 0,1394 0,1501 0,1154 0,0347 5 0,1000 0,1146 0,1162 0,1047 0,1313 0,1332 0,1243 0,0089 6 0,1115 0,1181 0,1209 0,1154 0,1243 0,1189 0,1189 0,0000 7 0,1154 0,1252 0,1236 0,1106 0,1186 0,1149 0,1149 0,0000 8 0,1061 0,1093 0,1096 0,1096 0,1079 0,1095 0,1095 0,0000 9 0,1165 0,1248 0,1237 0,1195 0,1150 0,1160 0,1160 0,0000 10 0,1008 0,1064 0,1100 0,1027 0,1082 0,1070 0,1070 0,0000 Tabel 8 . Data Pengujian Model 5-18-1 Data Uji Epoch No X6 X7 X8 X9 X10 Target Y2 Aktual Error Perf 1 0,4341 0,6270 0,7174 0,7770 0,7863 0,9000 0,7765 0,1235 0,007400000 2 0,1899 0,1696 0,1571 0,1642 0,1499 0,1523 0,0953 0,0570 3 0,1919 0,2551 0,1938 0,2161 0,1526 0,1888 0,4162 -0,2274 4 0,1508 0,1400 0,1402 0,1543 0,1383 0,1467 0,1098 0,0369 5 0,1248 0,1710 0,1740 0,1418 0,1241 0,1495 0,1055 0,0440 6 0,1164 0,1295 0,1352 0,1345 0,1371 0,1355 0,1442 -0,0087 7 0,1199 0,1211 0,1161 0,1202 0,1107 0,1182 0,1145 0,0037 8 0,1178 0,1125 0,1081 0,1126 0,1082 0,1102 0,1112 -0,0010 9 0,1138 0,1054 0,1003 0,1011 0,1007 0,1023 0,0876 0,0147 10 0,1095 0,1122 0,1021 0,1044 0,1000 0,1021 0,0797 0,0224
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1A, Desember  (2022), pp. 35-43

## 3.5. Pelatihan dan Pengujian Model 5-24-1
Gambar 6. Hasil pelatihan model arsitektur 5-24-1
Gambar 6 hasil model arsitektur 5-24-1 menghasilkan epoch 129 iterasi. Untuk pelatihan dan pengujian dapat dilihat pada  tabel 11 dan tabel 12
Tabel 9 . Data Pelatihan Model 5-24-1
Data Latih Epoch No X1 X2 X3 X4 X5 Target Y1 Aktual Error Perf 1 0,8402 0,9000 0,8519 0,6072 0,5782 0,4752 0,1115 0,3637 0,000003294 2 0,2125 0,2318 0,2258 0,1849 0,2003 0,1716 0,1181 0,0535 3 0,2372 0,3147 0,3437 0,2063 0,2380 0,1897 0,1209 0,0688 4 0,1209 0,1246 0,1334 0,1365 0,1394 0,1501 0,1154 0,0347 5 0,1000 0,1146 0,1162 0,1047 0,1313 0,1332 0,1243 0,0089 6 0,1115 0,1181 0,1209 0,1154 0,1243 0,1189 0,1189 0,0000 7 0,1154 0,1252 0,1236 0,1106 0,1186 0,1149 0,1149 0,0000 8 0,1061 0,1093 0,1096 0,1096 0,1079 0,1095 0,1095 0,0000 9 0,1165 0,1248 0,1237 0,1195 0,1150 0,1160 0,1160 0,0000 10 0,1008 0,1064 0,1100 0,1027 0,1082 0,1070 0,1070 0,0000 Tabel 10 . Data Pengujian Model 5-24-1 Data Uji Epoch No X6 X7 X8 X9 X10 Target Y2 Aktual Error Perf 1 0,4341 0,6270 0,7174 0,7770 0,7863 0,9000 0,4229 0,4771 0,024000000 2 0,1899 0,1696 0,1571 0,1642 0,1499 0,1523 0,0924 0,0599 3 0,1919 0,2551 0,1938 0,2161 0,1526 0,1888 0,1618 0,0270 4 0,1508 0,1400 0,1402 0,1543 0,1383 0,1467 0,1470 -0,0003 5 0,1248 0,1710 0,1740 0,1418 0,1241 0,1495 0,1309 0,0186 6 0,1164 0,1295 0,1352 0,1345 0,1371 0,1355 0,2122 -0,0767 7 0,1199 0,1211 0,1161 0,1202 0,1107 0,1182 0,1228 -0,0046 8 0,1178 0,1125 0,1081 0,1126 0,1082 0,1102 0,1108 -0,0006 9 0,1138 0,1054 0,1003 0,1011 0,1007 0,1023 0,1274 -0,0251 10 0,1095 0,1122 0,1021 0,1044 0,1000 0,1021 0,1305 -0,0284

## 3.6. Pelatihan dan Pengujian dengan Model 5-30-1
Gambar 7. Hasil pelatihan model arsitektur 5-30-1
Gambar 7 hasil model arsitektur 5-30-1 menghasilkan epoch 245 iterasi. Untuk pelatihan dan pengujian dapat dilihat pada  tabel 13 dan tabel 14.
Tabel 11 . Data Pelatihan Model 5-24-1 Data Latih Epoch No X1 X2 X3 X4 X5 Target Y1 Aktual Error Perf 1 0,8402 0,9000 0,8519 0,6072 0,5782 0,4752 0,1115 0,3637 0,000010287 2 0,2125 0,2318 0,2258 0,1849 0,2003 0,1716 0,1181 0,0535 3 0,2372 0,3147 0,3437 0,2063 0,2380 0,1897 0,1209 0,0688 4 0,1209 0,1246 0,1334 0,1365 0,1394 0,1501 0,1154 0,0347 5 0,1000 0,1146 0,1162 0,1047 0,1313 0,1332 0,1243 0,0089 6 0,1115 0,1181 0,1209 0,1154 0,1243 0,1189 0,1189 0,0000 7 0,1154 0,1252 0,1236 0,1106 0,1186 0,1149 0,1149 0,0000 8 0,1061 0,1093 0,1096 0,1096 0,1079 0,1095 0,1095 0,0000 9 0,1165 0,1248 0,1237 0,1195 0,1150 0,1160 0,1160 0,0000 10 0,1008 0,1064 0,1100 0,1027 0,1082 0,1070 0,1070 0,0000 Tabel 12 . Data Pengujian Model 5-24-1 Data Uji Epoch No X6 X7 X8 X9 X10 Target Y2 Aktual Error Perf 1 0,4341 0,6270 0,7174 0,7770 0,7863 0,9000 0,3247 0,5753 0,041500000 2 0,1899 0,1696 0,1571 0,1642 0,1499 0,1523 0,3595 -0,2072 3 0,1919 0,2551 0,1938 0,2161 0,1526 0,1888 0,2591 -0,0703 4 0,1508 0,1400 0,1402 0,1543 0,1383 0,1467 0,1621 -0,0154 5 0,1248 0,1710 0,1740 0,1418 0,1241 0,1495 0,1441 0,0054 6 0,1164 0,1295 0,1352 0,1345 0,1371 0,1355 0,0992 0,0363 7 0,1199 0,1211 0,1161 0,1202 0,1107 0,1182 0,1254 -0,0072 8 0,1178 0,1125 0,1081 0,1126 0,1082 0,1102 0,1140 -0,0038 9 0,1138 0,1054 0,1003 0,1011 0,1007 0,1023 0,2003 -0,0980 10 0,1095 0,1122 0,1021 0,1044 0,1000 0,1021 0,2591 -0,1570

## 3.7. Perbandingan Model Arsitektur Terbaik
Dari penelitihan dari beberapa model yang ada yaitu : 5-6-1, 5-12-1, 5-18-1, 5-24-1, 5- 30-1 diperoleh seperti tabel berikut ini:
Tabel 13 . Perbandingan Model Arsitektur Fungsi Aktivasi Fungsi Training Epoch (Iterasi) MSE Training MSE Testing / Performance 5-6-1 Fletcher- Reeves 'tansig','logsig' Traincgf 137 0,036326822 0,00000025 5-12-1 Polak- Ribiere 'tansig','logsig' Traincgp 180 0,027412987 0,01411388 5-18-1 Fletcher- Reeves 'tansig','logsig' Traincgf 249 0,007432277 0,01411388 5-24-1 Polak- Ribiere 'tansig','logsig' Traincgp 129 0,023962440 0,00088791 5-30-1 Fletcher- Reeves 'tansig','logsig' Traincgf 245 0,041474261 0,01411388
Berdasarkan tabel 13 dapat disimpulkan bahwa model arsitektur terbaik terdapat pada model 5-6-1 dalam menggunakan Algoritma Fletcher Reeves.

## 4. Kesimpulan
Hasil  pada    Penelitian  ini  dapat  dibuktikan  bahwa  algoritma  Fletcher  Reeves  dapat digunakan untuk Menentukan model arsitektur terbaik pada buah-buahan menurut negara asal  utama  karena  dapat  disimpulkan  1  model  dari  5  model  keakuratannya  karena  MSE paling  kecil  yaitu  0,036326822.  Namun  tidak  dianjurkan  untuk  penelitian  berikutnya untuk menggunakan algoritma ini karena penulis telah uji coba dengan 5 model ini yang performance dan keakuratnya yang baik.

## Daftar Pustaka
[1]  i.  s.  r.  d.  Nurhidayana,  "Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation  Untuk  Memprediksi Jumlah Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan," Journal of Information System Research (JOSH) , vol. 2, pp. 163-168, 2021.
[2]  N. I. T. S. A. W. A. P. W. Annisa Thahara, "Analisis Kinerja Metode Fletcher Reeves Untuk  Prediksi  Ekspor  Minyak  Sawit  Berdasarkan  Negara  Tujuan  Utama," Seminar Nasional  Ilmu  Sosial  dan  Teknologi  (SANISTEK)  SANISTEK  2021, pp.  248-255,
2021.
[3]  N. I. T. S. A. W. A. P. W. Annisa Thahra, "Analisis Kinerja Metode Fletcher Reeves Untuk  Prediksi  Ekspor  Minyak  Sawit  Berdasarkan  Negara  Tujuan  Utama," Seminar Nasional Ilmu Sosial dan Teknologi (SANISTEK) SANISTEK, pp. 48-255, 2021.