## OPTIMASI CONJUGATE  GRADIENT PADA BACKPROPAGATION  NEURAL NETWORK UNTUK

## PREDIKSI  HASIL TANGKAP IKAN
A. Aviv  Mahmudi Program Studi Manajemen-S1 STIE YPPI Rembang Jl. Raya Rembang-Pamotan KM. 4 Rembang Email: viva_77@yahoo.co.id Info Artikel : ABSTRACT
Sejarah Artikel :
Menerima : 28 Juli  2020 Revisi : 04 Agust 2020 Diterima : 07 Agust 2020 Online  : 12 Agust 2020 Keyword : Back
Propagation,
Neural Network, Conjugate Gradient
Backpropagation, Epoch.
The need for fish catch by a company or fisherman in Remb ang Regency affects market process and also welfare. The catch made by the fishermen is not on target, due to the weather and type of fishing gear. An accurate method is needed in making predictions and a correlation between catch and weather so  that  fisherman can  get  maximum  predictions results,  so  that  price adjustment can be made. The research was conducted using an experimental method, to determine the accuracy of the effect of the Conjugate Gradient on the Back Propagation Neural Network in obtaining the best value. Based on the  results  of  the  Cycle  training  test  with  the  Conjugate  Gradient Backpropagation Neural Network  method, the  smallest  average value is obtained at the 400th Epoch compared to the Epoch Gradient Descent With Momentum method at Epoch 800.Thus it is proven that using the Conjugate Gradient Backpropagation Neural Network method is better with an average value of- MSE average 0.2223 in three stages of testing Training Cycle, Learning Rate and Hidden Layer.

## INTISARI
Kata Kunci: Back
Propagation, Neural  Network,
Conjugate Gradient Backpropagation, Epoch. Kebutuhan akan hasil  tangkapan ikan  oleh  suatu perusahaan maupun nelayan  di  Kabupaten Rembang  mempengaruhi  harga  dipasaran  dan  juga kesejahteraan. Hasil  tangkapan  yang  dilakukan  oleh  nelayan  tidak  sesuai target, disebabkan oleh cuaca dan jenis alat tangkap. Dibutuhkan metode yang akurat dalam  melakukan  prediksi  dan korelasi  antara hasil  tangkap dengan cuaca agar nelayan bisa mendapatkan hasil prediksi  yang maksimal,  sehingga dapat dilakukan  penyesuaian harga. Penelitian yang dilakukan  menggunakan metode  eksperimen,  yaitu  untuk  mengetahui  akurasi  pengaruh  pada Conjugate  Gradient pada Back  Propagation  Neural  Network dalam mendapatkan nilai  yang terbaik. Berdasarkan hasil pengujian training Clycle metode Conjugate Gradient Backpropagation Neural Network didapatkan nilai  rata-rata terkecil pada Epoch ke 400 dibandingkan  dengan Epoch metode Gradient Descent With Mommentum berada  di  Epoch  800.  Dengan  begitu terbukti menggunakan metode Conjugate Gradient Backpropagation Neural Network lebih  baik  dengan  nilai  rata-rata MSE  0.2223  dalam  tiga  tahap pengujian Training Clycle, Learning Rate dan Hidden Layer.

## 1. PENDAHULUAN
Rembang merupakan salah satu kabupaten di  pesisir  pantai utara pulau  Jawa yang memiliki panjang  garis  pantai  63,5  km  dengan  luas  wilayah  pesisir  355,95  km.  Rembang  merupakan kabupaten  dengan  garis  pantai  terpanjang  di  Jawa Tengah.  Sumber  daya  alam  ini  mejadikan Rembang memiliki  hasil  perikanan  yang tinggi.  Kontribusi  sektor perikanan  dari  daerah ini  untuk Provinsi  Jateng juga  cukup  besar, karena 30 persen berasal dari  Rembang. Kebutuhan  akan  hasil tangkapan  ikan  oleh  suatu  perusahaan  maupun  nelayan  di  Kabupaten  Rembang  Jawa  Tengah sangatlah  mempengaruhi  harga dipasaran  dan  juga  kesejahteraan. Maka dari  itu  alat  bantu  yang digunakan  dalam  proses  penangkapan  ikan  diperlukan  kontrol  yang  baik,  mulai  dari  pelepasan cantrang ( Trawls ) hingga  sampai penarikan  cantrang ( Trawls ) keatas kapal agar alat bantu tersebut tidak mengalami  masalah dalam penggunaannya.
Conjugate Gradient merupakan  teknik  algoritmik  fundamental  untuk  memecahkan  sistem persamaan linear  positif  simetris  dan pasti  serta meminimalkan  fungsi-fungsi  nonlinear  yang tidak dibatasi  (Nazareth,  2009).  Metode  gradien  konjugasi  banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah  optimasi  berskala  besar  karena  tidak  memerlukan  penyimpanan  matriks  (Narushima , 2011).  BackPropagation merupakan metode yang sangat baik  dalam  proses klasifikasi  mengingat kemampuannya dalam mengadaptasikan kondisi  jaringan  dengan data yang diberikan  dengan proses pembelajaran  (Khairani,  2014).  Jaringan  syaraf  tiruan  memiliki  kemampuan  yang  kuat  antar polarisasi non linier.  Itu dapat memperoleh pemetaan matematis yang mencerminkan hukum internal dari data eksperimen. Oleh karena itu,  telah banyak digunakan  dalam aplikasi  teknik  untuk prediksi dan optimisasi  (Yin,  et al,  2011).  BPNN terkenal dengan  algoritma  belajar  propagasi  balik,  yang merupakan algoritma pembelajaran mentor dari penurunan gradien, atau perubahannya (Wang, et al, 2014).
Prediksi  (peramalan) merupakan hal  yang sangat penting  dalam  kehidupan  manusia,  karena dengan melakukan  prediksi,  maka suatu masalah akan dapat diperkecil  dampak  yang akan terjadi kedepannya (Wanto, 2017).  Penelitian  ini  dilakukan  karena nelayan di  Kabupaten Rembang  Jawa Tengah menggunakan alat bantu cantrang ( Trawls ) sebagai alat bantu tangkap utama. Penelitian  ini juga  dapat dijadikan  tolak  ukur harga ikan  dipasaran sehingga  pemerintah dapat mengontrol  harga pada saat ikan  melimpah  maupun  ikan  kurang  dari  target yang  diharapkan  saat pembongkaran  di Tempat Pelelangan Ikan (TPI) agar kesejahteraan nelayan terpenuhi.
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode Back  Propagation  Neural  Network Conjugate Gradient (BPNN-CG) dikarenakan dalam memecahkan permasalahan yang terkait dengan efisiensi pada pembahasan dalam  skala yang besar.   BPNN-CG ini  digunakan  untuk  mendapatkan  akurasi yang tinggi  dari hasil analisis.  Akurasi yang tinggi  dapat diperoleh  dengan menggunakan algoritma resilient  BNN (Fa’rifah dan Busrah, 2017). Neural Network atau Jaringan Saraf  Tiruan merupakan salah satu sistem tiruan yang memproses informasi yang dilakukan  dengan cara mendesaign dengan menirukan cara kerja manusia dalam proses belajarnya sehingga menyelesaikan suatu permasalahan melalui  proses belajar pada perubahan bobot sinapsisnya (Fitri,  2019).
Sedangkan data yang digunakan  dalam pelitian  ini  adalah data time series yaitu jenis data yang terdiri  dari  satu  objek  akan  tetapi  meliputi  beberapa  periode  waktu,  seperti  harian,  mingguan, bulanan,  tahunan dan lain-lain  (Hutabarat, dkk, 2018). Data time series diyakini  sangat berguna bagi masa depan karena tidak menutup kemungkinan  data yang sebelumnya pernah terjadi  akan terulang lagi  dimasa  depan  (Purba  dan  Wanto,  2018).  Optimasi  Algoritma Backpropagation dengan Conjugatem Gradient Beale-powell Restarts terbukti dapat diimplementasikan untuk memprediksi data times  series (Wanto,  2017.  Peneliti  mengunggulkan  peramalan  hasil  tangkapan  ikan  di Kabupaten  Rembang  Jawa  Tengah  ini  digunakan  metode Back  Propagation Neural Network Conjugate Gradient (BPNN CG) diharapkan metode ini dapat melengkapi dan mendapatkan hasil rata-rata  akurasi  yang  maksimal.  Algoritma  Back  propagation  memungkinkan  multilayer meneruskan jaringan  saraf untuk  mempelajari  pemetaan input/output dari sampel  pelatihan. Back propagation networks mengadaptasi  sendiri  untuk  mempelajari  hubungan  antara  himpunan  pola contoh, dan bisa dapat menerapkan hubungan  yang sama ke pola input  baru (Sibi,  et al, 2013).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis Back Propagation Neural Network Conjugate Gradient (BPNN CG) dan memprediksi  hasil  tangkap nelayan berdasarkan alat tangkap dan cuaca. sehingga  dapat diketahui  tingkat  efisien  nelayan  dalam  menggunakan  alat  tangkap  dibandingkan
dengan  tangkapan  aslinya.  Algoritma Back Propagation Neural Network Conjugate Gradient diharapkan menjadi  penyempurna hasil prediksi,  sehingga dapat memberikan nilai  rata-rata kecil dan hasil korelasi terhadap cuaca yang kemudian digunakan  sebagai acuan perolehan hasil tangkap ikan.

## 2. METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  yang  dilakukan  menggunkana  metode experiment,  yaitu  untuk  mengetahui akurasi  pengaruh  pada Conjugate  Gradient pada Back  Propagation  Neural  Network dalam mendapatkan nilai  yang terbaik. Kemudian akan diimplementasikan  menggunakan MATLAB untuk mendapatkan hasil yang akurat.
2.1 Metode Pengumpulan  Data
Data  penelitian  dibagi  menjadi  2  jenis,  yaitu  data  primer  dan  sekunder.  Data primer merupakan data yang diperoleh  berdasarkan pencarian di internet maupun dari media informasi lainnya  juga dari hasil wawancara maupun observasi. Sedangkan sekunder berdasarkan website resmi  dari  pemerintahan  maupun  data  yang  diperoleh  dari  perusahaan.  Berikut  data  yang diperoleh  dari  Pos TPI (Tempat Pelelangan  Ikan) Kabupaten Rembang   Jawa Tengah, dapat dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1 Data Harian Hasil Timbangan Tangkapan Ikan Kabupate n Tanggal Kedatangan Jumlah  Hasil Tangkapan (Kg) Lintang (°) Bujur (°) Ketinggian (mdpl) Time Zone Kab. Rembang 1-Jul-19 64060 -6.70188 111.33484 0 Cerah Kab. Rembang 2-Jul-19 60895 -6.76228 111.47702 0 Cerah Kab. Rembang 3-Jul-19 59850 -6.7966 111.2589 0 Cerah Kab. Rembang 4-Jul-19 143840 -6.85922 111.4042 165 Hujan Kab. Rembang 5-Jul-19 88150 -6.86123 111.4121 176 Hujan Kab. Rembang 6-Jul-19 59400 -6.858 111.41 0 Cerah Kab. Rembang 7-Jul-19 87200 -6.85974 111.4058 0 Cerah Kab. Rembang 8-Jul-19 90165 -6.81552 111.4461 0 Cerah Kab. Rembang 9-Jul-19 35250 -6.82052 111.4339 75 Mendung Kab. Rembang 10-Jul-19 88420 -6.87405 111.5862 0 Cerah Kab. Rembang 11-Jul-19 115825 -6.73709 111.6695 0 Cerah Kab. Rembang 12-Jul-19 90690 -6.79206 111.6522 49 Berawan Kab. Rembang 13-Jul-19 90900 -6.77193 111.5792 0 Cerah Kab. Rembang 14-Jul-19 38650 -6.7674 111.4968 0 Cerah Kab. Rembang 15-Jul-19 38450 -6.77748 111.4703 35 Berawan Kab. Rembang 16-Jul-19 65040 -6.80639 111.3799 0 Cerah Kab. Rembang 17-Jul-19 88495 -6.70388 111.2453 27 Berawan Kab. Rembang 18-Jul-19 88275 -6.75505 111.2567 0 Cerah Kab. Rembang 19-Jul-19 90740 -6.74968 111.2565 0 Cerah Kab. Rembang 20-Jul-19 114695 -6.72066 111.3476 0 Cerah Kab. Rembang 21-Jul-19 113225 -6.70318 111.3334 0 Cerah Kab. Rembang 22-Jul-19 116915 -6.7206 111.3476 34 Berawan Kab. Rembang 23-Jul-19 35200 -6.71669 111.472 30 Berawan Kab. Rembang 24-Jul-19 66300 -6.72174 111.4697 59 Berawan Kab. Rembang 25-Jul-19 93120 -6.70804 111.4651 0 Cerah Kab. Rembang 26-Jul-19 61900 -6.69887 111.6177 0 Cerah Kab. Rembang 27-Jul-19 88850 -6.63664 111.4997 0 Cerah Kab. Rembang 28-Jul-19 86625 -6.63342 111.4982 35 Berawan Kab. Rembang 29-Jul-19 89225 -6.69195 111.4518 32 Berawan Kab. Rembang 30-Jul-19 63800 -6.70577 111.4425 35 Berawan Kab. Rembang 31-Jul-19 65700 -6.69147 111.4477 0 Cerah
2.2 Metode Penyelesaian Yang Digunakan
Untuk  mendapatkan  prediksi  akurasi  yang  akurat dalam  menentukan  hasil  pendapatan pengusaha  ikan  maupun  nelayan  diperlukan  metode  yang  kemudian  diusulkan  selanjutnya
digunakan  dalam  mendapatkan  nilai  prediksi  yang  akurat.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menggunakan algoritma Back Propagation Neural Network Conjugate Gradient (BPNN CG).
2.3 Eksperimen Dan Pengujian Metode
Sebelum  melakukan  pengujian  data,  semua  data  yang  diperoleh  harus  dilakukan normalisasi  atau  sebagai  langkah pre processing data.  Normalisasi  data  dilakukan  sebagai pengelompokan  data  ke  dalam  skala  maupun  Julgkauan  tertentu  agar  memudahkan  dalam pengolahan data. Dalam  melakukan normalisasi  data dengan menggunakan perhitungan manual ke  dalam  jangkauan  (0,1)  dan  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan.  Setelah  dilakukan normalisasi  maka data tersebut akan ditambahkan  parameter cuaca berdasarkan prediksi  dari perkiraan cuaca BMKG dan kemudian dihitung  menggunakan  metode BPNN CG dengan alat bantu MATLAB.
𝑋 𝑖 = 0.8 𝑑 𝑀𝑎𝑥 − 𝑑 𝑀𝑖𝑛 (𝑑 𝑖 −   𝑑 𝑀𝑖𝑛 ) +  0.1 Tabel 2 Hasil Normalisasi Data Jumlah Hasil Tangkapan /Kg Time Zone 0.426317 0.1 0.407526 0.1 0.401321 0.1 0.9 0.9 0.569348 0.9 0.398649 0.1 0.563708 0.1 0.581312 0.1 0.255262 0.633333 0.570951 0.1 0.733665 0.1 0.584429 0.366667 0.585676 0.1 0.275449 0.1 0.274262 0.366667 0.432136 0.1 0.571397 0.366667 0.570091 0.1 0.584726 0.1 0.726956 0.1 0.718228 0.1 0.740137 0.366667 0.254965 0.366667 0.267434 0.366667
Dari hasil normalisasi  data di atas berikutnya data tersebut akan diolah menggunakan alat bantu software Matlab  dalam  pengimplementasian algoritma  Back  Propagation  Neural Network Conjugate Gradient .
Langkah-lamgkah pengujian  BPNN sebagai berikut:
1. Normalisasi  /  scaling  (perubahan  rentang  dari  nilai  atribut)  atribut  bernilai  bilangan  real umumnya juga diperlukan agar proses perhitungan lebih mudah dan memberi jaminan  bahwa atribut yang rentang nilainya  lebih kecil. Normalisasi umumnya memberikan hasil yang lebih baik. Rentang nilai  atribut yang dianjurkan  untuk digunakan  adalah [0,1] atau [-1,+1] (Hsu, C, W, 2004).
2. Inisiasi  bobot dengan mengambil  bobot awal menggunakan nilai  random yang terkecil.
3. Input Data training,  d ata pelatihan  ini  merupakan data yang digunakan  untuk  membangun dan melatih  sistem yang telah dibuat,  dimana  pada data pelatihan  ini  telah ditetapkan  nilai target yang ingin  dihasilkan,  sehingga jika  hasil  yang diperoleh  pada pelatihan  tidak  sesuai dengan target, maka akan dilakukan  perbaikan pada sistem tersebut.
4. Dengan  menggunakan  bobot-bobot  yang  telah  ditetapkan  pada  inisialisasi  awal  dapat menghitung  nilai  keluaran pada hidden  layer.
Untuk flowchart pengujian sebagaimana Gambar 1.
Gambar  1. Flowchart Langkah-Langkah Pengujian BPNN

## 3. HASIL DAN ANALISA
3.1 Processing
Processing merupakan langkah  awal sebelum dilakukan training data dengan melakukan normalisasi  data. Dengan Persamaan Normalisasi BPNN).
𝑋 𝑖 = 0.8 𝑑 𝑀𝑎𝑥 − 𝑑 𝑀𝑖𝑛 (𝑑 𝑖 −   𝑑 𝑀𝑖𝑛 ) +  0.1
Selanjutnya  menggunakan  persamaan normalisasi  BPNN di atas maka akan diimplementasikan ke dalam data, dengan hasil normalisasi  berikut

## Tabel 3. Hasil Normalisasi Sebagai Input Data Pelatihan
Jumlah Hasil Tangkapan /Kg Time Zone Hasil Normalisasi 64060 1 0.426317 0.1 60895 1 0.407526 0.1 59850 1 0.401321 0.1 143840 4 0.9 0.9
START

## NORMALISASI DATA
INISIALISASI BOBOT INPUT DATA
TERNORMALISASI
INPUT DATA TRAINING
MENGHITUNG OUTPUT
NEURON

## PELATIHAN MENGGUNAKAN
ALGORITMA CONJUGATE GRADIENT
SELESAI
Lanjutan Tabel 3. Hasil Normalisasi Sebagai Input Data Pelatihan 88150 4 0.569348 0.9 59400 1 0.398649 0.1 87200 1 0.563708 0.1 90165 1 0.581312 0.1 35250 3 0.255262 0.633333 88420 1 0.570951 0.1 115825 1 0.733665 0.1 90690 2 0.584429 0.366667 90900 1 0.585676 0.1 38650 1 0.275449 0.1 38450 2 0.274262 0.366667 65040 1 0.432136 0.1 88495 2 0.571397 0.366667 88275 1 0.570091 0.1 90740 1 0.584726 0.1 114695 1 0.726956 0.1 113225 1 0.718228 0.1 116915 2 0.740137 0.366667 64060 1 0.254965 0.366667 ........ ........ ................ .............. 37300 2 0.267434 0.366667
Data time  zone diatas merupakan pecahan angka jenis  cuaca (1=Cerah,  2=Berawan, 3= Mendung,  4= Hujan). Setelah data selesai dihitung  menjadi  data yang sudah dinormalisasikan, kemudian  proses  selanjutnya  adalah  normalisasi  data  dalam  bentuk  data  pelatihan  yang mempunyai  fungsi untuk memberikan nilai  pada lapisan input.
3.2 Eksperimen Epoch atau Training Cycle Untuk menentukan nilai  Epoch atau training cycle , dilakukan  suatu eksperimen atau percobaan dengan memasukan nilai  dengan range 100 hingga 1000. Berikut hasil  percobaan yang dilakukan  untuk penentuan training cycle .
Tabel 4. Penentuan jumlah training clycle (Epoch) berdasarkan training Metode

## Conjugate Gradient Backpropagation Neural Network
Epoch Learning Rate Jumlah Hidden Loop  1 Loop  2 Loop  3 Average 100 0.1 3 0.0223345 0.0281175 0.0277470 0.0260662 200 0.1 3 0.0273215 0.0281701 0.0219088 0.0258001 300 0.1 3 0.0229213 0.0254071 0.0283171 0.0255485 400 0.1 3 0.0227751 0.0225263 0.0223167 0.0225394 500 0.1 3 0.0242339 0.0230541 0.0296382 0.0256421 600 0.1 3 0.0276429 0.0227118 0.0257887 0.0253811 700 0.1 3 0.0219106 0.0287266 0.0217301 0.0241224 800 0.1 3 0.0232825 0.0218572 0.0242644 0.0231347 900 0.1 3 0.0272789 0.0223931 0.0271825 0.0256182 1000 0.1 3 0.0243576 0.0256929 0.0282165 0.0260890
Nilai  hasil  uji cycle yang dipilih  berdasarkan nilai  MSE terkecil. Pada hasil uji  coba tabel diatas menunjukkan  pada training  clycle 400 mendapatkan nilai  MSE terkecil.
Gambar  2. Hasil prediksi jumlah training clycle (Epoch).
Gambar  3. Validasi terbaik terdapat pada epoch 10 Untuk menentukan nilai  Epoch atau training clycle , dilakukan suatu eksperimen atau percobaan dengan memasukan nilai  dengan range 100 hingga 1000.
3.3 Pengujian Data Hasil Tangkapan
Untuk  menentukan  nilai  Epoch  atau training cycle ,  dilakukan  suatu  eksperimen  atau percobaan dengan  memasukan nilai  dengan range 100  hingga  1000.  Berikut  hasil  percobaan yang dilakukan  untuk penentuan training clycle.
Tabel 5. Penentuan Jumlah Training Cycle (Epoch)
Epoch Learning Rate Jumlah Hidden Loop  1 Loop  2 Loop  3 Average 100 0.1 3 0.0229636 0.0235012 0.0226896 0.0230515 200 0.1 3 0.0228788 0.0228588 0.0263043 0.0240140 300 0.1 3 0.0274038 0.0283581 0.0228013 0.0261877 400 0.1 3 0.0234608 0.0259389 0.0233106 0.0242368 500 0.1 3 0.0261986 0.0244201 0.0238604 0.0248264 600 0.1 3 0.0230127 0.0230850 0.0222763 0.0227913 700 0.1 3 0.0227049 0.0273989 0.0224554 0.0241864 800 0.1 3 0.0230872 0.0225264 0.0242769 0.0232968 900 0.1 3 0.0274617 0.0247109 0.0249395 0.0257040 1000 0.1 3 0.0229006 0.0243376 0.0283619 0.0252000
Nilai  hasil uji  cycle yang dipilih  berdasarkan nilai MSE terkecil. Pada hasil uji  coba tabel diatas menunjukkan  pada training  clycle 600 mendapatkan nilai  MSE terkecil.
Gambar  4. Hasil prediksi jumlah training clycle (Epoch)

## Gambar  5. Validasi terbaik berada pada epoch 31
Untuk menentukan nilai  Epoch atau training cycle , dilakukan suatu eksperimen atau percobaan dengan memasukan nilai  dengan range 100 hingga 1000.
3.4 Learning Rate Untuk  memperoleh  nilai  dari  learning  rate dilakukan  uji  coba  nilai  dengan  range  0.1 sampai  dengan  1,  dengan  menggunakan  hasil training clycle sebelumnya.  Berikut  hasil  dari tabel penelitian  yang dilakukan.

## Tabel 6. Penentuan jumlah Learning Rate berdasarkan training Metode Conjugate Gradient Backpropagation Neural Network
Epoch Learning Rate Jumlah Hidden Loop  1 Loop  2 Loop  3 Average 400 0.1 3 0.0260814 0.0277915 0.0228641 0.02557904946 400 0.2 3 0.0322692 0.0297952 0.0281226 0.03006238135 400 0.3 3 0.0221580 0.0282304 0.0228731 0.02442055599 400 0.4 3 0.0224215 0.0222632 0.0232651 0.02264998190 400 0.5 3 0.0258748 0.0236792 0.0216755 0.02374322114 400 0.6 3 0.0216252 0.0221291 0.0223062 0.02202020174 400 0.7 3 0.0234228 0.0290741 0.0246338 0.02571027443 400 0.8 3 0.0281609 0.0290759 0.0229072 0.02671471544 400 0.9 3 0.0227018 0.0279201 0.0229473 0.02452312007 400 1 3 0.0280429 0.0230160 0.0250499 0.02536963917
Nilai  hasil uji  cycle yang dipilih  berdasarkan nilai  MSE terkecil. Pada hasil uji  coba tabel diatas menunjukkan  pada Learning  Rate 0.6   mendapatkan nilai  MSE terkecil  dengan  nilai  training clycle 400.
Gambar  6.Hasil prediksi jumlah Learning Rate  sebesar 0.6

## Gambar  7. Validasi terbaik berada pada epoch 39
Untuk  memperoleh  nilai  dari learning  rate dilakukan  uji  coba nilai  dengan  range 0.1 sampai dengan  1,  dengan  menggunakan  hasil  training  clycle  sebelumnya.  Berikut  hasil  dari  tabel penelitian  yang dilakukan.

## Intrepretasi Hasil Analisis  Data dan Pembahasan
Untuk  menentukan  nilai  Learning  Rate,  dilakukan  suatu  eksperimen  atau  percobaan dengan memasukan nilai  dengan range 0.1 hingga  1. Berikut  hasil  percobaan yang dilakukan untuk penentuan Learning Rate.
Tabel 7. Penentuan jumlah Learning Rate berdasarkan training Metode Conjugate
Gradient Backpropagation Neural Network Epoch Learning Rate Hidden Layer Loop  1 Loop  2 Loop  3 Avarage 600 0.1 3 0.0247916 0.0227471 0.0267956 0.0247781 600 0.2 3 0.0244820 0.0227545 0.0242010 0.0238125 600 0.3 3 0.0241042 0.0226667 0.0274756 0.0247488 600 0.4 3 0.0229636 0.0235012 0.0226896 0.0230515 600 0.5 3 0.0228788 0.0228588 0.0263043 0.0240140 600 0.6 3 0.0252060 0.0235391 0.0265176 0.0250876 600 0.7 3 0.0234608 0.0259389 0.0233106 0.0242368 600 0.8 3 0.0274038 0.0283581 0.0228013 0.0261877 600 0.9 3 0.0261986 0.0244201 0.0238604 0.0248264 600 1 3 0.0230127 0.0230850 0.0222751 0.0227913
Nilai  hasil uji  cycle yang dipilih  berdasarkan nilai  MSE terkecil. Pada hasil uji  coba tabel diatas menunjukkan  pada Learning Rate 1  mendapatkan nilai  MSE terkecil dengan nilai  training  clycle 600.
Gambar  8. Hasil prediksi jumlah Learning Rate  sebesar 1 berdasarkan training Metode Conjugate Gradient Backpropagation Neural Network
Gambar  9. Validasi terbaik berada pada Epochke 31 3.5 Evaluasi
Dengan melihat  hasil  dari  seluruh  percobaan yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  nolai terbaik dari neural network tersebut, dimana trainning  clycle, learning rate  dan hidden layer diu ji pada metode yang berbeda. Maka didapat rata-rata error terbaik dari metode Conjugate Gradien Baclpropagation  Neural  Network  Gradient  Descent  dan  metode  Gradient  Descent  With Mommentum  dengan  menggunakan  seluruh  data pengujian  dan data hasil  tangkapan sebagai berikut :

## Tabel 8. RMSE terkecil dari seluruh pengujian
Metode / Jenis Data Average Conjugate Gradient Backpropagation Average Gradient Descent with Mommentum Average Gradient Descent Hasil Tangkap 0.022791387 0.023295588 0.023756661 0.022791387 0.025220359 0.023705952 0.022174668 0.023095315 0.025323225 Hasil Tangkap & Time Zone 0.022539428 0.025694843 0.025704640 0.022020201 0.026594115 0.024148741 0.022202524 0.022835175 0.024868708
Dari serangkaian pengujian  ke empat metode diatas membuktikan  metode Conjugate  Gradient Backpropagation  Neural  Network memiliki  nilai  error yang  lebih  baik  dibandingkan  metode Gradient Descent With Mommentum  dan Gradient Descent.
Dengan demikian  dapat diprediksikan  pada bulan januari 2015 diperoleh  hasil analisa pengujian dengan menggunakan  metode Back Propagation Neural Network Conjugate Gradient (BPNN CG) dengan nilai  rata-rata mean squered error (RMSE) 0.0293.
3.6 Korelasi
Setelah  didapat  hasil  metode  terbaik  yang  digunakan  dalam  mendapatkan  nilai  RMSE terkecil.  Kemudian  dilakukan  korelasi  untuk  mengetahui  hubungan  antar data. Berikut  hasil pengujian  korelasi Data Hasil Gabungan. Data hasil cuaca sebesar 0.145638.

## Gambar  10. Korelasi data hasil gabungan dan data hasil cuaca
Grafik  diatas  merupakan  hasil  korelasi  gabungan  data  hasil  tangkapan  dan  cuaca dikorelasikan dengan data cuaca saja sehingga mendapatkan grafik seperti dalam gambar.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian  dan  percobaan  diatas  dapat  disimpulkan,  bahwa berdasarkan  hasil pengujian  dengan  menggunakan  tiga  metode diatas  mendapatkan  hasil  akurat sehingga  jenis  alat bantu yang digunakan  nelayan (cantrang/trawls) sangat efisien untuk mendapatkan hasil tangkapan yang maksimal,  sedangkan cuaca tidak berpengaruh besar pada hasil tangkapan yang diperoleh  oleh nelayan.  Pada  pengujian  training  Clycle  metode  Conjugate  Gradient  Backpropagation  Neural Network didapatkan  nilai  rata-rata terkecil pada Epoch ke 400 dibandingkan  dengan Epoch metode Gradient  Descent With  Mommentum  berada di  Epoch 800.  Dengan begitu  terbukti  menggunakan metode Conjugate Gradient Backpropagation Neural Network lebih  baik dengan nilai  rata-rata MSE 0.2223 dalam 3 tahap pengujian  Training  Clycle, Learning Rate dan Hidden Layer.

## DAFTAR PUSTAKA
Fa’rifah, Ry Dan Busra, Z, 2017,  Backpropagation Neural Network Untuk  Optimasi  Akurasi Pada Prediksi Financial  Distress Perusahaan, Jurnal Instek , Volume 2 Nomor 2.
Fardhani,  AA,  Simanjuntak,  DIN dan  Wanto,  A,  2018,    Prediksi  Harga Eceran Beras Di  Pasar Tradisional  di  33  Kota  di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation, Jurnal Infomedia, Vol. 3 No. 1,  P-ISSN: 2527-9858  E-ISSN: 2548-1180. Ginting,  R, Tulus,  dan Nababan, EB, 2014, Analisis  Penggunaan Algoritma  Kohonen Pada Jaringan Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Dalam  Pengenalan  Pola  Penyakit  Paru, Jurnal Teknovasi, Volume 01, Nomor 2, 2014,  27 – 47 ISSN : 2355-701X
Fitri,  Z,  2019,  Simulasi  Permodelan  Neural Network dengan  Backpropagation  pada Pemograman C#, J-SISKO TECH Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer P:ISSN :  2621- 8976 E-ISSN : 2615-5133  58 Vol.2, No.2, Juli  2019,  pp.58-70
Hutabarat, Map,  Julham,  M  Dan Wanto,  A,  2018,  Penerapan Algoritma  Backpropagation  Dalam Memprediksi  Produksi  Tanaman Padi  Sawah  Menurut  Kabupaten/Kota Di  Sumatera  Utara, Semantik, Vol.4, No.1, Pp. 77-86 ISSN : 2502-8928  (Online)
Lin Wang a, Yi Zeng a, Tao Chen, 2014,  Back propagation neural network with adaptive differential evolution  algorithm  for time series forecasting, Expert Systems with Applications,
Hsu,  C,  W.,  Lin,  C,  J.,  2004, A  Comparison Of  MethodsFor Multi-Class Support Vector  Machines , IEEE Transactions On Neural  Networks, USA
Purba,  IS  dan  Anjar  Wanto,  A,  2018,  Forecasting  of  Import  Value  Quantity  in  Sumatera  Utara According Orriginating  Country Using Backpropagation Algorithm, Techno.COM.
Purba, A, 2015,   Perancangan Aplikasi  Peramalan Jumlah Calon Mahasiswa Baru Yang Mendaftar Menggunakan  Metode  Single  Exponential  Smothing  (Studi  Kasus :  Fakultas  Agama Islam UISU), Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), Vol. 2 No. 6, ISSN 2407-389X  (Media Cetak) Hal : 8-12, 17, No. 3, 302-311  IJ
Sari,  Y,  2016,  Optimasi  Conjugate  Gradient  Pada Algoritma  Backpropagation  Neural  Network Untuk Prediksi Kurs Time Series,  Jurnal GEMA AKTUALITA, Vol. 5 No. 1.
Sibi,  P.,  Jones, Sa., Dan Siddarth,  P, 2013,  Analysis Of Different Activa tion  Functions  Using Back Propagation  Neural Networks, Journal  Of Theoretical And Applied  Information Technology, Vol. 47 No.3
Wanto,  A,  2017,  Optimasi  Prediksi  Dengan Algoritma  Backpropagation  Dan  Conjugate  Gradient Beale-Powell Restarts, Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, VOL. 03 NO. 03 (Print) 2460-3465  ISSN (Online) 2476-8812.
Wanto, A dan Windarto, AP, 2017, Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan  Dengan  Menggunakan  Metode  Backpropagation ,  Jurnal  &  Penelitian  Teknik Informatika, Volume 2 Nomor 2
Wanto,  2017,    Penerapan Jaringan  Saraf  Tiruan  Dalam  Memprediksi  Jumlah  Kemiskinan  Pada Kabupaten/Kota Di Provinsi Riau, Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK ),  Volume 05, No.01 Februari 2018 ISSN: 2406-7857
Yin F., Mao H, Hua L., Guo W., dan Shu M, 2011,  Back Propagation neural network modeling  for warpage prediction  and    optimization  of  plastic  products  during  injection  molding, Journal Materials and Design, doi:10.1016/j.matdes.2010.12.022,  PP. 1844–1850.