Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 40-50

## Analisis Penerapan Neural Network dalam Memprediksi Produksi Bijih Nikel di Indonesia
Muhammad Edya Rosadi 1* , Dian Agustini 2 , Muthia Farida 3 , Dila Dwi Anjani 4 1,2,3 Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari Banjarmasin, Indonesia
4 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: edya@uniska-bjm.ac.id 1 , dian.ftiuniskabjm@gmail.com 2 , muthiafarida59@gmail.com 3 , diladwianjani22@gmail.com 4

## Abstract
Nickel ore is one of the exports from the mining subsector. About 72% of the world's nickel resources are found in lateritic nickel deposits, with approximately 15.8% of these deposits located in Indonesia. Nickel is currently one of the most discussed subjects in the world. As an essential component in the creation of batteries for electric vehicles, nickel is  pushing  changes  in  energy  consumption.  Managing  nickel  ore  output  in  Indonesia  is prudent in light of the government's efforts to increase national development, investment, employment,  mining  downstream,  and  export  demands.  To  satisfy  domestic  and international  demand,  it  is  essential  to  examine  nickel  ore  output.  Consequently,  an investigation is required to forecast nickel ore production. The dataset utilized is from the Central Bureau of Statistics's Publication of Non-Oil and Gas Mining Statistics for 2017- 2020.  This  study  employs  a  backpropagation  network  with  an  artificial  neural  network. The  procedure  is  carried  out  by  separating  training data  and  testing  data  to  choose  the most accurate architectural model,  which is  subsequently utilized as a predictive model. The architectural models to be utilized with Matlab 6.1 are 2-45-1; 2-60-1; 2-75-80-1; 2- 85-1;  and  2-100-1.  From  a  series  of  tests,  it  was  determined  that  the  best  architectural model was 2-45-1 with a Mean Square Error of 0.00099549, epoch 335, and an accuracy of one hundred percent. This model was then utilized to create predictions.
Keywords: Artificial  Neural  Network,  Backpropagation,  Nickel  Ore,  Prediction, Architectural Model

## 1. Pendahuluan
Bijih  nikel  terbentuk  dari  endapan  nikel  laterit  yang  terjadi  akibat  pelapukan  batuan ultramafik. Secara umum, nikel laterit biasa ditemukan di daerah tropis dengan iklim yang mendukung terjadinya pelapukan. Awalnya, nikel dianggap sebagai logam pengotor pada tembaga.  Namun,  kemajuan  teknologi  membuat  para  peneliti  berhasil  mengungkap manfaat nikel sebagai logam berharga. Sebagai bahan utama baterai isi ulang, pembuatan rangka  utama  otomotif,  nikel  menjadi  pendorong  perubahan  dalam  pemanfaatan  energi. Upaya  peningkatan  pembangunan  nasional,  peningkatan  investasi,  pembukaan  lapangan pekerjaan,  hilirisasi  petambangan,  serta  kebutuhan  ekspor,  membuat  pemerintah  harus bijak dalam mengelola produksi bijih nikel di Indonesia. Jumlah produksi bijih nikel yang harus  tersedia  dapat  menentukan  permintaan  bijih  nikel  yang  dapat  dilakukan.  Untuk memenuhi  permintaan  kebutuhan  domestik  maupun  mancanegara,  perlu  dilakukan analisis terhadap produksi bijih nikel. Oleh karena itu, diperlukan sebuah penelitian untuk memprediksi  produksi  bijih  nikel  di  Indonesia.  Berdasarkan  Publikasi  Statistik Pertambangan  Non  Minyak  dan  Gas  Bumi  di website Badan  Pusat  Statistik  tahun  2017- 2020 diperoleh data jumlah produksi nijih nikel sebagai berikut.
Gambar 1. Produksi Bijih Nikel di Indonesia
Dari grafik 1 di atas dapat dilihat dari tahun  2017  – 2019 jumlah produksi bijih nikel yang  terus  meningkat.  Namun,  pada  tahun  2020  jumlah  produksi  mengalami  penurunan sebesar  12.908.140  ton.  Untuk  menjaga  produksi  bijih  nikel  pada  kebutuhan  domestik, pemerintah  diharapkan  memiliki  kebijakan  dalam  mengelola  produksi  bijih  nikel  serta menganalisis  produksinya.  Saat  ini,  telah  banyak  metode  yang  digunakan  peneliti  untuk melakukan  prediksi.  Kegiatan  untuk  memperkirakan  apa  yang  akan  terjadi  pada  masa yang  datang,  disebut  peramalan (forecasting) [1].  Prediksi  merupakan  suatu  proses penggunaan  data  masa  lalu  dari  sebuah  variabel  atau  kumpulan  variabel  untuk memperkirakan  nilai  di  masa  yang  akan  datang  [2].  Dalam  ilmu  komputer,  terdapat sebuah  rumpun  ilmu  Kecerdasan  Buatan  yang  dapat  digunakan  untuk  meramal  atau memprediksi  yaitu  jaringan  saraf  tiruan  dengan  algoritma backproagation [3].  Jaringan seperti ini terdiri dari beberapa unit neuron yang terdiri atas input layer, hidden layer dan output layer . Di mana sinyal input merambat maju (ke lapisan output ) lapis demi lapis [4]. Neural  network  memiliki  kemampuan  luar  biasa  untuk  mengekstrak  informasi  dari  data yang  kompleks  atau  tidak  tepat,  mereka  mampu  memecahkan  masalah  yang  tidak terstruktur  dan  sulit  untuk  didefinisikan,  mereka  dapat  belajar  dari  pengalaman,  mereka mampu  mengekstrak  informasi  bahkan  ketika  tidak  ada  kepastian.  mampu menggeneralisasi  dan  menarik  dari  pola  data  tertentu  [5].Jaringan  saraf  dikembangkan sebagai  generalisasi  model  matematika  kognisi  manusia  atau  neurobiologi  [6]. Backpropagation adalah algoritma pembelajaran untuk memperkecil tingkat error dengan cara  menyesuaikan  bobotnya  berdasarkan  perbedaan output dan  target  yang  diinginkan [7].
Berdasarkan  uraian  di  atas,  penulis  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  dengan algoritma backpropagation yang  diterapkan  dalam  memprediksi  produksi  bijih  nikel  di Indonesia. Hasil yang diharapkan dapat menunjukkan nilai prediksi yang akurat, sehingga pihak  terkait  mampu  mengambil  kebijakan  terhadap  produksi  bijih  nikel  serta  menjaga nilai ekspor pada jenis barang tambang mineral tersebut.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  Gambar  kerangka  kerja  diatas  maka  masing-masing  langkah  dapat diuraikan sebagai berikut :
a) Mengumpulkan Data
Penelitian ini memperoleh dataset dari Publikasi Statistik Pertambangan Non Minyak dan Gas Bumi di website resmi Badan Pusat Statistik periode 2017-2020.
b) Mengidentifikasi Masalah
Pada  tahap  identifikasi  masalah  ini,  dilakukan  setelah  semua  data-data  terpenuhi kemudian didapatkan dataset yang sesuai untuk dilakukan proses pada tahap konversi data yang didapat sesuai dengan bobot yang ditentukan.
c) Studi Literatur
Kajian literatur dilakukan untuk melengkapi informasi dasar dan teori yang digunakan dalam penelitian ini.
2017 2018 2019 2020 20,920,251 38,329,146 60,948,143 48,040,003 0 20000000 40000000 60000000 80000000 1 2 3 4 Produksi Bijih Nikel di Indonesia Tahun
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 40-50
d) Praproses
Dengan  melakukan  perubahan  terhadap  beberapa  tipe  data  pada  atribut  dataset  untuk memudahkan  pemahaman  tentang  isi  dataset  dan  membuat  pilihan  dengan memperhatikan  konsistensi  data, missing value dan  redudansi  dalam  data.  Tahap  ini juga mencakup normalisasi data.
e) Menentukan Pola
Menentukan  pola  arsitektur  dan  menentukan  parameter  yang  akan  digunakan.  Data diolah dan ditransformasikan menjadi bilangan desimal antara 0 – 1.
f) Menghuji Hasil Pengolahan Data
Seteleh  proses  penentuan  model  selesai,  maka  dilakukan  tahapan  uji  coba  melalui training dan testing dengan tools Matlab untuk menentukan arsitektur terbaik sebagai acuan melakukan prediksi.
g) Memprediksi
Melakukan  prediksi  dengan  model  arsitektur  terbaik  dan  dengan  proses  denormaliasi data.
h) Mengevaluasi Akhir
Memahami hasil yang didapatkan apakah sesuai yang diharapkan.
Adapun  kerangka  kerja  yang  digunakan  dalam  menyelesaikan  penelitian  ini  adalah sebagai berikut.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.2. Neural Network
Jaringan  saraf  tiruan  merupakan  suatu  metode  yang  dapat  menyelesaikan  hubungan non-liear antara produksi dan berbagai faktor ekonomi, serta dapat menyesuaikan dengan perubahan  yang  akan  terjadi  [10].  JST  dimaksudkan  untuk  menghasilkan  model  sistem komputasi  yang  sesuai  dengan  cara  kerja  jaringan  saraf  biologis  [3].  Metode  ini menggunakan elemen dasar  komputer  non  linear yang disebut  neuron  yang diatur dalam jaringan yang saling berhubungan, seperti jaringan saraf manusia [11].

## 2.3. Proses Pembelajaran Jaringan
Paradigma/metode pembelajaran dan pelatihan JST adalah sebagai berikut [12] :
a) Pembelajaran Terawasi (Supervised Learning)
Dalam  pembelajaran  ini  digunakan  himpunan  data input ,  data output nya  diketahui. Selisih  antara  hasil  aktual  dengan  data  keluaran  yang  diinginkan  digunakan  untuk mengatur  bobot  JST  agar  JST  dapat  menghasilkan  jawaban  yang  mendekati  dengan jawaban benar yang diketahui JST.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 40-50

## b) Pembelajaran Tak Terawasi (Unsupervised Learning)
Dalam  pembelajaran  ini,  JST  mengatur  diri  sendiri  untuk  membentuk  vektor input yang  serupa  tanpa  menggunakan  data  pelatihan.  Struktur  berdasarkan  data  yang mendasari, atau korelasi antara pola data diperiksa. Paradigma pembelajaran ini mengatur pola ke dalam kategori berdasarkan korelasi yang ada.
c) Gabungan Pembelajaran Terawasi Dan Tak Terawasi (Hybrid)
Ini adalah kombinasi dari dua studi ini. Beberapa bobot ditentukan oleh pembelajaran terawasi dan pembelajaran sebagian tidak terawasi.

## 2.4. Backpropagation
Jaringan perambatan galat mundur (backpropogation) merupakan salah satu algoritma Jaringan Saraf Tiruan yang sering digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang rumit dan berkaitan dengan identifikasi  input, prediksi, pengenalan pola, dan sebagainya [13].  Pengolahan  data  menggunakan  algoritma backpropagation melalui  beberapa tahapan yaitu tahap inisialisasi, tahap aktivasi, merubah bobot dari input layer ke hidden layer , merubah bobot dari hidden layer ke output layer , dan tahapan iterasi [14]. Setelah dilakukan inisialisasi, maka dilakukan iterasi dengan propagasi balik hingga kondisi yang ditetapkan  terpenuhi  [15].  Keunggulan  utama  dari  sistem  algoritma backpropagation adalah  kemampuan  “belajar”  dari  contoh  yang  diberikan. Backpropagation merupakan algoritma  pembelajaran  yang  terawasi  dan  biasanya  digunakan  oleh perceptron dengan banyak layar lapisan untuk mengubah bobot-bobot yang ada pada lapisan tersembunyinya [16].  Pada  tahapan  penelitian backpropagation terdiri  dari  tahap  pembacaan  dataset, preprocessing, cross validation, training dan testing.
Kelebihan  yang  dimiliki backpropagation adalah  mengatasi  permasalahan  pelatihan klasifikasi  dengan  skala  data  yang  luas  dan robust terhadap missing data.  Hasil  yang diperoleh  adalah  jumlah  iterasi,  waktu  training  dan  akurasi  [9]. Backpropagation merupakan  algoritma  yang  sangat  baik  dalam  proses  klasifikasi  karena  kemampuannya dalam  meyesuaikan  kondisi  jaringan  dengan  informasi  yang  dihasilkan  oleh  proses pembelajaran  [8] .  Backpropagation merupakan  salah  satu  algoritma  pelatihan neural network yang menggunakan metode supervised learning . Pada pelatihan backpropagation sama  halnya  seperti  pelatihan  pada  jaringan  saraf  tiruan  yang  lain.  Pada  jaringan feedforward , kesalahan dihitung berdasarkan rata-rata kuadrat kesalahan (MSE) [17].

## 2.5. Prediksi
Prediksi merupakan suatu proses peramalan suatu kejadian dimasa mendatang dengan berdasarkan  data  variable  dimasa  sebelumnya  [17].  Peramalan  atau  prediksi  merupakan penelaahan  tentang  situasi  yang  menyelimuti  lingkungan  masa  datang  sebagai  dasar pengambilan  keputusan  [18].  Tujuan  dari  prediksi  adalah  mendapatkan  informasi  apa yang  akan  terjadi  dimasa  datang  dengan  probabilitas  kejadian  terbesar  [19].  Metode prediksi  adalah  metode  yang  mampu  menganalisis  satu  atau  lebih  faktor  yang  diketahui mempengaruhi  realisasi  suatu  peristiwa  dalam  tenggang  waktu  yang  panjang  antara terjadinya  peristiwa  di  masa  depan  dan  kebutuhan  akan  informasi.  terjadi  di  masa  lalu. Prakiraan  adalah  prediksi,  antisipasi,  atau  penilaian/estimasi  dari  berbagai  kemungkinan yang akan terjadi sebelum rencana yang lebih detail dapat dibuat [2].

## 3. Hasil Dan Pembahasan
3.1. Penetapan Input dan Output
a) Penetapan Input
Variabel produksi bijih nikel di Indonesia terdiri dari data produksi kayu hutan setiap tahunnya. Adapun variabel input jaringan  saraf tiruan tentang produksi bijih nikel adalah sebagai berikut.
X1 = Poduksi Kayu Lapis Tahun 2017 X2 = Poduksi Kayu Lapis Tahun 2018
X3 = Poduksi Kayu Lapis Tahun 2019 X4 = Poduksi Kayu Lapis Tahun 2020
b) Penetapan Output Data output merupakan  data  prediksi  produksi  bijih  nikel  di  Indonesia.  Adapun variabel output jaringan  saraf  tiruan  yakni  Y  sebagai  prediksi  produksi  bijih  nikel  di Indonesia. Pada tahap ini, output yang diharapkan adalah terdeteksinya suatu nilai untuk penentual  pola  arsitektur  terbaik  dari  serangkaian  penentuan  pola  yang  dilakukan. Kategorisasi  pola  terbaik  untuk  memprediksi  produksi  bijih  nikel  di  Indonesia  adalah dengan  menentukan  tingkat Error  Minimum dari  target  produksi  bijih  nikel.  Pada penelitian ini, error minimum yang terbaik berkisar di antara 0.001-0.03 .
c) Pengolahan Data Data input dibagi  menjadi  dua  bagian,  yakni  data training (data  produksi  bijih  nikel tahun  2017-2019)    dan  data testing (data  produksi  kayu  lapis  tahun  2018-2020). Kemudian  ditransformasikan  ke  dalam  bentuk sigmoid  binner dengan  rumus  sebagaii berikut.
(   ) (1)
Di mana : x’= Hasil konversi data x = Nilai yang akan dikonversi a = Nilai minimum dari suatu kelompok data b = Nilai maksimum dari suatu kelompok data Sehingga diperoleh data sebagai berikut.
Tabel 1. Data Training No Tahun Jumlah Produksi 1 2017 20,920,251 2 2018 38,329,146 3 2019 60,948,143
Berdasarkan Tabel 1, data dinormalisasikan dengan rumus (1) dan membuat pola rotasi dengan input =2 dan output =1 seperti Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Normalisasi Data Training X1 X2 Y Pola 1 0.1000 0.4479 0.9000 Pola 2 0.4479 0.9000 0.1000 Pola 3 0.9000 0.1000 0.4479 Tabel 3. Data Testing No Tahun Jumlah Produksi 1 2018 38,329,146 No Tahun Jumlah Produksi 2 2019 60,948,143 3 2020 48,040,003 Tabel 4. Normalisasi Data Testing X1 X2 Y Pola 4 0.1000 0.9000 0.4435 Pola 5 0.9000 0.4435 0.1000 Pola 6 0.4435 0.1000 0.9000
Berdasarkan  Tabel  2  dan  4,  normalisasi  data  produksi  bijih  nikel  di  Indonesia  terdiri dari 6 pola yang dirotasikan. Di mana data training dan testing masing-masing terdiri dari
3 pola. Model arsitektur yang digunakan adalah 2-30-1; 2-60-1; 2-75-80-1; 2-85-1; 2-100- 1. Dengan menggunakan tools matlab , parameter yang digunakan adalah sebagai berikut.
>>net=newff(minmax(P),[30,1],{‘tansig’,’logsig’},’traingd’) >>net.LW{1,1} >>net.b{1}
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 40-50
>>net.LW{2,1} >>net.b{2} >>net.trainparam.epochs=1500000 >>net.trainparam.LR=0.1 >>net.trainparam.goal=0.001 >>net.trainparam.show=100 >>net=train(net,P,T)

## 3.2. Arsitektur Training dan Testing 2-45-1
Berikut  ini  hasil  training  arsitektur  2-45-1  dengan tools  matlab menghasilkan epoch training = 335 dan Mean Square Error (MSE) sebesar 0.0009954967.
Gambar 3. Hasil Epoch Training dengan Arsitektur 2-45-1
Berikut ini hasil data training dan testing untuk arsitektur 2-45-1 seperti pada Tabel 5 dan 6 berikut.
Tabel 5. Training Arsitektur 2-45-1 No Real Target ANN 2-45-1 Output Error SSE 1 Pola 1 0.9000 0.8473 0.0527 0.0027772900 2 Pola 2 0.1000 0.1139 -0.0139  0.0001932100 3 Pola 3 0.4479 0.4425 0.0054 0.0000291600 Total 0.0029996600 MSE 0.0009998867 Tabel 6. Testing Arsitektur 2-45-1 No Real Target ANN 2-30-1 Output Error SSE Hasil 1 Pola 4 0.4435 0.4410 0.0025 0.0000062500 True 2 Pola 5 0.1000 0.0618 0.0382 0.0014592400 True 3 Pola 6 0.9000 0.8610 0.0390 0.0015210000 True Total 0.0029864900 100% MSE 0.0009954967
Berdasarkan Tabel 6, tingkat akurasi kebenaran yang didapat sebear 100%.

## 3.3. Arsitektur Training dan Testing 2-60-1
Berikut  ini  hasil  training  arsitektur  2-60-1  dengan tools  matlab menghasilkan epoch training = 411 dan Mean Square Error (MSE) sebesar 0.0009946433.
Gambar 4. Hasil Epoch Training dengan Arsitektur 2-60-1
Berikut ini hasil data training dan testing untuk arsitektur 2-60-1 seperti pada Tabel 7 dan 8 berikut.
Tabel 7. Training Arsitektur 2-60-1 No Real Target ANN 2-60-1 Output Error SSE 1 Pola 1 0.9000 0.8619 0.0381 0.0014516100 2 Pola 2 0.1000 0.1384 -0.0384 0.0014745600 3 Pola 3 0.4479 0.4555 -0.0076 0.0000577600 Total 0.0029839300 MSE 0.0009946433 Tabel 8. Testing Arsitektur 2-60-1 No Real Target ANN 2-60-1 Output Error SSE Hasil 1 Pola 4 0.4435 0.4579 -0.0144 0.0002073600 True 2 Pola 5 0.1000 0.1493 -0.0493 0.0024304900 False 3 Pola 6 0.9000 0.9185 -0.0185 0.0003422500 True Total 0.0029801000 67% MSE 0.0009933667
Berdasarkan Tabel 8, tingkat akurasi kebenaran yang didapat sebear 67%.

## 3.4. Arsitektur Training dan Testing 2-75-80-1
Berikut ini hasil training arsitektur 2-75-80-1 dengan tools matlab menghasilkan epoch training = 227 dan Mean Square Error (MSE) sebesar 0.0009898500.
Gambar 5. Hasil Epoch Training dengan Arsitektur 2-75-80-1
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 40-50
Berikut ini hasil data training dan testing untuk arsitektur 2-75-80-1 seperti pada Tabel 9 dan 10 berikut.
Tabel 9. Training Arsitektur 2-75-80-1 No Real Target ANN 2-75-80-1 Output Error SSE 1 Pola 1 0.9000 0.8695 0.0305 0.0009302500 2 Pola 2 0.1000 0.1451 -0.0451 0.0020340100 3 Pola 3 0.4479 0.4456 0.0023 0.0000052900 Total 0.0029695500 MSE 0.0009898500 Tabel 10. Testing Arsitektur 2-75-80-1 No Real Target ANN 2-75-80-1 Output Error SSE Hasil 1 Pola 4 0.4435 0.4413 0.0022 0.0000048400 True 2 Pola 5 0.1000 0.1406 -0.0406 0.0016483600 False 3 Pola 6 0.9000 0.8638 0.0362 0.0013104400 True Total 0.0029636400 67% MSE 0.0009878800
Berdasarkan Tabel 10, tingkat akurasi kebenaran yang didapat sebear 67%.

## 3.5. Arsitektur Training dan Testing 2-85-1
Berikut  ini  hasil  training  arsitektur  2-85-1  dengan tools  matlab menghasilkan epoch training = 227 dan Mean Square Error (MSE) sebesar 0.0009966767.
Gambar 6. Hasil Epoch Trining dengan Arsitektur 2-85-1
Berikut ini hasil data training dan testing untuk arsitektur 2-85-1 seperti pada Tabel 11 dan 12 berikut.
Tabel 11. Training Arsitektur 2-85-1 No Real Target ANN 2-85-1 Output Error SSE 1 Pola 1 0.9000 0.8609 0.0391 0.0015288100 2 Pola 2 0.1000 0.1381 -0.0381 0.0014516100 3 Pola 3 0.4479 0.4448 0.0031 0.0000096100 Total 0.0029900300 MSE 0.0009966767
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 40-50
Tabel 12. Testing Arsitektur 2-85-1 No Real Target ANN 2-85-1 Output Error SSE Hasil 1 Pola 4 0.4435 0.4398 0.0037 0.0000136900 True 2 Pola 5 0.1000 0.1316 -0.0316 0.0009985600 True 3 Pola 6 0.9000 0.8556 0.0444 0.0019713600 False Total 0.0029836100 67% MSE 0.0009945367
Berdasarkan Tabel 12, tingkat akurasi kebenaran yang didapat sebesar 67%.

## 3.6. Arsitektur Training dan Testing 2-100-1
Berikut ini hasil training arsitektur 2-75-80-1 dengan tools matlab menghasilkan epoch training = 406 dan Mean Square Error (MSE) sebesar 0.0009957800.
Gambar 7. Hasil Epoch Training dengan Arsitektur 2-100-1
Berikut ini  hasil data training dan testing untuk arsitektur 2-100-1 seperti pada Tabel 13 dan 14 berikut.
Tabel 13. Training Arsitektur 2-100-1 No Real Target ANN 2-100-1 Output Error SSE 1 Pola 1 0.9000 0.9335 -0.0335 0.0011222500 2 Pola 2 0.1000 0.1350 -0.0350 0.0012250000 3 Pola 3 0.4479 0.4732 -0.0253 0.0006400900 Total 0.0029873400 MSE 0.0009957800 Tabel 14. Testing Arsitektur 2-100-1 No Real Target ANN 2-100-1 Output Error SSE Hasil 1 Pola 4 0.4435 0.4499 -0.0064 0.0000409600 True 2 Pola 5 0.1000 0.1422 -0.0422 0.0017808400 False 3 Pola 6 0.9000 0.8660 0.0340 0.0011560000 True Total 0.0029778000 67% MSE 0.0009926000
Berdasarkan Tabel 13, tingkat akurasi kebenaran yang didapat sebesar 67%.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 40-50

## 3.7. Pemilihan Model Arsitektur Terbaik
Berdasarkan  hasil training dan testing dengan  menggunakan  5  model  arsitektur  pada algoritma  backpropogation  yakni:  2-45-1;  2-60-1;  20-75-80-1  dan  2-100-1,  diperoleh model  arsitektur  2-60-1  adalah  yang  terbaik  dengan  hasil  akurasi  prediksi  80%.  Berikut ini hasil lengkap dari 4 model yang digunakan seperti yang ditunjukkan pada Tabel 15.
Tabel 15. Hasil Model Arsitektur 2-45-1 2-60-1 2-75-80-1 2-85-1 2-100-1 MSE 0.0009954967  0.0009946433  0.0009898500  0.0009966767  0.0009957800 Epoch 335 441 182 227 406 Akurasi 100% 67% 67% 67% 67%
Dari hasil perancangan yang dibuat  dihasilkan model terbaik untuk arsitektur 2-45-1. Model ini akan digunakan untuk memprediksi produksi bijih nikel dengan menentukan Y aktual  dan  Y  prediksi  dari backpropagation .  Adapun  rumus  yang  digunakan  untuk memprediksi produksi bijih nikel adalah model arsitektur 2-45-1 adalah :
x =((x’ – 0,1)(x.max-xmin)/0,8)) + x.min (2) Keterangan : x’ = Data Normalisasi x.max = Data Maksimal Asli
x.min = Data Minimal Asli

## 3.8. Prediksi Produksi Bijih Nikel
Pada  pengujian  data  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  yang  diinginkan,  digunakan model  arsitektur  2-45-1  yang  didapat  dari  langkah-langkah  yang  dilakukan  dengan menggunakan Matlab  6.1 .  Hasil  prakiraan  jumlah  produksi  bijih  nikel  adalah  sebagai berikut.
Tabel 16. Prediksi Produksi Bijih Nikel Data Real Target Target Prediksi Prediksi 48,040,003 0.9000 0.4478 48,162,754

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  di  atas,  kesimpulan  yang  dapat  diambil  bahwa jaringan  yang  digunakan  terdiri  dari  3  layer  yaitu  input  layer,  hidden  layer,    dan  output layer.  Setelah  dilakukan  percobaan  dalam  proses  pelatihan  dan  pengujian  sistem  dengan menggunakan  software  Matlab  6.1,  Model  arsitektur    2-45-1  adalah  yang  terbaik  yang menghasilkan  Epoch  Training  =  335  dan  Mean  Square  Error  (MSE)  sebesar 0.0009954967. Dengan model arsitektur 4-25-1, prediksi produksi kayu hutan jenis kayu lapis di Indonesia menunjukkan akurasi 100%.

## Daftar Pustaka
[1] S. Alfarisi, “Sistem Prediksi Penjualan Gamis Toko QITAZ Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing,” JABE (Journal Appl. Bus. Econ. , vol. 4, no. 1, p. 80, 2017, doi: 10.30998/jabe.v4i1.1908.
[2] J. Andriano Frans, M. Orisa, and S. Adi Wibowo, “Prediksi Penjualan Kayu Lapis Di Cv Diato Wood Sejahtera Dengan Metode Trend Moment Berbasis Web,” JATI (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  183–190,  2020,  doi: 10.36040/jati.v4i2.2719.
[3] A.  Revi,  S.  Solikhun,  and  M.  Safii,  “Jaringan  Saraf  Tiruan  Dalam  Memprediksi Jumlah  Produksi  Daging  Sapi  Berdasarkan  Provinsi,” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  297–304,  2018,  doi: 10.30865/komik.v2i1.941.
[4] K.  F.  Irnanda,  A.  P.  Windarto,  and  I.  S.  Damanik,  “Optimasi  Particle  Swarm
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 40-50
Optimization  Pada  Peningkatan  Prediksi  dengan  Metode  Backpropagation Menggunakan Software RapidMiner,” J. Ris. Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 122–130,
2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3836.
[5] Z. Fitri, “Analisis Error dan Epoch dengan Pengembangan Adaptive Learning Rate dan Parameter Momentum pada Metode Backpropagation,” vol. 3, no. 2, 2018.
[6] P.  Penjualan,  S.  Menggunakan,  B.  Neural,  N.  Dan,  and  R.  Neural, “Backpropagation Neural Network Dan Recurrent Neural,” vol. 9, no. 1, pp. 6–21, 2020.
[7] S.  Wahyuni,  “Jaringan  Saraf  Tiruan  Memprediksi  Kendaraan  Masuk  Pada Pengujian  Kir  Menggunakan  Metode  Backpropagation  (Studi  Kasus:  Dinas Perhubungan  Kota  Binjai),” Semin.  Nas.  Inform.  … ,  2021,  [Online].  Available: https://www.ejournal.pelitaindonesia.ac.id/ojs32/index.php/SENATIKA/article/vie w/1147
[8] M.  Khairani,  “Improvisasi  Backpropagation  menggunakan  penerapan  adaptive learning rate dan parallel training,” TECHSI - J. Penelit. Tek. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 157–172, 2014.
[9] T.  Brian,  “Analisis  Learning  Rates  Pada  Algoritma  Backpropagation  Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes,” Edutic - Sci. J. Informatics Educ. , vol. 3, no. 1, pp. 21–27, 2017, doi: 10.21107/edutic.v3i1.2557.
[10] F.  Jefansa,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  dalam  Meramalkan  Produksi  Kopi Berdasarkan Provinsi,” vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2022.
[11] A. P. Windarto, M. R. Lubis, and S. Solikhun, “Implementasi JST pada Prediksi Total  Laba  Rugi  Komprehensif  Bank  Umum  dan  Konvensional  dengan Backpropagation,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  4,  p.  411,  2018, doi: 10.25126/jtiik.201854767.
[12] M.  D.  Wuryandari  and  I.  Afrianto,  “Perbandingan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation  Dan  Learning  Vector  Quantization  Pada  Pengenalan  Wajah,” Komputa , vol. 1, no. 1, pp. 45–51, 2012.
[13] A.  P.  Windarto,  “Implementasi  Jst  Dalam  Menentukan  Kelayakan  Nasabah Pinjaman  Kur  Pada  Bank  Mandiri  Mikro  Serbelawan  Dengan  Metode Backpropogation,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 12–23, 2017.
[14] S.  H.  Putri,  Y.  Yuhandri,  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Prediksi  Pencapaian  Target Peserta  Keluarga  Berencana  Pasca  Persalinan  menggunakan  Algoritma Backpropagation,” J.  Sistim  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  3,  pp.  176–182,  2021,  doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.62.
[15] R. M. Firzatullah,  “Menggunakan  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Uang Kuliah  Tunggal  Universitas  XYZ  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation,” Petir , vol. 14, no. 2, pp. 170–180, 2021, doi: 10.33322/petir.v14i2.996.
[16] A.  Zulhamsyah,  S.  Saifullah,  and  M.  R.  Lubis,  “Penerapan  Backpropagation Dalam  Memprediksi  Produksi  Kelapa  Sawit  Unit  Kebun  Marjandi,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 779–787, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1693.
[17] G.  Guntoro,  L.  Costaner,  and  L.  Lisnawita,  “Prediksi  Jumlah  Kendaraan  di Provinsi Riau Menggunakan Metode Backpropagation,” Inform.  Mulawarman    J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 14, no. 1, p. 50, 2019, doi: 10.30872/jim.v14i1.1745.
[18] S.  Irwanda,  J.  T.  Hardinata,  and  I.  S.  Damanik,  “Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropogation  dalam  Memprediksi  Jumlah  Tilang  di  Kejaksaan  Negeri Simalungun,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 697, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.76.
[19] A.  Wanto  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen  Berdasarkan Kelompok  Kesehatan  Dengan  Menggunakan  Metode  Backpropagation,” J.  Penelit.  Tek. Inform. Sink. , vol. 2, no. 2, pp. 37–43, 2017, [Online]. Available:
https://zenodo.org/record/1009223#.Wd7norlTbhQ