Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 122-131

## Analisis  Perkembangan Produksi Tanaman Biofarmaka (Obat) di Indonesia Menggunakan Algoritma Resilient
Indra Satria 1 * , Azwar Anas Manurung 2 , Mhd Ali Hanafiah 3 1,2 Universitas Asahan, Kisaran, Indonesia
3 Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Bina Karya, Tebing Tinggi, Indonesia E-mail: 1 indrasatria87861@gmail.com, 2 azwaranasmanurung87@gmail.com,
3 ikh.alie84@gmail.com

## Abstract
Biofarmaka (medicinal plants) in Indonesia play a crucial role in the pharmaceutical industry's  development,  providing  natural  resources  for  drug  research,  and  supporting the  utilization  of  traditional  herbal  remedies  for  public  health.  This  research  aims  to analyze  the  development  of  biofarmaka  plant  production  in  Indonesia  through predictions.  This  is  essential  for  strategic  planning,  resource  management,  and  future pharmaceutical industry development, ensuring an adequate supply of raw materials and supporting  sustainable  growth  in  the  bio-pharmaceutical  sector.  The  research  dataset comprises  biofarmaka  plant  production  data  in  Indonesia  by  plant  type,  from  2018  to 2022, obtained from the Indonesian Central Statistics Agency. The research employs the Resilient  algorithm,  a  machine  learning  technique.  Architectural  models  used include  3- 5-1,  3-10-1,  3-15-1,  and  3-20-1.  Among  the  four  models,  the  3-5-1  model  is  selected  as the best due to its higher accuracy of 100%, and a lower Mean Squared Error (MSE) of 0.0023021,  indicating  the  successful  application  of  the  Resilient  algorithm in  predicting the development of biofarmaka plant production in Indonesia.
Keywords: Development  of  Production,  Plants,  Biopharmaceuticals,  Medicine, Resilient

## Abstrak
Tanaman  biofarmaka  (obat)  di  Indonesia  memegang  peran  penting  dalam pengembangan  industri  farmasi,  menyediakan  sumber  daya  alam  untuk  penelitian  obat- obatan,  dan  mendukung  upaya  pemanfaatan  ramuan  herbal  tradisional  untuk  kesehatan masyarakat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  perkembangan  produksi tanaman  biofarmaka  di  Indonesia  berupa  prediksi.  Hal  ini  penting  dilakukan  untuk menyusun  strategi  perencanaan,  pengelolaan  sumber  daya,  dan  pengembangan  industri obat  di  masa  depan,  memastikan  ketersediaan  bahan  baku  yang  memadai,  serta mendukung  pertumbuhan  sektor  biofarmasi  secara  berkelanjutan.  Dataset  penelitian berupa  data  produksi  tanaman  biofarmaka  di  Indonesia  menurut  jenis  tanaman,  tahun 2018-2022 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Indonesia. Penelitian menggunakan adalah  algoritma  Resilient  yang  merupakan  salah  satu  teknik  dari  algoritma  machine learning.  Model  arsitektur  yang  digunakan  3-5-1,  3-10-1,  3-15-1  dan  3-20-1. Berdasarkan 4 model yang digunakan, model 3-5-1 terpilih sebagai model terbaik karena tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan model lain, yakni sebesar 100%. Selain itu tingkat error (MSE) nya juga lebih rendah, yakni sebesar 0,0023021. Berdasarkan hal ini dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  Resilient  pada  masalah  analisis  perkembangan produksi tanaman biofarmaka di Indonesia dapat diterapkan dengan cukup baik.
Kata Kunci: Perkembangan Produksi, Tanaman, Biofarmaka, Obat, Resilient

## 1.  Pendahuluan
Tanaman  biofarmaka,  atau  tanaman  obat,  merujuk  pada  jenis  tanaman  yang  memiliki sifat-sifat  farmakologis  atau  senyawa  aktif  yang  dapat  digunakan  untuk  keperluan  medis
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 122-131
[1]–[3].  Tanaman  ini  menjadi  sumber  bahan  baku  penting  dalam  industr i  farmasi  dan obat-obatan  [4].  Tanaman  biofarmaka  di  Indonesia  mencakup  berbagai  jenis  tumbuhan seperti jahe, kunyit, temulawak, sirih, dan sebagainya, yang telah  lama digunakan dalam pengobatan tradisional [5]. Sifat-sifat obat pada tanaman ini dapat mencakup antioksidan, antiinflamasi,  antimikroba,  dan  sejumlah  manfaat  kesehatan  lainnya.  Pemanfaatan tanaman biofarmaka tidak hanya mendukung industri farmasi tetapi juga mempromosikan penggunaan  ramuan  herbal  tradisional  untuk  kesehatan  masyarakat  secara  lebih  luas. Keberadaan  tanaman  biofarmaka  memiliki  peran  penting  dalam  perkembangan  industr i farmasi,  di  mana  senyawa-senyawa  yang  terkandung  dalam  tanaman  tersebut  dapat diisolasi  dan  digunakan  sebagai  bahan  baku  untuk  pembuatan  obat-obatan.  Selain  itu, popularitas  ramuan  herbal  tradisional  yang  bersumber  dari  tanaman  biofarmaka  juga semakin  meningkat,  menciptakan  permintaan  yang  berkelanjutan  untuk  produk-produk kesehatan  alami  [6].  Analisis  perkembangan  produksi  tanaman  biofarmaka  di  Indonesia memiliki tujuan strategis. Prediksi perkembangan  ini diperlukan untuk menyusun strategi perencanaan,  mengelola  sumber  daya  alam,  dan  mengembangkan  industri  obat  di  masa depan.  Seiring  dengan  itu,  hal  ini  juga  bertujuan  untuk  memastikan  ketersediaan  bahan baku  yang  memadai,  mendukung  pertumbuhan  sektor  biofarmasi  secara  berkelanjutan, dan memberikan  kontribusi  positif  terhadap kesehatan masyarakat secara umum.
Salah  satu  metode  yang  dapat  dimanfaatkan  dalam  proses  prediksi  adalah menggunakan  algoritma  Resilient.  Algoritma  Resilient  merupakan  salah  satu  algoritma dalam  bidang  machine  learning  yang  dapat  digunakan  untuk  tugas-tugas  regresi  atau prediksi.  Keunggulan  algoritma  ini  terletak  pada  kemampuannya  menyesuaikan  dir i dengan perubahan kecil pada data dan menanggapi perubahan tersebut dengan efisien [7]. Beberapa  alasan  mengapa  algoritma  Resilient  dapat  digunakan  untuk  memprediks i perkembangan  produksi  tanaman  biofarmaka  di  Indonesia,  diantaranya:  Algoritma Resilient  memiliki  kemampuan  untuk  menyesuaikan  diri  dengan  perubahan  data, termasuk  fluktuasi  kecil  yang  mungkin  terjadi  dalam  produksi  tanaman  biofarmaka.  Hal ini membuatnya efektif untuk menghadapi  variasi alamiah dalam dataset. Resilient dapat merespons perubahan data dengan cepat dan efisien tanpa memerlukan banyak iterasi. Hal ini  menjadi  keuntungan  ketika  berurusan  dengan  dataset  yang  besar  dan  dinamis  sepert i produksi tanaman biofarmaka yang dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor. Data produks i tanaman  biofarmaka  mungkin  mengandung  noise  atau  gangguan.  Algoritma  Resilient memiliki kecenderungan untuk menangani noise dengan baik, memungkinkan identifikas i pola  yang  lebih  konsisten  dan  relevan,  Algoritma  Resilient  cenderung  memilik i kemampuan  generalisasi  yang  baik,  artinya  model  yang  dihasilkan  mampu menggeneralisasi  pola  dari  data  pelatihan  ke  data  uji  dengan  baik  [8].  Hal  ini  pentin g untuk  memastikan  bahwa  prediksi  yang  diberikan  oleh  model  dapat  diterapkan  pada situasi  dunia  nyata.  Oleh  karena  itu,  algoritma  Resilient  dapat  dianggap  sebagai  pilihan yang  sesuai  untuk  tugas  prediksi  terkait  perkembangan  produksi  tanaman  biofarmaka  di Indonesia, terutama ketika dihadapkan  pada kondisi  data yang  dinamis  dan berfluktuasi.
Beberapa  studi  sebelumnya  terkait  dengan  topik  penelitian  ini,  antara  lain :  Prediksi produksi  biofarmaka  dengan  memanfaatkan  model  fuzzy  time  series  menggunakan pendekatan  percentage  change  dan  frequency  based  partition.  Prediksi  difokuskan  pada biofarmaka  untuk  empat  jenis  rimpang  yaitu  Jahe,  Lengkuas,  Kencur,  dan  Kunyit  yan g dinilai menjadi prioritas utama  pengembangan tanaman  obat di Indonesia. Hasil prediks i menunjukan akurasi luar biasa dengan nilai Mean  Absolute Percentage Error yang sangat kecil yakni Jahe 0,03%, Lengkuas 0,02%, Kencur 0,14%, dan Kunyit 0,03% [9]. Prediksi hasil  panen  tanaman  biofarmaka  di  Indonesia  menggunakan  metode  Extreme  Learnin g Machine.  Tahapan  prediksi  dengan  metode  ini  dimulai  dari  proses  pra-prosesing, normalisasi  data,  proses  training,  proses  testing,  denormalisai,  dan  melakukan  evaluas i nilai error menggunakan MAPE. Pada penelitian  ini, dilakukan pengujian parameter rasio data  dengan  holdout  validation  berdasarkan  nested  cross  validation,  fitur,  dan  hidden neuron.  Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  parameter  optimal  dengan
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 122-131
nilai MAPE terkecil sebesar 9,34% [10]. Penelitian berikutnya dilakukan untuk peramalan produksi  tanaman  biofarmaka  di  provinsi  Riau  dengan  metode  sarimax.  Hasil  penelitian ini  menunjukkan  bahwa  penerapan  Metode  Sarimax  ini  untuk  peramalan  hasil  produks i tanaman biofarmaka di Riau memiliki akurasi yang baik dengan nilai MAPE yang relative sebesar 84%. Oleh karena  itu penerapan Metode Sarimax  ini dapat direkomendasi untuk prediksi  hasil  panen padi di masa-masa yang akan mendatang  [11].
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, maka diusulkan penelitian ini dengan tujuan  untuk  melihat  perkembangan  produksi  tanaman  biofarmaka  (obat)  di  Indonesia berdasarkan  model  prediksi  terbaik  melalui  serangkaian  uji  coba  menggunakan  metode Resilient.  Perbedaan  penelitian  kami  dengan  penelitian  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya, terletak pada penerapan algoritma yang berbeda serta hasil akurasi penelitian yang  lebih  baik  dan  tingkat  error  yang  lebih  rendah.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menggunakan  Algoritma  Resilient  sebagai  pendekatan  dalam  menganalisis  dan memprediksi  perkembangan  produksi  tanaman  biofarmaka  di  Indonesia.  Keberhasilan prediksi  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribus i  signifikan  dalam  memberikan informasi  demi  menunjang  perencanaan  strategis,  pengelolaan  sumber  daya,  dan pertumbuhan berkelanjutan  industri  obat di masa depan.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1.  Metode Penelitian
Metode  Penelitian  yang  digunakan  adalah  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan  metode Resilient.  Metode  ini  mampu  melakukan  prediksi  berdasarkan  data  yang  telah  lampau (times  series).  Resilient  adalah  merupakan  hasil  pengembangan  dari  Backpropagation. Perubahan  bobot  pada  Backpropagation  dipengaruhi  oleh  learning  rate  dan  tergantun g dari kemiringan kurva eror (∂E/∂Wij). Semakin kecil  learning rate yang digunakan, maka pembelajaran  akan  lebih  lama.  Sementara  semakin  besar  tingkat  pembelajaran,  nila i pembobotan akan jauh dari bobot minimum. Untuk mengatasiny a, dikembangkan metode baru  yaitu  Rprop  (Resilient  Backpropagation).  Metode  ini  menggunakan  tanda  (positif atau negatif) dari gradien untuk menunjukkan arah penyesuaian bobot. Sementara ukuran perubahan bobotnya adalah ditentukan oleh penyesuaian nilai (Δ0) [12]. Metode Resilient mengubah  bobot  dan  jaringan  bias  dengan  proses  adaptasi  langsung  dari  pembobotan berdasarkan  informasi  gradien  lokal  dari  iterasi  pembelajaran,  sehingga  jumlah  iteras i diperlukan  mencapai  target  [13].
Secara  umum  cara  kerja  metode  Resilient  Backpropagation  (Rprop)  dapat diterangkan  sebagai  berikut  [14]:
1. Inisialisasi  Penyesuaian Awal  Δ ij (t) = Δ 0 = 0, Gradient Awal  ∂E/∂W ij . (t-1) = 0 2. Lakukan langkah-langkah  berikut  sampai bobot konvergen
a. Hitung  Gradient  ∂E/∂W.t
b. Untuk semua bobot, hitung  nilai  penyesuaian.
1. Jika ∂E/∂W.t * ∂E/∂W ij . (t-1) ≥ 0 maka
Δ ij (t) = (1) 2. Jika ∂E/∂W(t) * ∂E/∂Wij  . (t-1) < 0 maka Δ ij (t) = (2) c. Hitung  perubahan bobot
1. Jika ∂E/∂W(t) > 0 maka
(3)
2. Jika ∂E/∂W(t) < 0 maka
(4)
3.  Selesai.
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 122-131

## 2.2. Dataset Penelitian
Dataset  penelitian  berupa  data  produksi  tanaman  biofarmaka  di  Indonesia  menurut jenis tanaman, tahun 2018-2022 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Indonesia [15]. Data lengkap  dapat dilihat  pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Produksi Tanaman Biofarmaka  di Indonesia  (Kg) [15]
No  Jenis Tanaman Produksi Tanaman Biofarmaka (Kg) 2018 2019 2020 2021 2022 1  Jahe 207.411.867  174.380.121 0  307.241.517  247.455.487 2  Kapulaga 81.724.526 72.529.554 0  124.765.802  128.671.039 3  Keji Beling 429.846 418.854 0 0 0 4  Kencur 35.966.755 35.296.213 0 54.408.609 52.477.225 5  Kunyit 203.457.526  190.909.203 0  184.825.890  196.499.570 6  Laos/Lengkuas 70.014.973 75.384.909 0 76.745.335 66.312.671 7  Lempuyang 9.150.995 6.609.056 0 8.428.689 7.219.608 8  Lidah Buaya 11.228.825 20.746.714 0 15.679.981 4.396.628 9  Mahkota Dewa 10.948.173 12.670.580 0 4.446.554 5.924.089 10  Mengkudu 5.741.585 8.119.231 0 9.560.491 5.162.852 11  Sambiloto 2.290.039 1.856.377 0 1.930.369 1.751.810 12  Temuireng 7.135.233 6.969.556 0 6.519.135 5.051.749 13  Temukunci 5.182.414 4.866.303 0 2.802.521 2.398.042 14  Temulawak 25.571.197 29.637.119 0 32.282.031 28.099.702 15  Jeruk Nipis 0 0 0 33.510.985 53.456.962 16  Serai 0 0 0 36.369.385 55.793.607
Pada  Tabel  1  dapat  dilihat  ada  beberapa  informasi  yang  tidak  lengkap,  seperti  produks i tanaman  biofarmaka  tahun  2020  yang  tidak  terdata  karena  pengaruh  wabah  Covid-19, produksi keji beling tahun 2020 hingga 2022 yang kosong, produksi jeruk nipis dan serai tahun 2018 hingga 2020 juga kosong. Data-data yang kosong ini akan di lakukan cleanin g agar  tidak  mempengaruhi  hasil  penelitian.  Cleaning  yang  dilakukan  diantaranya:  data produksi  tahun  2020  kami  buat  sama  dengan  data  produksi  tahun  2019,  dan  data-data jenis  tanaman  biofarmaka  yang  kosong,  seperti  keji  beling,  jeruk  nipis  dan  serai  kam i hilangkan.  Sehingga  dari  16  jenis  tanaman  biofarmaka,  setelah  dilakukan  cleanin g menjadi  13  tanaman  saja  (Jahe,  Kapulaga,  Kencur,  Kunyit,  Laos/Lengkuas,  Lempuyang, Lidah  Buaya,  Mahkota  Dewi,  Mengkudu,  Sambiloto,  Temuireng,  Temukunci, Temulawak, Jeruk Nipis,  dan Serai).

## 2.3. Flowchart  Penelitian
Flowchart  penelitian  memberikan  representasi  visual  yang  jelas  dari  langkah-langkah penelitian,  memastikan  keselarasan,  identifikasi  potensi  hambatan,  komunikasi  efektif dalam  tim,  dan  memudahkan  pemecahan  masalah  serta  evaluasi  keseluruhan  proses penelitian.  Flowchart  penelitian  ini  dapat dilihat  pada Gambar 1 berikut  ini.
Start Pengumpulan Data Pemisahan data untuk pelatihan dan pengujian Normalisasi data pelatihan dan pengujian Penerapan Algoritma Resilient Inisialisasi parameter jaringan Evaluasi Simulasi pengujian berdasarkan hasil pelatihan End Konvergensi Input data pelatihan Input data pengujian Yes No Prediksi
Gambar  1. Flowchart Penelitian  [16]
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 122-131
Gambar  1  merupakan Flowchart penelitian  untuk  menyelesaikan  masalah    analisis perkembangan produksi tanaman biofarmaka (obat) di Indonesia menggunakan algoritma Resilient.  Hal  pertama  yang  dilakukan  pada  tahapan  penelitian  adalah  dengan mengumpulkan  dataset  penelitian  (Berdasarkan  Tabel  1).  Langkah  berikutnya memisahkan  dataset  penelitian  menjadi  2  bagian,  yakni  untuk  data  pelatihan  dan pengujian.  Tahapan  berikutnya  melakukan  normalisasi  data  pelatihan  dan  pengujian dengan  menggunakan  rumus persamaan (2) [17]–[23].
(5)
Keterangan  : x '
: Data Transformasi
x
: Data yang akan di normalisasi a : Data paling  kecil  dari  dataset b : Data paling  besar dari  dataset 0.1 / 0.8 : Nilai  default  Normalisasi
Selanjutnya  data  pelatihan  yang  sudah  di  normalisasi  dimasukkan  kedalam  aplikas i Matlab  2021a  untuk  di  proses,  dilanjutkan  dengan  membuat  jaringan  saraf  multi  layer (input  data  pelatihan).  Selanjutnya  penerapan  machine  learning  dengan  teknik Resilient . Pembuatan jaringan saraf  multi layer ini menggunakan fungsi tansig dan logsig . Tahapan selanjutnya  adalah dilakukan  inisialisasi parameter jaringan berdasarkan fungsi  pelatihan yang  digunakan  ( trainrp ).  Kemudian  memasukkan  perintah  untuk  dilakukan  proses pelatihan dan melihat hasil saat performance ditemukan. Apabila hasil pelatihan mencapa i konvergensi,  maka  akan  dilanjutkan  memasukkan  data  pengujian  yang  sudah  di normalisasi.  Tetapi  jika  hasil  pelatihan  belum  mencapai  konvergensi,  maka  kembali  ke tahap  inisialisasi  parameter  jaringan.  Tahapan  berikutnya  dilanjutkan  dengan  simulas i data uji berdasarkan hasil pelatihan. Apabila semua sudah dilakukan, tahapan selanjutnya adalah  melakukan  evaluasi  untuk  melihat  model  arsitektur  terbaik  berdasarkan  tingkat akurasi  terbaik.  Tahapan  akhir  melakukan  prediksi  tanaman  biofarmaka  (obat)  di Indonesia  tahun 2023 dan 2024.

## 2.4. Variabel  Penelitian dak Kriteria
Variabel penelitian yang digunakan pada artikel  ini ada 2 (dua) bagian, yakni variabel input  dan  variabel  output.  Variabel  input  masing-masing  ada  6  (enam),  yakni  data produksi  tahun  2014-2019  (pelatihan)  dan  data  produksi  tahun  2015-2020  (pengujian). Sedangkan  variabel  output  masing-masing  ada  1,  yakni  tahun  2020  dan  2021  yan g menjadi  target  dari  data  input  pelatihan  dan  pengujian.  Sedangkan  kriteria  yan g digunakan  ada 33, yakni  Provinsi Aceh  hingga  Papua.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1.  Normalisasi
Tabel 2 berikut ini merupakan hasil normalisasi data tahun 2018-2020 dengan target 2021  yang  digunakan  sebagai  data  pelatihan.  Data  ini  diambil  berdasarkan  pada  tabel  1. Data ini dinormalisasi menggunakan fungsi seperti yang telah dituliskan pada persamaan (1).
Tabel 2. Data Pelatihan  (Normalisasi) Data Produksi Tanaman Biofarmaka / Obat (Kg) Target (2021) 2018 2019 2020 1 0,6385 0,5520 0,5520 0,9000 2 0,3092 0,2851 0,2851 0,4220 3 0,1894 0,1876 0,1876 0,2377 4 0,6281 0,5953 0,5953 0,5793 5 0,2786 0,2926 0,2926 0,2962 6 0,1191 0,1125 0,1125 0,1172 7 0,1246 0,1495 0,1495 0,1362
Data Produksi Tanaman Biofarmaka / Obat (Kg) Target (2021) 2018 2019 2020 8 0,1238 0,1283 0,1283 0,1068 9 0,1102 0,1164 0,1164 0,1202 10 0,1011 0,1000 0,1000 0,1002 11 0,1138 0,1134 0,1134 0,1122 12 0,1087 0,1079 0,1079 0,1025 13 0,1621 0,1728 0,1728 0,1797
Tabel  3  berikut  ini  merupakan  hasil  normalisasi  data  tahun  2019-2021  dengan  target 2022  yang  digunakan  sebagai  data  pelatihan.  Data  ini  diambil  berdasarkan  pada  tabel  1. Data ini dinormalisasi menggunakan fungsi seperti yang telah dituliskan pada persamaan (1).
Tabel 3. Data Pengujian  (Normalisasi) Data Produksi Tanaman Biofarmaka / Obat (Kg) Target (2022) 2019 2020 2021 1 0,5521 0,5521 0,9000 0,7434 2 0,2853 0,2853 0,4221 0,4324 3 0,1878 0,1878 0,2379 0,2328 4 0,5954 0,5954 0,5794 0,6100 5 0,2928 0,2928 0,2964 0,2691 6 0,1127 0,1127 0,1175 0,1143 7 0,1497 0,1497 0,1365 0,1069 8 0,1286 0,1286 0,1071 0,1109 9 0,1167 0,1167 0,1204 0,1089 10 0,1003 0,1003 0,1005 0,1000 11 0,1137 0,1137 0,1125 0,1086 12 0,1082 0,1082 0,1028 0,1017 13 0,1730 0,1730 0,1800 0,1690
Pengolahan  data  berdasarkan  tabel  2  dan  3  dibantu  dengan  tools  matlab  2021a  dalam menentukan  model  arsitektur  terbaik  dengan  algoritma  Resilient.  Arsitektur  yang digunakan  sebanyak  4  (Empat)  model,  yakni:  3-5-1,  3-10-1,  3-15-1  dan  3-20-1.  Cara menentukan  model  arsitektur  terbaik  dengan  metode  Resilient  adalah  menentukan  error minimum  dari  proses  training  dan  testing  yang  dilakukan.  Tingkat  error  yang  digunakan sebesar 0,04 dengan  learning  rate 0,01.

## 3.2.  Pelatihan dan Pengujian
Penelitian  ini  dianalisis  dengan  menggunakan  4  (empat)  model  arsitektur  jaringan, diantaranya:  3-5-1  (3  neuron  lapisan  input,  5  neuron  lapisan  tersembunyi  dan  1  lapisan keluaran),  3-10-1  (3  neuron  lapisan  input,  10  neuron  lapisan  tersembunyi,  dan  1  lapisan keluaran),  3-15-1  (3  neuron  lapisan  masukan,  15  neuron  lapisan  tersembunyi  dan  1 lapisan  keluaran)  dan  3-20-1  (3  neuron  lapisan  masukan,  20  neuron  lapisan  tersembuny i dan 1 lapisan keluaran. Berdasarkan analisis dengan menggunakan aplikasi Matlab 2021a dan  Microsoft  Excel  didapatkan  model  arsitektur  terbaik  adalah  3-5-1  dengan  akuras i tinggi  sebesar  100%.  Pelatihan  menggunakan  model  arsitektur  3-5-1  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar  2. Hasil Training  dengan  Model 3-5-1
Gambar 2 merupakan hasil pelatihan menggunakan model arsitektur 3-5-1. Untuk tabel pelatihan dan pengujian menggunakan Microsoft Excel dapat dilihat pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Pelatihan dan Pengujian dengan  Model Arsitektur  3-5-1
Data Pelatihan (Training) Data Pengujian (Testing) Data  Target  Output  Error SSE Target  Output  Error SSE Hasil 1 0,9000  0,7406  0,1594  0,0254084 0,7434  0,7365  0,0069  0,0000481 1 2 0,4220  0,3841  0,0379  0,0014348 0,4324  0,4140  0,0184  0,0003374 1 3 0,2377  0,2123  0,0254  0,0006435 0,2328  0,2293  0,0035  0,0000125 1 4 0,5793  0,7408  -0,1615  0,0260775 0,6100  0,7405  -0,1305  0,0170316 1 5 0,2962  0,3470  -0,0508  0,0025824 0,2691  0,3687  -0,0996  0,0099264 1 6 0,1172  0,1091  0,0081  0,0000659 0,1143  0,1092  0,0051  0,0000262 1 7 0,1362  0,1463  -0,0101  0,0001017 0,1069  0,1498  -0,0429  0,0018382 1 8 0,1068  0,1239  -0,0171  0,0002929 0,1109  0,1179  -0,0070  0,0000486 1 9 0,1202  0,1100  0,0102  0,0001037 0,1089  0,1129  -0,0040  0,0000157 1 10  0,1002  0,0973  0,0029  0,0000084 0,1000  0,0974  0,0026  0,0000068 1 11  0,1122  0,1086  0,0036  0,0000131 0,1086  0,1084  0,0002  0,0000001 1 12  0,1025  0,1036  -0,0011  0,0000013 0,1017  0,1023  -0,0006  0,0000004 1 13  0,1797  0,1868  -0,0071  0,0000503 0,1690  0,1942  -0,0252  0,0006351 1 Jlh SSE  0,0567839 Jlh SSE  0,0299271 100% MSE  0,0043680 MSE  0,0023021 Penjelasan:
Data = Jumlah Provinsi  di Indonesia  yang digunakan  sebagai  data penelitian Target   = Hasil  dari normalisasi  target  pelatihan  dan normalisasi  target  pengujian. Output = Hasil  dari Matlab  dengan rumus [a, Pf, Af, e, Perf] = sim (net, P, [], [], T) Error = Diperoleh  dari nilai Target-Output SSE = Diperoleh  dari nilai  dari nilai error ^ 2 Jlh SSE = Nilai  keseluruhan  SSE Hasil    = Jika nilai  kesalahan  <= 0,04 maka hasilnya  benar (1), sebaliknya  salah (0). 100%   = Diperoleh  dari nilai  dari jumlah  hasil  yang benar / 13 × 100 MSE   = Diperoleh  dari total (SSE) / 13 (jumlah  data)
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 122-131

## 3.3.  Penentuan Model Arsitektur  Terbaik
Setelah dianalisis proses pelatihan dan pengujian pada model arsitektur  3-5-1, 3-10-1, 3-15-1  dan  3-20-1  menggunakan  Matlab  2021a  dan  Microsoft  Excel,  maka  didapatkan model  arsitektur  3-5-1  yang  terbaik,  karena  memiliki  nilai  Mean  Square  Error  (MSE) pengujian yang  lebih rendah dibandingkan tiga model yang  lain, yaitu sebesar  0,0023021 dan tingkat  akurasi yang  sangat  baik, yakni  sebesar 100%.
Tabel 5. Perbandingan  Model Arsitektur Model Arsitektur Epoch MSE Pelatihan MSE Pengujian Akurasi 3-5-1 1000 Iterasi 0,0043680 0,0023021 100% 3-10-1 0,0101013 0,0125709 85% 3-15-1 0,0003518 0,0185185 69% 3-20-1 0,0000360 0,0365385 77%
Tabel  5  merupakan  perbandingan  dari  4  (empat)  model  arsitektur  yang  digunakan  pada penelitian  ini.  Model  3-5-1  terpilih  sebagai  model  terbaik  karena  memiliki  MSE Pengujian (tingkat error) yang  lebih rendah dibandingkan empat  model yang  lain. Selain itu, model arsitektur 3-5-1 juga menghasilkan akurasi yang tertinggi, yakni sebesar 100% (lebih  tinggi  dibandingkan  model yang  lain).
Gambar  3. Perbandingan MSE Pengujian  dan Akurasi
Berdasarkan perbandingan dari hasil  masing-masing model arsitektur yang dianalisis pada tabel  6,  terdapat  perbedaan  kemampuan  dari  yang  cukup  mencolok,  diantaranya  nila i Mean  Square  error (MSE)  pengujian  dan  akurasi  prediksi  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  3.  Sebagaimana  perlu  diketahui,  bahwa  semakin  rendah  tingkat  kesalahan  maka kemampuannya  dalam  sebuah  sistem  akan  semakin  baik,  sedangkan  semakin  tinggi akurasi  prediksi  maka diharapkan  akan semakin baik hasil  prediksi  yang diperoleh.

## 3.4.  Prediksi  Berdasarkan  Model Arsitektur  Terbaik
Prediksi  diperoleh  berdasarkan  model  terbaik  3-5-1  dengan  menggunakan  rumus persamaan (2) [24].
Estimasi =
(6)
Penjelasan : x = Target yang akan di estimasi, a = Data terendah, b = Data tertinggi, 0.1 dan 0.8 = Nilai  default  untuk melakukan  prediksi.
Tabel 6. Perbandingan  Data Awal  Produksi Tanaman Biofarmaka  dan Hasil  Prediksi
No Provinsi Produksi Biofarmaka (Kg)  Perkembangan Biofarmaka / Prediksi 2021 2022 2023 2024 1  Jahe 307.241.517 247.455.487 199.512.557 199.983.406 2  Kapulaga 124.765.802 128.671.039 102.951.012 102.393.783 3  Kencur 54.408.609 52.477.225 43.797.852 44.528.935
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 122-131
No Provinsi Produksi Biofarmaka (Kg)  Perkembangan Biofarmaka / Prediksi 2021 2022 2023 2024 4  Kunyit 184.825.890 196.499.570 157.835.071 157.805.260 5  Laos/Lengkuas 76.745.335 66.312.671 55.100.221 55.804.527 6  Lempuyang 8.428.689 7.219.608 5.437.365 5.820.202 7  Lidah Buaya 15.679.981 4.396.628 6.942.300 4.258.966 8  Mahkota Dewa 4.446.554 5.924.089 1.260.403 3.267.706 9  Mengkudu 9.560.491 5.162.852 5.621.643 5.151.101 10  Sambiloto 1.930.369 1.751.810 3.164.606 3.936.807 11  Temuireng 6.519.135 5.051.749 4.055.282 4.680.252 12  Temukunci 2.802.521 2.398.042 2.519.634 3.589.865 13  Temulawak 32.282.031 28.099.702 19.749.604 16.947.104 Jumlah 829.636.924 751.420.472 607.947.550 608.167.915

## 4. Kesimpulan
Melalui  analisis  perkembangan  produksi  tanaman  biofarmaka  (obat)  di  Indonesia menggunakan  Algoritma Resilient, penelitian ini menghasilkan temuan bahwa pendekatan ini  memberikan  prediksi  yang  akurat  dan  dapat  diandalkan.  Berdasarkan  penerapan algoritma  Resilient,  penelitian  ini  mampu  memberikan  wawasan  mendalam  terkait  tren pertumbuhan  produksi  tanaman  biofarmaka.  Hasil  prediksi  yang  diperoleh  dapat memberikan landasan yang kokoh untuk perencanaan strategis dalam industri biofarmasi, termasuk  aspek-aspek  krusial  seperti  pengelolaan  sumber  daya,  ketersediaan  bahan  baku yang memadai,  dan dukungan  terhadap pengembangan  industri  obat di masa depan.

## References
[1] I. Sulistiyawati, G. Anggraeni, and T. Setyaningtyas, ‘Membangun Desa Sehat Mandiri dengan Pengembangan Produk  Olahan Tanaman  Biofarmaka  menjadi  Obat Herbal  di Desa  Sirkandi  Banjarnegara’, Jurnal  Madaniya ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1356–1367,  2023, doi: 10.53696/27214834.558.
[2] I. G. A. A. H. Triandini, A. Anri, Y. Mulyani, R. Ziska, C. A. Muhtar, and I. G. A. S. Wangiyana,  ‘Implementasi  Konsep  Merdeka  Belajar  Kolaboratif  Melalui  Pengolahan Tanaman  Biofarmaka  Galaktagog  Di  Kota  Mataram’, SELAPARANG:  Jurnal Pengabdian  Masyarakat  Berkemajuan ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  83–89,  2023,  doi: 10.31764/jpmb.v7i1.12496.
[3] D. Purliantoro and I. Ayesha, ‘Data Mining K-Means Clusterization Using the Davies Bouldin  Index Based  on  Arima  Forecasting  Results  of  Biopharmaco  Crop Production in Indonesia Province’, Journal of Scientech Research and Development , vol. 5, no. 1, pp. 580–594, 2023, doi: 10.56670/jsrd.v5i1.181.
[4] I.  Adi  nugroho  and  R.  Pinnusa,  ‘Standar  Pengembangan  Produk  Tumbuhan  Obat  di Pulau Jawa’, STANDAR: Better Standard Better Living , vol. 1, no. 6, pp. 14–17, 2022.
[5] S.  Widayati  and  L. Marliyah, ‘Sosialisasi  Pemanfaatan Tanaman Obat  Keluarga  Bagi Masyarakat’, MANGGALI: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat , vol. 3, no. 1, pp. 99–109, 2023, doi: 10.31331/manggali.v3i1.2441.
[6] B.  Wahyuddin  and  R.  Sidi,  ‘Pengaturan  dan  Dampak  Hukum  Produk  Obat  Herbal dalam  Upaya  Pemenuhan  Hak  Kesehatan  di  Indonesia’, JIIP  -  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Pendidikan , vol. 6, no. 9, pp. 6754–6762, 2023, doi: 10.54371/jiip.v6i9.2817.
[7] W. Saputra, T. Tulus, M. Zarlis, R. W. Sembiring, and D. Hartama, ‘Analysis Resilient Algorithm  on  Artificial  Neural  Network  Backpropagation’, Journal  of  Physics: Conference  Series ,  vol.  930,  no.  1,  p.  012035,  2017,  doi:  10.1088/1742- 6596/930/1/012035.
[8] W.  Saputra,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  ‘Analysis  of  the  Resilient  Method  in Training  and  Accuracy  in  the  Backpropagation  Method’, The  IJICS  (International Journal  of  Informatics  and  Computer  Science) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  52–56,  2021,  doi: 10.30865/ijics.v5i1.2922.
[9] D.  E.  Harmadji,  S.  Solikhin,  U.  Yudatama,  and  A.  Purwanto,  ‘Prediksi  Produksi
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 122-131
Biofarmaka  Menggunakan  Model  Fuzzy  Time  Series  dengan  Pendekatan  Percentage Change  dan  Frequency  Based  Partition’, Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , vol. 10, no. 1, pp. 173–184, 2023, doi: 10.25126/jtiik.20231016267.
[10]  Z.  A.  N.  Azizah,  I.  Cholissodin,  and  L.  Muflikhah,  ‘Prediksi  Hasil  Panen  Tanaman Biofarmaka  di  Indonesia  dengan Menggunakan Metode  Extreme  Learning  Machine’, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan  Ilmu  Komputer  (J-PTIIK) , vol.  6,  no. 11, pp. 5331–5338, 2022.
[11]  S.  Dahlia  and  D. Rahmi,  ‘Peramalan Produksi Tanaman  Biofarmaka  di Provinsi  Riau dengan  Metode  Sarimax’, Jurnal  Pendidikan  Ilmiah  Transformatif ,  vol. 7,  no. 12,  pp. 266–273, 2023.
[12]  M.  Riedmiller  and  H.  Braun,  ‘RPROP  -  A  Fast  Adaptive  Learning  Algorithm’, The International Symposium on Computer and Information Science VII , vol. 1, no. 4, pp. 4–10, 1992, doi: 10.1007/978-1-4419-1603-7_12.
[13]  W.  Saputra, J. T. Hardinata,  and  A. Wanto,  ‘Resilient  method  in  determining  the  best architectural  model  for  predicting  open  unemployment  in  Indonesia’, IOP Conference Series:  Materials  Science  and  Engineering ,  vol.  725,  no.  1,  pp.  1–7,  2020,  doi: 10.1088/1757-899X/725/1/012115.
[14]  Apriliyah  and  A.  W.  W.  M,  Wayan  Firdaus,  ‘Perkiraan  Penjualan  Beban  Listrik Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Resilent  Backpropogation  (RPROP)’, Jurnal Kursor , vol. 4, no. 2, pp. 41–47, 2008, doi: 10.1089/fpd.2015.2079.
[15]  B. P. Statistik, ‘Produksi Tanaman Biofarmaka Menurut Jenis Tanaman, 2018  - 2022’,
Tabel Statistik Pertanian, Kehutanan, Perikanan , 2023.
https://www.bps.go.id/id/statistics-table?subject=557# (accessed Dec. 14, 2023).
[16]  A.  A.  Manurung,  I.  Satria,  and  A.  Wanto,  ‘JST :  Prediksi  Perkembangan  Produksi Tanaman  Sayuran  Dalam  Upaya  Pemenuhan  Gizi  Masyarakat  dengan  Algoritma Resilient’, Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  Dan Teknik  Informatika  (JURASIK) ,  vol.  8, no. 2, pp. 802–815, 2023, doi: 10.30645/jurasik.v8i2.658.
[17]  P. Parulian et al. , ‘Analysis of Sequential Order Incremental Methods in Predicting the Number of Victims Affected by Disasters’, Journal of Physics: Conference Series , vol.
1255, no. 012033, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012033.
[18]  I.  M.  Muhamad, S.  A. Wardana,  A.  Wanto,  and  A. P. Windarto,  ‘Algoritma  Machine Learning untuk penentuan Model Prediksi Produksi Telur Ayam Petelur di Sumatera’, vol. 1, no. 4, pp. 126–134, 2022.
[19]  E.  Siregar,  H.  Mawengkang,  E.  B.  Nababan,  and  A.  Wanto,  ‘Analysis  of Backpropagation  Method  with  Sigmoid  Bipolar  and  Linear  Function  in Prediction  of Population Growth’, Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 012023, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012023.
[20]  R.  Sinaga,  M. M.  Sitomorang,  D.  Setiawan,  A.  Wanto,  and  A. P.  Windarto,  ‘Akurasi Algoritma  Fletcher-Reeves  untuk  Prediksi  Ekspor  Karet  Remah  Berdasarkan  Negara Tujuan Utama’, Journal of Informatics Management and Information Technology , vol. 2, no. 3, pp. 91–99, 2022, doi: 10.47065/jimat.v2i3.170.
[21]  Y.  Andriani,  H.  Silitonga,  and  A.  Wanto,  ‘Analisis  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk prediksi  volume  ekspor  dan  impor  migas  di  Indonesia’, Register  -  Jurnal  Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , vol. 4, no. 1, pp. 30–40, 2018.
[22]  M.  Mahendra,  R.  C. Telaumbanua,  A. Wanto,  and  A. P. Windarto,  ‘Akurasi Prediksi Ekspor  Tanaman  Obat  ,  Aromatik  dan  Rempah-Rempah  Menggunakan  Machine Learning’, KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 2, no. 6, pp. 207–215, 2022.
[23]  A. Wanto, N. L. W. S. R. Ginantra, S. Hendraputra, I. O. Kirana, and A. R. Damanik, ‘Optimization  of  Performance  Traditional  Back-propagation  with  Cyclical  Rule  for Forecasting  Model’, Matrik:  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika,  dan  Rekayasa Komputer , vol. 22, no. 1, pp. 51–82, 2022, doi: 10.30812/matrik.v22i1.1826.
[24]  Safruddin, E. Efendi, R. M. Ch, and A. Wanto, ‘Pemanfaatan Algoritma BFGS Quasi- Newton untuk Melihat Potensi Perkembangan Luas Tanaman Kopi di Pulau Sumatera’, Jurnal  Media  Informatika  Budidarma ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  473–483,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i1.5524.