## Performa: Media Ilmiah Teknik Industri
ISSN 1412-8624 (cetak) | ISSN 2620-6412 (online) Vol. 21, No. 2, 2022, Hal. 190-199
18 doi.org/10.20961/performa.21.2.58135
Perbandingan Metode Trend Line Analysis dan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation untuk

## Peramalan Permintaan Koran
Amelia Rahma Dhani Mandala *1 , Fadhil Rafi Hidayat 2 , Romi Primadian 3 , Wahyudi Sutopo 4 , Yuniaristanto 5 , dan Dana Prianjani 6
1,2,3,4,5 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret, Jl. Ir. Sutami 36 A, Surakarta, 57126, Jawa Tengah, Indonesia
6 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Islam Sultan Agung, Jl. Kaligawe Raya No.KM, RW. 4, Terboyo Kulon, Kec. Genuk, Semarang, 50112, Jawa Tengah, Indonesia Email: ameliarahmadhani123@student.uns.ac.id 1 , fadhilrh31700@student.uns.ac.id 2 , romiph99@student.uns.ac.id 3 wahyudisutopo@staff.uns.ac.id 4 , yuniaristanto@staff.uns.ac.id 5 , danaprianjani@unissula.ac.id 6

## Abstrak
Dalam  era  digitalisasi  saat  ini,  arus  informasi  sangat  mudah  dan  cepat  untuk  didapatkan.  Hal  tersebut  terlihat  dari banyaknya media yang memberikan akses mengenai berita aktual yang terjadi, baik tingkat global hingga internasional. Salah  satu  media  yang  digunakan  untuk  mengakses  berita  adalah  media  cetak  (koran).  Namun  dengan  adanya digitalisasi menyebabkan permintaan koran fluktuatif menurun dan tingkat  retur atau pengembalian  koran dari agen cukup  tinggi.  Hal  tersebut  dapat  merugikan  perusahaan.  Maka  perlu  adanya  metode  peramalan  jumlah  permintaan koran cetak dengan tingkat kesalahan terkecil agar dapat mengurangi kerugian perusahaan akibat pengembalian koran. Metode yang digunakan adalah metode trend line analysis dan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation . Data yang digunakan adalah data actual demand , hasil penjualan, harga penjualan dan stok dari bulan Januari 2020 hingga Januari 2021. Proses perhitungan menggunakan Microsoft Excel dan Matlab. Selain itu, pemilihan metode yang terbaik didapatkan  dengan  membandingkan  nilai  MSE  terkecil.  Berdasarkan  perbandingan  nilai  MSE  yang  dilakukan, didapatkan bahwa nilai MSE dengan metode trend line analysis sebesar 4.39. Sedangkan, nilai MSE dengan metode jaringan  syaraf  tiruan backpropagation sebesar  0,0107.  Oleh  karena  itu,  metode  peramalan  yang  terbaik  untuk melakukan peramalan jumlah permintaan koran cetak PT. XYZ adalah metode jaringan syaraf tiruan backpropagation .
Kata kunci : backpropagation, jaringan syaraf tiruan, koran cetak, MSE, peramalan, trend line analysis

## Abstract
In the current era of digitalization, the flow of information is very easy and fast to obtain. This can be seen from the number of media that provide access to the actual news that is happening, both at the global and international levels. One  of  the  media  used to  access  news in  print  media  (newspapers).  However,  with  digitalization, the  demand  for fluctuating newspapers decreased and the rate of return or return for newspapers from agents was quite high. This can be detrimental to the company. So it is necessary to have a method of forecasting the number of requests for print newspapers with the smallest error rate in order to reduce company losses due to returning newspapers. The method used is the trend  line  analysis  method  and the  backpropagation  neural  network  method.  The data used are  actual demand data, sales results, selling prices, and stocks from January 2020 to January 2021. The calculation process uses Microsoft Excel and Matlab. In addition, the selection of the best method is obtained by comparing the smallest MSE value. Based on the comparison of the MSE values, it was found that the MSE value using the trend line analysis method was  4.39.  While  the  MSE  value  with  the  backpropagation  neural  network  method  is  0.0107.  Therefore,  the  best forecasting  method  for  forecasting  the  number  of  requests  for  print  newspapers  is  PT.  XYZ  script  is  one  of  the backpropagation neural network methods.
Keywords : backpropagation, artificial neural network, printed newspaper, forecasting, MSE, trend line analysis

## 1. Pendahuluan
Di  era  globalisasi  saat  ini,  kebutuhan  akan informasi  semakin  meningkat  dari  tahun  ke  tahun. Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi memberikan dampak yang signifikan terhadap produksi, distribusi serta konsumsi informasi atau dikenal dengan istilah prosumer (Rumata,  2018).  Teknologi  tersebut memungkinkan segala bentuk informasi menjadi digital,
1 Penulis korespondensi Diterima 4 Januari 2022; Diterima dalam bentuk revisi 3 Oktober 2022; Disetujui 17 Oktober 2022
dengan media digital kini memberikan hal baru bagi para pembaca  berita  yaitu  memberikan  kemudahan  akses berita  aktual,  cepat,  dan  murah.  Keunggulan  media digital  saat  ini  berdampak  negatif  pada  media  cetak. Berdasarkan  survey Nielsen  Consumer  Media  View (2017) yang dilakukan di 11 kota di Indonesia, penetrasi televisi  masih  memimpin  dengan  96%  disusul  dengan Media Luar Ruang (53%), Internet (44%), Radio (37%),
Koran (7%), Tabloid dan Majalah (3%) (Romadhoni, B. A., 2018). Kehadiran digitalisasi menyebabkan permintaan salah satu media cetak yaitu koran fluktuatif menurun  sehingga  menyebabkan  tingkat  retur  atau pengembalian koran dari agen cukup tinggi (A’yun, et al. 2021).  Hal  tersebut  tentu  akan  merugikan  perusahaan koran salah satunya PT. XYZ.
Di  sisi  lain,  proses  pembuatan  koran  juga memerlukan proses yang lebih lama dibandingkan media digital.  Proses  diawali  dengan  proses  pracetak.  Proses pracetak  meliputi  kegiatan  peliputan  berita  dan  foto, kemudian  pembuatan  naskah  dan editing gambar. Pracetak  berkaitan  dengan  peralatan  seperti  komputer untuk  mendukung  proses  desain  dan layout,  scanner, printer, kamera,  meja layout, dan  sebagainya.  Secara garis  besar  proses  pracetak  dibagi  menjadi  dua  proses yaitu  proses layout desain  dan  proses  pembuatan  film/ plat  cetak  (Effendhi,  K.  (2010).  Proses layout berguna untuk  mengatur  penempatan  komposisi  pada  koran seperti huruf, garis, bidang, foto, dan sebagainya. Setelah proses layout dilakukan, file hasil  desain  dikirim  ke mesin pembuat film (image setter ). Film yang dihasilkan oleh image  setter kemudian  dikirimkan  ke  film processor , yang berfungsi untuk mencuci film, sehingga dihasilkan film yang membentuk gambar atau pola sesuai desain.  Dalam  proses  pracetak  dilakukan  pemesanan material plat yang dikirimkan ke supplier.
Selanjutnya,  masuk  ke  dalam  proses  cetak. Pencetakan koran memiliki tiga pemasok yaitu plat yang sudah  dicetak  konten  berita  sebelumnya  oleh  divisi produksi,  pemasok  kertas,  dan  pemasok  tinta.  Setelah koran dicetak kemudian masuk ke tahap pasca cetak.
Proses  pasca  cetak  dilakukan  dengan  pengecekan kualitas produk berupa koran, apabila tidak lolos, koran akan dimasukkan ke pembuangan produk cacat. Namun, apabila lolos, koran masuk ke proses packaging . Setelah dilakukan packaging pada koran, selanjutnya melakukan ekspedisi  untuk  pengiriman  ke  agen  distributor  hingga sampai ke konsumen (Sartika, et al. 2018).
Jumlah permintaan koran selalu berubah dikarenakan  banyak  faktor  internal  maupun  eksternal. Menurut A.N. Wijiyanto, et al (2012) menyatakan bahwa jika harus menanggung retur koran sebesar 5% saja nilai kerugiannya  sudah  mencapai  Rp920.000.000.  Kerugian tersebut  disebabkan  karena  produksi  harian  koran  dan selalu  memberitakan  informasi  terbaru  sehingga  tidak ada  stok.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  model yang  dipilih  adalah  metode trend  line  análisis karena memberikan  nilai  terkecil  dari  kesalahan  persentase absolut  rata-rata  (MAPE)  sebesar  2.94%.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  menentukan  metode  yang  tepat dalam  peramalan  jumlah  koran  X  yang  diproduksi dengan tingkat kesalahan terkecil. Peramalan permintaan jumlah  koran  akan  dilakukan  dengan  membandingkan dua metode yaitu metode trend line analysis dan jaringan syaraf  tiruan backpropagation .  Jaringan  perambatan
galat  mundur  ( backpropagation )  merupakan  salah  satu algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  yang  sering  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah-masalah  yang  rumit berkaitan dengan identifikasi, prediksi, pengenalan pola, dan  sebagainya  (Anwar,  2011).  Algoritma  ini  termasuk dalam supervised learning di  mana  ciri  dari  metode  ini adalah meminimalkan error pada output yang dihasilkan oleh  jaringan  (Sakinah,  et  al.,  2018).  Jaringan  syaraf tiruan backpropagation telah digunakan untuk memprediksi  curah  hujan  yang  terjadi  di  daerah  India oleh  (Enireddy  Vamisdhar,  2010)  dan  prediksi  jumlah penggunaan  listrik  oleh  (Sowjanya  Param,  2015)  yang menghasilkan error rate yang kecil. Setelah menghitung menggunakan  dua  metode  tersebut,  akan  dilakukan perbandingan peramalan permintaan koran cetak dengan menggunakan MSE.
Terdapat  beberapa  masalah  mengenai  permintaan koran  yaitu  jumlah  permintaan  koran  yang  relatif berubah menyebabkan produksi koran sangatlah penting apabila  perusahaan  tidak  bisa  memperkirakan  jumlah produksi  koran,  maka  akan  terjadi  resiko  kerugian dikarenakan  kelebihan  jumlah  produksi  sehingga  koran yang  tidak  terjual  akan  dijual  separuh  harga.  Penelitian ini menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation dan memperoleh nilai MSE serta nilai error rate terkecil (Sakinah, et al. 2018).
Selain itu, produksi koran per hari yang cukup besar dapat menyebabkan  permasalahan yaitu  adanya pengembalian  sehingga  menyebabkan  kerugian  bagi perusahaan.  Oleh  sebab  itu,  dilakukan  penelitian penerapan  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  menggunakan metode Elman Recurrent Neural Network (ERNN) untuk peramalan  permintaan  koran  sehingga  dapat  mengatasi kelebihan produksi (Sugiarti, 2018).
Penelitian  ini  mengacu  pada  penelitian  yang  telah dilakukan  oleh  A’yun.  et  al  (2021)  dan  Sakinah  et  al (2018)  mengenai  peramalan  permintaan  koran  pada perusahaan  koran.  Berdasarkan  penelitian  tersebut, permasalahan  yang  terjadi  adalah  besarnya  retur  yang dilakukan  oleh  agen  distribusi.  Maka  perlu  dilakukan peramalan  dengan  mengurangi  peluang  kerugian  yang mungkin terjadi pada perusahaan. Pada penelitian A’yun et  al  sebelumnya  menggunakan  tiga  metode  dalam peramalan yaitu moving average, exponential smoothing, dan trend line analysis. Pada penelitian ini menggunakan metode  peramalan  yang  lebih  akurat  berdasarkan penelitian  sebelumnya  yaitu  metode trend  line  analysis dan jaringan syaraf tiruan backpropagation.
2. Metode Penelitian
Digitalisasi menyebabkan permintaan koran semakin  fluktuatif  menurun  dan  sulit  diprediksi.  Selain itu,  menurunnya  minat  baca  koran  dan  meningkatnya retur koran ke perusahaan maka diperlukan metoda yang tepat untuk dapat meramalkan jumlah permintaan koran mendatang.  Hal  ini  berdasarkan  penelitian  sebelumnya
oleh A’yun, et al 2021; Sakinah, et al 2018; dan Sugiarto, et  al  2018.  Berikut  gambar  skema  persoalan  produksi pada industri koran:
Gambar 1. Skema Permasalahan Industri Koran
Dalam ilustrasi di atas digambarkan aliran material, data dan informasi, serta aliran uang dari penjualan koran oleh  manufaktur  koran  dan  pada  media online . Manufaktur  koran  bekerja  dengan supplier sebagai pemasok  bahan  baku  percetakan  koran.  Terdapat  aliran uang dari manufaktur koran ke supplier sebagai transaksi pembelian  bahan  baku  oleh  manufaktur  koran.  Lalu koran  dikirimkan  ke  tiap  agen  distributor  untuk dilakukan  penjualan  kepada customer .  Dalam  sudut pandang customer , terdapat 2 pilihan dalam memperoleh berita,  yaitu  media online dan  media  cetak  (koran). Dalam  hal  ini  digitalisasi  memberi  dampak  besar terhadap  penjualan  koran,  karena  kebanyakan customer lebih  memilih  berita  online  dikarenakan  lebih  mudah didapat  serta  tidak  berbayar.  Dalam  bagan  terlihat perbedaan  dari  media  online  dan  media  cetak (manufaktur  koran)  dalam  sisi customer ,  bahwa  dalam media cetak terdapat  aliran uang dari customer ke  agen distributor  koran  sebagai  pembayaran customer pada koran  yang  dibeli,  sedangkan  pada  media online tidak terdapat  aliran  uang  dari customer ke  media online dikarenakan  berita  didapatkan  secara  gratis  oleh customer ,  hal  ini  disebabkan  karena  media online mendapatkan  aliran  uang  dari  perusahaan advertising yang menaruh iklan pada berita-berita yang ditayangkan secara online .
Masalah  yang  diangkat  berkaitan  dengan  masalah taktikal  perusahaan,  di  mana  perencanaan  taktis mendukung perencanaan strategis yaitu mencakup taktik yang direncanakan perusahaan untuk  mencapai  rencana strategis. Seringkali, ruang lingkupnya kurang dari satu tahun dan memecah rencana strategis menjadi potongan- potongan  yang  dapat  ditindaklanjuti. Problem  owner pada permasalahan yang diangkat adalah manufacturing pada PT. XYZ sebagai pelaku bisnis. Pihak-pihak yang terlibat  dan  terdampak  dalam  permasalahan  ini  adalah sebagai berikut:
a. Manufaktur pada PT. XYZ
b. Supplier PT. XYZ
c. Agen distributor PT. XYZ
d. Customer koran Pihak yang menyelesaikan permasalahan ini adalah sebagai berikut: a. Manufaktur PT. XYZ dikarenakan pihak manufaktur  dapat  menentukan  jumlah  koran  yang harus  diproduksi  dari  hasil  peramalan  jumlah permintaan koran. b. Peneliti  yang  memberikan  usulan  terbaik  dari metode yang digunakan untuk mengatasi permasalahan pada PT. XYZ. Terdapat  4  siklus  dalam  kegiatan  produksi  koran yang akan mempengaruhi pengambilan keputusan:
1. Customer Order Cycle
Terjadi  pada  “perantara” customer-retailer dan termasuk  semua  proses  yang  terlibat  secara langsung  dalam  eksekusi  pesanan  pengguna. Biasanya, pelanggan yang menginisiasi pada siklus ini pada toko dan fungsi utama dari siklus ini adalah pemenuhan  kebutuhan  pengguna.  Proses  yang terjadi  di  dalamnya,  yaitu customer  arrival, customer  order  entry,  customer  order  fulfillment, dan customer order receiving .
2. Replenishment Order Cycle
Terjadi  pada  perantara retailer /distributor  dan semua proses yang berhubungan dengan persediaan.  Proses  ini  diinisiasi  ketika retailer melakukan  pemesanan  kepada  produsen  dalam rangka pemenuhan kebutuhan barang di masa yang akan  datang.  Biasanya  dimulai  dalam  rangka pemenuhan kebutuhan pelanggan, dimana ketersediaan  barang  di  gudang  persediaan  tinggal sedikit atau bahkan telah habis sama sekali. Proses yang terjadi di dalamnya, yaitu retail order trigger, retail order entry, retail order fulfillment, dan retail order receiving.
3. Manufacturing Cycle
Terjadi  pada  perantara  distributor/produsen  dan semua proses yang berhubungan dengan persediaan stok  distributor/ retailer .  Siklus  ini  diinisiasi  oleh pemesanan  barang  dari  distributor/ retailer ke produsen  atau  oleh  bagian  sales,  biasanya  karena adanya  pola-pola  permintaan  barang.  Proses  yang terjadi, yaitu order arrival from the finished-goods warehouse,  distributor,  retailer  or  customer; production scheduling; manufacturing and shipping; dan receiving at the distributor, retailer, or customer
4. Procurement Cycle
Terjadi  pada  perantara  produsen/ supplier dan semua  proses  yang  diperlukan  untuk  memastikan ketersediaan  bahan  baku  untuk  pembuatan  sebuah produk yang sudah terjadwal.
Pihak-pihak yang terlibat dalam permasalahan ini, yaitu  manufaktur, supplier , agen  distributor,  dan
customer .  Metode  yang  digunakan  dalam  pendekatan masalah tersebut adalah trend line analysis dan  metode jaringan  syaraf  tiruan backpropagation. Dari  hasil perbandingan tersebut diharapkan menghasilkan peramalan  jumlah  permintaan  koran  yang  memiliki tingkat  kesalahan  terkecil  sehingga  dapat  mengurangi kerugian  pada  perusahaan.  Data  yang  digunakan  dalam studi  kasus  peramalan  jumlah  permintaan  adalah  data penjualan  periode  Januari  2020  hingga  Januari  2021. Berikut merupakan data asumsi actual demand koran PT. XYZ bulan Januari 2020 - Januari 2021:
Tabel 1. Data Asumsi Actual Demand Koran X Bulan Januari
2020 - Januari 2021 No. Periode (t) Permintaan Aktual (A) 1 Januari 2020 682180 2 Februari 2020 643160 3 Maret 2020 651110 4 April 2020 669650 5 Mei 2020 600320 6 Juni 2020 639150 7 Juli 2020 594300 8 Agustus 2020 643250 9 September 2020 618725 10 Oktober 2020 645370 11 November 2020 633850 12 Desember 2020 612410 13 Januari 2021 599840
Peramalan  merupakan  alat  bantu  yang  penting dalam  perencanaan  yang  efektif  dan  efisien.  Peramalan permintaan  memiliki  berbagai  metode  yang  dapat digunakan.  Berikut  merupakan  metode  peramalan  yang digunakan dalam penelitian ini:
2.1 Trend Line Analysis
Metode  peramalan  ini  merupakan  suatu  model perhitungan perkiraan berdasarkan data pada  masa lalu, di  mana  data  pada  metode  analisis trendline cenderung naik secara berkelanjutan atau turun secara berkelanjutan dengan pola yang relatif berulang.
Ft= a + b t (1) a = A̅ - b t ̅ (2) b = (Σt A-n t ̅ A̅̅̅)/(Σt2-n t ̅2) (3) Keterangan:
Ft = Nilai peramalan a   = Intercep
A ̅ = Nilai rata-rata permintaan per periode 𝐴  = Data aktual permintaan b   = Slope t    = Indeks waktu
Berikut  merupakan  contoh  grafik trendline berdasarkan tipe downtrend dan uptrend.
2.2 Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Jaringan saraf tiruan backpropagation pertama kali diperkenalkan oleh Rumelhart, Hinton dan William pada tahun  1986,  kemudian  Rumelhart  dan  Mc  Clelland mengembangkannya  pada  tahun  1988.  Algoritma  ini termasuk  dalam supervised  learning di  mana  ciri  dari metode ini adalah meminimalkan error pada output yang dihasilkan  oleh  jaringan.  Algoritma backpropagation untuk neural network umumnya diterapkan pada jaringan berlapis banyak (multilayer).  Algoritma ini paling tidak mempunyai  bagian input ,  bagian output dan  beberapa lapis  yang  berada  di  antara input dan output .  Lapis  di tengah ini,  yang juga dikenal dengan lapis tersembunyi (hidden  layer ),  bisa  satu,  dua,  tiga  dst. Output lapis terakhir  dari hidden  layer langsung  dipakai  sebagai output  dari neural  network. Gambar  3  merupakan arsitektur dari jaringan syaraf tiruan backpropagation.
Gambar 3. Arsitektur Backpropagation
Pelatihan backpropagation dilakukan  melalui langkah-langkah berikut ini: (Anike. et al, 2012).
0. Inisialisasi bobot.
1. Selama  kondisi  berhenti  bernilai  salah,  kerjakan langkah 2 – 9.
2. Untuk setiap data training , lakukan langkah 3 – 8.
3. Untuk langkah 3 hingga 5 merupakan proses umpan maju (feedforward).
Setiap unit input (Xi, i = 1,…, n); menerima sinyal input dan  menyebarkan  sinyal  tersebut  ke  seluruh unit tersembunyi.
4. Pada  setiap  unit  tersembunyi  (Zj,  j  =  1,…,  p); menjumlahkan  sinyal-sinyal input yang  sudah berbobot (termasuk biasnya)
𝐴_𝐴𝐴𝐴 = 𝐴0𝐴 + ∑ 𝐴𝐴 . 𝐴𝐴𝐴 𝐴 𝐴=1   (4)
Lalu menghitung sinyal output dari unit tersembunyi  dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi yang  telah  ditentukan  𝐴𝐴  =  𝐴(𝐴𝐴𝐴𝐴).  Sinyal output ini selanjutnya dikirim ke seluruh unit pada unit di atas (unit output ).
5. Tiap-tiap output (Yk, k = 1,…, m); menjumlahkan bobot sinyal input :
𝐴_𝐴𝐴𝐴 = 𝐴0𝐴 + ∑ 𝐴𝐴 𝐴 𝐴=1 . 𝐴𝐴𝐴   (5) Lalu  menghitung  sinyal output dari  unit output bersangkutan dengan menggunakan fungsi aktivasi
yang  telah  ditentukan  𝐴𝐴  =  𝐴(𝐴𝐴𝐴𝐴).  Sinyal output ini  selanjutnya  dikirim  ke  seluruh  unit output .
6. Untuk langkah 6 hingga 7 merupakan proses umpan mundur ( backward ) / Propagasi Error . Setiap unit output (Yk,  k  =  1,…,  m);  menerima  suatu  pola target  yang  sesuai  dengan  pola input pelatihan, untuk  menghitung  kesalahan  ( error )  antara  target dengan output yang dihasilkan jaringan;
𝐴𝐴 = (𝐴𝐴 − 𝐴𝐴)𝐴 ′ (𝐴𝐴𝐴𝐴 )
(6)
Faktor  𝐴𝐴  digunakan  untuk  menghitung  koreksi error (∆𝐴𝐴𝐴)  yang  nantinya  akan  dipakai  untuk memperbaiki 𝐴𝐴𝐴 di mana:
∆𝐴𝐴𝐴 = 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 (7)
Selain itu juga dihitung koreksi bias (∆𝐴𝐴𝐴) yang nantinya  akan  dipakai  untuk  memperbaiki  𝐴𝐴𝐴 dimana:
∆𝐴𝐴𝐴 = 𝐴𝐴𝐴
(8)
Faktor  𝐴𝐴  kemudian  dikirimkan  ke  lapisan  yang berada pada langkah 7.
7. Setiap unit tersembunyi (Zj, j = 1,…, p); menerima input  delta  (dari  langkah  ke-6)  yang  sudah berbobot:
𝐴_𝐴𝐴𝐴 = ∑ 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝐴 𝐴=1
(9)
Kemudian  hasilnya  dikalikan  dengan  turunan  dari fungsi  aktivasi  yang  digunakan  untuk  menghitung informasi kesalahan error 𝐴𝐴 di mana: 𝐴𝐴 = 𝐴_𝐴𝐴𝐴𝐴 ′ (𝐴𝐴𝐴𝐴)
(10)
Kemudian hitunglah koreksi bobot dengan: ∆𝐴𝐴𝐴
= 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴
Kemudian hitunglah koreksi bias: ∆𝐴𝐴𝐴 = 𝐴𝐴𝐴
8. Untuk langkah 6 hingga 7 merupakan proses update bobot dan bias. Setiap unit output (Yk, k = 1,…, m); memperbaiki  bobot  dan  bias  dari  setiap  unit tersembunyi (j = 0,…, p);
𝐴𝐴𝐴(𝐴𝐴𝐴𝐴) = 𝐴𝐴𝐴(𝐴𝐴𝐴𝐴) + ∆𝐴𝐴𝐴  (11)
9. Tes kondisi berhenti apabila error ditemukan. Jika kondisi berhenti terpenuhi, maka pelatihan jaringan dapat dihentikan.
Pengujian  dilakukan  melalui feedforward dengan langkah-langkah sebagai berikut:
0. Inisialisasi bobot (hasil pelatihan).
1. Untuk setiap vektor input, kerjakan langkah 2 – 4.
2. Untuk i=1,…,n : set aktivasi unit input X1.
3. Untuk j=1,…,p : 𝑧 _ 𝑖𝑛𝑗 = 𝑣𝑜𝑗 + ∑ 𝑥𝑖 𝑛 𝑖 =1 . 𝑣𝑖𝑗 𝑧𝑗 = 𝑓 ( 𝑧𝑖𝑛𝑗 ) (12)
4. Untuk k-1,…,p : 𝐴_𝐴𝐴𝐴 = 𝐴𝐴𝐴 + ∑ 𝐴𝐴 𝐴 𝐴=1 .
𝐴𝐴𝐴 𝐴𝐴 = 𝐴(𝐴𝐴𝐴𝐴 )
(13)
Denormalisasi Testing
Setelah dilakukan proses training dan testing pola- pola  yang  dilatih,  maka  akan  diperoleh  hasil  bahwa pengujian  terhadap  pola-pola  tersebut  apakah  telah benar/akurat atau sebaliknya.
Untuk  menghitung  Rata-rata Error (RMSE) jaringan, dapat dilakukan dengan rumus:
R 𝐴𝐴𝐴 = ∑(𝐴𝐴 − 𝐴𝐴) 2/𝐴 𝐴 𝐴=1 (14) Di mana:
𝐴𝐴 = Nilai aktual data (target) 𝐴𝐴 = Nilai hasil prediksi ( actual output ) N = Jumlah data yang diujikan
Sedangkan  untuk  proses  denormalisasi  atau mengembalikan kembali nilai hasil prediksi jaringan ke bentuk  data  semula  (sebelum  normalisasi)  dapat menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐴𝐴 = 𝐴𝐴 (𝐴𝐴𝐴𝐴 − 𝐴𝐴𝐴𝐴) + 𝐴𝐴𝐴𝐴
(15) Di mana:
𝐴𝐴 = Nilai X yang akan dilakukan denormalisasi 𝐴𝐴  =  Nilai  hasil  prediksi  ( actual  output )  yang  sesuai dengan 𝐴𝐴 𝐴𝐴𝐴𝐴 = Nilai maksimum pada barisan X 𝐴𝐴𝐴𝐴 = Nilai minimum pada barisan X
2.3 Mean Square Error (MSE)
Dalam  memilih  alternatif  terbaik  terdapat  ukuran performansi  yang  dibutuhkan,  peneliti  menggunakan ukuran MSE ( Mean Square Error ). Mean Squared Error (MSE)  adalah  rata-rata  kesalahan  kuadrat  antara  nilai aktual dan nilai peramalan. Metode Mean Squared Error secara umum digunakan untuk mengecek estimasi berapa nilai  kesalahan  pada  peramalan.  Nilai Mean  Squared Error yang  rendah  atau  nilai Mean  Squared  Error mendekati  nol  menunjukkan  bahwa  hasil  peramalan sesuai  dengan  data  aktual  dan  bisa  dijadikan  untuk perhitungan  peramalan  di  periode  mendatang.  Berikut adalah rumus dari MSE ( Mean Square Error ):
MSE = ∑ (𝐴𝑡−𝐹𝑡) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (16)
Keterangan: At = Nilai Aktual permintaan Ft = Nilai hasil peramalan n  = banyaknya data

## 3. Hasil dan Pembahasan
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terdapat  dua  metode  yaitu Trend  Line  Analysis ,  dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Kedua metode tersebut diimplementasikan dan kemudian dibandingkan untuk  mendapatkan  hasil  metode  yang  paling  akurat dalam  meramalkan penjualan koran untuk periode yang akan datang, akurasi hasil ini diperoleh dari perhitungan tingkat  kesalahan  dengan  menggunakan Mean  Square
Error (MSE).  Data  yang  digunakan  dalam  studi  kasus peramalan  jumlah  permintaan  adalah  data  penjualan periode  Januari  2020  hingga  Januari  2021.  Berikut
penjelasan  dan  hasil  dari  dua  metode  yang  digunakan pada penelitian ini.
Gambar 4. Flowchart Metode Peramalan
3.1. Metode Trend Line Analysis
Berikut  hasil  formula trend yang  ada  dengan menggunakan  metode trend line analysis menggunakan grafik trendline dan  juga  perhitungan  rumus trend  line analysis menggunakan Microsoft Excel.
a. Grafik Trendline
Data  yang  dibutuhkan  dalam  membuat  grafik trendline adalah  data demand koran  X  selama  1 tahun.
Gambar 5. Grafik TrendLine Demand X Format trendline yang  didapat  untuk  mengetahui trend ke  depan  pada  beberapa  periode  ( forecast forward )  dan  juga  mengetahui  persamaan  atau formula  dari  permasalahan  penelitian  dihasilkan didapatkan equation  on  chart pada  grafik  di  atas adalah  y  =  -4114.1x  +  662130  dengan  R- squared value adalah 0.3508.
b. Rumus trend line analysis
Metode peramalan trendline memiliki syarat bahwa terdapat  pergerakan  data  yang  meningkat  maupun menurun  secara  terus  menerus.  Pada  kasus permasalahan ini pergerakan data relatif  menurun. Berikut  merupakan  tahap  perumusan  masalah dengan  menghitung  nilai  a  dan  b  kemudian menghitung Ft.
Ft= a + b t (17) a = A̅ - b t ̅ (18) b = (Σt A-n t ̅ A̅̅̅)/(Σt2-n t ̅2) (19) Keterangan: Ft = Nilai peramalan
a   = Intersep
A ̅ = Nilai rata-rata permintaan per periode
𝐴  = Data aktual permintaan
b   = Slope
t   =Indeks waktu
Mulai Pengumpulan Data Pengolahan Data Trend Line Analysis Metode JST Backpropagation Normalisasi Data Masukkan data dalam Workspace MATLAB Buka Neural Network dan Impor data dari Workspace
Lakukan pengaturan pada parameter pengujian Jalankan pengujian Grafik regresi mendekati titik tengah Didapatkan hasil peramalan dan nilai MSE Ya Tidak Menghitung jumlah actual demand (A) Mengalikan dan menjumlahkan indeks waktu (t) dengan actual demand (A)
Menghitung jumlah indeks waktu (t) kuadrat Menghitung t bar = AVERAGE(indeks waktu)
Menghitung nilai b Menghitung nilai a Merumuskan nilai Ft = a + b t Menghitung nilai MSE 1. Menghitung Demand Forecast
(Rumus Ft)
2. Menghitung Error (A-D)/10000
3. Menghitung Error Kuadrat
Menghitung nilai MSE (Error Kuadrat/n)
Membandingkan MSE Terkecil Didapatkan Metode Peramalan Terbaik Selesai
Gambar 6. Formula Trend Line Analysis
Maka, hasil perumusan masalah dengan menggunakan  metode trend  line  analysis adalah  sama dengan dua metode grafik maupun perhitungan manual. Dengan Ft = 662130,731 - 4114,104 t.
Metode trend line analysis adalah demand forecast, error,  error  kuadrat, hingga  nilai MSE  (Mean  Square Error). Perhitungan demand  forecast menggunakan rumus dari formula permasalahan yang telah didapatkan yaitu Ft = 662130,731 - 4114,104 t. Dimana t merupakan period dalam  bentuk  angka.  Perhitungan  selanjutnya adalah error yang  didapatkan  dari  selisih  dari actual demand dengan demand  forecast. Dari  nilai error tersebut  selanjutnya  menghitung error kuadrat  dengan cara  mengkuadratkan  nilai  pada  tabel error dan didapatkan hasil sebesar 57.01.
Tabel 2. Hasil Trend Line Analysis No. Periode (t) Permintaan Aktual (A) Peramalan Permintaan (D) Error Error Kuadrat 1 Januari 2020 682180 658016 2.42 5.84 2 Februari 2020 643160 653902 -1.07 1.15 3 Maret 2020 651110 649788 0.13 0.02 4 April 2020 669650 645674 2.40 5.75 5 Mei 2020 600320 641560 -4.12 17.01 6 Juni 2020 639150 637446 0.17 0.03 7 Juli 2020 594300 633332 -3.90 15.23 8 Agustus 2020 643250 629218 1.40 1.97 9 September 2020 618725 625104 -0.64 0.41 10 Oktober 2020 645370 620990 2.44 5.94 11 November 2020 633850 616876 1.70 2.88 12 Desember 2020 612410 612762 -0.04 0.00 13 Januari 2021 599840 608648 -0.88 0.78 Total 57.01 n
= 13
MSE = 4.39
Sehingga nilai MSE atau Mean Squared Error yang dihasilkan  dengan  metode trend  line  analysis adalah sebesar 4.39.

## 3.2. Metode JST Backpropagation
Dalam metode ini dibutuhkan data actual demand , hasil  penjualan,  harga  penjualan,  dan  stok  dalam  satu tahun dengan periode Januari 2020 hingga Januari 2021. Kemudian,  data  tersebut  dibuat  dalam  file  Excel  dan dilakukan  Normalisasi  data,  lalu  dilakukan transpose pada data tersebut. Data hasil penjualan, harga penjualan, dan data stok termasuk ke dalam data input , sedangkan data demand merupakan target. Selanjutnya dilakukan pengolahan data
menggunakan software Matlab. Dalam Matlab, masukkan  data input ,  yaitu  data  hasil  penjualan,  harga penjualan, dan data stok ke dalam workspace input . Lalu, masukkan juga data target, yaitu data demand ke dalam workspace target.
Ketikkan  “nntool”  pada command  window ,  lalu muncul jendela Neural Network . Lalu klik Import , pada Source pilih Import from  Matlab workspace ,  dan  pilih variabel input , lalu Import as Input data dan klik Import . Selanjutnya, klik Import , pada Source pilih Import from Matlab workspace, dan pilih variabel target, lalu Import as  Target data  dan  klik Import .  Klik New ,  lalu  muncul jendela Network  or  Data dan  namakan  sesuai  yang diinginkan. Lalu, pada Network properties , pada network type pilih Feed-forward backprop , pada Input data pilih variabel input , pada Target data pilih variabel target, pada Training  Function pilih  TRAINGD,  pada Adaption learning  function pilih  LEARNGD,  pada Performance function pilih MSE, pada Number of layers ketik 2, pada Number of neurons ketik 16, pada transfer function pilih PURELIN. Lalu klik view , akan muncul tampilan seperti gambar di bawah. Dan klik Create .
Gambar 7. Custom Neural Network
Klik 2 kali pada Network , lalu akan muncul jendela Network ,  buka  tab Train - Training  Parameters ,  pada epochs ubah  menjadi  3000, max_fail 1000,  dan  lr menjadi 0,1. Lalu klik Train Network , dan akan muncul jendela  seperti  gambar berikut.
Gambar 8. Train Parameters
Klik Regression ,  lalu  akan  muncul  jendela  grafik Regression seperti  gambar  berikut.  Semakin  garis berwarna mendekati garis tengah, maka semakin baik.
Gambar 9. Regression Graph
Selanjutnya,  pada  jendela Neural  Network akan muncul Output  data dan Error  data .  Klik  2  kali  pada masing-masingnya dan akan terbuka jendela yang berisi masing-masing,  yaitu  data output dan  data error .  Salin dan tempel data tersebut ke dalam excel dan ditranspos. Kemudian  hasil  data output didenormalisasi  sehingga didapat  hasil  peramalan  data demand periode  setahun selanjutnya. Mean  Squared  Error (MSE)  yang  didapat dalam  metode  JST Backpropagation ini  adalah  sebesar 0,0107. Berikut merupakan hasil peramalan yang didapat dalam metode ini.

## Tabel 3. Hasil Peramalan JST Backpropagation
Bulan Output Jumlah JST Jumlah JST (Pembulatan) Error Periode (t) Januari 2020 0.83075 674572.88 674573 0.0693 Februari 2020 0.6235 651800.98 651801 -0.0787 Maret 2020 0.7257 663034.24 663035 -0.1085 April. 2020 0.7118 661510.62 661511 0.0741 Mei 2020 0.3092 617280.62 617281 -0.1544 Juni 2020 0.31994 618460.40 618461 0.1884 Juli 2020 0.18497 603633.95 603634 -0.0850 Agustus 2020 0.52073 640517.19 640518 0.0249 September 2020 0.32884 619438.07 619439 -0.0065 Oktober 2020 0.60941 650258.68 650259 -0.0445
November 2020 0.42087 629547.57 629548 0.0391 Desember 2020 0.29619 615851.47 615852 -0.0313 Januari 2021 0.19702 604957.64 604958 -0.0466
Setelah  didapatkan  hasil  peramalan  dengan  JST Backpropagation maka  dapat  dilakukan  analisis perbandingan  dengan  model  acuan.  Pengembangan penelitian ini adalah menggunakan model acuan Febrina et  al  2013  dan  A’yun  et  al  2021.  Pengembangan penelitian  ini  dengan  model  A’yun  et  al  2021  ialah menggunakan  metode  JST Backpropagation seperti model yang digunakan Febrina et al 2013. Penelitian ini menggunakan  satu  metode  peramalan  terbaik  dari  hasil penelitian  model  A’yun  et  al  2021  yaitu  metode trend line analysis.
Perbedaan penelitian ini dengan model A’yun et al 2021  adalah  data  yang  digunakan  dalam  peramalan. Penelitian ini menambahkan data harga penjualan, hasil penjualan dan stok selama satu tahun untuk metode JST Backpropagation. Perbedaan lainnya dari  model  A’yun et  al  2021  adalah  metode  yang  dibandingkan  untuk mendapatkan  yang  paling  akurat  diperoleh  dari perhitungan  tingkat  kesalahan  dengan  menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Tracking Signal. Penelitian  ini  dalam  perhitungan  tingkat kesalahan  menggunakan Mean  Squared  Error (MSE) sedangkan  perhitungan  yang  digunakan  Febrina  et  al 2013  menggunakan Mean  Squared  Error (MSE)  dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
Oleh  karena  itu,  pengembangan  penelitian  ini berusaha  memodifikasi  kedua  model  dengan  tetap menggunakan  data actual  demand koran.  Hasil  yang diharapkan adalah peramalan dalam penelitian ini dapat digunakan  perusahaan  untuk  melakukan  perencanaan produksi  dan  peramalan demand kedepannya  sehingga tingkat  pengembalian  atau  retur  koran  menjadi  lebih rendah,  dan  perusahaan  mampu  mengurangi  kerugian yang mungkin terjadi.
Hasil peramalan terbaik dalam penelitian ini adalah menggunakan  metode  JST Backpropagation dengan menghasilkan hasil peramalan demand setahun kedepan seperti pada tabel 3.
Tabel 4. Peramalan Jaringan Syaraf Tiruan Periode 2022 Bulan Hasil JST 2020 Peramalan JST Periode (t) Januari 2020 682180 674573 Februari 2020 643160 651801 Maret 2020 651110 663035 April. 2020 669650 661511 Mei 2020 600320 617281 Juni 2020 639150 618461 Juli 2020 594300 603634 Agustus 2020 643250 640518 September 2020 618725 619439
Oktober 2020 645370 650259 November 2020 633850 629548 Desember 2020 612410 615852 Januari 2021 599840 604958
Metode  JST Backpropagation dalan  penelitian  ini dapat  meramalkan  jumlah demand yang  berbeda  tiap bulannya  berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  tingkat kesalahan terkecil. Sehingga, metode
JST
Backpropagation dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan demand koran  yang  fluktuatif  menurun dan  juga  dapat  memberikan  usulan  kepada  perusahaan terutama  pihak  manufaktur  untuk  bisa  memproduksi koran sesuai dengan peramalan yang sudah dilakukan dengan tingkat kesalahan (MSE) sebesar 0,0107. Dengan  diterapkannya  metode  peramalan Trend
Line Analysis dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation tidak  lepas  dari  risiko  dalam penerapannya.  Peramalan  dengan Trend  Line  Analysis memiliki  banyak  rumus  yang  diolah  manual  dengan menggunakan software Excel,  sehingga  menjadi  celah apabila  kurangnya  ketelitian  dalam  memasukkan  dan mengolah  datanya.  Peramalan  dengan  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation pada  pengolahan  dengan software Matlab,  dalam  pengujian  regresi  perlu  dicari hingga  garis  benar-benar  tepat  di  tengah  dan  diagonal. Hal  ini  diperlukan  setting  parameter  yang  tepat  antara jumlah epochs dan  nilai  kesalahan  maksimal,  sehingga memerlukan percobaan berulang. Risiko dalam penelitian ini adalah dengan  menggunakan data asumsi, yang  di  mana  hasil  peramalannya  akan  menjadi  kurang faktual dan aktual.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  tentang  prediksi jumlah  permintaan  koran  menggunakan  2  metode  yaitu metode trend  line  analysis dan  metode  jaringan  syaraf tiruan backpropagation dapat diambil kesimpulan bahwa metode  terbaik  adalah  metode  yang  menghasilkan  nilai MSE ( Mean Square Error ) terkecil. Nilai MSE metode trend  line  analysis sebesar  4,39  sedangkan  nilai  MSE metode  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation sebesar 0,0107.  Sehingga  dapat  diketahui  bahwa  metode  yang paling  sesuai  digunakan  untuk  melakukan  peramalan jumlah permintaan koran adalah  metode jaringan syaraf tiruan backpropagation.
Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  perusahaan untuk  melakukan  perencanaan  produksi  sehingga nantinya  tingkat  pengembalian  atau  retur  koran  dapat menjadi  lebih  rendah,  dan  perusahaan  dapat  menekan kerugian  yang  terjadi . Untuk  melakukan implementasi metode  yang  terpilih  diperlukan  pengujian  data kemudian  menentukan iterasi maksimum, nilai learning rate dan memperoleh MSE. Banyaknya data berpengaruh terhadap hasil percobaan.
Untuk  penelitian  selanjutnya,  dapat  dilakukan peramalan  kembali  dengan  metode  peramalan  lainnya
yang  diharapkan  dapat  menghasilkan error yang  lebih kecil  dibandingkan  dengan  penelitian  ini  dan  juga perlunya  dilakukan  pengambilan  data  secara  langsung agar didapatkan hasil yang lebih baik dan aktual.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  salam  dan  terima  kasih  ditujukan  kepada Dosen Pengampu mata kuliah Rekayasa Rantai Pasok S- 1 Teknik Industri. Selain itu PT. XYZ yang telah menjadi objek penelitian ini.

## Daftar Pustaka
A.  N.  Wijiyanto,  D.  E.  Kusrinid,  &  I.  Irhamah, “Peramalan  Nilai  Kontrak  Konstruksi  PT ‘X’dengan Menggunakan Pendekatan Regresi Time Series dan ANFIS,” J. Sains dan Seni ITS, vol. 1, no. 1, pp. D201– D206, 2012.
Anike,  Marleni.,  Suyoto,  &  Ernawati.  (2012). “Pengembangan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dalam Memprediksi Jumlah Dokter Keluarga
Menggunakan  Backpropagation  (Studi  Kasus  : Regional  X  Cabang  Palu)”.  Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SENTIKA).
Anwar, Badrul. (2011). “Penerapan Algoritma Jaringan
Syaraf Tiruan
Backpropagation dalam Memprediksi  Tingkat  Suku  Bunga  Bank”.  Jurnal SAINTIKOM. Vol. 10. No. 2.
A'yun, A. H. Q., Ardian, H., Nunuh, M. K., Immanuella, S., & Yuniaristanto, Y. (2021). Pemilihan Metode Peramalan  Jumlah  Permintaan  Koran  dengan Tingkat  Kesalahan  Terendah. MATRIK:  Jurnal Manajemen  dan  Teknik  Industri  Produksi , 21 (2), 91-100.
Effendhi, K. (2010). LKP: Alur Proses Layout Koran di Surat  Kabar  Harian  Radar  Tarakan  Kalimantan Timur (Doctoral dissertation, STIKOM Surabaya). Enireddy  V.,  Varma  K.V.S.R.P.,  Sankara  Rao.,  &
Satapati  R.,  2010.  Prediction  of  Rainfall  using Backpropagation  Neural  Network  Model,  IJCSE International  journal  on  computer  science  and engineering, 2(4),p.1
Febrina, M., Arina, F., & Ekawati, R. (2013). Peramalan jumlah permintaan produksi menggunakan metode jaringan syaraf tiruan (JST) backpropagation. jurnal teknik industri, 2(1).
Permatasari,  C.  I.,  Sutopo,  W.,  &  Hisjam,  M.  (2018,
February).  Sales  forecasting  newspaper  with ARIMA:  A  case  study.  In AIP  Conference Proceedings (Vol.  1931,  No.  1,  p.  030017).  AIP Publishing LLC.
Rumata, V. M. (2018). Digitalisasi dan Eksistensi Media
Cetak (Studi Kualitatif Majalah Go Girl dan Harian Suara Pembaharuan). Komunikologi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komunikasi , 15 (2).
Romadhoni,  B.  A.  (2018).  Meredupnya  Media  Cetak,
Dampak Kemajuan Teknologi Informasi. An-Nida:
Jurnal Komunikasi Islam, 10(1).
Sakinah, N. P., Cholissodin, I., & Widodo, A. W. (2018). Prediksi  Jumlah  Permintaan  Koran  Menggunakan Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer e-ISSN , 2548 , 964X. Sartika, V., Hisjam, M., & Sutopo, W. (2018, February). Supply  chain  risk  management  of  newspaper industry:  A  quantitative  study.  In AIP  Conference Proceedings (Vol.  1931,  No.  1,  p.  030018).  AIP Publishing LLC. Sugiarti, L. (2018). Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan (JST)  Elma  Recurrent  Neural  Network  (ERNN) untuk  Peramalan  Permintaan  Koran  (Studi  Kasus: PT.  Media  Haluan  Mandiri  Riau  Pekanbaru.
(Doctoral  dissertation,  Universitas  Islam  Negeri Sultan Syarif Kasim Riau).
Sownjaya, P. 2015. Electricity demand prediction using artificial neural network framework. North Dakota State University [ online ]