Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 802-815 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## JST: Prediksi Perkembangan Produksi Tanaman Sayuran Dalam Upaya Pemenuhan Gizi Masyarakat dengan Algoritma Resilient
Azwar Anas Manurung 1* , Indra Satria 2 , Anjar Wanto 3 1,2 Program Studi Agroteknologi Fakultas Pertanian, Universitas Asahan, Kisaran, Indonesia 3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1* anasazwar63@yahoo.com, 2 indrasatria87861@gmail.com, 3 anjarwanto@ieee.org

## Abstract
Vegetable  plants  are  very  important  in  human  life  because  they  have  a  significant  role  as  a source  of  nutrition  and  fulfillment  of  community  nutrition.  Therefore  it  is  important  to  predict  the production  of  vegetable  crops.  This  study  will  use  the  Resilient  algorithm  which  is  one  of  the algorithms from Artificial Neural Networks (ANN) which is commonly used to predict data. This study uses times series data on vegetable crop production in North Sumatra Province from 2013 to 2022, obtained  from  the  Indonesian  Central  Statistics  Agency  (BPS)  website.  The  research  topic  will  be analyzed  using  5  ANN  models,  including:  8-8-1,  8-16-1,  8-24-1,  8-32-1  and  8-40-1.  Based  on  the analysis results, model 8-32-1 was chosen as the best model, because it has an accuracy rate of 89% (the highest compared to other models). The results showed that the Resilient algorithm was able to predict  vegetable  crop  production  well.  This  research  has  important  implications  in  supporting  the sustainability of agricultural and food systems by providing information on developments in vegetable crop  production  to  help  farmers,  producers  and  governments  plan  agricultural  activities  more effectively.
Keywords : ANN, Production, Vegetable Crops, Community Nutrition, Resilient

## Abstrak
Tanaman  sayuran  sangat  penting  dalam  kehidupan  manusia  karena  memiliki  peran  yang signifikan sebagai sumber nutrisi dan pemenuhan gizi masyarakat. Oleh sebab itu penting dilakukan prediksi terhadap produksi tanaman sayuran. Penelitian ini akan menggunakan algoritma  Resilient yang merupakan salah satu algoritma dari Jaringan Saraf Tiruan (JST) yang biasa digunakan untuk melakukan prediksi data. Penelitian ini menggunakan data times series produksi tanaman sayuran di Provinsi Sumatera  Utara  tahun 2013 hingga tahun 2022, yang diperoleh dari  website Badan Pusat Statistik Indonesia (BPS). Topik penelitian akan dianalisis menggunakan 5 model JST, diantaranya: 8- 8-1, 8-16-1, 8-24-1, 8-32-1 dan 8-40-1. Berdasarkan hasil analisis, model 8-32-1 terpilih sebagai model terbaik,  karena  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  89%  (Tertinggi  dibandingkan  model  lain).  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  Resilient  mampu  melakukan  prediksi  produksi  tanaman sayuran  dengan  baik.  Penelitian  ini  memiliki  implikasi  penting  dalam  mendukung  keberlanjutan sistem  pertanian  dan  pangan  dengan  memberikan  informasi  tentang  perkembangan  produksi tanaman  sayuran  untuk  membantu  petani,  produsen,  dan  pemerintah  merencanakan  kegiatan pertanian dengan lebih efektif.
Kata kunci : JST, Produksi, Tanaman Sayuran, Gizi Masyarakat, Resilient

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman sayuran memiliki peran penting dalam pemenuhan kebutuhan gizi masyarakat. Sayuran merupakan sumber alami dari berbagai vitamin dan mineral yang diperlukan oleh tubuh [1]. Misalnya, bayam kaya akan zat besi dan vitamin K, sedangkan  wortel  kaya  akan  vitamin  A  [2].  Sayuran  juga  mengandung  serat makanan  yang  baik.  Serat  membantu pencernaan,  mencegah  sembelit,  dan  dapat
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 802-815 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
mengurangi  risiko  penyakit  tertentu  seperti  penyakit  jantung  dan  diabetes  tipe dua  [3].  Sebagian  besar  sayuran  memiliki  kandungan  kalori  yang  rendah  tetapi memberikan  rasa  kenyang.  Ini  membuatnya  menjadi  pilihan  yang  baik  untuk mereka yang ingin menurunkan berat  badan atau menjaga berat badan ideal [4]. Banyak  sayuran  kaya  akan  antioksidan  yang  membantu  melindungi  tubuh  dari radikal bebas. Radikal bebas dapat menyebabkan kerusakan sel dan berkontribusi pada  penuaan  dini  dan  penyakit  kronis.  Konsumsi  sayuran  secara  rutin  telah dikaitkan  dengan  penurunan  risiko  penyakit  kronis  seperti  penyakit  jantung, stroke,  dan  beberapa  jenis  kanker  [5].  Pada  banyak  negara,  termasuk  Indonesia, pertanian sayuran menjadi sumber pendapatan bagi banyak keluarga petani. Oleh karena itu, konsumsi sayuran lokal tidak hanya mendukung kesehatan tetapi juga ekonomi  lokal.  Oleh  karena  itu,  upaya  peningkatan  produksi  tanaman  sayuran harus  terus  dilakukan  meski  upaya  yang  harus  dilakukan  semakin  berat  dan kompleks.  Pada  penelitian  ini,  produksi  tanaman  sayuran  berfokus  di  Sumatera Utara yang merupakan Provinsi terbesar keempat di Indonesia.
Peningkatan  produksi  tanaman  sayuran  di  Sumatera  Utara  (Sumut) merupakan  langkah  penting  untuk  memenuhi  kebutuhan  pangan  penduduk setempat  dan  berkontribusi  pada  ketersediaan  pasokan  pangan  di  seluruh Indonesia.  Sumut  memiliki  potensi  pertanian  yang  cukup  besar,  baik  dari  segi lahan yang luas maupun kondisi iklim yang mendukung. Berdasarkan data Badan Pusat  Statistik,  dalam  beberapa  tahun  terakhir  yakni  tahun  2021-2022,  ada beberapa  tanaman  sayur  di  provinsi  Sumatera  Utara  yang  tren  nya  semakin menurun,  seperti:  Bawang  Putih,  Kentang,  Kembang  Kol,  Petsai/Sawi,  Kacang Panjang, Tomat, Buncis, Kangkung dan Bayam [6]. Sehingga dibutuhkan langkah- langkah strategis agar produksi  tanaman sayur di Sumatera Utara jangan sampai menurun,  salah  satu  nya  adalah  dengan  melakukan  analisa  dan  prediksi perkembangan  produksi  tanaman  sayur  untuk  tahun-tahun  selanjutnya,  sebagai informasi dan masukkan bagi para pemangku kepentingan, khususnya Pemerintah provinsi  Sumatera  Utara  agar  dapat  menentukan  kebijakan  sedini  mungkin, dengan menerapkan langkah-langkah yang diangggap tepat dalam mempertahankan kestabilan produksi tanaman sayur.
Teknologi  dan  ilmu  pengetahuan  telah  berkembang  pesat,  memberikan peluang  untuk  mengembangkan  metode  prediksi  yang  lebih  canggih  dan  akurat. Salah satu teknologi  yang saat ini sedang berkembang dan menunjukkan potensi besar  dalam  bidang  prediksi  adalah  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST).  JST  mampu memodelkan  dan  memprediksi  pola-pola  kompleks  dengan  akurasi  yang  tinggi. Penelitian  ini  akan  mengusulkan  algoritma Resilient sebagai  salah  satu  metode dalam  JST  untuk  prediksi  perkembangan  produksi  tanaman  sayuran.  Algoritma Resilient dikenal  memiliki  kemampuan  adaptasi  yang  baik  terhadap  perubahan data  dan  mampu  memberikan  hasil  prediksi  yang  akurat,  dengan  demikian diharapkan  melalui  penelitian  ini,  dapat  ditemukan  model  prediksi  yang  efektif untuk  perkembangan  produksi  tanaman  sayuran,  sehingga  dapat  mendukung upaya pemenuhan gizi masyarakat.
Penelitian  terdahulu  yang  berhubungan  dengan  penelitian  yang  akan dilakukan  antara  lain:  (Solikhun  &  Rahayu,  2022)  menggunakan  algoritma
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 802-815 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Resilient untuk  memprediksi  Ekspor  Minyak  Bumi  Mentah  di  Indonesia  dengan menggunakan  5  model  arsitektur,  model  5-9-1  memiliki  tingkat  akurasi  43%,  5- 10-1 memiliki tingkat akurasi 71%, 5-11-1=56%, 5-12-1=86%, dan 5-13-1 sebesar 71%.  Model  5-12-1  terpilih  sebagai  model  terbaik,  karena  tingkat  akurasi  yang lebih tinggi dengan MSE sebesar 0,034787 [7]. (Nurhayati et al., 2022) melakukan prediksi  Potensi  Produksi  Bawang  Merah  di  Indonesia  menggunakan  algoritma Resilient . Penelitian ini akan menggunakan empat model arsitektur, yakni: 6-5-1, 6- 10-1, 6-17-1 dan 6-29-1. Berdasarkan analisis diperoleh hasil bahwa model 6-17-1 merupakan  model  terbaik,  karena  memiliki  nilai  Mean  Square  Error  (MSE) pengujian  yang  lebih  rendah  dibandingkan  tiga  model  yang  lain,  yaitu  sebesar 0,0337792 dan tingkat akurasi yang cukup baik sebesar 79% dengan tingkat error yang  digunakan  0,04  [8].  (Saputra  et  al.,  2019)  Memprediksi  Pengangguran Terbuka  di  Indonesia  Menurut  Pendidikan  Tertinggi  yang  Ditamatkan  juga menggunakan  algoritma Resilient .  Penelitian menggunakan  arsitektur  12-6-2,  12- 12-2,  12-18-2,  12-24-2,  12-12-12-2,  12-12-18-2,  12-18-18-2  dan  12-18-24-2. Berdasarkan 8 model ini setelah dilakukan pelatihan dan pengujian diperoleh hasil bahwa model terbaik adalah 12-18-2, dengan Tingkat akurasi 75% [9]. Sedangkan penelitian yang diusulkan nanti nya akan memiliki akurasi yang lebih tinggi atau MSE yang lebih kecil dibandingkan penelitian-penelitian tersebut.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka  dilakukan  penelitian  ini  dengan tujuan  melakukan  prediksi  produksi  tanaman  sayuran  di  Sumatera  Utara berdasarkan model peramalan terbaik melalui serangkaian uji coba menggunakan Algoritma Resilient . Hasil dari penelitian diharapkan dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan  khususnya  bagi  Pemerintah  Provinsi  Sumatera  Utara  dalam mengevaluasi kebijakan terkait target produksi tanaman sayuran, sehingga target yang ingin dicapai dapat lebih realistis. Selain itu hasil penelitian dalam penelitian ini juga dapat menjadi acuan untuk penelitian lain dengan topik yang sama.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  web  scraping, yakni proses pengambilan data dari sebuah website. Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah data kuantitatif  produksi tanaman sayur di Sumatera Utara 10  tahun  terakhir  (Tahun  2013-2022),  yang  diperoleh  dari  website  Badan  Pusat Statistik Indonesia. Tanaman sayuran masuk dalam kategori tanaman hortikultura, yang  pengumpulan  data  nya  dilakukan  oleh  Kepala  Cabang  Dinas  (KCD)/Mantri Tani/Petugas  Pengumpul  Data  Dinas  Pertanian  Kabupaten/Kota  dengan  metode perkiraan  pengamatan  lapang.  Pengumpulan  data  menggunakan  daftar  register kecamatan  dan  daftar  isian  Survei  Pertanian  Hortikultura  (SPH).  Pengumpulan data  menjadi  tanggung  jawab  Dinas  Pertanian  Kabupaten/Kota.  Pemeriksaan kelengkapan  dan  kebenaran  isian  dokumen  SPH  dilakukan  oleh  Dinas  Pertanian Kabupaten/Kota. Hasilnya diserahkan kepada BPS Kabupaten/Kota untuk diolah. Validasi data dilakukan dalam forum sinkronisasi hasil pengolahan dan pencatatan baik  di  tingkat  provinsi  maupun  pusat.  Mulai  tahun  2021  untuk  tanaman  Lobak
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 802-815 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
dan  tanaman  Kacang  Merah  tidak  di  publikasikan  lagi.  Data  penelitian  yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data Produksi Tanaman Sayuran di Sumatera Utara (Ton)
NamaSayuran Tahun 2013  … 2019 2020 2021 2022 Bawang Merah 8.305,00  … 18.072,00 29.222,00 53.962,00 64.835,00 Bawang Putih 109,00  … 975,00 1.339,00 805,00 21,00 Bawang Daun 12.822,00  … 13.259,00 13.615,00 15.632,00 18.052,00 Kentang 100.736,00  …  118.778,00  124.326,00  159.014,00  148.872,00 Kubis 165.589,00  …  219.537,00  201.966,00  233.761,00  236.611,00 Kembang Kol 28.764,00  … 53.278,00 57.739,00 59.100,00 57.340,00 Petsai / Sawi 69.820,00  … 78.728,00 75.424,00 74.908,00 74.370,00 Wortel 37.275,00  … 95.821,00 99.306,00  141.446,00  151.970,00 Kacang Panjang 40.653,00  … 29.313,00 32.189,00 28.386,00 26.333,00 Cabai Besar 161.933,00  …  154.008,00  193.862,00  210.220,00  211.747,00 Cabai Rawit 36.945,00  … 49.246,00 61.160,00 78.663,00 87.012,00 Tomat 114.168,00  …  118.583,00  162.744,00  203.162,00  183.015,00 Terung 67.259,00  … 60.244,00 60.244,00 51.320,00 57.114,00 Buncis 36.482,00  … 28.674,00 36.597,00 49.856,00 46.858,00 Ketimun 34.225,00  … 22.430,00 24.628,00 22.975,00 25.030,00 Labu Siam 20.797,00  … 21.243,00 11.203,00 14.047,00 16.321,00 Kangkung 22.094,00  … 13.652,00 16.996,00 23.071,00 23.002,00 Bayam 13.462,00  … 16.610,00 12.786,00 17.980,00 16.797,00 Melinju 5.117,00  … 2.615,00 4.483,00 4.878,00 5.271,00 Source: Badan Pusat Statistik Indonesia [6]

## 2.2. Algoritma Resilient
Resilient merupakan  hasil  pengembangan  dari  algoritma Backpropagation . Perubahan  bobot  pada Backpropagation dipengaruhi  oleh  learning  rate  dan tergantung dari kemiringan kurva eror (∂E/∂W ij ). Semakin kecil learning rate yang digunakan, maka pembelajaran akan lebih lama. Sementara semakin besar tingkat pembelajaran,  nilai  pembobotan  akan  jauh  dari  bobot  minimum.  Untuk mengatasinya, 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)  [10]. Metode Resilient mengubah bobot dan jaringan bias dengan proses adaptasi langsung dari pembobotan  berdasarkan  informasi  gradien  lokal  dari  iterasi  pembelajaran, sehingga jumlah iterasi diperlukan mencapai target [11].
Secara  umum  cara  kerja  metode Resilient Backpropagation (RProp)  dapat diterangkan sebagai berikut [12]:
1) Inisialisasi Penyesuaian Awal Δ ij (t) = Δ 0 = 0, Gradient Awal ∂E/∂W ij . (t-1) = 0(1)
2) Lakukan langkah-langkah berikut sampai bobot konvergen
a. Hitung Gradient ∂E/∂W.t (2)
b. Untuk semua bobot, hitung nilai penyesuaian.
1. Jika ∂E/∂W.t * ∂E/∂W ij . (t-1) ≥ 0 maka
Δ ij (t) = (3)
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 802-815 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
2. Jika ∂E/∂W(t) * ∂E/∂Wij . (t-1) < 0 maka
Δ ij (t) = (4)
c. Hitung perubahan bobot
1. Jika ∂E/∂W(t) > 0 maka
(5) 2. Jika ∂E/∂W(t) < 0 maka
(6)
3. Selesai.

## 2.3. Flowchart Penelitian
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
Gambar  1  merupakan Flowchart penelitian  untuk  menyelesaikan  masalah Prediksi  Produksi  Tanaman  Sayuran  di  Sumatera  Utara  Tahun  2023  dengan 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) [13]–[18].
(7)
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 aplikasi Matlab 2011b untuk di proses, dilanjutkan dengan membuat jaringan saraf multi  layer  (input  data  pelatihan).  Selanjutnya  penerapan  machine  learning
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 802-815 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
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 mencapai 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  simulasi 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  jumlah Produksi Tanaman Sayuran di Sumatera Utara Tahun 2023.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Normalisasi
Berdasarkan  tabel  1,  data  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian  (data  pelatihan dan data pengujian). Data pelatihan menggunakan data tahun 2013-2020 sebagai input  dan  data  tahun  2021  sebagai  target  (output).  Sedangkan  untuk  data pengujian menggunakan data tahun 2014-2021 sebagai input dan data tahun 2022 sebagai  target  (output).  Langkah  selanjutnya  melakukan  normalisasi menggunakan  rumus  persamaan  (7)  yang  sudah  dibahas  sebelumnya.  Hasil normalisasi dapat dilihat pada tabel 2 dan tabel 3 berikut.
Tabel 2. Normalisasi Data Training 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Target (2021) 0,12830  0,12660  0,13400  0,14563  0,15499  0,15579  0,16173  0,19989 0,28457 0,10024  0,10000  0,10031  0,10011  0,10006  0,10007  0,10321  0,10445 0,10263 0,14376  0,13935  0,13851  0,13536  0,13256  0,13746  0,14525  0,14647 0,15338 0,44467  0,46631  0,46424  0,41272  0,43152  0,46959  0,50643  0,52542 0,64415 0,66666  0,69369  0,68403  0,70203  0,71725  0,69145  0,85131  0,79117 0,90000 0,19832  0,19993  0,20364  0,22144  0,23559  0,23735  0,28223  0,29750 0,30216 0,33885  0,31562  0,36126  0,32174  0,33981  0,31493  0,36934  0,35804 0,35627 0,22746  0,24861  0,27720  0,26145  0,27409  0,29242  0,42785  0,43978 0,58402 0,23902  0,25152  0,25422  0,23825  0,25029  0,20977  0,20020  0,21005 0,19703 0,65414  0,60581  0,74280  0,62230  0,64455  0,63327  0,62702  0,76343 0,81942 0,22633  0,21589  0,23561  0,20187  0,20847  0,23619  0,26843  0,30921 0,36912 0,49065  0,38855  0,49231  0,44176  0,43311  0,45465  0,50576  0,65692 0,79526 0,33009  0,31308  0,33661  0,36547  0,38337  0,33866  0,30608  0,30608 0,27553 0,22474  0,21474  0,20222  0,17374  0,20062  0,18487  0,19802  0,22514 0,27052 0,21702  0,22298  0,22876  0,20302  0,20467  0,19416  0,17664  0,18417 0,17851 0,17106  0,16937  0,19078  0,14645  0,13809  0,15275  0,17258  0,13822 0,14795 0,17549  0,17577  0,18806  0,15508  0,15639  0,15153  0,14660  0,15804 0,17884 0,14595  0,15724  0,16795  0,17149  0,16982  0,16916  0,15672  0,14363 0,16141 0,11738  0,11143  0,10905  0,10826  0,10768  0,10884  0,10882  0,11521 0,11657 Tabel 3. Normalisasi Data Testing 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Target (2022) 0,12634  0,13364  0,14513  0,15438  0,15517  0,16104  0,19874  0,28239 0,31916 0,10006  0,10037  0,10017  0,10012  0,10013  0,10323  0,10446  0,10265 0,10000 0,13893  0,13810  0,13499  0,13222  0,13706  0,14476  0,14597  0,15279 0,16097
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 802-815 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839
https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Target (2022) 0,46193  0,45989  0,40899  0,42756  0,46517  0,50156  0,52032  0,63762 0,60332 0,68655  0,67701  0,69479  0,70983  0,68434  0,84227  0,78285  0,89036 0,90000 0,19877  0,20244  0,22002  0,23401  0,23574  0,28008  0,29517  0,29977 0,29382 0,31306  0,35815  0,31911  0,33696  0,31238  0,36614  0,35497  0,35322 0,35140 0,24687  0,27511  0,25955  0,27204  0,29014  0,42394  0,43572  0,57821 0,61380 0,24974  0,25241  0,23663  0,24853  0,20849  0,19905  0,20877  0,19591 0,18897 0,59974  0,73507  0,61603  0,63801  0,62687  0,62069  0,75545  0,81076 0,81593 0,21454  0,23402  0,20070  0,20721  0,23459  0,26645  0,30673  0,36592 0,39415 0,38511  0,48761  0,43767  0,42913  0,45041  0,50090  0,65023  0,78690 0,71877 0,31056  0,33380  0,36231  0,37999  0,33583  0,30364  0,30364  0,27346 0,29305 0,21341  0,20104  0,17291  0,19946  0,18390  0,19689  0,22368  0,26851 0,25837 0,22154  0,22726  0,20183  0,20346  0,19308  0,17577  0,18321  0,17762 0,18456 0,16859  0,18974  0,14594  0,13768  0,15216  0,17176  0,13781  0,14743 0,15512 0,17491  0,18705  0,15447  0,15577  0,15096  0,14609  0,15740  0,17794 0,17771 0,15660  0,16719  0,17068  0,16903  0,16838  0,15609  0,14316  0,16073 0,15673 0,11135  0,10900  0,10822  0,10765  0,10879  0,10877  0,11509  0,11642 0,11775

## 3.2. Analisis Model
Tidak  ada  pedoman  yang  tetap  dalam  algoritma  Jaringan  Saraf  Tiruan mengenai  cara  menentukan  model  arsitektur  yang  tepat.  Semua  harus  mencoba dan  mencoba,  berarti  terus  mencoba  model  sampai  menemukan  atau mendapatkan  model  terbaik.  Pada  penelitian  ini,  ada  lima  model  arsitektur jaringan  akan  dianalisis,  yaitu  8-8-1,  8-16-1,  8-24-2,  8-32-1  dan  8-40-1.  Setiap model ini akan dilatih dan diuji menggunakan Matlab2011b.
Tabel 4. Hasil Training dan Testing dengan Model 8-8-1
Hasil Training Hasil Testing X T1 O1 E1 SSE1 T2 O2 E2 SSE2 H 1  0,28457  0,28620  -0,00163  0,00000264    0,31916  0,33620  -0,01704  0,00029034 1 2  0,10263  0,10670  -0,00407  0,00001660    0,10000  0,10550  -0,00550  0,00003025 1 3  0,15338  0,16140  -0,00802  0,00006438    0,16097  0,17840  -0,01743  0,00030382 1 4  0,64415  0,64450  -0,00035  0,00000012    0,60332  0,71900  -0,11568  0,01338155 1 5  0,90000  0,90010  -0,00010  0,00000001    0,90000  0,91530  -0,01530  0,00023409 1 6  0,30216  0,30300  -0,00084  0,00000070    0,29382  0,33960  -0,04578  0,00209607 1 7  0,35627  0,35660  -0,00033  0,00000011    0,35140  0,42700  -0,07560  0,00571506 1 8  0,58402  0,58370  0,00032  0,00000010    0,61380  0,90720  -0,29340  0,08608540 1 9  0,19703  0,19770  -0,00067  0,00000045    0,18897  0,17000  0,01897  0,00035989 0 10  0,81942  0,81930  0,00012  0,00000002    0,81593  0,86190  -0,04597  0,00211366 1 11  0,36912  0,37010  -0,00098  0,00000096    0,39415  0,36760  0,02655  0,00070487 0 12  0,79526  0,79490  0,00036  0,00000013    0,71877  0,70360  0,01517  0,00023018 0 13  0,27553  0,27490  0,00063  0,00000040    0,29305  0,23370  0,05935  0,00352277 0 14  0,27052  0,26500  0,00552  0,00003047    0,25837  0,32540  -0,06703  0,00449254 1 15  0,17851  0,18740  -0,00889  0,00007903    0,18456  0,13950  0,04506  0,00203084 0 16  0,14795  0,14910  -0,00115  0,00000132    0,15512  0,12140  0,03372  0,00113680 0 17  0,17884  0,16860  0,01024  0,00010483    0,17771  0,17340  0,00431  0,00001855 1 18  0,16141  0,15280  0,00861  0,00007418    0,15673  0,17070  -0,01397  0,00019527 1 19  0,11657  0,11570  0,00087  0,00000075    0,11775  0,11730  0,00045  0,00000020 1 JSSE 0,00037721 JSSE 0,12294217 68% MSE 0,00001985 MSE 0,00647064 Tabel 5. Hasil Training dan Testing pada Model 8-16-1
Hasil Training Hasil Testing X T1 O1 E1 SSE1 T2 O2 E2 SSE2 H
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 802-815 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Hasil Training Hasil Testing X T1 O1 E1 SSE1 T2 O2 E2 SSE2 H 1  0,28457  0,28410  0,00047  0,00000022    0,31916  0,50950  -0,19034  0,03622910 1 2  0,10263  0,10480  -0,00217  0,00000473    0,10000  0,10150  -0,00150  0,00000225 1 3  0,15338  0,15950  -0,00612  0,00003750    0,16097  0,16740  -0,00643  0,00004135 1 4  0,64415  0,64410  0,00005  0,00000000    0,60332  0,68710  -0,08378  0,00701886 1 5  0,90000  0,89990  0,00010  0,00000001    0,90000  0,86680  0,03320  0,00110224 0 6  0,30216  0,30270  -0,00054  0,00000029    0,29382  0,25620  0,03762  0,00141505 0 7  0,35627  0,35660  -0,00033  0,00000011    0,35140  0,28920  0,06220  0,00386909 0 8  0,58402  0,58400  0,00002  0,00000000    0,61380  0,64210  -0,02830  0,00080107 1 9  0,19703  0,19470  0,00233  0,00000543    0,18897  0,15810  0,03087  0,00095301 0 10  0,81942  0,81950  -0,00008  0,00000001    0,81593  0,81490  0,00103  0,00000105 1 11  0,36912  0,36910  0,00002  0,00000000    0,39415  0,41280  -0,01865  0,00034785 1 12  0,79526  0,79530  -0,00004  0,00000000    0,71877  0,85240  -0,13363  0,01785652 1 13  0,27553  0,27530  0,00023  0,00000005    0,29305  0,24160  0,05145  0,00264741 0 14  0,27052  0,26830  0,00222  0,00000493    0,25837  0,32600  -0,06763  0,00457334 1 15  0,17851  0,18490  -0,00639  0,00004083    0,18456  0,16810  0,01646  0,00027109 0 16  0,14795  0,14560  0,00235  0,00000553    0,15512  0,12110  0,03402  0,00115712 0 17  0,17884  0,17810  0,00074  0,00000055    0,17771  0,19580  -0,01809  0,00032734 1 18  0,16141  0,15870  0,00271  0,00000736    0,15673  0,18590  -0,02917  0,00085112 1 19  0,11657  0,11210  0,00447  0,00001995    0,11775  0,11850  -0,00075  0,00000056 1 JSSE 0,00012751 JSSE 0,07946540 63% MSE 0,00000671 MSE 0,00418239 Tabel 6. Hasil Training dan Testing pada Model 4-24-1
Hasil Training Hasil Testing X T1 O1 E1 SSE1 T2 O2 E2 SSE2 H 1  0,28457  0,28490  -0,00033  0,00000011    0,31916  0,43550  -0,11634  0,01353486 1 2  0,10263  0,10610  -0,00347  0,00001207    0,10000  0,10420  -0,00420  0,00001764 1 3  0,15338  0,15870  -0,00532  0,00002834    0,16097  0,17010  -0,00913  0,00008336 1 4  0,64415  0,64420  -0,00005  0,00000000    0,60332  0,73960  -0,13628  0,01857187 1 5  0,90000  0,90000  0,00000  0,00000000    0,90000  0,90470  -0,00470  0,00002209 1 6  0,30216  0,30280  -0,00064  0,00000041    0,29382  0,29940  -0,00558  0,00003117 1 7  0,35627  0,35650  -0,00023  0,00000005    0,35140  0,35430  -0,00290  0,00000840 1 8  0,58402  0,58380  0,00022  0,00000005    0,61380  0,75600  -0,14220  0,02022173 1 9  0,19703  0,19500  0,00203  0,00000413    0,18897  0,17960  0,00937  0,00008781 1 10  0,81942  0,81940  0,00002  0,00000000    0,81593  0,84330  -0,02737  0,00074937 1 11  0,36912  0,36910  0,00002  0,00000000    0,39415  0,37790  0,01625  0,00026404 0 12  0,79526  0,79530  -0,00004  0,00000000    0,71877  0,89610  -0,17733  0,03144532 1 13  0,27553  0,27540  0,00013  0,00000002    0,29305  0,25340  0,03965  0,00157236 0 14  0,27052  0,26870  0,00182  0,00000331    0,25837  0,34960  -0,09123  0,00832226 1 15  0,17851  0,18470  -0,00619  0,00003832    0,18456  0,16880  0,01576  0,00024853 0 16  0,14795  0,14770  0,00025  0,00000006    0,15512  0,12750  0,02762  0,00076267 0 17  0,17884  0,17450  0,00434  0,00001882    0,17771  0,19780  -0,02009  0,00040371 1 18  0,16141  0,15820  0,00321  0,00001032    0,15673  0,18480  -0,02807  0,00078815 1 19  0,11657  0,11260  0,00397  0,00001573    0,11775  0,11750  0,00025  0,00000006 1 JSSE 0,00013175 JSSE 0,09713541 79% MSE 0,00000693 MSE 0,00511239 Tabel 7. Hasil Training dan Testing pada Model 4-32-1
Hasil Training Hasil Testing X T1 O1 E1 SSE1 T2 O2 E2 SSE2 H 1  0,28457  0,28420  0,00037  0,00000014    0,31916  0,46820  -0,14904  0,02221275 1 2  0,10263  0,10420  -0,00157  0,00000248    0,10000  0,10330  -0,00330  0,00001089 1 3  0,15338  0,15760  -0,00422  0,00001784    0,16097  0,17470  -0,01373  0,00018852 1 4  0,64415  0,64420  -0,00005  0,00000000    0,60332  0,73280  -0,12948  0,01676472 1
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 802-815 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Hasil Training Hasil Testing X T1 O1 E1 SSE1 T2 O2 E2 SSE2 H 5  0,90000  0,90000  0,00000  0,00000000    0,90000  0,91010  -0,01010  0,00010201 1 6  0,30216  0,30290  -0,00074  0,00000055    0,29382  0,30540  -0,01158  0,00013416 1 7  0,35627  0,35650  -0,00023  0,00000005    0,35140  0,48790  -0,13650  0,01863170 1 8  0,58402  0,58370  0,00032  0,00000010    0,61380  0,80130  -0,18750  0,03515743 1 9  0,19703  0,19580  0,00123  0,00000152    0,18897  0,15680  0,03217  0,00103496 0 10  0,81942  0,81940  0,00002  0,00000000    0,81593  0,88720  -0,07127  0,00508006 1 11  0,36912  0,36930  -0,00018  0,00000003    0,39415  0,41490  -0,02075  0,00043059 1 12  0,79526  0,79520  0,00006  0,00000000    0,71877  0,92010  -0,20133  0,04053308 1 13  0,27553  0,27550  0,00003  0,00000000    0,29305  0,33350  -0,04045  0,00163596 1 14  0,27052  0,26930  0,00122  0,00000149    0,25837  0,29920  -0,04083  0,00166680 1 15  0,17851  0,18130  -0,00279  0,00000778    0,18456  0,16680  0,01776  0,00031559 0 16  0,14795  0,14730  0,00065  0,00000042    0,15512  0,20110  -0,04598  0,00211449 1 17  0,17884  0,17880  0,00004  0,00000000    0,17771  0,23840  -0,06069  0,00368359 1 18  0,16141  0,15910  0,00231  0,00000535    0,15673  0,19410  -0,03737  0,00139682 1 19  0,11657  0,11320  0,00337  0,00001133    0,11775  0,11550  0,00225  0,00000507 1 JSSE 0,00004910 JSSE 0,15109919 89% MSE 0,00000258 MSE 0,00795259 Tabel 8. Hasil Training dan Testing pada Model 4-40-1
Hasil Training Hasil Testing X T1 O1 E1 SSE1 T2 O2 E2 SSE2 H 1  0,28457  0,28430  0,00027  0,00000008    0,31916  0,39200  -0,07284  0,00530558 1 2  0,10263  0,10590  -0,00327  0,00001072    0,10000  0,10330  -0,00330  0,00001089 1 3  0,15338  0,15740  -0,00402  0,00001619    0,16097  0,17210  -0,01113  0,00012389 1 4  0,64415  0,64420  -0,00005  0,00000000    0,60332  0,66950  -0,06618  0,00437961 1 5  0,90000  0,90000  0,00000  0,00000000    0,90000  0,93850  -0,03850  0,00148225 1 6  0,30216  0,30240  -0,00024  0,00000006    0,29382  0,29930  -0,00548  0,00003006 1 7  0,35627  0,35650  -0,00023  0,00000005    0,35140  0,34980  0,00160  0,00000257 1 8  0,58402  0,58390  0,00012  0,00000001    0,61380  0,73350  -0,11970  0,01432884 1 9  0,19703  0,19610  0,00093  0,00000087    0,18897  0,15450  0,03447  0,00118824 0 10  0,81942  0,81940  0,00002  0,00000000    0,81593  0,92660  -0,11067  0,01224886 1 11  0,36912  0,36920  -0,00008  0,00000001    0,39415  0,38510  0,00905  0,00008189 1 12  0,79526  0,79520  0,00006  0,00000000    0,71877  0,91420  -0,19543  0,03819221 1 13  0,27553  0,27560  -0,00007  0,00000000    0,29305  0,28480  0,00825  0,00006811 1 14  0,27052  0,26940  0,00112  0,00000125    0,25837  0,28810  -0,02973  0,00088366 1 15  0,17851  0,18080  -0,00229  0,00000524    0,18456  0,15150  0,03306  0,00109328 0 16  0,14795  0,14700  0,00095  0,00000090    0,15512  0,13510  0,02002  0,00040066 0 17  0,17884  0,17890  -0,00006  0,00000000    0,17771  0,20070  -0,02299  0,00052866 1 18  0,16141  0,15970  0,00171  0,00000293    0,15673  0,18760  -0,03087  0,00095321 1 19  0,11657  0,11140  0,00517  0,00002669    0,11775  0,11810  -0,00035  0,00000012 1 JSSE 0,00006503 JSSE 0,08130259 84% MSE 0,00000342 MSE 0,00427908 Keterangan: X = Data Tanaman Sayuran T1 & T2 = Target Training dan Target Testing O1 & O2
= Output (Keluaran) Training dan Testing E1 & E2 = Error (Kesalahan) Training dan Testing SSE1 & SSE2  = Sum Square Error
JSSE = Jumlah SSE MSE = Mean Square Error H = Hasil Akurasi
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 802-815 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Berdasarkan hasil training dan hasil testing pada Tabel 4, Tabel 5, Tabel 6, Tabel 7, dan Tabel 8, dapat dijelaskan sebagai berikut :
T1 & T2 =  Didapatkan  dari  normalisasi  berdasarkan  persamaan  (2), menggunakan Microsoft Excel
O1 dan O2 = Didapatkan dari perhitungan dengan menggunakan Matlab2011b.
E1 dan E2 = Didapatkan dari perhitungan Target – Output SSE1 & SSE2  = Didapatkan dari perhitungan Error pangkat 2.
JSSE = Diperoleh dari Total seluruh SSE MSE = Didapatkan dari jumlah SSE dibagi dengan 10 (banyak nya dataset) H = 1 ( true ) dan 0 ( false ). 1 (satu) didapatkan jika nilai Error <=0,01. Selain itu akan bernilai 0 (nol). 0,01 merupakan target Error yang digunakan pada penelitian ini.

## 3.3. Pemilihan Model Terbaik
Berdasarkan penyajian hasil pelatihan dan pengujian pada  Tabel 4, Tabel 5, Tabel  6,  Tabel  7,  dan  Tabel  8  yang  merupakan  hasil  perhitungan  dari  masing- masing  model  arsitektur  jaringan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini,  maka selanjutnya  dapat  ditentukan  model  terbaik  dari  masing-masing  model  yang digunakan. Perbandingan tersebut dapat dilihat pada Tabel 9 berikut ini.
Tabel 9. Perbandingan Model Arsitektur No  Arsitektur Data Training Data Testing Epoch Waktu MSE Fungsi MSE Akurasi 1 8-8-1 6538  00.18  0,00001985 tansig, logsig 0,00647064 68% 2 8-16-1 4931  00.13  0,00000671 0,00418239 63% 3 8-24-1 4136  00.11  0,00000693 0,00511239 79% 4 8-32-1 3273  00.09  0,00000258 0,00795259 89% 5 8-40-1 2786  00.07  0,00000342 0,00427908 84%
Tabel  9  merupakan  perbandingan  dari  masing-masing  model  arsitektur  yang digunakan  pada  penelitian  ini.  Secara  garis  besar  model  arsitektur  8-32-1 merupakan model arsitektur terbaik, karena memiliki tingkat akurasi 89%.
8-8-1 8-16-1 8-24-1 8-32-1 8-40-1 68% 63% 79% 89% 84% Akurasi
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 802-815 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 2. Grafik Perbandingan Akurasi
Gambar 2 merupakan grafik dari hasil model arsitektur yang digunakan. 5 (Lima) model  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  cukup  berbeda  jauh hasil  akurasi  nya, antara  lain  68%,  63%,  79%,  89%  dan  84%.  Model  8-32-1  merupakan  model terbaik dengan akurasi 89% (tertinggi dibandingkan model yang lain).

## 3.4. Prediksi Produksi Tanaman Sayuran
Prediksi diperoleh dan diproses berdasarkan model arsitektur terbaik, yakni model 7-15-1 dengan menggunakan rumus persamaan (3) [19]–[21].
Prediksi = (8) Penjelasan :
x
= Target Prediksi a = Data Nilai Terendah
b = Data Nilai Tertinggi
0.1 dan 0.8 = Nilai default untuk Proses Prediksi
Tabel 10. Perbandingan Produksi Tanaman Sayuran dan Hasil Prediksi
No Provinsi Produksi Sebelumnya (Ton) Prediksi 2018 2019 2020 2021 2022 2023 1  Bawang Merah 16.337 18.072 29.222 53.962 64.835 64.699 2  Bawang Putih 59 975 1.339 805 21 908 3  Bawang Daun 10.982 13.259 13.615 15.632 18.052 17.706 4  Kentang 108.016 118.778 124.326 159.014 148.872 148.866 5  Kubis 172.833 219.537 201.966 233.761 236.611 236.611 6  Kembang Kol 40.165 53.278 57.739 59.100 57.340 57.394 7  Petsai / Sawi 62.831 78.728 75.424 74.908 74.370 74.340 8  Wortel 56.254 95.821 99.306 141.446 151.970 151.971 9  Kacang Panjang 32.107 29.313 32.189 28.386 26.333 26.637 10  Cabai Besar 155.836 154.008 193.862 210.220 211.747 211.769 11  Cabai Rawit 39.825 49.246 61.160 78.663 87.012 86.997 12  Tomat 103.650 118.583 162.744 203.162 183.015 183.023 13  Terung 69.764 60.244 60.244 51.320 57.114 57.157 14  Buncis 24.832 28.674 36.597 49.856 46.858 46.925 15  Ketimun 27.547 22.430 24.628 22.975 25.030 24.212 16  Labu Siam 15.448 21.243 11.203 14.047 16.321 16.168 17  Kangkung 15.092 13.652 16.996 23.071 23.002 23.887 18  Bayam 20.244 16.610 12.786 17.980 16.797 16.996 19  Melinju 2.621 2.615 4.483 4.878 5.271 4.457 Jumlah 974.443  1.115.066 1.219.829  1.443.186 1.450.571  1.450.725
Berdasarkan  tabel  10  dapat  dilihat  perbandingan  antara  produksi  tanaman sayuran di Sumatera Utara di tahun-tahun sebelumnya, yakni  tahun 2018 hingga tahun  2022  dan  berdasarkan  hasil  prediksi  tahun  2023.  Terlihat  bahwa perkembangan  produksi  tanaman  sayuran  secara  keseluruhan  meningkat, khususnya  pada  3  tahun  terakhir,  yakni  tahun  2021  hingga  tahun  2022  dan berdasarkan  hasil  prediksi  tahun  2023.  Tetapi  secara  spesifik  berdasarkan  hasil
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 802-815 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
prediksi  di  tahun  2023,  ada  beberapa  jenis  sayuran  yang  kemungkinan  akan mengalami  penurunan  produksi,  seperti:  bawang  merah,  bawang  daun,  kentang, petsai/sawi,  cabai  rawit,  ketimun,  labu  siam,  dan  melinju.  Walaupun  penurunan produksi tanaman sayuran tersebut tidak terlalu signifikan.

## 4.  SIMPULAN
Kesimpulan  utama  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa algoritma Resilient memiliki  potensi  untuk  menjadi  alat  yang  berguna  dalam meramalkan perkembangan produksi tanaman sayuran, dengan mengintegrasikan algoritma ini ke dalam proses perencanaan pertanian, para petani dan pemangku kepentingan terkait dapat lebih siap menghadapi perubahan yang mungkin terjadi. Selain  itu,  hasil  prediksi  yang  lebih  akurat  juga  dapat  membantu  dalam mengoptimalkan  strategi  distribusi  dan  pemasaran  produk  pertanian,  sehingga kontribusi terhadap pemenuhan gizi masyarakat menjadi lebih signifikan. Namun, penting  untuk  diingat  bahwa  prediksi  dalam  pertanian  memiliki  tingkat ketidakpastian yang inheren. Faktor-faktor seperti kondisi cuaca yang tak terduga, serangan  hama,  dan  perubahan  pasar  dapat  mempengaruhi  hasil  produksi.  Oleh karena  itu,  meskipun  algoritma Resilient dapat  memberikan  panduan  berharga, keputusan  akhir  harus  tetap  didasarkan  pada  kombinasi  informasi  dari  berbagai sumber dan pertimbangan yang komprehensif. Secara keseluruhan, penelitian ini membuka  pintu  bagi  penggunaan  teknologi  algoritma  dalam  mendukung keberlanjutan  pertanian  dan  pemenuhan  gizi  masyarakat,  dengan  terus mengembangkan  model  dan  memperkaya  dataset,  penelitian  mendatang  dapat lebih  lanjut  meningkatkan  akurasi  prediksi  dan  dampak  positifnya  terhadap kesejahteraan masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Djuwendah,  T.  Karyani,  Z.  Saidah,  and  O.  Hasbiansyah,  “Pelatihan  Budidaya Sayuran Secara Vertikultur di Pekarangan Guna Ketahanan Pangan Rumah Tangga,” Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat , vol. 5, no. 2, pp. 349–355, 2021, doi: 10.31849/dinamisia.v5i2.5291.
[2] F. D. Rahmayanti, “Sosialisasi Potensi Sumberdaya Hayati Untuk Konsumsi Pangan Sehat,” Jurnal Pelita Pengabdian , vol. 1, no. 2, pp. 254–259, 2023.
[3] N.  Cholifah  and  Sokhiatun,  “Pengaruh  Diet  Tinggi  Serat  Terhadap  Tekanan  Darah Pada Penderita Hipertensi,” Jurnal Ilmu Keperawatan dan Kebidanan , vol. 13, no. 2, pp. 412–420, 2022.
[4] M. R. Suari and I. Samsul, “Perlindungan Konsumen Terhadap Informasi Diet Dalam Buku  Program  Diet  Yang  Ditulis  Oleh  Bukan  Ahli  Gizi,” Jurnal  Education  and Development , vol. 11, no. 1, pp. 212–220, 2022, doi: 10.37081/ed.v11i1.4314.
[5] W.  Hanifah,  W.  S.  Oktavia,  and  H.  Nisa,  “Faktor  Gaya  Hidup  Dan  Penyakit Jantung Koroner: Review Sistematik Pada Orang Dewasa Di Indonesia,” Penelitian Gizi dan Makanan  (The  Journal  of  Nutrition  and  Food  Research) ,  vol.  44,  no.  1,  pp.  45–58, 2021, doi: 10.22435/pgm.v44i1.4187.
[6] BPS,  “Produksi  Tanaman  Sayuran,” Publikasi  Statistik  Indonesia ,  2023. https://www.bps.go.id/indicator/55/61/1/produksi-tanaman-sayuran.html
[7] S.  Solikhun  and  I.  Rahayu,  “Prediksi  Ekspor  Minyak  Bumi  Mentah  di  Indonesia dengan  Algoritma Resilient Backpropagation ,” BRAHMANA:  Jurnal  Penerapan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 802-815 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839
https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Kecerdasan  Buatan ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  115–121,  2022,  [Online].  Available: https://www.pkm.tunasbangsa.ac.id/index.php/brahmana/article/view/157%0Ah ttps://www.pkm.tunasbangsa.ac.id/index.php/brahmana/article/viewFile/157/15 6 [8] Nurhayati,  M.  B.  Sibuea,  D.  Kusbiantoro,  M.  Silaban,  and  A.  Wanto,  “Implementasi Algoritma Resilient untuk Prediksi Potensi Produksi Bawang Merah di Indonesia,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 4, no. 2, pp. 1051–1060, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2269.
[9] W. Saputra, J. T. Hardinata, and A. Wanto, “Implementation of Resilient Methods to Predict  Open  Unemployment  in  Indonesia  According  to  Higher  Education Completed,” JITE (Journal of Informatics and Telecommunication Engineering) , vol. 3, no. 1, pp. 163–174, 2019, doi: 10.31289/jite.v3i1.2704.
[10]  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.
[11]  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,  pp.  1–7,  2017,  doi:  10.1088/1742- 6596/930/1/012035.
[12]  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.
[13]  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.
[14]  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.
[15]  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.
[16]  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.
[17]  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.
[18]  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.
[19]  S.  Setti  and  A.  Wanto,  “Analysis  of Backpropagation Algorithm  in  Predicting  the Most Number of Internet Users in the World,” JOIN (Jurnal Online Informatika) , vol. 3, no. 2, pp. 110–115, 2018, doi: 10.15575/join.
[20]  S.  Aisyah,  Z.  Zulkifli,  and  P.  A.  Cakranegara,  “Penerapan  Algoritma  Bayesian Regulation untuk Estimasi Posisi Cadangan Devisa Indonesia,” Journal of Computer System  and  Informatics  (JoSYC) ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  205–211,  2022,  doi:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 802-815 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839
https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
10.47065/josyc.v3i4.2170.
[21]  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.