## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Algoritma Backpropagation Dalam Melakukan Estimasi Penjualan Beras Pada CV Hariara Pematangsiantar
Ruri Eka Pranata, Indra Gunawan, Sumarno
Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 rurieka97@gmail.com, 2 indra@amiktunasbangsa.ac.id, 3 sumarno@amiktunasbangsa.ac.id Submitted: 15/02/2021 ; Accepted: 26/02/2021 ; Published: 27/02/2021
Abstrak− Kebutuhan  beras  merupakan  salah  satu  faktor  penting  di  Indonesia  yang  mana  masyarakatnya  menjadikan  beras sebagai sumber makanan pokok. Kota Pematangsiantar memiliki tempat penggilingan padi dan penjualan beras salah satunya CV  Hariara  Pematangsiantar.  Setiap  tahunnya  penjualan  beras  di  CV  Hariara  Pematangsiantar  jumlahnya  berubah-ubah. Maka dari itu diperlukan suatu prediksi untuk mengetahui jumlah penjualan beras yang akan datang dan nantinya prediksi ini berguna bagi pihak perusahaan untuk meningkatkan penjualan beras yang akan datang. Data yang akan diprediksi adalah data jumlah  penjualan  beras  di  CV  Hariara  Pematangsiantar  yang  bersumber  langsung  dari  CV  Hariara  Pematangsiantar  tahun 2014-2017. Algoritma yang digunakan untuk melakukan prediksi adalah jaringan syaraf tiruan Backpropagation. Ada lima model arsitektur yang digunakan dalam prediksi ini yaitu, 2-25-1 memiliki tingkat akurasi 60%, 2-32-1=40%, 2-47-1=80%, 2-50-1=80%, dan 2-52-1=60%. Arsitektur terbaik dari kelima model tersebut adalah 2-47-1 dengan tingkat akurasi mencapai 80% dan MSE sebesar 7,46434101. Sehingga model arsitektur ini cukup baik untuk memprediksi jumlah penjualan beras di CV Hariara
Kata Kunci: Estimasi; Backpropagation; Beras; JST; Penjualan.
Abstract− The  need  for  rice  is  an  important  factor  in  Indonesia  where  people  make  rice  as  a  staple  food  source. Pematangsiantar city has a rice mill and rice sale, one of which is CV Hariara Pematangsiantar. Every year the amount of rice in  CV  Hariara  Pematangsiantar  changes.  Therefore  a  prediction  is  needed  to  determine  the  amount  of  rice  sales  that  will come and this prediction will be useful for the company to increase rice sales in the future. The data to be predicted is data on the  amount  of  rice  sales  in  CV  Hariara  Pematangsiantar  in  2014-2017.  The  algorithm  used  to  make  predictions  is  a backpropagation neural network. There are five architectural models used in this prediction namely, 2-25-1 has an accuracy rate of 60%, 2-32-1=40%, 2-47-1=80%, 2-50-1=80%, and 2-52-1=60%. The best architecture of the five models is 2-47-1 with an accuracy of 80% and MSE of 7,46434101. So this architectural model is good enough to predict the amount of rice sales in CV Hariara.
Keywords : Estimation; Backpropagation; Rice; ANN; Sales.

## 1. PENDAHULUAN
Beras  merupakan  makanan  pokok  yang  paling  banyak  di  konsumsi  oleh  masyarakat  di  Indonesia.  Semakin bertambahnya  penduduk  di  Indonesia,  kebutuhan  beras  juga  semakin  bertambah  [1].  Beras  adalah  jenis  biji- bijian berasal dari tanaman padi yang telah diolah dengan cara memisahkan kulit dengan isinya, bisa dengan cara ditumbuk  atau  dengan  mesin  penggilingan  padi. Indonesia  termasuk  salah  satu  negara  penghasil  padi  dan masyarakat  Indonesia  menjadikan  beras  sebagai  makanan  utama  untuk  memenuhi  kebutuhan  energi  tubuh. Beras merupakan makanan yang memiliki kadar protein rendah tetapi kadar karbohidratnya tinggi.
Setiap daerah di Indonesia terdapat  tempat untuk menggiling padi, yang sering  kita sebut  dengan kilang padi. Menurut PP No. 65 Tahun 1971 Tentang Perusahaan Penggilingan Padi, Kilang padi adalah satu perangkat lengkap  yang  digerakkan  tenaga  mesin  untuk  menggiling  padi  atau  gabah  menjadi  beras  sosoh.  CV  Hariara adalah kilang padi yang beralamat di Jl. Medan Km. 7,5 Pematangsiantar merupakan salah satu kilang padi yang ada  di  provinsi  Sumatera  Utara.  Selain  tempat  untuk  menggiling  padi,  CV  Hariara  juga  sebagai  tempat  untuk menjual  beras.  Beras  yang  dijual  merupakan  hasil  dari  proses  penggilingan  padi  di  kilang  tersebut.  Hasil penjualan  beras  pada  CV  Hariara  Pematangsiantar  mengalami  ketidakstabilan  setiap  tahunnya.  Hal  ini memnyebabkan  pihak  CV  Hariara  Pematangsiantar  tidak  mengetahui  jenis  beras  yang  akan mereka  tingkatkan untuk  tahun-tahun  kedepannya,  karena  tidak  semua  jenis  beras  di  CV  Hariara  Pematangsiantar  mengalami peningkatan dalam hal penjualan setiap tahunnya.
Untuk meningkatkan jumlah penjualan beras adalah dengan melakukan estimasi terhadap jumlah penjualan beras di CV Hariara untuk beberapa tahun ke depan. Hasil yang diperoleh nantinya dapat dijadikan pertimbangan oleh pihak CV Hariara untuk mengantisipasi jika jumlah penjualan beras tersebut menurun.
Estimasi  merupakan  suatu  hal  yang  penting  dalam  kehidupan.  Estimasi  adalah  proses  untuk memperkirakan suatu hal dari sejumlah data. Salah satu teknik yang baik digunakan adalah jaringan syaraf tiruan dengan menggunakan metode backpropagation . Backpropagation merupakan pelatihan jenis terkontrol  dimana menggunakan  pola  penyesuaian  bobot  untuk  mencapai  nilai  kesalahan  yang  minimum  antara  keluaran  hasil estimasi  dengan  keluaran  yang  nyata  [2].  Proses  pembelajaran  jaringan  syaraf  tiruan  adalah  dengan  meniru sistem  kerja  otak  pada  manusia.  Penulisan  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  jumlah  penjualan  beras  pada  CV Hariara  Pematangsiantar,  menerapkan  metode backpropagation untuk  mengestimasi  jumlah  penjualan  beras selama beberapa tahun ke depan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Beras
Beras  merupakan  bahan  pangan  yang  paling  banyak  dikonsumsi  oleh  masyarakat  Indonesia.  Dalam  tatanan kehidupan  bernegara  di  Indonesia,  beras  merupakan  komoditas  yang  memiliki  nilai  strategis,  baik  dari  segi ekonomi, lingkungan hidup, sosial, maupun politik. Beras adalah jenis biji-bijian berasal dari tanaman padi yang telah  diolah  dengan  cara  memisahkan  kulit  dengan  isinya,  bisa  dengan  cara  ditumbuk  ataupun  dengan  mesin penggilingan  padi.  Beras  memiliki  kadar  protein rendah  tetapi  kadar  karbohidratnya  yang  tinggi. Bagi  negara- negara di Asia, beras merupakan makanan pokok yang cukup dominan.

## 2.2 Penjualan
Penjualan  ialah  menjual  barang  dagang  yang  menjadi  usaha  pokok  suatu  perusahaan  dengan  dilakukan  secara terus  menerus  dan  tepat.  Penjualan  juga  salah  satu  langkah  pemasaran  dari  suatu  perusahaan,  sehingga perusahaan  dapat  memperoleh  keuntungan  yang  akibatnya  adalah  kegiatan  operasional  perusahaan  dapat  terus dilakukan.

## 2.3 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  adalah  representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang  selalu  mencoba  untuk mensimulasikan  proses  pembelajaran  pada  otak  manusia  [3].  Jaringan  Syaraf  Tiruan  mampu  melakukan pengenalan kegiatan berbasis data masa lalu. Data masa lalu akan dipelajari oleh jaringan syaraf tiruan sehingga mempunyai kemampuan untuk memberikan keputusan terhadap data yang belum pernah dipelajari [4].

## 2.4 Algoritma Backpropagation
Algoritma Backpropagation merupakan  algoritma  pembelajaran  yang  terawasi  dan  biasanya  digunakan  oleh perceptron dengan banyak lapisan untuk mengubah bobot-bobot yang berhubungan dengan neuron-neuron yang ada pada lapisan tersembunyinya [5]. Bacpropagation melatih jaringan untuk mendapatkan keseimbangan antara kemampuan  jaringan  untuk  mengenali  pola  yang digunakan  selama  pelatihan  serta  kemampuan  jaringan  untuk memberikan respon yang benar terhadap pola masukan yang serupa dengan pola yang dipakai selama pelatihan [6].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis adalah kemampuan pemecahan masalah subjek kedalam elemen-elemen konstituen, mencari hubungan- hubungan  internal  dan  diantara  elemen-  elemen,  serta  mengatur  format-format  pemecahan  masalah  secara keseluruhan yang ada, sehingga pada akhirnya menjadi sebuah nilai-nilai ekspektasi.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  dimulai  dari  tahun  2014  sampai  dengan  2017.  Data  masukan dibagi menjadi 2 yaitu, data training dan data testing . Data training digunakan untuk mendapatkan bobot  yang diharapkan.  Setelah  bobot  diperoleh,  selanjutnya  bobot  tersebut  digunakan  untuk  melakukan  proses testing dengan  data  berbeda  yang  tidak  digunakan  pada  saat  melakukan  proses training. Parameter-parameter  yang digunakan  secara  umum  pada  aplikasi  Matlab  dengan  algoritma backpropagation standard  dapat  dilihat  pada kode berikut : >> net=newff(minmax(P),[Hidden,Target],{'tansig','purelin'},'traingd'); //Perintah ini untuk membentuk jaringan Backpropagation dengan 5 neuron hidden dan 1 output . Fungsi aktivasi yang digunakan adalah tansig ( sigmoid bipolar ) dan purelin ( linier ) serta fungsi pelatihan traingd ( Gradient Descent ). >> netIW{1,1}; // Perintah ini untuk melihat nilai bobot awal pada lapisan masukan dan lapisan tersembunyi (bilangan diambil secara acak dari komputer). >> netb{1};
// Perintah ini untuk melihat nilai bias pada hidden layer /lapisan tersembunyi (bilangan diambil secara acak dari komputer). >> netLW{2,1};
// Perintah ini untuk melihat nilai bobot pada hidden layer /lapisan tersembunyi dan output layer /lapisan keluaran (bilangan diambil secara acak dari komputer). >> netb{2}; // Perintah ini untuk melihat nilai bias pada output layer /lapisan keluaran
(bilangan diambil secara acak dari komputer). >> nettrainparamepochs=10000; // Perintah untuk menentukan jumlah epochs maksimum pelatihan, yakni

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
sebesar 10000. >> nettrainparamLR=0,01; //Perintah untuk menentukan laju pembelajaran Learning rate yang digunakan pada penelitian ini sebesar 0,01.
>> nettrainParamgoal = 0,001;
//Perintah untuk menentukan batas MSE agar iterasi dihentikan. Goal yang digunakan sebesar 0,001. >> nettrainParamshow = 1000; // Perintah untuk menampilkan frekuensi perubahan MSE. >> net = train ( net,P,T)
//Perintah untuk melatih jaringan berdasarkan perintah-perintah yang telah dimasukkan sebelumnya.
Dalam  melakukan  proses  prediksi  dengan  menerapkan  algoritma backpropagation, diperlukan  data  sebagai berikut :
1) Data input Data input yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari  data penjualan beras pada CV Kilang Padi Hariara  dari  tahun  2014  sampai  dengan  2017.  Data  penjualan  beras  yang  digunakan  penulis  dapat  dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Penjualan Beras CV Hariara Tahun 2014-2017 No.  Jenis Beras Tahun 2014 Tahun 2015 Tahun 2016 Tahun 2017 1 KukuBalam Asli  903.329 kg 1.455.178 kg  2.086.802 kg  2.143.245 kg 2 Ramos Tulen 763.117 kg 664.447 kg 1.024.455 kg  970.631 kg 3 Sipisang Muara 1.610.018 kg  747.894 kg 1.527.393 kg  1.561.160 kg 4 Beras Lokal 868.621 kg 801.892 kg 1.170.706 kg  1.199.830 kg 5 Sioteng Mi 755.323 kg 623.184 kg 785.876 kg 791.904 kg Jumlah 4.900.408 kg  4.292.595 kg  6.595.232 kg  6.666.771 kg
2) Normalisasi Data
Sebelum  diproses,  Data  terlebih  dahulu  di  normalisasikan.  Normalisasi  terhadap  data  dilakukan  agar keluaran  jaringan  sesuai  dengan fungsi  aktivasi  yang  digunakan  [7].  Sebelum  data  akan  dibagi  menjadi  2 yaitu  data  pelatihan  ( training )  dan  data  pengujian  ( testing ).  Data  sebelum  dinormalisasikan  menjadi  data training dapat dilihat pada tabel 2. berikut.
Tabel 2. Data Training Sebelum Dinormalisasi No.  Jenis Beras Tahun 2014 Tahun 2015 Target 1 KukuBalam Asli 903329 1455178 2086802 2 Ramos Tulen 763117 664447 1024455 3 Sipisang Muara 1610018 747894 1527393 4 Beras Lokal 868621 801892 1170706 5 Sioteng Mi 755323 623184 785876
Data  pelatihan  ( training )  yang  sudah  dinormalisasikan  dengan  persamaan  yang  sudah  ditentukan  dapat dilihat pada tabel 3. berikut.
Tabel 3. Normalisasi Data Training No.  Jenis Beras Tahun 2014 Tahun 2015 Target 1 KukuBalam Asli 0,25312 0,55476 0,90000 2 Ramos Tulen 0,17649 0,12255 0,31933 3 Sipisang Muara 0,63939 0,16817 0,59423 4 Beras Lokal 0,23415 0,19768 0,39927 5 Sioteng Mi 0,17223 0,10000 0,18893
Data yang sudah dibagi menjadi data pengujian ( testing ) dapat dilihat pada tabel 4. berikut.
Tabel 4. Data Testing Sebelum Dinormalisasi No.  Jenis Beras Tahun 2014 Tahun 2015 Target 1 KukuBalam Asli 1455178 2086802 2143245 2 Ramos Tulen 664447 1024455 970631 3 Sipisang Muara 747894 1527393 1561160

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
No.  Jenis Beras Tahun 2014 Tahun 2015 Target 4 Beras Lokal 801892 1170706 1199830 5 Sioteng Mi 623184 785876 791904
Data pengujian (testing) yang sudah dinormalisasikan dapat dilihat pada tabel 5. berikut.
Tabel 5. Normalisasi Data Testing No. Jenis Beras Tahun 2014 Tahun 2015 Target 1 KukuBalam Asli 0,55476 0,90000 0,93085 2 Ramos Tulen 0,12255 0,31933 0,28991 3 Sipisang Muara 0,16817 0,59423 0,61269 4 Beras Lokal 0,19768 0,39927 0,41519 5 Sioteng Mi 0,10000 0,18893 0,19222
Berdasarkan  tabel-tabel  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  penulis  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid biner karena  dalam range nilai  normalisasi  berada  diantara  0;1.  Data  pelatihan  dan  data  pengujian  yang sudah  dinormalisasi  akan  diolah  dengan  menggunakan Sofware Matlab R2011b untuk  mendapatkan  hasil akurasi prediksi penjualan beras pada CV Hariara.

## 3.2 Hasil
Pada  penelitian  ini  untuk  mendapatkan  hasil  dilakukan  2  tahap,  yaitu  tahap  pelatihan  dan  pengujian  data. Masing-masing tahap diberi 5 jenis data beras yang ada di CV Hariara Pematangsiantar.

## a) Pelatihan dan pengujian data dengan matlab.
Dalam melakukan pelatihan dan pengujian hasil dari pengolahan data untuk memprediksi jumlah penjualan beras di  CV  Hariara  Pematangsiantar,  maka  pengolahan  data  tersebut  juga  akan  diujikan  ke  dalam  sistem komputerisasi.  Dalam  melakukan  pengujian  data,  penulis  menggunakan Software  Matlab  R2011. Langkah pertama  yang  harus  dilakukan  dalam  menerapkan  algoritma Backpropagation adalah  membagi  data  yang  akan diuji  menjadi  dua bagian, dimana bagian pertama adalah untuk  data pelatihan dan bagaian kedua adalah untuk data pengujian. Data pelatihan jumlah penjualan beras di CV Hariara Pematangsiantar dapat di lihat pada tabel 6. berikut.
Tabel 6. Data Pelatihan Jumlah Penjualan Beras No. Jenis Beras Tahun 2014 Tahun 2015 Target 1 KukuBalam Asli 903329 1455178 2086802 2 Ramos Tulen 763117 664447 1024455 3 Sipisang Muara 1610018 747894 1527393 4 Beras Lokal 868621 801892 1170706 5 Sioteng Mi 755323 623184 785876
Pada  tabel  6.  dapat  dilihat  data  pelatihan  tahun  2014  sampai  2016  yang  akan  di  normalisasikan.  Data pengujian jumlah penjualan beras dapat dilihat pada tabel 7. berikut.
Tabel 7. Data Pengujian Jumlah Penjualan Beras No. Jenis Beras Tahun 2015 Tahun 2016 Target 1 KukuBalam Asli 1455178 2086802 2143245 2 Ramos Tulen 664447 1024455 970631 3 Sipisang Muara 747894 1527393 1561160 4 Beras Lokal 801892 1170706 1199830 5 Sioteng Mi 623184 785876 791904
Pada tabel 7. dapat dilihat data pengujian dimulai dari tahun 2015 sampai 2017. Sebelum data diuji dalam proses pelatihan, maka langkah-langkah yang perlu dilakukan adalah sebagai berikut.
1) Melakukan  normalisasi  terhadap  data  input  yang  sudah  dibagi  menjadi  data  pelatihan  dan  pengujian dengan menggunakan persamaan yang ada.
2) Setelah dilakukan normalisasi, maka akan dilakukan pelatihan menggunakan software Matlab R2011b. Adapun parameter-parameter yang diperlukan dalam proses pelatihan adalah sebagai berikut :
a) >>net=newff(minmax(P),[P,T],{‘tansig’,’purelin’},’traingd’);
Parameter  ini  digunakan  untuk  1 layer input  terdiri  dari  2  node,  1 hidden  layer yaitu  nilai lapisan tersembunyi yang ditentukan, dan 1 layer input terdiri dari 1 node.
b) >>net=IW{1,1};

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Parameter ini digunakan untuk menampilkan nilai bobot awal dari layer input ke hidden layer.
c) >>net=LW{2,1};
Parameter  ini  digunakan  untuk  menampilkan  nilai  bobot  awal  dari hidden  layer ke output layer .
d) >>netb{2};
Parameter ini digunakan untuk menampilkan nilai bias awal dari hidden layer ke output layer.
e) >>net.trainParam.epoch=10000;
Parameter ini digunakan untuk menentukan jumlah epoch maksimum pelatihan.
f) >>net.trainParam.goal=0,001;
Parameter  ini  digunakan  untuk  menentukan  batas  nilai MSE agar  iterasi  dihentikan.  Iterasi akan berhenti jika MSE < batas yang ditentukan dalam net.trainParam.goal atau jumlah epoch yang telah ditentukan dalam net.trainParam.goal.epochs.
g) >>net.tranParam.Lr=0.01;
Parameter ini digunakan untuk laju pembelajaran (α = learning rate). Default = 0,01, semakin besar nilai α, maka semakin cepat pula proses pelatihan. Akan tetapi jika nilai α terlalu besar, maka algoritma menjadi tidak stabil mencapai titik minimum lokal.
h) >>net.trainParam.show=1000;
Parameter  ini  digunakan  untuk  menampilkan  frekuensi  perubahan MSE (default  : setiap  25 epoch).
i) >>[a,Pf,Af,e,Pref]=sim(net.A,[],[],B)
Parameter ini digunakan untuk melihat keluar yang dihasilkan oleh suatu jaringan. Parameter-parameter  yang  digunakan  pada  data  input  pelat  ihan  dan  pengujian  sama,  hanya saja  parameter  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  keluaran  jaringan  pada  data  input pengujian yaitu sebagai berikut. >>[a,Pf,af,e,Pref]=sim(net,PP,[],[],TT).
3) Setelah hasil keluaran target yang diperoleh, langkah selanjutnya yaitu sebagai berikut :
a) Menentukan  nilai  target error. “Nilai  target error menjadi  nilai  ukur  untuk  pemberhentian, proses pelatihan akan berhenti jika telah memenuhi target error yaitu 0,05”. Nilai target error dapat diperoleh menggunakan persamaan sebagai berikut. Nilai Target Error = ( ) jp jp p j T X −  
(1)
Keterangan : T jp = nilai keluaran jaringan syaraf
X jp = nilai target dari setiap hasil keluaran
b) Menentukan  nilai  SSE (Sum  Square  Error) yang  merupakan  hasil  perjumlahan  nilai  kuadrat error pada  lapisan output tiap  data,  dimana  hasil  penjumlahan  keseluruhan  SSE  akan digunakan  untuk  menghitung  nilai  MSE (Mean  Square  Error) tiap  iterasi.  Nilai  SSE  dapat diperoleh menggunakan persamaan sebagai berikut : SSE = ( ) 2
p p Y 
(2)
Keterangan : Y p = nilai target error
c) Menentukan nilai MSE (Mean Square Error), yaitu rata-rata kuadrat dari selisih antara output. Nilai MSE dapat diperoleh menggunakan persamaan sebagai berikut :
MSE =
p X n          (3)
Keterangan : X = Jumlah keseluruhan SSE
p n = Total pola yang digunakan
b) Pelatihan data dengan model arsitektur terbaik 2-47-1
Data  input  yang  sudah  melalui  proses  pelatihan  dan  pengujian  menggunakan software  Matlab  R2011b dengan menyisipkan  lapisan  tersembunyi (hidden  layer). Model  arsitektur  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dengan data masukan (input layer) 2, lapisan tersembunyi (hidden layer) 5, dan menghasilkan 1 lapisan keluaran (output layer) yaitu,  2-25-1,  2-32-1,  2-47-1,  2-50-1,  2-52-1.  Dari  ke  lima  model  yang  digunakan  penulis  dalam  proses pelatihan menerapkan algoritma backpropagation dengan menggunakan software Matlab R2011b, sampel data dari  CV  Hariara  Pematangsiantar.  Pada  penelitian  ini,  penulis  menyimpulkan  bahwa  model  arsitektur  terbaik adalah model 2-47-1 dengan proses perulangan (epoch) pada saat pelatihan dengan epoch 95 iterasi, pencapaian MSE pada saat  pengujian adalah 7,464341. Model  arsitektur ini yang akan digunakan untuk melakukan  proses prediksi  jumlah  penjualan  beras  di  CV  Hariara  Pematangsiantar  untuk  5  tahun  ke  depan.  Adapun  data perbandingan dari masing-masing model dapat dilihat pada tabel 8. berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Tabel 8. Model Arsitektur Backpropagation Algoritma Backpropagation No Arsitektur Training Testing Epoch Waktu MSE MSE Akurasi 1 2-25-1 266 0:00:01 0,000987 1,42928 60 2 2-32-1 242 0:00:02 0,000981 1,110557 40 3 2-47-1 95 0:00:01 0,000998 7,464341 80 4 2-50-1 245 0:00:02 0,000985 8,901795 80 5 2-52-1 165 0:00:01 0,000993 19,48142 60
Pada  tabel  8.  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  model  arsitektur  2-47-1  merupakan  model  arsitektur  terbaik dengan epoch 95 iterasi, waktu 0:00:01 detik, MSE 7,464341, dengan tingkat akurasi 80%. Model  arsitektur ini akan  diterapkan  dalam  memprediksi  jumlah  penjualan  beras  di  CV  Hariara Pematangsiantar.  Grafik  data input pelatihan jaringan model 2-47-1 dapat dilihat gambar 1. berikut.
Gambar 1. Neural Network Training Model 2-47-1
Pada gambar 1. diatas dapat dijelaskan bahwa epoch yang dihasilkan pada input pelatihan model 2-47-1 sebesar 95 dalam waktu 0:00:01 detik.
c) Arsitektur terbaik dengan 2-47-1
Pada proses pelatihan dan pengujian yang telah dilakukan, diperoleh hasil sebagai berikut :
1) Target
Target diperoleh melalui target data dan normalisasi pengelompokan data pelatihan dan pengujian. Target data untuk data pelatihan dapat dilihat dalam data record target pada tabel 9. berikut :
Tabel 9. Normalisasi Data Training No. Jenis Beras Tahun 2014 Tahun 2015 Target 1 KukuBalam Asli 0,25312 0,55476 0,90000 2 Ramos Tulen 0,17649 0,12255 0,31933 3 Sipisang Muara 0,63939 0,16817 0,59423 4 Beras Lokal 0,23415 0,19768 0,39927 5 Sioteng Mi 0,17223 0,10000 0,18893
Pada tabel 9. dapat dilihat data normalisasi training dari tahun 2014 sampai 2016. Target data untuk data pengujian dapat dilihat dalam data record target pada tabel 10. berikut :
Tabel 10. Normalisasi Data Testing No. Jenis Beras Tahun 2015 Tahun 2016 Target 1 KukuBalam Asli 0,55476 0,90000 0,93085 2 Ramos Tulen 0,12255 0,31933 0,28991 3 Sipisang Muara 0,16817 0,59423 0,61269 4 Beras Lokal 0,19768 0,39927 0,41519 5 Sioteng Mi 0,10000 0,18893 0,19222

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Pada tabel 10. dapat dilihat bahwa data, normalisasi data testing dari tahun 2015 sampai dengan 2017.
2) Output
Nilai output diperoleh  melalui  proses  pelatihan  dan  pengujian  pada software  Matlab  R2011b dengan parameter-parameter yang sudah ditentukan.
3) Error
Nilai error diperoleh melalui hasil dari pengurangan nilai keluaran (output) jaringan syaraf dengan nilai target.
4) SSE (Sum Square Error)
Nilai SSE diperoleh melalui hasil kuadrat error yang sudah diperoleh.
5) MSE (Mean Square Error)
Nilai MSE diperoleh melalui perbandingan nilai SSE dengan jumlah keseluruhan pola.
6) Nilai hasil
Nilai hasil merupakan nilai benar (1) dan salah (0) suatu pola dimana hal ini merupakan tolak ukur bahwa nilai error yang dihasilkan sesuai dengan nilai error yang ditentukan dengan jumlah keseluruhan pola.
7) Persentase akurasi
Persentase akurasi diperoleh melalui perbandingan nilai hasil dengan jumlah keseluruhan pola. Hasil  yang  diperoleh  melalui  proses  pelatihan  dan  pengujian  disusun  menjadi  suatu  data  matriks  untuk menghasilkan suatu model arsitektur terbaik 2-47-1. Model arsitektur 2-47-1 dapat dilihat pada tabel 4.6. berikut:
Gambar 2. Arsitektur Terbaik 2-47-1
Pada  gambar  2.  diatas  dapat  dilihat  bahwa  model  arsitektur  2-47-1  menghasilkan  tingkat  akurasi  80%  MSE 7,46434101.

## 3.3 Pembahasan
Pada  penelitian  ini,  tahap  terakhir  yang  akan  dilakukan  adalah  proses  prediksi  jumlah  penjualan  beras  di  CV Hariara  Pematangsiantar.  Tahapan  ini  dilakukan  dengan  melakukan  pengujian  dengan  menerapkan  model arsitektur  2-47-1  menggunakan software  Matlab  R2011b, model  ini  digunakan  untuk  mengetahui  seberapa akuratnya model arsitektur 2-47-1 dalam memproleh suatu hasil yang diinginkan.

## a) Prediksi jumlah penjualan beras
Dalam  melakukan  proses  prediksi  terhadap  penjualan  beras  maka  akan  dilakukan  pengolahan  data  dengan melakukan  pengujian  data  secara  komputerisasi.  Proses  yang  dilakukan  sama  dengan  melakukan  pelatihan terhadap data awal, namun dalam proses prediksi pengujian data yang dilakukan pada software Matlab R2011b menggunakan  model  arsitektur  2-47-1  untuk  mengetahui  seberapa  besar  keakuratan  suatu  model  arsitektur terbaik yang diperoleh. Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam melakukan proses prediksi, yaitu sebagai berikut :
1) Melakukan perhitungan secara komputerisasi terhadap data input (data awal) dengan variabel yang berbeda dengan pelatihan sebelumnya.
2) Melihat  hasil  keluaran  target  dengan  menggunakan software  Matlab  R2011b dengan  menentukan parameter-parameter  yang  sudah  ditentukan.  Adapun  parameter-parameter  yang  digunakan  dalam proses pengujian model arsitektur terbaik untuk proses prediksi adalah sebagai berikut :
a) >>net=newff(minimum(P),[PP,TT],{‘tansig’,’purelin’,’traingd’);
parameter  ini  digunakan  untuk  1 layer  input terdiri  dari  2 node ,  1 hidden  layer yaitu  nilai lapisan  tersembunyi  yang  ditentukan  sebagai  model  arsitektur  terbaik,  dan  1 layer  input terdiri dari 1 node.
b) >>net=IW{1,1,};
Parameter  ini  digunakan  untuk  menampilkan  nilai  bobot  awal  dari layer  input ke hidden layer.
c) >>net.LW{2,1};
Parameter  ini  digunakan  untuk  menampilkan  nilai  bobot  awal  dari hidden  input ke output layer.
POLA TARGET OUTPUT ERROR SSE HASIL POLA TARGETOUTPUT ERROR SSE HASIL
POLA 1 0,90000 0,90640 -0,00640 0,00004096 1 POLA 1 0,93085 0,83190 0,09895 0,00979134 0 POLA 2 0,31933 0,29820 0,02113 0,00044652 1 POLA 2 0,28991 2,91590 -2,62599 6,89581664 1 POLA 3 0,59423 0,59400 0,00023 0,00000005 1 POLA 3 0,61269 0,58140 0,03129 0,00097900 1 POLA 4 0,39927 0,36210 0,03717 0,00138164 1 POLA 4 0,41519 5,70610 -5,29091 27,99373555 1 POLA 5 0,18893 0,24480 -0,05587 0,00312191 1 POLA 5 0,19222 1,74830 -1,55608 2,42138253 1 0,00499109 37,32170506 MSE 0,00099822
MSE 7,46434101 DATA TRAINING DATA TESTING 100 80 ARSITEKTUR TERBAIK

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
d) >>net.b{2};
parameter ini digunakan untuk menampilkan nilai bias dari hidden layer ke output layer.
e) >>net.trainParam.epochs=10000;
Parameter ini digunakan untuk menentukan jumlah epoch maksimum pelatihan.
f) >>net.trainParam.goal=0,001;
Parameter  ini  digunakan  untuk  menentukan  batas  nilai  MSE  agar  iterasi  dihentikan.  Iterasi akan  berhenti  jika  MSE  <  batas  yang  ditentukan  dalam net.trainParam.goal=0,001 atau jumlah epoch yang telah ditentukan dalam net.trainParam.epochs.
g) >>net.trainParam.Lr=0,01;
Parameter ini digunakan untuk menentukan laju pembelajaran (α = learning late). Default = 0.01, semakin besar nilai α, maka semakin cepat pula proses pelatihan. Akan tetapi jika nilai α alqoritma menjadi tidak stabil mencapai titik minimum lokal.
h) >>net.trainParam.show=1000;
Parameter  ini  digunakan  untuk  menampilkan  frekuensi  perubahan  MSE  ( default  : setiap  25 epoch).
i) >>[a,Pf,Af,e,Pref]=sim(net,PP,[],[],TT);
Parameter ini digunakan untuk melihat keluaran yang dihasilkan oleh suatu jaringan.
3) Setelah  hasil  keluaran  target  yang  diperoleh,  langkah  selanjutnya  yaitu  mencari  hasil  target prediksi sebagai hasil jumlah penjualan beras dengan menggunakan persamaan sebagai berikut :
Target Prediksi = ( 0,1) ( )
0,8 Xn b a a −  − + (4)
Keterangan : 0,8 = nilai konstan (ketetapan)
Xn = nilai yang didapatkan (hasil keluaran) a =  data minimum b = data maksimum
4) Setelah  hasil  prediksi  diperoleh,  susunan  hasil  prediksi  tersebut  menjadi  data  baru  seperti  data awal sebelumnya.
5) Lalu melakukan normalisasi lagi untuk melakukan proses prediksi selanjutnya sesuai aturan yang sudah ditentukan.
b) Pengujian data menggunakan matlab R2011b model 2-47-1 (2018)
Dalam  melakukan  pengujian  data  untuk  memperoleh  hasil  prediksi  yang  diinginkan  menggunakan  model arsitektur  2-47-1  terbaik  yang  diperoleh  melalui  langkah  yang  sudah  dilakukan  penulis  menggunakan software Matlab R2011b. adapun hasil prediksi terhadap penjualan beras tahun 2018 dapat dilihat pada tabel 11. Berikut.
Tabel 11. Hasil Prediksi 2018
2018 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 2143245 0,93085 0,94310 2216048 2 970631 0,28991 0,27620 1089537 3 1561160 0,61269 0,64160 1706762
Berdasarkan  tabel  11.  dapat  dijelaskan  bahwa  data  real  diperoleh  dari  data  tahun  2017,  data  target diperoleh  dari  data  normalisasi  testing  tahun  2017  yang  telah  dinormalisasi,  target  prediksi  diperoleh menggunakan software matlab seperti gambar berikut :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Pada  gambar  12.  dapat  dijelaskan  bahwa  proses  pengujian  prediksi  tahun  2018  menggunakan hidden layer 47  menghasilkan epoch sebesar  120  iterasi  dalam  waktu  02  detik.  Hasil  prediksi  yang  akan  digunakan sebagai acuan penjualan beras untuk tahun 2018 dengan tingkat akurasi 80%.
c) Pengujian data menggunakan matlab R2011b model 2-47-1 (2019)
Dalam  hal  untuk  melakukan  hasil  prediksi  selanjutnya,  maka  data  tahun  2018  akan  digunakan  sebagai  target untuk  melakukan  pengujian  menggunakan Matlab. Sebelum  dilakukan  pengujian  selanjutnya,  data  penjualan beras  tahun  2015-2018  akan  dinormalisasikan  lagi,  langkah  ini  terus  berlanjut  sampai  hasil  yang  diinginkan diperoleh  dalam  rentan  waktu  yang  sudah  ditentukan.  Adapun  hasil  prediksi  terhadap  jumlah  penjualan  beras untuk tahun 2019 dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 12. Hasil Prediksi 2019 2019 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 2216048 0,90000 0,90180 2218748 2 1089537 0,26986 0,21610 1190206 3 1706762 0,61512 0,61170 1783602 4 1245448 0,35707 0,37270 1425105 5 1016058 0,22876 0,27140 1273156
Berdasarkan  tabel  12  dapat  dijelaskan  bahwa  data  real  diperoleh  dari  data  tahun  2018,  data  target diperoleh  dari  data  normalisasi  testing  tahun  2018  yang  telah  dinormalisasi,  target  prediksi  diperoleh menggunakan software matlab
Gambar 4. Pengujian Prediksi Tahun 2019
Pada  gambar  4.  dapat  dijelaskan  bahwa  proses  pengujian  prediksi  tahun  2019  menggunakan hidden  layer 47 menghasilkan epoch sebesar 241 iterasi dalam waktu 01 detik.
d) Pengujian data menggunakan matlab R2011b model 2-47-1 (2020)
Hasil prediksi terhadap penjualan beras untuk tahun 2020 dapat dilihat pada tabel 13. berikut.
Tabel 13. Hasil Prediksi 2020
2020 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 2218748 0,90000 0,90030 2219134 2 1190206 0,32332 0,27340 1413143 3 1783602 0,65602 0,65730 1906715 4 1425105 0,45502 0,45450 1645979 5 1273156 0,36983 0,41980 1601366
Berdasarkan tabel 13 dapat dijelaskan bahwa data real diperoleh dari data tahun 2019, data target diperoleh dari data  testing  tahun  2019  yang  telah  dinormalisasi,  target  prediksi  diperoleh  menggunakan software  matlab sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Gambar 5. Pengujian Prediksi Tahun 2020
Pada  gambar  5.  dapat  dijelaskan  bahwa  proses  pengujian  prediksi  tahun  2020  menggunakan hidden  layer 47 menghasilkan epoch sebesar 151 iterasi dalam waktu 01 detik.
e) Pengujian data menggunakan matlab R2011b model 2-47-1 (2021)
Hasil prediksi terhadap penjualan beras untuk tahun 2021 dapat dilihat pada tabel 14. berikut.
Tabel 14. Hasil Prediksi 2021 2020 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 2219134 0,90000 0,90050 2219638 2 1413143 0,36405 0,31820 1632977 3 1906715 0,69225 0,69290 2010483 4 1645979 0,51887 0,51160 1827825 5 1601366 0,48921 0,54250 1858957
Berdasarkan tabel 14 dapat dijelaskan bahwa data real diperoleh dari data tahun 2020, data target diperoleh dari data  testing  tahun  2020  yang  telah  dinormalisasi,  target  prediksi  diperoleh  menggunakan software  matlab sebagai berikut:
.
Pada  gambar  6  dapat  dijelaskan  bahwa  proses  pengujian  prediksi  tahun  2021  menggunakan hidden  layer 47 menghasilkan epoch sebesar 278 iterasi dalam waktu 02 detik.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
f) Pengujian data menggunakan matlab R2011b model 2-47-1 (2022)
Hasil prediksi terhadap jumlah penjualan beras untuk tahun 2022 dapat dilihat pada tabel 15. berikut.
Tabel 15. Hasil Prediksi 2022 2020 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 2219638 0,90000 0,90050 2220005 2 1632977 0,44409 0,41560 1864415 3 2010483 0,73746 0,73920 2101719 4 1827825 0,59551 0,56580 1974560 5 1858957 0,61970 0,67680 2055960
Berdasarkan  tabel  15  dapat  dijelaskan  bahwa  data  real  diperoleh  dari  data  tahun  2021,  data  target diperoleh dari data testing tahun 2021 yang telah dinormalisasi, target prediksi diperoleh menggunakan software matlab sebagai berikut:

## Gambar 7. Pengujian Prediksi Tahun 2022
Pada  gambar  7  dapat  dijelaskan  bahwa  proses  pengujian  prediksi  tahun  2022  menggunakan hidden  layer 47 menghasilkan epoch sebesar 117 iterasi  dalam waktu  01 detik.  Pada penelitian ini, penulis melakukan prediksi dalam waktu 5 tahun kedepan.
Tabel 16. Hasil Prediksi Tahun 2018 Hingga Tahun 2022
No. Jenis Beras Tahun 2018 Tahun 2019 Tahun 2020 Tahun 2021 Tahun 2022 1 KukuBalam Asli 2.216.048 2.218.748 2.219.134 2.219.637 2.220.004 2 Ramos Tulen 1.089.536 1.190.206 1.413.142 1.632.976 1.864.414 3 Sipisang Muara 1.706.761 1.783.601 1.906.714 2.010.483 2.101.719 4 Beras Lokal 1.245.447 1.425.104 1.645.979 1.827.825 1.974.560 5 Sioteng Mi 1.016.057 1.273.155 1.601.366 1.858.956 2.055.959
Berdasarkan tabel 16 hasil prediksi yang diperoleh, jumlah penjualan beras mengalami kenaikan setiap tahunnya. Namun dalam hal ini, hasil prediksi yang diperoleh menggunakan model terbaik yang diperoleh 2-47-1 dengan tingkat  akurasi 80% merupakan suatu  hal yang masih  merupakan prediksi  yang dapat digunakan sebagai  acuan atau  tidak  dengan  menerapkan  algoritma backpropagation .  Dengan  hasil  prediksi  yang  sudah  diperoleh  dapat dijadikan sebagai antisipasi CV Hariara Pematangsiantar.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  analisa  mengenai  prediksi  penjualan  beras  di  CV  Hariara  Pematangsiantar  dari  bab sebelumnya  dapat  ditarik  kesimpulan  adalah  setelah  dilakukan  pelatihan  dan  pengujian menggunakan  5  model arsitektur yakni 2-25-1, 2-32-1, 2-47-1, 2-50-1, dan 2-52-1,  maka didapat 1 arsitektur terbaik dengan model 2- 46-1  yang  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  yaitu  80%,  jumlah  iterasi  sebanyak  95  dengan  waktu  1  detik  dan nilai Mean  Squared  Error (MSE)    sebesar  7,464341.  Dengan  menggunakan  model  arsitektur  tersebut  adapun hasil  prediksi  penjualan  beras  di  CV  Hariara Pematangsiantar  pada  tahun  2018  berjumlah  7.273.849  kg,  tahun

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 210-221 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
2019  berjumlah  7.890.814  kg,  tahun  2020  berjumlah  8.786.335  kg,  tahun  2021  berjumlah  9.549.877  kg,  dan tahun 2022 berjumlah 10.216.656 kg. Jika dibandingkan jumlah penjualan beras tahun 2014 sampai 2017, hasil penjualan tahun 2018 sampai tahun 2022 mengalami kenaikan yang cukup tinggi.

## REFERENCES
[1] A. A. Nurcahyani and R. Saptono, “Identifikasi Kualitas Beras dengan Citra Digital,” vol. 2, no. 1, pp. 63–72, 2015.
[2] R.  E.  Pranata,  S.  P.  Sinaga,  and  A.  Wanto,  “Estimasi  wisatawan  mancanegara  yang  datang  ke  sumatera  utara menggunakan jaringan saraf *1,2,3,” vol. 4, no. 1, pp. 97–102, 2018.
[3] S.  Kusmaryanto,  “Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation  untuk  Pengenalan  Wajah  Metode  Ekstraksi  Fitur  Berbasis Histogram,” vol. 8, no. 2, pp. 193–198, 2014.
[4] F. R. D. Br Simangunsong and S. D. Nasution, “APLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI METODE BACK PROPAGATION,” vol. 2, no. 6, pp. 43–47, 2015.
[5] D. H. Tanjung, “Jaringan Saraf Tiruan dengan Backpropagation untuk Memprediksi Penyakit Asma,” pp. 28–38, 2015.
[6] M. T. B. K. Indf et al. , “MEMPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM INDOFOOD SUKSES,” vol. 2, no. 1, pp. 47– 61, 2015.
[7] A. Wanto and A. P. Windarto, “Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” J. Penelit. Tek. Inform. Sink. , vol. 2, no. 2, pp. 37–43, 2017.