## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 163-168

## Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi Jumlah Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan
Nurhidayana 1 , Irfan Sudahri Damanik 2,* , Rafiqa Dewi 3
1,2 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
3 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 nurhidayana16s04@gmail.com , 2,* irfansudahri@gmail.com , 3 rafiqa.atb@gmail.com
Abstrak– Penelitian ini bertujuam untuk memprediksi jumlah ekspor buah-buahan menurut negara tujuan di tahun yang akan datang berdasarkan  data  di tahun sebelumnya.  Penerapan pada  sebuah  prediksi  sangat  penting dalam  melakukan  penelitian.  Metode  yang digunakan  dalam  melakukan  prediksi  ini  adalah  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  dengan  algoritma  Backpropagation.  Arsitektur  yang digunakan dalam penelitian ini adalah arsitektur 4-2-1, 4-4-1, 4-6-1, 4-8-1, 4-4-2-1, dan4-3-6-1. Hasil pengujian diperoleh prediksi ekspor buah-buahan menurut Negara tujuan dengan tingkat akurasi 91% dengan arsitektur 4-4-1.
Kata Kunci: Jaringan Saraf Tiruan; Algoritma Backpropagation; Data Ekspor Buah-Buahan
Abstract– This research aims to predict the number of exports of fruits by country of destination in the coming year based on data in the  previous  year.  The  application  of  a  prediction  is  very  important  in  conducting  research.  The  method  used  in  conducting  this prediction is the artificial neural network (JST) with its Backpropagation algorithm. The architecture used in this study is 4-2-1, 4-4- 1, 4-6-1, 4-8-1, 4-4-2-1, and 4-3-6-1. Test results obtained prediction of export of fruits according to destination country with 91% accuracy rate with 4-4-1 architecture.
Keywords : Neural Networks; Backpropagation Algorithm; Fruit Export Data

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  globalisasi  ini,  pemanfaatan  teknologi  informasi  semakin  maju.  Teknologi  informasi  dapat  digunakan  untuk mengelola  data,  memproses,  mendapatkan,  menyusun,  menyimpan,  memanipulasi  data  dalam  berbagai  cara  untuk menghasilkan  informasi  yang  berkualitas.  Salah  satu  pemanfaatan  teknologi  informasi  adalah  untuk  memprediksi sebuah data.
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  sistem  prediksi  atau peramalan. Metode JST yang sering digunakan pada peramalan atau prediksi ini yaitu Backpropagation . Dari beberapa penelitian sebelumnya, jaringan saraf tiruan Backpropagation dapat memberikan hasil yang baik untuk menyelesaikan kasus-kasus  yang  menggunakan  data  kompleks  seperti  kasus  prediksi  atau  peramalan.  Dengan  menggunakan  metode tersebut, memprediksi jumlah ekspor buah-buahan untuk saat ini dan untuk tahun-tahun berikutnya akan lebih mudah.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  [1]  yang  berjudul  Penerapan  Data  Mining  Pada  Ekspor  Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering . Hasil dari penelitian ini adalah Cetroid data untuk cluster tingkat ekspor tinggi 904.276,5, Cetroid data untuk cluster tingkat ekspor sedang 265.501 dan Cetroid data untuk cluster tingkat ekspor rendah 34.280,1. Sehingga diperoleh penilaian berdasarkan indeks ekspor buah-buahan dengan 2 negara cluster  tingkat  ekspor  tinggi  yakni  India  dan  Pakistan,  3  negara  cluster  tingkat  ekspor  sedang  yakni  Singapura, Bangladesh  dan  Negara  lainnya  dan  6  negara  cluster  tingkat  ekspor  rendah  yakni  Hongkong,  Tiongkok,  Malaysia, Nepal, Vietnam dan Iran. Tujuan dari penelitian ini  adalah menerapkan algoritma K-Means dalam menggelompokkan ekspor  buah-buahan  berdasarkan  negara  tujuan.  Sedangkan  tujuan  dari  penelitian  yang  dilakukan  penulis  adalah menerapkan metode Backpropagation dalam memprediksi ekspor buah-buahan menurut negara tujuan.
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  diatas,  maka  penulis  ingin  mengembangkan  penelitian  sebelumnya  dan menerapkan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi Jumlah Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan , diharapkan penelitian ini dapat mengetahui prediksi jumlah ekspor buah-buahan saat ini dan untuk tahun-tahun berikutnya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  adalah  pemproses  sistem  informasi  dengan  karakteristik  tertentu  dan  performa  yang mendekati  saraf  biologi.  Jaringan  saraf  adalah  merupakan  salah  satu  representasi  buatan  otak  manusia.  Hal  ini dikarenakan  pemrosesan  informasi  terletak  pada  suatu  neuron  yang  memiliki  sinyal.  Pada  tiap  neuron  masukan  dan neuron keluaran memiliki lapis tersembunyi (hidden layer) [2].
Jaringan  saraf  tiruan  (JST)  (Artificial  Neural  Network  (ANN)  /  Simulated  Neural  Network  (SNN)  /  Neural Network(NN)) adalah jaringan yang terdiri atas sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan jaringan saraf  manusia.  Jaringan  saraf  tiruan  sama  seperti  halnya  manusia  yang  belajar  dari  suatu  contoh  untuk  memecahkan suatu  masalah  yang  memiliki  pola  yang  sama  dengan  contoh  yang  diberikan.  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  merupakan suatu  sistem  pemrosesan  informasi  yang  mempunyai  karakteristik  menyerupai  jaringan  saraf  biologis  (JSB)  Jaringan Saraf Tiruan tercipta sebagai suatu generalisasi model matematis dari pemahaman manusia (human cognition) [3] .

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 163-168

## 2.2 Algoritma Backpropagation
Algoritma backpropagation merupakan algoritma pembelajaran yang terawasi dan biasanya digunakan oleh perceptron dengan  banyak  layar  lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot  yang  ada  pada  lapisan  tersembunyinya.  Backpropagation adalah algoritma iteratif yang mudah dan sederhana yang biasanya berkinerja baik, bahkan dengan data yang kompleks. Algoritma ini sangat bermanfaat dalam berbagai aplikasi, seperti penengenalan, penyeleksian lokasi, dan evaluasi akhir. Pelatihan  pada  metode  backpropagation  meliputi  3  fase,  fase  forward  propagation,  backpropagation,  dan  modifikasi bobot. Ciri khas backpropagation melibatkan tiga lapisan : lapisan input, dimana data diperkenalkan ke jaringan; hidden layer, dimana data diproses; dan lapisan output, di mana hasil dari masukan yang diberikan oleh lapisan input [4] .
Algoritma  Backpropagation  untuk  melakukan  training  terhadap  suatu  jaringan  terdiri  dari  tiga  tahap,  yaitu feedforward dari pola input training, backpropagation dari error yang terkait, dan penyesuaian bobot. Langkah-langkah dalam algoritma backpropagation oleh Fausett (1994) [3]adalah sebagai berikut:
Langkah 0: Inisialisasi bobot (set bobot pada nilai random yang kecil).
Langkah 1:
Ketika pada kondisi berhenti salah, lakukan langkah 2 – 9. Langkah 2: Untuk setiap pasangan training, lakukan langkah 3 – 8.
Feedforward
Langkah 3: Setiap unit input ( Xi, i =1,. . . , n ) menerima sinyal input Xi dan memancarkan sinyal ini kepada semua unit pada lapisan diatasnya ( hidden unit ). Langkah 4: Setiap hidden unit ( Zj,j=1,. . . ,p ) menjumlahkan bobot sinyal input .
(1)
mengaplikasikan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output
(2)
dan mengirim sinyal ke semua unit di lapisan di atasnya ( output unit ). Langkah 5: Setiap unit output ( Yk, k = 1, . . . , m ) menjumlahkan bobot sinyal input .
(3)
dan mengaplikasikan fungsi aktivasinya untuk menghitung sinyal output .
(4) Backpropagation Langkah 6:
Setiap  unit output ( Yk,  k  =  1,  .  ..  ,  m )  menerima  pola  target  sesuai  dengan  pola training  input , menghitung informasi error .
(5)
menghitung koreksi bobotnya (digunakan untuk memperbaharui wjk)
(6)
menghitung koreksi bias (digunakan untuk memperbaharui w0k)
(7) mengirim ke unit lapisan dibawahnya. Langkah 7:
Setiap hidden unit ( Zj , j = 1, . . . , p ) menjumlahkan delta input (dari unit di lapisan atas).
(8)
dikalikan dengan turunan dari fungsi aktivasi untuk menghitung informasi error .
(9)
menghitung koreksi bobot (digunakan untuk memperbaharui vij)
(10)
dan menghitung koreksi bias (digunakan untuk memperbaharui v0j)
(11) Update bobot dan bias Langkah 8:
Setiap unit output ( Yk, k = 1, . .. , m ) memperbaharui bias dan bobot (j = 0 , . . . . , p)
(12)
Setiap hidden unit ( Zj, j = 1, . . . , p ) memperbaharui bobot dan bias ( i = 0 , . . . . , n )

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 163-168
Langkah 9: Tes kondisi berhenti.
Algoritma Aplikasi Setelah training, jaringan  saraf backpropagation diaplikasikan  dengan  hanya  menggunakan  fase feedforward dari algoritma training . Langkahlangkahnya sebagai berikut oleh Fausett (1994): Langkah 0: Inisialisasi bobot (dari algoritma training ).
Langkah 1: Untuk setiap vektor input lakukan langkah 2-4. Langkah 2:
Untuk i = 1, . . . , n set aktivasi untuk unit input xi.
Feedforward Langkah 3: Untuk setiap j = 1, . . . , p
(14) (15) Langkah 4:
Untuk setiap k = 1, . . . , m
(16) (17)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam studi kasus ini, untuk data set penulis mengambil data dari Badan Pusat Statistik (BPS), data yang diambil yaitu data  dari  tahun  2014  sampai  dengan  tahun  2018. Banyaknya  data  yang  digunakan  adalah  11  sampel  data  yang terdiri dari  negara  Malaysia,  Vietnam,  Tiongkok, Thailand,  India,  Jepang,  Hongkong,  Uni Emirat  Arab, Singapura,  Nigeria, dan lainnya. Data set dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan (ton)
Negara tujuan 2014 2015 2016 2017 2018 Total Malaysia 210.025,4 267.848,8 352.106,3 283.836,2 320.337,9 1.434.154,6 Vietnam 41.654,4 61.466,5 58.223,8 52.210,7 47.619,3 261.174,7 Tiongkok 158.424,4 206.541,1 204.561,7 268.223,9 188.629,4 1.026.380,5 Thailand 72.197,0 80.622,7 112.885,6 384.566,2 165.429,3 815.700,8 India 11.642,8 24.544,6 10.130,7 13.123,8 8.822,9 68.264,8 Jepang 71,2 3.240,7 7.377,4 4.919,7 4.675,1 20.284,1 Hongkong 1.871,9 7.251,3 5.926,8 1.596,0 3.620,9 20.266,9 Uni Emirat arab 4.238,0 5.514,4 4.133,0 4.044,7 10.377,6 28.307,7 Singapura 6.820,8 6.004,0 4.481,4 5.449,7 6.193,5 28.949,4 Nigeria 1,1 2,5 8,7 1,6 2,7 16,6 Lainnya 9.757,4 11.503,4 6.285,8 16.148,3 35.965,3 79.660,2 Jumlah 516.704,4 674.540,0 766.121,2 1.034.120,8 791.673,9 3.783.160,3
a) Prediksi Tahun 2019
Dalam  melakukan  prediksi  ekspor  buah-buahan  tahun  2019  data  yang  akan  digunakan  merupakan  data  tahun 2014,2015,2016,2017,  dan  2018.  Model  arsitektur  yang  akan  digunakan  adalah  4-2-1.  Prediksi  ekspor  buah-buahan tahun 2019 dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 2. Prediksi Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Tahun 2019
No Negara tujuan Tahun Prediksi 2019 2014 2015 2016 2017 2018 1 Malaysia 0,5369  0,6572  0,8325  0,6905  0,7664 0,4025 2 Vietnam 0,1867  0,2279  0,2211  0,2086  0,1991 0,1764 3 Tiongkok 0,4296  0,5297  0,5255  0,6580  0,4924 0,3935 4 Thailand 0,2502  0,2677  0,3348  0,9000  0,4441 0,8307 5 India 0,1242  0,1511  0,1211  0,1273  0,1184 0,1683 6 Jepang 0,1001  0,1067  0,1153  0,1102  0,1097 0,1506 7 Hongkong 0,1039  0,1151  0,1123  0,1033  0,1075 0,1521 8 Uni Emirat arab  0,1088  0,1115  0,1086  0,1084  0,1216 0,1614 9 Singapura 0,1142  0,1125  0,1093  0,1113  0,1129 0,1587 10 Nigeria 0,1000  0,1000  0,1000  0,1000  0,1000 0,1516 11 Lainnya 0,1203  0,1239  0,1131  0,1336  0,1748 0,1960

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 163-168
Tabel 2 merupakan tabel prediksi ekspor buah-buahan menurut negara tujuan tahun 2019
Tabel 3 . Tabel Denormalisasi No Negara tujuan Tahun Prediksi 2019 2014 2015 2016 2017 2018 1 Malaysia 210.025,40  267.848,80  352.106,30  283.836,20  320.337,90 145.435 2 Vietnam 41.654,40 61.466,50 58.223,80 52.210,70 47.619,30 36.721 3 Tiongkok 158.424,40  206.541,10  204.561,70  268.223,90  188.629,40 141.070 4 Thailand 72.197,00 80.622,70 112.885,60  384.566,20  165.429,30 351.250 5 India 11.642,80 24.544,60 10.130,70 13.123,80 8.822,90 32.837 6 Jepang 71,2 3.240,70 7.377,40 4.919,70 4.675,10 24.348 7 Hongkong 1.871,90 7.251,30 5.926,80 1.596,00 3.620,90 25.029 8 Uni Emirat arab 4.238,00 5.514,40 4.133,00 4.044,70 10.377,60 29.514 9 Singapura 6.820,80 6.004,00 4.481,40 5.449,70 6.193,50 28.232 10 Nigeria 1,1 2,5 8,7 1,6 2,7 24.789 11 Lainnya 9.757,40 11.503,40 6.285,80 16.148,30 35.965,30 46.131
Tabel 3merupakan tabel denormalisasi dari tabel prediksi ekpor buah-buahan menurut negara tujuan tahun 2019.

## b) Prediksi Tahun 2020
Dalam  melakukan  prediksi  ekspor  buah-buahan  tahun  2020  data  yang  akan  digunakan  merupakan  data  tahun 2015,2016,2017,2018,  dan  2019.  Model  arsitektur  yang  akan  digunakan  adalah  4-2-1.  Prediksi  ekspor  buah-buahan tahun 2020 dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 4. Prediksi Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Tahun 2020
No Negara tujuan Tahun Prediksi 2020 2015 2016 2017 2018 2019 1 Malaysia 0,6572  0,8325  0,6905  0,7664  0,4025 0,4594 2 Vietnam 0,2279  0,2211  0,2086  0,1991  0,1764 0,2286 3 Tiongkok 0,5297  0,5255  0,6580  0,4924  0,3935 0,4501 4 Thailand 0,2677  0,3348  0,9000  0,4441  0,8307 0,8963 5 India 0,1511  0,1211  0,1273  0,1184  0,1683 0,2204 6 Jepang 0,1067  0,1153  0,1102  0,1097  0,1506 0,2023 7 Hongkong 0,1151  0,1123  0,1033  0,1075  0,1521 0,2038 8 Uni Emirat arab  0,1115  0,1086  0,1084  0,1216  0,1614 0,2133 9 Singapura 0,1125  0,1093  0,1113  0,1129  0,1587 0,2106 10 Nigeria 0,1000  0,1000  0,1000  0,1000  0,1516 0,2033 11 Lainnya 0,1239  0,1131  0,1336  0,1748  0,1960 0,2486
Tabel 4 merupakan tabel prediksi ekspor buah-buahan menurut negara tujuan tahun 2019
Tabel 5. Tabel Denormalisasi No Negara tujuan Tahun Prediksi 2020 2015 2016 2017 2018 2019 1 Malaysia 267.848,80  352.106,30  283.836,20  320.337,90  145.435 172.762 2 Vietnam 61.466,50 58.223,80 52.210,70 47.619,30 36.721 61.819 3 Tiongkok 206.541,10  204.561,70  268.223,90  188.629,40  141.070 168.307 4 Thailand 80.622,70 112.885,60  384.566,20  165.429,30  351.250 382.796 5 India 24.544,60 10.130,70 13.123,80 8.822,90 32.837 57.855 6 Jepang 3.240,70 7.377,40 4.919,70 4.675,10 24.348 49.193 7 Hongkong 7.251,30 5.926,80 1.596,00 3.620,90 25.029 49.887 8 Uni Emirat arab 5.514,40 4.133,00 4.044,70 10.377,60 29.514 54.464 9 Singapura 6.004,00 4.481,40 5.449,70 6.193,50 28.232 53.156 10 Nigeria 2,5 8,7 1,6 2,7 24.789 49.642 11 Lainnya 11.503,40 6.285,80 16.148,30 35.965,30 46.131 71.422
Tabel 5  merupakan tabel denormalisasi dari tabel prediksi ekpor buah-buahan menurut negara tujuan tahun 2020.
c) Prediksi Tahun 2021
Dalam  melakukan  prediksi  ekspor  buah-buahan  tahun  2021  data  yang  akan  digunakan  merupakan  data  tahun 2016,2017,2018,2019,  dan  2020.  Model  arsitektur  yang  akan  digunakan  adalah  4-2-1.  Prediksi  ekspor  buah-buahan tahun 2021 dapat dilihat pada tabel dibawah ini :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 163-168
Submitted: 14/01/2021 ; Accepted: 26/01/2021 ; Published: 26/01/2021
Tabel 6. Prediksi Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Tahun 2021
No Negara tujuan Tahun Prediksi 2021 2016 2017 2018 2019 2020 1 Malaysia 0,8325  0,6905  0,7664  0,4025  0,4594 0,5174 2 Vietnam 0,2211  0,2086  0,1991  0,1764  0,2286 0,2819 3 Tiongkok 0,5255  0,6580  0,4924  0,3935  0,4501 0,5079 4 Thailand 0,3348  0,9000  0,4441  0,8307  0,8963 0,9633 5 India 0,1211  0,1273  0,1184  0,1683  0,2204 0,2735 6 Jepang 0,1153  0,1102  0,1097  0,1506  0,2023 0,2551 7 Hongkong 0,1123  0,1033  0,1075  0,1521  0,2038 0,2565 8 Uni Emirat arab  0,1086  0,1084  0,1216  0,1614  0,2133 0,2663 9 Singapura 0,1093  0,1113  0,1129  0,1587  0,2106 0,2635 10 Nigeria 0,1000  0,1000  0,1000  0,1516  0,2033 0,2560 11 Lainnya 0,1131  0,1336  0,1748  0,1960  0,2486 0,3023
Tabel 6 merupakan tabel prediksi ekspor buah-buahan menurut negara tujuan tahun 2021
Tabel 7. Tabel Denormalisasi No Negara tujuan Tahun Prediksi 2021 2016 2017 2018 2019 2020 1 Malaysia 352.106,30  283.836,20  320.337,90  145.435  172.762 200.649 2 Vietnam 58.223,80 52.210,70 47.619,30 36.721 61.819 87.432 3 Tiongkok 204.561,70  268.223,90  188.629,40  141.070  168.307 196.103 4 Thailand 112.885,60  384.566,20  165.429,30  351.250  382.796 414.989 5 India 10.130,70 13.123,80 8.822,90 32.837 57.855 83.387 6 Jepang 7.377,40 4.919,70 4.675,10 24.348 49.193 74.547 7 Hongkong 5.926,80 1.596,00 3.620,90 25.029 49.887 75.256 8 Uni Emirat arab 4.133,00 4.044,70 10.377,60 29.514 54.464 79.926 9 Singapura 4.481,40 5.449,70 6.193,50 28.232 53.156 78.592 10 Nigeria 8,7 1,6 2,7 24.789 49.642 75.006 11 Lainnya 6.285,80 16.148,30 35.965,30 46.131 71.422 97.232
d) Prediksi Negara dengan tingkat ekspor buah-buahan tertinggi
Dalam  melakukan  prediksi  negara  dengan  tingkat  ekspor  buah-buahan  tertingi  data  yang  digunakan  merupakan  data prediksi  tahun  2019,  2020  dan  2021. Prediksi  negara  dengan  tingkat  ekspor  buah-buahan  tertinggi  dapat  dilihat  pada tabel berikut:
Tabel 8. Tabel Prediksi Negara Dengan Tingkat Ekspor Buah-Buahan Tertinggi
No Negara tujuan Tahun 2018 2019 2020 2021 1 Malaysia 320.337,90  145.435  172.762  200.649 2 Vietnam 47.619,30 36.721 61.819 87.432 3 Tiongkok 188.629,40  141.070  168.307  196.103 4 Thailand 165.429,30  351.250  382.796  414.989 5 India 8.822,90 32.837 57.855 83.387 6 Jepang 4.675,10 24.348 49.193 74.547 7 Hongkong 3.620,90 25.029 49.887 75.256 8 Uni Emirat arab 10.377,60 29.514 54.464 79.926 9 Singapura 6.193,50 28.232 53.156 78.592 10 Nigeria 2,70 24.789 49.642 75.006 11 Lainnya 35.965,30 46.131 71.422 97.232
Pada  tabel  8  dapat  dilihat  prediksi  negara  dengan  tingkat  ekspor  buah-buahan  tertinngi  pada  setiap  tahunnya berbeda. Pada tahun 2018 negara dengan hasil ekspor buah-buahan tertinggi adalah negara Malaysia. Sedangkan pada tahun 2019, 2020 dan 2021 negara dengan hasil ekspor buah-buahan tertinggi adalah Thailand.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  setelah  melakukan  pelatihan  dan  pengujian  data  pada  jaringan  saraf  tiruan  dengan menggunakan  algoritma backpropagation ,  jaringan  Saraf  Tiruan  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  ekspor  buah- buahan  menurut  negara  tujuan  berdasarkan  data  dari  tahun  2014  sampai  dengan  tahun  2018.  Akuratnya  sebuah  hasil pelatihan  ataupun  pengujian  terhadap  nilai output dalam  memprediksi  ekspor  buah-buahan    menurut  negara  tujuan,

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 163-168
Submitted: 14/01/2021 ; Accepted: 26/01/2021 ; Published: 26/01/2021
tergantung  pada  pola  arsitektur  jaringan  yang  digunakan.  Arsitektur  yang  terbaik  untuk  penelitian  metode  Jaringan Saraf  Tiruan  dalam  memprediksi  ekspor  buah-buahan  menurt  negara  tujuan  adalah  dengan  menggunakan  algoritma backpropagation adalah model 4-4-1 dengan proses perulangan ( epoch ) pada saat pelatihan dengan nilai epoch = 3036 dan pencapaian MSE pada saat pengujian dengan MSE = 0,0363 . Hasil dari penelitian Jaringan Saraf Tiruan ini dapat mengetahui prediksi jumlah ekspor buah-buahan menurut negara tujuan di tahun 2020 dan 2021.

## REFERENCES
[1] A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Datamining  Pada  Ekspor  Buah-Buahan  Menurut  Negara  Tujuan  Menggunakan  K-Means Clustering Method,” Techno.Com , vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017, doi: 10.33633/tc.v16i4.1447.
[2] A. S. Ritonga and S. Atmojo, “Pengembangan Model Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Jumlah Mahasiswa Baru di PTS  Surabaya  (Studi  Kasus  Universitas  Wijaya  Putra),” J.  Ilm.  Teknol.  Inf.  Asia ,  vol.  12,  no.  1,  p.  15,  2018,  doi: 10.32815/jitika.v12i1.213.
[3] S.  Solikhun,  M.  Safii,  and  A.  Trisno,  “Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Tingkat  Pemahaman  Sisiwa  Terhadap Matapelajaran Dengan Menggunakan Algoritma Backpropagation,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, p. 24, 2017, doi: 10.30645/j-sakti.v1i1.26.
[4] I.  S.  Purba  and  A.  Wanto,  “Prediksi  Jumlah  Nilai  Impor  Sumatera  Utara  Menurut  Negara  Asal  Menggunakan  Algoritma Backpropagation,” Techno.Com , vol. 17, no. 3, pp. 302–311, 2018, doi: 10.33633/tc.v17i3.1769.