## ANALISIS TINGKAT AKURASI ALGORITMA BACKPROPAGATION DALAM PREDIKSI PRODUKSI UBI KAYU DI PROVINSI INDONESIA
Nuraysah Zamil Purba 1 , Deviana Sitompul 2
Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar. Jln. Sudirman Blok A No 1,2 dan 3 Pematangsiantar 21111 - Indonesia nuraysah7388@gmail.com, devianasitompul821@gmail.com

## Abstract
Cassava  is  one  type  of  food  that  is  widely  consumed  by  the  people  of  Indonesia.  In  addition  to  the typical  taste,  cassava  is  often  processed  by  the  community  into  a  cake  or  snacks  that  diverse. According to the statistical report of cassava agriculture in Indonesia from 2005-2015 experience up and down. In order to improve the cassava in Indonesia, it is necessary to make a prediction for the coming  year  so  that  the  government  will  have  a  reference  to  immediately  make  the  right  policy  to increase  the  production  of  cassava  in  Indonesia  to  prevent  the  increase  of  cassava  import  quantity. This study aims to determine the development of cassava production in Indonesia, in the hope that it can be used as a reference to increase the production and productivity of  cassava. Data used in this research  is  data  of  cassava  production  in  province  of  Indonesia  year  2005-2015,  algorithm  used  is Artificial  Neural  Network  Backpropagation.  Data  analysis  was  done  using  Matlab  2011b.  This research uses 5 architecture that is 5-8-1, 5-10-1, 5-15-1, 5-18-1, 5-20-1 but the best architecture is 5- 18-1 with percentage accuracy 94% and MSE value of 0.007227812. This model is well used to predict cassava in the province of Indonesia.
Keywords : Analysis, Accuracy, Backpropagation, Prediction, Cassava

## Abstrak
Ubi  kayu  merupakan  salah  satu  jenis  bahan  pangan  yang  banyak  dikonsumsi  oleh  penduduk Indonesia.  Selain  rasanya  yang  khas,  ubi  kayu  sering  diolah  oleh  masyarakat  menjadi  kue  atau jajanan yang beraneka ragam. Menurut laporan statistik pertanian ubi kayu di Indonesia dari tahun 2005-2015 mengalami naik turun. Untuk mengupayakan peningkatan  ubi kayu di Indonesia, perlu dilakukan  yang  namanya  prediksi  untuk  tahun  yang  akan  datang  sehingga  nantinya  pemerintah memiliki  acuan  untuk  segera  membuat  kebijakan  yang  tepat  dalam  upaya  peningkatan  produksi ubi  kayu  di  Indonesia  untuk  mencegah  peningkatan  jumlah  import  ubi  kayu.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui perkembangan produksi ubi kayu di Indonesia, dengan harapan dapat dijadikan  referensi  untuk  turut  meningkatkan  produksi  dan  produktivitas  ubi  kayu.  Data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  produksi  ubi  kayu  di  provinsi  Indonesia  tahun  2005- 2015,  algoritma  yang  digunakan  adalah  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation .  Analisa  data dilakukan dengan menggunakan Matlab 2011b. Penelitian ini menggunakan 5 arsitektur yaitu 5-8- 1,  5-10-1,  5-15-1,  5-18-1,  5-20-1  tapi  arsitektur  yang  terbaik  adalah  5-18-1  dengan  persentase akurasi 94% dan nilai MSE sebesar 0,007227812. Model ini baik digunakan untuk memprediksi ubi kayu di provinsi Indonesia.
Kata Kunci : Analisis, Akurasi, Backpropagation , Prediksi, Ubi Kayu

## 1. PENDAHULUAN
Ubi kayu merupakan salah satu tanaman utama penghasil pati, selain jagung, sorghum, gandum, beras, sagu, dan kentang, dengan karakteristik masing-masing pati berbeda [1]. Ubi kayu juga merupakan salah satu komoditas tanaman pangan yang  menjadi  unggulan  dan  mempunyai  potensi  dalam  pertumbuhan  ekonomi Indonesia  [2].  Di  Indonesia  sendiri,  ubi  kayu  termasuk  bahan  makanan  penting setelah  padi  dan  jagung  [3].  Pentingnya  ubikayu  dalam  mewujudkan  kedaulatan
pangan  di  Indonesia  adalah  karena  ubikayu  selain  berperan  dalam  pemenuhan kebutuhan  sumber  karbohidrat  untuk  substitusi  beras,  juga  untuk  diversifikasi pangan.  Ubikayu  juga  dapat  dimanfaatkan  sebagai  sumber  pakan,  bahan  baku industri  dan  bahan  baku  bioethanol.  Karena  begitu  pentingnya  ubi  kayu  sebagai salah  satu  sumber  bahan  makanan  di  Indonesia,  maka  perlu  dilakukan  tindakan dan langkah yang tepat dari Pemerintah Indonesia,  agar produksi ubi kayu tetap stabil dari tahun ketahun.
Pada  tabel  1  dapat  dilihat  data  produksi  ubi  kayu  pada  tiap  provinsi  di Indonesia. Berdasarkan tabel 1 bahwa produksi ubi kayu dari tahun 2005 sampai dengan  tahun  2015  tidak  stabil,  kadang  produksi  nya  naik  bahkan  kadang menurun.  Pada  daerah-daerah  seperti  pada  provinsi  Aceh,  Jawa  Tengah, Yogyakarta, Bali, Jawa Timur, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, Sulawesi Tengah, Sulawesi Utara, Gorontalo, Sulawesi Barat,  dan Papua  Barat secara umum produksi ubi kayu nya mengalami penurunan. Sedangkan di provinsi-provinsi lainnya relatif menaik.
Tabel 1. Data Produksi Ubi Kayu Di Provinsi Indonesia
Provinsi 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
2012 2013 2014 2015 Aceh 53424 46504 41558 38403 49839 43810 39384 38257 34738 31621 29131 Sumatera Utara 509796  452450  438573  736771  1007284  905571  1091711  1171520  1518221  1383346  1619495 Sumatera Barat 114199  133095  114551  102285  115492  193188  191946  213647  218830  217962  208386 Riau 41668 47586 51784 50772 68046 75904 79480 88577  103070  117287  103599 Jambi 39780 40779 44794 36905 39355 39564 40462 38978 33291 35550 43433 Sumatera Selatan 179952  228321  150133  197150  166890  159929  159346  143565  165250  220014  217807 Bengkulu 79934  113488 76924 49478 37311 43847 47735 57618 62193 78853 80309 Lampung 4806254  5499403  6394906  7721882  7569178  8637594  9193676  8387351  8329201  8034016  7387084 Kep. Bangka Belitung 19234 17264 18666 19722 23332 21427 13276 13469 14203 19759 35024 Kep. Riau 3526 6899 7077 9364
9180 8397
7805 7666 8530 8979 9157 Jawa Barat 2068981  2044674  1922840  2034854  2086187  2014402  2058785  2131123  2138532  2250024  2000224 Jawa Tengah 3478970  3553820  3410469  3325099  3676809  3876242  3501458  3848462  4089635  3977810  3571594 Di Yogyakarta 920909  1016270  976610  892907  1047684  1114665  867596  866357  1013565  884931  873362 Jawa Timur 4023614  3680567  3423630  3533772  3222637  3667058  4032081  4246028  3601074  3635454  3161573 Banten 144110  143561  117550  115591  105621  118979  107052 82796 97847 85943 74163 Bali 155808  159058  174189  169761  171456  163746  166291  147201  156953  131887 86070 Nusa Tenggara Barat 92991 87041 88527 68386 85062 70606 75367 79472 59085 92643  107254 Nusa Tenggara Timur  891783  938010  794121  928974  913053  1032538  962128  892145  811166  677577  637315 Kalimantan Barat 243251  250173  221630  193804  166584  177807  141550  153564  168521  192967  173449 Kalimantan Tengah 73866 65661 67617 73344 74670 76669 49475 46630 40762 43342 45712 Kalimantan Selatan 80377 82389  117322  119085  121656 76202 86504 90043 87323 92272 71751 Kalimantan Timur 93885  101249  105395  116218  125714  110061 91858 82786 55519 60941 53966 Sulawesi Utara 68463 82416 74406 83656 77206 84084 70147 63187 55207 46553 44123 Sulawesi Tengah 48256 52791 70858 70181 82294 74128 83139 93642  100950 84688 47295 Sulawesi Selatan 464435  567749  514277  504198  434862  601437  370125  682995  433399  478486  565958 Sulawesi Tenggara 256467  238039  239271  217727  226927  163350  164850  175719  180680  175086  175095 Gorontalo 12211 9410 7432 9215 7117 6171 5910 3776 4537 3987 2653 Sulawesi Barat 56717 40413 45921 54809 47781 46368 47670 48265 52972 29902 24984 Maluku 94995  103260  105761  107214  124442  144407  125763  119545 97813 97959  134661 Maluku Utara 142680  123833  118354  116838  106443  109033  115940  116515  119799  147917  120283 Papua Barat 25897 21838 17834 23072 12228 25113 20440 9747 12219 11169 11181 Papua 33959 37825 34450 35100 36500 35531 34899 36679 38901 45512 46388
Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  prediksi  (peramalan)  [4][5][6],  terhadap produksi ubi kayu di Indonesia untuk tahun-tahun selanjutnya agar produksi ubi kayu tetap stabil. Salah satu cara yang sering digunakan untuk melakukan prediksi adalah  dengan  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan.  Jaringan  saraf  tiruan  (JST) adalah  representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang  selalu  mencoba  untuk mensimulasikan  proses  pembelajaran  pada  otak  manusia.  Istilah  buatan digunakan  karena  jaringan  saraf  ini  diimplementasikan  dengan  menggunakan program  komputer  yang  mampu  menyelesaikan  sejumlah  proses  perhitungan selama  proses  pembelajaran  [7][8][9].  Salah  satu  penggunaan  teknik  yang  baik untuk  prediksi  adalah  penerapan  jaringan  saraf  tiruan Backpropagation ,  hal  ini karena algoritma Backpropagation mampu menghindari kesulitan yang dijelaskan dengan menggunakan aturan belajar yang mirip dengan plastisitas lonjakan waktu yang  tergantung  pada  sinapsis  [10][11][12].  Maksudnya  bahwa  algoritma Backpropagation ini  mampu  mengatasi  ketidakmampuan  otak  biasa  dalam mengingat hal-hal yang sudah pernah  terjadi di masa lampau dengan melakukan proses pembelajaran memori.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Analisis
Analisis  adalah  sebuah  kemampuan  untuk  memecahkan  suatu  masalah subjek kedalam elemen-elemen konstituen, mencari hubungan-hubungan internal, serta mengatur format-format  pemecahan masalah secara  keseluruhan  yang  ada. Analisis  data  bertujuan  untuk  membuktikan  hipotesis,  dan  atau  menjelaskan fenomena yang menjadi latar belakang penelitian [13][14].

## 2.2. Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Backpropagation merupakan  sebuah  metode  sistematik  untuk  pelatihan multiplayer jaringan saraf tiruan. Metode ini memiliki dasar matematis yang kuat, obyektif  dan  algoritma  ini  mendapatkan  bentuk  persamaan  dan  nilai  koefisien dalam  formula  dengan  meminimalkan  jumlah  kuadrat  galat  error  melalui  model yang  dikembangkan [15][16]. Backpropagation merupakan algoritma pembelajaran  yang  terawasi  dan  biasanya  digunakan  oleh  perceptron  dengan banyak lapisan untuk mengubah bobot yang terhubung  dengan neuron yang ada pada lapisan tersembunyinya [17][18].

## 2.3. Prediksi
Prediksi  adalah  memperkirakan  suatu  hal  yang  akan  terjadi  di  waktu  yang akan datang berdasarkan data-data dimasa yang lampau dianalisah secara ilmiah. Prediksi dapat diartikan sebagai penggunaan teknik-teknik statistik dalam bentuk gambaran masa depan berdasarkan pengolahan angka-angka historis [19]. Definisi lain  dari  prediksi  ialah  suatu  usaha  untuk  meramalkan  suatu  keadaan  dimasa mendatang melalui pengujian data-data di masa lalu [20].

## 2.4. Tahapan Penelitian
Adapun  tahapan  penelitian  dalam  tulisan  ini  dalapat  dilihat  pada  gambar  1 berikut.
Dataset Data Training Data Testing Pemilihan Arsitektur Jaringan Training Testing Hasil
Gambar 1. Tahapan Penelitian Pada gambar 1 diatas, pertama sekali yang dilakukan ialah pemilihan dataset, dimana  dataset  yang  digunakan  adalah  data  Produksi  Ubi  Kayu  Di  Provinsi Indonesia  tahun  2005  hingga  tahun  2015.  Pada  dataset  ini  akan  dilakukan praprocessing data untuk membagi data menjadi  dua bagian  yaitu  dataset  untuk training  dan  dataset  untuk  testing.  Tahapan  selanjutnya  adalah  pemilihan arsitektur  jaringan  untuk  memproses  data  training  dan  data  testing,    sehingga akan diperoleh hasil yang terbaik.

## 2.5. Data Yang Digunakan
Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  adalah  data  produksi  ubi  kayu menurut  Provinsi  di  Indonesia  (Dapat  dilihat  di  Tabel  1  pada  pembahasan sebelumnya) yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia. Data pada tabel 1 nanti nya akan dibagi menjadi 2 bagian, yaitu data training dan data testing. Data  training  yang  digunakan  yakni  data  tahun  2005-2009  dengan  target  tahun 2010, sedangkan untuk data testing yang digunakan yakni data tahun 2010-2014 dengan target tahun 2015

## 2.6. Normalisasi Data
Data  mentah  (data  awal)  yang  telah  dikumpulkan  harus  terlebih  dahulu dinormalisasi  dengan  menggunakan  fungsi  Sigmoid.  Artinya  data  yang dinormalisasi nanti nya akan menghasilkan nilai antara 0 dan 1 (Tidak boleh 0 dan 1,  apalagi  lebih  dari  itu),  karena  hal  itu  sudah  merupakan  ketentuan  dari normalisasi. Normalisasi data dilakukan dengan menggunakan persamaan :
1 . 0 ) ( 8 . 0 '     a b a x x Keterangan :
x' = Normalisasi data x = Data yang akan dinormalisasi a = Data terendah b = Data tertinggi
Pada  tabel  2  dapat  dilihat  hasil  normalisasi  data  training.  Data  ini  telah dinormalisasi menggunakan fungsi sigmoid (persamaan 1) berdasarkan pada tabel 1, yakni tahun 2005-2009 dengan target tahun 2010.
(1)
Tabel 2. Normalisasi Data Training Tahun 2005-2009 / Target Tahun 2010 Provinsi 2005 2006 2007 2008 2009 Target Aceh 0,10462  0,10398  0,10352  0,10323  0,10429  0,10373 Sumatera Utara 0,14691  0,14160  0,14031  0,16794  0,19300  0,18358 Sumatera Barat 0,11025  0,11201  0,11029  0,10915  0,11037  0,11757 Riau 0,10353  0,10408  0,10447  0,10438  0,10598  0,10671 Jambi 0,10336  0,10345  0,10382  0,10309  0,10332  0,10334 Sumatera Selatan 0,11635  0,12083  0,11358  0,11794  0,11514  0,11449 Bengkulu 0,10708  0,11019  0,10680  0,10426  0,10313  0,10374 Lampung 0,54500  0,60923  0,69220  0,81515  0,80100  0,90000 Kep. Bangka Belitung 0,10146  0,10127  0,10140  0,10150  0,10184  0,10166 Kep. Riau 0,10000  0,10031  0,10033  0,10054  0,10052  0,10045 Jawa Barat 0,29138  0,28913  0,27784  0,28822  0,29297  0,28632 Jawa Tengah 0,42202  0,42896  0,41567  0,40776  0,44035  0,45883 Di yogyakarta 0,18500  0,19384  0,19016  0,18241  0,19675  0,20295 Jawa Timur 0,47249  0,44070  0,41689  0,42710  0,39827  0,43945 Banten 0,11303  0,11298  0,11057  0,11038  0,10946  0,11070 Bali 0,11411  0,11441  0,11581  0,11540  0,11556  0,11485 Nusa Tenggara Barat 0,10829  0,10774  0,10788  0,10601  0,10755  0,10622 Nusa Tenggara Timur 0,18230  0,18659  0,17325  0,18575  0,18427  0,19534 Kalimantan Barat 0,12221  0,12285  0,12021  0,11763  0,11511  0,11615 Kalimantan Tengah 0,10652  0,10576  0,10594  0,10647  0,10659  0,10678 Kalimantan Selatan 0,10712  0,10731  0,11054  0,11071  0,11095  0,10673 Kalimantan Timur 0,10837  0,10905  0,10944  0,11044  0,11132  0,10987 Sulawesi Utara 0,10602  0,10731  0,10657  0,10742  0,10683  0,10746 Sulawesi Tengah 0,10414  0,10456  0,10624  0,10618  0,10730  0,10654 Sulawesi Selatan 0,14271  0,15228  0,14732  0,14639  0,13997  0,15540 Sulawesi Tenggara 0,12344  0,12173  0,12184  0,11985  0,12070  0,11481 Gorontalo 0,10080  0,10055  0,10036  0,10053  0,10033  0,10025 Sulawesi Barat 0,10493  0,10342  0,10393  0,10475  0,10410  0,10397 Maluku 0,10848  0,10924  0,10947  0,10961  0,11120  0,11305 Maluku Utara 0,11289  0,11115  0,11064  0,11050  0,10954  0,10978 Papua Barat 0,10207  0,10170  0,10133  0,10181  0,10081  0,10200 Papua 0,10282  0,10318  0,10287  0,10293  0,10306  0,10297
Pada  tabel  3  dapat  dilihat  hasil  normalisasi  data  testing.  Data  ini  telah dinormalisasi menggunakan fungsi sigmoid (persamaan 1) berdasarkan pada tabel 1, yakni tahun 2010-2014 dengan target tahun 2015.
Tabel 3. Normalisasi Data Testing Tahun 2010-2014 / Target Tahun 2015 Provinsi 2010 2011 2012 2013 2014 Target Aceh 0,10358  0,10320  0,10310  0,10279  0,10252  0,10230 Sumatera Utara 0,17859  0,19479  0,20174  0,23192  0,22018  0,24073 Sumatera Barat 0,11658  0,11648  0,11837  0,11882  0,11874  0,11791 Riau 0,10638  0,10669  0,10748  0,10874  0,10998  0,10879
Provinsi 2010 2011 2012 2013 2014 Target Jambi 0,10321  0,10329  0,10316  0,10267  0,10286  0,10355 Sumatera Selatan 0,11369  0,11364  0,11227  0,11415  0,11892  0,11873 Bengkulu 0,10359  0,10392  0,10478  0,10518  0,10663  0,10676 Lampung 0,85160  0,90000  0,82982  0,82475  0,79906  0,74275 Kep. Bangka Belitung 0,10163  0,10092  0,10094  0,10101  0,10149  0,10282 Kep. Riau 0,10050  0,10045  0,10044  0,10051  0,10055  0,10057 Jawa Barat 0,27511  0,27897  0,28527  0,28591  0,29561  0,27387 Jawa Tengah 0,43716  0,40454  0,43474  0,45574  0,44600  0,41065 Di yogyakarta 0,19679  0,17529  0,17518  0,18799  0,17679  0,17579 Jawa Timur 0,41896  0,45073  0,46935  0,41321  0,41620  0,37496 Banten 0,11013  0,10909  0,10698  0,10829  0,10725  0,10622 Bali 0,11402  0,11424  0,11258  0,11343  0,11125  0,10726 Nusa Tenggara Barat 0,10591  0,10633  0,10669  0,10491  0,10783  0,10910 Nusa Tenggara Timur  0,18964  0,18351  0,17742  0,17037  0,15875  0,15524 Kalimantan Barat 0,11525  0,11209  0,11314  0,11444  0,11657  0,11487 Kalimantan Tengah 0,10644  0,10408  0,10383  0,10332  0,10354  0,10375 Kalimantan Selatan 0,10640  0,10730  0,10761  0,10737  0,10780  0,10601 Kalimantan Timur 0,10935  0,10776  0,10697  0,10460  0,10507  0,10447 Sulawesi Utara 0,10709  0,10587  0,10527  0,10457  0,10382  0,10361 Sulawesi Tengah 0,10622  0,10701  0,10792  0,10856  0,10714  0,10389 Sulawesi Selatan 0,15212  0,13199  0,15922  0,13749  0,14142  0,14903 Sulawesi Tenggara 0,11399  0,11412  0,11506  0,11550  0,11501  0,11501 Gorontalo 0,10031  0,10028  0,10010  0,10016  0,10012  0,10000 Sulawesi Barat 0,10381  0,10392  0,10397  0,10438  0,10237  0,10194 Maluku 0,11234  0,11072  0,11017  0,10828  0,10830  0,11149 Maluku Utara 0,10926  0,10986  0,10991  0,11020  0,11264  0,11024 Papua Barat 0,10195  0,10155  0,10062  0,10083  0,10074  0,10074 Papua 0,10286  0,10281  0,10296  0,10316  0,10373  0,10381

## 3. HASIl DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis
Sebelum  training  dilakukan,  terlebih  dahulu  menentukan  nilai  parameter yang diinginkan untuk memperoleh hasil yang optimal. Parameter yang digunakan secara  umum  pada  aplikasi  Matlab  untuk  training  dan  testing  dapat  dilihat  pada kode berikut :
>> net=newff(minmax(P),[ Hidden,Target],{'transig','purelin'},'traingd'); //Perintah ini digunakan untuk membentuk jaringan pada Backpropagation dengan hidden layer 19 dan output 1, dengan menggunakan fungsi aktivasi tansig dan purelin serta fungsi pelatihan traingd. >> net.IW{1,1};
//  Perintah  ini  digunakan  untuk  melihat  nilai  bobot  awal  pada  lapisan  masukan  dan  lapisan tersembunyi (bilangan diambil secara acak dari komputer) >> net.b{1};
// Perintah ini digunakan untuk melihat nilai bias awal pada lapisan tersembunyi (bilangan diambil secara acak dari komputer) >> net.LW{2,1};
//  Perintah  ini  digunakan  untuk  melihat  nilai  bobot  awal  pada  lapisan  tersembunyi  dan  lapisan keluaran (bilangan diambil secara acak dari komputer) >> net.b{2};
//  Perintah  ini  digunakan  untuk  melihat  nilai  bias  awal  pada  lapisan  keluaran  (bilangan  diambil secara acak dari komputer) >> net.trainParam.epochs=10000;
// Perintah yang dipakai untuk menentukan jumlah epochs maksimum pelatihan >> net.trainParam.goal=0.001;
//Perintah  untuk  menentukan  batas  MSE  agar  iterasi  dihentikan.  Iterasi  akan  berhenti  jika  MSE  < dari batas yang ditentukan atau jumlah epoch telah mencapai maksimum sesuai nilai yang diberikan pada perintah net.trainParam.epochs >> net.trainParam.Lr=0.01;
//Perintah  yang  digunakan  untuk  menentukan  laju  pembelajaran  (learning  rate).    Default-nya adalah 0,01. Semakin besar nilai laju pembelajaran, semakin cepat pula proses pelatihan. Akan tetapi jika nilainya terlalu besar, algoritma menjadi tidak stabil dan mencapai titik minimum lokal >> net.trainParam.show=1000;
// Perintah yang digunakan untuk menampilkan frekuensi perubahan MSE >> net=train(net,P,T);
//  Perintah  untuk  menampilkan  hasil  dari  data  traning  dan  data  testing  yang  telah  di  masukkan pada aplikasi matlab

## 3.2. Hasil
Penelitian ini menggunakan 5 arsitektur, antara lain : 5-8-1, 5-10-1, 5-15-1, 5-18-1 dan 5-20-1. Dari kelima arsitektur tersebut, arsitektur yang terbaik ialah 5- 18-1 dengan tingkat akurasi sebesar 94% serta epoch sebesar 885 iterasi.
Gambar 2. Data Training Dengan Model Arsitektur 5-18-1
Dari  gambar  2  data  training  dengan  model  arsitektur  5-18-1  dapat  dijelaskan bahwa epoch yang terjadi sebesar 855 iterations dengan waktu yang cukup cepat, yakni selama 17 detik.
Gambar 3. Best Training Performance Dengan Arsitektur 5-18-1
Berdasarkan  gambar  3  dapat  dijelaskan  bahwa performance pelatihan  terbaik adalah 0.00099923 pada epoch 855. Tabel 4 merupakan hasil akurasi dari model arsitektur  terbaik  dengan  algoritma Backpropagation ,  yakni  5-18-1.  Tabel  4  ini dibuat dan dihitung dengan menggunakan Microsoft Excel.
Tabel 4. Arsitektur Terbaik Algoritma Backpropagation dengan Model 5-18-1
No
Data Training Data Testing Hasil
Target  Output Error SSE Target  Output Error SSE 1 0,10373  0,11990  0,06368  0,00405515  0,10230  0,12010  -0,01780  0,00031667 1 2 0,18358  0,16390  -0,04633  0,00214616  0,24073  0,24850  -0,00777  0,00006034 1 3 0,11757  0,11550  -0,00879  0,00007733  0,11791  0,11880  -0,00089  0,00000080 1 4 0,10671  0,12100  -0,01766  0,00031191  0,10879  0,12100  -0,01221  0,00014917 1 5 0,10334  0,12050  -0,00601  0,00003610  0,10355  0,12020  -0,01665  0,00027724 1 6 0,11449  0,10640  -0,00266  0,00000710  0,11873  0,11800  0,00073  0,00000053 1 7 0,10374  0,11320  0,78680  0,61905424  0,10676  0,12160  -0,01484  0,00022025 1 8 0,90000  0,89110  -0,78944  0,62321766  0,74275  0,75540  -0,01265  0,00015998 1 9 0,10166  0,12130  -0,02085  0,00043467  0,10282  0,12140  -0,01858  0,00034530 1 10  0,10045  0,12150  0,16482  0,02716568  0,10057  0,12140  -0,02083  0,00043405 1 11  0,28632  0,28860  0,17023  0,02897865  0,27387  0,40250  -0,12863  0,01654530 1 12  0,45883  0,43920  -0,23625  0,05581221  0,41065  0,71660  -0,30595  0,09360797 1 13  0,20295  0,11250  0,32695  0,10689564  0,17579  0,12040  0,05539  0,00306781 0 14  0,43945  0,50910  -0,39840  0,15872460  0,37496  0,69700  -0,32204  0,10371170 1 15  0,11070  0,11370  0,00115  0,00000131  0,10622  0,11600  -0,00978  0,00009556 1
No Data Training Data Testing Hasil Target  Output Error SSE Target  Output Error SSE 16  0,11485  0,11840  -0,01218  0,00014847  0,10726  0,11420  -0,00694  0,00004815 1 17  0,10622  0,11880  0,07654  0,00585904  0,10910  0,12010  -0,01100  0,00012090 1 18  0,19534  0,09490  0,02125  0,00045149  0,15524  0,05780  0,09744  0,00949492 0 19  0,11615  0,10730  -0,00052  0,00000027  0,11487  0,12000  -0,00513  0,00002635 1 20  0,10678  0,11990  -0,01317  0,00017335  0,10375  0,11960  -0,01585  0,00025129 1 21  0,10673  0,12260  -0,01273  0,00016202  0,10601  0,11940  -0,01339  0,00017917 1 22  0,10987  0,11960  -0,01214  0,00014728  0,10447  0,11710  -0,01263  0,00015961 1 23  0,10746  0,11840  -0,01186  0,00014062  0,10361  0,11830  -0,01469  0,00021581 1 24  0,10654  0,12200  0,03340  0,00111557  0,10389  0,11980  -0,01591  0,00025326 1 25  0,15540  0,09490  0,01991  0,00039636  0,14903  0,14730  0,00173  0,00000300 1 26  0,11481  0,11330  -0,01305  0,00017043  0,11501  0,11800  -0,00299  0,00000894 1 27  0,10025  0,12110  -0,01713  0,00029345  0,10000  0,12120  -0,02120  0,00044944 1 28  0,10397  0,12090  -0,00785  0,00006157  0,10194  0,11970  -0,01776  0,00031529 1 29  0,11305  0,11930  -0,00952  0,00009071  0,11149  0,11620  -0,00471  0,00002218 1 30  0,10978  0,11650  -0,01450  0,00021025  0,11024  0,11930  -0,00906  0,00008211 1 31  0,10200  0,12040  -0,01743  0,00030396  0,10074  0,12010  -0,01936  0,00037472 1 32  0,10297  0,12020  -0,12020  0,01444804  0,10381  0,12090  -0,01709  0,00029218 1 SSE 1,65109127 SSE 0,23128999 94 % MSE 0,05159660 MSE 0,00722781 Keterangan : 1=Benar 0=Salah
Pada  tabel  5  dapat  dilihat  perbandingan  dari  5  model  arsitektur  jaringan yang digunakan. Dari ke 5 model arsitektur ini, tingkat Epoch dan waktu diperoleh dengan  menggunakan  aplikasi  Matlab,  sedangkan  MSE  dan  Akurasi  dari  masing- masing  model  arsitektur  diperoleh  dengan  menggunakan  perhitungan  pada Microsoft Excel. Model arsitektur terbaik adalah 5-18-1 yang menghasilkan tingkat akurasi yang sama sebesar 94%.
Tabel 5. Perbandingan Akurasi Model Arsitektur

## Backpropagation
No Arsitektur Training Testing Epoch Waktu MSE MSE Akurasi 1 5-8-1 5978 1:33 0,000999858  0,002536222 84 % 2 5-10-1 6262 1:38 0,049458460  0,038720990 72 % 3 5-15-1 1285 0:28 0,000999007  0,007851080 47 % 4 5-18-1 855 0:17 0,051596602  0,007227812 94 % 5 5-20-1 2000 0:37 0,001000131  0,026721617 88 %

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  uraian  hasil  pembahasan  sebelumnya  dapat  disimpulkan bahwa dari 5 model arsitektur yang digunakan antara lain : 5-8-1, 5-10-1, 5-15-1, 5-18-1  dan  5-20-1,  diperoleh  model  arsitektur  terbaik,  yakni  model  5-18-1  yang dapat  melakukan  prediksi  dengan  akurasi  94%.  Epoch  serta  waktu  model arsitektur 5-18-1 juga lebih kecil (cepat) dibandingkan dengan 4 model arsitektur yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Subekti,  N.  Khumaida,  S.  W.  Ardie,  and  M.  Syukur,  “Evaluasi  Hasil  dan  Kandungan  Pati Mutan Ubi Kayu Hasil Iradiasi Sinar Gamma Generasi M 1 V 4,” Jurnal Agron Indonesia , vol. 46, no. April, pp. 64–70, 2018.
[2] F. S. Pramesti, E. S. Rahayu, and Agustono, “Analisis Daya Saing Ubi Kayu Indonesia Di Pasar Internasional,” Jurnal SEPA , vol. 14, no. 1, pp. 1–7, 2017.
[3] N. Zuraida, “Karakterisasi Beberapa Sifat Kualitatif dan Kuantitatif Plasma Nutfah Ubi Kayu ( Manihot esculenta Crantz .),” Buletin Plasma Nutfah , vol. 16, no. 1, pp. 49–56, 2010.
[4] A.  Wanto,  “Optimasi  Prediksi  Dengan  Algoritma Backpropagation Dan  Conjugate  Gradient Beale-Powell  Restarts,” Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  370–380, 2018.
[5] A. Wanto et al. , “Levenberg-Marquardt Algorithm Combined with Bipolar Sigmoid Function to  Measure  Open  Unemployment  Rate  in  Indonesia,” 3rd  International  Conference  of Computer,  Environment,  Agriculture,  Social  Science,  Health  Science,  Engineering  and Technology , pp. 1–7, 2018.
[6] M. A. P. Hutabarat, M. Julham, and A. Wanto, “Penerapan Algoritma Backpropagation Dalam Memprediksi Produksi Tanaman Padi Sawah Menurut Kabupaten/Kota di Sumatera Utara,” Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 77–86, 2018.
[7] M.  Fauzan et  al. ,  “Epoch  Analysis  and  Accuracy  3  ANN  Algorithm  Using  Consumer  Price Index  Data  in  Indonesia,”  in 3rd  International  Conference  of  Computer,  Environment, Agriculture, Social Science, Health Science, Engineering and Technology , 2018, pp. 1–7.
[8] A. Wanto, “Penerapan  Jaringan Saraf Tiruan Dalam Memprediksi Jumlah Kemiskinan  Pada Kabupaten/Kota Di Provinsi Riau,” Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK) , vol. 5, no. 1, pp. 61–74, 2018.
[9] A.  P.  Windarto,  L.  S.  Dewi,  and  D.  Hartama,  “Implementation  of  Artificial  Intelligence  in Predicting  the  Value  of Indonesian  Oil  and  Gas  Exports  With  BP  Algorithm,” International
Journal of Recent Trends in Engineering & Research (IJRTER) , vol. 3, no. 10, pp. 1–12, 2017.
[10] S.  Putra  Siregar  and  A.  Wanto,  “Analysis  Accuracy  of  Artificial  Neural  Network  Using Backpropagation Algorithm  In  Predicting  Process  (Forecasting),” International  Journal  Of Information System & Technology , vol. 1, no. 1, pp. 34–42, 2017.
[11] A. P. Windarto, D. Hartama, and N. Dalimunthe, “Model Arsitektur Backpropogation Dalam Memprediksi Faktor Tunggakan Uang Kuliah (Studi Kasus AMIK Tunas Bangsa),” in Seminar Nasional Multidisiplin , 2017, pp. 1–9.
[12] A. Wanto, M. Zarlis, Sawaluddin, D. Hartama, J. T. Hardinata, and H. F. Silaban, “Analysis of Artificial Neural Network Backpropagation Using Conjugate Gradient Fletcher Reeves In The Predicting Process,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 930, no. 1, pp. 1–7, 2017.
[13] A. Wanto et al. , “Analysis Of Standard Gradient Descent With GD Momentum And Adaptive LR For SPR Prediction,” in International Conference of Computer, Environment, Agriculture,
Social Science, Health Science, Engineering and Technology (3rd ICEST) , 2018, pp. 1–9.
[14] A.  Wanto  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen  Berdasarkan Kelompok  Kesehatan  Dengan  Menggunakan  Metode Backpropagation ,” Jurnal  &  Penelitian Teknik Informatika Sinkron , vol. 2, no. 2, pp. 37–43, Oct. 2017.
[15] Solikhun,  A.  P.  Windarto,  Handrizal,  and  M.Fauzan,  “Jaringan  Saraf  Tiruan  Dalam Memprediksi Sukuk Negara Ritel Berdasarkan  Kelompok Profesi Dengan Backpropagation Dalam  Mendorong  Laju  Pertumbuhan  Ekonomi,” Kumpulan  jurnaL  Ilmu  Komputer  (KLIK) , vol. 4, no. 2, pp. 184–197, 2017.
[16] A.  P.  Windarto,  “Implementasi  JST  Dalam  Menentukan  Kelayakan  Nasabah  Pinjaman  Kur Pada  Bank  Mandiri  Mikro  Serbelawan  Dengan  Metode Backpropagation ,” Jurnal  Sains
Komputer & Informatika (J-SAKTI) , vol. 1, no. 1, pp. 12–23, 2017.
[17] Sumijan,  A.  P.  Windarto,  A.  Muhammad,  and  Budiharjo,  “Implementation  of  Neural Networks in Predicting the Understanding Level of Students Subject,” International Journal of Software Engineering and Its Applications , vol. 10, no. 10, pp. 189–204, 2016.
[18] A. Wanto, A. P. Windarto, D. Hartama, and I. Parlina, “Use of Binary Sigmoid Function And Linear  Identity  In  Artificial  Neural  Networks  For  Forecasting  Population  Density,” International Journal Of Information System & Technology , vol. 1, no. 1, pp. 43–54, 2017.
[19] E.  Hartato,  D.  Sitorus,  and  A.  Wanto,  “Analisis  Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk  Prediksi  Luas Panen Biofarmaka di Indonesia,” Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 49–56, 2018.
[20] R. E. Pranata, S. P. Sinaga, and A. Wanto, “Estimasi Wisatawan Mancanegara Yang Datang ke Sumatera  Utara  Menggunakan  Jaringan  Saraf,” Jurnal  semanTIK ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  97–102,
2018.