## Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dalam Meramalkan Produksi Kopi Berdasarkan Provinsi
Fajri Jefansa 1*, Untara 2
1,2 Jurusan Magister Manajemen Sistem Informasi Universitas Gunadarma
1* jefansafajri@gmail.com
2 untoro@staff.gunadarma.ac.id
Abstrak— Indonesia merupakan salah satu negara yang memproduksi kopi dengan urutan keempat terbesar di dunia. Dari keseluruhan  total produksi, 33% untuk memenuhi  konsumsi  domestik,  sedangkan  sisanya  diekspor  ke  luar  negeri.  Industri  kopi Indonesia selama dekade terakhir ini meningkat, yang dapat  dicermati  dengan  meningkatnya produksi kopi dengan  berbagai  diversifikasi  produk  yang  dihasilkan oleh industri pengolahan kopi  serta  semakin  meningkatnya  pertumbuhan  kedai  kopi  di  kota-kota  besar.  Pada  penelitian ini dilakukan peramalan  terhadap  produksi  kopi  menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST).  JST  merupakan  metode  yang  dapat  menyelesaikan hubungan non-linier antara produksi dengan faktor-faktor ekonomi yang bervariasi, serta dapat melakukan  penyesuaian  terhadap  perubahan- perubahan  yang  terjadi.  JST  dengan  metode  propagasi  balik  ( Backpropagation )  memiliki  kemampuan  untuk  meramal/memprediksi  dengan baik. Jaringan Syaraf Tiruan dapat melakukan proses peramalan dengan lebih efisien dengan menggunakan aplikasi Matlab karena hasil dari peramalan produksi  tanaman  kopi  sangat  berpengaruh  dengan  pola-pola  arsitektur  yang  dilatih.  Sehingga  menghasilkan  pola  arsitektur jaringan  5-4-1  dengan  proses  epoch=  417  dan  pencapaian  MSE  pada  saat  pengujian  dengan  MSE=  0.001  dengan  akurasi  99.9990002%. Selisih antara data aktual dengan data hasil peramalan Jaringan Syaraf  Tiruan dinyatakan dalam persentase atau persen error . Kata kunci — Backpropagation, Jaringan Syaraf Tiruan, Kopi, Prediksi, Produksi
Abstract— Indonesia is the fourth largest coffee producing country in the world, of the total production, 33% is for domestic consumption, while the rest is exported abroad. The Indonesian coffee industry has increased during the last decade, which can be observed by the increase in coffee production with a variety of product diversification produced by the coffee processing industry and the increasing  growth of coffee shops in big cities. In this study, forecasting of coffee production was carried out using the Artificial Neural Network (ANN) method. ANN is a  method  that  can  solve  therelationship    non-linear    between  production  and  various  economic  factors,  and  can  make  adjustments  to  the changes that occur. ANN with back propagation method (Backpropagation) has the ability to predict / predict well. Artificial Neural Networks can  carry  out  the  forecasting  process  more  efficiently  by  using  the  Matlab  application  because  the  results  of  forecasting  coffee  plant production  are  very  influential  with  the  architectural  patterns that  are  trained.  So  that  it  produces  a  5-4-1 network  architecture  pattern  with theprocess    epoch    =  417and  the  achievement  of  MSE  at  the  time  of  testing  with  MSE  =  0.001  with  an  accuracy  of  99.9990002%.  The difference between the actual data and the Neural Network forecast data is Artificialexpressed in percentage or percent  error.
Keywords — Backpropagation, Neural Networks, Coffee, Prediction, Production

## I. P ENDAHULUAN
Kopi  merupakan  salah  satu  hasil  perkebunan  yang memegang  peranan  penting  dalam  kegiatan  perekonomian Indonesia. Kopi juga merupakan salah satu komoditas ekspor Indonesia  dan  berperan  penting  sebagai  penghasil  devisa negara. Selain peluang kegiatan ekspor yang semakin terbuka, pasar kopi di dalam negeri juga masih cukup besar [1].
Indonesia adalah negara penghasil kopi keempat terbesar di dunia.  Tiga  puluh  tiga persen  dari  keseluruhan  total  produksi kopi  digunakan  untuk  memenuhi  konsumsi  domestik, sedangkan  sisanya  diekspor  ke  luar  negeri.  Industri  kopi  di Indonesia  dalam  dekade  terakhir  ini  menigkat  pesat.  Hal  ini dapat  dicermati  melalui  meningkatnya  produksi  kopi  dengan berbagai  diversifikasi  produk  yang  dihasilkan  oleh  industri pengolahan  kopi  serta  semakin  meningkatnya  pertumbuhan kedai kopi di kota-kota besar di Indonesia.
Peramalan  merupakan  seni  dan  ilmu  untuk  memprediksi atau memperkirakan peristiwa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Peramalan dilakukan menggunakan data historis yang  diproyeksikan  ke  masa  depan  melalui  beberapa  bentuk model  matematika  [2].  Peramalan  juga  didefinisikan  sebagai proses  memprediksi  peristiwa  masa  depan  berdasarkan  data sebelumnya  pada  variabel  yang  relevan.  Data  sebelumnya tersebut  kemudian  digabungkan  dan  diproses  menggunakan metode untuk memprediksi kondisi masa depan [3].
Penelitian ini melakukan peramalan terhadap produksi kopi menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Jaringan Syaraf  Tiruan  merupakan  suatu  metode  yang  dapat menyelesaikan  hubungan  nonlinier  antara  produksi  dan berbagai  faktor  ekonomi,  serta  dapat  menyesuaikan  dengan perubahan  yang  akan  terjadi.  Arsitektur  Jaringan  Syaraf Tiruan  terdiri  dari  neuron  yang  berada  di  lapisan  input, tersembunyi,  dan  output  yang  saling  berhubungan  [4].  Salah satu  metode  yang  digunakan  dalam  Jaringan  Syaraf  Tiruan adalah  algoritma backpropagation .  Jaringan  Syaraf  Tiruan dengan  metode backpropagation memiliki  kemampuan  yang baik untuk melakukan peramalan [5].
Penelitian ini menerapkan JST dengan algoritma Backpropagation dalam melakukan ramalan terhadap produksi tanaman kopi menurut provinsi di Indonesia dengan menggunakan  aplikasi  Matlab  R2019b.  Persoalan  dalam meramalkan  produksi  tanaman  kopi  yang  dijadikan  bahan penelitian  merupakan  adaptasi  data  dari  produksi  tanaman kopi pada Badan Pusat Statistik.
Penelitian  ini  bertujuan    untuk  mengimplementasikan Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk  mengetahui  tingkat  kesalahan atau error dari  data  yang  dihasilkan  oleh  sistem  peramalan produksi  tanaman  kopi  terhadap  kebutuhan  dengan  algoritma Backpropagation . Menguji dan membandingkan hasil ramalan dari proses Jaringan Syaraf Tiruan berdasarkan hasil keluaran jaringan dengan target yang diharapkan.
Kecerdasan buatan adalah bagian dari ilmu komputer yang mempelajari  bagaimana  membuat  mesin  komputer  bisa melakukan  pekerjaan  seperti  dan  sebaik  yang  dilakukan  oleh manusia,  atau  bahkan  lebih  baik  dari  manusia  [6].  Menurut John McCarthy dalam Dahria (2008), Artificial Intelegent (AI) adalah  kegiatan  untuk  mengetahui  dan  memodelkan  proses- proses  berpikir  manusia  dan  mendesain  mesin  agar  dapat menirukan  perilaku  manusia.  Kecerdasan,  berarti  memiliki pengetahuan dan pengalaman, penalaran, bagaimana membuat keputusan dan mengambil Tindakan moral yang baik [7][8][9].
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah paradigma pemrosesan informasi  yang  terinspirasi  oleh  sistem  sel  saraf  biologis, seperti  pemrosesan  informasi  di  otak  manusia[10].  Jaringan biasanya diimplementasikan menggunakan komponen elektronik atau disimulasikan dalam aplikasi komputer [6].

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metodologi penelitian ini dilakukan secara sistematik yang dapat  digunakan  sebagai  pedoman  untuk  peneliti  dalam melaksanakan  ini  agar  hasil  yang  dicapai  tidak  menyimpang dan tujuan yang diinginkan dapat terlaksana dengan baik dan sesuai  dengan  tujuan  yang  telah  ditetapkan  sebetulnya. Kerangka kerja dalam melakukan penelitian ini adalah sebagai berikut :

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Langkah  mengumpulan  data  ini  dilakukan  untuk  pelatihan dan  pengujian  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Semakin  banyak  data yang  diperoleh,  semakin  baik  dan  bagus  Jaringan  Syaraf Tiruan  untuk  menyelesaikan  masalah.  Penelitian  ini menganalisa  literatur-literatur  yang  dipakai  sebagai  bahan referensi  dalam  penelitian  ini  adalah  dari  jurnal-jurnal  ilmiah dan buku tentang Jaringan Syaraf Tiruan khususnya algoritma Backpropagation dan  bahan  bacaan  lain  yang  mendukung penelitian.  Sumber  data  penelitian  ini  adalah  data  sekunder yaitu data yang diperoleh dari BPS tahun 2015-2019.
T ABEL I D ATA P RODUKSI T ANAMAN K OPI

## Sumber: Badan Pusat Statistik
Data-data tersebut dinormalisasi dalam interval [0,1] karena data  yang  digunakan  bernilai  positif.  Selain  itu  juga  terkait fungsi  aktivasi  yang  diberikan  yaitu  sigmoid  biner.  Fungsi sigmoid  adalah  fungsi  asimtotik  (tidak  pernah  mencapai  0 ataupun  1),  maka  transformasi  data  dilakukan  pada  interval yang  lebih  kecil  yaitu  [0.1;  0.8],  ditunjukkan  dengan persamaan .
Keterangan : 0.8 = Ketetapan x = Nilai data ke –n a = Nilai data terendah (data terendah dari setiap input) b = Nilai data tertinggi (data tertinggi dari setiap input)
T ABEL II H ASIL T RANSFORMASI P ELATIHAN D ATA T ABEL III H ASIL T RANSFORMASI P ENGUJIAN D ATA III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam  melakukan  pelatihan  dan  pengujian  hasil  dari peramalan  produksi  tanaman  kopi,  maka  pengenalan  pola tersebut  juga  akan  diujikan  ke  dalam  sistem  komputerisasi. Pelatihan  yang  dilakukan  dalam  Matlab  R2019b  dapat menggunakan berbagai fungsi, tujuannya adalah mempercepat pelatihan.

## A. Pelatihan Data dengan Pola 5-2-1
Setelah  dilakukan  perulangan  maka  ditemukan error minimum atau goal pada epoch ke 489, seperti pada gambar 3 berikut:
Gambar 3. Grafik Goal Penelitian 5-2-1

## B. Pelatihan Data dengan Pola 5-3-1
Setelah  dilakukan  perulangan  maka  ditemukan error minimum atau goal pada epoch ke 1699, seperti pada gambar 4 berikut:
Gambar 4. Grafik Goal Penelitian 5-3-1

## C. Pelatihan Data dengan Pola 5-4-1
Setelah  dilakukan  perulangan  maka  ditemukan error minimum atau goal pada epoch ke 417, seperti pada gambar 5 berikut:
Gambar 5. Grafik Goal Penelitian 5-4-1

## D. Pelatihan Data dengan Pola 5-5-1
Setelah  dilakukan  perulangan  maka  ditemukan error minimum atau goal pada epoch ke 293, seperti pada gambar 6 berikut:
Gambar 6. Grafik Goal Penelitian 5-5-1

## E. Pengujian Data dengan Pola 5-2-1
\
Gambar 7. Hasil dan Nilai Error Pada Pengujian Data dengan Pola 5-2-1
Dari  gambar  di  atas  didapatkan  grafik goal seperti  berikut ini:
Gambar 8. Grafik Goal Pengujian 5-2-1

## F. Pengujian Data dengan Pola 5-3-1
Gambar 9. Hasil dan Nilai Error Pada Pengujian Data dengan Pola 5-3-1
Dari  gambar  di  atas  didapatkan  grafik goal seperti  berikut ini:

## G. Pengujian Data dengan Pola 5-4-1
Gambar 11. Hasil dan Nilai Error Pada Pengujian Data dengan Pola 5-4-1
Dari  gambar  di  atas  didapatkan  grafik goal seperti  berikut ini:
Gambar 12. Grafik Goal Pengujian 5-4-1

## H. Pengujian Data dengan Pola 5-5-1
Gambar 13. Hasil dan Nilai Error Pada Pengujian Data dengan Pola 5-5-1
Dari  gambar  di  atas  didapatkan  grafik goal seperti  berikut ini:
Gambar 14. Grafik Goal Pengujian 5-5-1
Hasil  dari  keempat  pola  yang  digunakan  dalam  proses pengujian  data  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  algoritma Backpropagatiaon menggunakan Matlab dengan data peramalan  produksi  tanaman  kopi.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa model terbaik adalah pola 5-4-1 dengan proses epoch = 417 dan pencapaian MSE pada saat pengujian dengan MSE = 0.001 dengan akurasi 99.9990002%.
Adapun  data  perbandingan  dari  masing-masing  pola  dapat dilihat pada tabel IV.
T ABEL IV P ERBANDINGAN M ASING -M ASING P OLA

## I. Perbandingan Hasil Peramalan Produksi Puncak
Setelah dilakukan proses pelatihan data dan pengujian data akan  dilakukan  perbandingan  data  produksi  puncak  dengan hasil  peramalan  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan algoritma Backpropagation .  Berikut  hasil  dari  perbandingan Produksi  puncak  data  aktual  dan  data  Peramalan  dengan Jaringan  Syaraf  Tiruan  algoritma Backpropagation dengan pola 5-4-1 yang dapat dilihat pada tabel V.
T ABEL V P ERBANDINGAN H ASIL P REDIKSI
Dari data di atas dapat dilihat tingkat error terbesar terdapat pada  Provinsi  Di  Yogyakarta  dengan  selisih error sebesar  - 18.725  Ton  dengan  persentase  akurasi  4071%  dan  persen error sebesar -3971% dan Provinsi Papua Barat dengan selisih error sebesar -18.056 Ton dengan persentase akurasi 90380% dan persen error sebesar -90280%. Hal ini terjadi karena hasil Peramalan  JST  pada  data-data  melebihi  target  data  aktualnya sehingga memiliki nilai error yang besar.
Berikut  perbandingan  grafik  hasil  peramalan  produksi puncak yang dapat dilihat pada gambar 15.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  data  dan  pengujian  tentang  peramalan produksi tanaman kopi, maka dari penelitian ini dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut.
1. Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  algoritma Backpropagation dapat  memperamalan  peramalan produksi tanaman kopi. Dengan menerapkan arsitektur jaringan  yang  paling  tepat  untuk  digunakan  dalam memperamalan  peramalan  produksi  tanaman  kopi adalah  dengan  pola  arsitektur  5-4-1  dengan  hasil persentasi 99.999002%.
2. Jaringan  Syaraf  Tiruan  dapat  melakukan  proses peramalan  dengan  lebih  efisien  dengan  menggunakan aplikasi Matlab karena hasil dari peramalan-peramalan produksi  tanaman  kopi  sangat  berpengaruh  dengan pola-pola arsitektur yang dilatih. Sehingga menghasilkan  pola  arsitektur  jaringan  5-4-1  dengan proses  epoch  =  417  dan  pencapaian  MSE  pada  saat pengujian  dengan  MSE  =  0.001  dengan  akurasi 99.9990002%.
3. Selisih  antara  beban  data  aktual  dengan  beban  hasil peramalan  Jaringan  Syaraf    Tiruan  dinyatakan  dalam persentase  atau  persen error .  Tingkat error terbesar terdapat  pada  Provinsi  Di  Yogyakarta  dengan  selisih error sebesar  -18.725  Ton  dengan  persentase  akurasi 4071% dan persen error sebesar  -3971% dan Provinsi Papua  Barat  dengan  selisih error sebesar  -18.056  Ton dengan  persentase  akurasi  90380%  dan  persen error sebesar  -90280%.  Hal  ini  terjadi  karena  hasil Peramalan  JST  pada  data-data  melebihi  target  data aktualnya sehingga memiliki nilai error yang besar.
4. Dengan menggunakan aplikasi Matlab dapat membantu untuk mempermudah dalam proses peramalan peramalan produksi tanaman kopi.Kesimpulan berisi tentang poin-poin utama artikel. Kesimpulan  hendaknya  tidak  mengulangi  yang  sudah dituliskan  di  bagian  Abstrak,  akan  tetapi  membahas hasil-hasil yang penting, penerapan maupun pengembangan  dari  penelitian  yang  dilakukan.  Bagian ini  hendaknya  juga  dapat  menunjukkan  apakah  tujuan penelitian dapat tercapai.

## R EFERENSI
[1] P.  Indrayati  Sijabat,  Y.  Yuhandri,  G.  Widi  Nurcahyo,  and  A.  Sindar, “Algoritma  Backpropagation  Prediksi  Harga  Komoditi  terhadap Karakteristik  Konsumen  Produk  Kopi  Lokal  Nasional,” Digit.  Zo.  J. Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  96–107,  2020,  doi: 10.31849/digitalzone.v11i1.3880.
[2] F.  Agus,  Samuel  Haryanto,  D.  Puspitaningrum,  and  Ernawati,  “Untuk Memprediksi Cuaca ( Studi Kasus : Kota Bengkulu ),” Rekursif , vol. 3, no. 2, pp. 82–94, 2015.
[3] A. S. Rachman, I. Cholissodin, and M. A. Fauzi, “Peramalan Produksi Gula  Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation Pada  PG  Candi  Baru  Sidoarjo  Adi,” Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  2,  no.  4,  pp.  1683–1689,  2018,  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/322963136.
[4] M.  K.  Rima  Liana  Gema,  S.Kom,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Propagasi Balik Dalam Prediksi Persediaan Ternak Sapi Potong ( Studi Kasus Di Wilayah  Sumatera  Barat  )  Rima,” J.  KomTekInfo  Fak.  Ilmu  Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 21–27, 2014.
[5] Muslimin,  “Peramalan  Beban  Listrik  Jangka  Menengah  Pada  Sistem Kelistrikan Kota Samarinda,” Jiti , 2015.
[6] D.  Monika,  A.  Ahmad,  S.  Wardani,  and  Solikhun,  “Model  Jaringan Syaraf  Tiruan  Dalam  Memprediksi  Ketersediaan  Cabai  Berdasarkan
Provinsi,” Teknika , 2019, doi: 10.34148/teknika.v8i1.140.
[7] Solikhun and M. Safii, “Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi,” J. Sains  Komput.  Inform. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  24–36,  2017,  [Online]. Available: http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti.
[8] D. H. Tanjung, “Jaringan Saraf Tiruan dengan Backpropagation untuk Memprediksi  Penyakit  Asma,” Creat.  Inf.  Technol.  J. ,  2015,  doi: 10.24076/citec.2014v2i1.35.
[9] F.  Dristyan,  “Prediksi  Jumlah  Penjualan  Kredit  Sepeda  Motor Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Semin. Nas. R. , vol. 1, no. 1, pp. 185–190, 2018.
[10]  M.  T.  P.  Manalu,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk  Memprediksi  Curah Hujan Sumatera Utara dengan Metode Back Propagation (Studi Kasus : BMKG Medan),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 35–40, 2016.