## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 1, June 2022, page 28-34 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i1.1773

## Model Prediksi Algoritma ANN Pada Jumlah Ekspor Barang Perhiasan Dan Berharga Menurut Negara Tujuan
Arifah Hanum 1,* , Tri Welanda 1 , Anjar Wanto 1 , Agus Perdana Windarto 2
1 Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* arifahhanumxrpl1@gmail.com, 2 triwelanda13@gmail.com, 3 anjarwanto@amiktunasbangsa.ac.id,
Abstrak- Saat  ini  Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  pengekspor  ke  negara-negara  industri  dan  berkembang.  Metode  yang dilakukan dalam penelitian prediksi ekspor perhiasan dan barang berharga dari negara tujuan utama ini menggunakan metode ANN (Artificial  Neural  Network).  Data  penelitian  yang  digunakan  berasal  dari  situs  resmi  pemerintah,  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia. Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan  yaitu  data  dari  tahun  2013  hingga  2020  yang  terdiri  dari  8  negara  tujuan  yaitu  Swiss, Singapura, Hong Kong, Uni Emirat Arab, Afrika Selatan, Taiwan, Amerika Serikat, dan India. Berdasarkan data ini dapat ditentukan model arsitektur jaringan, yaitu 3 - 4 - 1, 3 - 8 - 1, 3 - 12 - 1, 3 - 16 - 1 dan 3 - 20 - 1. Setelah dilakukan pelatihan dan pengujian dari 5  model  tersebut  maka  dapat  diperoleh  hasil  bahwa  model  arsitektur  terbaik  yaitu  pada  model    3-12-1  dengan  nilai  MSE  sebesar 0.033777975 pada metode  ANN.
Kata Kunci : ANN; Ekspor; Perhiasan; Berharga
Abstract- Currently Indonesia is one of the exporting countries to industrialized and developing countries. The methods carried out in the  research  of  the  prediction  of  the  export  of  jewelry  and  valuables  from  this  main  destination  country  use  the  ANN  (Artificial Neural  Network)  method.  The  research  data  used  comes  from  the  official  website  of  the  government,  the  Indonesian  Central Statistics Agency. In this study, the data used is data from 2013 to 2020 consisting of 8 destination countries, namely Switzerland, Singapore,  Hong  Kong,  United  Arab  Emirates,  South  Africa,  Taiwan,  the  United  States,  and  India.  Based  on  this  data  can  be determined network architecture model, namely 3 - 4 - 1, 3 - 8 - 1, 3 - 12 - 1, 3 - 16 - 1 and 3 - 20 - 1. After training and testing of the 5 models, it can be obtained that the best architectural model is on the 3-12-1 model with an MSE value of 0.033777975 on the ANN method.
Keywords: ANN; Export; Jewelry; Valuable

## 1. PENDAHULUAN
Ekspor  merupakan  barang  barang  dari  suatu  negara  yang  dikirim  ke  negara  lain  yang  memiliki  tujuan  yaitu  untuk memperoleh  keuntungan  (Anjelita  et  al.,  2019).  Keuntungan  lain  yang  diperoleh  dari  kegiatan  ekspor  yaitu  untuk memperkenalkan produk dari negeri sendiri ke negara lain,  meningkatkan ekonomi  negara,  menambah devisa negara, menjaga harga produk dalam negeri agar tetap  stabil, mengurangi tingkat pengangguran, serta dapat mencintai produk dalam negeri dengan rasa bangga (Windarto, 2017)(Hodijah & Angelina, 2021). Oleh karena itu perlu untuk melakukan prediksi terhadap ekspor barang perhiasan dan barang berharga. Metode prediksi yang digunakan yaitu algoritma ANN (Artificial Neural Network) yang merupakan salah satu metode yang sering dipakai untuk memprediksi data (Perera et al.,  2020)(Zhu  et  al.,  2021)(Bhakti,  2019).  Akan  tetapi  makalah  ini  akan  membahas  kemampuan  dari  algoritma  ANN untuk  melalukan  prediksi  berdasarkan  dataset  ekspor  barang  perhiasan  dan  barang  berharga  yang  diambil  dari  Badan Pusat Statistik, bukan  membahas tentang  hasil dari prediksi ekspor barang perhiasan dan berharga  untuk  kedepannya. Mengetahui performance dari sebuah algoritma Jaringan Saraf tiruan sangat penting dilakukan untuk menghasilkan data peramalan yang akurat.
Beberapa  penelitian  yang  sudah  dilakukan,  seperti  penelitian    menggunakan  algoritma  backpropagation  dan Fletcher-Reeves untuk menyelesaikan masalah prediksi suatu indeks harga konsumen (Wanto & Windarto, 2017). Pada penelitian  tersebut  algoritma  backpropagation  unggul  dalam  hal  akurasi  prediksi  dengan  75%  berbanding  67%,  tetapi dalam hal performance, MSE dan kecepatan, algoritma Fletcher-Reeves jauh lebih baik (Wanto et al., 2017). Keshtegar dkk (2019) membuat pearsitekturan nonlinear baru yang menggunakan modifikasi conjugate gradient Fletcher-Reeves untuk  memprediksi  ledakan  udara  yang  disebabkan  oleh  induksi  ledakan  (Keshtegar  et  al.,  2019) . Tinambunan  dkk (2020)  menggunakan  algoritma  Polak-Ribiere  untuk  meningkatkan  kinerja  dari    algoritma  backpropagation  standard dalam  hal  menyelesaikan  masalah  populasi  pada  penduduk.  Pada  penelitian  ini  algoritma  Polak-Ribiere  mampu meminimalkan iterasi dan penggunaan waktu (Tinambunan et al., 2020).
Berdasarkan  uraian  dari  penelitian-penelitian  sebelumnya,  maka  pada  penelitian  ini  akan  menganalisis performance  dari  algoritma  Powell-Beale  untuk  menyelesaikan  masalah  prediksi  pada  ekspor  barang  perhiasan  dan barang berharga  menurut  negara tujuan seperti Swiss, Singapura hingga India. Dataset ini  juga  akan digunakan untuk membantu  pembuktian  kinerja  dari  algoritma  tersebut.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  memperoleh  optimasi keakuratan  serta  pengukuran  Performance  dari  algoritma  tersebut  dalam  mencari  hasil  terbaik  untuk  menyelesaikan masalah prediksi pada ekspor barang perhiasan dan barang berharga .

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 1, June 2022, page 28-34 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i1.1773

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Ada  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  untuk  pelaksanaan  penelitian  ini,  yaitu  dapat  dilihat  pada  gambar  1  sebagai berikut.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 dapat dijelaskan yaitu hal pertama yang dilakukan yaitu . mengumpulkan data. Data yang dipakai adalah data jumlah ekspor barang perhiasan dan berharga menurut Negara tujuan. Kemudian, hal yang dilakukan ialah membagi  data  menjadi  2  bagian  yaitu  data  training  dan  data  testing.    Selanjutnya  menentukan  model  arsitektur  dan menentukan metode yang akan digunakan untuk masuk ke tahap proses pelatihan serta pengujian, setelah semua proses dilakukan  maka  akan  memperoleh  hasil  berdasarkan  metode  dan  model  yang  dipakai.  Kemudian  akan  dipilih  model yang terbaik dari model yang dipakai sebelumnya.

## 2.2 Sumber Data
Pengumpulan  data  yang  digunakan  yaitu  menggunakan  metode  kuantitatif,  yaitu  data  ekspor  barang  perhiasan  dan berharga  menurut  Negara  tujuan  tahun  2013-2020  (Tabel  1)  yang  terdiri  dari  Swiss,  Singapura,  Hongkong,  hingga India. Data yang digunakan  bersumber dari website Badan Pusat Statistik Indonesia.
Table 1. Jumlah Ekspor Barang Perhiasan dan Barang Berharga (Ton)
No Negara 2013 2014 …  2020 1 Swiss 3.2 3.3 … 5.9 2 Singapura 124.2  129.8  …  119.4 3 Hongkong 10.6 47.1 …  16.3 4 Uni Emirat Arab 0.8 12.1 … 2.2 5 Afrika Selatan 9.0 30.6 … 2.7 6 Taiwan 0.5 10.1 … 1.5 7 Amerika Serikat 153.0  187.8  …  172.7 8 India 3.2 1.6 … 0.1

## 2.3 Normalisasi
Berdasarkan  Tabel  1,  data  dibagi  menjadi  dua.  Data  tahun  2013  -  2015  dengan  target  2016  sebagai  data  pelatihan, kemudian  data  tahun  2017  -  2019  dengan  target  2020  sebagai  data  pengujian.  Selanjutnya  data  yang  sudah  dibagi menjadi  dua  akan  dinormalisasi  kan  menggunakan  persamaan  berikut  (Bhawika  et  al.,  2019)  (Siregar  et  al.,  2019) (Wanto et al., 2019) .
1 . 0 ) ( 8 . 0 '     a b a x
x (1)

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 1, June 2022, page 28-34 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i1.1773
Keterangan :
x'
= Hasil normalisasi
x = Data yang akan dinormalisasi
a = Data terkecil dari dataset
b = Data terbesar dari dataset

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Data Normalisasi
Pada Tabel 2 berikut ini adalah hasil  normalisai dari data pelatihan pada tahun 2013 sampai 2015 dengan tahun 2016 sebagai target. Data ini diambil berdasarkan pada table 1. Data ini dinormalisasi dengan menggunakan fungsi sigmoid seperti yang sudah dituliskan pada persamaan.
Table 2. Hasil Normalisasi Data Pelatihan No 2013 2014 2015 2016 (Target) 1 0.8096 0.1099 0.1915 0.2902 2 0.5388 0.5587 0.5821 0.5254 3 0.1358 0.2653 0.3707 0.3955 4 0.1011 0.1412 0.1298 0.8270 5 0.1302 0.2068 0.1394 0.1429 6 0.1000 0.1341 0.1851 0.1121 7 0.6410 0.7645 0.9000 0.8418 8 0.1014 0.1039 0.1582 0.1287
Tabel 3  berikut  ini  adalah  hasil  normalisasi  data  pelatihan  yang  dipakai  pada  tahun  2017  sampai  2019  dengan tahun  2020  sebagai  target.  Data  berikut  ini  diambil  berdasarkan  pada  table  1.  Data  ini  dinormalisasi  dengan menggunakan fungsi sigmoid seperti yang sudah dituliskan pada persamaan.
Table 3. Hasil Normalisasi Data Testing No 2017 2018 2019 2020 (Target) 1 0.1948  0.1439  0.1180 0.1190 2 0.4364  0.5577  0.4459 0.4911 3 0.2948  0.3869  0.3603 0.1531 4 0.1318  0.1203  0.1164 0.1069 5 0.1128  0.1210  0.1085 0.1085 6 0.1033  0.1003  0.1000 0.1046 7 0.6167  0.9000  0.8049 0.6659 8 0.1105  0.2525  0.1010 0.1000
Pada  Tabel  3  dan  Tabel  4,  pengolahan  data  dibantu  dengan  tools  matlab  2011b  untuk  menentukan  model arsitektur terbaik dengan ANN. Arsitektur menggunakan 1 metode yaitu Fletcher – Reeves. Setiap metode memiliki 5 model,  yaitu:  3-4-1,  3-8-1,  3-12-1,  3-16-1  dan  3-20-1.  Cara  menentukan  model  arsitektur  yang  terbaik  dengan menggunakan  metode  ANN  yaitu  menentukan  error  minimum  dari  proses  training  dan  proses  testing  yang  telah dilakukan.  Pada  penelitian  ini,  parameter  algoritma  Powell-Beale  yang  digunakan  dianalisis  menggunakan  aplikasi matlab 2011b, berikut dapat dilihat pada tabel  4 dibawah ini :
Tabel 4. Metode Traincgb
% Nilai parameter default Powell – Beale (traincgb) >> net.trainParam.epochs=1000; >> net.trainParam.show = 25; >> net.trainParam.showCommandLine = 0; >> net.trainParam. showWindow= 1; >> net.trainParam.goal = 0; >> net.trainParam.time = inf; >> net.trainParam.min_grad= 1e-6; >> net.trainParam.max_fail = 5; >> net.trainParam.searchFcn = ‘srchcha’

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 1, June 2022, page 28-34 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i1.1773
3.2. Pelatihan dan Pengujian
3.2.1 Pengujian model traincgb 3-4–1
Gambar 2. Training dengan model 3-4-1
Penjelasan Gambar 2 bahwa hasil pelatihan dengan menggunakan model 3-4-1 menghasilkan epoch sebesar 161 iterasi.

## 3.2.2 Pengujian model traincgb 3-8-1
Hasil pengujian dari model arsitektur model 3-8-1 dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Training dengan model 3-8-1
Penjelasan Gambar 3 bahwa hasil pelatihan dengan menggunakan model 3-8-1  menghasilkan epoch sebesar 243 iterasi.

## 3.2.3 Pengujian Model traincgb 3-12-1
Hasil pengujian dari model arsitektur model 3-12-1 dapat dilihat pada Gambar 4 berikut ini.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 1, June 2022, page 28-34 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i1.1773
Gambar 4. Training dengan model 3-12-1
Penjelasan Gambar 4 bahwa hasil pelatihan dengan menggunakan model 3 - 12 - 1 menghasilkan epoch 5 iterasi saja.

## 3.2.4 Pengujian Model traincgb 3-16-1
Hasil pengujian dari model arsitektur model 3 - 16 - 1 dapat dilihat pada Gambar 5 berikut ini.
Gambar 5. Training dengan model 3-16-1
Penjelasan Gambar 5 bahwa hasil pelatihan dengan menggunakan model 3-16-1 menghasilkan epoch 129 iterasi.

## 3.3. Penentuan Model Arsitektur Terbaik
Setelah  selesai  melakukan  pengujian  dan  penelitian  data  pada  model  3-4-1,  3-8-1,  3-12-1,  3-16-1, dan  3-20-1  dengan bantuan  tools  Matlab  dan  Microsoft  Excel,  diperolehlah  model  arsitektur  terbaik  yaitu  3-12-1  untuk  metode  traincgb dikarenakan tingkat akurasinya lebih tinggi dari model yang lainnya .

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 1, June 2022, page 28-34 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i1.1773
Table 5. Perbandingan Akurasi
Algoritma Arsitektur Fungsi Training Epoch (Iterasi) MSE Training MSE Testing / Performance ANN (Conjugate Gradient Powell-Beale) 3-4-1 traincgb 161 0.000000120 0.251023213 3-8-1 traincgb 243 0.000000014 0.300791706 3-12-1 traincgb 5 0.113821428 0.033777975 3-16-1 traincgb 129 0.000001284 0.183534516 3-20-1 traincgb 240 0.000000000 0.238087873
Gambar 6. Epoch (Iteration) ANN
Gambar 7. Grafik Performance Terbaik

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  sudah  dipaparkan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  Algoritma  Conjugate Powell-Beale dengan model arsitektur terbaik yaitu 3  - 12 – 1 dengan nilai MSE 0.033777975 dapat digunakan untuk melakukan  prediksi  ekspor  barang  perhiasan  dan  barang  berharga  di  Indonesia  menurut  negara  tujuan.  Data  yang dipakai  yaitu  data  ekpor  barang  perhiasan  dan  berharga  mulai  tahun  2013  –  2020  yang  diperoleh  dari  website  Badan Pusat  Statistik  Indonesia.  Secara  keseluruhan  juga  disimpulkan  bahwa  algoritma  powell-Beale  (traincgb)  dapat menghasilkan tingkat keoptimalan yang cukup baik, yaitu dengan menghasilkan nilai MSE / Performance yang rendah untuk mencapai konvergensi dan iterasi yang cukup cepat.

## REFERENCES
Anjelita,  M.,  Windarto,  A.  P.,  &  Wanto,  A.  (2019).  Analisis  Metode  K-Means  pada  Kasus  Ekspor  Barang  Perhiasan  dan  Barang Berharga Berdasarkan Negara Tujuan. Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) , 476–482.
Bhakti, H. D. (2019). Aplikasi Artificial Neural Network (ANN) untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Gresik. Jurnal Eksplora Informatika , 9 (1), 88–95.
Bhawika,  G.  W.,  Purwantoro,  P.,  Achmad  Daengs,  G.  S.,  Sudrajat,  D.,  Rahman,  A.,  Makmur,  M.,  Rohmah,  R.  A.,  &  Wanto,  A.
161 243 5 129 240 traincgb traincgb
traincgb traincgb traincgb 3-4-1 3-8-1 3-12-1 3-16-1 3-20-1
ANN (Conjugate Gradient Powell-Beale)
Epoch (Iteration)
traincgb traincgb traincgb traincgb traincgb 3-4-1 3-8-1 3-12-1 3-16-1 3-20-1 ANN (Conjugate Gradient Powell-Beale)
0,251023213 0,300791706 0,033777975 0,183534516  0,238087873

## MSE Testing / Performance

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 1, June 2022, page 28-34 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i1.1773
(2019).  Implementation  of  ANN  for  Predicting  the  Percentage  of  Illiteracy  in  Indonesia  by  Age  Group. Journal  of  Physics: Conference Series , 1255 (1), 6–12. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1255/1/012043
Hodijah, S., & Angelina, G. P. (2021). Analisis Pengaruh Ekspor Dan Impor Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia. Jurnal Manajemen Terapan Dan Keuangan , 10 (01), 53–62. https://doi.org/10.22437/jmk.v10i01.12512
Keshtegar, B., Hasanipanah, M., Bakhshayeshi, I., & Esfandi Sarafraz, M. (2019). A novel nonlinear modeling for the prediction of blast-induced  airblast  using  a  modified  conjugate  FR  method. Measurement:  Journal  of  the  International  Measurement Confederation , 131 , 35–41. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2018.08.052
Perera,  A.,  Azamathulla,  H.  M.  D.,  &  Rathnayake,  U.  (2020).  Comparison  of  different  artificial  neural  network  (ANN)  training algorithms to predict the atmospheric temperature in Tabuk, Saudi Arabia. Mausam , 71 (2), 233–244.
Siregar, E., Mawengkang, H., Nababan, E. B., & Wanto, A. (2019). Analysis of Backpropagation Method with Sigmoid Bipolar and Linear  Function  in  Prediction  of  Population  Growth. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1255 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1255/1/012023
Tinambunan,  M.  H.,  Nababan,  E.  B.,  &  Nasution,  B.  B.  (2020).  Conjugate  Gradient  Polak  Ribiere  in  Improving  Performance  in Predicting  Population  Backpropagation. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering , 835 (1),  3–9. https://doi.org/10.1088/1757-899X/835/1/012055
Wanto,  A.,  Ginantra,  N.,  Nurmawati,  N.,  Bhawika,  G.  W.,  Achmad  Daengs,  G.  S.,  Purwantoro,  P.,  Abdussakir,  A.,  & Taufiqurrahman, T. (2019). Analysis of the Backpropagation Algorithm in Viewing Import Value Development Levels Based on Main Country of Origin. Journal of Physics: Conference Series , 1255 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1255/1/012013 Wanto,  A.,  &  Windarto,  A.  P.  (2017).  Analisis  Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen  Berdasarkan  Kelompok  Kesehatan  Dengan Menggunakan Metode Backpropagation. Jurnal & Penelitian Teknik Informatika Sinkron , 2 (2), 37–43.
Wanto, A., Zarlis, M., Sawaluddin, & Hartama, D. (2017). Analysis of Artificial Neural Network Backpropagation Using Conjugate Gradient Fletcher Reeves in the Predicting Process. Journal of Physics: Conference Series , 930 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/930/1/012018
Windarto,  A.  P.  (2017).  Penerapan  Datamining  Pada  Ekspor  Buah-Buahan  Menurut  Negara  Tujuan  Menggunakan  K-Means Clustering Method. Techno.Com , 16 (4), 348–357. https://doi.org/10.33633/tc.v16i4.1447
Zhu, H., Leandro, J., & Lin, Q. (2021). Optimization of Artificial Neural Network (ANN) for Maximum Flood Inundation Forecasts.
Water (Switzerland) , 13 (16), 1–15. https://doi.org/10.3390/w13162252