## MODEL JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI TELUR AYAM PETELUR BERDASARKAN PROVINSI DI INDONESIA
Pipit Mutiara Putri 1) , Devi Monika 2) , Lulu Apriliani 3) , Solikhun 4)
1,2,3,4 Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar
1,2,3,4 Jln. Jenderal Sudirman Blok A No. 1,2,3 Pematangsiantar Email : 1 pmp09051999@gmail.com, 2 Monicadevi501@gmail.com, 3 luluapriliani3004@gmail.com,
4 solikhun@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
Improving  human  resources  cannot  be  achieved without  adequate  nutrition.  To  educate,  strengthen and  improve  the  achievements  of  Indonesian  people, much  depends  on  fulfilling  good  nutrition,  especially animal  protein  such  as  meat,  milk  and  eggs (Anonymous,  1990).Eggs  are  one  product  that  can meet  some  of  the  nutritional  needs  of  the  community. These livestock products also have the potential to be developed  optimally,  because  in  addition  to  the  price that  is  relatively  cheap  compared  to  other  animal proteins, the business is also relatively easy and even though it is cultivated in small-scale businesses it can increase income and expand employment opportunities  (Anonymous,  1994).  The  data  used  is data  from  the  National  Statistics  Agency  through  the website  www.bps.go.id.  The  data  is  data  on  the number of egg production of laying hens based on the provinces in 2010 to 2017. The algorithms used in this study  are  Artificial  Neural  Networks  with  the Backpropogation  method.  The  input  variables  used are  data  for  2010  (X1),  data  for  2011  (X2),  data  for 2012  (X3),  data  for  2013  (X4),  data  for  2014  (X5) data  for  2015  (X6)  and  data  in  2016  (X7)  with  a training  and  testing  architecture  model  of  4 architectures  namely  7-4-1,  7-8-1,  7-16-1dan  7-32-1. Target  data  is  taken  from  2017  data.  The  output produced is the best pattern of ANN architecture. The best architectural model is 32-1 with MSE 0.0082336 and an accuracy rate of 96.88%. From this model, the prediction  of  egg  production  of  laying  hens  is  based on the province of each province in Indonesia.
Keywords: Laying Egg Production, ANN, Backpropogation and Prediction

## Abstrak
Peningkatan  sumber  daya  manusia  tidak  mungkin tercapai  tanpa  gizi  yang  cukup.  Untuk  mencerdaskan dan  meningkatkan  prestasi  masyarakat  di  Indonesia, banyak  bergantung  pada  pemenuhan  gizi  yang  baik terutama protein hewani seperti daging, susu dan telur. Telur  merupakan  salah  satu  produk  yang  dapat
memenuhi  sebagian  kebutuhan  gizi  masyarakat. Produk hasil ternak ini juga mempunyai potensi untuk dikembangkan  secara  optimal,  karena  disamping harganya  yang  relative  murah  dibanding  protein hewani  yang  lainnya,  pengusahannya  juga  relative mudah  dan  walaupun  diusahakan  dalam  usaha  skala kecil mampu meningkatkan pendapatan dan memperluas  kesempatan  kerja.  Dengan  menggunakan data  dari  Badan  Pusat  Statistik  Nasional  melalui website  www.bps.go.id  didapat  data  jumlah  produksi telur  ayam  petelur  berdasarkan  provinsi  tahun  2010 sampai dengan tahun 2017. Algoritma yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah  Jaringan  Saraf  Tiruan dengan  metode Backpropogation .  dengan  model arsitektur  pelatihan  dan  pengujian  sebanyak  4 arsitektur  yakni  7-4-1,  7-8-1  ,7-16-1dan  7-32-1.  Data target  diambil  dari  data  tahun  2017.  Keluaran  yang dihasilkan  adalah  pola  terbaik  dari  arsitektur  JST. Model  arsitektur  terbaik  adalah  7-32-1  dengan  MSE 0,0082336 dan tingkat akurasi 96.88%. Dari model ini maka  dihasilkan  prediksi  jumlah  produksi  telur  ayam petelur  berdasarkan  provinsi  dari  masing-masing provinsi di Indonesia.
Kata  Kunci: Produksi  Telur    Ayam  Petelur ,  JST, Backpropogation dan Prediksi

## 1. Pendahuluan
Peningkatan  sumber  daya  manusia  tidak mungkin  tercapai  tanpa  gizi  yang  cukup.  Untuk mencerdaskan,  memperkokoh  dan  meningkatkan prestasi  manusia  Indonesia,  banyak  bergantung  pada pemenuhan  gizi  yang  baik  terutama  protein  hewani seperti daging, susu dan telur. Telur merupakan  salah satu produk yang dapat memenuhi sebagian kebutuhan gizi  masyarakat.  Produk  hasil  ternak  ini  juga mempunyai  potensi  untuk  dikembangkan  secara optimal,  karena  disamping  harganya  yang  relative murah  dibanding  protein  hewani  yang  lainnya, pengusahannya  juga  relative  mudah  dan  walaupun diusahakann  dalam  usaha  skala  kecil  mampu meningkatkan pendapatan dan memperluas kesempatan kerja .
Pada penelitian terbaru telah ditemukan  bahwa lemak pada telur adalah jenis tidak jenuh (unsaturated), meskipun  terdapat  juga  kolestrol  jahat namun  lebih  banyak  berisi  kolestrol  baik.  Saat  ini banyak  ditemukan  telur  dengan  stempel  rendah kolestrol  (telur  renkoles).  Pertimbangan  pentingnya telur  tersebut,  Pemerintah  selalu  berupaya  untuk meningkatkan  ketahanan  pangan  terutama  yang bersumber  dari  peningkatan  produksi  dalam  negeri. Pertimbangan  tersebut  menjadi  semakin  penting  bagi Indonesia  karena  jumlah  penduduknya  semakin  besar dengan  sebaran  populasi  yang  luas  dan  cakupan geografis yang tersebar. Tercatat dari sejak tahun 2010 hingga  tahun  2017  produksi  telur  di  Indonesia  terus mengalami  peningkatan.  Tidak  hanya  dalam  skala nasional  tapi  juga  berdasarkan  provinsi  juga  terlihat jelas bahwa produk telur terus mengalami peningkatan.
Untuk  menstabilkan  persediaan  dan  harga Telur  ayam,  maka  pemerintah  harus  mengetahui berapa  produksi  dalam  negeri.  Dengan  mengetahui beberapa persediaan produksi telur ayam , hal ini akan mengurangi  resiko  kelebihan  import  telur  ayam  dari luar negeri sehingga dapat menghemat uang Negara.
Melihat  permasalahan  yang  cukup  kompleks tersebut,  tentunya  dibutuhkan  suatu  metode  yang dapat  lebih  efektif  dalam  memprediksi  jumlah produksi  telur  ayam  petelur  berdasarkan  provinsi dalam  pemenuhan  kebutuhan  bahan  masak  pangan  di Indonesia.  Adapun  metode  yang  akan  digunakan dalam    m e m p r e d i k s i   jumlah  produksi  telur ayam  petelur  berdasarkan  provinsi  di  Indonesia penelitian  menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  (JST)  .  Dan  peneliti  dalam  penerapannya menggunakan  sebuah    teknik  peramalan  yang  dapat digunakan untuk melakukan prediksi yaitu backpropogation .  Dengan  menggunakan  teknik  ini dimaksudkan  untuk  membuat  sebuah  sistem  yang dapat m e m p r e d i k s i   jumlah  produksi  telur ayam  berdasarkan  provinsi  di  Indonesia.  Diharapka melalui sistem ini dapat membantu pemerintah dalam meningkatkan ketahanan pangan di Indonesia khususnya produksi telur ayam petelur .

## 2. Metode
2.1. Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegent)
Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau
AI) didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan  oleh  suatu  entitas  buatan.  Sistem  seperti ini  umumnya  dianggap  komputer.  Kecerdasan diciptakan  dan  dimasukkan  ke  dalam  suatu  mesin
(komputer)  agar  dapat  melakukan  pekerjaan  seperti yang  dapat  dilakukan  manusia.  Kecerdasan  Buatan (Artificial  Intelligence  atau  AI)  didefinisikan  sebagai kecerdasan  yang  ditunjukkan  oleh  suatu  entitas buatan.  Sistem  seperti  ini  umumnya  dianggap komputer.  Kecerdasan  diciptakan  dan  dimasukkan  ke dalam  suatu  mesin  (komputer)  agar  dapat  melakukan pekerjaan  seperti  yang  dapat  dilakukan  manusia.  AI adalah  bidang  studi  berdasarkan  pada  premis  bahwa pikiran  cerdas  dapat  dianggap  sebagai  bentuk perhitungan  [1].

## 2.2. Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan syaraf tiruan (JST) adalah paradigm pemrosesan  suatu  informasi    Yang  terinspirasi  oleh sistem  sel  syaraf  biologi.  Jaringan  ini  biasanya menggunakan komponen elektronik atau disimulasikan pada aplikasi computer [2].

## 2.3. Algoritma Backpropogation
Pendekatan  jaringan  saraf  tiruan  dapat meniru  perilaku  yang  kompleks  dan  non-linear melalui  neuron,  dan  telah  banyak  digunakan  dalam prediksi.  Model  yang  paling  banyak  digunakan  pada kecerdasan  buatan  adalah  model backpropagation . 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 [3].

## 2.4. Arsitektur Jaringan Backpropagation
JST propagasi balik adalah JST dengan topologi multi-lapis  ( multilayer) dengan  satu  lapis  masukan (lapis X), satu  atau  lebih  lapis hidden atau tersembunyi  (lapis Z )  dan  satu  lapis  keluaran  (lapis Y ).  Setiap  lapis  memiliki  neuron-neuron  (unit-unit) yang dimodelkan dengan lingkaran (lihat Gambar 1). Di antara neuron pada satu lapis dengan neuron pada lapis  berikutnya dihubungkan dengan  model koneksi yang memiliki bobot-bobot ( weights ), w dan v . Lapis tersembunyi  dapat  memiliki bias ,  yang  memiliki bobot sama dengan satu [4]
Gambar 1. Arsitektur jaringan backpropagation

## 2.5. Langkah-Langkah  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation
Langkah-langkah  dalam  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation meliputi tiga fase yaitu : 1. Fase I : Propagasi Maju
Selama  propagasi  maju,  sinyal  masukan  (= xi )
dipropagasikan ke lapis tersembunyi menggunakan  fungsi  aktivasi  yang  ditentukan. Keluaran  dari  setiap  unit  lapis  tersembunyi  (= zj ) tersebut selanjutnya dipropagasikan maju lagi ke    lapis  tersembunyi  di  atasnya  menggunakan fungsi  aktivasi  yang  ditentukan.    Demikian seterusnya hingga menghasilkan keluaran jaringan  (= yk ).  Berikutnya,    keluaran    jaringan (= yk ) dibandingkan  dengan  target  yang  harus dicapai    (= tk ).    Selisih tk - yk adalah  kesalahan yang  terjadi.  Jika  kesalahan  ini  lebih  kecil  dari batas  toleransi  yang  ditentukan,  maka  iterasi dihentikan.  Akan  tetapi    apabila    kesalahan masih  lebih  besar  dari  batas  toleransinya,  maka bobot    setiap    garis    dalam    jaringan    akan dimodifikasikan    untuk    mengurangi  kesalahan yang terjadi.
2. Fase II :   Propagasi Mundur
Berdasarkan  kesalahan tk-yk ,  dihitung  faktor δk ( k =1,    2,    …, m )    yang  dipakai    untuk mendistribusikan kesalahan di unit yk ke semua unit  tersembunyi  yang    terhubung  langsung dengan yk . δk juga    dipakai    untuk  mengubah bobot    garis    yang  menghubungkan  langsung dengan unit keluaran. Dengan  cara  yang  sama, dihitung δj di  setiap  unit  di  lapis  tersembunyi sebagai dasar perubahan bobot semua garis yang berasal  dari  unit  tersembunyi  di  lapis  di bawahnya. Demikian seterusnya  hingga  faktor δ di  unit  tersembunyi  yang  berhubungan  langsung dengan unit masukan dihitung.
3. Fase III :   Perubahan Bobot
Setelah  semua  faktor δ dihitung,  bobot  semua garis  dimodifikasi  bersamaan.  Perubahan  bobot suatu  garis  didasarkan  atas  faktor δ  neuron di
lapis  atasnya.    Sebagai  contoh,  perubahan  bobot garis  yang  menuju  ke  lapis  keluaran  didasarkan atas  dasar δk yang  ada  di  unit  keluaran.  Ketiga fase  tersebut  diulang  ulang  terus  hingga  kondisi penghentian dipenuhi. Umumnya kondisi penghentian  yang  sering  dipakai  adalah  jumlah iterasi  atau  kesalahan.    Iterasi    akan  dihentikan jika    jumlah    iterasi    yang    dilakukan  sudah melebihi    jumlah    maksimum    iterasi    yang ditetapkan,  atau    jika    kesalahan    yang    terjadi sudah  lebih    kecil    dari    batas    toleransi    yang diijinkan[5].
Algoritma  pelatihan  untuk  jaringan Backpropagation dengan satu layar tersembunyi (dengan fungsi aktivasi sigmoid biner ) adalah[6]: Langkah 0 :  Inisialisasi  semua  bobot  dengan
bilangan acak kecil.
Langkah 1 :  Jika  kondisi  penghentian  belum dipenuhi, lakukan langkah 2-8. Langkah 2 :  Untuk setiap pasang data pelatihan, lakukan langkah 3-8. Langkah 3 :  Langkah 3 (langkah 3-5 merupakan fase 1). Tiap  unit  masukan  menerima sinyal  dan  meneruskannya  ke  unit tersembunyi diatasnya.
Langkah 4 :  Hitung  semua  keluaran  di  unit tersembunyi zj ( j = 1, 2,..., p ).
Langkah 5
:  Hitung  semua  keluaran  jaringan di unit keluaran yk ( k = 1, 2,..., m ) :
Menghitung kembali sesuai dengan fungsi aktivasi:
) Langkah 6
:  (langkah 6-7 merupakan fase 2)
Hitung  faktor δ unit  keluaran berdasarkan  kesalahan  di  setiap unit keluaran yk ( k = 1, 2,..., m ). =
= target keluaran δk merupakan  unit kesalahan  yang  akan  dipakai dalam  perubahan  bobot  layar dibawahnya.  Hitung  perubahan
bobot wkj dengan laju pemahaman α. , k = 1, 2, ..., m , j = 0, 1,
..., p
Langkah 7 :  Hitung faktor δ unit tersembunyi berdasarkan  kesalahan  di  setiap unit tersembunyi zj ( j = 1, 2, ..., p )
Faktor δ unit tersembunyi.
Hitung suku perubahan bobot vji. , j = 1, 2, ..., p , i = 0, 1, ..., n
Langkah 8
:  Hitung  semua  perubahan  bobot. Perubahan bobot garis yang menuju ke unit keluaran, yaitu ,
k = 1, 2, ..., m , j = 0, 1, ..., p n
Perubahan  bobot  garis  yang menuju  ke  unit  tersembunyi, yaitu:
, j = 1, 2, ..., p , i = 0, 1, ..., n
2.6. Karakteristik Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  Saraf  Tiruan  memiliki  beberapa karakteristik yang unik, diantaranya adalah :
1. Kemampuan untuk belajar
2. Kemampuan untuk mengeneralisasi
3. Kemampuan untuk
menyolusikan permasalahan  yang  tidak  bisa  atau  kurang baik  bila  dimodelkan  sebagai  sistem  linier, yang  menjadi  persyaratan  pada  beberapa metode  peramalan  lainnya,  seperti  model data deret waktu ( time series model ).
3. Hasil Dan Pembahasan
3.1. Perancangan Sistemedr
3.1.1. Pendefinisian Input dan Target
Data  Jumlah  Produksi  Telur  Ayam  Petelur Berdasarkan Provinsi akan diolah oleh Jaringan Saraf Tiruan  dengan  metode backpropogation .  Agar  data dapat  dikenali  oleh  Jaringan  Saraf  Tiruan,  maka  data harus  direpresentasikan  ke  dalam  bentuk  numerik antara  0  sampai  dengan  1,  baik  variabel  maupun isinya  yang  merupakan  masukan  data  Data  Jumlah Produksi Telur Ayam Petelur sebagai pengenalan pola dan  keluaran  yang  merupakan  prediksi  Data  Jumlah Produksi  Telur  Ayam  Petelur    yang  diperoleh  dari model  arsitektur  terbaik  pada  saat  penentuan  pola terbaik.  Hal  ini  dikarenakan  jaringan  menggunakan
fungsi  aktivasi  sigmoid  biner  (logsig)  yang  rangenya dari 0 sampai 1. Nilai-nilai  yang digunakan diperoleh berdasarkan  kategori  dari  masing-masing  variabel selain  juga  untuk  memudahkan  mengingat  dalam pendefinisiannya .

## 3.1.2. Pendefinisian Input
Variabel  Jumlah  Produksi  Telur  Ayam Petelur  Berdasarkan  Provinsi  di  Indonesia  adalah kriteria  yang  menjadi  acuan  dalam  pengambilan keputusan  pada  penilaian  dengan  menggunakan Jaringan  Saraf  Tiruan.  Variabel  ditentukan  dengan cara  melihat  ketergantungan  data  terhadap  penelitian yang  dilakukan.  Kriteria  yang  digunakan  berdasarkan data  dari  Badan  Pusat  Statistik  Nasional (Online : www.bps.go.id ) .  Adapun  daftar  variabel  dalam memprediksi  Data  Jumlah  Produksi  Telur  Ayam Petelur  tabel 1 :
Tabel 1. Daftar Kriteria Jumlah Produksi Telur Ayam Petelur Berdasarkan  Provinsi di Indonesia
No Variabel Nama Kriteria 1 X1 Data Tahun 2010 2 X2 Data Tahun 2011 3 X3 Data Tahun 2012 4 X4 Data Tahun 2013 5 X5 Data Tahun 2014 6 X6 Data Tahun 2015 7 X7 Data Tahun 2016 8 Target Data Tahun 2017

## Sumber : Badan Pusat Statistik Nasional
Data  input  diperoleh  dari  website  Badan  Pusat Statistik  Nasional  tentang  Memprediksi  Jumlah Produksi Telur Ayam Petelur Berdasarkan Provinsi di Indonesia.  Data  sampel  yang  digunakan  adalah  data Jumlah  Produksi  Telur  Ayam  Petelur  Berdasarkan Provinsi Tahun 2010 sampai Tahun 2017 yang terdiri dari  32  provinsi.  Masing  masing  data  memiliki  7 variabel  dan  1  target.  Data  ini  nantinya  akan ditransformasikan  ke  sebuah  data  antara  0  sampai  1 sebelum dilakukan pelatihan dan pengujian
menggunakan Jaringan Saraf Tiruan metode backpropagation dengan rumus :

## 3.1.3 Pendefinisian Target
Adapun  data  target  adalah  Data  Jumlah Produksi  Telur  Ayam  Petelur  Berdasarkan  Provinsi Tahun 2017

## 3.2.  Pengolahan Data
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  bantuan Matlab R2011a aplikasi perangkat lunak. Sampel Data Jumlah  Produksi  Telur  Ayam  Petelur  Berdasarkan
0.8( ) ' 0.1 x a x b a − = + −
Propinsi. Data ini akan digunakan pada data pelatihan dan  data  pengujian.  Sampel  data  yang  telah  diproses dan ditranformasikan adalah sebagai berikut.
Tabel 2. Sampel Data Memprediksi Jumlah Produksi Telur Ayam Petelur Berdasarkan Provinsi di Indonesia
N o Provi nsi Variabel X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Targ et
1 Aceh 1961. 62 241 9 364 0 219 8 189 2 3080. 17 3713. 7 3973.
66
2 Sumat era Utara 7430 1.83 792 04 108 018 140 711 132 949 1362 57.7 1414 83.61 1421
18.94
3 Sumat era Barat 5553 7.59 601 48 626 87 656 88 637 06 6504 6.41 6424 6.41 6468
8.7
4 Riau 1748. 11 138 4 202 2 221 7 101 9 986.5 3 2396. 11 2444.
03
5 Jambi 3847. 75 477 1 464 1 733 2 495 0 4878. 04 5414. 35 5780.
36
6 Sumat era Selata n 4761 6.49 487 26 495 40 591 06 553 54 5624 2.04 5670 1.04 5845
1.99 7 Bengk ulu 451.8 2 582 576 529 561 986.9 3 1272. 84 1441. 49 8 Lamp ung 4047 0.31 448 78 613 35 513 88 507 86 3783 9.27 3928 6.21 4299 2.86 9 Kep.
Bangk a Belitu ng 579.7 9 593 544 123 8 669 582.7 8 890.5 7 1006.
7
1 0 Kep. Riau 6935. 16 712 9 342 5 315 4 292 7 3620. 18 5041. 82 7021. 74 1
1 Jawa Barat
1034 27.58 115 787 120 123 131 586 134 581 1334 35.77 1391 92.78 1458
61.76 1 2 Jawa Tenga h 1748 83.79 179 974 192 071 204 357 191 546 2021 10.15 2147 24.97 2088
85.4 1 3 Di Yogya karta
2336 1.24 261 11 258 02 246 60 264 93 2808 3.47 2838 9.11 2847
1.53 1 4 Jawa Timur 2095 15.63 235 832 270 700 293 532 291 399 3900 55.43 4457 92.69 4556
00.13 1 5 Bante n
4158 0.62 576 26 474 55 467 51 402 79 4591 8.23 5844 7.26 5958
6.86
1
6 Bali 2947 1.58 366 06 479 69 365 90 366 02 4098 6.77 4900 4.27 4944
0.41 1 7 Nusa
Tengg ara Barat 9008. 08 126 8 133 8 155 1 229 3 3598. 26 5025. 51 5259.
45
1 8 Nusa
Tengg ara Timur
705.1 3 138 5 116 4 131 7 133 3 1341. 05 1346.
05 1353.
47
1 9
Kalim antan
Barat 1625 6.56 156 13 239 06 198 75 438 00 3185 0.61 2762 0.66 2989
1.7
2
0 Kalim antan Tenga
h 538 120 209 285 119 1 1402. 79 1735. 95 2058.
2
2 1 Kalim antan Selata
n 2899 0.29 202 86 209 55 339 47 476 51 6026 1.83 6457 4.21
6586 5.7 2
2 Kalim antan Timur
1216 4.32 803 2 122 40 946 2 529 1 7451. 19 6493. 18 6623. 04
2 3 Sulaw esi Utara 7315. 74 783 8 855 2 977 4 994 9 1045 3.3 1096 8.53 1100
2.18
2 4
Sulaw esi Tenga 4445. 1 529 7 462 1 669 0 783 7 7388. 68 9538. 05 1903 9.43
N o Provi nsi Variabel
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Targ et
h
2 5 Sulaw esi Selata n
4590 3.04 500 03 601 44 640 17 808 15 8933 0.6 9051 3.88 9503 9.59 2 6 Sulaw esi Tengg ara 1413. 78 136 9 112 6 111 3 119 1 1524. 07 2217. 45 2804.
57
2 7 Goron talo 1551. 19 156 5 214 9 243 7 277 3 2828. 39 2784. 77 2797.
18
2 8 Sulaw esi Barat 137.7 2 607 638 774 770 1106. 58 1187. 82 1268.
67
2 9 Maluk u 284.8 6 348 371 83 155 72.04 145.1 164.3
4
3 0 Maluk u Utara 140 108 38 130 325 227 108.6 2 157.3 3 246.5
8
3 1 Papua Barat 338.1 9 494 705 784 210 9 913.9 956 987.4
1
3 2 Papua 752.2 2 101 3 115 3 931 865 2709. 72 4220. 29 4740.
84
Sumber : Badan Pusat Statistik Nasional
Tabel 3. Sampel dari data yang telah ditransformasikan
N o Nama Data X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Tar get
1 Data 1 0.10 332 0.10 412 0.10 627 0.103 73 0.10 320 0.10 528 0.10 640 0.10
685
2 Data 2 0.23 036 0.23 897 0.28 958 0.346 99 0.33 336 0.33 917 0.34 835 0.34
946
3 Data 3 0.19 741 0.20 551 0.20 996 0.215 23 0.21 175 0.21 411 0.21 270 0.21 348 4 Data 4 0.10 294 0.10 230 0.10 342 0.103 77 0.10 166 0.10 161 0.10 408 0.10
417
5 Data 5 0.10 663 0.10 825 0.10 802 0.112 75 0.10 857 0.10 844 0.10 938 0.11
002
6 Data 6 0.18 350 0.18 545 0.18 688 0.203 68 0.19 709 0.19 865 0.19 945 0.20
253
7 Data 7 0.10 067 0.10 090 0.10 089 0.100 80 0.10 086 0.10 161 0.10 211 0.10 241 8
Data 8 0.17 095 0.17 869 0.20 759 0.190 12 0.18 906 0.16 633 0.16 887 0.17 538 9
Data 9 0.10 089 0.10 091 0.10 083 0.102 05 0.10 105 0.10 090 0.10 144 0.10 164 1 0 Data 10 0.11 205 0.11 239 0.10 589 0.105 41 0.10 501 0.10 623 0.10 873 0.11 221 1 1 Data 11 0.28 151 0.30 322 0.31 083 0.330 97 0.33 623 0.33 421 0.34 432 0.35 604 1 2 Data 12 0.40 700 0.41 594 0.43 719 0.458 77 0.43 627 0.45 482 0.47 697 0.46 672 1 3 Data 13 0.14 090 0.14 573 0.14 519 0.143 18 0.14 640 0.14 919 0.14 973 0.14 988 1 4 Data 14 0.46 783 0.51 404 0.57 528 0.615 38 0.61 163 0.78 489 0.88 278 0.90 000 1 5 Data 15 0.17 290 0.20 108 0.18 321 0.181 98 0.17 061 0.18 052 0.20 252 0.20 452
N o Nama Data X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Tar get 1 6 Data 16 0.15 163 0.16 416 0.18 412 0.164 13 0.16 415 0.17 185 0.18 593 0.18 670 1 7 Data 17 0.11 569 0.10 210 0.10 222 0.102 60 0.10 390 0.10 619 0.10 870 0.10 911 1 8 Data 18 0.10 111 0.10 231 0.10 192 0.102 19 0.10 221 0.10 223 0.10 224 0.10
225
1 9 Data 19 0.12 842 0.12 729 0.14 186 0.134 78 0.17 680 0.15 581 0.14 838 0.15 237 2 0 Data 20 0.10 082 0.10 008 0.10 024 0.100 37 0.10 197 0.10 234 0.10 292 0.10 349 2 1 Data 21 0.15 079 0.13 550 0.13 667 0.159 49 0.18 356 0.20 571 0.21 328 0.21 555 2 2 Data 22 0.12 124 0.11 398 0.12 137 0.116 49 0.10 917 0.11 296 0.11 128 0.11 150
2
3 Data 23 0.11 272 0.11 364 0.11 489 0.117 04 0.11 735 0.11 823 0.11 914 0.11
920
2 4 Data 24 0.10 768 0.10 918 0.10 799 0.111 62 0.11 364 0.11 285 0.11 662 0.13 331
2 5
Data 25 0.18 049 0.18 769 0.20 550 0.212 30 0.24 180 0.25 676 0.25 883 0.26 678 2 6 Data 26 0.10 236 0.10 228 0.10 185 0.101 83 0.10 197 0.10 255 0.10 377 0.10 480
2
7 Data 27 0.10 260 0.10 262 0.10 365 0.104 15 0.10 474 0.10 484 0.10 476 0.10 479 2 8 Data 28 0.10 012 0.10 094 0.10 099 0.101 23 0.10 123 0.10 182 0.10 196 0.10 210 2 9
Data 29 0.10 037 0.10 048 0.10 053 0.100 02 0.10 015 0.10 000 0.10 013 0.10 016 3 0 Data 30 0.10 012 0.11 891 0.10 010 0.100 44 0.10 027 0.10 006 0.10 015 0.10
031
3
1 Data 31
0.10 047 0.10 074 0.10 111 0.101 25 0.10 358 0.10 148
0.10 155 0.10 161 3 2 Data 32 0.10 119 0.10 165 0.10 190 0.101 51 0.10 139 0.10 463 0.10 729 0.10 820

## Sumber : Badan Pusat Statistik Nasional

## 3.3.  Perancangan Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  yang  digunakan  untuk  dalam memprediksi  Jumlah  Produksi  Telur  Ayam  Petelur
Berdasarkan Provinsi di Indonesia dengan backpropogation dengan langkah pembelajaran feedforward.  Jaringan  ini  memiliki  beberapa    lapisan, yaitu  lapisan    masukan  ( input ),    lapisan  keluaran ( output )  dan  beberapa  lapisan    tersembunyi  ( hidden ). Lapisan    tersembunyi  tersebut  membantu  jaringan untuk  dapat  mengenali  lebih  banyak  pola  masukan dibandingkan  dengan  jaringan  yang  tidak  memiliki lapisan  tersembunyi.  Parameter-parameter  dalam pembentukan jaringan backpropagation menggunakan 7 variabel masukan, 1 atau lebih lapisan tersembunyi  dan  1  lapisan  keluaran.  Adapun  model arsitektur  yang  digunakan  untuk  mendapatkan arsitektur  terbaik  adalah  4-1,  8-1,  16-1  dan  32-1. Model sampel arsitektur 4-1 dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 1. Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan Dalam Memprediksi Jumlah Produksi Telur Ayam Petelur Berdasarkan Provinsi Jaringan  Saraf  yang  akan  dibangun  adalah algoritma  propagasi  balik  ( backpropagation )  dengan fungsi  aktivasi Sigmoid .  Fungsi  aktivasi  dalam Jaringan Saraf Tiruan dipakai untuk proses perhitungan  terhadap  nilai  aktual output pada hidden layer dan  menghitung  nilai  aktual output pada output layer .

## 3.4. Pendefinisian Output
Hasil  yang  diharapkan  pada  tahap  ini  adalah deteksi  pola  menentukan  nilai  terbaik  untuk memprediksi  jumlah  produksi  telur  ayam  petelur berdasarkan  provinsi.  Hasil  pengujian  adalah  sebagai berikut :
a. Untuk  mengetahui  prediksi  jumlah  telur ayam petelur Berdasarkan Provinsi tentu saja didasarkan  pada  Data  Jumlah  produksi  telur ayam  petelur  Berdasarkan  Provinsi.  Output dari prediksi ini adalah pola arsitektur terbaik dalam  memprediksi  jumlah  produksi  telur ayam  petelur  Berdasarkan  Provinsi  dengan melihat error minimum.
b. Kategorisasi  Output  pelatihan  ( train )  dan pengujian ( test )
Kategori untuk output ditentukan oleh tingkat error  minimum dari  target.  Batasan  kategori tersebut terdapat pada tabel berikut:
Tabel 4 . Data Kategorisasi
No Keterangan Error Minimum 1 Benar 0.05 - 0.001 2 Salah > 0.05 3.5.

## Perancangan  arsitektur  Jaringan  Saraf Tiruan
Perancangan arsitektur Jaringan Saraf Tiruan untuk data pelatihan dan pengujian, maka digunakan 7 variabel input yaitu:
X 1 = Data Tahun 2010 X 2 = Data Tahun 2011 X 3 = Data Tahun 2012 X 4 = Data Tahun 2013 X 5 = Data Tahun 2014
X 6 = Data Tahun 2015 X 7 = Data Tahun 2016
Berikut  tahapan-tahapan  yang  akan  dilakukan dalam  pengguna  algoritma  propagasi  balik  dengan fungsi  aktivasi  sigmoid.  Tahapan  yang  harus dilakukan adalah sebagi berikut:
1. Inisialisasi  ( initialization ),  merupakan  tahap di  mana  variabel-variabel  nilai  akan  diset atau  didefinisikan  terlebih  dahulu,  misalnya seperti:  nilai  data  input, weight ,  nilai output yang diharapkan, learning rate dan nilai-nilai data lainnya.
2. Aktivasi (activation ),merupakan proses perhitungan terhadap nilai aktual output pada hidden  layer dan  menghitung  nilai actual output pada output layer . 3. Weight Training , merupakan proses perhitungan  nilai error  gradient pada output layer dan  menghitung  nilai error  gradient pada hidden layer 4. Iteration ,  merupakan  tahap  akhir  dalam penggujian,  dimana  jika  masih  terjadi error minimum yang  diharapkan  belum  ditemukan maka kembali pada tahap aktivasi ( activation ).

## 3.5.1. Pelatihan dan Pengujian Arsitektur 7-4-1
Data  Memprediksi  Jumlah  Produksi  Telur Ayam  Petelur  Berdasarkan  Provinsi  terdiri  dari  32 Data..  Berikut  adalah  hasil  pengujian  dengan  32  data pengujian  dengan  pola  pengujian  7-4-1.  Data  hasil pengujian  dan  Pelatihan  dapat  dilihat  pada  tabel sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Pelatihan dan Pengujian dengan Model
7-4-1 Pelatihan (Train) Pengujian(Test) N o Tar get Outp ut Error SSE N o Targ et Outp ut Erro r SSE 1 0.10 528 0.084 4479 0.021 9521 0.000 4819 1 0.106 395 0.084 4744 0.022 376 0.000 501
2 0.33 917 0.137 9801 0.210 3699 0.044 2555 2 0.348 347 0.091 391 0.258 069 0.066 6 3 0.21
411 0.060 3317 0.152 3683 0.023 2161 3 0.212 703 0.056
7361 0.156
744 0.024 569 4 0.10 161 0.085 2535 0.018 8265 0.000 3544 4 0.104 082 0.084 3621 0.019 808 0.000 392 5 0.10 844 0.086 3183 0.023 0617 0.000 5318 5 0.109 382 0.083 2006 0.026 819 0.000 719 6 0.19 865 0.068 6095 0.130 8405 0.017 1192 6 0.199 452 0.063 6328 0.138 897 0.019 292 7 0.10 161 0.086 0255 0.016 0845 0.000 2587 7 0.102 109 0.086 3057 0.016 104 0.000 259 8 0.16 633 0.068 2171 0.100 6529 0.010 131 8 0.168 868 0.051 6918 0.123 688 0.015 299 9 0.10 090 0.086 4033 0.015 0367 0.000 2261 9 0.101 438 0.085 7627 0.015 877 0.000 252 1 0 0.10 623 0.079 1459 0.029 5841 0.000 8752 1 0 0.108 728 0.082 3066 0.029 903 0.000 894 1 1 0.33 421 0.077 9315 0.266 3885 0.070 9628 1 1 0.344 324 0.078 7617 0.277 278 0.076 883 1 2 0.45 482 0.262 1673 0.214 8027 0.046 1402 1 2 0.476 974 0.274 6527 0.192 067 0.036 89 1 3 0.14 919 0.073 5148 0.076 2152 0.005 8088 1 3 0.149 731 0.074 543 0.075 337 0.005 676 1 4 0.78 489 0.791 3159 0.091 4641 0.008 3657 1 4 0.882 776 0.887 3654 0.012 635 0.000 16 1 5 0.18 052 0.053 9763 0.148 5437 0.022 0652 1 5 0.202 519 0.052 7768 0.151 743 0.023 026 1 6 0.17 185
0.066 3521 0.119 5779 0.014 2989 1 6 0.185 935 0.060 0034 0.126 697 0.016 052
Pelatihan (Train)
Pengujian(Test)
N o Tar get Outp ut Error SSE N o Targ et Outp ut Erro r SSE 1 7 0.10 619 0.081 7338 0.026 9662 0.000 7272 1 7 0.108 699 0.088 1673 0.020 943 0.000
439 1 8 0.10 223 0.086 0151 0.016 2249 0.000 2632 1 8 0.102 237 0.085 6744 0.016 576 0.000 275 1 9 0.15 581 0.096 1516 0.052 2284 0.002 7278 1 9 0.148 381 0.100 6855 0.051 684 0.002 671
2 0 0.10 234 0.086 8206 0.016 0994 0.000 2592 2 0 0.102 922 0.087 7799 0.015 71 0.000 247 2 1 0.20 571 0.096 9873 0.116 2927 0.013 524 2 1 0.213 279 0.120 3462 0.095 204 0.009 064
2
2 0.11 296 0.077 474 0.033 806 0.001 1428 2 2 0.111 277 0.076 5611 0.034 939 0.001 221
2 3 0.11 823 0.085 2311 0.033 9089 0.001 1498 2 3 0.119 136 0.084 2571 0.034 943 0.001 221 2 4 0.11 285 0.087 2955 0.029 3245 0.000 8599 2 4 0.116 624 0.087 0484 0.046 262 0.002
14
2 5 0.25 676 0.080 5869 0.178 2431 0.031 7706 2 5 0.258 834 0.085 0528 0.181 727 0.033 025 2 6 0.10 255 0.085 3765 0.018 3935 0.000 3383 2 6 0.103 768 0.085 9688 0.018 831 0.000 355 2 7 0.10 484 0.086 7228 0.018 0372 0.000 3253 2 7 0.104 764 0.086 3661 0.018 424 0.000
339
2 8 0.10 182 0.086 5053 0.015 4547 0.000 2388 2 8 0.101 96 0.086 3337 0.015 766 0.000
249
2 9 0.10 000 0.085 7384 0.014 3916 0.000 2071 2 9 0.100 128 0.085 8032 0.014 357 0.000 206 3 0 0.10 006 0.078 5156 0.021 6344 0.000 468 3 0 0.100 15 0.079 5084 0.020 802 0.000 433 3 1 0.10 148 0.087 2828 0.014 2672 0.000 2036 3 1 0.101 552 0.087 0325 0.014 577 0.000
213
3 2 0.10 463 0.085 9486 0.021 3414 0.000 4555 3 2 0.107 285 0.087 1456 0.021 054 0.000 443 Total
0.340
003
MSE 0.010
625
Akurasi Kebenaran % 96.88 %

## 3.5.2. Pelatihan dan Pengujian Arsitektur 7-8-1
Berikut  adalah  hasil  pengujian  dengan  7-8-1 data  pengujian  dengan  pola  pengujian  8-1.  Data  hasil pengujian  dan  Pelatihan  dapat  dilihat  pada  tabel sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Pelatihan dan Pengujian dengan Model
7-8-1 Pelatihan(Train) Pengujian(Test) N o Ta rge t Out put Erro r SSE N o Tar get Out put Erro r SSE 1 0.1 052
8 0.08 0624
9 0.025 7751 0.00
0664 4 1 0.10 639
5 0.08 0852 5 0.025 9975 0.00
0675 9
2 0.3 391
7 0.31 5271
7 0.033 0783 0.00
1094 2 2 0.34 834
7 0.44 1277 5 - 0.091 8175 0.00 8430 5 3 0.2 141
1 0.11 6011
8 0.096 6882 0.00
9348 6 3 0.21 270
3 0.12 2354
7 0.091 1253 0.00
8303 8 4 0.1 016
1 0.08 0585
8 0.023 4942 0.00 0552 4 0.10 408
2 0.08 0572
3 0.023 5977 0.00 0556 9
5 0.1 084
4 0.08 0981
2 0.028 3988 0.00
0806 5 5 0.10 938
2 0.08 1012
1 0.029 0079 0.00
0841 5
6 0.1 986
5 0.10 1905
9 0.097 5441 0.00
9514 9 6 0.19 945
2 0.10 4009
1 0.098 5209 0.00 9706
4
7 0.1 016
1 0.08 0458
3 0.021 6517 0.00 0468
8
7 0.10 210
9
0.08 0484 4 0.021 9256 0.00 0480
7
8 0.1 663
3 0.09 9693
2 0.069 1768 0.00 4785
4 8 0.16 886 8 0.10 3009 0.072 371 0.00 5237 6
Pelatihan(Train) Pengujian(Test)
N o Ta rge t Out put Erro r SSE N o Tar get Out put Erro r
SSE
9 0.1 009
0 0.08 0475 8 0.020 9642 0.00 0439 5 9 0.10 143 8 0.08 0452 0.021 188 0.00
0448 9
1 0 0.1 062
3 0.08 1516 1 0.027 2139 0.00 0740 6 1 0 0.10 872 8 0.08 1212 4 0.030 9976 0.00 0960 9
1 1 0.3 342
1 0.54 4670
1 - 0.200 3501
0.04 0140 2 1 1 0.34 432
4 0.63 4636
9 - 0.278 5969 0.07 7616
2 1 2 0.4 548
2 0.85 7373
7 - 0.380 4037 0.14 4707 1 2 0.47 697
4 0.85 2897
6 - 0.386
1776 0.14 9133 1
1 3 0.1 491 9 0.08
5814 3 0.063 9157 0.00 4085 2 1 3 0.14 973 1 0.08
6408 8 0.063 4712 0.00 4028 6 1 4 0.7 848 9 0.70 8763 2 0.174 0168 0.03
0281 8 1 4 0.88 277 6 0.78
6696 2 0.113
3038 0.01
2837 7 1
5 0.1 805 2 0.09 9174 7 0.103 3453 0.01 0680 2 1 5 0.20 251 9 0.10
1937 7 0.102 5823 0.01 0523 1 1 6 0.1 718 5 0.08 9460 2 0.096 4698 0.00 9306 4 1 6 0.18 593 5 0.09 3521 4 0.093 1786 0.00 8682 2 1 7 0.1 061 9 0.08 1258 1 0.027 4419 0.00 0753 1 1 7 0.10 869 9 0.08 0564
4 0.028 5456 0.00 0814 9 1 8 0.1 022 3 0.08 0542 0.021 698 0.00 0470 8 1 8 0.10 223 7 0.08 0579 8 0.021 6702 0.00 0469 6 1 9 0.1 558 1 0.08 4806 7 0.063 5733 0.00 4041 6 1 9 0.14 838 1 0.08 4697 9 0.067 6721 0.00
4579 5
2 0 0.1 023 4 0.08 0467 0.022 453 0.00 0504 1 2 0 0.10 292 2 0.08 0419 9 0.023 0701 0.00
0532
2 2 1 0.2 057 1 0.08 6231 4 0.127 0486 0.01 6141 3 2 1 0.21 327 9 0.08 5912 3 0.129 6377 0.01 6805 9
2 2 0.1 129 6 0.08 1806 6 0.029 4734 0.00 0868 7 2 2 0.11 127 7 0.08 2106
5 0.029 3935 0.00 0864 2 3 0.1 182
3 0.08
1556 1 0.037 5839 0.00 1412
5 2 3 0.11 913 6 0.08
1656 7 0.037 5433 0.00 1409 5
2 4 0.1 128 5 0.08 1183 2 0.035 4368 0.00 1255 8 2 4 0.11 662 4 0.08 1028 2 0.052 2818 0.00
2733 4
2 5 0.2 567 6 0.10 5918 7 0.152 9113 0.02 3381 9 2 5 0.25 883 4 0.11 9904 8 0.146 8752 0.02 1572
3 2 6 0.1 025
5 0.08 0592 6 0.023 1774 0.00 0537 2 2 6 0.10 376 8 0.08 0564 3 0.024 2357 0.00 0587
4 2 7 0.1 048 4 0.08 0615 2 0.024 1448 0.00 0583 2 7 0.10 476 4 0.08 0652
9 0.024 1371 0.00 0582 6 2 8 0.1 018
2 0.08 0435
7
0.021 5243 0.00 0463 3 2 8 0.10 196 0.08 049 0.021 61 0.00 0467 2
9 0.1 000 0 0.08 0447 4 0.019 6826 0.00 0387
4 2 9 0.10 012
8 0.08 0453
4 0.019 7066 0.00 0388 3
3 0
0.1 000
6 0.08 1297 5 0.018 8525
0.00 0355
4 3 0 0.10 015
0.08 1385 9 0.018 9241 0.00 0358 1 3 1 0.1 014 8 0.08 0524 8 0.021 0252 0.00 0442 1 3 1 0.10 155
2 0.08 0456 1 0.021 1539 0.00 0447 5 3 2 0.1 046
3 0.08 0453 0.026 837 0.00
0720
2 3 2 0.10 728
5 0.08 0548 0.027 652 0.00 0764 6 TOTAL 0.35 1840 8 MSE 0.01 0995
Pelatihan(Train) Pengujian(Test) N o Ta rge t Out put Erro r SSE N o Tar get Out put Erro r SSE Akurasi Kebenaran %
96.8 8%

## 3.5.3. Pelatihan dan Pengujian Arsitektur 7-16-1
Berikut adalah hasil pengujian dengan 7-16-1 data pengujian dengan pola pengujian 16-1. Data hasil pengujian  dan  Pelatihan  dapat  dilihat  pada  tabel sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Pelatihan dan Pengujian dengan Model
16-1
Pelatihan (Train) Pengujian (Test) N o Ta rge t Out put Erro r SSE N o Tar get Out put Erro r SSE 1 0.1 052
8 0.17 2409 7 - 0.06 6009
7 0.00 4357 3 1 0.10 6395 5 0.17 6499 9 - 0.06 9649 9 0.00 4851
1
2 0.3 391
7 0.29 9104 1 0.04 9245 9 0.00 2425 2 2 0.34 8347
5 0.29 6304 3 0.05 3155
7 0.00 2825 5 3 0.2 141
1 0.36 9889 6 - 0.15 7189
6 0.02 4708 6 3 0.21 2703
2 0.39 5941 3 - 0.18 2461
3 0.03 3292
1
4 0.1 016
1 0.17 1103
4 - 0.06 7023
4 0.00 4492 1 4 0.10 4081
5 0.17 3416 5 - 0.06 9246
5 0.00 4795
1
5 0.1 084
4 0.17 2960
4 - 0.06
3580
4 0.00 4042 5 5 0.10 9382
2 0.17 5002
9 - 0.06
4982
9 0.00 4222
8
6 0.1 986
5 0.32 3189
3 - 0.12
3739 3
0.01 5311 4 6 0.19 9452 0.31 6688 - 0.11
4158
0.01
3032
7 0.1 016
1 0.17 0431 2 - 0.06
8321 2
0.00 4667
8 7 0.10 2108
8 0.17 06 - 0.06 819
0.00 4649 9
8 0.1 663
3 0.22 6366 8 - 0.05 7496
8 0.00 3305 9 8 0.16 8868 1 0.34 9815 8 - 0.17 4435
8 0.03
0427 9
9 0.1 009
0 0.16 9609 3 - 0.06 8169 3
0.00 4647
1 9 0.10 1437 5 0.16 9699 9 - 0.06 8059
9 0.00 4632
1
1 0 0.1 062
3 0.19 2140 5 - 0.08
3410
5 0.00 6957 3 1 0 0.10 8727
9 0.18 8982 - 0.07
6772 0.00 5893 9
1 1 0.3 342
1 0.38 8349 6 - 0.04 4029 6 0.00 1938
6 1 1 0.34 4324 3 0.39 5775 1 - 0.03 9735
1 0.00
1578 9
1 2 0.4 548
2 0.30 1368 1 0.17 5601
9 0.03 0836 1 2 0.47 6974 2 0.27 9429 1 0.18 7290 9 0.03 5077 9
1
3 0.1 491
9 0.23 1352 1 - 0.08 1622 1
0.00 6662 2 1 3 0.14
9730 5 0.23 9883 3 - 0.09
0003
3
0.00
8100 6 1 4 0.7 848 9 0.55 1874 6
0.33
0905 4
0.10 9498 4 1 4 0.88 2776 1 0.63 4009 3
0.26 5990
7
0.07
0751
1 1 5 0.1 805
2
0.34
8275 9 - 0.14 5755 0.02 1244
8 1 5 0.20
2518 8 0.44 8020 8 - 0.24 3500 0.05 9292 6
Pelatihan (Train) Pengujian (Test)
N o Ta rge t Out put Erro r SSE N o Tar get Out put Erro r SSE 9 8 1
6 0.1 718 5 0.23 3420 7 - 0.04 7490 7 0.00 2255 4 1 6 0.18 5935 0.34 0729 6 - 0.15 4029 6 0.02 3725 1
1 7 0.1 061
9 0.19 5303 8 - 0.08 6603 8 0.00 7500 2 1 7 0.10 8699 3 0.17 1884 8 - 0.06 2774 8 0.00 3940 7
1 8 0.1
022 3 0.17
0116 8 - 0.06 7876 8 0.00
4607 3 1
8 0.10 2237 4
0.17 1486 3 - 0.06 9236
3
0.00 4793 7
1
9 0.1 558 1 0.17 2552 7 - 0.02 4172 7 0.00 0584 3 1 9 0.14 8381 0.17 2007 2 - 0.01 9637 2 0.00 0385 6
2 0 0.1 023
4 0.17 0444 - 0.06 7524 0.00 4559 5 2 0 0.10 2922 2 0.16 8742 7 - 0.06 5252
7 0.00 4257
9
2 1 0.2 057 1 0.27 3132 3 - 0.05 9852 3 0.00 3582 3 2 1 0.21 3278 9 0.18 0792 0.03 4758 0.00 1208 1 2 2 0.1 129 6 0.19 3560 3 - 0.08 2280 3 0.00 677 2 2 0.11 1276 8 0.19 0297 - 0.07 8797 0.00 6209 2 3 0.1 182
3 0.18 0440
6 - 0.06 1300 6 0.00 3757 8 2 3 0.11 9136 5 0.18 125 - 0.06 205 0.00 3850 2 2 4 0.1 128
5 0.17 5368
4 - 0.05 8748 4 0.00 3451 4 2 4 0.11 6624
2 0.17 6762
7 - 0.04 3452
7 0.00 1888 1 2 5 0.2 567
6 0.31 9014
9 - 0.06 0184 9 0.00 3622 2 2 5 0.25 8834
3 0.32 2356
7 - 0.05 5576 7 0.00 3088 8 2 6 0.1 025
5 0.17 2631 4 - 0.06 8861 4 0.00 4741 9 2 6 0.10 3767 8
0.17 2589 - 0.06 7789
0.00 4595
4 2 7 0.1 048
4 0.17 0437
7 - 0.06 5677
7 0.00 4313 6 2 7 0.10 4764
1 0.17 0399 7 - 0.06 5609 7 0.00 4304 6
2 8 0.1 018
2 0.16 9236
7 - 0.06 7276
7 0.00 4526 2 2 8 0.10 1959
5 0.17 0006
1 - 0.06 7906 1 0.00 4611
2
2 9 0.1 000
0 0.16 9726 9 - 0.06 9596 9 0.00 4843 7 2 9 0.10 0128
3 0.17 0408 7 - 0.07 0248 7 0.00 4934
9
3 0 0.1 000
6 0.18 2565 6 - 0.08 2415 6 0.00 6792 3 3 0 0.10 0149
8 0.20 0288 9 - 0.09 9978 9 0.00 9995 8
3
1 0.1 014
8 0.16 7601 5 - 0.06 6051 5 0.00 4362 8 3 1 0.10 1552 4 0.16 8656 2 - 0.06 7046 2 0.00 4495 2
3
2 0.1 046
3 0.17 2401 8 - 0.06 5111 8 0.00 4239 5 3 2 0.10 7285 2 0.17 3082 2 - 0.06 4882 2 0.00 4209 7 TOTAL 0.37 3917 5 MSE 0.01 1684 9
Pelatihan (Train) Pengujian (Test) N o Ta rge t Out put Erro r SSE N o Tar get Out put Erro r SSE
Akurasi Kebenaran % 93.7 5%

## 3.5.4. Pelatihan dan Pengujian Arsitektur 7-32-1
Berikut  adalah  hasil  pengujian  dengan  32 data pengujian dengan pola pengujian 32-1. Data hasil pengujian  dan  Pelatihan  dapat  dilihat  pada  tabel sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil Pelatihan dan Pengujian dengan Model 7-32-1
Pelatihan (Train) Pengujian (Test) N o tar get outp ut eror sse N o targ et Out put Eror sse
1 0.1 05 28 0.16 4123 11 - 0.05 7723 1 0.003 3319 57 1 0.10 6395 5 0.16 0347 82 - 0.05 3497
8 0.002 8620 17 2 0.3 39 17 0.08 9470 73 0.25 8879 27 0.067 0184 77 2 0.34 8347 49 0.15 2302 9 0.19 7157 1 0.038 8709 23 3 0.2 14 11 0.11 2452 78 0.10 0247 22 0.010 0495 06 3 0.21 2703 25 0.11 5296 76 0.09 8183 24 0.009 6399 48 4 0.1 01 61 0.16 1651 97 - 0.05 7572
0.003 3145 32 4 0.10 4081 54 0.16 3226 77 - 0.05 9056 8 0.003 4877 02 5 0.1 08 44 0.15 8853 06 - 0.04
9473 1 0.002 4475 84 5 0.10 9382 18 0.16 5731 82 - 0.05 5711 8 0.003
1038 07 6 0.1 98 65 0.11 2979 18 0.08
6470 82 0.007 4772
04 6 0.19 9452 04 0.12 8030 07 0.07 4499 93 0.005
5502 39
7 0.1 01
61 0.16 1083 86 - 0.05 8973
9 0.003 4779 16 7 0.10 2108 85 0.16 0668 3 - 0.05 8258
3 0.003 3940 29 8 0.1 66 33 0.13 9927 06 0.02 8942 94 0.000 8376 94 8 0.16 8868 06 0.13 3387 96 0.04 1992 04 0.001 7633 31
9 0.1 00
90 0.16 0251 16 - 0.05 8811
2 0.003 4587
53 9 0.10 1437 51 0.16 2075 61 - 0.06 0435
6 0.003 6524 63 1 0 0.1 06 23 0.16 0281 46
- 0.05 1551
5 0.002 6575 53 1 0 0.10 8727 94 0.16 1469 11 - 0.04 9259
1 0.002 4264 59 1 1 0.3 34 21 0.14 7864 82 0.19 6455 18
0.038 5946 36 1 1 0.34 4324 32 0.17 0901 85 0.18 5138 15 0.034 2761 33 1 2 0.4 54 82 0.40 2702 78 0.07 4267 22
0.005 5156 2 1 2 0.47 6974 21 0.40 8825 8
0.05 7894 2 0.003 3517
39 1 3 0.1 49
19 0.15 4520 92 - 0.00 4790 9 2.295 29E- 05 1 3 0.14 9730 54 0.14
8547 72 0.00 1332 28 1.774 96E- 06 1 4 0.7 84 89 0.57
3128 75 0.30
9651
25 0.095 8838 99 1 4 0.88 2776 14 0.64
2212 12 0.25
7787 88 0.066
4545 93 1 5 0.1 80 52 0.13 4835 01 0.06
7684
99
0.004 5812 58 1 5 0.20 2518 76 0.13 7597 04 0.06 6922
96 0.004 4786 83 1 6 0.1 71 85 0.16 4173 99 0.02 1756 01 0.000 4733 24 1 6 0.18 5934 95 0.13 5857 94 0.05 0842 06 0.002 5849 15 1 7 0.1 06
19
0.16 0635
88 - 0.05 1935 0.002 6973
35 1 7 0.10 8699
3
0.15 9916
58 - 0.05 0806 0.002 5813 09
Pelatihan (Train) Pengujian (Test)
N o tar get outp ut eror sse N o targ et Out put Eror sse 9 6 1 8 0.1
02 23 0.16 0618 99 - 0.05 8379 0.003 4081 07 1 8 0.10 2237 42 0.16 0965 42 - 0.05 8715 4 0.003 4475 01
1 9 0.1 55
81 0.14 2212 1 0.00 6167 9 3.804 3E- 05 1 9 0.14 838 098 0.12 5022 17 0.02 7347 83 0.000 7479 04 2 0 0.1 02 34 0.16 0331 6 - 0.05 7411 6 0.003 2960 92
2 0 0.10 2922
16 0.15 9735 99 - 0.05 6246 0.003 1636
12
2 1 0.2 05 71 0.12 3900 9 0.08
9379 1 0.007 9886 24 2 1 0.21 3278 93 0.12
3079 69 0.09
2470 31 0.008 5507 59 2 2 0.1 12 96 0.17 0220 78 - 0.05 8940 8 0.003 4740 15 2 2 0.11 1276 83 0.16 3097 77 - 0.05 1597 8 0.002 6623 29 2
3 0.1 18 23 0.15 9629 81 - 0.04 0489
8 0.001 6394 25 2 3 0.11 9136 45 0.16
0994 46 - 0.04 1794 5
0.001 7467 77 2 4 0.1 12 85 0.15 7116 57 - 0.04 0496 6 0.001 6399 72 2 4 0.11 6624 24 0.16 1627 96 - 0.02 8318 0.000 8019 07 2 5 0.2
56 76 0.10
7479 87 0.15
1350 13 0.022 9068 62
2 5 0.25 8834 27 0.09 1463 76 0.17
5316 24 0.030 7357
85 2 6 0.1 02 55 0.16 0930 57
- 0.05 7160 6
0.003 2673 31 2 6 0.10 3767 78 0.16 0920 46 - 0.05 6120 5 0.003 1495 06 2 7 0.1 04 84 0.16 0678 59
- 0.05 5918 6 0.003 1268 88 2 7 0.10 4764 11 0.16 0621 85 - 0.05 5831 8
0.003 1171 95 2 8 0.1 01
82 0.16 0840 8 - 0.05 8880
8 0.003 4669 49 2 8 0.10 1959 54 0.16 0765 51 - 0.05 8665 5 0.003
4416 42 2 9 0.1 00 00 0.16 1121 85
- 0.06 0991 9
0.003 7200 06 2 9 0.10 0128 31 0.16 0684 61 - 0.06 0524 6 0.003 6632 29 3 0 0.1 00
06 0.15 5468 99 - 0.05 5319
0.003 0601 9 3 0 0.10 0149 79 0.16 0599
08 - 0.06 0289 1 0.003 6347 73 3 1 0.1 01 48 0.15 9551 74 - 0.05 8001 7 0.003 3642 02 3 1 0.10 1552 41 0.15 9937 23 - 0.05 8327 2 0.003 4020
66 3
2 0.1 04 63 0.16 2086 38 - 0.05 4796 4 0.003 0026 43
3 2 0.10 7285 17 0.16 0450 94 - 0.05 2250 9 0.002 7301 61 Total 0.263 4752 1 MSE 0.008 2336 Akurasi Kebenaran % 96.88 %
3.5.5.  Pemilihan  Arsitektur  Terbaik  Jaringan Saraf Tiruan
Hasil software aplikasi  Matlab  R2011a  yang digunakan  untuk  model  arsitektur  7-4-1,  arsitektur  7- 8-1,  arsitektur  7-16-1  dan  arsitektur  7-32-1  adalah memperoleh pola arsitektur terbaik. Dari pola ini nanti akan digunakan  untuk  mempredikasi jumlah produksi
telur  ayam  petelur.  Penilaian  model  arsitektur  terbaik dilihat  dari  beberapa  aspek  seperti epoch,  error minimum dan  akurasi  kebenaran  .  Untuk  lebih  jelas dapat dilihat pada berikut :
Tabel 9 . Rekapitulasi Model Arsitektur Model 7-4-1 7-8-1 7-16-1 7-32-1 Epochs 1196 2963 380 252 MSE 0.010625 0.010995 0.0116849 0.0082336 Akurasi 96.88% 96.88% 93.75% 96.88%
Dari  tabel  9  dapat  dilihat  bahwa  model  arsitektur terbaik  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan prediksi  dari  serangkaian  uji  coba  model  adalah  32-1 dengan  epoch  252  ,  MSE  0,0082336  dan  tingkat akurasi 96.88%.

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  diatas, maka  penulis  dapat  mengambil  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Setelah  dilakukan  percobaan  dalam  proses pelatihan dan pengujian sistem yang dilakukan  dengan  menggunakan software aplikasi  Matlab  R2011a  Model  Jaringan Syaraf  Tiruan  yang  digunakan  adalah  7-4-1, model  7-8-1,  model  7-16-1  dan  model  7-32-
1,  dapat  diperoleh  hasil  yang  baik  dengan melihat  MSE  Pengujian  yang  terkecil  adalah 7-32-1.
2. Dengan model arsitektur 32-1, dapat melakukan  prediksi  jumlah  telur  ayam petelur  Berdasarkan  Provinsi  di  indonesia dengan menunjukkan performa 96.88%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Solikhun and M. Safii, “Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi Tingkat Pemahaman Siswa terhadap Mata Pelajaran,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 24–36, 2017.
[2] S. Revi, Ramadan, Sari, “Model Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi
Pendapatan Perkapita Masyarakat Perkotaan
Pada Garis Kemiskinan Berdasarkan Propinsi,” vol. 05, no. 02, pp. 122–135, 2018.
[3] A. Wanto, “Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” J. Penelit. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 37–44, 2019.
[4] G. Dhaneswara, “Jaringan saraf tiruan
propagasi balik untuk klasifikasi data,” vol. 9, no. 3, pp. 117–131, 2004.
[5] D. O. (Faculty of I. E.-G. U. Maru’ao, “Neural Network Implementation in Foreign Exchange Kurs Prediction,” 2010.
[6] A. Revi, “Jaringan Syaraf Tiruan Dalam
Memprediksi Tingkat Pertumbuhan Industri Mikro Dan Kecil Berdasarkan Provinsi,”
Teknika , vol. 7, no. 2, 2018.