## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 2, No. 1, Maret 2021, hlm. 21-29 ISSN: 2722-0850 Laman Jurnal: http://bios.sinergis.org

## Penerapan Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi Hasil Panen Tanaman Sayuran
Dio Very Hutabarat 1 , Solikhun 2 , M. Fauzan 3 , Agus Perdana Windarto 4 , Fitri Rizki 5 1,2,3,4,5 Jurusan Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar
1 diovery9@gmail.com, 2 solikhun@amiktunasbangsa.ac.id, 3 m.fauzan@stikomtb.ac.id, 4 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id,
5 rizki@stikomtb.ac.id Keywords: ABSTRACT Harvest, Algorithm, Backpropagation, Vegetables, Predictions, This study aims to see the development of the number of vegetable crop yields in  the  following  year.  With  this  prediction,  it  is  hoped  that  it  can  help  the government and the community to be more careful in increasing the supply of crop  stocks  in  order  to  meet  the  food  needs  of  the  people  of  Simalungun Regency. The data source is obtained from the Central Bureau of Statistics. In  this  study,  researchers  used  the  Backpropagation  Algorithm.  The Backpropagation Algorithm is an algorithm that functions to reduce the error rate by adjusting the weight based on the desired output and target. The results of this study show that the best architectural model is the 2-1-1 model with an accuracy rate of 75.0% and an epoch of 1392 iterations in 00:07 seconds. This research is expected to be a reference material in other studies that have the same research object and as a consideration for the government in making an even more accurate evaluation system. Kata Kunci ABSTRAK Panen, Algoritma, Backpropagation, Sayuran, Prediksi, Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  perkembangan  jumlah  hasil  panen tanaman  sayuran  di  tahun  berikutnya.  Dengan  adanya  prediksi  tersebut diharapkan  bisa  membantu  pemerintah  dan  masyarakat  agar  lebih  cermat meningkatkan  penyediaan  stok  hasil  panen  agar  dapat  mencukupkan kebutuhan  pangan  bagi  masyarakat  Kabupaten  Simalungun.  Sumber  data didapat dari Badan Pusat Statistik. Pada penelitian ini peneliti menggunakan Algoritma Backpropagation .  Algoritma Backpropagation ialah  Algoritma yang berfungsi untuk memperkecil tingkat error dengan cara menyesuaikan bobot berlandaskan keluaran dan target yang diinginkan. Hasil dari penelitian ini  diperoleh  model  arsitektur  terbaik  adalah  model  2-1-1  dengan  tingkat akurasi  75,0%  dan epoch sebesar  1392  iterasi  dalam  waktu  00:07  detik. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  bahan  referensi  dalam  penelitian- penelitian  lain  yang  mempunyai  objek  penelitian  yang  sama  dan  sebagai pertimbangan untuk pemerintah dalam membuat sistem evaluasi yang lebih akurat lagi.
Korespondensi Penulis:
Dio Very Hutabarat, STIKOM Tunas Bangsa, Jalan Sudirman Blok A Nomor 1, 2, 3 Pematangsiantar Telepon: +62 822 6152 5903 Email: diovery9@mail.com

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian  merupakan  suatu  kegiatan  manusia  yang  dilakukan  untuk  memperoleh  hasil  yang  berasal  dari tumbuhan atau hewan yang pada dasarnya diberikan oleh alam guna membudidayakan tanaman dan hewan tersebut. Sebagian  besar  penduduk  Indonesia  tinggal  dipedesaan  dengan  mata  pencarian  sebagai  petani.  Masyarakat  pada
dasarnya  menghasilkan  pangan  dari  hasil  pertanian  untuk  dijadikan  makanan  pokok.  Mayoritas  masyarakat  yang tinggal di Kabupaten Simalungun adalah seorang petani tanaman sayuran.
Sayuran  merupakan  tanaman  yang  mempunyai  fungsi  dan  kegunaan  yang  sangat  dibutuhkan  untuk berlangsungnya kehidupan manusia. Dengan banyaknya permintaan akan sayuran di pasar-pasar, terdapat beberapa permasalahan  dalam  meningkatkan  produksi  sayuran  semaksimal  mungkin  seperti  luas  lahan  yang  semakin menyempit yang menyebabkan ketahanan pangan semakin menurun, penyimpangan iklim dan cuaca yang tidak stabil, teknologi  yang  belum  modern  dan  seringnya  hama  serta  penyakit  yang  muncul  pada  tanaman  sayuran  sangat menyusahkan petani-petani.
Sebagaimana dinyatakan oleh [1], Contoh dari potensi yang cukup besar yang berasal dari pertanian adalah sektor holtikultura, dimana sektor ini mempunyai fungsi yang amat penting dalam menyuplai kelengkapan gizi untuk masyarakat.  Dimana  Sayuran  sangat  berperan  penting  dalam  menyuplai  kelengkapan  gizi,  nilai  ekonomis  sayuran yang  tinggi  mengharuskan  produktifitas  dari  sayuran  ini  harus  sangat  efisien  sehingga  sayuran  jadi  produk  yang berkualitas dan unggul dalam perdangangan pada pasar dalam negeri ataupun luar negeri.
Dari permasalahan diatas penulis menggunakan algoritma backpropagation untuk mendapatkan solusi yang lebih efisien pada prediksi hasil panen tanaman sayuran di simalungun.  Algoritma backpropagation menggunakan error  output  untuk  mengubah  nilai  bobotnya  dalam  arah  mundur  ( backward ),  diantaranya  penelitian  terkait  guna memprediksi  produksi  tanaman  padi  sawah  pada  Kabupaten/Kota  di  Sumatra  Utara. Penelitian  ini  menghasilkan tingkat akurasi sebesar 91% dan sebesar 0,001-0,05 tingkat error yang didapatkan. Dengan model arsitektur terbaik 3-9-1 [2].
Adapun rumusan masalah  dalam  penulisan  ini  adalah  bagaimana  menerapkan  algoritma backpropagation untuk  memprediksi  jumlah  panen  di  Kabupaten  Simalungun  dan  bagaimana  proses  pengujian  algoritma backpropagation dengan menggunakan Matlab R2011a dalam memprediksi perkembangan hasil panen sayuran di Kabupaten Simalungun.
Dengan  menggunakan  JST  yaitu  algoritma backpropagation ,  Penelitian  ini  diharapkan  mampu  prediksi (peramalan)  terhadap  produksi  tanaman  sayuran di  Indonesia  khususnya  di  Kabupaten  Simalungun  pada beberapa tahun berikutnya agar produksi tanaman sayuran memiliki hasil yang stabil dan mengatasi kehabisan stok di pasaran.
Tabel 1. Penelitian Terkait No Nama Peneliti Judul Peneliti Tahun 1 Agus Perdana Windarto Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Menentukan Kelayakan Nasabah Pinjaman KUR Pada Bank Mandiri Mikro Serbelawan Dengan Metode Backpropagation [3]. 2017 2 Solikhun,  M.  Safii  dan Agus Trisno Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Tingkat Pemahaman  Siswa  Terhadap  Mata  Pelajaran  Dengan Menggunakan Algortima Backpropagation [4]. 2017 3 Indra  Sriwahyuni  dan Anjar Wanto Prediksi  Jumlah  Nilai  Impor  Sumatera  Utara  Menurut Negara  Asal  Menggunakan  Algortima Backpropagation [5]. 2018 4 Heru  Satria  Tambunan, Indra Gunawan dan Sumarno Prediksi  Jumlah  Pendapatan  Beasiswa  PPA  dan  BPP Menggunakan JST Backpropagation [6]. 2019

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan Saraf Tiruan (JST) adalah model non-linear yang kompleks, dibangun dari komponen yang secara individu berperilaku mirip dengan model regresi. JST dapat divisualisasikan sebagai grafik, dan beberapa sub-grafik mungkin ada perilaku yang sama dengan gerbang logika [7].

## 2.2 Algoritma Backpropagation
Backpropagation ialah  algoritma  pendidikan  yang  terawasi  serta  umumnya  digunakan  oleh  perceptron dengan banyak susunan untuk mengganti bobot- bobot yang tersambung dengan neuron- neuron yang terdapat pada susunan tersembunyinya. Algoritma backpropagation memakai error output untuk mengganti nilai bobot- bobotnya dalam arah mundur (backward) [7].

## 2.3 Pelatihan Algoritma Backpropagation
Penyiapan data  masukan  dan data  keluaran,  Supaya data  diketahui backpropagation , oleh  karena  itu data wajib dipresentasikan dalam bentuk able antara 0 sampai 1 [3]. Proses ini memerlukan data masukan dan data keluaran able . Data-data yang digunakan dinormalisasikan menggunakan interval [0,1] [8].
𝑥 ′ = 0,8(𝑥−𝑎) 𝑏−𝑎 + 0,1 ........................................................................................................... (1) Keterangan:  x’: data yang telah ditransformasi
x: data yang akan dinormalisasi a: data 9able99 b: data maksimum
2.4 Pengujian Algoritma Backpropagation
Pengukuran akurasi kerja jaringan dengan menggunakan data yang ada. Besarnya persentase kesalahan (% error ) dan akurasi prediksi didapatkan menggunakan persamaan berikut [8].
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 = | 𝑌𝑛−𝑋𝑛 𝑌𝑛 𝑥100%| ...................................................................... (2)
Keterangan:  Yn: nilai sebenarnya (data sebenarnya)
Xn: nilai yang didapatkan (hasil prediksi)

## 2.5 Software Matlab
Matlab adalah software yang  dibuat  oleh the  mathwork  inc , software ini  sangat  bermanfaat  dalam menyelesaikan  berbagai  permasalahan  numerik,  perangkat  lunak  ini  menawarkan  kemudahan  dan  kesederhanaan dalam menyelesaikan permasalahan yang berhubungan dengan vector dan, matriks. Memperoleh inversi matriks dan menyelesaikan persamaan linier merupakan contoh permasalahan yang dapat dipecahkan dengan cara yang sangat singkat dan mudah sekali [9].

## 2.6 Rancangan Penelitian
Pada  kerangka  penelitian  ini  penulis  akan  menguraikan  metodologi  dan  kerangka  penelitian  kerja  yang digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah  penelitian.  Metodologi  penelitian  ini  digunakan  secara  sistematik  agar mendapatkan alur kerja yang baik sehingga dapat digunakan sebagai pedoman untuk peneliti dalam melaksanakan penelitian ini agar hasil yang dicapai menyimpang dan tujuan yang diinginkan dapat terlaksana dengan baik dan sesuai dengan tujuan yang ditetapkan.
Mulai Mengumpulkan Data Studi Pustaka Mengindentifikasi Masalah Praproses Menentukan Pola Menguji Hasil Pengolahan Data Memprediksi Mengevaluasi Akhir Selesai Jurnal Prosiding dan Buku Jaringan Syaraf Tiruan
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja penelitian pada gambar 1. diatas maka masing-masing langkah dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Mengumpulkan Data
Pada tahap ini, data-data yang digunakan diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2017-2019.
2. Studi Pustaka
Studi pustaka merupakan langkah awal dalam penelitian ini, studi pustaka ini dilakukan untuk melengkapi pengetahuan dasar dan teori-teori yang digunakan dalam penelitian ini. Studi pustaka yang digunakan berasal dari buku, jurnal, dan seminar.
3. Mengidentifikasi Masalah
Pada  tahap  identifikasi  masalah  ini,  dilakukan  setelah  semua  data-data  terpenuhi  kemudian  didapatkan dataset yang sesuai untuk dilakukan proses pada tahap konversi data yang didapat sesuai dengan bobot yang ditentukan.
4. Praproses
Tahapan  yang  dikerjakan  adalah  dengan  melakukan  perubahan  terhadap  beberapa  tipe  data  pada  atribut dataset dengan tujuan untuk mempermudah pemahaman terhadap isi record , juga melakukan seleksi dengan memperhatikan konsistensi data.
5. Menentukan Pola Hasil dari tahap ini adalah beberapa model backpropagation untuk menentukan pola.
6. Menguji Hasil Pengolahan Data
Setelah  proses  penentuan  model  selesai,  maka  dilakukan  tahap  uji  coba  terhadap  hasil  pengolahan  data dengan menggunakan software Matlab R2011a .
7. Memprediksi
Prediksi  dilakukan  untuk  membandingkan  jumlah  dengan  model  algoritma backpropagation yang  paling akurat.
8. Mengevaluasi Akhir
Mengevaluasi akhir dilakukan untuk mengetahui apakah testing hasil pengolahan data sesuai dengan yang diharapkan.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Proses pelatihan serta pengujian hasil dari pengolahan data untuk memprediksi jumlah hasil panen tanaman sayuran di kabupaten Simalungun, oleh sebab itu data akan diuji ke dalam sistem komputerisasi. Dalam melakukan pengujian data, penulis menggunakan software Matlab R2011 . Langkah pertama yang harus dilakukan dalam menerapkan algoritma backpropagation untuk memprediksi jumlah sayuran adalah membagi data yang akan diuji, dimana bagian yang pertama merupakan data latih (Traning) dan bagian yang kedua merupakan data uji (Testing) . Dan untuk data pelatihan jumlah hasil panen tertera pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Pelatihan (Training) Jumlah Hasil Panen No Jenis Sayuran Tahun 2015 2016 Target 1 Bawang Merah 2166 2400 2226 2 Cabe 26568 27055 26964 3 Kentang 44958 47696 46782 4 Kubis 48967 75577 77967 5 Terong 2613 2637 2613 6 Tomat 15580 15793 15761 7 Petai 20985 19968 20138 8 Buncis 6586 6460 6578 9 Kacang Panjang 5293 5505 5434 10 Kacang Merah 135 114 99
Kemudian untuk data pengujian ( Testing) jumlah sayuran tertera pada tabel dibawah ini:
Tabel 3. Data Pelatihan (Training) Jumlah Hasil Panen No Jenis Sayuran Tahun 2015 2016 Target 1 Bawang Merah 2226 2388 2167 2 Cabe 26964 26864 27013 3 Kentang 46782 24037 45615 4 Kubis 77967 77666 78463 5 Terong 2613 2947 2580 6 Tomat 15761 16250 15724 7 Petai 20138 21187 20068
No Jenis Sayuran Tahun 2015 2016 Target 8 Buncis 6578 7388 6597 9 Kacang Panjang 5434 5768 5531 10 Kacang Merah 99 134 97
Pada penelitian ini terdapat 5 jenis model arsitektur yang digunakan untuk pelatihan dan penujian data, yaitu model 2-1-1, 2-2-1, 2-4-1, 2-7-1, 2-9-1.

## 3.1 Pelatihan dan Pengujian Data dengan Model Arsitektur 2-1-1
Pelatihan  dan  pengujian  data  menggunakan  algoritma backpropagation pada  tahapan  pertama  memakai arsitektur  jaringan  2-1-1.  Dimana  lapisan  masukan  menggunakan  2  Neuron,  lapisan  tersembunyi  1  serta  1  neuron keluaran. Pelatihan serta pengujian JST menggunakan arsitektur 2-1-1 tertera pada Gambar 2.
Gambar 2. Pelatihan Arsitektur Backpropagation Menggunakan 2-1-1
Dari Gambar 2 menjelaskan bahwa jaringan yang menggunakan arsitektur 2-1-1 memiliki hasil epoch sebesar 1392 dalam waktu 00:07 detik.
Berdasarkan uraian tersebut berikut akurasi dari data pelatihan yang menggunakan arsitektur 2-1-1, tertera pada Tabel 4 dibawah.
Tabel 4. Akurasi Data Pelatihan (Training) Arsitektur 2-1-1 No Pola Target Output Error SEE Hasil 1 1 0,12185 0,127 -0,00515 0,00003 1 2 2 0,37601 0,4832 -0,10719 0,01149 1 3 3 0,57961 0,5834 -0,00379 0,00001 1 4 4 0,90000 0,5918 0,30820 0,09499 0 5 5 0,12583 0,1291 -0,00327 0,00001 1 6 6 0,26091 0,2932 -0,03229 0,00104 1 7 7 0,30588 0,3855 -0,07962 0,00634 1 8 8 0,16656 0,1592 0,00736 0,00005 1 9 9 0,15481 0,1489 0,00591 0,00003 1 10 10 0,10000 0,1161 -0,01610 0,00026 1 Jumlah SEE 0,11426 75,0 MSE 0,009521568
Pada  Tabel  4  dapat  di  lihat  akurasi  dari  data  pelatihan  arsitektur  2-1-1  yang  telah  di  tentukan  dengan menggunakan persamaan yang telah di tetapkan. Pola 1 s/d 10 merupakan pola yang digunakan dalam data pelatihan.
Nilai  Target  didapatkan  dari  hasil  normalisasi  data  pelatihan.  Sedangkan  Nilai  keluaran  didapatkan  dari  rumus [ a,Pf,Af,e,Perf ]= sim(net,P,[],[],T) dimana  rumus  tersebut  dimasukkan  dalam software Matlab  dari  input  dan  data target data pelatihan. Nilai Error didapatkan dari: Target- Output. SSE diperoleh dari: Error^2 (^: Pangkat) . Jumlah SSE adalah total dari keseluruhan SSE. MSE diperoleh dari: jumlah SSE / 10 (jumlah banyaknya data).
Tabel 5. Akurasi Data Pengujian (Testing) Arsitektur 2-1-1 No Pola Target Output Error SEE Hasil 1 1 0,12113 0,1168 0,00433 0,00002 1 2 2 0,37477 0,4115 -0,03673 0,00135 1 3 3 0,56467 0,5302 0,03447 0,00119 1 4 4 0,90000 0,6324 0,26760 0,07161 0 5 5 0,12535 0,1189 0,00645 0,00004 1 6 6 0,25953 0,2359 0,02363 0,00056 1 7 7 0,30387 0,3062 -0,00233 0,00001 1 8 8 0,16636 0,1429 0,02346 0,00055 1 9 9 0,15547 0,1344 0,02107 0,00044 1 10 10 0,10000 0,1083 -0,00830 0,00007 1 Jumlah SEE 0,07583 75,0 MSE 0,006319533
Dari model arsitektur 2-1-1 pada Tabel  5 dapat diketahui bahwa tingkatakurasi Pengujian sebesar 75,0%. Pola  1  s/d  10  adalah  pola  yang  digunakan  dalam  data  uji.  Nilai  Target  didapatkan  dari  tabel  data  uji  yang  sudah dinormalisasi. Nilai Output diperoleh dari rumus [ a,Pf,Af,e,Perf] = sim(net,P,[],[],T) yang dimasukkan pada aplikasi Matlab dari input dan target data pengujian. Nilai Error diperoleh dari: Target-Output. SSE diperoleh dari: Error ^2. Jumlah SSE adalah total dari keseluruhan SSE. MSE diperoleh dari: Jumlah SSE / 10 (jumlah data). Hasil bernilai 1 (Benar) apabila nilai SSE <= 0,05 adalah target error dari pengujian backpropagation. Dan akurasi (%) diperoleh dari: Jumlah Benar / 10 * 100.

## 3.2 Kesimpulan Dan Pemilihan Arsitektur Terbaik
Semua  data  yang  sudah  diolah  akan  disimpulkan  kembali  agar  mendapat  model  arsitektur  terbaik.  Pada penelitian ini terdapat lima model arsitektur yaitu 2-1-1, 2-2-1, 2-4-1, 2-7-1, 2-9-1, dari ke 5 model tersebut dapat diperoleh satu model arsitektur terbaik, model arsitektur tertera pada tabel 6 berikut.
Tabel 6. Model Arsitektur Backpropagation No Arsitektur Training Testing Epoch Waktu MSE MSE Akurasi 1 2-1-1 1392 00:07 0,009521568 0,006319533 75 2 2-2-1 749 00:03 0,007936427 0,022947772 58,3 3 2-4-1 353 00:01 0,008235782 0,04814306 58,3 4 2-7-1 306 00:01 0,010504679 0,01532118 66,7 5 2-9-1 538 00:02 0,00912856 0,073874736 25
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  pengamatan  terhadap  laju  pembelajaran  kinerja  jaringan  dengan  ukuran tingkat  ketepatan,  waktu  pembelajaran,  MSE  dalam  proses  pelatihan  dan  lamanya  waktu  iterasi  ( Epoch). Dengan menggunakan arsitektur jaringan yang unggul pada data latih, jadi akan terdeteksi laju pembelajaran mengenai kinerja jaringan.  Berdasarkan  Tabel  7  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  melakukan  proses  prediksi  blanko  dengan menerapkan algoritma backpropagation yang menggunakan lima (5) model arsitektur. Dari kelima model arsitektur tersebut diperoleh satu (1) model terbaik yaitu 2-1-1 dengan tingkat keakurasian 75,0 % dengan epoch 1392 iterasi dalam waktu 00.07 detik.

## 3.3 Pembahasan
Pada penelitian ini, tahap terakhir yang akan dilakukan adalah proses prediksi jumlah hasil panen tanaman sayuran  ditahun  yang  akan  datang.  Setelah  didapatkan  model  arsitektur  terbaik  dari  algoritma Backpropagation, selanjutnya akan dilakukan proses prediksi, Tahapan ini dilakukan dengan melakukan pengujian dengan menerapkan model  arsitektur  2-1-1  menggunakan software  Matlab R2011,  model  ini  digunakan  untuk  mengetahui  seberapa akuratnya model arsitektur 2-1-1 dalam memperoleh suatu hasil yang diinginkan.

## 3.4 Prediksi Jumlah Hasil Panen Tanaman Sayuran
Pada penelitian ini, tahap terakhir yang akan dilakukan adalah proses prediksi jumlah hasil panen tanaman sayuran  ditahun  yang  akan  datang.  Setelah  didapatkan  model  arsitektur  terbaik  dari  algoritma Backpropagation, selanjutnya akan
Dalam  melakukan  proses  prediksi  terhadap  jumlah  hasil  panen  ditahun  yang  akan  datang  maka  akan dilakukan  pengolahan  data  dengan  melakukan  pengujian  data  secara  komputerisasi.  Proses  yang  dilakukan  sama dengan melakukan pelatihan terhadap data awal, namun dalam proses prediksi pengujian data yang dilakukan pada software  Matlab R2011  menggunakan  model  arsitektur  2-1-1  untuk  mengetahui  seberapa  besar  keakuratan  suatu model arsitektur terbaik yang diperoleh. Adapun langkag-langkah yang dilakukan dalam melakukan proses prediksi, yaitu sebagai berikut:
1. Melakukan perhitungan secara komputerisasi terhadap data input (data awal) dengan variabel yang berbeda dengan pelatihan sebelumnya.
2. Melihat hasil keluaran data target prediksi dengan menggunakan software Matlab R2011 dengan menentukan paramater-parameter yang sudah ditentukan.
3. Setelah  hasil  keluaran  data  target  prediksi  diperoleh,  langkah  selanjutnya  yaitu  mencari  hasil  dari  hasil prediksi  sebagai  hasil  jumlah  blanko  ditahun  yang  akan  datang  dengan  menggunakan  persamaan  sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 = (𝑋𝑛 0,1) (𝑏 𝑎) 0,8 𝑎 ......................................................................................................... (3)
Dengan 0,8 = Nilai Konstanta (Ketetapan), Xn = Nilai yang Didapatkan (Data Dari Target Prediksi) dan a = Data Minimim/Maksimum
4. Setelah hasil prediksi diperoleh, susun hasil prediksi tersebut menjadi data baru seperti data awal sebelumnya untuk digunakan sebagai data untuk memprediksi di tahun yang akan datang.

## 3.5 Prediksi Tahun 2020 Menggunakan Arsitektur 2-1-1
Dalam melakukan uji data untuk mendapatkan hasil peramalan yang diinginkan menerapkan model arsitektur 2-1-1 terbaik yang diperoleh melalui langkah yang sudah dilakukan penulis menggunakan software Matlab R2011. Adapun hasil prediksi terhadap jumlah penduduk pada tahun 2020 tertera pada tabel 7.
Tabel 7. Prediksi Hasil Panen Tahun 2020 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 2167 0,12113 0,1168 1743 2 27013 0,37477 0,4115 30611 3 45615 0,56467 0,5302 42238 4 78463 0,90000 0,6324 52250 5 2580 0,12535 0,1189 1948 6 15724 0,25953 0,2359 13409 7 20068 0,30387 0,3062 20296 8 6597 0,16636 0,1429 4299 9 5531 0,15547 0,1344 3467 10 97 0,10000 0,1083 910
Adapun penjelasan dari tabel diatas yaitu:
1. Data Real didapatkan dari data asli tahun terakhir
2. Data Target didapatkan dari data uji yang telah dinormalisasikan
3. Data  Target  Prediksi  didapatkan  dari  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan Software  Matlab  R2011, dimana paramater pencarian data target prediks, yaitu:
a. >>net=newff(minmax(PP),[9,1].{‘tansig’,’logsig’},’traingd’);
b. >> net=IW{1,1}; c. >> net.b{1}; d. >> net.LW{2,1}; e. >> net.b{2}; f. >> net.trainParam.epochs=100000; g. >> net.trainParam.goal=0.001; h. >> net.trainParam.Lr=0.01; i. >> net.trainParam.show=1000; j. >> net=train(net,PP,TT) Setelah  semua  paramater  selesai  di input akan  tampil  proses  pengujian  prediksi  pertama  dengan  model arsitektur 2-1-1.
Gambar 3. Pengujian Prediksi 1 Menggunakan Arsitektur 2-1-1
Dari Gambar 3 menunjukan bahwa hasil pengujian arsitektur 2-1-1 diperoleh epoch 1392 dan lama waktu yang diperlukan 00:07 detik. Setelah proses pengujian selesai, selanjutnya untuk mendapatkan hasil target prediksi digunakan rumus:
[𝒂, 𝑷𝒇, 𝑨𝒇, 𝒆, 𝑷𝒆𝒓𝒇] = 𝒔𝒊𝒎(𝒏𝒆𝒕, 𝑷𝑷, [ ], [ ], 𝑻𝑻) ..........................................................(4)
4. Untuk mencari data prediksi digunakan rumus sebagai berikut:
𝑷𝒓𝒆𝒅𝒊𝒌𝒔𝒊 = (𝑿𝒏−𝟎,𝟏)′(𝒃−𝒂) 𝟎,𝟖+𝒂 ...............................................................................................(5)

## 3.6 Prediksi Tahun 2021 Menggunakan Arsitektur 2-1-1
Dalam melakukan uji data untuk mendapatkan hasil peramalan yang diinginkan menerapkan model arsitektur 2-1-1 terbaik yang diperoleh melalui langkah yang sudah dilakukan penulis menggunakan software Matlab R2011 . Adapun hasil prediksi terhadap jumlah penduduk pada tahun 2021 tertera pada tabel di bawah ini:
Tabel 8. Prediksi Hasil Panen Tahun 2021 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 1743 0,12113 0,1168 1988 2 30611 0,37477 0,4115 20901 3 42238 0,56467 0,5302 28518 4 52250 0,90000 0,6324 35077 5 1948 0,12535 0,1189 2123 6 13409 0,25953 0,2359 9631 7 20296 0,30387 0,3062 14143 8 4299 0,16636 0,1429 3663 9 3467 0,15547 0,1344 3118 10 910 0,10000 0,1083 1443

## 3.7 Hasil Kesimpulan Prediksi Menggunakan Arsitektur 2-1-1
Pada penelitian ini, penulis melakukan prediksi dalam rentang waktu 2 tahun kedepan terhitung dari tahun 2019-2021. Berdasarkan hasil prediksi yang diperoleh, jumlah hasil panen mengalami peningkatan disetiap tahunnya. Namun dalam hal ini, hasil prediksi yang diperoleh menggunakan model arsitektur terbaik yang diperoleh yaitu model 2-1-1  dimana  akurasi  yang  didapatkan  sebesar  75,0%  dan epoch sebesar  1392  iterasi  dengan  waktu  00:07  detik merupakan  suatu  hal  yang  masih  merupakan  prediksi  yang  dapat  digunakan  sebagai  acuan  atau  tidak,  dalam menerapkan suatu algoritma backpropagation untuk memprediksi jumlah hasil panen tanaman sayuran . Berikut hasil akhir  kesimpulan  prediksi  yang  sudah  di  peroleh  dengan  menggunakan  algoritma backpropagation dalam
memprediksi jumlah hasil panen tanaman sayuran dalam rentang waktu 2 tahun ke depan terhitung dari tahun 2017- 2021 tertera pada tabel 9.
Tabel 9. Data Jumlah Hasil Panen (2015-2021) No Jenis Sayuran Tahun 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 1 Bawang Merah 2166 2400 2226 2388 2167 1743 1988 2 Cabe 26568 27055 26964 26864 27013 30611 20901 3 Kentang 44958 47696 46782 24037 45615 42238 28518 4 Kubis 48967 75577 77967 77666 78463 52250 35077 No Jenis Sayuran Tahun 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 5 Terong 2613 2637 2613 2947 2580 1948 2123 6 Tomat 15580 15793 15761 16250 15724 13409 9631 7 Petai 20985 19968 20138 21187 20068 20296 14143 8 Buncis 6586 6460 6578 7388 6597 4299 3663 9 Kacang Panjang 52593 5505 5434 5768 5531 3467 3118 10 Kacang Merah 135 144 99 134 97 910 1443

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode Backpropogation dapat digunakan didalam prediksi jumlah hasil panen tanaman sayuran yang mana memiliki data valid. Tingkat akurasi yang diperoleh  sebesar  75,0%  pada  model  arsitektur  2-1-1.  Dapat  disimpulkan  bahwa  metode Backpropogation dapat digunakan sebagai metode prediksi yang sangat memudahkan untuk mencari prediksi apapun.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  diperuntukkan  kepada  STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  dan  kepada  semua pihak yang telah membantu untuk menyelesaikan penelitian ini.

## REFERENSI
[1] M. Lama and S. J. Kune, “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Usaha Tani Sayur Sawi di Kelurahan Bensone Kecamatan Kota Kefamenanu Kabupaten Timor Tengah Utara,” Agrimor , vol. 1, no. 02, pp. 27–29, 2016.
[2] M. Adi et al. , “Penerapan Algoritma Backpropagation Dalam Memprediksi Produksi Tanaman Padi Sawah Menurut Kabupaten/Kota Di Sumatera Utara,” semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 77–86, 2018.
[3] A.  P.  Windarto,  “Implementasi  JST  Dalam  Menentukan  Kelayakan  Nasabah  Pinjaman  Kur  Pada  Bank Mandiri Mikro Serbelawan Dengan Metode Backpropagation,” no. 1, pp. 12–23, 2017.
[4] Solikhun, M. Safii, and A. Trisno, “Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi Tingkat Pemahaman Siswa Terhadap Matapelajaran Dengan Menggunakan Algoritma Backpropagation,” no. 1, pp. 24–36, 2017.
[5] I. S. Purba and A. Wanto, “Prediksi Jumlah Nilai Impor Sumatera Utara Menurut Negara Asal Menggunakan Algoritma Backpropagation,” vol. 17, no. 3, pp. 302–311, 2018.
[6] H.  S.  Tambunan,  I.  Gunawan,  and  Sumarno,  “Prediksi  Jumlah  Pendapatan  Beasiswa  PPA  dan  BBP Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” vol. 3, no. 4, pp. 346–350, 2019.
[7] M. D. Yalidhan and M. F. Amin, “Implementasi Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa,” vol. 05, no. 02, pp. 169–178, 2018.
[8] C.  Oktaviani  and  Afdal,  “Prediksi  Curah  Hujan  Bulanan  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dengan Beberapa Fungsi Pelatihan Backpropagation,” J. Fis. Unand , vol. 2, no. 4, pp. 228–237, 2013.
[9] Atina, “Aplikasi Matlab pada Teknologi Pencitraan Medis,” vol. 1, no. 1, pp. 28–34, 2020.