Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1A, Desember  (2022), pp. 115-121

## Prediksi Ekspor Minyak Bumi Mentah di Indonesia dengan Algoritma Resilient Backpropagation
Solikhun 1* , Isti Rahayu 2 1,2 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: solikhun@amiktunasbangsa.ac.id 1 , istirahayu1801@gmail.com 2

## Abstract
Indonesia  is  the  largest  producer  of  crude  oil  by  country  and  main  destination.  The need for world crude oil currently tends to increase significantly, this is also the basis for import activities in Indonesia in line with the increase, of course all of this is due to the increase in the amount of oil consumption from within the country, this makes crude oil exports in Indonesia by country the main goal is to experience instability and even tend to decrease. Therefore a prediction is needed to find out the amount of crude oil exports in Indonesia in the future and later this prediction is useful for the government to increase the amount of crude oil exports in Indonesia. The data used in this study is data on the amount of crude oil exports in Indonesia taken from the Central Bureau of Statistics from 2014  to  2020.  The  algorithm  used  to  make  predictions  is  a  Resilient  Backpropagation neural network. There are five architectural modeling used in this prediction, namely, 5- 9-1 has an accuracy rate of 43%, 5-10-1 has an accuracy rate of 71%, 5-11-1=56%, 5- 12-1=86% , and 5-13-1 at 71%. The best architecture of the five models is 5-12-1 where the  architecture  has  an  accuracy  of  up  to  86%  and  an  MSE  of  0.000995.  So  this architectural model is good enough to be used to predict the amount of crude oil exports in Indonesia.
Keywords: Crude  Petroleum,  Prediction,  Artificial  Neural  Network,  Resilient Backpropagatin Algorithm

## Abstrak
Indonesia  merupakan  penghasil  minyak  bumi  mentah  terbesar  menurut  negara  dan tujuan  utama.  Kebutuhan  terhadap  minyak    bumi  mentah  dunia  saat  ini  cenderung mengalami peningkatan secara signifikan, hal tersebut pula yang menjadi dasar kegiatan impor  di  Indonesia  sejalan  peningkatannya  tentunya  semua  itu  dikarenakan  dengan peningkatan  jumlah  konsumsi  minyak  dari  dalam  negeri,  hal  ini  menjadikan  ekspor minyak  bumi  mentah  di  Indonesia  menurut  negara  tujuan  utama  mengalami ketidakstabilan bahkan cenderung mengalami penurunan.Maka dari itu diperlukan suatu prediksi  untuk  mengetahui  jumlah  ekpor  minyak  bumi  mentah  di  Indonesia  yang  akan datang  dan  nantinya  prediksi  ini  berguna  bagi  pihak  pemerintah  untuk  meningkatkan jumlah ekspor minyak bumi mentah di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  data  jumlah  ekspor  minyak  bumi  mentah  di  Indonesia  yang  diambil  dari Badan  Pusat  Statistik  dari  tahun  2014  sampai  tahun  2020.  Algoritma  yang  digunakan untuk  melakukan  prediksi  adalah  jaringan  saraf  tiruan  Resilient  Backpropagation.  Ada lima  pemodelan  arsitektur  yang  digunakan  dalam  prediksi  ini  yaitu,  5-9-1  memiliki tingkat  akurasi  43%,  5-10-1  memiliki  tingkat  akurasi  71%,  5-11-1=56%,  5-12-1=86%, dan  5-13-1  sebesar  71%.  Arsitektur  terbaik  dari  kelima  model  tersebut  adalah  5-12-1 dimana  arsitektur  tersebut  memiliki  akurasi  mencapai  86%  dan  MSE  sebesar0,000995. Sehingga  model  arsitektur  ini  cukup  baik  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  ekspor minyak bumi mentah di Indonesia.
Kata  kunci: Minyak  Bumi  Mentah,  Prediksi,    Jaringan    Saraf  Tiruan,  Algoritma Resilient Backpropagatin

## 1. Pendahuluan
Minyak  bumi  telah  membawa  kemajuan  yang  pesat  di  dunia,  dimana-  mana  dalam kehidupan sehari – hari hampir dijumpai produk-produk yang berasal dari minyak bumi. Di Indonesia minyak bumi merupakan salah satu sumber energi penting yang ada di bumi, minyak  bumi  mentah    juga  penghasil  yang  paling  banyak  ekspor  ke  negara  -  negara tujuan.  Didalam  minyak  bumi  terdapat  kandungan  materi  yang  dinilai  sangat  berharga sehingga  menjadikan  minyak  bumi  tergolong  dalam jenis  ekspor  yang  diunggulkan  oleh negara  guna  mempercepat  peningkatan  ekonomi  [1].  Ekspor  minyak  bumi  juga  menjadi salah  satu  peluang  bisnis  yang  sangat  menjanjikan  sebab  dinilai  memiliki  banyak keuntungan bagi pelaku bisnisnya dan menjadi income bagi negara pengekspor komoditas tersebut.
Kegiatan ekspor sendiri sejatinya sudah berjalan sejak lama. Bahkan para perusahaan banyak  berlomba-lomba  turut  ambil  bagian  dalam  kegiatan  eksport  hasil  produknya  ke luar  negeri.  Bahkan  karena  sudah  lamanya  keberlangsungan  kegiatan  ini,  menjadikan kegiatan  eksport  tidak  hanya  merambah  pada  perusahaan  dalam  skala  besar  namun  juga pada perusahaan skala kecil menengah. Menyadari bahwa pentingnya energi minyak bumi sebagai sumber utama energi dunia dan Indonesia pada saat ini, kelangkaan yang terjadi akibat sumber daya yang tidak dapat diperbarui dan gangguan pada sisi penawaran yang lebih disebabkan oleh kondisi geopolitik dari negara-negara produsen [2].Ekspor minyak bumi  mentahdi  Indonesia  menurut  negara  tujuan  utama  dari  tahun  ke  tahun  mengalami ketidak  stabilan  dan  cenderung  mengalami  penurunan.  Hal  ini  menyebabkan  ekspor minyak bumi mentah di Indonesia semakin lama akan semakin berkurang yang mana akan berdampak pada perekonomian di Indonesia.
Oleh  karena  itu  untuk  mengetahui  kondisi  jumlah  ekspor  minyak  bumi  mentah  di Indonesia  kedepan  perlu  dilakukan  prediksi  atau  peramalan  terhadap  jumlah  ekspor minyak  bumi  mentah  menurut  negara  tujuan  utama.  Dengan  dilakukan  prediksi  tersebut nantinya  hasil  yang  diperoleh  dapat  menjadi  acuan  pemerintah  untuk  melakukan kebijakan  dengan  menerapkan  langkah-langkah  yang  mampu  mengatasi  masalah penurunan  ekspor  minyak  bumi  mentah  di  Indonesia.  Namun  dalam  hal  prediksi prosesnya  cukup  sulit  dilakukan  karena  membutuhkan  model  dasar  dan  data  rangkaian waktu yang umumnya rumit dengan cara estimasi tingkat keakurasian yang tidak mudah dicapai.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  menjadi  rujukan  penelitian  ini  diantaranya, penelitian  tentang  prediksi  penjualan  beras  menggunakan  algoritma  Backpropagation. Hasil penelitian ini diperoleh satu arsitektur terbaik dengan model 2-46-1 dengan tingkat akurasi tertinggi 80% [3]. Selanjutnya penelitian untuk memprediksi produktivitas kelapa sawit di PTPN IV, dengan dataset hasil produksi sawit tahun 2012 – 2019 yang diperoleh dari  PTPN  IV.  Pada  penelitian  tersebut,  penggunaan  metode  Backpropagation menghasilkan  tingkat  akurasi  92%  [4]. Penelitian  berikutnya  adalah  memprediksi kelulusan  TOEFL  menggunakan  metode  Resilient  Backpropagation.  Hasil  penelitian  ini diperoleh  satu  arsitektur  terbaik  dengan  model  3-3-1  dengan  tingkat  akurasi  100%  [5]. Dari  hasil  penelitian  ini  terbukti  bahwa  metode  Resilient  Backpropagation  dapat digunakan  untuk  memprediksi  kelulusan  TOEFL.  Dari  beberapa  penelitian  di  atas perbedaan dari penelitian ini yaitu mengenai objek dan tempat penelitiannya, yang mana pada  penelitian  di  atas  memprediksi  penjualan  beras,  produksi  kelapa  sawit  dan memprediksi  kelulusan  TOEFL.  Sedangkan  penelitian  ini  memprediksi  jumlah  ekspor minyak  bumi  di  Indonesia.  Persamaan  penelitian  di  atas  dengan  penelitian  ini  adalah menerapkan metode jaringan saraf tiruan algoritma Resilient Backpropagation.
Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  akan  memanfaatkan  sebuah  teknik  penelitian menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  metode  Resilient  Backpropagation  dalam memprediksi  jumlah  ekspor  minyak  bumi  mentah  di  Indonesia.  Jaringan  Saraf  Tiruan adalah paradigm pemrosesan suatu informasi yang terinpirasi oleh sistem sel saraf biologi. Jaringan  saraf  tiruan  merupakan  salah  satu  representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1A, Desember  (2022), pp. 115-121
diimplementasikan  pada  program  komputer  yang  mampu  menyelesaikan  sejumlah perhitungan  dalam  menarik  suatu  kesimpulan  [6]. Ada  beberapa  teknik  yang  dapat digunakan  untuk  mengimplementasikan  Jaringan  Saraf  Tiruan,  salah  satunya  yaitu algoritma Resilient Backpropagation yang akan digunakan dalam penelitian ini.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  buatan  merupakan  cabang  ilmu  komputer  yang  menekankan pengembangan  intelijen  mesin,  pola  berpikir  dan  bekerja  seperti  manusia.  Misalnya, pengenalan  suara,  pemecahan  masalah,  pembelajaran,  dan  perencanaan. Artficial Intellegence termasuk dalam bagian cabang sistem literasi digital yang memiliki peranan besar dalam proses pengembangan inteligen [7].

## 2.2. Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan saraf tiruan merupakan penerpapan suatu sistem pengolahan sebuah informasi yang  mempunyai  karakteristik  menyerupai  jaringan  saraf  biologis,  jaringan  saraf  tiruan dibuat sebagai suatu generalisasi model matematis dari pemahaman manusia [8].

## 2.3. Algoritma Resilient Backpropagation
Algoritma  Resilient  Backpropagation merupakan  salah  satu  pengembangan  metode dari  algoritma Backpropagation .  Nilai learning  rate (laju  pembelajaran)  dan  tergantung dari kemiringan kurva eror sangat berpengaruh pada perubahan nilai bobot dalam metode backpropagation .  Semakin  lamanya  proses pembelajaran  maka  berbanding  lurus  dengan semakinkecil learning rate (laju pembelajaran).

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pendahuluan
Dalam  melakukan  perhitungan  data  akan  dilakukan  dengan  membagi  data  menjadi  2 bagian  yaitu  data  pelatihan  dan  data  pengujian  sesuai  dengan  standard  pengerjaan  data menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  metode Resilient  Backpropagation .  Secara  lengkap tahapan  serta  proses  perhitungan  data  mentah  baik  dari  proses  pembagian  data  menjadi data pelatihan dan data pengujian, dilanjutkan pada tahapan perhitungan normalisasi dan perhitungan selanjutnya hingga tahapan perhitungan prediksi jumlah ekspor minyak bumi mentah menurut negara tujuan utama.
Tabel 1. Ekspor Minyak Bumi Mentah menurut Negara Tujuan (ton) (Sumber : Badan Pusat Statistik Indonesia)
Negara Tujuan 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Jepang 4.430,2  3.654,8  2.519,3  1.582,2  1.315,4 143,4 0,0 Korea Selatan 1.105,9  1.073,5 959,3 998,4 1.001,7 332,1 93,8 Taiwan 819,0 711,6 962,8 1.082,0 908,0 100,0 0,0 Tiongkok 315,4 1.599,9  2.654,1  1.468,0 442,6 209,4 599,4 Thailand 1.045,2  2.190,1  2.415,2  2.339,7  1.819,9  1.360,8  1.596,9 Singapura 1.699,6  1.906,8  1.713,7  1.536,0 959,8 764,5 718,4 Malaysia 426,2 581,1 1.997,9  1.553,8  1.148,2 150,0 609,1 Australia 1.695,8  1.735,5  1.785,8  1.339,4  1.099,4 345,1 242,1 Amerika Serikat 812,0 1.996,8  1.374,7  1.632,5  1.443,4 0,0 0,0 Lainnya 50,7 104,0 572,7 38,7 76,1 171,4 535,9
Data penelitian dibagi menjadi dua yakni data pelatihan ( training ) dan data pengujian ( testing ). Data training sebelum dinormalisasi dapat dilihat pada tabel 2 dan tabel 3. untuk data training setelah dinormalisasi.
Tabel 2. Data Training Sebelum Dinormalisasi (ton) Negara Tujuan  2014  2015  2016  2017  2018  Target Korea Selatan 1106  1074 959 998 1002 332 Tiongkok 315 1600  2654  1468 443 209 Thailand 1045  2190  2415  2340  1820 1361 Singapura 1700  1907  1714  1536 960 765 Malaysia 426 581 1998  1554  1148 150 Australia 1696  1736  1786  1339  1099 345 Lainnya 51 104 573 39 76 171
Data training pada tabel 3. selanjutnya akan dinormalisasi menggunakan formula pada persamaan  2.  dengan  data  yang  akan  dinormalisasi  dari  tahun  2014  sampai  tahun  2018 dan target tahun 2019 yang hasilnya dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Data Training Setelah Dinormalisasi Negara Tujuan 2014 2015 2016 2017 2018 Target Korea Selatan 0,29970  0,29385  0,27323  0,28029  0,28089  0,15997 Tiongkok 0,15695  0,38891  0,57927  0,36509  0,17992  0,13781 Thailand 0,28874  0,49549  0,53613  0,52250  0,42864  0,34573 Singapura 0,40691  0,44433  0,40946  0,37737  0,27332  0,23805 Malaysia 0,17696  0,20493  0,46078  0,38058  0,30734  0,12709 Australia 0,40623  0,41339  0,42248  0,34187  0,29853  0,16232 Lainnya 0,10916  0,11878  0,20342  0,10699  0,11374  0,13095
Data testing juga  dilakukan  normalisasi  menggunakan  formula  pada  persamaan  2 dengan  data  yang  akan  dinormalisasi  dimulai  tahun  2015  sampai  tahun  2019  dan  target tahun 2020.  Data testing sebelum dinormalisasi dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Data Testing Sebelum Dinormalisasi (ton)
Negara Tujuan  2015  2016  2017  2018  2019  Target Korea Selatan 1074 959 998 1002 332 94 Tiongkok 1600  2654  1468 443 209 599 Thailand 2190  2415  2340  1820  1361 1597 Singapura 1907  1714  1536 960 765 718 Malaysia 581 1998  1554  1148 150 609 Australia 1736  1786  1339  1099 345 242 Lainnya 104 573 39 76 171 536
Data testing pada  tabel  4.  akan  dinormalisasi  menggunakan  persamaan  yang  telah dibuat  dan  tabel  5.  untuk  data testing setelah  dinormalisasi  yang  hasilnya  dapat  dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Data Testing Setelah Dinormalisasi Negara Tujuan 2015 2016 2017 2018 2019 Target Korea Selatan 0,33498  0,30998  0,31854  0,31926  0,17269  0,12053 Tiongkok 0,45020  0,68096  0,42133  0,19688  0,14584  0,23120 Thailand 0,57939  0,62866  0,61214  0,49836  0,39787  0,44955 Singapura 0,51738  0,47511  0,43622  0,31009  0,26734  0,25725 Malaysia 0,22720  0,53732  0,44011  0,35133  0,13283  0,23333 Australia 0,47988  0,49089  0,39318  0,34065  0,17554  0,15299 Lainnya 0,12276  0,22536  0,10847  0,11666  0,13752  0,21730

## 3.2. Hasil Percobaan
Pada  tahap  ini  dalam  melakukan  pelatihan  dan  pengujian  hasil  dari  pengolahan  data untuk  memprediksi  jumlah  ekspor  minyak  bumi  mentah  di  Indonesia,  maka  pengolahan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1A, Desember  (2022), pp. 115-121
data  tersebut  juga  akan  diujikan  ke  dalam  sistem  komputerisasi.  Dalam  melakukan pengujian  data,  penelitian  ini  menggunakan software  Matlab  R2011b. Penelitian  ini menggunakan 5 (lima) model arsitektur pelatihan dan pengujian data yakni 5-9-1, 5-10-1, 5-11-1, 5-12,1, dan 5-13-1. Berikut pelatihan dan pegujian data dengan model arsitektur 5-9-1. Dengan pengujian data menggunakan layer masukan sebanyak 5 neuron, 12 hidden layer  dan  1  output.Source  code  pelatihan  dan  pengujian  yang  digunakan  pada  software Matlab R2011b sebagai berikut:
>> net=newff(minmax(P),[12,1],{'logsig','purelin'},'trainrp'); >> net.lW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs=100000; >> net.trainParam.show = 1000; >> net.trainParam.showCommandLine=0; >> net.trainParam.showWindow=1; >> net.trainParam.goal=0.01; >> net.trainParam.time=inf; >> net.trainParam.min_grad=1e-6; >> net.trainParam.max_fail = 5; >> net.trainParam.lr=0; >> net.trainParam.delt_inc=1.2; >> net.trainParam.delt_dec=0.5 >> net.trainParam.delta0=0.07 >> net.trainParam.deltamax=50.0 >> net=train(net,P,T) >> [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T)
Pelatihan  dan  pengujian  jaringan  saraf  tiruan  dengan  model  arsitektur  5-12-1  dapat dilihat pada Gambar 1. berikut.
Gambar 1. Pelatihan Menggunakan Model Arsitektur 5-12-1
Berdasarkan gambar diatas dapat dijelaskan bahwa Epoch 112 dengan waktu 01 detik dengan  arsitektur  5-12-1.  Hasil  akurasi  dari  pelatihan  menggunakan  model  arsitektur  5- 12-1 dapat dilihat pada tabel 6. berikut.
Tabel 6. Hasil Akurasi Data Training dengan Model Arsitektur 5-12-1
Pola Target Output Error SSE Pola 1  0,15997  0,11390 0,04607 0,00212 Pola 2  0,13781  0,14200 -0,00419 0,00002
Pola Target Output Error SSE Pola 3  0,34573  0,34070 0,00503 0,00003 Pola 4  0,23805  0,19160 0,04645 0,00216 Pola 5  0,12709  0,11950 0,00759 0,00006 Pola 6  0,16232  0,21160 -0,04928 0,00243 Pola 7  0,13095  0,13020 0,00075 0,00000 Jumlah SSE 0,00995 MSE 0,000995
Tabel 7. Hasil Data Testing dengan Model Arsitektur 5-12-1 Pola Target Output Error SSE Hasil Pola 1  0,12053  0,13520 -0,01467 0,00022 1 Pola 2  0,23120  0,24180 -0,01060 0,00011 1 Pola 3  0,44955  0,40100 0,04855 0,00236 1 Pola 4  0,25725  0,29120 -0,03395 0,00115 1 Pola 5  0,23333  0,03710 0,19623 0,03850 0 Pola 6  0,15299  0,19880 -0,04581 0,00210 1 Pola 7  0,21730  0,27040 -0,05310 0,00282 1 Jumlah SSE 0,34787 86 MSE 0,034787
Nilai  target  diperoleh  dari  tabel  data  normalisasi  tahun  2020,  nilai output diperoleh dari hasil pelatihan menggunakan software Matlab dengan rumus
[a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT) ,  nilai error diperoleh  dari  :  target  – output ,    nilai SSE diperoleh dari : error^ 2 (^: pangkat), jumlah SSE adalah total keseluruhan nilai SSE. Nilai MSE diperoleh dari : jumlah SSE/7  (banyak pola) dan hasil 1 (benar) diperoleh dari rumus =if(error<=0,05;1;0) untuk  data  pengujian.  Nilai  akurasi  diperoleh  dari : jumlah benar/7*100. Pada penelitian ini, prediksi dilakukan dalam waktu 3 tahun kedepan.
Tabel 8. Hasil Prediksi Tahun 2014 Tahun 2023 (ton) Negara Tujuan  2014  2015  2016  2017  2018  2019  2020  2021  2022  2023
Korea Sel 1106  1074 959 998 1002 332 94 22 29 26 Tiongkok 315 1600  2654  1468 443 209 599 260 61 31 Thailand 1045  2190  2415  2340  1820  1361  1597 612 143 32 Singapura 1700  1907  1714  1536 960 765 718 325 87 28 Malaysia 426 581 1998  1554  1148 150 609 234 99 32 Australia 1696  1736  1786  1339  1099 345 242 44 45 25 Lainnya 51 104 573 39 76 171 536 201 51 24
Berdasarkan  tabel  8.  hasil  prediksi  yang  diperoleh,  jumlah  ekspor  minyak  bumi mentah mengalami perubahan setiap tahunnya. Namun dalam hal ini, hasil prediksi yang diperoleh menggunakan model terbaik yang diperoleh 5-12-1 dengan tingkat akurasi 86% merupakan suatu hal yang masih merupakan prediksi atau ramalan yang dapat digunakan secara  acuan  atau  tidak  dengan  menerapkan  suatu  algoritma resilient  backpropagation. Dengan  hasil  prediksi  yang  sudah  diperoleh  dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk mengantisipasi jumlah ekspor minyak bumi mentah ke negara tujuan utama.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan analisa mengenai prediksi jumlah ekspor minyak bumi mentah di Indonesia menurut negara tujuan utama dari bab sebelumnya dapat diambil kesimpulan yaitu setelah dilakukan pelatihan dan pengujian dengan menggunakan 5 model arsitektur yakni 5-9-1, 5-10-1, 5-11-1, 5-12-1, dan 5-13-1, maka didapat 1 arsitektur terbaik dengan model  5-12-1  yang  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  yaitu  90%,  jumlah  iterasi  sebesar 112  dengan  waktu  01  detik  dan  nilai Mean  Squared  Error (MSE)  sebesar  0,034787. Dengan  menggunakan  model  arsitektur  tersebut  adapun  hasil  prediksi  jumlah  ekspor
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1A, Desember  (2022), pp. 115-121
minyak bumi mentah di Indonesia menurut negara tujuan utama pada tahun 2014 sampai tahun 2023 mengalami penurunan yang cukup signifikan. Jumlah ekspor minyak bumi di Indonesia tertinggi  terjadi pada tahun  2016  yakni  sebesar  12099 ton  sedangkan  menurut hasil prediksi yang dilakukan pada penelitian ini jumlah ekspor minyak bumi di Indonesia yang  terendah  terjadi  pada  tahun  2023  yakni  sebesar  198  ton.  Dengan  demikian  dapat diketahui bahwa algoritma resilient backpropagation bisa digunakan untuk mendapatkan hasil  prediksi  jumlah  ekspor  minyak  bumi  di  Indonesia  menurut  negara  tujuan  utama. Berdasarkan pada kesimpulan, disarankan agar diadakan penelitian lebih lanjut mengenai jumlah  ekspor  minyak  bumi  mentah  di  Indonesia  menggunakan  metode  pembanding misalnya  algoritma resilient  backpropagation dengan metode  lainnya  agar  penelitian  ini dapat  dikembangkan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  optimal  dengan  waktu  yang lebih singkat.

## Daftar Pustaka
[1] H. K. Yazid Fahrizal, Aris Soelistyo, “Analisis Penawaran Ekspor Minyak Bumi Mentah Indonesia Pada Pasar Global Tahun 2009-2018,” Ilmu Ekon. , vol. Vol. 4, no. 3, p. 3, 2020, [Online]. Available: https://ejournal.umm.ac.id/index.php/jie/article/view/12757
[2] M.  H.  S.  Hodijah,  “Pengaruh  Ekspor  dan  Impor  Minyak  Bumi  terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia,” vol. 3, pp. 107–118, 2015.
[3] R.  E.  Pranata,  I.  Gunawan,  and  Sumarno,  “Algoritma  Backpropagation  Dalam Melakukan  Estimasi  Penjualan  Beras  Pada  CV  Hariara  Pematangsiantar,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 2, no. 2, pp. 210–221, 2021.
[4] D. Marpaung, S. Sumarno, and I. Gunawan, “Prediksi Produktivitas Kelapa Sawit di  PTPN  IV  dengan  Algoritma  Backpropagation,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform. Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 12–16, 2020.
[5] H.  Okprana,  M.  R.  Lubis,  and  J.  T.  Hadinata,  “Prediksi  Kelulusan  TOEFL Menggunakan  Metode  Resilient  Backpropagation,” J.  Edukasi  dan  Penelit. Inform. , vol. 6, no. 2, p. 275, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i2.41224.
[6] B.  Supranda,  Solikhun,  and  Z.  A.  Siregar,  “Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  Dalam  Memprediksi  Jumlah  Pertumbuhan  Kendaraan  Di Provinsi Sumatera Utara,” vol. 2, no. 4, pp. 152–160, 2022.
[7] F.  Mulianingsih,  K.  Anwar,  F.  A.  Shintasiwi,  and  A.  J.  Rahma,  “Artificial Intellegence dengan Pembentukan Nilai dan Karakter di Bidang Pendidikan,” vol. 4, no. 2, 2020.
[8] O.  A.  Putri,  Poningsih,  and  H.  S.  Tambunan,  “Prediksi  Kunjungan  Wisatawan Mancanegara  Ke  Indonesia  Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Dengan Algoritma  Backpropagation,” KESATRIA  J.  Penerapan  Sist.  Inf.  (Komputer Manajemen) , vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2021, [Online]. Available:
http://tunasbangsa.ac.id/pkm/index.php/kesatria/article/view/51