## PREDIKSI PRODUKSI SUSU SEGAR DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION
Jonas Rayandi Saragih a , Dedy Hartama b , Anjar Wanto c
a Jonas Rayandi Saragih,Jl. Sudirman,Proklamasi,Pematangsiantar,21143,Indonesia
b Dedy Hartama, Jl. Sudirman,Proklamasi, Pematangsiantar,21143,Indonesia c Anjar Wanto, Jl.Surdirman, Proklamasi, Pematangsiantar, 21143, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T

## Sejarah Artikel
Diterima Redaksi: 27 Februari 2020 Revisi Akhir: 11 Maret 2020 Diterbitkan Online : 25 Maret 2020
Milk is a white liquid produced from female mammals that contain carbohydrates that are  useful  for  humans.  Based  on  data  from  the  Indonesian  Statistics  Agency,  milk productivity in Indonesia from 2012 to 2018 experienced an unstable curve. Therefore this  research  was  conducted  to  predict  and  find  out  the  level  of  development  of  milk productivity in Indonesia for the following years, so that companies that use milk have a reference  to  continue  to  strive  to  increase  milk  productivity  in  Indonesia  to  remain stable  in  order  to  meet  the  needs  of  the  community  and    minimize  milk  imports.  This algorithm  used  is  backpropagation  neural  network.  This  algorithm  is  able  to  predict good data especially data that is sustainable in a certain period of time. to simplify this research the author uses the Matlab 2011 application. To facilitate writers, authors use 5  architectural  model,  namely  5-9-1  =  94%,  5-12-1  =  88%,  5-14-1  =  88%,  5-15-1  = 94%,  5-17-1  =  94  %.  So  we  get  the  best  architectural  model  using  the  architectural mode  5-15-1  with  an  accuracy  rate  of  94%  with  MSE  =  0,000999842.    Finally,  this model is good enough to predict fresh milk production by province in Indonesia .
K ATA K UNCI Predksi Produktifitas Susu Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation K ORESPONDENSI
E-mail: Jonasaragih@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Susu  segar  merupakan  sebuah  produksi  yang  dihasilkan  dari sapi perah. Manfaat susu segar yaitu dapat mecegah resiko dari berbagai macam penyakit serta  membantu meringankan kinerja otak.  Pada  tiap  tahun,  produksi  susu  di  Indonesia  tidak  dapat ditentukan  dengan  pasti.  Hal  ini  berpengaruh  pada  kinerja  para pekerja  untuk  memproduksi  susu  serta  perusahaan-perusahaan yang menggunakan susu sebagai bahan produksi.
Penelitian ini akan menggunakan metode algoritma Backpropagation untuk memprediksi produksi susu berdasarkan produksi-produksi  data  sebelumnya.  Produksi  susu  cenderung berubah  sehingga  sulit  untuk  diprediksi.  Untuk  melakukan pengujian  ini  digunakan software Matlab  R2011b  yang  dimana ini sangat membantu dalam melakukan penelitian.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Prediksi
Prediksi  atau  peramalan  merupakan  usaha  memperkirakan sesuatu  yang  akan  terjadi  di  waktu  mendatang  dengan memanfaatkan  berbagai  informasi  yang  relevan  pada  waktu- waktu sebelumnya melalui suatu metode ilmiah[1]

## Susu Segar
Susu  segar  dihasilkan  dari  hewan  ternak  perahan,  seperti  sapi, kerbau,  kambing,  domba  dan  hewan  lainnya  yang  sehat  dan tidak  tercampur  dengan  bahan  kimia.  Susu  segar  tidak mengandung  tambahan  air,  bahan  tambahan  pangan  dan antibiotik  dan  belum  mengalami  perubahan  warna,  bau,  serta kekentalan. Susu segar paling lezat karena asam lemak susunya belum  rusak  akibat  prosees  pengawetan.  Susu  segar  memiliki banyak manfaat seperti bagus untuk tulang, mencegah serangan penyakit kanker, dapat mengatasi depresi, dan lain- lainnya Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan Syaraf Tiruan adalah paradigma pengolahan informasi yang terinspirasi oleh sistem saraf secara biologis, seperti proses informasi  pada  otak  manusia.  Elemen  kunci  dari  paradigma  ini adalah  struktur  dari  sistem  pengolahan  informasi  yang  terdiri dari  sejumlah  besar  elemen  pemrosesan  yang  saling berhubungan  (neuron),  bekerja  serentak  untuk  menyelesaikan masalah tertentu[2]. Jaringan syaraf tiruan dapat dikatakan sama seperti  manusia  yang  belajar  dari  suatu  contoh  untuk memecahkan  masalah  yang  memiliki  pola  yang  sama  dengan contoh yang diberikan.
Jaringan  Saraf  Tiruan  memiliki  kemampuan  untuk  dapat melakukan pembelajaran dan pendeteksian terhadap suatu pola. Proses  pembelajaran  merupakan  suatu  metoda  untuk  proses pengenalan  suatu  objek  yang  sifatnya  kontinuitas  yang  selalu direspon  secara  berbeda  dari  setiap  proses  pembelajaran tersebut.  Tujuan  dari  pembelajaran  ini  sebenarnya  untuk memperkecil  tingkat  suatu  error  dalam  pengenalan  suatu  objek [3]
Algoritma Backpropagation
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 [4].

## 3. METODOLOGI

## Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  data produksi  susu  segar  menurut  provinsi  (ton)  tahun  2012-2018 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Indonesia. Data dapat dilihat  pada  table  1.  Data  ini  nantinya  akan  dibagi  menjadi  2 bagian,  yaitu  data  training  dan  data  testing.  Data  training  yang akan  digunakan  adalah  data  tahun  2012-2016  dengan  target 2017.  Sedangkan data  testing  yang  akan  digunakan  adalah data tahun 2013-2017 dengan target 2017.
Tabel 1 . Produksi Susu Segar menurut Provinsi (Ton)
Provinsi Produksi Susu Segar menurut Provinsi (Ton) 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 ACEH 43.00 38.00 140.00 94.30 88.74 77.00 77.00 SUMATERA UTARA 761.00 1369.00 783.00 776.16 1014.48 1403.00 1403.00 SUMATERA BARAT 988.00 1685.00 1032.00 1298.63 1363.23 1270.00 1270.00 RIAU 177.00 151.00 81.00 79.38 74.84 52.00 52.00 JAMBI 0.00 18.00 18.00 8.50 6.82 12.00 12.00 SUMATERA SELATAN 66.00 325.00 95.00 124.25 127.25 112.00 112.00 BENGKULU 401.00 265.00 275.00 273.55 183.82 205.00 205.00 LAMPUNG 279.00 216.00 223.00 678.16 669.33 618.00 618.00 KEP. BANGKA BELITUNG 210.00 600.00 19.00 83.17 99.70 328.00 328.00 DKI JAKARTA 5439.00 5265.00 5170.00 4768.68 4725.56 5418.00 5418.00 DI YOGYAKARTA 6019.00 4912.00 5870.00 6187.32 6225.57 6125.00 6125.00 BANTEN 0.00 72.00 20.00 17.20 17.52 20.00 20.00 KALIMANTAN BARAT 444.00 259.00 42.00 34.99 43.20 62.00 62.00 KALIMANTAN SELATAN 307.00 135.00 281.00 162.10 126.07 112.00 112.00 KALIMANTAN TIMUR 64.00 41.00 118.00 120.87 148.41 164.00 164.00 SULAWESI SELATAN 3000.00 1671.00 2635.00 2727.00 2752.20 3053.00 3053.00 Normalisasi Data
Sebelum  dilakukan  proses  pengolahan  dan  perhitungan,  data susu  segar  yang  diambil  dari  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia harus dinormalisasi terlebih dahulu dengan rumus normalisasi.
(1)
Keterangan:
(x’=Normalisasi Data, x = Data yang akan dinormalisasikan, a = Data terendah, b = Data tertinggi)
Data  awal  yang  telah  diperoleh  harus  dinormalisasi  terlebih dahulu  dengan  fungsi  aktivasi.  Artinya  data  yang  dinormalisasi nanti nya akan menghasilkan nilai antara 0 dan 1 (Tidak boleh 0 dan  1,  apalagi  lebih  dari  itu),  karena  hal  itu  sudah  merupakan ketentuan  dari  normalisasi  [5].  Data  sebelum  dinormalisasi menjadi data training . Pada tabel 2 dapat dilihat data training yang  digunakan,  yakni  tahun  2012  hingga  2016  dengan  target tahun  2017.    Sedangkan  pada  tabel  3  dapat  dilihat  hasil normalisasi  data  training.  Data  ini  telah  dinormalisasi
menggunakan  fungsi  sigmoid  persamaan  (1)  berdasarkan  pada tabel 1.
Tabel 2. Data Training Awal Provinsi Produksi Susu Segar menurut Provinsi (Ton) 2012 2013 2014 2015 2016 Target ACEH 43.00 38.00 140.00 94.30 88.74 77.00 SUMATERA UTARA 761.00 1369.00 783.00 776.16 1014.48 1403.00 SUMATERA BARAT 988.00 1685.00 1032.00 1298.63 1363.23 1270.00 RIAU 177.00 151.00 81.00 79.38 74.84 52.00 JAMBI 0.00 18.00 18.00 8.50 6.82 12.00 SUMATERA SELATAN 66.00 325.00 95.00 124.25 127.25 112.00 BENGKULU 401.00 265.00 275.00 273.55 183.82 205.00 LAMPUNG 279.00 216.00 223.00 678.16 669.33 618.00 KEP. BANGKA BELITUNG  210.00 600.00 19.00 83.17 99.70 328.00 DKI JAKARTA 5439.00 5265.00 5170.00 4768.68 4725.56 5418.00 DI YOGYAKARTA 6019.00 4912.00 5870.00 6187.32 6225.57 6125.00 BANTEN 0.00 72.00 20.00 17.20 17.52 20.00 KALIMANTAN BARAT 444.00 259.00 42.00 34.99 43.20 62.00 KALIMANTAN SELATAN 307.00 135.00 281.00 162.10 126.07 112.00 KALIMANTAN TIMUR 64.00 41.00 118.00 120.87 148.41 164.00 SULAWESI SELATAN 3000.00 1671.00 2635.00 2727.00 2752.20 3053.00 Tabel 3. Data Training Setelah Dinormalisasi Provinsi Produksi Susu Segar menurut Provinsi (Ton) 2012 2013 2014 2015 2016 Target ACEH 0.10553 0.10488 0.11799 0.11212 0.11140 0.10989 SUMATERA UTARA 0.19779 0.27592 0.20062 0.19974 0.23036 0.28029 SUMATERA BARAT 0.22696 0.31653 0.23261 0.26688 0.27518 0.26320 RIAU 0.12274 0.11940 0.11041 0.11020 0.10962 0.10668 JAMBI 0.10000 0.10231 0.10231 0.10109 0.10088 0.10154 SUMATERA SELATAN 0.10848 0.14176 0.11221 0.11597 0.11635 0.11439 BENGKULU 0.15153 0.13405 0.13534 0.13515 0.12362 0.12634 LAMPUNG 0.13585 0.12776 0.12866 0.18715 0.18601 0.17941 KEP. BANGKA BELITUNG 0.12699 0.17710 0.10244 0.11069 0.11281 0.14215 DKI JAKARTA 0.79892 0.77656 0.76436 0.71279 0.70725 0.79623 DI YOGYAKARTA 0.87346 0.73120 0.85431 0.89508 0.90000 0.88708 BANTEN 0.10000 0.10925 0.10257 0.10221 0.10225 0.10257 KALIMANTAN BARAT 0.15706 0.13328 0.10540 0.10450 0.10555 0.10797 KALIMANTAN SELATAN 0.13945 0.11735 0.13611 0.12083 0.11620 0.11439 KALIMANTAN TIMUR 0.10822 0.10527 0.11516 0.11553 0.11907 0.12107 SULAWESI SELATAN 0.48551 0.31473 0.43860 0.45043 0.45366 0.49232
Pada  table  4  dapat  dilihat  data  testing  yang  digunakan,  yakni tahun 2013 hingga 2017 dengan target tahun 2018. Sedangkan  pada  table  5  dapat  dilihat  hasil  normalisasi  data testing.  Data  ini  juga  telah  dinormalisasi  menggunakan  fungsi sigmoid persamaan (1). Tabel 4. Data Testing Awal Provinsi Produksi Susu Segar menurut Provinsi (Ton) 2013 2014 2015 2016 2017 target ACEH 38.00 140.00 94.30 88.74 77.00 83.00 SUMATERA UTARA 1369.00 783.00 776.16 1014.48 1403.00 1513.00 SUMATERA BARAT 1685.00 1032.00 1298.63 1363.23 1270.00 1353.00 RIAU 151.00 81.00 79.38 74.84 52.00 54.00
Provinsi Produksi Susu Segar menurut Provinsi (Ton) 2013 2014 2015 2016 2017 target JAMBI 18.00 18.00 8.50 6.82 12.00 23.00 SUMATERA SELATAN 325.00 95.00 124.25 127.25 112.00 112.00 BENGKULU 265.00 275.00 273.55 183.82 205.00 273.00 LAMPUNG 216.00 223.00 678.16 669.33 618.00 653.00 KEP. BANGKA BELITUNG 600.00 19.00 83.17 99.70 328.00 328.00 DKI JAKARTA 5265.00 5170.00 4768.68 4725.56 5418.00 5686.00 DI YOGYAKARTA 4912.00 5870.00 6187.32 6225.57 6125.00 6311.00 BANTEN 72.00 20.00 17.20 17.52 20.00 20.00 KALIMANTAN BARAT 259.00 42.00 34.99 43.20 62.00 69.00 KALIMANTAN SELATAN 135.00 281.00 162.10 126.07 112.00 122.00 KALIMANTAN TIMUR 41.00 118.00 120.87 148.41 164.00 179.00 SULAWESI SELATAN 1671.00 2635.00 2727.00 2752.20 3053.00 3116.00 Tabel 5. Data Testing Setelah Dinormalisasi Provinsi Produksi Susu Segar menurut Provinsi (Ton) 2013 2014 2015 2016 2017 Target ACEH 0.10396 0.11690 0.11110 0.11040 0.10891 0.10967 SUMATERA UTARA 0.27286 0.19850 0.19763 0.22787 0.27718 0.29113 SUMATERA BARAT 0.31296 0.23010 0.26393 0.27213 0.26030 0.27083 RIAU 0.11830 0.10941 0.10921 0.10863 0.10573 0.10599 JAMBI 0.10142 0.10142 0.10021 0.10000 0.10066 0.10205 SUMATERA SELATAN 0.14038 0.11119 0.11490 0.11528 0.11335 0.11335 BENGKULU 0.13276 0.13403 0.13385 0.12246 0.12515 0.13378 LAMPUNG 0.12654 0.12743 0.18519 0.18407 0.17756 0.18200 KEP. BANGKA BELITUNG 0.17527 0.10155 0.10969 0.11179 0.14076 0.14076 DKI JAKARTA 0.76726 0.75521 0.70428 0.69881 0.78668 0.82069 DI YOGYAKARTA 0.72247 0.84404 0.88431 0.88916 0.87640 0.90000 BANTEN 0.10827 0.10167 0.10132 0.10136 0.10167 0.10167 KALIMANTAN BARAT 0.13200 0.10446 0.10357 0.10462 0.10700 0.10789 KALIMANTAN SELATAN 0.11627 0.13479 0.11971 0.11513 0.11335 0.11462 KALIMANTAN TIMUR 0.10434 0.11411 0.11447 0.11797 0.11995 0.12185 SULAWESI SELATAN 0.31118 0.43352 0.44519 0.44839 0.48656 0.49455

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini digunakan 5 model arsitektur, antara lain 5- 9-1,  5-12-1,  5-14-1,  5-15-1,  5-17-1.  Berdasarkan  model  5-9-1 dapat  dijelaskan  bahwa  5  merupakan  data input  layer ,  9 merupakan  data hidden  layer ,  dan  1  merupakan output  layer. Begitu pula hal dengan keterangan 4 model arsitektur yang lain.
Pada table  6  dapat  dilihat perbandingan dari  5  model  arsitektur jaringan yang digunakan. Dari ke 5 arsitektur ini, tingkat Epoch
dan  waktu  diperoleh  dengan  menggunakan  aplikasi  Matlab, sedangkan  MSE  dan  akurasi  dari  masing-masing  model arsitektur  diperoleh  dengan  menggunakan  perhitungan  pada Microsoft  Excel.  Dari  ke  5  model  arsitektur  ini,  terdapat  3 model  arsitektur  yang  menghasilkan    tingkat  akurasi  sebesar 94%, hanya saja model arsitektur 5-15-1 memiliki tingkat MSE yang  paling  rendah.  Sehingga  berkesimpulan  dari  ke  5  model arsitektur ini diperoleh model arsitektur terbaik menggunakan 5- 5-1.
Tabel 6 . Perbandingan Hasil 5 Model Arsitektur Dengan Algoritma Backpropagation
No Arsitektur Training Testing Epoch Waktu MSE MSE AKURASI 1 5-9-1 1593 00:00:11 0.0009995028 0.0009998856 94 2 5-12-1 4038 00:00:27 0.0010001847 0.0010003283 88 3 5-14-1 1395 00:00:09 0.0009989383 0.0010000786 88 4 5-15-1 1860 00:00:12 0.0009999696 0.0009998415 94 5 5-17-1 4741 00:00:31 0.0009998626 0.0010003904 94
Gambar 1. Pelatihan Menggunakan Model Arsitektur 5-15-1
Gambar  1  dapat  dijelaskan  bahwa  pelatihan  dan  pengujian dengan model arsitektur 5-15-1 menghasilkan epoch 9444 dalam waktu    01:04  detik.  Hasil  akurasi  dari  pelatihan  menggunakan model arsitektur 5-15-1 dapat dilihat pada tabel 7. terdapat (16)
Provinsi  yang  digunakan  di  Indonesia  yang  dipakai  dalam pelatihan. Nilai target yang diperoleh dari tabel data normalisas tahun  2018,  nilai  diperoleh  dari  hasil  pelatihan  menggunakan Software Matlab R2011b.
Tabel 7 merupakan hasil akurasi dari arsitektur terbaik, yakni 5- 5-1.  Table  5  ini  dibuat  dan  dihitung  dengan  menggunakan Microsoft  Excel.  Berdasarkan  table  5, error diperoleh  dari Target- Output ,  SSE  yang  dihasilkan  dari Error  ^2 ,    Total diperoleh  dari  Jumlah  SSE  yang  dihasilkan  dari  pola  1  dan seterusnya,  dan  Hasil  diperoleh  Jika  nilai  kesalahan  dalam pengujian data <= 0.05 maka hasilnya benar (1). Jika tidak maka salah (0). Akurasi = diperoleh dari jumlah hasil yang benar pada ((pola / 16) * 100), menghasilkan 94%, Margin Error diperoleh dari  jumlah  hasil  yang  salah  pada  ((pola  /  16)  *  100)  atau diperoleh  dari  jumlah  akurasi  maksimum  (100%)  dikurangi akurasi  yang  dihasilkan,  MSE    Diperoleh  dari  Total  SSE  /  16 (jumlah pola), 1 = Benar 0 = Salah.
Tabel 7. Arsitektur Terbaik Algoritma Backpropagation dengan Model 5-15-1 .
Pola Data Training Data Testing Target Output Error SSE Hasil Target Output Error SSE Hasil Pola 1 0.10989 0.1243 -0.01441 0.00020751 1 0.10967 0.1227 -0.01303 0.00016985 1 Pola 2 0.28029 0.1955 0.08479 0.00718913 0 0.29113 0.2534 0.03773 0.00142387 1 Pola 3 0.26320 0.2501 0.01310 0.00017156 1 0.27083 0.3515 -0.08067 0.00650763 1 Pola 4 0.10668 0.1194 -0.01272 0.00016174 1 0.10599 0.1077 -0.00171 0.00000293 1 Pola 5 0.10154 0.1058 -0.00426 0.00001813 1 0.10205 0.1079 -0.00585 0.00003418 1 Pola 6 0.11439 0.1364 -0.02201 0.00048434 1 0.11335 0.1013 0.01205 0.00014514 1 Pola 7 0.12634 0.1661 -0.03976 0.00158062 1 0.13378 0.1342 -0.00042 0.00000018 1 Pola 8 0.17941 0.1467 0.03271 0.00107023 1 0.18200 0.2252 -0.04320 0.00186622 1 Pola 9 0.14215 0.1225 0.01965 0.00038607 1 0.14076 0.0781 0.06266 0.00392599 0 Pola 10 0.79623 0.8363 -0.04007 0.00160597 1 0.82069 0.8136 0.00709 0.00005023 1 Pola 11 0.88708 0.8542 0.03288 0.00108087 1 0.90000 0.9069 -0.00690 0.00004761 1 Pola 12 0.10257 0.1101 -0.00753 0.00005670 1 0.10167 0.1038 -0.00213 0.00000453 1 Pola 13 0.10797 0.0964 0.01157 0.00013380 1 0.10789 0.0867 0.02119 0.00044904 1 Pola 14 0.11439 0.1499 -0.03551 0.00126080 1 0.11462 0.1206 -0.00598 0.00003580 1 Pola 15 0.12107 0.1176 0.00347 0.00001207 1 0.12185 0.1348 -0.01295 0.00016771 1 Pola 16 0.49232 0.5164 -0.02408 0.00057997 1 0.49455 0.4604 0.03415 0.00116655 1 Jumlah SSE 0.01599951 94 Jumlah SSE 0.01599746 94 MSE 0.00099997 MSE 0.000999842
Pada  tabel  8  dapat  dilihat  hasil  prediksi  Produksi  Susu  Segar (Ton)    di  Indonesia  untuk  5  tahun  kedepan,  yakni  tahun  2019- 2023. Adapun hasil ini diperoleh dari perhitungan dengan model
arsitektur  terbaik  (5-15-1)  menggunakan  aplikasi  Matlab  dan Microsoft Excel.
Tabel 8 .Hasil Prediksi Produksi Susu Segar 5 Tahun Kedepan Dengan Algoritma Backpropagation (Tahun 2019-2023)
Provinsi Produksi Susu Segar menurut Provinsi (Ton) Target Produksi Susu Segar menurut Provinsi 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 ACEH 43 38 140 94 89 77 77 199 282 130 325 710
Provinsi Produksi Susu Segar menurut Provinsi (Ton) Target Produksi Susu Segar menurut Provinsi 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 SUMATERA UTARA 761 1369 783 776 1014 1403 1403 1226 1457 1258 1018 1652 SUMATERA BARAT 988 1685 1032 1299 1363 1270 1270 1998 1932 1838 1992 2222 RIAU 177 151 81 79 75 52 52 81 103 61 298 545 JAMBI 0 18 18 9 7 12 12 82 -81 43 349 573 SUMATERA SELATAN 66 325 95 124 127 112 112 30 142 127 284 446 BENGKULU 401 265 275 274 184 205 205 289 427 374 447 764 LAMPUNG 279 216 223 678 669 618 618 1005 184 954 1662 1839 KEP. BANGKA BELITUNG 210 600 19 83 100 328 328 -152 -94 517 356 94 DKI JAKARTA 5439 5265 5170 4769 4726 5418 5418 5632 5665 5663 5223 5740 DI YOGYAKARTA 6019 4912 5870 6187 6226 6125 6125 6365 6341 6305 6552 6147 BANTEN 0 72 20 17 18 20 20 50 0 37 309 523 KALIMANTAN BARAT 444 259 42 35 43 62 62 0 5 70 217 274 KALIMANTAN SELATAN 307 135 281 162 126 112 112 182 668 170 115 645 KALIMANTAN TIMUR 64 41 118 121 148 164 164 294 230 268 497 827 SULAWESI SELATAN 3000 1671 2635 2727 2752 3053 3053 2854 2857 2889 3222 3088 Jumlah 18198 17022 16802 17434 17667 19031 19031 20133 20117 20703 22865 26089

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  analisa  mengenai  penelitian  perdiksi produksi susu segar di Indonesia maka dapat disimpulkan bahwa digunakan 5 metode yang arsitektur yang digunakan adalah 5-9- 1, 5-12-1,  5-14-1,  5-14-1, 5-17-1,  maka  didapatkan 1  arsitektur terbaik dengan model 5-15-1 yang memiliki tingkat akurasi 94% dengan jumlah MSE Testing 0,0009998415. Dengan menggunakan  algoritma Backpropagation, dapat diprediksi  dan diketahui  peningkatan  serta  penurunan  produksi  susu  di  tiap tahunnya sehingga perusahaan yan gmeggunakan susu memiliki referensi untuk menjaga kestabilan penggunaan produksi susu.
Saran
Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan  lagi  variasi algoritma  pelatihan  supaya  didapatkan  hasil  yang  lebih  optimal dengan waktu pelatihan yang lebih singkat

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  yang  sebesar-sebesarnya kepada  Ketua  Yayasan  Serta  Ketua  STIKOM  Tunas  Bangsa Pemtangsiantar  yang  telah  membantu  memberikan  dukungan baik  maupun  moril    sehingga  penelitian  ini  dapat  terselesaikan dengan  baik. Penulis  juga  berterima  kasih  kepada  teman  teman yang selalu memberi semangat agar penelitian ini selesai dengan baik.  Terkhusus  penulis  mengucapkan  banyak  terima  kasih kepada  Bapak  Dedy  Hartama  serta  Bapak  Anjar  Wanto  yang tidak henti-hentinya selalu membantu dan mengarahkan penulis untuk menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Hartato,  D.  Sitorus,  and  A.  Wanto,  “Analisis jaringan  saraf  tiruan  untuk  prediksi  luas  panen biofarmaka di indonesia,” semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 49–56, 2018.
[2] R.  R.  M.  Salim  and  A.  S.  Jauhari,  “Perancangan Pengenalan  Karakter  Alfabet  menggunakan  Metode Hybrid Jaringan Syaraf Tiruan,” J. SIFO Mikroskil , vol. 17, no. 01, pp. 109–118, 2016.
[3] Julpan, E. B. Nababan, and M. Zarlis, “Analisis Fungsi Aktivasi  Sigmoid  Biner  Dan  SIgmoid  Bipolar  Dalam Algoritma Backpropagation Pada Prediksi Kemampuan Siswa,” J. Teknovasi , vol. 02, no. 1, pp. 103–116, 2015.
[4]
A.  Wanto  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Prediksi Indeks  Harga  Konsumen  Berdasarkan  Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” J.  Penelit.  Tek.  Inform. ,  vol.  2,  no. 2, pp. 37–44, 2017.
[5] J.  R.  Saragih,  M.  B.  S.  Saragih,  and  A.  Wanto, “Analisis  Algoritma  Backpropagation  Dalam  Prediksi Nilai  Ekspor  (Juta  Usd),” J.  Pendidik.  Teknol.  dan Kejuru. ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  254–264,  2018,  doi: 10.23887/jptk-undiksha.v15i2.14362.

## BIODATA PENULIS

## Jonas Rayandi Saragih
Mahasiswa program studi teknik informatika Sekolah  Tinggi  Ilmu  Komputer  Tunas Bangsa Pematangsiantar.

## Dr. Dedy Hartama,S.T, M.Kom
Merupakan dosen serta ketua Sekolah Tinggi Ilmu  Komputer  Tunas  Bangsa.  Memiliki berbagai  penelitian.Mengajar  mata  kuliah data mining Sinta ID : 259865 Scoopus ID : 57192989356.

## Anjar Wanto, M.Kom
Merupakan  Dosen  tetap  di  Sekolah  Tinggi Ilmu  Komputer  Tunas  Bangsa.  Mengajar mata  kuliah  Artificial  intelligence,  Data Mining dan mata kuliah lainnya.