## PENERAPAN METODE JST BACKPROPAGATION PADA PERAMALAN PRODUKSI PASTRY DI HYFRESH BLITAR
Fery Catur Wijaya, Sri Lestanti, Mohammad Faried Rahmat Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Balitar Jl. Majapahit No.2-4, Sananwetan, Kec. Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur 66137, Indonesia ferycatur123@gmail.com

## ABSTRAK
Hyfresh  Blitar  adalah  perusahaan retail terbesar  di  kota  Blitar  yang  menyediakan  kebutuhan  pokok masyarakat.  Produk  andalannya  adalah pastry ,  yang  menyumbang  penjualan  terbesar  di  departemen bakery . Namun,  departemen bakery menghadapi  masalah  dalam  mengelola  produksi pastry karena  ketidakpastian permintaan dan keterbatasan analisis data. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan produksi pastry di Hyfresh Blitar menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan (JST) Backpropagation . Metode ini mempelajari pola dan tren dari  data  penjualan pastry .  Penelitian  ini  melibatkan  langkah  langkah  persiapan  dataset,  normalisasi  data penjualan,  pembagian  dataset  menjadi  data  latih  dan  target,  inisialisasi  arsitektur  JST,  pelatihan  jaringan menggunakan metode Backpropagation , dan penghitungan Root Mean Square Error (RMSE). Dalam penelitian ini,  digunakan  tiga  arsitektur  JST  dengan  konfigurasi  yang  berbeda,  yaitu  1-5-1,  1-10-1,  dan  1-15-  1.  Hasil pengujian menunjukkan bahwa ketiga arsitektur JST yang digunakan dalam peramalan penjualan menunjukkan tingkat akurasi yang baik, dengan nilai RMSE yang relatif kecil yakni masing-masing adalah 0.134923, 0.07458, 0.32818. Hasil  ini  mengindikasikan  bahwa arsitektur 2 yakni 1-10-1, memiliki tingkat akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  arsitektur  lainnya.  Meskipun  terdapat  perbedaan  kecil  antara  hasil  peramalan  dan  data aktual, keseluruhan arsitektur mampu mengikuti tren dan pola data penjualan dengan baik.
Kata kunci: Peramalan, Jaringan Saraf Tiruan, Backpropagation , Produksi pastry , RMSE

## 1. PENDAHULUAN
Hyfresh  Blitar  merupakan  perusahaan retail terlengkap dan terbesar di kota Blitar. Hyfresh Blitar menyediakan  berbagai  kebutuhan  pokok  masyarakat sehari-hari.  Salah  satu  produk  andalan  yang ditawarkan  adalah pastry yang  selalu  ramai  diburu oleh  pelanggan  dan  tentunya  menjadi  produk  yang menyumbang sales atau  penjualan  terbesar  untuk departemen bakery . Pastry ini diproduksi sendiri oleh Hyfresh  Blitar,  sehingga  kualitasnya  terjamin  dan tentunya tanpa bahan pengawet.
Namun,  departemen bakery Hyfresh  Blitar  saat ini  mengalami  masalah  dalam  menangani  kelebihan atau kekurangan produksi. Hal ini dikarenakan pastry memiliki  tanggal  kadaluarsa  yang  singkat,  sehingga jika  terjadi  kelebihan  produksi,  maka  pastry  akan dibuang  dan  menyebabkan  kerugian  bagi  Hyfresh Blitar.  Di  sisi  lain,  jika  terjadi  kekurangan  produksi, maka  permintaan  konsumen  tidak  dapat  segera terpenuhi  karena  proses  produksi  memerlukan  waktu yang  tidak  sebentar  dan  tentunya  penjualan  kurang optimal untuk meningkatkan keuntungan.
Penyebab  munculnya  masalah  tersebut  adalah karena tidak adanya  informasi  yang akurat mengenai permintaan akan pastry di pasaran. Selain itu, Hyfresh Blitar  juga  kurang  memiliki  kemampuan  dalam menganalisis  data  permintaan  yang  tersedia.  Karena masalah  tersebut,  maka  dibutuhkan  suatu  metode peramalan produksi yang memiliki akurasi yang tinggi untuk  mengatasi  masalah  ini.  Peramalan  dilakukan dengan mempertimbangkan data dari masa sebelumnya, dengan menganalisis data tersebut secara berurutan dalam rentang waktu tertentu [1].
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  merupakan  solusi yang  digunakan  untuk  mengatasi  masalah  tersebut. Cara  kerja  dari  JST  ini  mirip  dengan  cara  kerja  otak manusia,  yakni  dengan  mempelajari  sesuatu  melalui contoh  [2].  Algoritma backpropagation adalah  suatu metode  dari  JST  dengan  memanfaatkan  jaringan multilayer yang memiliki kemampuan untuk mengurangi error ,  sehingga  menghasilkan  tingkat akurasi  yang  tinggi.  Metode  ini  sering  digunakan dalam proses peramalan dan terbukti dapat memberikan  hasil  yang  akurat  dengan  error  yang rendah [3].
Penelitian-penelitian sebelumnya telah menunjukkan  bahwa  JST backpropagation ini  dapat digunakan  dengan  efektif  dalam  memprediksi  suatu kejadian.  Diharapkan  pada  penelitian  ini  akan memberikan  solusi  yang  tepat  guna  menyelesaikan masalah  dalam  proses  produksi pastry yang  terjadi pada Hyfresh Blitar.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Cerdas
Ilmu pengetahuan yang berfokus pada pembuatan mesin yang melakukan tugas-tugas dengan menggunakan  kecerdasan  manusia  dikenal  sebagai sistem  cerdas  [4].  Sistem  cerdas  memiliki  berbagai cabang, seperti sistem berbasis aturan, sistem berbasis kasus,  logika  tidak  pasti  atau fuzzy ,  Jaringan  Saraf Tiruan  (JST)  dan  lainnya.  Setiap  cabang  dari  sistem cerdas memiliki berbagai metode atau algoritma yang telah  dikembangkan  untuk  meningkatkan  kinerja sistem cerdas [5]. Penggunaan teknologi sistem cerdas dapat  diterapkan  pada  berbagai  bidang,  seperti pengendalian proses, pengendalian sumber penggerak,
pengendalian manufaktur, pengendalian robot, peramalan, perencanaan, dan pemrosesan gambar [6].

## 2.2. Peramalan
Peramalan  digunakan  sebagai  proses  untuk memprediksi  situasi  perusahaan  di  masa  depan. Meskipun peramalan tidak selalu akurat 100%, dengan pemilihan suatu metode yang sesuai,  peramalan akan menghasilkan  tingkat  kesalahan  yang  rendah  [7]. Dengan menggunakan data dari masa lalu, peramalan ini  digunakan  untuk  memprediksi  keadaan  dimasa depan.  Hasil  dari  peramalan  ini  dapat  memberikan dasar  untuk  mengambil  sebuah  keputusan  dalam menentukan pilihan yang terbaik bagi perusahaan [8].

## 2.3. Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  adalah  sebuah metode  untuk  menciptakan  kembali  cara  kerja  otak manusia  dan  berusaha  meniru  proses  pembelajaran yang  terjadi  di  otak  manusia  [9].  JST  terdiri  dari beberapa neuron yang saling terhubung  yang  bekerja sama  untuk  mengatasi  masalah  tertentu.  Keunggulan dari  JST  ini  adalah  kapabilitas  untuk  belajar  dari contoh  contoh  yang  diberikan  seperti  halnya  otak manusia [2].
Dari segi struktur, JST menyerupai otak manusia, yang  terdiri  dari  banyak neuron yang  saling berhubungan. Lapisan input , lapisan tersembunyi, dan lapisan output adalah  tiga  lapisan  yang  membentuk struktur ini. Lapisan input memproses input dari dunia luar  melalui  koneksi  berbobot  antara neuron . Informasi ini kemudian dijumlahkan dan dibandingkan dengan nilai fungsi aktivasi pada setiap neuron . Lapisan tersembunyi menerjemahkan input ke dalam output yang  tidak  dapat  diamati,  sementara lapisan output memberikan hasil jaringan saraf tiruan terhadap suatu masalah.
Gambar 1. Model neuron
Pada  Gambar  1  merupakan  sebuah  contoh  dari jaringan saraf tiruan sederhana dengan fungsi aktivasi F.  Rumus  berikut  digunakan  untuk  mengolah  N masukan  (X1,  X2,  Xn)  yang  memiliki  bobot  W1, W2,Wn.
𝑦_𝑖𝑛 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑤 𝑖 (1)
Pada  gambar  1  menunjukkan  bahwa  setiap  masukan akan dihubungkan dengan bobot yang ditentukan dan dihitung dengan rumus yang sesuai untuk memberikan output yang diinginkan.
2.4. Algoritma Backpropagation Backpropagation adalah  suatu  metode  yang digunakan  dalam  pelatihan  jaringan  saraf  tiruan dengan  lapisan  banyak  [10].  Metode  Ini  dapat digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah  yang kompleks  dan  dapat  digunakan  pada  aplikasi pengaturan  karena  proses  pelatihannya  didasarkan pada  hubungan  yang  sederhana.  Keuntungan  dari metode  ini  adalah  kapabilitas  untuk  belajar  secara adaptif,  digunakan  dalam  jaringan  dengan  beberapa lapisan,  dan  dapat  meminimalkan  kesalahan  dengan mengubah bobot jaringan secara terus-menerus.
Lapisan input ,  lapisan  tersembunyi,  dan  lapisan output adalah  tiga  lapisan  dasar  yang  membentuk arsitektur backpropagation ,  yang  merupakan  jenis jaringan saraf tiruan.
Gambar 2. Arsitektur backpropagation
Koneksi antara setiap unit di  lapisan input dan setiap unit di lapisan tersembunyi akan dilambangkan dengan bobot  V ij . Setiap  unit  pada  lapisan  tersembunyi  akan memiliki  koneksi  yang  ditandai  dengan  bobot  W 0k yang  menghubungkannya  dengan  setiap  unit  pada lapisan output .  Arsitektur  ini  mengandung  bias,  bias V 0j untuk unit ke-j dan bias W 0k untuk unit ke-k. Bias- bias  ini  berperilaku  seperti  bobot  dan  selalu  sama dengan 1.
Output dari  setiap neuron dalam  jaringan  saraf tiruan ditentukan oleh fungsi aktivasi. Fungsi aktivasi digunakan untuk memetakan input yang diterima oleh neuron menjadi output yang  diharapkan.  Pada backpropagation , fungsi aktivasi ini harus memenuhi beberapa  persyaratan  seperti  kontinuitas,  mudah diferensialkan, dan tidak menurun secara monotonis.
Gambar 3. Fungsi aktivasi sigmoid biner
Gambar  3  merupakan  pola  dari  fungsi  aktivasi sigmoid  biner .  Fungsi  aktivasi sigmoid  biner dipergunakan  untuk  memetakan  nilai input pada jaringan  saraf  ke  dalam  rentang  0  hingga  1  dengan persamaan sebagai berikut.
𝑦 = 𝑓(𝑥) = 1 (1+𝑒 −𝑥 ) (2)

## 3. METODE PENELITIAN
Pada bagian ini, diuraikan tahapan-tahapan yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  untuk  meramalkan produksi pastry menggunakan  JST backpropagation . Gambar  4  menunjukkan  tahapan  tahapan  sesuai dengan penelitian ini.
Gambar 4. Tahapan penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
Langkah pertama dalam proses penelitian adalah pengumpulan  informasi  yang  relevan  dengan  studi yang  akan  dilakukan.  Peneliti  akan  memilih  teknik pengumpulan data yang optimal untuk setiap jenis data serta  jenis  dan  sumber  data  yang  harus  digunakan. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  mencakup penjualan pastry dari tahun 2021 hingga 2023.

## 3.2 Pre-processing Data
Tahap ini adalah tahap kedua dari penelitian yang meliputi  proses  pembersihan,  pengolahan,  dan pengelompokan  data  yang  telah  diperoleh.  Peneliti akan  memastikan  bahwa  data  yang  akan  digunakan dalam penelitian ini telah diolah dengan baik dan dapat digunakan untuk analisis yang akan dilakukan.

## 3.3 Proses Prediksi
Tahap ini adalah tahap ketiga dari penelitian yang meliputi  proses  analisis  data  yang  sudah  diolah. Peneliti  akan  menentukan  metode  peramalan  yang akan  digunakan  dan  melakukan  proses  peramalan dengan  menggunakan  metode  Jaringan  Saraf  Tiruan (JST)  dengan  algoritma backpropagation .  Pada gambar  5  akan  dijelaskan  alur  dari  proses  peramalan menggunakan algoritma backpropagation .
Gambar 5. Flowchart JST backpropagation Tahapan-tahapan proses perhitungan backpropagation dimulai  dengan  memasukkan  data yang  akan  diolah  dengan  metode backpropagation , selanjutnya data  tersebut dinormalisasi untuk mempermudah  proses  pelatihan  jaringan  dengan menggunakan rumus.
𝑥 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒𝑑 = 𝑥−𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑎𝑥−𝑀𝑖𝑛 (3)
Setelah  itu,  parameter  jaringan  yang  akan  dilatih ditentukan seperti maximum epoch , performance goal , learning rate , dan arsitektur jaringan yang akan dilatih dan  diuji.  Proses  pelatihan  jaringan  menggunakan metode backpropagation dilakukan  dengan  tiga tahapan,  yaitu feedforward dari  data  masukan, backpropagation dari error yang  diperoleh,  dan perbaikan  bobot  yang  sudah  ditentukan.  Kalkulasi error dilakukan  untuk  mengetahui  apakah output jaringan  yang  dilatih  lebih  kecil  dari performance goal . Jika nilai error lebih kecil dari performance goal , maka  akan  dilakukan  proses  pengujian  jaringan.  Jika error lebih  besar  dari performance  goal ,  maka pelatihan  jaringan  akan  dilakukan  kembali.  Setelah pengujian  jaringan  dilakukan,  cek  akurasi  dilakukan untuk mengetahui  apakah akurasi tinggi. Jika akurasi tinggi, maka pengujian selesai dan hasil pengujian siap digunakan  dalam  proses  prediksi.  Jika  tidak,  maka arsitektur jaringan akan diubah dan pelatihan jaringan akan dilakukan kembali.

## 3.4 Pengujian Akurasi
Tahap  ini  adalah  tahap  keempat  dari  penelitian yang  meliputi proses pengujian hasil peramalan yang telah dilakukan. Dalam penelitian ini, tahap pengujian prediksi  menggunakan Root  Mean  Square  Error (RMSE).  Tingkat  akurasi  prediksi  peramalan  yang diperoleh  dinilai  dengan  menggunakan  RMSE. Dengan membandingkan data aktual dengan data yang diramalkan, RMSE dihitung.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑ (𝑦 1 −𝑦 𝑛 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑁 (4)
Model  peramalan  semakin  akurat  semakin rendah  nilai RMSE. Teknik  ini  dipilih karena  mudah dilakukan  dan  sudah  digunakan  dalam  beberapa penelitian sebelumnya [1].
3.5 Implementasi
Pada tahap ini, peneliti melakukan implementasi metode JST backpropagation dalam peramalan jumlah produksi pastry di Hyfresh Blitar dengan menggunakan  data  yang  sudah  dikumpulkan  dan lingkungan yang sudah disiapkan sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Persiapan Dataset
Pada  langkah  persiapan  dataset,  data  yang relevan  mengenai  penjualan pastry di  Hyfresh  Blitar dari bulan Januari 2021 hingga Mei 2023 diambil dari catatan penjualan. Data yang akan diambil adalah data penjualannya  perbulan  saja  yang  akan  digunakan dalam proses peramalan nantinya.
Tabel 1. Dataset untuk peramalan Bulan Tahun Penjualan Januari 2021 95 Februari 2021 76 Maret 2021 81 April 2021 116 Mei 2021 110 Juni 2021 79 Juli 2021 62 Agustus 2021 65 September 2021 86 Oktober 2021 89 November 2021 78 Desember 2021 87 Januari 2022 102 Februari 2022 77 Maret 2022 75 April 2022 112 Mei 2022 123 Juni 2022 88 Juli 2022 112 Agustus 2022 94 September 2022 95 Oktober 2022 85 November 2022 79 Desember 2022 80 Januari 2023 90 Februari 2023 80 Maret 2023 98 April 2023 120 Mei 2023 115
Tabel 1  merupakan data-data yang telah dipilah atau  diambil  yang  akan  digunakan  pada  peramalan produksi pastry di Hyfresh Blitar.

## 4.2. Normalisasi Dataset
Langkah selanjutnya adalah data penjualan yang telah disiapkan akan dinormalisasi menggunakan nilai minimum  dan  maksimum  dari  data  penjualan. Normalisasi dilakukan dengan tujuan untuk membawa nilai-nilai  data  penjualan  ke  dalam  rentang  yang seragam dan terstandarisasi [3].
Dengan  normalisasi,  nilai-nilai  data  penjualan dikonversi menjadi angka yang berada dalam rentang 0 hingga 1. Proses ini membantu menjaga konsistensi
dan  membuat  model  JST  dapat  mengenali  pola  dan tren  dengan  lebih  baik  tanpa  mendominasi  oleh  nilai ekstrim.
Tabel 2. Normalisasi dataset Bulan Tahun Hasil Januari 2021 0.540983606557377 Februari 2021 0.229508196721311 Maret 2021 0.311475409836066 April 2021 0.885245901639344 Mei 2021 0.786885245901639 Juni 2021 0.278688524590164 Juli 2021 0 Agustus 2021 0.0491803278688525 September 2021 0.393442622950820 Oktober 2021 0.442622950819672 November 2021 0.262295081967213 Desember 2021 0.409836065573771 Januari 2022 0.655737704918033 Februari 2022 0.245901639344262 Maret 2022 0.213114754098361 April 2022 0.819672131147541 Mei 2022 1 Juni 2022 0.426229508196721 Juli 2022 0.819672131147541 Agustus 2022 0.524590163934426 September 2022 0.540983606557377 Oktober 2022 0.377049180327869 November 2022 0.278688524590164 Desember 2022 0.295081967213115 Januari 2023 0.459016393442623 Februari 2023 0.295081967213115 Maret 2023 0.590163934426230 April 2023 0.950819672131148 Mei 2023 0.868852459016393
Tabel 2 merupakan hasil dari normalisasi dengan menggunakan rumus 3.

## 4.3. Membagi Data Latih dan Target
Pada tahap ini, dataset yang telah disiapkan akan dibagi menjadi dua bagian penting, yaitu data latih dan target. Pemisahan ini penting karena menggambarkan proses  pembelajaran  dan  evaluasi  model.  Data  latih mengajarkan model untuk mengenali hubungan antara variabel input (pola penjualan) dengan variabel target (jumlah penjualan aktual). Data latih meliputi periode dari Januari 2021  hingga Desember 2022, sedangkan data target mencakup periode dari Januari 2023 hingga Mei 2023. Data target menjadi "jawaban benar" yang akan  digunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana  model mampu melakukan prediksi yang akurat.
Dalam  pembagian  data  untuk  proses  peramalan ini  menggunakan  Pendekatan Time  Series  Cross Validation yang  merupakan  metode  validasi  yang dirancang khusus untuk data deret waktu ( time series ). Pendekatan ini mempertimbangkan sifat temporal data deret  waktu  yang  mengikuti  urutan  waktu  tertentu [11]. Alasan mengapa pada peramalan ini menggunakan pendekatan Time Series Cross Validation adalah  karena  sifat  alur  waktu  data  yang digunakan pada peramalan ini. Dalam peramalan deret waktu,  penting  untuk  mempertahankan  urutan  waktu
yang  benar  dan  memperhatikan  pola  dan  tren  yang muncul seiring waktu.
Tabel 3. Pembagian data latih dan target Data Latih Target Data ke 1 sampai 24 Data ke 25 Data ke 2 sampai 25 Data ke 26 … … Data ke 5 sampai 28 Data ke 29
Berdasarkan  tabel  3,  untuk  meramalkan  data pada  bulan  Januari  2023  atau  data  ke  25,  data  latih yang digunakan adalah data dari Januari 2021 sampai Desember 2022 atau data 1 sampai data ke 24. Untuk peramalan  bulan  Februari 2023 atau data ke 26, data latih  yang digunakan adalah data dari  bulan Februari 2021  sampai  dengan  bulan  Januari  2023.  Dan  begitu seterusnya untuk peramalan bulan-bulan selanjutnya.

## 4.4. Menginisialisasi Arsitektur
Pada langkah ini, arsitektur Jaringan Saraf Tiruan (JST) diinisialisasi dengan input , ukuran hidden layer , dan output yang  ditentukan.  Selain  itu,  inisialisasi arsitektur ini juga menggunakan learning rate (tingkat pembelajaran) secara default dan jumlah epoch (iterasi pelatihan) pada jaringan.
Dalam  penelitian  ini,  telah  digunakan  tiga arsitektur  yang  berbeda untuk menganalisis performa dan  optimalitas  dalam  memprediksi  produksi pastry . Ketiga  arsitektur  tersebut  adalah  yang  pertama arsitektur  1-5-1,  memiliki  satu neuron pada input layer , lima neuron pada hidden layer , dan satu neuron pada output  layer .  Arsitektur  ini  dirancang  untuk mengembangkan  model  dengan  tingkat  kompleksitas yang  rendah,  dengan  harapan  dapat  menghasilkan peramalan yang sederhana namun akurat. Selanjutnya arsitektur  1-10-1,  memiliki  satu neuron pada input layer ,  sepuluh neuron pada hidden  layer ,  dan  satu neuron pada output  layer .  Arsitektur  ini  bertujuan untuk  menguji  pengaruh  penambahan  jumlah neuron pada hidden layer terhadap akurasi peramalan. Dengan ukuran  hidden  layer  yang  lebih  besar,  diharapkan jaringan dapat menangkap pola dan kompleksitas data yang lebih baik.  Terakhir arsitektur 1-15-1, memiliki satu neuron pada input layer , lima belas neuron pada hidden  layer ,  dan  satu neuron pada output  layer . Penggunaan  arsitektur  ini  bertujuan  untuk  menguji tingkat  kompleksitas  yang  lebih  tinggi  dalam  model peramalan.  Dengan  ukuran hidden  layer yang  lebih besar,  diharapkan  jaringan  dapat  mengatasi  pola  dan variasi data yang lebih kompleks.
Pemilihan tiga arsitektur yang  berbeda tersebut, didasarkan  pada  pertimbangan  untuk  menganalisis performa dan optimalitas dalam memprediksi produksi pastry . Tiap arsitektur memiliki jumlah neuron dalam hidden layer yang berbeda-beda, Fungsi sigmoid  biner digunakan dalam  jaringan saraf  tiruan  karena  sifatnya  yang  kontinu  dan  non- linear. Fungsi sigmoid biner digunakan karena output yang diinginkan adalah 0 hingga 1 [12].

## 4.5. Pelatihan Jaringan Menggunakan Backpropagation
Pada  proses  pelatihan  ini,  dimulai  dengan  Data pelatihan  digunakan  sebagai input dan target dalam pelatihan  jaringan. Selama pelatihan,  jaringan  belajar untuk  menyesuaikan  bobotnya  dengan  menggunakan metode backpropagation .  Bobot  dan  bias  di  dalam jaringan  diperbarui  secara  iteratif  berdasarkan error antara output jaringan dan target yang sebenarnya. Setelah  pelatihan  model  jaringan  saraf  tiruan (JST)  selesai  dilakukan,  proses  peramalan  dilakukan untuk  menghasilkan  prediksi  penjualan  pada  bulan- bulan  validasi.  Dalam  proses  ini,  data  validasi dimasukkan ke dalam jaringan saraf yang telah dilatih, dan prediksi penjualan diperoleh sebagai hasilnya.

## Tabel 4. Hasil peramalan
Bulan Tahun  Arsitektur 1  Arsitektur 2 Arsitektur 3 Januari 2023 0.42929 0.46776 0.45496 Februari 2023 0.29902 0.29364 0.29763 Maret 2023 0.5443 0.59899 0.88415 April 2023 0.9107 0.9876 0.93069 Mei 2023 0.88398 0.88764 0.8614
Tabel  4  merupakan  hasil  peramalan  yang diperoleh setelah proses pelatihan jaringan.
Tabel 5. Denormalisasi hasil peramalan Bulan Tahun  Arsitektur 1  Arsitektur 2  Arsitektur 3 Januari 2023 88.1865 90.5331 89.7525 Februari 2023 80.2405 79.9119 80.1554 Maret 2023 95.2525 98.5386 115.9332 April 2023 117.5527 122.2435 118.7719 Mei 2023 115.9227 116.1458 114.5454
Hasil  peramalan  kemudian  didenormalisasi kembali ke skala awal. Tabel 5  merupakan  hasil  dari proses denormalisasi hasil peramalan kembali ke skala awal.
Untuk memberikan gambaran yang lebih lengkap tentang  kualitas  peramalan  yang  dihasilkan,  akan ditampilkan  grafik  perbandingan  antara  data  aktual dengan hasil peramalan. Grafik ini memvisualisasikan sejauh mana peramalan jaringan saraf mendekati data aktual setelah  melalui proses pelatihan  menggunakan metode backpropagation .
Gambar 6. Grafik hasil peramalan arsitektur ke 1 0 50 100 150 1 2 3 4 5 P en ju al an Bulan Arsitektur 1 Aktual Peramalan
Gambar  6  memvisualisasikan  hasil  peramalan produksi pastry menggunakan  metode Jaringan Saraf Tiruan  (JST) backpropagation pada  arsitektur  ke  1. Meskipun terdapat beberapa perbedaan, hasil peramalan secara keseluruhan dapat diandalkan dalam meramalkan produksi pastry di Hyfresh Blitar.
Gambar 7. Grafik hasil peramalan arsitektur ke 2
Gambar 7  memberikan gambaran visual tentang sejauh  mana  hasil  peramalan  mampu  mengikuti  pola data  aktual  pada  arsitektur  ke  2.  Meskipun  terdapat beberapa perbedaan, hasil peramalan secara keseluruhan  cukup  konsisten  dan  dapat  digunakan sebagai  referensi  dalam  meramalkan  produksi pastry di Hyfresh Blitar.
Gambar 8. Grafik hasil peramalan arsitektur ke 3
Gambar 8  memberikan gambaran visual tentang kualitas  hasil  peramalan  pada  arsitektur  ke  3. Meskipun  terdapat  beberapa  perbedaan  antara  hasil peramalan  dan  data  aktual,  secara  keseluruhan  hasil peramalan  mampu  mengikuti  tren  fluktuasi  data penjualan pastry .  Hasil  ini  memberikan  wawasan penting tentang performa model JST backpropagation pada  arsitektur  ke  3  dalam  meramalkan  produksi pastry di Hyfresh Blitar.
4.6. Pengujian Peramalan
Untuk mengukur kinerja metode JST backpropagation dalam meramalkan produksi pastry , penelitian  ini  menerapkan  metrik Root  Mean  Square Error (RMSE). RMSE dipilih sebagai metrik evaluasi
karena  mampu  mengukur  sejauh  mana  perbedaan antara  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi  pada  set pengujian.  Semakin  kecil  nilai  RMSE,  semakin  baik performa  metode  JST backpropagation dalam meramalkan produksi pastry, karena nilai yang rendah mengindikasikan  bahwa  peramalan  yang  dihasilkan mendekati data aktual dengan akurasi yang tinggi [1].
Berikut merupakan hasil dari pengujian peramalan  dengan  menggunakan  RMSE  pada  setiap arsitektur dengan menggunakan rumus 4.
Tabel 6. Hasil RMSE arsitektur ke 1 Bulan Tahun Data Aktual Hasil Peramalan Nilai RMSE Januari 2023 0.45902 0.42929 0.02973 Februari 2023 0.29508 0.29902 0.003943 Maret 2023 0.59016 0.5443 0.045861 April 2023 0.95082 0.9107 0.040119 Mei 2023 0.86885 0.88398 0.01527
Tabel  6  merupakan  hasil dari pengujian  metode JST backpropagation pada  arsitektur  ke  1  dalam meramalkan produksi pastry di Hyfresh Blitar. Dalam tabel  6,  dapat  dilihat  bahwa  hasil  peramalan  pada bulan  Januari  2023  memiliki  nilai  RMSE  sebesar 0.02973,  yang  menunjukkan  bahwa  peramalan tersebut  memiliki  tingkat  kesalahan  yang  cukup rendah.  Hal  serupa  terjadi  pada  bulan-bulan berikutnya,  dengan  nilai  RMSE  yang  relatif  kecil, menunjukkan  bahwa  metode  JST  Backpropagation pada  arsitektur  ke  1  memberikan  peramalan  yang akurat  dan  mendekati  data  aktual  dalam  meramalkan produksi pastry di Hyfresh Blitar.
Tabel 7. Hasil RMSE arsitektur ke 2 Bulan Tahun Data Aktual Hasil Peramalan Nilai RMSE Januari 2023 0.45902 0.46776 0.00874 Februari 2023 0.29508 0.29364 0.001445 Maret 2023 0.59016 0.59899 0.00883 April 2023 0.95082 0.9876 0.036779 Mei 2023 0.86885 0.88764 0.018784
Tabel  7  memperlihatkan  hasil  dari  pengujian metode  JST backpropagation pada  arsitektur  ke  2 dalam  peramalan  produksi pastry di  Hyfresh  Blitar. Dari  tabel  7,  terlihat  bahwa  hasil  peramalan  pada bulan-bulan  seperti  Januari  2023  dan  Februari  2023 memiliki nilai RMSE yang rendah, yakni 0.00874 dan 0.001445 secara berturut-turut. Nilai nilai RMSE yang relatif  kecil  ini  menunjukkan  bahwa  metode  JST backpropagation dengan  arsitektur  ke  2  mampu memberikan  peramalan  yang  akurat  dan  mendekati data  aktual  pada  periode  tersebut.  Meskipun  pada bulan  April  dan  Mei  2023  terdapat  peningkatan  nilai RMSE,  namun  secara  keseluruhan,  arsitektur  ke  2 tetap mampu memberikan hasil peramalan yang dapat mengikuti  tren  dan  pola  data  penjualan pastry di Hyfresh Blitar.
0 50 100 150 1 2 3 4 5 P en ju al an Bulan Arsitektur 2 Aktual Peramalan 0 50 100 150 1 2 3 4 5 P en ju al an Bulan Arsitektur 3 Aktual Peramalan

## Tabel 8 Hasil RMSE arsitektur ke 3
Bulan Tahun Data Aktual Hasil Peramalan Nilai RMSE Januari 2023 0.45902 0.45496 0.004057 Februari 2023 0.29508 0.29763 0.002548 Maret 2023 0.59016 0.88415 0.29399 April 2023 0.95082 0.93069 0.020132 Mei 2023 0.86885 0.8614 0.007453
Tabel  8  menyajikan  hasil  dari  pengujian  JST backpropagation pada arsitektur ke 3 dalam peramalan produksi pastry di  Hyfresh  Blitar.  Hasil  pengujian menunjukkan bahwa arsitektur ke 3 dalam metode JST backpropagation memiliki  performa  yang  beragam dalam meramalkan produksi pastry di Hyfresh Blitar. Meskipun pada beberapa bulan terjadi kesalahan yang signifikan, secara keseluruhan, arsitektur ke 3 mampu memberikan hasil peramalan yang baik dan mengikuti tren data penjualan pastry .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Metode Jaringan Saraf Tiruan (JST)
backpropagation telah  berhasil  diterapkan  dalam penelitian  ini  untuk  melakukan  peramalan  produksi pastry di  Hyfresh  Blitar.  Dengan  memanfaatkan algoritma backpropagation , penelitian  ini  melibatkan pelatihan  jaringan  saraf  tiruan  menggunakan  data historis penjualan pastry guna  memprediksi produksi masa depan. Proses iteratif dengan propagasi mundur ( backward propagation ) digunakan untuk mengoreksi bobot dan bias jaringan saraf, menghasilkan peramalan yang  lebih  optimal  dan  akurat.  Hasil  pengujian menggunakan Root  Mean  Square  Error (RMSE) menunjukkan bahwa ketiga arsitektur yang digunakan dalam  peramalan  penjualan  menghasilkan  tingkat akurasi yang baik. Nilai RMSE yang relatif kecil pada setiap  arsitektur  menandakan  perbedaan  yang  minim antara  hasil  peramalan  dan  data  aktual.  Arsitektur  2 memiliki tingkat akurasi tertinggi dengan nilai RMSE keseluruhan  sebesar  0.07458,  sementara  arsitektur  1 memiliki nilai RMSE sebesar 0.134923, dan arsitektur 3  memiliki  nilai  RMSE  sebesar  0.32818.  Secara keseluruhan,  hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa model-model  ini  memberikan  peramalan  yang akurat dalam  memprediksi  penjualan  dengan  RMSE  yang kecil.
Saran  yang diusulkan berdasarkan penelitian  ini melibatkan  pengembangan  model  Jaringan  Saraf Tiruan  (JST)  dengan  arsitektur  yang  lebih  kompleks untuk  menangkap  pola-pola  yang  lebih  rumit  dalam data  produksi pastry .  Selain  itu,  disarankan  untuk melakukan pengujian yang lebih komprehensif dengan dataset yang lebih luas dan rentang waktu yang lebih panjang,  termasuk  faktor-faktor  eksternal.  Dengan mengikuti  saran  ini,  penelitian  ini  berpotensi meningkatkan pemahaman tentang peramalan produksi pastry dan meningkatkan kualitas peramalan secara  keseluruhan  dalam  kontribusinya  pada pengembangan ilmu pengetahuan dan teknologi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. R.  Sari,  W.  F.  Mahmudy,  dan  A.  P.  Wibawa, “Backpropagation  on  neural  network  method  for inflation rate forecasting in Indonesia,” Int. J. Adv. Soft  Comput.  its  Appl. ,  vol.  8,  no.  3,  hal.  69–87, 2016.
[2]  M.  Yanto,  E.  P.  W.  Mandala,  D.  E.  Putri,  dan  Y. Yuhandri, “Peramalan Penjualan Pada Toko Retail Menggunakan  Algoritma  Backpropagation  Neural Network,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 2, no. 3, hal. 110–117, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i3.811.
[3]  J.  F.  Simanjuntak,  R.  Winanjaya,  dan  W. Robiansyah,  “Peramalan  Hasil  Produksi  Karet  di Sumatra Utara dengan Algoritma Backpropagation Forecasting of Rubber Production in North Sumatra with  Backpropagation  Algorithm,”  vol.  1,  no.  3, 2022, doi: 10.55123/jomlai.v1i3.917.
[4]  R. Akbar dan M. Mukhtar, “Perancangan E-Tracer Study berbasis Sistem Cerdas,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 1, hal. 8–12, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i1.631.
[5]  A.  F.  Setiawan,  Wijono,  dan  Sunaryo,  “Sistem Cerdas Penghitung Sel Kulit Mati Manusia dengan Metode  Improved  Counting  Morphology,” J. EECCIS , vol. 7, no. 1, hal. 28–34, 2013, [Daring].
Tersedia pada:
https://jurnaleeccis.ub.ac.id/index.php/eeccis/articl e/view/198
[6]  H.  Jaya dkk. , Kecerdasan  Buatan ,  vol.  53,  no.  9. 2018.
[7]  Muryati, “ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN  USAHA  ARDYLA  BAKERY  DI MUARA BULIAN Muryati 1,” vol. 17, no. 2, hal. 259–269, 2017.
[8]  Z.  Amarta  dan  J.  D.  Ma’rifah,  “Peramalan Penjualan  Produk  Furniture  Dengan  Metode Backpropagation  Neural  Network,” J.  Ilm.  Tek. Ind. ,  vol.  9,  no.  1,  hal.  29,  2021,  doi: 10.24912/jitiuntar.v9i1.9510.
[9]  E.  P.  C.  Edi  Ismanto,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan Algoritma  Backpropagation  Dalam  Memprediksi Ketersediaan  Komoditi  Pangan  Provinsi  Riau,” Rabit  J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 2, no. 2, hal. 196–209, 2017, doi: 10.36341/rabit.v2i2.152.
[10]  A.  Sudarsono,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan  Metode  Bacpropagation  (Studi Kasus Di Kota Bengkulu),” J. Media Infotama , vol. 12, no. 1, hal. 61–69, 2016, doi: 10.37676/jmi.v12i1.273.
[11]  A.  N.  Safira,  B.  Warsito,  dan  A.  Rusgiyono, “Analisis Support Vector Regression (Svr) Dengan Algoritma  Grid  Search  Time  Series  Cross Validation Untuk Prediksi Jumlah Kasus Terkonfirmasi Covid-19 Di  Indonesia,” J. Gaussian , vol. 11,  no. 4, hal. 512–521, 2023, doi: 10.14710/j.gauss.11.4.512-521.
[12]  E. B. Nababan dan M. Zarlis, “BIPOLAR DALAM ALGORITMA BA CKPROPAGATION PADA,” hal. 103–116, 2015.