## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit PTPN IV Bahjambi Menggunakan Algoritma Backpropagation
Venny Vidya Utari * , Anjar Wanto, Indra Gunawan, Sumarno, Zulaini Masruro Nasution
Prodi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* vennyutari249@gmail.com, 2 anjarwanto@amiktunasbangsa.ac.id,
3 indragunawan@stikomtb.ac.id, 4 sumarno@stikomtb.ac.id, 5 zulaini@amiktunasbangsa.ac.id Submitted: 03/04/2020 ; Accepted: 28/05/2021 ; Published: 28/05/2021
Abstrak −Kelapa sawit merupakan tumbuhan tropis golongan palmae alam Indonesia yang beriklim tropis. Pertumbuhan dan panen kelapa sawit juga tergantung pupuk dan curah hujan yang turun tiap harinya.Untuk mendapatkan hasil produksi yang baik  dibutuhkan  kemampuan  yang  tinggi  dan  tenaga  kerja  yang  banyak.  Setiap  hasil  produksi  tentunya  tidak  selalu mengalami  peningkatan,  pasti  ada  waktu  dimana  hasil  produksi  akan  mengalami  penurunan,  maka  dari  itu  diperlukan algoritma untuk memprediksinya sehingga perusahaan dapat mengetahui perkembangan hasil produksi kelapa sawit dimasa yang  akan  datang.  Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  Algoritma  Backpropagation.  Algoritma  Backpropagation merupakan Algoritma yang berfungsi untuk memperkecil tingkat error dengan menyesuaikan bobot berdasarkan output dan target yang diinginkan,ada 5 model arsitektur pelatihan dan pengujian data yakni 2-21-1, 2-22-1, 2-24-1, 2-26-1 dan 2-28-1. Dari  hasil  pengujian  data  produksi  kelapa  sawit  didapat  model  arsitektur  terbaik yaitu 2-22-1 yang  menunjukan  dari target dikurang  dengan  output  bahwa  SSE  0,35206024,  dari  data  yang  didapat,  performance  perhitungan  jaringan  syaraf  tiruan dengan Algoritma Backpropagation mendapatkan akurasi sebesar 83,3%. Sehingga dapat digunakan untuk menjadi patokan dalam memprediksi hasil produksi kelapa sawit, dilihat dari perbandingan target yang diinginkan dengan target prediksi.
Kata Kunci :Kelapa Sawit; Prediksi; Produksi; Algoritma; Backpropagation
Abstract −Oil palm is a tropical plant of the Indonesian natural palmae group which has a tropical climate. The growth and harvest of oil palm also depends on fertilizers and the rainfall that falls every day. To get good production results it requires high  ability  and  a  lot  of  labor.  Each  production  result  certainly  does  not  always  increase,  there  must  be  a  time  when  the production  will decrease,  therefore  an  algorithm  is  needed  to predict  it  so  that  companies  can  find  out  the  development of palm  oil  production  in  the  future.  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, there are 5 training and data testing architectural models, namely 2-21-1, 2-22-1, 2-24-1, 2-26 -1 and 2-28-1. From the results of testing data on oil palm production, the best architectural model is obtained, namely 2-22-1 which shows that the target is reduced by the output that SSE is 0.35206024, from the data obtained, the performance of the calculation of artificial neural networks with the Backpropagation Algorithm gets an accuracy of 83.3%. . So that it can be used as a benchmark in predicting palm oil production, seen from the comparison of the desired target with the predicted target.
Keywords: Oil Palm; Prediction; Production; Algorithm; Backpropagation

## 1. PENDAHULUAN
Kelapa Sawit adalah salah satu jenis tanaman perkebunan yang memiliki posisi penting disektor pertanian, yang menghasilkan  minyak  tertinggi  di  dunia.  hal  ini  disebabkan  karena  dari  sekian  banyak  tanaman  yang menghasilkan  minyak  atau  lemak.  Kelapa  sawit  merupakan  tumbuhan  tropis  golongan  palmae  alam  Indonesia yang beriklim  tropis.  Pertumbuhan  dan  panen  kelapa  sawit  juga  tergantung  pupuk  dan curah hujan yang  turun tiap harinya. Kelapa sawit dianggap sudah tua jika berumur 20 sampai 25 tahun[1].
PTPN IV Bahjambi merupakan salah satu perkebunan milik negara yang berada di Bahjambi Kabupaten Simalungun,  Sumatera  Utara  bergerak  di  bidang  perkebunan  kelapa  sawit,  Tandan  Buah  Segar  (TBS)  akan meningkat seiring dengan meningkatnya kebutuhan CPO ( Crude Palm Oil ). Setiap hasil produksi tentunya tidak selalu  mengalami  peningkatan,  ada  waktu  dimana  hasil  produksi  akan  mengalami  penurunan,  maka  dari  itu diperlukan  algoritma  untuk  memprediksinya  sehingga  perusahaan  dapat  mengetahui  perkembangan  hasil produksi  kelapa  sawit  dimasa  yang  akan  datang.  Penggunakan  algoritma Backpropagation dapat  membantu perusahaan dalam  memprediksi hasil produksi kelapa sawit.
Beberapa penelitian terkait yang dapat digunakan untuk menjadi patokan dalam artikel ini yaitu :“Prediksi Produksi  Minyak  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode Backpropagation  Neural  Network ”  dimana  hasil percobaan,  metode  BPNN  dengan  parameter  arsitektur  5-10-11-12-13-1.  Mampu  menghasilkan  tingkat kesalahan  prediksi  yang  baik  dengan  nilai  MSE  sebesar  0.0069  [2].  Selanjutnya  “Penerapan  algoritma Backpropagation  Dalam  Prediksi  Jumlah  Permintaan  Koran  Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan” dengan  hasil  jumlah  iterasi  terbaik  adalah  sebesar  200,  learning  rate  terbaik  adalah  sebesar  0.6,.  Sehingga menghasilkan  nilai  error  rate  terkecil  yaitu  0.0162”  [3].  Oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini  peniliti  akan menggunakan algoritma Backpropagation untuk memprediksi hasil produksi kelapa sawit di Ptpn IV Bahjambi untuk  mengetahui  hasil  prediksi  produksi  kelapa  sawit  di  tahun  yang  akan  datang,  sehingga  dapat  dijadikan ssebagai referensi atau masukan untuk perusahaan  Ptpn IV Bahjambi agar semakin memperhatikan perusahaan dalam mengoptimalkan kinerja pekerjadan perawatan pohon sawit.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 271-279 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  merupakan  sebuah  sistem  pemrosesan  informasi  yang  memiliki  karakteristik seperti jaringan syaraf manusia [4]. Istilah buatan disini digunakan karena jaringan syaraf ini diimplementasikan dengan  menggunakan  program  komputer  yang  mampu  menyelesaikan  sejumlah  proses  perhitungan  selama proses. Jaringan syaraf tiruan ditentukan oleh 3 hal yaitu : 1. Pola hubungan antar neuron (disebut arsitektur jaringan)
2. Metode untuk menentukan bobot penghubung (disebut metode training/learning ).
3. Fungsi aktivasi, yaitu fungsi yang digunakan untuk menentukan   keluaran suatu neuron.

## 2.2 Algoritma Backpropagation
Algoritma Backpropagation adalah  metode  sistematika  untuk  sebuah  teknik  spesifik  untuk  implementasi penurunan  gradien  bobot  pada  multilayer  perceptron  (Suharno  et  al.,  2019).Algoritma backpropagation menggunakan error  output untuk  mengubah  nilai  bobot  dalam  arah  mundur  (backward).  Untuk  mendapatkan error , tahap perambatan maju ( forward propagation ) harus dikerjakan dahulu [6].

## 2.3 Software Matlab
Matlab  adalah  software  buatan  the mathwork  inc ,  yang  sangat  bermanfaat  untuk  menyelesaikan  berbagai masalah  numerik,  perangkat  lunak  ini  menawarkan  kemudahan  dan  kesederhanaan  dalam  menyelesaikan masalah  yang  berhubungan  dengan  vektor  dan  matriks.  Memperoleh  inversi  matriks  dan  menyelesaikan persamaan linier [7]. Tampilan Software Matlab R2011b dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini :
Gambar 1. Tampilan Menu Utama atau Interface Software Matlab

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma backpropagation untuk  melakukan  proses  prediksi  Hasil  Produksi  Kelapa  Sawit  ,  diperlukan  data sebagai berikut:

## 3.1 Data Input
Data input yang digunakan dalam penelitian diambil dari kantor PKS perkebunan PTPN IV Bahjambi. Data yang digunakan pada prediksi dimulai dari tahun 2015-2019. Berikut data yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1. Berikut ini:
Tabel 1. Data Jumlah Produksi Kelapa Sawit Bulan 2015 2016 2017 2018 2019 Januari 7,409 5,887 5,383 3,700 4,108 Februari 3,120 5,569 5,429 3,764 4,088 Maret 5,503 4,483 5,108 3,212 4,710 April 4,750 7,215 6,083 9,115 3,724 Mei 6,227 7,000 4,972 8,980 3,269 Juni 6,970 9,860 4,859 3,900 3,313 Juli 5,400 3,600 3,985 5,021 4,506 Agustus 5,192 5,315 3,801 5,288 4,970 September 9,521 9,097 6,217 5,098 5,109 Oktober 7,420 6,100 6,122 4,382 4,930 Nopember 8,853 3,270 5,714 4,502 4,990 Desember 8,908 3,249 6,924 5,405 3,615 Total 79,273 Ton 70,645 Ton 64,597 Ton 62,367 Ton 51,332 Ton

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 3.2 Normalisasi Data
Sebelum  melakukan  proses  perhitungan,  data  dinormalisasi  terlebih  dahulu.  “Normalisasi  terhadap  data dilakukan agar keluaran jaringan sesuai dengan fungsi aktivasi yang digunakan”  [8]. Data akan dibagi menjadi dua  (2)  yaitu  data  pelatihan  ( training )  yang  digunakan  adalah  data  dari  tahun  2015-2016  target  2017  dan  data pengujian  ( testing )  yang  digunakan  adalah  data  tahun  2017-2018  target  2019,  dengan  menggunakan  rumus normalisasi seperti yang dijelaskan pada persamaan (1).
Keterangan : 𝑥 ′ : data yang telah dinormalisasi 𝑥 : data yang akan dinormalisasi 𝑎 : data minimum/ data paling kecil
𝑏 : data maksimun/ data paling besar
a) Data Training (Data Pelatihan)
Data pelatihan ( training ) yang digunakan adalah data dari tahun 2015-2016 target 2017.
Tabel 2. Normalisasi Data Training No BULAN Tahun 2015 2016 Target 1 Januari 0,60908 0,42843 0,36861 2 Februari 0,10000 0,39068 0,37407 3 Maret 0,38285 0,26178 0,33596 4 April 0,29347 0,58605 0,45169 5 Mei 0,46878 0,56053 0,31982 6 Juni 0,55697 0,90000 0,30641 7 Juli 0,37062 0,15697 0,20267 8 Agustus 0,34593 0,36053 0,18083 9 September 0,85976 0,80944 0,46760 10 Oktober 0,61039 0,45371 0,45632 11 Nopember 0,78047 0,11780 0,40789 12 Desember 0,78700 0,11531 0,55151 b) Data Testing ( Data Pengujian)
Data Pengujian (Data Testing ) yang digunakan adalah data dari tahun 2017-2018 target 2019.
Tabel 3. Normalisasi Data Testing NO BULAN Tahun 2017 2018 Target 1 Januari 0,36861 0,16884 0,21727 2 Februari 0,37407 0,17644 0,21490 3 Maret 0,33596 0,11092 0,28872 4 April 0,45169 0,81157 0,17169 5 Mei 0,31982 0,79555 0,11769 6 Juni 0,30641 0,19258 0,12291 7 Juli 0,20267 0,32564 0,26451 8 Agustus 0,18083 0,35733 0,31958 9 September 0,46760 0,33478 0,33608 10 Oktober 0,45632 0,24979 0,31484 11 Nopember 0,40789 0,26404 0,32196 12 Desember 0,55151 0,37122 0,15875

## 3.3 Pelatihan dan Pengujian Data
Pada penelitian ini menggunakan 5 (lima) model arsitektur pelatihan dan pengujian data yakni 2-21-1, 2-22-1, 2- 24-1, 2-26-1 dan 2-28-1. Pelatihan dan pengujian ke 5 (lima) arsitektur dapat dilihat sebagai berikut:
a) Pelatihan dan Pengujian Data dengan Model Arsitektur 2-21-1 Pada tahap ini pelatihan dan pengujian data dengan algoritma backpropagation menggunakan model arsitektur 2-21-1,  2 neuron,  21  layer  tersembunyi dan  1  neuron  keluaran.  Pengujian  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  model arsitektur 2-21-1 dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 2. Pelatihan Menggunakan Model Arsitektur 2-21-1
Pada  gambar  2 dapat dijelaskan  bahwa  pengujian  dengan model  arsitektur 2-21-1  menghasilkan epoch sebesar 14440 dalam waktu 01:41 detik.Hasil akurasi dari pengujian menggunakan model arsitektur 2-21-1 dapat dilihat pada  tabel  4.    Nilai    target  diperoleh  dari  tabel  data  normalisasi  tahun  2019,  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. Nillai MSE diperoleh dari: jumlah SSE/ 12 (banyak pola) dan hasil 1 (benar) diperoleh dari  rumus =IF(error<=0,01;1;0) untuk  data  pengujian.  Nilai  akurasi  (%)  diperoleh  dari  :  jumlah  benar/ 12*100.
Tabel 4. Hasil Akurasi Data Testing dengan Model Arsitektur 2-21-1 No Pola Target Output Error SSE Hasil 1 Januari 0,21727 0,22670 -0,00943 0,00008892 1 2 Februari 0,21490 0,22960 -0,01470 0,00021609 1 3 Maret 0,28872 0,20320 0,08552 0,00731367 0 4 April 0,17169 0,65650 -0,48481 0,23504074 1 5 Mei 0,11769 -0,40910 0,52679 0,27750770 0 6 Juni 0,12291 0,30040 -0,17749 0,03150270 1 7 Juli 0,26451 0,23090 0,03361 0,00112963 0 8 Agustus 0,31958 0,18300 0,13658 0,01865410 0 9 September 0,33608 0,52580 -0,18972 0,03599368 1 10 Oktober 0,31484 0,23710 0,07774 0,00604351 0 11 November 0,32196 0,31920 0,00276 0,00000762 1 12 Desember 0,15875 0,50440 -0,34565 0,11947392 1 Jumlah SEE 0,73297228 58,3 MSE 0,06108102
b) Pelatihan dan Pengujian Data dengan Model Arsitektur 2-22-1
Pada tahap ini pelatihan dan pengujian data dengan algoritma Backpropagation menggunakan model arsitektur 2-22-1,  2 neuron,  22  layer  tersembunyi dan  1  neuron  keluaran.  Pengujian  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  model arsitektur 2-22-1 dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini :
Gambar 3. Pelatihan Menggunakan Model Arsitektur 2-22-1
Gambar 3 dapat dijelaskan bahwa pelatihan dan pengujian dengan model arsitektur 2-22-1 menghasilkan epoch sebesar 19133 dalam waktu 02:12 detik.Hasil akurasi dari pengujian menggunakan model arsitektur 2-22-1 dapat dilihat pada tabel 5.Nilai  target diperoleh dari tabel data normalisasi tahun 2019, 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. Nillai MSE diperoleh dari: jumlah SSE/ 12 (banyak pola) dan hasil 1 (benar) diperoleh dari  rumus =IF(error<=0,01;1;0) untuk  data  pengujian.  Nilai  akurasi  (%)  diperoleh  dari  :  jumlah  benar/ 12*100.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 271-279 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak)
Tabel 5. Hasil Akurasi Data Testing dengan Model Arsitektur 2-22-1 No Pola Target Output Error SSE Hasil 1 Januari 0,21727 0,22410 -0,00683 0,00004665 1 2 Februari 0,21490 0,25310 -0,03820 0,00145924 1 3 Maret 0,28872 -0,13060 0,41932 0,17582926 0 4 April 0,17169 0,23140 -0,05971 0,00356528 1 5 Mei 0,11769 0,11920 -0,00151 0,00000228 1 6 Juni 0,12291 0,18960 -0,06669 0,00444756 1 7 Juli 0,26451 0,51850 -0,25399 0,06451092 1 8 Agustus 0,31958 0,60160 -0,28202 0,07953528 1 9 September 0,33608 0,24310 0,09298 0,00864528 0 10 Oktober 0,31484 0,40340 -0,08856 0,00784287 1 11 November 0,32196 0,34770 -0,02574 0,00066255 1 12 Desember 0,15875 0,23300 -0,07425 0,00551306 1 Jumlah SEE 0,35206024 83,3 MSE 0,02933835
c) Pelatihan dan Pengujian Data dengan Model Arsitektur 2-24-1
Pada tahap ini pelatihan dan pengujian data dengan algoritma Backpropagation menggunakan model arsitektur 2-24-1,  2  neuron,  24  layer  tersembunyi  dan  1  neuron  keluaran.Pengujian  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  model arsitektur 2-24-1 dapat dilihat pada gambar 4 dibawah ini :
Gambar 4. Pelatihan Menggunakan Model Arsitektur 2-24-1
Gambar 4 dapat dijelaskan bahwa pelatihan dan pengujian dengan model arsitektur 2-24-1  menghasilkan epoch sebesar  51081  dalam  waktu  06:25  detik.  Hasil  akurasi  dari  pengujian  menggunakan  model  arsitektur  2-24-1 dapat dilihat pada tabel  6. Nilai  target diperoleh dari tabel data normalisasi tahun 2019, 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. Nillai MSE diperoleh dari: jumlah SSE/ 12 (banyak pola) dan Hasil 1 (benar) diperoleh dari  rumus =IF(error<=0,01;1;0) untuk  data  pengujian.  Nilai  akurasi  (%)  diperoleh  dari  :  jumlah  benar/ 12*100.
Tabel 6. Hasil Akurasi Data Testing dengan Model Arsitektur 2-24-1 No Pola Target Output Error SSE Hasil 1 Januari 0,21727 0,19710 0,02017 0,00040683 0 2 Februari 0,21490 0,19380 0,02110 0,00044521 0 3 Maret 0,28872 0,20920 0,07952 0,00632343 0 4 April 0,17169 0,10830 0,06339 0,00401829 0 5 Mei 0,11769 0,01410 0,10359 0,01073089 0 6 Juni 0,12291 0,53810 -0,41519 0,17238274 1 7 Juli 0,26451 0,41910 -0,15459 0,02389807 1 8 Agustus 0,31958 0,25830 0,06128 0,00375524 0 9 September 0,33608 0,56680 0,90288 0,81519229 0 10 Oktober 0,31484 0,09340 0,22144 0,04903567 0 11 November 0,32196 0,20090 0,12106 0,01465552 0 12 Desember 0,15875 0,05460 0,10415 0,01084722 0 Jumlah SEE 1,11169141 16,7 MSE 0,09264095

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
d) Pelatihan dan Pengujian Data dengan Model Arsitektur 2-26-1
Pada tahap ini pelatihan dan pengujian data dengan algoritma Backpropagation menggunakan model arsitektur 2-26-1, 2 neuron, 26 layer tersembunyi dan 1 neuron keluaran.. Pengujian jaringan syaraf tiruan dengan model arsitektur 2-26-1 dapat dilihat pada gambar 5 dibawah ini:
Gambar 5. Pelatihan Menggunakan Model Arsitektur 2-26-1
Gambar  5  dapat dijelaskan  bahwa  pelatihan dan pengujian dengan  model  2-26-1    menghasilkan epoch sebesar 47617 dalam waktu 05:55 detik. Hasil akurasi dari pengujian menggunakan model arsitektur 2-26-1 dapat dilihat pada  tabel  7.Nilai    target  diperoleh  dari  tabel  data  normalisasi  tahun  2019,  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. Nillai MSE diperoleh dari: jumlah SSE/ 12 (banyak pola) dan hasil 1 (benar) diperoleh dari  rumus =IF(error<=0,01;1;0) untuk  data  pengujian.  Nilai  akurasi  (%)  diperoleh  dari  :  jumlah  benar/ 12*100.
Tabel 7. Hasil Akurasi Data Testing dengan Model Arsitektur 2-26-1 No Pola Target Output Error SSE 1 Januari 0,36861 0,36590 0,00271 0,00000734 2 Februari 0,37407 0,37380 0,00027 0,00000007 3 Maret 0,33596 0,33530 0,00066 0,00000044 4 April 0,45169 0,45140 0,00029 0,00000008 5 Mei 0,31982 0,31970 0,00012 0,00000001 6 Juni 0,30641 0,30650 -0,00009 0,00000001 7 Juli 0,20267 0,20270 -0,00003 0,00000000 8 Agustus 0,18083 0,18160 -0,00077 0,00000059 9 September 0,4676 0,46730 0,00030 0,00000009 10 Oktober 0,45632 0,45900 -0,00268 0,00000718 11 November 0,40789 0,48550 -0,07761 0,00602331 12 Desember 0,55151 0,47430 0,07721 0,00596138 Jumlah SEE 0,01200052 MSE 0,00100004
e) Pelatihan dan Pengujian Data dengan Model Arsitektur 2-28-1
Pada tahap ini pelatihan dan pengujian data dengan algoritma Backpropagation menggunakan model arsitektur 2-28-1,  2 neuron,  28  layer  tersembunyi dan  1  neuron  keluaran.  Pengujian  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  model arsitektur 2-26-1 dapat dilihat pada gambar 6 dibawah ini:
Gambar 6. Pelatihan Menggunakan Model Arsitektur 2-28-1
Gambar 6 dapat dijelaskan bahwa pelatihan dan pengujian dengan model arsitektur 2-28-1 menghasilkan epoch sebesar  3637  dalam  waktu  25  detik.Hasil  akurasi  dari  pengujian  menggunakan  model  arsitektur  2-28-1dapat dilihat  pada  tabel  8.  Nilai    Target  diperoleh  dari  tabel  data  normalisasi  tahun  2019,  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. Nillai MSE diperoleh dari: jumlah SSE/ 12 (banyak pola) dan hasil 1 (benar) diperoleh dari  rumus =IF(error<=0,01;1;0) untuk  data  pengujian.  Nilai  akurasi  (%)  diperoleh  dari  :  jumlah  benar/ 12*100.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Tabel 8. Hasil Akurasi Data Testing dengan Model Arsitektur 2-28-1 No Pola Target Output Error SSE Hasil 1 Januari 0,21727 0,25020 -0,03293 0,00108438 1 2 Februari 0,21490 0,24830 -0,03340 0,00111556 1 3 Maret 0,28872 0,40170 -0,11298 0,01276448 1 4 April 0,17169 0,06220 0,10949 0,01198806 0 5 Mei 0,11769 1,00140 -0,88371 0,78094336 1 6 Juni 0,12291 0,36670 -0,24379 0,05943356 1 7 Juli 0,26451 0,16340 0,10111 0,01022323 0 8 Agustus 0,31958 0,19820 0,12138 0,01473310 0 9 September 0,33608 -0,61000 0,94608 0,89506737 0 10 Oktober 0,31484 0,01660 0,29824 0,08894710 0 11 November 0,32196 0,11490 0,20706 0,04287384 0 12 Desember 0,15875 -0,41930 0,57805 0,33414180 0 Jumlah SEE 2,25331586 41,7 MSE 0,18777632
f) Kesimpulan Pelatihan Algoritma Bakcpropagation
Pada penelitian ini menggunakan 5 (lima) model arsitektur pelatihan dan pengujian data yakni 2-21-1, 2-22-1, 2- 24-1, 2-26-1 dan 2-28-1.Pelatihan dan pengujian ke 5 (lima) arsitektur dapat dilihat pada tabel 9 dibawah ini:
Tabel 9. Arsitektur Algoritma Backpropagation No Algoritma Backpropagation Arsitektur Training Testing Epoch  Waktu MSE MSE Akurasi 1 2-21-1 14440 01:41 0,00099943  0,06108102 58% 2 2-22-1 19133 02:12 0,00099999  0,02933835 83% 3 2-24-1 51081 06:25 0,00100021  0,09264095 17% 4 2-26-1 47617 05:55 0,00100004  0,18263872 67% 5 2-28-1 3637 00:25 0,00099987  0,18777632 42%
g) Hasil Estimasi
Untuk  mendapatkan  hasil  prediksi,  penulis  menggunakan software  Matlab  R2011b dengan  data  yang  diolah merupakan data pengujian (testing) dan menggunakan model arsitektur terbaik yakni 2-22-1.
h) Hasil Prediksi Tahun 2020 Arsitektur  2-22-1
Pada tabel 10 prediksi diperoleh menggunakan rumus seperti persamaan 2 berikut ini:
Prediksi = (𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖−0,1)(𝑏−𝑎) 0,8 +  𝑎 ......................(2)
Hasil prediksi tahun 2020 dapat dilihat pada tabel 10, di bawah ini:
Tabel 10. Hasil Prediksi 2020 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 4,108 0,21727 0,23900 3,589 2 4,088 0,21490 0,23350 3,576 3 4,710 0,28872 0,24230 3,596 4 3,724 0,17169 0,16870 3,427 5 3,269 0,11769 0,11350 3,300 6 3,313 0,12291 0,13960 3,360 7 4,506 0,26451 0,30670 3,744 8 4,970 0,31958 0,282800 3,689 9 5,109 0,33608 0,32770 3,793 10 4,930 0,31484 0,36560 3,880 11 4,990 0,32196 0,26850 3,657 12 3,615 0,15875 0,14990 3,384 b 5109 a 3269 b-a 1840

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Berdasarkan tabel 10 dapat dijelaskan bahwa data real diperoleh dari data tahun 2019, data target diperoleh dari data testing tahun 2019 yang telah dinormalisasi, target prediksi diperoleh menggunakan software matlabR2011b dengan source code sebagai berikut : >>net=newff(minmax(PP),[22,1],{'tansig','purelin'},'traingd'); >>net.LW{1,1}; >>net.b{1}; >>net.LW{2,1}; >>net.b{2}; >>net.trainParam.epochs=100000; >>net.trainParam.goal=0.001; >>net.trainParam.Lr=0.01; >>net.trainParam.show=1000; >>net=train(net,PP,TT) >> [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)
i) Hasil Prediksi Tahun 2021Arsitektur  2-22-1
Untuk  mendapatkan  hasil  prediksi,  penulis  menggunakan software  Matlab R2011b  dengan  data  yang  diolah merupakan  data  pengujian (testing) dan  menggunakan  model  arsitektur  terbaik  yakni  2-22-1.Hasil  prediksi tahun 2021 dapat dilihat pada tabel 11.
Tabel 11. Hasil Prediksi 2021 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 3,584 0,15042 0,15080 3,338 2 3,589 0,15109 0,17230 3,354 3 3,596 0,15204 0,13120 3,323 4 3,441 0,13104 0,10410 3,303 5 3,300 0,11193 0,12960 3,322 6 3,388 0,12385 0,09050 3,293 7 3,683 0,16383 0,12470 3,318 8 3,735 0,17088 0,14720 3,335 9 3,787 0,17793 0,21070 3,382 10 3,895 0,19256 0,16170 3,346 11 3,635 0,15733 0,21140 3,383 12 3,378 0,12250 0,16620 3,349 b 3895 a 3300 b-a 595
j) Hasil Prediksi Tahun 2022Arsitektur 2-22-1
Untuk  mendapatkan  hasil  prediksi,  penulis  menggunakan software  MATLAB R2011b  dengan  data  yang  diolah merupakan  data  pengujian (testing) dan  menggunakan  model  arsitektur  terbaik  yakni  2-22-1.  Hasil  prediksi tahun 2022 dapat dilihat pada tabel 12, berikut ini:
Tabel 12. Hasil Prediksi 2022 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 3,338 0,11708 0,12730 3,296 2 3,354 0,11924 0,10850 3,294 3 3,323 0,11504 0,10330 3,293 4 3,303 0,11233 0,13730 3,297 5 3,322 0,11491 0,18520 3,303 6 3,293 0,11098 0,05950 3,288 7 3,318 0,11437 0,11220 3,294 8 3,335 0,11667 0,13010 3,296 9 3,382 0,12304 0,09240 3,292 10 3,346 0,11816 0,13330 3,297 11 3,383 0,12317 0,13840 3,297 12 3,349 0,11857 0,07570 3,290 b 3383 a 3293 b-a 90

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 271-279 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 3.4 Pembahasan
Berdasarkan  hasil  pengujian  model  arsitektur  di  atas  bahwa  data  yang  digunakan  untuk  memprediksi  hasil produksi kelapa sawit yaitu tahun 2015-2019, dan data hasil prediksi didapatkan tahun 2020 sampai 2021 seperti pada tabel 13 dibawah ini:
Tabel 13. Perbandingan Data Hasil Produksi Kelapa Sawit Bulan 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Januari 7,409 5,887 5,383 3,700 4,108 3,589 3,317 3,310 Februari 3,120 5,569 5,429 3,764 4,088 3,576 3,355 3,307 Maret 5,503 4,483 5,108 3,212 4,710 3,596 3,339 3,308 April 4,750 7,215 6,083 9,115 3,724 3,427 3,316 3,311 Mei 6,227 7,000 4,972 8,980 3,269 3,300 3,315 3,316 Juni 6,970 9,860 4,859 3,900 3,313 3,360 3,315 3,303 Juli 5,400 3,600 3,985 5,021 4,506 3,744 3,356 3,309 Agustus 5,192 5,315 3,801 5,288 4,970 3,689 3,307 3,307 September 9,521 9,097 6,217 5,098 5,109 3,793 3,385 3,308 Oktober 7,420 6,100 6,122 4,382 4,930 3,880 3,330 3,309 Nopember 8,853 3,270 5,714 4,502 4,990 3,657 3,387 3,311 Desember 8,908 3,249 6,924 5,405 3,615 3,384 3,317 3,305 Total 79,273 Ton 70,645 Ton 64,597 Ton 62,367 Ton 51,332 Ton 42,995 Ton 40,039 Ton 39,704 Ton

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  didapatkan  Hasil  prediksi  produksi  kelapa  sawit  pada3  tahun kedepan mengalami penurunan  dibandingkan hasil produksi tahun sebelumnya.Setelah dilakukan pelatihan dan pengujian  menggunakan  5  model  arsitektur  yakni  2-21-1,  2-22-1,  2-24-1,  2-26-1,  2-28-1,    maka  didapat  1 arsitektur terbaik dengan model 2-22-1 yang memiliki tingkat akurasi tertinggi yaitu 83% dan dengan learning rate yaitu 0,01, jumlah iterasi sebanyak 19133 dengan waktu 02:12 detik dan nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 0,02933835

## REFERENCES
[ 1] A. A. Thoha and . Sudradjat, “Pengelolaan Panen Kelapa Sawit (Elaeis guineensis Jacq.) di Kebun Adolina, Sumatera Utara,” Bul. Agrohorti , vol. 5, no. 2, p. 157, 2017, doi: 10.29244/agrob.5.2.157-166.
[2] R. Aulia, S. Informasi, and S. R. Kisaran, “BERDASARKAN TINGKAT HUNIAN HOTEL,” vol. IV, no. 2, pp. 1–8, 2018.
[3] N. P. Sakinah, I. Cholissodin, and A. W. Widodo, “Prediksi Jumlah Permintaan Koran Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” vol. 2, no. 7, pp. 2612–2618, 2019.
[4] R.  S.  Suhartanto,  C.  Dewi,  and  L.  Muflikhah,  “Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  untuk Mendiagnosis Penyakit Kulit pada Anak,” vol. 1, no. 7, pp. 555–562, 2017.
[5] B.  Studi,  K.  Di,  and  K.  Bengkulu,  “JARINGAN  SYARAF  TIRUAN  UNTUK  MEMPREDIKSI  LAJU PERTUMBUHAN PENDUDUK MENGGUNAKAN METODE,” vol. 12, no. 1, pp. 61–69, 2019.
[6] Sutojo, “Jaringan Syaraf Tiruan Prediksi,” pp. 1–13, 2017.
[7] A.  Sudarsono,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan  Metode Backpropagation,” J. Media Infotama , vol. 12, no. 1, pp. 61–69, 2016.
[8] 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.