## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 390 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 429 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Pemilihan Model Arsitektur Terbaik dengan metode backpropagation Dalam Menganalis Produksi Perikanan Laut
Ranjani, Suci Chaya Mita, Indah Anggriyani, Poningsi STIKOM Tunas Bangsa, Pematang Siantar, Sumatera Utara,Indonesia, Email: 1 tanjungranjani@gmail.com, 2 cahayamitasuci@gmail.com, 3 indahanggriyani2018@gmail.com
4 poningsih@amiktunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi : tanjungranjani@gmail.com
Abstrak −  Tujuan  dari  pada  penelitian  ini  adalah  pemanfaatan  kecerdasan  buatan  untuk  menganalisa  perkembangan  produksi perikanan di (Tempat Pelelangan Ikan) TPI di Indonesia penelitian yang di maksud adalah model analisa prodiksi perikanan laut yang di jual di (Tempat Pelelangan Ikan) TPI Indonesia dengan menmanfaatkan data set yang bersumber dari Badan Pusat Logistic Indonesia  melalui  situs  web.  Dengan  menggunakan  metode  backpropagation  dan  matlab  sebagai  alat  bantu  untuk  melakukan penelitian ini. Metode backpropagation merupakan jaringan syaraf tiruan yang di awasi dimana metode ini dapat mengevaluasi kesalahan dari setiap suatu neuron setelah satu set data di proses metode ini juga memiliki tujuan untuk memodifikasi bobot untuk melatih jaringan neural agar dapat memetakan input arbitrer ke output dengan benar. Proses penelitian ini memiliki beberapa tahap yaitu pelatihan  dan pengujian  yang  kemudian akan  di  konversikan  kebeberapa model  untuk  mencari  hasil terbaik dimana  hasil yang ditemukan nantinya akan menjadi kesimpulan dari penelitian
Kata Kunci : Prediksi; Metode; bacpropagation; jaringan syaraf tiruan; Evaluasi.
Abstract- The purpose of this study is the use of artificial intelligence to analyze the develop[pment of fishery production at TPI (Fish  Auction Places)  in  Indonesia.  Indonesia Logistic  center throught the  website. By  using the Backpropagation  method  is a supervised artificial neural network where this method can assess the errors of each neuron after a set of data is processed. Tis also the goal of modifying the weights to train the neural network so that it can involve arbitrary input to output correctly. This research has several stages, namely training and testing wich will then be converted to several models to get the best results where the results found will later become the conclusions of the research
Keywords : Predictions; Method; Bacpropagation; Artificial Neural Networks; Evaluation

## 1. PENDAHULUAN
Tuhan memberikan kekayaan berupa sumber daya alam yang besar bagi bangsa Indonesia salah satunya adalah sumber daya laut berupa ikan untuk di manfaatkan dengan sebaik baiknya dan sebesar besarnya bagi kesejahteraan masyarakat  dan  bangsa  Indonesia  Mengingat  Indonesia  sebagai  negara  maritime  [1].  Indonesia  memiliki  potensi sumber daya perikanan yang tinggi. Ikan adalah hewan yang hidup di air dan bernafas dengan insang. Ikan termasuk anggota  vertebrata  poikilometermik  (berdarah  dingin).  Setelah  Brazil,  Indonesia  merupakan  negara  merupakan negaran dengan keanekaragaman hayatu terbesar kedua. Indonesia  memiliki sekitar 400.000 jenis  Hewan dan  ikan [2]. Ikan dapat di temukan di berbagai tipe perairan di dunnia dengan karakter dan bentuk yang bervariasi [3]. Namun ikan tidak bisa di temukan di air yang memilikikandungan garam yang tinggi seperti danau garam besar dan laut mati. Ikan adalah Salah satu sumber gizi dan protein yang tingggi bagi tubuh manusia. Tempat Pelelangan Ikan (TPI) adalah suatu pasar tempat terjadinya transaksi penjualan ikan/hasil laut baik secara lelang maupun tidak. Fungsi utama TPI (Tempat Pelelangan Ikan) dalam kegiatan perikanan merupakan factor yang menggerakan dan meningkatkan usaha dan kesejahteraan nelayan [4]. TPI biasanya terletak di setiap Pelabuhan Perikanan (PP) atau pangkalan Pendaratan Ikan  (PPI)  di  Indonesia.  Dengan  syarat  adalah  memiliki  bangunan  tetap,  tidak  berpimdah  pindah  dan  memiliki coordinator  penjualan  dan  izin  dari  instansi  berwenang.  ikan  juga  termasuk  sumber  makanan  penting  bagi  tubuh manusia.  banyak  para  ahli  menganjurkan  agar  manusia  banyak  mengkonsumsi  ikan.  Oleh  karena  itu  Indonesia melakukan produksi ikan yang di lakukan di Tempat Pelelangan Ikan. Untuk mengevaluasi kebijakan produksi ikan dapat dilakukan pembenahan tata kelola data dan di lakukanya penelitian terhadap perkembangan produksi perikanan di (Tempat Pelelangan Ikan) TPI Guna menentukan kebijakan di masa depan, dengan begitu kita dapat melihat bagi mana pertumbuhan produksi perikanan, khususnya Tempat Pelelangan Ikan (TPI) yang ada di masing masing wilayah Indonesia.
Backpropagation merupakan jaringan syaraf tiruan yang di awasi dimana metode ini dapat mengevaluasi kesalahan dari setiap suatu neuron setelah satu set data di proses. metode ini juga memiliki tujuan untuk memodifikasi bobot untuk melatih  jaringan neural agar dapat memetakan  input arbitrer ke output  dengan  benar. Dengan  menggunakan metode backpropagation dan matlab sebagai alat bantu untuk melakukan penelitian ini. Proses penelitian ini memiliki beberapa tahap yaitu pelatihan dan pengujian yang kemudian akan di konversikan kebeberapa model untuk mencari hasil terbaik dimana hasil yang ditemukan nantinya akan menjadi kesimpulan dari penelitian. Backpropagation sangat baik dalam mengatasi masalah pengenalan pola_pola kompleks [5]. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah proses system

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 390 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 429 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
informasi  dengan  karakter tertentu  dan  tampilannya  mendekati  syaraf  biologi  [6].  Backpropagation  adalah  sebuah metode yang sistematik  jaringan syaraf tiruannya  menggunakan algoritma perceptron dengan  banyak  layar  lapisan untuk  mengubah  bobot  bobot  yang  ada  pada  lapisan  tersembunyinya  yang  terawasi  [7].  Di  antara  metode  atau algoritma  lainya  Backpropagation  dapat  meneyesaikan  suatu  kasus  dengan  kompleks  [8].  Jaringan  syaraf  tiruan mempunyai  kemampuan  dalam  menghasilkan  output  kepada  pola  yang  belum  pernah  di  pelajari,  Mempunyai kemampuan dalam memproses input yang terdapat pafa kesalahan di dalamnya dengan tingkat tertentu, serta mampu beradaptasi  dengan  perubahan  yang  terjadi  terhadap  performa  nilai-nilai  input  dan  output  [9].  Algoritma backpropagation biasanya di aplikasikan pada jaringan multilayer dalam meminimalkan nilai eror pada output yang di hasilkan oleh jaringan dengan adanya proses belajar dan pengujian data [10]. Backpropagation dapat meminimalkan tingkat error dan memperoleh hasil yang stabil dengan menggunakan cara mengumpan balik keluaran yang diperoleh [11]. Diharapkan dengan adanya penelitian ini dapat membantu pihak yang berhubungan ataupun pemerintah dalam melakukan proses analisis produksi ikan di TPI menggunakan metode backpropagation

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Rancangan Penelitian
Penelitian ini di lakukan dengan menggunakan metode Backpropagation dengan pokok penelitian Produksi Ikan di  (Tempat  Pelelangan  Ikan)  TPI.  Data  bersumber  dari  Badan  Pusat  Stastistik  yang  di  olah  oleh  KEMENPERIN. Berikut adalah krangka penelitian :
Gambar 1. kerangka kerja penelitian
Keterangan krangka penelitian :
1) Data mentah yaitu data yang di ambil dari BPS.
2) Pembagian data yaitu menengtukan data penelitian (training) dan data pengujian (testing).
3) Data di konversikan atau di olah menggunakan rumus yang telah di tentukan
𝑋 ′ = 0.8 (𝑎−b) b−𝑎 + 0.1 (1)
4) Data di olah menggunakan matlab 6.1.
5) Evaluasi akhir

## 2.2. Backpropagation
Backpropagation  adalah  sebuah  metode  sistematik  pada  jaringan  syaraf  tiruan  dimana  dengan  menggunakan algoritma  pembelajaran  yang terawasi dan biasanya di gunakan oleh percepton dengan banyak  layar lapisan untuk mengubah bobot-bobot yang ada pada lapisan Selesai Evaluasi hasil akhir Proses Backpropagation Dataset Konversi Pembagian Data Data training Data testing Data Mentah tersembunyinya. Backpropagation adalah penurunan gardien meminimalkan kuadrat error output atau keluaran input [12].

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 390 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 429 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 2. Arsitektur Backpropagation
Proses kerja backpropagation melalui 3 cara ialah:
1) Input layer yang menghubungkan jaringan dengan sumber data.
2) Hiden layer yang mempunyai banyak lapisan terhubung dengan laposan keluaran dan masukan.
3) Output layer dari proses perhitungan yang bersumber data dan lapisan tersembunyi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah  pertama  sebelum  melakukan  training  data  dengan  melakukan  normalisasi  di  sebut  Processing  [13].  Dengan pendekatan  kualilatif dan kuantitatif sumber data di peroleh. Data yang di gunakan adalah produksi penjualan ikan di laut yang di jual di TPI (Tempat Pelelangan Ikan) di indonesia. Dalam kurun waktu 9 tahun keblakang. Algoritma Backpropagation merupakan suatu  metoda  yang  menentukan  parameter-parameter  input,  output,  bobot  bias  dan  threshold  atau  nilai  dari  jaringan Backpropagation [14].
Tabel 1. Data Mentah Daerah Asal Produksi Perikanan Laut Yang Dijual Di TPI (Ton) 2013 2014 2015 2016 ACEH 9438.00 117171.20 45190.90 21479.50 SUMATERA UTARA 7305.00 7221.00 3965.30 4571.70 SUMATERA BARAT 1414.00 1775.60 1709.70 666.90 BENGKULU 3929.00 3120.00 2615.40 2565.40 LAMPUNG 2978.00 2816.60 4105.90 1159.20 DKI JAKARTA 23846.00 26601.10 24035.10 104956.90 JAWA BARAT 85996.00 78975.50 52361.50 46470.20 JAWA TENGAH 178259.00 193939.10 214505.30 221842.80 DI YOGYAKARTA 1397.00 2769.60 2339.50 1700.00 JAWA TIMUR 60953.00 93498.90 71696.80 59520.20 BANTEN 4071.00 7525.50 5401.30 5758.40 BALI 4506.00 11058.30 11153.20 8664.50 NUSA TENGGARA BARAT 5637.00 5689.00 6122.60 3530.50 KALIMANTAN BARAT 1020.00 4125.80 4159.20 3838.10 KALIMANTAN TIMUR 6216.00 4612.50 12433.40 18694.20 SULAWESI UTARA 814.00 11848.20 9595.00 15306.10 SULAWESI TENGAH 2314.00 3341.30 3455.30 4149.50 SULAWESI SELATAN 14568.00 23483.20 29684.70 20601.50 SULAWESI TENGGARA 5172.00 4030.90 4161.80 5920.40 GORONTALO 5348.00 4466.70 4383.40 3188.80
Tabel 1 menjelaskan data mentah dari tahun 3013 sampai 2016
Tabel 2. Data Mentah Daerah Asal Produksi Perikanan Laut Yang Dijual Di TPI (Ton) 2017 2018 2019 2020 2021 ACEH 43305.88 43709.09 47090.10 46449.44 10034.83 SUMATERA UTARA 15436.76 20570.57 12971.46 5696.08 1843.93 SUMATERA BARAT 281.90 1792.09 4354.13 2312.84 1811.84

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 390 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 429 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
BENGKULU 3441.58 2012.91 10763.77 9499.61 1278.50 LAMPUNG 1533.14 3276.78 2093.58 1387.23 7730.09 DKI JAKARTA 31228.34 103835.32 86531.44 90534.98 42937.32 JAWA BARAT 44613.42 44547.91 50611.83 43932.78 222048.87 JAWA TENGAH 195967.97 204523.33 182359.30 214536.58 2131.86 DI YOGYAKARTA 3088.70 1829.37 1844.45 2673.66 115437.84 JAWA TIMUR 156599.68 114811.20 121707.10 111260.49 7278.16 BANTEN 6474.66 6496.03 6392.33 6528.21 18995.63 BALI 8451.25 18256.30 26333.75 25208.04 1797.55 NTB 3185.07 5181.95 2344.88 1474.79 4590.38 KALIMANTAN BARAT 2932.12 8568.37 4118.77 7915.82 448.36 KALIMANTAN TIMUR 14336.18 19544.23 21440.31 24141.52 16421.24 SULAWESI UTARA 51908.90 61094.61 70949.19 78795.31 5060.42 SULAWESI TENGAH 3409.30 2373.26 6875.45 4525.78 63444.92 SULAWESI SELATAN 45546.40 46713.97 54207.85 63511.58 26535.16 SULAWESI TENGGARA 6678.31 18572.22 29474.87 29536.39 5330.73 GORONTALO 3219.02 3530.67 19977.79 5375.29 579.89
Tabel 2 mejelaskan data mentah dari tahun 2011 sampai 2021
Tabel 3. Data Pelatihan Data Pelatihan (Training)  Setelah  Di Konversi Daerah asal 2013 2014 2015 2016 2017 x1 x2 x3 x4 y ACEH 0.1340 0.5225 0.2630 0.1775 0.2562 SUMATERA UTARA 0.1263 0.1260 0.1143 0.1165 0.1557 SUMATERA BARAT 0.1051 0.1064 0.1062 0.1024 0.1010 BENGKULU 0.1142 0.1112 0.1094 0.1092 0.1124 LAMPUNG 0.1107 0.1101 0.1148 0.1042 0.1055 DKI JAKARTA 0.1860 0.1959 0.1867 0.4785 0.2126 JAWA BARAT 0.4101 0.3848 0.2888 0.2676 0.2609 JAWA TENGAH 0.7428 0.7994 0.8735 0.9000 0.8067 DI YOGYAKARTA 0.1050 0.1100 0.1084 0.1061 0.1111 JAWA TIMUR 0.3198 0.4372 0.3585 0.3146 0.6647 BANTEN 0.1147 0.1000 0.1195 0.1208 0.1233 BALI 0.1162 0.1399 0.1402 0.1312 0.1305 NUSA TENGGARA BARAT 0.1203 0.1205 0.1221 0.1127 0.1115 KALIMANTAN BARAT 0.1037 0.1149 0.1150 0.1138 0.1106 KALIMANTAN TIMUR 0.1224 0.1166 0.1448 0.1674 0.1517 SULAWESI UTARA 0.1029 0.1427 0.1346 0.1552 0.2872 SULAWESI TENGAH 0.1083 0.1120 0.1125 0.1150 0.1123 SULAWESI SELATAN 0.1525 0.1847 0.2070 0.1743 0.2642 SULAWESI TENGGARA 0.1186 0.1145 0.1150 0.1213 0.1241 GORONTALO 0.1193 0.1161 0.1158 0.1115 0.1116
Tabel  3 menjelaskan data mentah yang telah di konversikan menjadi data Training
Tabel 4. Data Pengujian Data Pengujian (Testing) Setelah Di Konversi Daerah asal 2017 2018 2019 2020 2021 x1 x2 x3 x4 y ACEH 0.2552 0.2567 0.2689 0.2665 0.1352 SUMATERA UTARA 0.1547 0.1732 0.1458 0.1195 0.1056 SUMATERA BARAT 0.1000 0.1054 0.1147 0.1073 0.1055 BENGKULU 0.1114 0.1062 0.1378 0.1333 0.1036 LAMPUNG 0.1045 0.1108 0.1065 0.1040 0.1269 DKI JAKARTA 0.2116 0.4736 0.4111 0.4256 0.2539 JAWA BARAT 0.2599 0.2597 0.2816 0.2575 0.9000 JAWA TENGAH 0.8059 0.8368 0.7568 0.8729 0.1067 DI YOGYAKARTA 0.1101 0.1056 0.1056 0.1086 0.5154

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 390 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 429 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
JAWA TIMUR 0.6639 0.5132 0.5380 0.5003 0.1252 BANTEN 0.1223 0.1224 0.1220 0.1225 0.1675 BALI 0.1295 0.1648 0.1940 0.1899 0.1055 NUSA TENGGARA BARAT 0.1105 0.1177 0.1074 0.1043 0.1155 KALIMANTAN BARAT 0.1096 0.1299 0.1138 0.1275 0.1006 KALIMANTAN TIMUR 0.1507 0.1695 0.1763 0.1861 0.1582 SULAWESI UTARA 0.2862 0.3194 0.3549 0.3832 0.1172 SULAWESI TENGAH 0.1113 0.1075 0.1238 0.1153 0.3279 SULAWESI SELATAN 0.2633 0.2675 0.2945 0.3281 0.1947 SULAWESI TENGGARA 0.1231 0.1660 0.2053 0.2055 0.1182 GORONTALO 0.1106 0.1117 0.1711 0.1184 0.1011
Tabel 4 menjelaskan data mentah  yang telah di konversikan  menjadi data testing
Tabel 5. Pola 20-50-1 untuk Data Pelatihan Data Pelatihan No Daerah Asal Target ANN 20-50-1 Output Error SSE 1 ACEH 0.2562 0.2737 -0.0175 0.00030758 2 SUMATERA UTARA 0.1557 0.1281 0.0276 0.00075959 3 SUMATERA BARAT 0.1010 0.1139 -0.0129 0.00016617 4 BENGKULU 0.1124 0.1213 -0.0089 0.00007914 5 LAMPUNG 0.1055 0.1174 -0.0119 0.00014110 6 DKI JAKARTA 0.2126 0.2194 -0.0068 0.00004613 7 JAWA BARAT 0.2609 0.2785 -0.0176 0.00031056 8 JAWA TENGAH 0.8067 0.8149 -0.0082 0.00006740 9 DI YOGYAKARTA 0.1111 0.1178 -0.0067 0.00004447 10 JAWA TIMUR 0.6647 0.6383 0.0264 0.00069807 11 BANTEN 0.1233 0.1383 -0.0150 0.00022375 12 BALI 0.1305 0.151 -0.0205 0.00042150 13 NUSA TENGGARA BARAT 0.1115 0.127 -0.0155 0.00024091 14 KALIMANTAN BARAT 0.1106 0.127 -0.0164 0.00027006 15 KALIMANTAN TIMUR 0.1517 0.2013 -0.0496 0.00246098 16 SULAWESI UTARA 0.2872 0.1792 0.1080 0.01166100 17 SULAWESI TENGAH 0.1123 0.1279 -0.0156 0.00024375 18 SULAWESI SELATAN 0.2642 0.2249 0.0393 0.00154777 19 SULAWESI TENGGARA 0.1241 0.1355 -0.0114 0.00013051 20 GORONTALO 0.1116 0.1355 -0.0239 0.0006 Total 0.02039159 MSE 0.00101958

## Tabel 5 menjelaskan transformasi data pelatihan  menggunakan rumus
Tabel 6. Pola 2-50-1 untuk Data Pengujian Data Pengujian No Daerah Asal Target ANN 20-50-1 Hasil Output Error SSE 1 ACEH 0.1352 0.2319 -0.0967 0.00935425 Salah 2 SUMATERA UTARA 0.1056 0.0092 0.0964 0.00929968 Benar 3 SUMATERA BARAT 0.1055 0.1751 -0.0696 0.00484150 Salah 4 BENGKULU 0.1036 0.1303 -0.0267 0.00071315 Salah 5 LAMPUNG 0.1269 0.1946 -0.0677 0.00458755 Salah 6 DKI JAKARTA 0.2539 0.2511 0.0028 0.00000770 Benar 7 JAWA BARAT 0.9000 0.8176 0.0824 0.00678976 Benar 8 JAWA TENGAH 0.1067 0.1033 0.0034 0.00001138 Benar 9 DI YOGYAKARTA 0.5154 0.461 0.0544 0.00296071 Benar 10 JAWA TIMUR 0.1252 0.1278 -0.0026 0.00000656 Salah 11 BANTEN 0.1675 0.1183 0.0492 0.00242140 Benar 12 BALI 0.1055 0.0001 0.1054 0.01110232 Salah 13 NUSA TENGGARA BARAT 0.1155 0.1576 -0.0421 0.00176884 Salah 14 KALIMANTAN BARAT 0.1006 0.0076 0.0930 0.00864909 Benar

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 390 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 429 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
15 KALIMANTAN TIMUR 0.1582 0.0003 0.1579 0.02493901 Salah 16 SULAWESI UTARA 0.1172 0.1386 -0.0214 0.00045634 Salah 17 SULAWESI TENGAH 0.3279 0.2765 0.0514 0.00263720 Benar 18 SULAWESI SELATAN 0.1947 0.1432 0.0515 0.00265284 Benar 19 SULAWESI TENGGARA 0.1182 0.0000 0.1182 0.01397434 Salah 20 GORONTALO 0.1011 0.1041 -0.0030 0.00000915 Salah Total 0.10718278 45 MSE 0.00535914
Pada  tabel  5  dan  tabel  6,  memiliki  tingkat  akurasi  45%  pada  kedua  data  set  diatas  serta  menjelaskan  bahwa  setiap  sub  sector memiliki target, output, error, SSC, dan hasil baik itu dataset pelatihan maupun pengujian.
Gambar  3. (Data Pelatihan) yaitu memiliki MSE sebesar 0.00101958, epoch sebesar 18253, akurasi 40% goal 0.001.
Gambar 4. (Data pengujian) yaitu memiliki MSE sebesar 0.00535914, epoch sebesar 1500000 akurasi goal 0.001
Tabel 7. Pola 20-67-1 untuk Data Pelatihan Data Pelatihan No Daerah Asal Target ANN 20-67-1 Output Error SSE 1 ACEH 0.2562 0.2620 -0.0058 0.00003408 2 SUMATERA UTARA 0.1557 0.1242 0.0315 0.00098977 3 SUMATERA BARAT 0.1010 0.1174 -0.0164 0.00026865 4 BENGKULU 0.1124 0.1200 -0.0076 0.00005770 5 LAMPUNG 0.1055 0.1244 -0.0189 0.00035639 6 DKI JAKARTA 0.2126 0.2223 -0.0097 0.00009393 7 JAWA BARAT 0.2609 0.2582 0.0027 0.00000717 8 JAWA TENGAH 0.8067 0.8091 -0.0024 0.00000581 9 DI YOGYAKARTA 0.1111 0.1202 -0.0091 0.00008224 10 JAWA TIMUR 0.6647 0.6627 0.0020 0.00000408 11 BANTEN 0.1233 0.1290 -0.0057 0.00003202 12 BALI 0.1305 0.1577 -0.0272 0.00074149 13 NUSA TENGGARA BARAT 0.1115 0.1316 -0.0201 0.00040486 14 KALIMANTAN BARAT 0.1106 0.1279 -0.0173 0.00030045 15 KALIMANTAN TIMUR 0.1517 0.1626 -0.0109 0.00011899 16 SULAWESI UTARA 0.2872 0.1601 0.1271 0.01615088 17 SULAWESI TENGAH 0.1123 0.1246 -0.0123 0.00015160 18 SULAWESI SELATAN 0.2642 0.2670 -0.0028 0.00000761 19 SULAWESI TENGGARA 0.1241 0.1260 -0.0019 0.00000370 20 GORONTALO 0.1116 0.1253 -0.0137 0.00018766 Total 0.01999910 MSE 0.00099996 Tabel 8 pola 20-67-1 untuk Data Pengujian Data Pengujian No Daerah Asal Target ANN 20-67-1 Hasil

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 390 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 429 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Output Error SSE 1 ACEH 0.1352 0.2025 -0.0673 0.00453163 SALAH 2 SUMATERA UTARA 0.1056 0.029 0.0766 0.00587290 BENAR 3 SUMATERA BARAT 0.1055 0.1499 -0.0444 0.00196967 SALAH 4 BENGKULU 0.1036 0.1535 -0.0499 0.00249050 SALAH 5 LAMPUNG 0.1269 0.1865 -0.0596 0.00355591 SALAH 6 DKI JAKARTA 0.2539 0.2515 0.0024 0.00000564 BENAR 7 JAWA BARAT 0.9000 0.8455 0.0545 0.00297025 BENAR 8 JAWA TENGAH 0.1067 0.1058 0.0009 0.00000076 BENAR 9 DI YOGYAKARTA 0.5154 0.4431 0.0723 0.00522908 BENAR 10 JAWA TIMUR 0.1252 0.1257 -0.0005 0.00000021 SALAH 11 BANTEN 0.1675 0.1799 -0.0124 0.00015357 SALAH 12 BALI 0.1055 0.0001 0.1054 0.01110232 SALAH 13 NUSA TENGGARA BARAT 0.1155 0.1742 -0.0587 0.00344072 SALAH 14 KALIMANTAN BARAT 0.1006 0.0173 0.0833 0.00693897 BENAR 15 KALIMANTAN TIMUR 0.1582 0.0007 0.1575 0.02481283 SALAH 16 SULAWESI UTARA 0.1172 0.1345 -0.0173 0.00029798 SALAH 17 SULAWESI TENGAH 0.3279 0.2787 0.0492 0.00241608 BENAR 18 SULAWESI SELATAN 0.1947 0.1601 0.0346 0.00119756 BENAR 19 SULAWESI TENGGARA 0.1182 0.0000 0.1182 0.01397434 SALAH 20 GORONTALO 0.1011 0.0915 0.0096 0.00009168 BENAR Total 0.09105260 45 MSE 0.00455263
Pada tabel  7 dan tabel  8, memiliki tingkat akurasi  45% pada kedua data set diatas serta menjelaskan bahwa setiap sub sector memiliki target, output, error, SSC, dan hasil baik itu dataset pelatihan maupun pengujian, Berikut formula yang digunakan dengan bantuansoftware Matlab 6.1 sebagai berikut:
>>net=newff(minimax(P).[10,1],{‘tansig’,’logsig’},’trangd’); >>net IW{1,1}; >>net.b{1}; >>net.LW{2,1}; >>net.b{2}; >>net,trainparam.epochs=1500000; >>net.trainparam.goal=0.001; >>net.trainparam show = 1000; >>net=train(net P.T)
Gambar  5. (Data Pelatihan) yaitu memiliki MSE sebesar 0.00099996, epoch sebesar 59499, akurasi 40%  goal 0.001.
Gambar 6. (Data pengujian) yaitu memiliki MSE sebesar 0.00535914,epoch sebesar 1500000 akurasi goal 0.001.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 390 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 429 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel 9. Pola 20-70-1 untuk Data Pelatihan Data Pelatihan No Daerah Asal Target ANN 20-70-1 Output Error SSE 1 ACEH 0.2562 0.2630 -0.0068 0.00004676 2 SUMATERA UTARA 0.1557 0.1338 0.0219 0.00047789 3 SUMATERA BARAT 0.1010 0.1109 -0.0099 0.00009782 4 BENGKULU 0.1124 0.1205 -0.0081 0.00006555 5 LAMPUNG 0.1055 0.1184 -0.0129 0.00016585 6 DKI JAKARTA 0.2126 0.2190 -0.0064 0.00004086 7 JAWA BARAT 0.2609 0.2603 0.0006 0.00000033 8 JAWA TENGAH 0.8067 0.8073 -0.0006 0.00000037 9 DI YOGYAKARTA 0.1111 0.1137 -0.0026 0.00000660 10 JAWA TIMUR 0.6647 0.6612 0.0035 0.00001240 11 BANTEN 0.1233 0.1308 -0.0075 0.00005563 12 BALI 0.1305 0.1514 -0.0209 0.00043808 13 NUSA TENGGARA BARAT 0.1115 0.1316 -0.0201 0.00040486 14 KALIMANTAN BARAT 0.1106 0.1196 -0.0090 0.00008160 15 KALIMANTAN TIMUR 0.1517 0.1848 -0.0331 0.00109615 16 SULAWESI UTARA 0.2872 0.1584 0.1288 0.01658587 17 SULAWESI TENGAH 0.1123 0.1216 -0.0093 0.00008673 18 SULAWESI SELATAN 0.2642 0.2620 0.0022 0.00000503 19 SULAWESI TENGGARA 0.1241 0.1326 -0.0085 0.00007266 20 GORONTALO 0.1116 0.1274 -0.0158 0.00024960 Total 0.01999064 MSE 0.00099953 Tabel 10. Pola 20-70-1 untuk Data Pengujian Data Pengujian No Daerah Asal Target ANN 20-70-1 Hasil Output Error SSE 1 ACEH 0.1352 0.2493 -0.1141 0.01302278 SALAH 2 SUMATERA UTARA 0.1056 0.0715 0.0341 0.00116519 BENAR 3 SUMATERA BARAT 0.1055 0.1468 -0.0413 0.00170411 SALAH 4 BENGKULU 0.1036 0.1936 -0.0900 0.00810088 SALAH 5 LAMPUNG 0.1269 0.1965 -0.0696 0.00484854 SALAH 6 DKI JAKARTA 0.2539 0.2508 0.0031 0.00000945 BENAR 7 JAWA BARAT 0.9000 0.811 0.0890 0.00792100 BENAR 8 JAWA TENGAH 0.1067 0.1063 0.0004 0.00000014 BENAR 9 DI YOGYAKARTA 0.5154 0.3921 0.1233 0.01520595 SALAH 10 JAWA TIMUR 0.1252 0.1256 -0.0004 0.00000013 SALAH 11 BANTEN 0.1675 0.2342 -0.0667 0.00444786 SALAH 12 BALI 0.1055 0.0941 0.0114 0.00012922 BENAR 13 NUSA TENGGARA BARAT 0.1155 0.1969 -0.0814 0.00661906 SALAH 14 KALIMANTAN BARAT 0.1006 0.0727 0.0279 0.00077844 BENAR 15 KALIMANTAN TIMUR 0.1582 0.0880 0.0702 0.00493097 BENAR 16 SULAWESI UTARA 0.1172 0.1427 -0.0255 0.00064831 SALAH 17 SULAWESI TENGAH 0.3279 0.2369 0.0910 0.00827257 BENAR 18 SULAWESI SELATAN 0.1947 0.1037 0.0910 0.00828205 BENAR 19 SULAWESI TENGGARA 0.1182 0.1268 -0.0086 0.00007373 SALAH 20 GORONTALO 0.1011 0.0844 0.0167 0.00027805 BENAR Total 0.08643845 50 MSE 0.00432192
Pada tabel 9 dan tabel 10, memiliki tingkat akurasi 50% pada  kedua  data set diatas serta  menjelaskan bahwa setiap sub sector memiliki target, output, error, SSC, dan hasil baik itu dataset pelatihan maupun pengujian.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 390 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 429 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar  7. (Data Pelatihan) yaitu memiliki MSE sebesar 79239, epoch sebesar 0.001, akurasi 40%  goal 0.001.
Gambar 8. (Data pengujian) yaitu memiliki MSE sebesar 0.004322,epoch sebesar 1500000 akurasi 50% goal 0.001

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat di tarik kesimpulan bahwa model asitektur jaringan syaraf tiruan dapat digunakan untuk memprediksi perkembangan produksi perikanan laut yang di jual di TPI (Tempat Pelelangan Ikan) dari 3 pola yang di uji seperti pola 20-50-1, 20-67-1, 20-70-1 di dapat pola terbaik pada pola 20-70-1 dengan tingkat akurasi 50% dan epoch 1500000

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  peneliti  ucapkan  kepada  semua  pihak  yang  telah  mendukung  dalam  penelitian  ini,  harapannya  hasil penelitian ini bisa menjadi bahan dasar dan acuan pembelajaran serta penelitian selanjutnya.

## REFERENCES
E. Rumapea, “Analisis Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Data Ekspor Ikan Tongkol / Tuna Menurut Negara Tujuan Utama,” pp. 232–235, 2020.
[2]  A.  Azis,  “Identifikasi  Jenis  Ikan  Menggunakan  Model  Hybrid  Deep  Learning  Dan  Algoritma  Klasifikasi,” Sebatik, vol. 24, no. 2, pp. 201–206, 2020, doi: 10.46984/sebatik.v24i2.1057.
[3]  H. Honainah, F. F. Romadhoni, and A. Ato’illah, “Klasifikasi Kesegaran Ikan Tongkol Berdasarkan Warna Mata Menggunakan  Metode  Backpropagation,”  J.  Penelit.  Inov.,  vol.  2,  no.  2,  pp.  405–414,  2022,  doi: 10.54082/jupin.90.
[4]  H. U. Sari, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Analisa Metode Data Mining Pada Produksi Perikanan Laut Yang Dijual Di Tempat Perikanan Ikan (Tpi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 630–636, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1671.
[5]  Z. I. Ali, I. M. Nur, and F. Fauzi, “Artificial Neural Network Untuk Memprediksi Curah Hujan Di Kota Padang Dengan Metode Backpropagation dan Adaline,” pp. 1–7, 2020.
[6]  N.  Nurhidayana,  I.  S.  Damanik,  and  R.  Dewi,  “Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation  Untuk  Memprediksi Jumlah Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan,” J. Inf. Syst. Res., vol. 2, no. 2, pp. 163–168, 2021.
[7]  A.  Anisa,  B.  S.  Ginting,  and  R.  Buaton,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Memprediksi  Pernikahan  Di  Kementerian Agama Kota Binjai Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” JTIK (Jurnal Tek. …, vol. 6, no. 2, pp. 466–477, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK/article/view/853
[8]  Z. Zulfikar, A. Wanto, and Z. M. Nasution, “Analisis dalam Melihat Perkembangan Indeks Harga Perdagangan Besar Menurut Sektor di Indonesia Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. September, p. 359, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.41.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 390 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 429 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[9]  B.  S.  Mózo,  “Transaksi,”  J.  Chem.  Inf.  Model.,  vol.  53,  no.  9,  pp.  1689–1699,  2017,  [Online].  Available: file:///C:/Users/User/Downloads/fvm939e.pdf
[10]  M. Fajar, Sumarno, and I. Gunawan, “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Metode Backpropagation Untuk Memprediksi Penjualan Sepeda Motor Yamaha Di Asli Motor Siantar,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 1, no. 4, pp. 180–186, 2021, [Online]. Available: http://djournals.com/klik/article/view/151
[11]  E. Adriono, M. Somantri, and C. A. Suryono, “Model Prediksi Jumlah Pakan menggunakan Algoritma Evolusi Pikiran - Jaringan Syaraf Tiruan Rambatan Balik untuk Budidaya Udang,” J. Kelaut. Trop., vol. 25, no. 2, pp. 266–278, 2022, doi: 10.14710/jkt.v25i2.14256.
[12]  N. L. Br Sitepu, “Jaringan Saraf Tiruan Memprediksi Nilai Pemelajaran Siswa Dengan Metode Backpropagation (  Studi  kasus :  SMP  Negeri  1  Salapian),”  J.  Inf.  Technol.,  vol.  1,  no.  2,  pp.  54–58,  2021,  doi: 10.32938/jitu.v1i2.1006.
[13]  A. A. Mahmudi,  “Optimasi Conjugate Gradient Pada Backpropagation Neural Network Untuk Prediksi  Hasil Tangkap Ikan,” Saintekbu, vol. 12, no. 2, pp. 29–39, 2020, doi: 10.32764/saintekbu.v12i2.1031.
[14]  F.  Zola,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation  Untuk  Memprediksi  Prestasi Siswa,” J. Teknol. Dan Open Source, vol. 1, no. 1, pp. 58–72, 2018, doi: 10.36378/jtos.v1i1.12.