Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 530-542 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Kajian Pertanian Indonesia: Estimasi Perkembangan Ekspor Kopi Menggunakan Algoritma Fletcher-Reeves
Safruddin 1* , Elfin Efendi 2 , Lokot Ridwan Batubara 3 , Deddy Wahyudin Purba 4 , Jaya Tata
Hardinata 5
1,2,3,4 Universitas Asahan, Kisaran, Indonesia
5 Universitas HKBP Pematangsiantar, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1* safruddin67@gmail.com, 2 elfinsuher@yahoo.co.id, 3 lokotridwan36@gmail.com,
3 lokotridwan36@gmail.com, 4 deddy1983@yahoo.com, 5 Jayatatahardinata@uhnp.ac.id

## Abstract
Research on coffee exports to main destination countries is important because it provides an in- depth understanding of the markets that are the main focus. This allows governments and businesses to allocate resources efficiently and design appropriate marketing strategies. In addition, this research provides  a  strong basis for  the  government  in  formulating coffee  export  policies.  By  monitoring the development of coffee exports to main destination countries, Indonesia can be better prepared to face changes in global market demand and take appropriate steps in responding to market dynamics. . This research will use the Conjugate Gradient Fletcher-Reeves algorithm, which is one of the algorithms of Artificial Neural Networks. The research was analyzed using 3 architectural models, including: 5-5-1, 5-10-1,  and  5-15-1.  As  a  result,  the  5-5-1  model  was  selected  as  the  best  model,  with  the  highest accuracy  of  94%  and  the  lowest  MSE  of  0.00500142.  Higher  than  the  accuracy  of  the  5-10-1  model which  is  only  83%  with  MSE  0.05058359,  and  78%  accuracy  with  MSE  0.01975643  on  the  5-15-1 model. Based on the estimation results regarding the development of coffee exports according to main destination countries using the 5-5-1 model, the conclusion that can be drawn is that there will likely be a decline in the level of coffee exports to main destination countries in 2024.
Keywords :  Agricultural  Studies,  Estimates,  Coffee  Exports,  Destination  Countries,  Resilient Conjugate Gradient

## Abstrak
Penelitian tentang ekspor kopi ke negara tujuan utama penting dilakukan karena memberikan pemahaman  mendalam  tentang  pasar-pasar  yang  menjadi  fokus  utama.  Hal  ini  memungkinkan pemerintah  dan  pelaku  bisnis  untuk  mengalokasikan  sumber  daya  dengan  efisien  dan  merancang strategi  pemasaran  yang  tepat.  Selain  itu,  penelitian  ini  memberikan  dasar  yang  kuat  bagi pemerintah  dalam  merumuskan  kebijakan  ekspor  kopi,  dengan  memantau  perkembangan  ekspor kopi  ke  negara-negara  tujuan  utama,  Indonesia  dapat  lebih  siap  menghadapi  perubahan  dalam permintaan  pasar  global  dan  mengambil  langkah-langkah  yang  tepat  dalam  merespons  dinamika pasar.  Penelitian  ini  akan  menggunakan  algoritma  Conjugate  Gradient  Fletcher-Reeves,  yang merupakan  salah  satu  algoritma  dari  Jaringan  Saraf  Tiruan.  Penelitian  dianalisis  menggunakan  3 model artistektur, antara lain: 5-5-1, 5-10-1, dan 5-15-1. Hasil nya model 5-5-1 terpilih sebagai model terbaik,  dengan  akurasi  tertinggi  sebesar  94%  dan  MSE  terendah  0,00500142.  Lebih  tinggi dibandingkan  akurasi  model  5-10-1  yang  hanya  83%  dengan  MSE  0,05058359,  dan  akurasi  78% dengan  MSE  0,01975643  pada  model  5-15-1.  Berdasarkan  hasil  estimasi  terkait  perkembangan ekspor  kopi  menurut  negara  tujuan  utama  menggunakan  model  5-5-1,  kesimpulan  yang  dapat diambil  bahwa  kemungkinan  akan  terjadi  penurunan  tingkat  Ekspor  Kopi  ke  negara  tujuan  utama untuk tahun 2024.
Kata  kunci :  Kajian  Pertanian,  Estimasi,  Ekspor  Kopi,  Negara  Tujuan,  Resilient  Conjugate Gradient
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 530-542 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian Indonesia telah lama menjadi tulang punggung ekonomi negara ini [1].  Sebagai  salah  satu  sektor  utama  yang  memberikan  kontribusi  signifikan terhadap PDB (Produk Domestik Bruto) dan menyediakan pekerjaan bagi sebagian besar  populasi  [2],  pertanian  memiliki  peran  penting  dalam  menjaga  ketahanan pangan dan kesejahteraan masyarakat [3], khusus nya pertanian kopi yang secara eksplisit  akan  dibahas  pada  penelitian  ini.  Indonesia  telah  lama  dikenal  sebagai salah satu produsen kopi terbesar di dunia dan telah menjadi salah satu komoditas unggulan yang memainkan peran kunci dalam perekonomian pertanian Indonesia [4]. Sejak masa kolonial, kopi telah menjadi komoditas unggulan yang memberikan kontribusi signifikan terhadap perekonomian negara ini, dengan kondisi geografis yang  mendukung  dan  tradisi  budaya  yang  kuat  dalam  budidaya  kopi,  Indonesia memiliki  potensi  besar  untuk  terus  mengembangkan  sektor  pertanian  kopi  [5]. Kopi  sebagai  salah  satu  komoditas  ekspor  utama  Indonesia,  memiliki  peran strategis  dalam  meningkatkan  pendapatan  devisa  negara  dan  meningkatkan kesejahteraan petani di berbagai daerah penghasil [6]. Pertumbuhan ekspor kopi telah menjadi fokus utama dalam strategi pembangunan pertanian, dengan upaya terus-menerus  untuk  meningkatkan  produksi,  meningkatkan  kualitas,  dan mengembangkan pasar ekspor yang lebih luas [7]. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, industri kopi Indonesia menghadapi berbagai tantangan. Fluktuasi harga global, perubahan iklim, dan persaingan pasar yang semakin ketat menjadi faktor- faktor yang mempengaruhi perkembangan ekspor kopi [8]. Oleh karena itu, kajian tentang estimasi perkembangan ekspor kopi menjadi penting untuk memberikan pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang  tren  pasar  dan  memungkinkan  pengambil kebijakan serta pelaku bisnis untuk mengambil langkah-langkah yang tepat dalam menjaga dan meningkatkan daya saing komoditas kopi Indonesia.
Estimasi perkembangan ekspor kopi menurut negara tujuan utama memiliki nilai  strategis  dalam  merumuskan  kebijakan  perdagangan  dan  pengembangan pasar,  dengan  memahami  tren  dan  pola  dalam  ekspor  kopi  ke  berbagai  negara, maka  Indonesia  dapat  mengidentifikasi  pasar-pasar  yang  memiliki  potensi pertumbuhan  yang  tinggi  dan  merancang  strategi  pemasaran  yang  lebih  terarah. Selain itu, estimasi perkembangan ekspor kopi menurut negara tujuan utama juga penting  dalam  mengantisipasi  perubahan  dalam  permintaan  pasar.  Selain  itu dengan  memonitor  perkembangan  ekspor  kopi  ke  berbagai  negara,  Indonesia dapat  lebih  siap  menghadapi  perubahan  dalam  permintaan  pasar  global  dan mengambil  langkah-langkah  yang  tepat  dalam  meresponsnya.  Estimasi perkembangan ekspor kopi menurut negara tujuan utama juga dapat memberikan wawasan  yang  berharga  bagi  para  pelaku  bisnis  dalam  merencanakan  strategi pemasaran dan pengembangan produk, dengan memahami preferensi konsumen di berbagai negara, pelaku bisnis dapat mengembangkan produk-produk kopi yang lebih  sesuai  dengan  pasar  dan  meningkatkan  daya  saing  mereka  di  pasar internasional.
Pada penelitian ini, kami akan menggunakan algoritma Fletcher-Reeves untuk melakukan  estimasi  perkembangan  ekspor  kopi  menurut  negara  tujuan  utama. Algoritma  ini  merupakan  salah  satu  metode  optimasi  yang  telah  terbukti  efektif
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 530-542 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
dalam  berbagai  aplikasi,  termasuk  dalam  analisis  data  dan  prediksi  tren  [9]. Tujuan penerapan algoritma Fletcher-Reeves pada data  ekspor  kopi Indonesia ini adalah  untuk  menghasilkan  model  prediksi  yang  akurat  dan  dapat  diandalkan untuk  memperkirakan  jumlah  ekspor  kopi  di  masa  yang  akan  datang,  dengan memanfaatkan data historis ekspor kopi dan informasi tentang tren pasar global, kami akan mengembangkan model yang dapat memprediksi jumlah ekspor kopi ke berbagai negara tujuan utama dalam periode waktu yang ditentukan.
Penelitian terdahulu terkait topik penelitian ini antara lain: Penelitian untuk melakukan  prediksi  harga  nilai  ekspor  berdasarkan  golongan Standard International Trade Classification (SITC) mata uang US Dolar dengan menggunakan algoritma   Algoritma Fletcher-Reeves .  Data penelitian diambil dari website Badan Pusat  Statistik  tahun  2010-2020.  Penelitian  ini  dianalisis  dengan  menggunakan model  5-20-1,  5-25-1  dan  5-30-1.  Hasil  nya  bahwa  model  jaringan  5-25-1 merupakan model yang terbaik dengan nilai performance atau Mean Square Error terkecil sebesar 0,00287273 [10].  Penelitian selanjutnya dilakukan menggunakan metode  jaringan  saraf  tiruan Radial  Basis  Function dan  dibandingkan  dengan algoritma Backpropagation untuk  melakukan  prediksi  ekspor  dan  impor komoditas  pertanian  kelapa  sawit  dan  kopi.  Arsitektur  jaringan  yang  digunakan adalah 12 input, 10 hidden layer dan 1 output dan dengan nilai spread 1,8 dengan perhitungan  MSE  data  komoditas  ekspor  kelapa  sawit error yang  didapatkan 0,0120487  dan  kopi  0,0346186.  Hasil  perbandingan  menunjukan  bahwa  tingkat akurasi  error  dengan  menggunakan  metode  JST  Radial  Basis  Function  lebih  baik dibandingkan  algoritma  Backpropagation  [11].  Penelitian  berikutnya  dilakukan untuk  memprediksi  ekspor  kopi  menurut  negara  tujuan  utama  menggunakan optimasi  fungsi  pembelajaran  jaringan  saraf  tiruan  dalam  meningkatkan  akurasi, antara  lain Gradient  Descent dengan Adaptive  Learning  Rate ( traingda ), Gradient Descent dengan Momentum ( traingdm ),  dan Gradient  Descent dengan Momentum dan Adaptive  Learning  Rate ( traingdx )  dengan  menggunakan  beberapa hidden layer yakni 15, 30 dan 45. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa optimasi  fungsi  pembelajaran Gradient  Descent dengan Adaptive  Learning  Rate ( traingda )  dapat  diterapkan  untuk  prediksi  ekspor  kopi  menurut  negara  tujuan utama, karena proses iterasi yang dilakukan untuk pencapaian konvergensi dalam meningkatkan akurasi berkinerja baik [12]. Penelitian selanjutnya dilakukan untuk melakukan peramalan Volume Ekspor Kopi ke India dari Indonesia dengan metode Least  Square .  Teknik  analisis  data  yang  digunakan  adalah  metode  statistik deskriptif dan peramalan time series . Hasil penelitian menunjukkan bahwa ekspor kopi Indonesia ke pasar India memiliki tren yang positif dalam lima tahun terakhir dan  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  seperti  harga  kopi,  produksi  kopi,  dan  nilai tukar rupiah terhadap rupee India [13].
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka  dilakukan  penelitian  ini  dengan tujuan  untuk  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  perkembangan ekspor  kopi  Indonesia  menurut  negara  tujuan  utama.  Penggunaan  pendekatan analisis data yang kami gunakan, diharapkan dapat mengidentifikasi pola-pola tren yang  mendasari  dalam  data  ekspor  kopi  dan  membuat  prediksi  yang  dapat dipercaya tentang perkembangan ekspor kopi di masa depan. Selain itu, penelitian
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 530-542 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
ini juga bertujuan untuk memberikan  kontribusi bagi pengembangan metodologi analisis  data  dalam  konteks  pertanian.  Kami  berharap  dengan  pemanfaatan algoritma Fletcher-Reeves ini,  dapat  menggali  potensi  baru  dalam  memahami dinamika  sektor  pertanian  dan  mendukung  pengambilan  keputusan  yang  lebih baik.  Penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang  berharga bagi  pemerintah,  lembaga  riset,  dan  pelaku  bisnis  dalam  merumuskan  kebijakan dan  strategi  perdagangan  kopi  Indonesia.  Berdasarkan  pemahaman  yang  lebih baik  tentang  tren  pasar  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi,  mereka  dapat mengambil  langkah-langkah  yang  tepat  untuk  meningkatkan  daya  saing  dan mengoptimalkan potensi ekspor kopi Indonesia. Sehingga, penelitian ini memiliki implikasi  praktis  yang  baik  dalam  pengembangan  pertanian  Indonesia  dan memperkuat  posisi  Indonesia  dalam  pasar  kopi  global,  dengan  menggabungkan kemajuan  teknologi  dan  metodologi  analisis  data  yang  tepat,  kami  yakin  bahwa penelitian ini dapat memberikan kontribusi yang berarti dalam memajukan sektor pertanian Indonesia dan mendukung pembangunan ekonomi yang berkelanjutan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Data Penelitian
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  web  scraping, yakni proses pengambilan data dari sebuah website. Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah data kuantitatif  Ekspor Kopi Menurut Negara Tujuan Utama (Ton)  12  tahun  terakhir  (Tahun  2011-2022),  yang  diperoleh  dari  website  Badan Pusat  Statistik  Indonesia  dan  diolah  dari  dokumen  kepabeanan  ditjen  bea  dan cukai (PEB dan PIB). Data penelitian yang digunakan tersaji pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data Ekspor Kopi Menurut Negara Tujuan Utama (Ton) Negara Tahun 2011  … 2019 2020 2021 2022 Jepang 58.878,9  … 25.587,8 23.471,4 27.297,0 18.813,4 Singapura 6.240,4  … 8.717,1 5.212,9 5.377,0 6.571,6 Malaysia 26.382,1  … 34.662,2 36.103,8 29.059,1 26.085,4 India 12.162,4  … 12.578,5 19.998,0 22.109,6 43.596,9 Mesir 10.013,9  … 34.285,0 32.536,7 48.521,3 37.428,4 Maroko 10.013,0  … 9.663,9 9.603,7 12.164,1 9.230,4 Aljazair 7.298,4  … 4.872,6 5.919,6 3.918,1 13.142,5 Amerika Serikat 48.094,7  … 58.666,2 54.473,7 57.694,0 55.810,1 Inggris 14.868,4  … 18.923,5 21.349,5 12.259,5 20.778,0 Jerman 26.461,0  … 18.451,4 21.320,8 13.334,8 36.976,4 Italia 27.344,4  … 35.452,2 27.237,5 24.590,0 24.006,2 Rumania 1.497,0  … 1.140,0 585,6 509,4 340,0 Georgia 6.893,0  … 12.229,6 12.748,0 13.398,0 15.902,6 Belgia 19.165,6  … 16.259,6 14.758,1 14.434,0 22.179,8 Belanda 1.008,0  … 1.604,2 1.490,8 2.243,5 3.597,8 Denmark 194,1  … 38,2 75,5 41,3 19,3 Perancis 4.090,7  … 2.945,3 4.376,4 5.993,4 874,7 Lainnya 65.456,6  … 59.689,2 84.293,9 91.566,5 98.427,3 Source: Badan Pusat Statistik Indonesia [14]
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 530-542 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.2. Algoritma Penelitian
Metode  Penelitian  menggunakan  algoritma  Conjugate  Gradient Fletcher- Reeves . Teknik ini dapat melakukan prediksi berdasarkan data yang telah berlalu (times  series).  Algoritma  ini  merupakan  fungsi  pelatihan  jaringan  yang memperbarui  nilai  bobot  dan  bias  sesuai  dengan  backpropagation  gradien konjugasi  dengan  pembaruan Fletcher-Reeves [15].  Penggunaan  jaringan  pada algoritma ini menggunakan traincgf dengan newff , newcf , atau newelm . Teknik ini dapat melatih jaringan apa pun selama bobot, input bersih, dan fungsi transfernya memiliki fungsi turunan. Back-propagation digunakan untuk menghitung turunan kinerja ( performance ) sehubungan dengan bobot variabel dan bias X [16]. Setiap variabel disesuaikan dengan hal berikut:
X = X + a*d X ;
(1)
dimana  dX  adalah  arah  pencarian.  Parameter a dipilih  untuk  meminimalkan kinerja  sepanjang  arah  pencarian.  Fungsi  pencarian  baris searchFcn digunakan untuk  menemukan  titik  minimum.  Arah  pencarian  pertama  bernilai  negatif berdasarkan performance gradien .  Pada    iterasi  berikutnya,  arah  pencarian dihitung dari gradien baru dan arah pencarian sebelumnya, menurut rumus: d X = -g X + d X _old*Z;
(2)
dimana  g X adalah  gradien.  Parameter Z dapat  dihitung  dengan  beberapa  cara berbeda, untuk variasi gradien konjugasi Fletcher-Reeves dihitung menurut:
Z = normnew_sqr/norm_sqr;
(3)
dimana norm_sqr adalah  aturan  kuadrat  dari  gradien  sebelumnya  dan normnew_sqr adalah aturan kuadrat dari gradien saat ini. Pelatihan berhenti ketika salah  satu  dari  kondisi  ini  terjadi:  Jumlah epoch maksimum  (pengulangan) tercapai,  Jumlah  waktu  maksimum  terlampaui,  Kinerja  minimal  saat  mencapai Goal, dan Kinerja Gradien berada di bawah min_grad .

## 2.3. Diagram Penelitian
Diagram  penelitian  ini  berfungsi  sebagai  representasi  visual  yang menggambarkan  tahapan-tahapan  dalam  proses  estimasi  perkembangan  ekspor kopi  Indonesia  berdasarkan  negara  tujuan  utama  menggunakan  Algoritma Fletcher-Reeves ,  mencakup  pengumpulan  dan  pengolahan  data  ekspor  kopi, penerapan  algoritma,  iterasi  untuk  menyesuaikan  parameter,  validasi  model prediksi  dengan  data  historis,  serta  interpretasi  hasil  untuk  mendukung pengambilan keputusan.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 530-542 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Start Pengumpulan Data Pemisahan data untuk pelatihan dan pengujian
Normalisasi data pelatihan dan pengujian Penerapan Algoritma Fletcher-Reeves Inisialisasi parameter jaringan Evaluasi Simulasi pengujian berdasarkan hasil pelatihan End Konvergensi Input data pelatihan Input data pengujian Yes No Prediksi
Gambar 1. Diagram Penelitian
Penjelasan:
Hal  pertama  yang  dilakukan  pada  tahapan  penelitian  adalah  dengan mengumpulkan  dataset  penelitian  (Berdasarkan  tabel  1).  Langkah  berikutnya memisahkan dataset penelitian menjadi 2 bagian, yakni untuk  data pelatihan dan pengujian.  Tahapan  berikutnya  melakukan  normalisasi  data  pelatihan  dan pengujian dengan menggunakan rumus persamaan (4) [17]–[22].
(4)
Keterangan : x '  merupakan  data  yang  akan  di  diubah, x merupakan  data  yang  akan  di normalisasi, a merupakan  nilai  paling  kecil  dari  dataset, b merupakan  nilai terbesar  dari  dataset,  dan  nilai  0.1  dan  0.8 merupakan  nilai  default  untuk melakukan normalisasi data.
Selanjutnya  data  pelatihan  yang  sudah  di  normalisasi  dimasukkan  kedalam aplikasi Matlab 2011b untuk di proses, dilanjutkan dengan membuat jaringan saraf multi  layer  (input  data  pelatihan).  Selanjutnya  penerapan  machine  learning dengan  algoritma Fletcher-Reeves .  Pembuatan  jaringan  saraf    multi  layer  ini menggunakan  fungsi tansig dan logsig .  Tahapan  selanjutnya  adalah  dilakukan inisialisasi  parameter  jaringan  berdasarkan  fungsi  pelatihan  yang  digunakan ( traincgf ). Kemudian memasukkan perintah untuk dilakukan proses pelatihan dan melihat  hasil  saat performance ditemukan.  Apabila  hasil  pelatihan  mencapai konvergensi,  maka  akan  dilanjutkan  memasukkan  data  pengujian  yang  sudah  di normalisasi.  Tetapi  jika  hasil  pelatihan  belum  mencapai  konvergensi,  maka kembali ke tahap inisialisasi parameter jaringan. Tahapan berikutnya dilanjutkan dengan  simulasi  data  uji  berdasarkan  hasil  pelatihan.  Apabila  semua  sudah dilakukan,  tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  evaluasi  untuk  melihat  model arsitektur terbaik berdasarkan tingkat akurasi terbaik. Tahapan akhir melakukan prediksi  data  ekspor  kopi  menurut  negara  tujuan  utama  untuk  tahun  2023  dan tahun 2024, karena data terakhir hanya sampai tahun 2022.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 530-542 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Hasil Normalisasi
Data pelatihan menggunakan data tahun 2011-2015 sebagai input dan data tahun  2016  sebagai  target  ( output ).  Sedangkan  untuk  data  pengujian menggunakan data tahun 2017-2021 sebagai input dan data tahun  2022 sebagai target ( output ). Langkah selanjutnya melakukan normalisasi menggunakan rumus persamaan  (4)  yang  sudah  dibahas  sebelumnya.  Hasil  normalisasi  dapat  dilihat pada tabel 2 dan tabel 3.
Tabel 2. Normalisasi Data Training 2011 2012 2013 2014 2015 Target (2016) 0,4477 0,4036 0,3472 0,3432 0,3432 0,3083 0,1358 0,1531 0,1503 0,1446 0,1534 0,1409 0,2552 0,2952 0,3393 0,2715 0,3261 0,3302 0,1709 0,2167 0,2072 0,1844 0,2132 0,1674 0,1582 0,2031 0,2028 0,1918 0,2224 0,2241 0,1582 0,1656 0,1751 0,1606 0,1644 0,1564 0,1421 0,1610 0,2426 0,1616 0,1991 0,1574 0,3838 0,5116 0,4908 0,4444 0,4869 0,4977 0,1870 0,1955 0,2220 0,1839 0,2236 0,2076 0,2556 0,4009 0,4569 0,3239 0,3813 0,3514 0,2609 0,2712 0,3249 0,2751 0,3539 0,3110 0,1077 0,1069 0,1019 0,1012 0,1018 0,1005 0,1397 0,1530 0,1701 0,1597 0,1709 0,1653 0,2124 0,1903 0,2223 0,1838 0,1317 0,1709 0,1048 0,1050 0,1073 0,1089 0,1192 0,1368 0,1000 0,1002 0,1004 0,1009 0,1004 0,1003 0,1231 0,1512 0,1713 0,1360 0,1760 0,1442 0,4867 0,6440 0,9000 0,5717 0,8721 0,5522 Tabel 3. Normalisasi Data Testing 2017 2018 2019 2020 2021 Target (2022) 0,2899 0,2954 0,2647 0,2511 0,2757 0,2211 0,1461 0,1502 0,1560 0,1335 0,1345 0,1422 0,3665 0,3403 0,3231 0,3324 0,2870 0,2679 0,1533 0,1143 0,1809 0,2287 0,2423 0,3807 0,2547 0,2887 0,3207 0,3094 0,4124 0,3410 0,1712 0,1712 0,1621 0,1617 0,1782 0,1593 0,2224 0,1321 0,1313 0,1380 0,1251 0,1845 0,5072 0,4354 0,4778 0,4507 0,4715 0,4594 0,2412 0,1485 0,2218 0,2374 0,1788 0,2337 0,3880 0,1841 0,2187 0,2372 0,1858 0,3380 0,3453 0,2798 0,3282 0,2753 0,2583 0,2545 0,1077 0,1068 0,1072 0,1036 0,1032 0,1021 0,1753 0,1691 0,1786 0,1820 0,1862 0,2023 0,1846 0,1399 0,2046 0,1949 0,1928 0,2427 0,1187 0,1104 0,1102 0,1095 0,1143 0,1230 0,1002 0,1003 0,1001 0,1004 0,1001 0,1000 0,1154 0,1016 0,1188 0,1281 0,1385 0,1055 0,9000 0,3166 0,4843 0,6428 0,6897 0,7339
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 530-542 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.2. Arsitektur Model Penelitian
Tidak  ada  pedoman  yang  tetap  dalam  algoritma  Jaringan  Saraf  Tiruan mengenai  cara  menentukan  model  arsitektur  yang  tepat.  Semua  harus  mencoba dan  mencoba,  berarti  terus  mencoba  model  sampai  menemukan  atau mendapatkan  model  terbaik.  Pada  penelitian  ini,  ada  lima  model  arsitektur jaringan  akan  dianalisis,  yaitu  5-5-1,  5-10-1,  dan  5-15-1.  Setiap  model  ini  akan dilatih dan diuji menggunakan Matlab2011b.
Tabel 4. Hasil Data Training dan Testing dengan Model 5-5-1
Hasil Data Training Hasil Data Testing X Tr1 Op1 Er1 SSE1 Tr2 Op2 Er2 SSE2 Hs 1  0,3083  0,3081 0,0002 0,00000005    0,2211  0,2282 -0,0071 0,00005105 1 2  0,1409  0,1433 -0,0024 0,00000569    0,1422  0,1092 0,0330 0,00108927 1 3  0,3302  0,3314 -0,0012 0,00000136    0,2679  0,3187 -0,0508 0,00258116 1 4  0,1674  0,1767 -0,0093 0,00008591    0,3807  0,3486 0,0321 0,00102968 1 5  0,2241  0,2143 0,0098 0,00009664    0,3410  0,2868 0,0542 0,00293293 1 6  0,1564  0,1578 -0,0014 0,00000183    0,1593  0,1758 -0,0165 0,00027127 1 7  0,1574  0,1593 -0,0019 0,00000352    0,1845  0,1585 0,0260 0,00067746 1 8  0,4977  0,4965 0,0012 0,00000142    0,4594  0,5259 -0,0665 0,00442820 1 9  0,2076  0,2061 0,0015 0,00000230    0,2337  0,4137 -0,1800 0,03239666 1 10  0,3514  0,3511 0,0003 0,00000012    0,3380  0,4396 -0,1016 0,01031339 1 11  0,3110  0,3103 0,0007 0,00000050    0,2545  0,2509 0,0036 0,00001298 1 12  0,1005  0,1003 0,0002 0,00000005    0,1021  0,1018 0,0003 0,00000007 1 13  0,1653  0,1761 -0,0108 0,00011724    0,2023  0,2171 -0,0148 0,00021886 1 14  0,1709  0,1683 0,0026 0,00000656    0,2427  0,2753 -0,0326 0,00106026 1 15  0,1368  0,1256 0,0112 0,00012466    0,1230  0,1154 0,0076 0,00005852 1 16  0,1003  0,1050 -0,0047 0,00002187    0,1000  0,1041 -0,0041 0,00001681 1 17  0,1442  0,1389 0,0053 0,00002835    0,1055  0,1739 -0,0684 0,00467723 1 18  0,5522  0,5537 -0,0015 0,00000239    0,7339  0,5659 0,1680 0,02820981 0 Jumlah SSE  0,00050045 Jumlah SSE  0,09002559 94% MSE 0,00002780 MSE 0,00500142 Tabel 5. Hasil Data Training dan Testing pada Model 5-10-1
Hasil Data Training Hasil Data Testing X Tr1 Op1 Er1 SSE1 Tr2 Op2 Er2 SSE2 Hs 1  0,3083  0,3072 0,0011 0,00000127    0,2211  0,5043 -0,2832 0,08022770 1 2  0,1409  0,1382 0,0027 0,00000737    0,1422  0,1071 0,0351 0,00123230 1 3  0,3302  0,3265 0,0037 0,00001395    0,2679  0,5135 -0,2456 0,06032187 1 4  0,1674  0,1765 -0,0091 0,00008224    0,3807  0,4928 -0,1121 0,01256898 1 5  0,2241  0,2173 0,0068 0,00004666    0,3410  0,2803 0,0607 0,00367921 0 6  0,1564  0,1508 0,0056 0,00003191    0,1593  0,1817 -0,0224 0,00050043 1 7  0,1574  0,1592 -0,0018 0,00000316    0,1845  0,2987 -0,1142 0,01303522 1 8  0,4977  0,4979 -0,0002 0,00000004    0,4594  0,2438 0,2156 0,04646406 0 9  0,2076  0,2063 0,0013 0,00000173    0,2337  0,4185 -0,1848 0,03414761 1 10  0,3514  0,3509 0,0005 0,00000030    0,3380  0,8119 -0,4739 0,22453845 1 11  0,3110  0,3122 -0,0012 0,00000142    0,2545  0,4958 -0,2413 0,05822448 1 12  0,1005  0,0991 0,0014 0,00000202    0,1021  0,1010 0,0011 0,00000114 1 13  0,1653  0,1756 -0,0103 0,00010666    0,2023  0,2202 -0,0179 0,00032019 1 14  0,1709  0,1691 0,0018 0,00000310    0,2427  0,2895 -0,0468 0,00218664 1 15  0,1368  0,1294 0,0074 0,00005425    0,1230  0,1160 0,0070 0,00004970 1 16  0,1003  0,1050 -0,0047 0,00002187    0,1000  0,1040 -0,0040 0,00001600 1 17  0,1442  0,1463 -0,0021 0,00000431    0,1055  0,1935 -0,0880 0,00774229 1 18  0,5522  0,5524 -0,0002 0,00000006    0,7339  0,1295 0,6044 0,36524829 0 Jumlah SSE  0,00038230 Jumlah SSE  0,91050455 83% MSE 0,00002124 MSE 0,05058359
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 530-542 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 6. Hasil Data Training dan Testing pada Model 5-15-1 Hasil Data Training Hasil Data Testing X Tr1 Op1 Er1 SSE1 Tr2 Op2 Er2 SSE2 Hs 1  0,3083  0,3072 0,0011 0,00000127    0,2211  0,2911 -0,0700 0,00490629 1 2  0,1409  0,1381 0,0028 0,00000793    0,1422  0,1116 0,0306 0,00093661 1 3  0,3302  0,3273 0,0029 0,00000861    0,2679  0,3340 -0,0661 0,00436989 1 4  0,1674  0,1756 -0,0082 0,00006672    0,3807  0,5801 -0,1994 0,03976492 1 5  0,2241  0,2204 0,0037 0,00001392    0,3410  0,3130 0,0280 0,00078157 1 6  0,1564  0,1537 0,0027 0,00000755    0,1593  0,1638 -0,0045 0,00001998 1 7  0,1574  0,1584 -0,0010 0,00000095    0,1845  0,1039 0,0806 0,00650089 0 8  0,4977  0,4998 -0,0021 0,00000445    0,4594  0,3813 0,0781 0,00609262 0 9  0,2076  0,2069 0,0007 0,00000051    0,2337  0,4457 -0,2120 0,04494007 1 10  0,3514  0,3522 -0,0008 0,00000057    0,3380  0,1557 0,1823 0,03324974 0 11  0,3110  0,3126 -0,0016 0,00000253    0,2545  0,3031 -0,0486 0,00236172 1 12  0,1005  0,1009 -0,0004 0,00000014    0,1021  0,1027 -0,0006 0,00000040 1 13  0,1653  0,1731 -0,0078 0,00006127    0,2023  0,2183 -0,0160 0,00025580 1 14  0,1709  0,1704 0,0005 0,00000021    0,2427  0,2812 -0,0385 0,00147929 1 15  0,1368  0,1281 0,0087 0,00007509    0,1230  0,1165 0,0065 0,00004290 1 16  0,1003  0,1047 -0,0044 0,00001915    0,1000  0,1041 -0,0041 0,00001681 1 17  0,1442  0,1452 -0,0010 0,00000095    0,1055  0,1762 -0,0707 0,00499711 1 18  0,5522  0,5518 0,0004 0,00000013    0,7339  0,2812 0,4527 0,20489904 0 Jumlah SSE  0,00027198 Jumlah SSE  0,35561566 78% MSE 0,00001511 MSE 0,01975643 Keterangan:
X  merupakan  Data  ekspor  kopi  menurut  negara  tujuan  utama.  Tr1  dan  Tr2 merupakan Target Training dan Target Testing . Op1 dan Op2 merupakan Output (Keluaran)  Training  dan Testing .  Er1  dan  Er2  merupakan Error (Kesalahan)
Training  dan Testing .  SSE1  dan  SSE2  merupakan Sum  Square Error .  Jumlah  SSE merupakan  Total Sum  Square Error .  MSE  merupakan  Mean  Square Error .  Hs merupakan  Hasil  Akurasi.  Berdasarkan  hasil  data training dan  hasil  data testing pada Tabel 4, Tabel 5, dan Tabel 6, dapat dijelaskan bahwa: Tr1 dan Tr2 diperoleh dari  normalisasi  berdasarkan  persamaan  (2),  menggunakan Microsoft  Excel. Op1 dan  Op2  diperoleh  dari  perhitungan  dengan  menggunakan  Matlab2011b.  E1  dan E2 diperoleh dari perhitungan Target – Output. Nilai SSE1 dan SSE2 diperoleh dari perhitungan Error dipangkat kan 2. Nilai Jumlah SSE didapatkan dari Total seluruh nilai SSE. Nilai MSE diperoleh dari jumlah SSE dibagi dengan 18 (jumlah dataset). Nilai Hs 1 (satu) diperoleh jika nilai Error <=0,06. Selain itu akan bernilai 0 (nol). 0,06 merupakan target Error yang digunakan pada penelitian ini.

## 3.3. Pemilihan Model Terbaik
Berdasarkan penyajian hasil pelatihan dan pengujian pada  Tabel 4, Tabel 5, dan  Tabel  6  yang  merupakan  hasil  perhitungan  dari  masing-masing  model  yang digunakan  pada  penelitian  ini,  maka  selanjutnya  dapat  ditentukan  model  terbaik dari  masing-masing  model  yang  digunakan.  Perbandingan  tersebut  dapat  dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Perbandingan Model Arsitektur No  Arsitektur Proses Training Proses Testing Epoch MSE Fungsi MSE Akurasi 1 5-5-1 623 0,00002780 tansig, logsig 0,00500142 94%
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 530-542 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No  Arsitektur Proses Training Proses Testing Epoch MSE Fungsi MSE Akurasi 2 5-10-1 711 0,00002124 0,05058359 83% 3 5-15-1 637 0,00001511 0,01975643 78%
Tabel 7 merupakan perbandingan dari masing-masing model arsitektur yang digunakan  pada  penelitian  ini.  Secara  garis  besar  model  arsitektur  5-5-1 merupakan  model  arsitektur  terbaik,  karena  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi, yakni  94%,  selain  itu  nilai  rata-rata  kesalahan  nya  (MSE)  juga  lebih  kecil dibandingkan model yang lain.
Gambar 2. Grafik Perbandingan Akurasi
Gambar  2  merupakan  grafik  dari  hasil  model  arsitektur  yang  digunakan. Berdasarkan  3  (tiga)  model  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berbeda  hasil akurasi  nya,  antara  lain  94%,  83%,  dan  78%.  Model  5-5-1  merupakan  model terbaik dengan akurasi 94% (tertinggi dibandingkan model yang lain).

## 3.4. Estimasi Ekspor Kopi Menurut Negara Tujuan Utama
Estimasi  diperoleh  dan  diproses  berdasarkan  model  arsitektur  terbaik, yakni model 5-5-1 dengan menggunakan rumus persamaan (3) [23]–[25]. Rumus estimasi ini merupakan pengembalian nilai dari rumus persamaan (2) yang telah dibahas sebelumnya.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 530-542 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Prediksi =
(8)
Penjelasan :
X merupakan target  estimasi, a merupakan data nilai terkecil, b merupakan  data nilai terbesar, 0.1 dan 0.8 merupakan nilai default untuk proses estimasi.
Tabel 8. Perbandingan Ekspor Tanaman Kopi dan Hasil Estimasi No Provinsi Ekspor Sebelumnya (Ton) Estimasi 2021 2022 2023 2024 1 Jepang 27.297,0 18.813,4 14915,8 11895,3 2 Singapura 5.377,0 6.571,6 5075,0 4584,1 3 Malaysia 29.059,1 26.085,4 20549,7 16513,4 4 India 22.109,6 43.596,9 34523,6 27567,8 5 Mesir 48.521,3 37.428,4 29800,0 23737,2 6 Maroko 12.164,1 9.230,4 8236,4 5916,0 7 Aljazair 3.918,1 13.142,5 10598,2 8317,5 8 Amerika Serikat 57.694,0 55.810,1 44253,7 35190,2 9 Inggris 12.259,5 20.778,0 16441,1 13237,0 10  Jerman 13.334,8 36.976,4 29640,1 23523,3 11  Italia 24.590,0 24.006,2 19073,5 15346,8 12  Rumania 509,4 340,0 757,4 481,2 13  Georgia 13.398,0 15.902,6 11410,0 10086,9 14  Belgia 14.434,0 22.179,8 17818,8 14034,2 15  Belanda 2.243,5 3.597,8 1126,4 1842,3 16  Denmark 41,3 19,3 228,4 228,4 17  Perancis 5.993,4 874,7 1151,0 1006,2 18  Lainnya 91.566,5 98.427,3 78007,6 61868,5 Jumlah 384.510,6 433.780,8 343.606,8 275.376,3
Berdasarkan Tabel 8 dapat dilihat perbandingan antara ekspor kopi menurut negara  tujuan  utama  tahun-tahun  sebelumnya,  yakni  tahun  2021-2022  dan berdasarkan  hasil  prediksi  tahun  2023-2024.  Terlihat  bahwa  perkembangan ekspor kopi menurut negara tujuan utama diperkirakan akan menurun.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa penggunaan algoritma Fletcher-Reeves dalam  estimasi  perkembangan  ekspor  kopi  Indonesia  menurut negara  tujuan  utama  telah  memberikan  hasil  yang  bermanfaat.  Melalui  analisis data,  kami  berhasil  menghasilkan  model  prediksi  yang  dapat  memberikan pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang  tren  pasar  kopi  global  dan  preferensi konsumen di berbagai negara. Hasil estimasi ini dapat menjadi landasan yang kuat dalam  merumuskan  kebijakan  perdagangan  dan  pengembangan  pasar  kopi Indonesia  yang  lebih  efektif  dan  efisien.  Pentingnya  memahami  tren  pasar  dan memperkirakan  permintaan  dari  negara-negara  tujuan  utama  ekspor  menjadi semakin  nyata  dalam  menghadapi  tantangan  dan  peluang  dalam  pasar  global, dengan  demikian  penelitian  ini  memberikan  informasi  yang  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam  memajukan  sektor  pertanian Indonesia dan memperkuat posisi Indonesia dalam pasar ekspor kopi global.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 530-542 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. Noviar, A. Saputra, F. Syahril, and S. Badli, ‘Tantangan Pengembangan Pertanian Wilayah Pedesaan (Studi Kasus Desa Leuken)’, Jurnal Pengabdian Agro and Marine Industry , vol. 3, no. 1, pp.
16–27, 2023, [Online]. Available: http://jurnal.utu.ac.id/agromarine/article/view/7614%0Ahttp://jurnal.utu.ac.id/ agromarine/article/download/7614/3812
[2] D. A. R. S. Tasyim, G. M. V. Kawung, and H. F. D. Siwu, ‘Pengaruh Jumlah Unit Usaha Umkm  Dan  PDRB  Terhadap  Penyerapan  Tenaga  Kerja  Di  Sulawesi  Utara’, Jurnal EMBA : Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis dan Akuntansi , vol. 9, no. 3, pp. 391– 400, 2021, doi: 10.35794/emba.v9i3.34740.
[3] A. P. H.K, I. W. Yasa, F. Setyawan, Y. Adiwibowo, and F. P. Manggala, ‘Dampak Alih Fungsi  Lahan  Sawah  Dilindungi  (LSD)  terhadap  Ketahanan  Pangan  Pedesaan  di Kabupaten  Jember’, Journal  Inicio  Legis ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  167–181,  2023,  doi: 10.21107/il.v4i2.23103.
[4] A.  N.  Ananda,  T.  S.  Azzahra,  W.  Susanti,  and  R.  Wikansari,  ‘Analisis  Daya  Saing Ekspor  Kopi  Indonesia  Pada  Pasar  Internasional’, Bulan  Januari ,  vol.  7,  no.  1,  pp. 128–135, 2023, doi: 10.52166/agroteknologi.v7i1.5281.
[5] S.  Widiastutie,  C.  S.  D.  Kusuma,  A.  Pradhanawati,  and  M.  A.  Sardjono,  ‘Diplomasi Kopi Indonesia di Kancah Dunia’, Indonesian Perspective , vol. 7, no. 2, pp. 180–204, 2022, doi: 10.14710/ip.v7i2.50778.
[6] N. R. Umbara, A. Yuwana, W. Heriyanto, V. K. Ladesi, and S. Sahara, ‘Proses Ekspor Biji  Kopi  Robusta  Indonesia  Pt  Swakarya Kreatif  Asia Ke  Amerika  Serikat  Beserta Penerapan Manajemen Risiko Nya’, Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan , vol. 9, no. 15, pp. 460–469, 2023, doi: 10.5281/zenodo.8216225.
[7] M. Ibnu, ‘Peningkatan (Upgrading) Rantai Nilai Sektor Pertanian Indonesia: Kajian Teori  dan  Hasil-hasil  Empiris’, Jurnal  Sosial  Ekonomi  Pertanian ,  vol.  19,  no.  1,  pp. 39–53, 2023, doi: 10.20956/jsep.v19i1.21586.
[8] F.  Agustiansyah,  D.  Destiana,  and  F.  N.  Apriliani,  ‘Penerapan  Strategi  Marketing Dalam  Upaya  Perdagangan  Kopi  Di  Pasar  Internasional’, Jurnal  Pijar:  Studi
Manajemen dan Bisnis , vol. 1, no. 3, pp. 315–326, 2023.
[9] F.  D.  N.  Fitri,  A.  Pandu  Kusuma,  and  S.  Nur  Budiman,  ‘Implementasi  Algoritma Backpropagation  Untuk  Memprediksi  Penjuakan  Keripik  (Studi  Kasus :  Rumah Industri Keripik Age Enak)’, JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 6, no. 2, pp. 782–789, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.5737.
[10]  N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra,  A.  D.  GS,  S.  Andini,  and  A.  Wanto,  ‘Pemanfaatan  Algoritma Fletcher-Reeves untuk  Penentuan  Model  Prediksi  Harga  Nilai  Ekspor  Menurut Golongan SITC’, Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 3, no. 4, pp. 679–685, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1449.
[11]  L.  K.  Ramadhani,  ‘Prediksi  Ekspor  &  Impor  Komoditas  Pertanian  Menggunakan Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Radial  Basis  Function’, Joined  Journal:  Journal  of
Informatics Education , vol. 5, no. 1, pp.
36–44, 2022, doi:
10.31331/joined.v5i1.2131.
[12]  I.  I.  Ridho,  A.  A.  G.  B.  Ariana,  and  A.  P.  Windarto,  ‘Optimasi  Fungsi  Pembelajaran Jaringan  Saraf  Tiruan  dalam  Meningkatkan  Akurasi  pada  Prediksi  Ekspor  Kopi Menurut  Negara  Tujuan  Utama’, Building  of  Informatics,  Technology  and  Science (BITS) , vol. 4, no. 4, p. 1951−1958, 2023, doi: 10.47065/bits.v4i4.3240.
[13]  A. Fauzi, Wiguna, A. Mahmud, and E. Sulaeman, ‘Analisis Forecasting Volume Ekspor Kopi  dari  Indonesia  ke  India  dengan  Metode  Time  Series’, Jurnal  Pendidikan Tambusai , vol. 7, no. 2, pp. 7461–7467, 2023, doi: 10.31004/jptam.v7i2.7411.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 530-542 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[14]  BPS,  ‘Ekspor  Kopi  Menurut  Negara  Tujuan  Utama,  2000-2022’, Badan  Pusat Statistik ,  2023.  https://www.bps.go.id/id/statistics-table/1/MTAxNCMx/ekspor- kopi-menurut-negara-tujuan-utama--2000-2022.html (accessed Jan. 23, 2024).
[15]  A.  Wanto,  M.  Zarlis,  Sawaluddin,  and  D.  Hartama,  ‘Analysis  of  Artificial  Neural Network  Backpropagation  Using  Conjugate  Gradient  Fletcher  Reeves  in  the Predicting  Process’, Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  930,  no.  1,  pp.  1–7,
2017, doi: 10.1088/1742-6596/930/1/012018. [16]  MathWorks, ‘traincgf’, The MathWorks, Inc , 1994.
https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ref/traincgf.html  (accessed  Apr.
23, 2020).
[17]  P. Parulian et al. , ‘Analysis of Sequential Order Incremental Methods in Predicting the Number of Victims Affected by Disasters’, Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 012033, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012033.
[18]  I.  M.  Muhamad,  S.  A.  Wardana,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  ‘Algoritma  Machine Learning  untuk  penentuan  Model  Prediksi  Produksi  Telur  Ayam  Petelur  di Sumatera’, vol. 1, no. 4, pp. 126–134, 2022.
[19]  E.  Siregar,  H.  Mawengkang,  E.  B.  Nababan,  and  A.  Wanto,  ‘Analysis  of Backpropagation Method with Sigmoid Bipolar and Linear Function in Prediction of Population Growth’, Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 012023, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012023.
[20]  R.  Sinaga,  M.  M.  Sitomorang,  D.  Setiawan,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  ‘Akurasi Algoritma Fletcher-Reeves untuk Prediksi Ekspor Karet Remah Berdasarkan Negara Tujuan Utama’, Journal of Informatics Management and Information Technology , vol. 2, no. 3, pp. 91–99, 2022, doi: 10.47065/jimat.v2i3.170.
[21]  Y.  Andriani,  H.  Silitonga,  and  A.  Wanto,  ‘Analisis  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk prediksi  volume  ekspor  dan  impor  migas  di  Indonesia’, Register  -  Jurnal  Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , vol. 4, no. 1, pp. 30–40, 2018.
[22]  M.  Mahendra,  R.  C. Telaumbanua,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  ‘Akurasi  Prediksi Ekspor  Tanaman  Obat  ,  Aromatik  dan  Rempah-Rempah  Menggunakan  Machine Learning’, KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 2, no. 6, pp. 207–215, 2022.
[23]  S.  Setti  and  A.  Wanto,  ‘Analysis  of  Backpropagation  Algorithm  in  Predicting  the Most Number of Internet Users in the World’, JOIN (Jurnal Online Informatika) , vol. 3, no. 2, pp. 110–115, 2018, doi: 10.15575/join.
[24]  S.  Aisyah,  Z.  Zulkifli,  and  P.  A.  Cakranegara,  ‘Penerapan  Algoritma  Bayesian Regulation untuk Estimasi Posisi Cadangan Devisa Indonesia’, Journal of Computer System  and  Informatics  (JoSYC) ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  205–211,  2022,  doi: 10.47065/josyc.v3i4.2170.
[25]  Safruddin, E. Efendi, R. M. Ch, and A. Wanto, ‘Pemanfaatan Algoritma BFGS Quasi- Newton  untuk  Melihat  Potensi  Perkembangan  Luas  Tanaman  Kopi  di  Pulau Sumatera’, Jurnal  Media  Informatika  Budidarma ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  473–483,  2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5524.