## Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Untuk Memprediksi Jumlah Penjualan Gas 3Kg Menggunakan Metode Backpropagation
Holpan Torang B Tambunan, Dedy Hartama * , Indra Gunawan
Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 holpant@gmail.com, 2,* dedyhartama@amiktunasbangsa.ac.id, 3 indra@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak− Pada  suatu  perusahaan  pelayanan  jasa  terdapat  pelanggan  yang  menjadi  konsumen  perusahaan.  Kepuasan  pelanggan terbentuk dari tingkat kinerja dan pelayanan  perusahaan  tersebut.  Salah  satu tingkat kepuasan  pelanggan  dapat  diukur  dari  tingkat penjualan  gas  3  Kg.  Maka  dari  itu  pankalan  LPG  gas  3  kg  Pematangsiantar  perlu  mengatasi  permasalahan  dalam  menanggulangi jumlah penjualan gas 3 Kg di tiap pangkalan LPG demi meningkatkan kinerja dan pelayanan mereka. Maka diperlukan penelitian untuk  memprediksi  jumlah  penjualan  gas  3  Kg  melalui  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  algoritma  backpropagation  untuk mencari hasil yang terbaik yang akan digunakan untuk mengatasi permasalahan yang dihadapi.
Kata Kunci: Jaringan Syaraf Tiruan; Backpropagation; Prediksi Penjualan Gas 3 Kg.
Abstract− In  a service  company,  there  are  customers who  become  company  consumers.  Customer  satisfaction  is  formed  from  the level of performance and service of the company. One level of customer satisfaction can be measured from the level of gas sales of 3 Kg. Therefore, the 3 kg LPG gas pankalan Pematangsiantar needs to overcome the problem of overcoming the amount of 3 kg gas sales at each LPG base in order to improve their performance and service. So research is needed to predict the amount of gas sales of 3 Kg through the Neural Network method with the backpropagation algorithm to find the best results that will be used to solve  the problems faced.
Keywords : Artificial Neural Networks; Backpropagation; Prediction of Gas Sales 3 Kg.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  masa  sekarang  ini,  prediksi  merupakan  hal  yang  lazim  digunakan  pada  dunia  perindustrian  dan  juga  lembaga pemerintahan.  Seperti  contohnya  adalah  prediksi  permintaan  produksi  kain,  prediksi  pemakaian  internet  pada  suatu daerah,  dan  prediksi  penjualan  produk.  Prediksi  merupakan  seni  ilmu  untuk  memprediksi  peristiwa-peristiwa  masa depan dengan menggunakan data terdahulu dan memproyeksikannya ke masa depan dengan menggunakan pendekatan- pendekatan matematis(Solikhun, M. Safii, 2017).
Pangkalan  resmi  sebagai  agen  untuk  menyalurkan  gas  ke  rumah-rumah,  dan  mikro  usaha  bertanggungjawab untuk  memenuhi kuota permintaan pelanggan. Banyaknya permintaan pelanggan akan gas 3 Kg menjadi  kendala bagi pangkalan  dalam  memenuhi  tingkat  permintaan  gas  3  Kg  di  masyarakat.  Dan  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut diperlukan sebuah metode yang bisa memprediksi penjualan gas elpiji 3 Kg.
Kecerdasan buatan atau yang dikenal dengan artificial inteligent (AI) merupakan salah satu pengembangan dari teknologi  informasi(Prasetya,  2017),(Siang,  2005).  Jaringan  syaraf  tiruan  atau neural  network merupakan  salah  satu cabang dari kecerdasan buatan yang sering digunakan dalam memprediksi sesuatu dimasa mendatang. Backpropagation merupakan  salah  satu  dari  beberapa  metode  dari  jaringan  syaraf  tiruan  yang  sering  digunakan  peneliti  dalam memprediksi sesuatu dimasa mendatang dengan tingkat keberhasilan tinggi(Windarto, 2017), .
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  penulis  menyimpulkan  diperlukan  sebuah  penelitian  untuk  memprediksi jumlah penjualan gas 3 Kg. Dalam  hal  ini, penulis menggunakan metode backpropagation yang telah terbukti tingkat keberhasilannya oleh peneliti-peneliti sebelumnya untuk memprediksi jumlah penjualan gas 3 Kg di pangkalan resmi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Metode penelitian adalah langkah yang dimiliki dan dilakukan dalam rangka untuk mengumpulkan informasi atau data serta melakukan investigasi  pada data yang telah didapatkan. Metode penelitian terdiri dari  dua metode, yaitu metode kuantitatif dan metode kualitatif. Adapun tujuan dari adanya metode penelitian tersebut antara lain :
1. Untuk memperoleh pengetahuan atau penemuan baru.
2. Untuk membuktikan atau menguji kebenaran dari pengetahuan yang sudah ada.
3. Untuk mengembangkan pengetahuan yang sudah ada.
Pada  bagian  ini  berisi  analisa,  hasil  serta  pembahasan  dari  topik  penelitian,  yang  bisa  di  buat  terlebih  dahulu metodologi  penelitian.  Bagian  ini  juga  merepresentasikan  penjelasan  yang  berupa  penjelasan,  gambar,  tabel  dan lainnya.
a. Gunakan huruf kecil dan abjad untuk penomoran list.
b. Seting 5 mm untuk bagian kiri menjorok kedalam.
c. Jika lebih dari 1 level penomoran gunakan penomoran angka untuk list selanjutnya:
1. Gunakan penomoran angka.
2. Selanjutnya

## 2.1.1 Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  adalah  teknik  atau  cara  yang  dilakukan  oleh  peneliti  untuk  mengumpulkan  data. Pengumpulan data dilakukan untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan rangka mencapai tujuan penelitian(Yusran, 2016).
Dalam melakukan penelitian ini, peneliti memanfaatkan perpustakaan sebagai sarana dalam mengumpulkan data, dengan mempelajari jurnal sebagai bahan referensi.  Adapun sumber pengumpulan data yang diambil dari arsip jumlah penjualan gas 3 Kg di Pematangsiantar selama 6 bulan pada tahun 2018.
Tabel 1 . Laporan Penjualan Gas 3 Kg di Pematangsiantar
Nama Pangkalan JUMLAH PENJUALAN 2015 2016 2017 2018 UD. MARTUA 5760 6180 6020 5940 UD. SIHOTANG 8190 8530 8470 8410 UD. HAMONANGAN 4320 4730 4510 4290 UD. HALAK HITA 6270 6410 6030 6730 UD. MARASIAN 3360 3800 3710 3210 UD. JOHN SINAGA 9120 9010 9300 9240 UD. BR. MANIK 7200 7340 7010 7530 UD. TIURMA 4870 4320 4610 4390 UD. MAJU JAYA 6010 5920 5890 6050 UD. TAMSI 3810 3690 3740 3890 JUMLAH 58910  59930  59290  59680

## 2.1.2 Analisis Data
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  metode backpropogation .  Penulis  melakukan pengumpulan data dari arsip jumlah penjualan gas 3 Kg di Pematangsiantar selama 4 tahun dari tahun 2015-2018.
Tabel 2. Data Training Tahun 2015-2016 / Target 2017
NAMA JUMLAH PENJUALAN PANGKALAN 2015 2016 TARGET UD. MARTUA 5760 6180 6020 UD. SIHOTANG 8190 8530 8470 UD. HAMONANGAN 4320 4730 4510 UD. HALAK HITA 6270 6410 6030 UD. MARASIAN 3360 3800 3710 UD. JOHN SINAGA 9120 9010 9300 UD. BR. MANIK 7200 7340 7010 UD. TIURMA 4870 4320 4610 UD. MAJU JAYA 6010 5920 5890 UD. TAMSI 3810 3690 3740 JUMLAH 58910  59930 59290 Tabel 3. Data Testing Tahun 2016-2017 / Target 2018 NAMA JUMLAH PENJUALAN PANGKALAN 2016 2017 TARGET UD. MARTUA 6180 6020 5940 UD. SIHOTANG 8530 8470 8410 UD. HAMONANGAN 4730 4510 4290 UD. HALAK HITA 6410 6030 6730 UD. MARASIAN 3800 3710 3210 UD. JOHN SINAGA 9010 9300 9240 UD. BR. MANIK 7340 7010 7530 UD. TIURMA 4320 4610 4390 UD. MAJU JAYA 5920 5890 6050 UD. TAMSI 3690 3740 3890 JUMLAH 59930  59290 59680

## 2.2 Analisis dan Perancangan Sistem

## 2.2.1 Analisa Penelitian
Penjualan  gas  3  Kg  merupakan  satu-satunya  solusi  dalam  pendistribusian  gas  ke  rumah  penduduk.  Berdasarkan persentase rata-rata jumlah penjualan gas 3 Kg yang naik turun setiap tahunnya maka perlu dilakukan prediksi jumlah penjualan gas 3 Kg dalam rangka mengatasi permasalahan yang sering menjadi kendala di masyarakat. Hal seperti ini merupakan  permasalahan  lumrah  dalam  bidang  peramalan,  yaitu  ketidakpastian  suatu  keadaan  apabila  dilihat  fakta- fakta histori yang lalu. Dalam hal ini penulis menggunakan jaringan saraf tiruan dengan metode backpropogation . Backpropogation memiliki 2 proses tahapan dimana tahap yang pertama adalah melakukan pengenalan pola data dengan  cara  menentukan  arsitektur  terbaik  dari  model  jaringan  saraf  tiruan  yang  dibuat.  Dan  tahap  kedua  adalah melakukan prediksi dengan pola arsitektur terbaik yang diperoleh dari tahap yang pertama.

## 2.2.2 Algoritma Backpropagation
Pada  tahap  penerapan algoritma  backpropogation data  yang  telah  diperoleh  selanjutnya  akan  dilakukan  tahap normalisasi  data  dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid .  Fungsi  sigmoid  adalah  fungsi asimtotik (tidak  pernah mencapai  0  atau  1),  hal  ini  dilakukan  untuk  mempermudah  proses  perhitungan algoritma  backpropogation .  Adapun flowchart backpropogation dalam melakukan prediksi yaitu(Maria Olinda Harun , Sebastianus A.S. Mola, 2016),(Jaya et al., 2018) :

## Gambar 1. Flowchart Backpropogation
Pada gambar 6. dapat dilihat pola bagaimana metode backpropagation melakukan perhitungan dalam melakukan prediksi  dimana  data  yang  dimasukkan  selanjutnya  dilakukan  normalisasi  data  yang  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid .

## 2.2.3 Kerangka Penelitian
Rancangan flowchart dari metode penelitian pada implementasi algoritma backpropogation dapat dilihat pada gambar 7. berikut :
Mulai
Mengumpulkan Data Studi Pustaka Mengindentifikasi Masalah Praproses Menentukan Pola Menguji Hasil Pengolahan Data Memprediksi Mengevaluasi Akhir Selesai Jurnal Prosiding dan Buku Jaringan Syaraf Tiruan
Berdasarkan kerangka kerja pada gambar 3.2. maka masing-masing langkah dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Mengumpulan Data
Pada tahap ini, data-data diperoleh dari arsip laporan pangkalan gas 3 Kg di Pematangsiantar yaitu selama 6 bulan, yaitu bulan Januari sampai bulan Juni.
2. Studi Pustaka
Studi  pustaka  merupakan  langkah  awal  dalam  penelitian  ini,  studi  pustaka  ini  dilakukan  untuk  melengkapi pengetahuan dasar dan teori-teori yang digunakan dalam penelitian ini.
3. Mengidentifikasi Masalah
Pada  tahap  identifikasi  masalah  ini,  dilakukan  setelah  semua  data-dataterpenuhi  kemudian  didapatkan dataset yang sesuai untuk dilakukan proses pada tahap konversi data yang didapat sesuai dengan bobot yang ditentukan.
4. Praproses
Tahapan  yang  dikerjakan  adalah  dengan  melakukan  perubahan  terhadap  beberapa  tipe  data  pada  atribut dataset dengan  tujuan  untuk  mempermudah  pemahaman  terhadap  isi record ,  juga  melakukan  seleksi  dengan memperhatikan konsistensi data, missing value dan redundant pada data.
5. Menentukan Model
Hasil  dari  tahap  ini  adalah  menentukan  beberapa  model  jaringan  saraf  tiruan  dengan  metode Backpropagation untuk menentukan pola terbaik dalam menentukan jumlah penjualan gas 3 Kg di Pematangsiantar.
6. Menguji Hasil Pengolahan Data
Seteleh proses penentuan model selesai, maka dilakukan tahapan uji coba terhadap hasil pengolahan data dengan menggunakan Software Matlab
7. Memprediksi
Prediksi dilakukan untuk memprediksi jumlah penjualan gas 3 Kg di Pematangsiantar tiap bulannya.
8. Mengevaluasi Akhir
Mengevaluasi  akhir  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah testing hasil  pengolahan  data  sesuai  dengan  yang diharapkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Pada  Bab  ini  untuk  mendapatkan  hasil  dilakukan  2  tahap,  yaitu  tahap  pelatihan  dan  pengujian  data.  Masing-masing tahap diberi 10 data Tabung gas 3kg di Pematangsiantar.

## 1) Pelatihan dan pengujian data dengan matlab.
Dalam  melakukan  pelatihan  dan  pengujian  hasil  dari  pengelolahan  data  untuk  meprediksi  penjualan  gas  3  kg  di pematangsiantar, maka pengolahan data tersebut juga akan diujikan ke dalam sistem komputerisasi. Dalam melakukan pengujian data, penulis menggunakan Software Matlab R2011. Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  dalam  menerapkan  algoritma Backpropagation adalah  membagi  data yang  akan  diuji  menjadi  dua  bagian,  dimana  bagian  pertama  adalah  untuk  data  pelatihan  dan  bagaian  kedua  adalah untuk data pengujian. Data pelatihan penjualan gas 3 kg di pematangsiantar dapat di lihat pada tabel 4.1. berikut.
Tabel 4. Data Pelatihan Jumlah Penjualan Gas 3 Kg
N O NAMA PANGKALAN JUMLAH PENJUALAN 2015 2016 TARGET 1 UD. MARTUA 5760 6180 6020 2 UD. SIHOTANG 8190 8530 8470 3 UD. HAMONANGAN 4320 4730 4510 4 UD. HALAK HITA 6270 6410 6030 5 UD. MARASIAN 3360 3800 3710 6 UD. JOHN SINAGA 9120 9010 9300 7 UD. BR. MANIK 7200 7340 7010 8 UD. TIURMA 4870 4320 4610 9 UD. MAJU JAYA 6010 5920 5890 10 UD. TAMSI 3810 3690 3740
Pada  tabel  4.  dapat  dilihat  data  pelatihan  2015  sampai  2017  yang  akan  di  normalisasikan.Data  pelatihan penjualan gas 3 kg di pematangsiantar dapat dilihat pada tabel 5. berikut.
Tabel 5. Data Pengujian Jumlah Penjualan Gas 3 Kg
NO NAMA PANGKALAN JUMLAH PENJUALAN 2016 2017 TARGET 1 UD. MARTUA 6180 6020 5940
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 479-488 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
NO NAMA PANGKALAN
JUMLAH
PENJUALAN 2016 2017 TARGET 2 UD. SIHOTANG 8530 8470 8410 3 UD. HAMONANGAN 4730 4510 4290 4 UD. HALAK HITA 6410 6030 6730 5 UD. MARASIAN 3800 3710 3210 6 UD. JOHN SINAGA 9010 9300 9240 7 UD. BR. MANIK 7340 7010 7530 8 UD. TIURMA 4320 4610 4390 9 UD. MAJU JAYA 5920 5890 6050 10 UD. TAMSI 3690 3740 3890
Pada tabel 5 dapat dilihat data pengujian dimulai dari tahun 2016 sampai 2018 Sebelum data diuji dalam proses pelatihan, maka langkah-langkah yang perlu dilakukan adalah sebagai berikut.
1. Melakukan  normalisasi  terhadap  data  input  yang  sudah  dibagi  menjadi  data  pelatihan  dan  pengujian  dengan menggunakan persamaan yang ada.
2. Setelah  dilakukan  normalisasi,  maka  akan  dilakukan  pelatihan  menggunakan software  Matlab  R2011b. adapun parameter-parameter yang diperlukan dalam proses pelatihan adalah sebagai berikut :
a. >>net=newff(minmax(P),[P,T],{‘tansig’,’purelin’},’traingd’);
Parameter ini digunakan untuk 1 layer input terdiri  dari  3 node, 1 hidden layer yaitu nilai  lapisan tersembunyi yang ditentukan, dan 1 layer input terdiri dari 1 node. b. >>net=IW{1,1};
Parameter ini digunakan untuk menampilkan nilai bobot awal dari layer input ke hidden layer. c. >>net=LW{2,1};
Parameter ini digunakan untuk menampilkan nilai bobot awal dari hidden layer ke output layer . d. >>netb{2}; Parameter ini digunakan untuk menampilkan nilai bias awal dari hidden layer ke output layer. e. >>net.trainParam.epoch=10000;
Parameter ini digunakan untuk menentukan jumlah epoch maksimum pelatihan.
f. >>net.trainParam.goal=0,001;
Parameter  ini  digunakan  untuk  menentukan  batas  nilai MSE agar  iterasi  dihentikan.  Iterasi  akan  berhenti  jika MSE <  batas  yang  ditentukan  dalam net.trainParam.goal atau  jumlah epoch yang  telah  ditentukan  dalam net.trainParam.goal.epochs.
g. >>net.tranParam.Lr=0.01;
Parameter  ini  digunakan  untuk  laju  pembelajaran  (α  = learning  rate).  Default  = 0,01,  semakin  besar  nilai  α, maka semakin cepat pula proses pelatihan. Akan tetapi jika nilai α terlalu besar, maka algoritma menjadi tidak stabil mencapai titik minimum lokal.
h. >>net.trainParam.show=1000;
Parameter ini digunakan untuk menampilkan frekuensi perubahan MSE (default : setiap 25 epoch).
i. >>[a,Pf,Af,e,Pref]=sim(net.A,[],[],B) Parameter ini digunakan untuk melihat keluar yang dihasilkan oleh suatu jaringan. Parameter-parameter yang digunakan pada data input pelatihan dan pengujian sama, hanya saja parameter yang digunakan untuk menghasilkan keluaran jaringan pada data input pengujian yaitu sebagai berikut.
>>[a,Pf,af,e,Pref]=sim(net,PP,[],[],TT).
3. Setelah hasil keluaran target yang diperoleh, langkah selanjutnya yaitu sebagai berikut :
a. Menentukan  nilai  target error. “Nilai  target error menjadi  nilai  ukur  untuk  pemberhentian,  proses  pelatihan akan  berhenti  jika  telah  memenuhi  target error yaitu  0,05”.  Nilai  target error dapat  diperoleh  menggunakan persamaan sebagai berikut.
Nilai Target Error = ( ) jp jp p j T X −   (1)
Keterangan : T jp = nilai keluaran jaringan syaraf
X jp = nilai target dari setiap hasil keluaran b. Menentukan nilai SSE (Sum Square Error) yang merupakan hasil perjumlahan nilai kuadrat error pada lapisan output tiap  data,  dimana  hasil  perjumlahan  keseluruhan  SSE  akan  digunakan  untuk  menghitung  nilai  MSE (Mean Square Error) tiap iterasi. Nilai SSE dapat diperoleh menggunakan persamaan sebagai berikut : SSE =
( ) 2 p
p Y 
(2)
Keterangan : Y p = nilai target error c. “Menentukan nilai  MSE (Mean Square Error), yaitu rata-rata kuadrat dari  selisih antara output”. Nilai MSE dapat diperoleh menggunakan persamaan sebagai berikut :
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 479-488 ISSN 2722-7987 (Media Online)

## Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
MSE =
p X n         
(3)
Keterangan : X = Jumlah keseluruhan SSE
p n = Total pola yang digunakan
2) Pelatihan data dengan model arsitektur terbaik 2-20-1
Data  input  yang  sudah  melalui  proses  pelatihan  dan  pengujian  menggunakan software  Matlab  R2011b dengan menyisipkan  lapisan  tersembunyi (hidden  layer). Model  arsitektur  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dengan  data masukan (input  layer) 2,  lapisan  tersembunyi (hidden  layer) 20,  dan  menghasilkan  1  lapisan  keluaran (output  layer) yaitu,  2-10-1,  2-15-1,  2-20-1,  2-25-1,  2-30-1.  Dari  ke  lima  model  yang  digunakan  penulis  dalam  proses  pelatihan menerapkan algoritma  backpropagation dengan  menggunakan software  Matlab  R2011b, sampel  data  dari PANGKALAN GAS 3 KG. Pada penelitian ini, penulis menyimpulkan bahwa model arsitektur terbaik adalah model 2- 20-1  dengan  proses  perulangan (epoch) pada  saat  pelatihan  dengan epoch 1366  iterasi,  pencapaian  MSE  pada  saat pengujian  adalah  0,0263081322.  Model  arsitektur  ini  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  proses  prediksi  jumlah penjualan  gas  3kg  di  pematangsiantar  untuk  5  tahun  ke  depan.  Adapun  data  perbandingan  dari  masing-masing  model dapat dilihat pada tabel 6. berikut.
Tabel 6. Model Arsitektur Backpropagation No Arsitektur Training Testing Epoch Waktu MSE MSE Akurasi 1 2 - 10 – 1 8336 00:58 0,0010001137 0,0110407985 60% 2 2 - 15 – 1 3058 00:24 0,0009997271 0,0252129845 50% 3 2 - 20 – 1 1366 00:11 0,0010000150 0,0263081322 90% 4 2 - 25 – 1 3239 00:40 0,0009993902 0,0390473230 70% 5 2 - 30 – 1 1751 00:17 0,0009981674 0,0283546412 60%
Pada tabel 6 diatas dapat disimpulkan bahwa model arsitektur 2-20-1 merupakan model arsitektur terbaik dengan epoch 1366    iterasi,  waktu  00:11  detik,  MSE  0,0263081322,  dengan  tingkat  akurasi  90%.  Model  arsitektur  ini  akan diterapkan dalam memprediksi penjualan gas 3kg di pematangsiantar. Grafik data input pelatihan jaringan model 2-20-1 dapat dilihat gambar 3. berikut.
Gambar 3. Neural Network Training Model 2-20-1
Pada gambar 4. diatas dapat dijelaskan bahwa epoch yang dihasilkan pada input pelatihan model 2-20-1 sebesar 1366 dalam waktu 00:11 detik.
3) Arsitektur terbaik dengan 2-20-1
Pada proses pelatihan dan pengujian yang telah dilakukan, diperoleh hasil sebagai berikut :
1. Target
Target  diperoleh  melalui  target  data  dan  normalisasi  pengelompokan  data  pelatihan  dan  pengujian.  Target  data untuk data pelatihan dapat dilihat dalam data record target pada tabel 7. berikut :
Tabel 7. Normalisasi Data Training
NO NAMA PANGKALAN JUMLAH PENJUALAN 2015 2016 TARGET 1 UD. MARTUA 0,42323 0,47980 0,45825 2 UD. SIHOTANG 0,75051 0,79630 0,78822 3 UD. HAMONANGAN 0,22929 0,28451 0,25488 4 UD. HALAK HITA 0,49192 0,51077 0,45960 5 UD. MARASIAN 0,10000 0,15926 0,14714
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 479-488 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
NO NAMA PANGKALAN JUMLAH PENJUALAN 2015 2016 TARGET 6 UD. JOHN SINAGA 0,87576 0,86094 0,90000 7 UD. BR. MANIK 0,61717 0,63603 0,59158 8 UD. TIURMA 0,30337 0,22929 0,26835 9 UD. MAJU JAYA 0,45690 0,44478 0,44074 10 UD. TAMSI 0,16061 0,14444 0,15118
Pada tabel  7. dapat  dilihat data normalisasi  training dari  tahun 2015 sampai 2017. Target  data untuk data pengujian dapat dilihat dalam data record target pada tabel 8 berikut :
Tabel 8. Normalisasi Data Testing
NO NAMA PANGKALAN JUMLAH PENJUALAN 2016 2017 TARGET 1 UD. MARTUA 0,49015 0,46913 0,45862 2 UD. SIHOTANG 0,79885 0,79097 0,78309 3 UD. HAMONANGAN 0,29967 0,27077 0,24187 4 UD. HALAK HITA 0,52036 0,47044 0,56240 5 UD. MARASIAN 0,17750 0,16568 0,10000 6 UD. JOHN SINAGA 0,86190 0,90000 0,89212 7 UD. BR. MANIK 0,64253 0,59918 0,66749 8 UD. TIURMA 0,24581 0,28391 0,25501 9 UD. MAJU JAYA 0,45599 0,45205 0,47307 10 UD. TAMSI 0,16305 0,16962 0,18933
Pada tabel 8 dapat dilihat bahwa data, normalisasi data testing dari tahun 2015 sampai dengan 2018. 2. Output
Nilai output diperoleh  melalui  proses  pelatihan  dan  pengujian  pada software  Matlab  R2011b dengan  parameter- parameter yang sudah ditentukan.
3. Error
Nilai error diperoleh melalui hasil dari pengurangan nilai keluaran (output) jaringan syaraf dengan nilai target. 4. SSE (Sum Square Error)
Nilai SSE diperoleh melalui hasil kuadrat error yang sudah diperoleh. 5. MSE (Mean Square Error)
Nilai MSE diperoleh melalui perbandingan nilai SSE dengan jumlah keseluruhan pola.
6. Nilai hasil
Nilai  hasil  merupakan  nilai  benar  (1)  dan  salah  (0)  suatu  pola  dimana  hal  ini  merupakan tolak  ukur  bahwa  nilai error yang dihasilkan sesuai dengan nilai error yang ditentukan dengan jumlah keseluruhan pola.
7. Persentase akurasi
Persentase akurasi diperoleh melalui perbandingan nilai hasil dengan jumlah keseluruhan pola.
Hasil  yang  diperoleh  melalui  proses  pelatihan  dan  pengujian  disusun  menjadi  suatu  data  matriks  untuk menghasilkan suatu model arsitektur terbaik 2-20-1. Model arsitektur 2-20-1 dapat dilihat pada tabel 9 berikut :
Tabel 9. Arsitektur Terbaik 2-20-1
Pada  tabel  9.  diatas  dapat  dilihat  bahwa  model  arsitektur  2-20-1  menghasilkan  tingkat  akurasi  90%  MSE 0,0263081322.

## 3.2 Pembahasan
Pada  penelitian  ini,  tahap  terakhir  yang  akan  dilakukan  adalah  proses  prediksi  penjualan  gas  3kg di  pematangsiantar. Tahapan  ini  dilakukan  dengan  melakukan  pengujian  dengan  menerapkan  model  arsitektur  2-20-1  menggunakan software  Matlab  R2011b, model  ini  digunakan  untuk  mengetahui  seberapa  akuratnya  model  arsitektur  1-20-1  dalam memproleh suatu hasil yang diinginkan.

## 1) Prediksi jumlah penjualan gas 3kg
Dalam melakukan proses prediksi terhadap penjualan gas 3kg maka akan dilakukan pengolahan data dengan melakukan pengujian  data  secara  komputerisasi.  Proses  yang  dilakukan  sama  dengan  melakukan  pelatihan  terhadap  data  awal,
Namun  dalam  proses  prediksi  pengujian  data  yang  dilakukan  pada software  Matlab  R2011b menggunakan  model arsitektur  2-20-1  untuk  mengetahui  seberapa  besar  keakuratan  suatu  model  arsitektur  terbaik  yang diperoleh.  Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam melakukan proses prediksi, yaitu sebagai berikut :
1. Melakukan  perhitungan  secara  komputerisasi  terhadap  data input (data  awal)  dengan  vaeiabel  yang  berbeda dengan pelatihan sebelumnya.
2. Melihat  hasil  keluaran  target  dengan  menggunakan software  Matlab  R2011b dengan  menentukan  parameter- parameter  yang  sudah  ditentukan.  Adapun  parameter-parameter  yang  digunakan  dalam  proses  pengujian  model arsitektur terbaik untuk proses prediksi adalah sebagai berikut :
a. >>net=newff(minimum(P),[PP,TT],{‘tansig’,’purelin’,’traingd’); parameter ini digunakan untuk 1 layer input terdiri dari 2 node , 1 hidden layer yaitu nilai lapisan tersembunyi yang ditentukan sebagai model arsitektur terbaik, dan 1 layer input terdiri dari 1 node.
b. >>net=IW{1,1,};
Parameter ini digunakan untuk menampilkan nilai bobot awal dari layer input ke hidden layer. c. >>net.LW{2,1}; Parameter ini digunakan untuk menampilkan nilai bobot awal dari hidden input ke output layer. d. >>net.b{2}; parameter ini digunakan untuk menampilkan nilai bias dari hidden layer ke output layer.
e. >>net.trainParam.epochs=10000;
Parameter ini digunakan untuk menentukan jumlah epoch maksimum pelatihan.
f. >>net.trainParam.goal=0,001;
Parameter ini digunakan untuk menentukan batas nilai  MSE agar iterasi dihentikan. Iterasi  akan berhenti jika MSE  <  batas  yang  ditentukan  dalam net.trainParam.goal=0,001 atau  jumlah epoch yang  telah  ditentukan dalam net.trainParam.epochs.
g. >>net.trainParam.Lr=0,01;
Parameter  ini  digunakan  untuk  menentukan  laju  pembelajaran  (α  = learning  late).  Default  =  0.01, semakin besar nilai α, maka semakin cepat pula proses pelatihan. Akan tetapi jika nilai α alqoritma menjadi tidak stabil mencapai titik minimum lokal.
h. >>net.trainParam.show=1000; Parameter ini digunakan untuk menampilkan frekuensi perubahan MSE ( default : setiap 25 epoch).
i. >>[a,Pf,Af,e,Pref]=sim(net,PP,[],[],TT);
Parameter ini digunakan untuk melihat keluaran yang dihasilkan oleh suatu jaringan.
3. Setelah hasil keluaran target yang diperoleh, langkah selanjutnya yaitu mencari hasil target prediksi sebagai hasil jumlah penjualan gas 3kg dengan menggunakan persamaan sebagai berikut :
Target Prediksi = ( 0,1) ( )
0,8 Xn b a a −  − +
Keterangan : 0,8 = nilai konstan (ketetapan)
Xn = nilai yang didapatkan (hasil keluaran) a =  data minimum
b = data maksimum
4. Setelah hasil prediksi diperoleh, susunan hasil prediksi tersebut menjadi data baru seperti data awal sebelumnya.
5. Lalu  melakukan  normalisasi  lagi  untuk  melakukan  proses  prediksi  selanjutnya  sesuai  aturan  yang  sudah ditentukan.
2) Pengujian data menggunakan matlab R2011b model 2-20-1 (2019)
Dalam melakukan pengujian data untuk memperoleh hasil prediksi  yang diinginkan menggunakan model arsitektur 2- 20-1  terbaik  yang  diperoleh  melalui  langkah  yang  sudah  dilakukan  penulis  menggunakan software  Matlab  R2011b. adapun hasil prediksi terhadap penjualan gas 3kg tahun 2019 dapat dilihat pada tabel 10 Berikut.
Tabel 10. Hasil Prediksi 2019
2019 No  Data Real Target Target Prediksi  Prediksi 1 5940 0,45862 0,52510 6414 2 8410 0,78309 0,72570 7926 3 4290 0,24187 0,34870 5085 4 6730 0,56240 0,62680 7181 5 3210 0,10000 0,16630 3710 6 9240 0,89212 1,36570 12750 7 7530 0,66749 0,77110 8268 8 4390 0,25501 0,26910 4485 9 6050 0,47307 0,48400 6104 10 3890 0,18933 0,18040 3816
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 479-488 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Pada  tabel  10.  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  data  real  merupakan  data  awal  yang  diperoleh  dari  data  awal penjualan gas 3 kg tahun 2018, target merupakan normalisasi data awal 2018. Target prediksi merupakan hasil keluaran jaringan yang diperoleh menggunakan software Matlab R2011b. sedangkan target hasil prediksi yang diperoleh melalui hasil  persamaan  yang  sudah  ditentukan.  Hasil  prediksi  yang  akan  digunakan  sebagai  acuan  penjualan  gas  3  kg  untuk tahun 2019 dengan tingkat akurasi 90%.
Untuk mempermudah dalam memahami data yang diperoleh, maka penulis menyusun hasil prediksi dengan data awal menjadi kesatuan. Data penjualan gas 3kg dapat dilihat pada tabel 11. berikut.
Tabel 11. Data Jumlah Penjualan Gas 3 Kg (2017-2019)
NO  NAMA PANGKALAN JUMLAH PENJUALAN 2017 2018 2019 1 UD. MARTUA 6020 5940 6414 2 UD. SIHOTANG 8470 8410 7926 3 UD. HAMONANGAN 4510 4290 5085 4 UD. HALAK HITA 6030 6730 7181 5 UD. MARASIAN 3710 3210 3710 6 UD. JOHN SINAGA 9300 9240 12750 7 UD. BR. MANIK 7010 7530 8268 8 UD. TIURMA 4610 4390 4485 9 UD. MAJU JAYA 5890 6050 6104 10 UD. TAMSI 3740 3890 3816
Pada tabel 11. dapat dilihat pada hasil prediksi yang diperoleh dengan tingkat akurasi sebesar 90% mengalami kenaikan jumlah data. Begitu seterusnya hingga pengujian 2023.

## 3) Pengujian data menggunakan matlab R2011b model 2-20-1 (2022)
Hasil prediksi terhadap jumlah penjualan gas 3 kg untuk tahun 2022 dapat dilihat pada tabel 12 berikut.
Tabel 12. Hasil Prediksi 2023 2023 No  Data Real Target Target Prediksi  Prediksi 1 17390 0,60237 0,58950 25111 2 20875 0,73880 0,76270 30181 3 10903 0,34846 0,38450 19110 4 20108 0,70876 0,68510 27909 5 11719 0,38038 0,40480 19704 6 34200 1,26039 1,25690 44647 7 22248 0,79254 0,79140 31021 8 10782 0,34373 0,36790 18624 9 16401 0,56366 0,57200 24599 10 12411 0,40747 0,32910 17489
Pada tabel 18. diatas dapat dijelaskan bahwa data real merupakan data awal yang diperoleh dari data awal jumlah penjualan  gas  3  kg  tahun  2022,  target  merupakan  hasil  normalisasi  data  awal  2022,  target  prediksi  merupakan  hasil target  merupakan  hasil  prediks  yang  diperoleh  melalui  persamaan  yang  sudah  ditentukan.  Hasil  prediksi  yang  akan digunakan sebagai acuan jumlah penjualan gas 3 kg untuk 2023 dengan tingkat akurasi 90%. Data jumlah penjualan gas 3 kg dapat dilihat pada tabel 13 berikut.
Tabel 13. Data Jumlah Penjualan Gas 3 kg (2021-2023)
NO  NAMA PANGKALAN JUMLAH PENJUALAN 2021 2022 2023 1 UD. MARTUA 11550 17390 25111 2 UD. SIHOTANG 14888 20875 30181 3 UD. HAMONANGAN 7031 10903 19110 4 UD. HALAK HITA 13971 20108 27909 5 UD. MARASIAN 6722 11719 19704 6 UD. JOHN SINAGA 24993 34200 44647 7 UD. BR. MANIK 15631 22248 31021 8 UD. TIURMA 8217 10782 18624 9 UD. MAJU JAYA 11487 16401 24599 10 UD. TAMSI 7665 12411 17489
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 479-488 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Pada tabel 13 dapat dilihat bahwa hasil prediksi yang diperoleh dengan tingkat akurasi sebesar 90% mengalami kenaikan jumlah data seperti data tahun sebelumnya.
Pada penelitian ini, penulis melakukan prediksi dalam waktu 5 tahun kedepan. Berdasarkan hasil prediksi yang diperoleh, jumlah penjualan gas 3 kg mengalami kenaikan terhitung tahun 2015 sampai dengan 2023. Namun dalam hal ini,  hasil  prediksi  yang  diperoleh  menggunakan  model  terbaik  yang  diperoleh  2-20-1  dengan  tingkat  akurasi  90% merupakan suatu hal yang masih merupakan ramalan yang dapat digunakan acuan atau tidak dengan menerapkan suatu algoritma backpropagation . Dengan hasil prediksi yang sudah diperoleh dapat sebagai antisipasi PANGKALAN GAS 3 Kg PEMATANGSIANTAR.
Tabel 20. Hasil dari Perbandingan Tahun 2015-2023
Tabel 20 diatas dapat dilihat hasil perbandingan dari tahun 2015 sampai tahun 2023.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  diatas,  penulis  menarik  beberapa  kesimpulan  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  metode backpropagation dapat diterapkan untuk memprediksi penjualan Gas 3 Kg di Pematangsiantar . Data diperoleh dari 10 UD.  di  Pematangsiantar  selama  4  tahun  terakhir  (2015-2017).  Dengan  melakukan improvisasi  learning  rate menggunakan  5  model:  2-10-1,  2-15-1,  2-20-1,  2-25-1,  dan  2-30-1  diperoleh  model  arsitektur  terbaik  adalah  2-20-1 dengan tingkat  akurasi  90% MSE Pelatihan 0,0010000150, MSE Pengujian 0,0263081322 dan 1366.  Dari  serangkaian uji coba model, menambahkan learning rate pada kasus prediksi penjualan Gas 3 Kg di 10 UD. Pematangsiantar

## REFERENCES
Jaya, H., Sabran, Idris, M. M., Djawad, Y. A., Ilham, A., & Ahmar, A. S. (2018). Kecerdasan Buatan. In Fakultas MIPA Universitas Negeri Makassar .
Maria Olinda Harun , Sebastianus A.S. Mola, E. S. Y. P. (2016). IMPLEMENTASI METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI BEBAN LISTRIK DI KABUPATEN SIKKA . 4 (1), 33–43.
Prasetya, R. (2017). Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Ketinggian Air (Studi Kasus: Sungai Ciliwung). STRING (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi) , 1 (3), 297. https://doi.org/10.30998/string.v1i3.1558 Siang, J. J. (2005). Jaringan Syaraf Tiruan Dan Pemrogramannya Dengan Matlab. Andi Yogyakarta , pp. 1–310.
Solikhun, M. Safii, A. T. (2017). JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT PEMAHAMAN SISIWA TERHADAP MATAPELAJARAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION Solikhun,. Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) , 1 (1), 24–36.
Windarto, A. P. (2017). Implementasi JST Dalam Menentukan Kelayakan Nasabah Pinjaman KUR Pada Bank Mandiri Mikro Serbelawan Dengan Metode Backpropogation. J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika) , 1 (1), 12. https://doi.org/10.30645/j-sakti.v1i1.25
Yusran, Y. (2016). Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan (Jst) Untuk Memprediksi Hasil Nilai Un Menggunakan Metode Backpropagation. Jurnal Ipteks Terapan , 9 (4), 269–275. https://doi.org/10.22216/jit.2015.v9i4.571
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 UD. MARTUA 5760 6180 6020 5940 6414 8381 11550 17390 25111 UD. SIHOTANG 8190 8530 8470 8410 7926 10716 14888 20875 30181 UD. HAMONANGAN 4320 4730 4510 4290 5085 5586 7031 10903 19110 UD. HALAK HITA 6270 6410 6030 6730 7181 9539 13971 20108 27909 UD. MARASIAN 3360 3800 3710 3210 3710 4883 6722 11719 19704 UD. JOHN SINAGA 9120 9010 9300 9240 12750 17861 24993 34200 44647 UD. BR. MANIK 7200 7340 7010 7530 8268 11225 15631 22248 31021 UD. TIURMA 4870 4320 4610 4390 4485 6049 8217 10782 18624 UD. MAJU JAYA 6010 5920 5890 6050 6104 8238 11487 16401 24599 UD. TAMSI 3810 3690 3740 3890 3816 4556 7665 12411 17489 Nama Pangkalan JUMLAH PENJUALAN