## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5524

## Pemanfaatan Algoritma BFGS Quasi-Newton untuk Melihat Potensi Perkembangan Luas Tanaman Kopi di Pulau Sumatera
Safruddin 1,* , Elfin Efendi 1 , Rita Mawarni CH 1 , Anjar Wanto 2
1 Program Studi Agroteknologi, Universitas Asahan, Kisaran, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* safruddin67@gmail.com, 2 elfinsuher@yahoo.co.id, 3 ndadita@yahoo.com, 4 anjarwanto@amiktunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: safruddin67@gmail.com
Abstrak− Kopi merupakan salah satu komoditas ekspor penting dari Indonesia dan berperan sebagai salah satu sumber devisa negara. Salah satu faktor penting dalam perkembangan produksi kopi adalah luas lahan tanaman. Oleh sebab itu ketersediaan lahan tanaman kopi di Indonesia perlu dijaga untuk keberlangsungan produksi kopi saat ini maupun di masa yang akan datang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat potensi perkembangan luas tanaman kopi di pulau Sumatera. Hal ini karena pulau  Sumatera  merupakan  penghasil  kopi  terbesar  di  Indonesia,  sehingga  informasi  tentang  potensi  perkembangan  luas tanaman ini perlu diketahui sedini mungkin khususnya bagi dinas pertanian/perkebunan dan bagi para petani kopi, agar hasil produksi kopi dapat terus terjaga. Algoritma yang diusulkan pada penelitian ini adalah algoritma Broyden Fletcher Goldfarb Shanno (BFGS) Quasi-Newton yang dapat dimanfaatkan untuk menyelesaikan masalah prediksi (peramalan) data. Penelitian ini menggunakan dataset luas tanaman kopi yang bersumber dari Direktorat Jenderal Perkebunan tahun 2012-2021. Penelitian ini di analisis menggunakan 3 (tiga) model jaringan jaringan (4-9-1, 4-18-1, dan 4-27-1). Berdasarkan analisis diperoleh hasil model  4-18-1  sebagai  jaringan  terbaik  dengan  akurasi  100%  dengan  MSE  pengujian  yang  paling  kecil,  yakni  sebesar 0,00036764820. Sedangkan berdasarkan prediksi yang dilakukan menggunakan jaringan terbaik (prediksi 2022 dan 2023), luas lahan  tanaman kopi sedikit  mengalami penurunan.  Sehingga hal ini  perlu  mendapat perhatian  yang serius oleh  pemerintah provinsi masing-masing.
Kata Kunci: BFGS Quasi-Newton; Kopi; Luas Tanaman; Potensi Perkembangan; Sumatera
Abstract− Coffee is one of Indonesia's essential export commodities and a foreign exchange source for the country. One crucial factor in coffee production development is the planted land area. Therefore, the availability of land for coffee plants in Indonesia needs to be maintained for the continuity of coffee production today and in the future. This study aimed to see the potential for the widespread development of coffee plants on the island of Sumatra. This is because the island of Sumatra is the largest coffee producer in Indonesia, so information about the potential for the development of this plant area needs to be known as early  as  possible,  especially  for  the  agriculture/plantation  service  and  for  coffee  farmers,  so  that  coffee  production  can  be maintained. The algorithm proposed in this study is the Broyden Fletcher Goldfarb Shanno (BFGS) Quasi-Newton algorithm which can be used to solve data prediction (forecasting) problems. This study uses a dataset of coffee plant areas sourced from the Directorate General of Plantations for 2012-2021. This study was analyzed using 3 (three) network architecture models (4- 9-1, 4-18-1, and 4-27-1). Based on the analysis, the results obtained from model 4-18-1 as the best architecture with 100% accuracy with minor MSE testing, which is 0.00036764820. Meanwhile, based on predictions made using the best architecture (predictions for 2022 and 2023), the area of coffee plantations has decreased slightly. So this needs serious attention from the respective provincial governments.
Keywords : BFGS Quasi-Newton; Coffee; Plant Area; Development Potential; Sumatera

## 1. PENDAHULUAN
Kopi  merupakan  salah  satu  komoditas  pertanian/perkebunan  yang  memiliki  peran  cukup  penting  dalam perekonomian dunia [1]–[4], khususnya Indonesia dan sebagai salah satu sumber devisa negara [5]–[7]. Tanaman kopi dapat diolah menjadi minuman yang dikenal sebagai penambah energi, melawan rasa kantuk, serta banyak manfaat lainnya terutama bagi kesehatan [8]. Sehingga tidak mengherankan apabila menjadi salah satu minuman yang paling banyak dikonsumsi di seluruh dunia [9]–[11]. Kopi merupakan produk pertanian yang dimanfaatkan secara  luas  di  seluruh  dunia  dalam  kehidupan  sehari-hari,  dan  tren  konsumsi  kopi  secara  global  di  dunia menunjukkan perkembangan yang sangat pesat dan terus meningkat [12]. Hal ini didasarkan dengan produksi nya yang hampir dua kali lipat selama tiga dekade terakhir ini [13]. Ekstraksi kopi merupakan langkah terakhir dalam proses  produksinya  sebelum  dikonsumsi  masyarakat  [14],  dan  popularitas  produk  kopi  terkait  dengan  cita rasa sensorik dan rasa nya yang unik [15].
Permintaan  kopi  dalam  150  tahun  terakhir  lebih  banyak  daripada  di  masa  lalu  seiring  meningkatnya populasi masyarakat dunia. Saat ini perdagangan kopi secara ekonomi menduduki peringkat kedua dunia setelah minyak bumi. Menurut International Coffee Organization (ICO), pada tahun panen 2016/2017 produksi kopi dunia adalah ≈152 juta kantong 60 kg (total ≈9 juta ton), dengan nilai ekonomi ≈90 miliar dolar. Populasi dunia ≈7,6 miliar pada tahun 2017 diperkirakan akan mencapai 8,6 miliar pada tahun 2030, dan 9,8 miliar pada tahun 2050, dengan  sepertiga  populasi  terkonsentrasi  di  perkotaan  [16].  Oleh  karena  itu,  produksi  dan  konsumsi  kopi  juga diperkirakan akan meningkat pada tiap tahun nya [17].
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari International  Coffee  Organization (ICO)  pada  tahun  2020, memberikan informasi  bahwa  Indonesia merupakan negara  agraris dengan komoditas kopi  terbesar keempat di dunia setelah Brazil, Vietnam dan Kolombia [18]. Grafik dari 10 negara di dunia dengan tingkat produksi kopi terbesar dapat dilihat pada gambar 1 berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5524
Gambar 1. 10 Negara Penghasil Kopi Terbesar di Dunia tahun 2020
Pada gambar 1 dapat dilihat bahwa Brasil merupakan negara penghasil kopi terbesar di dunia pada 2020 dengan  sebesar 63,4 juta karung berukuran 60 kilogram. Vietnam berada di posisi kedua dengan produksi  kopi mencapai  29  juta  karung.  Kolombia  di  urutan  ketiga  dengan  produksi  kopi  sebanyak  14,3  juta  karung,  dan Indonesia  menempati  posisi  keempat  dengan  produksi  kopi  sebanyak  11,95  juta  karung.  Setelahnya  Ethiopia dengan produksi mencapai 7,37 juta karung. Honduras dan Uganda masing-masing sebesar 6,1 juta karung dan 5,62 juta karung. Meksiko sebanyak 4 juta karung kopi. Peru menghasilkan 3,8 juta. Sedangkan Guatemala tercatat berada di posisi kesepuluh dengan produksi kopi sebesar 3,75 juta karung [19]–[21].
Oleh karena itu mempertahankan produksi kopi sangat penting dilakukan. Salah satu faktor penting dalam mempertahankan  produksi  kopi  adalah  ketersediaan  lahan  yang  memadai.  Sebagaimana  diketahui  bahwa  luas lahan  pertanian  dan  perkebunan  merupakan  hal  utama  yang  menentukan  meningkat  atau  tidak  nya  produksi tanaman,  khususnya  kopi.  Sehingga  penelitian  untuk  melihat  potensi  perkembangan  luas  tanaman  kopi  berupa prediksi  penting dilakukan,  agar dapat dijadikan sebagai  informasi bagi petani maupun pemerintah untuk  dapat terus menjaga luas tanaman kopi agar jangan sampai berkurang. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  dan melihat  potensi  perkembangan  luas  tanaman  kopi  di  pulau  Sumatera.  Hal  ini  dilatarbelakangi  bahwa  pulau Sumatera yang diwakili  oleh 4 (empat)  provinsi, yakni  Sumatera Selatan, Lampung, Aceh dan Sumatera Utara tercatat  sebagai  penghasil  kopi  terbesar  di  Indonesia  [22].  Metode  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma BFGS Quasi-Newton yang merupakan salah satu rumpun dari Jaringan Saraf Tiruan (JST). JST merupakan salah satu  metode  yang  populer  untuk  menyelesaikan  masalah  prediksi,  yang  tidak  membutuhkan  asumsi  dengan performa yang tetap baik, sehingga lebih fleksibel. Akan tetapi proses pelatihan untuk mencapai konvergensi pada JST  standard  seperti  back-propagation  tradisional  membutuhkan  waktu  yang  relatif  lama,  sehingga  algoritma Broyden Fletcher Goldfarb Shanno (BFGS) Quasi-Newton merupakan opsi yang dapat digunakan untuk mengatasi kelemahan dari gradient descent biasa, karena lebih cepat untuk mencapai konvergensi dengan iterasi yang relatif lebih sedikit [23].
Beberapa penelitian terdahulu yang melatar belakangi di lakukan nya penelitian ini antara lain: Penelitian untuk memprediksi parameter S21 dari filter band-pass 3,5 GHz. Hasil prediksi, diterima dengan jaringan saraf yang dilatih dengan Resilient, One Step Secant, Scaled Conjugate Gradient dan metode pelatihan BFGS Quasi- Newton,  dibandingkan  satu  sama  lain.  Hasil  prediksi  terbaik  diperoleh  setelah  jaringan  dilatih  dengan  metode pelatihan BFGS Quasi-Newton. Rata-rata mean squared error dan root mean square error yang diterima masing- masing  adalah  0,0044  dan  0,066.  Karena  prediksi  jaringan  saraf  terasa  lebih  cepat  daripada  simulasi elektromagnetik dan kesalahan prediksi rendah, metode ini dapat digunakan untuk memprediksi parameter filter band-pass secara real time [24]. Berikutnya penelitian untuk memprediksi dinamika kematian akibat COVID-19 di Meksiko. Penelitian ini difokuskan pada pemodelan dan prediksi jumlah kumulatif kematian akibat COVID-19 di  Meksiko  dengan  membandingkan  jaringan  saraf  tiruan  (ANN)  dengan  model  Gompertz  yang  menerapkan beberapa  algoritma  pengoptimalan  untuk  masing-masing  estimasi  koefisien  dan  parameter.  Algoritma pengoptimalan yang digunakan adalah Levenberg–Marquardt dan BFGS Quasi-Newton. Teknik tersebut mampu menyesuaikan  koefisien  selama  pembelajaran  dalam  model  JST  karena  masing-masing  cepat  dan  presisi. Berdasarkan  waktu  komputasi  diperoleh  hasil  penelitian  bahwa  algoritma  Levenberg–Marquardt  ditemukan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5524
Submitted: 15/01/2023 ; Accepted: 29/01/2023 ; Published: 31/01/2023
konvergen dalam waktu se-singkat mungkin, tetapi hasil dari BFGS Quasi-Newton lebih cocok dengan data yang sebenarnya [25]. Selanjutnya penelitian untuk menyelidiki percepatan metode quasi-Newton Symmetric Rank-1 (SR1)  dengan  gradien  Nesterov  untuk  melatih  jaringan  saraf,  dan  untuk  membahas  secara  singkat konvergensi nya.  Kinerja  metode  yang  diusulkan  dievaluasi  pada  masalah  pendekatan  fungsi  dan  klasifikasi  citra.  Metode BFGS  Quasi-Newton  adalah  metode  urutan  kedua  yang  paling  sering  dipelajari  untuk  pelatihan  jaringan  saraf. Metode  terbaru  telah  terbukti  mempercepat  konvergensi  metode  BFGS  menggunakan  istilah  gradien  dan momentum yang dipercepat Nesterov. Hasil penelitian ini bahwa  Metode  SR1 konvergen  dengan True Hessian memerlukan waktu  yang lebih cepat  daripada BFGS  Quasi-Newton dan memiliki keunggulan komputasi  untuk memecahkan masalah [26].
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan,  maka  secara  garis  besar  kontribusi  dari  penelitian  ini adalah  untuk  memberikan  informasi  bagi  petani  maupun  pemerintah  (dinas  pertanian/perkebunan)  di  pulau Sumatera pada khususnya, tentang potensi perkembangan luas tanaman kopi di tahun 2023 apakah tren nya akan menurun ataupun meningkat, dengan harapan agar luas lahan tanaman kopi dapat terus dijaga dan dilestarikan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Dataset Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  Luas  Tanaman  Kopi  di  Pulau  Sumatera  yang  bersumber  dari  Direktorat Jenderal Perkebunan dan dapat dilihat pada website Badan Pusat Statistik Indonesia [27]. Dataset disajikan pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Luas Tanaman Kopi di Pulau Sumatera (Ribu Hektar) No Provinsi 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 1  Aceh 121,67  123,76  120,70  121,30  123,40  123,70  124,20  125,30  126,00  126,50 2  Sumatera Utara 81,19  81,46  81,60  82,20  85,40  89,90  93,70  95,40  95,50  95,70 3  Sumatera Barat 40,36  42,57  42,90  42,90  38,40  34,20  31,60  26,70  25,20  24,40 4  Riau 4,86 5,42 4,70 4,60 4,50 4,50 4,80 5,10 4,20 4,20 5  Jambi 25,75  25,94  26,10  26,30  26,80  27,70  27,30  29,40  30,70  30,70 6  Sumatera Selatan 252,41  249,29  249,40  249,50  263,20  250,50  251,00  250,20  250,20  251,50 7  Bengkulu 91,15  90,88  90,90  91,10  90,90  87,90  87,90  88,00  85,50  85,30 8  Lampung 160,68  161,24  155,00  161,70  161,10  157,70  156,90  157,00  156,90  156,40 9  Kep. Bangka Belitung 0,03 0,03 0,00 0,00 0,00 0,10 0,10 0,10 0,10 0,20 10  Kep. Riau 0,04 0,05 0,00 0,10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Jumlah 778,14  778,14  780,64  771,30  779,70  793,70  776,20  777,50  777,20  774,30
Berdasarkan  tabel  1  dapat  dijelaskan  bahwa  ada  10  provinsi  di  pulau  Sumatera.  Akan  tetapi  provinsi Kepulauan  Bangka  Belitung  dan  Kepulauan  Riau  tidak  ikut  di  proses  dan  diperhitungkan  pada  penelitian  ini, karena ada beberapa data tahun yang bernilai 0, agar tidak mengganggu proses pelatihan dan pengujian data.

## 2.2 Metode
Algoritma  Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanon  (BFGS)  adalah  salah  satu  metode  quasi-Newton  yang  paling populer  untuk  optimasi  tanpa  Kendala  [26].  Algoritma  ini  menggunakan fungsi  pelatihan trainbfg yaitu  fungsi pelatihan jaringan yang memperbarui nilai bobot dan bias menurut metode Quasi-Newton BFGS [28]. Sintaks : net.trainFcn = 'trainbfg' [trainedNet,tr] = train(net,...) Deskripsi : net.trainFcn = 'trainbfg' berfungsi untuk mengatur properti jaringan trainFcn . [trainedNet,tr] = train(net,...) berfungsi untuk melatih jaringan dengan trainbfg .
Metode Newton adalah alternatif dari metode gradien konjugat untuk optimasi cepat. Langkah dasar metode Newton adalah:
x k+1 = x k −A k−1 g k (1)
di mana A k −1 adalah matriks Hessian (turunan kedua) dari indeks kinerja pada nilai bobot dan bias saat ini. Metode Newton seringkali konvergen lebih cepat daripada metode gradien konjugat. Sayangnya, rumit dan mahal untuk menghitung matriks Hessian untuk jaringan saraf umpan maju. Ada kelas algoritma yang didasarkan pada metode Newton, tetapi tidak memerlukan perhitungan turunan kedua. Hal ini disebut dengan metode kuasi-Newton (atau garis potong). Metode ini memperbarui perkiraan matriks Hessian pada setiap iterasi algoritma. Pembaruan dihitung sebagai fungsi dari gradien. Metode kuasi-Newton yang paling sukses dalam studi yang dipublikasikan adalah pembaruan Broyden, Fletcher, Goldfarb, dan Shanno (BFGS). Algoritma ini diimplementasikan dalam rutin trainbfg , yang dapat melatih jaringan apa pun selama bobot, input bersih, dan fungsi transfernya memiliki fungsi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5524
turunan. Back-propagation digunakan untuk menghitung turunan kinerja perf sehubungan dengan variabel bobot dan bias X. Setiap variabel disesuaikan dengan hal berikut:
X = X + a*dX;
(2)
di  mana  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 adalah negatif dari kinerja gradien. Dalam iterasi berikutnya, arah pencarian dihitung menurut rumus berikut:
dX = -H\gX;
(3)
di mana gX adalah gradien dan H adalah perkiraan matriks Hessian. Pelatihan berhenti ketika salah satu dari kondisi ini terjadi: a. Jumlah maksimum epoch (pengulangan) tercapai.
b. Jumlah waktu maksimum terlampaui.
c. Kinerja diminimalkan ke goal
d. Kinerja Gradien berada di bawah min_grad
e. Performa  validasi  (kesalahan  validasi)  telah  meningkat  lebih  dari max_fail kali  sejak  terakhir  kali menurun (saat menggunakan validasi).
2.3 Langkah-Langkah Penelitian
Langkah-langkah penelitian yang dilakukan pada makalah ini, untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi dapat dilihat pada gambar 1 berikut.
Gambar 2. Langkah-Langkah Penelitian
Penjelasan:
a. Mengumpulkan Data
Data penelitian yang dikumpulkan adalah dataset Luas Tanaman Kopi di Pulau Sumatera yang bersumber dari Direktorat Jenderal Perkebunan dan dapat dilihat pada website Badan Pusat Statistik Indonesia.
b. 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 yang diambil dari buku-buku atau artikel jurnal.
c. Mengidentifikasi Masalah
Pada tahap identifikasi masalah ini, dilakukan setelah semua data-data terpenuhi kemudian didapatkan dataset yang  sesuai  untuk  dilakukan  proses  pada  tahap  konversi  data  yang  didapat  sesuai  dengan  bobot  yang ditentukan.
d. Pra-proses

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5524
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.
e. Menentukan Model
Hasil dari tahap ini adalah beberapa model jaringan saraf tiruan dengan algoritma BFGS Quasi-Newton untuk menentukan model/pola jaringan.
f. Menguji Hasil Pengolahan Data
Setelah  proses  penentuan  model  selesai,  maka  dilakukan  tahapan  uji  coba  terhadap  hasil  pengolahan  data dengan menggunakan tools Matlab R2011b g. Memprediksi Prediksi dilakukan berdasarkan (menggunakan) model terbaik yang telah di analisis sebelumnya.
h. Mengevaluasi Akhir Evaluasi akhir dilakukan untuk mengetahui apakah hasil pengolahan data sesuai dengan yang diharapkan dan apakah tidak terlalu timpang dengan data-data di tahun sebelumnya.

## 2.4 Normalisasi
Sebelum  dilakukan  normalisasi,  data  berdasarkan  tabel  1  harus  di  bagi  menjadi  2  (dua)  bagian  terlebih  dahulu (data latih dan data uji). Data latih menggunakan tahun 2012-2015 dengan target tahun 2016. Sedangkan data uji menggunakan  tahun  2017-2020  dengan  target  tahun  2021.  Langkah  berikutnya  melakukan  normalisasi  dengan menggunakan persamaan (5) [29]–[36].
𝑥 ′ = 0,8 (x−b) (a−b) + 0,1 (4)
Dimana  x'  merupakan  hasil  dari  proses  normalisasi,  x  merupakan  data  yang  akan  dinormalisasi,  a merupakan data terkecil dari data penelitian, b merupakan data terbesar dari data penelitian, sedangkan 0.8 dan 0.1 merupakan nilai default untuk proses normalisasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Hasil Normalisasi
Setelah dilakukan perhitungan normalisasi menggunakan rumus persamaan (5) berdasarkan data penelitian yang ada pada tabel 1 dan telah dibagi menjadi dua (data latih dan data uji), maka menghasilkan normalisasi  sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Normalisasi Provinsi Data Latih Target 2016 Data Uji Target 2021 2012 2013 2014 2015 2017 2018 2019 2020 1 0,46233  0,46880  0,45934  0,46119  0,46768 0,48164  0,48323  0,48675  0,48898  0,49058 2 0,33716  0,33799  0,33842  0,34028  0,35017 0,37369  0,38583  0,39126  0,39158  0,39222 3 0,21089  0,21773  0,21875  0,21875  0,20483 0,19581  0,18750  0,17186  0,16707  0,16451 4 0,10111  0,10284  0,10062  0,10031  0,10000 0,10096  0,10192  0,10287  0,10000  0,10000 5 0,16571  0,16630  0,16680  0,16741  0,16896 0,17505  0,17377  0,18048  0,18463  0,18463 6 0,86663  0,85698  0,85733  0,85763  0,90000 0,88659  0,88818  0,88563  0,88563  0,88978 7 0,36796  0,36712  0,36718  0,36780  0,36718 0,36731  0,36731  0,36762  0,35964  0,35900 8 0,58297  0,58470  0,56540  0,58612  0,58427 0,59022  0,58766  0,58798  0,58766  0,58607
Berdasarkan  tabel  2,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  analisis  model  jaringan  terbaik  dengan algoritma BFGS Quesi-Newton. Analisis menggunakan 3 (tiga) model, yakni: 4-9-1 (4 input layer , 9 hidden layer dan 1 output layer ), 4-18-1 (4 input layer , 18 hidden layer dan 1 output layer ), dan 4-27-1 (4 input layer , 18 hidden layer dan 1 output layer ). Penentuan model jaringan terbaik dengan algoritma ini adalah menentukan minimum kesalahan  dari  proses  pelatihan  dan  pengujian  yang  dilakukan  dengan  bantuan tools  Matlab2011b .  Tingkat minimum kesalahan yang digunakan sebesar 0,02. Fungsi aktivasi yang digunakan adalah tansig (fungsi transfer sigmoid tangen) dan logsig ((fungsi transfer sigmoid biner).
3.2  Data Latih dan Data Uji
a. Data Latih dan Data Uji pada Model Jaringan 4-9-1
Data  latih  berdasarkan  model  jaringan  4-9-1  dengan  menggunakan  Matlab2011b  dapat  dilihat  pada  gambar  3 berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5524
Submitted: 15/01/2023 ; Accepted: 29/01/2023 ; Published: 31/01/2023
Gambar 3. Hasil Proses Pelatihan Model 4-9-1
Gambar  3  merupakan  hasil  pelatihan  model  jaringan  4-9-1  yang  diperoleh  dengan  menggunakan Matlab2011b. Berdasarkan gambar tersebut, konvergensi terjadi pada iterasi ke  360. Hasil proses data latih dan data  uji  dari  model  4-9-1  dengan  menggunakan  Matlab2011b  ini  akan  dimasukkan  ke Microsoft  Excel untuk mempermudah perhitungan dan proses analisis, yang dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Hasil Data Latih dan Data Uji Model Jaringan 4-9-1 Data Latih Data Uji Prov  Target  Output Error SSE Target  Output Error SSE Hasil 1 0,46768  0,46770  -0,00002  0,00000000024    0,49058  0,41370  0,07688  0,00591035640 0 2 0,35017  0,35020  -0,00003  0,00000000068    0,39222  0,31970  0,07252  0,00525850773 0 3 0,20483  0,20480  0,00003  0,00000000101    0,16451  0,19270  -0,02819  0,00079462096 1 4 0,10000  0,10000  0,00000  0,00000000000    0,10000  0,09790  0,00210  0,00000441000 1 5 0,16896  0,16900  -0,00004  0,00000000159    0,18463  0,17690  0,00773  0,00005976432 1 6 0,90000  0,90000  0,00000  0,00000000000    0,88978  0,96740  -0,07762  0,00602479623 1 7 0,36718  0,36720  -0,00002  0,00000000032    0,35900  0,35140  0,00760  0,00005779034 1 8 0,58427  0,58430  -0,00003  0,00000000106    0,58607  0,51330  0,07277  0,00529516207 0 Sum SSE  0,00000000489 Sum SSE  0,02340540804 63% MSE 0,00000000061 MSE 0,00292567601 Deskripsi : Prov = Jumlah Provinsi di pulau Sumatera Target = Hasil dari normalisasi target data latih dan normalisasi target data uji. Output = Hasil Output dari Matlab2011b Error = Diperoleh dari nilai Target-Output SSE = Diperoleh dari nilai dari nilai error ^ 2 Sum SSE = Nilai keseluruhan SSE Hasil = Jika nilai kesalahan <= 0,02 maka hasilnya benar (1), sebaliknya salah (0). 63% = Diperoleh dari nilai dari jumlah hasil yang benar / 8 × 100 MSE
= Diperoleh dari total (SSE) / 8 (jumlah data)
b. Data Latih dan Data Uji pada Model Jaringan 4-18-1
Data  latih  berdasarkan  model  jaringan  4-18-1  dengan  menggunakan  Matlab2011b  dapat  dilihat  pada  gambar  4 berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5524
Submitted: 15/01/2023 ; Accepted: 29/01/2023 ; Published: 31/01/2023
Gambar 4. Hasil Proses Pelatihan Model 4-18-1
Gambar  4  merupakan  hasil  pelatihan  model  jaringan  4-18-1  yang  diperoleh  dengan  menggunakan Matlab2011b. Berdasarkan gambar tersebut, konvergensi terjadi pada iterasi ke 307. Hasil proses data latih dan data  uji  dari  model  4-18-1  dengan  menggunakan  Matlab2011b  ini  akan  dimasukkan  ke Microsoft  Excel untuk mempermudah perhitungan dan proses analisis, yang dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Hasil Data Latih dan Data Uji Model Jaringan 4-18-1
Data Latih Data Uji Prov  Target  Output Error SSE Target  Output Error SSE Hasil 1 0,46768  0,46770  -0,00002  0,00000000024    0,49058  0,41370  -0,04052  0,00164196422 1
2 0,35017  0,35020  -0,00003  0,00000000068    0,39222  0,31970  0,00282  0,00000792743 1 3 0,20483  0,20480  0,00003  0,00000000101    0,16451  0,19270  -0,00919  0,00008443812 1 4 0,10000  0,10000  0,00000  0,00000000000    0,10000  0,09790  -0,00060  0,00000036000 1 5 0,16896  0,16900  -0,00004  0,00000000159    0,18463  0,17690  -0,00317  0,00001004422 1 6 0,90000  0,90000  0,00000  0,00000000000    0,88978  0,96740  -0,02562  0,00065636190 1 7 0,36718  0,36720  -0,00002  0,00000000032    0,35900  0,35140  -0,00060  0,00000035761 1 8 0,58427  0,58430  -0,00003  0,00000000106    0,58607  0,51330  -0,02323  0,00053973213 1 Sum SSE  0,00000000489 Sum SSE  0,00294118563 100% MSE 0,00000000061 MSE 0,00036764820 Deskripsi : Prov = Jumlah Provinsi di pulau Sumatera Target = Hasil dari normalisasi target data latih dan normalisasi target data uji. Output = Hasil Output dari Matlab2011b Error = Diperoleh dari nilai Target-Output SSE = Diperoleh dari nilai dari nilai error ^ 2 Sum SSE = Nilai keseluruhan SSE Hasil = Jika nilai kesalahan <= 0,02 maka hasilnya benar (1), sebaliknya salah (0). 100% = Diperoleh dari nilai dari jumlah hasil yang benar / 8 × 100 MSE
= Diperoleh dari total (SSE) / 8 (jumlah data)
c. Data Latih dan Data Uji pada Model Jaringan 4-27-1
Data  latih  berdasarkan  model  jaringan  4-27-1  dengan  menggunakan  Matlab2011b  dapat  dilihat  pada  gambar  5 berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5524
Submitted: 15/01/2023 ; Accepted: 29/01/2023 ; Published: 31/01/2023
Gambar 5. Hasil Proses Pelatihan Model 4-27-1
Gambar  5  merupakan  hasil  pelatihan  model  jaringan  4-27-1  yang  diperoleh  dengan  menggunakan Matlab2011b. Berdasarkan gambar tersebut, konvergensi terjadi pada iterasi ke 93. Hasil proses data latih dan data uji  dari  model  4-27-1  dengan  menggunakan  Matlab2011b  ini  akan  dimasukkan  ke Microsoft  Excel untuk mempermudah perhitungan dan proses analisis, yang dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Hasil Data Latih dan Data Uji Model Jaringan 4-27-1 Data Latih Data Uji Prov  Target  Output Error SSE Target  Output Error SSE Hasil 1 0,46768  0,46770  -0,00002  0,00000000024    0,49058  0,41370  -0,02842  0,00080776220 1 2 0,35017  0,35020  -0,00003  0,00000000068    0,39222  0,31970  0,00552  0,00003042150 1 3 0,20483  0,20480  0,00003  0,00000000101    0,16451  0,19270  -0,03279  0,00107511996 1 4 0,10000  0,10000  0,00000  0,00000000000    0,10000  0,09790  0,00390  0,00001521000 1 5 0,16896  0,16900  -0,00004  0,00000000159    0,18463  0,17690  0,00813  0,00006610891 1 6 0,90000  0,90000  0,00000  0,00000000000    0,88978  0,96740  -0,02482  0,00061601060 1 7 0,36718  0,36720  -0,00002  0,00000000032    0,35900  0,35140  0,00660  0,00004358635 1 8 0,58427  0,58430  -0,00003  0,00000000106    0,58607  0,51330  0,02937  0,00086247145 0 Sum SSE  0,00000000489 Sum SSE  0,00351669098 88% MSE 0,00000000061 MSE 0,00043958637 Deskripsi : Prov = Jumlah Provinsi di pulau Sumatera Target = Hasil dari normalisasi target data latih dan normalisasi target data uji. Output = Hasil Output dari Matlab2011b Error = Diperoleh dari nilai Target-Output SSE = Diperoleh dari nilai dari nilai error ^ 2 Sum SSE = Nilai keseluruhan SSE Hasil = Jika nilai kesalahan <= 0,02 maka hasilnya benar (1), sebaliknya salah (0). 88% = Diperoleh dari nilai dari jumlah hasil yang benar / 8 × 100 MSE
= Diperoleh dari total (SSE) / 8 (jumlah data)
Margin error = Jumlah akurasi maksimum 100% dikurangi akurasi yang dihasilkan (79%), menghasilkan 11%

## 3.3  Penentuan Model Jaringan Terbaik
Berdasarkan analisis dari masing-masing model jaringan (4-9-1, 4-18-1, dan 4-27-1) yang diproses dengan Matlab 2011b  dan  dimasukkan kedalam Microsoft Excel ,  maka  diperoleh  model  terbaik  4-18-1, karena memiliki nilai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5524
Mean  Square  Error (MSE)  pengujian  yang  lebih  rendah  dibandingkan  model  yang  lain,  yakni  sebesar 0,00036764820 berbanding 0,00292567601 (Model 4-9-1) dan 0,00043958637 (Model 4-27-1). Tingkat akurasi juga lebih tinggi, yakni sebesar 100% berbanding 63% (Model 4-9-1) dan 88% (Model 4-27-1). Perbandingan dari 3 (tiga) model yang digunakan pada penelitian ini disajikan pada tabel 6 berikut.
Tabel 6. Perbandingan Model Jaringan Model Jaringan Epoch MSE Pengujian Akurasi 4-9-1 360 Iterasi 0,00292567601 63% 4-18-1 307 Iterasi 0,00036764820 100% 4-27-1 93 Iterasi 0,00043958637 88%
Gambar 6. Perbandingan MSE Pengujian
Berdasarkan gambar 6 dapat dijelaskan bahwa nilai rata-rata kuadrat kesalahan Mean Square Error (MSE) data uji dari  model jaringan 4-18-1 lebih rendah dibandingkan model jaringan 4-9-1 dan model 4-27-1 dengan nilai  sebesar  0,00036764820  berbanding  0,00292567601  dan  0,00043958637.  Sebagaimana  perlu  diketahui, bahwa semakin rendah nilai kesalahan maka hasilnya semakin baik.
Gambar 7. Perbandingan Tingkat Akurasi
Gambar 7 lebih memperjelas keunggulan dari model jaringan 4-18-1 (warna biru) dibanding model jaringan 4-9-1 dan model 4-27-1, dengan nilai akurasi sebesar 100% berbanding 63% dan 88%.

## 3.4  Prediksi
Proses  Prediksi  dilakukan  dan  dihitung  berdasarkan  model  jaringan  terbaik  yang  sudah  dianalisis  sebelumnya (Model 4-18-1) dengan menggunakan rumus persamaan (6) [37]–[40].
Prediksi = (𝑥−0,1)(𝑏−𝑎) 0,8 + 𝑎 (5)
Dimana x merupakan  target  yang  akan  di  estimasi, a merupakan  data  terendah  berdasarkan  dataset penelitian, b merupakan data tertinggi berdasarkan dataset penelitian, 0.1 dan 0.8 merupakan nilai default untuk melakukan prediksi.
Tabel 7. Hasil Prediksi Potensi Perkembangan Luas Lahan Tanaman Kopi di Pulau Sumatera
No Provinsi Data Sebelumnya Data Prediksi 2020 2021 2022 2023 1 Aceh 126,00 126,50 124,94 123,40 2 Sumatera Utara 95,50 95,70 94,53 93,37 3 Sumatera Barat 25,20 24,40 24,14 23,88 4 Riau 4,20 4,20 4,20 4,20 5 Jambi 30,70 30,70 30,35 30,02 6 Sumatera Selatan 250,20 251,50 248,35 245,23 4-9-1 4-18-1 4-27-1
0,00292567 601 0,00036764 820 0,00043958 637 MSE Data Uji 4-9-1 4-18-1 4-27-1 63% 100% 88% Akurasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5524
No Provinsi Data Sebelumnya Data Prediksi 2020 2021 2022 2023 7 Bengkulu 85,50 85,30 84,26 83,24 8 Lampung 156,90 156,40 154,47 152,55
Berdasarkan tabel 7 dapat dilihat perbedaan antara data Luas Lahan Tanaman Kopi sebelumnya di tahun 2020 dan 2021 dengan data Luas Lahan Tanaman Kopi yang merupakan hasil prediksi untuk tahun 2022 dan 2023. Secara keseluruhan berdasarkan hasil prediksi diperkirakan akan terjadi penurunan Luas Lahan Tanaman Kopi di Pulau Sumatera di tahun 2022 dan 2023, walaupun jumlah nya tidak terlalu besar.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dijabarkan pada penelitian ini, ada beberapa kesimpulan yang dapat diperoleh, diantaranya: bahwa dengan model 4-18-1 (4 input layer , 18 hidden layer dan 1 output layer ) mampu digunakan  untuk  melihat  potensi  perkembangan  luas  tanaman  Kopi  di  Pulau  Sumatera  dengan  cukup  baik dibandingkan 2 (dua) model jaringan yang lain, karena akurasi yang dihasilkan sangat baik (tinggi) yakni sebesar 100%  dan  nilai  MSE  ( Mean  Square  Error )  yang  juga  paling  kecil  sebesar  0,00036764820  berbanding 0,00292567601  pada  model  jaringan  4-9-1  dan  0,00043958637  pada  model  jaringan  4-18-1.  Sedangkan berdasarkan prediksi yang telah dilakukan, terlihat bahwa potensi perkembangan luas lahan tanaman Kopi di Pulau Sumatera pada Akhir tahun 2023 diprediksi akan terus menurun dibandingkan tahun 2021 dan 2022 walau jumlah nya tidak terlalu  signifikan. Penurunan luas lahan tanaman kopi  yang paling besar diperkirakan akan terjadi di provinsi  Sumatera  Selatan  dengan  penurunan  lahan  3  ribu  hektar  dan  Lampung  sebesar  2  ribu  hektar. Kesimpulan  lain  nya,  bahwa  nilai input dan hidden  layer, fungsi  aktivasi  serta  model  yang  digunakan  sangat berpengaruh terhadap hasil akhir .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  diucapkan  kepada  pihak-pihak  yang  telah  mendukung  terlaksananya kolaborasi  penelitian  ini  baik  moril  maupun materiil,  diantara  nya:  Program  Studi  Agro  teknologi, Universitas Asahan, Kisaran dan Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar.

## REFERENCES
[1] A. Chemura, B. T. Mudereri, A. W. Yalew, and C. Gornott, “Climate change and specialty coffee potential in Ethiopia,” Scientific Reports , vol. 11, no. 1, pp. 1–13, 2021.
[2] L. L. Ruta and I. C. Farcasanu, “Coffee and Yeasts: From Flavor to Biotechnology,” Fermentation , vol. 7, no. 9, pp. 1– 16, 2021.
[3] E. Czarniecka-Skubina, M. Pielak, P. Sałek, R. Korzeniowska-Ginter, and T. Owczarek, “Consumer choices and habits related to coffee consumption by poles,” International Journal of Environmental Research and Public Health , vol. 18, no. 8, p. 3948, 2021.
[4] H.  Trollman,  G.  Garcia-Garcia,  S.  Jagtap,  and  F.  Trollman,  “Blockchain  for  Ecologically  Embedded  Coffee  Supply Chains,” Logistics , vol. 6, no. 3, p. 43, 2022.
[5] M. A. Fitri, R. Syahni, and M. Hendri, “Perbandingan Industri Kopi Indonesia dan Malaysia,” Agrovital : Jurnal Ilmu Pertanian , vol. 7, no. 2, pp. 118–121, 2022.
[6] Z. Mutaqin and H. Haidir, “Strategi Pengembangan Komoditas Unggulan Sektor Pangan Pada Kawasan Agropolitan Di Kota Pagar Alam,” Jurnal Tekno Global , vol. 10, no. 1, pp. 33–40, 2021.
[7] F.  Wijaya,  “Strategi  Bisnis  dalam  Mengembangkan  Usaha  Pada  Kelompok  Tani  Kopi  Buntis,” Jurnal  Indonesia Membangun , vol. 20, no. 1, pp. 1–15, 2021.
[8] S. Budiyanti, “Memahami Makna Kopi dalam Perilaku Keseharian,” Dimensi: Journal of Sociology , vol. 11, no. 1, pp. 12–22, 2022.
[9] D. Chieng and P. M. Kistler, “Coffee and tea on cardiovascular disease (CVD) prevention,” Trends in Cardiovascular Medicine , vol. 32, no. 7, pp. 399–405, 2022.
[10]  A. M. Miranda, A. C. Goulart, I. M. Benseñor, P. A. Lotufo, and D. M. Marchioni, “Coffee consumption and risk of hypertension: A prospective analysis in the cohort study,” Clinical Nutrition , vol. 40, no. 2, pp. 542–549, 2021.
[11]  S. Yuan, P. Carter, A. M. Mason, S. Burgess, and S. C. Larsson, “Coffee consumption and cardiovascular diseases: A mendelian randomization study,” Nutrients , vol. 13, no. 7, pp. 1–9, 2021.
[12]  A.  E.  Atabani et  al. ,  “A  state-of-the-art  review  on  spent  coffee  ground  (SCG)  pyrolysis  for  future  biorefinery,” Chemosphere , vol. 286, no. 2, pp. 1–17, 2022.
[13]  A.  Hejna,  “Potential  applications  of by-products  from the  coffee  industry in  polymer  technology  –  Current state  and perspectives,” Waste Management , vol. 121, pp. 296–330, 2021.
[14]  N. Cordoba, M. Fernandez-Alduenda, F. L. Moreno, and Y. Ruiz, “Coffee extraction: A review of parameters and their influence on the physicochemical characteristics and flavour of coffee brews,” Trends in Food Science and Technology , vol. 96, no. November 2019, pp. 45–60, 2020.
[15]  G. V. de Melo Pereira et al. , Chemical composition and health properties of coffee and coffee by-products , 1st ed., vol. 91. Elsevier Inc., 2020.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5524
[16]  L. R. Batista, S. M. Chalfoun de Souza, C. F. Silva e Batista, and R. F. Schwan, Coffee: Types and Production , 1st ed. Elsevier Ltd., 2016.
[17]  M. Hoseini, S. Cocco, C. Casucci, V. Cardelli, and G. Corti, “Coffee by-products derived resources. A review,” Biomass and Bioenergy , vol. 148, no. August 2020, p. 106009, 2021.
[18]  D. Alif Fajar Fadhillah, A. Faisol, and N. Vendyansyah, “Penerapan Metode K-Means Clustering Pada Pemetaan Lahan Kopi Di Kabupaten Malang,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 6, no. 1, pp. 162–170, 2022.
[19]  C. Rica and E. Salvador, “World coffee production,” Nature , vol. 134, no. 3400, p. 1013, 1934.
[20]  S. N. Aeni, “10 Negara Penghasil Kopi Terbesar di Dunia, Indonesia Salah Satunya,” Dkatadata.co.id , 2022. [Online]. Available: https://katadata.co.id/agung/berita/628e09c8406dd/10-negara-penghasil-kopi-terbesar-di-dunia-indonesia- salah-satunya. [Accessed: 01-Dec-2022].
[21]  V. A. Dihni, “Brasil Rajai Produksi Kopi pada 2020, Indonesia Urutan Berapa?,” databoks , 2021. [Online]. Available: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/11/03/brasil-rajai-produksi-kopi-pada-2020-indonesia-urutan-berapa. [Accessed: 01-Dec-2022].
[22]  S.  N.  Arifa,  “5  Provinsi  Penghasil  Kopi  Terbesar  di  Indonesia,” Good  News ,  2022.  [Online].  Available: https://www.goodnewsfromindonesia.id/2022/10/04/5-provinsi-penghasil-kopi-terbesar-di-indonesia.  [Accessed:  04- Oct-2022].
[23]  Z. Fitriah, M. H. Tuloli, S. Anam, N. Hidayat, I. Yanti, and D. M. Mahanani, “Backpropagation with BFGS Optimizer for Covid-19 Prediction Cases in Surabaya,” Telematika: Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi , vol. 18, no. 2, pp. 157–168, 2021.
[24]  V. Rusen, A. Krukonis, and D. Plonis, “Prediction of Parameters of Semiconductor Band-pass Filters using Artificial Neural Network,” 2020 IEEE 8th Workshop on Advances in Information, Electronic and Electrical Engineering, AIEEE 2020 - Proceedings , pp. 1–4, 2021.
[25]  R. A. Conde-Gutiérrez, D. Colorado, and S. L. Hernández-Bautista, “Comparison of an artificial neural network and Gompertz model for predicting the dynamics of deaths from COVID-19 in México,” Nonlinear Dynamics , vol. 104, no. 4, pp. 4655–4669, 2021.
[26]  S. Indrapriyadarsini, S. Mahboubi, H. Ninomiya, T. Kamio, and H. Asai, “Accelerating symmetric rank-1 Quasi-Newton method with Nesterov’s gradient for training neural networks,” Algorithms , vol. 15, no. 1, pp. 1–16, 2022.
[27]  BPS, “Luas Tanaman Perkebunan Menurut Provinsi (Ribu Hektar),” Badan Pusat Statistik , 2022. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/indicator/54/131/1/luas-tanaman-perkebunan-menurut-provinsi.html. [Accessed: 01-Dec-2022].
[28]  MathWorks, “trainbfg - BFGS quasi-Newton backpropagation,” © 1994-2023 The MathWorks, Inc . [Online]. Available: https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ref/trainbfg.html. [Accessed: 02-Dec-2022].
[29]  A. Wanto et al. , “Analysis of Standard Gradient Descent with GD Momentum And Adaptive LR for SPR Prediction,” 2018, pp. 1–9.
[30]  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. 1, pp. 1–6, 2019.
[31]  N. L. W. S. R. Ginantra et al. , “Performance One-step secant Training Method for Forecasting Cases,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1933, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[32]  A. Wanto et al. , “Epoch Analysis and Accuracy 3 ANN Algorithm using Consumer Price Index Data in Indonesia,” in Proceedings of the 3rd International Conference of Computer, Environment, Agriculture, Social Science, Health Science, Engineering and Technology (ICEST) , 2021, no. 1, pp. 35–41.
[33]  T.  Afriliansyah et  al. , “Implementation of Bayesian  Regulation Algorithm for Estimation of Production Index Level Micro and Small Industry,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[34]  A. Wanto et al. , “Forecasting the Export and Import Volume of Crude Oil, Oil Products and Gas Using ANN,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[35]  E.  Hartato,  D.  Sitorus,  and  A.  Wanto,  “Analisis  Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk  Prediksi  Luas  Panen  Biofarmaka  di Indonesia,” Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 49–56, 2018.
[36]  B.  K.  Sihotang  and A.  Wanto,  “Analisis Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dalam  Memprediksi  Jumlah Tamu  Pada  Hotel  Non Bintang,” Jurnal Teknologi Informasi Techno , vol. 17, no. 4, pp. 333–346, 2018.
[37]  M.  Julham,  S.  Sumarno,  F.  Anggraini,  A.  Wanto,  and  S.  Solikhun,  “Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dalam Memprediksi Tingkat Kriminal di Kabupaten Simalungun Menggunakan Algoritma Backpropagation,” BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 1, no. 1, pp. 64–73, 2019.
[38]  N. Z. Purba, A. Wanto, and I. O. Kirana, “Implementation of ANN for Prediction of Unemployment Rate Based on Urban Village in 3 Sub-Districts of Pematangsiantar,” International Journal of Information System & Technology (IJISTECH) , vol. 3, no. 1, pp. 107–116, 2019.
[39]  I. C. Saragih, D. Hartama, and A. Wanto, “Prediksi Perkembangan Jumlah Pelanggan Listrik Menurut Pelanggan Area Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 2, no. 1, pp. 48–54, 2020.
[40]  M. Syafiq, D. Hartama, I. O. Kirana, I. Gunawan, and A. Wanto, “Prediksi Jumlah Penjualan Produk di PT Ramayana Pematangsiantar Menggunakan Metode JST Backpropagation,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 7, no. 1, p. 175, 2020.