## PREDIKSI HARGA JUAL SUKU CADANG IMPOR MESIN ROKOK DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

## Evanita
Fakultas Teknik, Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: evanita@umk.ac.id

## Muhammad Malik Hakim
Fakultas Teknik, Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: malik.hakim@umk.ac.id

## ABSTRAK
Industri rokok merupakan industri vital di wilayah Kabupaten Kudus, sehingga kesiapan kinerja mesin rokok yang menjadi salah satu penggerak utama pabrik rokok menjadi sangat penting. Salah satu cara untuk menjaga agar mesin rokok senantiasa siap bekerja adalah menjaga ketersediaan suku cadang mesin rokok, terutama  Garniture. Permasalahan utama  yang  menjadi kendala adalah adanya fluktuasi  biaya-biaya dan kurs mata uang, yang membuat harga Garniture menjadi fluktuatif dan membahayakan kelangsungan hidup dari perusahaan pemasok. Penelitian ini menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan untuk memprediksi harga jual Garniture ke industri rokok. Prediksi harga jual ini membuat perusahaan pemasok dan industri rokok mengetahui prediksi harga yang cukup akurat dan selanjutnya dapat melakukan antisipasi kerugian dan  hal  lain  yang  tidak  diinginkan  terkait  dengan  fluktuasi  harga  yang  terjadi  ketika  dilakukan  proses pembelian.  Untuk  memprediksi  harga  jual  Garniture  yang  tidak  menentu  tersebut  digunakan  algoritma Backpropagation dari  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Terkait  dengan  proses training dan testing yang  telah dilaksanakan menggunakan algoritma Backpropagation dari Jaringan Syaraf Tiruan dengan 24 inputan, 10 hidden layer, learning rate 0,1 dan 1 output , diperolehhasil yang cukup baik dengan nilai error atau MSE yang pada proses training sebesar 0,00099001 dan MSE pada proses testing sebesar 0,19113.
Kata kunci: rokok, garniture , jaringan syaraf tiruan.

## ABSTRACT
The tobacco industry is a vital industry in Kudus District, so the readiness of cigarette machines that become one of the main drivers of the cigarette factory becomes very important. One way to keep cigarette machines always ready to work is to keep spare parts of cigarette machines, overcome Garniture. The main problems  being  targeted  are  fluctuations  in  costs  and  currency  exchange  rates,  which  made  Garniture prices fluctuate and jeopardize the survival of the suppliers. This research uses Artificial Neural Network Method to predict Garniture selling price to cigarette industry. The prediction of the selling price will be made by the supplier and the cigarette industry the prediction price of the price is quite accurate and can further anticipate losses and other unwanted things related to price fluctuations that occur when will the purchase  process.  To  predict  the  uncertain  selling  price  of  Garniture  it  will  be  used  Backpropagation algorithm of Neural Network. Related to the training and testing process that has been implemented using Backpropagation algorithm from Artificial Neural Network with 24 input, 10 hidden layers, learning rate 0,1 and 1 output, afford quite good with error or MSE which in the  training process of 0.00099001 and MSE on trial process 0.19113.
Keywords: cigarette, garniture,  neural network.

## 1. PENDAHULUAN
Industri  rokok  di  Kabupaten  Kudus  merupakan  salah  satu  industri  utama  yang  menjadi  sumber penghasilan utama bagi masyarakat. Fasilitas industri rokok menempati posisi yang sangat strategis dalam peningkatan laju pertumbuhan ekonomi masyarakat. Dalam kelangsungan operasional hariannya, industri rokok beroperasi selama 24 jam untuk menghasilkan dan memenuhi hasil produksi rokok dengan standar kualitas dan target kuantitas tertentu. Sebagai industri yang sangat vital tersebut, operasional dari industri rokok  harus  didukung  oleh  mesin-mesin  dan  peralatan  yang  memadai  serta  memiliki  kehandalan  yang
cukup  tinggi.  Kehandalan  mesin  yang  beroperasi  di  dalam  pabrik  rokok  ditunjang  oleh  ketersediaan onderdil mesin yang berkualitas, yang sebagian besar masih harus didatangkan (diimpor) dari luar negeri.
Untuk  menunjang operasional harian industri rokok,  suku cadang  mesin  yang  harus selalu tersedia dan  siap  digunakan  adalah  onderdil  yang  bersifat fast  moving (sering  diganti)  dan removable (mudah dilakukan penggantian), salah satunya adalah Garniture. Garniture adalah sebuah spare part mesin rokok yang berbentuk seperti pita. Garniture Tape berfungsi untuk mengalirkan cigarette rod pada mesin Kedua bagian ini sangat rentan untuk rusak, baik itu putus, robek maupun longgar. Garniture juga memiliki banyak ukuran sesuai dengan jenis mesin rokok yang digunakan, namun yang sering digunakan adalah Garniture ukuran DIM 2810x19. Pembelian Garniture di impor dari sebuah perusahaan pembuat Garniture ternama di  Itali  yaitu  Nasta  Karena  sebagian  besar  suku  cadang  masih  harus  diimpor  dari  luar  negeri,  maka kontinyuitas  ketersediaan  onderdil  akan  menjadi  masalah  ketika  terjadi  berbagai  kondisi  yang menyebabkan terjadinya fluktuasi harga yang tidak dapat diantisipasi dengan baik, baik oleh perusahaan rokok maupun oleh perusahaan penyedia suku cadang mesin rokok, sementara penggantian suku cadang dapat terjadi setiap saat.
CV.  Bina  Mekanik  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  berperan  penting  serta  berpengalaman dalam  menyuplai  suku  cadang  mesin  rokok.  Sebagai  perusahaan  yang  telah  berpengalaman,  perusahaan telah memiliki jaringan pemasok suku cadang yang berasal dari negara-negara eropa dan asia, diantaranya Italia,  Swiss,  Inggris  dan  China.  Suku  cadang  tersebut  diimpor  dari  negara  asalnya  ke  Indonesia menggunakan transportasi laut yang memakan waktu yang cukup lama, sehingga terjadi beberapa masalah yang  terkait  dengan  faktor  ketidakpastian  yang  selanjutnya  berpengaruh  terhadap  munculnya  tambahan biaya atau penyusutan-penyusutan, yang ujung akhirnya akan berpengaruh terhadap fluktuasi harga jual. Faktor-faktor  ketidakpastian  yang  berpengaruh  tersebut  antara  lain  adalah  kurs  mata  uang,  biaya transportasi dan logistik, faktor penyusutan, serta frekuensi transaksi dan pengiriman. Dari berbagai faktor penyumbang ketidakpastian tersebut, maka perlu ditentukan harga jual suku cadang yang jelas dan dapat terprediksi  dengan  baik  agar  kelanjutan  operasional  pabrik  rokok  maupun  perusahaan  penyedia  suku cadang mesin rokok tidak terganggu.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  menggunakan  eksploratif  prediktif.  Penelitian  ini  melakukan  eksplorasi  terhadap variabel berupa harga jual/pcs tiap bulannya yang selanjutnya digunakan untuk memprediksikan harga jual suku cadang mesin rokok impor  pada CV. Bina Mekanik. Penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder, dimana data primer diperoleh dari responden yang berasal dari manajemen dan/atau pegawai CV. Bina Mekanik. Sedangkan data sekunder diperoleh dari beberapa sumber pendukung, yaitu dari informasi di internet, jurnal, artikel majalah di surat kabar, dan buku.

## 2.2 Alur Penelitian
Alur penelitian ini dibagi menjadi empat langkah inti. Langkah pertama memulai perencanan dengan studi literatur, merumuskan masalah dan tujuan serta membuat hipotesis. Langkah kedua mengumpulkan data dengan cara observasi,wawancara dan mencari refernsi baik dari buku maupun dari media elektronik. Langkah  ketiga  pengolahan  dan  analisa  data  dengan  metode Backpropagation ,  Jaringan  Syaraf  Tiruan dibantu  dengan tools Matlab  2012a.  Langkah  keempat  pengujian instrument dengan  memvalidasi  hasil prediksi menggunakan MSE.

## 2.3 Penelitian Terkait
Penelitian tentang prediksi harga dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST) telah dilakukan oleh  Indrawanto  dkk.  (2007)  yang  diterapkan  untuk  mengetahui  perkiraan  harga  akarwangi.  Penelitian tersebut menggunakan metodologi backpropagation dengan data fluktuasi berupa data deret waktu harga terna akarwangi dan harga akarwangi dalam setiap bulannya sejak Januari tahun 2000 sampai April 2006. Dalam penelitian tersebut, digunakan 3 fungsi aktivasi berupa sigmoid biner, sigmoid bipolar, dan purelin ; 3 rentang nilai data  transformasi, dan 4 macam neuron dengan 108 kombinasi. [1]
Volume  kendaraan  bertambah  sejak  7  hari  menjelang  lebaran  sampai  7  hari  setelah  lebaran  tiap tahunnya terutama pada arah keluar dan masuk wilayah Jawa Tengah yang banyak menjadi tujuan mudik. Volume  kendaraan  saat  arus  mudik  yang  selalu  meningkat  inilah  yang  akan  diteliti  lebih  lanjut  dengan metode ANFIS agar dapat menjadi alternatif solusi langkah apa yang akan dilakukan di tahun selanjutnya agar pelayanan lalu lintas, kemacetan panjang dan angka kecelakaan berkurang. Dengan input parameter
ANFIS yang digunakan yaitu pengclusteran hingga 5 cluster, epoch 100, error goal 0 diperoleh performa terbaik ANFIS dengan K-Means clustering yang terbagi menjadi 3 cluster, epoch terbaik sebesar 20 dengan RMSE Training terbaik sebesar 0,1198, RMSE Testing terbaik sebesar 0,0282 dan waktu proses tersingkat sebesar 0,0695. [2]
Sebuah  penelitian  untuk  membangun  suatu  model  dalam  proses  impor  barang  untuk  mendapatkan laba  yang optimal dari penjualan barang impor tersebut. Model ini  meliputi prediksi  harga jual  kembali barang impor di pasar lokal dan pengoptimalan pembelian barang impor di pasar luar negeri. Proses prediksi harga  jual  kembali  barang  impor  diperhitungkan  menggunakan  metode  logika Fuzzy  Tsukamoto .  Input terdiri  atas  tiga  barang  yang  berbeda  dengan  variabel  yang  akan  diamati  adalah  permintaan  barang, ketersediaan/stok barang dan harga pasaran di pasar lokal. Outputnya adalah perkiraan harga jual kembali dan  keuntungan  masing-masing  barang  impor.  Proses  pengoptimalan  pembelian  barang  impor menggunakan  metode  program linier  simplex .  Variabel  yang  akan  diperlukan  antara  lain  perkiraan keuntungan  masing-masing  barang,  modal  yang  tersedia,  alokasi  berat  paket  pengiriman,  berat  masing- masing barang, dan jumlah maksimum masing-masing barang yang akan dibeli. Hasil yang diperoleh dalam penelitian  ini  antara  lain  model  prediksi  harga  jual  kembali  barang  impor  dan  model  pengoptimalan pembelian  barang  impor.  Perhitungan  dengan  model  ini  dibandingkan  dengan  perhitungan  nilai  acak disimpulkan bahwa perhitungan dengan model ini memberikan nilai yang lebih optimal (Seniman, 2012).
[3]
Pergerakan harga atau nilai mata uang asing selalu berubah-ubah dari waktu ke waktu sesuai dengan hukum permintaan dan penawaran. Perkembangan nilai yang fluktuatif tersebut menyebabkan valuta asing atau valas ini dalam perkembangannya juga digunakan sebagai instrumen investasi yang diperdagangkan. Mata uang Rupiah  merupakan salah  satu  mata uang  yang  masuk ke dalam investasi perdagangan valas . Pergerakan  kurs  Rupiah  yang  cenderung  mengalami  fluktuatif  menyebabkan  pihak-pihak  yang berkepentingan  kesulitan  dalam  mengambil  sebuah  keputusan.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu kemampuan  untuk  mengetahui  nilai  tukar  suatu  mata  uang  di  masa  mendatang.  Prediksi  harga  harian perdagangan  suatu  valas  dapat  ditentukan  dengan  menggunakan  pendekatan  jaringan  saraf  tiruan  (JST). Backpropagation merupakan  salah  satu  metode  JST  yang  dapat  digunakan  dengan  baik  dalam  bidang prediksi.  Berdasarkan  hasil  analisis  penelitian  menggunakan  200  data training dan  10  data testing , penggunaan 9 Neuron hidden layer serta pemilihan nilai Momentum sebesar 0,1 dan Learning rate sebesar 0,7  menghasilkan  nilai  MSE  yang  paling  kecil  apabila  dibandingkan  dengan  arsitektur  jaringan  lainnya yaitu MSE high sebesar 0.28726788134455, MSE low sebesar 0.23733577234585, dan MSE close sebesar 0.30996627875935 (Reza Subintara, 2015). [4]
Jumlah NEM  yang tinggi ternyata tidak  menjamin lulusan berprestasi akademik tinggi, maka pada penelitian ini akan diuji korelasi antara komposisi NEM SLTA dengan indeks prestasi kumulatif lulusan PSTI-X dengan pendekatan jaringan syaraf tiruan umpan-maju perambatan-balik (JST-PB). Ini diharapkan dapat dijadikan sebagai pedoman untuk menentukan komposisi nilai NEM SLTA yang tepat dalam seleksi PMB, khususnya yang lewat jalur fellowship. Hasil penelitian menunjukkan bahwa JST-PB hanya memiliki tingkat  keberhasilan  64%  dalam  memetakan  komposisi  NEM  dan  prestasi  akademik  lulusan.  Hasil  ini memperkuat hasil penelitian sebelumnya dengan menggunakan analisis korelasi dan regresi linier ganda bahwa NEM tidak dapat dijadikan sebagai acuan mutlak dalam sistem seleksi PMB. Hasil penelitian ini memberikan rekomendasi bahwa PSTI-X perlu mengkaji kembali sistem PMBnya, khususnya yang melalui jalur fellowship.[5]
Penelitian  ini  bertujuan  umtuk  menentukan  rancangan  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation terbaik  dan  meramalkan  jumlah  permintaan  produk  v-belt  AJGG  B-65.  Penelitian  ini menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan faktor terkait yaitu hasil penjualan, harga dan stok barang jadi. Pengolahan JST menggunakan software MATLAB. Penerapan metode JST di PT.XYZ menggunakan algoritma Backpropagation . Arsitektur jaringan syaraf tiruan yang digunakan yaitu 3 input layer, 1 output layer, dan 1 hidden layer serta fungsi aktivasi yang digunakan logsig dan purelin. Logsig untuk hidden layer dan purelin untuk output layer. Rancangan arsitektur jaringan syaraf tiruan terbaik untuk peramalan permintaan v-belt AJGG B-65 adalah jaringan multi layer feedforward dengan struktur neuron 20-1 dengan 1 (satu) hidden layer, learning rate (lr) yang digunakan 0,1 dan momentum constant (mc) 0,2. Nilai  Mean  Square  Error  (MSE)  pelatihan  jaringan  sebesar  0,001  Nilai  MAPE  pengujian  data  sebesar 5,7134%. [6].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data diperoleh dari observasi dan wawancara terhadap owner maupun karyawan CV. Bina Mekanik. Data disusun sesuai harga/pcs pembelian Garniture tiap bulan selama 5 tahun,  mulai tahun 2011 hingga tahun 2016. HPP/pcs diperoleh dari harga asli barang impor tersebut dari NASTA srl Italy di akumulasikan dengan  kurs  mata  uang Euro .  Dari  Italy,  barang  dikirim  menuju  Singapore  dengan  biaya  pengiriman
menggunakan mata uang Euro . Setelah tiba di Singapore pengiriman dilanjutkan menuju Jakarta dengan biaya pengiriman yang disesuaikan dengan mata uang Dolar Singapore. Pengiriman akan dilanjutkan dari Jakarta menuju Kudus dengan biaya menggunakan mata uang Rupiah. Namun dalam pendataannya semua dijumlah menggunakan mata uang Rupiah hingga ditentukan harga jual/pcs adalah harga pokok pembelian (HPP) ditambah dengan profit 25% dari HPP serta biaya logistic atau pengiriman. Berikut ini adalah data asli harga penjualan/pcs Garniture pada tabel 1.
Tabel 1. Data time series harga jual garniture
Tahun Bulan Harga Jual/pcs 2011 Januari Rp 151.369.51 Februari Rp 150.682.82 Maret Rp 150.590.86 April Rp 149.553.25 Mei Rp 148.813.90 Juni Rp 135.702.47 Juli Rp 129.360.33 Agustus Rp 129.921.10 September Rp 149.148.08 Oktober Rp 147.980.70 November Rp 130.928.66 Desember Rp 129.761.68 2012 Januari Rp 126.891.31 Februari Rp 130.650.82 Maret Rp 128.848.22 ... … … 2016 Desember Rp 133.472.66

## 3.1 Analisis Masalah
CV. Bina Mekanik mengimpor suku cadang mesin rokok ke Indonesia menggunakan transportasi laut yang  memakan  waktu  yang  cukup  lama,  sehingga  terjadi  beberapa  masalah  yang  terkait  dengan  faktor ketidakpastian  yang  selanjutnya  berpengaruh  terhadap  munculnya  tambahan  biaya  atau  penyusutan- penyusutan,  yang akhirnya berpengaruh terhadap fluktuasi harga jual. Harga suku cadang  menjadi tidak menentu  karena  beberapa  factor  ketidakpastian  yang  sangat  berpengaruh  misalnya  kurs  mata  uang  dan biaya logistik. Dari berbagai faktor penyumbang ketidakpastian tersebut, maka perlu ditentukan harga jual suku cadang yang jelas dan dapat terprediksi dengan baik agar kelanjutan operasional pabrik rokok maupun perusahaan  penyedia  suku  cadang  mesin  rokok  tidak  terganggu.  Prediksi  ini  menggunakan  algoritma Backpropagation yaitu salah satu algoritma Jaringan Sayaraf Tiruan yang cukup baik untuk menghasilkan prediksi harga jual suku cadang yang akurat.

## 3.2 Pembahasan

## 3.2.1 Preprocessing Data
Tahap  awal  pembahasan  untuk  memecahkan  masalah  harga  Garniture  yang    dilakukan  dengan preprocessing data  terlebih  dahulu  untuk  mengatasi  data-data  yang  masih  kosong  atau missing . Preprocessing data menggunakan rumus atau persamaan Normalisasi pada persamaan 1.[7] Sebagai data sample digunakan sekitar 15 record dari 60 record, dapat dilihat pada tabel 2.
x normalisasi ( ) ( ) 1 , 0 min max min 8 , 0 + − − = x x x x
(1)

## Tabel 2. Hasil normalisasi data asli
Tahun Bulan Harga Jual/pcs X normalisasi 2011 Januari Rp 151.369.51   0.539078319 Februari Rp 150.682.82   0.52676088 Maret Rp 150.590.86   0.525111299 April Rp 149.553.25   0.506499159 Mei Rp 148.813.90   0.493237048 Juni Rp 135.702.47   0.258050436 Juli Rp 129.360.33   0.144288073 Agustus Rp 129.921.10   0.154346876 September Rp 149.148.08   0.499231322 Oktober Rp 147.980.70   0.478291422 November Rp 130.928.66   0.172420061 Desember Rp 129.761.68   0.151487325 2012 Januari Rp 126.891.31   0.1 Februari Rp 130.650.82   0.167436298 Maret Rp 128.848.22   0.135102111 ... … … … 2016 Desember Rp 133.472.66 0.218053104
Hasil  normalisasi  data  asli  dari  data  pertama  hingga  60  akan  bernilai  atau  berskala  0,1  hingga  0,9 sesuai dengan persamaaan yang digunakan di atas.

## 3.2.2 Pembentukan Variabel Multivariate
Proses training dan testing yang  akan  dilakukan  memerlukan  proses  perubahan  dari  variabel univariate yang sudah di normalisasi sebelumnya menjadi variabel multivariate . Proses perubahan variabel dilakukan agar hasil output prediksi yang diperoleh lebih baik dan akurat. Data training seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Data Training

## 3.2.3 Proses Pengolahan Data
Data multivariate yang sudah dibagi menjadi inputan training dan inputan testing selanjutnya akan diolah  dengan  algoritma Backpropagation dari  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Langkah-langkah  algoritma Backpropagation adalah sebagai berikut [8] :
x1 x2 ... x24 0.539078319 0.52676088 … 0.155129181 0.52676088 0.525111299 … 0.210870767 0.525111299 0.506499159 … 0.268356066 0.506499159 0.493237048 … 0.230564736 0.493237048 0.258050436 … 0.118207075 0.258050436 0.144288073 … 0.202627038 0.144288073 0.154346876 … 0.155752538 0.154346876 0.499231322 … 0.219816052 0.499231322 0.478291422 … 0.504102934 0.478291422 0.172420061 … 0.505862402 0.172420061 0.151487325 … 0.229084053 0.151487325 0.1 … 0.231066859 0.1 0.167436298 … 0.208878968 0.167436298 0.135102111 … 0.206365399 0.135102111 0.587490325 … 0.154825377 0.587490325 0.621018255 … 0.152139172 0.621018255 0.183752812 … 0.152247701 0.183752812 0.14551664 … 0.864875685 0.14551664 0.13344845 … 0.14969648 0.13344845 0.19378832 … 0.214099558 0.19378832 0.147736767 … 0.814928321 0.147736767 0.157495679 … 0.214526624 0.157495679 0.155129181 … 0.215334164 0.155129181 0.210870767 … 0.214102565
a. Langkah 1
Inisialisasi bobot. (sebaiknya diatur pada nilai acak kecil) selama kondisi berhenti belum dicapai, maka lakukan langkah ke-2 hingga langkah ke-9.
b. Langkah 2
Untuk setiap pasangan pola pelatihan lakukan langkah ke-3 sampai langkah ke-8
c. Langkah 3
Tiap unit masukan ( xi, i = 1,…, n) menerima sinyal xi dan menghantarkan sinyal ini ke semua unit lapisan di atasnya (unit tersembunyi),
d. Langkah 4
Setiap unit tersembunyi ( xi, i = 1,…, p) jumlahkan bobot sinyal masukannya dengan persamaan 2 dan 3,
(2)
(3)
e. Langkah 5
Langkah  5:  Tiap  unit  keluaran  ( yk,  k  =  1,…,  m) jumlahkan  bobot  sinyal  masukannya  dengan persamaan 4 dan 5,
in y e y _ 1 1 − + = (4)  = + = p j jk j k k w z w in y 1 0 _ (5)
f. Langkah 6
Tiap unit keluaran ( yk , k = 1,…, m ) menerima pola target yang saling berhubungan pada masukan pola pelatihan, hitung kesalahan informasinya dengan persamaan 6,
δ k = (t k -y k )f’(y_net k )=(t k -y k )y k (1-y k ) (6)
hitung  koreksi  bobot  menggunakan  persamaan  7  dan  8  (digunakan  untuk  memperbaharui  w jk nantinya),
Δw jk = α δ k z j (7)
Δw ok = α δ k ( 8)
Hitung koreksi biasnya (digunakan untuk memperbaharui w ok ), dan kirimkan δk ke unit-unit pada lapisan dibawahnya
g. Langkah 7
Setiap unit lapisan tersembunyi ( zj, j = 1… p) jumlahkan hasil perubahan masukannya (dari unit- unit lapisan diatasnya) dengan persamaan 9,
(9)
Kalikan dengan turunan fungsi aktivasinya untuk menghitung informasi kesalahannya,
(10)
Hitung koreksi bobotnya (digunakan untuk  memperbaharui voj nanti ) menggunakan persamaan 11 dan 12 ,
ΔV ji = α δ j x j
(11)
 = + = n i ij i j j v x v in z 1 0 _ ( ) in z e x f z _ 1 1 − + = =  = = m k jk k j w in 1 _   ( ) j j j in f in _ ' _    =
ΔV jo = α δ j (12)
h. Langkah 8
Masing-masing  unit output (y k ,  k=1,2,3,…m  )  dilakukan  pengupdetan  bias  dan  bobotnya (j=1,2,3,…,p ) sehingga menghasilkan bobot dan bias baru.
W jk (baru)=W jk (lama) + ΔW jk (13)
Demikian  juga  untuk  setiap  unit  tersembunyi  mulai  dari  unit  ke-1  sampai  dengan  unit  ke-p dilakukan pengupdetan bobot dan bias:
V ji (baru)=V ji (lama) + ΔV ij ) (14)
i. Langkah 9 : Uji kondisi behenti (akhir iterasi)
Untuk  membantu  proses  pengolahan  data  dengan  algoritma Backpropagation ,  penelitian  ini menggunakan software atau tools Matlab. Gambar 1 merupakan hasil pengolahan data training :

## Gambar 1. Hasil Training Bakpropagation
Terlihat  pada  gambar  1  alur Backpropagation 24  inputan  dengan  10 neuron  hidden  layer dan  1 keluaran. Performance dihitung dengan MSE, kemudian perhitungan berhenti pada iterasi ke-1077 dengan penyediaan iterasi maksimal sebanyak 10000 iterasi.  Selanjutnya pada gambar 2 adalah hasil regression perbandingan dari output dari JST dan target asli.

## Gambar 2. Hasil Data Regresi
Garis putus-putus yang berarti bahwa Y = T atau output hasil Bacpropagation dengan target sama. Pada gambar 2 nilai regresi 0.98686 yang menyatakan garis biru dan data sudah berada pada garis putus- putus yang memiliki arti output hampir sama dengan target.  Sedangkan pada gambar 4 adalah hasil training dan keluaran JST

## Gambar 3. Hasil Training Target dan Keluaran JST
Hasil output diperkirakan sudah sesuai dengan target seperti gambar 4. Hasil training yang cukup baik dengan  nilai  MSE  0,00099001.  Proses training yang  cukup  baik  tersebut  akan  digunakan  untuk  proses testing .

## Gambar 4. Hasil Testing
Hasil testing yang cukup baik dengan nilai MSE 0,19113 memperlihatkan bahwa antara keluaran JST dengan  target  memang  berbeda.  Perbedaan  keluaran  JST  ini  merupakan  hasil  prediksi  harga  jual  suku cadang mesin rokok Garniture untuk bulan dan tahun berikutnya. Tabel 4 adalah hasil perbandingan antara target data testing dengan keluaran JST yang berupa hasil prediksi:

## Tabel 4. Perbandingan Testing Target dan Keluaran JST
Target Keluaran JST 128993.131840909 155760.5063 130998.262483333 122343.0017 133441.742250000 140775.5375 157140.006834746 143928.162 152169.131931818 145029.1023 152922.556200000 153299.3231 155559.858166667 149284.7175 155013.610472222 152918.8213 153009.723150000 156058.0438 134287.842390000 164451.3105 133965.911958333 121974.1082 130909.383716667 133659.2829 171490.547029560 154836.3093 128487.552022727 119157.863 129057.931781250 119119.6316 130966.021879032 182375.629 130817.024350000 184978.344 131642.852550000 98269.02085 133392.432110000 162670.3189 134145.971833333 141639.2522 133549.391830000 147508.9756 133491.839268519 128462.9687 133480.661821429 130187.9301 133472.660214286 72040.73448

## 3.2.4 Proses Validasi Data
Proses  validasi  data  merupakan  proses  paling  akhir  dalam  penelitian  ini.  Proses  validasi  akan memperlihatkan seberapa akurat hasil prediksi menggunakan algoritma Backpropagation dengan data pada tabel 4. MSE ( Mean Square Error ) pada persamaan 15 yang digunakan untuk membandingkan antara data asli dengan data hasil output prediksi harga jual suku cadang mesin rokok.
( )
n y y MSE i i  − = 2 ˆ [9]
(15)
Maka  dengan  menjumlahkan  selisih  antara  data  asli  dengan  data  hasil output dari  perhitungan menggunakan tools Matlab, diperoleh hasil MSE untuk menentukan akurasi perhitungan dengan bantuan Matlab sebagai berikut:

## Gambar 5. Hasil Validasi Output Training
Hasil MSE dari proses training menunjukkan nilai 0,00099001 yang memiliki arti selisih atau error antara target asli dengan hasil output sangat kecil. Sedangkan proses testing juga menunjukkan nilai MSE yang cukup kecil sebesar 0,19113.

## 3.3 Hasil Penelitian
Seluruh rangkaian penelitian yang sudah dilaksanakan menghasilkan prediksi harga jual suku cadang mesin rokok Garniture ukuran DIM 2810x19 pada bulan dan tahun berikutnya. Sesuai dengan hasil training dan testing hasil prediksi yang dihasilkan pada bulan dan tahun berikutnya seperti tabel 5:
Tabel 5. Hasil prediksi tahun 2017/2018 Tahun Bulan Prediksi Harga Jual/pcs 2017 Januari Rp155.760.51 Februari Rp122.343.00 Maret Rp140.775.54 April Rp143.928.16 Mei Rp145.029.10 Juni Rp153.299.32 Juli Rp149.284.72 Agustus Rp152.918.82 September Rp156.058.04 Oktober Rp164.451.31 November Rp121.974.11 Desember Rp133.659.28 2018 Januari Rp154.836.31 Februari Rp119.157.86 Maret Rp119.119.63 April Rp182.375.63 Mei Rp184.978.34 Juni Rp98.269.02 Juli Rp162.670.32 Agustus Rp141.639.25 September Rp147.508.98 Oktober Rp128.462.97 November Rp130.187.93 Desember Rp72.040.73
Dari hasil tersebut dpata dianalisa bahwa harga jual suku cadang  mesin rokok  masih stabil dengan kenaikan dan penurunan harga yang signifikan selama 2 tahun kedepan. Dengan prediksi ini diharapkan dapat membantu CV. Bina Mekanik agar lebih mudah mengontrol harga jual suku cadang Garniture.

## 4. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Terkait  dengan  hasil  proses training dan testing yang  telah  dilaksanakan  menggunakan  algoritma Backpropagation dari Jaringan Syaraf Tiruan dengan 24 inputan, 10 hidden layer , learning rate 0,1 dan 1 output , maka diperoleh nilai error atau MSE yang cukup baik pada proses training sebesar 0,00099001 dan MSE pada proses testing sebesar  0,19113. Proses prediksi tersebut  menghasilkan harga Garniture untuk tiap bulannya di tahun 2017 dan 2018. Bulan Januari prediksi harga Graniture berada pada kisaran harga Rp  155.760.51,  analisanya  bahwa  harga  Garniture  yang  semakin  meningkat  tersebut  dapat direkomendasikan  pada  CV.  Bina  Mekanik  untuk  mewaspadai  munculnya  tambahan  biaya  atau penyusutan-penyusutan, yang pada akhirnya akan berpengaruh terhadap fluktuasi harga jual.

## 4.2 Rekomendasi
Berdasarkan kesimpulan penelitian rekomendasi yang perlu di berikan penulis adalah:
a. Perlu  adanya  perbaruan  terhadap  hasil  prediksi  yang  sudah  ada  saat  ini  dengan  menggunakan metode lain yang mungkin lebih efektif dan efisien.
b. Diperlukan  adanya  penelitian  mengenai  prediksi  terhadap  keuntungan  dari  hasil  penjualan Garniture.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Indrawanto,  C.  Eriyatin,  Fauzi,  A.  M.,  Machfud,  Sukardi,  dan  Soetrisno,  N.  “Perkiraan  Harga Akarwangi:  Aplikasi  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan”. Jurnal  Littri 13  (1),  14-20,  2007. http://ejurnal.litbang.pertanian.go.id/index.php/jptip/article/view/2829/2463
[2] Evanita, Noersasongko, Edi., “Prediksi Volume Lalu Lintas Angkutan Lebaran pada Wilayah Jawa Tengah  dengan  Metode  K-Means  Clustering  untuk  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS)”. Jurnal Simetris 7 (1), 199/208. 2016.
http://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/505
[3] Seniman.  “Logika  Fuzzy  dan  Program  Linier  untuk  Pengoptimalan  Perolehan  Laba  Dalam  Impor Barang”. Universitas Sumatera Utara , Medan, 2012.
[4] Subintara,  Reza.  “Prediksi  Pergerakan  Harga  Harian  Nilai  Tukar  Rupiah  (IDR)  Terhadap  Dollar Amerika  (USD)  Menggunakan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation ”. Universitas Dian Nuswantoro, 2016.
[5] Nuraeni,  Y.  “Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk  Mengukur  Tingkat  Korelasi  antara  NEM dengan IPK Kelulusan Mahasiswa”. Telkomnika 7 (3), 195-200. 2009.
http://dx.doi.org/10.12928/telkomnika.v7i3.594
[6] [6] Febriana, M. Arina, F., dan Ekawati, R. “Peramalan Jumlah Permintaan Produksi Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation ”. Jurnal Teknik Industri 1(2), 174-179, 2013. http://jurnal.untirta.ac.id/index.php/jti/article/view/140
[7] Sidauruk, Jenni. “Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Merek Kosmetik Yang Paling  Diminati  Konsumen  Menggunakan  Metode  Backpropogation”.  Jurnal  Pelita  Informatika  16 (3), 288-293, 2017. http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/444
[8] Jong,  Jek  Siang.  (2005). Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  Pemrogramannya  Menggunakan  MATLAB . Penerbit Andi, Yogyakarta.
[9] Prasetyo,  Eko.  (2012). Data  Mining  Mengolah  Data  Menggunakan  Matlab .  Penerbit  Andi, Yogyakarta.