## RANTAI PASOK BERAS PADA BULOG BERBASIS NEURAL NETWORK

## Muhammad Imam Ghozali
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: imam.ghozali@umk.ac.id

## ABSTRAK
Sebagai  lembaga  terpenting  dalam  menjaga  ketahanan  pangan  di  Indonesia,  perusahaan  umum (Perum)  Badan  urusan  Logistik  (BULOG)  sejak  didirikannya  memiliki  tugas  memasok  bahan  pangan, sehingga  pengetahuan  dan  pengalaman  BULOG  dalam  manajemen  rantai  pasok  pangan  dan  hasil pertanian  lainnya  seyogianya  dapat  diandalkan.  Namun  BULOG  belum  teruji  dalam  perspektif  masih menghadapi  berbagai  permasalahan  yang  sangat  kompleks,  yang  muncul  mulai  dari  masalah  pasokan gabah  di  level  petani,  proses  penggilingan  gabah  di  level  industri  penggilingan  ( miller ),  hingga  proses distribusi  beras  ke  level  konsumen.  Dengan  demikian,  sebagai  komoditas  pangan  utama,  permasalahan beras bukan hanya merupakan permasalahan ekonomi saja tetapi juga bersifat politis. Data mining dapat membantu  dalam  memprediksi  suatu  sistem,  sehingga  dapat  dilakukan  pada  penelitian  ini  agar  prediksi lebih  tepat  dan  akurat.  Penelitian  ini  teknik  yang  dipakai  ialah neural  network  backpropagation ,  ada beberapa tahap dalam peneilitian ini yaitu tahap pengumpulan data historik, pengolahan data, model atau metode  yang  diusulkan,  eksperimen  pada  model  tersebut,  evaluasi  dan  validasi  hasil.  Pada  hasil  analisa menunjukan  bahwa  model  ini  mempunyai  tingkat  kesalahan  atau  error  yang  kecil  atau  didalam backpropagation  sering  disebut  dengan mean  square  erorr (MSE).  Disimpulkan  bahwa  teknik data mining menggunakan neural  network  backpropagation dapat  menghasilkan  suatu  nilai  error  yang minimal sehingga tepat dan akurat untuk menentukan jumlah pasokan beras pada tahun berikutnya.
Kata kunci: pasok beras, supply chain, data mining, neural network backpropagation, mean square erorr .

## ABSTRACT
As  the  most  important  institutions  in  maintaining  food  security  in  Indonesia,  a  general  (Housing) affair Logistics Agency (Bulog) since its inception has the task of supplying food, so that the knowledge and  experience  in  supply  chain  management  BULOG  food  and  other  agricultural  products  should  be reliable. However, BULOG untested in perspective still faces various problems that are complex, ranging from  problems  arising  at  the  level  of  farmers'  grain  supply,  grain  milling  process  at  the  level  of  the milling  industry  (miller),  until  the  rice  distribution  to  the  consumer  level.  Thus,  as  the  main  food commodities, rice is not only a problem of economic problems but also political. Data mining can help in predicting the system, so it can be done in this study to be more precise and accurate predictions. For this study are the techniques used Backpropagation Neural Network, there's some stage in the stage Extensive historical  data  collection,  data  processing,  or  the  model  proposed  method,  experiments  on  the  model, evaluation and validation of the results. In research results of the analysis show that this model has an error rate or a small error in the backpropagation or often called the mean square erorr (MSE). It was concluded  that  data  mining  techniques  using  backpropagation  neural  network  can  generate  an  error value is minimal so precise and accurate way to determine the amount of supply of rice in the next year.
Keywords: rice supply  chain,  supply  chain,  data  mining,  neural  network  backpropagation,  mean  Square error.

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai  lembaga  terpenting  dalam  menjaga  ketahanan  pangan  di  Indonesia,  perusahaan  umum (Perum)  badan  urusan  logistik  (BULOG)  sejak  didirikannya  memiliki  tugas  memasok  bahan  pangan, sehingga  pengetahuan  dan  pengalaman  badan  urusan  logistik  (BULOG)  dalam  manajemen  rantai  pasok pangan dan hasil pertanian lainnya seyogianya dapat diandalkan.
Adanya demand atau  permintaan  merupakan  langkah  awal  terjadinya  aktifitas  logistik.  Secara konsep, siklusnya berjalan dari bawah ke atas turun lagi ke bawah, maksudnya adalah adanya permintaan akan  diteruskan  terhadap  elemen  produsen,  dan  diteruskan  lagi  terhadap  elemen  supplier  bahan  baku, kemudian rantai tersebut mulai bergerak ke bawah lagi, dari supplier - produsen - konsumen kembali.
Dalam penelitian ini, kegiatan forecasting tersebut dilakukan karena adanya permintaan atas kebutuhan beras yang terus berkesinambungan dari tahun ke tahun dengan jumlah yang sangat signifikan, terutama di  daerah  dengan  kepadatan  penduduk  yang  tinggi,  daerah  rawan  bencana  dan  daerah  yang  bukan merupakan  lumbung  padi  atau surplus beras.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  analisa  ke  depan  sebagai antisipasi awal.
Peramalan dengan pendekatan metode analytical hierarchi process (AHP) memiliki kelemahan yaitu tidak  adanya  pengujian  secara  statistik  sehingga  tidak  ada  batas  kepercayaan  dari  model  yang  terbentuk dan ketergantungan dari input utamanya. Input utama ini berupa persepsi seorang sehingga dalam hal ini melibatkan  subyektifitas  selain  itu  juga  model  menjadi  tidak  berarti  jika  seseorang  tersebut  memberikan penilaian yang keliru.
Dari penelitan yang pernah ada dengan judul sistem pasokan sayuran ke ritel modern yang melakukan pendekatan  metode  analisis  deskriptif  memiliki  kelemahan  yaitu  Pengamatan  pada  subjek  studi  hanya dilakukan satu kali yang dapat diibaratkan sebagai “potret” hingga tidak dapat diketahui perubahan yang terjadi  dengan  berjalannya  waktu,  Selain  itu  apabila  ditemukan  suatu  masalah,  kita  tidak  dapat menentukan sebab-akibatnya.
Dengan metode artificial neural network (Jaringan Syaraf Tiruan) yang diterapkan dalam salah satu aktifitas  logistik,  yaitu  peramalan  ( forecasting ),  maka  prediksi  pemenuhan  kebutuhan (demand) masyarakat  akan  Beras  diharapkan  dapat  diselesaikan  dengan  optimal  dikarenakan  sifat  dari  metode  ini yang fleksibel tanpa perlu mengklasifikasikan atau menginterpretasikan terlebih dahulu pola data historik yang ada. Fleksibelitas metode artifical neural network (ANN) itu disebabkan oleh keunggulan metode ini yang  dapat  mengenali  pola  suatu  data  historik  pada  saat  pembentukan  jaringannya  dengan  cara  proses pembelajaran dan pelatihan ( self learning ). Lebih tepatnya metode neural network (Jaringan Syaraf Tiruan) yang diterapkan adalah backpropagation .

## 1.1 Konsep Supply Chain Management (SCM)
Konsep supply  chain merupakan  konsep  baru  dalam  melihat  persoalan  logistik.  Konsep  lama melihat  logistik  sebagai  persoalan  itern  masing-masing  perusahaan  dan  pemecahannya  di  titik  beratkan pada  pemecahan  secara  intern  diperusahaan  masing-masing.  Dalam  konsep  baru  ini,  masalah  logistik dilihat  sebagai  masalah  yang  lebih  luas  dan  terbentang  sangat  panjang  mulai  dari  bahan  baku  sampai produk  jadi  yang  digunakan  oleh  konsumen  akhir  [5][9][10][12].  Konsep  rantai  pasok  yang  relatif  baru sebetulnya tidak sepenuhnya baru karena  konsep tersebut merupakan perpanjangan dari konsep logistik. Hanya  manajemen  logistik  lebih  terfokus  pada  pengaturan  aliran  di  dalam  suatu  perusahaan,  sedangkan manajemen rantai pasok  menganggap bahwa integrasi dalam  suatu perusahaan  tidaklah  cukup.  Integrasi harus  dicapai  untuk  seluruh  mata  rantai  pengadaan  barang,  mulai  dari  yang  paling  hulu  sampai  dengan yang paling hilir [12][14].
Oleh karena itu, rantai pasok terfokus pada pengaturan aliran barang antar perusahaan yang terkait, dari hulu  sampai  hilir  bahkan  sampai  pada  konsumen  terakhir. P erbedaan  dari  manajemen  logistik  dan manajemen rantai pasok dapat dilihat pada Tabel 1 [7].
Tabel 1. Perbedaan manajemen logistik dan manajemen rantai pasok
Manajemen Logistik Manajemen Rantai Pasok
Mengutamakan  pengelolaan,  termasuk  arus  barang dalam perusahaan. Mengutamakan  arus  barang  antar  perusahaan, dari yang paling hulu sampai yang paling hilir.
Berorientasi  pada  perencanaan  dankerangka  kerja menghasilkan rencana tunggal arus barang daninformasi di seluruh perusahaan.
Atas dasar kerangka kerja,mengusahakan hubungan  dan  koordinasi  antara  proses  dari perusahaan  dalam bussiness  pipeline, mulai  dari pemasok sampai kepada pelanggan.

## 1.2 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  syaraf  tiruan  merupakan  sistem  pemroses  informasi  yang  memiliki  karakteristik  mirip dengan jaringan syaraf biologi [6]. Jaringan syaraf tiruan  merupakan  sistem komputasi  yang didasarkan atas  pemodelan  sistem  syaraf  biologis (neuron) melalui  pendekatan  dari  sifat-sifat  komputasi  biologis (biological computation) [8][11]. J aringan syaraf tiruan dibentuk sebagai generalisasi model matematika dari jaringan syaraf biologi dengan asumsi sebagai berikut :
1) Pemrosesan informasi terjadi pada banyak elemen sederhana ( neuron ).
2) Sinyal dikirimkan diantara neuron-neuron melalui penghubung- penghubung.
3) Penghubung antar neuron memiliki bobot yang akan memperkuat atau memperlemah sinyal.
4) Untuk  menentukan  keluaran (output), setiap neuron menggunakan  fungsi  aktivasi  yang dikenakan  pada  penjumlahan  masukan (input) yang  diterima.  Besarnya  keluaran (output) ini selanjutnya  dibandingkan  dengan  suatu  batas  ambang  [6]. Neuron adalah  unit  pemroses informasi yang menjadi dasar dalam pengoperasian jaringan syaraf tiruan [2].
Prinsip  terpenting  yang  harus  diperhatikan  dalam  sinkronisasi  aktivitas-aktivitas  sebuah  supply chain  adalah  menciptakan  hasil  yang  lebih  besar,  tidak  hanya  bagi  tiap  anggota  rantai  tetapi  bagi keseluruhan sistem. Kesuksesan implementasi dari prinsip ini membutuhkan perubahan- perubahan pada tingkatan  strategis  maupun  taktis.  Berikut  7  prinsip Supply  Chain  Management untuk  membantu  para manajer dalam merumuskan strategi pelaksanaan Supply Chain Management [1][2], yaitu:
1) Segmentasi pelanggan berdasarkan kebutuhannya.
2) Sesuaikan jaringan logistik untuk melayani kebutuhan pelanggan yang berbeda.
3) Dengarkan signal pasar dan jadikan signal tersebut sebagai dasar dalam perencanaan kebutuhan (demandplanning) sehingga bisa menghasilkan ramalan yang konsisten dan alokasi sumber daya yang optimal.
4) Diferensiasi  produk  pada  titik  yang  lebih  dekat  dengan  konsumen  dan  percepat  konversinya  di sepanjang rantai supply .
5) Kelola  sumber-sumber supply secara  strategis  untuk  mengurangi  ongkos  kepemilikan  dari material maupun jasa.
6) Kembangkan strategi teknologi untuk keseluruhan rantai supply yang mendukung pengambilan keputusan  berhirarki  serta  berikan  gambaran  yang  jelas  dari  aliran  produk,  jasa,  maupun informasi.
Adopsi  pengukuran  kinerja  untuk  sebuah supplychain secara  keseluruhan  dengan  maksud  untuk meningkatkan pelayanan kepada konsumen akhir

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dengan  metode Artificial  Neural  Network (  Jaringan  Syaraf  Tiruan  )  yang  diterapkan  dalam  salah satu  aktifitas  logistik,  yaitu  permalan  ( forecasting ),  maka  prediksi  pemenuhan  kebutuhan (Demand) masyarakat  akan  Beras  diharapkan  dapat  diselesaikan  dengan  optimal  dikarenakan  sifat  dari  metode  ini yang fleksibel tanpa perlu mengklasifikasikan atau menginterpretasikan terlebih dahulu pola data historik yang ada. Fleksibelitas metode Artifical Neural Network itu disebabkan oleh keunggulan metode ini yang dapat  mengenali  pola  suatu  data  historik  pada  saat  pembentukan  jaringannya  dengan  cara  proses pembelajaran  dan  pelatihan  ( self  learning ).  Lebih  tepatnya  metode Neural  Network (Jaringan  Syaraf Tiruan) yang diterapkan adalah Backpropagation .

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini untuk mendapatkan data-data yang diperlukan penulis menggunakan beberapa metode pengumpulan data sebagai berikut:
1) Data Primer
Data  primer  diperoleh  melalui  pengamatan  secara  langsung  mengenai  mekanisme  pengadaan hingga pemasokan beras, pengadaan dan jumlah permintaan
2) Data Sekunder
Data Sekunder diperoleh dari penelitian lainnya yang relevan dengan penelitian ini.

## 2.2 Metode Pengolahan Awal Data
Data yang digunakan adalah data pasokan beras tahun 2008-2011, data terdiri dari jumlah pasokan per bulan. Untuk Pengolahan data awal pasokan beras dapat dilihat pada Tabel 2, berikut:

## Tabel 2. Pengolahan data awal pasokan beras
No Bulan Tahun 2011 2010 2009 2008 Jumlah  Jumlah  Jumlah  Jumlah 1 Januari 678 467 943 643 2 Februari 4455 3176 12564 10564 3 Maret 8567 5243 15634 13134 4 April 11666 10652 22121 17121 5 Mei 5338 4652 13834 10834 6 Juni 2783 1373 7840 7840 7 Juli 771 587 964 664 8 Agustus 4322 3175 12874 9874 9 September 8446 5043 16433 12133 10 Oktober 8702 5243 16822 12222 11 November 10423 8343 20150 16150 12 Desember 6250 4356 17821 11821

## 2.3 Proses Transformasi Data
Untuk proses transformasi data awal pasokan beras dapat dilihat pada Tabel 3, berikut:
Tabel 3. Proses tranformasi data awal pasokan beras
Tahun Januari Februari Maret April Mei Juni 2008 0.106502 0.47303 0.567978 0.715277 0.483005 0.372393 Juli Agustus September Oktober November Desember 0.107278 0.447539 0.530997 0.534285 0.679403 0.51947 2009 Januari Februari Maret April Mei Juni 0.117586 0.54692 0.66034 0.9 0.593839 0.372393 Juli Agustus September Oktober November Desember 0.118362 0.558373 0.689859 0.70423 0.827182 0.741138 2010 Januari Februari Maret April Mei Juni 0.1 0.200083 0.276448 0.476282 0.254613 0.133472 Juli Agustus September Oktober November Des 0.104433 0.200046 0.269059 0.276448 0.390976 0.243678 2011 Januari Februari Maret April Mei Juni 0.107795 0.247335 0.399252 0.513743 0.279958 0.185564 Juli Agustus September Oktober November Desember 0.111231 0.242422 0.394782 0.404239 0.467821 0.313651

## 2.4 Eksperimen dan Pengujian Metode
Dalam  bagian  ini  akan  melakukan  pengujian  terhadap  data  pasokan  beras  tahun  2008  yang  mana datanya akan di uji melalui tahap-tahap atau langkah-langkah dari algoritma. Transformasi data awal pada tahun 2008 dapat dilihat pada Tabel 4, berikut ini:
Tabel 4. Transformasi data awal pasokan beras tahun 2008
Tahun Januari Februari Maret April Mei Juni 2008 0.106502 0.47303 0.567978 0.715277 0.483005 0.372393 Juli Agustus September Oktober Novemb er Desember 0.107278 0.447539 0.530997 0.534285 0.679403 0.51947
Pada eksperimen proses transformasi ke dalam metode backpropagation bias dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Proses transformasi data ke dalam backpropagation
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 0.1065 02 0.473 03 0.5679 78 0.7152 77 0.4830 05 0.3723 93 0.1072 78 0.4475 39 0.5309 97 0.5342 85 X11 X12 X Target 0.679403 0.51947 0.117586 Xtarget = 0.117586
α= 0.3
1) Langkah 0: Inisialisasi semua bobot dengan bilangan acak kecil:
Z 1 Z 2 Z 3 1 0.1 0.3 -0.1 X 1 0.5 0.1 -0.5 X 2 -0.2 0.1 0.2 X 3 0.1 -0.2 -0.3 X 4 0.3 0.1 -0.1 X 5 -0.4 0.4 0.2 X 6 0.3 0.5 -0.1 X 7 0.2 0.2 -0.1 X 8 -0.1 -0.3 0.4 X 9 0.1 0.1 -0.5 X 10 0.4 -0.1 -0.1 X 11 -0.3 0.2 0.1 X 12 0.2 0.3 -0.2
2) Langkah 1 Jika kondisi penghentian belum terpenuhi, lakukan langkah 2 sampai dengan 8 3) Langkah 2 Untuk setiap pasang data pelatihan, lakukan langkah 3 sampai dengan 8

## Fase I: Propagasi Maju
4) Langkah 3
Tiap unit masukkan menerima sinyal dan meneruskan ke unit tersembunyi 5) Langkah 4
Hitung semua keluaran di unit tersembunyi (Zj):
(1)
(2)
Znet1=v1 ‐ 0+x1 . v1 ‐ 1+x2 . v1 ‐ 2+x3 . v1 ‐ 3+x4 . v1 ‐ 4+x5 . v1 ‐ 5+x6 . v1 ‐ 6+x7 . v1 ‐ 7+x8 . v1 ‐ 8+x9 . v1 ‐ 9 +x10 . v1 ‐ 10+x11 . v1 ‐ 11+x12 .v1 ‐ 12 =   0.1+0.106502. 0.5+0.47303. ‐ 0.2+0.567978. 0.1+0.715277.
0.3+0.483005. ‐ 0.4+0.372393. 0.3+0.107278.0.2+0.447539.
‐ 0.1+0.530997. 0.1+0.534285.0.4+0.679403. ‐ 0.3+0.51947. 0.2
Zj=ƒ ( Z netj ) =
Zj=ƒ ( Z net1 ) =
= 0.596795 Zj=ƒ ( Z net2 ) = = 0.705551 Zj=ƒ ( Z net3 ) =
= 0.394652

## 6) Langkah 5
Hitung semua jaringan di unit keluaran (y k )
(3)
(4)
= -0,1 + 0.596795. 0,2 + 0.705551.0,1 + 0.394652. (-0,4) = -0.0679467
(5)
= = 0.51698
Fase II : Propagasi Mundur
7) Langkah 6
 k =(t k -y k ) f’(y_net k )= (t k -y k ) y k (1-y k ) (6)
 1 =(t 1 -y 1 ) f’(y_net 1 )= (t 1 -y 1 ) y 1 (1-y 1 ) = ( 0.117586 -  0.51698 ) 0.51698 (1-0.51698) = -0.0997333
= ( 0.54692-  0.51698 ) 0.51698 (1-0.51698) = 0.00747637 = ( 0.66034-  0.51698 ) 0.51698 (1-0.51698) = 0.0357987 = ( 0.9 -  0.51698 ) 0.51698 (1-0.51698) = 0.0956446
Misal dengan menggunakan α = 0,3 Δw kj = α  k z j Δw 10 = α  1 (1) = 0,3 . (-0.0997333) . (1) = -0.02992
Dengan cara yang sama maka : ∆W0 = -0.02992 ∆W1 = 0.00224291 ∆W2 = 0.0107396
∆W3 = 0.0286934

## 8) Langkah 7
Hitung  factor  δ  unit  tersembunyi  berdasarkan  kesalahan  di  setiap  unit  tersembunyi  zj (j=1,2,3,…,p)
= 1- W 11= (-0,0997333) . 0,00224291 = -0.000223693 = 2- W 12= 0.00747637 . 0.0107396 = 0.0000802932 = 3- W 13= 0.0357987 . 0.0286934 = 0.00102719
Faktor kesalahan   unit tersembunyi δj = δ_netj f’(z_netj)= δ_net zj (1-zj) δ1 = δ_net z1 (1-z1) = (-0,000223693) . 0,596795 . (1- (0,596795)) = -0.0000538274 δ2 = δ_net z2 (1-z2) = 0,0000802932 . 0,705551. (1- (0,705551)) = 0.0000166808 δ3 = δ_net z3 (1-z3) = 0,00102719. 0,394652 . (1- (0,394652)) = 0.000245398 ∆vji=α δj.xi ∆v10=α δ1=0,3.(-0,0000538274).1= -0.0000161482 ∆v20=α δ2=0,3. ( 0,0000166808).1= 0.00000500424 ∆v30=α δ3=0,3.( 0,000245398).1= 0.0000736194

## Fase III : Perubahan Bobot
Perubahan bobot garis yang menuju unit keluaran wkj (baru)= wkj (lama) + ∆wkj w10 (baru)= w10 (lama) + ∆w10= -0,1- 0.02992=  -0.12992 w11 (baru)= w11 (lama) + ∆w11= 0,2 + 0.00224291 = 0.202243 w12 (baru)= w12 (lama) + ∆w12= 0,1+ 0.0107396 =  0.11074 w13 (baru)= w13 (lama) + ∆w13= -0,4 + 0.0286934 =  -0.371307
Vji (baru) = vji (lama) + ∆vji V1-0 (baru) = v1-0 (lama) + ∆v1-0
= 0,1 - 0.0000161482 = 0.0999839 V2-0 (baru) = v1-0 (lama) + ∆v1-0 = 0,1 + 0.00000500424 = 0.100005 V3-0 (baru) = v1-0 (lama) + ∆v1-0
= 0,1 + 0.0000736194 = 0.100074

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Algoritma Pembelajaran Backpropagation
Proses  awal  dari  algoritma  pembelajaran Backpropagation adalah  menentukan  arsitektur  jaringan. Model arsitektur jaringan pada kasus ini dapat dilihat pada Gambar 1, berikut:
1) Menentukan Arsitektur Jaringan
Gambar 1. Arsitektur Jaringan . . . 1 Y 1 Z 1 Z 2 Z 3 1 X 1 X 2 X 12 V 1-0 V 2-0 V 3-0 V 1-1 V 3-1 V 2-1 V 1-2 V 3-2 V 2-2 V 1- 12 V 3- 12 V 2-12 W 0 W 1
W 2 W 3
2) Menentukan besarnya α = 0,3
3) Menentukan besarnya error = 10-5=0,00005
4) Menentukan besarnya epoch=1000
5) Menentukan fungsi aktifasi= sigmoid biner 6) Menentukan data pelatihan
Tabel 4. Nilai a & b pelatihan penyaluran
a b 22121 467
Nilai  a  &  b  pelatihan  penyaluran  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.  Jika  fungsi  aktivasi  dengan menggunakan sigmoid biner  (range  0  sampai  dengan  1),  maka  data  harus  ditransformasikan  [0,1].  Tapi akan  lebih  baik  di  transformasikan  pada  range  [0,1  0,9]  karena  fungsi sigmoid nilainya  tidak  pernah  0 ataupun 1.
Untuk mentransformasikan dengan rumus :
X’ = (7)
Keterangan: X’ = Hasil Transformasi
x
= Data awal a = Nilai Minimal data awal b = Nilai maximal data awal

## 3.2 Uji Akurasi
Pengujian  uji  akurasi  menggunakan  Software data  mining yaitu  Rapidminer,  untuk  uji  pertama melalui  data  sample  yaitu  data  pasokan  tahun  2008-2011,  pada  bagian  bulan  akan  dihilangkan  untuk mendapatkan  akurasi  yang  lebih  tinggi,  target  dijadikan  sebagai  label  dalam  rapidminer  sehingga  untuk hasilnya menggunakan software rapidminer bisa dilihat pada gambar 2, berikut :
Gambar 2. Proses Pemberian Label Untuk Uji Akurasi

## 3.3 Uji Validasi
Untuk  pengujiannya  menggunakan  Software data  mining yaitu  Rapidminer,  untuk  uji  pertama melalui  data  hasil  transformasi  dari  data  pengadaan  beras  tahun  2008-2011.  Sehingga  muncul  pola sebanyak 36 dan terdiri dari 12 bulan. Target dari masing-masing bulan di ubah attributnya menjadi label supaya  tingkat  errornya  kecil.  Proses  import  data  dan  validasi  dapat  lihat  pada  Gambar  3,  serta  untuk proses validasi dengan rapidminer menggunakan neural network dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Proses Validasi Dengan Rapidminer Menggunakan Neural Network

## Gambar 4. Arsitektur Backpropagation Rapidminer
Arsitektur Backpropagation Rapidminer  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Pada  Gambar  4  tersebut terdapat 13 input, 1 bias dan terdapat 9 hidden layer, pada output terdapat 1 yaitu besarnya prediksi data beras tahun berikutnya.
Tabel 5. Penenentuan error
Training cycles Learning rate Momentum Root MSE 500 0,3 0,2 0,226 500 0,4 0,2 0,215 500 0,5 0,2 0,217 500 0,6 0,2 0,239 500 0,7 0,2 0,227 500 0,8 0,2 0,212
Dari  hasil  eksperimen  uji  training  menunjukkan  bahwa  penentuan  error  pada  Tabel  5,  didapatkan root Mean Square  error (MSE)  terkecil  yaitu  dengan  menggunakan Training  cycles 500, Learning  rate 0,8 dan momentum 0,2.

## Gambar 5. Prediksi Pasokan Beras Pada Bulan Berikutnya
Prediksi  pasokan  beras  pada  bulan  berikutnya  dapat  dilihat  pada  Gambar  5,  menunjukkan  bahwa menggunakan  metode Artificial  Neural  Network  ( ANN)  lebih  baik  dibandingkan  metode  yang sebelumnya. Pada penelitian ini dengan mengimplementasikan metode Artificial Neural Network (ANN) dalam forecasting maka masalah yang ada sudah bisa teratasi.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitan  di  dapatkan  data  prediksi  beras  untuk  tahun  berikutnya  dengan  menggunakan Neural Network algoritma Backpropagation dengan Learning rate 0,8 dan momentum 0,2 mendapatkan paling  kecil  errornya.  Dengan  metode Artificial  Neural  Network (ANN)  pola  prediksi  penentuan pengadaan beras tahun berikutnya menjadi lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ardiansyah.  2005.  Manajemen  Rantai  Pasokan  Penyediaan  Barang (Supply  Chain  Management) Bagian  Hulu  Produk  Susu  Pasteurisasi  [skripsi].  Bogor:  Fakultas  Pertanian,  Institut  Pertanian Bogor.
[2] Arisandi HS. 2006. Analisis Sistem Pasokan Buah-Buahan ke Ritel Modern dengan Supply Chain Management (Kasus  PT.  Moenaputra  Nusantara,  Pondok  Melati,  Bekasi).  Bogor:  Fakultas Pertanian, InstitutPertanian Bogor.
[3] Dewi,  GC;  E.  Gumbira-Sa’id,  dan  I.  Fahmi  (2006).  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Kinerja Rantai  Pasokan  Beras.  Studi  kasus  di  Perum  Bulog,  Jawa  Barat.  Jurnal  Pangan  Edisi  no 46/XV/Januari 2006.
[4] Gumbira-Sa'id,  E  (2009).  Kecenderungan  Global  Dan  Visi  Peningkatanan  Ketahanan  Pangan Melalui BULOG.FGD BULOG dan MB-IPB. Jakarta, 25Agustus 2009 IFPRI. 2009.
[5] Hermawan, Arief. 2006. Jaringan Saraf Tiruan,. Yogyakarta : ANDI.
[6] Jong  Jek  Siang.  2004.  Jaringan  Saraf  Tiruan  dan  Pemrogramannya  Menggunakan MATLAB.Yogyakarta: ANDI.
[7] Miranda,ST dan Drs.Amin Widjaja Tunggal Ak,MBA. (2007), Manajemen Logistik Dan
[8] Supply Chain Management. Jakarta: Harvarindo.
[9] Patuelli,  R.,  A.  Reggiani,  P.  Nijkamp,  U.  Blien.  2006.  New  Neural  Network  Methods  for Forecasting Regional Employment. The Tinbergen Institute, The Institute for Economic Research of The  Erasmus  Universiteit  Rotterdam,  Universiteit  van  Amsterdam,  and  VrijeUniversiteit Amsterdam.
[10] Pujawan IN. 2005. Supply Chain Management Ed ke-1. Surabaya: GunaWidya
[11] Risyana W. 2008. Kinerja Supply Chain Management Komoditi Ayam Nenek (Grand Parent Stock Broiler) di  PT.  Galur  Prima  Cobbindo  Sukabumi  [skripsi].  Bogor:  Fakultas  Pertanian.  Institut Pertanian Bogor.
[12] Sekarwati, Ade Kemal. 2004.Jaringan Syaraf Tiruan. (7 Juli 2006)
[13] Turban,  E,  Rainer  Jr,  R.K.,  Porter,  R.E.  (2001). Introduction  to  Information  Technology .John wiley& sons, USA.
[14] Van  der  Vorst.  2001.Enviromental  Supply  Chain  Management:  Using  Life  Cycle  Assessment  to Structure Supply Chains. Agribusiness Risk 1-13.
[15] Van  der  Vorst.  2006.  Performance  Measurement  in  Agri-Food  Supply-Chain  Networks:  An Overview. Di dalam: Ondersteijn CJM, Wijnands RBM, Huirne&Kooten Q, editor. Quantifying the Agri-Food Supply Chain. Belanda: Springer. hlm 13-24.