## Penentuan Harga Jual Produk Pisau pada UKM ”Bareng Jaya” Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan

## Nanik Susanti
Dosen Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi Universitas Muria Kudus Email: naniksusanti26@gmail.com

## ABSTRAK
Tujuan  utama  sebuah  perusahaan  adalah  mencari  laba  yang  optimal.  Laba  yang  optimal diperoleh dengan menekan biaya dan meningkatkan harga jual produk. Penentuan harga jual merupakan salah  satu  kebijakan  yang  penting  dalam  perusahaan  karena  dengan  penetapan  harga  jual  yang  benar akan  dapat  mempengaruhi  volume  penjualan  dan  laba  yang  di  dapat  perusahaan.  Pada  penelitian  ini menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan  berbasis backpropagation untuk  menentukan  harga  jual produk. Hasil penelitian  yang optimal dan cukup akurat adalah dengan arsitektur jaringan 2-5-1, yakni 1  lapisan input dengan  2 neuron ,  1  lapisan hidden dengan  5 neuron dan  1  lapisan output dengan  1 neuron . Parameter yang digunakan fungsi aktivasi tansig dan fungsi pelatihan trainrp , dengan toleransi error 0,001, learning  rate 0,05  serta  maksimum epoch 402  iterasi  selama  5  detik.  Nilai  MSE  yang dihasilkan adalah 0,000999 dan nilai koefisien korelasi untuk sebesar 0,999945.
Kata Kunci : Harga Jual,  Jaringan Syaraf Tiruan, Bacpropagation

## ABSTRACT
The  main  purpose  of  a  company  is  looking  for  the  optimal  profit  .  Optimal  profit  obtained  by reducing  costs  and  increasing  selling  prices  .  Sale  pricing  policy  is  one  that  is  important  in  the determination of the company because the price is really going to affect the volume of sales and profits in  the  company  can  be  .  In  this  study,  using  a  method  based  on  back  propagation  neural  network  to determine  the  selling  price  .  The  results  are  optimal  and  is  quite  accurate  with  2-5-1  network architecture  ,  ie  1  input  layer  with  two  neurons  ,  one  hidden  layer  with  5  neurons  and  1  output  layer with 1 neuron . Parameters used tansig activation function and training functions trainrp , with an error tolerance of 0.001 ,  learning rate of 0.05 and  a  maximum of 402  iterations  epoch  for 5 seconds . The resulting MSE values are 0.000999 and the correlation coefficient of 0.999945.
Keywords : Selling Price , Neural Networks, Bacpropagation

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1. LATAR BELAKANG
Perusahaan-perusahaan yang tumbuh dan berkembang baik di bidang industri, jasa maupun dagang mempunyai  tujuan  mencapai  laba  yang  optimal,  sehingga  mendorong  persaingan  antar  perusahaan. Untuk  mencapai  laba  yang  optimal  maka  perusahaan  harus  dapat  menekan  biaya  dan  meningkatkan penjualan  atau  keduanya  dilakukan  secara  bersamaan.  Besar  kecilnya  biaya  ini  berpengaruh  terhadap penentuan  harga  pokok  yang  nantinya  dapat  menghitung  harga  jual  per  kemasan  produk.  Perhitungan harga  jual  produksi  harus  dilakukan  secara  teliti  dengan  memperhitungkan  jumlah  biaya  yang  telah dikeluarkan  dalam  memproduksi  suatu  produk  dan  laba  yang  telah  ditargetkan  perusahaan[1]. Penentuan  harga  jual  merupakan  salah  satu  kebijakan  yang  penting  dalam  perusahaan  karena  dengan
penetapan  harga  jual  yang  benar  akan  dapat  mempengaruhi  volume  penjualan  dan  laba  yang  di  dapat perusahaan[2].
Pada  penelitian  ini  akan  diterapkan  model Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation untuk menentukan  harga  jual  produk  pada  usaha  dagang  pisau.  Jaringan  saraf  tiruan  merupakan  salah  satu teknik data  mining yang  dapat  meningkatkan  penerimaan  dalam  area  bisnis  karena  kemampuannya untuk  belajar  dan  mendeteksi  hubungan  antara  variabel  nonlinear  .  Jaringan  saraf  tiruan  juga memungkinkan  analisis  yang  lebih  dalam  terhadap  data  yang  besar  terutama  yang  memiliki kecenderungan  untuk  berfluktuasi  dalam  periode  waktu[10].  Elastisitas  dan  kemampuan  beradaptasi adalah keuntungan dari Jaringan saraf tiruan sehingga menarik minat banyak peneliti lain . Sejak dekade terakhir  ,  model  jaringan  syaraf  tiruan  telah  digunakan  luas  di  bidang  bisnis,  keuangan  dan  ekonomi untuk beberapa tujuan seperti peramalan time series dan
pengukuran kinerja[11].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. TINJAUAN PUSTAKA
Menurut [4]  yang  membahas tentang penentuan harga beli  handphone  bekas. Dalam penelitian  ini, dilakukan  perhitungan  untuk  menentukan  harga  pembelian  handphone  bekas  berdasarkan  parameter kondisi    handphone,  pasaran  harga  beli  dan  pasaran  harga  jual.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah logika fuzzy Tsukamoto Menurut [5] yang mengkaji tentang prediksi harga pembelian tembakau di beberapa propinsi di Pulau Jawa. Prediksi harga pembelian tembakau ini dilakukan menggunakan metode neural network . 2.2. LANDASAN TEORI

## 2.2.1. Harga Jual
Harga adalah nilai barang atau jasa yang diungkapkan dalam satuan rupiah atau satuan uang lainnya. Sedangkan  harga  jual  adalah  nilai  yang  dibebankan  kepada  pembeli  atau  pemakai  barang  dan  jasa. Dalam hal ini harga jual merupakan suatu yang digunakan untuk mendapatkan sejumlah kombinasi dari barang dan jasa serta pelayanannya.
Menurut  [6]  harga  jual  adalah  harga  jual  meliputi  biaya  yang  dikeluarkan  untuk  produksi  dan distribusi, ditambah dengan jumlah laba yang diinginkan.
Menurut [7] ada tiga  bentuk penetapan harga jual, yakni : penetapan harga jual oleh pasar ( Market Pricing ), penetapan harga jual oleh pemerintah ( Government  Controlled Pricing ) dan penetapan harga jual yang dapat dikontrol oleh Perusahaan ( Administered or Business controlled pricing ). Tujuan pokok penentuan harga jual yaitu mencapai target return on investment atau target penjualan, memaksimumkan  laba,  meningkatkan  penjualan  dan  mempertahankan  atau  memperluas  pesan  pasar, mengurangi persaingan dan menstabilkan harga. Keputusan Penetapan Harga Jual Penetapan harga akan meliputi keputusan hal-hal berikut[7] :
1. Menetapkan harga dasar ( basic price ), yaitu menetapkan tingkat harga ( price level ) termasuk adaptasinya terhadap perubahan-perubahan siklus yang mungkin terjadi.
2. Menetapkan hubungan harga antara produk dalam satu product line ( product-line pricing)

## 2.2.2. Algoritma Backpropagation
Salah  satu  algoritma  pelatihan artificial  neural  network yang  banyak  dimanfaatkan  dalam  bidang pengenalan  pola  adalah Backpropagation . Backpropagation merupakan  suatu  teknik  pelatihan supervised learning yang paling sering digunakan dan juga metode yang sangat baik dalam menangani masalah  pengenalan  pola-pola  kompleks.  Jaringan Backpropagation terdiri  dari  banyak  lapisan yakni[8]:
1. Lapisan input (1 buah) yang terdiri dari 1 hingga n input . 2. Lapisan tersembunyi (minimal 1 buah) yang terdiri dari 1 hingga p unit tersembunyi.
3. Lapisan output (1 buah) yang terdiri 1 hingga m unit output . Algoritma pelatihan Backpropagation pada dasarnya terdiri dari 3 tahapan[3] yaitu : 1. Tahap umpan maju ( feedforward )
2. Tahap umpan mundur ( backward )
3. Tahap pengupdatean bobot dan bias
Persiapan awal yang harus dilakukan dalam algortima pelatihan Backpropagation adalah : Inisialisasi  bobot-bobot  ( W i )  konstanta  laju  pelatihan  (  ),  toleransi error (E)  atau  nilai  bobot  (  ) (bila  menggunakan  nilai  bobot  sebagai  acuan  untuk  berhenti),  serta  set  maksimal epoch /perubahan bobot (jika menggunakan banyaknya epoch sebagai acuan untuk berhenti). Untuk  rincian  tahap  pertama  ( feedforward )  dalam  algoritma  pelatihan Backpropagation adalah sebagai berikut[3]:
1. Setiap unit input x i (dari unit ke-1 hingga ke-n pada lapisan input ) mengirimkan sinyal input ke setiap input yang berada pada lapisan tersembunyi.
2. Masing-masing  unit  pada  di  lapisan  tersembunyi  (dari  unit  ke-1  hingga  unit  ke-p)  dikalikan dengan  bobotnya  dan  dijumlahkan  serta  ditambahkan  dengan  biasnya  sesuai  dengan persamaan(1) di bawah ini :
    n i ji i j j v x v net z 1 0 _
(1)
Vj0 =  bias  pada  unit  tersembunyi  j  aplikasikan  fungsi  aktivasinya  untuk  menghitung  sinyal keluarannya,  dan  kirimkan  sinyal  ini  ke  seluruh  unit  pada  lapisan  di  atasnya  (unit  keluaran) sesuai persamaan (2) dbawah ini :
  j j net z f z _  (2)
3. Masing-masing unit output ( y k , k=1,2,3,…m) dikalikan dengan dengan bobot dan dijumlahkan serta ditambahkan dengan biasnya sesuai dengan persamaan(3) dibawah ini :
    p j j i k k k z w net y 1 0 _ (3)
Wk0 =  bias  pada  unit  keluaran  k  dan  aplikasikan  fungsi  aktivasinya  untuk  menghitung  sinyal keluarannya sesuai persamaan (4) dbawah ini :
  k k net y f y _  (4)
Untuk rincian tahap kedua ( backward ) dalam algoritma pelatihan Backpropagation adalah[3]: 1. Masing-masing  unit output ( y k ,  k=1,2,3,…m)  menerima  pola  target t k sesuai  dengan  pola masukan/ input saat  pelatihan  dan  kemudian  informasi  kesalahan/ error lapisan  (  k )  dihitung. (  k )  dikirim  ke  lapisan  dibawahnya  dan  digunakan  untuk  menghitung  besarnya  koreksi bobotnya dan bias (Δ W jk dan Δ W 0k ) antara hidden layer dengan lapisan output sesuai dengan persamaan(5) di bawah ini :  k = ( t k - y k ) f ’( y_net k ) = ( t k - y k ) y k (1- y k ) (5)
2. Hitung suku perubahan bobot W jk (yang akan digunakan untuk merubah bobot W jk ) dengan laju
 sesuai persamaan(6) di bawah ini :
Δ W kj =  k z j (6)
dengan nilai k = 0,1,2,3,…..m;  j = 0,1,2,…p
3. Hitung perubahan bias dengan persamaan(7) di bawah ini :
Δ W 0k =  k (7)
4. Pada setiap unit pada  hidden  layer (dari unit ke-1 hingga ke-p;  i=1,…n; k=1,…m) dilakukan penghitungan informasi kesalahan hidden layer (  j ) .  j kemudian digunakan untuk menghitung besar  koreksi  bobot  dan  bias  (Δ V jk dan  Δ V 0k )  antara  lapisan input dan hidden  layer sesuai dengan persamaan(8) di bawah ini :
   m k kj k j v net 1 _   (8)
Sehingga diperoleh persamaan(9) :
 j =  net j f ’(  _net k ) =  net j z j (1- z j ) (9)
Untuk rincian tahap ketiga (pengupdatean bobot dan bias) yakni[3] :
1. Masing-masing  unit output /keluaran  ( y k ,  k=1,2,3,…m)  dilakukan  pengupdatean  bias  dan bobotnya  (j=0,1,2,…p)  sehingga  menghasilkan  bobot  dan  bias  baru  yang  ditulis  dengan persamaan(10) dibawah ini : W kj (baru) = W kj (lama) + Δ W kj
(10)
Demikian  juga  untuk  unit  pada hidden  layer (mulai  dari  unit  ke-1  sampai  dengan  unit  ke-p) dilakukan    peng update an  bobot  dan  bias.  Jika  dituliskan  dalam  persamaan  maka  diperoleh persamaan (11) dbawah ini :
2. sebagai berikut :
V ji (baru) = V ji (lama) + Δ V jj
(11)
Kemudian uji nilai-nilai bobot dan bias yang baru hingga kondisi berhenti (iterasi terakhir).

## 2.2.3. Metode Evaluasi Performa Prediksi
Perhitungan  kesalahan  merupakan  pengukuran  bagaimana  jaringan  dapat  belajar  dengan  baik sehingga  jika  dibandingkan  dengan  pola  yang  baru  akan  mudah  dikenali.  Kesalahan  pada  keluaran jaringan  merupakan  selisih  antara  keluaran  sebenarnya  dan  target.Persamaan    yang  digunakan  untuk mengukur performa dari hasil suatu prediksi dalam bentuk perhitungan kesalahan[9]:
a. Mean-Squared Error diperoleh persamaan(12) dbawah ini :
(12)
b. Correlation Coefficient diperoleh persamaan(13) dbawah ini :
dimana (13)
Keterangan: p = nilai prediksi ( output jaringan)
a = nilai actual (target data actual)
n = banyaknya data

## 2.3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang dilakukan adalah metode penelitian eksperimen, dengan tahapan penelitian seperti berikut:
1. Pengumpulan Data (Data Gathering )
Data yang digunakan adalah data harga jual produk pisau pada UKM Desa Vokasi Hadipolo 2. Pengolahan Awal Data (Data Preprocessing )
a. Penentuan data input dan output (target) Data input adalah  data  jumlah  ketersediaan  produk  pisau  dan  harga  dasar  produk  pisau sedangkan output (target) adalah  harga jual produk pisau. b. Normalisasi Data
Sebelum  digunakan  untuk  proses  pelatihan,  perlu  dilakukan  penskalaan  terhadap  harga-harga input dan target sedemikian hingga data-data input dan target tersebut masuk dalam suatu range tertentu  yang  disebut preprocessing atau  normalisasi  data  menggunakan  software  MATLAB. Sebab-sebab  utama  data  dinormalisasi  adalah  agar  kestabilan  taburan  data  dicapai.  Selain  itu berguna  untuk  menyesuaikan  nilai  data  dengan  range  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  dalam jaringan.

## 3. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini metode yang diusulkan adalah metode JST berbasis backpropagation . Pada tahap pemodelan  yang  menggunakan  metode  JST  berbasis backpropagation dilakukan  untuk  menghasilkan arsitektur jaringan syaraf yang optimal. Tahap ini terdiri dari:
a. Menentukan Parameter Pembelajaran
Maksimum Epoch = 1000 Besar Galat(toleransi error ) = 0,001 Fungsi training = trainrp(resilient backpropagation) Learning Rate = 0,05 b. Menentukan Fungsi Aktivasi
Fungsi sigmoid bipolar digunakan pada proses pembobotan node input ke hidden dengan range (-1,1) . Sedangkan pada output layer, fungsi aktivasi yang digunakan adalah fungsi identitas. Penentuan parameter neural  network dilakukan dengan  mencari  nilai terbaik dari hidden neuron yang digunakan. Berikut ini tabel 1 adalah hasil dari percobaan yang telah dilakukan untuk penentuan jumlah neuron pada hidden lay er.

## Table 1 Perbandingan Hasil Eksperimen
Eksperimen ke- Arsitektur Jaringan Max Epoch Waktu MSE Koefisien korelasi 1 2-3-1 1000 7 detik 0,00188 0,99896 2 2-4-1 873 6 detik 0,000996 0,999945 3 2-5-1 402 5 detik 0,000999 0,999945
Berdasarkan  beberapa  eksperimen  yang  telah  dilakukan  tersebut,  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan teroptimal  untuk  prediksi  harga  jual  produk  pisau  adalah  arsitektur  2-5-1.  Arsitektur  ini  terdiri  dari  1 lapisan input dengan 2 neuron , 1 lapisan hidden dengan 5 neuro n dan 1 lapisan output dengan 1 neuron . Nilai  MSE  yang  dihasilkan  adalah  0,000999  dan  nilai  koefisien  korelasi  0,999945.  Gambar  1 merupakan arsitektur jaringan dapat dilihat di bawah ini:
bw bv y Z5 z2 z1 x2 x1 v22 V21 v2 8 w 81 w21 w11 w 0 1 v08 v0 2 V 01 . . . Bias hidden Bias output Input layer Hidden layer Output layer Ketersediaan Barang Harga Dasar Barang Gambar 1 Arsitektur Jaringan
Dari hasil trainin g yang telah dilakukan menghasilkan grafik evaluasi, antara lain
1. Performance
Performance digunakan  untuk  mengetahui  perhitungan  kesalahan  yang  terjadi  dari  hasil perbandingan  antara  hasil output jaringan  dengan  target output .  Perhitungan  kesalahan  yang digunakan adalah Mean Square Error (MSE) yaitu rata-rata kuadrat dari selisih antara outpu t jaringan dengan target output terlihat pada gambar 2:
Gambar 2 Plot Performance 2. Regression
Regression digunakan untuk evaluasi dengan menggunakan koefisien korelasi terhadap respon jaringan dan target yang diharapkan.Nilai koefisien korelasi 0,99945 tersebut sudah mendekati 1  menunjukkan  hasil  yang  baik  untuk  kecocokan  output  jaringan  dengan  target  ditunjukkan oleh gambar 3:

## Gambar 3 Plot Regression
Pada gambar 4, pelatihan jaringan telah memberikan hasil prediksi yang cukup akurat yang ditunjukkan oleh  kedekatan  output  jaringan  (o)  dan  target  (*).  Dimana  sebagian  besar  sudah  berdekatan    (hampir menempati posisi yang sama). Hasil terbaik terjadi jika posisi (o) dan (*)  berada pada posisi yang sama.
Gambar 4 Perbandingan antara target dengan output jaringan untuk data pelatihan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  eksperimen,  mulai  tahap  awal  hingga  evaluasi,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa penentuan  harga  jual  produk    menggunakan  metode  JST    berbasis bacpropagatian yang  optimal  dan cukup akurat adalah dengan arsitektur jaringan 2-5-1, yakni 1 lapisan input dengan 2 neuron , 1 lapisan hidden dengan  5 neuron dan  1  lapisan output dengan  1 neuron .  Parameter  yang  digunakan  fungsi aktivasi  tansig  dan  fungsi  pelatihan trainrp  (Resilient  Bacpropagation) ,  dengan  toleransi error 0,001, learning  rate 0,05  serta  maksimum epoch sebanyak  402  dengan  waktu  5  detik.  Nilai  MSE  yang dihasilkan adalah 0,000999 dan nilai koefisien korelasi sebesar 0,99945.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Aini,  N.,  2008, Analisis  Penentuan  Harga  Jual  Perkemasan  Produk  Terhadap  Laba  Yang Dihasilkan Pada Pt. Indofood Cbp Sukses Makmur Tbk Palembang, Polite knik PalComTech Palemba, Jurusan Akuntansi.
[2]  Nurfaidah, I., 2008, Analisis Penetapan Harga Jual Produk Pada Perusahaan Roti Pelangi, Universitas Sebelas Maret
[3]  Jong  Jek  Siang,  2004 Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  Pemrogramanya  Menggunakan MATLAB . Yogyakarta: Penerbit Andi
[4]  Sejati, Y. W. P. et all , 2008, Implementasi Fuzzy Set Dan Fuzzy Infekence System
Tsukamoto Pada Penentuan Harga Beli Handphone Bekas , Universitas Kristen Duta Wacana, Jurusan Teknik Informatika
[5]  Wahyudi, D. Dan Shahab, A., 2006, Optimasi Biaya Pembelian Tembakau Dengan
Memanfaatkan Linear Programming Dan Neural Network , Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
[6]  Aliminsya h dan panji. 2003. Kamus Istilah Akuntansi .Bandung: CV. Yrama Widya
[7]  Soemarso, SR., 2003, Akuntansi Suatu Pengantar Jilid Ke 1, Jakarta: Salemba Empat
[8]  Sri Kusumadewi, 2003, Artificial Intelegence (Teknik dan Aplikasinya) . Yogyakarta: Penerbit Andi
[9]  Ian  H.  Witten  and  Eibe  Frank,  2005, Data  Mining  Practical  Machine  Learning  Tools  and Techniques . San Fransisco: Elsevier Inc.
[10]  Ayodele  A.A.  et  all,  2012, Stock  Price  Prediction  using  Neural  Network  with  Hybridized Market  Indicators , Journal  of  Emerging  Trends  in  Computing  and  Information  Sciences, VOL. 3, NO. 1, January 2012
[11]  E.  Avci, 2007 , Forecasting  Daily  and  Sessional  Returns  of  the  Ise-100  Index  with  Neural
Network Models ,  Dogus Universitesi Dergisi, vol. 2, no. 8, 2007