Penelitian ini mempunyai tujuan untuk memprediksi jumlah ekspor batubara ke depan. Sektor pertanian mempunyai peran sangat penting dan strategis dalam ekonomi nasional. Produksi dalam negeri membuat pemerintah terus menerapkan kebijakan ekspor batubara sesuai dengan negara tujuan utama. Penelitiaan ini menggunakan Jaringan Saraf Tiruan dengan algoritma backpropagation mencari model arsitektur terbaik untuk memprediksi jumlah ekspor batubara. Hasil prediksi menjadi bahan acuan pemerintah dalam menentukan kebijakan pemerintah dalam meningktkan jumlah ekspor batubara. Penelitian ini terdiri dari 12 variabel input dengan 1 target. Ad4 model arsitektur untuk pengujian data yang akan digunakan untuk prediksi, yaitu model 12-8-1, model 12-16-1, model 12-32-1 dan model 12-64-1. Model arsitektur terbaik yang diperoleh adalah model arsitektur 12-16-1 dengan akurasi 100%, jumlah epoch 2602 dan MSE adalah 0,0032. Hasil prediksi menunjukkan tingkat akurasi  100%

Nani Hidayati

Saifullah Saifullah

Solikhun Solikhun

Indonesian

STMIK Jakarta Journal Online

  
65 
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) 
Volume 3,  22 Agustus 2019, ISSN : 2581-2327 
Jaringan Syaraf Tiruan Memprediksi Ekspor Minyak Sawit Menurut 
Negara Tujuan Utama 
 
Saifullah, Nani Hidayati dan Solikhun 
AMIK Tunas Bangsa Pematang Siantar 
Jl. Sudirman, Proklamasi, Pematang Siantar Sumatera Utara 21143 
choro_ATB@yahoo.com, solikhun@amiktunasbangsa.ac.id  
 
 
ABSTRAK 
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi ekspor minyak sawit sesuai dengan negara tujuan utama. 
Indonesia merupakan negara pengekspor minyak kelapa sawit terbesar di dunia. Selain peluang ekspor 
yang semakin terbuka, pasar domestik untuk minyak kelapa sawit dan minyak inti sawit masih cukup besar. 
Pendapatan negara di sektor ekspor harus dapat diprediksi untuk membantu mengatur peraturan keuangan 
negara khususnya tentang ekspor minyak sawit. Motode yang digunakan untuk memprediksi ekspor kelapa 
sawit adalah menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan algoritma backpropagation. Penelitian ini 
menggunakan 12 variabel input, dan 1 layer tersembunyi. Menggunakan 4 model arsitektur untuk menguji 
data yang akan digunakan untuk prediksi, yaitu model 12-4-1, 12-8-1, 12-16-1 dan 12-32-1. Hasil dari 
model arsitektur terbaik adalah model arsitektur 12-8-1 dengan akurasi 100%. Selanjutnya model ini 
digunakan untuk memprediksi ekspor minyak sawit dan mendapatkan prediksi dengan akurasi 91%. 
 
Kata Kunci : Minyak Kelapa Sawit, Ekspor, Prediksi, Backpropagation, Jaringan Syaraf Tiruan 
 
PENDAHULUAN 
Peranan sektor pertanian sangat 
penting untuk menyokong perekonomian 
nasional. Data Badan Pusat Statistik (BPS) 
Nasional menunjukkan kontribusi sektor 
pertanian terhadap Produk Domestik Bruto 
(PDB) cukup besar yaitu sekitar 13,14 persen 
pada tahun 2017. 
Kelapa sawit merupakan komoditas 
ekspor Indonesia selain gas logam. Konsumsi 
minyak dunia mengalami peningkatan 
permintaan pada tahun 2018 dengan mengacu 
kepada pertumbuhan yang kuat pada kuartal 
pertama 2018. Hal ini merupakan 
kesempatan  untuk Indonesia yang menjadi 
produsen kelapa sawit. Total ekspor minyak 
kelapa sawit pada 4 tahun terakhir cenderung 
mengalami peningkatan kecuali pada tahun 
2016 yang mengalami penurunan. Rata-rata 
peningkatan berkisar antara 9,44 sampai 
dengan 16,06 persen per tahun  dan pada 
2016 menurun sebesar 13,96. 
Dalam membuat kebijakan mengenai 
ekspor minyak kelapa sawit tentu 
membutuhkan data-data yang akurat dan 
indikator-indikator tersendiri. Penetapan 
regulasi harus menguntungkan bagi negara, 
petani dan masyarakat banyak. (Sadono, 
2008). 
Pendapatan negara di bidang ekspor 
harus mampu diprediksi untuk membantu 
menetapkan regulasi financial negara. 
(Pakaja, Naba and Purwanto, 2012). 
Kecerdasan buatan merupakan bagian 
dari ilmu komputer yang mempelajari 
bagaimana membuat sebuah mesin yang bisa 
mengerjakan pekerjaan layaknya pekerjaan 
manusia atau lebih baik dari pekerjaan 
manusia. Jaringan syaraf tiruan (JST) adalah 
merupakan bagian dari kecerdasan buatan 
yang dapat melakukan sebuah 
prediksi(Solikhun and Safii, 2017). 
Algoritma yang digunakan pada penelitian ini 
adalah algoritmaBackpropagatio (Anwar, 
2011),(Sudarsono, 2016). 
Penelitian ini akan memberikan sebuah 
prediksi jumlah ekspor minyak sawit. Hasil 
prediksi minyak sawit dapat dijadikan acuan 
dalam menentukan kebijakan ke depan. 
METODE PENELITIAN 
Rancangan Kegiatan 
Penelitian ini menggunakan metode 
penelitian Studi Literatur  dengan pokok 
penelitian adalah jumlah ekspor kelapa sawit 
berdasarkan negara tujuan utama. Data 
diambil dari Badan Pusat Statistik Nasional 
Indonesia.  
  
66 
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) 
Volume 3,  22 Agustus 2019, ISSN : 2581-2327 
 
Gambar 1. Alur Kerja Penelitian 
 
Sumber Data 
Data diambil dari dari Badan Pusat 
Statistik Nasional (bps.go.id)yaitu  data 
ekspor minyak sawit dari tahun 2002 sampai 
dengan tahun 2015. Data dapat dilihat pada 
tabel 1. 
 
Tabel 1. Data Mentah Ekspor Minyak Sawit  
 
 
Jaringan Syaraf Tiruan 
Berdasarkan arsitekturnya, model 
Jaringan Saraf Tiruan digolongkan menjadi 
tiga yaitu (Windarto, 2017) :  
1. Jaringan Layar Tunggal (Single Layer 
Network)  
 
Gambar 2. Jaringan Layar Tunggal 
 
2. Jaringan Layar Jamak (Multilayer Net) 
Jaringan dengan lapisan jamak memiliki ciri 
khas tertentu yaitu memiliki 3 jenis lapisan 
yakni lapisan input, lapisan output, dan 
lapisan tersembunyi.  
 
Gambar 3. Jaringan Layar Jamak 
 
3. Jaringan Reccurent (Reccurent 
Network) 
Algoritma Backpropagation 
Terdapat 3 fase dalam pelatihan 
Backpropagation, yaitu fase maju (feed 
forward), fase mundur (back propagation), 
dan fase modifikasi bobot. (Nurmila, 
Sugiharto and Sarwoko, 2005),(Agustin, 
2012)(Febrina, Arina and Ekawati, 
2013)(Kusmaryanto, 2014). 
 
HASIL DAN PEMBAHASAN 
Pendefenisian Input dan Target 
Data harus diubah ke dalam bentuk 
angka antara 0 sampai dengan 1. Untuk data 
pelatihan digunakan data ekspor minyak 
sawit dengan 12 data input yaitu data tahun 
2002 sampai dengan tahun 2013 dengan 
target tahun 2014 sedangkan untuk data 
pengujian menggunakan 12 data input yaitu 
data tahun 2003 sampai dengan 2014 dengan 
target tahun 2015. 
 
Tabel 2. Daftar Kriteria Data Pelatihan dan 
Pengujian 
Pelatihan Pengujian 
No Kriteria Keterangan No Kriteria Keterangan 
1 X1 Data Tahun 
2002 
1 X1 Data Tahun 
2003 
2 X2 Data Tahun 
2003 
2 X2 Data Tahun 
2004 
3 X3 Data Tahun  
2004 
3 X3 Data Tahun  
2005 
4 X4 Data Tahun 
2005 
4 X4 Data Tahun 
2006 
5 X5 Data Tahun 
2006 
5 X5 Data Tahun 
2007 
6 X6 Data Tahun 
2007 
6 X6 Data Tahun 
2008 
7 X7 Data Tahun 
2008 
7 X7 Data Tahun 
2009 
8 X8 Data Tahun 
2009 
8 X8 Data Tahun 
2010 
9 X9 Data Tahun 
2010 
9 X9 Data Tahun 
2011 
10 X10 Data Tahun 
2011 
10 X10 Data Tahun 
2012 
11 X11 Data Tahun 
2012 
11 X11 Data Tahun 
2013 
12 X12 Data Tahun 
2013 
12 X12 Data Tahun 
2014 
13 Target Data Tahun 
2014 
13 Target Data Tahun 
2015 
 
  
67 
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) 
Volume 3,  22 Agustus 2019, ISSN : 2581-2327 
Pendefenisian Output 
 Hasil yang diharapkan pada tahap 
pendefenisian ini adalah untuk mencari pola 
menentukan nilai terbaik dalam memprediksi 
ekspor minyak kelapa sawit berdasarkan 
negara tujuan utama. Hasil pengujian adalah 
sebagai berikut : 
a. Output dari penelitian ini adalah pola 
arsitektur terbaik untuk memprediksi 
ekspor kelapa sawit berdasarkan negara 
tujuan utama dengan melihat error 
minimum. 
b. Kategorisasi Output pelatihan (train) dan 
pengujian (test) 
 
Tabel 3. Data Kategorisasi 
No Keterangan Error 
Minimum 
1 Benar < = 0.05 
2 Salah > 0.05 
 
Pengolahan Data 
 Pengolahan data dilakukan dengan 
bantuan Matlab R2011A. aplikasi perangkat 
lunak yang dapat menyelesaikan soal-soal 
matematika. Data ditransformasikan dengan 
rumus : 
 
X’ = 
0,8 (𝑋−𝑋𝑚𝑖𝑛)
𝑋𝑚𝑎𝑥−𝑋𝑚𝑖𝑛
+ 0.1     (1) 
 
Tabel 4. Data Mentah Pelatihan dan Pengujian 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Tabel 5. Data Mentah Pelatihan dan Pengujian 
Lanjutan 
 
 
Tabel 6. Transformasi data Pelatihan dan 
Pengujian 
 
 
Perancangan Arsitektur Jaringan Syaraf 
Tiruan 
Jaringan yang digunakan untuk dalam 
memprediksi jumlah ekspor minyak kelapa 
sawit menurut negara tujuan utama dengan 
backpropogation dengan langkah 
pembelajaran  feedforward. Jaringan ini 
memiliki lapisan-lapisan, yaitu lapisan  
masukan (input),  lapisan keluaran (output) 
dan beberapa lapisan  tersembunyi (hidden). 
Parameter-parameter dalam pembentukan 
jaringan backpropagation  menggunakan 12 
variabel input layer, 1 hidden layer dan 1 
output layer. Adapun model arsitektur yang 
digunakan untuk mendapatkan arsitektur 
terbaik dalam jaringan syaraf tiruan ini 
adalah sebagai berikut : 
 
Tabel 7. Karakteristik Arsitektur 
Karakteristik Spesifikasi 
Arsitektur 1 hidden layer 
Data Input 12 
Hidden Layer 4, 8, 16, 32 
Goal 0.01 
Maksimum Epochs 100000 
Learning Rate 0.1 
Training Function traingd 
 
 
 
 
  
68 
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) 
Volume 3,  22 Agustus 2019, ISSN : 2581-2327 
Pemilihan Arsitektur Terbaik 
Setelah selesai melakukan pelatihan 
dan pengujian terhadap model 12-4-1, 12-8-
1, 12-16-1,  12-32-1 menggunakan data-data 
yang ada, maka di hasilkan output berupa 
akurasi kebenaran, jumlah epochs dan MSE 
dari setiap model. Arsitektur yang terbaik 
dapat dilihat dari tingkat akurasi kebenaran, 
sedikit banyaknya epochs dan besar kecil nya 
MSE. Berikut adalah data akurasi, jumlah 
epochs dan MSE dari model yang telah diuji. 
 
Tabel 8. Hasil Rekapitulasi Model 
 
 
Berdasarkan hasil diatas maka didapat 
model arsitektur terbaik diantara model 12-4-
1, 12-8-1, 12-16-1 dan 12-32-1 adalah model  
12-16-1 dengan akurasi kebenaran 100%, 
jumlah epochs 47 dan MSE sebesar 
0.009599767. Berikutnya model ini dapat 
digunakan untuk memprediksi ekspor kelapa 
sawit menurut negara tujuan utama. 
 
Hasil Pelatihan Dan Pengujian Model 
Arsitektur 12-16-1 
Berikut hasil pelatihan dan pengujian 
model arsitektur 12-16-1 : 
 
Tabel 9. Hasil Pelatihan dan Pengujian Model 
Arsitektur 12-16-1 
 
 
 
Gambar 4. Pelatihan Model Arsitektur 12-16-1 
 
Prediksi Ekspor Minyak Sawit Menurut 
Negara Tujuan Utama 
Rumus yang digunakan untuk 
menormalisaksikan hasil prediksi Ekspor 
Minyak Sawit adalah sebagai berikut : 
 
x =((x’ – 0,1)(x.max-xmin)/0,8)) + x.min (2) 
 
Keterangan : 
x’  = Data Normalisasi 
x.max = Data Maksimal Asli 
x.min = Data Minimal Asli 
 
Tabel 10. Hasil Prediksi Ekspor Minyak Sawit 
Menurut Negara Tujuan Utama 
 
 
Dari tabel diatas merupakan hasil prediksi 
ekspor kelapa sawit menurut tujuan utama 
dengan menggunakan arsitektur terbaik 6-12-
1  menunjukkan MSE=0,010258 dengan 
tingkat akurasi 90,91 %. 
 
KESIMPULAN 
Berdasarkan penelitian diatas dapat ditarik 
kesimpulan antara lain : 
1. Jst dengan Algoritma Backpropagation 
dapat digunakan untuk mencari model 
  
69 
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) 
Volume 3,  22 Agustus 2019, ISSN : 2581-2327 
dalam memprediksi ekspor minyak sawit 
Banyaknya hidden layer tidak menjamin 
kualitas pengujian semakin baik. 
2. Dari lima arsitektur yang di uji yaitu 12-
4-1, 12-8-1, 12-16-1 12-32-1 , didapatkan 
arsitektur 12-8-1 adalah arsitektur terbaik 
dengan akurasi 100% dan MSE 
0.009599767. 
 
UCAPAN TERIMA KASIH 
Ucapan terimakasih kami sampaikan kepada 
Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat 
Direktorat Jenderal Penguatan Riset dan 
Pengembangan Kementerian Riset, 
Teknologi dan Pendidikan Tinggi atas 
pendanaan Penelitian Dosen Pemula (PDP) 
tahun pelaksanaan 2019. 
 
DAFTAR PUSTAKA 
[1] . Agustin, M. (2012) ‘Penggunaan 
Jaringan Syaraf Tiruan 
Backpropagation untuk Seleksi 
Penerimaan Mahasiswa Baru pada 
Jurusan Teknik Komputer di Politeknik 
Sriwijaya’, Universitas Diponegoro, 
02, pp. 4–32. 
[2] . Febrina, M., Arina, F. and Ekawati, R. 
(2013) ‘Peramalan Jumlah Permintaan 
Produksi Menggunakan Metode 
Jaringan Syaraf Tiruan (Jst) 
Backpropagation’, Jurnal Teknik 
Industri, 1(2), pp. 174–179. 
[3] . Kusmaryanto, S. (2014) ‘Jaringan 
Saraf Tiruan Backpropagation untuk 
Pengenalan Wajah Metode Ekstraksi 
Fitur Berbasis Histogram’, Jurnal 
EECCIS Vol. 8, No. 2, Desember 
2014, 8(2), pp. 193–198. 
[4] . Nurmila, N., Sugiharto, A. and 
Sarwoko, E. (2005) ‘Algoritma Back 
Propagation Neural Network untuk 
Pengenalan Karakter Huruf Jawa’, 
Jurnal Masyarakat Informatika, ISSN 
2086-4930, 1(1), pp. 1–10. doi: 
http://dx.doi.org/10.14710/jmasif.1.1. 
[5] . Pakaja, F., Naba, A. and Purwanto 
(2012) ‘Peramalan Penjualan Mobil 
Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan 
dan Certainty Factor’, Eeccis, 6(1), pp. 
23–28. 
[6] . Pratiwi, S. H. (2016) ‘Growth and 
Yield of Rice (Oryza sativa L.) on 
various planting pattern and addition of 
organic fertilizers’, Gontor 
AGROTECH Science Journal, 2(2), 
pp. 1–19. doi: 
10.21111/agrotech.v2i2.410. 
[7] . Sadono, D. (2008) ‘Pemberdayaan 
Petani: Paradigma Baru Penyuluhan 
Pertanian di Indonesia’, Jurnal 
Penyuluhan, 4(1). doi: 
10.25015/penyuluhan.v4i1.2170. 
[8] . Solikhun and Safii, M. (2017) 
‘Jaringan Saraf Tiruan Untuk 
Memprediksi Tingkat Pemahaman 
Siswa Terhadap Mata Pelajaran 
Dengan Menggunakan Algoritma 
Backpropagation’, Jurnal Sains 
Komputer & Informatika (J-SAKTI), 
1(1), pp. 24–36. Available at: 
http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.
php/jsakti. 
[9] . Sudarsono, A. (2016) ‘Jaringan Syaraf 
Tiruan Untuk Memprediksi Laju 
Pertumbuhan Penduduk Menggunakan 
Metode’, Media Infotama, 12(1), pp. 
61–69. 
[10] . Windarto, A. P. (2017) ‘Implementasi 
Jst Dalam Menentukan Kelayakan 
Nasabah Pinjaman Kur Pada Bank 
Mandiri Mikro Serbelawan Dengan 
Metode Backpropogation’, J-SAKTI 
(Jurnal Sains Komputer dan 
Informatika), 1(1), pp. 12–23. 
[11] . Badan Pusat Statistik (BPS) Nasional, 
Online : www.bps.go.id. Diakses 07 
Maret 2019. 
[12] . Badan Pusat Statistik (2017) ‘Statistik 
Kelapa Sawit Indonesia 2017’, CV. 
Dharmaputra, Jakarta. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 


Jaringan Syaraf Tiruan Memprediksi Ekspor Minyak Sawit Menurut Negara Tujuan Utama

http://ejournal.jak-stik.ac.id/index.php/sentik/article/download/2686/2140

Jaringan Syaraf Tiruan Memprediksi Ekspor Minyak Sawit Menurut Negara Tujuan Utama

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

STMIK Jakarta Journal Online