## PREDIKSI TIME SERIES PRODUKSI CRUDE PALM OIL MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR REGRESSION DENGAN OPTIMASI PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
Subhan Panji Cipta 1 , Mambang 2 , dan Yuslena Sari 3
1), 2) Teknologi Informasi, Universitas Sari Mulia
3) Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Lambung Mangkurat Email : panji.cipta@gmail.com 1 , mambang@unism.ac.id 2 , yuzlena@ulm.ac.id 3

## ABSTRAK
Minyak  sawit  merupakan  minyak  yang  paling  banyak  dikonsumsi  di  dunia.  Indonesia  sendiri  merupakan  negara  penghasil minyak sawit terbesar di dunia. Selain itu, perkebunan sawit merupakan komoditas devisa utama negara dan juga menyerap jutaan tenaga kerja. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat model prediksi minyak sawit mentah (Crude Palm Oil) dengan menggunakan  data  produksi  time  series  bulanan  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan  yang  diambil  karena  prediksi  produksi merupakan acuan untuk mengetahui keuntungan, biaya dan kebijakan bisnis lainnya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Support Vector Regression dengan optimasi Particle Swarm Optimization. Model yang dihasilkan pada penelitian ini adalah parameter C sebesar 628.88548 dan gamma 410.324 pada kernel RBF yang menghasilkan R2 untuk data uji sebesar 0,999.
Kata Kunci : Minyak Sawit Mentah, Regresi Vektor Dukungan, Optimasi Gerombolan Partikel, Deret Waktu.

## ABSTRACT
Palm oil is the most consumed oil in the world. Indonesia itself is the largest palm oil producing country in the world. In addition, oil palm plantations are the country's main foreign exchange commodity and also absorb millions of workers.  The purpose of this study is to make a prediction model of crude palm oil (Crude Palm Oil) using monthly time series production data in the province of South Kalimantan, that was taken because the prediction of production is a reference to find out the profits, costs and another business policies. The method that was used in this study is Support Vector Regression with Particle Swarm Optimization optimization.  The model that was produced in this study are the parameter C of 628.88548 and gamma of 410.324 in the RBF kernel, which produces R2 for the test data of 0.999.
Keywords : Crude Palm Oil, Support Vector Regression, Particle Swarm Optimization, Time Series.

## I. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  agraris  dimana  sektor pertanian menjadi andalan dalam pembangunan nasional. Dimasa lalu bidang pertanian menjadi tolak ukur ekonomi Indonesia  melalui  peranannya  dalam  pemasukan  Produk Domestik  Bruto  (PDB),  penyerapan  tenaga  kerja, penghasil  ekspor  dan  lain-lain.  Hal  itulah  yang  membuat sebagian  masyarakat  masih  mempertahankan  kegiatan pertanian  walaupun  Indonesia  telah  menjadi  negara industri  (Tim  Riset  PASPI,  2017).  Salah  satunya  kelapa sawit,  dimana  kelapa  sawit  menjadi  komoditas  utama penghasil devisa negara yang cukup besar dengan luas area perkebunan  34,18%  dari  luas  perkebunan  kelapa  sawit dunia  selain  itu  kelapa  sawit  juga  berkontribusi  dalam peningkatan  taraf  hidup  masyarakat  Indonesia  melalui penyediaan  lapangan  pekerjaan  (Wirahma,  Seto  and Athoillah,  2014).  Minyak  nabati  merupakan  salah  satu produk  yang  di  hasilkan  dari  perkebunan  kelapa  sawit. Sejak tahun 1960-an konsumsi minyak beralih ke minyak nabati,  dimana  sebelumnya  konsumsi  minyak  dan  lemak
didominasi oleh minyak hewani. Minyak nabati utama yang menguasai pasar global yaitu minyak kelapa sawit, minyak kedelai,  minyak  bunga  matahari  dan  minyak rapeseed . Dilihat dari data oil world pada tahun 2017 minyak sawit merajai pasar global yakni 39% dan diikuti minyak kedelai sebesar  33%,  sedangkan  di  tempat  ketiga  dihuni  minyak rapeseed  atau  minyak  kanola  sebesar  17%  dan  minyak bunga  matahari  berada  di  nomor  terakhir  dengan  10% (Wirahma,  Seto  and  Athoillah,  2014).  Peningkatan permintaan  produk  olahan  kelapa  sawit  sejalan  dengan upaya  perusahaan  untuk  menambah  produksi,  selain  itu perusahaan  juga  berusaha  untuk  menambah  tingkat efisiensi pengolahan, untuk menjaga harga produk-produk kelapa  sawit  tetap  bisa  bersaing.  Beberapa  faktor  yang mendasari  perumusan  kebijakan  efisiensi  ialah  gambaran penerimaan. Sedangkan gambaran penerimaan itu sendiri adalah  turunan  dari  prediksi  produksi  dan  akan  menjadi asas prediksi keuntaungan serta biaya dan kebijakan bisnis lainnya.  Prediksi  produksi  berpengaruh  terhadap kelangsungan kegiatan dan waktu  produksi  perusahaan,
seperti    banyaknya    pekerja  panen,  jumlah  alat  panen, pemupukan  serta    keperluan    kendaraan    untuk mengangkut    hasil.    Oleh    sebab    itu,    mendapatkan prediksi  produksi  yang  tepat penting dilakuka (Santosa, Sulistyo and Dharmawan, 2011) .
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Kenned were dkk.  yaitu A  Comparative  Assessment  Of  Support  Vector Regression,  Artificial  Neural  Networks,  And  Random  Forests For Predicting And Mapping Soil Organic Carbon Stocks Across An  Afromontane  Landscape dan  penelitian  lain  yang dilakukan oleh mustakim dkk. yang berjudul Performance Comparison Between Support Vector Regression And Artificial
Neural Network For Prediction Of Oil Palm
Production keduanya  menyimpulkan  bahwa  metode  SVR lebih baik dari Artificial Neural Network dan Random Forest (Smola,  Sch  and  Schölkopf,  2004;  Mustakim,  Buono  and Hermadi,  2016) . Dan  penelitian  lain  yang  juga  dilakukan oleh  Mustakim  dkk.  yaitu  Support  Vector  Regression Untuk  Prediksi  Produktivitas  Kelapa  Sawit  Di  Provinsi Riau  menunjukkan  bahwa  akurasi  yang  dihasilkan  dari metode SVR mencapai 95% dengan error 6% pada kernel Radial  Basic  Function (RBF)  (Mustakim,  Buono  and Hermadi, 2015).
Berdasarkan  penelitian  tersebut,  dan  melihat tingginya  tingkat  akurasi  pada  prediksi,  maka  pada penelitian  ini  akan  menggunakan  metode Support  Vector Regression dan  akan  di  optimasi  menggunakan Particle Swarm  Optimization untuk  memprediksi  produktifitas produksi Crude Palm Oil di Provinsi Kalimantan Selatan.
II.   METODE PENELITIAN
2.1 Bahan dan Alat Penelitian
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  bulanan  produki crude  palm  oil Provinsi  Kalimantan Selatan. Untuk Alat penelitian yang akan digunakan adalah sebuah PC ( Personal Computer) untuk
mengimplementasikan  sistem  model  prediksi.  Adapun untuk  perangkat  lunak  yang  digunakan  adalah  sebagai berikut :
1. Microsoft Windows 7 Ultimate sebagai Sistem Operasi.
2. Mathlab R2017b sebagai bahasa pemrograman.
Pada  penelitian  ini,  bahasa  pemrograman Mathlab yang digunakan adalah versi Mathlab R2017b .
2.2 Perancangan Model
Perancangan model yang ada merupakan suatu gambaran dari  model  yang  nantinya  dibuat  sesuai  kebutuhan  awal berdasarkan analisis data yang telah dilakukan sebelumnya.
Gambaran dari rancangan model yang akan dibuat dapat dilihat melalui gambar 1 berikut.
Gambar. 1. Perancangan Model
2.3 Perancangan Sistem Perancangan  sistem  dibuat  berdasarkan  berdasarkan model  yang  telah  diusulkan  sebelumnya.  Proses perancangan sistem ini merupakan gambaran aplikasi yang akan  berjalan  setelah  dilakukan  tahapan-tahapan sebelumnya.  Perancangan  Sistem  dapat  dilihat  pada diagram alir gambar 2 berikut.
Gambar. 2. Perancangan Sistem
II. HASIL DAN PEMBAHASAN III.
3.1 Hasil Pengolahan Data
Data yang akan di gunakan dalam penelitian ini, seperti  yang  telah  dijelaskan  dalam  bab-bab  sebelumnya adalah berupa data produksi crude palm oil di kalimantan selatan.  Data  tersebut  di  peroleh  dari e-book yang dikeluarkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  Nasional.  Jumlah data yang terkumpul sejumlah 120 data yang  didapatkan dari  tahun  2006  sampai  tahun  2015.  Kemudian  data tersebut diolah sesuai dari kebutuhan dalam penelitian ini, yakni  data  produksi crude  palm  oil wilayah  Provinsi Kalimantan Selatan. Selanjutnya data tersebut
dikumpulkan  dalam file  excel untuk  di  gunakan  menjadi data input dan output.

## 3.2 Pembahasan
Berdasarkan  percobaan  yang  telah  dilakukan  dengan pembagian  data training dan  data testing yang  berbeda- beda  serta  perbandingan  data  input  dan  output  yang berbeda-beda dengan rentang nilai parameter C yaitu 2 -10 sampai  dengan  2 10 dan  rentang  nilai  parameter  gamma yaitu  10 -9 sampai  dengan  10 3 maka  dihasilkan  model dengan  tingkat  akurasi  yang  berbeda-beda  pula  dengan rincian sebagai berikut:
Tabel 1 Hasil Prediksi dengan pembagian Data 70:30
Seperti  terlihat  pada  tabel  1  pada  percobaan  ini menggunakan data 70% data training dan 30% data testing menggunakan  kernel  RBF . Hasil  dengan  error  terkecil didapat pada percoaan pertama dengan perbandingan data input dan data output yaitu 1:1. Pada percobaan tersebut menghasilkan parameter terbaik yaitu dengna parameter C  1024  dengan  gamma  135,9262,  sedangkan  pada percobaan  berikutnya  dengan  perbandingan  2:1  sampai perbandingan  10:1  nilai  error  cenderung  semakin membesar.
Percobaan selanjutnya dilakukan dengan menggunakan data yang perbandingan antara data training dan data testing nya yaitu 80:20.
Tabel 2 Hasil Prediksi dengan Pembagian Data 80:30
Input: output Parameter RMSE Uji R 2 Uji C Gamma 1:1 1024 135.9262 0.443 0.510 2:1 836 146.8273 0.472 0.381 3:1 1021 180.3224 0.464 0.345 4:1 996.8791 190.6455 0.415 0.262 5:1 1024 206 0.372 0.210 6:1 1024 204.6455 0.394 0.233 7:1 1024 204.6455 0.612 0.278 8:1 985 185.3224 0.733 0.263 9:1 996.8791 190.6455 0.743 0.310 10:1 1024 233.9262 0.661 0.363
Pada tabel 2, percobaan ini kernel yang digunakan yaitu kernel RBF. Hasil yang didapatkan tidak jauh berbeda dengan percobaan sebelumnya, yaitu dengan hasil terbaik diperoleh pada percobaan pertama dengan perbandingan antara data input dan data output 1:1 menghasilkan RMSE ( Root Mean Square Error ) 0.510. Percobaan selanjutnya dilakukan dengan menggunakan data yang perbandingan antara data training dan  data testing nya  yaitu  90:10.  Hasil  percobaan  dapat dilihat pada tabel 4.6 berikut
Tabel 3
Hasil Prediksi dengan Pembagian Data 70:30
Input: output Parameter RMSE Uji R2 Uji C Gamma 1:1  439.4593 18.9262 1.100 0.570 2:1  433.4593 21.9262 0.866 0.495 3:1  425.4593 22.9262 0.849 0.448 4:1  836 75.9262 0.616 0.294 5:1  924 95.9262 0.624 0.354 6:1  638.4593 47.9262 0.757 0.434 7:1  1024 127.9262 0.910 0.211 8:1  779 120.9262 1.037 0.179 9:1  903 146.9262 0.983 0.165 10:1  1024 160.9262 1.004 0.165 Input: output Parameter RMSE Uji R 2 Uji C Gamma 1:1 1024 257.9262 0.322 0.483 2:1 1024 369 0.323 0.324 3:1 1024 418.3224 0.328 0.219 4:1 795 402.1421 0.317 0.165 5:1 1024 475.3224 0.305 0.002 6:1 1024 486 0.267 0.620 7:1 779.0414 414.1421 0.182 0.452 8:1 389.4593 289.9262 0.152 0.915 9:1 808.4708 422.2368 0.081 0.974 10:1 628.8548 410.3224 0.044 0.999
Seperti pada percobaan sebelumnya, tabel 3 menunjukkan percobaan  menggunakan  kernel  RBF.  Hasil  nilai  error terkecil untuk prediksi produksi crude palm oil diperoleh pada  percoaan  ke-10  dengan  perbandingan  anata  data input  dan  data  ouputnya  yaitu  10:1  menghasilkan  nilai RMSE uji sebesar 0,044 dan R 2 0,999.
Dari  semua  percobaan  yang  telah  dilakukan diperoleh  model  terbaik,  yaitu  pada  percobaan  dengan menggunakan perbandingan antara data latih dan data uji 90:10  dengan  10  data input dan  1  data output diperoleh pada parameter C sebesar 628.8548 dan gamma sebesar 410.3224.    adapun  diagram  perbandingan  antara  data aktual dan data prediksi yang diperoleh dari data uji dapat dilihat pada diagram gambar 3 berikut.
Gambar. 3. Diagram perbandingan data aktual uji dengan prediksi uji
Seperti  yang  terlihat  pada  gambar  diatas,  hasil  prediksi terhadap  data  ujinya  memiliki  selisih  yang  kecil.  Data aktual uji pada bulan pertama adalah 129.818 sementara data  prediksi  ujinya  121811.  Data  aktual  uji  pada  bulan kedua yaitu 127.412 sementara data prediksi ujinya adalah 129.618
DAFTAR PUSTAKA
[1]. Mustakim,  Buono,  A.  and  Hermadi,  I.  (2015) ‘Support  Vector  Regress ion  Untuk  Prediksi Produktivitas  Kelapa  Sawit Di  Provinsi  Riau’, Jurnal Sains, Teknologi dan Industri , 12(2), pp. 179 – 188.
[2]. Mustakim,  Buono,  A.  and  Hermadi,  I.  (2016) ‘Performance Comparison Between Support Vector Regression  And  Artificial  Neural  Network  For Prediction  Of  Oil  Palm  Production  Mustakim1’,
Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Informasi  (Journal  of Computer Science and Information) , 9(1), pp. 1 – 8. doi:
10.7537/marsrsj080716.02.Keywords.
[3]. Santosa,  E.,  Sulistyo,  H.  and  Dharmawan,  I.  (2011) ‘Peramalan  produksi  kelapa  sawit  menggunakan peubah agroekologi di Kalimantan Selatan’, J. Agron.
Indonesia , 39(3), pp. 193 – 199.
[4]. Smola,  A.  J.,  Sch,  B.  and  Schölkopf,  B.  (2004)  ‘A Tutorial  on  Support  Vector  Regression’, Statistics and  Computing ,  14(3),  pp.  199 – 222.  doi: 10.1023/B:STCO.0000035301.49549.88.
[5]. Tim  Riset  PASPI  (2017)  ‘Kebijakan  nasional  dalam industri  sawit  menuju  Indonesia  pada  urutan  10 besar dunia’, Monitor PASPI , III(17), pp. 767 – 778.
[6]. Wirahma,  S.,  Seto,  T.  H.  and  Athoillah,  I.  (2014) ‘Pemanfaatan  Teknologi  Modifikasi  Cuaca  Untuk Perkebunan  Kelapa  Sawit’, Jurnal  Sains  &  Teknologi
Modifikasi Cuaca , 15(1), p. 39. doi: 10.29122/jstmc.v15i1.2656.
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000 100000 110000 120000 130000 140000 1 2 Data Uji Aktual Prediksi