Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 07, No. 01, hal. 1- 6, Mei 2018

## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2615-6334 (Online) ISSN 2087-5347 (Print)
Nerfita Nikentari 1,* , Nola Ritha 2, , Tri Haryadi 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji
1,2,3 Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang 29100
* Corresponding Author: nerfita.nikentari@umrah.ac.id
Abstract — The  tide  of  sea  water  has  an  effect  on  the  activities  carried  out  in  the  sea, namely  shipping  activities,  fishing  activities,  and  loading  and  unloading  of  ships,  because  tidal events  occur  not  at  the  same  time  therefore  the  need  for  tide  level  prediction.  Tide  level  data  for forecast based historical tide data obtained from BMKG Tanjungpinang from January 1 to February 11, 2015, research was done by using Backpropagation. This study using as many as 1000 high tide data with some input parameters such as max iteration, target error, learning rate, number of input, and update learning rate. The accuracy of this forecast is measured by calculating the average error using MSE (Means Square Error). The best modeling result of Backpropagation with 5 hidden layer and learning rate 0,9 produce the smallest MSE 0,0035861.
Keywords — forcast, sea tide, backpropagation
I ntisari —  Pasang  surut  air  laut  mempunyai  pengaruh  terhadap  suatu  kegiatan  yang dilakukan  di  laut  yaitu  kegiatan  pelayaran,  kegiatan  para  nelayan,  serta  bongkar  muat  kapal,  oleh karena  kejadian  pasang  surut  terjadi  tidak  pada  waktu  yang  sama  oleh  karena  itu  perlu  adanya prediksi  pasng  surut  air  laut.  Berdasarkan  data  tunggal  ketinggian  pasang  surut  sebelumnya  yang diperoleh dari BMKG kota Tanjungpinang dari tanggal 1 Januari sampai dengan 11 Februari 2015, maka  dilakukan  penelitian  dengan  menggunakan  algoritma Backpropagation Pada  penelitian  ini menggunakan  sebanyak  1000  data  tinggi  pasang  surut  dengan  beberapa  parameter  inputan  seperti max iterasi, target error , learning rate , jumlah input, dan update learning rate . Pada pengujian ini akan  diukur  tingkat  akurasinya  dengan  menghitung error rata-rata  menggunakan  MSE (Means Square Error). Hasil pemodelan terbaik Backpropagation dengan 5 hidden layer , dan nilai learning rate adalah 0,9 menghasilkan  nilai MSE  0,0035861.
Kata kunci — prediksi, pasang surut air laut, backpropagation

## I. P ENDAHULUAN
Laut  merupakan  suatu  bagian  dari  bumi yang di penuhi oleh air asin, juga dikenal sebagi suatu  tempat  yang  paling  banyak  memiliki ekosistem  kehidupan  di  dalamnya.  Adapun faktor yang berpengaruh besar terhadap kehidupan  ekosistem  di  dalam  laut  ialah  suatu gerakan  air  laut  yang  disebut  dengan  pasang surut.  Pasang  surut  air  laut  juga  mempunyai
pengaruh terhadap suatu kegiatan yang dilakukan  di  laut  yaitu  kegiatan  pelayaran, kegiatan para nelayan, serta bongkar muat kapal. Oleh  karena  kejadian  pasang  surut  terjadi  tidak pada  waktu  yang  sama,  maka  diperlukan  suatu prediksi  dengan  tujuan  agar  dapat  mengetahui tinggi  pasang  dan  surut  air  laut  yang  berguna untuk mengetahui tinggi pasang surut yang akan terjadi  dan  juga  dapat  digunakan  sebagai  acuan
Prediksi Pasang Surut Air Laut Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
dalam melakukan suatu kegiatan di perairan laut tersebut.
Penelitian terdahulu terkait prediksi dilakukan  dengan  mengimplementasi  jaringan syaraf tiruan Backpropagation untuk memprediksi  cuaca.  Dalam  penelitian  tersebut varibel  yang  digunakan  untuk  memprediksi cuaca harian adalah data suhu, kelembaban, dan curah  hujan.  Penelitian  ini  menghasil error maksimum sebesar 0.01 dan 0.001, hasil tersebut diperoleh  menggunakan  iterasi  15000,  7  hidden layer,  dan  error  maksimum  0.001  dengan  hasil aktual  yang  dapat  memprediksi  secara  tepat sebesar 32.25% [1].
Jaringan  saraf  tiruan Backpropagation untuk  memprediksi  nilai  ujian  sekolah  yang variabel  inputnya  berupa  nilai  rapor  mata pelajaran  Matematika  dan  IPA  serta  nilai  Ujian Sekolah pada kedua mata pelajaran tersebut telah diterapkan [2]. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa  nilai Mean  Square  Error (MSE)  terkecil pada  mata  pelajaran  Matematika  diperoleh sebesar  0,5100175  dengan  kombinasi  parameter pelatihan berupa 26.000 epoch dan learning rate sebesar 0,5. Pada mata pelajaran IPA, nilai MSE terkecil  diperoleh  sebesar  0,1405143  lewat kombinasi  parameter  pelatihan  1.000 epoch dan nilai learning  rate 0,9.  Tingkat  akurasi  rata-rata keluaran jaringan diperoleh sebesar 80,15 %.
Backpropagation digunakan untuk prediksi cuaca  pada  beberapa  area  di  Mumbai,  India. Penelitian  ini  menngunakan  metode  error Backpropagation .  Hasil  penelitian  menunjukkan hasil  prediksi  dalam  range  yang  dapat  diterima [3].  [4]  memprediksi  distribusi  air  Perusahaan Air  Minum  Daerah  (PDAM)  Kota  Malang menggunakan Backpropagation dengan 2 variabel  input  yaitu  jumlah  kehilangan  air  dan air  yang  dijual.  Penelitian  ini  menggunakan  80 data  untuk  pelatihan  dan  11  data  untuk pengujian. Hasil pengujian dengan menggunakan  parameter  5  node  pada  lapisan tersembunyi,  nilai learning  rate 0,1  dan minimum  error 0,00001  menghasilkan  jaringan dengan tingkat akurasi 97,99%.
Peramalan  terhadap  mahasiswa  yang mendaftar beasiswa menggunakan Backpropagation menghasilkan  nilai  akurasi
sebesar  99%.  Variabel  yang  digunakan  pada penelitian  adalah  IPK,  jumlah  SKS,  status  dan pendapatan  orang  tua.  Struktur  jaringan  adalah 4-25-1, dimana 4 adalah jumlah node pada input, 25 node pada hidden  layer dan  1 nod e  pada output  layer .  Keluaran  pada  jaringan  adalah diterima  atau  ditolak.  Parameter  optimum  yang diperolah  dari  hasil  pelatihan  adalah  nilai  error terkecil  sebesar  0,000101  pada epoch ke  329, learning rate 0,2 dan momentum 0,2.  Total data untuk  pelatihan  dan  pengujian  adalah  3000  data dengan  jumlah  data training 2.250  dan  jumlah data testing adalah 750 [5].
Penelitian-penelitian sebelumnya
menunjukkan Backpropagation memberikan hasil  yang  cukup  baik  dalam  memprediksi  data. Penelitian  ini  bertujuan  memprediksi  pasang surut air laut. Data    digunakan dalam penelitian ini adalah data pasang surut air laut perjam.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Pengolahan  Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  pasang  surut  air  laut  per  jam  dari tanggal  1  Januari  2015  sampai  dengan  11 Februari 2015 berjumlah 1000 data, dimana data tersebut  dibagi  menjadi  menjadi  2  bagian  yaitu data  untuk  pelatihan  ( training )  berjumlah  700 data  dan  data  untuk  pengujian  ( testing ) berjumlah  300  data.  Data  pelatihan  digunakan khusus untuk proses pelatihan data pasang surut air laut untuk mendapatkan hasil pelatihan, yaitu nilai bobot ( weight ).
Data-data yang ada akan  digunakan dalam prediksi  dinormalisasi  dengan  membagi  nilai data  tersebut  dengan  nilai  range  data  (nilai  data maksimum  –  nilai  data  minimum).  Tujuan  dari normalisasi  adalah  (1)  untuk  menghilangkan kerangkapan  data,    (2)  untuk  merubah  nilai menjadi satu-satuan, dan (3) untuk mempermudah  pemodifikasi  data  [6].  Fungsi aktifasi  yang  diguakan  dalam  jaringan  syaraf tiruan  pada  penelitian  ini  adalah  sigmoid  biner ( range 0  hingga  1),  maka  data  harus ditransformasi  menjadi  [0,  1]  .  Normalisasi  data menggunakan persamaan 1.
(1) Denormalisasai merupakan
proses pengembalian  data,  yaitu  data  kembali  ke  nilai semula.  Adapun  persamaan  untuk  denormalisasi dapat dilihat dalam persamaan 2 :
(2)
Dimana :
= Nilai data normal
= Nilai data aktual
= Nilai minimum data aktual keseluruhan
= Nilai maksimum data aktual
keseluruhan.
Dikarenakan  penelitian  ini  menghasilkan suatu  ramalan  maka  perlu  diketahui  besarnya kesalahan peramalan. Mean Square Error (MSE) merupakan  metode  yang  digunakan  untuk menyatakan besarnya kesalahan rata-rata kuadrat dari  suatu  metode  peramalan  [7]  dengan persamaan :
(3) Dimana : : jumlah data : nilai kesalahan hasil ramalan yang diperoleh dari
dalam hal     ini adalah nilai data aktual dan adalah nilai ramalan.
Inisialisasi  bobot  awal  pada  jaringan diperoleh dengan menggunakan metode Nguyen-Widrow . Metode  ini menginisialisasi bobot-bobot lapisan dengan nilai antara 0 sampai 1[8]. Metode Nguyen-Widrow
dapat diimplementasikan  dengan  prosedur  sebagai berikut.
Tetapkan : n = jumlah neuron pada lapisan input P = jumlah neuron pada lapisan tersembunyi. β = faktor penskalaan (= 0,7 (p) 1/n kerjakan  untuk  setiap  unit  pada  lapisan tersembunyi (j=1,2,…p) :
a. Inisialisasi  bobot-bobot  dari  lapisan  input ke lapisan tersembunyi :
V ij bilangan random antara 0 sampai 1 (atau antara –γ sampai γ).
b. Hitung ||V j || Dimana
(4) (3)
c. Inisialisasi ulang bobot-bobot : (5)
d. Set bias : b1 j = bilangan random antara
.
Analisa  Nguyen-Widrow  didasarkan  atas fungsi aktivasi tangen hiperbolik.
Fungsi  aktivasi  yang  dapat  digunakan dalam metode propagasi balik antara lain adalah sigmoid  biner,  sigmoid  bipolar,  dan  tange hiperbolik. Fungsi aktivasi pada jaringan sayaraf tiruan harus berkarakteristik kontinu, diferensiabel, dan tidak menurun secara monoton [ 9]. Penelitian ini menggunakan fungsi  aktivasi sigmoid  biner.  Fungsi  aktivasi  ini  memiliki range (0,1) dan didefinisikan sebagai:
(6) (1)
Dengan turunan:
(7)
Fungsi sigmoid biner ini digambarkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Fungsi sigmoid biner dengan range (0,1)

## B. Arsitektur Jaringan Syaraf  Tiruan
Arsitektur  dari  jaringan  syaraf  tiruan Backpropagation  untuk  prediki  pasang  surut  air laut  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Data  input jaringan  ada  5  yang  merepresentasikan  jumlah masukan  5  variabel input berupa  data  pasang surut air laut pada jam-jam sebelumnya (xt-1, xt- 2, xt-3,xt-4) data pasang surut sekarang (xt) dan data  data  pasng  surut    pada  jam  berikutnya
(xt+1)  untuk  variabel output .  Jumlah hidden node pada jaringan adalah 5. X1 X4 X3 X2 X5 z1 z3 z2 z4 z5 v0 y w1 w2 w3 w4 w5 w0 w0 Gambar 2. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Prediksi Pasang Surut Air Laut

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pemodelan Data
Untuk membangun model dengan mendapatkan hasil prediksi yang akurat prediksi pasang  surut  air  laut  ini  dilakukan  pelatihan berkali-kali  untuk  mencari  hasil  terbaik. Proses pelatihan dapat dilihat pada Gambar 3.
Mulai Data Prediksi Normalisasi Data Inisialisasi Bobot Awal Dengan Nguyen-Widrow Inisialisasi Parameter (Max Epoch, Learning Rate,Neuron Hidden, Target Error Minimum) Perhitungan Feedforward Perhitungan Backpropagation Perbaikan Bobot Hasil Perbaikan Bobot Epoch=Max Epoch, Target<=Min Target Simpan Bobot Selesai Ya Tidak
Gambar  3. Flowchart Pelatihan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation Prediksi Pasang Surut Air Laut
Hasil  pelatihan  pada Backpropagation untuk mendapatkan nilai parameter terbaik dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan No Hidden Node  Learning Rate MSE 1 3 0,1 0,0092612 2 3 0,2 0,0076365 3 3 0,3 0,0083759 4 4 0,4 0,0088378 5 4 0,5 0,0078104 6 4 0,6 0,0078311 7 5 0,7 0,0043019 8 5 0,8 0,0095528 9 5 0,9 0,0035861 10 3 0,01 0, 0098618 11 3 0,02 0,0096817
ISSN 2087-5347 (Print) 12 3 0,03 0,0095481 13 4 0,04 0,0098058 14 4 0,05 0,0096463 15 4 0,06 0,0094455 16 5 0,07 0,0089112 17 5 0,08 0,0094493 18 5 0,09 0,0088518
Adapun  parameter  yang  digunakan setelah dilakukan berbagai percobaan saat proses pelatihan  jaringan  maka  konfigurasi  model terbaik adalah sebagai berikut :
Target error
: 0,01 Learning Rate : 0,9 Hidden node : 5

## B. Hasil Pengujian
Setelah  mendapatkan  parameter  terbaik selanjutnya  dilakukan  pengujian  pada  jaringan. Flowchart  proses  pengujian  pada  jaringan  dapat dilihat pada Gambar 4.
Mulai Data Target Bobot Hasil Pemodelan Perhitungan Feedforward Hasil Prediksi Denormalisasi Data Validasi Terhadap Data Aktual Hasil Error dan MSE Selesai
Gambar 4. Flowchart Pegujian Jaringan Syaraf Tiruan
Hasil  pengujian  ( testing )  prediksi  dapat dilihat  pada  tabel  1.  Hasil  prediksi  memperlihat perbandingan data asli (target) dengan data hasil
prediksi dengan jaringan syaraf tiruan Backpropagation .
Tabel 2. Hasil Prediksi Data ke Target (m) Prediksi (m) Error 1 0,6 0,5847284 0,0152715 2 0,7 0,6764011 0,0235988 3 0,8 0,8141145 0,0141145 4 1 0,9868353 0,0131646 5 1,2 1,1931456 0,0068543 6 1,4 1,3766006 0,0233993 7 1,5 1,5094158 0,0094158 8 1,6 1,5626682 0,0373317 9 1,6 1,5661725 0,0338274 10 1,6 1,5391347 0,0608652 : : : : 296 1,2 1,2200744 0,0200744 297 1,3 1,3343035 0,0343035 298 1,3 1,3930856 0,0930856 299 1,3 1,3914814 0,0914814 300 1,3 1,3487020 0,0487020 MSE 0,00794940 IV. K ESIMPULAN
Prediksi pasang surut air laut menggunakan
jaringan syaraf tiruan Backpropagation  yang  menggunakan  700  data latih  dan  300  data  uji  menghasilkan    nilai  MSE 0,0079440. Hasil ini didapatkan dengan menggunakan  pemodelan  jaringan  yaitu  5  node pada  jaringan  tersembunyi,  nilai error target 0,01  dan nilai learning rate adalah 0,9.

## R EFERENSI
[1]  S.A.F.  Haryanto,  Ernawati,  dan  P.  Diyah, "Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi Cuaca" , Jurnal  Rekursif, Vol 3,  No ( 2), November 2015.
[2] S.  Kosasi,  "Penerapan  metode  jaringan saraf tiruan backpropagation untuk memprediksi  nilai  ujian  sekolah",  Jurnal Teknologi, Vol 7, No ( 1) , Juni 2014.
[3] N.  Meera,  F.  Priyanca  dan  Debajyoti. Mukhopadhyay,  "Weather  Forecasting
Using  ANN  with  Error  Backpropagation Algorithm", Proceedings of the International Conference on Data Engineering and Communication Technology.  Advances  in  Intelligent Systems  and  Computing,  vol  468. Springer, Singapore.
[4]    D.  Jauhari,  A.  Himawan,  dan  C.  Dewi,
"Prediksi Distribusi Air PDAM Mengguakan  Metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  Backpropagation  di  PDAM  Kota
Malang,  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer, Vol  3, No (2), Juni 2016.
[5]      A.  Pujianto,  K.  Kusrini,  dan  A.  Sunyoto,
"Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Prediksi Penerima Beasiswa  Menggunakan  Metode  Neural Network Backpropagation", Jurnal
Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer, Vol 5, No (2), Mei 2018.
[6]    R. Hidayat dan Supratpto, "Meminimalisasi Nilai  Error  Peramalan  Dengan  Algoritma Extreme Learning Mechine", Jurnal
Optimasi  Sistem  Industri,  Vol  11,  No  (1),
187-192.
[7] S.  Hansun,  "Penerapan  WEMA  Dalam Peramalan Data IHSG", Ultimatics, Vol 5, No ( 2 ), Desember 2013.
[8]  S.  Kusumadewi  dan  S.  Hartati,  "Neuro- Fuzzy Integrasi Sistem Fuzzy dan Jaringan Syaraf Tiruan ", Graha Ilmu, Yogyakarta [9] D.  Puspitaningrum,  Pengantar  Jaringan Syaraf Tiruan, Andi, Yogyakarta, 2009.