## Prediksi Ekspor & Impor Komoditas Pertanian Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function

## Lingga Kurnia Ramadhani
Bisnis Digital, Universitas IVET

## Info Articles
___________________
Keywords:
Agricultural Commodities; Artificial Neural Networks; Data Mining; Predictions; Radial Basis Function. ____________________

## Abstrak
_____________________________________________________________ Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  perkembangan ekspor dan impor Negara Indonesia di bidang komoditas pertanian di masa depan. Komoditas pertanian yang digunakan melakukan penelitian ini adalah kopi,  kelapa  sawit,  karet  dan  kakao.  Penelitian  ini  bertujuan  melakukan prediksi menggunakan algoritma Radial basis Function. Metode yang prinsip kerjanya diadaptasi dari suatu model matematika pada manusia atau syaraf biologi  biasa  disebut  Metode  JST  (jaringan  syaraf  tiruan).  Jaringan  syaraf dikarakteristikkan oleh pola koneksi diantara neuron atau disebut arsitektur kemudian menentukan bobot dari koneksi atau training, dan fungsi aktifasi. Dengan membandingkan dengan metode JST lainnya yaitu Backpropagation. Hasil  perbandingan  menunjukan  bahwa  tingkat  akurasi  error  lebih  baik menggunakan metode JST Radial Basis Function dengan arsitektur jaringan 12 input, 10 hidden layer dan 1 output dan dengan nilai spread 1,8 dengan perhitungan MSE data komoditas ekspor kelapa sawit error yang didapatkan 0.0120487 dan kopi 0.0346186.
Abstract ____________________________________________________________ This  research  was  conducted  to  find  out  how  big  the  development  of Indonesia's  exports  and  imports  in  the  field  of agricultural  commodities  in the future. The agricultural commodities used in this research are coffee, oil palm, rubber and cocoa. This study aims to make predictions using the Radial basis  Function algorithm.  The  method  whose  working  principle  is  adapted from a mathematical model in humans or biological neurons is usually called the  ANN  (artificial  neural  network)  method.  Neural  networks  are characterized  by  the  pattern  of  connections  between  neurons  or  called architecture, then determine the weight of the connection or training, and the activation  function.  By  comparing  with  other  ANN  methods,  namely Backpropagation. The results of the comparison show that the error accuracy rate is better using the ANN Radial Basis Function method with a network architecture of 12 inputs, 10 hidden layers and 1 output and with a spread value of 1.8 with the MSE calculation of oil palm export commodity data, the error obtained is 0.0120487 and coffee 0.0346186.
 Alamat Korespondensi: p-ISSN 2621-9484
E-mail: linggakurnia@ivet.ac.id
e-ISSN 2620-8415

## PENDAHULUAN
Prediksi  merupakan  bagian  terpenting  bagi  setiap  perusahaan  ataupun  organisasi bisnis dalam setiap pengambilan keputusan manajemen. Prediksi itu sendiri bisa menjadi dasar  bagi  perencanaan  jangka  pendek,  menengah  maupun  jangka  panjang  suatu perusahaan.  Prediksi  dibutuhkan  sedikit  mungkin  kesalahan  di  dalamnya.  Agar  dapat meminimalisir  tingkat  kesalahan  tersebut,  maka  akan  lebih  baik  jika  prediksi  tersebut dilakukan dalam satuan angka atau kuantitatif [5]. Sistem komputasi dimana arsitektur dan komputasi diilhami dari pengetahuan tentang sel saraf dalam otak disebut Artificial Neural Network atau Jaringan Syaraf Tiruan (JST). JST adalah cabang ilmu multi disiplin yang meniru cara kerja otak manusia. JST merupakan model yang meniru cara kerja jaringan neural biologis. Salah satu struktur yang ditiru adalah bentuk neuronnya (sel saraf) [6].
Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function (RBFNN) memiliki model jaringan yang  hampir  menyerupai  metode  jaringan  syaraf  tiruan  multilayer  perceptron  (MLP network). Jaringan RBF suatu jaringan yang memiliki dua layer. Ada dua perbedaan antara RBF dan dua layer pada jaringan perceptron. Pada layer pertama dari jaringan RBF tidak menggunakan  operasi  perkalian  antara  bobot  dan  input  (perkalian  matriks),  tetapi menggunakan  perhitungan  jarak  antara  vektor  input  dan  baris  dari  bobot  matriks  yang mana  hal  ini  mirip  dengan  metode  jaringan  syaraf  tiruan  Learning  Vector  Quantization (LVQ network), dan kedua tidak menambahkan nilai bias [8].
Berdasarkan  uraian  yang  telah  dipaparkan  di  atas  maka  penelitian  ini  bertujuan melakukan prediksi dengan metode Jaringan Syaraf Tiruan Radial basis Function (RBF). untuk  menghasilkan  informasi  mengenai  prediksi  volume  ekspor  &  impor  komoditas pertanian seperti kelapa sawit, kopi, karet dan kakao di indonesia  yang kemudian dihitung nilai RMSE untuk menentukan yang hasil.

## METODE
Berdasarkan  Tahapan  awal  dari  penelitian  ini,  dimulai  dengan  studi  penentuan object  penelitian.  Mencari  data  relavan  yang  berisi  atribut-atribut  yang  mendukung penelitian.  Dalam  kegiatan  pengumpulan  data  untuk  penelitian  ini  digunakan  metode pengumpulan  studi  pustaka  yang  mana  pada  metode  ini  kegiatan  dilakukan  adalah mempelajari, mencari dan mengumpulkan data yang berhubungan dengan penelitian ini. Data yang digunakan dalam memprediksi ialah data ekspor & impor Komoditas Pertanian seperti  Karet,  Kakao,  Kelapa  Sawit  dan  Kopi  dari  tahun  1992  sampai  2016  yang didapatkan  dari  badan  pusat  statistik.  Data  yang  diperoleh  kemudian  akan  di  olah menggunakan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Radial basis Function (RBF). Kemudian hasil  dihitung  mencari  keakuratan  dengan  RMSE  &  MSE  untuk  mendapatkan  hasil akurasi dan tingkat error yang lebih baik dari penelitian sebelumnya.
Dalam penelitian ini akan dilakukan analisis komparasi menggunakan metode JST Radial Basis Function dengan JST Backpropagation untuk mencari tingkat akurasi yang lebih baik dari penelitian sebelumnya. Dengan Beberapa metode dapat digunakan untuk melakukan  perhitungan  kesalahan  peramalan  diantaranya  adalah  Root  Mean  Squared Error (RMSE) dan MSE [26].

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Pengolahan Data
Pengolahan data yang dilakukan berdasarkan teori-teori yang relavan, menganalisa dan menginterpretasikan hasil pengolahan data dengan alat-alat analis yang sesuai. Setelah data terkumpul secara lengkap dan sistematis, langkah selanjutnya adalah mengolah data, menurut  sifatnya,  data  yang  diperoleh  dikelompokkan  menjadi  2  bagian,  yaitu  Data Kualitatif dan Data Kuantitatif.
Untuk mendapatkan data yang berkualitas, beberapa teknik yang dilakukan adalah sebagai  berikut  :  Data  validation,  Data  intergration  dan  transformation,  dan  Data  size reduction and discrization.

## 3.2   Data Selection
Pada  penelitian  ini,  data  jumlah  quantity  diprediksi  berdasarkan  data  jumlah quantity 12 bulan sebelumnya. Data latih yang digunakan adalah data jumlah quantity dari bulan januari 1998 sampai November 2014 (17 tahun). Sedangkan target latih adalah data jumlah quantity dari bulan januari 1999 sampai desember 2014 (16 tahun)..

## 3.3   Preprocessing Data
Sebelum  data  input  dimasukkan  kedalam  jaringan  terlebih  dahulu  data  di transformasi  kedalam  bentuk  data  interval.  Data-data  tersebut  dinormalisasi  sehingga menjadi data yang berada dalam selang [0,1], normalisasi menggunakan rumus Min-max normalisasi (Han, Kamber, dan Pei, 2012). Misalkan data input X dengan jumlah data n, x1, ,x2,…,xn.
Tujuan  dari  normalisasi  adalah  menyamakan  selang  dari  nilai-nilai  tiap  data sehingga  setiap  data  memiliki  peran  yang  proporsional  dalam  setiap  proses.  Berikut merupakan sampel normalisasi data :
Tabel 1 . Sampel Data Normalisasi Ekspor Kelapa Sawit No YEAR MONTH Quantity1 Normalisasi 1 1992 01 67.639.478,00 0,11954597 2 1992 02 64.804.500,00 0,11872674 3 1992 03 23.767.664,00 0,10686821 4 1992 04 88.430.379,00 0,12555398 5 1992 05 50.331.407,00 0,11454441 6 1992 06 45.044.460,00 0,11301662 7 1992 07 47.320.685,00 0,11367439 8 1992 08 125.440.980,00 0,13624903 9 1992 09 57.817.818,00 0,11670778 10 1992 10 140.115.717,00 0,14048963 11 1992 11 137.650.938,00 0,13977738 12 1992 12 144.370.430,00 0,14171913 13 1993 01 60.965.058,00 0,11761724 14 1993 02 72.902.355,00 0,12106680 15 1993 03 84.839.651,00 0,12451635
Dimana  Nilai  Max  2.768.426.528,00  dan  Nilai  Min  adalah  0.  Dibawah  ini merupakan contoh perhitungan manual baris pertama:
𝑍 = 0,8 (67.639.478,00  − 0)
(2.768.426.528,00 − 0) . +0,1

## 𝑍 =  0,11954597

## 3.4   Pendefinisian Variabel Input dan Target
Pendefinisian  variabel  input  dan  target  digunakan  sebagai  data  input  dan  target jaringan. Sebanyak 12 parameter input berasal dari bulan seperti januari, febuari, maret dan seterusnya. Sehingga terdapat 12 pada lapisan input.
Dimana  X1  sampai  X12  adalah  parameter  input  berasal  dari  bulan  seperti  januari sampai  desember.  Kemudian 𝜑 1  samapi 𝜑 10  adalah  neuron.  Dan  terakhir  Y1  adalah outputnya.

## 3.5   Tahapan Metode RBF

## 3.5.1 Menentukan Nilai Spread
Nilai  spread  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  dipilih  melalui  uji  coba hingga  mendapatkan  hasil  terbaik.  Dari  beberapa  uji  coba  yang  telah  dilakukan  dilihat hasil akhirnya, maka ditentukan nilai spread yang digunakan dalam program MATLAB adalah:
spread=sdt(dt);
Penentuan  spread  merupakan  hal  penting  dalam  percobaan.  Hasil  eksperimen penentuan spread dilakukan yaitu seperti dibawah ini:
Tabel 2 . Sampel Penentuan Nilai Spread Ekspor Kelapa Sawit Jumlah Neuron Spread Error Goal MSE RMSE 10 1.1 1,00E-06 0.000243874 0.0156165 10 1.2 1,00E-06 0.000192524 0.0138753 10 1.3 1,00E-06 0.000241879 0.0155525 10 1.4 1,00E-06 0.000302951 0.0174055 10 1.5 1,00E-06 0.000258115 0.0160659 10 1.6 1,00E-06 0.000261805 0.0161804 10 1.7 1,00E-06 0.000256499 0.0160156 10 1.8 1,00E-06 0.000177067 0.0133067 10 1.9 1,00E-06 0.000291152 0.0170632 10 1.10 1,00E-06 0.000258599 0.016081

## Gambar 1 . Hasil Percobaan Menentukan Nilai Spread

## 3.5.2 Pemilihan Data
Keunggulan dari fungsi yang digunakan, yaitu fungsi newrb yaitu pemodelan tidak harus  dilakukan  dengan  cara  menghitung  semua  data  atau  dengan  kata  lain  dapat menggunakan beberapa data untuk mendapatkan pemodelan yang diinginkan. Tidak ada aturan  khusus  untuk  pemilihan  berapa  jumlah  data  yang  akan  digunakan.  Pada perhitungan kali ini, penulis mengambil sebanyak 192 data (bulan) dari total keseluruhan data.
.
3.6   Hasil Pengujian RBF
Berdasarkan pengujian metode jaringan syaraf tiruan radial basis function peneliti menggunakan data uji dari januari 2014 hingga desember 2016. Berikut hasil pengujian menggunakan metode jaringan syaraf tiruan Radial Basis Function.
Gambar 2 . Contoh Perhitungan Hasil pelatihan Ekspor Kopi
Tabel 3 . Hasil Pengujian Data Ekspor Kelapa Sawit Kopi Karet Kakao MSE 0.0120487 0.0346186 0.0511144 0.112895 RMSE 0.0347113 0.0186061 0.226085 0.335999
Gambar 3 . Contoh Perhitungan Hasil pelatihan Impor Kelapa Sawit
Tabel 4 . Hasil Pengujian Data Impor Kelapa Sawit Kopi Karet Kakao MSE 0.00488031 0.0142846 0.0157553 0.0281907 RMSE 0.0698592 0.0119518 0.12552 0.167901
Dibawah  ini  merupakan  grafik  hasil  prediksi  JST  Radial  Basis  Function  untuk Ekspor Kelapa Sawit
Gambar 4. Grafik Prediksi Ekspor Kelapa Sawit
Berikut ini merupakan penjelasan dari gambar diatas hasil prediksi JST Radial Basis Function Ekspor Kelapa Sawit dimana hasil dernormalisasi dikalikan 10 10 :
Tabel 5. Tabel Hasil Prediksi Ekspor Kelapa Sawit Bulan Denormalisasi Prediksi Quantity (kg) 1 0,0842 842000000 2 0,1088 1088000000 3 0,0765 765000000 4 0,0576 576000000 5 0,1012 1012000000 6 0,0330 330000000 7 0,0705 705000000 8 -0,0528 -528000000 9 0,4417 4417000000 10 1,2121 12121000000 11 -0,1914 -1914000000 12 -0,2521 -2521000000

## 3.7   Hasil Perbandingan
Pada penelitian ini mencoba melakukan perbandingan metode algoritma JST radial Basis Function dengan Metode JST Backpropagation dengan menggunakan data set yang digunakan di penelitian ini. Perbandingan ini bertujuan membuktikan bahwa metode JST Radial  Basis  Function  mampu  mengungguli  dibandingkan  JST  backpropagation  dalam prediksi  ekspor  &  impor  komoditas  pertanian.  Dalam  hal  ini  perbandingan  di  uji kehandalan dengan indek statistic MSE dan RMSE yang dibagi dari beberapa komoditas seperti  kelapa  sawit,  kopi,  karet  dan  kakao  dengan  parameter  ekspor  dan  impor  yang tertera pada tabel dibawah ini.
Tabel 6 . Hasil Perbandingan Metode Data Ekspor JST Radial Basis Function JST Backpropagation Kelapa Sawit Kopi Karet Kakao Kelapa Sawit Kopi Karet Kakao MSE 0.0120487 0.0346186 0.0511144 0.112895 0.1200 0.0357 0.0591 0.1622 RMSE 0.0347113 0.0186061 0.226085 0.335999 0.3464 0.1890 0.2639 0.3850 Tabel 7 . Hasil Perbandingan Metode Data Impor JST Radial Basis Function JST Backpropagation Kelapa Sawit Kopi Karet Kakao Kelapa Sawit Kopi Karet Kakao MSE 0.00488031 0.0142846 0.0157553  0.0281907  0.0049 0.0145 0.0161 0.0293 RMSE 0.0698592 0.0119518 0.12552 0.167901 0.0700 0.1195 0.1270 0.1713
Pada  table  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  JST  radial  basis  Function memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  JST backpropagation dalam prediksi Ekspor & Impor Komoditas Pertanian.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil eksperimen dengan dataset ekspor dan impor komoditas pertanian dapat  disimpulkan  bahwa  Dari  hasil  perbandingan  menunjukan  bahwa  tingkat  akurasi error  lebih  baik  menggunakan  metode  JST  Radial  Basis  Function  dengan  arsitektur jaringan  12  input,  10  hidden  layer  dan  1  output  dan  dengan  nilai  spread  1,8  dengan perhitungan MSE data komoditas ekspor kelapa sawit error yang didapatkan 0.0120487 dan kopi  0.0346186. untuk  nilai  RMSE data komoditas ekspor kelapa sawit  error yang didapatkan  0.0347113  dan  kopi  0.0186061  dibandingkan  dengan  algoritma  JST Backpropagation dengan arsitektur jaringan 12-10-1 dengan learning rate 0,1 serta epoch 1000 dengan perhitungan MSE data komoditas ekspor Kelapa Sawit error yang didapat 0.1200 dan kopi 0.0357. untuk nilai RMSE data komoditas ekspor kelapa sawit error yang didapatkan 0.3464 dan kopi 0.1890.
Dari  hasil  perbandingan  menunjukan  bahwa  data  ekspor  kelapa  sawit  dan  kopi menggunakan perhitungan rumus MSE dan RMSE menunjukan nilai error yang terbaik dengan nilai terendah dibandingkan perbandingan data ekspor karet dan kakao. Sedangkan dari  hasil  perbandingan  nilai  impor  menunjukan  selisih  error  yang  sedikit  dikarenakan
jumlah data yang sedikit di tiap-tiap komoditas. Pada pengujian dataset uji yang digunakan merupakan data ekspor dan impor komoditas pertanian dari januari 2014 hingga desember 2016 yang didapatkan dari badan statistic nasional. Data komoditas pertanian yaitu kelapa sawit, kopi, karet & kakao. Serta dalam tahap prediksi ditunjukan grafik prediksi ekspor & impor komoditas kelapa sawit, kakao, kopi dan karet menggunakan metode JST Radial Basis Function dengan hasil prediksi nilai de normalisasi yang kemudian dikalikan akan menghasilkan quantity dalam satuan kilogram untuk 12 bulan kedepan. Serta didapatkan hasil  prediksi  ekspor  dan  impor  komoditas  pertanian  yang  berguna  untuk  pemerintah dalam menekan inflasi yang terjadi dimasayarakat untuk dimasa depan.

## DAFTAR PUSTAKA
E.  Suryowati,  "Satu  Dekade,  Kontribusi  Pertanian  terhadap  PDB  Menurun,"  12 August 2014. [Online]. Available: Kompas.com.
A. D. Lubis, "Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Kinerja Ekspor Indonesia," vol. 4, no. 1, 2010.
S. J. "The rise of agriculture and Indonesia's future," Jakarta, 2010.
A.  H.  Malian,  "Kebijakan  Perdagangan  Internasional  Komoditas  Pertanian Indonesia," 2017.
M. Peramalan, Jakarta: Sekolah Tinggi Teknologi Telkom, 2009.
K.  Hornik,  "Neural  networks  and  principal  component  analysis:  Learning  from examples without local minima," 1989.
D. E. Rumelhart, G. E. Hinton and J. Ronald, "Learning representations by back- propagating errors," Nature, pp. 533-536, 1986.
S. H. Abdul, "Generalized Regression Neural Network and Radial Basis Function for  Heart  Disease  Diagnosis,"  International  Journal  of  Computer Applications, vol. 7, no. 13, 2010.
S.  S.  Mladenovi,  M.  Milovancevi,  I.  Mladenovi  and  M.  Alizamir,  "Economic growth  forecasting  by  artificial  neural  network  with  extreme  learning machine  based  on  trade,  import  and  export  parameters,"  in  Computers  in Human Behavior, 2016.
M. Panella, F. Barcellona and R. L. D’Ecclesia, "Forecasting Energy Commodity Prices UsingNeural Networks," 2012.
Y. Andriani, H. Silitonga and A. Wanto,  "Analisis Jaringan Syaraf Tiruan untuk prediksi  volume  ekspor  dan  impor  migas  di  Indonesia,"  in  Jurnal  Ilmiah Teknologi Sistem Informasi 4, 2018.
N.  Hemageetha  and  G.  M.  Nasira,  "Radial  Basis  Function  Model  for  Vegetable Price  Prediction,"  in  Pattern  Recognition,  Informatics  and  Mobile Engineering, 2013.
E.  Turban,  R.  Rainer  and  R.  Potter,  "Introduction  to  information  technology.," 2005.
K. Algoritma Data Mining, Yogyakarta: Andi Offset, 2009.
A.  Kusiak,  "Wind  Farm  Power  Prediction:  A  Data-Mining  Approach,"  Wind Energy, vol. 12, no. 3, 2009.
H. Nasution and P. , Perencanaan dan Pengendalian Produksi, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2008.
L.  Sumayang,  Dasar-Dasar  Manajemen  Produksi  dan  Operasi,  Jakarta:  Salemba Empat, 2003.
J. Supranto, Metode Ramalan Kuantitatif untuk Perencanaan Ekonomi dan Bisnis, Jakarta: Rineka Cipta, 2000.
R. and H. , Prinsip-Prinsip Manajemen Operasi, Jakarta: Salemba Empat, 2005.
E. Herjanto, Manajemen Operasi, Jakarta: Grasindo, 2008.
R. Ginting, Sistem Produksi, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
K. Hornik, M. Stinchcombe and H. White, "Multilayer feedforward networks are universal  approximators,"  Neural  Networks,  vol.  2,  no.  5,  pp.  359-366, 1989.
D.  Puspitaningrum,  Pengantar  Jaringan  Syaraf  Tiruan,  Yogyakarta:  Andi  Offset, 2006.
S.  Kusumadewi,  Membangun  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan  Matlab  dan Excel Link, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.
J.  Gupta,  "Neural  networks  in  business:  techniques  and  applications,"  2003. [Online]. Available: Books.Google.Com..
C. Willmott, "Advantages of the mean absolute error (MAE) over the root mean square error (RMSE) in assessing average model performance," 2005.
D. Heny K., "Daya Saing Dan Strategi Pengembangan Minyak Sawit Di Indonesia,"
Jurnal Manajemen & Agribisnis, vol. 9, no. 3, 2012.