## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 04, Nomor 02, Desember 2019 : 122 - 126

## OPTIMASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DENGAN GENETIC ALGORITHM PADA PREDIKSI DEBIT INFLOW WADUK SENGGURUH
Yandria Elmasari 1) , Nurhadi 2)
1) Pendidikan Teknologi Informasi STKIP PGRI Tulungagung Jalan Mayor Sujadi Timur No 7 Tulungagung, 66221
2) Fisika, Fakultas Ilmu Eksakta Universitas Nahdlatul Ulama Blitar, Jalan Masjid No. 20, Kota Blitar, Jawa Tmur e-mail: yandria@stkippgritulungagung.ac.id 1) , nur84hadi@gmail.com 2)

## ABSTRAK
Waduk merupakan salah satu sumber daya yang memiliki banyak fungsi, diantaranya sebagai sumber energi dalam pengelolaan Pembangkit  Listrik  Tenaga  Air  (PLTA),  irigasi  lahan  pertanian,  pasokan  persediaan  Perusahaan  Air  Minum  dan  berfungsi sebagai pencegah banjir. Dengan vitalnya peran waduk tersebut diperlukan suatu strategi pengelolaan waduk agar mendapatkan hasil yang optimal dalam pengoperasiannya, salah satunya dengan meramalkan debit inflow (debit masuk). Pada penelitian ini digunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  sebagai  model  peramalan  debit  inflow  dengan  metode  pelatihan  Algoritma  Genetika. Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan menggunakan Algoritma Genetika dilakukan dengan mengkodekan bobot dan bias jaringan kedalam kromosom dan nilai fitness  didapat dari error hasil proses feedforward. Pada penelitian ini dapat diketahui parameter genetika mampu mempengaruhi besar nilai fitness diantaranya probabilitas crossover dan jumlah generasi.Hasil dari pengujian didapatkan nilai fitness terkecil adalah 0,157
Kata Kunci : Algoritma Genetika, Jaringan Syaraf Tiruan, Kecerdasan Buatan

## ABSTRACT
Reservoir is one of the resources that has many functions, including as a source of energy in the management of hydroelectric power plants (PLTA), irrigation of agricultural land, supply of water supply companies and functions as a flood prevention. With the vital role of the reservoir, a reservoir management strategy is needed in order to get optimal results in its operation, one of which is by predicting inflow discharge. In this study, Artificial Neural Networks are used as a model of forecasting inflow  discharge with Genetic Algorithm training methods. Artificial Neural  Network training using Genetic Algorithms is done by encoding tissue weights and biases into chromosomes and fitness values are obtained from feedforward process errors. In this study genetic parameters can be known to be able to influence the value of fitness including crossover probability and number of generations. The results of the test obtained the smallest fitness value is 0.157
Keywords : Genetic Algorithms, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence

## I. P ENDAHULUAN
aduk merupakan salah satu sumber daya yang memiliki peran penting dalam berbagai sektor kehidupan. Dibangunnya  sebuah  waduk  memiliki  beberapa  fungsi,  diantaranaya  sebagai  sumber  energi  dalam pengelolaan  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Air  (PLTA),  irigasi  lahan  pertanian,  pasokan  persediaan Perusahaan  Air  Minum  dan  berfungsi  sebagai  pencegah  banjir.  Dengan  fungsi  yang  bermacam-  macam  tentunya diperlukan  suatu  strategi  pengoperasian  untuk  pengelolaan  suatu  waduk.  Suatu  waduk  yang  hanya  memiliki  satu fungsi misalnya untuk PLTA saja, akan berbeda strategi pengoperasiaannya dengan waduk yang memiliki fungsi yang kompleks  [1].  Kesalahan  dalam  pengoperasian  tentunya  sangat  tidak  diharapkan,  kekurangan  atau  kelebihan tampungan air (storage) dan kesalahan pada saat pelepasanan air (release) dapat merugikan. Terjadinya banjir akibat kesalahan dalam penentuan release waduk dapat terjadi. Ataupun storage yang tidak memadai dapat mengakibatkan suply  untuk  irigasi  pertanian  dan  pengoperasian  pembangkit  listrik  menjadi  berkurang,  hal  ini  dapat  menurunkan produksi pertanian dan energi.
Secara umum sistem pengoperasian waduk haruslah mempertimbangkan keseimbangan debit air yang masuk (inflow) dan  debit  air  keluar  (outflow).  Keadaan  optimal  dari  pengoperasian  suatu  waduk  dapat  dicapai  apabila  dalam analisisnya  mempertimbangkan  storage  (persediaan)  dan  release  (pelepasan  air),  yaitu  dengan  memanfaatkan semaksimal mungkin debit air yang ada dan dengan sebijak mungkin mendistribusikan air keluar [2][3]. Besarnya pengeluaran  air  dari  suatu  waduk  untuk  didistribusikan  dipengaruah    oleh  besarnya  debit  inflow  waduk,  dengan diketahui inflow maka dapat diatur seberapa release (pelepasan air) dan storage (persediaan) dapat dipertahankan di
W

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 04, Nomor 02, Desember 2019 : 122 - 126
level yang seharusnya.
Dari permasalahan yang telah dipaparkan, maka perlu dibangun suatu model yang mampu meramalkan debit inflow ke dalam suatu waduk. Dalam hal ini  model   hidrologi   deterministik   dapat   digunakan,   dimana   model     hidrologi deterministik  berusaha  menggambarkan  proses-proses  fisis hidrologi  yang  sesungguhnya  terjadi,  misalnya  dengan mentransformasikan serangkaian masukan (input) curah hujan [4].
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  telah  diaplikasikan  ke  banyak  bidang,  salah  satunya  pada  tahun  1990  mulai dikembangkan  model  Jaringan  Syaraf    Tiruan  untuk  model  hidrologi.  Studi  yang  dilakukan  oleh  [5]  menyatakan bahwa Jaringan Syaraf Tiruan mampu menghubungan input dan output simulasi dan model peramalan besar aliran sungai (rainfall-runoff) tanpa membutuhkan stuktur internal DAS. Selain itu JST memiliki kelemahan dalam proses training yang dapat mengakibatkan komputasi dapat terjebak dalam satu lokal optimum. Dengan demikian dibutuhkan suatu cara agar optimum global dapat tercapai. Salah satu algoritma optimasi yang dapat diaplikasikan pada proses pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan adalah Algoritma Genetika  [6][7].
Algoritma  Genetika  adalah  algoritma  pencarian  heuristik  yang  didasarkan    atas mekanisme  crossover  dan  mutasi. Algoritma ini diilhami oleh teori evolusi Charles Darwin dimana individu terbaik merupakan kandidat yang dapat bertahan  dari  seleksi  alam.  Algoritma  genetika  dimulai  dari  pembentukan  himpunan  kandidat  solusi  yang  disebut populasi, dimana setiap kandidat solusi diwakili oleh satu individu atau kromosom [8]. Berdasarkan latar belakang yang dijelaskan tersebut, pada penelitian ini digunakan algoritma genetika pada pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk peramalan  debit  inflow harian waduk.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan syaraf tiruan terdiri dari beberapa neuron dan terdapat hubungan antara neuron-neuron tersebut yang dikenal  dengan  bobot.  Neuron  akan  metransformasikan  informasi  input  yang  ke  lapisan  berikutnya  dengan melewatkannya nilai melalui fungsi perambatan yang akan menjumlahkan semua bobot yang akan dating[9][10]. Hasil  dari  fungsi  perambatan  ini  selanjutnya  akan  dibandingkan  dengan  suatu  nilai  ambang  batas  (threshold) melalui fungsi aktivasi. Jika hasil dapat melewati ambang batas tersebut maka neuron tersebut akan diaktifkan dan dapat mengirimkan output melalui bobot-bobot outputnya ke  semua neuron yang berhubungan dengannya[11][12].

## B. Algoritma Genetika
Algoritma generika merupakan algoritma pencarian yang didasarkan atas mekanisme seleksi alam dan genetika alamiah.  Dimana  proses  pencarian  ini  mengadopsi  konsep  genetika  teori  evolusi  di  bidang  biologi.  Algoritma genetika membentuk sekumpulan kemungkinan solusi yang disebut populasi, setiap bagian dari populasi disebut dengan individu yang nantinya akan bersaing dan berjuang menghadapi proses seleksi.
 Algoritma genetika memiliki beberapa elemen dasar adalah sebagai berikut:
 Representasi genetika untuk mengkodekan kemungkinan solusi dari permasalahan.
 Bagaimana membangkitkan populasi awal.
 Fungsi evaluasi untuk nilai kekuatan (fitness) dari  masing-masing individu.
 Operator genetika untuk menghasilkan anak selama proses reproduksi.
 Nilai dari parameter algoritma genetika.
Algoritma  genetika  mengolah  kumpulan individu  yang  disebut  populasi  P(t)    untuk  setiap  generasi  t,  dimana setiap individu merupkan kemungkinan solusi dari permasalahan. Setiap individu mememiliki nilai fitness yang menunjukkan kualitas apakah suatu individu layak untuk dipertahankan. Secara stochastic beberapa individu akan dipilih sebagai parent untuk membetuk individu baru  yang disebut offspring C(t) melalui operator genetika, yang kemudin akan dievaluasi. Selanjutnya dibentuk populasi baru dengan mempertimbangkan fitness dari parent dan offspring.  Setelah  beberapa  generasi  t,  algortitma  genetika  konvergen  menuju  solusi  terbaik  dan  diharapkan memberika solusi yang optimal.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 04, Nomor 02, Desember 2019 : 122 - 126

## III. METODE

## A. Model Penelitian
Model  peramalan  yang  akan  digunakan  adalah  model  jaringan   syaraf tiruan dengan algoritma pelatihan menggunakan  algoritma  genetika.  JST  memodelkan  debit  inflow  harian  Bendungan  Sengguruh  sebagai  neuron tunggal pada lapisan output, dan curah hujan harian sebagai nilai dari neuron input pada lapisan input JST. Model input yang digunakan adalah curah hujan pada hari ke-t dan debit hari ke-t digunakan untuk menentukan besar dari debit  inflow  waduk  pada  hari  ke-(t+1)  sebagai  target.  Skema  model  JST  yang  digunakan  dalam  peramalan ditampilkan pada gambar 3.5.
Secara umum sistem yang dibangun terbagi menjadi dua proses, yaitu pelatihan (training) dan pengujian (testing). Proses  pelatihan  mengunakan  algoritma  genetika  untuk  mendapatkan  komposisi  bobot  yang  optimal  pada  JST dengan mengkodekan bobot dan bias dalam kromosom. Penentuan kromosom (konfigurasi bobot dan bias) yang baik didasarkan atas nilai fitness yang dihitung dengan melakukan proses feedforrward menggunakan nilai dari kromosom tersebut. Nilai fitness merupakan tingkat error atau selisih dari hasil peramalan dengan nilai sebenarnya. Proses pelatihan JST menggunakan AG dilakukan dengan langkah-langkah di bawah ini:
 Mengkodekan bobot dan bias JST ke dalam kromosom dengan reprsentasi real.
 Menentukan  fungsi  fitness  suatu  kromosom  yaitu  mendapatkan  komulatif  error  dari  satu  kali  proses penalaran maju (feedforward) dengan satu set data latih.
 Inisialisasi populasi dengan random kromosom. Setiap kromosom  diisi dengan nilai random antara -1 hingga 1 sebagai representasi dari bobot JST.
 Melakukan proses genetika untuk mendapatkan inidividu terbaik.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Sistematika Uji Peluang Crossover dan Peluang Mutasi
Sesuai dengan sistematika pengujian yang dijelaskan pada bab sebelumnya, adapun proses pengujian yaitu dengan dilakukan proses pelatihan JST menggunakan AG dengan mengkombinasikan 9 nilai peluang crossover dan 9 nilai peluang mutasi, dengan nilai antara 0.1 dan 0.9. Dilakukan sebanyak 5 kali uji coba untuk setiap satu kombinasi nilai peluang crossover dan nilai peluang mutasi, kemudian dirata-rata. Sehingga akan didapat nilai rata-rata dari maximum  fitness  setiap  kombinasi  peluang  crossover  dan  peluang  mutasi.  Nilai  fitness  inilah  yang  akan dibandingankan dengan kombinasi peluang crossover dan mutasi.
Uji coba dilakukan dengan menggunakan Ukuran Populasi dan jumlah generasi yang sama, berurut-turut yaitu 100 individu pada populasi dan 500 generasi maksimal. Kecepatan pelatihan tidak dipertimbangkan sebagai nilai yang akan dianalisa. Hasil uji coba dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 Pengujian peluang crossover (pc) dan peluang mutasi (pm)
pm Pc 0.1 0.2
0.3 0.4 0.5
0.6 0.7 0.8 0.9 0.1 0,0856 0,0911 0,0923 0,1146 0,1112 0,1285 0,1483 0,1658 0,1767 0.2 0,0885 0,0984 0,1040 0,0981 0,1150 0,1232 0,1353 0,1578 0,1504 0.3 0,0883 0,0932 0,0883 0,1012 0,1170 0,1241 0,1325 0,1638 0,1642 0.4 0,0842 0,0921 0,0910 0,0997 0,1091 0,1173 0,1416 0,1632 0,1721 0.5 0,0910 0,0858 0,0956 0,0917 0,1023 0,1064 0,1278 0,1484 0,1809 0.6 0,0898 0,0940 0,0936 0,1025 0,1063 0,1224 0,1314 0,1471 0,1785 0.7 0,1016 0,0958 0,0967 0,1012 0,1041 0,1152 0,1367 0,1479 0,1666 0.8 0,0959 0,0939 0,1034 0,1068 0,1242 0,1120 0,1355 0,1510 0,1724 0.9 0,0961 0,0956 0,1004 0,1033 0,1129 0,1308 0,1338 0,1256 0,1703

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 04, Nomor 02, Desember 2019 : 122 - 126
Pada tabel 1 dapat dilihat bahwa nilai fitness terbesar adalah 0,180858. Nilai terbesar ini didapat pada saat peluang crossover dan peluang mutasi berturut-turut 0,9 dan 0,5. Nilai yang dihasilkan pada peluang crossover 0,9 relatif mendekati nilai fitness terbesar yang didapat.

## Gambar 1 Grafik Perbandingan pc dan pm dengan nilai fitness
Nilai fitness didapat dari error komulatif dari hasil penalaran maju (feedforward) satu kromosom. Setiap data latih  dilakukan  proses  feedforwad  kemudian  didapatkan  nilai  keluaran.  Selisih  nilai  keluaran  dengan  nilai sebenarnya (target) merupaka error yang akan digunakan untuk menghitung nilai fitness. Sehingga apabila nilai fitness  yang  didapatkan  nilainya  besar,  dapat  dikatakan  bahwa  konfigurasi  bobot  JST  dari  kromosom  tersebut memiliki akurasi yang baik untuk melakukan permalan.
Berdasarkan  grafik  perbandingan  pc  dan  pm  dengan  nilai  fitness  diatas,  dapat  dilihat  seiring  perubahan  nilai peluang  crossover  maka  nilai  fitness  yang  didapat  cenderung  semakin  besar.  Perubahan  nilai  fitness  juga dipengaruhi  juga  oleh  peluang  mutasi  sehingga  tidak  semua  nilai  fitness  naik  untuk  setiap  kenaikan  peluang crossover, namun pada nilai peluang mutasi yang sama nilai fitness cenderung meningkat pada setiap kenikan nilai crossover. Hal tersebut dapat disebabkan karena semakin sering proses crossover terjadi sehingga variasi individu yang didapat semakin banyak. Telah diketahui bahwa semakin besar nilai peluang crossover maka semakin banyak kemungkinan individu yang disilangkan (crossover), tentunya akan semakin banyak individu baru yang terbentuk. Dengan demikian peluang untuk didapatkan individu yang memiliki nilai fitness tinggi akan semakin besar.
Sedangkan untuk peluang mutasi dapat kita lihat pada grafik di atas bahwa setiap kenaikan nilai peluang mutasi tidak diikuti pula dengan kenikan fitness. Misalkan pada nilai peluang crossover 0.6, dimana nilai fitness turun dari peluang  mutasi  0.1  hingga  0.5  kemudian  naik  kembali  setelah  peluang  mutasi  diatas  0.5.  Hal  tersebut  berbeda ketika nilai peluang crossover 0.8, dimana nilai fitness cenderung turun seiring bertambahnya nilai peluang mutasi. Dengan demikian nilai peluag mutasi yang tinggi tidak selalu menghasilkan nilai fitness yang tinggi pula. Metode mutasi  yang  digunakan  yaitu  uniform  mutation  dimana  beberapa  nilai  gen  pada  kromosom  diganti  secara  acak dengan bilang antara 0 dan 1 tidak menjamin anak hasil mutasi memiliki fitness yang lebih baik. Sedikitnya jumlah gen yang dimutasi memungkinkan kromosom parent dengan fitness yang rendah masih mewariskan sifat buruknya kepada  kromosom  anak  dan  tidak  mampu  memperbaiki  nilai    fitness    secara    signifikan.    Hal    inilah  yang menyebabkan nilai peluang mutasi tidak secara teratur mempengaruhi besar nilai fitness pada proses pelatihan.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 04, Nomor 02, Desember 2019 : 122 - 126

## V. KESIMPULAN
Pelatihan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  menggunakan  Algoritma  Genetika  dipengaruhi  oleh  beberapa  parameter genetika. Perubahan probabilitas crossover menunjukkan bahwa semakin besar nilai probabilitas crossover maka nilai fitness yang dihasilkan juga semakin besar. Hal ini juga berlaku untuk parameter jumlah generasi, dimana penambahan jumlah generasi juga diikuti bertambahnya nilai fitness yang didapat. Untuk nilai probabilitas  mutasi dan ukuran populasi perubahan nilainya tidak memberikan dampak yang signifikan terhadap nilai fitnesss yang dihasilkan,  namun  pada  rentang  tertentu  nilai  probabilitas  mutasi  dan  ukuran  populasi  akan  menghasilkan  nilai fitness  yang  optimal.  Nilai  parameter  genetika  terbaik  berdasarkan  uji  coba  berturut-turut  adalah  0.9  untuk probabilitas crossover, 0.5 untuk probabilitas mutasi, 100 untuk ukuran populasi dan 50 untuk jumlah generasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Xu, B., Zhong, P., Zhao, Y., Zhu, Y., & Zhang, G. (2014). Comparison between dynamic programming and genetic algorithm for hydro unit economic load dispatch. Water Science and Engineering , 7 (4), 420–432. http://doi.org/10.3882/j.issn.1674-2370.2014.04.007
[2] Tatar, A., Naseri, S., Sirach, N., Lee, M., & Bahadori, A. (2015). Prediction of reservoir brine properties using radial basis function ( RBF ) neural network. Petroleum , 1 (4), 349–357. http://doi.org/10.1016/j.petlm.2015.10.011
[3] Ji, H., & Qinglin, W. (2012). Douhe Reservoir Flood Forecasting Model Based on Data Mining Technology, 12 , 93–98.
http://doi.org/10.1016/j.proenv.2012.01.252
[4] Heydari, H., Sajedi, S., & Goudarzi, V. (2018). Saturation exponent determination by using genetic algorithm in carbonate reservoirs : A case study in Sarvak Formation. Egyptian Journal of Petroleum , 27 (2), 241–247. http://doi.org/10.1016/j.ejpe.2017.07.013
[5] Zhong, S., Xie, X., Lin, L., & Wang, F. (2017). Genetic algorithm optimized double-reservoir echo state network for multi-regime time series prediction. Neurocomputing . http://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.01.053
[6] Sattari, M. T., Yurekli, K., & Pal, M. (2012). Performance evaluation of artificial neural network approaches in forecasting reservoir inflow. Applied Mathematical Modelling , 36 (6), 2649–2657. http://doi.org/10.1016/j.apm.2011.09.048
[7] Negash, B. M., Tufa, L. D., Marappagounder, R., & Bt, M. (2016). Conceptual Framework for Using System Identification in Reservoir Production Forecasting. Procedia Engineering , 148 , 878–886. http://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.06.479
[8] You, L., Tan, Q., Kang, Y., Xu, C., & Lin, C. (2018). Reconstruction and prediction of capillary pressure curve based on Particle Swarm Optimization-Back Propagation Neural Network method. Petroleum , 4 (3), 268–280. http://doi.org/10.1016/j.petlm.2018.03.004 [9] F. Rozi and F. Sukmana, “Metode siklis dan adaptive neuro fuzzy inference system untuk peramalan cuaca,” J. Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol.
1, no. 1, pp. 7–13, 2016.
[10] F. Rozi and F. Sukmana, “Penggunaan moving average dengan metode hybrid artificial neural network dan fuzzy inference system untuk prediksi cuaca,” J.
Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 01, no. 02, pp. 38–42, 2016.
[11] F. Rozi, C. Fatichah, and D. Purwitasari, “Inisialisasi Klaster Menggunakan Fuzzy Association,” vol. 13, no. Mcvm, pp. 190–197, 2015.
[12] F. Sukmana, and F. Rozi, “Rekomendasi Solusi Pada Sistem Computer Maintenance Management System Menggunakan Association Rule, Fisher Exact Test One Side P-Value Dan Double One Side P-Value,” vol. 4, pp. 213–220, 2017.