## IMPLEMENTASI METODE BACKPROPAGATION DAN INTERPOLASI DATA DALAM PERAMALAN HARGA DAGING SAPI DALAM NEGERI

## IMPLEMENTATION OF BACKPROPAGATION METHOD AND DATA INTERPOLATION IN DOMESTIC BEEF PRICES FORECASTING

## Dwiyan Panji Prastya dan Retno Kusumaningrum
Departemen Ilmu Komputer / Informatika, Universitas Diponegoro Email: retno@live.undip.ac.id
Diterima: 25 Nopember 2016, Direvisi: 4 Desember 2016, Disetujui: 14 Desember 2016

## ABSTRAK
Peramalan  harga  daging  sapi  adalah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk menangani  ketidakstabilan harga daging  sapi di  pasaran.   Salah  satu  metode yang dapat dikembangkan  untuk  proses  peramalan  adalah  metode  Backpropagation.  Akan  tetapi metode  tersebut  membutuhkan  data  yang  banyak  untuk  mencapai  kinerja  yang  optimal, dimana  kondisi  tersebut  bertolak  belakang  dengan  ketersediaan  data  di  lapangan  yang cenderung  sangat  terbatas.  Sehingga  pada  penelitian  ini  diusulkan  penggunaan  teknik interpolasi  data  untuk  mengatasi  permasalahan  ketidaksesuaian  ketersediaan  data,  yaitu ketersediaan  data  pendukung  dalam  tingkat  granularitas  yang  sangat  umum  sedangkan kebutuhan  proses  peramalan  dalam  tingkat  granularitas  yang  sangat  detail.  Hasil eksperimen menunjukkan bahwa arsitektur terbaik dari metode Backpropagation diperoleh pada  nilai  momentum  0.1,  laju  perubahan  0.01  dan  jumlah  hidden  neuron  6  yang menghasilkan nilai MAPE sebesar 12% atau akurasi pengujian sebesar 88%.  Sedangkan rasio selisih harga daging sapi asli dan harga daging sapi prediksi terhadap harga daging sapi asli sebesar 9%.
Kata-kata kunci: Harga Daging Sapi, Peramalan, Interpolasi, Backpropagation

## ABSTRACT
Beef  price  forecasting  is  one  of  methods  to  overcome  an  unstable  market  price  of beef.  A  forecast  method  that  can  be  developed  is  Backpropagation.  However,  the  method requires  a  high  number  of  data  to  obtain  optimal  performance,  which  is  contrary  to  the availability  of  observed  data.  Therefore,  we  proposed  an  interpolation  technique  to overcome incompatibility of data availability, i.e. granularity level of supporting data is in general, whereas granularity level of forecasting need is in detail. The experiments result that the best architecture of Backpropagation is  0.1 as momentum value, 0.01 as learning rate  value,  and  6  as  hidden  neuron  size  that  produce  12%  of  MAPE's  value  or  88%  of testing accuracy. At the same time, the ratio of beef price gap between the actual value and predicted value against the actual beef price is about 9%.
Keywords: Beef Price, Forecasting, Interpolation, Backpropagation

## PENDAHULUAN
Daging  sapi  merupakan  salah  satu bahan  pangan  pokok  yang  mengandung protein  cukup  tinggi,  selain  daging  ayam. Konsumsi  daging  sapi  secara  nasional terus  meningkat  seiring  dengan  mening- katnya  jumlah  penduduk,  perubahan  pola konsumsi masyarakat serta selera masyarakat. Pemenuhan kebutuhan daging sapi  di  dalam  negeri  dilakukan  melalui tiga  sumber  yaitu  sapi  lokal,  sapi  impor dan  daging  impor.  Keberlanjutan  sumber pasokan  daging  sapi  di  dalam  negeri penting karena kondisi ini dapat menciptakan  ketidakstabilan  harga  di dalam  negeri  (Kementrian  Perdagangan Republik Indonesia, 2013).
Terganggunya pasokan daging sapi di dalam negeri dimulai sejak pertengahan tahun 2012 yaitu kondisi dari harga daging sapi mulai meningkat dari pola normalnya. Kenaikan  harga  ini  mengindikasikan  bah- wa  telah  terjadi  ketidakseimbangan  antara pasokan  daging  sapi  dengan  permintaan. Selama  tahun  2012,  harga  eceran  daging sapi  cukup  berfluktuasi  dengan  kenaikan harga  mencapai  2.1%.  Fluktuasi  harga produk  pertanian  juga  berdampak  pada ketidakstabilan perekonomian.
Salah  satu  upaya  untuk  meng- antisipasi terjadinya fluktuasi harga adalah dengan  melakukan  peramalan  harga. Peramalan  harga  dimaksudkan  untuk melakukan  prakiraan/prediksi  harga  masa depan dalam kurun waktu tertentu, dengan hasil keluaran berupa harga masa depan.
Backpropagation merupakan  salah satu  algoritma  yang  sering  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah-masalah yang  panjang  dan  rumit  serta  dapat digunakan  untuk  menghitung  prediksi karena  memiliki  tingkat  keakuratan  yang tinggi,  hal  ini  dibuktikan  oleh  penelitian dari  Kusumadewi  (2014),  dimana  hasil penelitian diperoleh nilai MAPE 1.8178%.
Dalam  penelitian  ini  diperlukan data bulanan untuk masing–masing
variabel  agar  sesuai  dengan  metode Backpropagation yang  digunakan.  Akan tetapi kondisi data yang ada menunjukkan bahwa  data  dalam  bentuk  tahunan,  dan tidak sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan  untuk  penelitian.  Untuk  itu perlu  dilakukan  proses  perubahan  data terlebih  dahulu  dengan  tujuan  mengubah data  tahunan  yang  ada  ke  dalam  bentuk bulan.  Salah  satu  cara  untuk  mengubah data  adalah  interpolasi.  Interpolasi  adalah suatu metode atau fungsi dalam matematika  yang  menduga  nilai  pada lokasi-lokasi  yang  datanya  tidak  tersedia (Hadi,  2013).  Selain  metode  interpolasi, metode  lain  yang  dapat  diterapkan  adalah metode  disagregasi,  dimana  metode  ini dapat  diterapkan  untuk  membangkitkan data  tahunan  menjadi  data  bulanan (Wahyuni,  2005).  Akan  tetapi,  metode interpolasi memiliki keunggulan dalam hal kesederhanaan dalam proses implementasi dibandingkan dengan metode disagregasi.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka
dilakukan implementasikan jaringan syaraf tiruan metode Backpropagation dan interpolasi  data  dalam  simulasi  harga daging  sapi  dalam  negeri  untuk  menge- tahui bagaimana perbandingan kinerja dari penggunaan  parameter  yang  berbeda  serta mengetahui  tingkat  akurasi  dari  hasil peramalan  harga  daging  sapi yang dihasilkan terhadap harga aslinya, sehingga  didapat  kesimpulan  apakah penggunaan interpolasi data dalam peramalan  harga  memungkinkan  untuk dilakukan atau tidak.

## METODE
Gambaran umum metode penelitian  implementasi  jaringan  syaraf tiruan metode Backpropagation dan interpolasi  data  dalam  simulasi  harga daging  sapi  dalam  negeri  disajikan  dalam bentuk skema seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Gambaran Umum Penelitian
Data Input Data input yang  digunakan  dalam penelitian  diambil  dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  dan  Kementerian  Perda- gangan  Republik  Indonesia.  Data  yang digunakan adalah data populasi ternak sapi dan  produksi  daging  sapi  selama  tahun 2006  hingga  tahun  2015  dan  data  harga daging  sapi  dalam  negeri  selama  bulan Januari 2007 hingga Desember 2015.
Preprocessing Tahap Preprocessing yang
dilakukan  pada  penelitian  ini  berupa proses  interpolasi  data,  transformasi  data, dan  pemetaan  dan  pembagian  data  latih- data uji.

## Interpolasi Data
Interpolasi data dilakukan terhadap data  populasi  sapi  dan  data  produksi  sapi dalam  negeri  untuk  mendapatkan  data dalam  bentuk  bulanan.  Data  harga  daging sapi  tidak  diinterpolasi  karena  data  harga daging sapi sudah berbentuk bulanan.

## Transformasi Data
Setelah  tahap  interpolasi  data selesai, kemudian dilakukan proses transformasi  data.  Transformasi  data bertujuan  untuk  mengubah  nilai  data  ke
dalam  interval  0-1,  sehingga  setiap  data memiliki rentang yang sama. Transformasi data dihitung dengan menggunakan persamaan (1).
............................................. (1)
Keterangan:
data masukan awal nilai terkecil
nilai terbesar
Nilai dibuat berada pada interval  0-1 agar sesuai  dengan  keluaran  fungsi  aktivasi sigmoid biner yang juga memiliki keluaran pada interval 0-1.

## Pemetaan  dan  Pembagian  Data  Latih  - Data Uji
Pemetaan  dan  pembagian  data latih-data uji, penulis mengambil referensi dari  penelitian  Kusumadewi  (2014).  Data harga  emas  pada  penelitian  Kusumadewi bersifat  bulanan,  sama  dengan  data  harga daging  sapi.    Pola  data  pelatihan  dan  data pengujian yang digunakan dalam penelitian  ini  yaitu  5  unit  masukan  dan  1 unit  target,  data  masukan  berupa  data populasi bulan ini ( ), data populasi bulan kemarin ( ), data produksi  bulan ini ( ),
data produksi bulan kemarin ( ), dan data harga  bulan  ini  ( ).  Sedangkan  target adalah  data  harga  bulan  depan  ( y ). Pembagian  data  untuk  proses  pelatihan dan pengujian pada peramalan harga emas digunakan  konsep  70%  dan  30%,  70% data  digunakan  untuk  pelatihan  dan  30% untuk pengujian.

## Pembentukan Model Prediksi
Arsitektur jaringan penelitian memiliki  1  lapisan  tersembunyi  ( dengan j= 1,  2,  … p,  j adalah  jumlah neuron.  Jumlah  neuron  pada  lapisan tersembunyi  dapat  diubah  sesuai  masukan dari admin untuk  melakukan  proses pelatihan.  Lapisan  masukan  terdiri  dari  5 data  masukan.  Data  masukan  yang
digunakan  berupa  faktor-faktor  yang mempengaruhi  harga  daging  sapi  dalam negeri.  Faktor-faktor  yang  paling  kuat dalam  mempengaruhi  harga  daging  sapi dalam  negeri  adalah  harga  daging  sapi dalam  negeri,  jumlah  populasi  sapi  dalam negeri,  dan  jumlah  produksi  sapi  dalam negeri  Kementrian  Perdagangan  (2013). Data masukan ( ) adalah jumlah populasi sapi  bulan  sekarang,  data  masukan  ( ) adalah  jumlah  populasi  sapi  bulan  lalu, data masukan ( ) adalah jumlah produksi sapi  bulan  sekarang,  data  masukan  ( ) adalah  jumlah  produksi  sapi  bulan  lalu, dan data masukan ( ) adalah harga daging sapi bulan ini. Sedangkan lapisan keluaran terdiri dari 1 data prediksi ( y ).
Gambar 2. Arsitektur Backpropagation Penelitian

## Pelatihan
Proses pelatihan merupakan proses yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  bobot akhir  dari  arsitektur  terbaik.  Arsitektur Backpropagation penelitian  menghasilkan 54  kombinasi  dengan  parameter  yang digunakan  adalah  jumlah hidden  neuron, learning  rate atau  laju  perubahan  dan momentum .  Jumlah hidden  neuron yang
digunakan  berjumlah  6  dari neuron 1 sampai  dengan  6.  Sedangkan  nilai  laju perubahan  dan momentum adalah  0.1,
0.01,  0.001.  Untuk  nilai  toleransi error yang  digunakan  adalah  0.001  dan  jumlah maksimum epoch ditetapkan  sebanyak 1,000,000.

## Pengujian
Pengujian bertujuan untuk menguji keakuratan  dari  proses  pelatihan Back- propagation yang  sudah  dilakukan.  Pada dasarnya  proses  pengujian  melaku-kan lagi proses feedforward menggunakan data masukan bobot-bobot  dan bias akhir  yang didapatkan  dari  proses  pelatihan  dan  data pengujian  untuk  menghitung  nilai  MAPE . Adapun  detail  perhitungan  MAPE  dapat dilihat pada Mustaziri (2012).

## Proses Prediksi
Proses  prediksi  diawali  dengan memasukkan  nilai  variabel  dari user berupa harga daging sapi, jumlah populasi ternak  sapi,  dan  jumlah  produksi  daging sapi dalam negeri. Kemudian nilai tersebut ditransformasi  ke  dalam  rentang  0-1
disetiap  variabelnya.  Selanjutnya  nilai dihitung  dengan  bobot-bobot  akhir  hasil dari Backpropagation dan  MAPE  terkecil sebagai indikasi kombinasi terbaik. Setelah  proses  perhitungan  selesai,  dida- patkan  nilai  keluaran  dan  nilai  keluaran tersebut  didenormalisasi  ke  bentuk  awal sebagai  hasil  prediksi  harga  daging  sapi dalam negeri.

## HASIL DAN ANALISA Skenario Penelitian
Penelitian  implementasi  jaringan syaraf tiruan metode Backpropagation dan interpolasi  data  dalam  peramalan  harga daging  sapi  dalam  negeri  terdiri  dari  dua skenario  eksperimen  yang  dapat  dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Skenario Eksperimen

## Hasil Skenario 1 dan Analisa
Hasil  eksperimen  skenario  1  dapat  dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Eksperimen Skenario 1
Momentum alpha Hidden Neuron Rata-rata 1 2 3 4 5 6 0.1 0.1 18.003 17.529 15.772 12.340 15.359 12.837 15.307 0.01 18.368 13.872 14.105 14.550 13.390 12.002 14.382 0.001 18.656 18.680 16.27 13.106 13.975 14.456 15.860 Rata-rata 18.343 16.693 15.383 13.333 14.243 13.098 0.01 0.1 18.505 15.354 13.404 14.815 12.756 12.433 14.543 0.01 18.499 18.444 17.600 12.905 14.924 15.004 16.227 0.001 18.537 17.500 14.067 16.292 13.228 12.878 15.418 Rata-rata 18.513 17.097 15.023 14.670 13.637 13.437 0.001 0.1 18.211 14.906 13.009 12.135 14.235 12.783 14.212 0.01 18.397 18.536 17.867 17.602 14.436 12.38 16.538 0.001 18.487 14.448 13.978 16.613 13.276 13.643 15.200 Rata-rata 18.367 16.725 14.953 15.447 13.983 12.933
Sumber: Data primer diolah (2016)
Berdasarkan tabel 1 maka arsitektur  terbaik  yang  digunakan  untuk prediksi  harga  daging  sapi  dalam  negeri adalah  arsitektur  dengan  nilai  MAPE 12.002%  yang  terdapat  pada  kombinasi
parameter momentum 0.1,  laju  perubahan
0.01 dan jumlah hidden neuron 6.

## Hasil Skenario 2 dan Analisa
Hasil  eksperimen  skenario  2  dapat dilihat pada Gambar 4.2, 4.3, 4.4 dan 4.5.
Gambar 4. Grafik Pengaruh Hidden Neuron dan Momentum terhadap Nilai MAPE Sumber: Data primer diolah (2016)
Gambar 4 menjelaskan bahwa nilai MAPE  disemua  nilai momentum semakin kecil  jika  jumlah hidden  neuron semakin besar. Tetapi terdapat anomali pada hidden neuron 4  dimana  pada momentum 0.01 dan 0.001 mengalami kenaikan sedangkan pada momentum 0.1  mengalami  penurun- an.
Gambar 5. Grafik Pengaruh alpha dan Momentum terhadap Nilai MAPE Sumber: Data primer diolah (2016)
Gambar 5 menjelaskan bahwa nilai MAPE  pada  setiap  kombinasi alpha dan momentum mengalami  fluktuasi.  Dimana kombinasi  nilai alpha 0.1  dengan mome- ntum 0.01 dan 0.001 mengalami kenaikan pada  nilai alpha 0.01  sedangkan  turun pada nilai alpha 0.001.
Sedangkan  pada  kombinasi  nilai alpha 0.1  dan momentum 0.1  mengalami penurunan  nilai  MAPE  pada  nilai alpha 0.001  dan  mengalami  kenaikan  pada  nilai alpha 0.001.
Gambar 6. Grafik Pengaruh Hidden neuron dan Momentum Terhadap Waktu Komputasi Sumber: Data primer diolah (2016)
Gambar  6  menjelaskan  bahwa waktu  komputasi  pada  setiap  kombinasi hidden  neuron dan momentum mengalami fluktuasi.  Dapat  dilihat  pada  kombinasi dengan  nilai momentum 0.1  dan  0.001 mengalami  sekali  penurunan  waktu  kom- putasi  dan  selanjutnya  waktu  komputasi
bergerak  naik  berbanding  lurus  dengan bertambahnya  jumlah hidden  neuron. Sedangkan  pada  kombinasi  dengan  nilai momentum 0.01  mengalami  dua  kali penurunan  waktu  komputasi  yaitu  pada hidden neuron 3 dan hidden neuron 6.
Gambar 7. Grafik Pengaruh Laju perubahan dan Momentum terhadap Waktu Komputasi Sumber: Data primer diolah (2016)
Gambar  7  menjelaskan  bahwa waktu  komputasi  pada  semua  kombinasi parameter  mengalami  kenaikan.  Dimana semakin  kecil  nilai  laju  perubahan  maka waktu komputasi akan semakin lama.

## Hasil Skenario 3 dan Analisa
Proses  prediksi  harga  daging  sapi dalam  negeri  dilakukan  dalam  rentang
bulan  Januari  2016  sampai  dengan Desember  2016.  Setelah  didapatkan  hasil prediksi  harga  daging  sapi  dalam  negeri, selanjutnya dilakukan perbandingan antara harga  asli  dengan  harga  hasil  prediksi sehingga  dapat  dilihat  selisih  dari  kedua harga  tersebut.  Perbandingan  harga  asli dengan  harga  hasil  prediksi  dapat  dilihat seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Harga Asli dengan Harga Hasil Prediksi
Bulan Harga Asli Harga Prediksi Selisih (Harga Asli – Harga Prediksi) Rasio ((Harga Asli – Harga Prediksi) / Harga Asli)*100 Januari 101,352 92,836 8,516 8 Februari 101,546 94,118 7,428 7 Maret 101,358 94,789 6,569 6 April 101,471 94,786 6,685 7 Mei 102,347 94,908 7,439 7 Juni 104,805 95,336 9,469 11 Juli 107,662 96,329 11,333 11 Agustus 109,484 97,349 12,135 10 September 109,178 97,954 11,224 9 Oktober 107,762 97,915 9,847 10 November 107,936 97,543 10,393 11 Desember 109,115 97,648 11,467 8 Rata-rata 9,375 9 Sumber: Data primer diolah (2016) Berdasarkan tabel di atas, didapatkan  rata-rata  selisih  dari  harga daging  sapi  asli  dengan  harga  hasil prediksi  sebesar  Rp.  9,375.00.  Sedangkan rata-rata  dari  rasio  yang  dihasilkan  adalah 9%.

## KESIMPULAN DAN REKOMENDASI Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil dari  penelitian  yang  telah  dilakukan mengenai  implementasi  jaringan  syaraf tiruan metode Backpropagation dan
interpolasi  data  dalam  simulasi  harga daging sapi dalam negeri adalah: 1. Arsitektur Backpropagation terbaik memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  88% yang terdapat pada kombinasi parameter  dengan  nilai momentum 0.1, laju perubahan 0.01 dan jumlah hidden neuron 6  yang  menghasilkan  nilai MAPE sebesar 12.002%.
2. Jumlah hidden  neuron dan momentum berpengaruh  terhadap  nilai  MAPE. Semakin  besar  jumlah hidden  neuron maka nilai MAPE yang dihasilkan akan semakin  kecil,  hal  ini  berlaku  pada semua nilai momentum. Sementara nilai laju perubahan dan momentum berpengaruh terhadap waktu komputasi,  semakin  kecil  nilai  laju perubahan  dan momentum maka  waktu komputasi semakin lama.
3. Tingkat  akurasi  prediksi  harga  daging sapi  terhadap  harga  daging  sapi  asli adalah  91%.  Nilai  tersebut  dapat
dikatakan  baik  karena  akurasi  yang dihasilkan  lebih  dari  75%.  Sehingga dengan  melihat  tingkat  akurasi  yang dihasilkan  dapat  disimpulkan  bahwa implementasi  interpolasi  data  dalam peramalan harga daging sapi memungkinkan untuk dilakukan. Rekomendasi Saran-saran yang dapat
dilaksanakan  untuk  penelitian  selanjutnya adalah sebagai berikut:
1. Untuk  meningkatkan  tingkat  akurasi prediksi  dapat  ditambahkan  pengguna- an  metode Neurofuzzy atau  metode yang  lain.  Sedangkan  untuk  mening- katkan waktu komputasi dapat ditambahkan Nguyen-Widraw sebagai penentu bobot awal.
2. Penggunaan  nilai  laju  perubahan  yang lain  serta  jumlah hidden  neuron untuk menemukan  kombinasi  parameter  yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Hadi,  B.  S.,  2013. Metode  Interpolasi Spasial Dalam Studi Geografi (Ulasan Singkat dan Contoh Aplikasinya) . Geomedia Vol . 11, hal. 231-240.
Kusumadewi, F., 2014. Peramalan Harga Emas  Menggunakan  Feedforward Neural  Network  Dengan  Algoritma
Backpropagation.
Yogyakarta: Universitas Negeri Yogyakarta. Mustaziri.  2012.  " Sistem  Pakar  Fuzzy untuk Optimasi Penggunaan Bandwith Jaringan Komputer ". Diakses dari www.eprints.undip.ac.id pada tanggal  2  Maret  2016,  pukul  13.00 WIB. Pusat  Kebijakan  Perdagangan  Dalam Negeri Badan Pengkajian Dan Pengembangan Kebijakan Perdagangan - Kementrian Perdagangan  Republik  Indonesia., 2013. Analisis  Faktor-faktor  yang Mempengaruhi Harga Eceran Daging Sapi Dalam Negeri. Jakarta. Siang, J. J., 2009. Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan  Matlab. Apress:  New York.
Wahyuni,  E.S.,  2005. Distribusi  Data Tahunan  menjad  Data  Bulanan . Media Komunikasi Teknik Sipil , Vol.
13, No. 3, hal. 106-116