## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2615-6334 (Online) ISSN 2087-5347 (Print) Nurfalinda 1 , Ebet Oktafiansyah 2,* , Alena Uperiati 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji
1,2,3 Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang 29100 Corresponding Author : oktafiansyah07@gmail.com
Abstract —Water  is  a  very  important  requirement  for  the life  of  living  things. Clean  water  is a major  component  of  human  activities,  both  for  drinking  water,  household  needs  and  other supporting  activities.  To  help  make  the  distribution  of  water  in  the  Tirta  Kepri  Tanjungpinang PDAM  even  better,  the  author  wants  to  predict  the  distribution  of  water  per  month,  so  that  the PDAM Tirta Kepri Tanjungpinang can estimate water use requirements based on water distribution inhibiting factors. Prediction is done using the Adaptive Neuro Fuzzy  Inference System (ANFIS) method  with  the  k-means  cluster.  In  this  study  the  data  used  for  prediction  of  water  distribution began from January 2014 - October 2018. The results of the tests carried out with 17 data using the learning rate 0.6 resulted in the RMSE value of 0.07991.
Keywords — Prediction, Water Distribution, Adaptive Neuro Fuzzy Inference System, K-Means.
I ntisari —Air  merupakan  kebutuhan  yang  sangat  penting  bagi  kehidupan  makhluk  hidup.  Air bersih  merupakan  komponen  utama  aktivitas  manusia,  baik  untuk  air  minum,  kebutuhan  rumah tangga serta aktivitas pendukung lainnya. Untuk membantu agar pendistribusian air di PDAM Tirta KEPRI  Tanjungpinang  lebih  baik  lagi,  penulis  ingin  memprediksi  pendistribusian  air  perbulan, supaya  PDAM  Tirta  Kepri  Tanjungpinang  dapat  memperkirakan  kebutuhan  pemakaian  air berdasarkan  faktor-faktor  penghambat  pendistribusian  air.  Prediksi  di  lakukan  menggunakan metode  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  dengan  cluster  k-means.  Dalam penelitian ini data yang digunakan untuk prediksi distribusi air dimulai dari Januari 2014 – Oktober 2018. Hasil pengujian yang dilakukan dengan data sebanyak 17 dengan menggunakan learning rate 0.6 menghasilkan nilai RMSE sebesar 0.07991.
Kata kunci — Prediksi, Distribusi Air, Adaptive Neuro Fuzzy Inference System, K-Means.

## I. P ENDAHULUAN
Air  merupakan  kebutuhan  yang  sangat penting  bagi  kehidupan  makhluk  hidup. Keberlangsungan  makhluk  hidup  di  bumi tergantung pada ketersediaan air. Kebutuhan air bersih terus meningkat seiring dengan pertumbuhan penduduk, perkembangan
pembangunan,  dan  meningkatnya  standar kehidupan.  Oleh  karena  itu,  diperlukan konsistensi kualitas layanan perusahaan penyedia  dan  pengelola  air  bersih  oleh masyarakat. Namun demikian perkiraan pendistribusian  air  saat  ini  kurang  optimal, dimana kadang jumlah air yang diproduksi lebih besar  atau  lebih  kecil  dari  permintaan.  Hal  ini
Prediksi Pendistribusian Air di Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) dengan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
(Studi Kasus : PDAM Tirta Kepri Tanjungpinang)
E Oktafiansya, Nurfalinda, dan A, Uperiati, Prediksi Penistribusian Air di Perushaaan Daerah  Air Minum (PDAM) dengan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
tentunya akan menyebabkan terjadinya pemborosan air oleh PDAM ataupun kekurangan air  yang  dialami  oleh  konsumen.  Kedua permasalahan  ini  tidak  lepas  dari  kondisi  yang ada  yaitu  karena  faktor  cuaca  dan  faktor kehilangan air.
Untuk membantu agar pendistribusian air di PDAM Tirta Kepri Tanjungpinang lebih baik lagi,  penulis  ingin  memprediksi  pendistribusian air  perbulan,  supaya  PDAM  Tirta  Kepri Tanjungpinang dapat memperkirakan kebutuhan pemakaian air berdasarkan faktor-faktor penghambat  pendistribusian  air.  Prediksi  disini menggunakan  metode  Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference  System  (ANFIS).  ANFIS  adalah gabungan  dari  dua  sistem  yaitu  sistem  logika fuzzy  dan  jaringan  syaraf  tiruan.  Sistem  neuro- fuzzy berdasar pada sistem inferensi fuzzy yang dilatih  menggunakan  algoritma  pembelajaran yang  diturunkan  dari  sistem  jaringan  syaraf tiruan.  Dengan  demikian,  sistem  neuro-fuzzy memiliki  semua  kelebihan  yang  dimiliki  oleh sistem inferensi fuzzy dan sistem jaringan syaraf tiruan [1].

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Metode Penelitian
Normalisasi data berfungsi untuk membuat data  yang  akan  diproses  berada  pada  range tertentu  sehingga  dalam  pemrosesan  nantinya angka  yang  diolah  tidak  terlalu  besar  sehingga mempercepat  proses  perhitungan  [2].  Rumus Normalisasi yaitu:
Denormalisasi  adalah  mengembalikan ukuran data yang telah dinormalisasi sebelumnya  untuk  mendapatkan  data  yang  asli. Rumus Denormalisasi yaitu:
Keterangan : = Nilai data prediksi = Nilai minimum = Nilai maksimum
B. K-Means
K-Means merupakan  metode  yang  termasuk dalam  algoritma cluster ing  berbasis  jarak  yang membagi  data  ke  dalam  sejumlah cluster dan algoritma ini hanya bekerja pada atribut numerik [3]. Algoritma dari K-Means sebagai berikut :
1. Tentukan k sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk  dan  tetapkan  pusat cluster secara acak.
2. Hitung  jarak  setiap  data  ke  pusat cluster menggunakan Encludian  (d) persamaan berikut:
√
(3)
3. Kelompokkan  data  ke  dalam  cluster  dengan jarak yang paling pendek (terkecil).
4. Perbaharui  nilai  titik  centroid  menggunakan persamaan berikut:

## ∑
Ulangi  langkah  2  sampai  4  sampai  tidak ada  lagi  data  yang  berpindah  ke cluster yang lain.

## C. Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
Perhitungan  pada  ANFIS  dilakukan perhitungan  sebanyak  5  lapisan  dengan  tahap pembelajaran  langkah  maju  dan  langkah mundur.
1. ANFIS Langkah Maju Pembelajaran  langkah  maju  menggunakan metode Least Square Estimator untuk memperoleh nilai parameter konskuen.
Gambar 1. ANFIS langkah maju
Berikut  ini  adalah  penjelasan  untuk  setiap lapisannya.
(1) (2)
(4)
Lapisan 1 : Semua simpul pada lapisan ini adalah simpul adaptif (parameter dapat berubah) dengan  fungsi  simpul  menggunakan  fungsi Generalized Bell.
Lapisan 2 : Tiap-tiap neuron pada lapisan kedua  berupa  neuron  tetap  yang  outputnya adalah  hasil  dari  lapisan  pertama,  dengan persamaan sebagai berikut.
Lapisan 3 : Setiap simpul pada lapisan ini adalah  simpul  nonadaptif  yang  menampilkan fungsi  derajat  pengaktifan  ternomalisasi  yaitu rasio  keluaran  simpul  ke-i  pada  lapisan sebelumnya  terhadap  seluruh  keluaran  lapisan sebelumnya, dengan bentuk fungsi simpul :

## ̅
Lapisan 4 : Setiap simpul pada lapisan ini adalah simpul adaptif dengan fungsi simpul
̅ ̅
Lapisan 5 : Lapisan ini merupakan lapisan yang berfungsi  untuk  menjumlahkan  seluruh  output yang  didapatkan  dari  lapisan  4.  persamaan sebagai berikut:
∑ ̅ ∑ ∑
2. ANFIS Langkah Mundur Struktur  langkah  mundur  pada  ANFIS dengan
menggunakan algoritma Eror
Backpropagation  (EBP),  dimana  setiap  layer dilakukan  perhitungan  error  untuk  melakukan update parameter-parameter ANFIS.
Gambar 2. ANFIS langkah mundur
Berikut  ini  adalah  penjelasan  untuk  setiap lapisannya:
Error pada  lapisan  5  : Persamaan  yang digunakan untuk menghitung error pada lapisan 5 seperti persamaan berikut:
̅
Error pada  lapisan  4  : Lapisan  ini  tidak dilakukan perhitungan error, hal ini dikarenakan pada  alur  mundur  tidak  terjadi update nilai parameter konsekuen. Sehingga nilai error pada lapisan 4 sama dengan nilai error pada lapisan 5.
Error pada lapisan 3 : Untuk menghitung error pada lapisan 3 menggunakan persamaan sebagai berikut:
Error pada lapisan 2 : Pada lapisan 2 dilakukan perhitungan error dengan  melibatkan error 3. Persamaan yang digunakan:
Error pada lapisan 1 : Pada lapisan 1 dilakukan perhitungan error dengan melibatkan error 5, 3 dan 2. Persamaan untuk  menghitung error pada lapisan ini adalah:

## D. Perhitungan Error
Perhitungan error menggunakan nilai Root Mean Square  (RMSE).  Semakin  kecil  nilai  nya  maka semakin  besar  tingkat    keberhasilan  proses pelatihan.  Perhitungan  RMSE  yang  digunakan seperti persamaan berikut ini:
√ ∑ ̅

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Persiapan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu  data  distribusi  air  rata-rata  perbulan dimulai  dari  Januari  2014  sampai  dengan Oktober 2018 yang berjumlah 58 data. Total data dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  untuk  data pelatihan dan data pengujian dengan rincian 70%
(5) (6) (8) (9) (7) (10) (12) (13) (14) (11)
E Oktafiansya, Nurfalinda, dan A, Uperiati, Prediksi Penistribusian Air di Perushaaan Daerah  Air Minum (PDAM) dengan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
untuk data latih sebanyak 41 data dan 30% untuk data  uji  sebanyak  17  data.  Data  pelatihan digunakan  untuk  melakukan  proses  pelatihan yang  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai parameter  premis  baru.  Parameter  premis  baru yang  diperoleh  dari  pelatihan  akan  digunakan untuk  melakukan  proses  pengujian  dengan menggunakan  data  yang  berbeda.  Atribut  data yang  digunakan  berupa  data  distribusi  air  pada bulan  sebelumnya,  sedangkan  data  targetnya berupa distribusi air pada bulan berikutnya.

## B. Hasil Pelatihan Data
Untuk mendapatkan hasil prediksi pendistribusian  air  yang  akurat  dilakukan pelatihan  berkali  –  kali  dengan  cara  mengubah learning  rate.  Data  yang  digunakan  pada percobaan  ini  menggunakan  data  sebanyak    41 sebagai  data  pelatihan  dan  17  sebagai  data pengujian.  Pada  proses  pengujian  menggunakan jumlah  inputan  sebanyak  4  inputan,  maksimum iterasi  yang  digunakan  sebanyak  1000,  error terkecil  yang  diharapkan  sebesar  0.001, sedangkan  learning  rate  yang  digunakan  untuk proses pengujjian yaitu learning rate 0.1 sampai 0.9.  Adapun  hasil  dari  percobaan  dengan mencari learning rate yang akan digunakan dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Hasil Pelatihan Data
NO Learning Rate RMSE 1 0.1 0.05712 2 0.2 0.05878 3 0.3 0.05935
4 0.4 0.0666 5 0.5 0.0677 6 0.6 0.05613 7 0.7 0.06914 8 0.8 0.06166 9 0.9 0.06792
Berdasarkan hasil pelatihan pada Tabel (1) dapat  dilihat  bahwa  pelatihan  terbaik  berupa nilai  RMSE  terkecil  yang  terletak  pada  data sampel  yang  dilatih  dengan  learning  rate  0.6 dengan  nilai  RMSE  sebesar  0.05613.  Nilai learning rate yang memiliki RMSE terkecil akan digunakan  pada  proses  pengujian  dengan menggunakan  parameter  premis  yang  diperoleh pada proses pelatihan.

## C. Hasil Pengujian Data
Hasil  pelatihan  yang  ditunjukkan  pada Tabel  1  sebelumnya  dengan  menggunakan  data latih  menghasilkan  nilai  RMSE  terkecil  sebesar 0.05613  pada  learning  rate  0.6.  Learning  rate yang  memiliki  error  terkecil  inilah  yang  akan digunakan  pada  proses  pengujian  dengan menggunakan jumlah inputan, maksimum iterasi dan  error  terkecil  yang  sama  saat  melakukan proses pelatihan, hanya saja data yang digunakan berbeda  yaitu  menggunakan  data  uji.  Hasil pengujian  menggunakan  learning  rate  0.6  dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil Pengujian Dat a

## NO
Tahun Output Bulan Output Input Output Prediksi H-4 H-3 H-2 H-1 Target 1 2017 Oktober 581923  599542  620446  597297  581244 585349.637 2 2017 November 599542  620446  597297  581244  606819 602424.883 3 2017 Desember 620446  597297  581244  606819  583428 567031.660 4 2018 Januari 597297  581244  606819  583428  619766 619459.692 5 2018 Februari 581244  606819  583428  619766  616286 628892.878 6 2018 Maret 606819  583428  619766  616286  533110 555030.735 7 2018 April 583428  619766  616286  533110  585900 592293.284 8 2018 Mei 619766  616286  533110  585900  592860 604813.266 9 2018 Juni 616286  533110  585900  592860  619900 616002.482
ISSN 2615-6334 (Online) ISSN 2087-5347 (Print) 10 2018 Juli 533110  585900  592860  619900  582887 582421.328 11 2018 Agustus 585900  592860  619900  582887  615845 599673.377 12 2018 September  592860  619900  582887  615845  603395 585901.989 13 2018 Oktober 619900  582887  615845  603395  575353 577497.788
Hasil  pengujian  yang  ditunjukkan  pada Tabel  2  diatas  memiliki  nilai  RMSE  sebesar 0.07991.  Untuk  melihat  grafik  hasil  pengujian untuk data target dan data prediksi distribusi air menggunakan  metode  ANFIS  cluster  k-means dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar  3. Grafik  Hasil  Prediksi  Data  Target  dan  Data Prediksi ANFIS
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel 2  dan  grafik  perbandingan  hasil  prediksi  data target  dan  data  prediksi  pada  Gambar  3,  dapat disimpulkan  bahwa  prediksi  distribusi  air menggunakan  ANFIS  dapat  diterapkan  dengan memiliki nilai error sebesar 0.07991.

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode Artificial  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS)  dapat  digunakan  untuk  melakukan prediksi distribusi air.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  data  yang dilakukan dengan menggunakan data uji pada learning rate 0.6, momentum 0.6 maksimum
iterasi  1000,  dan  minimum  error  0.001  yang diperoleh  dari  hasil  pelatihan  menghasilkan nilai  RMSE  sebesar  0.07991.  Hasil  prediksi pendistribusian  air  dengan  metode  ANFIS menunjukkan  bahwa  error  yang  dihasilkan relatif kecil.

## R EFERENSI
[1]  Fatkhurrozi,  B,  Muslim,  MA&  Didik  RS. 2012. Penggunaan Artificial Neuro Fuzzy  Inference  Sistem  ( ANFIS ) dalam Penentuan Status Aktivitas Gunung Merapi.
Jurnal EECCIS Vol. 6, No. 2, 113-118. [2]  Hidayat, R., dan Suprapto., 2012, Meminimalisasi  Nilai Erro r  Peramalan dengan  Algoritma Extreme  Learning
Machine,  Jurnal  Optimasi  Sistem  Industri, 11,1,187-192.
[3]  Dhuhita,  P.  M.  W.,  2016, Clustering Menggunakan  Metode K-Means Untuk Menentukan  Status  Gizi  Balita ,  Jurnal Informatika, 15, 2, 2015.
[4]  Afriliana, I., 2016, Prediksi Indeks Kualitas Air Sungai Pemali Comal dengan Menggunakan  Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference System, Jurnal Politeknik
Harapan Bersama Tegal, 58–62.
[5]   Falopi, T.  2012.  Aplikasi Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto untuk menganalisa tingkat  resiko  penyakit  dalam,  Skripsi Institut  Teknologi  Sepuluh  November.