## MODEL JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI KADAR AIR BAHAN PADA PNEUMATIC CONVEYING RECIRCULATED DRYER

## ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS MODEL FOR PREDICTION OF MOISTURE CONTENT OF THE MATERIAL ON PNEUMATIC CONVEYING RECIRCULATED DRYER
Abadi Jading 1)* , Nursigit Bintoro 2) , Lilik Sutiarso 2) , Joko Nugroho Wahyu Karyadi 2 )
1) Jurusan Teknologi Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Papua, Jl. Gunung Salju, Amban, Manokwari, Papua Barat 98314, Indonesia
Email: a_jading@yahoo.com; abajading@gmail.com
2) Departemen Teknik Pertanian dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Gadjah Mada, Jl. Flora No. 1, Bulaksumur, Yogyakarta 55281, Indonesia
Makalah: Diterima 22 November 2016; Diperbaiki 19 Juni 2017; Disetujui 28 Juni 2017

## ABSTRACT
Recirculation  drying  process  ofmaterial  on  pneumatic  conveying  recirculated  dryer ( PCRD ) are  very complexand  not  linear,  so  it  is  very  difficult  to  predict  the  final  required  moisture  content.The  purpose  of  this study  was  to  develop  a  model  of  Artificial  Neural  Networks ( ANN)  to  predict  the  final  moisture  content  of  the material  on  the  PCRD  machine.  In  this  study,  PCRD  machine  has  been  designed  with  variability  in recirculation,  and  ANN  Graphical  User  Interface (GUI) application  using  Neural  Network  in  computer software.  AAN    models  have  been  designed  using  the  structure  of  a  network  with  11  input  neurons,  hidden multilayers  neurons,  and  one  output  neuron  with  backpropagation  learning  algorithm.  Training  and  testing  of models  using  54  and  27  data  set  observations  respectively.  The  validity  test  results  of  the  model  obtained  the value of r 2 trainning was 0.99 or 99%, and r 2 of the testingwas 0.96 or 96%. This indicated that the models are very valid to predict the final moisture content of the  materialon the PCRD machine.  The results also revealed RMSE,  MAE,  MRE  value  of  ANN  optimization  model  was  0.118%  wb,  0.056%  wb,  and  0.644%  respectively. While  the  value  of  RMSE,  MAE,  MRE  ofthe  process  of  the  model  testing  was  0.226%  wb,  0.129  %  wb,  and 1.496% respectively.
Keywords:  prediction,  moisture  content,  models,  pneumatic  recirculated  conveying  dryer,  artificial  neural network

## ABSTRAK
Proses  pengeringan  bahan  secara  resirkulasi  pada pneumatic  conveying  recirculated  dryer (PCRD) sangat  rumit  dan  tidak  linier,  sehingga  sulit  untuk  memprediksi  kadar  air  akhir  bahan  sesuai  dengan  yang disyaratkan. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan model jaringan syaraf tiruan (JST) untuk memprediksi kadar  air  akhir  bahan  pada  mesin  PCRD.  Pada  penelitian  ini  telah  dirancang  mesin  PCRD  dengan  variasi variabel  secara  resirkulasi  dan  aplikasi Graphical  User  Interface (GUI)  JST  menggunakan software  Neural Network  Toolbox pada  software  komputer.    Model  JST  dirancang  menggunakan  struktur  jaringan  yang  terdiri dari  11 neuron  input , hidden  multilayer,  dan satu neuron  output dengan  algoritma  pembelajaran backpropagation . Pelatihan dan pengujian model menggunakan data observasi masing-masing sebanyak 54 dan 27 set data. Uji validitas model memperoleh nilai r 2 latih sebesar 0,99 atau 99%, dan r 2 uji sebesar 0,96 atau 96%. Hal ini menunjukkan bahwa model sangat valid digunakan untuk memprediksi kadar air akhir bahan pada mesin PCRD. Optimasi model JST  pada  proses  pelatihan  mempunyai nilai RMSE  sebesar  0,118%  wb,  MAE  0,056% wb dan MRE 0,644%. Nilai optimasi model JST pada proses pengujian adalah RMSE sebesar 0,226% wb, MAE 0,129% wb dan MRE 1,496%.
Kata kunci:  prediksi, kadar air, model, pneumatic conveying recirculated dryer, jaringan syaraf tiruan

## PENDAHULUAN
Pneumatic  conveying  recirculated  dryer (PCRD)  adalah  pengembangan  dari pneumatic conveying  dryer (PCD) atau flash  dryer dan umumnya  digunakan  pada  industri  pengeringan bahan-bahan  tepung.  Mesin  PCRD  pada  umumnya dilengkapi unit penggilingan ( milling ) dan resirkulasi  bahan  ( manifold ).  Waktu  tinggal  bahan pada mesin PCRD adalah 30–300 detik (Cristiansen dan  Sardo,  2001;  Frosterud et  al .,  2011).  Pada
penelitian  ini  telah  dikembangkan  mesin  PCRD dengan  merancang manifold berbentuk  siklon resirkulasi  yang dilengkapi blower sentrifugal untuk meresirkulasi  dan  memisahkan  bahan  basah  dengan kering. Siklon resirkulasi bahan tersebut, dihubungkan secara seri dengan siklon output bahan. Pemisahan  bahan  basah  dan  kering  pada  siklon resirkulasi sangat menentukan tingkat kadar air akhir bahan  yang  dihasilkan  selama  proses  pengeringan. Kadar  air  akhir  bahan  adalah  salah  satu  parameter untuk menentukan keberhasilan proses pengeringan.
*Penulis Korespodensi
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 27(2):141-151 (2017) ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
Terakreditasi DIKTI No 32a/E/KPT/2017
Tersedia online http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnaltin Nomor DOI: 10.24961/j.tek.ind.pert.2017.27.2.141
Proses  pengeringan  bahan  pada  mesin PCRD  berlangsung  secara  cepat,  sehingga  sulit untuk  mengukur  perubahan  kadar  air  akhir  bahan secara  langsung  atau real  time .  Selain  itu,  belum tersedianya  alat  ukur  kadar  air  bahan  secara real time yang digunakan untuk mengukur kadar air akhir bahan  pada  mesin  PCRD.  Pengukuran  kadar  air akhir bahan dilakukan secara tidak langsung dengan metode  oven  atau  gravimetri.  Oleh  karena  itu, diperlukan model untuk memprediksi kadar air akhir bahan pada mesin PCRD.
Untuk  memprediksi  perubahan  kadar  air bahan  selama  proses  pengeringan  secara  resirkulasi pada  mesin  PCRD,  maka  diperlukan  model hubungan variabel-variabel pengeringan yang berpengaruh  terhadap  perubahan  kadar  air  akhir bahan.  Namun  demikian,  proses  resirkulasi  bahan pada  mesin  PCRD  sangat  rumit,  dan  tidak  linier sehingga  pada  penelitian  ini,  dikembangkan  model jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  untuk  memprediksi kadar air akhir bahan pada mesin PCRD.
Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  atau artificial neural  network (ANN)  adalah  sistem  komputasi dengan arsitektur dan operasi berdasarkan pengetahuan  tentang  sel  syaraf  biologis  dalam  otak, yang  merupakan  salah  satu  representasi  buatan  dari otak manusia. JST dapat digambarkan sebagai model matematis  dan  komputasi  untuk  fungsi  aproksimasi non-linier,  klasifikasi  data cluster ,  dan  regresi  non- parametrik  atau  sebuah  simulasi  dari  koleksi  model syaraf  biologi.    Selain  itu,  JST  mampu  menangani sistem  yang  kompleks,  rumit,  dan  tidak  linier,  serta mampu  belajar  dengan  variabel-variabel  keputusan ( decision  variabels ),  seperti  halnya  pada  proses pengeringan.  JST  sangat  baik  digunakan  untuk pemodelan  dinamikkarena  tidak  membutuhkan parameter-parameter model fisik dan mampu belajar dari  data  eksperimen  (Mittal  dan  Zhang,  2001; Siang, 2005; Hermawan, 2006; Boeri et al ., 2011). JST telah banyak digunakan untuk memprediksi  kadar  air  bahan  terhadap  beberapa variabel  pada  proses  pengeringan,  namun  demikian belum  ada  model  sejenisuntuk  memprediksi  kadar air bahan, yang dihubungkan dengan variabel proses pengeringan  resirkulasi  secara  kontinyu  pada  mesin PCRD.  Model-model  JST  yang  telah  dibangunyang menghubungkanvariabel  proses  pengeringan  dengan kadar  air  akhir  telah  banyak  dilakukan.  Beberapa penelitaian  tersebut  adalah  Satish  dan  Setty  (2005) untuk  pemodelan  pengering fluidized  bed secara kontinyu menggunakan JST, Torrecilla et al . (2005) melakukan pemodelan pengeringan alpurejo dengan JST. Lertworasirikul dan Tipsuwan (2007) memprediksi kadar air dan aktivitas air semi-finished cassava crackers menggunakan JST. Shrivastav dan Kumbhar (2009) melakukan pemodelan dan optimisasi  untuk  memprediksi  kadar  air,  laju pengeringan  dan moisture  ratio pada low  pressure superheated  steam dryer dengan JST.  Topuz (2010) memprediksi kadar air produk pertanian dengan JST.
Boeri et  al .  (2011)  mengembangkan  JST  untuk memprediksi  kadar  air  pada  pengeringan codfish . Kassem et  al. (2011)  memprediksi  efisiensi pengeringan buah anggur pada box dryer menggunakan  JST.  Singh  dan  Pandey  (2011) menggunakan  pendekatan  JST  untuk  memprediksi kinetika  pengeringan  pada  pengeringan  ubi  jalar. Motevali et  al .  (2013)  menggunakan  JST  untuk menentukan  energi  aktivasi  dan  difusivitas  lengas efektif dill  leaves .  Kaveh  dan  Chayyan  (2014) memprediksi  beberapa  sifat  fisik  dan  pengeringan terebinthfruit menggunakan  JST.  Chayjan et  al . (2014) memodelkan beberapa karakteristik pengeringan sour cherry pada pengering inframerah menggunakan model JST.
Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan  model  JST  untuk  memprediksi kadar air akhir bahan pada mesin PCRD.

## BAHAN DAN METODE

## Bahan dan Alat
Bahan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  pati  sagu  basah  yang  diperoleh  dari  daerah Tulung,  Klaten,  Jawa  Tengah.  Bahan  dikeringkan menggunakan  mesin  PCRD  untuk  memperoleh  data kadar air akhir bahan yang digunakan sebagai output pada  pelatihan  dan  pengujian  model  JST.  Mesin PCRD  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah hasil  rancangan  dan  pengembangan  pada  penelitian pendahuluan. Skema mesin PCRD dapat dilihat pada Gambar  1,  terdiri  dari  delapan  komponen  (unit) utama  yaitu  (1)  tungku  pemanas  berbahan  bakar LPG,  (2) Blowersentrifugal sebagai disintegrator dengan penggerak motor listrik 3 phasa, 380V, 2 hp, (2) Pengumpan input bahan (silinder bergigi dengan penggerak  motor  listrik  1  phasa,  220V,  1  hp),  (3) Pipa  pengering  berbentuk recirculated (vertikal  dan horizontal),  (4) Manifold atau  siklon  resirkulasi  dan pemisah  bahan,  (5) blowersentrifugal dengan penggerak  motor  listrik  1  phasa,  220V,  1  hp),  (6) Siklon output bahan,  (7)  penampung  bahan  kering dan (8) panel kontrol.
Prosedur pengoperasian mesin PCRD, yaitu bahan pati sagu basah dimasukkan pada pengumpan, kemudian  menyalakan  tungku  berbahan  bakar  LPG dan  menjalankan blower  sentrifugal  disintegrator dan blower sentrifugal manifold . Bahan yang masuk pada pengumpan terangkut oleh udara panas melalui pipa  resirkulasi.  Bahan  basah  dan  kering  akan terpisah  secara  otomatis  dan  kontinyu  pada  unit manifold atau siklon resirkulasi bahan. Bahan kering keluar  menuju  siklon output dan  ditampung  pada tempat  penampungan  bahan  kering.  Bahan  basah tersirkulasi  kembali  sampai  kering.  Alat  bantu lainnya  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  antara lain,  pengempa  hidrolik  manual  WESTICO  (1000 bar). thermometer 4 channel LUTRON  TM-946, termokopel  tipe  K  (-199,9-1370 o C). Hygrometer meter digital merek KRISBOW KW06-291, air flow
meter merek  KRISBOW, Tacho  meter LUTRON DT-1236L laser contact , timbangan digital tiga digit OHAUS  (maksimum  200  g),  dan  oven  listrik MEMMERT.
Aplikasi yang digunakan untuk menganalisis  model  adalah  simulator Graphical User  Interface (GUI)  JST  berbasis Neural  Network Toolbox MATLAB  Versi  2014a.  Aplikasi  GUIJST tersebut,  adalah  hasil  rancangan  dan  pengembangan yang  dilakukan  pada  penelitian  pendahuluan. Aplikasi GUI JST berbasis Neural Network Toolbox computer software telah terpasang dalam seperangkat  laptop  dengan  CPU Intel  Core i3- 4030u,  1,9  GHz,  memori  4  GB,  dan hard  disk 500 GB.

## Metode
Tahapan pengembangan model JST meliputi pengumpulan dan pemisahan data observasi (kadar air awal dan akhir bahan). Selanjutnya adalah menentukan  struktur  jaringan,  memilih  algoritma pembelajaran,  menginisialisasi  parameter  jaringan. Tahapan  akhir  adalah Input data  pelatihan  dan pengujian,  pelatihan,  pengujian,  dan  implementasi JST (Hermawan, 2006).

## Prosedur Pengambilan Data Observasi
Data  yang  digunakan  sebagai input  layer dan output layer pelatihan dan pengujian model JST pada  penelitian  ini,  adalah  data  observasi  yang
diperoleh  dari  nilai  perlakuan  variabel  variasi,  dan kadar  air  akhir  bahan  pada  mesin  PCRD.  Variabel variasi  proses  pengeringan  resirkulasi  secara kontinyu,  yang  digunakan  pada  mesin  PCRD sebanyak 9 variabel. Variabel variasi tersebut adalah kadar  air  awal  bahan  (M ib ),  kecepatan  udara pengering  (v u ),  dan  suhu  udara  pengering  (T u3 ). Variabel  variasi  selanjutnya  adalah  panjang  pipa resirkulasi  (L p ),  tinggi  silinder  siklon  resirkulasi (L scrb ),  diameter  (D Acrb )  dan  panjang  (L Acrb )  pipa outlet atas  pada  siklon  resirkulasi.  Variabel  variasi berikutnya  adalah  kecepatan  udara blower pada siklon  resirkulasi  (v ucrb ),  dan  kapasitas input bahan (Q ib ). Variabel  konstan  yang  digunakan adalah suhu lingkungan  (T ling )  dan  kelembaban  udara  relatif (R Hling ).  Variabel  M ib ,  v u ,  T u3 ,  L p ,  L scrb ,  D Acrb ,  L Acrb , V ucrb ,  Q ib ,  T ling dan  R ling digunakan  sebagai  variabel input layer pada model JST. Variabel kadar air akhir bahan (M ob ) sebagai variabel output layer . Kadar  air  awal dan  akhir bahan  diperoleh dengan cara mengukur kadar air pati sagu basah, dan pati sagu kering. Pengukuran dilakukan menggunakan  metode  gravimetri  (AOAC,  2005). Sampel  ditimbang  sebanyak  2  g  dalam  wadah timbang  ( W 1 ),  lalu  dikeringkan  dalam  oven  pada suhu  105 o C.  Sampel  ditimbang  setiap  2  jam  selama 24  jam,  hingga  diperoleh  berat  konstan  ( W 2 ). Pengurangan  berat  merupakan  banyaknya  air  dalam sampel.
Kadar  air  dihitung  berdasarkan  berat  basah bahan menggunakan Persamaan 1.
100 1 2 1 (%) x W W W air kadar   .......................... (1)
dimana W 1 adalah  berat  bahan  basah  (g),  dan W 2 adalah berat bahan kering (g).

## Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Model  jaringan  syaraf  tiruan  sangat ditentukan  oleh  bentuk  dari  struktur  jaringan  yang dipilih atau digunakan. Struktur jaringan berdasarkan  pada  inisialisasi  jaringan,  inisialisasi bobot, dan simulasi jaringan. Struktur jaringan  yang dipilih  untuk  memprediksi  kadar  air  akhir  bahan (M ob )  pada  mesin  PCRD  adalah  jaringan  lapisan banyak  ( multilayer  net )  dengan multi  input  single output (MISO).  Struktur  jaringan  JST  yang digunakan terdiri dari 11 neuron input layer , hidde n multilayer (tiga lapisan dengan variasi 5-5-1, 10-10- 1,  15-15-1),  dan  1 neuron output  layer . Hidden multilayer dengan  tiga  lapisan  ( layer )  dan  tiga variasi  yang  digunakan  dipilih  secara  coba-coba ( trial  and  error )  untuk  mencari  konfigurasi  terbaik. Setiap  konfigurasi  jaringan  dilatih  sebanyak  5  kali. Hidden  multilayer dengan  tiga  lapisan  ( layer ) membuat  pelatihan  lebih  mudah.  Struktur  jaringan JST tersebut, dapat dilihat pada Gambar 2.
Variabel  yang  digunakan  sebagai input layer sebanyak 9 variabel yaitu kadar air input bahan (M ib ),  kecepatan  udara  pengering  (v u ),  dan  suhu udara pengering (T u3 ). Input layer berikutnya adalah panjang  pipa  resirkulasi  (L p ),  tinggi  silinder  siklon resirkulasi  (L scrb ),  diameter  pipa outlet atas  pada siklon  resirkulasi  (D Acrb ),  dan  panjang  pipa outlet atas  pada  siklon  resirkulasi  (L Acrb ). Input  layer selanjutnya  adalah  kecepatan  udara blower pada siklon resirkulasi bahan (v ucrb ), kapasitas input bahan (Q ib ),  kelembahan  udara  relatif  (RH),  dan  suhu lingkungan  (T ling ). Variabel output  layer adalah kadar  air  akhir  bahan  (M ob ).  Adapun  variabel input layer dan  nilai  variasi  setiap  variabel  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1.  Variabel input  layer untuk  memprediksi M ob Variabel   Satuan Nilai M ib % bb 21, 31, 41 v u m/s 15, 28, 31 T u3 o C 75, 100, 125 L p m 9,38, 11,38, 13,38 L scrb m 0,27, 0,54, 0,81 D Acrb m 0,1016, 0,17, 0,22 L Acrb m 0,2, 0,37, 0,65 v ucrb m/s 10,75, 12,75, 15,75 Q ib kg/s 0,00208, 0,00278, 0,00417 RH % 70 T ling o C
Struktur  jaringan  model  JST  yang  telah terbentuk  diuji  dan  dilatih  menggunakan  data observasi  dengan  aplikasi GUI JST  berbasis Neural Network  Toolbox MATLAB  Versi  2014a.  Menurut Kaveh  dan  Chayjan  (2014)  untuk  mengembangkan model  JST  secara  statistik,  maka  jaringan  dilatih ( trained )  dalam  beberapa  waktu  dan  merekam  atau menyimpan  nilai  terbaik  pada  setiap  parameter. Selanjutnya model yang telah dilatih, kemudian diuji menggunakan  data  observasi.  Data  yang  digunakan untuk pelatihan dan pengujian model pada penelitian ini  sebanyak  81  buah  set  data.  Data  tersebut  dibagi menjadi dua bagian masing-masing 54 buah set data pelatihan dan 27 buah set data pengujian model JST.
Pemisahan  data  pelatihan  dan  pengujian berdasarkan metode yang digunakan oleh Shrivastav dan  Kumbhar  (2009).  Pemisahan  data  untuk pelatihan sekitar 60-70% dari jumlah data keseluruhan  dan  data  untuk  pengujian  sekitar  30- 40%  dari  jumlah  data  keseluruhan.  Data  untuk pelatihan  diperoleh dari 9  variabel  variasi perlakuan untuk  mengetahui  perubahan  nilai  M ob pada  mesin PCRD. Setiap variabel dilakukan 3 kali variasi dan 2 kali  ulangan.  Data  untuk  pengujian  diperoleh  dari  9 variabel  perlakuan.  Setiap  variabel  dilakukan  3  kali variasi  dan  1  kali  ulangan.  Variabel  variasi  tersebut dijadikan  sebagai  variabel input  layer pada  model JST.
Struktur  jaringan  yang  optimal  dapat tercapai  apabila  menggunakan  fungsi  transfer  atau aktivasi.  Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  harus memenuhi  syarat  yaitu,  kontinyu,  terdeferensial dengan  mudah  dan  merupakan  fungsi  yang  tidak turun.  Fungsi  aktivasi logsig atau sigmoid biner memenuhi  syarat  tersebut. Sigmoid biner adalah fungsi  transfer  yang  membawa input ke output dengan  perhitungan logsigmoid .  Nilai output nya antara 0 hingga 1 (0,1). Nilai fungsi aktivasi sigmoid biner  dapat  dihitung  menggunakan  Persamaan  2 (Hermawan, 2006).
) exp( 1 1 ) ( j j X X f    …………………………. (2)
dengan turunan
)) ( 1 )( ( ) ( ' j j j X f X f X f
  ………………………(3) dimana f(X j ) adalah nilai aktivasi pada unit pengolah j , dan X j adalah nilai penjumlahan berbobot.
Algoritma  pelatihan  mempunyai  aturan sangat penting dalam mengatur bobot-bobot ( weight ) dan  bias-bias  ( biases )  jaringan  untuk  mengurangi error antara target jaringan  prediksi  (M ob prediksi) dengan  data  observasi  (M ob observasi).  Proses pelatihan  model  JST  menggunakan  algoritma pembelajaran  atau  pelatihan  ( training  algoritma ). Algoritma  pembelajaran  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  perambatan  galat  mundur ( backpropagation ).
Gambar 2. Struktur jaringan model JST untuk prediksi M ob
Backpropagation melatih  jaringan  untuk mendapatkan  keseimbangan  antara  kemampuan jaringan  mengenali  pola  yang  digunakan  selama pelatihan.  Selain  itu,  kemampuan  jaringan  untuk memberikan  respon  yang  benar  terhadap  pola masukan  yang  serupa  dengan  pola  yang  dipakai selama pelatihan (Siang, 2005).  Menurut Hermawan (2006) backpropagation merupakan  salah  satu algoritma yang sering digunakan dalam menyelesaikan masalah-masalah yang rumit. Selanjutnya  Siang  (2005)  mengungkapkan  bahwa backpropagation yang  sudah  dilatih  dengan  baik, akan  memberikan  keluaran  yang  masuk  akal  jika diberikan  masukan  yang  serupa  dengan  pola  yang dipakai dalam pelatihan. Sedangkan bobot-bobot dan bias-bias  ( weights  and  biases )  diinisialiasi  secara acak kemudian diatur dengan Levenberg-Marquardt . Levenberg-Marquardt adalah  salah  satu prosedur  optimisasi  yang  digunakan  pada neural network  Toolbox dalam software MATLAB. Levenberg-Marquardt efektif  dan  cepat  mencapai konvergensi. Selain  itu, Levenberg-Marquardt merupakan  metode  non  linier  yang  digunakan  pada saat koreksi error backpropagation untuk menemukan  bobot  yang  disesuaikan.  Algoritma pembelajaran  digunakan  untuk  mengurangi error antara target atau  data  prediksi  dengan  observasi.
Nilai error tersebut  dihitung  berdasarkan mean square error ( MSE ) menggunakan Persamaan 4.
………..  (4)
dimana M ob adalah  kadar  air  akhir  bahan,  dan N adalah  jumlah  data  yang  digunakan  untuk  pelatihan dan pengujian model.

## Optimasi Model Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Metode  optimasi  yang  digunakan  untuk mengetahui  konfigurasi  jaringan  model  JST  yang paling  optimal  dari  proses  pelatihan  dan  pengujian model  JST  terhadap  setiap  variabel  variasi input layer dipilih  berdasarkan performance prediksi minimum error (Shrivastav  dan  Kumbar,  2009). Model  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  yang  optimal dapat  ditentukan  berdasarkan  nilai root  mean absolute error (RMSE), mean relative error (MRE), dan mean  absolute  error (MAE)  (Poonnoy et  al .,
2007;  Kaveh  dan  Chayjan,  2014;  Chayjan et  al ., 2014). Nilai-nilai tersebut digunakan untuk mengetahui  nilai performance dari  model  JST  yang telah  dirancang.  Untuk  menentukan  nilai-nilai tersebut,  dapat  dihitung  menggunakan  Persamaan  5 sampai 7 (Poonnoy et al ., 2007).
M ob T u3 M ib L p v u L scrb 3 4 5 2 Input layer                                            Hidden layer-1      Hidden layer-2     Hidden layer-3   output layer 7 6 1 8 9 10 11 D Acrb L Acrb v ucrb Q ib RH T ling N M M MSE N i i observasi ob i prediksi ob       1 2 , ,
dimana M ob adalah  kadar  air  akhir  bahan,  dan N adalah  jumlah  data  yang  digunakan  untuk  pelatihan dan pengujian model JST.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pelatihan Model Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Hasil pelatihan struktur jaringan model JST dengan  3  variasi  topology  pada  hidden  layer  dapat dilihat pada  Tabel 2. Variasi topology  hidden layer tersebut  adalah  11-5-5-1-1  (11  neuron input ,  5 neuron  hidden  layer 1,  5 neuron  hidden  layer 2,  1 neuron  hidden layer  3,  1 neuron output ),  11-10-10- 1-1  (11 neuron input ,  10 neuron  hidden  layer 1,  10 neuron  hidden  layer 2,  1 neuron  hidden  layer 3,  1 neuron  output ),  dan  11-15-15-1-1  (11 neuron  input , 15 neuron hidden layer 1, 15 neuron hidden layer 2, 1 neuron hidden layer 3, 1 neuron output).
Data pada Tabel 2 menunjukkan nilai mean square error (MSE) dan nilai regresi (r 2 simulasi ) yang sama  dari  ketiga topology hidden  layer yang
berbeda.  Nilai  MSE  tersebut,  digunakan  sebagai dasar untuk mencapai konvergensi. Nilai  MSE  pada masing-masing topology hidden  layer tersebut diperoleh  setelah  proses  iterasi  sebanyak  102,  143, dan  46  kali.  Ketiga  perlakuan  tersebut  menunjukan bahwa topology hidden  layer yang  paling  baik adalah  11-15-15-1-1,  sebab  proses  iterasinya  lebih cepat  untuk  mencapai  nilai  MRE  dan  r 2 simulasi . Menurut Poonnoy et al . (2007) nilai MSE digunakan untuk  menilai  indeks performance dari  suatu jaringan  selama  proses  pelatihan.  Hasil  pelatihan pada  masing-masing topology hidden  layer dapat dilihat pada Gambar 3 sampai 5.
Hasil  pelatihan  jaringan  model  JST  dengan topology hidden layer 11-5-5-1-1, dapat dilihat pada Gambar 3. Gambar 3 menunjukkan struktur jaringan, algoritma  pembelajaran, progress dan plot proses pelatihan  model  JST.  Untuk  mencapai  konvergen pada  proses  pelatihan  model  JST,  maka  diperlukan proses  iterasi  ( epoch )  sebanyak  102  kali  selama  1 detik  dengan  nilai gradient sebesar  0,000000099, dan nilai R 2 simulasi sebesar 0,99.
Hasil  pelatihan  jaringan  model  JST  dengan topology  hidden  layer 11-10-10-1-1  dapat  dilihat pada  Gambar  4.  Gambar  4  menunjukkan  struktur jaringan, algoritma pembelajaran, progress dan plot , nilai gradient ,  dan  r 2 simulasi proses  pelatihan  model JST.  Untuk  mencapai  konvergen,  maka  diperlukan proses  iterasi  sebanyak  143  kali  selama  5  detik, dengan  nilai gradient sebesar  0,000000099,  dan R 2 simulasi sebesar 0,99.
Gambar  5  menunjukkan  struktur  jaringan, algoritma  pembelajaran, progress dan plot ,  nilai gradient ,  dan    nilai  R 2 simulasi hasil  pelatihan  jaringan model  JST  dengan topology  hidden  layer 11-15-15- 1-1.  Untuk  mencapai  konvergen,  maka  diperlukan proses  iterasi  sebanyak  46  kali  selama  1  detik, dengan  nilai gradient sebesar  0,000000099,  dan r 2 simulasi sebesar 0,99.
Tabel 2. Nilai MSE dan R 2 simulasi dengan variasi topology hidden layer pada model JST
Parameter-parameter Topology hidden layer 11-5-5-1-1 11-10-10-1-1 11-15-15-1-1 Jumlah neuron input 11 11 11 Jumlah neuron output 1 1 1 Jumlah data untuk pelatihan 54 54 54 Jumlah data untuk pengujian 27 27 27 Jumlah neuron dalam hidden layer 5-5-1 10-10-1 15-15-1 Transfer fungsi dalam hidden layer logsigmoid Logsigmoid logsigmoid Transfer fungsi dalam output layer logsigmoid Logsigmoid logsigmoid Learning rate 0,001 0,001 0,001 Momentum 9,99e -08 9,99e -08 9,99e -08 Algoritma pelatihan jaringan Levenberg- Marquadrant Levenberg- Marquadrant Levenberg- Marquadrant Jumlah iterasi ( epoch ) 102 143 46 Mean square error pelatihan 0,000115 0,000115 0,000115 R 2 simulasi 0,99435 0,99435 0,99435
5 , 0 2 1 ,      
            N M M RMSE N i observasi ob i prediksi ob …….  (5) 100 1 , , , x N M M M MRE N i i observasi ob i observasi ob i prediksi ob        ……  (6) N M M MAE N i i observasi ob i prediksi ob     
 1 , , ……  (7)
Gambar 3. Hasil pelatihan model JST dengan topology hidden layer 11-5-5-1-1
Gambar 4. Hasil pelatihan model JST dengan topology hidden layer 11-10-10-1-1
Gambar 6.  Hasil pelatihan model JST pada setiap input layer
Gambar  6  menunjukkan  grafik  hubungan M ob observasi  dan  M ob prediksi  hasil  pelatihan model  JST  pada  setiap input  layer menggunakan aplikasi GUI  JST.  Grafik  M ob prediksi  dengan  M ob observasi  memiliki  kecenderungan  pola  yang  sama dan  berhimpitan  pada  setiap  variabel  variasi input layer .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  nilai error yang dihasilkan model JST tersebut sangat kecil.
Untuk  menentukan  nilai  validitas  dari  hasil pelatihan  dan  pengujian  model  JST  tersebut,  maka dilakukan perbandingan antara kadar air akhir bahan (M ob )  prediksi  dengan  kadar  air  akhir  bahan observasi  menggunakan  analisis  regresi.  Persamaan regresi  yang  diperoleh  pada  proses  pelatihan  model JST  adalah  M ob - pred =  0,989M ob-obs +  0,103,  dengan nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  sebesar  0,989.  Nilai 0,103  merupakan  konstanta  yang  menunjukkan bahwa  jika  tidak  ada  penambahan  M ob observasi, maka  M ob prediksi  naik  sebesar  0,103%  wb.  Nilai 0,989 merupakan koefisien regresi yang menunjukkan  bahwa  untuk  setiap  penambahan  M ob observasi,  maka  M ob prediksi  naik  sebesar  0,989% wb.
Grafik  hasil  analisis  regresi,  hubungan antara  M ob prediksi  dengan  M ob observasi  hasil pelatihan  model  JST,  dapat  dilihat  pada  Gambar  7. Grafik tersebut menunjukkan bahwa hubungan kadar air  akhir  prediksi  dengan  kadar  air  akhir  observasi pada  proses  pelatihan  model  JST  valid  dan  sahih karena  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 latih )  yang diperoleh mendekati 1 (satu) yaitu 0,98 atau 98%.
Gambar  7.  Perbandingan  M ob prediksi  dengan  M ob observasi hasil pelatihan model JST
Pengujian Model Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Model  JST  yang  telah  dilatih,  kemudian diuji  menggunakan  data  observasi  kadar  air  akhir bahan  yang  berbeda.  Pengujian  dilakukan  untuk mengetahui  kemampuan  model  JST  yang  telah terlatih  tersebut,  untuk  membaca  data  dalam memprediksi kadar air akhir bahan atau target model JST.  Keakuratan  model  dalam  memprediksi  data yang  diujikan  ditandai  dengan  nilai error yang dihasilkan. Gambar 8 menunjukkan grafik hubungan M ob prediksi  dan  M ob observasi  hasil  pengujian model  JST  pada  setiap  variabel  variasi inlet  layer menggunakan  aplikasi GUI  JST.  Grafik  tersebut memiliki  kecenderungan  pola  yang  sama  dengan grafik  pada  hasil  pelatihan.  Grafik  M ob prediksi dengan  M ob observasi  pada  setiap  variabel  variasi input  layer juga  memiliki  kecenderungan  pola  yang sama  dan  berhimpitan.  Namun  demikian,  pada parameter  kadar  air  awal  bahan  (M ib ),  apabila dibandingkan  dengan  grafik  hasil  pelatihan  terjadi pola  yang  berbeda, hal ini mengakibatkan  nilai eror yang  sangat  besar  pada  parameter  M ib dengan  nilai MRE 3,715% atau hampir mendekati 5%.
Gambar  8.  Hasil  pengujian  model  JST  pada  setiap input layer
Persamaan regresi dari perbandingan antara M ob prediksi  dengan  M ob observasi  hasil  pengujian model  JST  adalah  M ob - pred =  0,981M ob-obs +  0,225, dengan  nilai  koefisien  determinasi (r 2 ) sebesar  0,96. Nilai 0,225 merupakan konstanta yang menunjukkan
bahwa  jika  tidak  ada  penambahan  M ob observasi, maka  M ob prediksi  naik  sebesar  0,225%  wb. Sedangkan  nilai  0,981  merupakan  koefisien  regresi yang menunjukkan bahwa untuk setiap penambahan M ob observasi,  maka  M ob prediksi  naik  sebesar 0,981% wb.
Grafik  hasil  analisis  regresi  hubungan antara  M ob prediksi  dengan  M ob observasi  hasil pengujian  model  JST,  dapat  dilihat  pada  Gambar  9. Grafik tersebut menunjukkan bahwa hubungan kadar air  akhir  bahan  prediksi  dengan  kadar  air  akhir bahan  observasi  pada  proses  pengujian  model  JST adalah valid dan sahih. Hal ini karena nilai koefisien determinasi (r 2 uji ) yang diperoleh mendekati 1 (satu), yaitu  0,961  atau  96,1%.  Nilai  koefisien  determinasi antara  hasil  pelatihan  dengan  hasil  pengujian  model JST  tersebut  hampir  sama  yaitu  0,989  dan  0,961 (98,9  dan  96,1%).  Menurut  Shrivastav  dan  Kumbar (2009) model JST  dengan nilai  r 2 yang mendekati 1 (satu),  dianggap  sukses  digunakan  dalam  model prediksi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  JST yang dihasilkan pada penelitian ini, valid digunakan untuk memprediksi perubahan kadar air akhir bahan dalam proses pengeringan bahan pada mesin PCRD.
Gambar  9.  Perbandingan  M ob prediksi  dengan  M ob observasi hasil pengujian model JST

## Optimasi Model Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Model JST yang dihasilkan, kemudian diuji tingkat  optimasinya  berdasarkan  nilai error relatif dan  absolut. Nilai error menentukan  tingkat optimasi model JST sesuai target atau prediksi  yang diinginkan.  Semakin  kecil  nilai error yang dihasilkan  oleh  model  JST,  maka  semakin  baik struktur jaringan yang digunakan dalam memprediksi  nilai target atau  prediksi pada  model
JST.  Hasil  optimasi  model  JST  pada  penelitian  ini, dapat dilihat pada Tabel 3.
Data  pada  Tabel  3  menunjukkan  bahwa variasi topology hidden  layer pada  proses  pelatihan dan pengujian jaringan model JST, tidak mempengaruhi nilai RMSE, MAE, dan MRE. Nilai- nilai  tersebut  menunjukkan  hasil  yang  sama  pada setiap perlakuan variasi topology hidden layer . Nilai RMSE,  MAE,  dan  MRE  dihitung  menggunakan Persamaan 5  sampai  7. Dari hasil  perhitungan  nilai- nilai tersebut, menunjukkan bahwa struktur jaringan yang  digunakan  pada  model  JST  sangat  baik  untuk memprediksi  kadar  air  akhir  bahan  pada  mesin PCRD.
Chayjan et  al .  (2014)  menyatakan  bahwa suatu  model  JST  yang  baik,  apabila  menghasilkan nilai  koefisien  determinasi  yang  tinggi,  sedangkan nilai  RMS  yang  rendah.  Untuk  melihat  pengaruh setiap  variabel  variasi input  layer ,  maka  dilakukan analisis optimasi dengan menghitung nilai MAE dan MRE menggunakan Persamaan 5 dan 7. Nilai MAE dan  MRE  pada  setiap  variabel  variasi input  layer , dapat dilihat pada Tabel 4.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Struktur  jaringan  model  JST  terbaik  yang dihasilkan  pada  penelitian  ini  adalah,  11 neuron input ,  15 neuron  hidden  layer 1 , 15 neuron  hidden layer 2,  1 neuron  hidden  layer 3, dan 1 neuron output (11-15-15-1-1)
dengan algoritma
pembelajaran backpropagation. Hasil  uji  validitas dari  pelatihan  model  JST,  diperoleh  nilai  R 2 latih sebesar  0,98  atau  98%,  dan  hasil  uji  validitas  dari pengujian  model  JST  diperoleh  nilai  R 2 uji sebesar 0,96  atau  96%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model valid  digunakan  untuk  memprediksi  kadar  air  akhir bahan dalam proses pengeringan pada mesin PCRD. Nilai  optimasi  model  JST  pada  proses  pelatihan diperoleh  nilai  RMSE  sebesar  0,118%  wb,  MAE 0,056% wb dan MRE 0,644%. Nilai optimasi model JST  pada  proses  pengujian  diperoleh  nilai  RMSE sebesar  0,226%  wb,  MAE  0,129%  wb,  dan  MRE 1,496%. Variabel yang berpengaruh adalah diameter pipa (D Acrb ) dan panjang pipa (L Acrb ) outlet atas pada siklon  resirkulasi  terhadap  kadar  air  akhir  bahan pada mesin PCRD.
Tabel 3. Optimasi model JST berdasarkan variasi hidden layer
Variasi topology hidden layer RMSE (%wb) MAE (%wb) MRE (%) Pelatihan 11-5-5-1-1 0,118 0,056 0,644 11-10-10-1-1 0,118 0,056 0,644 11-15-15-1-1 0,118 0,056 0,644 Pengujian 11-5-5-1-1 0,226 0,129 1,496 11-10-10-1-1 0,226 0,129 1,496 11-15-15-1-1 0,226 0,129 1,496
Tabel 4. Optimasi model JST pada setiap variabel variasi input layer
Variabel variasi MAE (%wb) MRE (%) Pelatihan M ib 0,000001 0,00001 v u 0,167 1,866 T u3 0,083 1,151 L p 0,084 0,816 L scrb 0,000002 0,000023 D Acrb 0,0000006 0,000006 L Acrb 0,00002 0,0002 v ucrb 0,083 1,011 Q ib 0,083 0,953 Pengujian M ib 0,333 3,715 v u 0,167 1,814 T u3 0,083 1,190 L p 0,084 0,835 L scrb 0,167 2,222 D Acrb 0,0000007 0,000007 L Acrb 0,00001 0,00016 v ucrb 0,083 1,042 Q ib 0,250 2,647

## Saran
Model  JST  yang  dihasilkan  pada  penelitian ini,  perlu  dikembangkan  dengan  melakukan  variasi fungsi  aktivasi  dan  tipe  pelatihan  yang  berbeda, sehingga  model  ini  benar-benar  dapat  diterapkan untuk  memprediksi  kadar  air  akhir  bahan  selama proses pengeringan pada mesin PCRD.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada semua  pihak yang  telah  membantu  selama pelaksanaan penelitian ini, lebih khusus kepada Staf teknisi  laboratorium  EMP  dan  TPP  Departemen Teknik  Pertanian  dan  Biosistem  UGM,  asisten lapangan dan pengembangan aplikasi GUI JST.

## DAFTAR PUSTAKA
AOAC (Association of Offcial Agricultural Chemists).  2005. Official  Methods  of Analysis  of  AOAC  International .  Arlington Virginia. USA.
Boeri  CN,  da  Silva  FJN,  dan  Ferreira  JAF.  2011. Use  of  artificial  neural  networks  for prediction  of  codish  drying optimal paramters. GJP&A Sc and Tech . 12: 1-14. Chayjan  RA,  Kaveh  M,  dan  Khayati  S.  2014. Modeling  some  drying  characteristics  of sour  cherry  ( Prunus  cerasus L.)  under infrared  radiation using  mathematical models  and  artificial  neural  networks.
Agricultural Engineering International
Journal . 16(1): 265-279.
Christiansen  OB  dan  Sardo  MS.  2001.  Find  the optimum  flash  dryer  to  remove  surface moisture. Chemical  Engineering  Progress : 54-58.
Frosterud  D,  Wahlberg  M,  Sloth  J,  Themens  M. 2011.  Selected  drying  technologies  and particle engineering for the future biorefenery. Proceedings NWBC .
Stockholm. 22-24 Maret 2011.
Hermawan  A.  2006. Jaringan  Syaraf  Tiruan:  Teori dan Aplikasi . Andi. Yogyakarta.
Kassem AES, Al-Sulaiman MA, Aboukarima AEM., Kassem  SS.  2011.  Predicting  drying efficiency  during  solar  drying  process  of grapes cluster in a box dryer using artificial neural network. Australian Journal of Basic and Applied Science . 5(6): 230-241.
Kaveh M dan Chayjan RA. 2014. Prediction of some physical  and  drying  properties  of  terebinth fruit  (Pistacia  Atlantica  L.)  using  artificial neural networks. Acta Pol Technol Aliment . 13(1): 65-78.
Lertworasirikul  S  dan  Tipsuwan  Y.  2007.  Moisture content  and  water  activity  prediction  of semi-finished cassava crackers from drying process  with  artificial  neural  network. Journal of Food Engineering . 84: 65-74. Mittal  GS  dan  Zhang  J.  2001.  Artificial  neural network  for  the  prediction  of  temperature, moisture  and  fat  contents  in  meatballs during deep-fat frying. International Journal  of  Food  Science  and  Technology . 36: 489-497.
Motevali AS, Younji RA, Chayjan N, Aghilinategh,
Banakar  A.  2013.  Drying  kinetics  of  dill leaves  in  a  convective  dryer. International Agrophys . 27: 39-47.
Poonnoy  P,  Tansakui  A,  dan  Chinnan  M.  2007.
Artificial  neural  network  modeling  for temperature and moisture content prediction  in  tomato  slices  undergoing microwave-vacuum  drying. Journal  of Food Science . 72(1): E42-E47.
Satish  S  dan  Setty  YP.  2005.  Modeling  of  a continuous  fluidized  bed  dryer  using artificial  neural  networks. International
Communications in Heat and Mass Transfer . 32: 539-547.
Shrivastav S dan Kumbhar BK. 2009. Modeling and optimization  for  prediction  of  moisture content,  drying  rates,  and  moisture  ratio.
International Journal Agricultural &
Biological Engineering . 2(1): 58-64. Siang  JJ.  2005. Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan Pemrogramannya  Menggunakan  Matlab . Yogyakarta: Andi Offets.
Singh  NJ  dan  Pandey  RK.  2011.  Neural  network approaches for prediction of drying kinetics during drying  of  sweet  potato. Agricultural Engineering  International ( CIGR  Journal ). 13(1): 1-12.
Topuz  A.  2010.  Predicting  moisture  content  of agricultural  products  using  artificial  neural networks. Advances in Engineering Software . 41: 464-470.
Torrecilla  JS,  Aragon  JM,  dan  Palancar  MC.  2005.
Modeling  the  drying  of  a  high-moisture solid  with an artificial  neural  network. Ind.
Eng. Chme. Res . 44: 8057-8066.