## MODEL PREDIKSI HARGA LAMPU GEDUNG DALAM PENYUSUNAN PENAWARAN HARGA LELANG BUILDING MANAGEMENT
MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM :

## STUDI KASUS  PT GARUDA KARYA MANDIRI

## Mohammad Ridwan
Dosen Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Syekh Yusuf Tangerang Jl. Maulana Yusuf, Babakan Kota Tangerang, Banten, Telp 021-5527061 e-mail: mridwan@unis.ac.id

## ABSTRAK
Prediksi harga lampu dalam pembuatan penawaran harga lelang building management memainkan peranan penting dalam kesuksesan  proyek  yang  akan  di  kerjakan  nanti.  Prediksi  harga  secara  tepat  menyebabkan  optimalnya  proses  alokasi sumber daya, peningkatan efisiensi, dan peningkatan pendapatan perusahaan. Ternyata untuk meramalkan harga lampu gedung adalah jenis prediksi non-linear . Pada penelitian ini, data berbentuk periode (1 periode = 4 bulan) dengan rentang waktu data dari Januari 2009 sampai Desember 2015 yang digunakan sebagai parameter proses prediksi menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Metode penelitian dimulai dengan pemetaan data menjadi 4 parameter input dan 1 hasil output, yang selanjutnya dilakukan suatu training dan testing sebanyak 3 kali dengan klasifikasi data periode 1-19, 2-20, dan 3-21. Hasil penelitian Prediksi harga menggunakan Model ANFIS berdasarkan 63 data dengan 3 varian  lampu  dan  parameter input yang  meliputi  jumlah membership  function sebanyak  2,  tipe membership  function Trapesium ( Trapmf ), error goal 0, dan epoch Maksimal 100 mampu memberikan nilai hasil pengujian Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0,05, Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 5,62, dan hasil uji coba simulasi prediksi harga lampu gedung dengan Metode ANFIS menghasilkan harga prediksi yang sesuai dengan data aktualnya dengan persentasi selisih harga sebesar 1,65 x 10 -3 .
Kata Kunci : Prediksi Harga, ANFIS, Fuzzy Prediksi, Adaptive Neuro Network, Fuzzy Inference System .

## 1. PENDAHULUAN
Tingkat  keakurasian  penawaran  harga  lelang  suatu perawatan  gedung  erat  kaitannya  dengan  tingkat ketepatan  dalam  menentukan  harga  bahan-bahan perawatan gedung, terutama lampu. Menentukan harga lampu  merupakan  permasalahan  yang  sering dihadapi oleh  pihak  perencana  penawaran  harga  lelang  dalam pengelolaan  gedung  ( Building  Management ).  Bukan hanya di instansi Building Management , bahkan semua instansi  yang  berkecimpung  di  bidang  penjualan barang/jasa  untuk  barang  terkait  tersebut  pun menemukan permasalahan yang sama dalam menentukan  perencanaan  anggaran  belanja  yang  akan datang. Dengan banyaknya fenomena dan permasalahan  penentuan  harga  yang  terjadi,  banyak pula  penelitian  yang  dilakukan  untuk  menyelesaikan permasalahan tersebut, namun untuk penelitian prediksi harga  yang  berfokus  pada  harga  lampu  di  bagian pembuatan  penawaran  harga Building Management belum ada.
Masalah  yang  terjadi  pada  instansi  PT.  Garuda  Karya Mandiri adalah :
1. Seringnya kesalahan peramalan harga lampu gedung pada saat pembuatan penawaran lelang.
2. Untuk  pengambilan  keputusan  membutuhkan  waktu lama,  dikarenakan  usulan-usulan  prediksi  yang ditawarkan  oleh  beberapa  pelaku  penyusun  harga yang  tidak  sama  antara  satu  dengan  yang  lain. Dengan  kata  lain,  tidak  adanya  konsistensi  dalam usulan peramalan.
Adapun dampak  d ar i  kesalahan dalam prediksi harga
tersebut antara lain :
1. Memerlukan  waktu  lama  dalam  pengambilan keputusan  usulan  prediksi  harga  mana  yang mendekati real -nya nanti.
2. Dapat  mengakibatkan  kekalahan  dalam  kompetisi perbandingan harga penawaran.
3. Kesulitan dalam perencanaan pekerjaan proyek yang sedang berjalan, karena biaya yang akan dikeluarkan tidak sesuai dengan kontrak.
4. Stabilitas  perusahaan  akan  terganggu,  karena  unit keuangan  perusahaan  akan  terfokus  pada  proyek tersebut dalam mengucurkan biaya tambahan sebagai penutup biaya yang kurang tersebut dan mengesampingkan proyek lain.
5. Mengakibatkan tidak optimalnya dalam pengalokasian  sumber  daya,  peningkatan  efisiensi, dan peningkatkan pendapatan perusahaan.
Dari  identifikasi  masalah  yang  terpapar  di  atas,  maka dapat diperoleh dimensi permasalahan yang begitu luas. Selanjutnya,  masalah  yang  menjadi  obyek  penelitian dibatasi  hanya  pada  Analisis  Model  Prediksi Adaptive Neuro  Fuzzy  Inference  System untuk  peramalan  harga lampu  gedung  pada  Perusahaan  PT  Garuda  Karya Mandiri.  Pembatasan  masalah  ini  mengandung  konsep pemahaman sebagai berikut :
1. Data yang digunakan adalah data histori harga lampu dari tahun 2009 sampai 2015 periode 4 bulanan.
2. Menggunakan  perhitungan Root Mean Squere Error (RMSE)  dan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  untuk menghitung akurasi data.
Tujuan dari penelitian ini antara lain :
2. Untuk  menganalisis  penggunaan  Model  ANFIS dalam memprediksi harga lampu gedung.
2. Memperoleh model prediksi terbaik untuk meramalkan harga lampu gedung dengan menggunakan metode ANFIS.
Adapun manfaat yang dapat diperoleh dari penelitian ini adalah :
1. Membantu  dalam  pengambilan  keputusan  dan mencari alternatif solusi untuk mengatasi permasalahan yang terjadi mengenai pemprediksian harga lampu gedung.
2. Memberikan   rekomendasi   kepada   pihak   yang berwenang    sebagai    sarana  alternatif    untuk memprediksi  harga  ke  semua  proyek  yang ditangani.

## 2. LANDASAN TEORI DAN KERANGKA
KONSEP
Penggunaan neuro-fuzzy dapat digunakan dan diimplementasikan  pada  masalah pemprekdisikan harga  bahan  elektrikal  gedung. Neuro-fuzzy adalah gabungan dari dua sistem yaitu sistem  logika fuzzy dan neural  network (jaringan  syaraf  tiruan).  Hasil  yang diperoleh  membentuk  non-sifat linier dari  harga bahan elektrikal di setiap jenis bahan dan menunjukkan nilai  prediksi  harga  bahan  elektrikal  gedung.  Dengan demikian, pembuatan penawaran yang tepat waktu dan harga yang akurat  dapat  diperoleh, jika proses dibantu dengan neuro-fuzzy sebagai model.
Landasan  dari  ANFIS  adalah  pendekatan  pemodelan fuzzy. Hal  ini memungkinkan  untuk  model  ekstraksi data input atau output direpresentasikan sebagai fuzzy inference  system .  Sistem rule  based- nya  mempunyai tiga  komponen,  yaitu  variabel  fungsi  keanggotaan dari input dan output, aturan fuzzy, dan  hasil sistem serta karakteristik output [2].

## 2.1  Prediksi/Peramalan
Prediksi  atau  peramalan  adalah  perhitungan  yang objektif  dan  dengan  menggunakan  data-data  masa lalu  untuk  menentukan  sesuatu  di  masa  yang  akan datang.  Untuk  melakukan  peramalan  memerlukan ilmu  pengetahuan  statistik  dan  teknologi[10]. Metode  peramalan  merupakan  suatu  cara  melakukan peramalan secara kuantitatif  apa  yang  akan  terjadi  di masa yang akan datang berdasarkan data yang relevan pada  masa  lalu.  Metode  peramalan  sangat  besar manfaatnya karena akan membantu dalam mengadakan pendekatan analisis terhadap tingkah laku atau pola yang  lalu,  sehingga  dapat  memberikan  cara pemikiran,  pengerjaan  atau pemecahan  masalah  yang sistematis  dan  pragmatis,  dan  memberikan  tingkat keyakinan  yang  lebih  besar  atau  ketepatan  hasil  dari peramalan yang dibuat.
1. Teknik Peramalan
Situasi  peramalan  sangat  beragam  dalam  horizon waktu  peramalan,  faktor  yang  menentukan  hasil sebenarnya,  tipe  pola  data,  dan  berbagai  aspek lainnya.  Untuk  menghadapi  penggunaan  yang  luas seperti  itu,  beberapa  teknik  telah  dikembangkan. Teknik  tersebut  dibagi  dalam  dua  kategori  utama, yaitu:
a. Peramalan Kuantitatif Peramalan  kuantitatif  adalah  peramalan  yang didasarkan  atas  data  kuantitatif  masa  lalu.  Hasil peramalan  yang  dibuat  sangat  bergantung  pada metode  yang  dipergunakan  dalam  peramalan tersebut.
b. Peramalan Kualitatif atau Teknologi Peramalan  kualitatif  adalah  peramalan  yang didasarkan  atas  data  kualitatif  pada  masa  lalu. Hasil  peramalan  yang  dibuat  sangat  bergantung pada  orang  yang  menyusunnya.  Hal  ini  penting karena  hasil  peramalan  tersebut  ditentukan berdasarkan pemikiran yang intuisi, pendapat, dan pengetahuan, serta pengalaman penyusunnya.

## 2. Metode Peramalan
Ada  berbagai  metode  yang  dapat  digunakan  untuk proses  prediksi  adalah sebagai berikut :
a. Grammatical Evolution
Evolutionary Algortihms (EAs) merupakan algoritma-algoritma  komputasi  yang  berbasis evolusi biologi yang ada di dunia nyata. Salah satu algoritmanya  yaitu Grammatical  Evolution (GE).
GE  merupakan  pengembangan  dari Genetic
Programming (GP).  Perbedaannya  terletak  pada representasi individu. GE menggunakan representasi  individu  yang  dapat digunakan untuk mengevolusi program yang bebas bahasa[10].
b. Fuzzy Time Series (FTS)
Fuzzy  Time  series (FTS)  adalah  metode  prediksi data  yang  menggunakan  prinsip-prinsip fuzzy sebagai  dasarnya.  Sistem  prediksi  dengan  FTS menangkap  pola  dari  data  yang  telah  lalu kemudian  digunakan  untuk memproyeksikan data yang  akan  datang.  Pertama  kali  dikembangkan oleh Q. Song and  B.S.  Chissom  pada tahun  1993. Metode  ini  sering  digunakan  oleh  para  peneliti untuk menyelesaikan masalah prediksi. Prosesnya  juga  tidak membutuhkan suatu sistem pembelajaran dari  sistem  yang rumit sebagaimana yang  ada  pada  algoritma  genetika  dan  jaringan syaraf  sehingga  mudah  untuk  digunakan  dan dikembangkan[10].
c. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) ANFIS merupakan gabungan dari Artificial Neural Network (ANN)  dan Fuzzy  Inference  Systems (FIS)  yang  merupakan  jaringan  adaptif  yang berbasis pada sistem inference fuzzy [6].
2.2 Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS) merupakan  penggabungan  dari  logika fuzzy dan jaringan  syaraf  tiruan  (JST).  Logika fuzzy memiliki kelebihan  dalam  memodelkan  aspek  kualitatif  dari pengetahuan manusia dan proses pengambilan keputusan  dengan  menerapkan  basis  aturan  ( rules) [6] . JST memiliki kelebihan dalam mengenali pola, belajar, dan  berlatih  dalam menyelesaikan  suatu permasalahan tanpa  memerlukan  pemodelan  matematik.  Serta  dapat bekerja  berdasarkan  data  historis  yang  dimasukkan kepadanya  dan dapat melakukan prediksi kejadian yang akan datang berdasarkan data-data  tersebut[4]. Sehingga  ANFIS  memiliki  kemampuan  keduanya[5].
Sistem  inferensi fuzzy yang  digunakan  adalah  sistem inferensi fuzzy model Tagaki-Sugeno-Kang  (TSK)  orde satu dengan pertimbangan kesederhanaan dan kemudahan komputasi. Adapun basis aturan dengan dua aturan fuzzy if-then seperti dibawah ini :
Rule 1 :  If ( x is A1) and ( y is B1 ) then ( f1  =  1x +  1y +  1 )    (2.7) Rule 2 :  If ( x is A2) and ( y is B2 ) then ( f2  =  2x +  2y +  2 )    (2.8)
Dimana x dan y adalah input , A1,  A2,  B1, B2 adalah aturan fuzzy yang  telah  ditentukan, f1 dan f2 adalah output, 1, 2, 1, 2, 1, 2 adalah  parameter linear yang ditentukan dalam proses pelatihan. Struktur dari  metode  ANFIS  mempunyai  lima layer , yaitu layer fuzzifikasi, layer rule , layer normalisasi, layer defuzzifikasi,  dan  hasil neuro tunggal[1].  Adapun struktur ANFIS seperti pada  Gambar 2.1[12] :

## Gambar 2.1 Struktur ANFIS
Adapun  deskripsi  dari layer ANFIS  adalah sebagai  berikut[5] : 1. Layer 1 (Fuzzifikasi)
Semua  pada  lapisan  ini  adalah  simpul  adaptif (parameter  dapat  berubah) dengan fungsi simpul:
O1,i   =  µ Ai (x), untuk i =  1,2 atau (2.9) O1,i   =  µ Bi-2 (y), untuk i =  3,4
Keterangan :
x, y :  Masukan ke node i
Ai(x) atau Bi-2 (y) :  Label  linguistik  (seperti  ‘besar’ atau  ‘kecil’)  yang terkait dengan node tersebut.
O1, i = µ A,1
:  Derajat  keanggotaan  himpunan
fuzzy A1, A2   atau B1, B2.
Dari Gambar  di  atas,  tiap-tiap input tersebut  dibagi menjadi  2  fungsi  keanggotaan,  x1  dibagi  dalam  A1 dan  A2  ;  misalnya    A1  menyatakan  kecil  dan  A2 menyatakan  besar.  Begitu  juga  x2  dibagi dalam fungsi keanggotaan  B1  yang  menyatakan  kecil  dan  B2  yang menyatakan besar.  Dari  pemetaan  tersebut  x1  dan  x2 sudah  menjadi  variabel fuzzy yang  masing-masing mempunyai  nilai  µ  kecil  dan  besar  tertentu.  x1 mempunyai nilai µ A1   dan  µ A2, sedangkan  x2 punya nilai  µ B1   dan  µ B2.
2. Layer 2 ( Rule s)
Semua  simpul  pada  lapisan  ini  adalah  non  adaptif
(parameter tetap). Output nya  merupakan  perkalian  dari semua input yang  masuk  pada  lapisan  ini.  Fungsi simpul :
O2,i  =  Wi  =  µ Ai(x).µ Bi(y),  i  =  1,2,......n (2.11)
Tiap  keluaran  simpul  menyatakan  derajat  pengaktifan ( firing  strength )  tiap  aturan fuzzy .  Fungsi  ini  dapat diperluas  apabila  bagian  premis  memiliki lebih  dari dua  himpunan fuzzy .  Banyaknya  simpul  pada  lapisan ini menunjukkan banyaknya aturan yang dibentuk.
3. Layer 3 (Normalisasi)
Setiap  simpul  pada  lapisan  ini  adalah  simpul  non adaptif  yang  menampilkan  fungsi  derajat  pengaktifan ternormalisasi (normalized  firing strength) yaitu  rasio keluaran  simpul  ke- i pada  lapisan  sebelumnya terhadap  seluruh  keluaran  lapisan  sebelumnya,  dengan bentuk  fungsi  simpul :
(2.12)
Apabila  dibentuk  dari  lebih  dari  dua  aturan,  fungsi dapat diperluas dengan membagi Wi dengan jumlah total W untuk semua aturan.
4. Layer 4 (Defuzzifikasi)
Setiap  simpul  pada  lapisan  ini  adalah  simpul  adaptif dengan fungsi simpul :
O4,i   =  Wi  fi  =  Wi  (pi x + qi y + ri) (2.13) Keterangan O 4,i :  Simpul Adaptif Wi :  Derajat  pengaktifan  ternormalisasi dari lapisan 3 {pi, qi, ri} :  Himpunan parameter konsekuen yang adaptif
5. Layer 5 (Keluaran Jaringan)
Pada  lapisan   ini  hanya   ada   satu   simpul   tetap   yang fungsinya  untuk menjumlahkan semua masukan. Fungsi simpul :
(2.14) Keterangan : O 4,i :  Simpul Tunggal Wi :  Derajat  pengaktifan  ternormalisasi dari lapisan 4 Yi :  Simpul Adaptif layer 4
Jaringan adaptif dengan lima lapisan tersebut ekuivalen dengan  sistem inferensi fuzzy TSK.1.

## 2.3 Uji Performa Statistik
Ada  beberapa  cara  untuk  menguji  dan  mengukur performa  statistik.  Diantaranya  adalah  menggunakan Root  Mean  Square  Error (RMSE)  dan Mean Absolute Percentage  Error (MAPE).  RMSE  digunakan  untuk mencari keakuratan hasil peramalan dengan data histori. Semakin kecil nilai yang dihasilkan semakin bagus pula
hasil  peramalan  yang  dilakukan  dan  nilai  dari  RMSE dimulai  dari  0 hingga  tak  terbatas,  dengan  0  menjadi nilai  terbaiknya.  RMSE  dapat  dihitung  dengan persamaan 2.10[11] :
(2.15)
Pengukuran performa statistik berikutnya yaitu menggunakan MAPE,  yaitu  dengan  melakukan perhitungan perbedaan antara data asli dengan data hasil peramalan.  Perbedaan  tersebut  diabsolutkan  kemudian dihitung  kedalam  bentuk persentase terhadap data asli. Pengukuran  performa  statistik  dengan  MAPE  dapat dilihat pada 2.11 [11] :
(2.16)

## 2.4 Tinjauan Studi
Metode  peramalan Generalized  Regression  Neural Network (GRNN)  diintegrasikan  dengan  algoritma genetika untuk mereduksi data latih guna menghasilkan model  peramalan  yang  lebih  efisien.  Sebelum diramalkan, data harga emas didekomposisi menggunakan  STL  menjadi  komponen  data  musiman, tren,  dan  residual.  Ketiga  komponen  data  tersebut diramalkan  menggunakan  dua  metode  yang  berbeda, yaitu  GRNN  untuk  meramalkan  komponen  data musiman  dan  residual,  dan  metode  theta  untuk meramalkan komponen data tren. Hasil peramalan dari ketiga  komponen  tersebut  selanjutnya  digabungkan menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  propagasi  balik untuk memperoleh hasil peramalan akhir[7].
Suatu  sistem  untuk  membantu  calon  pembeli  mobil TOYOTA  AVANZA  bekas  untuk  menentukan  harga yang pantas  yang  harus  ia  bayar untuk  membeli  mobil tersebut. Sistem ini dikembangkan dengan mengimplementasikan  metode Fuzzy  Set dan Fuzzy Inference  System Mamdani  dan  dibuatkan  rancangan aplikasi dengan design UML dan aplikasi Java [9]. Fuzzy  Cognitive  Map (FCM)  dilakukan  untuk mengetahui  harga  beras  dimasa  mendatang  dengan memodelkan  faktor-faktor  berpengaruh  terhadap  harga beras.  Fluktuasi  keadaan  pertanian  yang  terjadi dianalisis menggunakan metode regresi berganda untuk menemukan  parameter  paling  berpengaruh  yang kemudian  dijadikan  dasar  dalam  pembuatan  model FCM.  Penerapan  metode  regresi  berganda  dilakukan dengan melibatkan uji asumsi klasik beserta uji variance
inflation  factor dan  uji  korelasi  untuk  mengatasi masalah  multikolinearitas.  Untuk  mendapatkan  hasil estimasi  yang  valid  maka  dilakukan  pengujian  yang meliputi  MSE  ( Mean  Squared  Error )  dan  Standar Deviasi[3].
Perbedaan  dari  ketiga  penelitian  di  atas  dengan penelitian  ini  adalah  penulis  menganalisis  Prediksi Harga Lampu Gedung menggunakan metode Adaptive Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS)  dengan menggunakan  parameter-parameter  data  histori  serta Pemprograman Matlab dengan Pengujian menggunakan Roots Mean Square Error (RMSE) dan
Mean Absolute Percentage Error (MAPE).

## 2.5 Tinjauan Obyek Penelitian
PT Garuda  Karya  Mandiri  (GKM) didirikan  pada tanggal  10  Agustus  1995  oleh  Yayasan  Dana  Pensiun Garuda  Indonesia  dan  Koperasi  Karyawan  Garuda Indonesia  (KOKARGA),  yang  mana  pada  saat  ini komposisi  saham  Yayasan  Dana  Pensiun  Garuda Indonesia  sebesar  98%  sedangkan  Koperasi  Karyawan Garuda  Indonesia  sebesar  2%  dengan  modal  dasar  10
Miliar.
Kegiatan usahanya berkembang, tidak hanya pengelolaan pemeliharaan gedung dan cleaning service seperti  di  Garuda  Indonesia  Merdeka  Selatan  dan Juanda,  tetapi  juga  di  Garuda  Sentra  Medika,  Garuda Sentra Operasi, Garuda Cargo Center dan Warehouse , Garuda Maintenance  Facility Aero Asia,  Garuda Aviation Training & Education , Abacus Indonesia serta Rental  Alat-alat  Kesehatan/ Medical  Record/Furniture , dan Pos Service Intern Garuda Indonesia sampai dengan saat ini.
Untuk mendapatkan sebuah proyek manajemen gedung, PT  GKM  harus  mengikuti  serangkaian  proses  seleksi lelang  bersaing  dengan  rival-rival  perusahaan  bisnis sejenisnya. Dari seleksi administrasi dilanjutkan seleksi teknik,  dan  pada  akhirnya  yang  sangat  menentukan proses  ini  adalah  seleksi  penawaran  harga.  Penawaran harga biasanya sudah ada standarisasi harga dari pihak yang  melelang  guna  memberi  batas  atas  dalam menawarkan harga.

## 2.6 Kerangka Konsep
Berdasarkan  identifikasi  masalah,  tujuan  penelitian, kajian  teori,  dan  studi  dari  penelitian  sebelumnya, maka  dapat  dibangun  kerangka  konsep  penelitian tentang  prediksi  harga  lampu  gedung  menggunakan model ANFIS untuk membantu pembuatan penawaran harga.
Kerangka  konsep  di  atas  dapat  digambarkan  dengan diagram sebagai     berikut :
KONDISI SAAT INI Prediksi harga lampu gedung memakai intuitif (Manual), menggunakan
prosentase terhadap nilai fluktuitas Kurs Rupiah terhadap Dolar PROSES SOFT COMPUTING Pendekatan komputasi menggunakan ANFIS Rule Validasi Data Training Data Testing Data KONDISI AKAN DATANG Kondisi Berbasis Komputer Penerapan GUI Analisa Model KEBUTUHAN DATA - Data Histori Harga Lampu dari Januari 2009 – Desember 2015
Gambar 2.2 Kerangka Konsep

## 2.7 Hipotesis
Hipotesis  yang  diajukan  adalah  pemodelan  sistem berbasis Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS).  Bahan  yang  diambil  dalam  penelitian  ini adalah : “Prediksi Harga Lampu Gedung Menggunakan ANFIS”.
3. METODE PENELITIAN
3.1 Metode Penelitian Fokus penelitian menggagaskan model Adaptive Neuro Fuzzy  Inference  System (ANFIS) bagi  pelaku  pembuat penawaran  harga  lelang  di  PT  Garuda  Karya  Mandiri (GKM)  untuk menciptakan hasil prediksi harga lampu yang tepat dan tidak  merugikan perusahaan. Penelitian ini  termasuk  jenis  penelitian  terapan.  Hasil  penelitian dapat langsung diterapkan untuk memecahkan permasalahan yang dihadapi.
Dalam penelitian ini, akan dibuat Prediksi Harga dengan menggunakan  model  ANFIS,  analisis  bisnis  model dengan  menggunakan  metode functional  analysis, teknik  dan  hasil  analisis  untuk  mengumpulkan  data menggunakan metode interview expert person, sedangkan untuk pengujian kualitas prediksi menggunakan Root  Mean  Square  Error (RMSE)  dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
Hasil  penelitian  berupa  Model  Prediksi  Harga  Lampu Gedung dengan menggunakan metode ANFIS.

## 3.2 Langkah – Langkah Penelitian
Langkah-langkah penelitian untuk perancangan model ANFIS ini dibahas :
4. Menentukan  variabel  yang  digunakan  untuk melakukan diagnosa permasalahan.
Tabel 3.1 Tabel Variabel Fungsi Nama Variabel Input Data  Histori  harga  lampu gedung  dari  Januari  2009  – Desember  2015  (3  varian lampu) Output Model Prediksi ANFIS terbaik
Tabel  III.1  merupakan  variabel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  berdasarkan  parameter  yang  digunakan oleh  PT  Garuda  Karya  Mandiri  dalam  perhitungan prediksi harga secara manual.
4. Menentukan  periode  data  yang  digunakan  dalam penelitian.  Di  sini  penulis  menggunakan  periode  4 bulanan  (berdasarkan  aktifitas  pembaruan  data  yang dilakukan  PT  Garuda  Karya  Mandiri  dalam  rangka untuk prediksi harga). Contoh data sebagai berikut :
4. Melakukan  normalisasi  data  penelitian  menggunakan metode Min-Max Normalisasi.
4. Memetakan data normalisasi training dengan rincian 4 parameter  sebagai input dan  1  sebagai output .  Untuk aturannya sebagai berikut : Tabel 3.3 Aturan Pemetaan Data No Parameter Aturan 1 Hanya memakai data histori harga lampu Parameter  ke  1,  2,  3,  dan  4 merupakan  4  data  histori periode sebelumnya dari data output ,  dan  parameter  ke-5 sebagai output data  yang diketahui  untuk  dilakukan training data.
3.3 Sampling /Metode Pemilihan Sampel
Proses  pemilihan  sampel  dilakukan  dengan  cara pengamatan  secara  langsung.  Pemilihan  sampel berdasarkan periode 4 bulanan dari tahun 2009 sampai 2015  menggunakan 3 varian lampu.

## 3.4 Metode Pengumpulan Data
Untuk  mengumpulkan  data  serta  informasi  yang diperlukan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan :
1. Data Primer Sumber  data  penelitian  yang  diperoleh  secara langsung  dari  sumber  asli.  Data  primer  pada penelitian ini diperoleh dengan cara observasi dan wawancara.  Data  dicatat  dan  dikumpulkan  untuk kemudian dilakukan persiapan data.
2. Data Sekunder Sumber data yang diperoleh dengan  mempelajari, meneliti,  dan  membaca  buku,  jurnal,  skripsi,  dan tesis  yang  berhubungan  dengan  Prediksi  Harga Lampu.

## 3.5 Instrumentasi
Bahan  penelitian  yang  digunakan  untuk  sampel  adalah data  yang  menjadi  masukan  sistem,  yaitu  harga real lampu gedung  sebelumnya.  Pengumpulan  data dalam penelitian  ini diperoleh dari data puchasing terdahulu.
Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah sistem operasi Microsoft  Windows 7 dan software untuk pengolahan data dan pembuatan interface -nya menggunakan  Matlab  R2014a.  Sedangkan hardware- nya adalah  Processor  Intel (R) Core 2duo, RAM 4 GB, HDD 500 GB.

## 3.6 Metode Analisis
Untuk melakukan proses pembelajaran, data akan dibagi menjadi dua bagian,  yaitu  data  untuk  proses Training dan  proses Testing .  Pada  proses pembelajaran ini, data yang  akan  diolah  dibuat  dalam  bentuk  normalisasi dengan interval  [0  1].  Dari  hasil  proses  pembelajaran tersebut,  kemudian  dicari  nilai performa  statistiknya menggunakan  RMSE  dan  MAPE  terbaik.  Jika  telah diketahui model data terbaik, maka tahapan selanjutnya adalah prediksi.
Output dari  pemodelan  sistem  ini  adalah  informasi tentang  prediksi  harga  lampu  gedung  yang input- nya berasal  dari  pengolahan  data  harga lampu gedung real sebelumnya. Dengan output yang diperoleh, maka dapat disimpulkan  bahwa  model  yang  mana  yang  lebih mempengaruhi ketepatan prediksi  harga  lampu gedung yang selanjutnya akan digunakan sebagai acuan dalam prediksi harga lampu gedung ke depannya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN
4.1 Hasil Penelitian
1. Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  pemodelan prediksi  harga lampu  dengan  mengambil  sampel data harga lampu dari  PT Garuda Karya Mandiri. Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan sebanyak 63 data dengan 3 varian lampu disimpan dalam file .xlsx yang berbeda, data ditempatkan di :
- Nama Sheet : Sheet 1 - Row Cell Data :  N6 – N26
Data akan digunakan dan diimpor ke Matlab untuk proses Training dan Testing ANFIS.
2. Penentuan Jumlah Fungsi Keanggotaan Fungsi  keanggotaan  dalam  penelitian  ini  adalah variabel dari data input prediksi harga lampu yang belum  diketahui  berapa  jumlah  yang  optimal untuk  menghasilkan  model prediksi  harga  lampu yang  terbaik.  Jumlah  fungsi  keanggotaan  akan diuji  coba  dengan  menggunakan  2,  3,  dan  4 jumlah  fungsi  keanggotaan  yang  selanjutnya menjadi  parameter  perbandingan  untuk  mencari hasil  pemodelan  harga  lampu  menggunakan jumlah  fungsi  keanggotaan  yang  mana  yang mampu  memberikan  hasil  RMSE  dan  MAPE terkecil.
3. Penentuan Tipe Fungsi Keanggotaan Untuk  mendapatkan  nilai  keanggotaan  adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Pada penelitian  kali  ini,  akan  diuji  coba  beberapa  tipe fungsi  keanggotaan,  yaitu  fungsi  keanggotaan segitiga  ( trimf ),  trapesium  ( trapmf ),  lonceng ( gbellmf ), dan gaussian ( gaussmf ).
Trimf            Trapmf Gbellmf         Gaussmf
Gambar 4.1 Tipe Fungsi Keanggotaan Gambar 4.1 merupakan tipe-tipe fungsi keanggotaan yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini.  Tipe-tipe  fungsi  keanggotaan tersebut  di  atas  akan  diuji  keakurasiannya  pada prediksi  harga  lampu  di  PT  Garuda  Karya Mandiri. Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis ( linear ). Kurva trapesium pada  dasarnya  seperti  bentuk  segitiga  hanya  saja ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan  satu.  Kurva  berbentuk  lonceng terbagi menjadi 3 kelas, yaitu himpunan fuzzy phi , beta ,  dan gauss .  Kurva gauss menunjukan  nilai domain pada pusat kurva.
4. Penentuan  Metode  Optimasi, Error  Tolerance , dan Epochs
Metode  optimasi  terdiri  dari  dua  pilihan  yaitu metode hybrid dan backpropagation. Salah  satu kelebihan  dari  metode hybrid adalah  waktu konvergen  yang  relatif  lebih  singkat  dibanding dengan  menggunakan  metode backpropagation.
Backpropagation melatih jaringan untuk mendapatkan  keseimbangan  antara  kemampuan jaringan  untuk  mengenali  pola  jaringan  yang digunakan  selama  pelatihan  serta  kemampuan jaringan  untuk  memberikan  respon  yang  benar terhadap  pola  masukan  yang  serupa  (tapi  tidak sama)  dengan  pola  yang  digunakan  selama pelatihan.
Error  Tolerance adalah  akibat  yang  timbul  pada  saat program  menemui  kesalahan. Epoch adalah  momen waktu  yang  digunakan  sebagai  titik  acuan.  Dalam penelitian  ini,  metode  yang  akan  diuji  coba  adalah hybrid dan backpropagation . Error tolerance yang digunakan adalah 0, sedangkan epoch- nya dibatasi pada iterasi ke 100.
4.2 Pembahasan
4.2.1 Analisis Modeling ANFIS  dan  Penerapan Matlab
Di dalam penelitian ini dieksekusi beberapa tahap yang diformulasikan  dengan  aturan-aturan  teori modeling ANFIS  untuk  tercapainya  suatu  model  ANFIS  dalam memprediksi harga lampu gedung sesuai dengan tujuan penelitian. Untuk rincian tahapnya meliputi :
a. Load Data Penelitian
Untuk  data  yang  akan  diformulasikan  di  sini berbentuk file  Microsoft  Excel yang  mempunyai nama sheet “ Sheet 1”  dan  data  terletak  pada cell N6:N26.
Tabel 4.1 Lampu Downlight C Max 15 W
No Bulan Tahun Harga Lampu
1 4 Bulan Pertama 2009 36500 4 Bulan Kedua 32600 4 Bulan Ketiga 30725 2 4 Bulan Pertama 2010 29575 4 Bulan Kedua 29225 4 Bulan Ketiga 28850
No Bulan Tahun Harga Lampu 3 4 Bulan Pertama 2011 28475 4 Bulan Kedua 27550 4 Bulan Ketiga 28850 4 4 Bulan Pertama 2012 29475 4 Bulan Kedua 30375 4 Bulan Ketiga 31025 5 4 Bulan Pertama 2013 31325 4 Bulan Kedua 32575 4 Bulan Ketiga 37775 6 4 Bulan Pertama 2014 38325 4 Bulan Kedua 38275 4 Bulan Ketiga 39800 7 4 Bulan Pertama 2015 42050 4 Bulan Kedua 43975 4 Bulan Ketiga 45850
Di atas adalah salah satu data lampu dari Januari 2009 – Desember 2015.
Dalam menjalankan load file yang diinginkan, di dalam Matlab dapat menggunakan command seperti ini : [file1,path1] = uigetfile({'*.xlsx','Excel Data (*.xlsx)','*.*','All file type (*.*)'},'Browse File');
if ~isequal(file1,0) handles.path1 = path1; handles.file1 = file1; guidata(hObject,handles);
set(handles.edit1,'String',fullfile(path1,file1)) else return end
Data  yang  di- load disimpan  pada  variabel file 1,  yang selanjutnya akan diproses dengan normalisasi.
b. Normalisasi Distribusi Data Normalisasi  merupakan  cara  transformasi  data agar distribusinya menjadi normal. Dengan adanya proses  normalisasi  ini,  akan  berdampak  positif terhadap data yang akan diproses dan akan menjadi lebih mudah untuk dianalisis oleh sistem ANFIS. Penelitian  ini  memakai Min-Max Normalisasi dengan mengacu pada data minimal dan maksimal.
Kelebihan Min-Max
Normalisasi adalah formulanya  yang  lebih  sederhana  untuk  diproses sistem.
Ada  4  jumlah  variabel input yaitu  data  harga lampu gedung  selama  4  periode  (1  periode  =  4 bulan)  sebelumnya  untuk  memprediksi  periode ke depan.  Data  aktual  yang  ada  dinormalisasikan terlebih  dahulu  dengan  Persamaan  2.13  dengan hasil dari normalisasi sebagai berikut :

## Tabel 4.2 Data Normalisasi
No Bulan Tahu n Harga Lampu Normalisasi Periode 1 4 Bulan Pertama 2009 36500 0.489071038 1 4 Bulan Kedua 32600 0.275956284 2 4 Bulan Ketiga 30725 0.173497268 3 2 4 Bulan Pertama 2010 29575 0.110655738 4 4 Bulan Kedua 29225 0.091530055 5 4 Bulan Ketiga 28850 0.071038251 6 3 4 Bulan Pertama 2011 28475 0.050546448 7 4 Bulan Kedua 27550 0 8
No Bulan Tahu n Harga Lampu Normalisasi Periode 4 Bulan Ketiga 28850 0.071038251 9 4 4 Bulan Pertama 2012 29475 0.105191257 10 4 Bulan Kedua 30375 0.154371585 11 4 Bulan Ketiga 31025 0.18989071 12 5 4 Bulan Pertama 2013 31325 0.206284153 13 4 Bulan Kedua 32575 0.274590164 14 4 Bulan Ketiga 37775 0.558743169 15 6 4 Bulan Pertama 2014 38325 0.588797814 16 4 Bulan Kedua 38275 0.586065574 17 4 Bulan Ketiga 39800 0.669398907 18 7 4 Bulan Pertama 2015 42050 0.792349727 19 4 Bulan Kedua 43975 0.897540984 20 4 Bulan Ketiga 45850 1 21
Pada  Matlab,  dalam  menjalankan  normalisasi  yang diinginkan menggunakan sourcecode seperti ini :
min_volume = min(volume); max_volume = max(volume); volume = (volume-min_volume)/(max_volume- min_volume);
Volume adalah  variabel  data  yang  sudah  di- load sebelumnya.  Dari  data  normalisasi  yang  dihasilkan di  atas,  selanjutnya  akan  dilakukan  pemetaan  data disesuaikan dengan jumlah parameter yang digunakan dalam penelitian ini.
c. Pemetaan Data Training
Selanjutnya  adalah  memetakan  data Training yang  digunakan  dengan  4  variabel input yaitu x1, x2, dan x3 dan 1 variabel output yaitu y seperti pada tabel-tabel di bawah ini :
Untuk  pemetaan Training ke-1  dimulai  dari periode  ke-1    sampai  periode  ke-19  ,  hasilnya sebagai berikut :
Tabel 4.3 Training ke-1 (Periode ke 1 – 19)
Data Ke Input Output x1 x2 x3 x4 1 0.489071 0.275956 0.173497 0.110656 0.09153 2 0.275956 0.173497 0.110656 0.09153 0.071038 3 0.173497 0.110656 0.09153 0.071038 0.050546 4 0.110656 0.09153 0.071038 0.050546 0 5 0.09153 0.071038 0.050546 0 0.071038 6 0.071038 0.050546 0 0.071038 0.105191 7 0.050546 0 0.071038 0.105191 0.154372 8 0 0.071038 0.105191 0.154372 0.189891 9 0.071038 0.105191 0.154372 0.189891 0.206284 10 0.105191 0.154372 0.189891 0.206284 0.27459 11 0.154372 0.189891 0.206284 0.27459 0.558743 12 0.189891 0.206284 0.27459 0.558743 0.588798 13 0.206284 0.27459 0.558743 0.588798 0.586066 14 0.27459 0.558743 0.588798 0.586066 0.669399 15 0.558743 0.588798 0.586066 0.669399 0.79235
Proses di atas bisa ditangani oleh Matlab dengan :
trnData = zeros(15,5); trnData(:,1) = volume(1:15); trnData(:,2) = volume(2:16); trnData(:,3) = volume(3:17); trnData(:,4) = volume(4:18); trnData(:,5) = volume(5:19);
Untuk  pemetaan Training ke-2  dimulai  dari periode  ke-2  sampai  periode  ke-20,  hasilnya sebagai berikut :
Tabel 4.4 Training ke-2 (Periode ke 2 – 20)
Data Ke Input Output
x1 x2
x3 x4
1 0.275956 0.173497 0.110656 0.09153 0.071038 2 0.173497 0.110656 0.09153 0.071038 0.050546 3 0.110656 0.09153 0.071038 0.050546 0 4 0.09153 0.071038 0.050546 0 0.071038 5 0.071038 0.050546 0 0.071038 0.105191 6 0.050546 0 0.071038 0.105191 0.154372 7 0 0.071038 0.105191 0.154372 0.189891 8 0.071038 0.105191 0.154372 0.189891 0.206284 9 0.105191 0.154372 0.189891 0.206284 0.27459 10 0.154372 0.189891 0.206284 0.27459 0.558743 11 0.189891 0.206284 0.27459 0.558743 0.588798 12 0.206284 0.27459 0.558743 0.588798 0.586066 13 0.27459 0.558743 0.588798 0.586066 0.669399 14 0.558743 0.588798 0.586066 0.669399 0.79235 15 0.588798 0.586066 0.669399 0.79235 0.897541
Proses  di  atas  bisa  ditangani  oleh  Matlab  dengan menggunakan source code di bawah ini :
trnData = zeros(15,5); trnData(:,1) = volume(2:16); trnData(:,2) = volume(3:17); trnData(:,3) = volume(4:18); trnData(:,4) = volume(5:19); trnData(:,5) = volume(6:20);
Untuk pemetaan Training ke-3 dimulai dari periode ke- 3 sampai periode ke-21, hasilnya sebagai berikut :
Tabel 4.5 Training ke-3 (Periode ke 3 – 21)
Data Ke Input Output x1 x2 x3 x4 1 0.173497 0.110656 0.09153 0.071038 0.050546 2 0.110656 0.09153 0.071038 0.050546 0 3 0.09153 0.071038 0.050546 0 0.071038 4 0.071038 0.050546 0 0.071038 0.105191 5 0.050546 0 0.071038 0.105191 0.154372 6 0 0.071038 0.105191 0.154372 0.189891 7 0.071038 0.105191 0.154372 0.189891 0.206284 8 0.105191 0.154372 0.189891 0.206284 0.27459 9 0.154372 0.189891 0.206284 0.27459 0.558743 10 0.189891 0.206284 0.27459 0.558743 0.588798 11 0.206284 0.27459 0.558743 0.588798 0.586066 12 0.27459 0.558743 0.588798 0.586066 0.669399 13 0.558743 0.588798 0.586066 0.669399 0.79235 14 0.588798 0.586066 0.669399 0.79235 0.897541 15 0.586066 0.669399 0.79235 0.897541 1
Proses di atas bisa ditangani oleh Matlab dengan menggunakan source code di bawah ini : trnData = zeros(15,5); trnData(:,1) = volume(3:17); trnData(:,2) = volume(4:18); trnData(:,3) = volume(5:19);
trnData(:,4) = volume(6:20); trnData(:,5) = volume(7:21);
Setelah  data  terkelompokkan  dan  membentuk matriks,  maka  data  penelitian  tersebut  siap  untuk dilakukan proses ANFIS.
d. Processing Generate FIS ( Genfis )
Proses  ini  berfungsi untuk  membangkitkan Fuzzy Inference System (FIS) dengan sebelumnya  harus ditetapkan terlebih dahulu tipe Fungsi
Keanggotaan dan Jumlah Fungsi Keanggotaan. Untuk  melakukan  hal  itu,  Matlab  sudah memberikan suatu fungsi yang mampu mengendalikan  proses  tersebut.  Untuk source code -nya bisa dilihat di bawah ini :
numMFs = str2double(get(handles.edit2,'String')); mfType = get(handles.popupmenu1,'Value'); switch mfType case 1 mfType = 'trimf'; case 2 mfType = 'trapmf'; case 3 mfType = 'gaussmf'; case 4 mfType = 'gbellmf'; end fismat = genfis1(trnData,numMFs,mfType);
Dari    diatas  terlihat  bahwa  FIS  telah dibangkitkan  dengan input bermatriks  1x4, Output bermatriks  1x1,  dan rule bermatriks 1x16.
e. Processing ANFIS
Pada  tahap  inilah  metode  ANFIS  dapat  digunakan dan  siap  dijalankan  untuk  men- training data  yang sudah  disiapkan  sebelumnya.  Untuk  menjalankan proses ANFIS ini perlu diketahui lebih dahulu data yang  kita  siapkan  sebelumnya  dan  juga  penentuan, antara lain :
- Pilihan metode MF : hybrid atau backpropagation
- Error Tolerance : di penelitian ini nilai error yang digunakan adalah 0
- Iterasi Epochs  : maksimal 100
- Setelah  ditentukan  nilai  metode,  error  tolerance dan  Epochs  yang  di  inginkan  baru  ANFIS  bisa dijalankan.
Untuk meproses tahapan ANFIS ini bisa menggunakan source code matlab sebagai berikut :
trnOpt(1) = epoch; trnOpt(2) = error_goal; metode = value12; [trnfismat,rmse] = anfis(trnData, fismat, trnOpt,1,[],metode);
ANFIS yang terbentuk menghasilkan struktur lengkap dengan input , rule , dan output .
Model ANFIS  inilah  yang akan diuji pada penelitian ini. Sebagai berikut ANFIS yang terbentuk :

## Gambar 4.2 Model ANFIS
Rule-rule yang  terbentuk  adalah  inti  dari  proses penelitian ini, karena rule inilah yang akan mengatur nilai-nilai  dan  formulasi-formulasi  proses  prediksi nanti.
Rule yang  terbentuk  pada training yang  dilakukan adalah sebagai berikut berikut :
Gambar 4.3 Rule s ANFIS
f. Pemetaan Data Testing
Selanjutnya  adalah  memetakan  data Testing
yang  digunakan  dengan  mengambil  data Training tanpa mengikut sertakan output (kolom 5), jadi hanya menggunakan  data input dengan  jumlah  60  data. Karena ouput nanti  akan  dibandingkan  dengan  hasil dari Testing . Data Testing yang terbentuk seperti pada tabel dibawah ini : Tabel 4.6 Testing ke-1 (Periode ke 1 – 19)
Data Ke Input x1 x2 x3 x4
1 0.489071 0.275956 0.173497 0.110656 2 0.275956 0.173497 0.110656 0.09153 3 0.173497 0.110656 0.09153 0.071038 4 0.110656 0.09153 0.071038 0.050546 5 0.09153 0.071038 0.050546 0 6 0.071038 0.050546 0 0.071038 7 0.050546 0 0.071038 0.105191 8 0 0.071038 0.105191 0.154372 9 0.071038 0.105191 0.154372 0.189891 10 0.105191 0.154372 0.189891 0.206284 11 0.154372 0.189891 0.206284 0.27459 12 0.189891 0.206284 0.27459 0.558743 13 0.206284 0.27459 0.558743 0.588798 14 0.27459 0.558743 0.588798 0.586066 15 0.558743 0.588798 0.586066 0.669399
Proses  di  atas  dapat  ditangani  oleh  Matlab  dengan menggunakan source code di bawah ini :
testData = trnData1(:,1:4);
Perintah di atas mengacu pada variabel trnData dalam proses sebelumnya.
Untuk pemetaan Testing ke-2, hasilnya sebagai berikut :
Tabel 4.7 Testing ke-2 (Periode ke 2 – 20) Data Ke Input x1 x2 x3 x4 1 0.275956 0.173497 0.110656 0.09153 2 0.173497 0.110656 0.09153 0.071038 3 0.110656 0.09153 0.071038 0.050546 4 0.09153 0.071038 0.050546 0 5 0.071038 0.050546 0 0.071038 6 0.050546 0 0.071038 0.105191 7 0 0.071038 0.105191 0.154372 8 0.071038 0.105191 0.154372 0.189891 9 0.105191 0.154372 0.189891 0.206284 10 0.154372 0.189891 0.206284 0.27459 11 0.189891 0.206284 0.27459 0.558743
12 0.206284 0.27459 0.558743 0.588798 13 0.27459 0.558743 0.588798 0.586066 14 0.558743 0.588798 0.586066 0.669399 15 0.588798 0.586066 0.669399 0.79235
Proses  di  atas  dapat  ditangani  oleh  Matlab  dengan menggunakan source code di bawah ini :
testData = trnData2(:,1:4);
Perintah di atas mengacu pada variabel trnData dalam proses sebelumnya.
Untuk pemetaan Testing ke-3, hasilnya sebagai berikut :
Tabel 4.8 Testing ke-3 (Periode ke 3 – 21) Data Ke Input x1 x2 x3 x4 1 0.173497 0.110656 0.09153 0.071038 2 0.110656 0.09153 0.071038 0.050546 3 0.09153 0.071038 0.050546 0 4 0.071038 0.050546 0 0.071038 5 0.050546 0 0.071038 0.105191 6 0 0.071038 0.105191 0.154372 7 0.071038 0.105191 0.154372 0.189891 8 0.105191 0.154372 0.189891 0.206284 9 0.154372 0.189891 0.206284 0.27459 10 0.189891 0.206284 0.27459 0.558743 11 0.206284 0.27459 0.558743 0.588798 12 0.27459 0.558743 0.588798 0.586066 13 0.558743 0.588798 0.586066 0.669399 14 0.588798 0.586066 0.669399 0.79235 15 0.586066 0.669399 0.79235 0.897541
Proses  di  atas  dapat  ditangani  oleh  Matlab  dengan menggunakan source code di bawah ini :
testData = trnData3(:,1:4);
Perintah di atas mengacu pada variabel trnData dalam proses sebelumnya.
g. Evaluate FIS ( Evalfis )
Setelah  data  terkelompokkan  dan  membentuk matriks, maka data penelitian tersebut siap untuk dilakukan  proses Testing dan  proses Training dengan  ditangani  oleh  Matlab  menggunakan source code di bawah ini : output1 = evalfis(testData, trnfismat);
Proses  di  atas  akan  menghasilkan  nilai output sebagai berikut :
Tabel 4.9 Hasil Testing Periode Data Aktual Output ANFIS Periode ke-5 0,0915300546448088 0,0916247931649646 Periode ke-6 0,0710382513661202 0,0712318413984601 Periode ke-7 0,0505464480874317 0,0491298236051109 Periode ke-8 0 0,00271587849914104 Periode ke-9 0,0710382513661202 0,0694803712436715 Periode ke-10 0,105191256830601 0,105474693831906 Periode ke-11 0,154371584699454 0,154768274727389 Periode ke-12 0,189890710382514 0,189248337666145 Periode ke-13 0,206284153005465 0,204778896534877 Periode ke-14 0,274590163934426 0,278298202261326 Periode ke-15 0,558743169398907 0,556069526933018 Periode ke-16 0,588797814207650 0,589250228071886 Periode ke-17 0,586065573770492 0,585995155838316 Periode ke-18 0,669398907103825 0,669413240859091 Periode ke-19 0,792349726775956 0,792347924848764

## h. Unnormalisasi Distribusi Output
Setelah  dihasilkannya  nilai  prediksi  ANFIS dengan  tipe  normalisasi,  maka  untuk  merubah bentuk  datanya  menjadi  sesuai  aslinya  harus dilakukan  proses  unnormalisasi  dengan  cara membalikkan rumus normalisasi tadi menjadi :

## 𝐷𝑎𝑡𝑎𝑅𝑒𝑎𝑙 = (𝐷𝑎𝑡𝑎𝐴𝑛𝑓𝑖𝑠 ∗ (𝐷𝑎𝑡𝑎𝑀𝑖𝑛 −  𝐷𝑎𝑡𝑎𝑀𝑎𝑥)
+ 𝐷𝑎𝑡𝑎𝑀𝑖𝑛
Keterangan : DataReal   =  Data sebenarnnya DataAnfis   =  Data hasil ANFIS DataMin =  Data minimal dari data sebenarnya DataMax =  Data maksimal dari data sebenarnya
Rumus di atas adalah hasil dari pembalikan parameter data real dari rumus Min-Max Normalisasi.
Dengan  rumus  di  atas,  data  akan  kembali  ke  aslinya dengan nilai hasil prediksi untuk hasil Unnormalisasi dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4.10 Data Hasil Unnormaliasi Periode Data Normalisasi Train Data Normalisasi Output ANFIS Data Aktual Data Predict Periode ke-5 0.091530055 0.091624793 29225 29226.73371 Periode ke-6 0.071038251 0.071231841 28850 28853.5427 Periode ke-7 0.050546448 0.049129824 28475 28449.07577 Periode ke-8 0 0.002715878 27550 27599.70058 Periode ke-9 0.071038251 0.069480371 28850 28821.49079 Periode ke-10 0.105191257 0.105474694 29475 29480.1869 Periode ke-11 0.154371585 0.154768275 30375 30382.25943 Periode ke-12 0.18989071 0.189248338 31025 31013.24458 Periode ke-13 0.206284153 0.204778897 31325 31297.45381
Periode ke-14 0.274590164 0.278298202 32575 32642.8571 Periode ke-15 0.558743169 0.556069527 37775 37726.07234 Periode ke-16 0.588797814 0.589250228 38325 38333.27917 Periode ke-17 0.586065574 0.585995156 38275 38273.71135 Periode ke-18 0.669398907 0.669413241 39800 39800.26231 Periode ke-19 0.792349727 0.792347925 42050 42049.96702
Dengan data yang sudah diunnormalisasi, maka model prediksi  sudah  dapat  diuji  coba  untuk  menemukan formulasi  model  ANFIS  yang  terbaik  untuk memprediksi harga lampu gedung.

## 4.2.2 Simulasi Model ANFIS Menggunakan Matlab
Secara umum, pemodelan ANFIS ini adalah perancangan sistem ANFIS yang disesuaikan dengan kebutuhan simulasi Prediksi  Harga  Lampu  menggunakan  metode  ANFIS berbasiskan pemprograman Matlab.  Dalam perancangan simulator  ini  mencakup  pilihan  parameter-parameter yang  dibutuhkan  dalam  proses Training dan Testing ANFIS  yaitu  meliputi  Jumlah  Fungsi  Keanggotaan, Tipe  Fungsi  Keanggotaan,  Metode Training , Error Tolerance, Epochs , dan Training Option . Hasil Training ANFIS  bisa  dijadikan  acuan  untuk menyimpulkan seberapa konsistensi Training ANFIS terhadap data-data tersebut. Tabel berikut memperlihatkan nilai konsistensi hasil-hasil Training ANFIS.
Tabel 4.11 Konsistensi Hasil Training ANFIS Downlight PLC Essensial Kon. Training ke-1 RMSE : 0.0000468 0.0000467 0.0000467 100% MAPE : 0.0037% 0.0037% 0.0037% 100% Iterasi : 95 95 95 100% Training ke-2 RMSE : 0.0000540 0.0000540 0.0000540 100% MAPE : 0.0039% 0.0039% 0.0039% 100% Iterasi : 100 100 100 100% Training ke-3 RMSE : 0.0000270 0.0000270 0.0000271 100% MAPE : 0.0019% 0.0019% 0.0019% 100% Iterasi : 100 100 100 100%
Dari  tabel  diatas  menunjukan  bahwa  hasil Training
ANFIS  mempunyai  konsistensi  maksimal    dan  dari hasil tersebut juga menunjukan bahwa ANFIS mampu menginterprestasikan  prediksi  harga  lampu  secara konsisten.
4.2.3 Hasil Pengujian/ Testing Simulasi ANFIS Setelah  dilakukan Training ,  langkah  selanjutnya adalah Testing atau  pengujian.  Pengujian  dilakukan terhadap beberapa parameter untuk menguji kehandalan  dari  metode  ANFIS,  yaitu  dengan membandingkan antar metode optimasi, tipe MF, dan jumlah MF.
a. Perbandingan Metode Optimasi
Untuk Testing ini terlebih dahulu menggunakan metode Hybrid dengan hasil kesimpulan sebagai berikut :
Tabel 4.12 Hasil Testing ANFIS Metode Optimasi
Perbandingan Metode Optimasi RMSE MAPE Hybrid 0,005 6,397 Backpropagation 0,05 6,51
Seperti  yang  terlihat  pada  tabel  di  atas,  nilai RMSE dan MAPE antara Metode Hybrid dengan Backpropagation mempunyai  perbedaan  yang signifikan.  Metode Hybrid mempunyai  nilai RMSE  dan  MAPE  lebih  kecil  daripada  Metode Backpropagation. Jadi,  Metode Hybrid akan digunakan untuk Testing selanjutnya.
b. Perbandingan Tipe Membership Function (MF)
Testing selanjutnya  dengan  membandingkan tipe-tipe  MF.  Hasil  dari  masing-masing Testing dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

## Tabel 4.13 Perbandingan Tipe MF
Trimf Trapmf Gbellmf Gaussmf RMSE 0,057 0,050 0,132 0,10 MAPE 6,39 5,626 14,74 11,6
Dari  tabel  di  atas  didapatkan  Tipe  MF  yang terbaik  untuk  penelitian  ini  yaitu Trapmf ,  maka Trapmf akan  menjadi  acuan  dalam Testing selanjutnya.
c. Perbandingan  Jumlah Membership  Function (MF)
Di  dalam  penelitian  ini,  jumlah  MF  yang dibandingkan adalah 2, 3, dan 4. Masing-masing Testing -nya
Tabel 4.14 Hasil Testing Jumlah MF
Jum MF
= 2 Jum MF = 3 Jum MF = 4 RMSE 0,05 0,057 0,057 MAPE 5,62 6,44 6,44
Jumlah MF = 2 adalah yang terkecil dari yang lain. Dengan demikian, jumlah MF yang sesuai dengan  penelitian  ini  adalah  2.  Dari  hasil Testing tersebut,  diketahui  nilai  parameter- parameter yang menentukan kehandalan model ANFIS adalah sebagai berikut :
Metode Optimasi : Hybrid Tipe MF : Trapmf Jumlah MF : 2 4.3 Interprestasi Model
Dari  hasil Testing di  atas,  diketahui  teknik  ANFIS yang  paling  tepat  dalam  memprediksi  data  harga
lampu  gedung  ini,  antara  lain  metode  Optimasi menggunakan Hybrid , tipe MF menggunakan Trapmf , dan  jumlah  MF  =  2.  Selanjutnya  dengan  formula tersebut  akan  diprediksi  harga  dari  periode  ke-5 sampai periode ke-21 dengan melibatkan ketiga varian lampu  yang  ada.  Hasil  prediksi  tersebut  dapat disimpulkan bahwa Model ANFIS dengan menggunakan metode Optimasi Hybrid , jumlah MF 2, dan tipe MF Trapesium ( Trapmf) berhasil memprediksi  harga  lampu  gedung,  dengan  rata-rata selisih terhadap harga nyatanya sebagai berikut :

## Tabel 4.15 Persentasi Selisih Harga Prediksi Terhadap Harga Nyata
Persentasi Selisih Lampu Downlight Lampu PLC Lampu Essential Training 1 0.00025% 0.00000% 0.00009% Training 2 0.01397% 0.00000% 0.00004% Training 3 0.00044% 0.00000% 0.00005% Rata-rata Selisih 0.00165%
Jadi  dengan  3  hasil  percobaan  dan  pengujian  dari  3 item lampu dengan menggunakan metode ANFIS pada penelitian  inni  didapatkan  rata-rata  selisih  harga prediksi terhadap harga nayta sebesar 1,65 x 10 -3 %.

## 5. KESIMPULAN
Pada  penelitian  pemodelan  prediksi  harga  lampu gedung  dengan  menerapkan  metode Adaptive  Neuro Fuzzy  Inference  System, dapat  ditarik  beberapa kesimpulan sebagai berikut : a. Konsistensi hasil prediksi model Training ANFIS terhadap  harga  lampu  yang  telah  disimulasikan menghasilkan nilai RMSE dan MAPE yang terbaik dengan nilai konsistensi 100%.
b. Hasil  penelitian  Model  ANFIS  menggunakan parameter input jumlah membership  function sebanyak  2,  tipe membership  function Trapesium (Trapmf),  error  goal 0,  dan epoch Maksimal 100 mampu  memberikan  nilai  hasil  pengujian Root Mean  Square  Error (RMSE)  dan Mean  Absolute Percentage  Error (MAPE)  paling  terbaik  dan berhasil  menciptakan  hasil  prediksi  yang  sesuai terhadap  data  aktual  dengan  nilai  rata-rata  selisih harga sebesar 1,65 x 10 -3 % .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ata dan Kocyigit,2010. An Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Approuch FOr Prediction of Tip Speed  Ratio  in  Wind  Turbine .  Celal  Bayar University Turkey [2] Erdman, Denise., Fuzzy Logic more than a play on words , Chemical Engineering, McGraw-Hill Pub,
1993
[3]  [Fithri  Dkk.,  2012]  Faisal  Dkk.,2012. Anaalisa Flustuasi dan Prediksi Harga Beras Menggunakan Fuzzy  Cognitive  Maps  Untuk  Meningkatkan Kesejahteraan  Petani  Beras, Instituts  Teknologi Sepuluh November.
[4]  Gurney,  Kevin.2012. An  Introduction  to  neural networks. London. Taylor & Francis E-Library.
[5] Jang Dkk., 1997. Neuro-fuzzy and Soft Computing . Prentice-Hall
[6]  Marimin  Dkk.,  2013. Teknik  dan  Analisa Pengambilan Keputusan Fuzzy Dalam Manajemen Rantai Pasok . Jakarta : Percetakan IPB.
[7]  Marthasari,  2012. Prediksi  Harga  Emas Menggunakan  Metode  Generalized  Regression Neural Network Dan Algoritma Genetika . ITS.
[8]  Naderloo  Dkk.,2012. Aplication  of  ANFIS  to Predict  Crop  Yield  Based  on  Different  energy Inputs .Razi University Iran.
[9]  Normalisa,  2012. Sistem  Prediksi  Harga  Mobil Avanza  (Bekas)  Menggunakan  Fuzzy  Inference System  Dengan  Metode  Mamdani .  University Pemalang.
[10]  Pradana  ,2012. Forecasting  /  Peramalan . https://fariedpradhana.wordpress.com/2012/06/28 /forecasting-peramalan/. Di Akses pada:26/06/2015 13:14.
[11]  Vanajakshi  dan  Rilett,2004. A  Comparasion  of The performance of artificial neural networks and support  vector  machines  for  the  prediction  of traffic  speed .  In  :  IEEE  intelegent  vehicles symposium.pp 194-199
[12]  Wu  Dkk,.2008. Investing  Risk  Prediction  By Using  of  Multistage  Combination  Techniques ANFIS and Dematel . Islamic Azad University