## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/

## Aplikasi Adaptive Neuro Fuzzy System (ANFIS) Untuk Mem- prediksi Kebutuhan Gas Bumi Indonesia
Henny Dwi Bhakti 1,* , dan Hadziqul Abror 2
1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Gresik; hennydwi@umg.ac.id
2 Teknik Perminyakan Universitas Jember; hadziqulabror@unej.ac.id * Korespondensi: hennydwi@umg.ac.id
Abstract: Energy demand in Indonesia continues to increase every year. Energy needs are met from primary energy originating from coal, oil, natural gas, as well as new and renewable energy such as geothermal energy, wind, solar panels and so on. Of the four primary energies, natural gas is a fossil energy whose energy mix will be increased until 2050. This is because natural gas reserves are quite large, environmentally friendly and relatively inexpensive than petroleum, as well as natural gas for power generation and industrial raw materials. Natural gas consumption in Indonesia continues to increase, while the size of Indonesia's natural gas reserves is decreasing and there are still com- mitments to export natural gas for decades to come. Starting in 2012, the percentage of Indonesia's natural gas utilization for domestic consumption began to be higher than for exports. Along with the continued increase in domestic consumption, Indonesia will become a net importer of natural gas in the future. For this reason, it is necessary to accurately predict the need for future natural gas consumption so that the government can seek to fulfill the supply of natural gas, both from domestic exploration and exploitation activities as well as opening up import options. Then the projection can be assisted using Artificial Intelligence by entering several parameters that affect consumption. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) is a system that combines the capabilities of arti- ficial neural networks and fuzzy logic. For this reason, in this study, predictions of natural gas de- mand were made using ANFIS with three input parameters used, namely economic growth, popu- lation, and gas prices, while the output sought was natural gas consumption. From the prediction results  obtained  an accuracy rate  of 99.203%  and MAPE  of 1.2855%.  So  it  can  be  concluded that ANFIS can be used as a method for projecting Indonesia's natural gas consumption needs.
Keywords: natural gas, prediction, artificial intelligence, ANFIS
Abstrak: Kebutuhan energi di  Indonesia terus mengalami  peningkatan setiap tahun.  Kebutuhan energi tersebut dipenuhi dari energi primer yang berasal dari batu bara, min-yak bumi, gas bumi, serta energi baru terbarukan (EBT) misalnya energi panas bumi, angin, panel surya dan sebagainya. Dari empat energi primer tersebut, gas bumi merupakan energi fosil yang ditingkatkan bauran en- erginya sampai tahun 2050. Hal ini dikarenakan cadangan gas bumi yang cukup besar, ramah ling- kungan  dan  relatif  murah  daripada  minyak  bumi,  serta  gas  bumi  untuk  pembangkit  listrik  dan bahan baku industri. Konsumsi gas bumi di Indonesia terus meningkat, sedangkan besar cadangan gas bumi Indonesia semakin berkurang dan masih adanya komitmen ekspor gas bumi selama pulu- han tahun ke depan. Mulai tahun 2012, prosentase pemanfaatan gas bumi Indonesia untuk kon- sumsi domestik mulai lebih besar daripada untuk ekspor. Seiring dengan terus meningkatnya kon- sumsi domestik tersebut dapat mengakibatkan Indonesia akan menjadi negara net im-porter gas bumi di kemudian hari. Untuk itu, diperlukan upaya prediksi kebutuhan konsumsi gas bumi di masa depan yang akurat sehingga pemerintah dapat mengupayakan pemenuhan pasokan gas bumi
Sitasi: Bhakti,  H.  N.;  dan  Abror,  H “ Aplikasi Adaptive Neuro Fuzzy In- ference System (ANFIS) untuk mem- prediksi  kebutuhan  gas  bumi  Indo- nesia ” . JTIM: Jurnal Teknologi Infor- masi  Dan  Multimedia,  vol.4,  no.2, hlm.73-84 https://doi.org/10.35746/jtim.v4i2.198
Copyright: ©  2022 oleh  para penulis.  Karya  ini  dilisensikan  di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
(https://creativecommons.org/license s/by-sa/4.0/).
tersebut baik dari kegiatan eksplorasi dan eksploitasi dalam negeri maupun membuka opsi impor. Maka proyeksi tersebut dapat dibantu menggunakan Artificial Intelligence dengan memasukan be- berapa parameter yang mempengaruhi konsumsi. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) merupakan  suatu  sistem  yang  menggabungkan  kemampuan  jaringan  syaraf  tiruan  dan  logika fuzzy. Untuk itu, pada penelitian ini dilakukan prediksi kebutuhan gas bumi menggunakan ANFIS dengan tiga parameter masukan yang dipakai adalah pertumbuhan ekonomi, jumlah penduduk, dan  harga  gas,  sementara  output  yang  dicari  adalah  konsumsi  gas  bumi.  Dari  hasil  prediksi didapatkan  tingkat  akurasi  99.203%  dan  MAPE  sebesar  1.2855%.  Dengan  tingkat  akurasi  di  atas 90%  menunjukkan  bahwa  ANFIS  dapat  digunanakan  sebagai  metode  proyeksi  kebutuhan  kon- sumsi gas bumi Indonesia.
Kata kunci: Gas Bumi; Prediksi; Artificial Intelligence ; ANFIS

## 1. Pendahuluan
Kebutuhan energi di Indonesia diperkirakan mengalami peningkatan dari 219 million tonnes of oil equivalent (MTOE) di tahun 2019 menjadi 400 MTOE di tahun 2025, serta 1000 MTOE di tahun 2050[1]. Kebutuhan energi tersebut dipenuhi dari energi primer yang be- rasal dari batu bara, minyak bumi, gas bumi, serta energi baru terbarukan (EBT) misalnya energi panas bumi, angin, panel surya dan sebagainya.
Untuk mewujudkan kemandirian energi dan ketahanan energi nasional, pemerintah menerbitkan PP No. 79 tahun 2014 tentang Ketahanan Energi Nasional (KEN). Dalam PP tersebut,  KEN  menargetkan  bauran  energi  nasional  pada  tahun  2025  adalah  batu  bara 30%, minyak bumi 25%, gas bumi 22%, dan EBT 23%. Di tahun 2050, bauran energi batu bara  dan  minyak  bumi  diturunkan  menjadi  25%  batu  bara  dan  20%  minyak  bumi,  se- dangkan bauran energi gas bumi ditingkatkan menjadi 24% dan EBT menjadi 31%[2].
Dari empat energi primer tersebut, gas bumi merupakan energi fosil yang ditingkat- kan bauran energinya sampai tahun 2050. Hal ini dikarenakan cadangan gas bumi yang cukup besar, ramah lingkungan dan relatif murah daripada minyak bumi, serta gas bumi untuk pembangkit listrik dan bahan baku industri. Energi primer gas bumi ini dipasok dari lapangan migas dalam negeri serta impor gas dalam bentuk LPG. Sedangkan secara sektoral,  gas  bumi  dimanfaatkan  untuk  pembangkit  listrik,  industri  pupuk  dan petrokimia, penggunaan lifting minyak, jaringan gas rumah tangga, SPBG, serta industri ritel dan non ritel [3].
Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  konsumsi  gas  bumi  adalah  pertumbuhan ekonomi,  pertumbuhan  industri,  pertumbuhan  populasi  penduduk,  serta  proporsi  gas bumi dalam energi primer [4]. Semakin besar pertembuhan ekonomi suatu negara maka semakin besar pula kebutuhan energinya, termasuk konsumsi gas bumi. Semakin cepat pertumbuhan industri berbahan baku gas bumi, pupuk dan petrokimia, maka semakin besar pula gas bumi yang dibutuhkan. Semakin besar populasi penduduk maka konsumsi gas bumi juga akan meningkat. Semakin besar kebutuhan energi, maka gas bumi mem- iliki proporsi yang utama, yang mana gas bumi menempati tiga besar energi primer yang digunakan di Indonesia.
Konsumsi  gas  bumi di  Indonesia  terus  meningkat,  sedangkan  besar  cadangan  gas bumi Indonesia semakin berkurang dan masih adanya komitmen ekspor gas bumi selama puluhan tahun ke depan. Mulai tahun 2012, prosentase pemanfaatan gas bumi Indonesia untuk konsumsi domestik mulai lebih besar daripada untuk ekspor. Seiring dengan terus meningkatnya konsumsi domestik tersebut dapat mengakibatkan Indonesia akan men- jadi negara net importer gas bumi di kemudian hari. Untuk itu, diperlukan upaya prediksi kebutuhan konsumsi gas bumi di masa depan yang akurat sehingga pemerintah dapat mengupayakan pemenuhan pasokan gas bumi tersebut baik dari kegiatan eksplorasi dan eksploitasi dalam negeri maupun membuka opsi impor.
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 2
Proses proyeksi kebutuhan  gas bumi tersebut dilaksanakan secara manual dengan membuat beberapa skenario dengan parameter-parameter yag ditetapkan misalnya kebu- tuhan  untuk  pembangkit  listrik, industri  pupuk  dan  petrokimia,  jargas,  serta  potensial demand lainnya. Seiring dengan berkembangnya teknologi artificial intelligence (AI), maka proyeksi tersebut dapat dibantu menggunakan AI tersebut dengan memasukan beberapa parameter  yang  mempengaruhi  konsumsi.  Abror  dkk.  telah  melakukan  prediksi  kon- sumsi gas bumi Indonesia menggunakan Artificial neural network (ANN) dengan parame- ter masukan yang digunakan yaitu pertumbuhan ekonomi, jumlah penduduk, dan harga gas, sedangkan parameter luaran yang dicari adalah konsumsi gas bumi. Penelitian ter- sebut  menghasilkan  akurasi  prediksi konsumsi  gas  bumi  terbesar  dengan  nilai  akurasi sebesar 96.89 % [5]. Untuk menghasilkan prediksi yang lebih baik, maka perlu dilakukan penelitian dengan metode AI lainnya.
Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) merupakan suatu sistem yang meng- gabungkan kemampuan jaringan syaraf tiruan dan logika fuzzy. Jaringan syaraf tiruan adalah salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk men- simulasikan proses pembelajaran pada otak manusia. Logika Fuzzy adalah suatu cara un- tuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output, dimana didalamnya ter- dapat teori himpunan fuzzy yang pada dasarnya merupakan perluasan dari teori him- punan  klasik  [6].  Candra  Dewi  dan  Werdha  Wilubertha  melakukan  penelitian  untuk memprediksi  tingkat  pengangguran  menggunakan  ANFIS,  dari  penelitian  tersebut didapatkan nilai RMSE terbaik sebesar 1,274 dengan nilai akurasi 93,33% [7]. Konstanti- nos dkk melakukan peramalan permintaan konsumsi gas bumi menggunakan ANFIS di Turki. Dari hasil penelitian tersebut telah dibentuk arsitektur ANFIS dengan efisien dan cepat  berdasarkan  eksplorasi  neuro-fuzzy  untuk  prediksi  permintaan  energi menggunakan data historis konsumsi gas bumi [8].
ANFIS  merupakan  suatu  metode hybrid  learning yang  mampu  membangun input- output berdasarkan  pengetahuan  manusia  dengan  pemilihan  fungsi  keanggotaan  yang sesuai. ANFIS merupakan metode hybrid anatra logika fuzzy dengan ANN yang masing- masing metode tersebut memiliki kelebihan. Kelebihan logika fuzzy adalah dengan pen- erapan  aturan  ( rules )  untuk  memodelkan  penegtahuan  manusia  dari  aspek  kualitatif. Kelebihan ANN adalah tidak membutuhkan pemodelan matematika untuk pengenalan pola dan proses pembelajarannya. ANN juga mampu bekerja berdasarkan data historis seingga mampu melakukan prediksi dari data tersebut. ANFIS memiliki kelebihan dari logika fuzzy dan ANN karena ANFIS merupakan gabungan dari keduanya. ANFIS men- jadi  metode  yang  efektif  untuk  melakukan  prediksi  karena  memiliki  tingkat  kesalahan yang lebih kecil jika dibandingkan dengan ANN [9].
Untuk itu, pada penelitian ini dilakukan prediksi kebutuhan gas bumi menggunakan ANFIS  dengan  tiga  parameter  masukan  yang  dipakai  adalah  pertumbuhan  ekonomi, jumlah  penduduk,  dan  harga  gas,  sementara  luaran  yang  dicari  adalah  konsumsi  gas bumi. Data-data tersebut didapatkan dari BP S tatistical Review of World Energy [10]. Dalam penelitian ini, dipelajari  pengaruh  ketiga  parameter  input  tersebut  terhadap  parameter outputnya.  Diharapkan  dengan  adanya  parameter  input  yang  secara  langsung mempengaruhi besar konsumsi energi gas bumi, prediksi kebutuhan energi menjadi lebih akurat sehingga dapat digunakan untuk melakukan proyeksi kebutuhan gas bumi Indo- nesia ke depan. Dari penelitian yang dilakukan Abror dkk menunjukkan bahwa pertum- buhan  ekonomi,  jumlah  penduduk,  dan  harga  gas  menjadi  parameter  masukan  yang penting untuk memprediksi kebutuhan energi [5].

## 2. Bahan dan Metode
Metode  peramalan  adalah  salah  satu  metode  untuk  memprediksi  suatu  nilai  pada masa depan dengan memperhatikan data atau informasi dari masa lalu maupun saat ini, baik secara matematika maupun statistik. Metode yang digunakan dan kualitas data yang tersedia sangat mempengaruhi ketepatan dalam memprediksi. Ketika data atau informasi
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 2
yang  digunakan  memiliki  kualitas  yang  baik  maka  prediksi  yang  dihasilkan  dapat  di- percaya ketepatannya [11].
Fuzzy  Inference  System (FIS)  adalah  sistem  kendali  logika  fuzzy  yang  mampu melakukan  penalaran  dengan  prinsip  seperti  manusia  melakukan  penalaran  dengan pengetahuan  dan  nalurinya. Logika  fuzzy  merupakan  logika yang  mengandung  unsur ketidakpastian.  Pada  logika  tegas  ( crisp )  anggota  himpunan  hanya  memiliki  2  anggota yaitu salah (0) atau benar (1). Tetapi pada logika fuzzy terdapat nilai anatar benar dan salah. Kebenaran dalam logika fuzzy dinyatakan dalam derajat anggota kebenaran atau fungsi keanggotaan dalam interval 0 hingga 1 [12].    Proses pada FIS adalah dimulai dari proses input data sampai penarikan kesimpulan. Proses tersebut terdiri dari proses fuzz- ifikasi, inferensi (penalaran) dengan memanfaatkan aturan-aturan fuzzy (fuzzy rule), dan defuzzifikasi. Gambaran umum FIS sesuai pada Gambar 1.
Gambar 1. Proses Fuzzy Inferenze System (FIS)
Jaringan syaraf tiruan (JST) adalah struktur jaringan di mana keseluruhan tingkah laku dan masukan-keluaran ditentukan oleh sekeumpulan parameter yang dimodifikasi [13].  Untuk  meningkatkan  kemampuan  pembelajaran,  jaringan  syaraf  tiruan  dapat bekerja dengan sistem fuzzy. Sistem fuzzy menggambarkan suatu sistem dengan penge- tahuan linguistik yang mudah dimengerti. Gabungan sistem fuzzy dengan jaringan neu- ral ini biasa disebut dengan sistem Neuro Fuzzy.
Sistem  Neuro  Fuzzy  berstruktur  ANFIS  termasuk  dalam  kelas  jaringan  neural  na- mun  berdasarkan  fungsinya  sama  dengan Fuzzy  Inference  System .  Pada  sistem  Neuro Fuzzy, proses belajar pada neural network dengan sejumlah pasangan data yang berguna untuk memperbaharui parameter-parameter Fuzzy Inference System [11].
Sebagai contoh, untuk model fuzzy Sugeno Orde-Satu, aturan yang umum dengan dua aturan fuzzy IF THEN sebagai berikut:
RULE 1 : IF x is A1 AND y is B1, THEN f1 = p1x + q1y + r1; RULE 2 : IF x is A2 AND y is B2, THEN f2 = p2x + q2y + r2; dengan x dan y adalah masukan tegas pada node ke i, Ai dan Bi adalah label linguistik (rendah, sedang, tinggi, dan lain-lain) yang dinyatakan dengan fungsi keanggotaan yang sesuai, sedangkan pi, qi, dan ri adalah parameter consequent (i = 1 atau 2).
Data  yang  digunakan  untuk  proses  pembelajaran  (training)  terdiri  dari  data  ma- sukan,  parameter  ANFIS,  dan  data  test  yang  berada  pada  priode  training  ANFIS  yang kemudian dilakukan proses pembelajaran terhadap data-data tersebut sehingga nantinya diproleh output berupa hasil prediksi. Training dengan ANFIS menggunakan algoritma belajar hybrid, dimana dilakukan penggabungan metode Least-Squares Estimator (LSE) untuk menghitung nilai consequent pada alur maju dan menggunakan Error Backpropa- gation (EBP) dan gradient descent pada alur mundur untuk menghitung error yang terjadi pada tiap layer.
ANFIS terdiri dari lima layer. Pada layer pertama terdiri dari proses fuzzifikasi di- mana  data  masukan  dan  target  dipetakan  dalam  derajat  keanggotaannya.  Pada  layer kedua  dan  ketiga  dilakukan  proses  inferensi  yang  digunakan  untuk  menentukan  rule fuzzy menggunakan inferensi Sugeno dimana hasilnya akan diproses pada perhitungan selanjutnya.  Pada  layer  4  dilakukan  proses  pencarian  nilai  consequent  dengan menggunakan LSE. Pada layer 5 dilakukan proses summary dari dua keluaran pada layer 4.
Pada ANFIS, Fuzzy Inference System (FIS) terletak pada layer 1, 2, 3 dan 4 dimana FIS adalah sebagai penentu hidden node yang terdapat pada sistem neural network.
Setelah perhitungan alur maju dilakukan perhitungan alur mundur untuk menghi- tung nilai error tiap layer dan mengubah nilai parameter masukan menggunakan gradient descent. Proses perhitungan di atas akan berulang terus menerus sampai nilai error me- menuhi nilai error maksimum yang telah ditentukan.
Langkah-langkah sistematis dalam penelitian ini adalah seperti pada Gambar 2.
Gambar 2 . Diagram alir penelitian
Tahap pertama adalah studi literatur yang merupakan tahap awal untuk pengkajian pustaka.  Selanjutnya  adalah  pengumpulan data  yang dibutuhkan dalam  penelitian ini. Data yang digunakan adalah pertumbuhan ekonomi, harga gas bumi, jumlah penduduk dan  konsumsi  gas  bumi  di  Indonesia  pada  tahun  1990  sampai  tahun  2020.  Setelah didapatkan  data,  dilakukan  pengolahan  data.  Data  dibagi  menjadi  data  masukan  dan data  keluaran.  Data  masukan  terdiri  dari  pertumbuhan  ekonomi,  harga  gas  bumi  dan jumlah penduduk, sedangkan data keluaran adalah konsumsi gas bumi.

## 2.1 Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pertumbuhan ekonomi, harga gas  bumi,  jumlah  penduduk  Indonesia  dan  konsumsi  gas  bumi  Indonesia  pada  tahun 1990 sampai tahun 2020. Data-data tersebut didapatkan dari BP Statistical Review of World Energy .  Parameter  masukan  yang  dipakai  adalah  pertumbuhan  ekonomi,  jumlah penduduk, dan harga gas, sementara luaran yang dicari adalah konsumsi gas bumi. Data dibagi menjadi data latih sebanyak 22 data, yaitu data dari tahun 1990 sampai tahun 2011 dan 9 data uji, yaitu data dari tahun 2012 sampai tahun 2020. Data latih digunakan dalam proses pelatihan ( training ) data. Data uji adalah data yang digunakan dalam proses pen- gujian ( testing ) data. Pemilihan jangka waktu data latih adalah 22 data awal, sedangkan jangka waktu data  uju  adalah  9  data  tahun  terakhir.  Pemilihan  perbedaan  jumlah  data latih  dan  data  uji  tujuannya  adalah  untuk  mendapatkan  akurasi  yang  tinggi  [14].  Data yang digunakan dalam penelitian pada Tabel 1.
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 2
78  of 84
Tabel 1. Data Penelitian
No Tahun Pertmbuhan Ekonomi (%) Harga gas (US dollar per milion Btu) Jumlah Penduduk (jiwa) Konsumsi gas bumi (billion cubic feet per day) (bcf) 1 1990 7.46 1.64 179,378,944 1.661533424 2 1991 7.24 1.49 182,022,722 1.912669251 3 1992 6.95 1.77 184,666,500 2.080244896 4 1993 6.46 2.12 187,310,278 2.212643594 5 1994 6.5 1.92 189,954,056 2.620361877 6 1995 7.54 1.69 194,754,816 2.763100663 7 1996 8.22 2.76 195,241,612 2.868643159 8 1997 7.82 2.53 197,885,390 3.000431742 9 1998 4.7 2.08 200,529,169 2.892798153 10 1999 -13 2.27 203,172,947 3.143655697 11 2000 0.79 4.23 205,802,304 3.184606054 12 2001 4.92 4.07 208,460,503 3.30260667 13 2002 3.64 3.33 212,010,000 3.589851262 14 2003 4.5 5.63 212,928,304 3.827352315 15 2004 4.78 5.85 216,620,304 3.493081726 16 2005 5.03 8.79 219,035,616 3.5211682 17 2006 5.69 6.76 221,985,104 3.590617079 18 2007 5.5 6.95 226,047,408 3.351704117 19 2008 6.35 8.85 228,911,840 3.830066733 20 2009 6.01 3.89 231,763,024 4.073358135 21 2010 4.63 4.39 237,517,552 4.261714159 22 2011 6.22 4.01 241,990,704 4.134650428 23 2012 6.17 2.76 245,416,000 4.146212373 24 2013 6.03 3.71 247,778,416 4.306016828 25 2014 5.56 4.35 252,225,456 4.261155407 26 2015 5.02 2.6 255,464,896 4.426964101 27 2016 4.79 2.49 258,704,992 4.306340293 28 2017 5.02 2.96 262,581,952 4.181192114 29 2018 5.07 3.12 265,015,296 4.308252119 30 2019 5.06 2.51 268,074,592 4.239439333 31 2020 2.07 1.99 271,349,889 4.01

## 2.2 Prediksi Kebutuhan Gas Bumi Menggunakan ANFIS
Fuzzy Inference System (FIS) atau sistem fuzzy adalah model aspek kualitatif yang menggunakan fuzzy if-then rules pada pengetahuan manusia dan proses pembelajaran tanpa  menggunakan  analisis  kuantitatif  yang  tepat.  If – then  rules  disebut  juga  fuzzy logic, yang menjadi logika dasar manusia untuk diterapkan pada paradigma komputasi.
Logika fuzzy ini dapat  membentuk  kerangka  teori  yang  tepat  pada  sebuah  pola  ketid- akpastian  sehingga  dibutuhkan  membership  function  (MF)  atau  derajat  keanggotakan untuk mengkarakterisasi sebuah input sehingga bisa menjadi indikator dalam pembuatan keputusan.  Jaringan  adaptif  adalah  struktur  jaringan  yang  terdiri dari  simpul – simpul yang  saling  terhubung  dengan  sebuah  garis  sehingga  simpul  tersebut  saling  berhub- ungan. Jaringan adaptif meliputi jaringan maju atau feed forward dan jaringan mundur atau feed backward dalam proses pembelajaran. Pada jaringan saraf terdapat simpul yang bersifat adaptif, sehingga hasil keluarannya sangat bergantung kepada parameter yang diterapkan pada simpul tersebut. Aturan belajar harus ditentukan agar parameter terse- but dapat diperbaharui untuk meminimalisir perhitungan galat/error. Metode pembela- jarannya disebut dengan metode pembelajaran hibrid. Bertujuan untuk memperbaiki pa- rameter premis dan parameter konsekuen.
Dengan  menerapkan  sistem  FIS  atau  sistem  fuzzy  dan  jaringan  adaptif,  maka  ter- bentuklah sebuah program yang disebuat dengan Adaptive Neuro – Fuzzy Inference Sys- tem (ANFIS). Dalam proses ANFIS dibutuhkan proses belajar untuk memprediksi data yang akan datang. Arsitektur ANFIS yang digunakan dalam penelitian seperti pada Gam- bar 3.
Gambar 3 . Arsitektur ANFIS
Arsitektur yang digunakan yaitu terdiri dari 3 buah parameter input yang terdiri dari pertumbuhan ekonomi, harga gas bumi dan jumlah penduduk Indonesia. Masing- masing  parameter  masukan  memiliki  3 membership  function ,  27 rules dan  1  parameter keluaran yaitu prediksi kebutuhan gas bumi Indonesia. Membership function pada setiap parameter input seperti pada Gambar 4. Gambar 4 (a) menunjukkan membership function dari pertumbuhan penduduk yang terbagi menjadi rendah, sedang dan tinggi. Gambar 4 (b) merupakan membership function dari harga gas yang terbagi menjadi rendah, sedang dan tinggi. Gambar 4(c) merupakan membership function dari jumlah penduduk Indonesia yang terbagi menjadi rendah, sedang dan tinggi.
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 2

## (c)
Gambar 4. (a) membership function pertumbuhan ekonomi, (b) membership function harga gas,
(c) memebrship function jumlah penduduk Indonesia.

## 2.3 Perhitungan Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) merupakan rata-rata presentase absolut dari kesalahan  peramalan.  MAPE  merupakan  faktor  yang  penting  dalam  mengevaluasi akurasi  peramalan.  MAPE  akan  menunjukan  seberapa  besar  kesalahan  peramalan dibandingkan  dengan  nilai  aktual.  Apabila  nilai  MAPE  yang  dihasilkan  dari  sebuah metode peramalan semakin kecil maka metode peramalan tersebut semakin baik. Untuk mengetahui akurasi peramalan dapat dilihat pada Tabel 2 [15].
Tabel 2. Nilai MAPE sebagai tingkat akurasi peramalan
Presentase MAPE Tingkat Akurasi < 10% Akurasi peramalan tinggi 10% - 20% Akurasi peramalan baik 21% - 50% Akurasi peramalan biasa >50% Peramalan tidak akurat
Perhitungan MAPE adalah sebagai berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ 𝑎−𝑏 𝑎 𝑛 𝑥 100% (1)
Dimana:
a : data sebenarnya b : data prediksi

## 3. Hasil
Setelah dibagi menjadi data latih dan data uji, dilakukan pelatihan pada data latih. Data latih terdiri dari 22 data, yaitu data pada tahun 1990 sampai pada tahun 2011. Data latih kemudian dilakukan proses pelatihan atau training . Data uji terdiri dari 9 data yaitu data  tahun  2012  sampai  tahun  2020.  Data  uji  digunakan  untuk  menguji  apakah  model ANFIS yang dibangun pada proses pelatihan melakukan prediksi yang sesuai atau tidak.

## 3.1. Hasil Pelatihan (Training)
Proses training dimulai dengan proses pemasukan data, kemudian data tersebut dil- akukan  proses  training  dengan  metode  optimasi hybrid .  Nilai  error  toleransi  yang digunakan adalah 0 karena diharapkan tingkat error yang kecil yang menunjukkan ting- kat akurasi tinggi. Jumlah epochs yang dipilih adalah 50, 100 dan 150. Epochs adalah ban- yaknya iterasi yang diinginkan. Ketika epochs 150, nilai error cenderung stabil dan tidak
mengalami penurunan lagi, sehingga diputuskan bahwa epochs maksimum adalah 150. Nilai error untuk setia epochs adalah seperti pada Tabel 3.
Tabel 3 . Nilai error pada setiap epochs Jumlah Epochs Error 50 0.037995 100 0.038067 150 0.037995
Setelah  itu  dilakukan  pengecekan  hasil  dari  pelatihan  dengan  cara  mencocokkan hasil dari output sistem dengan target yang telah ditentukan. Gambar pencocokan sesuai pada  Gambar  5.  Gambar  lingkaran  biru  menunjukkan  hasil  training  data  sedangkan tanda bintang merah menjukkan FIS output. Dari gambar terlihat bahwa sebagian besar lingkaran dan bintang berhimpit, hal ini menunjukkan bahwa model yang telah dibangun mampu memprediksi dengan baik.
Gambar 5 . Hasil plotting training data
Design  FIS  yang  terbentuk  adalah  seperti  pada  Gambar  6.  Pada  Gambar  6  terlihat bahwa parameter input yang terbentuk adalah 3 dan parameter output yang terbentuk adalah 1, metode FIS menggunakan metode Sugeno.
Gambar 6 . Design Fuzzy Inference System
Hasil dari model yang sudah terbentuk adalah sesuai pada Tabel 3, Yaitu dibanding- kan  antara  hasil  output  sistem  dengan  nilai konsumsi  gas bumi  yang  sebenarnya.  Dari hasil training mengindikasikan bahwa model ANFIS dapat memprediksi konsumsi gas bumi dengan baik, hal ini dibuktikan dengan tingkat akurasi yang tinggi, yaitu 99.94%. Parameter prediksi yang digunakan sudah menggambarkan konsumsi gas bumi di Indo- nesia.
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 2
Tabel 4 . Perbandingan hasil output sistem dengan konsumsi gas bumi sebenarnya pada proses train- ing
Tahun Konsumsi Gas Bumi (Nilai Sebenarnya) Hasil Prediksi 1990 1.66 1.65 1991 1.91 1.89 1992 2.08 2.13 1993 2.21 2.30 1994 2.62 2.49 1995 2.76 2.81 1996 2,87 2.85 1997 3.00 2.98 1998 2.89 2.89 1999 3.14 3.14 2000 3.18 3.17 2001 3.30 3.31 2002 3.59 3.60 2003 3.83 3.83 2004 3.49 3.50 2005 3.52 3.52 2006 3.59 3.59 2007 3.35 3.35 2008 3.83 3.83 2009 4.07 4.06 2010 4.26 4.26 2011 4.13 4.13 Rata-rata 3.15 3.149 Error Pelatihan 0.00061 Akurasi 99.94%

## 3.2. Hasil Prediksi Konsumsi Gas Bumi Indonesia
Setelah dilakukan training pada ANFIS yang menghasilkan akurasi 99.94% selanjut- nya dilakukan prediksi konsumsi gas bumi. Prediksi dilakukan pada data uji, yaitu data pada  tahun  2012  sampai  tahun  2020.  Hasil  prediksi  dibandingkan  dengan  data sebenarnya  untuk  menunjukkan  kemampuan  prediksi  ANFIS.  Hasil  prediksi  dan  per- bandingan dengan data sebenarnya ada pada Tabel 5.
Tabel 5 . Hasil prediksi menggunakan ANFIS Tahun Data Sebenarnya Prediksi ANFIS 𝑎 − 𝑏 𝑎 2012 4.15 4.12 0.006322 2013 4.31 4.32 0.003247 2014 4.26 4.29 0.006769 2015 4.43 4.42 0.001573 2016 4.31 4.51 0.047293 2017 4.18 4.15 0.00746 2018 4.31 4.41 0.023617 2019 4.24 4.21 0.006944 2020 4.01 4.06 0.012469
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 2
Rata-rata 4.24 4.276667 Error rata-rata 0.007972315 Akurasi 99.20276845 % 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ 𝑞−𝑏 𝑞 𝑥100%
1.2855%
Dari  hasil  prediksi  didapatkan  nilai  MAPE  sebesar  1.2855  % dan  akurasi  99.203%. Sesuai  dengan  Tabel  1,  nilai  MAPE  kurang  dari  10%  mengndikasikan  bahwa  tingkat akurasi peramalan tinggi.

## 4. Pembahasan
Dari hasil penelitian didapatkan bahwa tingkat akurasi pada proses training sangat tinggi, yaitu 99.94% sehingga proses bisa dilanjutkan untuk prediksi konsumsi gas bumi Indonesia.  Dari  hasil  prediksi  yang  dilakukan  memiliki  tingkat  akurasi  prediksi  tinggi dengan  nilai  MAPE  1.2855%.  Jika  dibandingkan  dengan  peenlitian  sebelumnya  yang menggunakan Artificial Neural Network (ANN) [5] dengan tingkat akurasi 96.89% pred- iksi konsumsi gas bumi Indonesia menggunakan ANFIS memiliki hasil yang lebih baik. Salah satu penyebabnya adalah di dalam ANFIS ditambahkan rules pada proses training. Selain  itu  jika  dibandingkan  dengan  ANN,  ANFIS  memiliki  kelebihan  yang  meng- gabungkan  antara  dua  metode  yaitu  metode  logika  fuzzy  dan  ANN.  Kelebihan  logika fuzzy adalah dengan penerapan aturan (rules) untuk memodelkan penegtahuan manusia dari aspek kualitatif. Kelebihan ANN adalah tidak membutuhkan pemodelan matematika untuk pengenalan pola dan proses pembelajarannya. ANN juga mampu bekerja berdasar- kan data historis seingga mampu melakukan prediksi dari data tersebut. ANFIS memiliki kelebihan  dari  logika  fuzzy  dan  ANN  karena  ANFIS  merupa-kan  gabungan  dari keduanya. ANFIS menjadi metode yang efektif untuk melakukan prediksi karena mem- iliki tingkat kesalahan yang lebih kecil jika dibandingkan dengan ANN. Untuk penelitian ke depannya bisa ditambahkan parameter input yang juga mempengaruhi konsumsi gas bumi  Indonesia  seperti  keadaan  ekonomi  dunia  yang  memberikan  dampak  terhadap perekonomian Indonesia, kondisi perang dan kondisi pandemi global.

## 5. Kesimpulan
Dilakukan prediksi kebutuhan gas bumi menggunakan ANFIS dengan tiga parame- ter masukan yang dipakai adalah pertumbuhan ekonomi, jumlah penduduk, dan harga gas, sementara luaran yang dicari adalah konsumsi gas bumi. Data-data tersebut didapat- kan dari BP Statistical Review of World Energy. Dari hasil prediksi didapatkan tingkat akurasi 99.203% dan MAPE sebesar 1.2855%. Dengan tingkat akurasi di atas 90% menun- jukkan bahwa ANFIS dapat digunanakan sebagai metode proyeksi kebutuhan konsumsi gas bumi Indonesia.

## Referensi
[1] S. Nugraha, “Ketahanan Energi Indonesia,” Sekr. Dewan Energi Nas. , 2015.
[2] E. Usman et al. , Bauran Energi Nasional 2020 . 2020.
[3] Kementerian  Energi  dan  Sumber  Daya  Minera l,  “Neraca  Gas  Bumi  Indonesia,  ” Direktorat  Jenderal  Minyak  Dan  Gas  Bumi
Kementerian ESDM Republik Indones. , pp. 1 – 70, 2018.
[4] G. He, R. Xiao, and S. Liang, “Prediction and Influencing Factors Analysis of Nat ural Gas Consumption in China Based on
SPSS,” Proc.  2015  Int.  Conf.  Autom.  Mech.  Control  Comput.  Eng. ,  vol.  124,  no.  Amcce,  pp.  84 – 88,  2015,  doi:  10.2991/amcce- 15.2015.16.
[5] H.  Abror,  E.  Eklezia  Dwi  Saputri,  A.  Triono,  and H.  Dwi  Bhakti,  “Evaluasi  Predik si  Konsumsi  Gas  Bumi  Menggunakan
JTIM 2022 , Vol. 4 , No. 2
Artificial Neural Network (ANN ),” JIK) , vol. 5, no. 1, pp. 108 – 115, 2021.
[6] S. Kusumadewi, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[7] Dewi  and  W.  W.  Himawati,  “Prediksi  Tingkat  Pengangguran  Menggunakan  Adaptif  Neuro  Fuzzy  Inference  System
( ANFIS ),” Konf. Nas. Sist. Inform. 2015 , vol. 2015, no. 2004, pp. 9 – 10, 2015.
[8] K.  Papageorgiou,  E.  I.  Papageorgiou,  K.  Poczeta,  D.  Bochtis,  and  G. Stamoulis,  “Forecasting  of  Day -Ahead  Natural  Gas
Consumption,” pp. 1– 32, 2020.
[9] R. N. Fajriani, F. Asriani , “Penerapan Adaptive Neuro -Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk Pemantauan Status Gunung
Merapi,” Semin. , no. 84, 2018, [Online]. Available: http://papersmai.mercubuana-
yogya.ac.id/index.php/smai/article/view/22%0Ahttp://papersmai.mercubuana-
yogya.ac.id/index.php/smai/article/download/22/17.
[10] British Petroleum, Statistical Review of World Energy globally consistent data on world energy markets . and authoritative publications in the field of energy , vol. 70. 2021.
[11] I. Haimi, Peramalan Beban Listrik Jangka Pendek dengan Menggunakan Metode ANFIS . UINSUSKA, 2010.
[12] P. P. Manoj, “Fuzzy Logic Methodology for Short Term Load Forecasting,” Int. J. Res. Eng. Technol. , vol. 03, no. 04, pp. 322 – 328, 2015.
[13] N. Nurkholiq, T. Sukmadi, and A. Nugroho, “Analisis Perbandingan Metode Logika Fuzzy Dengan Jaringan Syaraf Tiruan
Backpropagation Pada Peramalan Kebutuhan Energi Listrik Jangka Panjang Di Ind onesia Sampai Tahun 2022,” Transient , vol. 3, 2014.
[14] Z.  Darma et  al. ,  “Penerapan  Metode  Adaptie  Neuro  Fuzzy  Inference dalam  Memprediksi  Penjualan  Buku,” J.  Informatics
Manag. Inf. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 1 – 11, 2022, [Online]. Available: https://hostjournals.com/.
[15] S.  N.  Z.  Abidin  and  M.  M.  Jaffar,  “Forecasting  share  prices  of  small  size  companies  in  Bursa  Malaysia  using  geometric Brownian motion,” Appl. Math. Inf. Sci. , vol. 8, no. 1, pp. 107 – 112, 2014, doi: 10.12785/amis/080112.