doi:10.30869, issn:2252-4002/2546-558X PREDIKSI HASIL PRODUKSI IKAN TUNA MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK BERBASIS FORWARD SELECTION

## PREDIKSI HASIL PRODUKSI IKAN TUNA MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK BERBASIS FORWARD SELECTION
Salman Suleman 1) , Roys Pakaya 2)
1. Dosen Program Studi D3 Teknik Informatika, Politeknik Gorontalo 2. Dosen Program Studi D3 Teknik Informatika, Politeknik Gorontalo
Jl. Muchlis Rahim Desa Panggulo, Kecamatan Botupingge
Kabupaten Bone Bolango, Provinsi Gorontalo
E-mail : salmansulean@poligon.ac.id 1) ,royspakaya@poligon.ac.id 2)

## ABSTRAK
Potensi perikanan dan kelautan merupakan modal dasar pembangunan Provinsi Gorontalo. Berdasarkan  persentase rata-rata hasil produksi ikan tuna yang meningkat setiap tahunnya maka perlu dilakukan prediksi hasil produksi ikan tuna  dalam  rangka  peningkatan  sektor  produksi  perikanan  kelautan.  Metode  prediksi  times  series  mimiliki  tingkat error data yang rendah dan baik yaitu Neural Network. Metode pelatihan yang dapat digunakan dalam memperbaiki bobot jaringan syaraf tiruan adalah backpropagation. Akan tetapi terdapat beberapa kelemahan diantaranya masalah waktu pelatihan yang lama dalam mencapai konvergen, dan masalah pada overfitting.
Untuk itu dalam mengatasi masalah pada metode Neural Nerwork  pada penelitian ini ditambahkan metode seleksi fitur yang akan digunakan yaitu forward selection dengan harapan  mampu menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik.    Dengan  penggunaan  fitur  selection  dalam  jaringan  syaraf  tiruan  mampu  mempercepat  waktu  kalkulasi  dan mendapatkan hasil prediksi yang akurat, sehingga dapat digunakan dalam memprediksi hasil produksi ikan tuna. Dengan  membandingkan  hasil  Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  menggunakan  Neural  Network  yaitu  0,096, sedangkan dengan menggunakan metode Neural Network berbasis Forward Selection   didapatkan hasil Root Mean Square Error (RMSE) yaitu 0,080. Hal ini membuktikan bahwa dengan menerapkan pola yang didapatkan dari metode Neural Network Berbasis Forward Selection dalam melakukan prediksi mampu mengurangi nilai Root Mean Square Error (RMSE) dengan hasil selisih yaitu sebesar 0,016 .
Kata Kunci : Prediski, tuna, neural network, forward selection

## ABSTRACT
Fishery and marine potency is the basic capital of Gorontalo Province development. Based on the average percentage of tuna fish production that increases every year, it is necessary to predict the yield of tuna fish in order to increase marine fisheries production sector. The time series prediction method has a low and good error rate of Neural Network. The training method that can be used in improving artificial neural network weights is backpropagation. However, there are some disadvantages such as the problem of long training time in reaching convergent, and the problem of overfitting.
For that in overcoming the problem on the method of Neural Nerwork in this study added the method of selection of features that will be used that is forward selection in the hope of able to produce a better level of accuracy. Using the selection feature in artificial neural networks can speed up calculation time and get accurate prediction results, so it can be used in predicting the production of tuna.
By comparing the result of Root Mean Square Error (RMSE) using Neural Network is 0,096, whereas by using Neural Network based Forward Selection method Root Mean Square Error (RMSE) is 0,080. This proves that by applying the pattern obtained from Neural Network Based Forward Selection  method in doing the prediction able to reduce Root Mean Square Error (RMSE) value with difference result that is equal to 0,016.
Kata kunci : Prediski, tuna, neural network, selection forward
doi:10.30869, issn:2252-4002/2546-558X PREDIKSI HASIL PRODUKSI IKAN TUNA MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK BERBASIS FORWARD SELECTION

## 1. PENDAHULUAN
Potensi  hasil  produksi  ikan  tuna  Provinsi Gorontalo  tidak  bisa  dipisahkan  dari  potensi perikanan  tangkap  yang  bebasis  pada  WPP (Wilayah Pengelolaan dan Pemanfaatan) dan di akui  secara  Nasional  maupun  Internasional. Potensi  hasil  produksi  ikan  tuna  Provinsi Gorontalo  masuk  dalam  2  (dua)    WPP    yaitu  : WPP  715  (perairan  Teluk  Tomini  sampai Perairan  Laut  Seram)  potensi  perikanan  tuna  : 595.630  Ton  Per  tahun,  WPP  716  (Laut Sulawesi  sampai  samudra  pasifik  bagian  utara pulau  Halmahera  dan  irian  jaya)  Potensi Perikanan tuna : 630.470 Ton Per tahun. Potensi ini sudah termasuk potensi perikanan di wilayah ZEE  pada  wilayah  tersebut.  Tapi,  jika  kita pisahkan  berdasarkan  potensi  di  wilayah  ZEE laut  Sulawesi  sampai  Samudra  Pasifik  (bagian Utara Irian Jaya) sebesar 487.600 ton per tahun atau  21,2  %  dari  total  Potensi  perikanan  di wilayah ZEE  Indonesia yaitu 2,3 juta Ton. Hasil produksi ikan tuna Gorontalo tahun 2007-2012 mengalami kenaikan rata-rata sebesar 9,8 % per tahun, dari 49.962 ton pada tahun 2007 menjadi 76.369 ton pada tahun 2011 [2].
Sektor  kelautan  dan  perikanan  merupakan sektor  yang  mendukung  peningkatan  ekonomi kerakyatan dalam rangka percepatan pembangunan  infrastruktur  pedesaan  dan  dapat memberikan  manfaat  bagi  potensi  sumberdaya perikanan  dan  kelautan  melalui  peningkatan produksi ikan tuna serta dalam pengolahan ikan dengan  menciptakan  usaha  perikanan  dan kelautan yang sehat,  kompetitif  dengan memberikan dorongan kemudahan dan kesempatan  bagi  masyarakat  kurang  mampu untuk melakukan usaha perikanan dan kelautan. Dengan  memilihara  kualitas  lingkungan  hidup perairan  untuk  menjamin  potensi  sumberdaya perikanan  dan  kelautan  dapat  memberikan kesejahteraan  terhadap  masyarakat  Gorontalo secara berkelanjutan.
Berdasarkan    persentase  rata-rata  hasil produksi  ikan  tuna  yang  meningkat  setiap tahunnya  maka  perlu  dilakukan  prediksi  hasil produksi  ikan  tuna  dalam  rangka  peningkatan sektor  produksi  perikanan  kelautan  dan menjadikan parameter terbaik dalam memprediksi hasil produksi ikan tuna.
Pemilihan  metode  dalam  peramalan  rentet waktu merupakan salah satu faktor yang sangat penting  untuk  mendapatkan  akurasi  yang  baik. Metode peramalan rentet waktu mimiliki tingkat error data  yang  yang  rendah  dan  baik  yaitu
Neural  Network yang  digunakan  pada  beberapa  penelitian dalam  melakukan  peramalan  data time  series, akan  tetapi dalam  penerapan  metode  ini  masih  terdapat  beberapa kelemahan diantaranya masalah waktu pelatihan yang lama dalam  mencapai  konvergen,  dan  masalah  pada overfitting dalam motode ini. Penentuan parameter learning rate dan momentum  yang  tepat  yang  menjadi  kendala  tersendiri dalam proses pelatihan [3].
Untuk itu dalam mengatasi masalah pada metode Neural Nerwork pada  penelitian  ini  ditambahkan  metode  seleksi fitur  yang  akan  digunakan  yaitu forward  selection dengan harapan  mampu  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang lebihbaik.
Forward selection adalah salah satu metode seleksi fitur yang  dapat  digunakan  untuk  mengurangi  atribut  yang kurang relevan padadataset. Forward selection dapat berarti menambahkan  variabel  bebas  atau independent yang memiliki correlation yang paling erat dengan variabel tidak bebas atau dependent (variabel  yang paling potensial  untuk memiliki  hubungan  linier  dengan  Y).  Kemudian  secara bertahap  memasukkan  variabel  bebas  yang  potensial berikutnya  dan  akan  terhenti  jika  tidak  ada  lagi  variabel bebas yang potensial.
Dalam  penelitian  ini  dilakukan    dengan  menggunakan metode Neural Network yang kemudian akan ditambahkan dengan  fitur  seleksi Forward  selection alam  memprediksi hasil  produksi  ikan  tuna.  Dengan  penggunaan  metode  ini diharapkan  mampu  untuk  mengurangi  nilai error yang dihasilkan  oleh  metode Neural  Network sehingga  dapat memperoleh  nilai  akurasi  yang  akurat  dan  tingkat konvergensi yang lebih stabil.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terkait
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Chih-Yao Lo dkk [3] yang menggunakan metode prediksi peramalan pelanggan produksi ikan dengan algoritma Backpropagation Neural  Network dengan  menggunakan  data  produksi  ikan Ruixiang  grosir  di  tahun  2009,  dan  data  yang  digunakan dalam  training  dan  testing  berupa  jumlah  pesanan  ikan perkuartal  pada  tahun  2009.  Dengan  hasil  pengujian  nilai Mean  Square  Error (MSE)  yaitu  10 -15 ~10 16 untuk  data training sedangkan rata-rata pada data testing yaitu  64,3% dan learnig time sebesar 4089 yang merupakan hasil terbaik dari pengujian terhadap jumlah permintaan pelanggan.
Berdasarkan    penelitian  yang  dilakukan  diatas,  dalam penelitian  ini  dilakukan    dengan  menggunakan  metode Neural  Network berbasis Forward  Selection dalam memprediksi  hasil  produksi  ikan  tuna  diharapkan  mampu untuk mengurangi nilai error yang dihasilkan oleh metode Neural  Network sehingga  dapat  memperoleh  nilai  akurasi yang akurat dan tingkat konvergensi yang lebih stabil.
doi:10.30869, issn:2252-4002/2546-558X PREDIKSI HASIL PRODUKSI IKAN TUNA MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK BERBASIS FORWARD SELECTION

## 2.2. Tuna
Tuna adalah ikan laut pelagik yang termasuk bangsa Thunnini , terdiri dari beberapa spesies dari
famili skombride, terutama
genus Thunnus . Ikan ini adalah perenang andal (pernah  diukur  mencapai  77 km/jam).  Tidak seperti kebanyakan
ikan
yang memiliki daging berwarna  putih,  daging  tuna berwarna merah muda sampai merah tua. Hal ini karena  otot  tuna  lebih  banyak  mengandung myoglobin  daripada  ikan  lainnya.  Beberapa spesies tuna  yang lebih besar,  seperti tuna sirip biru Atlantik ( Thunnus thynnus ), dapat menaikkan  suhu  darahnya  di  atas  suhu  air dengan aktivitas ototnya. Hal ini  menyebabkan mereka dapat hidup di air yang lebih dingin dan dapat  bertahan  dalam  kondisi  yang  beragam. Kebanyakan  bertubuh  besar,  tuna  adalah  ikan yang memiliki nilai komersial tinggi.
Tuna  memiliki  bentuk  tubuh  yang  sedikit banyak  mirip  dengan torpedo,  disebut fusiform , sedikit  memipih  di  sisi-sisinya  dan  dengan moncong  meruncing.  Sirip  punggung  ( dorsal ) dua  berkas,  sirip  punggung  pertama  berukuran relatif  kecil  dan  terpisah  dari  sirip  punggung kedua.  Di  belakang  sirip  punggung  dan  sirip dubur ( anal ) terdapat sederetan sirip-sirip kecil tambahan  yang  disebut finlet .  Sirip  ekor bercabang  dalam  (bercagak)  dengan  jari-jari penyokong  menutup  seluruh  ujung  hipural.  Di kedua  sisi  batang  ekor  masing-masing  terdapat dua  lunas  samping  berukuran  kecil;  yang  pada beberapa  spesiesnya  mengapit  satu  lunas samping  yang  lebih  besar.  Tubuh  kebanyakan dengan  wilayah  barut  badan  ( corselet ),  yakni bagian  di  belakang  kepala  dan  di  sekitar  sirip dada  yang  ditutupi  oleh sisik-sisik yang  tebal dan  agak  besar.  Bagian  tubuh  sisanya  bersisik kecil  atau  tanpa  sisik.  Tulang-tulang  belakang (vertebrae) antara 31–66 buah.
Aspek yang luar biasa
dari fisiologi tuna adalah kemampuannya untuk menjaga suhu tubuh lebih tinggi daripada suhu lingkungan.  Sebagai  contoh,  tuna  sirip  biru dapat  mempertahankan  suhu  tubuh  75-95 °F (24-35 °C),  dalam  air  dingin  bersuhu  43 °F
(6 °C).  Tuna  mampu  melakukan  hal  tersebut dengan cara menghasilkan panas melalui proses metabolisme. Rete mirabile , jalinan pembuluh vena dan arteri yang berada di pinggiran tubuh, memindahkan panas dari darah vena ke darah  arteri.  Hal  ini  akan  mengurangi pendinginan permukaan tubuh dan menjaga otot tetap  hangat.  Ini  menyebabkan  tuna  mampu berenang  lebih  cepat  dengan  energi  yang  lebih sedikit.[4]

## 3. METODE PENELITIAN
Adapun  desain  penelitian  yang  dilakukan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Blok Diagram Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data yang diperoleh  dari  Kantor  Dinas  Perikanan  Kabaputan Gorontalo, Kantor Dinas Perikanan dan Kelautan Boalemo, Kantor Dinas Perikanan danKelautan Bone Bolango, berupa data time  series  univariat, data  tersebut  adalah  data  hasil produksi  ikan  tuna  yangdimulai  dari  tahun  2014  sampai dengan  2017  secara  per  minggu  dalam  satuan  Kilogram (Kg).

## 3.2. Preprocessing Data
Tahap Preprocessing data  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  yaitu  dengan  melakukan  normalisasi  data dengan  tujuan  untuk    mengelompokkan  data  ke  dalam jangkauan  tertentu  agar  dapat  memudahkan  proses pengolahan  data.    Normalisasi  yang  digunakan  dalam penelitian ini yaitu jangkauan (0.1).

## 3.3. Pengujian Algoritma
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  algoritma yang  diusulkan    yaitu  metode Neural  Network dengan menentukan jumlah presentase data training yaitu 90% dan testing sebesar 10%. Dari hasil data  yang telah dirubah  ke multivariat diuji  dengan  metode Neural  Network. Untuk mendapatkan  arsitektur  yang  tepat  dilakukan  pengaturan parameter-parameter antar lain :
a. Penentuan parameter Neural Network
doi:10.30869, issn:2252-4002/2546-558X PREDIKSI HASIL PRODUKSI IKAN TUNA MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK BERBASIS FORWARD SELECTION
1. Input  layer adalah  jumlah  data  yang dimasukkan untuk sebagai pembelajaran.  Dalam  penelitian  ini penentuan input  layer sesuai  dengan jumlah  variable dari jumlah data yaitu 12 variabel.
2. Hidden layer dalam penentuan parameter hidden  layer bisa  memiliki dari  lebih  dari  satu hidden  layer akan tetapi  jika  jumlah neuron yang ditentukan terlalu sedikit akan mengakibatkan underfitting, dan  jika neuron yang ditentukan terlalu banyak akan  mengakibatkan overfitting .  Pada penelitian  ini  penentuan Hidden  layer dilakukan uji coba dengan nilai neuron size 2 sampai dengan 15.
3. Training  cycle atau  iterasi  (epoch) adalah banyak perulangan yang terdapat  pada  tahapan  algoritma. Dalam penentuan Training cycle untuk uji  coba  dalam  penelitian  ini  dengan memasukkan nilai range 100, 200, 300 sampai dengan 1500.
4. Learning  rate adalah  parameter  yang digunakan  algoritma Neural  Network dalam  bobot  dari neuron .  Penentuan nilai learning  rate mulai  dari  0,1 sampai  dengan  1.  Semakin  besar  nilai yang akan diberikan akan menyebabkan pembelajaran lebih cepat,  akan    tetapi  jika  nilai  yang diberikan  kecil  akan  menyebabkan proses  pembelajaran  lebih  lambat. Dalam penelitian penelitian ini dilakukan
uji coba dengan
memasukkan nilai pelatihan 0.1 sampai dengan 1.
5. Momentum digunakan untuk meningkatkan convergence dan mempercepat proses waktu pembelajaran  yang  memiliki  batasan nilai yaitu 0 sampai dengan 0,9. Untuk mendapatkan nilai Momentum
dilakukan uji coba dengan memasukkan nilai pelatihan 0.1 sampai dengan 0.9
6. Output  layer adalah  jumlah  keluaran dari  hasil  proses  algoritma Neural Network . Dalam penelitian ini yakni 1 Output layer.
7. Number of  Validation yang digunakan adalah 10.
Setelah dilakukan penentuan parameter akan dilakukan  pengujian    proses  training  dengan
menerapkan arsitektur terbaik dan nilai RMSE yang terkecil yang  diperoleh Neural  Network untuk  mencari  posisi  nilai terbaiknya  dengan  meminimalkan  nilai error dihasilkan yang  nantinya  akan  menjadi  parameter  terbaik  dalam melakukan prediksi yang akan datang.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  proses  awal  yang  dilakukan  sebelum melakukan  pengujian  menggunakan  metode Forward Selection dan Neural Network dilakukan tahap normalisasi data. Dalalm proses normalisasi dilakukan terhadap semua record data yang nantinya akan diolah.
Adapun proses normalisasi yang dilakukan ujicoba pada  satu record data  seperti  yang  terlihat  dalam  contoh dibawah ini:
Data Variabel hasil produksi ikan
tuna
= 2283
Nilai tertinggi dari variabel hasil produksi ikan tuna = 60541
Nilai terkecil dari variabel hasil produksi ikan tuna = 233 Penyelesaian :
𝑋 ′ = 0,8(2283 − 233) (60541 − 233) + 0,1
𝑋 ′ = 0,8(2050) (60308) + 0,1
𝑋 ′ = 1640 60308 + 0,1 𝑋 ′ = 0,0272 + 0,1
𝑋 ′ = 0,1272
Tabel 1. Hasil Normalisasi Data Minggu Ke Hasil Produksi Ikan Tuna (Kg) Minggu 1 0.1272 Minggu 2 0.1346 Minggu 3 0.1352 Minggu 4 0.1383 Minggu 5 0.1578 Minggu 6 0.1198 Minggu 7 0.1404 Minggu 8 0.1311 Minggu 9 0.1714 Minggu 10 0.1553 Minggu 11 0.1535 Minggu 12 0.2552 Minggu 13 0.1829 Minggu 14 0.2524 Minggu 15 0.1826
Berdasarkan  data  diatas yang  telah  dilakukan normalisasi  susunan  datanya  dari ascending seperti  pada tabel  2  kemudian  diubah  kedalam  ke descending seperti
doi:10.30869, issn:2252-4002/2546-558X PREDIKSI HASIL PRODUKSI IKAN TUNA MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK BERBASIS FORWARD SELECTION
yang ditunjukkan pada tabel 2.  Selanjutnya dari data time  series  univariat kedalam  bentuk multivariat .
Tabel 2. Hasil Normalisasi Data Minggu Ke Hasil Produksi Ikan Tuna (Kg) Minggu 192 0.1024 Minggu 191 0.1038 Minggu 190 0.1024 Minggu 189 0.1038 Minggu 188 0.1274 Minggu 187 0.1351 Minggu 186 0.1256 Minggu 185 0.1368 Minggu 184 0.1578 Minggu 183 0.1564 Minggu 182 0.2126 Minggu 181 0.1720 Minggu 180 0.1825 Minggu 179 0.1597 Minggu 178 0.1810 Minggu 181 0.1720 Selanjutnya  dari  data  yang  telah  diubah kedalam ascending kemudian  dari  data  time series univariat diubah  ke  dalam multivariat dengan  dilakukan  percobaan  pada  yang  terdiri dari 1 variabel independen sampai 12 variabel independen dengan  masing-masing  1 variabel dependen. Data  inilah  yang  akan  digunakan pada  proses  pelatihan  dalam  menentukan arsitektur terbaik.
Tabel 3. Data multivariat satu periode xt-1 xt 0.1038 0.1024 0.1024 0.1038 0.1038 0.1024 0.1274 0.1038 0.1351 0.1274 0.1256 0.1351 0.1368 0.1256 0.1578 0.1368 0.1564 0.1578 0.2126 0.1564 0.1720 0.2126 0.1825 0.1720 0.1597 0.1825 0.1810 0.1597 0.1586 0.1810 0.1783 0.1586 0.1875 0.1783 0.1504 0.1875 0.1327 0.1504
0.2180 0.1327
Selanjutnya  dari  data  yang  telah  di  lakukan  tahap preprocessing dengan melakukan normalisasi data kemudian  akan  dilakukan  proses  dengan  menggunkan algoritma Neural  Network untuk  menentukan  model arsitektur terbaik. Berikut ini adalah hasil uji coba pencarian arsitektur  terbaik  dengan  menggunakan  metode Neural Network yang proses dengan menggunakan tollsrapidminer yang nantinya akan diukur berdasarkan perolehan nilai Root Mean Square Error ( RMSE) dengan melakuakan penentuan parameter pada metode Neural Network yang nantinya akan menemukan model terbaik untuk melakukan prediksi yaitu dengan  melakukan  pencarian  nilai  terbaik  pada  setiap parameter  yang  ada.  Adapun  hasil  uji  coba  penentuan parameter dapat di lihat pada tabel 4.
Tabel 4. Penentuan Parameter Pada Neural Network
ARSITEKTUR NEURAL NETWORK TC LR M RMSE 1-1-1 500 0.3 0.2 0.116 +/- 0.071 2-1-1 500 0.3 0.2 0.118 +/- 0.054 2-2-1 500 0.3 0.2 0.097 +/- 0.038 3-1-1 500 0.3 0.2 0.110 +/- 0.044 3-2-1 500 0.3 0.2 0.119 +/- 0.068 3-3-1 500 0.3 0.2 0.128 +/- 0.083 4-1-1 500 0.3 0.2 0.107 +/- 0.056 4-2-1 500 0.3 0.2 0.120 +/- 0.054 4-3-1 500 0.3 0.2 0.098 +/- 0.036 4-4-1 500 0.3 0.2 0.098 +/- 0.028 5-1-1 500 0.3 0.2 0.112 +/- 0.052 5-2-1 500 0.3 0.2 0.117 +/- 0.055 5-3-1 500 0.3 0.2 0.116 +/- 0.037 5-4-1 500 0.3 0.2 0.148 +/- 0.079 5-5-1 500 0.3 0.2 0.101 +/- 0.032 6-1-1 500 0.3 0.2 0.107 +/- 0.050 6-2-1 500 0.3 0.2 0.130 +/- 0.069 6-3-1 500 0.3 0.2 0.130 +/- 0.044 6-4-1 500 0.3 0.2 0.116 +/- 0.034 6-5-1 500 0.3 0.2 0.132 +/- 0.053 6-6-1 500 0.3 0.2 0.137 +/- 0.072 7-1-1 500 0.3 0.2 0.133 +/- 0.072 7-2-1 500 0.3 0.2 0.107 +/- 0.053 7-3-1 500 0.3 0.2 0.110 +/- 0.056 7-4-1 500 0.3 0.2 0.125 +/- 0.048 7-5-1 500 0.3 0.2 0.136 +/- 0.062
doi:10.30869, issn:2252-4002/2546-558X PREDIKSI HASIL PRODUKSI IKAN TUNA MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK BERBASIS FORWARD SELECTION
7-6-1 500 0.3 0.2 0.110 +/- 0.048 7-7-1 500 0.3 0.2 0.112 +/- 0.056 8-1-1 500 0.3 0.2 0.124 +/- 0.055 8-2-1 500 0.3 0.2 0.126 +/- 0.066 8-3-1 500 0.3 0.2 0.180 +/- 0.160 8-4-1 500 0.3 0.2 0.150 +/- 0.066 8-5-1 500 0.3 0.2 0.142 +/- 0.058 8-6-1 500 0.3 0.2 0.116 +/- 0.052 8-7-1 500 0.3 0.2 0.121 +/- 0.052 8-8-1 500 0.3 0.2 0.162 +/- 0.090 9-1-1 500 0.3 0.2 0.132 +/- 0.046 9-2-1 500 0.3 0.2 0.186 +/- 0.148 9-3-1 500 0.3 0.2 0.154 +/- 0.082 9-4-1 500 0.3 0.2 0.133 +/- 0.051 9-5-1 500 0.3 0.2 0.096 +/- 0.033 9-6-1 500 0.3 0.2 0.173 +/- 0.078 9-7-1 500 0.3 0.2 0.136 +/- 0.067 9-8-1 500 0.3 0.2 0.144 +/- 0.058 9-9-1 500 0.3 0.2 0.154 +/- 0.086 10-1-1 500 0.3 0.2 0.146 +/- 0.055 10-2-1 500 0.3 0.2 0.122 +/- 0.050 10-3-1 500 0.3 0.2 0.138 +/- 0.060 10-4-1 500 0.3 0.2 0.141 +/- 0.043 10-5-1 500 0.3 0.2 0.157 +/- 0.067 10-6-1 500 0.3 0.2 0.156 +/- 0.058 10-7-1 500 0.3 0.2 0.148 +/- 0.049 10-8-1 500 0.3 0.2 0.132 +/- 0.053 10-9-1 500 0.3 0.2 0.140 +/- 0.060 10-10-1 500 0.3 0.2 0.158 +/- 0.063 11-1-1 500 0.3 0.2 0.132 +/- 0.045 11-2-1 500 0.3 0.2 0.165 +/- 0.139 11-3-1 500 0.3 0.2 0.143 +/- 0.070 11-4-1 500 0.3 0.2 0.169 +/- 0.061 11-5-1 500 0.3 0.2 0.135 +/- 0.049 11-6-1 500 0.3 0.2 0.139 +/- 0.044 11-7-1 500 0.3 0.2 0.129 +/- 0.059 11-8-1 500 0.3 0.2 0.134 +/- 0.070 11-9-1 500 0.3 0.2 0.130 +/- 0.052 11-10-1 500 0.3 0.2 0.142 +/- 0.061 11-11-1 500 0.3 0.2 0.145 +/- 0.064 12-1-1 500 0.3 0.2 0.133 +/- 0.046
12-2-1 500 0.3 0.2 0.228 +/- 0.227 12-3-1 500 0.3 0.2 0.172 +/- 0.081 12-4-1 500 0.3 0.2 0.140 +/- 0.054 12-5-1 500 0.3 0.2 0.149 +/- 0.063 12-6-1 500 0.3 0.2 0.166 +/- 0.056 12-7-1 500 0.3 0.2 0.157 +/- 0.061 12-8-1 500 0.3 0.2 0.153 +/- 0.064 12-9-1 500 0.3 0.2 0.169 +/- 0.087 12-10-1 500 0.3 0.2 0.162 +/- 0.069 12-11-1 500 0.3 0.2 0.141 +/- 0.060 12-12-1 500 0.3 0.2 0.142 +/- 0.061
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  terlihat  pada  tabel  3 bahwa  nilai Root  Mean  Square  Error  ( RMSE)  terkecil berada pada jumlah input layerxt-9 , hidden layer 1 , neuron size 5 dengan nilai Root Mean Square Error ( RMSE) adalah 0.096 +/- 0.033.
Berikut  ini  adalah  hasil  uji  coba  pencarian  arsitektur terbaik  dengan  menggunakan  metode Neural  Network berbasis  forward  selection yang  nantinya  akan  diukur berdasarkan  perolehan  nilai Root  Mean  Square  Error ( RMSE)  dengan  melakuakan  penentuan  parameter  pada metode Neural  Network yang  nantinya  akan  menemukan model  terbaik  untuk  melakukan  prediksi  yaitu  dengan melakukan  pencarian  nilai  terbaik  pada  setiap  parameter yang ada. Adapun hasil uji coba penentuan parameter dapat di lihat pada tabel 5.
Tabel 5. Penentuan Parameter Pada Neural Network berbasis Forward Selection

## ARSITEKTUR
NEURAL NETWORK
TC LR M RMSE 1-1-1 500 0.3 0.2 0.116 +/- 0.071 2-1-1 500 0.3 0.2 0.099 +/- 0.042 2-2-1 500 0.3 0.2 0.099 +/- 0.031 3-1-1 500 0.3 0.2 0.090 +/- 0.032 3-2-1 500 0.3 0.2 0.090 +/- 0.037 3-3-1 500 0.3 0.2 0.097 +/- 0.035 4-1-1 500 0.3 0.2 0.096 +/- 0.044 4-2-1 500 0.3 0.2 0.095 +/- 0.037 4-3-1 500 0.3 0.2 0.106 +/- 0.032 4-4-1 500 0.3 0.2 0.102 +/- 0.037 5-1-1 500 0.3 0.2 0.098 +/- 0.047 5-2-1 500 0.3 0.2 0.094 +/- 0.047 5-3-1 500 0.3 0.2 0.103 +/- 0.04
doi:10.30869, issn:2252-4002/2546-558X PREDIKSI HASIL PRODUKSI IKAN TUNA MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK
BERBASIS FORWARD SELECTION
5-4-1 500 0.3 0.2 0.107 +/- 0.050 5-5-1 500 0.3 0.2 0.104 +/- 0.040 6-1-1 500 0.3 0.2 0.094 +/- 0.050 6-2-1 500 0.3 0.2 0.082 +/- 0.042 6-3-1 500 0.3 0.2 0.088 +/- 0.039 6-4-1 500 0.3 0.2 0.090 +/- 0.033 6-5-1 500 0.3 0.2 0.098 +/- 0.048 6-6-1 500 0.3 0.2 0.094 +/- 0.040 7-1-1 500 0.3 0.2 0.097 +/- 0.037 7-2-1 500 0.3 0.2 0.099 +/- 0.042 7-3-1 500 0.3 0.2 0.105 +/- 0.045 7-4-1 500 0.3 0.2 0.094 +/- 0.040 7-5-1 500 0.3 0.2 0.090 +/- 0.039 7-6-1 500 0.3 0.2 0.104 +/- 0.043 7-7-1 500 0.3 0.2 0.087 +/- 0.039 8-1-1 500 0.3 0.2 0.094 +/- 0.049 8-2-1 500 0.3 0.2 0.094 +/- 0.046 8-3-1 500 0.3 0.2 0.093 +/- 0.051 8-4-1 500 0.3 0.2 0.109 +/- 0.039 8-5-1 500 0.3 0.2 0.098 +/- 0.037 8-6-1 500 0.3 0.2 0.087 +/- 0.039 8-7-1 500 0.3 0.2 0.086 +/- 0.035 8-8-1 500 0.3 0.2 0.098 +/- 0.049 9-1-1 500 0.3 0.2 0.101 +/- 0.042 9-2-1 500 0.3 0.2 0.094 +/- 0.058 9-3-1 500 0.3 0.2 0.092 +/- 0.040 9-4-1 500 0.3 0.2 0.080 +/- 0.034 9-5-1 500 0.3 0.2 0.091 +/- 0.038 9-6-1 500 0.3 0.2 0.090 +/- 0.048 9-7-1 500 0.3 0.2 0.098 +/- 0.073 9-8-1 500 0.3 0.2 0.104 +/- 0.040 9-9-1 500 0.3 0.2 0.095 +/- 0.030 10-1-1 500 0.3 0.2 0.095 +/- 0.064 10-2-1 500 0.3 0.2 0.095 +/- 0.041 10-3-1 500 0.3 0.2 0.084 +/- 0.028 10-4-1 500 0.3 0.2 0.095 +/- 0.037 10-5-1 500 0.3 0.2 0.095 +/- 0.048 10-6-1 500 0.3 0.2 0.084 +/- 0.031 10-7-1 500 0.3 0.2 0.088 +/- 0.028 10-8-1 500 0.3 0.2 0.097 +/- 0.033 10-9-1 500 0.3 0.2 0.108 +/- 0.041
10-10-1 500 0.3 0.2 0.084 +/- 0.036 11-1-1 500 0.3 0.2 0.090 +/- 0.046 11-2-1 500 0.3 0.2 0.092 +/- 0.048 11-3-1 500 0.3 0.2 0.091 +/- 0.044 11-4-1 500 0.3 0.2 0.106 +/- 0.041 11-5-1 500 0.3 0.2 0.100 +/- 0.050 11-6-1 500 0.3 0.2 0.103 +/- 0.033 11-7-1 500 0.3 0.2 0.103 +/- 0.049 11-8-1 500 0.3 0.2 0.099 +/- 0.039 11-9-1 500 0.3 0.2 0.106 +/- 0.039 11-10-1 500 0.3 0.2 0.098 +/- 0.048 11-11-1 500 0.3 0.2 0.089 +/- 0.033 12-1-1 500 0.3 0.2 0.080 +/- 0.030 12-2-1 500 0.3 0.2 0.090 +/- 0.036 12-3-1 500 0.3 0.2 0.096 +/- 0.043 12-4-1 500 0.3 0.2 0.100 +/- 0.042 12-5-1 500 0.3 0.2 0.087 +/- 0.033 12-6-1 500 0.3 0.2 0.099 +/- 0.044 12-7-1 500 0.3 0.2 0.095 +/- 0.058 12-8-1 500 0.3 0.2 0.101 +/- 0.051 12-9-1 500 0.3 0.2 0.101 +/- 0.050 12-10-1 500 0.3 0.2 0.099 +/- 0.036 12-11-1 500 0.3 0.2 0.092 +/- 0.042 12-12-1 500 0.3 0.2 0.092 +/- 0.038
Berdasarkan hasil pengujian yang terlihat pada tabel 5.16 bahwa  nilai Root  Mean  Square  Error  ( RMSE)  terkecil berada pada jumlah input layerxt-12 , hidden layer 1 , neuron size 1 dengan nilai Root Mean Square Error ( RMSE) adalah 0.080 +/- 0.030.
Berdasarkan  hasil  ekperimen  yang  dilakukan  pada tahapan-tahapan  sebelumnya,  diperoleh  hasil  nilai Root Mean  Square  Error terbaik  dengan  menggunakan  metode Neural  Network yaitu  sebesar  0,096  dan  hasil  pengujian metode Neural Network berbasis Forward Selection mampu mengahasilkan  nilai Root  Mean  Square  Error yang  lebih kecil yaitu sebesar 0,080. Dengan demikian metode Neural Network berbasis Forward Selection terbukti mampu
doi:10.30869, issn:2252-4002/2546-558X PREDIKSI HASIL PRODUKSI IKAN TUNA MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK BERBASIS FORWARD SELECTION
menghasilkan  nilai  yang  lebih  baik  jika dibandingkan dengan menggunakan metode Neural Network yang dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan Hasil RMSE untuk  Metode Neural Network dan Neural NetworkBerbasis Forward Selection
Gambar 2. Perbandingan Hasil RMSE untuk  Metode Neural Network dan Neural NetworkBerbasis Forward Selection
Berdasarkan  hasil  perhitungan  selisih  dari metode Neural  Network  dan metode Neural Network Bebasis Forward Selection didapatkan hasil  selisih  yaitu  sebesar  0,016.  Dengan demikian bahwa hasil ekperimen yang didapatkan  pada  metode Neural  Network Bebasis  Forward  Selection dengan  model terbaik  yang  didapat  yaitu  parameter  pada Neural  Network dengan  jumlah input  layer  12 , dengan hidden  layer  1 jumlah neuron  size 1, training  cycle 500 ,  learning  rate 0.3  dan momentum 0.2.  Model  ini  akan  dilakukan pengujian  dengan  dataset  training  tahun  2014 sampai  2016  untuk  melakukan  prediksi  pada tahun  2017  yaitu  pada  minggu  ke  1  sampai dengan 48.
Tabel 7. Data testing 2017 hasil prediksi dalam denormalisasi
Minggu Ke Data Aktual 2017 Hasil Peramalan Error 1 19147 8942 -10205 2 16433 14784 -1649 3 18144 14214 -3930 4 20881 15836 -5045 5 20564 18360 -2204 6 19426 19142 -284 7 18619 17523 -1096 8 17345 16153 -1193 9 20700 14660 -6040 10 12378 18559 6182 11 8797 11559 2762 12 11330 6562 -4768 13 13418 8656 -4761 14 8262 11016 2755 15 16403 6773 -9630 16 14413 12445 -1968 17 18755 12566 -6189 18 22434 16207 -6227 19 17210 19608 2399 20 27937 14821 -13116 21 11782 23782 12000 22 14865 12346 -2519 23 7327 10340 3013 24 11435 6283 -5152 25 8231 7949 -283 26 7937 6639 -1299 27 8360 6139 -2221 28 9128 5787 -3342 29 2698 7505 4807 30 4032 1747 -2286 31 6829 1510 -5319 32 6136 3500 -2636 33 4651 3728 -922 34 6339 2539 -3800 35 4733 3236 -1498 36 6452 2670 -3782 37 5661 3551 -2110 Metode Hasil RMSE Neural Network 0,096 Neural NetworkBerbasis Forward Selection 0,080 0.07 0.075 0.08 0.085 0.09 0.095 0.1 Neural Network
Neural Network Berbasis Forward Selection
doi:10.30869, issn:2252-4002/2546-558X PREDIKSI HASIL PRODUKSI IKAN TUNA MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK BERBASIS FORWARD SELECTION
38 8721 2757 -5964 39 4485 4719 234 40 4590 2898 -1692 41 3007 2126 -881 42 2163 1142 -1021 43 2879 626 -2253 44 2299 859 -1440 45 519 747 227 46 414 -254 -668 47 519 -334 -854 48 414 -518 -932

## Gambar 3. Hasil Perbandingan Antara Data Aktual dan Hasil Peramalan
Pada  tabel  7  dan  gambar  3  di  atas menunjukkan  bahwa  hasil  prediksi  yang dilakukan  terhadap  data  tahun  2017  pada minggu 1 sampai dengan 48 sudah menunjukkan perbandingan nilai error yang kecil dari jumlah data  yang  diperoleh.  Dengan  hasil  nilai Root Mean Square Error sebesar 0.0604073. Hal ini dapat  dijadikan  sebagai  acuan  terhadap  tingkat error yang akan dilakukan prediksi pada tahun akan datang.
Dengan  menerapakan  hasil  model  terbaik yang  telah  didapatkan  oleh  metode Neural Network  Berbasis  Forward  Selection maka dapat digunakan untuk melakukan prediksi pada tahun  2018  pada  minggu  1  sampai  dengan  48. Dengan  mengunakan  dataset  dari  tahun  2014 sampai  dengan  2017  yang  di  jadikan  sebagai training pada tahun 2018 merupakan output atau hasil prediksi. Seperti yang terlihat pada tabel 8 dibawah ini.
Tabel 8. Prediksi Hasil Produksi Ikan Tuna Tahun 2018 Prediksi 2018 Minggu Ke Normalisasi Denormalisasi 1 0.1178 1574 2 0.1174 1542 3 0.1196 1714 4 0.1386 3144 5 0.1489 3916 6 0.1381 3104 7 0.1484 3879 8 0.1658 5190 9 0.1659 5204 10 0.2199 9269 11 0.1805 6304 12 0.1915 7129 13 0.1669 5275 14 0.1860 6713 15 0.1706 5555 16 0.1888 6930 17 0.1976 7587 18 0.1621 4918 19 0.1491 3936 20 0.2283 9904 21 0.2255 9691 22 0.2164 9011 23 0.2374 10588 24 0.2714 13154 25 0.2190 9206 26 0.3214 16925 27 0.2734 13301 28 0.4644 27706 29 0.3426 18523 30 0.4111 23687 31 0.3658 20270 32 0.3047 15664 33 0.3359 18018 34 0.2302 10047
-5000 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 1 11213141 Satu an ( K g)

## HASIL PERBANDINGAN ANTARA DATA AKTUAL DAN HASIL PERAMALAN
Minggu Ke Data Aktual 2017 Hasil Peramala n
doi:10.30869, issn:2252-4002/2546-558X PREDIKSI HASIL PRODUKSI IKAN TUNA MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK BERBASIS FORWARD SELECTION
35 0.2997 15288 36 0.2714 13154 37 0.2363 10511 38 0.2884 14435 39 0.3980 22698 40 0.3542 19397 41 0.3689 20505 42 0.3814 21448 43 0.3879 21939 44 0.3944 22425 45 0.3613 19934 46 0.3432 18567 47 0.3721 20746 48 0.2672 12835
Gambar 4. Hasil Prediksi Produksi Ikan Tuna Tahun 2018
Berdasarkan hasil dari tabel 8 dan gambar 4 merupakan hasil yang dilakukan untuk memprediksi  pada  tahun  2018  pada  minggu  1 sampai  dengan  minggu  ke  48  dengan menerapkan metode Neural Network Berbasisis Forward  Selection berdasarkan  hasil  dari parameter-parameter  yang  telah  dilakukan ujicoba sebelumnya.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  uji  coba  dan  analisa yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan
dataset  hasil  produksi  ikan  tuna  provinsi  gorontalo  yang dimulai  dari  tahun  2014  sampai  dengan  2017  dengan menerapkan  metode Neural  Network  Berbasis  Forward Selection didapatkan  arsitektur    terbaik  yang  dapat digunakan  dalam  memprediksi  hasil  produksi  ikan  tuna provinsi  gorontalo  kedepannya.  Dengan  mendapatkan model  terbaik  pada  metod Neural  Network  Berbasis Forward  Selection yaitu  dengan  jumlah input  layer  12 , hidden  layer 1  jumlah neuron  size 1, training  cycle 500 , learning  rate 0.3  dan momentum 0.2  yang  menghasilkan nilai Root  Mean  Square  Error yaitu  0,080.  Hal  ini membuktikan  bahwa  dengan  menerapkan  pola  yang didapatkan oleh metode Neural Network Berbasis Forward Selection dalam  melakukan  prediksi  mampu  mengurangi nilai Root  Mean  Square  Error jika  dibandingkan  dengan hanya menggunakan metode Neural Network saja. Saran Berdasarkan  hasil  eksperimen  yang  dilakukan  terhadap metode Neural  Network  Berbasis  Forward  Selection yang mampu  mengurangi  nilai error ,    adapun  untuk  penelitian selanjutnya ada beberapa saran diantanya seperti: 1. Menerapkan metode Neural Network Berbasis Forward Selection dilakukan percobaan lagi dengan menggunakan dataset time series yang berbeda. 2. Melakukan  percobaan  dengan  menggunakan  metode Forward Selection dengan menggunakan algoritma lain untuk prediksi yang akan dijadikan sebagai pembanding kinerja algoritma.

## DAFTAR PUSTAKA
Dinas  Perikanan  &  Kelautan  Provinsi  Gorontalo    Rencana Strategis  (Renstra)  Pembangunan  .,  2012  –  2017. Perikanan & Kelautan Provinsi Gorontalo
Dinas  Perikanan  dan  Kelautan  Provinsi  Gorontalo.,  2015- 2019.  Profil Sektor Perikanan dan Kelautan Gorontalo dan UPTD.
C. Yao Lo, C. I Hou, and Y. Yun Pai., 2011. An Intelligent Demand  Forecasting  Model  with  Back  Propagation Neural Network for Fish Product . Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology. Vol. III, no. 5, pp. 447-455.
Y.H. Zweiri, J.F. Whidborne and L.D,. 2003 Seneviratne A three-term backpropagation
algorithm . Neurocomputing  50-305 – 318. Prasetyo  Eko.,  2014. Data  Mining  –  Mengolah  Data Menjadi Informasi menggunakan Matlab , Andi offset, Yogyakarta
Purwanto, C. Eswara, and  R.  Logeswara,. 2011. Improved
Adaptive Neuro-fuzzy
Inference System for HIV/AIDS Time  series Prediction. In:  In format ics Engineering  andIn format ion  Science ,  253,  Springer-
Verlag BerlinHeidelberg , pp. 1-1 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 1 11 21 31 41 K ilo gr am (K g) Hasil Prediksi Tahun 2018 Minggu Ke Hasil
Prediksi