## Model Prediksi Jumlah Pakan menggunakan Algoritma Evolusi Pikiran Jaringan Syaraf Tiruan Rambatan Balik untuk Budidaya Udang
Erwin Adriono * , Maman Somantri, Chrisna Adhi Suyono
Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Departemen Ilmu Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Prof. Soedarto, SH, Tembalang, Semarang, Jawa Tengah 50275 Indonesia Email: erwinadriono@gmail.com

## Abstract

## Feeding Quantity Prediction Model using Mind Evolution Algorithm Back Propagation Neural Network for Shrimp Aquaculture
Determining the appropriate amount of feed is important in the aquaculture of Litopenaeus Vannamei shrimp. The amount of feed can be influenced by many factors including the number of shrimp, shrimp age, DO, salinity, alkalinity, temperature and PH. The relationship between these factors and the amount of feed is difficult to make in mathematical equations or with statistical methods. These problems can be solved using a neural network. Neural network is a solution for modeling complex input and output relationships. The relationship between the amount of feed and other factors will be modeled using the Backpropagation  NN  method  combined  with  optimization  algorithms  such  as  Genetic  Algorithm  and  Mind  Evotionary Algorithm. The BPNN, BPNN – GA and BPNN MEA models will be compared using MSE, RSME, MAE and MAPE. Of the three methods used, the best results were obtained on BPNN MEA, with values of MSE, RSME, MAE and MAPE respectively 40,92; 6,39; 6,51  and 20,29.
Keywords : Litopenaeus Vannamei , Prediction model, BPNN, MEA

## Abstrak
Menentukan  jumlah  pakan  yang  sesuai  merupakan  hal  penting  dalam  kegiatan  budidaya  udang  berjenis  Litopenaeus Vannamei.  Jumlah  pakan  dapat dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  antara  lain  Jumlah  Udang,  Umur  udang,  DO,  Salinitas, Alkalinitas, Suhu dan PH. Hubungan antar faktor tersebut dengan jumlah pakan sulit dibuatkan dalam persamaan matematis maupun dengan metode statisik. Permasalahan tersebut dapat diselesaikan menggunakan Neural network. Neural network menjadi solusi untuk memodelkan hubungan input dan output yang kompleks. Hubungan Jumlah pakan dan faktorlainnya akan  dimodelkan  menggunakan  metode  Backpropagation  NN  yang  dikombinasikan  dengan  algoritma  optimasi  seperti Genetic  Algoritm  dan  Mind  Evotionary  Algoritm.  Model  BPNN,  BPNN – GA  dan  BPNN  MEA  akan  dibandingkan  performa menggunakan MSE, RSME, MAE dan MAPE. Dari ketiga metode yang digunakan didapatkan hasil paling baik adalah pada BPNN MEA yaitu nilai MSE, RSME, MAE dan MAPE berturut-turut adalah 40,92; 6,39; 6,51 dan 20,29 .
Kata Kunci : Litopenaeus Vannamei, Model Prediksi, BPNN, MEA

## PENDAHULUAN
Udang merupakan salah satu komoditas perikanan ekspor terbesar di Indonesia. Selama tahun 2007 sampai dengan 2016 Indonesia mengalami trend kenaikan nilai ekspor komoditas perikanan dengan pertumbuhan rata-rata mencapai 5,3 % tiap tahunnya. Berdasarkan nilai ekspor tersebut, udang  berkontribusi  sebesar 39% (Sitompul et al ., 2018). Litopenaeus  vannamei merupakan salah satu jenis udang yang paling banyak dibudidayakan sekitar 70 % dari seluruh jenis udang (Bardera et al. , 2021).
Udang berjenis Litopenaeus Vannamei lebih cepat dibesarkan dan tahan terhadap penyakit dibandingkan  jenis  udang  lainnya  (Navghan et  al. ,  2015).  Udang  memiliki  cara  makan  yang berbeda dengan jenis ikan ikanan. Udang mencari makan dengan menggunakan kaki depannya dan hanya dapat makan dalam jumlah sedikit dalam satu waktu (Bardera et al ., 2021). Jika jumlah pakan  melibihi  dari  yang  dibutuhkan  oleh  udang  maka  pakan  tersebut  dapat  mencemari  air. Penurunan kualitas air ini meningkatkan angka kematian dari udang (Bardera et al ., 2019).
Jumlah  pakan  dapat  dihitung  menggunakan  persamaan  matematis.  Perhitungan  jumlah pakan dapat dihitung berdasarkan  jumlah, berat dan feeding rate (Mansyur et al ., 2014). Feeding rate merupakan  persentase  jumlah  pakan  berdasarkan  berat  udang  (biomassa)  dan  biasanya didapatkan  berdasarkan  jenis  pakan  yang  digunakan  maupun  hasil  uji  coba.  Pada  prakteknya jumlah  pakan  juga  dapat  ditambah  ataupun  dikurang  dengan  metode  cek  anco.  Cek  anco merupakan  metode  untuk  mengukur  nafsu  makan  dari  udang  dengan  cara  menaruh  sebagian pakan  pada  jaring  anco.  Jika  pakan  pada  jaring  anco  kosong  maka  pada  pemberian  pakan selanjutnya jumlah pakan akan ditambah. Hal berbeda jika pada jaring anco pakan tidak habis maka jumlah pakan akan dikurangi. Berdasarkan penelitian sebelumnya hal ini bisa terjadi karena nafsu  makan  udang  dipengaruhi  oleh  kondisi  lingkungannya  seperti  kualitas  air.  DO,  Suhu,  PH, Salinitas dan Alkalinitas merupakan beberapa faktor kualitas air. Jika kualitas air terjaga maka udang akan memiliki nafsu makan yang baik (Bardera et al ., 2021) (Ullman et al ., 2019). Nafsu makan yang baik akan menghasilkan udang dengan perkembangan yang optimal (Reis et al ., 2020; Ulumiah et al ., 2020).
Melalui perkembangan AI dan teknologi di bidang budidaya, jumlah pakan dapat ditentukan dengan hasil yang lebih baik.  Berdasarkan (Zhou et al., 2017) dan (Li et al ., 2020) terdapat beberapa metode  untuk menentukan pakan menggunakan yaitu menggunakan AI, Model Matematis, Sensor acoustic (Suara) dan Sensor Penglihatan.Metode dengan menggunakan sensor penglihatan sudah diterapkan oleh (Zhou et al ., 2018) dinilai mampu secara akurat memprediksikan jumlah pakan pada budidaya.  Metode  lain  yang  termasuk  dalam  Metode  sensor  acoustic  adalah  dengan menggunakan  acoustic  tag.    Hasil  dari  penelitian  (Adegboye et  al .,  2020)  menunjukkan  melalui penggunakan  Acoustic  tag  yang  tertanam  pada  ikan  mampu  menghasilkan  sistem  pemberian pakan pada ikan. Pemberian pakan dapat dilakukan kalkulasi dengan metode matematis. (Estevão et al ., 2020) menunjukkan melalui perhitungan biomassa kita dapat memperoleh kebutuhan pakan pada udang Litopenaeus Vannamei .
Neural network (NN) merupakan salah satu metode untuk memodelkan hubungan masukan dan  keluaran.  NN  meniru  konsep  otak  manusia  dimana  terdapat  banyak  neuron – neuron  yang terhubung. Neuron- neuron yang terhubung ini akan menghasilkan suatu kecerdasan untuk dapat menyelesaikan suatu permasalahan. NN terdiri dari input layer, hidden layer dan output layer yang nantinya  akan  terhubung  satu  dengan  lainnya  untuk  dapat  memodelkan  permasalahan. Back Propagation Neural Network (BPNN) merupakan salah satu metode pengembangan dari NN.  BPNN sudah  memiliki  kemampuan  untuk  belajar.  BPNN  mampu  untuk  meminimalkan  error  dan memperoleh hasil yang stabil dengan cara mengumpan balikkan keluaran yang diperoleh(Chen et al ., 2020). Karena kemampuan ini, BPNN banyak digunakan oleh para peneliti untuk memodelkan beragam masalah pada budidaya  (Adegboye et al. , 2020; Chen et al ., 2020; C. Li et al ., 2018; Liu et al ., 2020)
BPNN  dapat  ditingkatkan  performanya  menggunakan  metode  optimasi.  Berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya (Chen et al ., 2020; W. Wang et al ., 2018; Z.  Wang et al ., 2019), Permasalahan model prediksi seperti prediksi gelombang laut, prediksi jumlah pakan ikan, prediksi profil dan kedataran dari plat besi dapat memiliki performa lebih baik. Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya  kombinasi  BPNN  MEA  memiliki  perfoma  yang  terbaik  dibandingkan  metode  lainnya seperti, BPNN dan BPNN GA.
Penelitian ini bertujuan untuk membuat model jumlah pemberian pakan udang L. vannamei yang dibudidaya di  tambak Marine Science Tecnopark (MSTP) UNDIP. Metode pemodelan yang akan  digunakan  adalah  BPNN  yang  akan  dipadukan  dengan  algoritma  MEA.    Metode  ini  akan dibandingkan performanya terhadap BPNN dan BPNN - GA.  Performa dari masing-masing metode akan  diukur  dengan  mean  square  error  (MSE),  mean  absolute  error  (MAE),  Mean  Absolute Percentage  Error  (MAPE),  dan  root  mean  square  error  (RMSE).  Keluaran  yang  diharapkan  dari penelitian  ini  adalah  didapatkan  model  jumlah  pakan  pada  budidaya  udang  yang  memiliki performa yang baik sehingga dapat dipergunakan oleh para petambak.

## MATERI DAN METODE
Data  yang  digunakan  diperoleh  dari  tambak  udang Marine  Science  Techno  Park (MSTP) Universitas Diponegoro yang berlokasi di kota Jepara. Tambak udang tersebut membudidayakan udang berjenis Litopenaeus Vannamei. Tambak udang tersebut memiliki 8 kolam dengan kapasitas tiap kali panen per siklus adalah sekitar 12 ton. Durasi untuk tiap siklusnya adalah selama 3 bulan.
Proses  pembesaran  udang  dilakukan  semenjak dilakukan  penerapan benur  udang.  Udang pada fase ini akan berukuran sangat kecil yaitu berkisar 8 mm. Selama proses pembesaran udang akan terus diberi pakan dan dipantau kualitas air. Pada proses pembesaran udang akan dilakukan panen secara parsial. Panen parsial ini bertujuan agar kepadatan pada kolam berkurang sehingga udang yang tidak terpanen dapat tumbuh lebih baik. Pada saat udang sudah berukuran minimal size 70 (1 kg berisi 70 ekor udang) maka udang sudah dapat panen secara total.
Pada 30 hari pertama udang akan diberi pakan dengan metode blind feeding . Blind feeding adalah teknik pemberian pakan udang secara konstan dengan mengabaikan faktor-faktor lainnya seperti jumlah, berat dan cek anco. Apabila udang sudah berumur lebih dari 30 hari maka akan dilakukan sampling. Dari hasil sampling akan didapatkan jumlah udang dan berat rata-rata udang. Dari jumlah dan berat rata-rata udang akan dihitung kebutuhan jumlah pakan menggunakan rumus berikut (Mansyur et al ., 2014).

## JP = JU x S x BU x FR
Keterangan: JP = jumlah pakan yang diberikan dalam satuan kg, JU = Jumlah Udang dalam satuan ekor,  S = Sintasan ( Survival Rate ) dalam persen,  BU = berat  udang dalam satuan gram  dan FR  = Feeding Rate dalam satuan persen.
Pada  praktiknya  jumlah  pakan  tidak  selalu  sesuai  dengan  hasil  perhitungan.  Pada  proses pemberian pakan terdapat metode cek anco. Cek anco merupakan metode untuk mengetahui nafsu makan dari udang dengan cara memberikan sedikit pakan pada jaring anco untuk kemudian dicek kondisi pakan pada jaring tersebut. Jika jumlah pakan pada jaring anco habis maka pada pemberian pakan selanjutnya pakan akan ditambah dan jika pada jaring anco tersisa maka jumlah pakan akan dikurangi. Jumlah pakan yang ditambah dan dikurangi pada metode ini bergantung pada pengalaman dari petambak. Meskipun metode ini dinilai dapat lebih mengoptimalkan jumlah pakan  namun  pengalaman  dari  petambak  berperan  penting  dalam  jumlah  pakan  yang  akan diatur.
Berdasarkan beberapa referensi seperti kualitas air perlu dipertahankan agar nafsu makan dari udang bisa optimal dan pertumbuhan udang dapat lebih baik. Beberapa parameter kualitas air yang penting untuk dijaga antara lain dissolve oksigen (DO), PH, Salinitas dan Suhu. DO harus berkisar antara 4 – 7 ppm, PH antara 7,9 – 8,5, Suhu 28,72 – 29,22 o C, Salinitas 22 – 23 ppt (Ariadi et al ., 2020; Mansyur et al ., 2014)

## Akusisi data
Data parameter kualitas air akan diambil tiap harinya menggunakan alat ukur yang sudah terkalibrasi. Parameter DO, Suhu, PH dan Salinitas akan diambil 2 kali tiap harinya pada saat pagi hari dan sore hari. Pengambilan data dilakukan pada semua kolam.   Data input terdiri dari data Jumlah, data berat, data umur, Salinitas, Suhu, PH dan DO. Data jumlah dan berat diperoleh melalui hasil sampling yang dilakukan 1 minggu sekali. Data Salinitas, Suhu, PH dan DO diperoleh melalui hasil  pengukuran  yang  dilakukan  setiap  hari.  Data  output  terdiri  dari  data  jumlah  pakan  yang didapat  dari  pencatatan  pemberian  pakan.  Tabel  1  adalah  contoh  dari  data  yang  digunakan pada penelitina ini.

## Tabel 1 . Contoh data penelitian
Jumlah Berat Umur (Hari) Suhu rata-rata Salinitas rata-rata DO rata- rata PH rata-rata Jumlah pakan 190.500  2,808989 35 24,84 11,6 4,522 7,56 40,0 190.500  3,128262 36 25,24 10,8 4,458 7,8 41,0 190.500  3,447536 37 25,42 10,2 3,808 7,66 39,0 190.500  3,766809 38 25,34 10,4 4,236 7,66 40,0 190.500  4,086082 39 25,44 14,8 4,012 7,68 41,0 190.500  4,405356 40 24,6 15 3,52 7,72 43,0 190.500  4,724629 41 24,66 14,2 4,264 7,54 44,0 190.500  5,043902 42 24,62 14,8 4,262 7,34 46,0 190.500  5,204408 43 23,76 14,6 4,418 7,36 47,0 190.500  5,364914 44 23,4 15 4,402 7,88 45,0 190.500  5,525419 45 23,64 15,6 4,74 7,88 36,0

## Pra-pemrosesan data
Pra-pemprosesan  data  bertujuan  agar  pada  pembuatan  model  memiliki  performa  yang terbaik. Data input akan diseleksi antara lain dengan menghilangkan data yang tidak lengkap, data yang  terduplikat  dan  data  anomali.  Melalui  pemrosesan  data  tersebut,  data  yang  diolah  akan berkurang jumlahnya dan menyisakan data yang siap untuk diolah.
Data selanjutnya akan melalui proses normalisasi. Proses normalisasi data bertujuan agar pada tiap  parameter  memiliki  pengaruh  yang  sama  terhadap  keluaran  dari  model.  Proses  normalisasi diperlukan  apabila  antar  data  memiliki  besaran  yang  berbeda.  Perhitungan  normalisasi menggunakan rumus sebagai berikut :

## 𝐷𝑛𝑜𝑟𝑚 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑚𝑖𝑛 𝐷𝑚𝑎𝑥 − 𝐷𝑚𝑖𝑛
Keterangan: Dnorm = data hasil normalisasi, Di = data yang dinormalisasi, Dmin = data yang paling kecil nilainya, Dmax = data yang paling besar nilainya.
Data yang melalui proses normalisasi akan menjadi normatif dimana nilai maksimal dari data akan sebesar 1 dan data minimal dari data akan menjadi 0. Berdasarkan (Chen et al ., 2020; Z. Wang et al ., 2019; Wu et al ., 2018) normalisasi data dapat menjadikan model memiliki kemampuan dan performa yang lebih baik .
Data  yang  sudah  melalui  proses  normalisasi  selanjutnya  akan  dibagi.  Data  akan  dibagi menjadi 2 yaitu data latih dan data uji. Jumlah data latih adalah sebesar 80% dari keseluruhan data sedangkan  data  uji  berjumlah  20%  sisanya.  Data  latih  digunakan  untuk  melatih  model.  Setelah model selesai dilatih model akan diuji menggunakna data uji.

## Backpropagation Neural Network (BPNN)
BPNN merupakan NN yang memiliki kemampuan untuk memperbaharui nilai beban dan bias agar  keluaran  dari  NN  dapat  lebih  dari  segi  performa.  Kemampuan  BPNN  dalam  melakukan meperbaharui nilai beban inilah yang menjadikan BPNN populer untuk digunakan.  BPNN terdiri dari 3 layer yaitu input layer , hidden layer dan output layer . Input layer berisi data masukan dari model yang akan dibuat. Hidden layer merupakan layer tersembunyi yang menghubungkan input layer dan output layer . Hidden layer dapat terdiri dari 1 atau lebih. Jumlah node pada hidden layer dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut (Chen et al ., 2020):

## ℎ = √𝑖 + 𝑜  +  𝑙𝑟
Keterangan: h = Jumlah node pada hidden layer , i = Jumlah layer input , o = Jumlah layer output , lr = learning rate .
Berdasarkan perhitungan didapatkan Jumlah node pada hidden layer adalah 6 node. Gambar 1 menunjukkan  keseluruhan  arsitektur  dari  BPNN  pada  penelitian  ini.  Input  layer  terdiri  dari  7  node. Node ini terdiri dari data Jumlah, data berat, data umur, Salinitas, Suhu, PH dan DO.  Jumlah layer pada hidden layer adalah 1. Hidden layer tersebut terdiri dari 6 node. Layer output terdiri dari 1 node. Layer output berisi data jumlah pakan.
Gambar 1. Arsitektur BPNN
Perhitungan BPNN terdiri dari 2 tahapan. Tahapan ini didasarkan pada jumlah layer pada hidden layer . Berikut adalah rumus pada tahapan pertama.
Hj = 𝑓 (∑ 𝑊𝑖𝑗 𝑋𝑖 + bj 𝑛 𝑖=1 )    𝑗 = 1, 2 . . . , 𝑙
Keterangan: Hj = Keluaran dari hidden layer , Wi = Bobot pada hidden layer , X = data masukan, bj = bias pada hidden layer . f() = activation function
Pada  tahapan  pertama  nilai  Hj  akan  dihitung  berdasarkan  data  X,  Wi  dan  bj.  Nilai  Wi  dan  bj didapatkan  dari  hasil  pelatihan  model.  Pada  tahapan  ini activation  function yang  digunakan adalah fungsi sigmoid . Keluaran dari hidden layer (Hj) selanjutnya akan dijadikan masukan untuk menghitung output layer seperti pada rumus berikut :
Yo = 𝑓 (∑ 𝐻𝑗 𝑊𝑗𝑘 + bk 𝑛
𝑖=1 )    𝑘 = 1, 2 . . . , 𝑚
Keterangan: Yo = keluaran model, Wj = Bobot pada output layer , Hj = keluaran dari Hidden layer , bk = bias pada output layer .  f() = activation function
Yo  merupakan  nilai  akhir  dari  model  dengan  masukan  dari  hidden  layer  (Hj).  Pada  tahapan terdapat juga Wj dan bk yang diperoleh dari hasil pelatihan model. Activation function pada hasil akhir ini menggunakan fungsi linear.  Keluaran  dari  model  BPNN  dapat  dihitung  nilai  errornya menggunakan rumus berikut :
𝑒𝑘 = Ok − Y𝑘    𝑘 = 1,2, . . . . 𝑚
Keterangan: e = error , O = data keluaran aktual, Y = keluaran dari output layer .
Nilai error (ek) akan semakin kecil atau mendekati nilai 0 apabila nilai keluaran (Yk) mendekati data aktual (Ok). Apabila nilai error besar tentunya data dapat memiliki performa yang kurang baik. Untuk memperbaiki nilai error agar kecil maka nilai Bobot dan bias perlu diperbaharui. Berikut adalah rumus untuk memperbaharui nilai Bobot dan bias.
𝑊𝑖𝑗 = 𝑊𝑖𝑗 +  lr Hj Wgh    𝑗 = 1,2, . . . . 𝑙 𝑊𝑗𝑘 = 𝑊𝑗k +  lr Yo Wgy    𝑘 = 1,2, . . . . 𝑚 𝑏𝑗 = bj +  lr Hj bgℎ   𝑗 = 1,2, . . . . 𝑙 𝑏𝑘 = bk +  lr Yo bgy    𝑘 = 1,2, . . . . 𝑚
Keterangan: Wi = Bobot hidden layer , Wj = Bobot output layer , bj = bias hidden layer , bk = bias output layer , lr = learning rate ,  Hj = keluaran hidden layer , Yo = keluaran output layer , Wgh = gradient bobot hidden layer , Wgy = gradient bobot output layer , bgh = gradient bias hidden layer , bgy = gradient bias output layer aktual, Y = keluaran dari output layer.
Nilai bobot dan bias akan terus diperbaharui sampai dengan jumlah iterasi terpenuhi. Setelah jumlah iterasi sudah terpenuhi maka akan didapatkan model BPNN yang siap untuk diuji. Penentuan nilai hyperparameter pada  BPNN  akan  sangat  berpengaruh  pada  nilai  keluaran  dan  proses pelatihan.  Umumnya  nilai hyperparameter akan  ditentukan  berdasarkan  hasil  uji  coba. Hyperparameter pada BPNN adalah learning rate ,  jumlah node  pada hidden layer dan Jumlah iterasi. Learning  rate akan  berpengaruh  pada  kecepatan  dalam  BPNN  untuk  memperbaharui bobot. Beberapa hal yang perlu diperhatikan pada BPNN adalah nilai learning rate harus sesuai. Nilai learning rate yang terlalu kecil menghasilkan proses pembelajaran akan terlalu lama. Jika nilai learning rate terlalu besar dapat mengakibatkan nilai konvergensi tidak tercapai dan  nilai akurasi menjadi kurang baik.

## Optimasi BPNN menggunakan MEA
BPNN  memiliki  kemampuan  untuk  belajar  dengan  cara  memperbaharui  nilai  bobot berdasarkan data latih. Meskipun BPNN sudah memiliki kemampuan untuk belajar namun performa dari BPNN pada beberapa penelitian sebelumnya masih dapat ditingkatkan. Peningkatan performa ini bertujuan agar model yang dibuat memiliki kemampuan yang lebih baik. Jika model digunakan pada kasus prediksi maka kemampuan prediksi dari model akan mendekati hasil aktualnya.
Pada  BPNN  pencarian  nilai  bobot  dan  bias  yang  sesuai  dapat  menggunakan  metode optimasi.  Salah  satu  metode  optimasi  yang  memiliki  performa  yang  baik  adalah  MEA.  MEA merupakan  metode  optimasi  yang  meniru  konsep  evolusi  berfikir  pada  manusia.  Kemampuan berfikir  manusia  akan  mengalami  evolusi  pada  tiap  generasinya.  Generasi-generasi  selanjutnya diharapkan menjadi semakin baik. Generasi-generasi lainnya akan meniru dan menjadikan generasi terbaik sebagai acuan dan akan melakukan pencarian untuk menjadi lebih baik.  Konsep tersebut yang mendasari dari adanya MEA.
Konsep  MEA  dapat  digambarkan  pada  gambar  2.  Terdapat  Individu  yang  terbentuk  dan pada masing-masing individu memiliki nilai fitness . Nilai fitness dihitung berdasarkan rumus berikut (Z. Wang et al ., 2019):
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐹𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 = 1 ∑ (𝑦 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 −   𝑦 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 ⁄
Keterangan  :  Y aktual =  nilai output aktual  berdasarkan  data  lapangan,  Y model =  nilai output pada model.
Nilai fitness yang  semakin  besar  menunjukkan  individu  tersebut  merupakan  individu  yang memiliki perfoma baik. Dari kumpulan dari individu  tersebut akan membentuk kelompok. Masing- masing kelompok akan memiliki local billboard . local billboard berisi kumpulan nilai individu yang diurutkan berdasarkan yang terbaik. individu dengan nilai paling tinggi pada suatu kelompok akan menjadi  kelompok  unggul.  Kumpulan  dari  individu  unggul  tiap  kelompoknya  akan  membentuk global billboard. global billboard akan mengurutkan individu unggul terbaik pada tiap  kelompok. Kelompok  dengan  nilai  individu  unggul  terbaik  akan  menjadi  kelompok  unggul  dan  kelompok dengan  nilai  individu  unggul  dibawahnya  akan  menjadi  kelompok  temporal.  Jika  terdapat kelompok temporal yang memiliki nilai lebih tinggi dari kelompok unggul maka kelompok tersebut akan  menggantikan  kelompok  tersebut  dan  berdasarkan  nilai  terbaik  tersebut  akan  dibentuk individu  dan  grup  baru  untuk  memenuhi  jumlah  kelompok.  Berdasarkan  konsep  tersebut  MEA memiliki beberapa hyperparameter yaitu Jumlah populasi individu, jumlah kelompok unggul, jumlah kelompok temporal, jumlah individu dalam satu kelompok, dan jumlah iterasi.
Gambar 2. Ilustrasi konsep MEA.
Langkah - langkah proses MEA adalah sebagai berikut : (1) Menentukan Hyperparamer pada MEA. (2) Membentuk individu unggul berdasarkan jumlah kelompok.(3) Membentuk individu baru berdasarkan  individu  unggul  pada  kelompok.  (4)  Membagi  kelompok  unggul  dan  kelompok temporal.  (5)  Menghitung fitness pada  masing-masing  individu  menggunakan  rumus  (8).  (6) Menentukan individu unggul pada tiap kelompok. (7) Pada masing-masing kelompok akan terjadi proses similar-taxis . Pada proses ini akan terjadi pencarian individu terbaik berdasarkan nilai fitness . Kumpulan nilai fitness akan menghasilkan local billboard . Jika terdapat individu memiliki nilai lebih tinggi dari pada individu unggul maka individu dengan nilai paling rendah pada local billboard akan dihapuskan dan akan dibentuk  individu baru berdasarkan individu unggul yang baru. Proses ini akan terus berulang sampai tidak ada perubahan pada individu unggul. Jika proses ini sudah berakhir maka kelompok dapat dikatakan sudah dewasa dan telah siap untuk proses selanjutnya. (8) Pada tahapan selanjutnya seluruh kelompok akan mengalami proses  disimilasi. Proses dissimilasi diawali dengan membentuk global billboard . kumpulan individu unggul  dari seluruh kelompok yang ada
akan diurutkan menjadi global billboard. Jika ada kelompok temporal yang memiliki nilai lebih tinggi dari  pada  kelompok  unggul  maka  kelompok  dengan  nilai  terendah  akan  dieliminasi.  Kelompok yang sudah dieliminasi  akan membentuk individu baru dan kelompok  baru berdasarkan individu unggul  pada  global  billboard  dan  akan  mengulang  proses similartaxis pada  kelompok  tersebut. Proses  dissimilasi  akan  berhenti  tidak  ada  lagi  perubahan  pada  jumlah  kelompok  unggul  dan kelompok temporal atau jumlah iterasi sudah terpenuhi. (9) Setelah semua proses berakhir, individu dengan nilai paling tinggi dari global billboard akan dipilih menjadi solusi terbaik.
Gambar 3. Flow Chart BPNN MEA
Gambar 3 menunjukkan langkah dari pembuatan model. Pada tahap awal kumpulan data akan  dipersiapkan  dimana  sebelumnya  data  sudah  melalui  pre-pemrosesan  data.    Setelah kumpulan  data  siap,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan hyperparamer pada  BPNN. Hyperparameter mencakup jumlah iterasi, jumlah node hidden layer dan learning rate. Bobot dan bias  selanjutnya  akan  ditentukan  menggunakan  metode  MEA.  Setelah  proses  MEA,  model selanjutnya akan diuji menggunakan data uji.

## Menghitung index performa
Index performa diperlukan untuk mengetahui kemampuan model dalam melakukan prediksi. Melalui perhitungan index performa akan diketahui model mana yang akan memiliki kemampuan prediksi terbaik. Index performa akan dibandingkan menggunakan mean square error (MSE), mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE), dan root mean square error (RSME). Perhitungan index performa dapat dilihat pada rumus berikut.
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝑦 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 −   𝑦 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑀𝐴𝐸 = ∑ |𝑦 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 −   𝑦 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 | 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑅𝑆𝑀𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝑦 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 −   𝑦 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑦 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙
| 𝑛 𝑖=1
𝑀𝐴𝑃𝐸 = √ ∑ |𝑦 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 − 𝑦 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 | 𝑛 𝑖=1 𝑛
Keterangan  :  Y aktual =  nilai output aktual  berdasarkan  data  lapangan,  Y model =  nilai output pada model.  n = jumlah data
Semakin  kecil  nilai  Index  performa  menunjukkan  model  tersebut  semakin  baik  dalam  melakukan prediksi terhadap nilai aktualnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pemodelan berlangsung menjadi 2 tahapan yaitu pelatihan dan pengujian. Tahapan pelatihan  dilakukan  dengan  memasukkan  data  latih.  Setelah  melalui  proses  pelatihan  data selanjutnya  akan  diuji  menggunakan  data  uji.  Setelah  melalui  proses  uji  coba  didapatkan hyperparameter terbaik  dari  masing-masing  model  yaitu  BPNN  MEA,  BPNN  GA  dan  BPNN. Hyperparameter hasil uji coba dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Tabel Hyperparameter BPNN, MEA dan GA
Model Hyperparameter Nilai MEA Jumlah populasi 400 Jumlah kelompok Unggul 10 Jumlah kelompok Temporal 10 Jumlah iterasi 20 GA Jumlah populasi 400 Mutation rate 0,25 Crossover rate 0,01 Jumlah iterasi 50 BPNN Jumlah node hidden layer 6 Learning rate 0,001 Jumlah iterasi 100
Model BPNN MEA akan melalui proses mencapai konvergensi melalui tahapan similartaxis dan dissimilasi.  Proses  ini  akan  berulang  sampai  didapatkan  individu  terbaik yang  memiliki  nilai  paling tinggi dibandingkan dengan seluruh individu yang ada pada algoritma MEA. Proses similartaxis dan dissimilasi dapat diperlihatkan pada gambar 4 dan gambar 5.
Gambar  4  menunjukkan  proses  similartaxis  pada  BPNN  -  MEA.  Gambar  4(a)menunjukkan proses similartaxis pada kelompok unggul dan gambar  4(b) menunjukkan proses pada kelompok temporal. Pada proses similartaxis akan ada perubahan nilai fitness dan akan berhenti apabila tidak ada  perubahan  pada  nilai.    Pada  gambar  4(a)  terlihat  pada  semua  sub  kelompok  terjadi perubahan  nilai  individu  unggul  untuk  mencapai  kedewasaan.  Pada  kelompok  unggul  tercapai individu tertinggi mendapatkan fitness 0,1. Pada gambar 4(b) semua sub kelompok juga mengalami proses kedewasaan sampai dan mendapatkan nilai fitness tertinggi pada kelompok ini adalah 0,1. Pada tahapan dissimilasi kelompok temporal yang memiliki nilai tinggi seperti pada kelompok S1, S9 dan  S8  akan  bergabung  dengan  kelompok  unggul.  Sedangkan  dari  keseluruhan  sub  kelompok dengan  nilai  terendah  seperti  pada  S2  kelompok  temporal  dan  S5  kelompok  unggul  akan  di eliminasi.
Gambar 5 menunjukkan proses similartaxis setelah dilakukan proses dissimilasi. Pada kumpulan kelompok temporal terdapat 2 sub kelompok baru yaitu S8 dan S9 . Sub kelompok S8 dan S9 akan mengulangi proses similartaxis sampai mencapai kedewasaan. Berdasarkan hasil akhir dari proses
MEA terdapat individu dengan nilai tertinggi adalah 0,11. Individu ini yang akan digunakan sebagai parameter pada BPNN.
Gambar  6  menunjukkan  perbandingan  keluaran  model  terhadap  keluaran  aktual.  Data keluaran  aktual  didapatkan  dari  20%  dari  keseluruhan  data  yang  digunakan.  Jumlah  data  yang digunakan untuk pengujian adalah sebanyak 120 data. Berdasarkan gambar 6 didapatkan BPNN MEA lebih mendekati data keluaran dibandingkan dengan BPNN GA dan BPNN. BPNN MEA memiliki akurasi tertinggi jika dibandingkan dengan BPNN GA dan BPNN pada penelitian ini.
(a) (b)
Gambar 4. (a) Proses Similartaxis pada kelompok unggul, (b) Proses Similartaxis pada kelompok temporal
(a) (b)
Gambar 5. (a)  Proses Similartaxis pada  kelompok  unggul  setelah  proses  dissmilasi,  (b)  Proses Similartaxis pada kelompok temporal setelah proses dissmilasi
Tabel 3 menunjukkan index performa dari masing – masing model. Nilai MSE, RSME, MAE dan MAPE yang terbaik adalah nilai yang paling kecil.  Berdasarkan tabel 2, performa terbaik berturut turut dari yang terbaik adalah BPNN MEA, BPNN GA dan BPNN. BPNN MEA memiliki performa MSE 40,92,  RSME  6,39,  MAE  6,51    dan  MAPE  20,29.  Hal  ini  membuktikan  BPNN  dapat  ditingkatkan performanya melalui penambahan algoritma optimasi. Performa BPNN MEA dan BPNN GA berada diatas performa BPNN.
Berdasarkan penelitian sebelumnya (Chen et al ., 2020; Liu et al ., 2015; W. Wang et al ., 2018; Z. Wang et al ., 2019) BPNN dapat ditingkatkan akurasinya melalui penambahan algoritma optimasi. Pada hasil penelitian ini membuktikan BPNN memiliki performa dibawah BPNN GA dan BPNN MEA. Performa  terbaik  ada  pada  BPNN  MEA.  hal  ini  membuktikan  metode  optimasi  MEA  dapat mengungguli GA.
GA  merupakan  metode  optimasi  dengan  banyak  faktor random seperti  pada  proses pembentukan  individu,  Mutasi, Crossover dan  proses  pemilihan  parent  (W.  Wang et  al .,  2018). Sedangkan pada MEA faktor random hanya pada proses pembentukan individu. Faktor random akan membuat metode optimasi sulit dan lama dalam mencapai konvergensi.
MEA  dapat  memiliki  performa  terbaik  disebabkan  karena  MEA  mampu  untuk  mengolah banyak individu (parameter solusi) dalam satu waktu (Qiu & Xie, 2009; Sakharov et al ., 2015; Xu et al ., 2018). Berbeda dengan metode optimasi lainnya yang hanya berfokus pada beberapa individu. Karena banyak individu yang dapat diolah maka MEA mampu untuk mencari  solusi terbaik dengan cepat.  Masalah  dengan  banyak  global  minimal  /  maksimal  palsu  dapat  diketahui  dan  tidak terjebak.
(a)
(b) (c)
Gambar 6. (a) Grafik keluaran BPNN MEA dibandingkan dengan keluaran aktual. (b) Grafik keluaran BPNN  GA  dibandingkan  dengan  keluaran  aktual.  (c)  Grafik  keluaran  BPNN dibandingkan dengan keluaran aktual.
Tabel 3. Index performa BPNN MEA, BPNN GA  dan BPNN
Model Index performa Nilai BPNN MAE MSE 40,92 RSME 6,39 MAE 6,51 MAPE 20,29 BPNN GA MSE 69,94 RSME 8,36 MAE 9,66 MAPE 25,91 BPNN MSE 74,44 RSME 12,20 MAE 10,55 MAPE 25,17

## KESIMPULAN
Melalui  penelitian  ini  model  pemberian  pakan  menggunakna  model  BPNN  -  MEA menghasilkan  performa  terbaik  jika  dibandingkan  dengan  BPNN  GA  dan  BPNN.  BPNN  dapat ditingkatkan  performanya  melalui  penambahan  algoritma  optimasi  seperti  MEA  dan  GA.  Model dibuat berdasarkan data masukan berupa Jumlah udang, berat udang, umur udang, DO, PH, Suhu dan Salinitas. Data yang digunakan adalah data yang dapat dari tambak udang milik MSTP UNDIP. BPNN MEA memiliki index performa terbaik dengan nilai MSE 40,92, RSME 6,39, MAE 6,51  dan MAPE 20,29.  Pada  penelitian  kedepannya  perlu  dibandingkan  performa  dari  model  ini  dengan  model lainnya seperti RNN dan  metode Deep Learning lainnya. Model juga bisa dibandingkan dengan algoritma lainnya seperti Particle Swamp Optimization dan Ant colony .

## DAFTAR PUSTAKA
Adegboye,  M.A., Aibinu, A.M., Kolo, J.G., Aliyu, I., Folorunso, T.A. &  Lee,  S.H. (2020). Incorporating Intelligence  in  Fish  Feeding  System  for  Dispensing  Feed  Based  on  Fish  Feeding  Intensity. IEEE Journals & Magazine , 8, 91948 – 91960. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2994442 Ariadi, H., Wafi, A. & Supriatna. (2020). Water Quality Relationship with FCR Value in Intensive Shrimp Culture  of  Vannamei  ( Litopenaeus  vanname i). Jurnal  Ilmu  Perikanan ,  11(1),  44 – 50.  doi: 10.35316/jsapi.v11i1.653
Bardera,  G.,  Owen,  M.A.G.,  Façanha,  F.N.,  Alcaraz-calero,  J.M.,  Alexander,  M.E.  &  Sloman,  K.A. (2021). The influence of density and dominance on Pacific white shrimp ( Litopenaeus vannamei ) feeding behaviour. Aquaculture , 531, p.735949. doi: 10.1016/j.aquaculture.2020.735949 Bardera, G., Owen, M.A.G., Pountney, D., Alexander, M.E. & Sloman, K.A. (2019). The effect of short- term  feed-deprivation  and  moult  status  on  feeding  behaviour  of  the  Pacific  white  shrimp (Litopenaeus vannamei). Aquaculture , 511 , 734222. doi: 10.1016/j.aquaculture.2019.734222 Chen, L., Yang, X., Sun, C., Wang, Y., Xu, D. & Zhou, C. (2020). Feed intake prediction model for group fish  using  the  MEA-BP  neural  network  in  intensive  aquaculture. Information  Processing  in Agriculture , 7(2), 261 – 271. doi: 10.1016/j.inpa.2019.09.001 Estevão, M., Melo, S. De, Shizuo, M., Luiz, J., Mouriño, P., Augusto, B., Carciofi, M. & Moreira, H. (2020). Empirical modeling of feed conversion in Pacific white shrimp ( Litopenaeus vanname i) growth.
Ecological Modelling , 437, p.109291. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2020.109291 Li,  C.,  Li,  Z.,  Wu,  J.,  Zhu,  L.  &  Yue,  J.  (2018).  A  hybrid  model  for  dissolved  oxygen  prediction  in aquaculture based on multi-scale features. Information Processing in Agriculture , 5 (1), 11 – 20. doi: 10.1016/j.inpa.2017.11.002
Li,  D.,  Wang,  Z.,  Wu,  S.,  Miao,  Z.  &  Du,  L.  (2020).  Automatic  recognition  methods  of  fish  feeding behavior in aquaculture : A review. Aquaculture , 528, 735508. doi: 10.1016/j.aquaculture.2020. 735508
Liu, H., Tian, H., Liang, X. & Li, Y. (2015). New wind speed forecasting approaches using fast ensemble empirical model decomposition, genetic algorithm, Mind Evolutionary Algorithm and Artificial Neural Networks. Renewable Energy , 83, 1066 – 1075. doi: 10.1016/j.renene.2015.06.004 Liu, H., Yang, R., Duan, Z. & Wu, H. (2020). Artificial Intelligence — Article A Hybrid Neural Network Model  for  Marine  Dissolved  Oxygen  Concentrations  Time-Series  Forecasting  Based  on  Multi- Factor  Analysis  and  a  Multi-Model  Ensemble. Engineering ,  7(2),  1751-1765.  doi:  10.1016/j.eng. 2020.10.023
Mansyur,  A.,  Mangampa,  M.,  Suryanto  Suwoyo,  H.,  Pantjara,  B.  &  Syah,  R.  (Eds.).  (2014). Strategi pengelolaan  pakan  pada  budidaya  udang  vaname (3rd  ed.).  Balai  Penelitian  dan Pengembangan Budidaya Air Payau.
Navghan,  M.,  Kumar,  N.  R.,  Delhi,  N.  &  Prakash,  S.  (2015).  Economics  of  shrimp  aquaculture  and factors associated with shrimp aquaculture in Navsari District of Gujarat , India. Eco. Env. & Cons ,
21 (4), 247 – 253.
Qiu,  Y.  &  Xie,  K.  (2009).  A  new  mind  evolutionary  algorithm  based  on  information  entropy. Proceedings - 2009 International Conference on Computer Engineering and Technology, 1 , 191 – 194. doi: 10.1109/ICCET.2009.43
Reis, J., Novriadi, R., Swanepoel, A., Jingping, G., Rhodes, M. & Davis, D.A. (2020). Optimizing feed automation : improving timer-feeders and on demand systems in semi-intensive pond culture of shrimp Litopenaeus vannamei. Aquaculture , 519, 734759. doi: 10.1016/j.aquaculture.2019.734759 Sakharov, Karpenko, & Velisevich. (2015). Multi-memetic Mind Evolutionary Computation Algorithm for  Loosely  Coupled  Systems  of  Desktop  Computers. Science  and  Education  of  the  Bauman MSTU , 10, 438 – 452. doi: 10.7463/1015.0814435 Sitompul, T.K., Sahara, & Anggraeni, L. (2018). THE EFFECTS OF TRADE FACILITATION ON INDONESIAN FISHERIES EXPORT. Jurnal Managemen dan Agribisnis , 15 (3), 230 – 238. doi: 10.17358/jma.15.3.230 Ullman, C., Rhodes, M.A. & Davis, D.A. (2019). Feed management and the use of automatic feeders in the pond production of Paci fi c white shrimp Litopenaeus vannamei . Aquaculture , 498, 44 – 49. doi: 10.1016/j.aquaculture.2018.08.040
Ulumiah, M., Lamid, M., Soepranianondo, K. & Al-arif, M.A. (2020). Manajemen Pakan dan Analisis Usaha  Budidaya  Udang  Vaname  ( Litopanaeus  vannamei )  Pada  Lokasi  yang  Berbeda  di Kabupaten Bangkalan dan Kabupaten Sidoarjo Feed Management and Analysis of Vannamei Shrimp ( Litopanaeus vannamei ) Culture at Different Location. Journal of Aquaculture and Fish Health , 9 , 95 – 103. doi: 10.20473/jafh.v9i2.15783
Wang,  W.,  Tang,  R.,  Li,  C.,  Liu,  P.  &  Luo,  L.  (2018).  A  BP  neural  network  model  optimized  by  Mind Evolutionary Algorithm for predicting the ocean wave heights. Ocean Engineering , 162, 98 – 107. doi: 10.1016/j.oceaneng.2018.04.039
Wang, Z., Ma, G., Gong, D., Sun, J. & Zhang, D. (2019). Application of Mind Evolutionary Algorithm and Artificial Strip Rolling Process. Neural Processing Letters . doi: 10.1007/s11063-019-10021-z Wu, J., Li, Z., Zhu, L., Li, G., Niu, B. & Peng, F. (2018). Optimized BP neural network for Dissolved Oxygen prediction. IFAC-PapersOnLine , 51(17), 596 – 601. doi: 10.1016/j.ifacol.2018.08.132
Xu, L., Du, X. & Wang, B. (2018). Short-Term Traffic Flow Prediction Model of Wavelet Neural Network Based on Mind Evolutionary Algorithm. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence , 32(12), 1 – 14. doi: 10.1142/S0218001418500416 Zhou, C. (2017). Intelligent feeding control methods in aquaculture with an emphasis on fish : a review. Reviews in Aquaculture , 10(4), 975-993. doi: 10.1111/raq.12218
Zhou, C., Lin, K., Xu, D., Chen, L., Guo, Q. & Sun, C. (2018). Near infrared computer vision and neuro- fuzzy model-based feeding decision system for fi sh in aquaculture. Computers and Electronics in Agriculture , 146 , 114 – 124. doi: 10.1016/j.compag.2018.02.006