ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017

## PREDIKSI HARGA KOMODITI JAGUNG MENGGUNAKAN K-NN DAN PARTICLE SWARM OPTIMAZATION SEBAGAI FITUR SELEKSI
Mohamad Efendi Lasulika fendilasulika123@gmail.com Program Studi Teknik Informatika, Universitas Ichsan Gorontalo

## Abstrak
Jagung  merupakan  komponen  makanan  utama  di  dunia,  terutama  di  daerah  tropis. Ketidaktetapan  harga  produk  pertanian  akan  mengakibatkan  ikut  turun  naiknya  pendapatan  yang diterima  oleh  petani  dari  hasil  produksi  pertanian  mereka.  Salah  satu  upaya  untuk  mengantisipasi terjadinya  ketidaktetapan  harga  adalah  dengan  melakukan  peramalan  harga.  Peramalan  harga dimaksudkan  untuk  melakukan  prakiraan/prediksi  harga  masa  depan  dalam  kurun  waktu  tertentu, dengan hasil keluaran berupa harga masa depan.Metode K-NN dapat digunakan untuk memprediksi harga komoditi. Hasil eksperiment yang telah dilakukan peneliti menunjukkan bahwa algoritma K-NN berbasis Particle  Swarm  Optimazation lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma  K-NN  tanpa  fitur seleksi. Berdasarkan hasil penelitian nilai RMSE terendah terdapat pada K- Nearest Neighbor berbasis Particle  Swarm  Optimazation untuk  data  jagung  dengan  variabel  periode  4  parameter  k  7  nilai population 5 Max Of Generation 40 dengan nilai RMSE 0,06
Kata Kunci: Time Series , K- Nearest Neighbor , Particle Swarm Optimazation

## 1. Pendahuluan
Kebutuhan  akan  komoditas  jagung  untuk  bahan  pangan,  bahan  pakan  serta  bahan  baku industri  terus  meningkat.  Semakin  meningkatnya  volume  impor  jagung  cukup  beralasan  mengingat harga jagung impor relative rendah dibandingkan harga jagung di pasar domestik, disertai terjaminnya kualitas produk, di sisi lain pertumbuhan produksi jagung indonesia masih agak lamban akibat masih rendahnya  tingkat  produktivitas  dan  areal  pertanaman  sehingga  menyebabkan  terjadinya ketidakseimbangan antara produksi dan permintaan dalam negeri. Mencermati perkembangan harga internasional dan dalam upaya meningkatkan daya saing jagung di pasar domestik maupun pasar luar negeri, pemerintah perlu  menerapkan strategi kebijakan perdagangan yang efektif, sehingga mampu mewujudkan  ketersediaan  pasokan  komoditas  jagung  dan  pengamanan  harga  jagung  di  tingkat petani.  Banyaknya  produksi  jagung  yang  diperdagangkan  di  pasar  dunia  dan    kecenderungan menurunnya  harga  jagung  di  pasar  dunia  menuntut  kebijakan  pemerintah  yang  seksama  dalam mengendalikan stabilisasi harga jagung domestik [1].
Di  sektor  pertanian,  setiap  aktivitas  proses  produksi  selalu  dihadapkan  dengan  situasi  resiko ( risk ) dan ketidakpastian (uncertainty) . Sumber ketidakpastian yang penting di sektor pertanian adalah ketidaktetapan  hasil  pertanian  dan  harga.  Ketidaktetapan  harga  produk  pertanian  akan mengakibatkan ikut turun naiknya pendapatan yang diterima oleh petani dari hasil produksi pertanian mereka.  Hal  ini  mengakibatkan  semakin  tingginya  resiko  yang  diterima oleh  para  pelaku usaha  tani ketika  berinvestasi  pada  sektor pertanian,  pentingnya  sektor  pertanian  sebagai  pemasok kebutuhan pangan  penduduk  inilah  yang  mengakibatkan  pemerintah  di  banyak  negara  melakukan  stabilisasi harga produk pertanian untuk meminimalikan terjadinya ketidaktetapan harga produk pertanian [2].
Salah  satu  upaya  untuk  mengantisipasi  terjadinya  fluktuasi  harga  adalah  dengan  melakukan peramalan  harga.  Peramalan  harga  dimaksudkan  untuk  melakukan  prakiraan/prediksi  harga  masa depan  dalam  kurun  waktu  tertentu,  dengan  hasil  keluaran  berupa  harga  masa  depan.  Peramalan harga ditujukan untuk mendapatkan gambaran tentang keadaan yang akan terjadi di masa yang akan datang agar dapat digunakan untuk melakukan pengambilan keputusan terkait, guna meminimalisasi resiko dan memaksimalkan potensi keuntungan yang dapat diraih.  Peramalan merupakan pendugaan akan  suatu  hal  dimasa  yang  akan  datang,  kebutuhan  peramalan  timbul  karena  adanya  jeda  waktu antara  satu  hal  atau  peristiwa  dengan  kebutuhan  mendatang.  Adapun  permasalahan  yang  dihadapi yaitu  sulitnya  memprediksi  harga  jagung  yang  berubah-ubah  setiap  minggunya,  dan  padapenelitian yang dilakukan oleh Anto [3] menggunakan model Backpropagation Neural Network berbasis Forward Selection masih  menghasilkan  nilai  RMSE  yang  besar,  pada  penelitian  ini  menunjukan  bahwa Penentuan nilai parameter yang digunakan pada backpropagation neural network sangat berpengaruh pada  rmse  yang dihasilkan.  Adapun tujuan  penelitian  ini adalah  Penerapan Metode  K-NN  dan  PSO
agar  dapat  menghasilkan  nilai  error  yang  lebih  kecil  sehingga  memudahkan  untuk  prediksi  harga komoditi jagung setiap minggunya

## 2.  Metode Penelitian

## 2.1  Data Mining
Data  mining  sebagai  proses  untuk  mendapatkan  informasi  yang  berguna  dari  gudang  basis data yang besar. Salah satu teknik yang dibuat dalam data mining adalah bagaimana menelusuri data yang  ada  untuk  membangun  sebuah  model,  kemudian  menggunakan  model  tersebut  agar  dapat mengenali pola data yang lain yang tidak berada dalam basis data yang tersimpan [4].
2.2  Time Series
Time series adalah suatu rangkaian atau seri dari nilai-nilai suatu variable atau hasil observasi, dalam  hal  ini  adalah  nilai  indeks  harga  saham  dalam  janga  waktu  yang  berurutan  [5].  Metode  time series adalah metode peramalan dengan menggunakan analisa pola hubungan antara  variabel yang akan diperkiran dengan variabel waktu atau analisis time series .

## 2.3  K-Nearest Neighbor
Algoritma  K-NN  merupakan  metode  Algoritma supervised  learning yang  tujuannya  untuk mendapatkan pola baru sedangkan unsupervised learning tujuannya untuk mendapatkan pola dalam sebuah  data  [6].Prinsip  kerja  K- Nearest  Neighbor (K-NN)  adalah mencari  jarak  terdekat antara data yang akan dievaluasi dengan K tetangga ( neighbor ) terdekatnya dalam data pelatihan. Data training diproyeksikan ke ruang berdimensi banyak, yang mana masing-masing dimensi menjelaskan fitur dari data  [7].Dalam  melakukan  prediksi  harga  komoditi  jagung  dengan  menggunakan  algoritma  KNN digunakan model sebagai berikut :
𝐷 =   √(𝑥 1 −   𝑦 1 ) 2 + (𝑥 2 −   𝑦 2 ) 2 Keterangan: x = sampel data y = data uji D = Jarak Dengan  D  adalah  jarak  antara  titik  pada  data training x  dan  titik  data testing y  yang    akan diklasifikasi, dimana x=x1,x2,…,xi dan y=y1,y2,…,yi dan I merepresentasikan nilai  atribut serta n merupakan dimensi atribut.
Langkah-langkah untuk menghitung metode Algoritma K- Nearest Neighbor [8]:
a.  Tentukan jumlah K = Jumlah tetangga terdekat.
b.  Hitung jarak antara data baru dengn semua data training
c.  Urutkan jarak tersebut dan tetapkan tetangga terdekat berdasarkan jarak minimu ke-K d.  Periksa kelas dari tetangga terdekat
e.  Gunakan mayoritas sederhana dari kelas tetangga terdekat sebagai nilai prediksi data baru

## 2.4 Feature Selection
Feature selection (pemilihan fitur) adalah sebuah proses yang biasa digunakan dalam machine learning dimana  sekumpulan  dari  fitur  yang  dimiliki  oleh  data  digunakan  untuk  pembelajaran algoritma.
2.5 Particle Swarm Optimazion
Particle swarm optimization , disingkat sebagai PSO, didasarkan pada perilaku sebuah kawanan serangga, seperti semut, rayap, lebah atau burung. Algoritma PSO meniru perilaku sosial organisme ini  [9].Pencarian  solusi  optimal  dalam  PSO  akan  dilakukan  sampai  semua  partikel  memiliki  skema solusi yang sama atau ketika iterasi tertinggi telah tercapai. Velocity pada metode PSO dituliskan sebagai berikut:
vi,d = w * vi,d + c1 * R * (pbesti,d - xi,d) + v c2 * R * (gbestd - xi,d) dan pehitungan posisinya : xid = xi,d + vi,d dimana :
Vi, d = Kecepatan partikel ke-i pada iterasi ke-i
w = Bobot inersia
c1, c2 = Konstanta akeselerasi ( learning rate )
R
= Bilangan random (0-1)
xi, d
= Posisi saat ini dari partikel ke-i pada iterasi ke-i
pbesti = Posisi terbaik sebelumnya dari partikel ke-i
(1)
(2)
(3)
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017
gbestd = Partikel terbaik diantara semua partikel dalam satu koloni
n = Jumlah partikel dalam koloni d = Dimensi
langkah - langkahalgoritma PSO: a.  Atur parameter 𝑋 b.  untuk setiap 𝑥 𝑖 ∈ 𝑋 c.  evaluasi fitness dengan menggunakan posisi 𝑥 𝑖 (𝑡)dan fungsi fitness 𝑓 d.  bandingkan fitness 𝑥 𝑖 dengan fitness yang terbaik; jika 𝑓(𝑥 𝑖 (𝑡)) > 𝑓(𝑃 𝑖𝑏𝑒𝑠𝑡 ), Kemudian
𝑃 𝑖𝑏𝑒𝑠𝑡 = 𝑥 𝑖 (𝑡)dan 𝑓(𝑃 𝑖𝑏𝑒𝑠𝑡 ) = 𝑓(𝑥 𝑖 (𝑡)) e.  bandingkan fitness 𝑥 𝑖 dengan global fitness terbaik sehingga: Jika
𝑓(𝑥 𝑖 (𝑡)) > 𝑓(𝑔 𝑏𝑒𝑠𝑡 ), maka𝑔 𝑏𝑒𝑠𝑡 = 𝑥 𝑖 (𝑡)dan 𝑓(𝑔 𝑏𝑒𝑠𝑡 ) =  𝑓(𝑥 𝑖 (𝑡)) f.   hitung kecepatan pada saat berikutnya 𝑥 𝑖 menurut 𝑣 𝑖 (𝑡 + 1) = 𝑊. 𝑣 𝑖 (𝑡) + 𝑐 1 𝜓 1 (𝑃 𝑖𝑏𝑒𝑠𝑡 − 𝑥 𝑖 (𝑡)) + 𝑐 2 𝜓 2 (𝑔 𝑖𝑏𝑒𝑠𝑡 − 𝑥 𝑖 (𝑡)) g.  pindahkan 𝑥 𝑖 ke posisi baru menggunakan persamaan 𝑥 𝑖 (𝑡 + 1) = 𝑥 𝑖 (𝑡) + 𝑣 𝑖 (𝑡 + 1) h.  lanjutkan ke langkah 2 sampai kriteria berhenti.

## 2.6  K- Fold Cross Validation
K-fold cross validation merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengetahui rata- rata  keberhasilan  dari  suatu  sistem  dengan  cara  melakukan  perulangan  dengan  mengacak  atribut masukan  sehingga  sistem  tersebut  teruji  untuk  beberapa  atribut  input  yang  acak. K-Fold  Cross Validation merupakan teknik validasi yang membagi data ke dalam k bagian dan kemudian masing- masing bagian akan dilakukan proses klasifikasi.

## 2.7  Data penelitian
Sumber  data  pada  penelitian  ini  diambil  dari  data  set  Badan  Pengawasan  Perdagangan Berjangka Komoditi (BAPPEBTI). Data yang diperoleh adalah data harian time series univariate , data tersebut  berupa  data  harga  komoditi  jagung/kg  dari  tahun  2010-2015  dengan  jumlah  record  1435. Data tersebut untuk hari sabtu dan minggu tidak terjadi transaksi serta tanggal merah setiap tahunnya kosong  dan  terdiri  dari  variabel  harga. Preprocessing data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini menggunakan  normalisasi data.  Normalisasi data  digunakan  untuk mengelompokkan  data  ke dalam skala atau jangkauan tertentu sehingga mempermudah dalam mengolah data. Data yang ada masih berupa  univariate,  sehingga  perlu  di  ubah  lagi  menjadi  multivariate,  sehingga  menjadi  beberapa variabel independent .Pada  tahap  evaluasi  ini,  nilai  yang  dihasilkan  dari  pengujian  berupa  nilai Root Mean Square Error (RMSE), nilai RMSE yang kecil menunjukkan hasil akurasi prediksi yang terbaik. Rumus RMSE dipresentasikan dengan persamaan :
𝐑𝐌𝐒𝐄 = √ ∑ (𝐗 𝐭 −𝐅 𝐭 ) 𝟐 𝒏 𝒕=𝒍 𝒏 ……………………… ..
Xt = nilai aktual pada periode ke t Ft = nilai peramalan pada periode ke t Xt-Ft = nilai kesalahan (error) pada periode ke t N = jumlah data

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Pengolahan Data
Proses  awal  sebelum  dilakukan  pengujian  menggunakan  metode  K-NN  dan  PSO  yaitu  tahap Preprocessing. Tahap preprocessing data yang digunakan pada penilitian ini adalah normalisasi data.
Tabel 1. Hasil Normalisasi Minggu Harga Minggu Ke 1 0,106584886 Minggu Ke 2 0,100104155 Minggu Ke 3 0,093739151 Minggu Ke 4 0,092697604 Minggu Ke 5 0,091308876 Minggu Ke 6 0,091771786 (4)
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017
…….. … …… Minggu Ke 305 0,037032751

## 3.2 Hasil Pengujian K-NN
Hasil  dari  semua  percobaaan  yang  telah  dilakukan  untuk  menentukan  model  terbaik  dari  K- Nearest  Neighbor,  dari  periode  1-8  periode  dimana  uji  coba  dilakukan  dengan  nilai K-Fold  cross validation =  10,  serta  menentukan  nilai  dari  Parameter  K  antara  1,3,5  dan  7.  Berikut  adalah rangkuman dari hasil uji coba model terbaik dari pada setiap periodenya.
Tabel 2 Hasil Pengujian K-NN Periode K- Fold Cros Validation Parameter k RMSE 1 10 7 0,07 2 10 7 0,069 3 10 7 0,069 4 10 7 0,067 5 10 7 0,074 6 10 7 0,073 7 10 7 0,073 8 10 7 0,072

## 3.3 Hasil Pengujian K-NN dan PSO
Setelah  didapatkan  nilai  RMSE  terendah  dari  model  K-NN  selanjutnya  dilakukan  pengujian menggunakan KNN berbasis Particle Swarm Optimazation . Dari hasil pengujian tersebut didapatkan nilai RMSE terendah yaitu 0,06.
Tabel 3. Hasil Pengujian K-NN dan PSO
Popu lasi Max of Genaration Bobot Inersia Bobot Local best Bobot Global Best RMSE 5 10 1,0 1,0 1,0 0,065 5 20 1,0 1,0 1,0 0,063 5 30 1,0 1,0 1,0 0,061 5 40 1,0 1,0 1,0 0,06 5 50 1,0 1,0 1,0 0,061

## 3.4 Evaluasi Metode
Dari  hasil  percobaan  yang  dilakukan  didapatkan  model  terbaik  nilai  Parameter  K  7  pada algoritma K-NN dan populasi 5, nilai max of generation 40, bobot inersia 1,0 local best 1,0 dan gbest 1,0 pada PSO, diperoleh error terkecil senilai 0,06.
0.07 0.069 0.069 0.06 0.074 0.073 0.073 0.072 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 1 2 3 4 5 6 7 8 RMSE PERIODE MODEL TERBAIK  MENGGUNAKAN K-NN DAN PSO
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017

## 3.5 Hasil Prediksi Harga Jagung
Setelah  mendapatkan model  terbaik  yang didapatkan  dari  eksperiment  yang  telah dilakukan oleh  peneliti  selanjutnya  mengimplementasikan  data  set  sebanyak  4  record  untuk  prediksi  harga komoditi jagung selama 4 minggu ke depan.
Gambar 2. Hasil Prediksi Harga Jagung
Berdasarkan Gambar di atas dapat dilihat prediksi kisaran harga jagung untuk empat minggu kedepan bulan  januari  tahun  2016.  Dari  hasil  prediksi  yang  dilakukan  peneliti,    maka  apabila  dibandingkan dengan hasil komoditi harga jagung yang di dapatkan dari Bappebti untuk harga  empat minggunya di bulan januari tahun 2016, dapat dilihat pada gambar berikut ini :

## Gambar 5. Perbandingan Hasil Prediksi dan Hasil Bappebti
Dari    gambar  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  hasil  prediksi  harga  komoditi  jagung  tidak  berbeda  jauh dengan  harga  jagung  dari  Bappebti    dengan  tingkat  keakuratan  yang  didaptkan  dari  metode  dalam memprediksi  yaitu  sebesar  98,7  %,  dan  perbedaan  selisihnya  sekitar  1,3  %.  Prediksi  harga  jagung selama empat minggu pada tahun 2016 berkisar Rp. 1600 hingga Rp. 1900 per kilogram. Kisaran ini hampir sama dengan harga jagung dari Bappebti  yaitu sekitar Rp 1700 per kilogram.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Dengan  menambahkan  fitur  seleksi  pada  algoritma  K-NN  dapat  meningkatkan  kinerja  dari algoritma  tersebut,  dari  hasil  yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa  Algoritma  K-NN  berbasis Particle  Swarm  Optimazation lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma  K-NN  tanpa  fitur  seleksi. Penentuan  nilai  parameter  K  yang  digunakan  pada  K-NN  sangat  berpengaruh  pada  RMSE  yang dihasilkan dengan nilai RMSE 0,06 dan tingkat keakuratan metode dalam memprediksi sebesar 98,7 %.Perbandingan harga antara hasil prediksi tidak berbeda jauh dengan harga komoditi yaitu berkisar Rp. 1600  hingga Rp. 1900 per kilogram sementara hasil komoditi sekitar Rp. 1700 perkilogram.
Saran  pada  tahap  peneitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  pendekatan  komputasi  cerdas lainnya untuk melakukan prediksi harga komoditi jagung.

## Daftar Pustaka
[1].   Rachman Benny, Dinamika Harga dan Perdagangan Komoditas Jagung, Bogor. 2011 [2].   Simanungkalit  Jubelitor  Ferlando,  Sistem  pendukung  keputusan  berbasis  jaringan  saraf  tiruan untuk peramalan harga komoditas tanaman pangan. Yogyakarta, Jurnal Agritech, Vol. 33, No. 1 Februari 2013,
1400 1600 1800 2000 Minggu Ke 1 Minggu Ke 2 Minggu Ke 3 Minggu Ke 4 Prediksi Harga Komoditi Jagung Harga 1733 1625 1945 1723 1709 1714 1752 1759 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000 Minggu ke 1 Minggu ke 2 Minggu ke 3 Minggu ke 4 Hasil Prediksi Hasil Bappebti
[3].   Anto, Prediksi time series harga komoditi kakao dan jagung dengan Algoritma Backpropagation Neural Network berbasis Forward Selection, Semarang, 2013
[4].   Prasetyo  Eka,  Data  Mining  Konsep  dan  Aplikasi  Menggunakan  Matlab,  CV.  Andi  Offset, Yogyakarta, 2012
[5].   Yanti Novi, Penerapan Metode Neural Network dengan struktur Backpropagation untuk prediksi Stok Obat di Apotek, Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, ISSN : 1907-5022, 2011
[6].   Pandie S.Y. Emerensye, Implementasi Algoritma Data Mining K-Nearest Neighbor(K-NN) Dalam Pengambilan Keputusan Pengajuan Kredit, Seminar Nasional Sains dan Teknik, Kupang. 2012
[7].   R. N. Whidhiasih, N. A. Wahanani and Supriyanto, Klasifikasi buah belimbing berdasarkan citra red-greenblue menggunakan knn dan lda, Jurnal Penelitian Ilmu Komputer, System Embedded & Logic 1(1) : 29-35, 2013
[8].   Imandoust Bafandeh S, dkk, Application of K-Nearest Neighbor (KNN) Approach for Predicting Economic  Events : Theoretical  Background,  S.B  Imandoust  et  al.  Int.  Journal  of  Engineering Research and Applications. Vol. 3, Issue 5, 2013
[9].   Utami  nanik.  Aplikasi  Metode  iParticle  Swarm  Optimazationdalam Clustering (Studi  Kasus  : Penentuan Karakteristik Segmentasi Pasar Pulsa Di Surabaya Timur, Surabaya