ISSN (e): 2598-8069

## Prediksi Harga Sembako di DKI Jakarta Menggunakan Artificial Neural Network
KHOLIDAH SYADIAH 1 , YULISON HERRY CHRISNANTO 2 , GUNAWAN ABDILLAH NAMA 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas SI Universitas Jenderal Achmad Yani Jl. Terusan Sudirman, Cimahi Email : kholidahsyadiahif@gmail.com 1 , y.chrisnanto@gmail.com 2 , abi_zakiyy@gmail.com 3

## ABSTRAK
Indonesia merupakan salah satu negara berkembang yang pertumbuhan ekonominya stabil. Hal ini dapat dilihat dari data statistik yang dikeluarkan oleh Badan Pusat statistik nasional. Pertumbuhan ekonomi yang stabil tidak diimbangi dengan stabilnya harga komoditas sembako di Indonesia khususnya di provinsi DKI Jakarta. Kondisi tersebut terlihat dari harga komoditas sembako (Sembilan Bahan Pokok) yang bergerak fluktuatif. Kenaikan harga BBM, cuaca serta adanya hari-hari besar menjadi faktor umum yang mempengaruhi harga komoditas sembako. Akibatnya  harga  komoditas  sembako  tidak  dapat  ditentukan  karena  kondisi-kondisi  yang mempengaruhinya.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  model  komputasi  yang  dapat  memprediksi harga komoditas sembako di DKI Jakarta menggunakan metode yang memiliki akurasi yang baik.  Pada  penelitian  sebelumnya  pernah  dilakukan  penelitian  prediksi  harga  dengan komoditas yang berbeda menggunakan metode Artificial Neural Network dengan akurasi 78% hingga  86%.  Penelitian  ini  menghasilkan  Sistem  Prediksi  Harga  Sembako  di  DKI  Jakarta menggunakan  metode  Artificial  Neural  Network.  Dengan  hasil  terbaik  didapatkan  dengan parameter  learning  rate  0.01  dan  toleransi  error  0.01  dengan  maksimum  iterasi  500  yaitu akurasi sebesar 82% komoditas beras, 80% untuk komoditas Cabe dan 78% untuk komoditas bawang merah yang dihasilkan dari pengujian terhdap data uji.
Kata kunci: komoditas sembako; artificial neural network (ann); backpropagation.

## I. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara berkembang yang pertumbuhan ekonominya stabil. Hal ini dapat dilihat dari data statistik yang dikeluarkan oleh Badan Pusat statistik nasional yang menunjukkan  angka  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  yang  berada  pada  kisaran  angka  5 persen dalam kurun waktu 3 tahun terakhir yaitu tahun 2016 sebesar 4,88 persen,tahun 2016 sebesar 5,02 persen dan tahun 2018  sebesar 5,07 persen. Kondisi ini juga didukung dengan banyaknya  provinsi  di  Indonesia  yang  pertumbuhan  ekonominya  stabil  dan  cenderung melampaui angka nasional salah satunya Provinsi DKI Jakarta. Pada tahun 2016 sebesar 5,88 persen, tahun 2017 sebesar 5,85 persen dan tahun 2018 sebesar 6,22 persen.
Pertumbuhan ekonomi yang stabil tidak diimbangi dengan stabilnya harga komoditas sembako di  Indonesia  termasuk  di  provinsi  DKI  Jakarta.  Kondisi  tersebut  terlihat  dari  data  komoitas pangan  di  bank  data  DKI  Jakarta  yang  menunjukkan  harga  komoditas  sembako  (Sembilan Bahan Pokok) bergerak secara fluktuatif. Sembilan bahan pokok yaitu beras, telur ayam, daging ayam, daging sapi, bawang merah, cabai, minyak goreing, gula dan jagung. Diantara sembilan bahan pokok yang ada harga komoditas beras, cabai dan bawang merah memiliki harga yang paling  fluktiatif.  Untuk  komoditas  hasil  pertanian,  bahan  bakar  fosil  juga  mempengaruhi fluktuasi harga. Stok juga dapat mempengaruhi harga, stok yang rendah akan menyebabkan harga meningkat di pasar [1].
Pada penelitian sebelumnya telah dilakukan prediksi dengan subjek yang berbeda yaitu prediksi harga  ayam  dengan  menggunakan  metode  Backpropagation  [2].  Prediksi  harga  komoditas pertanian  menggunakan  hybrid  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  arsitektur  Elman  dengan Algortima  Genetika  menghasilkan  prediksi  harga  dengan  rata-rata  MAPE  training  sebesar 25,786 dan rata-rata MAPE testing 44,6772 dengan parameter algoritma genetika probabilitas cross-over (Pc) 0,6 dan 0,8, probabilitas mutasi (Pm) 0.1, ukuran populasi 50, dan generasi maksimum 500 [3].  Prediksi harga komsumen berdasarkan kelompok kesehatan menggunakan algoritma backpropagation dengan hasil terbaik yang didapat yaitu sebesar 92% dengan 12 lapisan  input,  70  lapisan  tersembunyi  dan  1  lapisan  keluaran  [4].  Pada  penelitian  ini  akan dibangun sebuah model komputasi yang dapat memprediksi harga komoditas sembako di DKI Jakarta  menggunakan  metode  Artificial  Neural  Network  (ANN).  Prediksi  dilakukan  dengan analisa data historis harian harga sembako dalam kurun waktu 3 tahun yaitu 2016-2018 serta faktor-faktor yang mempengaruhi harga komoditas sembako yang digunakan untuk data latih. Hasil keluaran dari penelitian ini berupa prediksi harga komoditas sembako.

## II. METODE
Backpropagation merupakan algoritma pelatihan terbimbing yang mempunyai banyak lapisan. Pada bckpropagation terdapat tahapan perbaikan bobot yang dilakukan dengan mengkoreksi kesalahan setiap layer dengan cara mundur atau backward.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  prediksi  harga  komoditas  sembako  pada  hari  ke  31  dengan menganalisa data historis harga sembako dan faktor yang mempengaruhi 30 hari sebelumnya. Sistem prediksi harga sembako ini mengahasilkan satu nilai yang merupakan hasil analisis data 30  hari  sebelumnya.  Nilai  keluaran  yang  dihasilkan  didenormalisasi  sehingga  menghasilkan prediksi  berupa  harga  komoditas  sembako.  Arsitektur  Artificial  Neural  Network  (ANN)  yang digunakan terdiri dari 150 neuron input layer, 2 hidden layer dengan jumlah neuron masing- masing 11 neuron dan 20 neuron, dan 1 output layer. Arsitektur Artificial Neural Network (ANN) sistem prediksi harga sembako dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur Sistem Prediksi Harga Sembako

## A. Perolahan Data
Pada penelitian sebelumnya telah dilakukan prediksi harga prediksi harga bahan pokok nasional jangka  pendek  menggunakan  ARIMA  dengan  hasil  rata-rata error  sebesar  2.22%[5].  Pada penelitian ini dilakukan prediksi harga sembako menggunakan Artificial Neural Network (ANN) menggunakan data harga komoditas sembako dan faktor yang mempengaruhinya. Data yang
digunakan adalah data harga komoditas sembako yang diperoleh dari bank data DKI Jakarta[6], data cuaca diperoleh dari data Badan Meteorologi Klimatalogi dan Geofisika (BMKG)[7]. Data cuaca yang diambil merupakan data cuaca dari daerah pemasok komoditas untuk DKI Jakarta. Data  cuaca  daerah  yang  diambil  untuk  masing-masing  komoditas  beras,  cabai  merah,  dan bawang merah secara berurutan yaitu daerah Jember, Brebes, dan Banyuwangi. Data harga BBM  dari  data  Badan  Pelaksana  Kegiatan  Usaha  Hulu  Minyak  dan  Gas  (BPMIGAS)[8]  dan pasokan komoditas didapat dari data Kementrian Perdagangan[9]. Data yang digunakan yiatu data harian dari tahun 2016 – 2018 dimana data yang didapat dibagi menjadi data latih dan data uji. Sehingga data diperoleh sebanyak 1096 x 4 faktor yang mempengaruhi = 4.384 data. Data yang digunakan sebagai data uji adalah 1065 hari dan 31 hari terakhir sebagai data uji. Setelah  itu  dilakukan cleaning  data  terlebih  dahulu  untuk  menghilangkan  data  yang  tidak digunakan. Selanjutnya dilakukan segmentasi data latih sebanyak 1065 secara overlap dimana antar dataset memiliki selisih 1 hari misalkan dataset ke- 1 yaitu data hari ke 1 – 30, dataset ke- 2 yaitu data hari ke 2 – 31 dan seterusnya hingga dataset ke- 1035 yaitu data hari ke 1035 - 1065, sehingga terbentuk dataset hasil segmentasi sebanyak 1035. Pada satu set data terdiri dari 5 variabel, sehingga banyaknya masukkan pada ANN adalah 5 variabel x 30 hari = 150 data  masukkan.  Kemudian  data  keluaran  berupa  harga  komoditas  sembako  yang  akan dikelaskan kedalam 3 kelas yaitu harga tinggi, harga stabil dan harga rendah. Kelas ini diambil berdasarkan nilai tengah dari harga tiap komoditas kenaikan dan turunya harga sebesar 10% dari nilai harga rata-rata tiap komoditas.

## B. Pra proses
Pada pra proses terdapat 3 tahap yaitu cleaning data, segmentasi dan normalisasi. Cleaning data  dilakukan  untuk  menghilangkan  data  yang  tidak  digunakan.  Lalu  masuk  ketahap segmentasi  dimana  data  diambil  secara overlap  dengan  selisih  antar  data  satu  hari.  Proses segmentasi diilustrasikan seperti pada Gambar 2. Setelah itu dilakukan normalisasi.

## Gambar 2. Segmentasi Data Secara Overlap
Normalisasi adalah proses mengubah data yang memiliki nilai yang sangat besar atau sangat kecil dan memiliki satuan yang berbeda. Normalisasi dilakukan menggunakan persamaan 1.
𝑍 = 𝑥−min() max() − min ()     Keterangan:
Z : hasil normalisasi
x  : nilai yang akan dinormalisasi min = nilai minimum data dalam kolom max = nilai maximum data dalam kolom.

## C. Proses Prediksi Harga Sembako
Proses  prediksi  harga  sembako  dimulai  dengan  tahap  pelatihan,  dimana  data  yang  telah tersegmentasi  dan  ternormalisasi  masuk  ke  proses  pelatihan  menggunakan  algoritma Backpropagation.  Dalam  algoritma  backpropagation  terdapat  3  tahapan  yaitu  feedforward untuk pelatihan data input, backpropagation untuk koreksi kesalahan disetiap layer dan terkahir perbaikan bobot. hasil pelatihan berupa bobot yang akan disimpan ke dalam database.
1) Tahapan Feedforward
Adapun tahapan feedforward yaitu:
a) Tiap neuron masukan menerima sinyal dan meneruskannya ke neuron-neuron dalam lapisan tersembunyi.
b) Hitung semua keluaran di neuron-neuron tersembunyi menggunakan persamaan 2.
𝑧 𝑛𝑒𝑡𝑗 =   𝑣 𝑗0 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑣 𝑗𝑖     Keterangan: 𝑉𝑗 0
= Bias pada lapisan masukan
𝑛
= Jumlah neuron masukan
𝑥 𝑖
= Data pada neuron ke-i
𝑣𝑗 𝑖 = Bobot dari neuron masukan ke-i menuju neuron tersembunyi ke-j
c) Kemudian  menerapkan  fungsi  aktivasi  untuk  menghitung  sinyal  hidden  layer menggunakan persamaan 3.
𝑧 𝑗 = 𝑓(𝑧 𝑛𝑒𝑡𝑗 )    

## 2) Tahapan Backward
a) menghitung faktor δ (error) unit keluaran berdasarkan error disetiap unit keluaran 𝑦𝑘 menggunakan persamaan 4.
𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑓′(𝑦 𝑛𝑒𝑡 𝑘 ) (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )(1 + 𝑦 𝑛𝑒𝑡𝑘 )(1 − 𝑦 𝑛𝑒𝑡𝑘 )  
Keterangan:
𝑡𝑘 = Pola target ke-k 𝑦𝑘
= Neuron keluaran ke-k
𝑓 ′( 𝑦𝑛𝑒𝑡𝑘 ) = Turunan dari keluaran pada neuron keluaran ke-k
b) Setelah itu, hitung delta bobot menggunakan persamaan 5.
   
Keterangan:
𝛼 = Laju pembelajaran
𝛿 𝑘 = Error pada neuron keluaran ke-k
𝑧 𝑗 = Keluaran yang telah diaktivasi pada lapisan tersembunyi ke-j.
3) Perbaikan Bobot
a) Lakukan perbaikan bobot dan bias menuju lapisan keluaran dengan menambahkan nilai bobot lama dengan delta bobotnya, dan nilai bias lama dan delta biasnya menggunakan persamaan 6 dan 7.
   𝑤 0𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 0𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 0𝑘   
Keterangan:
w_kj(baru)  = Bobot baru hasil perbaikan bobot dari neuron hidden layer ke-j menuju neuron keluaran ke-k
w_kj (lama)  = Bobot awal dari neuron hidden layer ke-j menuju neuron keluaran ke-k Δ 𝑤𝑘𝑗 = Koreksi bobot dari neuron hidden layer ke-j menuju neuron keluaran ke-k
𝑤 0k(baru) = Bobot bias baru hasil perbaikan bobot dari neuron tersembunyi ke-j menuju neuron keluaran ke-k
𝑤 0k(lama) = Bobot bias awal dari neuron hidden layer ke-j menuju neuron keluaran ke-k
Δ 𝑤𝑘𝑗
= Koreksi bobot dari neuron hidden layer ke-j menuju neuron keluaran ke-k.
b) Lakukan  juga  perbaikan  bobot  dan  bias  menuju  lapisan  tersembunyi  menggunakan persamaan 8 dan 9.
𝑉 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑉 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑉 𝑖𝑗  

𝑉 0𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑉 0𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑉 0𝑗   
Keterangan:
Vi 𝑗 (baru) = Bobot baru hasil perbaikan bobot dari neuron input ke-i menuju neuron hidden layer ke- j.
Vi 𝑗 (lama) = Bobot awal dari neuron input i ke- i menuju neuron hidden layer ke- j.
ΔVi 𝑗 = Koreksi bobot dari neuron input ke- i menuju neuron hidden layer ke-k
V0 𝑗 (baru) = Bobot baru hasil perbaikan bobot dari neuron input ke-i menuju neuron hidden layer ke- j.
V0 𝑗 (lama) = Bobot awal dari neuron input ke- i menuju neuron hidden layer ke- j.
ΔV0 𝑗 = Koreksi bobot dari neuron masukkan ke- i menuju neuron tersembunyi ke-k.
Pada penelitian ini fungsi aktivasi yang digunakan dalam Artificial Neural Network yaitu tangent hyperbolic atau tanh seperti yang diperlihatkan pada persamaan 10.
    Keterangan:
e = bilangan eksponensial
c = bilangan konstanta/nilai masukkan.
Bobot yang dihasilkan pada proses pelatihan digunakan untuk proses prediksi menggunakan feedforward pada arsitektur Multi Layer Perceptron (MLP). Hasil prediksi berupa nilai yang akan didenormalisasi menggunakan persamaan 11. Kemudian akan dikelaskan berdasarkan interval harga yaitu harga tinggi, harga stabil dan harga rendah.
𝑥 = 𝑍 ∗ (max − 𝑚𝑖𝑛) + min  

Dimana x adalah nilai aktual/terdenormalisasi, Z nilai ternormalisasi, max nilai maksimum data dan min adalah nilai minimum data.

## III. HASIL DAN DISKUSI
Pada penelitian ini dilakukan tiga pengujian yaitu pengujian optilmalisasi parameter, pengujian pengaruh jumlah hidden layer dan pengujian terhdap data data uji.
A. Pengujian Optimalisasi parameter pengujian  optimalisasi  parameter  dilakukan  dengan  memasukkan  nilai  parameter  oleh pengguna.  Adapn  parameter  yang  dimaksud  yaitu  maksimum epoch,  minimum  error  dan learning rate. Maksimum epoch berfungsi untuk mengendalikan jumlah iterasi saat pelatihan. Learning rate digunakan untuk mengendalikan proses pembelajaran, semakin kecil nilai learning rate  maka  akan  semakin  detail  pembelajaran  yang  dilakukan  saat  proses  pelatihan menggunakan Backpropagation. Adapun hasil pengujian optimalisais parameter dapat dilihat pada Tabel 1.

## TABEL 1. Pengujian Optimalisasi Parameter
Berdasarkan hasil pengujian optimalisasi parameter hasil akurasi dapat dilihat pada kolom DL yang artinya Data Latih dan DU yang artinya Data Uji. Terlihat pada tabel 2 nilai alpha yang semakin kecil berpengaruh terhadap lamanya waktu pelatihan dimana waktu yang dibutuhkan akan semakin lama. Berbeda halnya dengan nilai minimum error, semakin kecil minimum error yang  ditentukan  maka  akan  semakin  besar  akurasi  yang  didapatkan  sehingga  perlu  dicari kombinasi antara parameter yang tepat. Pada pengujian ini didapatkan parameter terbaik yaitu epoch  500  dengan  minimum  error  0.01  dan learning  rate  0.1  menghasilkan  akurasi  untuk komoditas cabai 91% data latih dan 82% data uji, komoditas cabai merah 90% data latih dan 80% data uji sedangkan untuk komoditas bawang merah yaitu 88% data latih dan 78% data uji.  Akurasi didapatkan dari hasil kesesuaian prediksi dengan data aktual. Dimana jumlah hasil yang sesuai dibagi jumlah keseluruhan data.

## B. Pengaruh Jumlah Hidden Layer
Pengujian terhadap pengaruh jumlah hidden layer terhadap akurasi sistem dengan parameter yang sama yaitu epoch 500 learning rate 0.1 dan toleransi error 0.01 dapat dilihat pada Tabel 2.

## TABEL 2. Hasil Uji Pengaruh Jumlah Hidden Layer
Hasil pengujian terhadap jumlah hidden layer menunjukkan akurasi pada kolom DL(Data Latih) dan DU (Data Uji) untuk setiap komoditas dengan arsitektur 2 hidden layer memiliki akurasi yang lebih tinggi.
C. Hasil Prediksi Harga Sembako Terhadap Nilai Aktual Hasil prediksi harga sembako terhadap Nilai aktual diperlihatkan secara visualisasi yang dapat dilihat pada grafik hasil prediksi saat pelatihan salah satu komoditas yaitu beras yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 3. Grafik hasil prediksi dengan nilai aktual
Pada Gambar 2 terlihat garis hasil prediksi pada proses pelatihan memperlihatkan garis antara hasil prediksi dengan nilai aktual semakin lama semakin berhimpit yang artinya hasil prediksi mendekati nilai aktualnya.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan tujuan penelitian ini telah mengahasilkan sebuah sistem prediksi harga sembako mengunakan Artificial Neural Network (ANN). Sistem prediksi harga sembako dirancang untuk memprediksi  harga  komoditas  sembako  yaitu  beras,  cabai,  dan  bawang  merah  dengan menganalisis  pola  data  historis  harian  harga  komoditas  sembako  dan  faktor  yang mempengaruhinya 30 hari sebelumnya. Sistem prediksi harga sembako telah melalui dua tahap pengujian yaitu pengujian kualitas dan akurasi. Pengujian sistem merupakan pengujian yang dilakukan untuk menguji fungsionalitas sistem. Sedangkan untuk pengujian akurasi dilakukan untuk melihat pengaruh parameter yang digunakan dalam sistem, dan pengujian prediksi untuk data latih serta data baru.
Pelatihan  menggunakan  algoritma  Backpropagation  menghasilkan  parameter  terbaik  yaitu epoch 500, learning rate 0.1 dan toleransi error 0.01 dengan akurasi untuk komoditas beras 91% untuk data latih dan 82% untuk data uji dan komoditas bawang 88% untuk data latih dan 78% data uji sedangkan untuk komoditas cabai didapat akurasi sebesar 90% data latih dan 80% data uji. Dalam beberapa pengujian dengan parameter tertentu, kondisi berhenti tidak selalu mencapai nilai maksimum epoch ini terjadi karena nilai error sudah lebih kecil atau sama dengan minimum error sehingga pada kondisi ini maksimum epoch tidak berpengaruh. Pada pengujian pengaruh jumlah hidden layer didapat arsitektur dengan jumlah hidden layer lebih banyak memiliki akurasi yang lebih baik.
Pada  penelitian  selanjutnya  dapat  menambah  jumlah  komoditas  yang  diprediksi  yaitu  gula, minyak  goreng,  telur,  daging  ayam  dan  daging  sapi.  Faktor  yang  mempengaruhi  harga komoditas  bisa  ditambah  dengan  data  demand  atau  permintaan  terhadap  komoditas  yang diprediksi, dan menambah data 2 tahun sebelumnya untuk memperoleh proses pembelajaran yang lebih beragam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. A. Reza, "Analisis Stabilisasi Harga Pangan Di Indonesia" vol. III, no. 1, 2015.
[2] S. Nanik, "Penerapan Model Neural Network Backpropagation" in Prosiding SNATIF, 2014.
[3] Dewa Made Rai Widyadarma, "Prediksi Harga Komoditas Pertanian Menggunakan Hybrid," e-Proceeding of Engineering, vol. III, no. 1, p. 1263, 2016.
[4] Wiguna  Arif.  Anjar  Wanto,  "Analisis  Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen  Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation," Publikasi Jurnal & Penelitian Teknik Informatika, vol. II, no. 1, 2017.
[5] R. M. Arif, "Prediksi Harga Bahan Pokok Nasional Jangka Pendek Menggunakan ARIMA," Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence, vol. III, no. 2, pp. 108-112, 2017.
[6] Informatika.  Statistik.  Provinsi.  DKI.  Dinas  Komunikasi,  "Jakarta  Open  Data,"  [Online]. Available: https://data.jakarta.go.id. [Accessed 4 11 2018].
[7] BMKG, "Data Online Pusat Database BMKG," [Online]. Available: http://dataonline.bmkg.go.id. [Accessed 20 02 2019].
[8] BPMIGAS,  "Kementrian  Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral,"  [Online].  Available: https://migas.esdm.go.id. [Accessed 29 01 2019].
[9] K.  P.  Indonesia,  "Sistem  Pemantauan  Pasar  Kebutuhan  Pokok  (S2PKP),"  [Online]. Available: https://ews.kemndag.go.id. [Accessed 10 Februari 2019].