## BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK PREDIKSI HARGA KARET SPESIFIK TEKNIS
Misrawati Aprilyana Puspa*
*) Tenaga Pengajar pada Sekolah Tinggi Manajemen Informatika & Komputer
( STMIK ) Ichsan Gorontalo
E-mail : watie.aprilyana@gmail.com
Abstract :  Rubber  is  the  commodity  of  the  results  of  demand  levels  and agricultural production always has increased significantly from time to time. This is due to the high demand of the company's suppliers are the result of processed  rubber  to  meet  the  needs  of  production.  However,  due  to  the influence  of  the  conditions  of  the  global  economy  so  that  it  appears  the instability  of  prices.  The  data  used  in  this  research  in  the  form  of  a Univariate  time  series  data  is  converted  into  the  multivariate.  The  method used is the method of Back propagation Neural Network (BPNN) is applied to  the  data  time  series  technical  specific  rubber  commodity  prices  with  the help  of  weighted  optimization  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  which hopefully  may  help  to  improve  the  performance  of  the  prediction  so  that results of the RMSE for the prediction of rubber prices gained can be more accurate. Of research results obtained the best model on a back propagation neural network with the parameters for the training cycle 600, the learning rate  and  momentum  0.1  0.2,  as  well  as  neuron  size  3  whereas  in  particle swarm optimization value of population size 8, max value. of generation 100, the  value  of  inertia  weight  0.3,  the  value  of  the  local  best  weight  1.0  and global  best  value  weight  of  1.0  produces  a  better  RMSE  value  i.e.  0.040 compared to just using the BPNN alone i.e. 0043. This proves that the PSO method able to give better results.
Keywords :  Prediction  of  Time  series,  the  technical  specific  rubber commodity prices, BPNN, PSO, RMSE

## PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
ndonesia  adalah  salah  satu  Negara  yang  dikenal  dengan  sumber  kekayaan alamnya.  Kekayaan  alam  yang  dimiliki  oleh  Negara  Indonesia  terdapat pada beberapa sektor, antara lain sektor pertanian, sektor pertambangan dan sektor  perkebunan.  Hasil  dari  sektor  yang  ada  merupakan  primadona  yang menjadi  salah  satu  komoditas  unggulan  dimana  memberikan  kontribusi  besar terhadap Negara Indonesia. Salah satu sektornya adalah sektor perkebunan berupa komoditi tebu, karet, jeruk, kelapa sawit, minyak kelapa, kopi dan masih banyak lagi.  Sektor  usaha  yang  ada  sangat  diharapkan  dapat  memberikan  berkontribusi terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  pembukaan  kesempatan  lapangan  kerja,  serta I
198 _ Jurnal Teknosains, Volume 10, Nomor 2, Juli-Desember 2016 , hlm. 197 – 210
mengurangi kemiskinan yaitu sektor pertanian secara umum termasuk didalamnya sektor  perkebunan.  Keberadaan  dan  pengembangan  sektor  ini  memiliki  peran yang  penting  dan  strategis  sehingga  memerlukan  upaya  revitalisasi  dan pengembangan di berbagai aspek.
Menurut  Direktorat  Jenderal  Perkebunan  karet  merupakan  salah  satu komoditas  yang  selama  ini  menjadi  primadona  dan  andalan  ekspor  di  Indonesia. Produksi karet alam Indonesia cukup besar dan layak untuk diperhitungkan dalam pasar Internasional. Indonesia merupakan negara penghasil karet alam terbesar di dunia  setelah  Thailand  [DIRJEN  Perkebunan,  Ekspor  dan  Import,  2011].  Karet merupakan  komoditi  dari  hasil  pertanian  dimana  tingkat  permintaan  dan produksinya selalu mengalami peningkatan secara signifikan dari waktu ke waktu. Hal  ini  diakibatkan  karena  tingginya  permintaan  dari  perusahaan  pemasok  hasil dari  olahan  karet  untuk  memenuhi  kebutuhan  produksinya.  Komoditas  karet sangat  dikenal  dan  sudah  dibudidayakan  dalam  jangka  waktu  yang  relatif  lebih lama dibandingkan dengan beberapa komoditas perkebunan lainnya. Agroindustri karet  alam  ini  memiliki  peran  yang  sangat  penting  karena  bisa  menjadi  sumber devisa  negara,  sumber  lapangan  kerja,  dan  sebagai  pemasok  dari  bahan  baku industri barang jadi yang terbuat dari karet.
Berdasarkan  keadaan  diatas  untuk  harga  karet  spesifik  teknis  pada  spot Palembang  mengalami  fluktuasi  harga  yang  naik  turun  dikarenakan  adanya pengaruh dari kondisi perekonomian global, dimana tingkat fluktuasi baik karena kelebihan  maupun  kekurangan  produksi  sehingga  sangat  berpengaruh  terhadap perubahan harga karet spesifik teknis di pasar Internasional.
Fluktuasi  harga  merupakan  suatu  resiko  dalam  dunia  perdagangan.  Oleh karena  itu  diperlukan  adanya  suatu  sistem  yang  dapat  memprediksi  harga  karet spesifik  teknis,  sehingga  dapat  membantu  petani  dan  pedagang  maupun  pihak yang  terkait  dalam  mengambil  keputusan  untuk  melakukan  proses  transaksi  jual beli  harga  komoditi  karet  spesifik  teknis  agar  dapat  meminimalisir  kerugian  dan memaksimalkan pendapatan. Untuk menyikapi fluktuasi tersebut maka diperlukan suatu  metode  untuk  memprediksi  harga  karet  spesifik  teknis.  Metode  yang diusulkan  adalah  model  prediksi  dengan  menggunakan backpropagation  neural network berbasis particle  swarm  optimization untuk  optimasinya.  Kemampuan ANN  dalam  pembelajaran  terhadap  data  training  dilakukan  melalui backpropagation, namun  ada  beberapa  kelemahan  antara  lain  laju  konvergensi yang lambat dan terjebak dalam minimum local. Untuk mengatasi permasalah ada beberapa  pendekatan  optimasi  seperti genetic  algoritma (GA), ant  colony optimization (ACO), dan particle swarm optimization . Untuk mengatasi  masalah optimalisasi bobot jaringan maka digunakan Particle Swarm Optimization (PSO), karena  merupakan  salah  satu  teknik  AI  terbaik  untuk  optimasi  dan  perkiraan
Misrawati AP , Backpropagation neural network Berbasis Particle Swarm Optimization…_ 199
parameter  dan  menggabungkan  ANN  dan  algoritma  PSO  meningkatkan  kinerja dibandingkan dengan ANN saja [Joko, 2013: 10].
Berdasarkan  uraian  di  atas  penelitian  ini  akan  membuat  model  yang diharapkan mampu untuk memprediksi harga komoditi karet spesifik teknis pada spot Palembang kedepan dengan menghasilkan nilai RMSE yang lebih baik.

## B. Rumusan Masalah
Tampak  terlihat  pada  permasalahan  prediksi  harga  karet  yang  perlu mendapatkan  perhatian  khusus.  Hal  ini  terkait  dengan  pengambilan  keputusan untuk  melakukan  pembelian  ataupun  penjualan  karet  spesifik  teknis.  Sementara itu  algoritma  prediksi  yang  ada  saat  ini  cukup  bervariasi  dengan  tingkat  akurasi yang  relatif  masih  rendah.  Untuk  itu  dirumuskan  permasalahan  bagaimana meningkatkan akurasi prediksi dengan mamanfaatkan penggunaan particle swarm optimization untuk melakukan optimasi bobot pada backpropagation neural network .

## C. Tujuan Penelitian
Tujuan  pada  penelitian  untuk  melakukan  prediksi  harga  komoditi  karet spesifik  teknis  dengan  menggunakan  model Backpropagation Neural  Network berbasis particle  swarm  optimization agar  dapat  digunakan  sebagai  bahan pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan  bagi  pihak  yang  terkait  serta  untuk mengetahui  pengaruh  optimasi particle  swarm  optimization dalam  menghasilkan nilai RMSE lebih baik.

## TINJAUAN PUSTAKA

## A. Prediksi Time Series
Pada  umumnya,  prediksi  dengan  menggunakan  metode time  series merupakan  suatu  langkah  agar  nilai  dimasa  yang  akan  datang  dapat  diketahui, dimana pengamatan pada metode time series dilakukan berdasarkan urutan waktu. Metode time  series dibangun  berdasarkan  proses  determinasi  yang  mempunyai kemampuan prediksi  yang tinggi, dimana nilai  yang akan datang dapat diketahui dengan melihat nilai dari masa lalu. Hasil prediksi dapat dilihat secara keseluruhan.

## B. Particle Swarm Optimization
Particle swarm optimization (PSO), merupakan algoritma yang didasarkan pada  perilaku  pada  sebuah  kawanan  serangga,  seperti  semut,  rayap,  lebah  atau burung. Algoritma ini menirukan perilaku sosial organisme ini. Perilaku sosial ini terdiri  atas  tindakan  individu  sertaberdasarkan  signal  yang  kuat  pada  komponen determinan  [Aris,  2005].  Pengaruh  dari  individu-individu  lain  dalam  suatu kelompok. Metode optimasi ini didasarkan pada swarm intelligence yang disebut
200 _ Jurnal Teknosains, Volume 10, Nomor 2, Juli-Desember 2016 , hlm. 197 – 210
dengan  algoritma behaviorally  inspired dimana  sebagai  alternatif  dari  algoritma genetika, yang sering disebut dengan evolution-based procedures . Algoritma PSO ini awalnya diusulkan oleh [Kennedy, 1995].
Dalam  PSO,  pencarian  solusi  optimal  akan  dilakukan  sampai  semua partikel  memiliki  skema  solusi  yang  sama  atau  ketika  iterasi  maksimum  sudah tercapai.  Formulasi  untuk update kecepatan  dan  posisi  pada  iterasi  selanjutnya adalah sebagai berikut:
(1)
dengan, k : 1,2,3,…., N; Vk+1 : kecepatan untuk posisi yang dituju; Vk : kecepatan untuk  posisi  sekarang (awal);  Pbestk: Personal best ;  Gbestk: Global  best ; c1,c2 : learning  rates. Untuk  kemampuan  individu  dan  pengaruh  sosial  group  yang menunjukan  bobot  dari  memori  sebuah  partikel  terhad ap  memori  dari kelompoknya,  nilai  dari c1,c2 biasanya  merupakan  konstanta  dengan  nilai c1 =2 dan c2 =2; R1,R2 : angka acak antara 0 dan 1; Xk+1 : Posisi yang dituju; Xk : Posisi sekarang.  Selanjutnya,  konsep  bobot  inersia  ( inertia  weight )  dikembangkan  oleh Shi  dan  Eberhart  pada  tahun  1998  [Eberhart,  2001] untuk  pengendalian  yang lebih baik  pada  eksplorasi  dan  eksploitasi.  Motivasinya  adalah  untuk  dapat menghilangkan kebutuhan Vmax. Sehingga update persamaan kecepatan menjadi:
(2)
Untuk  setiap  partikel  pada  PSO  akan  dinilai  posisi  terbaiknya  dengan mengimplementasikannya  pada Neural  Network .  Data  yang  ditraining  dilakukan secara  bertahap  yakni  dimulai  dari  1  variabel  periode  sampai  pada  tingkat  atau jumlah  variabel  periode  yang  menghasilkan  performa  dengan  nilai error terkecil untuk  membandingkan  data  mana  yang  menghasilkan  prediksi  paling  baik. Didalam  tahap  ini  parameter  –  parameter  yang  ada  dilakukan  secara trial  and error dengan menentukan population size, maximum number, inertia weight, local best  weight,  global  best  weight,  min  weight,  dan  max  weight, dan  nilai  validasi yang disesuaikan.

## C. Neural Network
Kelemahan  pada  metode Neural  Network terdiri  dari  layar  tunggal membuat perkembangan metode Neural Network ini menjadi terhenti pada sekitar tahun  1970  an.  Penemuan backpropagation yang  terdiri  dari  beberapa  layar membuka  kembali  cakarawala.  Terlebih  setelah  berhasil  ditemukan  berbagai aplikasi  yang  dapat  diselesaikan  dengan backpropagation ,  membuat  metode Neural  Network ini  semakin  diminati  orang  [Siang,  2009].  Metode Neural Network dengan  layar  tunggal  memiliki  keterbatasan  didalam  pengenalan  pola. Kelemahan  ini  bisa  diselesaikan  dengan  menambahkan  satu  ataupun  beberapa layar  tersembunyi  diantara  layar  masukan  dan  keluaran.  Meskipun  penggunaan
Misrawati AP , Backpropagation neural network Berbasis Particle Swarm Optimization…_ 201
penggunaan  lebih  dari  satu  layar  tersembunyi  memiliki  kelebihan  manfaat  untuk beberapa kasus, tapi pelatihannya memerlukan waktu yang lama. Maka umumnya orang mulai mencoba dengan sebuah layar tersembunyi lebih dahulu[Hsieh, 2011] Ada  banyak  proses  pelatihan  pada Neural  Network ,  antara  lain Perceptron, Backpropagation,  Self-Organizing  Map  (SOM), Delta ,  Associative  Memory,
Learning Quantization, dan sebagainya [Joko, 2013].

## D. Backpropagation
Backpropagation  banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan, salah satunya adalah prediksi. Cara pelatihan metode ini sama dengan Perceptron yaitu sejumlah data latih sebagai pola masukan diberikan pada jaringan kemudian dihitung  pola  keluaran  dan  jika  terdapar error maka  bobot  dalam  jaringan  akan diperbarui untuk mengurangi error tersebut. Error disini adalah perbedaan antara target  keluaran  yang  diinginkan  dengan  nilai  keluaran.  BP  ( Backpropagation) menggunakan  pendekatan steepest  descent dengan  performansi  indexnya  adalah mean square error (MSE) [Joko, 2013]. Backpropagation merupakan penurunan gradien  dengan  meminimalkan  kuadrat  eror output atau  keluaran.  Ada  tiga tahapan  dalam  pelatihan  jaringan  yaitu  : forward  propagation atau  perambatan maju,  tahap  perambatan  balik  dan  tahap  perubahan  bobot  dan  bias.  Jaringan  ini mempunyai arsitektur yang terdiri dari input layer , hidden layer dan output layer [Hsieh, 2011].
Gambar 2 Arsitektur ANN Backpropagation [Joko, 2013]
202 _ Jurnal Teknosains, Volume 10, Nomor 2, Juli-Desember 2016 , hlm. 197 – 210

## METODE PENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  langkah  awalpada  suatu  penelitian  dimana data  yang digunakan pada penelitian ini adalah  data sekunder  yaitu data  yang di peroleh  dari  Badan  Pengawas  Perdagangan  Berjangka  Komoditi  (BAPPEBTI). Dataset tersebut untuk hari sabtu dan minggu tidak terjadi transaksi serta tanggal merah setiap tahunnya kosong dan hanya terdiri satu variabel harga.
Tabel 1 . Harga karet perminggu minggu ke - Harga minggu 1 tahun 2005 9985 minggu 2 tahun 2005 9916 minggu 3 tahun 2005 9818 minggu 4 tahun 2005 9813 minggu 5 tahun 2005 9839 .......................... ............ minggu ke 48 tahun 2015 15436 minggu ke 49 tahun 2015 15736 minggu ke 50 tahun 2015 15748 minggu ke 51 tahun 2015 15619 minggu ke 52 tahun 2015 15532
Data harga karet spesifik teknis ini merupakan data time series harian yang diubah  menjadi  mingguan.  Data  tersebut  merupakan  data univariate ,  yaitu  data yang hanya memiliki 1 attribute (harga karet) tanpa ada attribute lain yang saling mempengaruhi.

## B. Desain Eksperimen
Eksperimen dan pengujian yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan alat  bantu  software Rapidminer untuk  mengimplementasikan  algoritma Neural Network dengan  optimasi Particle  Swarm  Optimization (PSO)  dengan  menentukan jumlah data training dan data testing. Langkah-langkah eksperimen dan pengujian dalam  menentukan  model  prediksi  pada  penelitian  ini  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Desain Eksperimen
Berdasarkan dari model yang diusulkan di atas, dimana dari data set yang diperoleh  akan  dibagi  menjadi  dua  buah data  set ,  yaitu  data training dan  data testing. Setelah  data  set  dibagi  menjadi  dua,  langkah  selanjutnya  adalah  tahap preprocessing . Preprocessing  data dilakukan  secara  manual  dengan  menggunakan Microsoft Excel. Dimana data yang akan digunakan dirubah terlebih dahulu, dari ascending menjadi descending untuk  menyesuaikan  urutan  hari  yang  ada  dalam dataset,  sehingga  data  dapat  diolah  untuk  prediksi.  Data  yang  diperoleh  pada awalnya  masih  bersifat univariat e  dan  diubah  menjadi multivariate .  Perubahan data dari univariate menjadi multivariate bertujuan agar dapat  memberikan hasil akurasi  yang  lebih  baik  atau  nilai  error  yang  kecil.  Kemudian  data training dan data testing dijadikan  dalam  beberapa  variabel independent ,  seperti  1  periode sampai  beberapa  periode  dengan  masing-masing  1  variabel dependent .  Contoh data 1 periode seperti xt-1 : xt , 2 periode seperti xt-2, xt-1: xt, 3 periode seperti xt-
3 , xt-2,  xt-1:  xt dan  4  periode  seperti xt-4,  xt-3,  xt-2,  xt-1:  xt,  dst .  Data training diubah  menjadi  beberapa  periode  agar  dapat  mengetahui  pola  data  paling  baik untuk prediksi harga komoditi karet spesifik teknis.
Langkah selanjutnya adalah menentukan parameter pada backpropagation neural  network dan particle  swarm  optimization. Penentuan  parameter  pada Neural Network , antara lain Training Cycle, Learning Rate, dan Momentum untuk mendapatkan  model  terbaiknya.  Setelah  mendapatkan  model  terbaik  menggunakan BPNN  proses  selanjutnya  yaitu  mengoptimasi  model  terbaik  tesebut  dengan particle  swarm  optimization dengan  melakukan trial  and  error dengan  beberapa
204 _ Jurnal Teknosains, Volume 10, Nomor 2, Juli-Desember 2016 , hlm. 197 – 210
parameter antara lain population size, maximum number, inertia weight, local best weight, global best weight, min weight, dan max weight. Tujuannya adalah untuk peningkatan  kinerja  metode  dan  mengetahui  variabel  yang  paling  baik  dalam menghasilkan  nilai  prediksi.  Untuk  setiap  partikel  pada  PSO  akan  dinilai  posisi terbaiknya  dengan  mengimplementasikannya  pada  BPNN.  Data  yang  ditraining dilakukan  secara  bertahap  yakni  dimulai  dari  1  variabel  periode  sampai  pada tingkat  atau  jumlah  variabel  periode  yang  menghasilkan  performa  dengan  nilai error  terkecil  untuk  membandingkan  data  mana  yang  menghasilkan  prediksi paling baik

## C. Pengolahan Data
Dalam tahap ini data yang digunakan dan diolah merupakan data univariat time  series yang  hanya  memiliki  satu  variabel  yaitu  variabel  harga  berupa  data numerik.  Pengolahan  data  dilakukan  dengan  mengubah  data  tersebut  dari  data univariat menjadi multivariat, yaitu mengubah data mulai dari 1 periode sampai 5 periode. Time  series  multivariate memodelkan  peubah-peubah  yang  berkorelasi dan  tercatat  dari  waktu  ke  waktu.  Pola  data  yang  digunakan  dalam  Tabel  1 mengubah  data  univariat  menjadi  multivariat,  ditunjukkan  pada  pola  atau modelnya, sebagai berikut:
Tabel 2 . Pola data time series univariat [Purwanto, 2010] Pola Input lag Output/ Target 1 2 3 … x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , ..., x p x 2 , x 3 , x 4 , x 5 ,..., x p+1 x 3 , x 4 , x 5 , x 6 ,..., x p+2 … x p+1 x p+2 x p+3
m-p  x m-p , x m-p+1 , x m-p+2 , ..., x m-1 x m

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Eksperimen
Pada eksperimen dan pengujian pada penelitian ini dilakukan preprocessing . Tahap pertama pada preprocessing yaitu pengolahan data dimana mengubah data harian  menjadi  data  mingguan.  Perubahan  ini  dikarenakan weekend (sabtu  dan minggu)  dan  tanggal  merah  tidak  terjadi  transaksi.  Perubahan  ini  juga  dilakukan secara  manual  menggunakan Microsoft  Excel dengan  cara  menjumlahkan  harga pada  minggu  yang  sama  kemudian  dirata-ratakan  agar  mendapatkan  harga  pada minggu tersebut.
Misrawati AP , Backpropagation neural network Berbasis Particle Swarm Optimization…_ 205
Tabel 3 Contoh Data mingguan harga karet spesifik teknis No  minggu ke - Harga (Rp) 1  minggu 1 9985 2  minggu 2 9916 3  minggu 3 9818 4  minggu 4 9813 5  minggu 5 9839 6  minggu 6 9886 7  minggu 7 9956 8  minggu 8 9940 ....  .............. .......
Tahap  kedua  adalah  tahap  normalisasi  data  yang  digunakan  untuk mengelompokkan  data  ke  dalam  skala  atau  jangkauan  tertentu  sehingga mempermudah  dalam  mengolah  data.  Normalisasi  data  pada  penelitian  ini menggunakan  normalisasi  data  dalam  jangkauan  [0,1]. Preprocessing  data dilakukan  terlebih  dahulu  menggunakan Microsoft  Excel. Untuk  menghitung normalisasi data dalam jangkauan [0,1] dapat ditunjukkan pada persamaan (4)
(4)
Keterangan :
min = nilai minimum dari seluruh data max = nilai maksimum dari seluruh data data = harga karet spesifik data
Tabel 4.  Contoh Hasil Normalisasi Data
No minggu ke -  Harga (Rp) harga (hasil normalisasi) 1 minggu 1 9985 0,053266352 2 minggu 2 9916 0,051863 3 minggu 3 9818 0,049869834 4 minggu 4 9813 0,049768142 5 minggu 5 9839 0,050296941 6 minggu 6 9886 0,051252847 7 minggu 7 9956 0,052676538 8 minggu 8 9940 0,052351123 .. ...... .... ......
Dari  hasil  normalisasi  tersebut  kemudian  diubah  menjadi  bentuk  data multivariate  untuk  menentukan  jumlah  variabel  terbaik.  Untuk  penelitian  ini
206 _ Jurnal Teknosains, Volume 10, Nomor 2, Juli-Desember 2016 , hlm. 197 – 210
dilakukan uji coba dengan mengubah menjadi beberapa variabel. Setelah itu tahap selanjutnya  adalah  menentukan  parameter  BPNN  dan Particle  Swarm Optimization (PSO).  Dalam  menentukan  parameter  BPNN  dan  PSO  dilakukan beberapa  pengujian  yaitu  penentuan  jumlah  variabel  input  atau  variabel  periode xt-i  dan  menetapkan  nilai  k-fold  cross  validation  sebagai  pembagian  data, pengujian  ini  dilakukan  untuk  memperoleh  model  yang  terbaik  dengan  melihat nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE)  terkecil.  Setelah  melakukan  tahapan  – tahapan  diatas,  tahap  selanjutnya  yaitu  mengaplikasikan  model  yang  terbaik antara  model  yang  dihasilkan  algoritma  BPNN  atau  BPNN  berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) terhadap data testing didalam melakukan prediksi.
Pada  proses  eksperimen,  digunakan  beberapa  sampel  data  set  untuk melakukan uji coba, kemudian diteruskan dengan penentuan parameter. Sebelum memulai  proses  uji  coba,  nilai  parameter  yang  digunakan  untuk  proses  uji  coba sama  dengan  nilai  parameter  yang  digunakan  untuk  training  yaitu  nilai  variabel independen  atau  variabel  periode  xt-i  dari  1  sampai  dengan  beberapa  variabel dimana 1 variabel dependen, number of validation  10, parameter defaultnya yakni training  cycle  100  sampai  dengan  2000,  learning  rate  0.1  sampai  dengan  1, momentum 0 sampai dengan 1, penentuan hidden layer adalah 1 dengan menguji neuron  size 1  sampai  dengan  30  dan  neuro  n  size  1  sampai  15  lalu  dilakukan proses testing untuk mendapatkan Root Mean Square Error (RMSE).

## B. Hasil Pengujian dengan BPNN
Untuk menentukan model terbaik antara 1 variable periode sampai dengan 5  variabel  periode  pada  data  karet  spesifik  teknis  menggunakan  number  of validation  10  dan  type  kernel numeric ,  dimana  hasil  eksperimen  model  dari metode neural  network dengan  menggunakan Rapidminer yang  diukur  dengan menggunakan RMSE. Penentuan parameter pada neural network digunakan untuk menemukan model terbaik untuk melakukan prediksi, yaitu dengan mencari nilai terbaik dari setiap parameter yang ada.
Setelah mendapatkan model terbaik dari BPNN, maka model yang terpilih dilanjutkan  pada  eksperimen  selanjutnya  yaitu  dengan  menentukan  parameter  – parameternya antara lain training cycle, learning rate dan momentum serta hidden layer. Dengan hasil eksperimennya mendapatkan RMSE paling kecil  yaitu 0.043 dengan  satu  hiden  layer  diperoleh  nilai  RMSE  terkecil  yaitu  pada  size  3,  trining cycle  600,  learning  rate  0,1  dan  momentum  0,2.  Arsitektur  BPNN  terbaik  yang diperoleh  berdasarkan  eksperiment  yang  telah  dilakukan  dapat  dilihat  pada gambar di bawah.
Misrawati AP , Backpropagation neural network Berbasis Particle Swarm Optimization…_ 207
Gambar 4. Arsitektur BPNN karet spesifik teknis
Arsitektur  terbaik  ini  menunjukkan  terdiri  tiga  lapisan  yaitu input  layer, hidden layer, dan output layer. Dimana pada input layer memiliki dua neuron input yaitu Xt-1, dan Xt-2 ditambah dengan bias; sedangkan pada hidden layer memiliki 3 neuron hidden di tambah dengan bias; dan output layer memiliki 1 neuron output .
Hidden 1 Node 1 (Sigmoid)
---------------- Xt-1: -0.525 Xt-2: 2.129 Bias: 0.440
Node 2 (Sigmoid) ---------------- Xt-1: -2.706 Xt-2: 3.025 Bias: -1.418
Node 3 (Sigmoid) ---------------- Xt-1: 0.578 Xt-2: 1.088 Bias: -1.415
Output
Node 1: 2.275 Node 2: -2.056 Node 3: 0.882
Threshold: -1.146
Keterangan :
Nilai  –  nilai  bobot  pada  node  1  hingga  node  3  pada  1 hidden  layer tersebut merupakan  niali  bobot  dan  bias  penghubung  pada input untuk  mendapatkan nilai  masing-masing  neuron  dalam  hidden  layer,  sedangkan  pada  nilai  bobot pada  node  1  sampai  node  3  dan  nilai  threshold  pada  output  merupakan penghubung dari hidden layer untuk mendapatkan nilai pada output.

## C. Hasil Pengujian dengan BPNN dan PSO
Pada  pengujian  dengan  menggunakan backpropagation  neural  network dan particle swarm optimization ini, model backpropagation neural network yang digunakan  adalah  model  yang  sudah  dilakukan  percobaan  sebelumnya  dengan parameter  terbaik.  Inisialisasi  komponen-komponen  pada particle  swarm optimization ,  jumlah  partikel  pada neural  network merupakan  representasi  dari partikel pada particle swarm optimization .
208 _ Jurnal Teknosains, Volume 10, Nomor 2, Juli-Desember 2016 , hlm. 197 – 210
Pada  tahap  sebelumnya  telah  dihasilkan  model  terbaik  dengan menggunakan BPNN untuk 1 variabel  periode sampai dengan 5 variabel  periode dimana  nilai training  cycle,  learning  rate,  momentum, dan neuron  size masing- masing  sebesar  600,  0.1,  0.2,  dan  3  dengan  2  variabel  periode  dan  memperoleh hasil  RMSE  nya  yaitu  0.043.  Tahap  ini  merupakan  hasil  eksperimen  model  dari metode backpropagation  neural  network berbasis particle  swarm  optimization dengan  menggunakan Rapidminer yang  diukur  dengan  menggunakan  RMSE. Eksperimen  dilakukan trial  and  error dengan  sejumlah  parameter  –  parameter yang sudah ada baik untuk BPNN maupun untuk PSO. Hasil yang diperoleh dari eksperimen  ini  menyatakan  bahwa  nilai  RMSE  yang  didapatkan  lebih  rendah. Berikut  ini  adalah  hasil  percobaan  untuk  menentukan  model  terbaik  dari backpropagation neural network berbasis particle swarm optimization.
Tabel 6 . Hasil pengujian PSO Populasi Max. of generation Bobot inersia Bobot Local best Bobot Global best RMSE 8 100 0.3 1 0,1 0.042 8 100 0.3 1 0,2 0.041 8 100 0.3 1 0,3 0.041 8 100 0.3 1 0,4 0.042 8 100 0.3 1 0,5 0.042 8 100 0.3 1 0,6 0.041 8 100 0.3 1 0,7 0,041 8 100 0.3 1 0,8 0.042 8 100 0.3 1 0,9 0.041 8 100 0.3 1 1 0.040
Terlihat dari hasil percobaan pada tabel 6., bahwa untuk pengujian dengan menggunakan  BPNN  berbasis  PSO  dengan  parameter-parameter  yang  ada menghasilkan  nilai  RMSE  rendah.  Dimana  untuk  parameter  PSO  untuk  nilai max.of  generation 100  dan inertia  weight 0.3  dengan  nilai local  best  weight 1.0 dan nilai global best weight 1.0  mendapatkan nilai RMSE terkecil yaitu 0.040. Berdasarkan  hasil  eksperimen  yang  telah  dilakukan  dengan  BPNN berbasis PSO menggunakan parameter – parameter terbaik dan mendapatkan hasil RMSE terkecil  yaitu 0,040 pada variabel  periode 2. Sesuai hasilnya    pengolahan model particle  swarm  optimization menampilkan  bahwa  nilai attribute  weights menampilkan  nilai  pada  variabel  Xt  1,  Xt  2  dan  Xt  3  adalah  1  dan  nilai  pada variabel  Xt  4,  dan  Xt  5  adalah  0.  Dengan  demikian  variabel  yang  dianggap signifikan adalah variabel Xt 1, variabel Xt 2 dan variabel Xt 3.
Misrawati AP , Backpropagation neural network Berbasis Particle Swarm Optimization…_ 209

## D. Perbandingan Model
Berikut  ini  adalah  hasil  perbandingan  nilai  RMSE  yang  dihasilkan  dari percobaan yang sudah dilakukan, yaitu percobaan menggunakan backpropagation neural  network dan backpropagation neural  network berbasis particle  swarm optimization.
Tabel 7 Perbandingan Hasil RMSE Metode RMSE backpropagation neural network 0.043 +/- 0.026 (mikro: 0.051 +/- 0.000) backpropagation neural network berbasis Particle Swarm Optimization 0.040 +/- 0.029 (mikro: 0.049 +/- 0.000)

## Gambar 5 Perbandingan Hasil RMSE
Dari  gambar  diatas  menunjukkan  bahwa  nilai  RMSE  yang  diperoleh  dari percobaan  menggunakan backpropagation neural  network berbasis particle swarm optimization lebih baik  dibandingkan dengan hasil RMSE  yang diperoleh dari percobaan menggunakan backpropagation neural network saja .

## KESIMPULAN
Peramalan  harga  komoditi  karet  spesifik  teknis  dengan  menggunakan algoritma  BPNN  berbasis  PSO  berhasil  dilakukan.  Berdasarkan  hasil  penelitian nilai  RMSE  terendah  di  dapat  pada backpropagation  neural  network berbasis particle  swarm  optimization dengan  parameter  untuk  nilai training  cycle 600, learning rate 0.1 dan momentum 0.2, serta neuron size adalah 3 dan pada particle swarm  optimization nilai population  size 8,  nilai max.of  geneation 100,  nilai
210 _ Jurnal Teknosains, Volume 10, Nomor 2, Juli-Desember 2016 , hlm. 197 – 210
inertia  weight 0.3,  nilai local  best  weight 1.0  dan  nilai global  best  weight 1.0 menghasilkan  nilai  RMSE  yang  lebih  baik.  Pengujian  dengan  menggunakan backpropagation  neural  network saja  menghasilkan  nilai  RMSE  sebesar  0.043 sedangkan  dengan  menggunakan  model backpropagation  neural  network yang dioptimasi  dengan particle  swarm  optimization menghasilkan  nilai  RMSE  yang lebih  kecil  yaitu    0.040.  Dari  hasil  RMSE  yang  diperoleh  membuktikkan  bahwa metode  optimasi Particle  Swarm  Optimization dalam  optimasi  bobot  pada backpropagation  neural  network terbukti  dapat  meningkatkan  kinerja  dari algoritma  dan  menghasilkan  nilai  RMSE  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan tanpa menggunakan metode optimasi.

## DAFTAR RUJUKAN
Direktorat Jenderal Perkebunan, Eksport and Import in Indonesia,
www.ditjenbun. deptan.go.id., 2011. (Diakses pada 3 Desember 2015)
Hsieh,  L.-F.,  Hsieh  S.-C.,  and  Tai  P.-H.,  “ Enhanced  stock  price  variation prediction via  DOE and BPNN-based optimization ,” Expert  Systems with Applications , May 2011
J.  Kennedy  and  R.  C.  Eberhart. Particle  swarm  optimization .  In Proceedings  of the  1995  IEEE  International  Conference  on  Neural  Networks .  IEEE Service Center, Piscataway, 1995.
Purwanto,  C.  Eswaran,  Logeswaran, Improved  Adaptive  Neuro-fuzzy  Inference System  for  HIV/AIDS  Time  Series  Prediction ,  Multimedia  University. Malaysia. 2010
Raharjo,  Joko  S.  Dwi,  2013,  Model  Artificial  Neural  Network  Berbasis  Particle Swarm  Optimization  Untuk  Prediksi  Laju  Inflasi,  Jurnal  Sistem Komputer,3,pp.10-21
R.  Eberhart,  Y.  Shi, Particle  Swarm  Optimization  :  Development,  Applications and  Resources .  Indiana  Polis,  USA:  Purdue  School  Of  Engineering  and Technology., 2001.
Sularno,  Aris,  Prediksi  Nilai  Saham  Menggunakan  Pemrograman  Genetik  dan Pemrograman Ekspresi Gen, Universitas gunadarma. 2005
Siang  ,  J.J.,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  Pemrogramannya  menggunakan MATLAB,” Yogyakarta: C.V ANDI OFFSET , 2009, pp. 97–124.