## Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Optimization by Genetic Algorithm pada Time Series
Agnes Veronika Sinaga 1 , Noel Christoper Biutarbutar 2 , Theodora Beata Simamora 3 , Junita Amalia 4 1,2,3,4) Sistem Informasi, Fakultas Informatika dan Teknik Elektro, Institut Teknologi Del email: junita.amalia@del.ac.id
Abstract: Time series is a collection of observations obtained through repeated measurements over  time.  Forecasting  is  one  of  the  applications  of  time  series  data  which  to  predict  the possibilities that what will be happen in the future based on pre-existing data. One of methods that can be used for time series is Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). However, ANFIS  has  limitations  in  selecting  the  hyperparameters.  We  proposed  to  use  ANFIS  and  GA (Genetic Algorithm) for optimization algorithm to solve the limitations. The data that will be used in this research is data on electricity consumption. This research aims to determine how the performance of the GA algorithm to optimize ANFIS with the RMSE value as a reference. After conducting several experiments on ANFIS, the researcher got the minimum RMSE result of 0.2323 for the test data using European high electric consumption data.  In the ANFIS-GA experiment, the smallest RMSE for the test data is 0,2018; with population = 100, mutation = 0.01 and crossover = 0.5 using Siberian low electricity consumption data.
Keywords : Adaptive Neuro Fuzzy Inference System, Genetic Algorithm, Forecasting
Abstrak: Data  deret  waktu  adalah  serangkaian  pengamatan  yang  diambil  secara  berurutan dari  waktu  ke  waktu.  Salah  satu  kegunaan  data time  series adalah  untuk forecasting ,  yaitu memprediksi  kemungkinan  yang  akan  terjadi  di  masa  yang  akan  datang  berdasarkan  data masa  lalu.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk time  series  forecasting adalah Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Namun, ANFIS memiliki keterbatasan dalam memilih  hiperparameternya.  Keterbatasan  ini  diatasi  dengan  optimasi Genetic  Algorithm (GA)  sehingga  penulis  mengajukan  ANFIS  dan  dioptimasi  dengan  GA.  Data  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  konsumsi  pemakaian  listrik.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana performa algoritma GA untuk mengoptimasi ANFIS dengan  nilai  RMSE  sebagai  acuannya.  Setelah  dilakukan  empat  eksperimen  pada  ANFIS, peneliti  mendapatkan  hasil  RMSE  minimum  yaitu  0,2323  untuk  data test dengan menggunakan  data electricity  consumption  European  high .  Untuk  eksperimen  ANFIS-GA, dilakukan juga empat eksperimen  dengan hasil RMSE terkecil dari data test 0,2018; dengan populasi  =  100,  mutasi  =  0,01  dan  crossover  =  0,5  dengan  menggunakan  data electricity consumption Siberian low .
Kata kunci : Adaptive Neuro Fuzzy Inference System, Genetic Algorithm, Forecasting
Pendahuluan
Data  deret  waktu  atau  lebih dikenal dengan data time series adalah serangkaian pengamatan yang diambil secara  berurutan  dari waktu ke  waktu (Pole,  West,  &  Harrison,  Applied Bayesian  Forecasting  and  Time  Series Analysis,  2017).  Ada  banyak  contoh penerapan  dari  data time  series ,  salah satunya adalah memprediksi kemungkinan  yang  terjadi  di  masa yang akan dating. Time  series forecasting digunakan untuk memprediksi  data  di  masa  yang  akan datang  berdasarkan  data  yang  sudah ada. Pengaplikasian time series forecasting  sangat  luas  seperti  dalam bidang  keuangan,  prediksi  biaya,  dan bidang lainnya (Moon & Shin, 2018). Pada kasus time series forecasting ,  salah  satu  metode  yang dapat  digunakan  adalah  dengan menggunakan Adaptive  Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). ANFIS terdiri dari neural  network dan fuzzy  logic
Vol. 6, No. 1, August 2022, Pages 25-31                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
(Al-Qaness,  Ewess,  Fan,  &  Elaziz, 2020). Selama beberapa dekade terakhir  metode  ini  sudah  digunakan dalam  beberapa  penelitian  seperti memperkirakan  harga  saham,  harga penggunaan  listrik,  dan  pemakaian listrik. Namun, ANFIS memiliki keterbatasan yaitu memilih hiperparameter secara manual. Banyak pendekatan  yang  diterapkan  untuk pemilihan hiperparameter tetapi secara  umum  memakan  sumber  daya komputasi yang banyak dan memerlukan  analisis  stabilitas  yang kompleks.  (Vlasenko,  Vlasenko  , Vynokurova,  Bodyanskiy,  &  Peleshko, 2019). Penelitian yang berjudul Investigating  the  performance  of
ANFIS  model  to  predict  the  hourly temperature  in  Pattani,  Thailand menyatakan ANFIS dapat dioptimalkan kinerjanya  dengan  tunig  parameter dlam funsgi keangggotaanya (Septiarini & Musikasuwan, 2018). Metode metaheuristik telah digunakan untuk meningkatkan kualitas ANFIS. Sebagai contoh, hybrid dari ANFIS dan Sinus-Cosinus Algorithm (SCA)  untuk  perkiraan konsumsi  minyak. Particle  Swarm Optimization (PSO)  juga  diterapkan dengan  ANFIS  untuk  peramalan  hasil biochar ,  harga  listrik,  dan  peramalan keuangan.  Algoritma  metaheuristik lainnya juga diterapkan untuk meningkatkan  kinerja  ANFIS,  seperti Multi-Verse  Optimizer (MVO), Salp Swarm  Algorithm (SSA), Social-spider Optimization dan Genetic  Algorithm
(GA)  (Al-Qaness,  Ewess,  Fan,  &  Elaziz, 2020). Penelitian dengan judul Prediction Of Plain Needs Old Telephone Service (POTS) using ANFIS- GA., implementasi Service Government Division , menggunakan metode ANFIS- GA  dapat  mengoptimalkan  tingkat perkiraan  kebutuhan  layanan  POTS  di setiap tahun dengan MAPE - 0,152989097  dibandingkan  dengan metode  ANFIS  (Setiawan  &  Girsang, 2019). Penelitian lain berjudul Analisis
Kinerja Adaptive Neuro Fuzzy Inferences  System pada Feature  input dengan Turnament Selection Menggunakan Algoritma Genetika menunjukkan  terjadinya  peningkatan kinerja  ANFIS  dan  mendapatkan akurasi  yang  lebih  tinggi  (Siahaan, 2019).  Dari  penelitian  yang  berjudul diketehui  bahwa  ANFIS  dan  GA menghasilkan error yang  lebih  kecil jika dibandingkan dengan ANFIS tanpa optimasi  (Wahyuni, 2017). Penelitian dengan judul A Comperative Analysis of Hidden
Markov  Model,  Hybrid  Support  Vector Machines,  and  Hybriad  Artificial
Neural  Fuzzy  Inference  System  in Resevoir  Inflow  Forecasting  (Case Study:  The  King  Fahd  Dam,  Saudi Arabia) memaparkan  RMSE  ANFIS-GA lebih kecil dibandingkan ANFIS artinya ANFIS-GA    (Alquraish,  Abuhasel, Alqahtani,  &  Khadr,  2021).  ANFIS-GA sebagai  model  yang  paling  sesuai karena  memiliki  nilia  RMSE  terkecil juga  diungkapan  dalam  penelitian yang  berjudul  Aplication  of  Genetic Algorithm  to  predict  maximum  of  air temperature  (Case  study:  Isfahan  city) (Nia,  Azad,  Farzin,  &  Karami  ,  2018).
Penambahan GA pada ANFIS memberikan  dampaka  yang  baik degan  semakain  memperkecil  nilai RMSE  (Hameed, 2018). Berdasarkan  pemaparan  diatas, akan dilakukan penelitian yang berjudul Analysis  of  Adaptive  Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Optimization  by  Genetic  Algorith m (GA) in Time Series . Dengan menganalisis parameter yang terdapat pada metode ANFIS dan juga pembagian  data  training  dan  data testing  dari metode  ANFIS  dan ANFIS- GA,  diharapkan  dapat  menentukan model  yang  optimal  untuk time  series forecasting.

## Metode
Pada  penelitian  ini,  penulis menggunakan  metode  ANFIS  dan
mengoptimasi metode tersebut dengan GA untuk mengetahui bagaimana  GA  memgoptimasi  dan seberapa  baik  hasil  optimasinya dengan RMSE sebagai acuan. Data yang digunakan yaitu data Russian Wholesale  Electricity  Market  yang bersumber dari Kaggle. Adapun dataset yang digunakan adalah
Russian  Wholesale  Electricity  Market.
Dataset  yang  digunakan  merupakan record  data  dari  penggunaan  arus listrik  mulai  September  2006  sampai November 2011. Dataset Russian Wholesale Electricity  Market  memiliki  empat puluh  lima  ribu  delapan  ratus  lima belas rows dan  lima  atribut  yaitu timestep, consumption_eur, consumption_sib, price_eur dan price_sib .  Atribut  yang  digunakan  ada tiga  yaitu timestep,  consumption_eur, consumption_sib .  Berikut  sampel  data yang digunakan pada setiap atribut.
Tabel 1. Sampel Data Timestep Consumpti on_eur Consumpti on_sib 9 /1/2006 2:00 59685 17161 /1/2006 3:00 59500 17061 /1/2006 4:00 60617 17074 /1/2006 5:00 62262 17074 Data prepocessing yang dilakukan  adalah  data cleaning dan data transformation .  Melakukan  data cleaning bertujuan  untuk  mengisi dataset  yang  bernilai  0  dan Null dengan nilai mean dari atribut tesebut. Peneliti  menggunakan  nilai mean untuk  melakukan  data cleaning agar nilai baru yang akan di-input ke dalam dataset tidak melebihi range nilai dari dalam data yang sudah ada.
Berdasarkan  hasil  statistika  deskriptif yang  dilakukan,  diketahui  bahwa setiap  atribut  pada  dataset  tidak berdistribusi
secara normal.
Ditemukan adanya data yang memiliki rentang  nilai  yang  sangat  tinggi  pada dataset. Untuk mengatasi hal ini, maka dilakukan  data transformation berupa normalisasi  pada  dataset  dengan metode minmax normalization (Sangaiah, 2019). Sebelum memasuki tahapan ANFIS,  dataset  yang  akan  digunakan dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan pembagian data. Pembagian dataset ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui  kinerja  algoritma  akan lebih  baik  pada  data  yang  bernilai rendah  atau  data  yang  bernilai  tinggi. Selain itu, agar model yang dihasilkan lebih  tepat,  yakni  abstraksi  dari  pola data.  Pembagian  dataset  ini  dilakukan dengan  membagi  dataset  menjadi  4 bagian berdasarkan tinggi dan rendahnya  nilai  dari  kedua  atribut yang  akan  digunakan  sebagai  target yaitu consumption_eur dan consumption_sib.  Pembagian  dataset ini  dilakukan  dengan  cara  mencari nilai  median  dari  setiap  atribut  dan menjadikan  median  sebagai  batasan untuk  nilai  low  dan  high.  Jika  nilai lebih  kecil  dari  median,  maka  akan termasuk ke dalam electricity consumption  yang  tergolong  rendah.
Dan  jika  nilai  lebih  besar  dan  sama dengan  median,  maka  akan  termasuk ke dalam electricity consumption yang tergolong tinggi. Prosedur untuk membangun ANFIS  adalah  mengumpulkan  data, melakukan pra-pemrosesan data, memilih  input,  menentukan  fungsi keanggotaan,  menghasilkan  aturan fuzzy,  melatih  sistem  inferensi  fuzzy, dan membuat prakiraan. Dalam penelitian  ini,  nilai  pengamatan  telah dipisahkan  menjadi  dua  kelompok yaitu  80%  data training dan  20%  data testing .  Rasio  80%:20%  paling  umum digunakan  (Joseph, 2022). Di samping itu, dibutuhkan juga data testing yang berfungsi  untuk  menguji  akurasi ANFIS  yang  sudah  dilatih  dengan menggunakan data training sebelumnya.  Keakuratan  model  ANFIS
Vol. 6, No. 1, August 2022, Pages 25-31                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
dipengaruhi oleh banyak faktor seperti jumlah  fungsi  keanggotaan,  jenis fungsi  keanggotaan,  pemilihan  input, jumlah iterasi, dan jenis output. GA digunakan untuk mengoptimasi metode ANFIS dikarenakan GA merupakan salah satu bagian evolutionary  algorithm yaitu suatu  algoritma  yang  meniru  proses evolusi alami dimana konsep utamanya  adalah individu yang  paling unggul akan bertahan hidup, sedangkan  individu  yang  lemah  akan punah.  Keunggulan  individu  diuji dengan fitness function dengan menggunakan fitness  value yang  telah diperoleh. Fitness  value pada  GA merupakan  nilai  kelayakan  suatu solusi  terhadap  suatu  permasalahan. Fitness  function menghasilkan fitness value baru  yang  akan  dijadikan referensi untuk proses GA selanjutnya. Parameter utama yang menjadi karakteristik dari GA adalah population  size,  crossover  chance dan
mutation  chance (Janes,  Gordan,  & Mladen,  2017).  Pemilihan  nilai  yang tepat  dari  masing-masing  parameter dapat memberikan hasil optimasi yang lebih baik.
Evaluasi  yang  digunakan  adalah Root  Mean  Square  Error (RMSE)
(Osowski  &  Siwek,  2019).  RMSE memiliki  standar  eror  yang  paling dekat  dengan  standar  deviasi,  yang mana standar deviasi adalah parameter  utama  pada  kasus  analisis statistik, sehingga RMSE adalah teknik yang  paling  sering  digunakan  jika proses  data  mining  terkait  dengan statistic. Gambar  1  merupakan  rancangan penelitian yang dilakukan pada penelitian ini.

## Hasil
Dataset  dibagi  menjadi  4  bagian yaitu consumption_eur_high, consumption_eur_low,
consumption_sib_high, consumption_sib_low .  Setiap  dataset tersebut  dilakukan  analisis  terhadap RMSE  menggunakan  metode  ANFIS dan  ANFIS-GA.  Pada  ANFIS  GA, dilakukan eksperimen terhadap population,  crossover ,  dan mutation . Eksperimen pada ANFIS-GA yaitu:
1. Eksperimen 1 dengan nilai population_size = 20, mutation_chance = 0,02, crossover_chance = 0,7. 2. Eksperimen 2 dengan population_size = 20, mutation_chance = 0,01, crossover_chance = 0,5. 3. Eksperimen 3 dengan population_size = 100, mutation_chance = 0,02, crossover_chance = 0,7. 4. Eksperimen 4 dengan nilai population_size = 100, mutation_chance = 0,01,
crossover_chance = 0,5.
Perbandingan  RMSE  ANFIS  dan ANFIS-GA sebagai berikut:
Tabel 1. RMSE ANFIS RMSE ANFIS Dataset Train Test cons_eur_low 0,2419 0,2324 cons_eur_high 0,2421 0,2323 cons_sib_low 0,2551 0,2404 cons_sib_high 0,2552 0,2403 Tabel 2. RMSE ANFIS-GA Eksperimen 1 RMSE ANFIS-GA Eks 1 Dataset Train Test cons_eur_low 0,2419 0,2324 cons_eur_high 0,2419 0,2323 cons_sib_low 0,2551 0,2402 cons_sib_high 0,2551 0,2403

## Tabel 3. RMSE ANFIS-GA Eksperimen 2
RMSE ANFIS-GA Eks 2 Dataset Train Test cons_eur_low 0,2419 0,2323 cons_eur_high 0,2419 0,2323 cons_sib_low 0,2551 0,2402 cons_sib_high 0,2551 0,2403 Tabel 4. RMSE ANFIS-GA Eksperimen 3 RMSE ANFIS-GA Eks 3 Dataset Train Test cons_eur_low 0,2419 0,2323 cons_eur_high 0,2419 0,2419 cons_sib_low 0,2191 0,2191 cons_sib_high 0,2191 0,2191 Tabel 5. RMSE ANFIS-GA Eksperimen 4 RMSE ANFIS-GA Eks 4 Dataset Train Test cons_eur_low 0,2419 0,2323 cons_eur_high 0,2419 0,2323 cons_sib_low 0,2212 0,2218 cons_sib_high 0,2212 0,2025 Berdasarkan  Tabel  1  sampai Tabel 5 diatas dapat disimpulkan: 1. Data electricity consumption european low . Nilai  RMSE  dari  ANFIS  sebesar
0,2419  untuk  data train dan 0,2324 untuk data test . Nilai RMSE dari  ANFIS-GA  terkecil  yaitu 0,2419  untuk  data train dan 0,2323  untuk  data test ,  dihasilkan dari eksperimen 2, 3 dan 4.
2. Data electricity consumption European high . Nilai  RMSE  dari  ANFIS  sebesar
0,2421  untuk  data train dan 0,2323 untuk data test . Nilai RMSE dari  ANFIS-GA  terkecil  yaitu 0,2419  untuk  data  train  dan
0,2323 untuk data test, dihasilkan dari eksperimen 1, 2 dan 4
3. Data electricity consumption Siberian low.
Nilai  RMSE  dari  ANFIS  sebesar 0,2551  untuk  data train dan 0,2404 untuk data test . Nilai RMSE dari  ANFIS-GA  terkecil  yaitu 0,2212  untuk  data train dan 0,2018  untuk  data test ,  dihasilkan dari eksperimen 4. 4. Data electricity consumption Siberian high. Nilai  RMSE  dari  ANFIS  sebesar 0,2552  untuk  data train dan 0,2403 untuk data test . Nilai RMSE dari  ANFIS-GA  terkecil  yaitu 0,2191  untuk  data train dan 0,2191  untuk  data test ,  dihasilkan dari eksperimen 3.

## Pembahasan
Variabel  yang  digunakan  untuk implementasi  ANFIS  dan  ANFIS-GA adalah timestep, consumption_eur, consumption_sib.
Data consumption_eur dan consumption_sib dikelompokan  menjadi  dua  bagian yaitu high dan low .  Kategori high adalah  data  yang  nilainya  besar  sama dengan  nilai  median  dan  kategori low adalah  data  yang  nilainya  kecil  dari nilai  median.  Pengelompokkan  ini dilakukan untuk menghindari terjadinya  bias  karena  interval  yang yang  besar.  Selain  itu,  masing-masing kelompok  data  akan  dibagi  menjadi data train dan  data tes t  dengan perbandingan 80:20.
Berdasarkan  hasil trainin g  pada ANFIS  diketahui  bahwa  semakin  besar epoch yang  digunakan  maka  semakin kecil  nilai  RMSE.  Pada  ANFIS-GA  nilai RMSE  antar  eksperimen  parameter tidak  jauh  berbeda  hal  ini  disebabkan oleh  rentang  nilai  parameter  yang digunakan tidak terlalu besar. Misalnya  pada mutation_chance, nilai yang  digunakan  adalah  0,01  dan  0,02 sementara  nilai crossover_chance juga tidak siginifikan perbedaanya yaitu 0,5 dan  0,7.  Untuk  penelitian  berikutnya dapat mencoba membuat rentang nilai yang  lebih  besar  sehingga  pengaruh nilai  paramater  pada  ANFIS-GA  dapat
Vol. 6, No. 1, August 2022, Pages 25-31                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
dianalisis  lebih  lanjut.  Namun  dari hasil  eksperimen  sudah  didapatkan kesimpulan  bahwa  nilai  RMSE  ANFIS- GA  lebih  rendah  jika  dibandingkan dengan  nilai RMSE ANFIS.

## Simpulan
Dari hasil  eksperimen  yang  telah dilakukan  dapat  dilihat  bawah  RMSE ANFIS-GA lebih rendah jika dibandingkan  dengan    nilai  RMSE ANFIS. Artinya GA dapat mengoptimasi  ANFIS  dengan  baik.  GA digunakan untuk mengoptimasi parameter membership  function pada
ANFIS, yaitu population, crossover dan mutation .  Berdasarkan  eksperimen paramater pada ANFIS-GA, didapatkan nilai  RMSE  terkecil  pada  data  test adalah  2,018  dengan  nilai  parameter population_size = 100, mutation_chance = 0,01, crossover_chance = 0,5.

## Referensi
Al-Qaness, M. A., Ewess, A. A., Fan, H.,
& Elaziz, M. A. (2020). Optimized  Forecasting  Method for Weekly Influenza Confirmed Cases. Int  J  Environ  Res  Public Health .
Alquraish,  M.  M.,  Abuhasel,  K.  A.,
Alqahtani,  A.  S.,  &  Khadr,  M.
(2021).  A  Comparative  Analysis of  Hidden  Markov  Model, Hybrid. Water , 1-18.
Hameed, I. A. (2018). A GA-Based Adaptive Neuro-Fuzzy Controller for Greenhouse Climate Control System.
Alexandria Engineering Journal ,
773-779.
Janes, G., Gordan, M., & Mladen, M.
(2017). Applying Improved Genetic Algorith for Solving Job Shop Scheduling Problems.
Tehni č ki vjesnik , 1243-1247.
Joseph, V. R. (2022). Optimal Ratio for
Data  Splitting. Atlanta:  H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering Moon,  T.,  &  Shin,  D.  H.  (2018). Forecasting Model of Construction  Cost  Index  Based on  VECM  with  Search  Query. KSCE Journal of Civil Engineering . Nia,  M.  M.,  Azad,  A.,  Farzin,  S.,  & Karami  ,  H.  (2018).  Application of Genetic Algorithm to Optimize the Osowski, S., & Siwek, K. (2019). Local dynamic integration of ensemble in prediction of time series. Bulletin of The Polish
Academy of Sciences , 517-525.
Pole, A., West, M., & Harrison, J. (2017). Applied  Bayesian  Forecasting and  Time  Series  Analysis. New York: Chapman and Hall/CRC.
Sangaiah, A. K. (2019). Deep Learning and Parallel Computing Environment for Bioengineering Systems. Academic Press.
Septiarini, T. W., & Musikasuwan, S.
(2018). Investigating the performance of ANFIS model to predict the . Journal of Physics:
Conference Series , 1-10.
Setiawan,  A.,  &  Girsang,  A.  S.  (2019). Prediction  Of  Plain  Needs  Old Telephone  Service. IJSTR ,  2649-
2652. Siahaan,  W.  F.  (2019). Analisis  Kinerja Adaptive Neuro Fuzzy Inferences  System  Pada  Feature Input dengan Tournament Selection Menggunakan Algoritma  Genetika. Medan: Universitas Sumatera Utara. Vlasenko, A., Vlasenko , N., Vynokurova,  O.,  Bodyanskiy,  Y.,
&  Peleshko,  D.  (2019).  A  Novel Ensemble  Neuro-Fuzzy  Model for Financial Time Series Forecasting. MDPI , 1-12. Wahyuni,  I.  (2017). Prediksi  Curah
Hujan  menggunakan  Metode
Hybrid  Adaptive  Neuro  Fuzzy
Inference  System  (ANFIS)  dan Algoritma  Genetika. Malang:
Universitas Brawijaya.