Implementasi Algoritma Genetika dan Neural Network Pada Aplikasi Peramalan Produksi Mie (Studi Kasus : Omega Mie Jaya)
Adhi Kusnadi 1 , Jansen Pratama 2
Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Gading Serpong, Indonesia adhi.kusnadi@umn.ac.id 1 , jansen_pratama@yahoo.co.id 2
Diterima 15 Mei 2017 Disetujui 16 Juni 2017
Abstract — Companies that produce products must be able to  regulate  the  amount of production  so  that  it  have  plan production. Therefore, it is necessary to be able to predict the amount of production. This research aims to create an application  that  is  useful  in  determining  the  amount  of production.  These  applications  using  genetic  algorithms and neural network. Genetic algorithm is used to optimize the  weights  in  the  neural  network.  From  the  test  results, this application uses network with 12 inputs, 5  neuron in first  hidden  layer,  3  neurons  in  the  second  hidden  layer, and  3  neurons  in  the  last  hidden  layer.  Then  for  the genetic algorithm parameters used were 10 individuals, 50 generations,  crossover  probability  0.8  and    mutations probability  0.1.  Based  on  the  test  results,  this  application has the forecasting’s accuracy rate reaches 86%.
Keyword : forecasting, production forecasting, genetic algorithm neural network, optimization.

## I. P ENDAHULUAN
Kegiatan  ekonomi  sangat  penting  bagi  kehidupan manusia  untuk  memenuhi  kebutuhannya,  terdiri  dari produksi, distribusi dan konsumsi. Produksi mencakup setiap  usaha  manusia  yang  menghasilkan  barang/jasa yang  langsung  atau  tidak  berguna  untuk  memenuhi kebutuhan  manusia  [1].  Tentunya  produksi  dilakukan atas  dasar  permintaan  dari  konsumen.  Perusahaan yang  menghasilkan  produk  harus  bisa  mengatur jumlah  produksi  agar  produksi  menjadi  terencana dengan  baik.  Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu kemampuan untuk dapat meramalkan jumlah produksi [2].  Dengan  demikian,  maka  produksi  akan  menjadi lebih efisien dan efektif serta dapat menghemat biaya. Untuk  itu,  dibutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat membantu  perusahaan  dalam  menentukan  jumlah produksi. Menurut Gaspersz, peramalan adalah dugaan yang  dibuat  secara  sederhana  tentang  apa  yang  akan terjadi  di  masa  depan  berdasarkan  informasi  yang tersedia  saat  ini.  Jadi  perusahaan  dapat  melakukan peramalan  menggunakan  data  produksi  yang  ada. Kemudian  dapat  ditemukan  pola-pola  produksi  dari data  tersebut.  Dengan  data  pola  pola  dapat  dilakukan peramalan untuk jumlah produksi.
Ada  beberapa  algoritma  yang  dapat  digunakan untuk  menentukan  jumlah  produksi,  salah  satunya dengan Artificial  Neural  Network (ANN)  dengan metode backpropagation .  Metode Backpropagation Neural  Network telah  digunakan  untuk  oleh  Rini Oktavian  Maru’ao  dalam  jurnalnya  dengan  judul Neural Network Implementation in Foreign Exchange Kurs  Prediction ,  untuk  membuat  suatu  aplikasi  untuk memprediksi  kurs  valuta  asing  [3].  Selain  itu  ANN juga  dapat  dikombinasikan  dengan  beberapa  metode lainnya untuk meningkatkan keakuratan hasil peramalan  seperti Particle  Swarm  Optimalization (PSO). Particle  Swarm  Optimalization  Neural Network dapat  digunakan  untuk  memprediksi  laju inflasi  [4].  Selain  PSO  ada  lagi  algoritma  yang  dapat dikombinasikan,yaitu  algoritma  genetika.    Algoritma ini  dipakai  untuk  mendapatkan  solusi  optimal  yang tepat  untuk  masalah  dari  satu  variabel  atau  multi variabel.  Terdapat  penelitian  sebelumnya  mengenai Algoritma  Genetika  oleh  Devi  Rahmayanti  untuk menentukan  nilai  optimal  dalam routing [5]  dan Algoritma  Genetika  juga  bisa  diterapkan  dalam ANN[6].
Perusahaan  Omega  Mie  Jaya  adalah  salah  satu produsen  mie  yang  berada di Pemangkat,  Kalimantan Barat.  Omega  Mie  Jaya  belum  memiliki  suatu  sistem yang  dapat  membantu  untuk  menetapkan  jumlah produksi  mie.  Hal  ini  dikarenakan  kurangnya  sumber daya  manusia  yang  mengerti  tentang  sistem  untuk menentukan jumlah produksi. Maka perlu dibuat suatu system  yang  dapat  meramalkan  jumlah  produksi  mi. Dengan  dibuatnya  sistem  ini,  maka  dapat  perusahaan memiliki  proses  produksi  yang  semakin  baik  dan terencana.  Dari  hasil  uraian  tersebut,  maka  dibuatlah suatu  aplikasi  peramalan  produksi  mie  yang  akan diimplementasikan  ke  Perusahaan  Omega  Mie  Jaya dengan  menggunakan  Algoritma  Genetika  Neural Network.
ISSN 2085-4552

## II. T

## INJAUAN P USTAKA

## A. Peramalan
Metode  peramalan  digunakan  untuk  mengukur keadaan  di  masa  datang.  Peramalan  dapat  dilakukan secara kualitatif dan kuantitatif. Pengukuran kuantitatif menggunakan metode statistik, sedangkan pengukuran secara  kualitatif  berdasarkan  pendapat  ( judgement ) dari  yang  melakukan  peramalan  [7].  Peramalan biasanya  diklasifikasikan  berdasarkan  horizon  waktu di masa depan yang terbagi atas beberapa kategori [8]:
1.   Peramalan jangka pendek, peramalan ini mencakup  jangka  waktu  hingga  satu  tahun,  tetapi umumnya  kurang  dari  tiga  bulan.  Peramalan  ini digunakan untuk merencanakan pembelian, penjadwalan kerja, jumlah tenaga kerja, penugasan kerja, dan tingkat produksi.
2.  Peramalan  jangka  menengahm,  peramalan  ini umumnya mencakup hitungan bulanan hingga tiga tahun. Peramalan ini digunakan untuk menrencanakan penjualan, perencanaan dan anggaran produksi, anggaran kas, dan menganalisis bermacam-macam rencana operasi.
3.   Peramalan jangka panjang, peramalan ini umumnya  untuk  perencanaaan  masa  tiga  tahun atau  lebih.  Peramalan  ini  digunakan  untuk merencanakan  produk  baru,  pembelanjaan  modal, lokasi atau pengembangan fasilitas, serta penelitian dan pengembangan.

## B. Produksi
Produksi  adalah  usaha  manusia  untuk  mengubah serta mengolah sumber daya ekonomi menjadi bentuk serta  kegunaan  baru.  Dengan  kata  lain,  kegiatan produksi  adalah  proses  mengolah  produk  yang  dapat berupa barang  dan jasa  [9].  Kegiatan  produksi adalah kegiatan  menciptakan  serta  menambah  nilai  guna suatu  barang  atau  jasa  dengan  menggunakan  faktor  – faktor  produksi  [10].  Faktor  –  faktor  produksi  antara lain sumber daya alam, sumber daya manusia, sumber daya modal,  sumber daya pengusaha.

## C. Neural Network
Neural Network merupakan salah satu representasi  dari  otak  manusia  yang  mencoba mensimulasikan  proses  pembelajaran  pada  otak manusia  [11]. Neural  Network ini  pertama  kali dipresentasikan  oleh  Warren  McCulloch  dan  Walter Pitt  pada  tahun  1943  [12].  Neural  Network  memiliki beberapa fitur atraktif antara lain:
- Ketahanan dan toleransi kesalahan. Rusaknya salah satu  sel  tidak  mempengaruhi performance secara signifikan.
- Fleksibel. Jaringan dapat menyesuaikan diri dengan lingkungan baru tanpa perlu menggunakan program terinstruksi. - Memiliki kemampuan komputasi yang kolektif.
-  Kemampuan  dalam  berhubungan  dengan  variasi data.

## D. Backpropagation
Dalam neural network ada dua proses pembelajaran  yaitu  terawasi  dan  tidak  terawasi. Pelatihan  yang  terawasi  dilakukan  dengan  cara memberi neural  network data  beserta  dengan  output yang  telah  diantisipasi  oleh  data  tersebut. Neural network akan  melakukan proses iterasi hingga output sesuai  dengan  diharapkan  dengan  rate-error  yang kecil.  Ada  beberapa  algoritma  dalam  pembelajaran terawasi,  salah  satunya  adalah  backpropagation  [13]. Algoritma  B ackpropagation menggunakan error output untuk  mengubah  nilai  bobot-bobotnya  dalam arah  mundur  ( backward )  [11].  Untuk  mendapatkan error ini, tahap perambatan maju ( forward propagation )  harus  dikerjakan  terlebih  dahulu.  Pada saat  perambatan  maju,  neuron-neuron  diaktifkan dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid.
Pelatihan backpropagation meliputi tiga fase. Fase pertama  adalah  fase  maju.  Pola  masukan  dihitung maju  mulai  dari  lapisan  masukan  hingga  lapisan keluaran menggunakan fungsi aktivasi yang ditentukan.  Fase  kedua  adalah  fase  mundur.  Selisih antara  keluaran  jaringan  dengan  target  yang diinginkan merupakan kesalahan yang terjadi.
Kesalahan tersebut dipropagasikan mundur, dimulai dari garis yang berhubungan langsung dengan unit-unit  di  lapisan  keluaran.  Fase  ketiga  adalah  fase modifikasi  bobot  untuk  menurunkan  kesalahan  yang terjadi.  Ketiga  fase  tersebut  diulang-ulang  terus hingga  kondisi  penghentian  dipenuhi.  Umumnya kondisi  penghentian  yang  sering  dipakai  adalah jumlah iterasi atau kesalahan [14].

## E. Algoritma Genetika
Pada  tahun  1975,  Holland  mengembangkan gagasan ini dalam bukunya " Adaption in natural and artificial  systems ".  Ia  menggambarkan  bagaimana menerapkan  prinsip  evolusi  alami  untuk  masalah optimasi  dan  dibangun  algoritma  genetika  pertama. Teori  Holland  telah  dikembangkan  lebih  lanjut  dan sekarang algoritma genetika berdiri sebagai alat yang ampuh  untuk  memecahkan  masalah  pencarian  dan optimasi. Algoritma genetika  didasarkan pada prinsip genetik  dan  evolusi  [15].  Algoritma  genetika  adalah merupakan  metode  adaptive  yang  biasa  digunakan untuk  pencarian  nilai  dalam  suatu  masalah  optimasi. Algoritma  ini  adalah  salah  satu  evolusi  yang  paling populer  algoritma  di  mana  populasi  individu berkembang  sesuai  dengan  set  aturan  seperti  seleksi, crossover dan mutasi [16].

## F. Algoritma Genetika dan Neural Network
Algoritma  genetika  dapat  digunakan  untuk meningkatkan kinerja ANN  dengan banyak cara yang
berbeda. Algoritma genetika adalah metode pencarian umum  stochastic,  yang  dapat  digunakan  dengan backpropagation  neural  network untuk  menentukan jumlah  node  tersembunyi  dan  lapisan  tersembunyi, pilih  subset  fitur  yang  relevan,  tingkat  pembelajaran, momentum, dan
menginisialisasi serta mengoptimalkan bobot koneksi jaringan dari backpropagation  neural  network.  Algoritma  genetika telah  digunakan  untuk  secara  optimal  merancang parameter  neural  network  termasuk  ANN  arsitektur, bobot,  pilihan  input,  fungsi  aktivasi,  jenis  neural network, algoritma pelatihan, jumlah iterasi, dan rasio partisi data [17] [18].
Proses  algoritma  GA  -  NN  untuk  proses peramalan ini adalah sebagai berikut:
1.   Inisialisasi count = 0 , fitness = 0 , jumlah siklus
2.  Generasi  populasi  awal  .  Kromosom  individu dirumuskan  sebagai  urutan  gen  berturut-turut, masing-masing pengkodean input.
3.   Desain jaringan yang cocok
4.   Menetapkan bobot
5.   Melakukan training dengan backpropagation
6.  Cari  kesalahan  kumulatif  dan  nilai  fitness. Kemudian dievaluasi berdasarkan nilai fitness.
7.   Jika  fitness  sebelumnya  <  nilai  fitness  saat  ini, simpan nilai saat ini
8.   Count = count +1
9.   Seleksi  :  Dua  induk  dipilih  dengan  menggunakan mekanisme wheel roulette
10. Operasi  Genetik  :  crossover,  mutasi  dan reproduksi untuk menghasilkan fitur baru set 11. Jika ( jumlah siklus < = count ) kembali ke nomor empat
12. Pelatihan jaringan dengan fitur yang dipilih 13. Studi kinerja dengan data uji.

## III. P ERANCANGAN DAN I MPLEMENTASI
Berikut  ini  akan  digambarkan  flowchart  sistem peramalan produksi :
Gambar 1. Flowchart Pelatihan
Sistem terdiri dari dua proses utama yaitu pelatihan dan  peramalan.  Untuk  dapat  melakukan  suatu peramalan  menggunakan neural  network ,  diperlukan suatu  proses  pelatihan.  Proses  pelatihan  digabung dengan  algoritma  genetika  untuk  mendapatkan  bobot yang lebih optimal.
Langkah  pertama  tentunya  kita  menginisialisasi semua  nilai  yang  akan  digunakan  selama  proses pelatihan.  Kemudian  kita  mengambil  data-data  yang digunakan  untuk  proses  pelatihan  yang  diambil  dari database.  Setelah  itu  menormalisasi  data  tersebut untuk menyesuaikan antara range input-output dengan fungsi aktivasinya. Langkah selanjutnya adalah masuk ke backpropagation sebagai berikut :

## ISSN 2085-4552
Pada  subproses  ini,  dilakukan  penghitungan  nilai neuron di hidden layer dan ditambah dengan biasnya. Kemudian  hasil  yang  didapat  diberi  fungsi  aktivasi sigmoid. Hal ini juga dilakukan di layer output . Proses tersebut merupakan fase
pertama
dari backpropagation .  Fase  kedua  adalah  mencari  δ  di layer output dan menghitung suku perubahan ke layer output . Setelah itu, juga mencari δ di hidden layer dan menghitung  suku  perubahan  ke hidden  layer .  Lalu meng-update ke hidden layer dan ke layer output .
Proses peramalan dimulai ketika user memasukkan data  input  produksi  perbulan  selama  12  bulan.  Lalu sistem  akan  melakukan  normalisasi  data  tersebut. Kemudian  akan  dilakukan feedforward dengan menggunakan  bobot  terbaik  yang  didapat  dari  proses pelatihan  sebelumnya.  Setelah  nilai  output  berhasil dihitung, maka akan didenormalisasikan lagi sehingga akan  menampilkan  dan  menyimpan  data  peramalan tersebut.  Beikut  ini  adalah  gambarnya  dalam  bentuk flowchart.
Gambar 3. Proses Peramalan Dengan Backpropagation

## IV. U JI C OBA
Uji  coba  dilakukan  untuk  menentukan  parameter- parameter  yang  tepat  untuk  digunakan  dalam  aplikasi ini.  Caranya  adalah  dengan  melakukan  uji  coba terhadap parameter-parameter tersebut dengan menggunakan  data  –  data  produksi  Omega  Mie  Jaya. Parameter-parameter  yang  tepat  adalah  parameter- parameter  yang  saat  dilakukan  pelatihan  dan  testing memiliki nilai error yang terkecil dengan data validasi.
Tabel 1. Learning Data
Berdasarkan  data  –  data  yang  ada,  terdapat  36  data yang  membuat  24  pola  data.  24  pola  data  dibagi menjadi dua bagian yaitu 20 pola data (tabel 1) untuk data  pelatihan  dan  4  data  digunakan  untuk  testing (tabel 2).
Tabel 2. Testing Data
Uji coba dimulai dari menentukan arsitektur neural network.  Jaringan  memiliki  tiga  bagian,  yaitu  input, hidden  layer ,  dan  juga  output.  Jadi  kita  menentukan jumlah  neuron  terbaik  yang  nantinya  akan  digunakan untuk  aplikasi  ini.  Tahap  kedua  adalah  menetapkan parameter-parameter  genetika.  Parameter  algoritma genetika  akan  diuji  coba  pada  tahapan  berikutnya sehingga  pada  tahap  ini  nilainya  belum  diubah–ubah. Ketika sudah mendapatkan arsitektur jaringan terbaik, maka  dilakukan  proses  uji  coba  untuk  parameter algoritma  genetika.    Proses  uji  coba  tahap  dilakukan dengan menentukan jumlah neuron kemudian melakukan  proses  pelatihan  dengan  cara  inisialisasi bobot dengan angka random.
Kemudian dihitung nilai neuron dan juga bobotnya dengan  menggunakan  data  pelatihan  yang  telah dinormalisasi terlebih dahulu. Proses tersebut merupakan  proses  yang  dilakukan  pada  tahap  fungsi evaluasi  dalam  algoritma  genetika.  Kemudian  masuk ke tahap seleksi, crossover, dan mutasi. Setelah proses pelatihan,  maka  dilakukan  testing  feedforward  dan
dihitung  nilai  error  antara  data  yang  dihasilkan program dengan data validasi. Variabel awal alogritma genetika  yang  digunakan  adalah  enam  inidividu, sepuluh  generasi,  0,6  peluang  crossover,  0,1  peluang mutasi.
Tabel 1. Percobaan Mencari Parameter
Berdasarkan tabel diatas dapat disimpulkan bahwa arsitektur  yang  memiliki  error  yang  terkecil  adalah arsitektur dengan konfigurasi jaringan 12 – 5 – 3 – 3 – 1 yang memiliki tingkat akurasi mencapai 17,3 %.
Setelah melakukan tahap pertama, masuk ke tahap berikutnya  yaitu  ujicoba  variabel  algoritma  genetika untuk  mendapatkan  nilai  error  yang  terkecil.  Pada tahap ini kita berusaha mendapatkan jumlah individu, jumlah  Generasi  peluang  crossover,  dan  peluang mutasi yang terbaik dengan cara menghitung error dari bobot  yang  dihasilkan  dalam  proses  genetika  dengan data validasi. Dari hasil uji coba berikutnya, parameter untuk  algoritma  genetika  yang  terbaik  adalah  10 individu,  50  generasi,  0.8  peluang  crossover,  dan  0.1 peluang  mutasi  dapat  mencapai  error  sampai  dengan 14%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perubahan parameter  algoritma  genetika  juga  mempengaruhi penurunan tingkat error dari hasil peramalan produksi.

## V. S IMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan  bahwa  aplikasi  peramalan  produksi  mie untuk  Omega  Mie  Jaya  dengan  menggunakan algoritma  genetika  dan neural  network berhasil dilakukan.        Aplikasi  peramalan  ini  memiliki arsitektur  jaringan  berupa  12  input,  tiga  jaringan hidden  layer dimana  layer  pertama  terdiri  dari  5 neuron,  layer  kedua  memiliki  tiga  neuron dan  lapisan
terakhir mempunyai tiga neuron, dan satu buah output dengan laju pembelajaran yang digunakan adalah 0,2. Parameter  yang  digunakan  algoritma  genetika  adalah sepuluh  individu,  0,8  peluang  crossover,  0,1  peluang mutasi, dan 50 generasi. Dari uji coba yang dilakukan, aplikasi  peramalan  ini  memiliki  tingkat  akurasi peramalan mencapai 86%.
D AFTAR P USTAKA
[1] Gilarso,  T.  2004.  “Pengantar  Ilmu  Ekonomi  Makro”. Yogyakarta: Kanisius.
[2] Gasperz,  Vincent.  2002.  “Total  Quality  Management”. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama .
[3] Maru’ao,  Dini  Oktaviani.  2010.  “Neural  Network Implementation  in  Foreign  Exchange  Kurs  Prediction”. Universitas Gunadharma.
[4] Raharjo,  Joko  S.  Dwi.  2013.  “Model  Artificial  Neural Network  Berbasis  Particle  Swarm  Optimization  untuk Prediksi  Laju  Inflasi”.  Dalam  Jurnal  Sistem  Komputer Volume 3 hlm. 11-21.
[5] Rahmayanti,  Devi.  2010.  “Optimasi  Routing  Berbasis Algoritma  Genetika  pada  Sistem  Komunikasi  Bergerak”. Dalam Jurnal EEECIS Volume IV hlm. 18-23.
[6] Dhanwani,  Deepak  dan  Avinash  Wadhe.  2013.  “Study  of Hybrid  Genetic  Algorithm  Using  Artificial  Neural  Network In Data Mining For The Diagnoses of Stroke Disease” Dalam International Journal of Computational Engineering Research, hlm 95-100.
[7] Herjanto, Eddy. 2008. “Manajemen Operasi (Edisi Ketiga)”. Jakarta: Grasindo.
[8] Prasetya,  Heri  dan  Fitri  Lukiastuti.  2009.  “Manajemen Operasi”. Yogyakarta: MedPress.
[9] Ahman, Eeng dan Epi Indriani. 2007. “Membina Kompetensi Ekonomi”. Bandung: Grafindo Media Pratama.
[10]  Nafari,  M.  2007.  “Penganggaran  Peusahaan”.  Jakarta: Salemba Empat.
[11]   Kusumadewi,  S.  2004.  “Membangun  Jaringan  Syaraf  Tiruan Menggunakan  Matlab  dan  Excel  Link”.  Yogyakarta:  Graha Ilmu.
[12]   Rojas, Raul. 1996. “Neural Networks”. New York: Springer- Verlaag Berlin Heidelberg.
[13]   Heaton,  Jeff.  2008.  “Introduction  to  Neural  Network  with Java (Second Edition)”. Heaton Research.
[14]   Siang, J.J.  2005. “Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan Pemogramannya  Dengan  Matlab”.  Yogyakarta:  Penerbit Andi.
[15]   Sivanandam,  S.N  dan  S.N.  Deepa.  2008.  “Introduction  to Genetic  Algortihm”.  New  York:  Springer-Verlaag  Berlin Heidelberg.
[16]   Suyanto.  2005.  “Algoritma  Genetika  Dalam  Matlab”. Yogyakarta: Andi Offset.
[17]   Lanaraga,  P.  dkk.  1997.  “Learning  Bayesian  networks  by genetic algorithms: a case study in the rediction of survival in malignant skin melanoma”.
[18]   Dhanwani,  Deepak  dan  Avinash  Wadhe.  2013.  “Study  of Hybrid  Genetic  Algorithm  Using  Artificial  Neural  Network In Data Mining For The Diagnoses of Stroke Disease” Dalam International Journal of Computational Engineering Research, hlm 95-100.