ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017

## MODEL NEURAL NETWORK BERBASIS FORWARD SELECTION
UNTUK PREDIKSI JUMLAH PRODUKSI MINYAK KELAPA
Marniyati H. Botutihe Marniyati.h.botutihe@gmail.com Universitas Ichsan Gorontalo

## Abstrak
Sulitnya memprediksi jumlah produksi dimasa datang sehingga  permintaan komsumen seringkali tidak  terpenuhi  dengan  baik.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  model  prediksi  jumlah produksi  minyak  kelapa  menggunakan  metode neural  network berbasis forward  selection ,  untuk mengetahui jumlah produksi di masa yang akan datang dengan tingkat error yang lebih rendah. Model yang  dipilih  berdasarkan  nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE)  terkecil  yang  diperoleh  dari  hasil pengujian. Hasil prediksi jumlah produksi minyak kelapa berdasarkan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya  dengan  hasil  nilai  aktual  jumlah  produksi  minyak  kelapa  januari  2015,  nilai  tersebut berdasarkan  hasil  produksi  yang  telah  terjadi.  Dengan  rata – rata  persentase  yang  diperoleh  yaitu 91,01%.
Kata kunci: Produksi Minyak Kelapa, Time Series

## 1.  Pendahuluan
Minyak  kelapa  adalah  minyak  yang  dihasilkan  dari  kopra  (daging  buah  kelapa  yang  telah dikeringkan)  atau  dari  perasan  santannya.  Minyak  kelapa  penting  bagi  metabolisme  tubuh  karena mengandung vitamin – vitamin yang larut dalam lemak, yaitu vitamin A, D, E, dan K serta provitamin A (karoten)[1].Sulitnya  memprediksi  jumlah  produksi  dimasa  datang  sehingga  permintaan  komsumen seringkali  tidak  terpenuhi  dengan  baik.Untuk  memenuhi  tingkat  produksi  dalam  menyeimbangi permintaan  komsumen  penentuan  jumlah  produksi  harus  direncanakan  sebagai  dasar  pengambilan keputusan.Perusahaan  diwajibkan  menyusun  rencana  dan  menentukan  jumlah  produksi  sehingga permintaan pasar dan konsumen dapat dipenuhi berdasarkan jumlah yang sesuai serta tepat waktu. Penjualan  adalah  salah  satu  informasi  yang  terutama  dalam  menyusun  rencana  produksi,  karena merupakan suatu titik awal dalam perencanaan produksi. Produksi yang berlebihan merupakan suatu pemborosan  atau  kerugian  terhadap  perusahaan  sedangkan  produksi  yang  dibawah  permintaan pasar memberi kesempatan kepada pesaing untuk memasuki daerah penjualan perusahaan. Sebelum melakukan produksi kita harus mengetahui berapa jumlah produk yang tepat agar perusahaan dapat berjalan secara optimal. Serta menghitung berapa jumlah bahan baku yang harus dipersiapkan oleh perusahaan untuk kelancaran produksinya [2].
Dalam  penelitian  ini  menerapkan  model neural  network untuk  memprediksi  jumlah  produksi minyak  kelapa.Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  model  prediksi  jumlah  produksi  minyak kelapa  menggunakan  metode neural  network berbasis forward  selection ,  untuk  mengetahui  jumlah produksi di masa yang akan datang dengan tingkat error yang lebih rendah.

## 2.  Metode
Langkah  awal  pada  suatu  penelitian  adalah  pengumpulan  data.  Data  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah data set Sales Order Minyak Kelapa PT. Multi Nabati Sulawesi Unit Maleo. Data yang  diperoleh  berupa  data  jam time  series univariat.  Data  tersebut  berupa  data  jumlah  penjualan minyak kelapa yaitu data set dari tahun 2012-2014. Data set tersebut untuk hari minggu tidak terjadi transaksi  penjualan  serta  tanggal  merah  setiap  tahunnya  kosong  dan  terdiri  dari variable  Quantity dengan 635 record yang berasal dari PT. Multi Nabati Unit Maleo Gorontalo.
Data  yang  diperoleh  berupa  data  univariat times  series yang  berupa  numerik  yaitu  data  jam, kemudian  susunan  data  tersebut  dirubah  kedalam  bentuk  data  harian  sehingga  diperoleh  dataset sebanyak  635  record.  Setelah  mengubah  data  univariat time  series yang  berupa  data  jam  ke  data harian  kemudian  data  diurutkan  dari ascending menjadi descending .  Selanjutnya  data descending diolah dengan metode normalisasi.
Dataset  yang  telah  dinormalisasi  masih  bersifat  univariat  diubah  lagi  menjadi  data time  series multivariat kemudian dijadikan dalam beberapa variabel independent, misalnya 1 periode sampai 10 periode  dengan  masing-masing  1  variabel  dependent.  Tahap  selanjutnya  menentukan  parameter neural network dengan memasukkan nilai training cycle dengan range 100 sampai 1000. Nilai learning

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017
rate dengan range 0,1 sampai 0,9. Nilai momentum dengan range 0,1 sampai 0,9. Menentukan jumlah input  layer untuk  melakukan  pengujian  dengan  memasukkan  1  sampai  dengan  10  jumlah  inputan. Penentuan  jumlah hidden  layer adalah  1  dan  menentukan neuron  size dengan  melakukan  pengujian dengan  memasukkan  nilai  dengan  range  1  sampai  10  serta  nilai training  cycle,  learning  rate dan momentum pada  pengujian  sebelumnya. Selanjutnya  melakukan  pengujian neural  network dengan menentukan  parameter  terbaik  yaitu  dengan  menggunakan tools  rapidminer .  Hasil  terbaik  dari parameter neural network yaitu nilai training cycle 500, nilai learning rate 0,3, nilai momentum 0,2, nilai neuron  size 6.  Berikutnya  tahap  seleksi  dengan  menggunakan Forward  Selection fungsinya  untuk memilih  variabel-variabel  yang  benar-benar  terbaik  atau  variabel  yang  signifikan  agar  memberikan hasil  yang  terbaik.  Kemudian  melakukan  pengujian  dengan neural  network dan forward  selection , neural network dan backward elimination , neural network dan particle swarm optomozation kemudian membandingkan model tersebut hasil terbaik berdasarkan RMSE terkecil yang akan dipilih.
2.1. Neural Network
Neural  Network merupakan  sebuah  metode  yang  bekerja  berdasarkan  cara  kerja  otak  pada manusia.  Informasi  dikirim  ke neuron melalui  suatu  pembobotan  input.  Kemudian  input  ini  diproses oleh  fungsi  propagation  yang  akan  menaikan  nilai  bobot  input.  Hasilnya  kemudian  dibandingkan dengan threshold oleh fungsi aktifasi, jika input melampaui batas threshold , maka neuron diaktifkan, jika  tidak  maka  neuron  akan  di  inhibit.  Jika  diaktifkan,  neuron  akan  mengirim  output  melalui pembobotan  output  ke  neuron  lainnya,  dan  begitu  seterusnya. Neural  Network dalam  data  mining digunakan untuk memproses prediksi kelas suatu data uji baru yang ditemukan. Ada banyak proses pelatihan pada neural network , antara lain Perceptron, Backpropagation, Self-Organizing Map (SOM), Deelta, Associative Memory, Learning Quantization , dan sabagainya [3].
Gambar 1. Desain Umum ANN

## 2.2. Seleksi Fitur
Forward selection yaitu suatu metode yang berfungsi untuk mengoptimalkan kinerja suatu model dengan memilih variabel – variabel yang signifikan. Prosedur bertahap merupakan system kerja dari motode  ini  adalah  menambah  variabel  yang  diujikan  satu  persatu  ke  dalam  persamaan  yang didasarkan pada nilai tertentu atau Alpha untuk masukkan. Apha tersebut menentukan apakah salah satu  prediktor  yang  saat  ini  tidak  dalam  model,  harus  ditambah  ke  model.  Jika  nilai  dari  predictor kurang  dari  tingkat,  sehingga  prediktor  merupakan  kandindat  untuk  dimasukkan  kedalam model. Backward  Elemination merupakan  metode  yang  berfungsi  untuk  mengoptimalkan  kinerja  dari suatu model pemilihan mundur adalah cara kerja dari metode ini. Pemilihan mundur merupakan cara yang dilakukan dalam melakukan pemilihan variabel dengan menguji variabel selanjutnya membuang variabel – variabel yang tidak signifikan. Hanya variabel – variabel yang dianggap berpengaruh yang akan  diproses  sebaliknya  untuk  variabel – variabel  yang  dianggap  tidak  berpengaruh  dibuang  dari model. Proses akan dihentikan ketika semua variabel yang terpilih telah masuk[4].

## 2.3. Particle Swarm Optimization (PSO)
PSO merupakan model atau teknik optimasi berbasis populasi yang dikembangkan oleh Eberhart dan  Kennedy  tahun  1995,  metode  ini  inspirasi  dari  perilaku  sosial  kawanan  burung  dan  ikan  [5]. Menurut  Salappa,  Doumpos,  &  Zopounidis,  PSO  bisa  diamsumsikan  sebagai  sekawanan  burung mencari  makanan  disuatu  daerah.  Burung  tersebut  tidak  mengetahui  keberadaan  makanan,  tetapi mereka mengetahui jarak makanan ituberada, sehingga strategi yang paling baik untuk mendapatkan makanan tersebut yaitu mengikuti burung terdekat dari makanan tersebut[6] .
∑ T Neuron Pemroses Sinyal Keluaran y Vektor Masuka n x 1 x 2 x 3 w 1 w 2 w 3

## 2.4. Root Mean Square Error (RMSE)
Untuk  melihat  hasil  prediksi  dan  mengetahui  keakuratan  hasil  prediksi  yang  telah  dilakukan terhadap data sebenarnya perlu dilakukan suatu evaluasi. Beberapa metode dapat digunakan untuk melakukan perhitungan kesalahan peramalan  diantaranya adalah Root Mean Squared Error (RMSE). RMSE  merupakan  metode  yang  cukup  sering  digunakan  dalam  mengevaluasi  kinerja  prediksi. Dengan menggunakan RMSE, error yang ada menunjukkan seberapa besar perbedaan hasil estimasi dengan  hasil  yang  akan  diestimasi.  Adanya  keacakan  pada  data  atau  karena  tidak  mengandung estimasi  yang  lebih  akurat  adalah  hal  yang  membuat  perbedaan  pada  hasil.  RMSE  merupakan mengakarkan  nilai  dari  MSE  yang  sudah  dicari  sebelumnya.  RMSE  digunakan  untuk  mencari  nilai keakurasian hasil prediksi dengan data history dengan menggunakan rumus yang ditunjukkan dengan nilai kesalahan. Semakin kecil nilai yang dihasilkan semakin bagus pula hasil prediksi yang dilakukan. Rumus RMSE dipresentasikan pada persamaan[7].

## 2.5. Data Time Series
Data time  series adalah  nilai  suatu  variabel  yang  dikumpulkan  atau  dicatat  berdasarkan urutan/deret  waktu  dalam  bentuk  satuan  harian,  mingguan,  bulanan,  atau  tahunan  dan  di  beberapa kasus  terdapat  jam  tergantung  keperluan  terhadap  perilaku  data  yang  akan  diobservasi.  Data time series yang  digunakan  adalah  data  historis  yang  diukur  berdasarkan  suatu  pengamatan  tertentu. Karena data yang digunakan adalah data yang terukur, maka peramalan secara time series, termasuk ke dalam peramalan kuantitatif. Metode prediksi time series beranggapan bahwa data atau kejadian masa  lalu  akan  cenderung  berulang  dimasa  yang  akan  datang.  Fokus  prediksi  secara time  series adalah apa yang akan terjadi, bukan mengapa hal itu terjadi [8].

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Dalam  melakukan  eksperimen,  peneliti  melakukan  beberapa  tahap.  Langkah  awal  pada  suatu penelitian adalah pengumpulan data. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data set Sales Order Minyak Kelapa PT. Multi Nabati Sulawesi Unit Maleo. Data yang diperoleh berupa data jam time series univariat. Data tersebut berupa data jumlah penjualan minyak kelapa yaitu data set dari tahun 2012-2014. Data set tersebut untuk hari minggu tidak terjadi transaksi penjualan serta tanggal merah setiap  tahunnya  kosong  dan  terdiri  dari variable  Quantity dengan  635  record  yang  berasal  dari  PT. Multi Nabati Unit Maleo Gorontalo.
Data  yang  diperoleh  berupa  data  univariat times  series yang  berupa  numerik  yaitu  data  jam, kemudian  susunan  data  tersebut  dirubah  kedalam  bentuk  data  harian  sehingga  diperoleh  dataset sebanyak  635  record.  Setelah  mengubah  data  univariat time  series yang  berupa  data  jam  ke  data harian  kemudian  data  diurutkan  dari ascending menjadi descending .  Selanjutnya  data descending diolah dengan metode normalisasi.
Dataset  yang  telah  dinormalisasi  masih  bersifat  univariat  diubah  lagi  menjadi  data time  series multivariat kemudian dijadikan dalam beberapa variabel independent, misalnya 1 periode sampai 10 periode  dengan  masing-masing  1  variabel  dependent.  Tahap  selanjutnya  menentuka  parameter neural network dengan memasukkan nilai training cycle dengan range 100 sampai 1000. Nilai learning rate dengan range 0,1 sampai 0,9. Nilai momentum dengan range 0,1 sampai 0,9. Menentukan jumlah input  layer untuk  melakukan  pengujian  dengan  memasukkan  1  sampai  dengan  10  jumlah  inputan. Penentuan jumlah hidden layer adalah 1 dan menentukan neuron size dengan melakukan pengujian dengan  memasukkan  nilai  dengan  range  1  sampai  10  serta  nilai training  cycle,  learning  rate dan momentum pada pengujian sebelumnya. Selanjutnya  melakukan  pengujian neural  network dengan  menentukan  parameter  terbaik  yaitu dengan menggunakan tools rapidminer . Hasil terbaik dari parameter neural network yaitu nilai training cycle 500,  nilai learning  rate 0,3,  nilai momentum 0,2,  nilai neuron  size 6.  Berikutnya  tahap  seleksi dengan menggunakan forward selection fungsinya untuk memilih variabel-variabel yang benar-benar terbaik  atau  variabel  yang  signifikan  agar  memberikan  hasil  yang  terbaik.  Kemudian  melakukan pengujian  dengan neural  nertwork dan forward  selection , neural  network dan backward  elimination , neural  network dan particle  swarm  optomozation kemudian  membandingkan  model  tersebut  hasil terbaik berdasarkan RMSE terkecil yang akan dipilih.
Model yang dipilih berdasarkan nilai R oot Mean Square Error (RMSE) terkecil yang diperoleh dari hasil  pengujian.  Model  tersebut  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  jumlah  produksi minyak kelapa. Model dengan tingkat error terkecil terdapat pada tabel dibawah ini:
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017
Tabel1. Perbandingan Model Model Terbaik Variabel Periode Training Cycle Learning Size Momentum Neuron Size RMSE Neural Network 8 500 0,3 0,2 6 0,141 Neural Network 8 500 0,3 0,2 6 0,120 Forward Selection Neural Network Backward Elimination 8 500 0,3 0,2 6 0,144 Neural Network PSO 8 500 0,3 0,2 6 0,143
Tabel 1 merupakn hasil perbandingan dari pengujian metode neural network , neural network dan forward  selection , neural  network dan backwar  elimination , neural  network dan particle  swarm optimization . Pengjian dilakukan dengan terlebih dahulu menentukan parameter neural network yang terbaik,  kemudian  dataset  diujikan  berdasarkan  parameter  terbaik  dari  hasil  pengujian  sebelumnya. Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat model yang akan digunakan untuk melakukan prediksi jumlah produksi minyak kelapa, model yang yang paling baik berdasarkan tingkat error terkecil yaitu neural network forward selection .
Pada  tahap  selanjutnya  yaitu  mengaplikasikan  model  terbaik  yang  telah  diperoleh  dari  hasil pengujian  sebelumnya.  Data  set  yang  akan  diimplementasikan  sebanyak  6  record  untuk  prediksi jumlah  produksi  selama  6  hari  kedepan  kedepan.  Pada  tahap  proses  pengolahan  data  yang  telah dilakukan  sebelumnya  adalah  data  univariat  dinormalisasi  kemudian  di  ubah  ke  bentuk  data multivariat.  Untuk  mendapatkan  hasil  jumlah produksi  minyak  kelapa  yang  sesungguhnya  data  hasil prediksi harian akan dilakukan proses denormalisasi.  Denormalisasi data set adalah mengembalikan ukuran  data  yang  telah  dinormalisasi  sebelumnya  untuk  mendapatkan  data  asli.  Denormalisasi diterapkan  pada  hasil  eksperimen  data  testing  yaitu  prediksi  jumlah  produksi  minyak  kelapa.  Hasil denormalisasi data dpat diperoleh dengan persamaan rumus:
𝐷𝑒𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 = 𝑌 (𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛) + 𝑚𝑖𝑛 …( 1 ) Y
= Hasil Keluaran dari Pelatihan Min  = Data Minimum Max  = Data Maksimum
Tabel2. Perbandingan Persentase Januari
Tabel  2 merupakan  tabel  perbandingan  persentase  Januari,  yaitu  hasil  prediksi  jumlah  produksi minyak  kelapa  berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  dengan  hasil  nilai  aktual
Januari 2015 Hasil Prediksi
Jumlah Produksi Persentase Tanggal 2 1603 2002 80,07% Tanggal 5 1616 1890 85,50% Tanggal 6 1602 1699 94,29% Tanggal 7 1611 2371 95,95% Tanggal 8 1605 1679 95,59% Tanggal 9 1609 1700 94,65% Rata - Rata Persentase 91,01%

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017
jumlah  produksi  minyak  kelapa  januari  2015,  nilai  tersebut  berdasarkan  hasil  produksi  yang  telah terjadi. Dengan rata – rata persentase yang diperoleh yaitu 91,01%.
Gambar 2. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi

## 4.  Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  untuk  prediksi  jumlah  produksi  minyak  kelapa, diperoleh parameter terbaik dari neural network dengan input layer 8, nilai training cycle 500, learning rate 0,3, nilai momemtum 0,2,  serta  nilai neuron  size 6.  Hasil  RMSE  yang  diperoleh neural  network dan forward selection adalah 0,120.  Dari hasil RMSE yang diperoleh menunjukkan bahwa pengujian menggunakan neural network dan forward selection lebih baik dibandingkan dengan pengujian yang hanya  menggunakan neural  network,  neural  network dan backward  elimination,  neural  network dan particle  swarm  optimization .  Dengan  hasil  tersebut  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  untuk  prediksi jumlah  produksi  minyak  kelapa  menggunakan  algoritma Neural  Network (NN)  dan forward  selection sukses  dilakukan.  Dari  persentase  perbandingan  hasil  prediksi  dan  nilai  aktual  mencapai  91,01%. Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  acuan  bagi  pihak  perusahaan  untuk pengambilan keputusan.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  metode  lainnya  seperti, K-Nearest Neighbor,  Support  Vector  Machine, dll,  atau dengan  menggunakan  metode  optimasi  lainnya  seperti Genetic  Algoritm dll,  serta  melakukan  pengujian  dengan  menggunakan  data  yang  lebih  banyak  lagi agar hasil yang diperoleh lebih maksimal.

## Daftar Pustaka
[1]  Meida  Arnela  Effendi,  Winarni,  Woro  Sumarni.  2012 “Optimalisasi  Penggunaan  Enzim  Bromelin dari Sari Bonggol Nanas dalam Pembuatan Minyak Kelapa”, U niversitas Negeri Semerang.
[2] Zunaidhi  Rival,  Wahyu  S.J  Saputra  dan  Ni  Ketut  Sari.  2012  “Aplikasi  Peramalan  Penjualan Menggunakan Metode Regresi Linear”, UPN “Veteran” Jawa Timur
[3]  Prasetya Eko. 2012, Data Mining – Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta : Andi Yogyakarta, 72-73
[4]  Intan Martina Md Ghani dan Sabri Ahmad. 2011 “ Metode Perbandingan Regresi Linier Berganda Pada Pendaratan Ikan” , Australia Jurnal Ilmu Dasar dan Ilmu Terapan, 5(1): 25-3
[5]  T.-S.  Park,  J.-H.  Lee,  dan  B.  Choi.  2009 “ Optimalisasi  Jarinngan  Syaraf  Tiruan  Dengan  Daya Inertia  Adaptif Particle  Swam  Optimization ”, IEEE Konferensi  Internasional  Tentang  Informatika Kognitif, pp. 481-485
[6]  Mohammad,Badrul.  2013 ,  “Prediksi  Hasil  Pemilu  Legislatif  DKI  Jakarta  dengan  Metode Neural Network berbasis Particle  Swarm  Optimization ” ,  E-Journal  Techno  Nusa  Mandiri  Vol.  IX,  No  1, Maret 2013 [7]  Rozzaqi  Ade  Ricky.  2015 “ Naïve  Bayes dan Filtering  Feature  Selection  Information  Gain untuk Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa”, Universitas PGRI semarang
[8]  Purwanto,  C.  Eswaran  dan R.  Logeswara.  2011  “ Sistem  Inferensi  Adaptif Neuro-Fuzzy yang Disempurnakan Untuk Prediksi Time SeriesHIV/AIDS, A. Abd Manaf dkk. (Eds.) : ICIES 2011, Part III, CCIS 253, PP. 1-13.
0 500 1000 1500 2000 2500 Jum la h A kt u al Januari 2015 Prediksi Jumlah Aktual