## ISSN 2085-4552

## Peramalan harga beras IR64 kualitas III menggunakan metode Multi Layer Perceptron, Holt-Winters dan Auto Regressive Integrated Moving Average
Anung B. Ariwibowo 1 , Dedy Sugiarto 2 , Iveline Anne Marie 3, Jeany Fadhilah Agatha Siahaan 4
1,2,4 Fakultas Teknologi Industri, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Trisakti
3 Fakultas Teknologi Industri,  Program Studi Teknik Industri, Universitas Trisakti Email : anung@trisakti.ac.id , dedy@trisakti.ac.id
Diterima 12 September 2019 Disetujui 20 Desember 2019
Abstract — This  paper  aims  to  present  the  analysis  of price  movements  of IR64  quality  III  at  the  Cipinang Rice  Main  Market  (PIBC)  and  the  accuracy comparison  of  forecasting  using    Multi  Layer Perceptron  (MLP),  Holt-Winters,  and    Auto Reggressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA) methods.  The  daily  price  data  from  PT  Food  Station starting 1 January 2016 to 31 May 2018 is used. The analysis shows that  the  price  of IR64 quality  III rice tends to rise towards the end of 2016 and 2017. This is related to the decrease in the level of rice supply by January each year which encourages PT Food Station to  conduct  market  operations  to  control  the  price  of rice  in the  market. The  results  of  accuracy comparison show  that  the  MLP  produces  a  value  of  Root  Mean Square  Error  (RMSE)  of  5,67,  Holt-Winters exponential  smoothing  with  trend  and  additive seasonal component produces a value RMSE of 70.71 and  ARIMA  method  with  parameters  (1,1,2)  resulted in  RMSE  values  of  58.71.  The  RMSE  values  of  the MLP  method  have  smaller  values  than  the  Holt- Winters  and  ARIMA  methods,  indicating  that  the MLP  method  is  more  accurate.  The  result  of  this research helps PT Food Station in conducting market operations in the future.
Index  Terms — ARIMA,  forecasting.  multi  layer perceptron, rice price , Winters’ me thod

## I. P ENDAHULUAN
PT.  Food  Station  merupakan  Badan  Usaha  Milik Daerah (BUMD) yang menjalankan fungsi  utamanya menjaga  ketahanan  pangan  di  wilayah  DKI  Jakarta dan  menjadi  pusat  informasi  bahan  pangan  di  Asia Tenggara.  Perusahaan  ini  juga  berfungsi  sebagai pengelola  Pasar  Induk  Beras  Cipinang  (PIBC)  yang
secara  rutin  menyediakan  informasi  terkait  harga beras,  pasokan  beras  dan  stok  beras.  Informasi  yang dikeluarkan  tersebut  antara  lain  digunakan  sebagai salah  satu  pemicu  perlu  tidaknya  dilakukan  operasi pasar [1].
Prediksi  waktu  yang  tepat  untuk  dilakukannya operasi  pasar  dengan  menggunakan  beras  cadangan yang  tersimpan  di  Badan  Urusan  Logistik  (Bulog) merupakan salah satu permasalahan dalam pengambilan  keputusan  bagi  PT.  Food  Station.  Oleh karena  itu  dibutuhkan  teknik  peramalan  yang memiliki  akurasi  tinggi  antara  lain  menggunakan teknik  jarangan  syaraf  tiruan  seperti  metode  Multi Layer  Perceptron  (MLP).  Beberapa  studi  tentang penggunaan metode MLP untuk peramalan antara lain telah  dilakukan  untuk  memprediksi  harga  beras  di PIBC  baik  secara  mingguan  [2],  prediksi  pasokan beras  secara  bulanan  [3],  maupun  peramalan  jumlah kasus  demam  berdarah  [4].  Namun  beberapa  studi tersebut  belum  menggunakan  data  harian  dalam waktu  yang  cukup  panjang  serta  membandingkan sekaligus  penggunaan  tiga  metode  peramalan  yaitu MLP, Holt-Winters dan ARIMA.

## II. T INJAUAN PUSTAKA

## A. Multi Layer Perceptron
Jaringan syarat feed-forward (sering disebut multi- layer  perceptron )  dibangun  dari  sejumlah  node  yang saling  berhubungan  yang  dikenal  sebagai  neuron. Jaringan  saraf feed-forward tipikal  akan  memiliki minimal  sebuah  lapisan  input,  sebuah  lapisan tersembunyi dan sebuah lapisan output. Node lapisan input  sesuai  dengan  jumlah  fitur  atau  atribut  yang ingin  dimasukkan  ke  jaringan  saraf.  Jumlah  node keluaran  sesuai  dengan  jumlah  item  yang  ingin diprediksi.  Simpul  lapisan  tersembunyi  umumnya digunakan  untuk  melakukan  transformasi  non-linear

## ISSN 2085-4552
pada  atribut  input  asli  [5].  Dalam  kasus  peramalan data  deret  waktu  ( time  series  data ),  input  jaringan syaraf  adalah  data  beberapa  periode  waktu  ke belakang  untuk  kemudian  dipakai  memprediksi  satu periode ke depan seperti dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Contoh model jaringan syaraf tiruan untuk peramalan [5]

## B. Holt-Winters
Metode  Winters  atau  lengkapnya Holt- Winters exponential smoothing termasuk metode yang sesuai  untuk  kasus peramalan dengan  pola trend dan seasonal [6].  Terdapat  dua  model  dalam  metode  ini yaitu multiplicative dan additive .  Model multiplikatif digunakan ketika besarnya pola  musiman dalam data tergantung  pada  besarnya  data.  Di  sisi  lain,  dalam model aditif, besarnya  musiman tidak berubah dalam kaitannya dengan waktu.

## C. ARIMA
Autoregressive Integration Moving Average
(ARIMA)  merupakan  salah  satu  model  peramalan  di dalam  teknik  statistika  yang  menggunakan  deret waktu  dalam  memprediksi  data  di  masa  yang  akan datang.  Parameter  yang  digunakan  dalam  ARIMA adalah p,  d,  q yang  mengacu  pada  autoregresif, terintegrasi  dan  bagian moving  average dari  dataset. Teknik  prediksi  ARIMA  akan  menangani  tren, musim,  siklus,  kesalahan,  dan  aspek  non-stasioner dari  kumpulan  data  saat  melakukan  prediksi.  Untuk melakukan  pemilihan  model  ARIMA  terbaik  dapat dilakukan  secara  otomatis  dengan  menggunakan fungsi auto.arima [7]. Fungsi ini melakukan pencarian parameter  dalam  semua  model  yang  mungkin  dari data time series yang diberikan.

## III. METODE PENELITIAN
Alur  metodologi  penelitian  ini  dilakukan  melalui langkah-langkah sebagai berikut:
1. Mengambil  data  pasokan  beras  dari  situs www.foodstation.co.id .  Data  ini  ditempatkan dalam sebuah basis data berbasis MySQL.
2. Data  dalam  basis  data  diolah  menggunakan script bahasa pemrograman R untuk dianalisis menggunakan  tiga  metode  prediksi,  yakni MLP, Holt-Winters, dan ARIMA.
3. Hasil  prediksi  ketiga  metode  tersebut dianalisis hasil akurasinya.
Penelitian ini menggunakan data pasokan beras di Pasar  Induk  Beras  Cipininang  yang  dikelola  oleh  PT Food  Station.  Data  merupakan  data  sekunder  terkait harga  harian  berbagai  jenis  beras  yang    berasal  dari PT.  Food  Station  dan  dapat  diakses  melalui  situs www.foodstation.co.id .  Data  harga  dalam  bentuk  file excel  telah  diimpor  ke  dalam  database  dengan  nama db_pibc_olap  dan  nama  tabel  fact_harga  (Tabel  1). Kode untuk jenis beras IR64 kualitas III adalah 10 dan kode untuk pasar induk (PIBC) adalah 0.
Tabel 1. Fact_harga dalam database db_pic_olap
Proses penarikan data dari database menggunakan library  RMySQL dan proses filter  data  menggunakan library  dplyr.  Data  yang  digunakan  untuk  analisis pergerakan  harga  dan  peramalan  adalah  data  harga mulai  tanggal  1  Januari  2016  sampai  dengan  31  Mei 2018. Data terplih kemudian diubah menjadi data deret waktu  menggunakan  fungsi  ts  dengan  frekuensi  365 mengingat  data  adalah  data  harian  yang  memiliki periode waktu panjang. Script program R untuk proses penarikan data dapat dilihat pada Gambar 2.
> library(RMySQL) > library(dplyr)
> con = dbConnect(MySQL(), user = 'root', password = '', dbname = 'db_pibc_olap', host = 'localhost') > dbListTables(con) > myQuery <- "select * from fact_harga;" > df <- dbGetQuery(con, myQuery) > df1<-filter(df,SK_RICE_TYPE==10, SK_DATE>=20160101,SK_DATE<=20180531, SK_MARKET==0) > df2<- df1[order(df1$SK_DATE),] > View(df2) > tseries <- ts(df2$PRICE, start = c(2016, 1), frequency = 365)
Gambar 2. Script R untuk proses penarikan data dari database

## ISSN 2085-4552
Selanjutnya  data  deret  waktu  tersebut  dapat dipergunakan  untuk  membangun  ketiga  model peramalan. Library  nnfor digunakan  untuk  metode MLP  serta library  forecast untuk  Holt_winter  dan ARIMA. Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  dan Mean  absolute  percentage  error (MAPE)  digunakan untuk  mengukur  seberapa  akurat  sistem  ramalan. Semakin kecil angka tingkat error atau kesalahan yang dihasilkan,  maka  semakin  bagus  data  hasil  prediksi tersebut.
Prediksi  harga  beras  dilakukan  untuk  rentang waktu  dari  bulan  Juni  sampai  dengan  bulan  Agustus 2018,  menggunakan  script  R  seperti  ditunjukkan dalam Gambar 3.    Fungsi auto.arima yang digunakan dalam  metode  ARIMA  melakukan  pencarian parameter  dari  semua  model  yang  mungkin  dibentuk dari data yang diberikan.
> library(nnfor) > library(forecast) #MLP > fit<-mlp(tseries) > plot(fit) > f2=forecast(fit, h=90) > plot(f2) > summary(f2) #HoltWinters > holtw1<- HoltWinters(tseries) > plot(holtw1) > f1 <- forecast(holtw1,h=90) > plot(f1) > accuracy (f1) > summary(f1) #autoarima > fit2<-auto.arima(tseries) > f3=forecast(fit2, h=90) > plot(f3) > summary(f3)
Gambar 3. Script untuk metode MLP, Holt-Winters dan ARIMA

## IV. HASIL DAN ANALISIS
Plot  harga  beras  IR64  kualitas  III  seperti  dapat dilihat  pada  Gambar  4  bersifat  fluktuatif.  Terlihat pada awal tahun, harga cenderung naik yang dikaitkan umumnya dengan pola tanam dan panen padi. Musim tanam  padi  umumnya  terjadi  pada  bulan  Oktober- Maret  (Okmar) dan April-September (Asep).   Dalam interval  November  hingga  Februari,  bulan  paling rawan  terjadi  sekitar  Desember  dan  Januari. Penyebabnya  adalah  volume  pasokan  yang  berasal dari produksi berada dalam level terendah. Penyebab harga  beras  naik  lainnya  selain  musim  paceklik adalah  datang  bulan  puasa.  Oleh  karena  itu  waktu operasi  pasar  (OP)  beras  yang  paling  efektif  untuk menjaga  harga  beras  stabil  adalah  menjelang  musim paceklik  terutama  bulan  Desember  -  Januari  dan menjelang bulan Puasa [1].
Gambar 4. Plot harga IR64 kualitas III
Gambar 5. Plot hasil prediksi harga untuk 90 hari ke depan menggunakan metode MLP
Fungsi MLP membentuk arsitektur optimal dengan 78 neuron input, 5 neuron tersembunyi, dan 1 neuron output. Hal ini berarti MLP menggunakan data harga beras  dari  78  bulan  sebelumnya  untuk  memprediksi harga  beras  pada  bulan  berikutnya.  Hasil  prediksi untuk  90  hari  ke  depan  menggunakan  MLP menunjukkan  kecenderungan  harga  yang  menaik (Gambar 5). Hal ini sesuai dengan tren data asli yang telah dimiliki PT Food Station untuk untuk bulan Juni hingga Agustus 2018 (Gambar 6).
Gambar 6. Plot harga sesungguhnya untuk bulan Juni hingga Agustus 2018
Peramalan dengan menggunakan metode Holt-Winters menghasilkan  nilai  parameter  pemulusan  alpha  =1, beta = 0, dan gamma = 0.7503443. Prediksi untuk 90 hari  ke  depan  menunjukkan  kecenderungan  harga sedikit  naik  namun kemudian  turun  (Gambar  7).  Hal ini  cukup  berbeda  dengan  data  sesungguhnya  pada bulan Juni sd Agustus 2018.
Gambar 7. Plot hasil prediksi harga untuk 90 hari ke depan menggunakan metode Holt-Winters
Forecast method: ARIMA(1,1,2) Model Information: Series: tseries
Coefficients: ar1      ma1     ma2 0.7169  -0.6842  0.1119
s.e.  0.0913   0.0952  0.0365
sigma^2 estimated as 3463:  log likelihood=-4833.1 AIC=9674.2   AICc=9674.25   BIC=9693.32
Gambar 8. Hasil identifikasi model ARIMA terbaik
Gambar 8 menunjukkan hasil dari penggunaan fungsi auto.arima  yang  dapat  mengidentifikasi  model ARIMA  terbaik  secara  otomatis.  Fungsi  auto.arima
menghasilkan model  ARIMA (1,1,2). Model ARIMA (1,1,2) berarti terdapat bagian non-seasonal dari model dan  pada  model  ini  telah  dilakukan  diferensiasi terhadap data sebanyak 1 kali. Hasil prediksi untuk 90 hari  ke  depan  menunjukkan  grafik  yang  stabil  dan datar (Gambar 9). Hal ini cukup berbeda dengan data sesungguhnya  pada  bulan  Juni  hingga  Agustus  2018 yang memiliki fluktuasi tiap harinya.
Gambar 9. Plot hasil prediksi harga untuk 90 hari ke depan menggunakan metode ARIMA (1,1,2)
Dari  ketiga  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini diketahui model MLP memiliki tingkat error yang paling kecil, seperti yang ditunjukkan dalam ringkasan pada Tabel 2.
Tabel 2 Perbandingan akurasi tiga metode peramalan Metode Peramalan RMSE MAPE MLP 5.66545 0.0447614 Holt-Winters 70.70758 0.2865094 ARIMA 58.7104 0.2816482

## V. S IMPULAN
Harga beras IR64 kualitas III di tingkat pasar induk beras  Cipinang  Jakarta  menunjukkan  adanya  pola yang  fluktuatif  di  mana  harga  cenderung  naik  pada sekitar  akhir  tahun  atau  awal  tahun  yang  ditandai dengan  datangnya  musim  paceklik.  Antisipasi terhadap hal ini dilakukan melalui penggunaan metode peramalan  yang akurat.  Berdasarkan nilai  RMSE dan MAPE didapatkan bahwa metode MLP memiliki nilai kesalahan (error) yang paling  kecil yang berarti  lebih akurat  dibandingkan  metode  Holt-Winters  dan ARIMA.  Hasil  prediksi  dalam  penelitian  ini  juga digunakan  oleh  PT  Food  Station  untuk  membantu memutuskan kapan operasi pasar perlu diadakan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  diucapkan  kepada  pimpinan Universitas  Trisakti  dan  Fakultas  Teknologi  Industri

## ISSN 2085-4552
atas  dukungan  pendanaan  dalam  penelitian  ini  untuk tahun akademik 2018/2019.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Kementerian  Perdagangan  RI, Laporan  Akhir  Analisis Efektivitas Operasi Pasar Bera s, 2015
[2] D.  Surjasa,  Rancang  Bangun  Model  Sistem  Pendukung Keputusan  Cerdas  Untuk  Sistem  Rantai  Pasokan  Beras  di DKI Jakarta. Disertasi Program Pascasarjana IPB. 2011.
[3] D.  Sugiarto,  A.B.  Ariwibowo,  I.  Mardianto,  D.  Surjasa, Perbandingan  Peramalan  Pasokan  Beras  Menggunakan Metode Winter dan Jaringan Syaraf Tiruan Back Propagation, Prosiding NCIE, 2017
[4] B.  Setyawan.  Visualisasi, Dashboard  Power  BI  dan Peramalan  Jumlah  Kasus  Demam  Berdarah  Dengue  di Kabupaten  Malang  menggunakan  Metode  Artificial  Neural Network .  [Tugas  Akhir].  Surabaya  :  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember,  2017.
[5] N.  D.  Lewis, Neural  Networks  for  Time  Series  Forecasting with  R – Intuitive  Step  by  Step  for  Beginners ,  2017, https://www.facebook.com/groups/stats.ebooksandpapers
[6] D. Fogarty, J.H. Blackstone, T.R. Hoffmann. Production and Inventory Management . (2nd ed.). Cincinnati : South-Western Publishing Co, 1991
[7] D.  Rosadi,  Pemanfaatan  Software  Open  Source  R  dalam Pemodelan ARIMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika , 2009