## Metode Pembelajaran Mesin untuk Memprediksi Emisi Manure Management
Widi Hastomo 1 , Nur Aini 2 , Adhitio Satyo Bayangkari Karno 3 , L.M. Rasdi Rere 4
Intisari—Indonesia  berkomitmen  menurunkan  emisi  gas rumah  kaca  (GRK)  melalui  skema  nationally  determined contribution  (NDC).  Target  yang  hendak  dicapai  untuk menurunkan  emisi  GRK  yaitu  29%  melalui  skema  business  as usual  (BAU)  atau  41%  dengan  bantuan  internasional.  Target ambisius  ini  membutuhkan  transformasi, baik  dalam  sistem energi  maupun  sistem  pangan  dan  tata  guna  lahan,  yang  perlu mengatasi  potensi  pertukaran  di  antara  sejumlah  besar  target, seperti  ketahanan  pangan,  ketahanan  energi,  menghindari deforestasi,  konservasi  keanekaragaman  hayati,  persaingan penggunaan  lahan,  serta  penggunaan  air  tawar.  Mitigasi  dan adaptasi  memiliki  peran  yang  saling  melengkapi  dalam merespons perubahan iklim yang dilakukan pada skala temporal dan  spasial.  Makalah  ini  bertujuan  untuk  melakukan  simulasi dan  prediksi  pada  emisi  manure  management  penghasil  CO 2 eq dengan  menggunakan  metode  pembelajaran  mesin  long  short- term memory (LSTM) dan gated recurrent unit (GRU). Arsitektur lapisan tersembunyi yang digunakan berjumlah enam kombinasi, sedangkan  dataset  diperoleh  dari  repositori  fao.org.  Optimizer yang  digunakan  dalam  makalah  ini  yaitu  RMSprop,  dengan graphical user interface menggunakan dashboard Streamlit. Hasil dari  penelitian  ini  yaitu;  (a)  cattle  dengan  lima  belas  epoch menggunakan  lapisan  tersembunyi  empat  kombinasi  (LSTM, GRU, LSTM, GRU) menghasilkan RMSE 450,601; (b) non-dairy cattle  dengan  lima  belas  epoch  dan  satu  lapisan  tersembunyi (GRU, GRU, GRU, GRU) menghasilkan nilai RMSE 361,421; (c) poultry  birds  dengan  nilai  dua  belas  epoch  dan  tiga  lapisan tersembunyi  (GRU,  GRU,  LSTM,  LSTM)  menghasilkan  nilai RMSE  341,429.  Tantangan  yang  dihadapi  adalah  penentuan epoch, kombinasi lapisan tersembunyi, serta karakteristik dataset yang  berjumlah  relatif  sedikit.  Hasil  dari  penelitian  ini diharapkan dapat memberikan nilai tambah untuk mengembangkan  alat  dan  model  pendukung  keputusan  yang lebih  baik  untuk  menilai  tren  emisi  di  sektor  peternakan  serta untuk  mengembangkan  strategi  mitigasi  emisi  CO 2 eq  yang mengarah pada praktik pengelolaan pupuk yang berkelanjutan.
Kata  Kunci—Pembelajaran  Mesin,  Manure  Management,  GRK, LSTM, GRU.

## I. P ENDAHULUAN
Emisi gas rumah kaca (GRK) antropogenik telah meningkat secara  signifikan  seiring  meningkatnya  penggunaan  bahan bakar  fosil,  penggundulan  hutan,  dan  perubahan  penggunaan lahan. The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)
telah  menyoroti  dampak  emisi  GRK,  khususnya  karbon dioksida  (CO 2 ),  dinitrogen  oksida  (N 2 O),  ozon  di  troposfer (O 3 ),  metana  (CH 4 ),  dan chlorofluorocarbons (CFC)  tentang perubahan  iklim  [1].  Kenaikan  rata-rata  konsentrasi  GRK global lebih tinggi selama setengah abad terakhir dibandingkan tahun-tahun sebelumnya [2]. Kegiatan antropogenik di bidang pertanian dan kehutanan terutama disebabkan oleh intensifikasi dan  perubahan  penggunaan  lahan  yang  mengakibatkan  emisi GRK,  sehingga  menyebabkan  ketidakseimbangan  ekosistem [3].
Emisi  langsung  dari  peternakan  mengacu  pada  emisi  yang dihasilkan  secara  langsung  dari  ternak  melalui  fermentasi enterik  dan  kotoran  (kotoran  dan  urine)  ekskresi  [4].  Secara khusus,  CH 4 hasil  ternak  secara  langsung  merupakan  produk sampingan dari pencernaan melalui fermentasi enterik [4]. CH 4 diproduksi  pada  herbivor  sebagai  produk  sampingan  dari fermentasi  enterik,  yaitu  proses  pencernaan  yang  melibatkan mikroorganisme untuk memecah karbohidrat dan menurunkannya  menjadi molekul  sederhana  untuk  diserap ke dalam  aliran  darah.  Jumlah  CH 4 yang  dilepaskan  bergantung pada jenis saluran pencernaan, umur, bobot hewan, serta mutu dan  kuantitas  pakan  yang  dikonsumsi.  Ternak  ruminansia (misalnya sapi dan domba) adalah sumber utama CH 4 dengan jumlah  produksi  sedang.  Contoh  jenis  ternak  nonruminansia adalah babi dan kuda [5].
Pengelolaan kotoran hewan ( manure management ) merupakan  sumber  emisi  N 2 O  dan  CH 4 .  N 2 O  diproduksi sebagai  bagian  dari  siklus  nitrifikasi  dan  denitrifikasi  zat nitrogen organik yang terkandung dalam kotoran hewan. Emisi N 2 O  berkaitan  dengan  penanganan  pupuk  kandang  sebelum kotoran  diterapkan  ke  tanah.  CH 4 dari  pengelolaan  pupuk kandang  diproduksi  selama  penguraian  kotoran  secara anaerobik dan  biasanya  jumlahnya  lebih  kecil  daripada  emisi fermentasi enterik. Pada prinsipnya, emisi CH 4 terkait dengan fasilitas pengelolaan hewan yang terbatas, yaitu kotoran hewan ditangani dalam bentuk cairan [5].
Sektor peternakan merupakan penghasil emisi GRK terbesar dari sektor pertanian dunia. Fermentasi enterik dan pengelolaan kotoran  menyumbang  35-40%  dari  total  emisi  CH 4 antropogenik  [6].  Emisi  CH 4 dari  fermentasi  enterik  dan pengelolaan  kotoran  mencapai  78,3%  dari  total  emisi  CH 4 pertanian [7]. Aktivitas peternakan menyumbang 65% dari total emisi  N 2 O  antropogenik,  yang  mewakili  75%–80%  dari  total emisi  pertanian  [6].  Emisi  N 2 O  dari  pengelolaan  kotoran menyumbang 6,3% dari total emisi N 2 O pertanian [7].
Pemerintah  Indonesia  berkomitmen  untuk  menurunkan emisi GRK sebesar 41% dengan bantuan internasional dan 26% dengan  usaha  sendiri.  Hal  tersebut  sesuai  dengan  Peraturan Presiden  No  61  tahun  2011  tentang  penurunan  GRK  [8]. Pemerintah  memberikan  edukasi  kepada  peternak  untuk  ikut mengurangi  gas  CH 4 dengan  cara  substitusi  pakan  ternak
1,2 Jurusan  Manajemen  ITB  Ahmad  Dahlan  Jakarta,  Jl.  Ir  H. Juanda  No.77,  Ciputat  Timur,  Tangerang  Selatan  15419  (tlp:021- 7430930) e-mail: Widie.has@gmail.com, 2 aini.nur1969@gmail.com) 1,3,4 Magister Teknologi Informasi, STMIK Jakarta STI&K, Jl. BRI Radio  Dalam  No.17,  Kebayoran  Baru,  Jakarta  Selatan  12140  (tlp: 021-739  7973;  e-mail: 3 adh1t10.2@gmail.com, 4 rasdi@jak- stik.ac.id)
[Diterima: 25 September 2021, Revisi: 29 Desember 2021]
dengan  dedaunan  yang  rendah  emisi  gas  CH 4 ,  seperti Calliandra,  Gliricidia , serta Leucaena . Makanan ternak yang mengandung  tanin  dan  saponin  juga  dapat  diberikan  guna mengurangi gas CH 4 [9].
Dalam beberapa dekade terakhir ini, penggunaan algoritme pembelajaran  mesin  untuk  sebuah  model  pembuat  keputusan prediksi manure  management telah  menarik  minat  para peneliti.  Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  adalah penggunaan  algoritme  pembelajaran  mesin gradient  boosted trees (GBT), bagged  tree  ensembles (BTE), random  forest ensembles (RFE),  serta feedforward  neural  networks (FNN) untuk  memprediksi liquid  dairy  manure [10];  penelitian tentang penggunaan manure dari peternakan sapi perah untuk ladang dan tanaman menggunaan algoritme boosted regression (BR) [11]; penelitian menggunakan model pembelajaran mesin multiple  linear  regression (MLR), artificial  neural  network (ANN), gradient boosting machine (GBM), dan random forests (RF)  untuk  memprediksi  CO 2 dan  N 2 yang  dihasilkan cattle manure [12].  Selain  itu,  telah  dilakukan  pula  penelitian menggunakan  metode  pembelajaran  mesin  ANN  serta least squares support vector machine (LS-SVM) untuk memprediksi pirolisis dari cattle manure [13] dan penelitian tentang prediksi emisi  pertanian  menggunakan  algoritme autoregressive integrated moving average (ARIMA), long short-term memory (LSTM), serta model simple linear regression [14].
Sebuah literature  review telah  dilakukan  menggunakan metode  ANN, support  vector  machine (SVM), genetic algorithm (GA), decission  tree (DT),  RF,  yang  memiliki potensi yang besar untuk berbagai bidang dalam pengambilan keputusan pengelolaan limbah, pengurangan siklus pengolahan limbah,  peningkatan  pemanfaatan  sumber  daya,  dan  mitigasi risiko  pencemaran  limbah  [15].  Penelitian  menggunakan pembelajaran  mesin Bayesian  network (BN)  serta boosted regression  trees (BRT)  juga  telah  dilakukan  untuk memprediksi nitrogen pada dairy cattle [16]. Penelitian terkait mitigasi emisi GRK untuk proyeksi CH 4 menggunakan metode pembelajaran mesin Gaussian processes , ordinary multilinear regression , serta neural networks least robust pada bangunan ternak berventilasi alami pun telah dilakukan [11]. Selain itu, telah dilakukan juga implementasi deep learning LSTM untuk memprediksi  emisi  GRK  di  bidang  pertanian  [17];  dan penelitian  menggunakan  metode  ANN  untuk  memprediksi emisi  GRK  di  bidang  pertanian  [18].  Metode  pembelajaran mesin, linear regression, decision tree regressor , serta random forest  regressor juga  diusulkan  untuk  manganalisis  dan memprediksi emisi GRK di sektor pertanian [19].
Penelitian pada makalah ini hendak mengambil manfaat dari dua  metode  pembelajaran  mesin  LSTM  dan gated  recurrent unit (GRU)  untuk  memprediksi manure management dalam memengaruhi  emisi  GRK  di  Indonesia  dengan  menggunakan enam  kombinasi  lapisan  tersembunyi.  Penumpukan  lapisan tersembunyi deep  neural  networks (DNN)  membuat  model lebih  dalam  dan  lebih  akurat  mendapatkan  deskripsi  sebagai teknik  pembelajaran  yang  mendalam.  Hal  ini  juga  berpotensi memungkinkan  keadaan  tersembunyi  ( hidden  state )  di  setiap level beroperasi pada skala waktu yang berbeda [20]. Selain itu, hal  tersebut  juga  meningkatkan  kedalaman  jaringan  serta memberikan solusi alternatif yang membutuhkan lebih sedikit
neuron dan  melakukan  pelatihan  lebih  cepat  [21].  Pada akhirnya, penambahan kedalaman ini merupakan jenis optimasi representasional [22].

## II. M ETODOLOGI
Eksperimen ini menggunakan dataset manure management yang  diperoleh  dari  laman  repositori fao.org [7]. Dataset tersebut  memiliki  atribut  nilai  dan  waktu.  Hal  ini  termasuk dalam kategori data runtun waktu yang dapat digunakan dalam masukan  pada  metode  pembelajaran  mesin.  Regresi  LSTM- GRU  dijadikan  pilihan  untuk  memprediksi  tren  emisi  dari manure management guna memberikan alternatif solusi untuk mitigasi GRK di Indonesia.

## A. Algoritme Long Short-Term Memory (LSTM)
LSTM  adalah  jenis recurrent  neural  network (RNN)  yang memungkinkan  jaringan  mempertahankan  ketergantungan jangka  panjang  antara  data  pada  waktu  tertentu  dari  banyak langkah waktu sebelumnya [23]. LSTM memiliki bentuk rantai modul berulang dari jaringan saraf tiruan, dengan setiap modul mencakup  tiga  gerbang  ( gate )  kontrol,  yaitu  gerbang forget ( forget  gate ),  gerbang  masukan  ( input  gate ),  dan  gerbang keluaran ( output gate ). Setiap gerbang terdiri atas lapisan jaring saraf sigmoid dan  operasi  perkalian pointwise .  Hasil  dari keluaran pada lapisan sigmoid merupakan angka dalam interval [0,  1],  mewakili  sebagian  informasi  masukan  yang  harus dilewati. Sebagai penggunaan RNN untuk data runtun waktu, LSTM membaca urutan vektor masukan x = { x 1 , x 2 , ... , x t , ...}, dengan X t ∈ R m mewakili vektor m -dimensi pembacaan untuk m variabel pada contoh waktu t . Gbr. 1 merupakan empat lapis fungsi aktivasi pada LSTM.
Mengingat informasi baru x t dalam keadaan t , modul LSTM bekerja  sebagai  berikut.  Pertama,  modul  LSTM  menentukan informasi lama yang harus dilupakan dengan mengeluarkannya dalam angka [0, 1].
𝑓 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑓 . [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑓 ) (1)
dengan h t −1 adalah  keluaran  dalam  keadaan t −1, W f adalah matriks  bobot,  dan b f adalah bias dari  gerbang forget . Kemudian, x t diproses sebelum disimpan dalam cell state . Nilai i t ditentukan  di  gerbang  masukan  bersama  dengan  nilai kandidat vektor Ct yang dihasilkan oleh lapisan tanh pada saat yang sama untuk diperbarui dalam cell state baru Ct , dengan
𝑖 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑖 . [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑖 ) (2)
𝐶 𝑡 =  𝑡𝑎𝑛ℎ(𝑊 𝑐 . [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑐 ) (3)
𝐶 𝑡 = 𝑓 𝑡 ∗ 𝐶 𝑡−1 + 𝑖 𝑡 ∗ 𝐶 𝑡. (4)
Gbr. 1 Empat lapis fungsi aktivasi pada sel LSTM .
dengan  ( W i , b i )  dan  ( W c , b c )  masing-masing  adalah  matriks bobot  dan bias gerbang  masukan  dan  memori cell  state . Akhirnya, gerbang keluaran didefinisikan oleh (5), dengan W o dan b o adalah bobot matriks dan bias gerbang keluaran, yang menentukan bagian dari keluaran cell state .
𝑂 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑜 . [ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑡 ] + 𝑏 𝑜 ) (5)
ℎ 𝑡 = 𝑂 𝑡 + tanh( 𝐶 𝑡 ) . (6)
Gerbang keluaran mengontrol banyaknya aktivasi setiap unit yang  dapat  dipertahankan.  Hal  ini  memungkinkan  sel  LSTM menyimpan informasi yang tidak relevan dengan keluaran saat ini,  tetapi  mungkin  relevan  di  masa  mendatang.  Kemampuan LSTM untuk mengontrol cara informasi disimpan di setiap unit telah terbukti bermanfaat secara umum.
Langkah awal dari eksperimen ini dimulai dengan masukan dataset .  Tahapan  selanjutnya  adalah cleansing data,  yang berfungsi  untuk  membersihkan  data  dari  data  ganda,  hilang, pencilan/ outlier serta null , dilanjutkan dengan praproses, yaitu proses  transformasi  stasioner, differencing , smoothing , polinomial,  dan  dekomposisi.  Lalu,  tahap  selanjutnya  adalah proses autoregresi, moving average , grafik, serta RMSE. Proses selanjutnya yaitu analisis data, yang terdiri atas pelatihan data dan  pengujian  data.  Hasilnya  berupa  visualisasi  grafik  serta nilai RMSE. Alur eksperimen ditunjukkan pada Gbr. 2.

## B. Algoritme Gated Recurrent Unit (GRU)
GRU  pertama  kali  diusulkan  pada  tahun  2014  [24].  GRU mirip dengan LSTM, tetapi lebih sederhana untuk dihitung dan diimplementasikan. Struktur sel GRU ditunjukkan pada Gbr. 3. Secara umum, sel GRU terdiri atas dua gerbang, yaitu gerbang reset, r ,  dan  gerbang  pembaruan, z .  Mirip  dengan  sel  LSTM, keluaran  keadaan  tersembunyi  di  waktu t dihitung menggunakan keadaan tersembunyi waktu t -1 dan
memasukkan nilai runtun waktu pada waktu t , seperti disajikan pada  (7).  Fungsi  gerbang  reset  mirip  dengan  gerbang forget LSTM  karena  GRU  memiliki  beberapa  kesamaan  dengan LSTM.
ℎ 𝑡 = 𝑓(ℎ 𝑡−1 , 𝑥 𝑖 ) . (7)

## C. Kombinasi Lapisan Tersembunyi LSTM dan GRU
Terdapat  tiga  lapisan  di  dalam  pembelajaran  mesin,  yaitu lapisan  masukan,  lapisan  tersembunyi,  dan  lapisan  keluaran. Dalam  makalah  ini,  dipergunakan  empat  lapisn  tersembunyi, dengan menggunakan kombinasi LSTM dan GRU untuk setiap lapisan [25], [26]. Desain lapisan ini membentuk enam model untuk setiap dataset , seperti terlihat pada Tabel I.
Keberhasilan  DNN  umumnya  dikaitkan  dengan  hierarki yang  diperkenalkan  karena  beberapa  lapisan.  Setiap  lapisan memproses  beberapa  bagian  dari  tugas  yang  hendak diselesaikan dan meneruskannya ke bagian berikutnya. Dalam pengertian ini, DNN dapat dilihat sebagai pemrosesan pipeline , yaitu setiap lapisan menyelesaikan bagian dari tugas sebelum
Gbr. 2 Alur eksperimen.
Gbr. 3 Ilustrasi grafis GRU. T ABEL I D ESAIN L APISAN T ERSEMBUNYI UNTUK E NAM M ODEL Lapisan Tersembunyi 1 2 3 4 Model 0 LSTM LSTM LSTM LSTM Model 1 GRU GRU GRU GRU Model 2 LSTM LSTM GRU GRU Model 3 GRU GRU LSTM LSTM Model 4 LSTM GRU LSTM GRU Model 5 GRU LSTM GRU LSTM
Gbr. 4 Desain lapisan tersembunyi (model 5).
meneruskannya ke bagian berikutnya, sampai akhirnya lapisan terakhir memberikan keluaran [27]. Gbr. 4 merupakan ilustrasi kombinasi lapisan tersembunyi untuk model 5.

## D. Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Square Error (MSE)
RMSE merupakan akar kuadrat dari nilai yang diperoleh dari fungsi mean  square  error (MSE).  Dengan  menggunakan RMSE,  dapat  dengan  mudah  di- plot perbedaan  antara  nilai estimasi  dan  nilai  aktual  dari  suatu  parameter  model.  Rumus dari RMSE dan MSE ditunjukkan pada (8) dan (9).
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √∑ 𝑛 𝑖=1 (𝑦1−𝑦1 ̂ )2 𝑛 (8)
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑ (𝑦 1 − 𝑦 1 ̂ ) 2 𝑛 𝑖=1 (9)
dengan 𝑦 1 ̂ , 𝑦 2 ̂ , … … , 𝑦 𝑛 ̂ = nilai yang diprediksi 𝑦 1 , 𝑦 2 , … … … … . , 𝑦 𝑛 = nilai yang diamati
𝑛 = jumlah data yang diamati.

## E. RMSProp Optimizer
Pengoptimal root  mean  squared  propagation (RMSProp) mirip dengan algoritme penurunan gradien dengan momentum. RMSProp membatasi osilasi pada arah vertikal.  Hal ini dapat meningkatkan  kecepatan  belajar  dan  algoritme,  serta  dapat mengambil  langkah  yang  lebih  besar  dalam  arah  horizontal yang  konvergen  lebih  cepat.  Perbedaan  antara  RMSprop  dan gradient descent terletak pada cara gradien dihitung.
Penentuan  parameter  dibutuhkan  untuk  proses  kompilasi serta  menangani  dan  melatih  jaringan.  RMSprop  digunakan untuk  melatih  fungsi loss dan  jaringan  dalam  mengevaluasi jaringan yang diminimalkan oleh algoritme tersebut. Langkah selanjutnya menentukan metrik yang akan dikumpulkan sambil menyesuaikan model di samping fungsi loss .

## F. Streamlit
Pada makalah ini digunakan graphical user interface (GUI) Streamlit. Streamlit adalah kerangka kerja web yang ditujukan untuk  menyebarkan  model  dan  visualisasi  dengan  mudah menggunakan bahasa Python, yang cepat dan minimalis tetapi juga memiliki tampilan yang cukup baik serta ramah pengguna. Tersedia widget bawaan  untuk  masukan  pengguna,  seperti pengunggahan gambar, penggeser,  masukan teks, dan elemen hypertext markup language (HTML) lain yang sudah dikenal, seperti checkboxes dan radio  buttons .  Setiap  kali  pengguna berinteraksi dengan aplikasi Streamlit, skrip Python dijalankan kembali dari atas ke bawah. Hal ini merupakan sebuah konsep penting  yang  perlu  diingat  saat  mempertimbangkan  berbagai status aplikasi yang akan dipilih.
Streamlit  merupakan  aplikasi  yang  tidak  berbayar  dan pengguna  tidak  perlu  memiliki  pengetahuan  pengembangan front-end yang  mahir  untuk  mengoperasikannya.  Streamlit dapat dijalankan pada editor Anaconda serta bahasa Python seri 3.7  ke  atas,  tetapi  tidak  mendukung  pada  editor  Jupyter Notebook,  sehingga  harus  dikonversi  ke  editor  Pycharm  atau Visual Code. Tampilan beranda pada aplikasi  Streamlit dapat dipisahkan menjadi dua bagian, yaitu buttons , untuk pemilihan menu,  serta  tampilan visual  chart .  Hal  ini  menyebabkan dibutuhkannya library NumPy serta Pandas untuk menampilkan grafik. Keluaran grafik sejalan dengan hasil olah data  metode  pembelajaran  mesin  menggunakan  kombinasi lapisan tersembunyi LSTM dan GRU. Buttons berfungsi untuk memilih dataset dari  kategori  negara,  jenis  hewan,  arsitektur lapisan tersembunyi, optimizer , serta pilihan untuk epoch dan prediksi dalam beberapa tahun ke depan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Mesin mampu belajar dari data  runtun waktu. Oleh karena itu, dari dataset yang ada, diambil dataset pelatihan sejumlah 70%  hingga  80%  dari  keseluruhan dataset .  Selanjutnya,  dari
Gbr. 5 Data mentah manure mangement (sumber: fao.org ).
hasil  pembelajaran,  mesin  di  uji  untuk  memprediksi dataset pengujian (20% hingga 30%). Hasil prediksi dataset pengujian diukur nilai kesalahannya dengan nilai real testing dataset (data target).  Nilai  kesalahan  yang  diperoleh  digunakan  untuk memperbaiki  ( update )  nilai  bobot.  Nilai  bobot  yang  baru dipergunakan dalam prediksi iterasi selanjutnya.
Data mentah manure management ini diperoleh dari fao.org . Food  and  Agriculture  Organization  (FAO)  bekerja  dengan
negara-negara lain untuk mengatasi kelaparan, kemiskinan, dan untuk  mengurangi  efek  perubahan  iklim.  Data  yang  diambil merupakan data tahunan, mulai dari tahun 1961 hingga tahun 2021, yang berisi 12.480 baris. Proses dan hasil ekstraksi data dari fao.org diperlihatkan pada Gbr. 5. Data mentah ini terdiri atas lima fitur kolom, yaitu item , element , year, unit, dan value . Gbr. 6 merupakan grafik dari emisi CO 2 eq dari tahun 1961 hingga tahun 2018 untuk semua hewan ternak. Dari lima belas
Gbr. 6 Emisi CO 2 eq di Indonesia berdasarkan hewan.
Gbr. 7 Emisi CO 2 eq di Indonesia berdasarkan penghasil emisi tinggi.
hewan  ternak  tersebut,  dipilih  data  emisi  yang  paling  tinggi, yaitu cattle , non-dairy  cattle ,  dan poultry  birds .  Faktor  lain yang digunakan dalam menentukan tiga objek ini yaitu rujukan dari penelitian yang telah dilakukan, yang mengambil sampel dari 25 peternakan sapi di Belanda dalam kurun waktu 2006- 2018  [16].  Penelitian  lain  mengambil  objek  di  peternakan  di Jerman Utara [28].
Gbr.  7 memperlihatkan  tren  peningkatan  emisi  CO 2 eq  dari tiga hewan ternak yang paling dominan, yaitu cattle, non-dairy cattle ,  dan poultry  birds. Indonesia  telah  melakukan  banyak upaya untuk memenuhi sustainable development goals (SDGs) dan tujuan Perjanjian Paris. Sejumlah kebijakan dan tindakan inovatif telah dikeluarkan untuk mengubah sistem pangan dan tata  guna  lahan  untuk  mengurangi  emisi  GRK,  melestarikan dan  memulihkan  keanekaragaman  hayati,  mempromosikan
pola  makan  yang  sehat,  beradaptasi  dengan  perubahan  iklim, dan memenuhi kendala lingkungan lainnya [29].
Peningkatan  GRK  berdampak  pada  peningkatan  rata-rata temperatur  bumi.  Hal  ini  dapat  mengakibatkan  perubahan iklim, memicu bencana dengan frekuensi lebih sering dan lebih besar, serta dapat mengancam keberlanjutan ekosistem global [30].  IPCC  telah  menyatakan  bahwa  pemanasan  global  akan
Gbr. 8 Grafik prediksi cattle .
Gbr. 9 Grafik prediksi non-dairy cattle .
T ABEL II O PTIMASI K OMBINASI L APISAN T ERSEMBUNYI C ATTLE Kombinasi Lapisan Tersembunyi Epoch RMSE LSTM, GRU, LSTM, GRU 5 956,065 10 425,170 15 436,719 20 586,875
berdampak  pada  berbagai  aspek  ekonomi  dan  pembangunan, terutama  di  negara-negara  berkembang,  termasuk  Indonesia. Sebagai negara kepulauan terbesar dengan dataran rendah dan pulau-pulau  kecil  yang  luas,  Indonesia  merupakan  salah  satu negara yang paling rentan terhadap dampak negatif perubahan iklim.  Indonesia  menghadapi  risiko  kehilangan  pulau-pulau kecil  dan  penyempitan  wilayah  pesisir  akibat  naiknya permukaan  air  laut  yang  akan  mengancam  kota-kota  yang berada di garis pantai [29].
Hasil  optimasi  kombinasi  lapisan  tersembunyi manure management dari  kategori cattle adalah  sebagai  berikut. Terlihat pada Gbr. 8 dan Tabel II bahwa dengan sepuluh epoch menggunakan  empat  lapisan  dari  kombinasi  (LSTM,  GRU, LSTM, GRU), dihasilkan RMSE sebesar 425,170.
Karakteristik epoch menjadi tantangan tersendiri pada metode pembelajaran  mesin  yang  diuji  coba  dengan  data  yang  relatif sedikit  [31].  Dari  grafik  prediksi  masa  depan,  terlihat  tren penurunan,  dimulai  dari  tahun  2019  hingga  mencapai  titik terendah pada tahun 2021. Tahun 2021 merupakan tahun kedua di  masa  pandemi.  Pada  semester  satu,  ekonomi  Indonesia mengalami tren positif [32]. Terlihat pada grafik emisi CO 2 eq, terjadi  kenaikan  (grafik  prediksi)  diikuti  dengan  kondisi ekonomi yang membaik (kebutuhan nutrisi hewani masyarakat meningkat) [33].
Hasil  optimasi  kombinasi  lapisan  tersembunyi manure management dari  kategori non-dairy cattle pada  lima  belas epoch satu  lapisan  (GRU,  GRU,  GRU,  GRU)  dengan  nilai RMSE 360,848 ditunjukkan pada Gbr. 9 dan Tabel III. Prediksi pada tahun 2020 menunjukkan adanya penurunan emisi CO 2 eq hingga  mencapai  50%.  Hal  ini  dimungkinkan  terjadi  karena adanya pandemi yang terjadi sejak awal Maret 2020. Salah satu faktor  turunnya  daya  beli  masyarakat  di  saat  pandemi diakibatkan oleh melonjaknya harga daging sapi serta naiknya nilai tukar rupiah, yang mencapai Rp17.000 [34].
Hasil  optimasi  kombinasi  lapisan  tersembunyi manure management dari  kategori poultry  birds diperlihatkan  pada Gbr.  10  dan  Tabel  IV,  dengan  lima  belas epoch ,  tiga  lapisan (GRU,  GRU,  LSTM,  LSTM),  dengan  nilai  RMSE  325,145. Salah satu kategori dari poultry birds adalah ayam pedaging. Di awal  pandemi,  harga  ayam  pedaging  turun  drastis,  jauh  di bawah  harga  pokok  penjualan  (HPP).  Faktor  penyebabnya adalah panic  selling serta  pembatasan  sosial  berskala  besar (PSBB)  [35].  Berkurangnya  konsumsi  masyarakat  secara drastis ini berdampak pada penurunan emisi CO 2 eq dari sektor poultry birds . Gbr. 11 merupakan dashboard artificial intelligent manure management . User interface ini memudahkan pengguna untuk melihat  simulasi  dan  prediksi  emisi  GRK  di  Indonesia. Pemanggilan dashboard Streamlit ini dilakukan menggunakan Anaconda Prompt yang diuji coba pada komputasi localhost.

## IV. K ESIMPULAN
Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  secara  umum metode  pembelajaran  mesin  menggunakan  kombinasi  lapisan tersembunyi  dapat  melakukan  simulasi  dan  prediksi  di  masa depan  untuk  opsi  mitigasi  GRK  pada manure  management . Dari  total  lima  belas  hewan  ternak  yang  mengeluarkan  emisi GRK, dipilih tiga hewan ternak yang mengeluarkan emisi yang paling tinggi dari tahun 1961 hingga tahun 2021, yaitu cattle , non-dairy  cattle ,  dan poultry  birds .  Penurunan  emisi  CO 2 eq secara signifikan pada tahun 2020 terjadi karena berkurangnya konsumsi  masyarakat  akibat  terhambatnya  rantai  pasokan dengan adanya PSBB (kebijakan pandemi COVID-19).
Gbr. 10 Grafik prediksi poultry birds .
T ABEL III
O PTIMASI K OMBINASI L APISAN T ERSEMBUNYI N ON -D AIRY C ATTLE Kombinasi Lapisan Tersembunyi Epoch RMSE GRU, GRU, GRU, GRU 5 550,549 10 369,885 15 360,848 20 367,339 T ABEL IV O PTIMASI K OMBINASI L APISAN TERSEMBUNYI P OULTRY B IRDS Kombinasi Lapisan Tersembunyi Epoch RMSE GRU, GRU, LSTM, LSTM 5 969,337 10 345,169 15 325,145 20 375,852
Eksperimen ini diharapkan dapat memberikan nilai tambah untuk  mengembangkan  alat  dan  model  pendukung  keputusan yang lebih baik untuk menilai tren emisi di sektor peternakan. Makalah  ini  juga  diharapkan  dapat  menginformasikan pengetahuan  untuk  mengembangkan  strategi  mitigasi  emisi CO 2 eq  selama  penyimpanan  pupuk  kandang,  yang  mengarah pada praktik pengelolaan pupuk yang berkelanjutan. Tantangan dalam  mengolah  data  dengan  metode  pembelajaran  mesin adalah data berjumlah relatif banyak, sedangkan data sekunder ini  hanya  sejumlah  58  baris  untuk  setiap  hewan  ternak. Karakteristik  dengan  jumlah  data  yang  terbatas  linier  dengan belum  optimalnya  hasil  RMSE.  Penggunaan dataset primer dari  beberapa  peternakan  dapat  menjadi  pilihan  untuk menambah masukan pada metode pembelajaran mesin.
Pengembangan metode pembelajaran mesin serta optimizer yang lainnya perlu diuji coba pada penelitian selanjutnya agar didapatkan hasil yang optimal. Pengolahan dataset dari  negara lain  yang  memiliki  tingkat  klasifikasi gross  national  income (GNI) yang setara perlu dilakukan untuk membandingkan tren
emisi  CO 2 eq  untuk  menentukan  langkah  mitigasi  di  masa depan.

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan.

## K ONTRIBUSI P ENULIS
Konseptualisasi,  Widi Hastomo dan Nur Aini; metodologi, Widi Hastomo dan Adhitio Satyo Bayangkari Karno; perangkat lunak,  Widi  Hastomo  dan  Adhitio  Satyo  Bayangkari  Karno; analisis  formal,  Widi  Hastomo  dan  L.M.  Rasdi  Rere; investigasi,  Widi  Hastomo  dan  Adhitio  Satyo  Bayangkari Karno;  validasi,  L.M.  Rasdi  Rere  dan  Nur  Aini;  kurasi  data, Widi  Hastomo  dan  Adhitio  Satyo  Bayangkari  Karno; penulisan-penyusunan  draf  asli,  Widi  Hastomo,  Nur  Aini, Adhitio  Satyo  Bayangkari  Karno  dan  L.M.  Rasdi  Rere; penulisan-peninjauan  dan  penyuntingan,  Widi  Hastomo, Adhitio  Satyo  Bayangkari  Karno,  Nur  Aini  dan  L.M.  Rasdi
Gbr. 11 User interface Streamlit.
Rere; visualisasi, Widi Hastomo dan Adhitio Satyo Bayangkari Karno;  pengawasan,  L.M.  Rasdi  Rere;  administrasi  proyek, Nur Aini; akuisisi pendanaan, Widi Hastomo dan Nur Aini.
U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  ditujukan  kepada  PP  Muhammadiyah yang  telah  mendukung  penelitian  ini  pada  program  Hibah RISETMU Bacth 5 dengan ID 2826.

## R EFERENSI
[1]  R.K.  Pachauri,  dkk.,  Eds., Climate  Change  2014:  Synthesis  Report. Contribution  of  Working  Groups  I,  II  and  III  to  the  Fifth  Assessment Report ,  Jenewa,  Swiss:  Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change, 2015.
[2]  M. Allen, dkk., “Summary for Policymakers,” dalam Global Warming of 1.5°C.  An  IPCC  Special  Report  on  the  Impacts  of  Global  Warming  of 1.5°C above Pre-industrial Levels and Related Global Greenhouse Gas Mission Pathways, in the Context of Strengthening the Global Response to the Threat of Climate Change, Sustainable Development, and Efforts to  Eradicate  Poverty ,  V.  Masson-Delmotte,  dkk.,  Eds.,  Jenewa,  Swiss: Intergovernmental Panel on Climate Change, 2015.
[3]  V.P. Aneja, W.H. Schlesinger, dan J.W. Erisman, “Effects of Agriculture upon  the  Air  Quality and Climate:  Research,  Policy,  and  Regulations,” Environ. Sci. Technol. , Vol. 43, No. 12, hal. 4234–4240, 2009.
[4]  T.  Jungbluth,  E.  Hartung,  dan  G.    Brose,  “Greenhouse  Gas  Emissions from  Animal  Houses  and Manure  Stores,” Nutr. Cycl. Agroecosystems , Vol. 60, No. 1, hal. 133–145, 2001.
[5]  O.  Gavrilova,  dkk.,  “Emissions  from  Livestock  and  Manure Management,” dalam 2019 Refinement to the 2006 IPCC Guidelines for National  Greenhouse  Gas  Inventories ,  Vol.  4,  E.C.  Buendia,  Eds., Jenewa, Swiss: Intergovernmental Panel on Climate Change, 2019.
[6]  V. Sejian, J. Gaughan, L. Baumgard, dan C. Prasad, Eds., Climate Change Impact  on  Livestock:  Adaptation  and  Mitigation .  New  Delhi,  India: Springer, 2015.
[7]  (2020)  “FAOSTAT  Agriculture  Total  Online  Database,”  [Online], http://www.fao.org/faostat/en/#data/GT, tanggal akses: 20-Okt-2021.
[8]  “Rencana  Aksi  Nasional  Penurunan  Emisi  Gas  Rumah  Kaca  Peraturan Presiden,” Peraturan Presiden Republik Indonesia, No. 61, 2011.
[9]  (2017)  “Mengurangi  Emisi  Gas  Rumah  Kaca  (GRK)  Melalui  Pakan Ternak,” [Online], http://ditjenppi.menlhk.go.id/kcpi/index.php/aksi/ mitigasi/implementasi/303-mengurangi-emisi-gas-rumah-kaca-grk- melalui-pakan-ternak, tanggal akses: 20-Okt-2021.
[10]  R.A.  Genedy dan  J.A.  Ogejo, “Using  Machine  Learning  Techniques  to Predict  Liquid  Dairy  Manure  Temperature  During  Storage,” Comput. Electron. Agric. , Vol. 187, hal. 1-10, 2021.
[11]  H. Mollenhorst, M.H.A. de Haan, J. Oenema,  dan C. Kamphuis, “Field and  Crop  Specific  Manure  Application  on  a  Dairy  Farm  Based  on Historical Data and Machine Learning,” Comput. Electron. Agric. , Vol. 175, hal. 1-8, 2020.
[12]  J.  Zhang,  dkk,  “TG-FTIR  and  Py-GC/MS  Analyses  of  Pyrolysis Behaviors and Products of Cattle Manure in CO2 and N2 Atmospheres: Kinetic,  Thermodynamic,  and  Machine-Learning  Models,” Energy Convers. Manag. , Vol. 195, hal. 346–359, 2019.
[13]  H. Cao, Y. Xin, dan Q. Yuan, “Prediction of Biochar Yield from Cattle Manure Pyrolysis via Least Squares Support Vector Machine Intelligent Approach,” Bioresour. Technol. , Vol. 202, hal. 158–164, 2016.
[14]  M.  Homaira  dan  R.  Hassan,  “Prediction  of  Agricultural  Emissions  in Malaysia Using Machine Learning Algorithms,” Int. J. Perceptive, Cogn. Comput. , Vol. 7, No. 1, hal. 33–40, 2021.
[15]  H.-N.  Guo,  dkk.,  “Application  of  Machine  Learning  Methods  for  the Prediction of Organic Solid Waste Treatment and Recycling Processes: A Review,” Bioresour. Technol. , Vol. 319, hal. 1-13, 2021.
[16]  H. Mollenhorst, dkk., “Predicting Nitrogen Excretion of Dairy Cattle with Machine  Learning,”  dalam Environmental  Software  Systems.  Data Science  in  Action.  ISESS  2020.  IFIP  Advances  in  Information  and
Communication Technology , Vol 554, I.N. Athanasiadis, S.P. Frysinger, G. SchimakWillem, dan J. Knibbe, Eds., Cham, Swiss: Springer, 2020, hal. 132-138.
[17]  L.  Uwamahoro dan  P.  Niyigena,  “Deep Learning  in  Greenhouse  Gases Emissions from Agriculture Activities in Rwanda Using Long Short Term Memory Recurrent Neural Network,” Int. Res. J. Eng. Technol. , Vol. 6, No. 10, hal. 928–931, 2019.
[18]  K. Kononenko dan D. Demidov, “Use of Artificial Neural Networks  to Predict  Greenhouse  Gases  Emissions,” Int.  Scientific  Conf.  Eng.  Rural Dev. , 2020, hal. 892–896.
[19]  P.K.  KosamkarEmail  dan  V.Y.  Kulkarni,  “Effect  of  Soil  and  Climatic Attribute on Greenhouse Gas Emission from Agriculture Sector,” dalam Evolution in Computational Intelligence. Advances in Intelligent Systems and Computing , Vol. 1176, V. Bhateja, S.-L. Peng, S.C. Satapathy, dan Y.-D. Zhang, Eds., Singapura, Singapura: Springer, 2021, hal. 91-101.
[20]  M. Hermans dan B. Schrauwen, “Training and Analyzing Deep Recurrent Neural  Networks,”  dalam Advances  in  Neural  Information  Processing Systems  26  (NIPS  2013) ,  C.J.C.  Burges,  dkk.,  Eds.,  Red  Hook,  AS: Curran Associates Inc., 2013, hal. 192–196.
[21]  L.M.R. Rere, M.I. Fanany, dan A.M. Arymurthy, “Simulated Annealing Algorithm for Deep Learning,” Procedia Comput. Sci. , Vol. 72, hal. 137– 144, 2015.
[22]  R. Pascanu, C. Gulcehre, K. Cho, dan Y. Bengio, “How to Construct Deep Recurrent  Neural  Networks,” 2nd  Int.  Conf.  Learn.  Represent.  (ICLR 2014) , 2014, hal. 1–13.
[23]  S. Hochreiter dan J. Schmidhuber, “Long Short-Term Memory,” Neural Comput. , Vol. 9, No. 8, hal. 1735–1780, 1997.
[24]  C. Gulcehre, K. Cho, R. Pascanu, dan Y. Bengio, “Learned-norm Pooling for Deep Neural Networks,” 2014, arXiv:1311.1780 .
[25]  A.S.B.  Karno,  W.  Hastomo,  dan  Sutarno,  “Optimalisasi  Data  Terbatas Prediksi  Jangka  Panjang  COVID-19  dengan  Kombinasi  LSTM  dan GRU,” Pros. Sem. SeNTIK , Vol. 4, No. 1, hal. 181–191, 2020.
[26]  W.  Hastomo,  dkk.,  “Optimasi  Deep  Learning  untuk  Prediksi  Saham  di Masa Pandemi Covid-19,” J. Eduk., Penelit. Inform. (JEPIN) , Vol. 7, No. 2, hal. 133–140, 2021.
[27]  J. Chung, C. Gulcehre, K. Cho, dan Y. Bengio, “Empirical Evaluation of Gated  Recurrent  Neural  Networks  on  Sequence  Modeling,”  2014. arXiv:1412.3555 .
[28]  S.  Hempel,  dkk.,  “Supervised  Machine  Learning  to  Assess  Methane Emissions of a Dairy Building with Natural Ventilation,” Appl. Sci. , Vol. 10, No. 19, hal. 1–21, 2020.
[29]  (2021) “Long-term Strategy on Low Carbon and Climate Resilience 2050 (LTS-LCCR 2050),” [Online], https://www.appi.or.id/public/images/ img/27e6305e-54ce-4369-9a67-3f31d21338e7.pdf,  tanggal  akses:  20- Okt-2021.
[30]  H.  Shaftel  (2021)  “Overview:  Weather,  Global  Warming  and  Climate Change,”  [Online],  https://climate.nasa.gov/resources/global-warming- vs-climate-change/, tanggal akses: 20-Okt-2021.
[31]  W. Hastomo, dkk., “Characteristic Parameters of Epoch Deep Learning to Predict Covid-19 Data in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , Vol. 1933, hal. 1-6, 2021.
[32]  (2021) “Pemerintah Terus Upayakan Pemulihan Ekonomi, Namun Tetap Waspada terhadap Pandemi Covid,” [Online],
https://www.kemenkeu.go.id/publikasi/berita/pemerintah-terus- upayakan-pemulihan-ekonomi-namun-tetap-waspada-terhadap- pandemi-covid/, tanggal akses: 20-Okt-2021.
[33]  N.  Kalbuana,  dkk.,  “Earnings  Management  is  Affected  by  Firm  Size, Leverage and ROA: Evidence from Indonesia,” Acad. Strateg. Manag. J. , Vol. 20, Special Issue 2, hal. 1–12, 2021.
[34]  A.  Nugroho  (2020)  “Daya  Beli  Sapi  Potong  di  Masa  Pandemi  Turun,” [Online], https://ugm.ac.id/id/berita/19745-daya-beli-sapi-potong-di- masa-pandemi-turun, tanggal akses: 20-Okt-2021.
[35]  P.  Wicaksono  (2020)  “Harga  Ayam  Turun  Akibat  Corona,  Peternak Minta Pemda Turun Tangan,” [Online], https://bisnis.tempo.co/read/ 1334069/harga-ayam-turun-akibat-corona-peternak-minta-pemda-turun- tangan/full&view=ok, tanggal akses: 20-Okt-2021.