## IMPLEMENTASI FUZZY TIME SERIES MARKOV CHAIN MODEL (FTSMCM) DALAM PREDIKSI JUMLAH PRODUKSI AYAM POTONG
Desy Ika Puspitasari 1) , Mochammad Arif Afianto 2)
1, 2) Fakultas Teknologi Informasi, UNISKA Banjarmasin e-mail: smile4desyka@gmail.com 1) , afiantoarif78@gmail.com 2 )

## ABSTRAK
Pola konsumsi masyarakat akan produk hasil ternak semakin meningkat, tak terkecuali konsumsi ayam potong  (broiler). Tingginya tingkat konsumsi masyarakat akan ayam potong otomatis akan memicu para produsen ternak untuk meningkatkan produksinya.  Produksi  ayam  potong  dapat  diprediksi,  salah  satunya  menggunakan  Fuzzy  Time  Series.  Perkembangan metode peramalan data time series yang cukup pesat mengakibatkan terdapat banyak pilihan metode yang dapat digunakan untuk meramalkan, salah satunya yaitu metode Fuzzy Time Series Markov Chain Model. Konsep Markov Chain digunakan dalam  proses  prediksi  jumlah  produksi  ayam  potong  dengan  menggunakan  matriks  transisi.  Dengan  Fuzzy  Time  Series Markov Chain Model, yang merupakan gabungan dari konsep metode fuzzy time series dengan model Markov, diharapkan dapat  mendatangkan  hasil  analisis  prediksi  yang  lebih  akurat.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  proses  analisis prediksi, sehingga proses analisis prediksi dapat dilakukan secara lebih efisien, teliti, mudah, dan praktis.
Kata Kunci : Ayam Potong,Markov Chain, Fuzzy Time Series,.

## ABSTRACT
The pattern of public consumption of livestock products is increasing, including the consumption of broilers. The high lev- el of public consumption of automatic cut chicken will trigger livestock producers to increase production. Poultry produc- tion can be predicted, one of which uses Fuzzy Time Series. The development of time series data forecasting methods is quite rapid resulting in a large selection of methods that can be used to predict, one of which is the Markov Chain Model Fuzzy Time Series method. the concept of Markov Chain is used in the process of predicting the amount of production of broiled chicken using a transition matrix. With the Fuzzy Time Series Markov Chain Model, which is a combination of the concepts of fuzzy time series methods with Markov models, it is expected to bring more accurate predictive analysis results. This re- search is expected to be able to help the process of predictive analysis, so that the process of predictive analysis can be car- ried out more efficiently, meticulously, easily, and practically.
Keywords : broilers, Markov Chain, Fuzzy Time Series.

## I. P ENDAHULUAN
Ayam potong atau ayam pedaging atau bisa disebut juga ayam boiler merupakan sumber protein hewani asal ternak dan memegang peranan  yang sangat penting dilihat dari segi  gizi dan ekonomi karena  jenis ayam  ras  ini  mampu  tumbuh  cepat  sehingga  dapat  menghasilkan  daging  dalam  waktu  relatif  singkat antara  5-7  minggu  ayam  sudah  dapat  dipanen,  sehingga  banyak  orang  tertarik  pada  budidaya  ayam  broiler  [1]. Populasi  ayam  pedaging  di  Kalimantan  Selatan  sekitar  8,5  juta  ekor  dengan  kontribusi  produksi  daging  sekitar 76,79%  dari  total  produksi  daging  unggas  di  Kalimantan  Selatan  [2].  Seiring  dengan  peningkatan  jumlah permintaan  ayam  potong  seperti  yang  telah  dijelaskan  di  atas,  maka  diperlukan  suatu  aplikasi  yang  dapat membantu  dalam  proses  peramalan  produksi  ayam  potong  yang  dapat  membantu  melakukan  perhitungan peramalan  dengan  menggunakan  data  jumlah  produksi  ayam  potong  dalam  runtun  waktu  atau  periode  tertentu, salah satunya dengan pendekatan fuzzy time series [3].
Selain melalui pendekatan fuzzy time series , analisis prediksi suatu nilai juga dapat dilakukan dengan pen- dekatan Markov model. Pada penelitian Hamed Ali [4] digunakan Markov Chain untuk kegiatan prediksi dalam bidang bisnis, khususnya jumlah permintaan pada sebuah trading company. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Markov Chain masih menjadi salah satu metode yang handal dalam kegiatan prediksi [5].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  akurasi  prediksi  metode Fuzzy  Time  Series  Markov  Chain Model pada kasus jumlah produksi ayam potong di kota Banjarbaru. Sehingga hasil prediksi ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dan penentuan kebijakan oleh dinas atau instansi guna meningkatkan produksi ayam potong  sesuai  dengan  hasil  prediksi  agar  kebutuhan  masyarakat  terhadap  ayam  potong  terpenuhi  secara  maksi- mal.
D

## II. T AHAPAN P ENELITIAN

## A. Data Primer
Data  primer  pada  penelitian  ini  menggunakan  data  jumlah  produksi  ayam  potong  di  kota  Banjarbaru  yang didapat langsung dari Dinas Pertanian, Perikanan dan Kehutanan Kota Banjarbaru.

## B. Desain Eksperimen
Gambar 1. Desain Eksperimen
Data produksi ayam potong, dalam bentuk file excel  akan digunakan sebagai dataset dalam aplikasi prediksi, file excel tersebut akan di import dan kemudian akan disimpan ke dalam database untuk dilakukan perhitungan. Setelah  proses  perhitungan  selesai,  maka  akan  ditampilkan  hasil  perhitungan  beserta  nilai  akurasi  peramalan, dalam hal ini perhitungan akurasi peramalan menggunakan MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ). Selain itu grafik perbandingan hasil prediksi dengan data actual akan ditampilkan.

## C. Proses Pengolahan Data Awal
Data  yang  ada  di  dalam excel akan  disusun  terlebih  dahulu, table  head diletakkan  di  kolom  A,B  dan  C baris pertama  sesuai  urutan table  head yaitu  nomor,  bulan  produksi  dan  nilai  produksi,  sedangkan  untuk  data time series akan  diletakkan  pada  baris  kedua  pada  kolom  yang  sama  pada table  head. Hal  ini  bertujuan  agar memudahkan  aplikasi  dalam  mengimport  file  excel  tersebut,  dikarenakan  aplikasi  akan  membaca  satu-persatu data dimulai dari baris kedua kolom A, B dan C.

## D. Parameter yang Digunakan
Guna  mengetahui  pengaruh  panjang interval  range pada  akurasi  hasil  prediksi  serta  pengaruhnya  terhadap pembentukan  jumlah interval ,  maka  pada  penelitian  ini  digunakan interval range yang  berbeda  diantaranya digunakan interval range 900, 700, 500 dan 300.

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN S ISTEM

## A. Flowchart Prediksi dengan Fuzzy Time Series Markov Chain Model
Gambar  III. Flowchart Prediksi dengan Fuzzy Time Series Markov Chain Model
Gambar 3 merupakan alur proses prediksi menggunakan Markov Chain Model . Data yang sudah diinput akan ditentukan data minimum dan maksimum, kemudian akan dihitung panjang intervalnya. Setelah panjang interval didapat,  maka  selanjutnya  menentukan  jumlah  himpunan  semesta  yang  akan  dibentuk.  Setelah m jumlah  him- punan  semesta  terbentuk,  maka  selanjutnya  yaitu  proses  fuzzifikasi  data,  data  akan  ditentukan  keanggotaan fuzzy nya.  Setelah  keanggotaan fuzzy dari    masing-masing  data  diketahui,  maka  selanjutnya  akan  dibentuk fuzzy logic relationship , dari fuzzy logic relationship ini akan dibentuk lagi fuzzy logic relationship group yaitu dengan cara mengumpulkan next state yang sama dari masing-masing current state .
Proses selanjutnya yaitu pembentukan matriks probabilitas transisi. Pada matriks probabilitas transisi ini, tiap- tiap FLRG ( Fuzzy Logical Relationships Group ) akan dihitung nilai transisinya berdasarkan jumlah perpindahan tiap-tiap  statenya.  Setelah  hasil  nilai  transisi  tiap state diketahui,  maka  sebelum  melakukan  proses  perhitungan prediksi, akan ditentuka terlebih dahulu apakah perpindahan dari current state ke next state hanya memiliki satu perpindahan saja ataukah lebih dari satu.

## B. Menghitung Hasil Peramalan
Pada  data  time  series,  dengan  menggunakan  FLRG,  dapat  diperoleh  probabilitas  dari  suatu  state  menuju  ke suatu state berikutnya. Sehingga digunakan matriks transisi probabilitas markov dalam menghitung nilai perama- lan, dimensi matriks transisi adalah n x n. jika state Ai melakukan transisi menuju ke state Aj dan melewati state Ak, i, j= 1, 2, ..., n, maka kita dapat memperoleh FLRG. Rumus probabilitas transisi adalah sebagai berikut:
𝑃𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑗 𝑀𝑖 , 𝑖, 𝑗 = 1, 2, … , 𝑛 ...........( 1)
Dengan:
P ij = probabilitas transisi dari state Ai ke state Aj satu langkah
M ij = jumlah transisi dari state Ai ke state Aj satu langkah M i = jumlah data yang termasuk dalam state Ai

## C. Akurasi Peramalan
Tujuan dalam analisis time series adalah untuk meramalkan nilai masa depan (Wei, 2006). Metode peramalan yang bertujuan  untuk menghasilkan ramalan optimum yang tidak memiliki tingkat kesalahan besar. Jika tingkat kesalahan  yang  dihasilkan  semakin  kecil,  maka  hasil  peramalan  akan  semakin  mendekati  nilai  aktual.  Tingkat akurasi model peramalan yang digunakan dalam penelitian ini ialah metode uji MAPE ( Mean Absolute Percent- age Error) :
MAPE = 100% 𝑛 ∑ | 𝑥𝑡−𝑥𝑡 ′ 𝑥𝑡 | 𝑛 𝑡=1 ...........( III)

## IV. I MPLEMENTASI DAN P ENGUJIAN

## A. Implementasi Hasil prediksi
1) Fuzzy Logic Relationships (FLR)
Dalam pembentukan FLR ( Fuzzy Logic Relationship ), kita jadikan nilai pertama hasil fuzzifikasi sebagai cur- rent value pertama dan data berikutnya sebagai next value . Dan begitu seterusnya sampai data yang terakhir, se- hingga diperoleh sejumlah n- 1 buah FLR. Seperti pada Gambar 4.
Gambar  IV. Fuzzy Logic Relationships (FLR)

## 2) Fuzzy Logic Relationships Group (FLRG)
Dalam proses peramalan FTS Markov Chain Model , ada beberapa tahap yang harus dilakukan. Adapun untuk tahap awal yang perlu dilakukan adalah mendefinisikan FLRG ( fuzzy logic relationship group ) yaitu dengan cara mengumpulkan tiap-tiap FLR yang terbentuk berdasarkan nilai current state yang sama. Seperti yang ditampilkan pada gambar 5 berikut ini.

## 3) Matriks Probabilitas Transisi
Matriks  probabilitas  yang  diperoleh  dari  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  FTS Markov  Chain  Model , dimana matriks ini merupakan komponen penting untuk menghitung hasil prediksi.
Gambar  6. Matriks Probabilitas Transisi

## 4) Hasil Prediksi
Hasil  perhitungan  ditunjukkan  dalam  tabel,  di  mana  terdapat  hasil  perhitungan  metode  FTS Markov  Chain Model . Di bawah tabel, juga akan muncul angka hasil perhitungan prediksi jumlah produksi ayam potong selama 1 bulan ke depan, serta nilai MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) dan MSE  ( Margin Square Error ) yang menunjukkan tingkat akurasi dari metode FTS Markov Chain Model .
Gambar 7. Hasil Prediksi Fuzzy Time Series Markov Chain Model

## B. Pengujian
Berikut  visualisasi  grafik  perbandingan  nilai  aktual  dan  nilai  akhir  prediksi  dengan  menggunakan  metode FTSMCM untuk 30 sampel data produksi ayam potong dengan data interval range (900, 700, 500, 300).
Gambar 8. Hasil Prediksi FTS Markov Chain
Jika ditampilkan hasil interval range pengujian MAPE dalam suatu tabel, maka hasilnya sebagai berikut :
Tabel 1. Hasil Pengujian MAPE dengan Interval Range
Interval range ( l ) MAPE 900 1.67141% 700 1.48226% 500 1.32879% 300 1.15978%
Hasil grafik perhitungan MAPE pada tabel diatas, disajikan berikut ini :
Gambar 9. Grafik Perbandingan MAPE
Pada  Grafik  dapat  dilihat  bahwa  hasil  pengujian  MAPE  yang  memiliki  nilai  tertinggi  ada  pada interval range 900  yaitu  1,671.  Sedangkan  nilai  MAPE  dengan interval  range  3 00  memiliki  nilai  terendah  yaitu  1,159. Penggunaan interval range yang bervariasi pada metode FTS Markov Chain menunjukkan hasil MAPE yang se- makin  kecil  semakin  baik  tingkat  akurasinya.  Dapat  dilihat  pada  grafik  semakin  kecil interval  range yang digunakan, maka semakin kecil pula nilai penyimpangannya.

## V. K ESIMPULAN
Metode Fuzzy Time Series Markov Chain Model berbanding lurus dengan data interval range yang digunakan. Data interval  range yang  kecil,  akan  memperkecil  penyimpangan  nilai  prediksi  yang  dihasilkan.  Seperti  yang dapat dilihat pada hasil pengujian, interval range yang digunakan berturut-turut nilai penyimpangannya juga se- makin  kecil  yaitu l= 900 memiliki  nilai  penyimpangan  1.67141%, l =700  memiliki  nilai  penyimpangan 1.48226%, l =500 memiliki nilai penyimpangan 1.32879% dan interval range l =300 memiliki nilai penyimpan- gan 1.15978%. Hal ini berarti besarnya interval range juga mempengaruhi hasil prediksi. Dilihat dari hasil perhi- tungan MAPE ( Mean Absolute Precentage Error ) Fuzzy Time Series Markov Chain Model yang memiliki  nilai penyimpangan  akurasi  yang  kecil,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  prediksi  metode Fuzzy  Time  Series Markov Chain dapat menghasilkan prediksi yang cukup baik .
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 FTS MCM l=900 FTS MCM l=700 FTS MCM l=500 FTS MCM l=300
HASIL PERBANDINGAN MAPE (%)

## D AFTAR P USTAKA
[1] E. Suprijatna, “Strategi Pengembangan Ayam Lokal Berbasis Sumber Daya Lokal Dan Berwawasan Lingkungan,” in Seminar Nasional Unggas Lokal ke IV Fakultas Peternakan Universitas Diponegoro , no. ISBN: 978-979-097-000-7, 2010, pp. 55–88.
[2] D.  P.  P.  K.  Selatan,  “Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Kalimantan  Selatan,”  2017.  [Online].  Available:  https://kalsel.bps.go.id/site/resultTab. [Accessed: 08-Oct-2017].
[3] M. Ishikawa and T. Moriyama, “Prediction  of time series by  a structural learning  of neural networks,” Fuzzy  Sets  Syst. ,  vol.  82,  pp.  167–176, 1996.
[4] H.  A.  Talemi,  K.  Jahanbani,  A.  Heidarhani,  A.  A.  Khomami,  A.  T.  G.  Sefiidi,  and  S.  A.  Abolghasemi,  “Application  of  Markov  Chain  in Forecasting Demand of Trading Company,” Interdiscip. J. Contemp. Res. Bus. , vol. 5, no. 1, pp. 1070–1074, 2013.
[5] I. Haidar, S. Kulkarni, and H. Pan, “Forecasting Model for Crude Oil Prices Based on Artificial Neural Networks,” 2008 Int. Conf. Intell. Sensors, Sens. Networks Inf. Process. , pp. 103–108, 2008.