Vol. 15, No. 3, Sept 2022, pp. 200~205
eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v15i3.12820  200

## Pengembangan Model RNN LSTM pada Prediksi Produksi Daging Sapi dalam Perencanaan Pembangunan Nasional
Yulianingsih 1 , Tri Yani Akhirina 2 , Za’imatun Niswati 3
123 Department of Informatic Engineering, Universitas Indraprasta PGRI, Indonesia
Article Info
ABSTRACT (10 PT) Article history: Received Apr 10, 2022
Revised June 19, 2022
Accepted Oct 14, 2022
Data from  one  time  can  be  used for  another  processing  afterwards. This means that predictions in  the future can be made by looking at additional  information  from  previous  data.  RNN  (Recurrent  Neural Network)  LSTM  (Long  Short-Term  Memory)  is  a  deep  learning architecture  that  has  such  capability  with  a  number  of  looping processes  carried  out  backwards.  LSTM  is  a  variant  of  RNN  to overcome the problem of vanishing gradient which requires a number of  good  time  series  data,  this  study  attempt  to  observe  how  the predicted results of a data (x) on a certain time segment (t) in the time series data. The data used are statistical data on beef meat production and product consumption per capita per week from BPS by taking 12 records for each data source. The results were predictions of beef meat production and product consumption in the following few years with the best results using 3 years data with RMSE 32121,297 for beef meat production  and  0.001  for  product  consumption.  The  purpose  of  this study  is  expected  to  provide  information  support  for  national development planning decision makers in meeting the supply needs of national food needs.
Keywords: Data Recurrent Neural Network LSTM RMSE
Copyright © 2022 Universitas Indraprasta PGRI. All rights reserved.

## Corresponding Author:
Yulianingsih, Department of Informatic Engineering, Universitas Indraprasta PGRI, Jl. Nangka No. 58 C, Tanjung Barat, Jagakarsa, Jakarta Selatan. Email: yuliaunindra@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan amanat Undang-Undang Nomor 25 Tahun 2004 Tentang Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional,  perencanaan  pembangunan  harus  didasarkan  pada  data  dan  informasi  yang  akurat  dan  dapat dipertanggungjawabkan.  Dengan  demikian  ketersediaan  data  merupakan  komponen  utama  dalam  proses penyelenggaraan pembangunan, karena data akan mendukung dalam pengambilan kebijakan/keputusan, alat kontrol  untuk  mencegah  terjadinya  kesalahan  serta  mendukung  penyelenggaraan  pemerintahan  yang transparan,  akuntabel  dan  partisipatif  [1].  Data  harus  dapat  diolah  menjadi  sumber  informasi  yang  dapat memberikan makna salah satunya dengan melakukan prediksi.
Kebutuhan daging sapi di Indonesia sangatlah besar, terutama menjelang hari-hari raya. Berdasarkan data yang  diperoleh  bahwa  Indonesia  masih  belum  dapat  mencukupi  swasembada  daging  sapi  [2].  Upaya  untuk mencapai swasembada daging akan dihadapkan pada banyak tantangan. Pergerakan yang cenderung menurun terjadi pada Industri sapi potong pada 40 tahun terakhir  [3]. Oleh sebab itu agar dapat memenuhi kebutuhan
201
masyarakat, perlu dilakukan prediksi produksi daging sapi.  Hasil prediksi ini dapat digunakan untuk pihak- pihak pemangku kepentingan untuk mengambil kebijakan dalam memenuhi kebutuhan nasional.
Dalam setiap pengambilan keputusan prediksi dapat dainggap sebagai komponen utama. Efektifitas suatu keputusan umumnya tergantung dari beberapa faktor yang tidak dapat kita lihat pada waktu keputusan diambil yang didasarkan pada data yang ada pada waktu sekarang dan waktu lampau [4]. Time series forecasting adalah sebuah area pada machine learning dimana waktu merupakan attribute yang diamati. Analisa berdasarkan urutan data yang sekuensial terhadap waktu, dimana prediksi pada masa yanga akan datang diperoleh berdasarkan data pada waktu sebelumnya.
Recurrent Neural Network (RNN) adalah arsitektur mendalam yang banyak digunakan untuk pemodelan urutan, generasi, dan prediksi [5]. LSTM dan RNN konvensional telah berhasil diterapkan pada berbagai tugas prediksi  dan  pelabelan  urutan.  Mekanisme  RNN  memungkinkan  untuk  dapat  mengeksploitasi  jendela kontekstual yang berubah secara dinamis atas riwayat urutan input daripada yang statis seperti pada jendela berukuran  tetap  yang  digunakan  dengan  jaringan  umpan-maju  [6].  Dalam  pemodelan  bahasa,  RNN konvensional  telah  memperoleh  pengurangan  signifikan  dalam  kebingungan  dibandingkan  model  n-gram standar [7] dan model LSTM RNN telah menunjukkan peningkatan dibanding RNN konvensional .
Long Short Term Memory (LSTM) merupakan bagian dari jaringan syaraf tiruan Recurrent Neural Network  (RNN) yang  bekerja  berdasarkan  urutan  dan  dilakukan  secara  berulang.  Informasi  yang  ada  pada waktu sebelumnya menjadi bagian masukan bagi informasi saat ini yang saling terhubung dan dapat digunakan sebagai prediksi pada masa yang akan datang[8]. Model LSTM telah terbukti memiliki kinerja yang lebih baik daripada RNN pada pembelajaran bahasa bebas konteks dan peka konteks [9]. LSTM berisi informasi di luar aliran normal dari recurrent nertwork dalam gate cell . Keputusan tentang apa yang harus disimpan dan kapan mengizinkan  pembacaan,  penulisan  dan  penghapusan,  melalui gate yang  terbuka  dan  tertutup  merupakan fungsi  dari cell . Gate menyampaikan  informasi  berdasarkan  kekuatan  yang  masuk  ke  dalamnya  dan  akan difilter  menjadi  bobot  dari gate itu  sendiri.  Bobot  tersebut  sama  seperti  bobot  input  dan hidden unit  yang disesuaikan melalui proses learning pada recurrent network [10].
Melalui riset ini penulis mencoba untuk melakukan prediksi produksi daging sapi dan konsumsi produk pada waktu tertentu yaitu 3 dan 6 tahun dengan pendekatan time series forecasting menggunakan RNN LSTM ( Recurrent Neural Network Long Short Term Memory ). Penulisan didukung oleh data statistik yang bersumber dari  data  statisitk  dan  kesehatan  hewan,  Direktorat  Jenderal  Peternakan  dan  Kesehatan  Hewan  Kementrian Pertanian  RI  dari  tahun  2007  sampai  dengan  2018  dan  data  BPS  dari  situs  BPS.  Data  yang  diolah  adalah produksi  daging  yang  berasal  dari  ternak  besar  atau  karkas  hasil  pemotongan  ternak  di  wilayah  nasional ditambah dengan edible offal (bagian yang dapat di makan) selama waktu tertentu dan data konsumsi produk peternakan perkapita perminggu. Data yang digunakan sebanyak 12 records untuk setiap sumber data (produksi daging dan konsumsi produk).

## 2. METODE
Model prediksi yang diusulkan dikembangkan menggunakan arsitekutr Recurrent Neural Network (RNN) Long  Short  Term  Memory (LSTM)  yang  dianggap  lebih  mampu  menyelasaikan  permasalahan  dependensi jangka panjang atau permasalahan vanishing gradient pada RNN. Dengan memberikan gerbang jalur (sigmoid, 𝜎 )  yang  menghubungkan antara cell state sebelumnya (C t-1 ) dengan cell state (C t )   untuk mengatur apakah sebuah informasi dapat diteruskan atau tidak dengan lebih baik [11] ilustrasi diberikan pada gambar 1.
C t-1 C t
Gambar 1. gerbang LSTM tunggal Sumber: Suyanto et al
Untuk  menyelesaikan  arsitektur  LSTM  maka  dilakukan  sejumlah  tahapan  kegiatan  yang  dapat  menyusun rangkaian gerbang tersebut :
𝜎
Gambar 2. Tahapan pengembangan model Tahapan 1,  inisialisasi bobot, forget gate menggunakan fungsi sigmoid utk menghilangkan informasi yang tidak diperlukan dengan persamaan 1.
f t =  w f . [s t-1 ,x t ]+b f (1)
Tahapan 2, menentukan informasi yang akan ditambahkan ke cel  state C t yang diperoleh dari hasil penggabungan  menggunakan dua fungsi sigmoid untuk mentransformasikan nilai antara -1 dan 1 menjadi nilai antara 0 dan 1 dan fungsi tanh yang mengatur nilai selalu berada antara -1 dan 1. Kemudian dilakukan perkalian pada kedua hasil fungsi tersebut yang akan menjadi nilai Ct,  kemudian ditambahkan dengan output dari forget gate dari langkah pertama . Berikut persamaan 2a, 2b dan 2c yang menggambar langkah pada tahapan kedua.
i t =  (w i . [s t-1 ,x t ]+b i ) (2a)
C t =tanh(w c . [s t-1 , x t ] + b c (2b)
C t = f t * C t-1 + i t * C t (2c)
Tahapan  3, Output LSTM   diperoleh dengan  mengalikan  nilai output get dan tanh dari ct. dengan persamaan sebagaimana persamaan 3a dan 3b untuk mendapatkan hasil akhir dari arsitektur LSTM.
o t =  w 0 . [s t-1 , X 2 ] + b 0 ) (3a)
s t = o t * tanh(C t ) (3b)
Model  prediksi  dibangun  dengan  neuron  sejumlah  4, epoch 100  dan Batch  size 1.  Format  data  yang digunakan  CSV  platform  Jupyter  Notebook  dan  Google  Colab  menggunakan  modul  keras.  Masing-masing data dianalisis dengan algoritma  menggunakan  LSTM forecast model untuk one step univariate time series foracasting problem. Algoritma optimizer yang digunakan untuk menghitung RMSE adalah Adaptive Moment Estimation (Adam).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
RNN merupakan bagian dari area machine learning yang berbasis ekstraksi fitur dari sebuah data secara lebih rinci sekaligus merupakan sebuah neural network yang dikembangakan dari Jaringan Syaraf Tiruan (JST) yang meiliki kemiripan yang hampir sama dengan dengan arsitektur Multi Layer Perception (MLP). Deep  Learning merupakan  bagian  dari machine  learning yang  meniru  sistem  kerja  dari  otak  manusia dimana  informasi  yang  diperoleh  dikarenakan  adanya  hubungan  antar  neuron.  LSTM  dikembangan  untuk menyelesaikan permasalahan memori jangka pendek yang ada ditemukan pada RNN [12].
Riset  dimulai  dengan  langkah  awal  melakukan  unggah  data  pada  Github  untuk  masing-masing  data produksi  sapi  dan  konsumsi  sapi  dengan  format  CSV.  Melakukan  load  dataset  dari  CSV  file  ke  Github https://raw.githubusercontent.com/yuliagniya/data/master/sapi-produksi.csv'  sementara  untuk  data  produksi daging sapi dan konsumsi produk peternakan   https://raw.githubusercontent.com/yuliagniya/data/master/sapi- konsumsi.csv' untuk data konsumsi produk peternakan .
Masing-masing  sebanyak  12  rows  data  dari  tahun  2007  hingga  2018  jumlah  data  yang  digunakan terbatas  untuk  melihat terapan  data time  series  pada  arsitektur  LSTM, terlampir  pada tabel  1  data produksi daging dan kosumsi.
Tabel 1. Data Produksi Daging dan Konsumsi
Tahun Produksi Konsumsi 2007 339479 0.008 2008 392511 0.007 2009 409308 0.006 2010 436450 0.007
Menghilangkan informasi yang tidak diperlukan Menentukan informasi yang akan ditambahkan Penentuan luaran
2011 485335 0.009 2012 508905 0.007 2013 504819 0.005 2014 497669 0.005 2015 506660.77 0.008 2016 518484.03 0.008 2017 486319.65 0.009 2018 497971.7 0.009
Tahapan  selanjutnya  melakukan  perubahan  data  sesuai  dengan  model  LSTM:  Mengubah  data  menjadi supervised learning problem
Kemudian mengubah data menjadi stationary
Diikuti dengan proses mengubah data sehingga memiliki skala dari -1 sampai dengan 1
Menyesuaikan model jaringan LSTM stateful ke dalam data pelatihan
204
Mengevaluasi model LSTM pada data uji
Langkah akhir dari alur algoritma adalah menghasilkan laporan kinerja perkiraan.
Kemudian  dilakukan  prediksi  selama  3  tahun  dan  6  tahun  kedepan  terhadap  data  produksi  daging  dengan memperlihatkan prediksi pada tiap tahunnya sebagaimana hasil yang diperlihatkan pada tabel 2  hasil prediksi dalam 3 tahun dan prediksi dalam 6 tahun tabel 2 berikut.
Tabel 2. Perbandingan hasil prediksi 3 dan 6 tahun
3 Tahun 6 Tahun Y=1, Predicted=527391.882, Expected=518484.030 Y=2, Predicted=540159.995, Expected=486319.650 Y=3, Predicted=508797.618, Expected=497971.700 Y=1, Predicted=540946.210,Expected=504819.000 Y=2, Predicted=543151.691, Expected=497669.000 Y=3, Predicted=540720.410, Expected=506660.770 Y=4, Predicted=550008.353, Expected=518484.030 Y=5, Predicted=561117.103, Expected=486319.650 Y=6, Predicted=533385.176, Expected=497971.700 Test RMSE: 32121.297 Test RMSE: 45417.445
Semua perkiraan pada  kumpulan data uji dikumpulkan dan skor kesalahan dihitung untuk merangkum ketrampilan model, dan melihat seberapa besar kesalahan antara prediksi dengan obeservasi (tingkat akurasi) dengan Root  Mean  Squared  Error (RMSE).  Dimana  nilai  RMSE  terbaik  adalah  mendekati  nol,  maka berdasarkan hasil pengujian model dapat disimpulkan bahwa prediksi produksi daging sapi dengan data time seres 3 tahun lebih akurat jika dibandingkan dengan 6 tahun dengan capaia nilai  RMSE 32121.297 hal juga dapat dsimpulkan semakin banyak tahun prediksi maka semakin jauh tingkat akurasi yang diperoleh.
Berdasarkan hasil prediksi tersebut dilakukan plot data atau penggambaran hasil prediksi dalam bentuk grafik untuk  mempermudah pembacaan  hasil. Dapat terlihat pada grafik  bahwa gap pada  gambar 1 (data 3 tahun) lebih kecil dibandingkan pada gambar 2 (data 6 tahun).
Gambar 3. Plot line data untuk 3 tahun produksi daging
Berdasarkan hasil prediksi pada 6 tahun dilakukan plot data dengan hasil sebagai berikut
Gambar 4. Plot Produksi Daging Dalam 6 Tahun

## 4. PENUTUP
Hasil prediksi merupakan informasi yang dapat digunakan untuk membantu manajemen atau pemangku kebijakan  dalam  melakukan  pengambilan  keputusan.  Pada  sejumlah  data  yang  berkelanjutan    (time  series) arsitektur  LSTM  menjadi  bagian  yang  dapat  dipertimbangkan.  Harapan  kedepannnya  dapat  dilakukan pengujian pada beberapa varian LSTM lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Direktorat  Jenderal  Peternakan  dan  Kesehatan  Hewan, Statistik  Peternakan  dan  Kesehatan  Hewan 2018/ Livestock and Animal Health Statistics 2018 . 2018.
[2] S. Rusdiana, “Fenomena Kebutuhan Pangan Asal Daging Dapat Dipenuhi Melalui Peningkatan Usaha Sapi Potong Di Petani,” SOCA J. Sos. Ekon. Pertan. , vol. 13, no. 1, p. 61, 2019.
[3] N.  Ilham,  “Kebijakan  Pengendalian  Harga  Daging  Sapi  Nasional,” Kebijak.  Pengendali.  Harga Daging Sapi Nas. , vol. 7, no. 3, pp. 211–221, 2016.
[4] A.  A.  Rizal  and  S.  Hartati,  “PREDIKSI  KUNJUNGAN  WISATAWAN  DENGAN  RECURRENT NEURAL  NETWORK  EXTENDED  KALMAN  FILTER  Program  Studi  Informatika  ,  STMIK Bumigora Mataram Jurusan Ilmu Komputer dan Elektronika , FMIPA UGM , Yogyakarta,” vol. X, no. 1, pp. 7–18, 2017.
[5] A. Mali,  A. Ororbia, D. Kifer, and C. L. Giles, “Recognizing Long Grammatical Sequences Using Recurrent Networks Augmented With An External Differentiable Stack,” 2020.
[6] D.  Lee et  al. ,  “Long  short-term  memory  recurrent  neural  network-based  acoustic  model  using connectionist temporal classification on a large-scale training corpus,” China Commun. , vol. 14, no. 9, pp. 23–31, 2017.
[7] T.  Mikolov,  M.  Karafiát,  L.  Burget,  C.  Jan,  and  S.  Khudanpur,  “Recurrent  neural  network  based language  model,” Proc.  11th  Annu.  Conf.  Int.  Speech  Commun.  Assoc.  INTERSPEECH  2010 ,  no. September, pp. 1045–1048, 2010.
[8] R.  C.  Staudemeyer  and  E.  R.  Morris,  “Understanding  LSTM  --  a  tutorial  into  Long  Short-Term Memory Recurrent Neural Networks,” no. September, 2019.
[9] F.  A.  Gers  and  J.  Schmidhuber,  “LSTM  recurrent  networks  learn  simple  context-free  and  context- sensitive languages,” IEEE Trans. Neural Networks , vol. 12, no. 6, pp. 1333–1340, 2001.
[10] A. A. Rizal and S. Soraya, “Multi Time Steps Prediction Dengan Recurrent Neural,” vol. 18, no. 1, pp. 115–124, 2018.
[11] Suyanto, N. R. Kurniawan, and M. Satria, Deep Learning Modernisasi Machine Learning Untuk Big Data . Informatika, 2019.
[12] E. C. Djamal, “Prediksi Harga Saham menggunakan Metode Recurrent Neural Network,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. 2019 , p. A-33-A-38, 2019.