## InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer
InComTech: Jurnal vol.13, no.1, April 2023, 51-68 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Penerapan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis) Dalam Prediksi Produksi Tembakau Di Jember
Azimatul Matsniya, Abduh Riski * , Ahmad Kamsyakawuni
Jurusan Matematika FMIPA Universitas Jember, Jember Jl. Kalimantan No.37, Krajan Timur, Jemberlor, Kecamatan Sumbersari, Kabupaten Jember, Jawa Timur 68121 *e-mail: riski.fmipa@unej.ac.id
Abstrak :
Kabupaten Jember adalah penghasil tembakau kualitas dunia terbesar  di  Jawa  Timur.  Produksi  tembakau  di  Jember mengalami  fluktuasi  setiap  tahunnya  sehingga  perlu dilakukan  prediksi  produksi  tembakau.  Metode  ANFIS ( Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System )  adalah  metode yang efektif digunakan untuk prediksi karena gabungan dari metode  jaringan  saraf  tiruan  dan fuzzy. Penelitian  ini bertujuan untuk memprediksi produksi tembakau di Jember. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  curah hujan, luas lahan panen tembakau, produktivitas tembakau, dan  produksi  tembakau  di  Jember  dari  tahun  2007  -  2020. Jaringan ANFIS yang dibuat terdiri dari tiga variabel input dan  satu  variabel output. Fungsi  keanggotaan  yang digunakan adalah generalized bell dan gaussian dengan total fungsi  keanggotaan  sebesar  tiga  buah.  Jenis output dibagi menjadi  dua,  yaitu  linier  dan  konstan.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  model  terbaik  adalah  menggunakan fungsi  keanggotaan generalized  bell tipe output konstan dengan  nilai  MAPE  pada  proses  pelatihan  dan  pengujian berturut-turut  adalah  0,00015%  dan  0,091%.  Tipe  konstan menghasilkan  MAPE  lebih  akurat  dibanding  tipe  linier. Metode ANFIS adalah metode yang akurat digunakan untuk prediksi  produksi.  Variabel  yang  paling  berpengaruh  dan harus  diperhatikan  dalam  produksi  tembakau  untuk  tahun mendatang adalah curah hujan dan produktivitas tembakau.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Keywords: ANFIS; Prediksi; Produksi Tembakau
Riwayat Artikel : Diserahkan Juni 13, 2022 Direvisi September 07, 2022 Diterima Serptember 30, 2022 Dipublikasi 30 Arpil 2023
DOI :
10.22441/incomtech.v13i1.15655

## 1. PENDAHULUAN
Tembakau  merupakan  salah  satu  komoditi  perkebunan  yang  memberikan peran penting dalam perekonomian nasional. Pada tahun 2021, penerimaan cukai yang berasal dari Cukai Hasil Tembakau tercatat tumbuh 50,60 persen [1]. Daerah produksi  tembakau  terbesar  di  Jawa  Timur  adalah  Kabupaten  Jember.  Jember adalah  daerah  penghasil  utama  tembakau  kualitas  dunia  yang  90%  produksinya telah diekspor ke berbagai mancanegara. Produksi tembakau di Kabupaten Jember pada tahun 2020 mencapai 199.386,7 kuintal [2] . Setiap tahun produksi tembakau yang dihasilkan di Kabupaten Jember mengalami fluktuasi [2] . Berdasarkan fakta tersebut perlu adanya prediksi sebagai langkah awal perencanaan untuk menjaga supaya peningkatan produksi tembakau tetap konsisten.
Prediksi  berfungsi  sebagai  dasar  sebuah  perencanaan,  dalam  hal  ini  adalah perencanaan  produksi.  Liza  dan  Sulistijanti  (2020)  berhasil  melakukan  prediksi produksi tembakau dengan metode Artificial Neural Network (ANN) [3]. Sarkar et al. (2021)  membandingkan  motode  ANFIS  dan  ANN  dalam  pemodelan  untuk prediksi  perilaku  penyerapan  air  dari  polyester  oleh  polyurethane  dan  diperoleh hasil error MAPE yang kecil (0.76% untuk ANFIS dan 1.18% untuk ANN) [4] . Del et  al. (2021)  melakukan  prediksi  curah  hujan  di  Kota  Cebu  menggunakan ANFIS  dengan  keakuratan  model  sebesar  87.67%  dan  dinilai  lebih  bagus dibandingkan dengan Bayesian Network [5]. Hal ini menunjukkan bahwa metode ANFIS adalah metode yang efektif digunakan untuk sebuah prediksi.
Metode ANFIS adalah gabungan dari metode fuzzy dan jaringan saraf tiruan. Jaringan  adaptif  ini  digunakan  untuk  mengadaptasi  sistem  inferensi  logika fuzzy agar  dapat  mewakili  sistem  inferensi fuzzy yang  diinginkan.  ANFIS  termasuk jaringan saraf tiruan dengan input yang di fuzzy kan pada lapisan pertama atau kedua, namun bobot-bobot pada jaringan saraf tersebut tidak di fuzzy kan. ANFIS adalah arsitektur yang secara fungsional sama dengan fuzzy rule base model Sugeno [6] . Struktur  ANFIS  memiliki  struktur  seperti  jaringan  saraf  tiruan. Framework dari metode  ANFIS  mempunyai  lima  lapisan,  yaitu  lapisan  fuzzifikasi,  lapisan rule , lapisan normalisasi, lapisan defuzzifikasi, dan hasil neuro tunggal [6].
Penggunaan  metode  ANFIS  dalam  prediksi  diperkuat  dengan  beberapa penelitian  terdahulu.  Ruminta  (2017)  berhasil  memperoleh  prediksi  curah  hujan dan  produksi  tanaman  di  Jawa  Barat  menggunakan  ANFIS  dengan  data multivariate yaitu  curah  hujan,  lama  penyinaran,  luas  lahan  dan  produktivitas tanaman [7] . Rahmat et al. (2018) menggunakan metode ANFIS dengan input dan output sama yakni produksi karet menunjukkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 1,182% [8] . Suparta et al. (2020) melakukan prediksi curah hujan di  Tangerang  Selatan  menggunakan  ANFIS  dan  diperoleh  keakuratan  model sebesar 80% [9]. Kajian mengenai metode ANFIS telah banyak dilakukan [10-12]. Faktor yang mempengaruhi produksi tembakau diantaranya adalah curah hujan
[13] , luas lahan panen tembakau [14-15], dan produktivitas tembakau [16]. Faktor-
faktor  tersebut  dapat  mempengaruhi  produksi  tembakau  yang  dihasilkan.  Setiap tahunnya produksi tembakau di Kabupaten Jember masih mengalami fluktuasi [2]. Oleh karena itu, perlu dilakukan sebuah prediksi produksi tembakau. Penelitian ini menggunakan metode ANFIS untuk memprediksi produksi tembakau Kabupaten Jember  di  masa  mendatang.  Prediksi  yang  akurat  mengenai  produksi  tembakau berdasarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tersebut  sangat  diperlukan  dalam pengambilan  keputusan  dan  menjaga  produksi  tembakau  tetap  konsisten  atau meningkat di masa mendatang. Dalam penelitian ini, penulis juga menghitung dan membandingkan output linier  dan output konstan  yang  tidak  ada  di  penelitian sebelumnya untuk mengetahui tipe output terbaik.

## 2. METODE
Arsitektur jaringan ANFIS sama dengan fuzzy inference system model sugeno [6]. Misalkan input terdiri atas 𝑍 !,# dan 𝑍 $,# Aturan model sugeno orde satu dengan dua aturan fuzzy if-then dapat dilihat pada Gambar 2.1 berikut.
Gambar 2.1 Aturan fuzzy model sugeno orde satu [6]
Pemilihan orde satu dilakukan karena dengan pertimbangan kesederhanaan dan kemudahan perhitungan. Dengan 𝐴 % dan 𝐵 % adalah nilai-nilai keanggotaan yang merupakan label linguistic (seperti “besar” atau “kecil”) serta 𝑝 % , 𝑞 % , dan 𝑟 % adalah parameter konsekuen. Model fuzzy Struktur ANFIS memiliki struktur seperti jaringan saraf tiruan. Framework dari metode ANFIS mempunyai lima lapisan ( layer ) [6].
Gambar 2.2 Struktur ANFIS [6]

## Lapisan 1
Lapisan ini merupakan lapisan fuzzifikasi. Output dari tiap neuron adalah derajat keanggotaan. Fungsi yang biasanya digunakan adalah Generalized Bell dan Gaussian. Parameter 𝑏 untuk generalized bell biasanya bernilai 1 untuk menentukan nilai fungsi keanggotaan tidak terbalik [17].
Fungsi Keanggotaan Generalized Bell. 𝜇(𝑥) = 1 1 + ( 𝑥 − 𝑐 𝑎 ( !" (2.1)
Keterangan: 𝑐 = pusat kurva 𝑎 = lebar setengah kurva 𝑏 = bilangan bulat positif
Fungsi Keanggotaan Gaussian.
𝜇(𝑥) = 𝑒 # $ !% &#' " ( ! (2.2)
Keterangan: 𝑎 = titik pusat 𝑏 = lebar setengah kurva

## Lapisan 2
Lapisan 2 berupa neuron tetap yang merupakan hasil kali dari semua masukan, sebagai berikut:
𝑤 ) = 𝜇 * " . 𝜇 + " dengan 𝑖 = 1,2, … 𝑛 ; 𝑗 = 1, … , 𝑚 (2.3)
Dimana 𝑛 adalah banyaknya aturan dan 𝑚 adalah banyaknya jumlah fungsi keanggotaan input. Dalam lapisan ini biasanya digunakan operator “ AND ”.
Neuron tetap di lapisan ini merupakan hasil perhitungan rasio dan firing strength ke-i ( 𝑤 % ) terhadap jumlah dari keseluruhan firing strength pada lapisan kedua, sebagai berikut:
𝑤 9 ) = 𝑤 ) 𝑤 $ + 𝑤 ! +. . +𝑤 , , 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 (2.4)
Dimana 𝑛 adalah banyaknya aturan. Hasil perhitungan ini disebut normalized firing strength.

## Lapisan 4
Lapisan 4 merupakan neuron yang adaptif terhadap suatu output, sebagai berikut:
𝑤 9 ) 𝑓 ) = 𝑤 9 ) <𝑝 ) 𝑍 $,. + 𝑞 ) 𝑍 !,. + 𝑟 ) A, 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 (2.5)
Dimana 𝑛 adalah banyaknya aturan pada sistem. 𝑝 % , 𝑞 % , dan 𝑟 % adalah parameter- parameter konsekuen pada neuron tersebut. FIS Tipe Sugeno memiliki 2 tipe output yakni tipe linier dan konstan. Tipe output linier ditunjukkan oleh persamaan 𝑓 % = 𝑝 % 𝑍 !,# + 𝑞 % 𝑍 $,# + 𝑟 % . Tipe output konstan terjadi saat 𝑝 % = 𝑞 % = 0.

## Lapisan 5
Lapisan ini berupa neuron tunggal yang merupakan hasil penjumlahan seluruh output dari lapisan keempat, sebagai berikut:
C 𝑤 9 ) 𝑓 ) = ∑ 𝑤 ) 𝑓 ) , ) ∑ 𝑤 ) , ) , ) , 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 (2.6)
Dimana 𝑛 adalah banyaknya aturan pada sistem.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah curah hujan, luas lahan panen  tembakau,  produktivitas  tembakau  dan  produksi  tembakau di  Kabupaten Jember. Data tersebut diperoleh melalui Badan Pusat Statistika Jember dari tahun 2007 - 2020.
Tabel 2.1 Jenis variabel data Jenis Variabel Data Makna Variabel 𝑋 $,. Curah hujan pada tahun 𝑡 𝑋 !,. Luas lahan panen tembakau pada tahun 𝑡 𝑋 /,. Produktivitas tembakau pada tahun 𝑡 𝑌 . Produksi tembakau pada tahun 𝑡
Secara  kesuluruhan  sistem  prediksi  menggunakan  struktur  jaringan ANFIS  yang  terbagi  menjadi  proses  pelatihan,  pengujian,  dan  prediksi. Metode  ANFIS  dapat  dihitung  menggunakan bantuan software MATLAB melalui ANFIS Editor yang diakses dengan cara mengetik anfisedit pada command  window .  Langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dapat  dilihat pada Gambar 2.3.

## Gambar 2.3 Diagram alir struktur jaringan ANFIS

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Jaringan ANFIS yang dibuat menggunakan data multivariate dibagi menjadi variabel input dan variabel output . Variabel input pada tahun ke- 𝑡 digunakan untuk memprediksi variabel output pada tahun ke- (𝑡 + 1 ). Data yang digunakan diperoleh melalui  Badan  Pusat  Statistika  Jember.  Prediksi  produksi  tembakau  Kabupaten Jember dilakukan untuk produksi tembakau pada tahun 2021. Data Variabel input dan variabel output untuk sistem prediksi dapat dilihat pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1 Variabel input dan output 𝒕 𝑿 𝟏,𝒕 (Tahun ke- 𝒕 ) 𝑿 𝟐,𝒕 (Tahun ke- 𝒕 ) 𝑿 𝟑,𝒕 (Tahun ke- 𝒕 ) 𝒀 𝒕&𝟏 (Tahun ke-( 𝒕 +1)) 2007 143,82 9.317,22 12,68 152.666,93 2008 174,99 11.134,1 13,71 160.249,35 2009 118,30 13.879 11,55 161.200,95 2010 224,22 14.819,17 10,88 176.239,65 2011 161,24 15.209 11,59 303.364 2012 156,37 22.283,5 13,61 209.640,5 2013 197,12 15.624 13,42 243.394,8 2014 197,12 17.419,5 13,97 221.394,46 2015 128,82 15.783,05 14,03 63.639,3 2016 236,36 6.148,8 10,54 92.617,76 2017 167,33 8.788,6 10,54 183.204,6 2018 209,91 10.877,33 16,84 232.983,6 2019 170,65 14.957,55 15,32 199.386,7 2020 143,82 13.017,84 15,58
Proses Pelatihan ( Training )
Proses pelatihan dilakukan menggunakan variabel input dari tahun 2007-2018 dan variabel output dari tahun 2008-2019. Berikut ini merupakan hasil dari setiap lapisan  dalam  proses  pelatihan  pada  sistem  prediksi  produksi  tembakau menggunakan ANFIS.

## 1. Lapisan 1
Dalam penelitian ini, dipilih untuk masing-masing input menggunakan jumlah derajat  keanggotaan  sebesar  tiga  buah  berdasarkan hasil error yang  paling  kecil dari beberapa percobaan. Dalam proses pelatihan , parameter fungsi keanggotaan input didapatkan  dari  metode Backpropagation  Error .  Perhitungan  parameter tersebut  diperoleh  menggunakan  bantuan software MATLAB  melalui  ANFIS Editor .
Tabel 3.2 Derajat keanggotaan pelatihan generalized bell konstan
𝑿 𝟏,𝒕 𝑿 𝟐,𝒕 𝑿 𝟑,𝒕 𝑨 𝟏 𝑨 𝟐 𝑨 𝟑 𝑩 𝟏 𝑩 𝟐 𝑩 𝟑 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 0,671 0,358 0,006 0,742 0,358 0,0025 0,387 0,0126 0,006 0,038 1,000 0,035 0,284 0,691 0,0054 0,087 0,6955 0,022 1,000 0,043 0,002 0,055 0,999 0,0225 0,970 0,0010 0,002 0,002 0,110 0,983 0,034 0,997 0,0407 1,000 0,0004 0,001 0,135 0,937 0,014 0,028 0,985 0,0529 0,963 0,0011 0,002 0,221 0,820 0,011 0,002 0,111 1,0000 0,099 0,4969 0,019
0,008 0,853 0,218 0,023 0,959 0,0708 0,130 0,2090 0,015 0,007 0,824 0,238 0,011 0,666 0,2766 0,062 0,9877 0,032 0,994 0,097 0,003 0,022 0,945 0,0794 0,057 0,9967 0,035 0,001 0,043 1,000 1,000 0,111 0,0008 1,000 0,0002 0,001 0,075 0,992 0,021 0,865 0,291 0,0020 1,000 0,0002 0,001 0,004 0,387 0,626 0,333 0,638 0,0048 0,004 0,0010 1,000

## 2. Lapisan 2
Lapisan 2 merupakan perkalian dari derajat keanggotaan masing-masing input . Perkalian tersebut disesuaikan dengan rules dari aturan fuzzy . Secara matematis, perhitungan firing strength pada lapisan ini dapat dilihat pada Persamaan 3.1.
𝑤 %,# = 𝜇 & ' ⋅ 𝜇 ' ' ⋅ 𝜇 ( ' , dengan 𝑖 = 1,2, … ,27 dan 𝑗 = 1,2,3 (3.1)
Rules dalam sistem prediksi produksi tembakau dapat dilihat pada Tabel 3.3.
Tabel 3.3 Operasi logika fuzzy Logika AND
If ( 𝑋 !,# is 𝐴 ! ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 ! ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 ! ) then ( output is 𝑤 !,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 ! ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 ! ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 $ ) then ( output is 𝑤 $,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 ! ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 ! ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 ) ) then ( output is 𝑤 ),# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 ! ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 $ ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 ! ) then ( output is 𝑤 *,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 ! ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 $ ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 $ ) then ( output is 𝑤 +,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 ! ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 $ ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 ) ) then ( output is 𝑤 ,,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 ! ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 ) ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 ! ) then ( output is 𝑤 -,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 ! ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 ) ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 $ ) then ( output is 𝑤 .,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 ! ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 ) ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 ) ) then ( output is 𝑤 /,# )
If ( 𝑋 !,# is 𝐴 $ ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 ! ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 ! ) then ( output is 𝑤 !0,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 $ ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 ! ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 $ ) then ( output
is 𝑤 !!,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 $ ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 ! ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 ) ) then ( output is 𝑤 !$,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 $ ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 $ ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 ! ) then ( output is 𝑤 !),# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 $ ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 $ ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 $ ) then ( output is 𝑤 !*,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 $ ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 $ ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 ) ) then ( output is 𝑤 !+,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 $ ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 ) ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 ! ) then ( output is 𝑤 !,,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 $ ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 ) ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 $ ) then ( output is 𝑤 !-,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 $ ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 ) ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 ) ) then ( output is 𝑤 !.,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 ) ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 ! ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 ! ) then ( output is 𝑤 !/,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 ) ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 ! ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 $ ) then ( output is 𝑤 $0,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 ) ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 ! ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 ) ) then ( output is 𝑤 $!,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 ) ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 $ ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 ! ) then ( output is 𝑤 $$,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 ) ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 $ ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 $ ) then ( output is 𝑤 $),# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 ) ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 $ ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 ) ) then ( output is 𝑤 $*,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 ) ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 ) ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 ! ) then ( output is 𝑤 $+,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 ) ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 ) ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 $ ) then ( output is 𝑤 $,,# ) If ( 𝑋 !,# is 𝐴 ) ) and ( 𝑋 $,# is 𝐵 ) ) and ( 𝑋 ),# is 𝐶 ) ) then ( output is 𝑤 $-,# )
Tabel 3.4 Firing strength ( 𝑤 %,# ) pelatihan generalized bell konstan 𝒘 𝟏,𝒕 𝒘 𝟐,𝒕 𝒘 𝟑,𝒕 … 𝒘 𝟐𝟕,𝒕 0.192598 0.00628019 0.0031740 … 0.00000009 0.000937 0.00751926 0.0002380 … 0.00000417 0.053297 0.00005738 0.0001224 … 0.00000009 0.000061 0.00000002 0.0000001 … 0.00005281 0.003670 0.00000428 0.0000088 … 0.00000175 0.000051 0.00025412 0.0000099 … 0.00020939 0.000023 0.00003764 0.0000027 … 0.00023064 0.000005 0.00007925 0.0000026 … 0.00210407 0.001237 0.02149176 0.0007464 … 0.00000785 0.001058 0.00000026 0.0000011 … 0.00000084 0.064924 0.00001592 0.0000672 … 0.00000004 0.000005 0.00000126 0.0012297 … 0.00299017
3. Lapisan 3 Lapisan  ini  merupakan  lapisan  yang  menghasilkan output normalized  firing strength . Persamaan untuk menghitung normalized firing strength adalah sebagai berikut.
𝑤 B %,# = 1 *,+ ∑ 1 *,+ ,- *./ , dengan 𝑖 = 1,2, … , 27 (3.2)
Tabel 3.5 𝑤 B %,# pelatihan generalized bell konstan 𝒘 " 𝟏,𝒕 𝒘 " 𝟐,𝒕 𝒘 " 𝟑,𝒕 … 𝒘 " 𝟐𝟕,𝒕 0.415811 0.01355867 0.0068525 … 0.00000019 0.001107 0.00888548 0.0002813 … 0.00000492 0.048661 0.00005239 0.0001117 … 0.00000009 0.000052 0.00000002 0.0000001 … 0.00004493 0.003278 0.00000382 0.0000079 … 0.00000157 0.000070 0.00035296 0.0000137 … 0.00029082 0.000058 0.00009344 0.0000067 … 0.00057250
0.000004 0.00007185 0.0000023 … 0.00190771 0.000994 0.01726741 0.0005997 … 0.00000630 0.000911 0.00000022 0.0000009 … 0.00000072 0.051484 0.00001263 0.0000533 … 0.00000003 0.000005 0.00000126 0.0012343 … 0.00300141

## 4. Lapisan 4
Lapisan 4 merupakan lapisan neuron yang adaptif. Lapisan ini menghasilkan output berupa perkalian antara 𝑤 B %,# dengan 𝑓 % = 𝑝 % 𝑋 !,# + 𝑞 % 𝑋 $,# + 𝑟 % 𝑋 ),# + 𝑠 % .
Tabel 3.6 Perhitungan output lapisan 4 Output Lapisan 4 Output Linier Output Konstan 𝑤 B !,# 𝑓 ! = 𝑤 B !,# (𝑝 ! 𝑋 !,# + 𝑞 ! 𝑋 $,# + 𝑟 ! 𝑋 ),# + 𝑠 ! ) 𝑤 B !,# 𝑓 ! = 𝑤 B !,# (𝑠 ! ) 𝑤 B $,# 𝑓 $ = 𝑤 B $,# (𝑝 $ 𝑋 !,# + 𝑞 $ 𝑋 $,# + 𝑟 $ 𝑋 ),# + 𝑠 $ ) 𝑤 B $,# 𝑓 $ = 𝑤 B $,# (𝑠 $ )
𝑤 B ),# 𝑓 ) = 𝑤 B ),# (𝑝 ) 𝑋 !,# + 𝑞 ) 𝑋 $,# + 𝑟 ) 𝑋 ),# + 𝑠 ) ) 𝑤 B ),# 𝑓 ) = 𝑤 B ),# (𝑠 ) )
⋮ ⋮ 𝑤 B $,,# 𝑓 $, = 𝑤 B $,,# (𝑝 $, 𝑋 !,# + 𝑞 $, 𝑋 $,# + 𝑟 * 𝑋 ),# + 𝑠 $, ) 𝑤 B $,,# 𝑓 $, = 𝑤 B $,,# (𝑠 $, ) 𝑤 B $-,# 𝑓 $- = 𝑤 B $-,# (𝑝 $- 𝑋 !,# + 𝑞 $- 𝑋 $,# + 𝑟 $- 𝑋 ),# + 𝑠 $- ) 𝑤 B $-,# 𝑓 $- = 𝑤 B $-,# (𝑠 $-
Persamaan 3.3 merupakan persamaan untuk output model ANFIS.
𝑦 = 𝐴𝜃 (3.3) 𝜃 = (𝐴 3 𝐴) 4! 𝐴 3 𝑦 (3.4)
Estimasi parameter konsekuen 𝜃 ( 𝑝 % , 𝑞 % , 𝑟 % , dan 𝑠 % ) diperoleh melalui metode LSE Rekursif. Parameter tersebut akan diperbarui secara rekursif. Perhitungan LSE Rekursif  menggunakan  bantuan  fungsi recursivels pada  MATLAB.  Pada output konstan,  matriks 𝐴 adalah  matriks  yang  memiliki  ordo 12 × 27 dan  anggotanya merupakan 𝑤 B %,# dapat dilihat pada Tabel 3.5. Variabel 𝑦 dalam LSE Rekursif adalah data aktual produksi tembakau yang berisi 12 data yang membentuk matriks 𝑦 !$×! . Output parameter dari metode LSE Rekursif ini berupa matriks 𝜃 yang merupakan parameter konsekuen ( 𝑝 % , 𝑞 % , 𝑟 % , dan 𝑠 % ).
Tabel 3.7 Parameter 𝜃 generalized bell konstan
Parameter Output 𝑠 $ 123.273,43 𝑠 ! 975,17 𝑠 / 2.785,004 ⋮ ⋮ 𝑠 !0 9.866,42 𝑠 !1 37.230,68 𝑠 !2 3.777,85
Parameter 𝜃 yang sudah didapatkan tersebut digunakan untuk menentukan model ANFIS untuk sistem prediksi produksi tembakau. Secara matematis, model ANFIS dengan fungsi keanggotaan generalized bell tipe output konstan dapat dilihat pada Persamaan 2.10.
𝑌 #6! = 𝑤 B !,# (123.273,43) + 𝑤 B $,# (975,17) + 𝑤 B ),# (2.785,004) + ⋯ +
𝑤 B $+,# (9.866,42) + 𝑤 B $,,# (37.230,68) + 𝑤 B $-,# (3.777,85) (3.5)

## 5. Lapisan 5
Lapisan terakhir ini menghasilkan output proses pelatihan dari metode ANFIS. Output diperoleh melalui perkalian antara matriks A dengan parameter 𝜃 . Berikut ini merupakan output lapisan 5 dari masing-masing tipe linier dan konstan.
Tabel 3.8 Output proses pelatihan generalized bell
𝒕 + 𝟏 Data Aktual Output Tipe Linier Output Tipe Konstan 2007 152.666,93 151.264,67 152.664,51 2008 160.249,35 158.573,43 160.253,10 2009 161.200,95 159.127,49 161.199,93 2010 176.239,65 174.011,47 176.237,94 2011 303.364 301.087,34 303.361,43 2012 209.640,5 206.317,24 209.635,73 2013 243.394,8 241.051,14 243.386,35 2014 221.394,46 218.784,84 221.383,88 2015 63.639,3 61.282,11 63.637,86 2016 92.617,76 91.671,05 92.614,76 2017 183.204,6 181.877,42 183.198,89
2018 232.983,6 231.340,05 232.903,60
Proses Pengujian ( Testing )
Proses  pengujian adalah  proses  memasukkan  data  baru  yang  tidak  pernah dilatihkan sebelumnya yang bertujuan untuk menguji model matematis dari sistem prediksi. Perhitungan dalam proses ini sama dengan proses pelatihan namun tidak dilakukan  pencarian  nilai  parameter  dalam  tahapan  proses  pengujian.  Proses pengujian dilakukan menggunakan variabel input tahun 2019 dan variabel output tahun 2020.
Tabel 3.9 Output proses pengujian generalized bell Data Aktual Generalized Bell Gaussian linier Konstan Linier Konstan 199.386,7 224.481 199.205,2 227.985,6 191.039,9
Tabel  3.9  menunjukkan  bahwa  fungsi  keanggotaan generalized  bell dengan tipe output konstan menujukkan hasil yang mendekati data aktual. Hasil ANFIS menggunakan  fungsi  keanggotaan generalized  bell dengan  tipe  output  konstan menghasilkan produksi tembakau sebesar 199.205,2 kuintal terpaut selisih sebesar 181,5 kuintal dengan data aktual. Dari proses pengujian didapatkan bahwa fungsi keanggotaan generalized bell dengan tipe output konstan menghasilkan pengujian ANFIS yang paling baik untuk sistem prediksi produksi tembakau.

## Proses Prediksi
Proses  prediksi  ini  dilakukan  untuk  produksi  tembakau  di  masa  mendatang. Alur pengerjaan pada proses prediksi sama dengan proses pengujian . Data input yang  digunakan  untuk  prediksi  dimasukkan  ke  setiap  lapisan  jaringan  ANFIS. Proses  prediksi  menggunakan  data input tahun  2020  untuk  memprediksi output tahun 2021. Berikut ini merupakan variabel input yang digunakan.
Tabel 3.10 Prediksi produksi tembakau generalized bell Generalized Bell Gaussian Output Linier Output Konstan Output Linier Output Konstan 198.283,77 199.603,71 199.485,96 186.689,83
Tabel  3.10  menunjukkan  bahwa  prediksi  ANFIS  untuk  produksi  tembaku Kabupaten  Jember  pada  tahun  2021  terletak  pada  rentang  186.689,83  kuintal sampai dengan 199.603,71 kuintal. Model terbaik ANFIS yang sudah didapatkan sebelumnya  dengan  fungsi  keanggotaan generalized  bell tipe output konstan menunjukkan  prediksi  produksi  tembakau  pada  tahun  2021  sebesar  199.603,71 kuintal.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pada  tahun  2021  produksi  tembakau
mengalami kenaikan yang tidak terlalu jauh dari tahun 2020 yakni sebesar 217,01 kuintal.
Tabel 3.1 menunjukkan bahwa angka produktivitas tembakau untuk prediksi tahun 2020 dan tahun 2021 tidak jauh berbeda yakni sebesar 15,32% dan 15,58% sehingga mengakibatkan produksi tembakau tahun 2020 dan tahun 2021 juga tidak terlalu  jauh  berbeda.  Berdasarkan  literatur,  curah  hujan  yang  tinggi  dapat mengakibatkan  tanaman  tembakau  layu  sehingga  produksi  tembakau  dapat berkurang [13]. Tabel 3.1 menunjukkan bahwa jumlah curah hujan untuk prediksi tahun 2021 mengalami penurunan. Penurunan curah hujan tersebut mengakibatkan produksi  tembakau  tahun  2021  bertambah  dibandingkan  dengan  produksi tembakau  tahun  2020.  Berdasarkan  hal  tersebut,  diperoleh  bahwa  produktivitas tembakau dan curah hujan berpengaruh terhadap jumlah produksi tembakau.
Perbandingan  antara  data  aktual  dengan output pelatihan , pengujian , dan prediksi  menggunakan generalized  bell tipe output konstan  dapat  dilihat  pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Grafik target dan ouput ANFIS tipe konstan
Gambar  3.1  menunjukkan  bahwa  grafik  antara  target  dengan output ANFIS saling berhimpit. Hal ini berarti bahwa perbandingan keduanya tidak terlalu jauh berbeda. Output ANFIS  yang  dihasilkan  mendekati  target  yang  dituju. Software MATLAB sudah menyediakan toolbox yang dapat digunakan untuk memprediksi data menggunakan ANFIS. Toolbox tersebut adalah ANFIS Editor . ANFIS Editor dapat  diakses  dengan  cara  mengetik  anfisedit  pada command  window. struktur jaringan ANFIS sistem prediksi produksi tembakau dapat dilihat pada Gambar 3.2.

## Gambar 3.2 Struktur jaringan model ANFIS untuk prediksi tembakau

## Perhitungan Akurasi
Perhitungan akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). MAPE adalah nilai rata-rata perbedaan absolut yang ada diantara nilai prediksi dan nilai asli yang digambarkan sebagai hasil persenan dari nilai asli [18]. Berikut ini merupakan persamaan untuk menghitung MAPE.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ |𝑦 % − 𝑝 % | 𝑦 % 7 %8! 𝑛 × 100% (3.6)
Dimana 𝑦 % adalah data aktual, 𝑝 % adalah output ANFIS, dan 𝑛 adalah banyak data.
Tabel 3.11 Perbandingan MAPE proses pelatihan Fungsi Keanggotaan Tipe Output MAPE Perhitungan Manual MAPE ANFIS Editor Kriteria Generalized Bell Linier 1,29% 1,36% Sangat Baik Generalized Bell Konstan 0.0049% 0,00015% Sangat Baik Gaussian Linier 0.511% 0,511% Sangat Baik Gaussian Konstan 0.0088% 0,0003% Sangat Baik MAPE paling kecil pada proses pelatihan ditunjukkan oleh fungsi keanggotaan
generalized  bell dengan  tipe output konstan.  Hasil  MAPE  yang  dihasilkan  pada perhitungan manual sebesar 0,0049% sedangkan pada perhitungan ANFIS Editor sebesar  0,00015%.  Hasil  tersebut  termasuk  pada range dengan  model  prediksi sangat baik.
Tabel 3.12 Perbandingan MAPE proses pengujian Fungsi Keanggotaan Tipe Output MAPE Perhitungan Manual MAPE ANFIS Editor Kriteria Generalized Bell Linier 11.13% 12,59% Baik Generalized Bell Konstan 0.12% 0,09% Sangat Baik Gaussian Linier 14.46% 14,34% Baik Gaussian Konstan 4.19% 4,19% Sangat Baik Hasil  MAPE  paling  kecil  pada  proses  pengujian  ditunjukkan  oleh  fungsi keanggotaan generalized  bell tipe output konstan.  MAPE  yang  dihasilkan  pada perhitungan manual dan ANFIS Editor berturut-turut sebesar 0,12% dan 0,09%. Berdasarkan  analisis  tingkat  akurasi  MAPE  [18]  pada  proses  pelatihan dan pengujian  didapatkan  model  ANFIS  terbaik  untuk  sistem  prediksi  produksi tembakau Kabupaten Jember adalah menggunakan fungsi keanggotaan generalized bell tipe output konstan.
Akurasi prediksi tersebut menunjukkan bahwa model yang dibuat untuk sistem prediksi  produksi  tembakau  sudah  sangat  baik.  Model  dapat  menunjukkan  hasil yang  akurat  terkait  jumlah  produksi  tembakau.  Akurasi  model  tersebut  juga menunjukkan bahwa variabel input yang digunakan sudah sesuai dan bepengaruh terhadap produksi tembakau. Variabel yang paling berpengaruh dan berkaitan erat dengan produksi tembakau adalah curah hujan dan produktivitas tembakau.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah diuraikan sebelumnya, model ANFIS  terbaik  untuk  sistem  prediksi  produksi  tembakau  adalah  menggunakan fungsi  keanggotaan generalized  bell dengan  tipe output konstan  dengan  jumlah fungsi keanggotaan sebesar 3 buah. Hasil prediksi produksi tembakau di Kabupaten Jember  pada  tahun  2021  adalah  199.603,71  kuintal.  Variabel  yang  paling berpengaruh  dan  harus  diperhatikan  kedepannya  terhadap  produksi  tembakau tersebut adalah curah hujan dan produktivitas tembakau.
Model  ANFIS  sistem  prediksi  produksi  tembakau  terbaik  dengan  fungsi keanggotaan generalized  bell tipe output konstan  menghasilkan Mean  Absolute Percentage  Error (MAPE)  pada  proses  pelatihan dan  pengujian berturut-turut sebesar  0,00015%  dan  0,091%.  Hasil  MAPE  yang  dihasilkan  kurang  dari  10%. Angka tersebut menunjukkan bahwa model ANFIS sangat akurat. Model dengan tipe output konstan  menunjukkan  hasil  lebih  baik  dibanding  dengan  tipe output linier.  Metode  ANFIS  adalah  metode  yang  akurat  dan  cocok  digunakan  untuk prediksi produksi.
MAPE  model  ANFIS  yang  dihasilkan  oleh  perhitungan  manual  dan  ANFIS editor tidak  jauh  berbeda.  Model  ANFIS  terbaik  dengan  fungsi  keanggotaan generalized bell tipe output konstan memiliki error pengujian berturut-turut sebesar 0,12%  untuk  perhitungan  manual  dan  0,09%  untuk  ANFIS editor. Perhitungan
model  menggunakan  ANFIS editor menghasilkan output yang  lebih  akurat  dan disarankan menggunakan data timeseries yang lebih banyak untuk hasil yang lebih baik.

## REFERENSI
[1] Kementerian  Keuangan.  2021. APBN  KITA  (Kinerja  dan  Fakta) .  Jakarta:  Kementerian Keuangan Republik Indonesia.
[2] Badan Pusat Statistika Jember. 2021. Luas Panen, Rata-Rata Produksi, dan Total Produksi Tembakau Voor Oogst Kasturi Menurut Kecamatan. https://jemberkab.bps.go.id/statictable/2020/11/10/220/luas-panen-rata-rata-produksi-dan- total-produksi-tembakau-voor-oogst-kasturi-menurut-kecamatan-2019.html [Diakses pada
09 Mei 2021].
[3] F.  Liza,  dan  W.  Sulistijanti,  “Prediksi  Produksi  Dan  Luas  Area  Tanam  Tembakau  Di Indonesia Dengan Metode Artificial Neural Network.” Prosiding Seminar Edusainstech. EDUSAINTEK , vol. 4, pp. 319-333, 2020.
[4] J. Sarkar, Z. H. Prottoy, M. T. Bari, dan M. A. Al Faruque, “Comparison of ANFIS and ANN  modeling  for  predicting  the  water  absorption  behavior  of  polyurethane  treated polyester fabric” Heliyon , vol. 7, no. 9, 2021, doi : 10.1016/j.heliyon.2021.e08000 .
[5] R.  Del,  V.  X.  C.  Narca,  F.  T.  J.  Laconsy,  dan  C.  J.  Alliac,  “Weather  Forecasting  Rain Probability  in  Cebu  Using  ANFIS  and  Bayesian  Network.” In: 2021  1st  International Conference  in  Information  and  Computing  Research  (iCORE) ,  pp.  39-43,  2021,  doi: 10.1109/iCORE54267.2021.00026 .
[6] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, dan R. Wardoyo, Fuzzy multiattribute decision making (fuzzy madm) , Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[7] T. N. Ruminta, “Simulasi dan Prediksi Curah Hujan dan Produksi Tanaman Di Jawa Barat Menggunakan ANFIS.” Jurnal Matematika Integratif , vol. 13, no. 2, pp. 83-94, 2017, doi : 10.24198/jmi.v13.n2.11844.83-94.
[8] R. F. Rahmat, Nurmawan, S. Sembiring, M. F. Syahputra, dan Fadli,  “Adaptive neuro- fuzzy inference system for forecasting rubber milk production”. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 308 no. 1, pp. 1-11, 2018, doi : 10.1088/1757- 899X/308/1/012014.
[9] W. Suparta dan A. A. Samah, “Rainfall prediction by using ANFIS times series technique in South Tangerang, Indonesia”. Geodesy and Geodynamics , vol. 11, no. 6, pp. 411-417, 2020, doi : 10.1016/j.geog.2020.08.001 .
[10] D. J. Armaghani dan P. G. Asteris, “A comparative study of ANN and ANFIS models for the prediction of cement-based mortar materials compressive strength.” Neural Computing and Applications , vol. 33, no. 9, pp. 4501-4532, 2021, doi : 10.1007/s00521-020-05244-4.
[11] S. A. Hardiyanti dan Q. Shofiyah, “Prediksi kasus COVID-19 di Indonesia menggunakan metode adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS).” In Prosiding Seminar Nasional Terapan Riset Inovatif (SENTRINOV) , vol. 6, no. 1, pp. 974-981, 2020.
[12] A. H. Nurcahyono, F. Nhita, D. Saepudin, dan A. Aditsania, “Price prediction of chili in bandung regency using support vector machine (SVM) optimized with an adaptive neuro- fuzzy inference system (ANFIS).” In 2019 7th International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT) , pp. 1-6, 2019, doi :
10.1109/ICoICT.2019.8835367 .
[13] N.  Herlina,  N.  Azizah,  dan  E.  P.  Pradiga,  “Pengaruh  Suhu  dan  Curah  Hujan  terhadap Produktivitas Tembakau (Nicotiana tabacum L.) di Kabupaten Malang.” PLANTROPICA:
Journal of Agricultural Science , vol.  5, no. 1, pp. 52-63, 2020.
[14] M. Lutfi dan N. Baladina, “Analisis efisiensi teknis penggunaan faktor produksi pertanian pada  usahatani  tembakau  (Studi  kasus  di  Desa  Polagan  Kecamatan  Galis  Kabupaten Pamekasan).” Jurnal Ekonomi Pertanian dan Agribisnis (JEPA), vol. 2, no. 3, pp. 226-233, 2018, doi : 10.21776/ub.jepa.2018.002.03.7 .
[15] Soetriono, E. Solihahani, F. A. Zulan, N. Inayatin, N. Susanti, dan Q. Zuniana, Agribisnis Tembakau Besuki Na-Oogst , Jember: Surya Pena Gemilang, 2014.
[16] E.  Sumartono,  “Analisis  Produksi  Tembakau  Rajangan  Tipe  Magelangan  dalam  Pola Kemitraan  CV.  Merabu-PT.  Djarum  Kudus.” Jurnal  AGRISEP:  Kajian  Masalah  Sosial Ekonomi  Pertanian  dan  Agribisnis ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  131-146,  2015,  doi  : 10.31186/jagrisep.14.2.131-146 .
[17] T. Mustaqim, K. Umam, dan M. A. Muslim, “Twitter text mining for sentiment analysis on government’s response to forest fires with vader lexicon polarity detection and k-nearest neighbor algorithm.” 6 th International Conference in Mathematics, Science, and Education (ICMSE 2019) Journal of Physics: Conference Series, vol. 1567, no. 3, pp.032024, 2020, doi : 10.1088/1742-6596/1567/3/032024.
[18] I.  Nabillah  dan  I.  Ranggadara,  “Mean  Absolute  Percentage  Error  untuk  Evaluasi  Hasil Prediksi Komoditas Laut.” JOINS (Journal of Information System), vol. 5, no. 2, pp. 250- 255, 2020, doi : 10.33633/joins.v5i2.3900.