## Penerapan Generalized Regression Neural Networks untuk Memprediksi Produksi Padi Terhadap Perubahan Iklim

## Muhammad Alkaff, Yuslena Sari
Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Lambung Mangkurat Jl. Brigjen H. Hasan Basri, Kayu Tangi, Banjarmasin, Indonesia
m.alkaff@unlam.ac.id

## Abstrak
Padi  sebagai  bahan  makanan  pokok  utama  bagi  masyarakat  Indonesia  merupakan  tanaman  pangan  yang  rentan terhadap perubahan iklim. Pendataan dan perhitungan ramalan hasil produksi padi sangat diperlukan untuk mendukung kebijakan  yang  berkaitan  dengan  ketahanan  pangan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  peramalan  terhadap produksi  padi  di  Kabupaten  Barito  Kuala  sebagai  kabupaten  penghasil  padi  terbesar  di  Kalimantan  Selatan  dengan menggunakan data iklim sebagai input . Data iklim yang digunakan berasal dari Stasiun Meteorologi Syamsudin Noor, sedangkan  sebagai  data output adalah  data  produksi  padi  dari  Badan  Pusat  Statistika  (BPS)  Provinsi  Kalimantan Selatan.  Metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  peramalan  produksi  padi  adalah Generalized  Regression  Neural Networks (GRNN).  Dari  hasil  pengujian  didapatkan  nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE)  sebesar  0,296  dengan menggunakan parameter smoothness bernilai 1.
Kata kunci: padi, iklim, Barito Kuala, GRNN, RMSE

## Abstract
Rice  as  the  main  staple  food  for  the  people  of  Indonesia  is  a  crop  that  vulnerable  to  climate  change.  The  data collection and forecasting of rice  production is needed to support policies related to food security. This study aims to forecast the production of rice in Barito Kuala District as the largest rice-producing district in South Kalimantan using climate data as input. The climatic data used is from Syamsudin Noor Meteorological Station, while the  output data is rice  production  data  from  Statistical  Centre  Agency  of  South  Kalimantan  Province.  The method used  to  forecast  rice production  is  Generalized  Regression  Neural  Networkss  (GRNN).  RMSE  value  of  0.296  was  obtained  from  the  test results using smoothness parameter with a value of 1.
Keywords: rice, climate, Barito Kuala, GRNN, RMSE

## I. P ENDAHULUAN
Pangan  merupakan  kebutuhan  dasar  manusia yang  tidak  tergantikan.  Pertumbuhan  jumlah penduduk  di  Indonesia  yang  semakin  meningkat tentu  akan  sangat  memerlukan  jumlah  penyediaan pangan dalam jumlah yang sangat besar pula. Oleh karena  itu,  kemandirian  pangan  merupakan  salah satu  isu  strategis  nasional  yang  tercantum  dalam Rencana Induk Riset Nasional 2015-2045. Permasalahan  utama  di  bidang  pangan  selama  ini adalah  belum  tercapainya  swasembada  pangan secara nasional, sehingga untuk menjamin ketersediaan  pangan  bagi  warga  negaranya, pemerintah terpaksa melakukan kebijakan impor [1].
Salah  satu  tantangan  dalam  penyediaan  pangan adalah  perubahan  iklim.  Perubahan  iklim  yang terjadi  mengakibatkan  periode  musim  hujan  dan musim  kemarau  menjadi  tidak  menentu,  sehingga pola  tanam  dan  estimasi  produksi  pertanian  serta persediaan stok pangan menjadi sulit diprediksi [2]. Hal ini dapat mempengaruhi ketahanan pangan dan produksi  pertanian  secara  langsung  maupun  tidak langsung.
Tanaman  pangan  termasuk  yang  paling  rentan terhadap  perubahan  iklim.  Ini  terkait  tiga  faktor utama,  yaitu  biofisik,  genetik  dan  manajemen.  Hal tersebut  disebabkan  karena  tanaman  pangan umumnya merupakan tanaman semusim yang relatif sensitif  terhadap  kelebihan  dan  kekurangan  air  [3].
Di  Indonesia,  tanaman  pangan  sering  diidentikkan dengan  beras  karena  jenis  pangan  ini  merupakan makanan  pokok  utama  bagi  penduduk  Indonesia. Beras  merupakan  hasil  pengolahan  dari  padi  yang dalam hal ini berarti juga rentan terhadap perubahan iklim.
Pendataan  dan  perhitungan  ramalan  hasil produksi  tanaman  pangan  termasuk  padi  telah dilakukan  setiap  tahun  oleh  Badan  Pusat  Statistik (BPS) dengan menggunakan metode analisis regresi untuk peramalan luas panen dan linear trend/exponential smoothing untuk  peramalan produktivitas  tergantung  pada  pola  datanya  [4]. Penelitian  lain  melakukan  prediksi  luas  panen  dan produktivitas  padi  menggunakan  metode Adaptive Neuro-Fuzzy  Inference  System (ANFIS)  dengan tingkat  akurasi  peramalan  yang  dihasilkan  dengan kriteria Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) sebesar  3,122  %  [5].  Namun,  metode-metode  yang diterapkan  tersebut  belum  mempertimbangkan variable perubahan iklim dalam perhitungannya.
Penelitian  tentang  prediksi  produksi  tanaman pangan  di  Indonesia  yang menggunakan  perubahan iklim  sebagai  parameternya  juga  telah  dilakukan dengan menggunakan metode regresi linier berganda  dengan  akurasi  prediksi  sekitar  70%  [6]. Model regresi linier berganda sebenarnya merupakan  model  yang  sangat  fleksibel  untuk meneliti hubungan dari kumpulan variabel independen  untuk  variabel  dependen  tunggal  [7]. Akan  tetapi,  ketika  digunakan  untuk  memodelkan variabel iklim terhadap produksi padi, akurasi yang didapatkan masih belum terlalu akurat.
Metode yang umum digunakan untuk melakukan peramalan  atau  prediksi  adalah  metode  jaringan syaraf  tiruan. Generalized  Regression  Neural Networkss (GRNN)  merupakan  salah  satu  model dari  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  menggunakan supervised training dimana output yang diharapkan diarahkan untuk mengikuti pola output data training [8]. Inti dari model GRNN didasarkan pada regresi nonlinear (kernel) dimana estimasi dari nilai output ditentukan oleh himpunan input- nya [9].
Provinsi  Kalimantan  Selatan  sebagai  salah  satu lumbung  padi  nasional  tentu  diharapkan  mampu untuk meningkatkan produksi pertaniannya terutama  padi  yang  salah  satunya  berasal  dari kabupaten  penghasil  padi  terbesar  di  Kalimantan Selatan  yaitu  Kabupaten  Barito  Kuala.  Dalam penelitian  ini,  digunakan  metode  GRNN  untuk memodelkan  pengaruh  perubahan  iklim  terhadap produksi  padi  di  Kabupaten  Barito  Kuala.  Metode ini  digunakan  karena  merupakan  metode  yang cocok  untuk  memodelkan  pengaruh  antara  variable input yaitu  perubahan  iklim  dan  variable output yaitu produksi padi.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Padi  ( Oryza  Sativa  L. )  adalah  tanaman  pangan berupa rumput berumpun. Padi merupakan tanaman pangan utama di Indonesia karena beras yang diolah dari  padi  adalah  makanan  pokok  bagi  sebagian besar  penduduk  Indonesia.  Padi  dapat  beradaptasi pada  lingkungan  tergenang  ( anaerob )  karena  pada akarnya  terdapat  saluran aerenchyma .  Struktur aerenchyma seperti  pipa  yang  memanjang  hingga ujung daun. Aerenchyma berfungsi sebagai penyedia oksigen bagi daerah perakaran. Walaupun mampu  beradaptasi  pada  lingkungan  tergenang, padi  juga  dapat  dibudidayakan  pada  lahan  yang tidak tergenang (ladang) yang kondisinya aerob . Sistem pembudidayaan tanaman padi di Indonesia  secara  garis  besar  dikelompokkan menjadi dua, yaitu padi sawah dan padi gogo (padi huma,  padi  ladang).  Pada  sistem  sawah,  tanaman padi  sepanjang  hidupnya  selalu  dalam  keadaan tergenang  air.  Sebaliknya,  pada  sistem  gogo, tanaman  padi  ditumbuhkan  tidak  dalam  kondisi tergenang.  Kombinasi  kedua  sistem  ini  dikenal sebagai  gogo  rancah,  yaitu  padi  ditanam  saat  awal musim hujan pada petakan sawah, kemudian secara perlahan digenangi dengan air hujan seiring dengan makin  bertambahnya  curah  hujan.  Di  daerah  rawa, terutama  Sumatera  dan  Kalimantan,  dikenal  sistem pengusahaan  padi  pasang  surut  (padi  sonor), sedangkan  pada  daerah  bantaran  sungai  dikenal budidaya padi lebak. Varietas padi yang digunakan adalah jenis yang mempunyai ruas-ruas batang yang panjang sehingga dapat beradaptasi dengan lingkungan banjir [10].
Antara unsur-unsur iklim terhadap tanaman tentu terjadi  interaksi,  pengaruh  unsur-unsur  iklim lingkungan  terhadap  tanaman  menjadi  penting dengan  semakin  besarnya  dan  banyaknya  jumlah rumpun  tanaman.  Beberapa  klasifikasi  iklim didasarkan  pada  dunia  tumbuh-tumbuhan  sehingga ada  hubungan  erat  antara  pola  iklim  dengan distribusi  tanaman.  Tanaman  dipandang  sebagai suatu  yang  kompleks  dan  peka  terhadap  pengaruh iklim, misalnya kelembaban, pemanasan, penyinaran  matahari  dan  lain-lain.  Tanpa  unsur- unsur  iklim  ini,  pada  umumnya  pertumbuhan tanaman  akan  terhambat  [6].  Untuk  tanaman  padi, faktor iklim yang dominan mempengaruhi produksi, luasan  panen  dan  produktivitas  padi  adalah  curah hujan.  Artinya  ketersediaan  air  akan  sangat mempengaruhi  produksi, luasan panen, dan produktivitas  padi.  Penyinaran  matahari  dan  suhu mempunyai  peran  yang  tidak  besar  terhadap peningkatan produksi, luasan panen, dan produktivitas,  tetapi  terdapat  kecenderungan  untuk meningkatkan produksi, luasan panen, dan
produktivitas  padi.  Sebaliknya,  tingkat  kelembaban yang tinggi akan menyebabkan penurunan produksi, luasan panen, dan produktivitas padi [11].
Artificial  Neural  Networks (ANN)  merupakan paradigma  pengolahan  informasi  yang  terinspirasi oleh  cara  sistem  saraf  biologis,  seperti  bagaimana cara  otak  memproses  informasi.  Elemen  kunci  dari paradigma ini adalah struktur dari sistem pengolahan  informasi.  ANN  terdiri  dari  sejumlah besar  elemen  pemrosesan yang  saling  berhubungan ( neuron ) dan saling berinteraksi untuk memecahkan masalah  tertentu.  ANN,  seperti  manusia  pada umumnya,  dapat  belajar  dari  contoh  yang  sudah diberikan.  ANN  dapat  dikonfigurasi  untuk  aplikasi tertentu,  seperti  pengenalan  pola  atau  klasifikasi data,  melalui  proses  pembelajaran.  Peramalan  atau prediksi  juga  merupakan  kasus  yang  umum diaplikasikan  ke  ANN.  Di  dalam  ANN,  sebuah neuron diibaratkan  sebagai  sebuah  simpul  yang berfungsi sebagai elemen pemrosesan data. Hubungan  antar  simpul  dalam  ANN  diperoleh  dari bobot  koneksi  ( weight )  yang  memodelkan  sinapsis pada  jaringan  syaraf  otak  manusia.  Gambar  1 memperlihatkan model sederhana dari ANN.
Proses  pada  ANN  dimulai  dari input yang diterima oleh neuron beserta dengan nilai bobot dari tiap-tiap input yang  ada.  Setelah  masuk  ke  dalam neuron ,  nilai input akan  dijumlahkan  oleh  suatu summing function . Hasil penjumlahan akan diproses oleh  fungsi  aktivasi  setiap neuron ,  kemudian  hasil penjumlahan  akan  dibandingkan  dengan  nilai threshold tertentu.  Jika  nilai  tersebut  melebihi threshold ,  maka  aktivasi neuron akan  dibatalkan, sebaliknya,  jika  nilai  masih  tersebut  memenuhi threshold ,  maka neuron akan  diaktifkan.  Setelah aktif, neuron akan mengirimkan nilai output melalui bobot-bobot output- nya  ke  semua  neuron  yang berhubungan  dengannya.  Proses  ini  akan  terus berulang  pada input - input selanjutnya.  ANN memiliki  beberapa  fitur  yang  membedakan  dari metode-metode lain terutama untuk kasus peramalan/prediksi.  Pertama,  ANN  merupakan model  yang data-driven dan self-adaptive yang berarti  model  ini  tidak  memberikan  asumsi  apriori dan  hanya  belajar  dari  contoh-contoh  yang diberikan,  sehingga  dapat   menangkap   hubungan
Gambar 1. Model Artificial Neural Networks
fungsional  dari  data  walaupun  kecil,  bahkan  jika hubungan  antar  data  tersebut  tidak  berdasar  dan sulit  digambarkan.  Oleh  karena  itu,  ANN  cocok untuk kasus dimana solusinya memerlukan pengetahuan  yang  sulit  dispesifikasikan  namun memiliki data yang cukup untuk diobservasi [12].
Proses  belajar  dari  ANN  dapat  dibagi  menjadi dua  yaitu supervised  learning dan unsupervised learning.  Supervised  learning merupakan  suatu proses pembelajaran pada ANN dimana output yang diharapkan  telah  diketahui sebelumnya.  Umumnya, proses pembelajaran ini dilakukan dengan menggunakan data input dan output yang digunakan sebagai  data training .  Pada  metode  ini,  setiap  pola yang  diberikan  kedalam  ANN  telah  diketahui output- nya.  Satu  pola input akan  diberikan  ke  satu neuron pada  lapisan input .  Pola  ini  akan dirambatkan  di  sepanjang  jaringan  syaraf  hingga sampai  ke neuron pada  lapisan output .  Lapisan output ini  akan  membangkitkan  pola output yang akan  dicocokkan  dengan  pola output targetnya. Ketika  terjadi  perbedaan  antara  pola output hasil pembelajaran dengan pola output target, maka akan terjadi error .  Apabila  nilai error ini  masih  cukup besar,  artinya  proses  pembelajaran  masih  harus dilakukan  lebih  lanjut  dengan  proses  iterasi. Supervised  learning umumnya  diaplikasikan  untuk kasus  peramalan  atau  prediksi. Unsupervised learning merupakan  suatu  proses  pembelajan  pada ANN  dimana output yang  diharapkan  tidak diketahui  sebelumnya.  Pada  metode  pembelajaran ini,  tidak  ditentukan output seperti  apa  yang diharapkan selama proses pembelajaran. Nilai bobot akan  disusun  dalam  proses range tertentu tergantung pada nilai output yang diberikan. Tujuan metode unsupervised learning ini adalah agar dapat mengelompokkan  unit-unit  yang  hampir  sama dalam  satu  area  tertentu.  Proses  pembelajaran  ini umumnya  sangat  cocok  diaplikasikan  untuk  kasus klasifikasi.
Generalized Regression Neural Networks (GRNN)  merupakan  salah  satu  model  dari  ANN dengan supervised learning dimana fungsi aktivasinya  menggunakan Radial  Basis  Function (RBF).  Metode  ini  umumnya  digunakan  untuk kasus  peramalan/prediksi  dimana  variable output- nya  dimodelkan  berdasarkan  minimal  satu  variabel input .  GRNN  didasarkan  pada  teori  regresi nonlinear yang  diformulasikan  seperti  pada persamaan (1) berikut.
         dy y X f dy y X f y X y E ) , ( ) , ( ] | [ (1)
dengan merupakan output yang  diprediksi  oleh GRNN,  sedangkan merupakan  vektor input ( , ,  …  , )  yang  terdiri  dari variabel. [   ] merupakan  nilai  harapan  dari output jika diberikan  vektor input ,  dan (    ) merupakan fungsi  densitas  probabilitas  bersama  dari dan . Metode  akhir  pada  analisis output dari  GRNN adalah  menghitung  keakuratan  prediksi  dengan menghitung  persen  variansi  pada  variabel output yang  diterangkan  oleh  variabel input dengan menghitung MSE ( Mean Square Error ) [13].
Dalam  proses  optimasi  GRNN,  hanya  satu parameter smoothing yang  harus  disesuaikan  satu kali  melalui  data,  sehingga  tidak  ada  prosedur iterasi  yang  dilakukan  pada  GRNN.  Estimasi parameter tersebut dibatasi oleh nilai minimum dan maksimum  data.  Selanjutnya,  GRNN  mendekati fungsi arbitrary antara  vektor input dan  vektor target.  Keunggulan  GRNN  adalah  proses  belajar dan  konvergensi  yang  cepat  ke  permukaan  regresi optimal  walaupun  data training sangat  besar jumlahnya  [9].  Oleh  karena  itu,  GRNN  merupakan metode yang cocok untuk melakukan prediksi.
GRNN terdiri dari empat layer yaitu: input layer , pattern  layer , summation  layer ,  dan output  layer . Jumlah input pada input layer tergantung  pada jumlah  parameter  yang  diobservasi.  Layer  pertama terhubung ke pattern layer dan pada layer ini setiap neuron memberikan  pola training dan output- nya. Pattern layer kemudian terhubung dengan summation  layer . Summation  layer memiliki  dua jenis  penjumlahan  berupa single  division  unit dan summation units . Summation layer dan output layer bersama akan melakukan normalisasi dari kumpulan output yang  didapatkan  [14].  Arsitektur dari GRNN dapat dilihat pada Gambar 2.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data  sekunder  yang  diperoleh  dari website Badan Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG) tahun  2005-2016.  Data  tersebut  berupa  data  iklim harian  yang  meliputi  curah  hujan,  suhu  minimum, suhu  maksimum,  suhu  rata-rata,  kelembaban  rata- rata,  dan  lama  penyinaran.  Data  iklim  yang digunakan  adalah  data  iklim  yang  didapatkan  dari Stasiun  Meteorologi  Syamsudin  Noor.  Data  iklim harian  ini  digunakan  sebagai  data input baik  pada proses training maupun proses testing .
Data  sekunder  berikutnya  adalah  data  produksi padi  empat  bulan  ( subround )  yang  meliputi  luas panen, produksi, dan produktivitas padi tahun 2005- 2016  di  Kabupaten  Barito  Kuala.  Data  tersebut diperoleh  dari  Dinas  Pertanian  Tanaman  Pangan dan Hortikultura Provinsi Kalimantan Selatan. Data produksi  padi  ini  digunakan  sebagai  data output baik pada proses training maupun proses testing .
Data  sekunder  ini  dibagi  menjadi  data training dan data testing . Untuk data training digunakan data iklim  harian  dan  produksi  padi  selama  8  tahun, yaitu data dari tahun 2005-2013. Untuk data testing digunakan  data  iklim  harian  dan  produksi  padi selama tiga tahun pada tahun 2014-2016.
Agar  data  data  iklim  harian  dan  produksi  padi kabupaten  Barito  Kuala  dapat  digunakan  sebagai input dari  GRNN,  data  tersebut  harus  dilakukan preprocessing terlebih  dahulu.  Pertama,  data  akan dibagi  menjadi  data training dan  data testing .  Data iklim  harian  dari  tahun  2005  sampai  dengan  tahun 2012  digunakan  sebagai input dari  data training . Kemudian  data  produksi  padi  tahun  2005  sampai dengan  tahun  2012  dipetakan  sebagai output dari data training .  Data  iklim  harian  tahun  2013  tidak dapat  digunakan  sebagai  data input training dikarenakan  banyaknya  data  iklim  harian  yang kosong.
Selanjutnya, hal yang sama juga akan dilakukan untuk  data  pengujian  dimana  data  iklim  harian tahun 2014 sampai dengan 2016 digunakan sebagai input untuk  data  uji  dan  data  produksi  padi  tahun 2014 sampai dengan 2016 digunakan sebagai output untuk data uji.
Pengolahan  data  selanjutnya  adalah  untuk menyesuaikan format waktu pada data input . Hal ini dikarenakan data iklim sebagai data input memiliki format  harian,  sedangkan  untuk  data  produksi  padi memiliki  format  empat  bulanan.  Dengan  demikian, data iklim yang akan digunakan sebagai input harus disesuaikan  terlebih  dahulu  agar  mempermudah dalam  proses  pemetaan  pola  iklim  terhadap produksi  padi.  Data  iklim  harian  dikumpulkan sebagai  data input sebanyak  90  hari  yang
perhitungan  waktunya  diasumsikan  setara  dengan tiga  bulan,  sehingga  dapat  dipetakan  dengan  data produksi  sawah  bulan  berikutnya  yang  memiliki format  waktu  empat  bulanan.  Disebabkan  terdapat banyak  data  iklim  harian  yang  kosong  ( missing data ), maka untuk mengatasi hal tersebut digunakan teknik  imputasi  terhadap  data  agar  tidak  ada  data yang  dibuang,  sehingga  dapat  mengurangi  jumlah data input .  Strategi  imputasi  dilakukan  dengan menggunakan  nilai  rata-rata  untuk  mengisi  data yang kosong pada data iklim harian.
Selanjutnya,  sebelum  dapat  digunakan  sebagai input untuk  GRNN,  data  tersebut  diolah  kembali dengan menggunakan skala minimum dan maksimum  sehingga range semua  data  akan berkisar  antara  0  sampai  dengan  1.  Selanjutnya setelah  data  diolah,  maka  data  iklim  harian  akan dapat  digunakan  sebagai  data input untuk memetakan  data output yaitu  produksi  padi  per empat bulan menggunakan GRNN. Pada Gambar 3 dapat dilihat bagan alur dari penelitian.
Proses training dilakukan  dengan  menggunakan 24 data training yaitu data input iklim harian selama 90  hari.    Penggunaan  data  iklim  harian  selama  90 hari  atau  kurang  lebih  sama  dengan  tiga  bulan digunakan  untuk  membangun  model  prediksi produksi  padi  satu  bulan  setelahnya.  Data  iklim harian  tersebut  kemudian  dipetakan  dengan  data output berupa  data  produksi  padi  per  empat  bulan selama rentang waktu 8 tahun yaitu dari tahun 2005 sampai  dengan  tahun  2012.  Gambar  4  menunjukan arstitektur dari model GRNN yang dibangun.
Proses training dan  pengujian  model  dilakukan dengan  spesifikasi  perangkat  keras  dan  perangkat lunak seperti pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Waktu Komputasi Proses Training GRNN
Perangkat Spesifikasi Prosesor AMD FX-6300 6 Core Processor Memori RAM 8 GB Sistem Operasi  Microsoft Windows 10 64-bit Pemrograman Python 2.7.11
Gambar 3. Bagan alur penelitian
Gambar 4. Arsitek model GRNN yang dibangun

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengujian  pertama  dilakukan  untuk  melihat waktu  komputasi  pada  proses training dengan menggunakan  nilai  parameter smoothness sebesar 0,5,  0,75,  dan  1.  Waktu  komputasi  proses training dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Beberapa penelitian sebelumnya tidak menyebutkan  data  tentang  waktu  komputasi  yang dibutuhkan  dalam  memproses  data  iklim  yang digunakan. Dari Tabel 2 dapat dilihat kelebihan dari metode  GRNN  yaitu  proses training cepat  yang tidak memerlukan iterasi dalam proses training- nya [10].  Dari  Tabel  2  juga  terlihat  bahwa  parameter smoothness cukup mempengaruhi waktu dari proses training yang  dilakukan  walaupun  perbedaan waktunya tidak terlalu signifikan.
Selanjutnya, hasil dari proses training yang telah dilakukan  akan  diuji  dengan  menggunakan  data testing .  Pengujian  terhadap  model  yang  telah dibangun dilakukan dengan menggunakan parameter smoothness dengan  nilai  masing-masing 0,5, 0,75, dan 1. Guna mendapatkan model prediksi yang  terbaik,  hasil  prediksi  akan  dibandingkan dengan  nilai output sebenarnya  ( real  value ).
Kemudian,  hasil  dari  model  tersebut  akan  diukur RMSE-nya  ( Root  Mean  Square  Error )  untuk mengetahui  akurasi  dari  prediksi  yang  telah didapatkan  pada  model  hasil training untuk  tiap parameter spread .  Nilai  RMSE  yang  didapatkan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 2. Waktu komputasi proses training GRNN
Percobaan ke- Smoothness Waktu(detik) 1 0,5 6,525 x 10 -5 2 0,5 6,058 x 10 -5 3 0,5 6,087 x 10 -5 Rerata waktu 6,224 x 10 -5 1 0,75 5,883 x 10 -5 2 0,75 6,058 x 10 -5 3 0,75 6,087 x 10 -5 Rerata waktu 6,010x 10 -5 1 1 6,029 x 10 -5 2 1 5,971 x 10 -5 3 1 5,971 x 10 -5 Rerata waktu 5,991x 10 -5 Tabel 3. Nilai RMSE model prediksi dengan GRNN Smoothness RMSE 0,5 0,375 0,75 0,326 1 0,296
Dari  Tabel  3  di  atas  dapat  terlihat  bahwa  nilai RMSE  yang  didapatkan  yaitu  0,375  untuk parameter smoothness bernilai 0,5, selanjutnya nilai RMSE  0,326  untuk  parameter smoothness 0,75. Untuk  nilai  RMSE  terendah  didapatkan  model dengan  parameter smoothness bernilai  1  yaitu sebesar 0,296.
Hal  ini  mungkin  diakibatkan  antara  lain  karena kompleksnya  pemetaan  yang  dilakukan,  dimana data  iklim  harian  selama  90  hari  (tiga  bulan) dipetakan  ke  satu output produksi  padi  per  empat bulan.  Hal  ini  tidak  dialami  oleh  [7],  karena penelitian tersebut menggunakan data iklim bulanan. Kurangnya data training yang berjumlah 24 pasang data input dan  data output dikarenakan  data produksi  padi  yang  digunakan  adalah  data  per empat bulan yang dikumpulkan selama enam tahun. Banyaknya missing  value (data  yang  tidak  ada nilainya)  pada  data  iklim  harian  yang  yang didapatkan  dari website BMKG  pada  data input nampaknya juga sangat mempengaruhi model yang dibangun.  Hal  ini  dapat  dimaklumi  karena  BMKG memang  baru  memulai  untuk  menyediakan  data- data iklim harian untuk digunakan oleh masyarakat umum maupun peneliti khususnya.

## V. K ESIMPULAN
Penerapan Generalized  Regression  Neural Networks s  (GRNN)  untuk  memprediksi  produksi padi  terhadap  perubahan  iklim  telah  dapat menghasilkan  hasil  akurasi  yang  cukup  baik berdasarkan  nilai  RMSE  yang  didapatkan  yaitu 0,296  dengan  parameter smoothness bernilai  1. Akurasi  dari  model  prediksi  dapat  ditingkatkan dengan  cara  menggunakan  data  iklim  yang  tidak mengandung missing  value .  Dari  waktu  komputasi dapat  disimpulkan  bahwa  GRNN  memiliki  proses konvergensi  yang  cepat  sehingga  proses training dapat  dilakukan  dengan  singkat.  Semakin  besar nilai  parameter smoothness maka  proses training menjadi lebih cepat, walaupun perbedaan waktunya tidak terlalu signifikan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada Fakultas  Teknik  Universitas  Lambung  Mangkurat atas bantuan dana yang telah diberikan melalui dana DIPA  PNBP  Universitas  Lambung  Mangkurat sehingga penelitian ini dapat terlaksana sebagaimana mestinya.

## R EFERENSI
[1]  Ristekdikti,  “Rencana  induk  riset  nasional  2015- 2040,” Kemenristekdikti Republik Indonesia.
Jakarta , vol. 2045, p. 58, 2016.
[2]  Universitas  Lambung  Mangkurat,  “Rencana  Induk Penelitian Universitas Lambung Mangkurat,” 2011.
[3]  R.  Asnawi,  “Perubahan  Iklim  dan  Kedaulatan Pangan  di  Indonesia.  Tinjauan  Produksi  dan Kemiskinan,” Sosio Inf. , vol. 1, no. 3, pp. 293–309, 2015.
[4]  BPS,  “Produksi  Tanaman  Pangan.  Angka  Ramalan II tahun 2015,” p. 68, 2015.
[5]  Supriyanto, Sudjono, and D. Rakhmawati, “Prediksi Luas  Panen  dan  Produksi  Padi  di  Kabupaten Banyumas  Menggunakan  Metode  Adaptive  Neuro- Fuzzy Inference System (ANFIS),” J. Probisnis , vol. 5, no. 2, pp. 20–29, 2012.
[6]  A. N. Arifin, H. Halide, and N. Hasanah, “Prediksi Probabilitas Produktivitas Tanaman Pangan di Kota Makassar Berbasis Iklim,” Universitas Hasanuddin, 2013.
[7]  L.  Aiken,  S.  West,  and  S.  Pitts, Multiple  linear regression. 2003.
[8]  B.  Warsito,  T.  Tarno,  and  A.  Sugiharto,  “Prediksi Curah  Hujan  Sebagai  Dasar  Perencanaan  Pola
Tanam  Padi  Dan  Palawija  Menggunakan  Model General Regression Neural Network,” J.  LITBANG Provinsi , 2009.
[9]   D.  F.  Specht,  “A  general  regression  neural network,” Neural Networks, IEEE Trans. , vol. 2, no. 6, pp. 568–576, 1991.
[10]  P. Purwono and H. Purnamawati, “Budidaya 8 jenis tanaman  pangan  unggul,” Penebar  Swadaya. Jakarta , 2007.
[11]  N.  Khodijah,  “Hubungan  Antara  Perubahan  Iklim Dan  Produksi  Tanaman  Padi  Di  Lahan  Rawa Sumatera  Selatan,” Enviagro,  J.  Pertan.  dan Lingkung. , vol. 8, no. 2, pp. 83–91, 2015.
[12]  B.  Guoqiang  Zhang  and  M.  Y.  H.  Eddy  Patuwo, “Forecasting with Artificial Neural Networks s: The state of the art,” Int. J. Forecast. , vol. 14, pp. 35–62, 1998.
[13]  L.  Adnyani  and  S.  Subanar,  “General  Regression Neural  Network  (GRNN)  pada  Peramalan  Kurs Dolar dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG),” Fakt. Exacta , 2015.
[14]  S.  A.  Hannan,  R.  R.  Manza,  and  R.  J.  Ramteke, “ Generalized  Regression  Neural  Networks and Radial Basis Function for Heart Disease Diagnosis,”
Int. J. Comput. Appl. , vol. 7, no. 13, pp. 975–8887, 2010.