## PREDIKSI  LUAS  LAHAN  PERTANIAN  KECAMATAN HAURWANI  MENGGUNAKAN  PROGRAM    MATLAB DAN JARINGAN SARAF TIRUAN

## Perdi Padilah
Universitas Muhammadiyah Sukabumi; Jl. R. Syamsudin, S.H. No. 50, Cikole, Kec. Cikole, Kota Sukabumi, Jawa Barat 43113 ; Telpon: (0266) 218345
Riwayat artikel: Received: 30 Desember 2022 Accepted: 10 April  2023
Published: 12 April  2023
Keywords: perdiksi, matlab, jaringan saraf tiruan, Luas lahan pertanian.
Corespondent Email: perdipadilah20@gmai.com
Abstrak. Indonesia merupakan salah satu negara kepulauan terbesar di dunia dengan  40%  mayoritas  penduduknya  bermata  pencaharian  sebagai  petani sehingga  sering  juga  disebut  sebagai  negara  agraris.  Di  Indonesia  pertanian memberikan  kontribusi  sangat  penting  baik  bagi  perekonomian  maupun pemenuhan kebutuhan dasar masyarakat, apalagi dengan terus bertambahnya jumlah  penduduk  kebutuhan  panganpun  juga  akan    mengalami  meningkat, pengimbangan  terhadap  penikatan  jumlah  penduduk  yang  akan  membuat jumlah  permintaan  akan  lahan  pertanian  semakin  banyak.  Namun  dalam proses pengimbangan tidaklah mudah, karana semakin menyempitnya lahan pertanian yang beralih fungsi sebagai indusrti dan perumahan berdampak pada jumlah  hasil  panen  yang  semakin  sedikit  karena  kurangnya  lahan  untuk bercocok  tanam.  pemantauan  secara  berkala  terhadap  luas  lahan  pertanian sangat penting dilakukan dalam upaya pengimbangan hasil panen. penelitian yang perfokus pada prediksi luas lahan pertanian mengunakan jaringan saraf tiruan  untuk  melakukan  perdiksi  serta  mengunakan  matlab  sebagai  alat dokumentasi  dimana  akan digunakan  sebagai  indikator  capaian  dan  sebagai bahan  informasi  untuk  memperbanyak  lahan  pertanian  sebagai  bagian  dari upaya pemenuhan pangan pokok  masyarakat..
Abstract. Indonesia is one of the largest archipelagic countries in the world with 40% of the majority of the population working as farmers, so it is often referred to as an agricultural country. In Indonesia, agriculture makes a very important  contribution  to  both  the  economy  and  the  fulfillment  of  the  basic needs of society, moreover, with the continuing increase in the population, the need for food will also increase, offsetting the increase in population which will  increase  the  demand  for  agricultural  land.  However,  the  balancing process  is  not  easy,  because  the  narrowing  of  agricultural  land  which  has changed its function as industry and housing has an impact on the number of yields  that  is  getting  smaller  due  to  a  lack  of  land  for  farming.  Periodic monitoring of the area of agricultural  land is very important in an effort to balance  crop  yields.  research  that  focuses  on  predicting  the  area  of agricultural  land  using  artificial  neural  networks  to  make  predictions  and using MATLAB as a documentation tool which will be used as an indicator of achievement and as information material to increase agricultural land as part of efforts to fulfill the community's staple food.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara kepulauan  terbesar  di  dunia  dengan  40% mayoritas  penduduknya  bermata  pencaharian sebagai petani[1]. Indonesia sering juga disebut
sebagai  negara  agraris  karena    banyaknya masyarakat  yang  bekerja  disektor  pertanian serta  memiliki  tanah  yang  subur  yang  sangat sesuai  digunakan  untuk  pertanian.  Di  negara agraris seperti Indonesia, pertanian memberikan  kontribusi  sangat  penting  baik
bagi  perekonomian  maupun    pemenuhan kebutuhan  dasar  masyarakat,  apalagi  dengan terus bertambahnya jumlah penduduk kebutuhan  panganpun  juga  akan    mengalami meningkat.
Menurut  data  yang  diambil  dari  Badan Pusat Statistik (BPS), produksi beras Indonesia mengalami    peningkatan  selama  5  tahun terakhir, dari tahun  2014  hingga  2018 dengan persentase  peningkatan  sebanyak  2,33%[2]. Dari data tersebut kita bisa mengetahuai bahwa produksi beras sebagai salah satu bahan pokok mengalamin peningkatan prosuksi. Peningkatan tersebut terjadi untuk melakukan pengimbangan  terhadap  penikatan  jumlah penduduk yang akan membuat jumlah permintaan  semakin  banyak.  Namun  dalam proses  pengimbangan  jumlah  hasil  panen  dan jumlah  permintaan  tidaklah  mudah,  karana semakin  menyempitnya  lahan  pertanian  yang beralih fungsi  sebagai  indusrti  dan  perumahan berdampak  pada  jumlah  hasil  panen  yang semakin  sedikit  karena  kurangnya  lahan  yang dapat digunakan untuk bercocok tanam.
Dari pejelaan tersebut, dapat di ketahuai bawa pemantauan secara berkala terhadap luas lahan pertanian sangat penting dilakukan dalam upaya  pengimbangan  hasil  panen  dengan kebutuhan  mayarakat,    Maka  penulis  akan melakukan  penelitian  yang  perfokus  pada prediksi  luas  lahan  pertanian.  Penulis memilih kecamatan Haurwangai sebagai bahan penelitian, dan akan mengunakan jaringan saraf tiruan untuk melakukan perdiksi serta mengunakan  matlab  sebagai  alat  dokumentasi dimana  akan  digunakan  sebagai  indikator capaian.  Penelituan  yang  dilakuakn  bertujuan untuk  memperdisikan  luas  lahan  pertanian Kecamatan Haurwangi pada tahun 2021 dengan mengunakan  data  tahun-  tahun  sebelumnya yaitu dari tahun 2010 hingga 2020.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
a. Matlab
Matlab  adalah  perangkat  lunak  yang cocok untuk digunakan sebagai alat perhitungan menggunakan matriks dan vektor, karena fungsi dalam toolbox Matlab dirancang untuk  memfasilitasi  perhitungan  tersebut[3]. Selain  itu  matlab  juga  dapat  digunakan  untuk memecahkan  masalah  matematika  lainnya sperti  aljabar  linier,  interpolasi,  integral,  dan
difrensial  biasa.  Sebagai  sebuah  kesatuan sistem  matlab  terdiri  dari  5  buah  komponen utama diantaranya [4]:
1) Development  Environment ,  merupakan kumpulan alat yang dapat membantu untuk menggunakan  fitur  Matlab.    perangkat  ini adalah  graphical  user  interfaces    (GUI) yang  terdiri  dari  desktop,  command window,        command history, sebuah editor  dan  debugger,  dan  browsers  untuk melihat help,  workspace,  files ,  dan search path .
2) Mathematical   function   library ,   terdiri berbagai  prosedur  pemecahan    komputasi berdasakan fungsi-fungsi    dasar    sepetri: sum,        sin,        cos,    complex    arithmetic, matrix    inverse,    matrix  eigenvalues, Bessel      functions,      dan      fast  Fourier transforms.
3) Matlab language , merupaka bahasa pemprograman  khusus  yang  digunakan untuk  melakukan  pemprograman  pada matlab yang terdiri dari high-level language dengan control  flow  statements , functions , data structures,     input/output ,    dan  fitur OOP ( object-oriented programming )
4) Graphics, matlab  memiliki  kemampuan untuk  menampilkan  vektor  dan  matriks dalam bentuk grafik, terdapat fungsi tingkat tinggi yang dapat ditampilkan dalam bentuk dua  dimensi  dan  tiga  dimensi,    proses pembuatan    latar suatu  gambar,  animasi, selain  itu  terdapat juga fungsi level rendah.
5) Application Programming Interface (API) MATLAB adalah pustaka yang memungkinkan  program  yang  telah  kita tulis  dalam    C  dan  Fortran  untuk berinteraksi dengan MATLAB. Ini mencakup fungsi untuk memanggil rutinitas  MATLAB  (penautan  dinamis), memanggil MATLAB sebagai mesin, serta membaca dan menulis ke file MAT.

## b. Jaringan saraf tiruan
Jaringan  saraf  tiruan  (JST)  atau  Artificial neural  network (ANN) adalah sistem jaringan saraf biologis yang ditiru oleh teknik komputasi yang  digunakan  untuk  memproses  informasi. Ide dasarnya adalah mengambil cara kerja otak manusia,  yang  memiliki  sifat  pemrosesan paralel, pemrosesan elemen curah, dan toleransi kesalahan[5].  Setiap  pola  informasi  input  dan output  yang  diberikan  ke  JST  diproses  di
neuron.  Neuron  dikumpulkan  dalam  lapisan yang  disebut  lapisan  neuron,  yang  terdiri  dari lapisan  masukan,  lapisan  tersembunyi,  dan lapisan keluaran[6]:
1) Input layer, unit di lapisan masukan disebut unit-unit input. Unit masukan ini menerima pola data  masukan dari luar yang menjelaskan suatu masalah. 2) Lapisan  tersembunyi,  unit  di  lapisan tersembunyi  disebut  unit  tersembunyi  yang hasilnya tidak dapat diamati secara langsung.
3) Lapisan  keluaran,  unit-unit  pada  lapisan keluaran disebut unit keluaran. Keluaran dari lapisan  ini  adalah  solusi  JST  untuk  suatu masalah.

## 3. METODE PENELITIAN
Berikut  adalah  tahapan  yang  digunakan pada  penelitian  prediksi  luas  lahan  pertanian Kecamatan Haurwangi.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Data yang digungakan pada penelitian ini merupakan  data  dari  Badan  Pusat  Satatistika (BPS  )  Kecamatan  Haurwangi  Kabupaten Ciajur dari tahun 2010 hingga 2020. Pada tahap ini  data    yang  didapat  masih  bersifat  Global, dimana data yang di gunakan masih tercampur dangan data yang lain.

## 3.2. Fliterasi Data
Dari  data  yang  telah  didapatkan,  data akan  difiltrasi  untuk  memisahakan  data  yang akan  digunakan  dengan  dtaa  yang  tidak diperlukan.  Berikut  adalah  hasil  dari  flitrasi data:
Tabel 1. Luas lahan pertanian(Ha) Desa Cihea, Sukatani, Ramasari Tahun Cihea Sukatani Ramasari 2010 973 211 196 2011 973 211 196 2012 973 211 196 2013 973 211 196 2014 973 211 196 2015 1330 237 213 2016 2044 290 248 2017 2401 316 265 2018 2401 316 265 2019 2401 316 265 2020 2401 316 265 Tabel 2. Luas lahan pertanian(Ha) Desa Haurwangi, Kertasari, Kertamukti Tahun Haurwangi Kertasari Kertamukti 2010 215 253 297 2011 215 253 297 2012 215 253 297 2013 215 253 297 2014 215 253 297 2015 241 267 304 2016 295 294 319 2017 322 308 326 2018 322 308 326 2019 322 308 326 2020 322 308 326 Tabel 3. Luas lahan pertanian(Ha) Desa Cipeuyeum, Mekarwangi Tahun Cipeuyeum Mekarwangi 2010 114 137 2011 114 137 2012 114 137 2013 114 137 2014 114 137 2015 140 147 2016 193 167 2017 220 177 2018 220 177 2019 220 177 2020 220 177
3.3. Pengolahan Data dengan Matlab
Pada tahap ini  akan dilakukan pelatihan dan  pengujian  untuk  dapat  menentukan  hasil prediksi.
3.4. Kesimpulan
Tahapan  pengambilan  kesimpulan  akan dilakukan saat hasil prediksi sudah didapatkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  hasil  dan  pembahasan  ini akan dipaparkan berbagai hasil dari pengolahan data  mengunakan  matlan  serta  hasil  prediksi yang di dapat.
Sebelum melakukan
perhitungan
menguakan jarinagn saraf tiruan, perludilakukan pre-processing terlebih  dahulu dengan caram melakukan normalisasi ke dalam range [0-1]  agar  distribusi  data  lebih  merata. Berikut adalah rumus yang digunakan[7]:
𝑌 = 0,8(𝑋−𝑏) (𝑎−𝑏) + 0,1
Keterangan: Y adalah normalisasi. X adalah nilai asi. a adalah nilai maksimum data asli. b adalah nilai minimum data asli.
Dari  rumus  tersebut,  maka  didapatkanlah  data normalisasi sebagai berikut:
Gambar  2.  Hasil  normalisasi  data  lahan pertanian (Ha) 1.
Gambar  3.  Hasil  normalisasi    data  lahan pertanian (Ha) 2.
Setelah  data  normalisasi  didapatkan barulah  prediksi  jaringan  saraf  tiruan  dengan matlab  dapat  di  lakukan.  Berikut  adalah  hasil yang didapatkan setelah melakukan pengolahan data pengunakan matlab:
a. Neural Network Training
Berikut  adalah  hasil  dari  pelatihan jaringan saraf tiruan luas lahan pertanian Kecamatan Haurwangi:
Ga mbar 4. Hasil Training jaringan saraf tiruan.
Dari  hasil  diatas  dapat  dilihat,
bahawa dengan nilai input 8 yang berasal dari jumlah  desa Kecamatan Haurwangi dan  pengunanan  10  neuron  dapat mencapai  107  epoch  dari  tolal  1000 iteration, performance 0,195 dan gradient 0,292.
Berikut  adalah  gamabaran  lebih jelas dari hasil Training:
Gambar 5. Hasil Best Training
Performance
Gambar 6. Hasil Gradient, Mu, Validation Checks Hasil dari Best Taining Performance pada gambar 5 yang didapat dari  pelatihan  data  luas  lahan  pertanian (Ha) Kecamatan Haurwangi yaitu 0,00034781 pada epoch dengan interation 107. Sedangkan pada gambar 6 dapat  dilihat  hasil  gradient  yang  di hasilkan adalah 9,0178e-08 dengan  Mu menghasilkan 1e-09 dan validation check menghasilkan nilai 0 pada epoch 107.
Selain hasil yang disebutkan di atas, pada Neural Network Training juga di  dapatkan  hasil  regresi  0,99516  dan mean sequearend error (MSE) 0,0024346 seperti  yang  bias  di  lihat  pada  gambar berikut:
Gambar 7. Hasil Taining Regresi
Gambar 8. Hasil Taining mean sequearend error (MSE)
b. Pengujian Data
Pada  proses  pengujian  luas  lahan pertanian(Ha)  Kecamatan  Haurwangi  di dapatkan hasih sebagai berukut:
Gambar 9. Hasil pengujian
Dari  gambar  9  dapat  dilihat  hasil pengujian  luas  lahan  pertanian(Ha)
Kecamatan  Haurwangi  menghasilkan grafik  keluaran  yang  menpunyai  nilai mean sequearend error (MSE)
0,00048638.  Berdasarkan  nilai  hasil MSE  tersebut  termasuk  hasil  pengujian yang  cukup  baik,  karena  pada  MSE semakin  kecil  nilai  yang  peroleh  maka prediksi  yang  akan  dilakukan  semakin baik  tetapi bila nilai MSE semakin besar akan menghasilkan prediksi yang kurang baik[8].
c. Pterdiksi
Setelah pelatihan(Training) dan pengujian,  tahap  selanjuatnya  adalah tahap  prediksi.  Pada  tahap  prediksi  ini akan  dilakukan  perdiksi  luas  lahan pertanian  pada  tahun  2021  pada  8  desa yang didasari pada pelalitah pola jaringan saraf tituan yang telah dilakukan dengan
mengunakan  data  Luas  lahan  pertanian dari tahun 2010 hingga 2020, maka akan didapat hasil sebagai berikut:
Gambar 10. Hasil Prediksi Luas Lahan Pertanian(Ha)
Dari  gambar  10  di  atas  dapat diketahuai luas lahan pertania (Ha) pada 8  Desa  Kecamatan  Haurwangi  tahun 2021  menghasilkan  perdiksi  sebagai berikut: Tabel 4. Hasil Prediksi Luas Lahan Pertanian(Ha) Desa Cihea, Sukatani, Ramasari Tahun Cihea Sukatani Ramasari 2021 2401 316 359 Tabel 5. Hasil Prediksi Luas Lahan Pertanian(Ha) Desa Haurwangi, Kertasari, Kertamukti. Tahun Haurwan gi Kertasa ri Kertamu kti 2021 472 348 316 Tabel 6. Hasil Prediksi Luas Lahan Pertanian(Ha) Desa Cipeuyeum, Mekarwangi Tahun Cipeuyeum Mekarwangi 2021 256 225 5. KESIMPULAN
a. Backpropagation berhasil dilakukan dengan baik dalam melakukan prediksi luas
lahan pertanian menggunakan perancangan jaringan saraf tiruan.
b. Hasi  dari neural  network  training yang dilakukan  menghasilkan  epoch  mencapai 107  dari  1000 iteration , gradien 0,292, performance 0,195,  serta  hasil  regresi sebesar regresi 0,99516 dan mean sequearend error (MSE) 0,0024346.
c. Hasil perdiksi luas lahan pertanian (Ha) dari 8 Desa yang berada dikecamatan
Haurwangi  pada  tahun  2021  adalah  Desa Cihea  2401  Ha,  Desa  Sukatani  316  Ha, Desa Ramasari 359 Ha, Haurwangi 472 Ha,
Desa  Kertasari  348  Ha,  Desa  Kertamukti
316  Ha,  Desa  Cipeuyeum  256  Ha,  Desa
Mekarwangi 255 Ha.
d. Prediksi luas lahan pertanian (Ha)
Kecamatan Haurwangi menggunakan jaringan  saraf  tiruan  terbuksi  berhasil dengan  rakaian  tahapan  yang  dilakukan pada proses penelitian.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih kepada Badan Pusat Satatistika  (BPS  )  Kecamatan  Haurwangi Kabupaten Ciajur yang telah berkenan nyajikan data  Desa  Kecamatan  Haurwangi  dari  tahun 2010  sampai  2020  sehingan  pembuatan jurnalnini  berjalan  dengan  baik  dan  lancar. Terimakasih juga kepada rekan-rekan program studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiah Sukabumi
yang selalu mendukung  dan  memberikan  saran  kepada penulis sehingan jurna ini dapat diselesaikan.

## DAFTAR PUSTAKA
.
[1]  Q.  Ayun,  S.  Kurniawan,  and  W.  A. Saputro,  “Perkembangan  Konversi  Lahan Pertanian  Di  Bagian  Negara  Agraris,” VIGOR:  Jurnal  Ilmu  Pertanian  Tropika dan  Subtropika ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  38–44,
2020, [Online]. Available:
https://www.atrbpn.go.id/
[2]  S.  E.  Rahayu  and  H.  Febriaty,  “Analisis Perkembangan Produksi Beras Dan Impor Beras  Di  Indonesia,”  Proseding  Seminar Nasional Kewirausahaan, vol. 1, no. 1, pp.
219–226, 2019, doi: 10.30596/snk.v1i1.3613. [3]  N. Karolina, “Data
Mining
Pengelompokan Pasien Rawat Inap Peserta
BPJS  Menggunakan  Metode  Clustering (Studi  Kasus :  RSU.Bangkatan),”  Journal Of Information And Technology Unimor, pp.  47–53,  2021,  [Online].  Available: www.kaputama.ac.id
[4]  M.  Doli  Nasution,  E.  Nasution,  and  F. Haryati,  “Pengembangan  Bahan  Ajar Metode  Numerik  Dengan  Pendekatan Metakognitif  Berbantuan  Matlab  The Development  Of  Numerical  Method Material  Teaching  Using  Metacognitive Assisted  Matlab  Approach,”  Mosharafa, vol.  6,  no.  1,  2017,  [Online].  Available: http://e- mosharafa.org/index.php/mosharafa [5]  F. Zola, G. W. Nurcahyo, and J. Santony, “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan
Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi  Prestasi  Siswa,”  Jurnal Teknologi Dan Open Source, vol. 1, no. 1, pp. 58–72, 2018.
[6]  Y.  Umaidah,  “Penerapan  Algoritma Artificial Neural Network Dalam Prediksi Harga  Saham  Lq45  Pt.  Bank  Rakyat Indonesia, TBK,” 2018.
[7]  B.  Y.  Pandji  and  A.  A.  Rohmawati, “Perbandingan  Prediksi  Harga  Saham Dengan  Model  Arima  Dan  Artificial Neural Network,” Ind.  Journal  on Computing,  vol.  4,  no.  2,  pp.  189–198, 2019, doi: 10.21108/indojc.2019.4.2.344.
[8]  N. P. Aryani, A. D. Anggara, I. Akhlis, and K. A. Nisa, “Analisis Pengaruh
Penggunaan  Faktor  Eksposi  Terhadap Kualitas  Citra  Radiografi  Phantom  Air Berdasarkan  Nilai  Mean  Square  Error (MSE),” Unnes Physics Education Journal Terakreditasi SINTA, vol. 11, no. 2, 2022, [Online].
Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/up ej