## PERAMALAN JUMLAH PERMINTAAN UDANG BEKU PND MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) BACKPROPAGATION
Forecasting of PND Frozen Shrimp Demand Using Artificial Neural Network Method (ANN) Backpropagation
Iid Mufaidah 1) *, Sony Suwasono 2) , Yuli Wibowo 3) , Deddy Wirawan Soedibyo 4)
1) Magister Teknologi Agroindustri, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember
2) Jurusan Teknologi Hasil Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember
3) Prodi Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember
4) Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember Jalan Kalimantan No. 37 Jember, 68121
* E-mail: iid_mufaidah@yahoo.com

## ABSTRACT
Forecasting is the  art or  science to  estimate  how  many  needs  will  come in  order  to  meet  the demand  for  goods  or  services,  often  based  on  historical  time  series  data.  The  growing  number  of emerging companies in Indonesia today has created a very tight business competition in both services and products. Consumers choose the best service and high quality and low price. Consumer demand is always uncertain or varied in each subsequent period. The aim of this research was to determind the  best  backpropagation  neural  network  architecture  design  and  to  predict  the  demand  of  frozen product of PND 26/30. This research used the method of Neural Network (ANN) and Processing ANN using  MATLAB  software.  Implementation  of  ANN  method  in  PT.XYZ  using  Backpropagation algorithm.  Artificial  neural  network  architecture  used  was  12  input  layer,  1  output  layer,  and  12 hidden layer and activation function used tansig and purelin. Tansig for hidden layer and purelin for output  layer.  The  best  artificial  neural  network  architecture  design  for  product  demand  for  PND 31/40  was  a  multi  layer feedforward  value  of  Mean Square  Error  (MSE)  network  training  value  of 0.01  with  MAPE 3.35.  The  result  of  JST  forecasting period  2017  were  960  MC,  637  MC,  572  MC, 993 MC, 1386 MC, 480 MC, 135 MC, 1209 MC, 1476 MC, 1029 MC, 290 MC, and 952 MC.
Keywords : artificial neural network, PND 26/30, backpropagation, MSE, MAPE

## PENDAHULUAN
PT.  XYZ  Banyuwangi  merupakan perusahaan  yang bergerak sebagai industri vanamei (udang)  untuk  kebutuhan  ekspor dalam  bentuk frozen .  Peluang  pasar  dan perkembangan agroindustri ini menyebabkan persaingan perusahaan semakin  besar  dalam  memperebutkan konsumen. Hal tersebut juga mengakibatkan  meningkatnya  tuntutan konsumen  terhadap  kualitas  dan  kuantitas (ketersediaan)  dari  suatu  produk  di gudang.
Persediaan  barang  atau  produk merupakan  salah  satu  aspek  perusahaan yang  memiliki  peranan  penting  dalam operasi  bisnis  dengan  manajemen  yang proaktif. Oleh karena itu perusahaan harus
mampu  mengantisipasi  keadaan  maupun tantangan  yang  ada  di  dalam  manajemen persediaan  untuk  mencapai  sasaran  akhir yaitu  untuk  meminimalisasi  biaya  yang dikeluarkan  untuk  persediaan  (Yamit, 2002).  Dalam  sistem  industri,  adanya persediaaan  merupakan  faktor  pemicu meningkatnya  biaya.  Penetapan  jumlah persediaan  terlalu  banyak  akan  berakibat pemborosan  dalam  biaya  simpan,  akan tetapi  apabila  terlalu  sedikit  maka  akan mengakibatkan hilangnya kesempatan perusahaan untuk mendapatkan keuntungan  jika  permintaan  barangnya lebih  besar  dari  jumlah  persediaaan  yang di gudang.
Maka  untuk  mengatasi  kendala dalam  memenuhi  kebutuhan  ekspor  dan
memperlancar  ketersediaan  produk  jadi udang  ( vanamei ) beku  di  PT.  XYZ Banyuwangi  maka  dibutuhkan  peramalan permintaan produk. Peramalan permintaan yang  digunakan  adalah  peramalan  dengan menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan. Jaringan  syaraf  tiruan  ( artificial  neural network ) atau disingkat dengan JST adalah sistem  komputasi  dimana  arsitektur  dan operasi  diilhami  dari  pengetahuan  tentang sel biologi dalam otak manusia (Kristanto, 2004).  Jaringan  syaraf  merupakan  salah satu  satu  representasi  buatan  dari  otak manusia  yang  mensimulasikan  proses pembelajaran  pada  otak  manusia  tersebut. Istilah  buatan  disini  digunakan  karena jaringan  saraf  ini  diimplementasikan dengan  menggunakan  program  komputer yang  mampu  menyelesaikan  sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran
(Hecht-Nielsend 1988;
Kusumadewi, 2004).
JST yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah backpropagation yang  merupakan  salah  satu  metode  yang sangat  baik  dalam  menangani  masalah pengenalan  pola-pola  kompleks.  Di  dalam jaringan  propagasi  balik  setiap  unit  yang berada  di  lapisan  input  terhubung  dengan setiap unit yang ada di hidden layer . Setiap unit  yang  ada  di hidden  layer terhubung setiap  unit  yang  ada  di  lapisan  output. Jaringan  ini  terdiri  dari  banyak  lapisan ( multi  layer  network ).  Ketika  jaringan diberikan  pola  masukan  sebagai  pola pelatihan, maka pola tersebut menuju unit- unit hidden  layer untuk  selanjutnya diteruskan  pada  unit-unit  di  lapisan keluaran. Kemudian pada lapisan keluaran kaan memberikan respon sebagai
keluaaraan  JST.  Saat  hasil  keluaran  tidak sesuai  dengan  yang  diharapkan,  maka keluaran aakan disebarkan mundur ( backward )  pada hidden  layer kemudian menuju lapisan masukan (Puspitaningrum,
2006).
Pada penelitian
sebelumnya, menurut  Imam et  al. (2007)  JST  berguna untuk  meramalkan  permintaan  komoditas
karet yang dipengaruhi oleh stok dan harga produk.  Penelitian  Hariati  (2012),  volume penjualan  dan  harga  merupakan  faktor yang  mempengaruhi  permintaan  produk tempe.  Pada  penelitian  Sabati  (2014), Peramalan  Permintaan  sari  apel  dengan metode  Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  di KSU  Brosem,  Batu.  Pada  penelitian  ini JST  (jaringan  syaraf  tiruan)  digunakan untuk meramalkan permintaan udang beku PND 26/30 di PT. XYZ Banyuwangi.

## METODE PENELITIAN
Data  yang  dikumpulkan  adalah berupa  data  sekunder  yaitu  data  volume penjualan  periode  Januari  2010-Desember 2016.  Variabel  penelitian  ini  adalah  data input  yaitu  volume  penjualan  tahun sebelumnya  dan  output  berupa  prediksi permintaan  produk.  Pola  yang  terbentuk terdiri  dari  57  pola  terdiri  dari  43  pola untuk  pelatihan  dan  14  pola  digunakan untuk  simulasi  dengan  alur  JST  sebagai berikut:
Gambar 1. Alur jaringan syaraf tiruan
Mulai Input data permintaan produk Transformasi Data Pelatihan Feed Forward Pelatihan Back Forward Error Koreksi Koreksi Bobot dan bias Selesai Tidak Ya
1. Persiapan Data Masukan
Data  yang  menjadi  masukan  dalam pelatihan  adalah  seluruh  data training (Januari  2010  sampai  Desember  2016), dimana  75%  untuk training dan  25% sisanya  untuk  testing.  Data  training digunakan  untuk  membentuk  data  model dan  data  testing  digunakan  untuk  menguji ketepatan klasifikasi dari model yang telah dibentuk (Aprijani, 2011).

## 2. Preprocessing (Transformasi data)
Data  input  dan  target  ini  kemudian dinormalisasi atau disebut dengan penskalaan data (Siang, 2009):
Keterangan:
X’=  transformasi  linear  menjadi  interval (0,1 : 0,9) x = data yang diakan diramal a = data minimum b = data maksimum.
3. Pelatihan
( Training ) JST
Backpropagation Proses training pada  jaringan  syaraf tiruan  backpropagation  adalah  prosedur untyuk  melakukan  pembelajaran  terhadap pola  yang  dikenali.  Model  jaringan  syaraf tiruan  yang  diterapkan  adalah  dengan beberapa  lapis hidden  layer . Multi  layer perceptron merupakan  jaringan  yang memiliki  banyak  lapis.  Fungsi  aktivasi yang  digunakan  yaitu tansig dan purelin . (Siang, 2009).
Hasil syntax yang  digunakan  untuk menampilkan  perintah-perintah  tersebut yaitu:
>>net=newff(minmax(i),[12,1],{'tan sig','purelin'},'traingdm'); >> net.trainParam.goal=0.01; >> net.trainParam.epochs=5000; >> net=train(net,i,t);
Keterangan: net = model jaringan syaraf yang terpilih
i   = matriks inputan jaringan syaraf yang sudah
t   = merupakan matriks target jaringan syaraf

## Inisialisasi bobot awal dengan intruksi sebagai berikut:
Bobot awal input = net.IW {1,1} Bobot awal bias input = net.b{1,1} Bobot awal Bias Lapisan= net.LW{2,1} Bobot awal lapisan= net.b{2,1}
Pada tahapan ini dilihat dari arsitektur  jaringan  terdapat  12 hidden layer . Selanjutnya akan diketahui menghasilkan performansi terbaik berdasarkan  nilai  fungsi  kinerja  jaringan dalam mean  square  error (MSE)  yang telah  ditentukan,  maka  neuron  jaringan yang terbaiklah yang akan digunakan pada saat training berlangsung.
4. Postprocessing Jaringan  perlu  diberikan  proses simulasi  terlebih  dahulu. Syntax yang dimasukkan untuk proses simulasi adalah:
Z = sim(net,i)
Keterangan: an = output jaringan syaraf
net = model jaringan syaraf yang telah terpilih
i = matriks inputan jaringan syaraf
Bila dalam preprocessing perintah dalam menormalisai, maka dalam denormalisasi pada postprocessing dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
X= + a
Keterangan:
X  = data denormalisasi x = data hasil normalisasi
a = data minimum
b = data maksimum.
x' 0.1

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  data  historis  volume penjualan pada periode Januari 2010samapai  dengan  Desember  2016 maka dapat diketahui bahwa hasil penjualan  tujuh  tahun  terakhir  untuk produk  PND  26/30  adalah  fluktuatif dengan  pola  musiman.  Hanya  saja  pada tahun  2016  permintaan  pasar  berjumlah tetap  untuk  setiap  bulannya.  Maka  untuk mempermudah  peramalan  tahun  2017 dengan  jalan  membangkitkan  data  tahun 2016  terlebih  dahulu.  Berikut  Gambar ploting  permintaan  produk  PND  26/30 tujuh tahun terakhir.
Tabel 1. Data permintaan PND26/30 Tahun 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Januari 350 400 450 550 500 550 3150 Februari 700 800 900 1050 1000 1050 3150 Maret 500 650 700 850 800 900 3150 April 1150 1300 1400 1700 1600 1700 3150 Mei 550 600 650 800 750 850 3150 Juni 500 600 600 750 700 800 3150 Juli 600 650 700 850 800 900 3150 Agustus 700 800 900 1050 1000 1050 3150 September 850 1000 1050 1300 1200 1300 3150 Oktober 700 800 900 1050 1000 1050 3150 November 350 400 450 550 500 550 7550 Desember 350 400 450 550 500 550 7250
Gambar 2. Ploting permintaan PND 26/30 tahun 2010-2016 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 2 0 1 0 jan u ar i ap ril j u li o k to b er
2 0 1 1 j an u ar i ap ril j u li o k to b er 2 0 1 2 j an u ar i ap ril j u li o k to b er 2 0 1 3 j an u ar i ap ril j u li o k to b er 2 0 1 4 j an u ar i ap ril j u li o k to b er 2 0 1 5 j an u ar i ap ril j u li o k to b er 2 0 1 6 jan u ar i ap ril j u li o k to b er Ju m lah P er m in taan
PND 26/30
1 2 1 2 12 12 1 input Hidden Layer Output
Permintaan pasar tujuh tahun terkhir kemudian dilakukan training dengan arsitektur  jaringan  yang  telah  ditentukan adalah  12  data  input  dan  12 hidden  layer menghasilkan satu output. Dimana periode satu  tahun  untuk  memprediksi  bulan  ke empat  pada  tahun  berikutnya  karena dengan  pertimbangan  manajemen  bahwa pengumpulan bahan baku dilakukan selama  4  bulan  dengan  arsitektur  sebagai berikut:
Gambar 3. Arsitektur jaringan syaraf tiruan
Berdasarkan arsitektur jaringan yang terpilih, data historis dilatih dengan fungsi aktivasi tansig  purelin .  Grafik  pelatihan memiliki  performansi  konvergensi  setelah mencapai iterasi 849 epoch hasil pelatihan sudah  menghasilkan  sebesar  MSE  0,01. Gambar  4 merupakan  grafik  hasil pelatihan dari data historis.
Gambar 4. Grafik pelatihan JST
Proses  pelatihan  yang  dilakukan selanjutnya  pola  yang  tersisa  digunakan untuk  simulasi  atau  data  testing  untuk mengetahui  perbandingan  antara  hasil simulasi  dengan  target.  Data  simulasi dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Perbandingan nilai target dan simulasi
Normalisasi Denormalisasi % Target Z Target Z 0,485185 0,439431 1.000 923 7,70 0,188889 0,355227 500 781 -56,20 0,188889 0,086004 500 326 34,80 0,218519 0,306694 550 699 -27,09 0,514815 0,381558 1.050 825 21,43 0,425926 0,278155 900 651 27,67 0,9 0,719591 1.700 1396 17,88 0,396296 0,419107 850 888 -4,47 0,366667 0,333115 800 743 7,13 0,425926 0,248621 900 601 33,22 0,514815 0,631965 1.050 1.248 -18,86 0,662963 0,592276 1.300 1.181 9,15 0,514815 0,41753 1.050 886 15,62 0,218519 0,372879 550 810 -47,27 0,218519 0,112541 550 371 32,55 MAPE 3,55 Jumlah 13.250 12.329 6,95
Setelah pelatihan dan pengujian data, maka  dilakukan  peramalan  dengan  JST terbaik, sehingga diperoleh prediksi jumlah permintaan PND 26/30 tahun 2017. Peramalan  JST  PNG  26/30  tahun  2017 dapat dilihat pada Tabel 3 .
Tabel 3. Peramalan JST PND 26/30 tahun 2017
Periode 2017 Hasil JST 2017 Peramalan JST (MC) Januari 0,4614 960 Februari 0,2703 637 Maret 0,2318 572 April 0,4809 993 Mei 0,7137 1386 Juni 0,1771 480 Juli -0,0274 135 Agustus 0,6089 1209 September 0,7674 1476 Oktober 0,5026 1029 November 0,0642 290 Desember 0,4567 952
Gambar  5. Grafik  peramalan  PND  26/30  tahun 2017

## KESIMPULAN
Arsitektur  Jaringan  syaraf  tiruan yang  dapat  digunakan  untuk  peramalan permintaan  PND  26/30  di  PT.  XYZ Banyuwangi adalah jaringan adalah jaringan  syaraf  tiruan backpropagation dengan  nilai Mean  Square  Error (MSE)
0,01  dan  nilai  MAPE  pengujian  data
sebesar  3,35.  Hasil  Peramalan  Jaringan syaraf  tiruan  periode  2017  PND  26/30 yaitu    960  MC,  637  MC,  572  MC,  993 MC,  1386  MC,  480  MC,  135  MC,  1209 MC,  1476  MC,  1029  MC,  290  MC,  dan 952 MC.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terimakasih ditujukan kepada  Ketua  Asosiasi Shrimp  Club Banyuwangi  yang  telah  memberikan informasi dan dukungannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Aprijani,  D.  2011.  Aplikasi  jaringan  syaraf tiruan  untuk  mengenali  tulisan  tangan huruf A, B, C dan D pada jawaban soal pilihan ganda. Jurnal Matematika, Sains dan Teknologi , 12 (1): 11-17.
Hariati,  I.P.,  Deoranto,  P.,  dan  Dewi  I.A. 2012.  Peramalan  permintaan  produk keripik  tempe  CV.  Aneka  Rasa  dengan metode  jaringan  syaraf  tiruan. Jurnal
Teknik Industri , 1 (1): 10-21.
Hecth-Nielsend. 1988. Application of Counterpropagation  Network,  Neural Network . IEE Press, New York.
Imam,  S.,  Effendi,  U.,  dan  Fauziya,  C.  2007. Penerapan  jaringan  syaraf  tiruan  untuk peramalan  permintaan  komoditas  karet di  PT.  Perkebunan  Nusantara  XII Surabaya. Jurnal  Teknologi  Pertanian , 8 (1): 46-54.
Kristanto,  A.  2004. Jaringan  Syaraf  Tiruan (Konsep Dasar, Algoritma dan
Aplikasi) . Gava Media, Yogyakarta.
Kusumadewi,  S.  2004. Membangun  Jaringan Syaraf  Tiruan,  Menggunakan  Matlab dan Excel Link . Graha Ilmu, Yogyakarta. Puspitaningrum, D. 2006. Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan . Penerbit Andi, Jogjakarta. - 200 400 600 800 1.000 1.200 1.400 1.600 Jan u ar i Feb ru ar i Ma ret A p ril Mei Ju n i
Ju li A g u stu s
Sep tem b er Ok to b er No v em b er Desem b er P ND 2 6 /3 0 Bulan