Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi Hasil Panen Gabah Padi
|
Keywords:
Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Backpropagation, Prediction, Rice Grain Yield.
AbstractHasil panen gabah padi disetiap daerah tiap tahunnya selalu beruba-ubah, termasuk di Kabupaten Peisisr Selatan. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor seperti musim kemarau yang panjang, serangan hama dan faktor lainnya yang dapat menghambat pertumbuhan padi bahkan dapat menyebabkan gagal panen yang dapat merugikan para petani. Penelitian ini bertujuan untuk membuat memprediksi untuk mengetahui hasil panen gabah padi di Kabupaten Pesisir Selatan dengan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan dengan algoritma Backpropagation. Jaringan Syaraf Tiruan merupakan salah satu kecerdasan buatan yang menggunakan teknologi komputer yang disebut juga dengan Artificial Intelligent. Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation merupakan sebuah neural network berlapis banyak yang terdiri dari layer input, layer hiden dan layer output. Selanjutnya data diolah dengan menggunakan bantuan software Matlab. Data yang diolah dalam penelitian ini adalah data hasil panen gabah padi dari tahun 2015 sampai 2020 yang diperoleh dari Dinas Pertanian Kabupaten Pesisir Selatan. Dari peneliatan yang dilakuakn dilakuakn dengan menggunakan beberapa model arsitektur maka diperoleh satu arsitektur yang mempunyai tingkat akurasi mencapai 92.9% atau tingkat error 7.1% dengan MSE = 0.00094783. Downloads
Download data is not yet available.
References
[1] Saragih, I. R., Chalil, D., & Ayu, S. F. (2018). Analisis Risiko Produksi Padi Dalam Pengembangan Asuransi Usahatani Padi (Autp) (Desa Panca Arga, Kecamatan Rawang Panca Arga, Kabupaten Asahan). Jurnal Agrisep : Kajian Masalah Sosial Ekonomi Pertanian Dan Agribisnis, 17(2), 187–196. http://dx.doi.org/10.31186/Jagrisep.17.2.187-196
[2] Kaleka, M. U., Maulida, E., Taek, E., Swastawan, I. P. E., & Arisena, G. M. K. (2020). Kajian risiko usaha tani padi di Indonesia. AGROMIX, 11(2), 166–176. http://dx.doi.org/10.35891/agx.v11i2.1928 [3] Mahmudi, A. A. (2020). Optimasi Conjugate Gradient Pada Backpropagation Neural Network Untuk Prediksi Hasil Tangkap Ikan. SAINTEKBU, 12(2), 29–39. http://dx.doi.org/10.32764/saintekbu.v12i2.1031 [4] He, J., Baxter, S. L., Xu, J., Xu, J., Zhou, X., & Zhang, K. (2019). The practical implementation of artificial intelligence technologies in medicine. Nature Medicine, 25(1), 30–36. http://dx.doi.org/10.1038/s41591-018-0307-0 [5] Dewi, A. O. P. (2020). Kecerdasan Buatan sebagai Konsep Baru pada Perpustakaan. Anuva: Jurnal Kajian Budaya, Perpustakaan, dan Informasi, 4(4), 453-460. http://dx.doi.org/10.14710/anuva.4.4.453-460 [6] Kusumawardani, Q. D. (2019). Hukum Progresif Dan Perkembangan Teknologi Kecerdasan Buatan. Veritas et Justitia, 5(1), 166–190 http://dx.doi.org/10.25123/vej.3270 [7] Tambunan, H. S., Gunawan, I., & Sumarno, S. (2019). Prediksi Jumlah Pendapatan Beasiswa PPA dan BBP Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 3(4), 346. http://dx.doi.org/10.30865/mib.v3i4.1327 [8] Robandi, Imam. (2019). “ARTIFICIAL INTELLIGENCE - Mengupas Rekayasa Kecerdasan Tiruan. Ed-I. Yogyakarta: Andi [9] Guntoro, G., Costaner, L., & Lisnawita, L. (2019). Prediksi Jumlah Kendaraan di Provinsi Riau Menggunakan Metode Backpropagation. Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, 14(1), 50. http://dx.doi.org/10.30872/jim.v14i1.1745 [10] Lesnussa, Y. A., & Risamasu, E. (2020). Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Meramalkan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Di Provinsi Maluku. Sainmatika: Jurnal Ilmiah Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam, 17(2), 89. http://dx.doi.org/10.31851/sainmatika.v17i2.3434 [11] Budiharto, Widodo & Derwin Suhartono. (2014). “ARTIFICIAL INTELLIGENCE”. Ed-I. Yogyakarta: Andi [12] Putra, H., & Ulfa Walmi, N. (2020). Penerapan Prediksi Produksi Padi Menggunakan Artificial Neural Network Algoritma Backpropagation. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, 6(2), 100–107. http://dx.doi.org/10.25077/teknosi.v6i2.2020.100-107 [13] Sudarsono, A. (2016). Jaringan syaraf tiruan untuk memprediksi laju pertumbuhan penduduk menggunakan metode bacpropagation (studi kasus di kota bengkulu). JURNAL MEDIA INFOTAMA, 12(1). http://dx.doi.org/10.37676/jmi.v12i1.273 [14] Fadilah, M. N., Yusuf, A., & Huda, N. (2021). Prediksi Beban Listrik Di Kota Banjarbaru Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. JURNAL MATEMATIKA MURNI DAN TERAPAN EPSILON, 14(2), 81. http://dx.doi.org/10.20527/epsilon.v14i2.2961 [15] Fardhani, A. A., Simanjuntak, D. I. N., & Wanto, A. (2018). Prediksi Harga Eceran Beras Di Pasar Tradisional Di 33 Kota Di Indonesia Menggunakan Algoritma Backpropagation. Jurnal Infomedia, 3(1). http://dx.doi.org/10.30811/jim.v3i1.625 [16] Nurfadly, A. (2019). Prediksi Curah Hujan Dengan Metode Backpropagation Dan Regeresi Linear Dalam Penentuan Jadwal Tanam Padi. Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 9(2), 127. http://dx.doi.org/10.35585/inspir.v9i2.2515 [17] Aritonang, M., & Sihombing, D. J. C. (2019). An Application of Backpropagation Neural Network for Sales Forecasting Rice Miling Unit. 2019 International Conference of Computer Science and Information Technology (ICoSNIKOM). http://dx.doi.org/10.1109/icosnikom48755.2019.9111612 [18] Zuraidah, A. H., Windarko, N. A., & Eviningsih, R. P. (2021). Short-Term Electrical Load Prediction Using ANN-Backpropagation. 2021 International Conference on Artificial Intelligence and Computer Science Technology (ICAICST). http://dx.doi.org/10.1109/icaicst53116.2021.9497812 [19] Dubey, S. C., Mundhe, K. S., & Kadam, A. A. (2020). Credit Card Fraud Detection using Artificial Neural Network and BackPropagation. 2020 4th International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS). http://dx.doi.org/10.1109/iciccs48265.2020.9120957 [20] Salimu, S. A., & Yunus, Y. (2020). Prediksi Tingkat Kedatangan Wisatawan Asing Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus: Kepulauan Mentawai). Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 98–103. http://dx.doi.org/10.37034/infeb.v2i4.50 |
Published
2022-03-08
Section
Articles
How to Cite
Maiyuriska, R. (2022). Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi Hasil Panen Gabah Padi . Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 4(1), 28-33. https://doi.org/10.37034/infeb.v4i1.115
 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License. |
