Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Peramalan Harga Jual Sawit Dengan Metode Backpropagation
DOI:
https://doi.org/10.53513/jct.v4i3.1561Abstract
Dalam perekonomian makro ekonomi Indonesia, industri minyak sawit memiliki peran strategis, antara lain penghasil devisa terbesar, lokomotif perekonomian nasional, kedaulatan energi, pendorong sektor ekonomi kerakyatan, dan penyerapan tenaga kerja. Perkebunan kelapa sawit Indonesia berkembang cepat serta mencerminkan adanya revolusi perkebunan sawit. Sekitar 90% perkebunan kelapa sawit di Indonesia berada di kedua pulau sawit tersebut, dan kedua pulau itu menghasilkan 95% produksi minyak sawit mentah (crude palm oil/CPO) Indonesia. Di provinsi Sumatera Utara sendiri sudah banyak petani-petani sawit, karena dinilai kelapa sawit merupakan tanaman yang sangat berpotensial dan menghasilkan keuntungan yang sangat tinggi. Namun terkadang harga sawit tidak sesuai dengan biaya perawatannya, Akan tetapi harga jual sawit merosot, sehingga menimbulkan ketidakseimbangan antara biaya produksi dan hasilnya. Petani sawit di seluruh Indonesia dalam memperkirakan harga sawit kedepannya sehingga strategi dan perencanaan yang ditetapkan untuk perawatan tanaman sawit dapat berjalan dengan baik. Pada permasalahan yang dibahas, dapat menerapkan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation adalah jaringan syaraf tiruan yang mekanismenya dilakukan dengan cara melatih jaringan untuk mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan untuk mengenali, mengetahui atau merekam suatu pola yang digunakan pada proses pelatihan jaringan serta kemampuan untuk memberirespon yang tepat terhadap suatu pola masukan yang serupa dengan pola yang digunakan pada saat proses pelatihanHasil penelitian merupakan terciptanya sebuah aplikasi Sistem yang membantu petani sawit di seluruh Indonesia dalam membantu untuk memperkirakan harga sawit kemudian hari.References
D. Tsamrotul Fuadah e .. Ernah, “Management of Oil Palm Plantation Based on ISPO Principles in PTPN VIII Cikasungka, West Java,†Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia, vol. 23, nº 3, pp. 190-195, 28 12 2018.
Y. A. Lesnussa, S. Latuconsina e E. R. Persulessy, “Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA (Studi kasus: Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon),†Jurnal Matematika Integratif , vol. 11, nº 2, pp. 149-160, 2015.
R. C. Wihandika e R. Setya Perdana, “Implementasi Metode Backpropagation Untuk Klasifikasi Kenaikan Harga Minyak Kelapa Sawit Human Detection and Tracking View project Image Processing and Computer Vision View project,†Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, nº 4, pp. 1547-1552, 2018.
Eka Pandu Cynthia e Edi Ismanto, “Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Backpropagation Dalam Memprediksi Ketersediaan Komoditi Pangan Provinsi Riau,†Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI), vol. 9, nº 1, pp. 271-282, 2017.
B. Badieah, R. Gernowo e B. Surarso, “Metode Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Prediksi Performa Mahasiswa Pada Pembelajaran Berbasis Problem Based Learning (PBL),†JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS, vol. 6, nº 1, p. 46, 30 11 2016.
E. P. Cynthia, E. Ismanto, U. Sultan, S. K. Riau, U. M. Riau, J. H. Soebrantas, K. M. 15 Pekanbaru, J. K. Ahmad e D. Pekanbaru, “JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA BACKPROPAGATION DALAM MEMPREDIKSI KETERSEDIAAN KOMODITI PANGAN PROVINSI RIAU,†RABIT (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab), vol. 2, nº 2, pp. 196-209, 2017.
A. S. Ritonga e S. Atmojo, “Pengembangan Model Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Jumlah Mahasiswa Baru di PTS Surabaya (Studi Kasus Universitas Wijaya Putra),†Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, vol. 12, nº 1, 2018.
M. Fachrie e A. P. Wibowo, “JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI KINERJA SATPAM,†2018.
