Prediksi Produksi Padi Provinsi Kalimantan Selatan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation

Agustiawan, Agustiawan (2018) Prediksi Produksi Padi Provinsi Kalimantan Selatan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation. Tugas Akhir thesis, Universitas Teknologi Yogyakarta.

Text Naskah Publikasi.docx Download (1MB)

Abstract

Indonesia adalah Negara agraris dan sebagian besar peduduknya bermata pencaharian di bidang pertanian. Sebagai Negara agraris, hingga kini mayoritas penduduk Indonesia telah memanfaatkan sumberdaya alam untuk menunjang kebutuhan hidupnya dan salah satunya ialah dengan menggantungkan hidup pada sektor pertanian. Sektor pertanian memiliki peranan yang sangat penting, karena sebagai penghasil pangan bagi penduduk yang jumlah tiap tahunnya selalu terus bertambah. Salah satu hasil dari sektor pertanian adalah padi, padi merupakan tanaman yang bijinya (beras) menjadi salah satu bahan makanan pokok dan sumber karbohidrat bagi manusia. Mengingat pentingannya hal tersebut maka dibutuhkan sebuah aplikasi yang mampu melakukan prediksi terhadap jumlah produksi padi di masa yang akan datang berdasarkan data-data produksi dari tahun sebelumnya. Untuk melakukan prediksi terhadap jumlah produksi padi diperlukan sebuah metode yang baik, salah satu metode yang dapat digunakan untuk memprediksi di samping metode-metode yang lain adalah Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation. Dengan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation ini diharapkan dapat memberikan alternatif lain dalam memperkirakan dan memprediksi tingkat produksi padi setiap tahunnya. Sehingga kebutuhan pangan dapat terjaga dengan baik. Penggunaan metode backpropagation pada sistem prediksi produksi padi cukup baik, sedangkan hasil pengujian data mencapai 88% dengan jumlah data sebanyak 18 data menggunakan hidden layer 12, mse 0.001, dan learning rate 0.9.

Item Type:	Thesis (Skripsi, Tugas Akhir or Kerja Praktek) (Tugas Akhir)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Fakultas Sains Dan Teknologi > S1 Informatika
Depositing User:	INF FTIE-UTY
Date Deposited:	13 Mar 2018 01:32
Last Modified:	13 Mar 2018 01:32
URI:	http://eprints.uty.ac.id/id/eprint/938

Actions (login required)

View Item