Peramalan Komoditas Strategis Pertanian Cabai menggunakan Metode Backpropagation Neural Network

Rofiq, Muh. Aunu (2017) Peramalan Komoditas Strategis Pertanian Cabai menggunakan Metode Backpropagation Neural Network. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
5212100089-Undergraduate_Theses.pdf - Published Version

Download (2MB) | Preview

Abstract

Kebutuhan sehari-hari masyarakat tidak lepas dari komoditas strategis pertanian seperti cabe, bawang merah, bawang putih, tomat dan lain-lain. Kebutuhan ini terkait dengan kebutuhan konsumsi seperti digunakan untuk masakan, bumbu masakan dan lain-lain. Beberapa komoditi pertanian memiliki fluktuasi harga yang tajam. Seperti cabe dan bawang merah. Ketika pasokan di pasar kurang, harganya dapat jauh melambung tinggi dari harga normal. Sebaliknya ketika pasokan berlebihan, harganya akan turun jauh di bawah harga normal. Hal ini dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti musim panen, jumlah pasokan, konsumsi masyarakat dan lain-lain. Oleh karena itu diperlukan suatu metode untuk dapat memperkirakan harga dari komoditas strategis ini sehingga dapat digunakan untuk pendukung pembuatan keputusan terkait dengan masalah harga. Selain itu, perlu suatu visualisasi untuk dapat memantau pergerakan harganya. Peramalan merupakan salah satu solusi untuk dapat memperkirakan pergerakan harga komoditas strategis pertanian. Salah satu motode dalam peramalan adalah dengan menggunakan backpropagation neural network.Metode ini merupakan teknik pembelajaran terawasi (supervised learning) yang digunakan pada jaringan multi-layer yang dapat terdiri dari beberapa hidden-layer dan bertujuan untuk meminimalisir error pada keluaran yang dihasilkan oleh jaringan. Tugas akhir ini menghasilkan sebuah model peramalan komoditas strategis pertanian cabai yang memiliki nilai MAPE 16,193 sehingga hasil peramlan ini dapat dikategorikan cukup baik. Hasil dari peramalan selanjutnya dapat digunakan oleh berbagai pihak termasuk petani dan masyarakat sebagai pertimbangan dalam mengambil keputusan terkait dengan hargaq komoditas strategis pertanian cabai seperti melakukan perencanaan penjualan dan produksi. =========================================================================================== Daily needs of society can?t mbe separated from agriculturaql strategic commodities such as chili, onion, garlic, tomatoes and others. This requirement related to consumption as used for cooking, seasoning, and others. Some agricultural commodities have sharp price fluctuations. Like chlili and onions. When there is lack of supply in market, the price can soar much higher than normal prices. It is influenced by various fartors such as the harvest season, the ammount of supply, consumption and others. Therefore we need a method to be able to estimate the price of this strategic commodities that can be used to support decision related to the issues of the price. In addition, we need a visualization to be to easily predict and monitor the movement of strategic agricultural commodities price movement. Forecasting is one of the solution to be able to predict the movement of strategic agricultural commodities prices. One methode possible in forecasting is to use backpropagation neural network. This method is supervised learning techniques used in multilayer network that can consist of several hidden layer dan aim to minimize errors in the output produced by the network. This result of this research is a model of chili agricultural strategic comodities forecast which has a value of MAPE 16,193 thus the forecast result can be considered respectable. The result of the forecast can furthermore be used by various party such as farmer and other community as a consideration for decision making related to the price of chili agricultural strategic commodities such as sales and production planning.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Peramalan; Komuditas Strategis Pertanian; Backpropagation; Neural Network; Forecasting; Agricultural Strategic Commodity; Backpropagation; Neural Network
Subjects: Q Science > Q Science (General)
Q Science > QA Mathematics > QA76.87 Neural networks (Computer Science)
Divisions: Faculty of Information Technology > Information System > (S1) Undergraduate Theses
Depositing User: MUH. AUNU ROFIQ
Date Deposited: 10 Mar 2017 01:34
Last Modified: 10 Mar 2017 01:34
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/3006

Actions (login required)

View Item View Item