Penerapan Backpropagation Neural Network Dalam Peramalan Jumlah Produksi Crude Palm Oil (CPO) Di Indonesia

Mahdi, Ahmad Thoriq Nur (2023) Penerapan Backpropagation Neural Network Dalam Peramalan Jumlah Produksi Crude Palm Oil (CPO) Di Indonesia. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 10611910000038-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2025. Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Kelapa sawit sendiri merupakan salah satu komoditas hasil perkebunan yang mempunyai peran cukup penting dalam kegiatan perekonomian di Indonesia. Menurut catatan besaran produksi CPO mengalami peningkatan pada setiap tahunnya. Namun pada tahun 2021 yang lalu terjadi penurunan. Pada pertengahan bulan februari tahun 2022, masyarakat Indonesia dikagetkan dengan peristiwa kelangkaan stok minyak goreng sawit. Persoalan kelangkaan minyak goreng ini disebabkan oleh beberapa faktor, salah satunya ialah menurunnya produksi CPO dalam kurun akhir tahun 2021. Salah satu upaya untuk mengatasi kelangkaan minyak goreng adalah dengan melakukan prediksi produksi CPO sehingga dapat diketahui apakah kebutuhan minyak goreng dapat dipenuhi dari produksi CPO yang ada atau tidak. Peramalan jumlah produksi CPO ditujukan untuk mengetahui perkiraan besaran nilai produksi untuk tahun-tahun selanjutnya. Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan, metode yang akan digunakan untuk melakukan peramalan pada kali ini adalah metode Backpropagation Neural Network. Backpropagation merupakan salah satu algoritma yang digunakan pada ANN MultiLayer Network dengan pembelajaran terawasi atau Supervised Learning di mana dilakukan penyesuaian bobot secara berulang untuk mendapatkan nilai error terendah antara hasil prediksi dengan target yang diinginkan. Model BPNN terbaik yang dihasilkan 4 node di input layer, 18 node di hidden layer, dan 1 node di output layer. Model yang terbentuk memiliki nilai performa MAPE sebesar 8,19% kemudian RMSE sebesar 2,56x105dan MAD sebesar 2,01x105 yang menunjukkan bahwa model memiliki tingkat keakuratan yang sangat baik.
================================================================================================================================
Palm oil itself is one of the plantation commodities that has a fairly important role in economic activities in Indonesia. According to records, the amount of CPO production has increased every year. But in 2021, there was a decline. In mid-February 2022, Indonesians were shocked by the scarcity of palm cooking oil stocks. The problem of cooking oil scarcity is caused by several factors, one of which is the decline in CPO production at the end of 2021. One of the efforts to overcome the scarcity of cooking oil is to predict CPO production so that it can be known whether the need for cooking oil can be met from existing CPO production or not. Forecasting the amount of CPO production is aimed at determining the estimated amount of production value for the following years. Based on the problems that have been described, the method that will be used to do forecasting this time is the Backpropagation Neural Network method. Backpropagation is one of the algorithms used in the ANN Multi-Layer Network with Supervised Learning where weight adjustments are made repeatedly to get the lowest error value between the prediction results and the desired target. The best BPNN model produces 4 nodes in the input layer, 18 nodes in the hidden layer, and 1 node in the output layer. The model formed had a MAPE performance value of 8.19% then RMSE of 2,56x105 and MAD of 2.01x105 which indicates that the model has a very good level of accuracy.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Backpropagation Neural Network, Crude Palm Oil, Jumlah Produksi, Peramalan.
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics > HA29 Theory and method of social science statistics Q Science > QA Mathematics > QA276 Mathematical statistics. Time-series analysis. Failure time data analysis. Survival analysis (Biometry) Q Science > QA Mathematics > QA76.87 Neural networks (Computer Science)
Divisions:	Faculty of Vocational > 49501-Business Statistics
Depositing User:	Ahmad Thoriq Nur Mahdi
Date Deposited:	13 Jun 2023 02:47
Last Modified:	13 Jun 2023 02:47
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/98091

Actions (login required)

View Item