DJOURNALSDJOURNALS

Journal of Informatics, Electrical and Electronics EngineeringJournal of Informatics, Electrical and Electronics Engineering

Suatu pengetahuan yang selalu berkembang pesat sampai saat ini adalah jaringan saraf tiruan. Suatu ilmu komputasi yang bekerja seperti system saraf manusia merupakan jaringan saraf tiruan. Jaringan saraf tiruan dengan metode backpropagation dapat membuat sebuah prediksi pada sebuah data. Pada artikel ini akan dilakukan sebuah prediksi terhadap jumlah produksi kambing di Indonesia. Kambing merupakan salah satu hewan ternak yang dapat menghasilkan daging yang bergizi. Kurangnya daging kambing akan menyebabkan naiknya harga daging kambing. Dengan memproduksi daging kambing yang memadai membantu menstabilkan harga daging, tetapi jika produksi daging kambing kurang dari permintaan, maka akan menyebabkan kenaikan harga. Oleh karena itu, melihat permasalahan di atas penelitian ini bertujuan untuk memprediksi daging kambing agar kedepannya dapat mengetahui seberapa banyak daging kambing yang harus diprediksi dengan cara melakukan proses pengolahan data telebih dahulu lalu dijadikan input dalam memprediksi jumlah produksi daging kambing. Prediksi merupakan salah satu cara untuk memperkirakan permintaan masa depan. Menghindari kurangnya ketersediaan daging, dengan cara memprediksi jumlah daging kambing yang diproduksi sedemikian rupa agar tidak terjadi kelangkaan daging kambing dan fluktuasi harga daging kambing di pasar. Metode dan data dasar diperlukan untuk membuat prediksi. Dalam penelitian ini data diperoleh dari BPS Indonesia bagian peternakan yang menggunakan data tahun 2001-2021 sebagai data latih dan 2002-2022 sebagai data uji. Metode yang diaplikasikan pada artikel ini adalah algoritma backpropagation.

Dengan mengimplementasikan jaringan saraf tiruan dengan metode backpropagation dapat disimpulkan dapat diterapkan dalam melakukan prediksi dalam menganalisa jumlah prediksi daging kambing yang akan diproduksi.Metode backpropagation melakukan pelatihan pada lapisan tersembunyi dengan beberapa varian model neuron terbaik.Arsitektur terbaik yang dihasilkan dalam penelitian ini yaitu arsitektur 20-15-1 dengan akurasi 90% dengan Mean Squared Error pengujian 0.Penelitian ini menunjukkan bahwa metode backpropagation efektif dalam prediksi produksi daging kambing, tetapi memerlukan optimasi data dan arsitektur jaringan untuk meningkatkan akurasi.

Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi arsitektur jaringan saraf tiruan yang lebih kompleks, seperti hybrid neural networks, untuk meningkatkan akurasi prediksi. Selain itu, integrasi data real-time dari berbagai sumber seperti harga pasar dan cuaca dapat memberikan prediksi yang lebih akurat. Penelitian juga bisa fokus pada validasi model dengan dataset dari daerah-daerah spesifik di Indonesia untuk memastikan generalisasi hasil yang lebih baik.

  1. #data real time#data real time
  2. #integrasi data real#integrasi data real
Read online
File size687.74 KB
Pages11
Short Linkhttps://juris.id/p-209
Lookup LinksGoogle ScholarGoogle Scholar, Semantic ScholarSemantic Scholar, CORE.ac.ukCORE.ac.uk, WorldcatWorldcat, ZenodoZenodo, Research GateResearch Gate, Academia.eduAcademia.edu, OpenAlexOpenAlex, Hollis HarvardHollis Harvard
DMCAReport

Related /

ads-block-test