Desi Puji Lestari, 4111417033 (2021) PERAMALAN PRODUKSI GARAM DI PROVINSI JAWA TENGAH DENGAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK. Under Graduates thesis, Universitas Negeri Semarang.

PDF - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Backpropagation Neural Netwrok (BPNN) adalah Neural Network (NN) yang bergerak maju dan tidak memiliki loop dimana aliran sinyalnya dari neuron input ke neuron output. Dalam penelitian ini dilakukan peramalan produksi garam di Provinsi Jawa Tengah dengan menggunakan BPNN. Tujuan penelitian ini adalah untuk memperoleh pemodelan BPNN peramalan produksi garam di Provinsi Jawa Tengah, serta hasil peramalan dengan menggunakan model terbaik. Pembentukan model terbaik dalam penelitian ini menggunakan beberapa variasi parameter, neuron tersembunyi, fungsi aktivasi dan algoritma pelatihan. Model jaringan terbaik dilihat dari nilai MAPE dan MSE terkecil pada proses pengujian. Data yang digunakan adalah data produksi garam dari Januari 2001 sampai dengan Desember 2019. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model BPNN terbaik adalah model BPNN (3-25-1) dengan algoritma pelatihan Levenberg-Marquardt dengan inisialisasi Mu yang digunakan adalah 0,001 dan fungsi aktivasi yang digunakan adalah logsig. Model terbaik untuk peramalan produksi garam di Provinsi Jawa Tengah adalah model BPNN (3-25-1) dengan hasil peramalan produksi garam untuk Bulan Januari 2020 sebesar 84398 ton, Bulan Februari 2020 sebesar 85958 ton, Bulan Maret 2020 sebesar 82258 ton, Bulan April 2020 sebesar 87151 ton, Bulan Mei 2020 sebesar 85255 ton, Bulan Juni 2020 sebesar 86123 ton, Bulan Juli 2020 sebesar 84471 ton, Bulan Agustus 2020 sebesar 85512 ton, Bulan September 2020 sebesar 86569 ton, Bulan Oktober 2020 sebesar 86684 ton, November 2020 sebesar 86525 ton, Desember 2020 sebesar 86259 ton. Dari hasil peramalan dengan menggunakan BPNN didapatkan nilai MAPE sebesar 2,1396% dengan akurasi sebesar 97,8603%, sehingga dengan nilai MAPE dan akurasi tersebut hasil peramalan dinilai baik untuk meramalkan produksi garam di Provinsi Jawa Tengah.

Actions (login required)

View Item