Prabowo, Handiyas (2018) ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI HARGA KOMODITAS PALAWIJA (Studi Kasus : Dinas Pertanian Yogyakarta). Other thesis, Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta.
|
Text
Cover.pdf Download (31kB) | Preview |
|
|
Text
Daftar isi.pdf Download (47kB) | Preview |
|
|
Text
Halaman Pengesahan.pdf Download (104kB) | Preview |
|
|
Text
Abstrak.pdf Download (14kB) | Preview |
Abstract
Dinas Pertanian merupakan instansi pemerintah di sektor pertanian, salah satunya yaitu komoditas palawija. Palawija secara harfiah dapat diartikan tanaman kedua setelah padi. Komoditas palawija mengalami fluktuasi harga yang disebabkan beberapa faktor salah satunya musim panen. Harga komoditas palawija yang nantinya tinggi akan membebani para konsumen, hal tersebut sebagai tugas dari pemerintah terkat khususnya Dinas Pertanian Yogyakarta untuk menstabilkan harga komoditas palawija. Selama ini masyarakat hanya dapat melihat informasi harga palawija secara aktual atau harga harian. Masyarakat yang ingin mengetahui harga palawija disetiap musim hanya dapat bertanya langsung kepada pihak Dinas Pertanian Yogyakarta. Dengan demikian Dinas Pertanian Yogyakarta melengkapi kekurangan dengan membangun sebuah sistem prediksi harga komoditas palawija disetiap musim. Prediksi merupakan salah satu cara untuk dapat memperkirakan pergerakan harga komoditas palawija. Pada penelitian ini mengunakan metode Artificial Neural Network (ANN) Backpropagation untuk memprediksi harga komoditas palawija di setiap musim. Metode tersebut digunakan untuk mencari nilai MAPE terkecil sebagai acuan sehingga didapat hasil prediksi harga palawija yang terbaik. Artificial Neural Network Backpropagation diimplementasikan kedalam bahasa pemrograman web. Output yang dihasilkan berupa prediksi harga palawija dengan hasil berdasarkan nilai error terkecil dari MAPE untuk mendapatkan harga prediksi yang terbaik. Pada penelitian ini menghasilkan sebuah model prediksi harga komoditas palawija dengan nilai MAPE untuk jagung 2.78%, kacang tanah 14.2% dan kedelai 2.1% dengan hasil tersebut maka dapat diketegorikan memiliki nilai MAPE yang baik. Katakunci : Prediksi, Palawija, Artificial Neural Network, Backpropagation
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Subjects: | Q Science > QD Chemistry |
| Divisions: | Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Chemistry |
| Depositing User: | Sarimin Sarimin |
| Date Deposited: | 27 Mar 2018 02:36 |
| Last Modified: | 27 Mar 2018 02:36 |
| URI: | http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/14732 |
Actions (login required)
 |
View Item |