Prediksi Harga Eceran Beras Di Pasar Tradisional Di 33 Kota Di Indonesia Menggunakan Algoritma Backpropagation

Abstract

Abstrak — Beras merupakan makanan pokok yang paling banyak dikonsumsi oleh masyarakat Indonesia. Tingginya kebutuhan pangan terutama beras memaksa pemerintah dan penduduk untuk menerima tingginya harga eceran beras. Tujuan penulis melakukan penelitian ini untuk memprediksi harga eceran beras terhitung 2017-2020 dengan menggunakan algoritm backpropagation. Dalam penggunaannya algoritma backpropagation ini sangat baik untuk melakukan tugas prediksi dengan tingkat kesalahan yang cukup rendah. Data pada penelitian ini diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia. Penelitian ini menggunakan 5 arsitektur antara lain : 4-25-1, 4-35-1, 4-40-1, 4-42-1, 4-45-1 dengan learning rate 0,09. Dari ke 5 Arsitektur ini, arsitektur terbaiknya adalah 4-45-1 dengan tingkat akurasi sebesar 88%, epoch 12718 iterasi dan waktu 1 menit 14 detik.Kata kunci— Prediksi, Harga, Beras, Indonesia, Backpropagation. Abstract — Rice is the staple food most consumed by the people of Indonesia. The high demand for food, especially rice, forced the government and residents to accept the high retail price of rice. The purpose of the authors to do this research to predict the retail price of rice counted 2017-2020 using backpropagation algorithm. In its use the backpropagation algorithm is excellent for performing prediction tasks with a fairly low error rate. The data in this study were obtained from the Indonesian Central Bureau of Statistics (BPS). This study uses 5 architectures, among others: 4-25-1, 4-35-1, 4-40-1, 4-42-1, 4-45-1. From the 5th Architecture, the best architecture is 4-45-1 with an accuracy of 88%, epoch 12718 iteration and 1 minute 14 seconds.Keywords — Prediction, Price, Rice, Indonesia, Backpropagation.

Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi Hasil Panen Gabah Padi

“…Penelitian terdahulu menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Bagpropagation pernah dilakukan dalam melakukan prediksi harga eceran beras di beberapa pasar tradisional dengan menentukan nilai parameter menggunakan beberapa arsitektur diperoleh satu hasil terbaik dengan arsitektur 4-15-1, learning rate 0,09 yang memiliki tingkat akurasi sebesar 88%, dengan nilai epoch 12718 iterasi dan dalam waktu 1 menit 14 detik [15].…”

Algoritma Backpropagation dalam Akurasi Memprediksi Kemunculan Titik Api (Hotspot) pada Wilayah Kerja Dinas Kehutanan

“…Algoritma Backpropagation merupakan salah satu algoritma Jaringan Saraf Tiruan (JST) yang terkenal dan paling sering digunakan untuk prediksi dan perkiraan waktu, yang juga menentukan hasil untuk fungsi non-linear [14]. Metode pelatihan Backpropagation terdiri dari pelatihan feedforward dari pola pelatihan input, perhitungan dan backpropagation dari kesalahan dan penyesuaian bobot dalam sinapsis [15].…”

Prediksi Produktivitas Jagung Di Indonesia Sebagai Upaya Antisipasi Impor Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation

“…Backpropagation merupakan salah satu metode jaringan saraf tiruan yang menggunakan pelatihan multiplayer yang bekerja secara sistematik berdasarkan ilmu matematis yang sangat kuat serta obyektif melalui model-model arsitektur jaringan yang dikembangkan sehingga diharapkan mampu melakukan prediksi produktifitas jagung dengan baik [6]- [11]. Backpropagation menggunakan banyak lapisan untuk melakukan perubahan bobot-bobot, dalam hal ini terkait dengan data-data times series produktifitas jagung di Indonesia yang akan diprediksi [12]- [15]. Diharapkan dengan adanya penggunaan metode ini maka akan didapatkan hasil prediksi produktivitas jagung untuk tahun yang akan datang, sehingga nantinya dapat dijadikan sebagai tolak ukur bagi pemerintah dalam menentukan kebijakan serta petani dalam mengelola tanaman jagung.…”