Peramalan Jumlah Produksi Ikan dengan Menggunakan Backpropagation Neural Network (Studi Kasus: UPTD Pelabuhan Perikanan Banjarmasin - Azhar Razak; Edwin Riksakomara (Jurnal Teknik ITS, 2017)
Pelabuhan Perikanan Banjarmasin (UPTD dibawah binaan Dinas Perikanan dan Kelautan Kalimantan Selatan) mempunyai salah satu tugas pokok dan fungsi untuk memproduksi hasil tangkapan ikan dari kapal-kapal nelayan dan mendistribusikannya ke berbagai daerah untuk dipasarkan dalam setiap bulannya. Hasil pemasaran ini nantinya akan digunakan Pemerintah Daerah untuk meningkatkan Pendapatan Asli Daerah (PAD) dari provinsi itu sendiri. Permasalahan yang ada adalah jumlah produksi ikan ini umumnya tidak menentu pada setiap bulannya yang mungkin juga dapat berdampak pada kegiatan utama lainnya, seperti penyaluran es pendingin, penyediaan air bersih, dan kegiatan lainnya yang berkaitan dengan proses produksi. Hal seperti ini merupakan permasalahan lumrah dalam bidang peramalan, yaitu ketidakpastian suatu keadaan apabila dilihat fakta-fakta history yang telah lalu. Oleh karena itu, penulis mencoba mencari solusi dengan penggunaan metode peramalan ANN untuk melihat sistemasi dari kegiatan produksi pada instansi ini. Artificial Neural Network (ANN) merupakan sebuah sistem pemrosesan data dengan meniru cara kerja sistem saraf manusia. ANN merupakan sebuah sistem yang terdiri atas banyak elemen pemrosesan sederhana yang terhubung secara paralel. Backpropagation Neural Network (BPNN) dikatakan memiliki kelebihan dalam aspek pembelajaran sistem (adaptive) dan memiliki resiko kesalahan kecil (fault tolerance) terhadap pemecahan masalah. Diharapkan dari hasil penelitian ini didapatkan model, output, hasil analisis, dan aplikasi peramalan produksi ikan yang dapat digunakan oleh instansi terkait untuk memprediksi variabel produksi ikan pada periode-periode berikutnya.