Penerapan Artificial Neural Network Algoritma Backpropagation Pada Prediksi Produksi Jagung - Clarisna Evita (SinarFe7, 2021)
Prediksi produksi jagung menjadi penting dilakukan untuk menunjang pembangunan nasional sektor pertanian pada suatu negara atau wilayah. Untuk efektifitas perencanaanpembangunan sektor pertanian, akurasi dari prediksi produksijagung menjadi semakin krusial. Artificial Neural Network (ANN) termasuk metode yang terbaik dalam melakukan prediksi. Artificial Neural Network (ANN) atau Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan suatu sistem pemrosesan informasi dengan suatu karakteristik menyerupai sistem saraf pada manusia yang dapat memecahkan masalah SVM dan KNN dengan melakukan training data yang besar dan ANN memiliki kemamuan untuk mentoleransi kesalahan sehingga dapat menghasilkan prediksi yang baik Masalah utamanya adalah bagaimana menentukan jumlah neuron dan hidden layer yang optimal sehingga akurasi prediksinya tinggi. Artikel ini bertujuan untuk merancang arsitektu ANN unutk melakukan prediksi terhadap produksi jagung menggunakan ANN dengan algortima backpropagation. Tahapan penelitian yang dilakukan adalah mengumpulkan data produksi jagung, melakukan pre-processing data, memproses prediksi, dan pengujian akurasi dan error serta implementasi. Dalam memproses prediksi dilakukan sesuai dengan rancangan model prediksi, yaitu parameter epoch, momentum, learning rate, hidden layer untuk menghasilkan keakuratan yang tinggi. Temuan yang diperolah berupa rancangan optimal untuk melakukan prediksi yaitu dengan menggunakan multilayer.