Optimasi Artificial Neural Network Menggunakan Algoritma Genetika untuk Prediksi Harga Kedelai - Risman, Ahmad; Fadel, Moh.; Afianto, Dafit (COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi, 2025)
Kebutuhan atas kedelai di Indonesia selalu meningkat setiap tahunnya seiring bertambahnya penduduk dan meningkatkan pendapatan per kapita. pemenuhan akan kedelai yang merupakan kebutuhan bahan baku utama tahu dan tempe, 67,28% atau sebanyak 1,96 juta ton harus diimpor dari luar. Hal ini terjadi karena produksi kedelai tidak mampu mencukupi permintaan produsen tahu dan tempe dalam negeri. Maka dari itu, perlunya tambahan suplai kedelai yang harus diimpor, oleh karena itu Pertumbuhan harga kedelai nasional, baik harga konsumen dan produsen cenderung terus meningkat. Sehingga dari data harga kedelai yang ada penting kiranya dilakukan sebuah prediksi dengan metode yang sesuai untuk dapat mengetahui harga kedelai selanjutnya. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Artificial neural network dengan Algoritma genetika. Dimana Algoritma genetuka digunakan sebagai optimasi untuk meningkatkan kinerja ANN untuk memperoleh RMSE lebih baik.  Dimana hasil RMSE dengan metode ANN ialah 1.446, sedang kan dengan metode ANN optimasi GA memperoleh RMSE 1.277. disini membktikan bahwa ANN dengan optimasi GA menghasilkan nilai RMSE lebih baik.