PENERAPAN MODEL NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION UNTUK PREDIKSI HARGA AYAM - Susanti, Nanik (Prosiding SNATIF, 2014)
Abstrak Peramalan harga ayam memainkan peranan penting dalam industri peternakan unggas karena bermanfaat untukÂ memaksimalkanÂ keuntunganÂ dan meminimalkanÂ risiko. Prediksi harga secara tepat di sector unggas menyebabkan optimalisasi alokasi sumber daya, peningkatan efisiensi dan meningkatkan pendapatan industry unggas. Ternyata untuk meramalkan harga ayam adalah jenis time series yang sulit untuk di prediksi. Pada penelitian ini digunakan metode neural network backpropagation untuk memprediksi harga ayam. Data yang digunakan adalah data rentet waktu dari bulan Agustus 2010 â bulan Mei 2013, sebanyak 1015. Hasil penelitian menggunakan metode neural network backpropagation yang optimal dan cukup akurat adalah dengan arsitektur jaringan 4-10-1, yakni 1 lapisan input dengan 4 neuron, 1 lapisan hidden dengan 10 neuron dan 1 lapisan output dengan 1 neuron. Parameter yang digunakan fungsi aktivasi tansig dan fungsi pelatihan trainrp, dengan toleransi error 0,001, learning rate 0,05 serta maksimum epoch sebanyak 5000. Nilai MSE yang dihasilkan adalah 0,0113 dan nilai koefisien korelasi untuk data pelatihan sebesar 0,961661 serta nilai . koefisien korelasi untuk data pengujian sebesar 0,8696 Kata kunci: Prediksi, Harga Ayam, Neural Network Backpropagation