<![CDATA[Produksi ubi jalar di Indonesia mengalami fluktuasi tahunan yang dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti cuaca, benih, dan distribusi hasil panen. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi produksi ubi jalar tahunan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan algoritma backpropagation. Data produksi tahun 2008–2014 digunakan sebagai input untuk memprediksi produksi tahun 2015. Model memiliki dua lapisan tersembunyi dengan 64 dan 32 neuron serta aktivasi ReLU. Proses pelatihan menggunakan optimizer Adam, fungsi loss MSE, dan Early Stopping untuk menghindari overfitting. Evaluasi dilakukan dengan MAE, MAPE, visualisasi scatter plot, dan analisis residual. Hasil menunjukkan MAE sebesar 35.563,17 ton dan MAPE sebesar 326,50%, dengan kecenderungan underestimation. Meskipun kurva pelatihan menunjukkan konvergensi yang baik, akurasi relatif masih rendah. Diperlukan eksplorasi lebih lanjut terhadap variabel tambahan dan pendekatan model lain untuk meningkatkan performa prediktif.]]>
Copyrights © 2025
