PERDANA, Nathanael Junico Odi (2025) Penerapan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Prediksi Rata-Rata Harga Beras Grosir di Indonesia. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. Cover.pdf Download (139kB)
	Text 3. Halaman Pengesahan I.pdf Download (379kB)
	Text 4. Halaman Pengesahan II.pdf Download (308kB)
	Text 5. Kata Pengantar.pdf Download (192kB)
	Text 6. Abstrak.pdf Download (191kB)
	Text 7. Abstract.pdf Download (137kB)
	Text 8. Daftar Isi.pdf Download (216kB)
	Text 12. BAB I.pdf Download (208kB)

Abstract

Stabilitas harga beras merupakan isu krusial dalam menjaga ketahanan
pangan di Indonesia. Prediksi rata-rata harga beras grosir diperlukan untuk
mengevaluasi efektivitas kebijakan dalam menjaga stabilitas harga dan melindungi
petani serta konsumen yang akan terjadi ke depan. Periode data yang digunakan
adalah data bulanan sehingga memungkinkan analisis yang lebih mendetail
terhadap fluktuasi harga beras. Metode prediksi yang digunakan dalam penelitian
ini adalah jaringan saraf tiruan backpropagation dilengkapi dengan GUI R.
Backpropagation melatih jaringan agar mendapatkan keseimbangan antara
kemampuan jaringan untuk mengenali pola yang digunakan selama pelatihan.
Penelitian ini mengambil 6 model jaringan saraf tiruan yang berbeda untuk
membandingkan efektivitas masing-masing dalam mengenali pola dan prediksi
data. Model pada penelitian ini menghasilkan prediksi yang sangat baik pada model
3-3-2-1-1 dengan parameter yang digunakan yaitu 3 input, 3 hidden layer yang
terdiri dari 3 neuron pada hidden layer 1, 2 neuron pada hidden layer 2, dan 1
neuron pada hidden layer 3, serta learning rate sebesar 0,01 dan proses training
sebanyak 105 epoch. Model dan parameter tersebut memberikan hasil pada proses
training sebesar 7,2930% dan nilai MAPE pada proses testing sebesar 4,0779%.
Kata kunci: Harga Beras, Prediksi, Jaringan Saraf Tiruan, Backpropagation.

Actions (login required)

View Item