METODE JARINGAN SARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH POPULASI ITIK MANILA BERDASARKAN PROVINSI DI INDONESA
DOI:
https://doi.org/10.55606/juisik.v2i3.328Keywords:
Indonesia, Itik Manila, JST, Prediksi, Provinsi Indonesia.Abstract
Peternakan merupakan salah satu subsektor pertanian yang sangat diperlukan untuk dapat memenuhi kebutuhan pangan masyarakat, terutama kebutuhan gizi protein hewani. Komoditas terbesar di peternakan saat ini berasal pada sektor per-unggas-an, hampir 70% di Sektor peternakan dan didominasi per-unggas-an. Berdasarkan data populasi itik manila di Indonesia dari beberapa provinsi menampilkan jumlah populasi pertahun nya yang memiliki nilai yang tidak stabil. Pada sampel data yang digunakan dalam penelitian ini diambil berdasarkan lima tahun terakhir yaitu 2017 – 2021, dilihat bahwa pada tahun 2017 – 2020 jumlah populasi mengalami penurunan namun pada tahun 2020 – 2021 jumlah populasi mengalami kenaikan. Pada penelitian ini menggunakan metode back-propagation. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemahaman peramalan atau prediksi pada jumlah populasi itik manila di masa yang akan datang dan juga penelitian ini memperkenalkan implementasi algoritma back-propagation untuk memprediksi jumlah populasi itik manila. Hasil penelitian dengan percobaan yang dilakukan arsitektur terbaik yaitu 3 – 15 – 1 untuk memprediksi jumlah populasi itik manila pada tahun 2022 dengan menunjukan hasil akurasi sebesar 85,3%. Mse Testing sebesar 0,0010. Dari model ini maka dapat dihasilkan prediksi jumlah populasi itik manila berdasarkan provinsi dari masing – masing provinsi yang ada di Indonesia.
References
J. Peternakan, F. Pertanian, U. Bengkulu, and K. Limun, “No Title,” vol. 15, no. 1, pp. 98–109, 2020.
Y. Rahman and A. Ismanto, “Komposisi Kimia , Karakteristik Fisik dan Nilai Organoleptik Nugget Itik Manila ( Cairinamoschata ) y ang diberi Pakan Limbah Pasar Samarinda Chemical Composition , Physical Characteristics , and Organoleptic Value of Nuggets from Manila Duck ( Cairinamos,” vol. 3, no. 2, pp. 94–101, 2020.
D. R. Susanti, “Kualitas Fisik Daging Itik Manila (Cairina Moschata) Berdasarkan Umur Potong Yang Berbeda.” Universitas Mercu Buana Yogyakarta, 2021.
G. Z. Muflih, “Pengaruh Nilai Hidden layer dan Learning rate Terhadap Kecepatan Perlatihan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation,” Jurnal Riset Teknologi Informasi dan Komputer (JURISTIK), vol. 1, no. 2, pp. 12–17, 2021.
Y. Aprizal, R. I. Zainal, U. B. Darma, J. S. Tiruan, and L. V. Quantization, “PERBANDINGAN METODE BACKPROPAGATION DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION ( LVQ ) DALAM MENGGALI POTENSI MAHASISWA BARU DI,” vol. 18, no. 2, pp. 294–301, 2019.
M. Setya, A. Fauzi, B. Rahayudi, and C. Dewi, “Perbandingan Jaringan Saraf Tiruan LVQ Dengan Backpropagation Dalam Deteksi Dini Penyakit Jantung Koroner,” vol. 3, no. 2, pp. 1952–1960, 2019.
A. Revi, S. Solikhun, and M. Safii, “Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Jumlah Produksi Daging Sapi Berdasarkan Provinsi,” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 2, no. 1, 2018.
P. Mutiara Putri, D. Monika, L. Apriliani, P. Studi Manajemen Informatika, A. Tunas Bangsa Pematangsiantar, and J. A. Jenderal Sudirman Blok No, “Model Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Jumlah Produksi Telur Ayam Petelur Berdasarkan Provinsi Di Indonesia,” 2019.
Nurhayati, M. B. Sibuea, D. Kusbiantoro, M. Silaban, and A. Wanto, “Implementasi Algoritma Resilient untuk Prediksi Potensi Produksi Bawang Merah di Indonesia,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 2, pp. 1051–1060, 2022.
I. M. Muhamad, S. A. Wardana, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Algoritma Machine Learning untuk penentuan Model Prediksi Produksi Telur Ayam Petelur di Sumatera,” Journal of Informatics, Electrical and Electronics Engineering, vol. 1, no. 4, pp. 126–134, 2022.
M. Mahendra, R. C. Telaumbanua, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Akurasi Prediksi Ekspor Tanaman Obat , Aromatik dan Rempah-Rempah Menggunakan Machine Learning,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 2, no. 6, pp. 207–215, 2022.
R. Puspadini, A. Wanto, and N. Arminarahmah, “Penerapan ML dengan Teknik Bayesian Regulation untuk Peramalan,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 3, no. 3, pp. 147–155, 2022.
N. L. W. S. R. Ginantra, A. D. GS, S. Andini, and A. Wanto, “Pemanfaatan Algoritma Fletcher-Reeves untuk Penentuan Model Prediksi Harga Nilai Ekspor Menurut Golongan SITC,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 3, no. 4, pp. 679–685, 2022.
N. Arminarahmah, S. D. Rizki, O. A. Putra, and A. Wanto, “Performance Analysis and Model Determination for Forecasting Aluminum Imports Using the Powell-Beale Algorithm,” IJISTECH (International Journal of Information System & Technology), vol. 5, no. 5, pp. 624–632, 2022.
A. Wanto, S. Defit, and A. P. Windarto, “Algoritma Fungsi Perlatihan pada Machine Learning berbasis ANN untuk Peramalan Fenomena Bencana,” RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 2, pp. 254–264, 2021.
R. Sinaga, M. M. Sitomorang, D. Setiawan, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Akurasi Algoritma Fletcher-Reeves untuk Prediksi Ekspor Karet Remah Berdasarkan Negara Tujuan Utama,” Journal of Informatics Management and Information Technology, vol. 2, no. 3, pp. 91–99, 2022.
H. U. Sari, A. P. Windarto, and I. S. Damanik, “Analisis Jaringan Saraf Tiruan dengan Backpropagation pada korelasi Matakuliah Pratikum Terhadap Tugas Akhir,” vol. 9, no. 1, pp. 115–121, 2022.
N. Rahayu and H. Mustafidah, “Perbandingan Ketepatan Pola Data pada Jaringan Backpropagation Berdasarkan Metode Pembobotan Random dan Nguyen Widrow,” Sainteks, vol. 19, no. 1, p. 27, 2022.
P. Parulian et al., “Analysis of Sequential Order Incremental Methods in Predicting the Number of Victims Affected by Disasters,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
A. Wanto et al., “Forecasting the Export and Import Volume of Crude Oil, Oil Products and Gas Using ANN,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
E. Hartato, D. Sitorus, and A. Wanto, “Analisis Jaringan Saraf Tiruan Untuk Prediksi Luas Panen Biofarmaka di Indonesia,” Jurnal semanTIK, vol. 4, no. 1, pp. 49–56, 2018.
T. Afriliansyah et al., “Implementation of Bayesian Regulation Algorithm for Estimation of Production Index Level Micro and Small Industry,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
B. W. N. Tantyo and D. Swanjaya, “Perbandingan antara Metode Holt-Winters dan Backpropagation pada Model Peramalan Penjualan,” Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)), vol. 5, no. 3, pp. 174–181, 2021.
A. Wanto et al., “Epoch Analysis and Accuracy 3 ANN Algorithm using Consumer Price Index Data in Indonesia,” in Proceedings of the 3rd International Conference of Computer, Environment, Agriculture, Social Science, Health Science, Engineering and Technology (ICEST), 2021, no. 1, pp. 35–41.
N. L. W. S. R. Ginantra et al., “Performance One-step secant Training Method for Forecasting Cases,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1933, no. 1, pp. 1–8, 2021.
A. Wanto and A. P. Windarto, “Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” Jurnal & Penelitian Teknik Informatika Sinkron, vol. 2, no. 2, pp. 37–44, 2017.
B. K. Sihotang and A. Wanto, “Analisis Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Jumlah Tamu Pada Hotel Non Bintang,” Jurnal Teknologi Informasi Techno, vol. 17, no. 4, pp. 333–346, 2018.
J. Wahyuni, Y. W. Paranthy, and A. Wanto, “Analisis Jaringan Saraf Dalam Estimasi Tingkat Pengangguran Terbuka Penduduk Sumatera Utara,” Jurnal Infomedia, vol. 3, no. 1, pp. 18–24, 2018.
G. W. Bhawika et al., “Implementation of ANN for Predicting the Percentage of Illiteracy in Indonesia by Age Group,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
A. Wanto et al., “Analysis of the Backpropagation Algorithm in Viewing Import Value Development Levels Based on Main Country of Origin,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
E. Siregar, H. Mawengkang, E. B. Nababan, and A. Wanto, “Analysis of Backpropagation Method with Sigmoid Bipolar and Linear Function in Prediction of Population Growth,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
M. K. Z. Sormin, P. Sihombing, A. Amalia, A. Wanto, D. Hartama, and D. M. Chan, “Predictions of World Population Life Expectancy Using Cyclical Order Weight / Bias,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
A. Wanto et al., “Analysis of the Accuracy Batch Training Method in Viewing Indonesian Fisheries Cultivation Company Development,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
Y. Andriani, H. Silitonga, and A. Wanto, “Analisis Jaringan Syaraf Tiruan untuk prediksi volume ekspor dan impor migas di Indonesia,” Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi, vol. 4, no. 1, pp. 30–40, 2018.
W. Saputra, J. T. Hardinata, and A. Wanto, “Implementation of Resilient Methods to Predict Open Unemployment in Indonesia According to Higher Education Completed,” JITE (Journal of Informatics and Telecommunication Engineering), vol. 3, no. 1, pp. 163–174, 2019.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 Jurnal ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
