S KOM 0902256 Abstract
IMPLEMENTASI ALGORITMA PROPAGASI BALIK
DALAM EVALUASI PRODUKSI PADI TAHUNAN
PROVINSI JAWA BARAT
ABSTRAK
Evaluasi produksi padi merupakan salah satu pekerjaan yang cukup sulit
diselesaikan karena terkait dengan model kausal, dimana variabel yang akan
dievaluasi (variabel dependen) terkait dengan variabel lain (variabel independen)
dalam model. Beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan
masalah yang berhubungan dengan metode kausal ini adalah metode regresi dan
metode jaringan saraf tiruan khususnya algoritma propagasi balik. Pada
penelitian ini, metode jaringan saraf tiruan algoritma propagasi balik digunakan
untuk mengevaluasi produksi padi di Jawa Barat, dalam metode tersebut
diperlukan sebuah jaringan yang optimal untuk untuk memberikan hasil evaluasi
dengan akurasi yang tinggi. Jaringan dikatakan optimal jika proses training dan
testing menghasilkan nilai galat yang kecil dan nilai akurasi yang tinggi. Satuan
galat yang digunakan pada penelitian ini adalah mean square error (MSE). Pada
penelitian ini juga berhasil dibuat sebuah aplikasi untuk membuktikan hasil
evaluasi dan keabsahan penelitian. Dari serangkaian pengujian pada kasus
evaluasi produksi padi Provinsi Jawa Barat didapatkan beberapa hasil yang
mencapai akurasi yang diharapkan. Adapun hasil rata-rata akurasi terbaik dari
eksperimen yang dilakukan adalah sebesar 83.3 % dengan 6 lapisan masukan, 19
lapisan tersembunyi, 1 lapisan keluaran, dan nilai learning rate-nya 0.1.
Kata Kunci : Evaluasi, produksi padi, propagasi balik.
Hendri Lubis, 2015
IMPLEMENTASI ALGORITMA PROPAGASI BALIK DALAM EVALUASI PRODUKSI PADI TAHUNAN
PROVINSI JAWA BARAT
Universitas Pendidikan Indonesia | \.upi.edu perpustakaan.upi.edu
IMPLEMENTATION BACKPROPAGATION ALGORITHM
IN EVALUATION OF YEARLY RICE PRODUCTION
IN WEST JAVA PROVINCE
ABSTRACT
Evaluation of rice production is one of a job that is quite difficult to solve because
it is associated with the causal model, where the variable that will be evaluated
(the dependent variable) associated with other variables (independent variables)
in the model. Several methods can be used to solve the problems associated with
causal method is a regression method and neural network method specifically
backpropagation algorithm. In this research, the backpropagation algorithm is
used to evaluate rice production in West Java, to provide the high accuracy result
this menthod required an optimal network. The network is said to be optimal if
training and testing process produces a small error value and high accuracy
value. Unit error used in this research is the mean square error (MSE). In this
research also successfully made an application to prove the validity of the results
of the evaluation and research. From a series of tests in the case of evaluation of
rice production in West Java province obtained some results achieve the expected
accuracy. The average yield best accuracy from the eksperiment used are 83.3%
with 6 input layer, 1 output layer, 19 hidden layer, and 0.1 learning rate.
Keywords : Evaluation, rice production, backpropagation.
Hendri Lubis, 2015
IMPLEMENTASI ALGORITMA PROPAGASI BALIK DALAM EVALUASI PRODUKSI PADI TAHUNAN
PROVINSI JAWA BARAT
Universitas Pendidikan Indonesia | \.upi.edu perpustakaan.upi.edu
DALAM EVALUASI PRODUKSI PADI TAHUNAN
PROVINSI JAWA BARAT
ABSTRAK
Evaluasi produksi padi merupakan salah satu pekerjaan yang cukup sulit
diselesaikan karena terkait dengan model kausal, dimana variabel yang akan
dievaluasi (variabel dependen) terkait dengan variabel lain (variabel independen)
dalam model. Beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan
masalah yang berhubungan dengan metode kausal ini adalah metode regresi dan
metode jaringan saraf tiruan khususnya algoritma propagasi balik. Pada
penelitian ini, metode jaringan saraf tiruan algoritma propagasi balik digunakan
untuk mengevaluasi produksi padi di Jawa Barat, dalam metode tersebut
diperlukan sebuah jaringan yang optimal untuk untuk memberikan hasil evaluasi
dengan akurasi yang tinggi. Jaringan dikatakan optimal jika proses training dan
testing menghasilkan nilai galat yang kecil dan nilai akurasi yang tinggi. Satuan
galat yang digunakan pada penelitian ini adalah mean square error (MSE). Pada
penelitian ini juga berhasil dibuat sebuah aplikasi untuk membuktikan hasil
evaluasi dan keabsahan penelitian. Dari serangkaian pengujian pada kasus
evaluasi produksi padi Provinsi Jawa Barat didapatkan beberapa hasil yang
mencapai akurasi yang diharapkan. Adapun hasil rata-rata akurasi terbaik dari
eksperimen yang dilakukan adalah sebesar 83.3 % dengan 6 lapisan masukan, 19
lapisan tersembunyi, 1 lapisan keluaran, dan nilai learning rate-nya 0.1.
Kata Kunci : Evaluasi, produksi padi, propagasi balik.
Hendri Lubis, 2015
IMPLEMENTASI ALGORITMA PROPAGASI BALIK DALAM EVALUASI PRODUKSI PADI TAHUNAN
PROVINSI JAWA BARAT
Universitas Pendidikan Indonesia | \.upi.edu perpustakaan.upi.edu
IMPLEMENTATION BACKPROPAGATION ALGORITHM
IN EVALUATION OF YEARLY RICE PRODUCTION
IN WEST JAVA PROVINCE
ABSTRACT
Evaluation of rice production is one of a job that is quite difficult to solve because
it is associated with the causal model, where the variable that will be evaluated
(the dependent variable) associated with other variables (independent variables)
in the model. Several methods can be used to solve the problems associated with
causal method is a regression method and neural network method specifically
backpropagation algorithm. In this research, the backpropagation algorithm is
used to evaluate rice production in West Java, to provide the high accuracy result
this menthod required an optimal network. The network is said to be optimal if
training and testing process produces a small error value and high accuracy
value. Unit error used in this research is the mean square error (MSE). In this
research also successfully made an application to prove the validity of the results
of the evaluation and research. From a series of tests in the case of evaluation of
rice production in West Java province obtained some results achieve the expected
accuracy. The average yield best accuracy from the eksperiment used are 83.3%
with 6 input layer, 1 output layer, 19 hidden layer, and 0.1 learning rate.
Keywords : Evaluation, rice production, backpropagation.
Hendri Lubis, 2015
IMPLEMENTASI ALGORITMA PROPAGASI BALIK DALAM EVALUASI PRODUKSI PADI TAHUNAN
PROVINSI JAWA BARAT
Universitas Pendidikan Indonesia | \.upi.edu perpustakaan.upi.edu