Herdi Ardian, - (2019) PREDIKSI PRODUKSI KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN ELMAN RECURRENT NEURAL NETWORK (Studi Kasus : KUD Sawit Jaya - UUO Bukit Sembilan). Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

	Text Bab 1,2,3,4,6.pdf Download (3MB)
	Text (BAB V) bab 5.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Kelapa sawit merupakan salah satu komoditas ekspor perkebunan terbesar di Indonesia. Oleh karena itu, luas perkebunan kelapa sawit di indonesia setiap tahunnya mengalami peningkatan. Perkebunan kelapa sawit dikelola dalam bentuk perkebunan besar dan perkebunan masyarakat. Perkebunan masyarakat di Desa Bukit Sembilan berada dibawah naungan KUD Sawit Jaya - UUO Bukit Sembilan. Pada lingkup pengelolaan kelapa sawit di KUD Sawit Jaya - UUO Bukit Sembilan setiap tahunnya diadakan rencana kerja operasional (RKO), tujuan dari RKO tersebut ialah menentukan kebutuhan anggaran pada tahun selanjutnya. Sehingga diperlukan prediksi terhadap produksi kelapa sawit. Penelitian ini menggunakan metode Elman Recurrent Neural Network (ERNN) untuk melakukan prediksi produksi kelapa sawit dengan menggunakan data dari januari 2012 sampai september 2019 dengan 12 variabel yaitu data produksi kelapa sawit 12 bulan sebelumnya. Variabel yang digunakan berupa data time series. Pengujian menggunakan epoch yaitu 300, learning rate dari 0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, 0,7, 0,8, dan 0,9 serta toleransi erorr 0,0001 dengan pembagian data latih dan data uji sebesar 90%:10%, 80%:20%, 70%:30%. Berdasarkan hasil pengujian MSE diperoleh MSE terbaik 0,013429 pada pembagian data 70%:30% dengan learning rate 0,8. Berdasarkan hasil penelitian tersebut, dapat disimpulkan bahwa Elman Recurrent Neural Network (ERNN) dapat memberikan kinerja yang cukup baik dalam memprediksi produksi kelapa sawit di KUD Sawit Jaya-(UUO) Bukit Sembilan.

Actions (login required)

View Item