Ashihadina Putri, - (2021) ANALISIS ALGORITMA BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM PERAMALAN JUMLAH BENIH IKAN PADA DINAS PERIKANAN DAN KETAHANAN PANGAN KABUPATEN KUANTAN SINGINGI. Skripsi thesis, Universitas Islam Negri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text Skripsi Upload Repository.pdf Download (2MB) | Preview
	Text (BAB IV) BAB IV Hasil.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Backpropagation adalah salah satu algoritma supervised learning yang digunakan dalam artificial neural networks. Backpropagation akan mencari nilai bobot terbaik agar dapat meminimalkan kesalahan output agar dapat menjadi solusi yang dianggap benar. Kelebihan metode ini adalah mampu memformulasikan pengalaman dan pengetahuan peramal, serta sangat fleksibel dalam perubahan aturan prakiraan.. Balai Benih Ikan (BBI) Teso adalah BBI yang berada dibawah naungan Dinas Perikanan dan Ketahanan Pangan Kuantan Singingi yang memiliki salah satu tugas pokok untuk memproduksi hasil tangkapan ikan dan mendistribusikannya ke suplier (masyarakat kuansing) untuk dipasarkan.. Pada penelitian ini dilakukan analisa dan perbandingan tingkat keberhasilan metode Backpropagation Neural Network dan Regressi Linear sebagai algoritma untuk estimasi produksi ikan pada BBI Teso. Hasil dari perhitungan metode Backpropagation dengan masukan 36 data tahun 2016-2018 disimpulkan tidak layak digunakan terhadap dataset seperti dataset jumlah produksi ikan pada Dinas Perikanan dan Ketahanan Pangan Kabupaten Kuantan Singingi dengan melihat pada hasil error yang dihasilkan melebihi 50% pada proses testing yaitu 53%. Kata Kunci: Backpropagation Neural Network, Estimasi, Produksi ikan

Actions (login required)

View Item