AIN NABILA, - (2021) IMPLEMENTASI MODEL AUTOREGRESIVE MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK MEMPREDIKSI KETERSEDIAAN CRUDE PALM OIL (CPO). Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text lengkap kec bab 4.pdf - Published Version Download (2MB) | Preview
	Text (BAB IV) ba iv.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Crude Palm Oil (CPO) lebih dikenal dengan minyak kelapa sawit merupakan minyak hasil olahan buah kelapa sawit yang berasal dari serabut (mesokarp). Beberapa dekade terakhir terjadinya penurunan produksi CPO yang diakibatkan banyaknya konsumsi CPO sedangkan pemberdayaan terhadap CPO menurun. Penurunan ini disebabkan oleh beberapa faktor diantaranya alam dan iklim. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengatasi permasalahan yang ditimbulkan akibat terjadinya penurunan produksi CPO dengan melakukan prediksi hasil produksi CPO 1 hari berikutnya sebelum hari produksi. Penelitian implementasi model autoregresive dengan algoritma genetika memprediksi ketersediaan crude palm oil (CPO) menggunakan Data ketersediaan harian CPO dari 1 januari 2016 – 31 desember 2017 dengan 7 variabel data time series. Seleksi pada algoritma genetika menggunakan metode roulette wheel dan replacement selection. Hasil pengujian mendapatkan nilai MAPE yang baik sebesar 18.54903%, dan Akurasi sebesar 81.45097% dengan 90:10 untuk pembagian data, 200 populasi, 400 iterasi, nilai random mutation (Mr) 0.8, dan random crossover sebesar 0.5. Penggunaan kombinasi Cr dan Mr yang tidak terlalu mempengaruhi hasil untuk mendapatkan nilai akurasi. Dapat disimpulkan bahwa dengan implementasi model autoregressive menggunakan algoritma genetika yang dihasilkan dapat diimplementasikan untuk melakukan prediksi ketersediaan crude palm oil. Kata kunci: Autoregresive algoritma genetika, Crude Palm Oil, Prediksi, PTPN V

Actions (login required)

View Item