Hybrid Jaringan Syaraf Tiruan Metode Extreme Learning Machine(Elm) Dengan Bat Algorithm (Ba) Untuk Meramalkan Penjualan Beras
Daftar Isi:
- Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan penjualan beras dengan menggunakan hybrid Extreme Learning Machine (ELM) dengan Bat Algorithm (BA). ELM adalah salahsatu metode pelatihan di JST dan termasuk metode pelatihan terawasi. Algoritma kelelawaradalah metode pencarian yang berdasarkan perilaku kelelawar. ELM diterapkan untuk menentukan nilai peramalan, sedangkan BA diterapkan untuk menyusun bobot dan bias yang digunakan pada ELM. Dalam melakukan pengolahan data pada proses peramalan dibutuhkan beberapa tahap. Tahap pertama, pengumpulan data untuk mengidentifikasi inputan yang dibutuhkan dalam perhitungan metode ELM dan BA. Tahap kedua, melakukan rancangan ata, data dinormalisasi kemudian dibagi menjadi data pelatihan sebanyak 70% (42 data) dari total 60 data, dan data validasi sebanyak 30% (18 data) dari total data. Tahap ketiga,melakukan peramalan penjualan beras dengan menggunakan hybrid ELM dengan BA. Tahap terakhir, perancangan sistem menggunakan software Java NetBeans IDE 8.2.Berdasarkan hasil implementasi program dengan menggunakan 4 neuron pada inputlayer, 4 neuron pada hidden layer, dan 1 neuron pada output layer, dari hasil implementasi program pada data penjualan beras periode Januari 2013 – Desember 2017 diperoleh nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pada proses ELM dan BA sebesar 0.0922 dan nilai selisih rata-rata sebesar 0.455219%. Dengan perolehan selisih tersebut dapat disimpulkan bahwa peramalan yang dilakukan mampu mendekati nilai sebenarnya.