Prediksi Waktu Panen Tebu Menggunakan Gabungan Metode Backpropagation Dan Algoritma Genetika
| Main Author: | Suryaningrum, Dwi Ari. |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/864/1/Dwi%20Ari%20Suryaningrum.pdf http://repository.ub.ac.id/864/ |
Daftar Isi:
- Sebelum tebu digiling oleh pabrik, dilakukan analisis kemasakan tebu terlebih dulu. Tebu yang baik untuk digiling adalah tebu yang sudah dikatakan matang dimana dapat dilihat dari beberapa faktor seperti luas kebun, umur, diameter batang, rata – rata ruas per batang dan rata – rata panjang per batang. Faktor – faktor tersebut digunakan sebagai atribut dalam penelitian yang dilakukan. Analisis kemasakan tebu dilakukan beberapa kali untuk menentukan bahwa tebu tersebut sudah matang atau belum. Untuk mempermudah proses tersebut maka dilakukan penelitian mengenai prediksi waktu panen tebu. Dengan banyaknya data yang digunakan dan proses yang dilakukan berulang kali, maka akan sulit diolah secara manual dan membutuhkan waktu yang cukup lama. Selain itu tidak menutup kemungkinan peluang terjadi kesalahan semakin besar. Penelitian ini menggunakan gabungan algoritma genetika dan backpropagation dalam proses prediksi waktu panen. Algoritma genetika digunakan untuk mengoptimalkan hasil prediksi dengan pemilihan bobot dan bias yang merupakan solusi terbaik. Sedangkan metode backpropagation digunakan untuk menghitung nilai Mean Square Error (MSE) yang akan digunakan dalam perhitungan nilai fitness dan juga pada proses prediksi data uji. Pada penelitian ini akan dilakukan lima macam pengujian yaitu banyaknya generasi, ukuran populasi, pengujian kombinasi nilai crossover rate dan mutation rate, pengujian learning rate dan pengujian nilai Average Forecasting Error Rate (AFER). Hasil yang didapat dari penelitian ini adalah prediksi waktu panen dan AFER. Hasil pengujian terbaik yaitu dengan hasil AFER sebesar 0,0205%.