TA : Prediksi Tingkat Pendapatan Petani dengan Penerapan Sistem Neuro-Fuzzy Struktur Mod_Anfis
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Dinamika
Author
Vendy Renato (STUDENT ID : 01410100250)
Basuki Rahmat (LECTURER ID : 0023076907)
Mochammad Arifin (LECTURER ID : 0717106501)
Basuki Rahmat (LECTURER ID : 0023076907)
Mochammad Arifin (LECTURER ID : 0717106501)
Subject
658 General management
Datestamp
2022-11-29 05:58:37
Abstract :
Tingkat pendapatan petani dan produktivitas pertanian yang tidak menentu bergantung pada hasil panen, sedikit banyak berdampak pada perubahan harga pokok hasil pertanian. Apabila tingkat pendapatan petani dapat diprediksikan sejak dini maka petani setidaknya memiliki gambaran untuk musim tanam berikutnya serta dapat direncanakan berbagai anggaran oleh petani untuk memperoleh hasil panen yang lebih baik. Tujuan dari pembuatan tugas akhir ini adalah membuat suatu perangkat lunak yang dapat memprediksi tingkat pendapatan petani menggunakan Neuro-Fuzzy dengan struktur Mod_ANFIS. Neuro-Fuzzy struktur Mod_ANFIS merupakan modifikasi dari Adaptive neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) standar. Algoritma pembelajaran Mod_ANFIS terdiri dari dua tahap yaitu tahap maju menggunakan mekanisme inferensi fuzzy dengan struktur ANFIS dan menggunakan Least Squares Estimator (LSE), tahap mundur menggunakan metode error backpropagation (EBP) yang telah dimodifikasi. Dari perhitungan sistem neuro-fuzzy, diperoleh selisih jaringan atau error jaringan, terhadap jenis tanaman padi pada tahun 2005 dengan perhitungan RMSE sebesar 143,814 dan MAPE 0,0240%, jagung dengan perhitungan RMSE sebesar 14,051 dan MAPE 0,011%, kedelai dengan perhitungan RMSE sebesar 108,824 dan MAPE 0,0043%, ketela rambat dengan perhitungan RMSE sebesar 2,4194 dan MAPE 2,1601%, kacang tanah dengan perhitungan RMSE sebesar 118,030 dan MAPE 0,0045%.
Tingkat pendapatan petani dan produktivitas pertanian yang tidak menentu bergantung pada hasil panen, sedikit banyak berdampak pada perubahan harga pokok hasil pertanian. Apabila tingkat pendapatan petani dapat diprediksikan sejak dini maka petani setidaknya memiliki gambaran untuk musim tanam berikutnya serta dapat direncanakan berbagai anggaran oleh petani untuk memperoleh hasil panen yang lebih baik. Tujuan dari pembuatan tugas akhir ini adalah membuat suatu perangkat lunak yang dapat memprediksi tingkat pendapatan petani menggunakan Neuro-Fuzzy dengan struktur Mod_ANFIS. Neuro-Fuzzy struktur Mod_ANFIS merupakan modifikasi dari Adaptive neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) standar. Algoritma pembelajaran Mod_ANFIS terdiri dari dua tahap yaitu tahap maju menggunakan mekanisme inferensi fuzzy dengan struktur ANFIS dan menggunakan Least Squares Estimator (LSE), tahap mundur menggunakan metode error backpropagation (EBP) yang telah dimodifikasi. Dari perhitungan sistem neuro-fuzzy, diperoleh selisih jaringan atau error jaringan, terhadap jenis tanaman padi pada tahun 2005 dengan perhitungan RMSE sebesar 143,814 dan MAPE 0,0240%, jagung dengan perhitungan RMSE sebesar 14,051 dan MAPE 0,011%, kedelai dengan perhitungan RMSE sebesar 108,824 dan MAPE 0,0043%, ketela rambat dengan perhitungan RMSE sebesar 2,4194 dan MAPE 2,1601%, kacang tanah dengan perhitungan RMSE sebesar 118,030 dan MAPE 0,0045%.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
