PENGGUNAAN MODEL JARINGAN SARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURON NETWORK) UNTUK MEMPREDIKSI HASIL TANDAN BUAH SEGAR (TBS) KELAPA SAWIT BERDASAR CURAH HUJAN DAN HASIL TBS SEBELUMNYA

Abstrak

Abstrak. Untuk memprediksi hasil kelapa sawit 2018 di 4 kebun percobaan Pusat Penelitian Kelapa Sawit (Padang Mandarsah, Dalu-dalu, Bukit Sentang, dan Aek Pancur), maka disusun model jaringan saraf tiruan (JST). Data yang digunakan untuk menyusun model ini adalah  hasil dan curah hujan bulanan pada 2013-2017. Keluaran model diperolah dari hubungan non-linear Autoregressive dengan masukkan eksternal (External/Exogenous  input, NARX) yaitu curah hujan bulanan. Proses pemodelan meliputi training model menggunakan data 2013-2015, validasi model menggunakan data 2016, dan pengujian model menggunakan data 2017. Dari hasil pengujian model diperolah arsitektur model JST  n-d-h-o (peubah input,n ; d-tapped delayed , d, node tersembunyi, h; lapisan keluaran, o) yang sesuai untuk kebun Padang Mandarsah , Dalu-dalu, Bukit Sentang, dan Aek Pancur berturut-turut adalah 2-3-4-1, 2-24-5-1, 2-24-10-1, dan 2-3-5-1 dengan hubungan keeratan  (r) antara keluaran model dengan data aktual berturut-turut 0,84; 0,74; 0,84; dan 0,86.