ANALISIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI BATUBARA DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION

Batubara merupakan salah satu bahan bakar fosil dan menjadi sumber energi di dunia. Produksi batubara Indonesia dimanfaatkan oleh Perusahaan Listrik Negara sebagai bahan pembangkit listrik. Adanya Peningkatan pemakaian batubara yang digunakan untuk kepentingan dalam negeri dan mengurangi ekspor yang nantinya akan dijadikan total energi Indonesia sehingga produksi dari batubara harus lebih ditingkatkan. Karena pentingnya batubara terhadap pengelolaan sumber energi, maka diperlukan analisis untuk memprediksi hasil produksi untuk mengetahui seberapa besar perkembangan tingkat produktivitas batubara di waktu yang akan datang. Nantinya akan berguna sebagai tolak ukur dalam mengantisipasi jika terjadi penurunan agar dapat memaksimalkan pengelolaan batubara serta menyiapkan suatu tindakan pencegahan agar hal tersebut tidak terjadi. Data yang akan diprediksi adalah data jumlah produksi batubara di Indonesia yang bersumber dari website BPS tahun 2011-2021. Algoritma yang digunakan untuk melakukan prediksi adalah jaringan saraf tiruan backpropagation. Ada lima model arsitektur yang digunakan dalam prediksi ini yaitu, 5-5-1 memiliki tingkat akurasi 58%, 5-10-1 memiliki tingkat akurasi 66%, 5-15-1 memiliki tingkat akurasi 66%, 5-16-1 memiliki tingkat akurasi 75%, 5-25-1 memiliki tingkat akurasi 58%. Arsitektur terbaik dari kelima model tersebut adalah 5-16-1 dengan tingkat akurasi mencapai 75% dan MSE sebesar 0,00512464. Sehingga model arsitektur ini cukup baik untuk memprediksi jumlah produksi batubara di indonesia.

Kata Kunci : Batubara, Backpropagation, Prediksi