PENERAPAN ALGORITMA BACKPROPAGATION DALAM MEMPREDIKSI HASIL PRODUKSI STOK BENIH KELAPA SAWIT

Kelapa sawit merupakan komoditas ekspor perkebunan terbesar di Indonesia dikarenakan wilayah Indonesia memiliki struktur tanah yang cocok untuk tanaman kelapa sawit. Seperti halnya hasil produksi stok benih kelapa sawit tentunya tidak selalu mengalami peningkatan, dan pasti adanya hasil produksi stok benih kelapa sawit akan menurun. Oleh sebab itu diperlukan algoritma untuk memprediksinya sehingga perusahaan dapat mengetahui perkembangan hasil produksi stok benih kelapa sawit dimasa yang akan datang dengan menggunakan algoritma Backpropagation. Algoritma Backpropagation digunakan untuk memprediksi hasil produksi stok benih kelapa sawit dengan data yang digunakan dari pusat penelitian kelapa sawit pada tahun 2019-2022. Algoritma Backpropagation merupakan algoritma yang berfungsi untuk memperkecil tingkat error dengan menyesuaikan bobot berdasarkan output dan target yang diinginkan, serta proses pengujian algoritma Backpropagation dengan menggunakan matlab. Berdasarkan hasil pengujian dari 5 model arsitektur yang digunakan diperoleh 1 model arsitektur terbaik yaitu 2-14-1 dengan mengggunkan metode Backpropagation menghasilkan nilai MSE sebesar 0.0551030 dengan waktu pelatihan 08:00 detik dengan akurasi pengujian 75% . Dari hasil penelitian yang diperoleh diharapkan dapat menjadi masukan, saran, dan upaya khususnya kepada pihak perusahaan PPKS Unit Marihat dalam meningkatkan stok benih produksi kelapa sawit di setiap periode sehingga dapat meningkatkan laba perusahaan yang lebih optimal.
Kata Kunci : Backpropagation, Prediksi, Algoritma, Stok Benih Sawit