ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK MENENTUKAN MODEL ARSITEKTUR TERBAIK PADA PRODUKSI JAHE BERDASARKAN PROVINSI DI INDONESIA

Tanaman jahe merupakan salah satu tanaman biofarmaka yang sangat banyak
kegunaannya dikehidupan sehari-hari kita. Pada di beberapa daerah tanaman jahe
merupakan tanaman yang menjadi komuditas utama. Berdasarkan dari data yang
telah didapatkan setiap tahunnya produksi jahe tidak selalu naik atau turun. Apabila
ketika produksi jahe di Indonesia mengalami penurunan setiap tahun maka tidak
menutup kemungkinan Indonesia harus melakukan inpor jahe dari negara luar.
Tujuan dari penelitian yang dilakukan ini ialah untuk menentukan arsitektur terbaik
pada produksi tanaman jahe berdasarkan provinsi menggunakan metode Machine
Learning. Dalam penelitian ini data yang digunakan ialah data sekunder, yang
dimana sumber dataset yang digunakan berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS)
dengan topik Produksi Tanaman Biofarmaka (Obat) dari tahun 2016 hingga 2022.
Adapun metode yang akan ditentukan arsitektur terbaiknya pada produksi tanaman
jahe yakni jaringan saraf tiruan Machine Learning dengan algoritma Polak-Ribiere.
Diharapkan dari hasil penelitian ini nantinya dapat memperoleh arsitektur terbaik
yang akan digunakan untuk melakukan prediksi produksi tanaman jahe di Indonesia,
sehingga kita dapat mengetahui kestabilan produksi jahe berdasarkan analisa
prediksi yang akan dilakukan menggunakan arsitektur yang didapatkan.

Kata Kunci : Jahe, Jaringan saraf tiruan, Polak Ribiere, machine learning