Mosabeth, Cusen (2018) Prediksi Harga Pasar Daging Sapi Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Daging sapi merupakan salah satu kebutuhan pokok yang keberadaannya sangat meningkat di Indonesia. Kebutuhan mengkonsumsi daging sapi sangat tajam sebanding dengan peningkatan jumlah penduduk dan kesadaran masyarakat pentingnya mengkonsumsi makanan bergizi sangat tinggi. Pada dasarnya kebutuhan protein hewani tidak dapat digantikan dengan protein lainnya. Memperkirakan permintaan konsumen dimasa datang dengan membuat perancanaan produksi suatu tantangan bagi suatu industri. Hal ini membuat prediksi memiliki peranan penting. Perancangan yang efektif dan efesien harus didukung oleh sistem prediksi yang akurat. ELM Merupakan jaringan saraf tiruan yang terdiri feed-forward dengan satu atau hidden layer-forwad neural. Oleh karena itu, pada penelitian ini penulis menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM). Hasil uji coba dalam penelitian menujukkan bahwa metode ELM memiliki error yang baik diukur dengan tingkat kesalahan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0,344% dengan menggunakan perbandingan jumlah data training 90% : 10%, rentang input weight antara -1 dan 1, jumlah neuron pada hidden layer 7, lalu menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner, dan menggunakan jumlah fitur 3. Hasil tersebut membuktikan dengan menggunakan metode Extreme Learning Machine dapat memprediksi harga daging sapi dengan akurat dan tepat serta mendapatkan harga daging sapi dimasa yang akan datang.
English Abstract
Beef is one of the basic needs whose existence is greatly increased in Indonesia. The need to consume beef is very sharp in proportion to the increase in population and the awareness of the importance of consuming very high nutritious foods. Basically the need for animal protein cannot be replaced with other proteins. Estimating future consumer demand by making production plans a challenge for an industry. This makes predictions play an important role. Effective and efficient design must be supported by an accurate prediction system. ELM Is an artificial neural network consisting of feed-forward with one or hidden layer-forwad neural. Therefore, in this study the author uses the Extreme Learning Machine (ELM) method. The experimental results showed that the ELM method had a good error measured by the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) error rate of 0.344% using the ratio of the training data 90%: 10%, the input weight range between -1 and 1, the number of neurons in the hidden layer 7, then use the binary sigmoid activation function, and use the number of features 3. The results are proved by using the method of Extreme Learning Machine can predict the price of beef with accurate and precise and get the price of beef in the future.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2018/542/051808433 |
| Uncontrolled Keywords: | Daging Sapi, Prediksi, Extreme Learning Machine. Beef, Prediction, Extreme Learning Machine. |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 006 Special computer methods > 006.3 Artificial intelligence > 006.31 Machine learning |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 31 Jan 2019 01:57 |
| Last Modified: | 21 Oct 2021 04:03 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/162092 |
Preview |
Text
Cusen Mosabeth.pdf Download (5MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |