Implementasi neural network backpropagation untuk memprediksi harga kelapa sawit

ABSTRAK:

Permasalahan terhadap harga jual kelapa sawit yang tidak stabil mengakibatkan sebagian pihak tidak mampu mengetahui harga jual kelapa sawit di masa depan, salah satu pihak yang sangat dirugikan ketika harga kelapa sawit anjlok adalah petani sawit yang menggunakan dana pribadi. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi naik turunnya harga kelapa sawit. Naik turunnya harga kelapa sawit akan mempengaruhi perekonomian petani sawit karena tidak sesuainya pendapatan mereka dengan biaya produksi kelapa sawit. Maka perlu dilakukan perhitungan prediksi harga kelapa sawit guna mengurangi nilai kerugian petani kelapa sawit. Data yang digunakan merupakan data harga kelapa sawit yang bersumber dari kaggle mulai bulan Oktober tahun 1990 hingga bulan September 2020. Dalam penelitian ini yang digunakan adalah variable harga untuk menentukan harga sawit pada bulan berikutnya menggunakan sistem time series dengan metode Neural Network Backpropagation. data yang diinputkan berupa harga kelapa sawit dan output yang dihasilkan berupa prediksi harga kelapa sawit. Prediksi harga kelapa sawit menggunakan metode neural network backpropagation mengasilkan MSE terbaik atau paling kecil sebesar 0.044476876660058555 yang dihasilkan oleh model A, lalu MAPE terbaik atau terkecil dihasilkan oleh model A dengan niali sebesar 3.563825445402612, dan nilai akurasi terbaik dihasilkan oleh percobaan menggunakan model A dengan nilai sebesar 96.4361745545974. Model A menggunakan epoch sebanyak 1000 dalam melakukan percobaannya, Model B menggunakan epoch 5000, dan Model C menggunakan epoch 10000.

ABSTRACT:

The problem with the unstable selling price of palm oil has resulted in some partiesnot being able to know the selling price of palm oil in the future. There are several factorsthat influence the rise and fall of palm oil prices. Rising and falling prices of palm oil willaffect the economy of oil palm farmers because their income does not match the cost ofproducing palm oil. So it is necessary to calculate the prediction of the price of palm oil inorder to reduce the value of losses for oil palm farmers. The data used is palm oil price datasourced from kaggle from October 1990 to September 2020. In this study the price variableis used to determine the price of palm oil in the following month using a time series systemwith the Neural Network Backpropagation method. the input data is in the form of palm oilprices and the resulting output is in the form of palm oil price predictions. Predict the priceof palm oil using the method neural network backpropagation produces the best or lowestMSE of 0.044476876660058555 which is produced by model A, then the best or smallestMAPE is produced by model A with a value of 3.563825445402612, and the best accuracyvalue is produced by experiments using model A with a value of 96.4361745545974.Model A uses 1000 epochs in conducting the experiment, Model B uses 5000 epochs, andModel C uses 10000 epochs

مستخلص البحث:

أدت مشكلة عدم استقرار سعر بيع زيت النخيل إىل عدم متكن بعضاألطراف من معرفة سعر بيع زيت النخيل يف املستقبل،كثريا ً عندما اخنفض سعر زيت النخيل أصحاب احليازات الصغرية الذين استخدموا األموال اخلاصة. هناك عدة من األطراف اليت عانتعوامل تؤثر على ارتفاع واخنفاض أسعار زيت النخيل، سيؤثر ارتفاع واخنفاض أسعار زيت النخيل علىاقتصاد مزارعي زيت النخيلألن دخلهم ال يتناسب مع تكلفة إنتاج زيت النخيل.لذلك من الضروري حساب التنبؤ بسعر زيت النخيل لتقليل قيمة اخلسائرملزارعي زيت النخيل. البياانت املستخدمة هي بياانت أسعار زيت النخيل اليت مت احلصول عن كغلى من شهر أكتوبر١٩٩٠م إىلشهرسبتمرب٢٠٢٠م. يف هذه الدراسة ، مت استخدام متغري السعر لتحديد سعر زيت النخيل يف الشهر التايل ابستخدام نظامالسالسل الزمنية مع طريقة الشبكة العصبيةانتثار عكسي. تكون بياانت املدخالت يف شكل أسعار زيت النخيل ويكون الناتج الناتجيف شكل تنبؤات أبسعار زيت النخيل.التنبؤ عن توقع أسعار زيت النخيل ابستخدام طريقة االنتشار العكسي للشبكة العصبية أفضلأو أصغرMSEوهو٠.٠٤٤٤٧٦٨٧٦٦٦٠٠٥٨٥٥٥مت إنتاجه بواسطة النموذجA، مث يتم إنتاج أفضل أو أصغرMAPEبواسطة النموذجAبقيمة٣.٥٦٣٨٢٥٤٤٥٤٠٢٦١٢، ويتم إنتاج أفضل قيمة دقة من خاللالتجارب ابستخدام النموذجAبقيمة٩٦.٤٣٦١٧٤٥٥٤٥٩٧٤. يستخدم النموذجA١٠٠٠عصر يف إجراء التجربة، يستخدم الطرازBالعصر٥٠٠٠،ويستخدم الطرازCالعصر١٠٠٠٠.