Jaringan Syaraf Tiruan Prediksi Harga Pasar Teh Menggunakan Metode Backpropagation

Sari, Dinda Mayang (2023) Jaringan Syaraf Tiruan Prediksi Harga Pasar Teh Menggunakan Metode Backpropagation. Diploma thesis, UIN Sumatera Utara.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB_1.pdf Download (487kB)
	Text BAB_2.pdf Download (1MB)
	Text BAB_3.pdf Download (339kB)
	Text BAB_4.pdf Download (800kB)
	Text BAB_5.pdf Download (13kB)
	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (796kB)

Abstract

Teh merupakan minuman yang dibuat dari daun camellia sinensis yang berasal dari Asia Timur. Teh memiliki citarasa dan kandungan nutrisi yang berbeda serta memiliki banyak manfaat kesehataan, seperti menurunkan resiko penyakit jantung, kenker, diabetes, serta meningkatkan kinerja mental dan fisik. Teh juga memainkan peran penting dalam perekonomian nasional yang meliputi kontribusi dalam pendapatan nasional, penyediaan lapangan kerja, penerimaan ekspor serta penerimaan pajak. Produksi Teh sendiri memiliki berbagai jenis produk dengan harga yang berbeda. Harga pasar teh sendiri tidak stabil karena ditentukan dari tingkat peminatan pembeli dan cenderung mulai menurun yang merugikan perusahaan, sehingga perlu adanya solusi untuk mengatasi masalah ini. Jaringa Saraf Tiruan akan diterapkan untuk memprediksi harga pasar teh berdasarkan data histori harga pertahun dari tahun 2018-2022. Dari hasil penelitian dengan percobaan training data didapatkan bahwa arsitektur yang terbaik adalah 16-5-16 dengan akurasi 99%, MSE training sebesar 1.1187. Diperoleh kesimpulan bahwa metode Backprogation dapat di implementasikan dalam prediksi harga pasar teh. Dengan dilakukannya penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan kepada PTPN IV Unit Teh dalam mengoptimalkan keuntungan dan meminimalisir kerugian hasil penjualan Teh di masa yang akan mendatang.

Jenis Item:	Skripsi (Diploma)
Subjects:	000 Generalities > 005 Computer programming, programs, data
Divisions:	Fakultas Sains dan Teknologi > Ilmu Komputer > Skripsi
Pengguna yang mendeposit:	Mrs Siti Masitah
Date Deposited:	24 Jan 2025 04:36
Last Modified:	24 Jan 2025 04:36
URI:	http://repository.uinsu.ac.id/id/eprint/23998

Actions (login required)

View Item