EVALUASI METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI PRODUKTIVITAS PADI: REVIEW DAN PROSPEK

Authors

  • Andi Hamdianah Politeknik Negeri Ujung Pandang
  • Muh. Irsan S Politeknik Negeri Ujung Pandang
  • Mardawia Mabe Parenreng Politeknik Negeri Ujung Pandang

DOI:

https://doi.org/10.59407/jrsit.v1i3.556

Keywords:

Extreme Learning Machine, Jaringan Syaraf Tiruan, Long Short Term Memory, Padi, Prediksi,

Abstract

Memprediksi hasil produksi padi sangatlah kompleks karena memiliki banyak faktor yang mempengaruhi seperi faktor cuaca, luas lahan dan kondisi tanah pada sebuah lahan persawahan. Sehingga diperlukan metode yang baik dalam menyelesaikan masalah ini. Pada makalah ini, dikaji dan diulas metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) untuk memprediksi hasil produksi padi. Dari literatur yang ada, metode JST dan metode perbaikannya dapat memberikan hasil prediksi yang baik dengan waktu komputasi yang singkat.

Kata kunci: Extreme Learning Machine, Jaringan Syaraf Tiruan, Long Short Term Memory, Padi, Prediksi,

References

Q. Yang, L. Shi, J. Han, Y. Zha, and P. Zhu, “Deep convolutional neural networks for rice grain yield estimation at the ripening stage using UAV-based remotely sensed images,” Field Crops Res, vol. 235, pp. 142–153, Apr. 2019, doi: 10.1016/j.fcr.2019.02.022.

A. Sultana and M. Khanam, “Forecasting Rice Production of Bangladesh Using ARIMA and Artificial Neural Network Models,” Dhaka University Journal of Science, vol. 68, no. 2, pp. 143–147, Oct. 2020, doi: 10.3329/dujs.v68i2.54612.

S. Kumar, M. K. Sanyal, and A. Naskar, “Prediction of Rice Production in India Using Artificial Neural Network with Genetic Algorithm,” in 2020 International Conference on Computer Science, Engineering and Applications (ICCSEA), IEEE, Mar. 2020, pp. 1–5. doi: 10.1109/ICCSEA49143.2020.9132946.

W. R. A. Situmorang and M. Jannah, “Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Memprediksi Hasil Panen Padi Pada Desa Pagar Jati Dengan Metode Backpropagation,” JIKOMSI (Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi), vol. 3, no. 3, pp. 167–175, 2021.

M. A. H. Ashour and R. A. Abbas, “A Comparison of Predictive Models for Rice Imports in Iraq: Artificial Neural Networks vs. Traditional Techniques,” in 2023 3rd International Conference on Electrical, Computer, Communications and Mechatronics Engineering (ICECCME), IEEE, Jul. 2023, pp. 1–5. doi: 10.1109/ICECCME57830.2023.10252366.

C. M. Bishop, “Neural networks and their applications,” Review of Scientific Instruments, vol. 65, no. 6, pp. 1803–1832, Jun. 1994, doi: 10.1063/1.1144830.

S. A. Kalogirou, “Applications of artificial neural networks in energy systems,” Energy Convers Manag, vol. 40, no. 10, pp. 1073–1087, Jul. 1999, doi: 10.1016/S0196-8904(99)00012-6.

H. Putra and N. Ulfa Walmi, “Penerapan Prediksi Produksi Padi Menggunakan Artificial Neural Network Algoritma Backpropagation,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 6, no. 2, pp. 100–107, Sep. 2020, doi: 10.25077/teknosi.v6i2.2020.100-107.

A. Azis, “Peramalan Produksi Padi di Indonesia Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Bilangan Kompleks,” SEBATIK, 2021.

I. A. Supro, “Rice yield prediction and optimization using association rules and neural network methods to enhance agribusiness,” Indian J Sci Technol, vol. 13, no. 13, pp. 1367–1379, Apr. 2020, doi: 10.17485/IJST/v13i13.79.

Y. Guo, H. Xiang, Z. Li, F. Ma, and C. Du, “Prediction of rice yield in east China based on climate and agronomic traits data using artificial neural networks and partial least squares regression,” Agronomy, vol. 11, no. 2, Feb. 2021, doi: 10.3390/agronomy11020282.

R. Maiyuriska, “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi Hasil Panen Gabah Padi,” Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, pp. 28–33, Mar. 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i1.115.

G. Ramadhona, B. Darma Setiawan, and F. A. Bachtiar, “Prediksi Produktivitas Padi Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id

V. Amaratunga, L. Wickramasinghe, A. Perera, J. Jayasinghe, U. Rathnayake, and J. G. Zhou, “Artificial Neural Network to Estimate the Paddy Yield Prediction Using Climatic Data,” Math Probl Eng, vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/8627824.

S. Khairunniza-Bejo, S. Mustaffha, W. Ishak, and W. Ismail, “Application of Artificial Neural Network in Predicting Crop Yield: A Review,” 2014.

A. Hamdianah, W. Firdaus Mahmudy, and E. Widaryanto, “Comparison of Neural Network and Recurrent Neural Network to Predict Rice Production in East Java,” 2020. [Online]. Available: www.jitecs.ub.ac.id

A. Khumaidi, R. Raafi, I. Permana Solihin, and J. Rs Fatmawati, “Pengujian Algoritma Long Short Term Memory untuk Prediksi Kualitas Udara dan Suhu Kota Bandung,” Jurnal Telematika, vol. 15, no. 1, 2020.

A. Shifa Ichwani and H. A. Wibawa, “Prediksi Angka Kejadian Demam Berdarah Dengue (DBD) Berdasarkan Faktor Cuaca Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (Studi Kasus Kecamatan Tembalang),” Jurnal IPTEK, vol. 23, no. 1, 2019, doi: 10.31284/j.iptek.2019.v23i1.

A. Sulthoni Akbar, C. Dewi, and R. C. Wihandika, “Prediksi Cuaca Kota Denpasar menggunakan Algoritma ELM dengan Optimasi Quantum Delta Particle Swarm Optimization,” 2021. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id

Downloads

Published

2024-02-28

How to Cite

Hamdianah, A., Muh. Irsan S, & Mardawia Mabe Parenreng. (2024). EVALUASI METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI PRODUKTIVITAS PADI: REVIEW DAN PROSPEK. Jurnal Rekayasa Sistem Informasi Dan Teknologi, 1(3), 207–212. https://doi.org/10.59407/jrsit.v1i3.556

Issue

Section

Volume 1 Nomor 3 Febuari 2024