PREDIKSI SERANGAN HAMA PADA TANAMAN PADI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
ABSTRAK: Pemanasan global
telah mengakibatkan perubahan iklim yang ekstrim, diantaranya berdampak pada
kenaikan suhu, perubahan curah hujan dan kelembaban udara. Sektor pertanian
rentan terhadap dampak perubahan iklim karena mampu menstimulasi pertumbuhan
dan perkembangan serangan Organisme Pengganggu Tanaman (OPT). Hama wereng dan
hama tikus merupakan salah satu OPT pada tanaman padi. Prediksi serangan hama
dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan memantau kemunculan serangan hama
sehingga luas serangan hama dapat diantisipasi dan dapat dilakukan pencegahan.
Metode yang dibutuhkan untuk melakukan prediksi adalah metode yang kompleks dan
dapat mempelajari ketidakpastian dalam setiap periode yang dapat diakomodasi
dengan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Salah satu algoritma JST yaitu
backpropagation, yang dapat diaplikasikan dengan baik dalam peramalan karena
memiliki nilai akurasi yang tinggi. Data histori klimatologi per bulan
digunakan sebagai masukan dengan luas serangan hama pada satu bulan ke depan
sebagai keluaran. Arsitektur backpropagation menggunakan tiga masukan, satu
layar tersembunyi dengan jumlah neuron yang dapat diubah-ubah dan satu unit
keluaran. Percobaan dilakukan dengan menggunakan alfa (laju pemahaman) dari 0.3
sampai 0.7 dengan peningkatan 0.1, nilai momentum 0.8, jumlah neuron
tersembunyi 10 sampai 100 dengan peningkatan 10, maksimum epoch 100000, dan
minimum error 0.000001. Hasil percobaan pelatihan pada hama wereng diperoleh
arsitektur jaringan terbaik adalah alfa 0.7, jumlah neuron tersembunyi 20
dengan MSE sebesar 0.0000000027 dan pada proses pengujian diperoleh nilai MSE
sebesar 0.0000005542. Percobaan pelatihan pada hama tikus diperoleh arsitektur
jaringan terbaik adalah alfa 0.4, jumlah neuron tersembunyi 40 dengan MSE
sebesar 0.0000009995 dan pada proses pengujian diperoleh nilai MSE sebesar
0.0830858393.
Kata kunci: Perubahan iklim,
organisme pengganggu tanaman, klimatologi, jaringan syaraf tiruan,
backpropagation
Penulis: Teguh Budi Wibowo
Kode Jurnal: jptinformatikadd160432
