IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK PREDIKSI HARGA CRUDE PALM OIL(CPO)(STUDI KASUS: DINAS PERKEBUNAN PROVINSI RIAU)

Crude Palm Oil(CPO) adalah produk dari hasil olahan kelapa sawit. Harga CPO cendrung tidak tetap sehingga perlu dilakukanya prediksi harga CPO untuk membantu stake holder dalam menentukan kebijakan industri sawit. Penelitian ini menerapkan metode backpropagation untuk memprediksi harga CPO dengan 5 variabel yaitu jumlah produksi CPO, jumlah ekspor CPO, jumlah konsumsi CPO, harga CIF Rotterdam, dan harga minyak mentah dunia. Metode ini menggunakan 3 pola pembagian data latih dan data uji yakni 70%:30%, 80%:20%, serta 90%:10%dari 72 data. Rentange poch dari 1000 hingga 5000, rentang α dari 0.1 hingga 0.9 dan neuron hidden 6 hingga 8. Hasil dari pengujian menunjukkan rata-rata akurasi prediksi tertinggi sebesar 97.80% pada pola pembagian data 90%:10%, neuron hidden7, α sebesar 0.9dan jumlah epoch5000 serta pengujian Mean Square Error(MSE) yaitu 0.0002. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa backpropagation adalah metode yang dapat diterapkan untuk prediksi harga CPO. Kata kunci: Backpropagation, Crude Palm Oil, Jaringan Syaraf Tiruan, Mean Square Error, Prediksi

Comparison Random Forest Regression and Linear Regression For Forecasting BBCA Stock Price

Stock trading is a popular financial instrument worldwide. In Indonesia, the stock market is known as the Indonesia Stock Exchange (BEI), and one actively traded stock is PT Bank Central Asia (BBCA). However, predicting stock price movements is challenging due to various influencing factors. Investors use fundamental and technical analyses for decision-making, but results often vary. Machine learning, particularly random forest regression and linear regression algorithms, can be used for stock price forecasting. In this paper, we compares these two machine learning methods to forecast BBCA stock prices, aiming to provide more accurate and effective solutions for investor's investment and trading decisions. The evaluation results of cross-validation mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE), mean absolute error (MAE), and mean absolute percentage error (MAPE) for linear regression were 0.12848, 0.35807, 0.29570, and 0.0036%, respectively, while for random forest regression were 27473.76, 158.04, 142.70, and 1.7153%. These findings indicate that linear regression outperforms in forecasting performance

PERBANDINGAN IMPUTASI DAN PARAMETER SUPPORT VECTOR REGRESSION UNTUK PERAMALAN CUACA

Curah hujan adalah informasi penting di bidang transportasi, pertanian, industri dll. Dengan mengetahui informasi curah hujan, tindakan dapat diambil secara tepat di beberapa bidang tersebut. sehingga tidak ada kerugian karena kesalahan dalam informasi curah hujan. Makalah ini bertujuan untuk menemukan metode yang sesuai dalam peramalan curah hujan yang terkait dengan metode pemrosesan data imputasi dan nilai parameter dalam Support Vector Regression (SVR). Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode preprocessing data imputasi terbaik diperoleh untuk digunakan ke dalam SVR berdasarkan nilai Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Error (MAE). Berdasarkan hasil MSE, k-nearest neighbor adalah metode terbaik yang digunakan untuk preprocessing data imputasi. Data preprocessing menghasilkan eksperimen pada SVR Polinomial dengan parameter C 1000, toleransi 0,001, epsilon 0,01 dan iterasi tak terbatas. Di sisi lain, hasil MAE menunjukkan bahwa Artificial Neural Network (ANN) adalah metode terbaik dalam imputasi data preprocessing. ANN dengan radial basis function kernel, gamma 0,001, C 1000, toleransi 0,001 dan iterasi tanpa batas. JST diuji pada RBF SVR dengan gamma 0,001, C 1000, toleransi 0,001 dan iterasi tak terbatas

Gerakan Pelestarian Lingkungan Digital Memanfaatkan Blog Dengan Platform Wix Pada Siswa Madrasah Aliyah Al Azhar Asy Syarif Indonesia

Pelestarian lingkungan merupakan tantangan global yang menjadi tanggung jawab bersama. Madrasah Aliyah Al Azhar Asy Syarif Indonesia  adalah sekolah yang mendapatkan penyuluhan peduli lingkungan dalam penumbuhan karakter siswa. Namun siswa hanya sebagai penerima informasi belum adanya tindak lanjut dalam menyebarkan informasi terhadap pelestarian lingkungan. Diikuti oleh dampak dari pembelajaran secara online pada saat Covid 19. Menimbulkan permasalahan yang mengakibatkan rendahnya kemampuan peserta didik dalam belajar terutama dalam kemampuan menulis. Saat ini perkembangan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) terus berkembang. Terutama dalam mendukung budaya literasi menulis pada bidang pendidikan. Literasi digital menjadi sarana mengekspresikan ide dan pikiran dengan memanfaatkan internet sebagai akses dalam menyebarluaskan informasi secara luas, salah satunya media yaitu blog.  Blog merupakan salah satu layanan aplikasi dengan ruang untuk kegiatan menulis, mengajak dan memotivasi publik untuk berbagi pemikiran dan ide-ide dengan orang lain di seluruh dunia, serta memberikan kesempatan salah satunya dalam mempromosikan tindakan pelestarian lingkungan. Salah satu platform interaktif dalam pembuatan blog yaitu wix.com. Oleh karena itu dilakukan penyuluhan dan pelatihan dalam menulis blog pada platform wix dengan tema pelestarian lingkungan. Kegiatan ini menghasilkan luaran yaitu jumlah blog tema pelestarian lingkungan yang berhasil dibuat oleh 25 siswa dari 30 siswa. Kemudian tingkat kepuasan peserta dalam pelatihan blog yaitu 91%.Kata kunci: Blog, Pelestarian Lingkungan, Wix