Predictive Analysis of Rice Pest Distribution in Bali Province Using Backpropagation Neural Network
I Kadek Agus Dwipayana(1), putu sugiartawan(2*)
(1) Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia
(2) Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia
(*) Corresponding Author
Abstract
Keywords
Full Text:
PDFReferences
M. Sarumaha and M. Pracaya, “Identifikasi serangga hama pada tanaman padi di desa bawolowalani,” J. Educ. Dev., vol. 8, no. 3, pp. 86–91, 2020. [2] M. Syamsiah and A. F. Dikri, “PENGGUNAAN BEBERAPA PERANGKAP UNTUK MENGENDALIKAN HAMA PENGGEREK BATANG PADI PANDANWANGI (Oryza sativa var. aromatic) PADA FASE GENERATIF,” Pro-STek, vol. 1, no. 1, p. 51, 2020, doi: 10.35194/prs.v1i1.821. [3] P. Ongsulee, “Artificial intelligence, machine learning and deep learning,” Int. Conf. ICT Knowl. Eng., pp. 1–6, Jan. 2018, doi: 10.1109/ICTKE.2017.8259629. [4] S. A. Salloum, M. Alshurideh, A. Elnagar, and K. Shaalan, “Mining in Educational Data: Review and Future Directions,” Adv. Intell. Syst. Comput., vol. 1153 AISC, pp. 92–102, 2020, doi: 10.1007/978-3-030-44289-7_9. [5] P. Wijaya, R. W. Sembiring, and S. S, “Analisis Metode Backpropagation Memprediksi Penerimaan Santri/Wati di Pondok Pesantren Modern Al-Kautsar,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform., vol. 6, no. 1, p. 140, 2021, doi: 10.30645/jurasik.v6i1.278. [6] S. Sudewi, A. Ala, B. Baharuddin, and M. F. BDR, “Keragaman Organisme Pengganggu Tanaman (OPT) pada Tanaman Padi Varietas Unggul Baru (VUB) dan Varietas Lokal pada Percobaan Semi Lapangan,” Agrikultura, vol. 31, no. 1, p. 15, 2020, doi: 10.24198/agrikultura.v31i1.25046. [7] M. Suarsana, P. Parmila, P. S. Wahyuni, and I. G. M. Suarmika, “Pengaruh Serangan Hama Penggerek Batang dan Penyakit Tungro terhadap Produktivitas Sembilan Varietas Padi di Lokapaksa, Bali,” Agro Bali Agric. J., vol. 3, no. 1, pp. 84–90, 2020, doi: 10.37637/ab.v3i1.461. [8] A. Roihan, P. A. Sunarya, and A. S. Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol., vol. 5, no. 1, pp. 75–82, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951. [9] M. N. Fadilah, A. Yusuf, and N. Huda, “Prediksi Beban Listrik Di Kota Banjarbaru Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” J. Mat. Murni Dan Terap. Epsil., vol. 14, no. 2, p. 81, 2021, doi: 10.20527/epsilon.v14i2.2961. [10] G. Dewantoro and J. N. Sukamto, “Implementasi Kendali PID Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” Elkha, vol. 11, no. 1, p. 12, 2019, doi: 10.26418/elkha.v11i1.29959. [11] J. R. Prabowo, R. Santoso, and H. Yasin, “IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DENGAN ALGORITMA CONJUGATE GRADIENT UNTUK KLASIFIKASI KONDISI RUMAH (Studi Kasus di Kabupaten Cilacap Tahun 2018),” J. Gaussian, vol. 9, no. 1, pp. 41–49, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i1.27522. [12] A. E. Radho, P. Sugiartawan, and G. A. Santiago, “Prediksi Jumlah Kasus COVID-19 Menggunakan Teknik Sliding Wondows dengan Metode BPNN,” J. Sist. Inf. dan Komput. Terap. Indones., vol. 4, no. 1, pp. 12–23, 2022, doi: 10.33173/jsikti.123. [13] H. Putra and N. Ulfa Walmi, “Penerapan Prediksi Produksi Padi Menggunakan Artificial Neural Network Algoritma Backpropagation,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 6, no. 2, pp. 100–107, 2020, doi: 10.25077/teknosi.v6i2.2020.100-107.
DOI: https://doi.org/10.22146/ijccs.85584
Article Metrics
Abstract views : 1024 | views : 681Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2023 IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
View My Stats1