Prediksi Kekuatan Bending Komposit Serat Tandan Kosong Kelapa Sawit Menggunakan Artificial Neural Network Backpropagation

Abstract

Salah satu dari banyak kemajuan dalam perkembangan teknologi adalah pengembangan perangkat lunak yang berkelanjutan. Perangkat lunak adalah salah satu contoh pengembangan perangkat lunak modern prediksi data yang dimaksud salah satunya adalah aplikasi Artificial Neural Network (ANN). Penelitian ini bertujuan mengetahui performa Artificial Neural Network (ANN) Backpropagation untuk memprediksi kekuatan tarik pada komposit serat tandan kosong kelapa sawit, dan juga untuk mengetahui persentase kegagalan dalam prediksi kekuatan tarik dari komposit serat tandan kosong kelapa sawit. Penelitian ini dilakukan dalam aplikasi Matrix Laboratory (MATLAB) untuk input yang digunakan dalam penelitian ini ialah mengunakan lama perendaman,fraksi volume, Panjang serat. Sedangkan untuk data output/target Mengunakan hasil dari uji tarik. Hasil pengujian menunjukan bahwa Model arsitektur terbaik dibuat melalui pendekatan Backpropagation Artificial Neural Network yaitu model 3-2500-1. Dari hasil pengujian diatas dapat diketahui nilai prediksi tidak terlalu jauh dengan nilai hasil uji, yang menghasillakan nilai presentase kegagalan untuk data training sebesar 7.295%, yang berarti bahwa hasil prediksi memiliki tingkat keberhasilan mencapai 92.705%, dan juga sudah mendekati dengan hasil uji yang asli. dan memiliki nilai MSE sebesar 0.00090909110833. Untuk data testing menghasilkan nilai persentase kegagalan sebesar 13.218%. yang memiliki timgkat keberhasilan yang berjumlah 86.782%. Sedangkan untuk nilai MSE dari data testing memiliki nilai 0.0017188178.