Analisis Klasifikasi Komoditas Harga Pangan Menggunakan Artificial Neural Network pada Kualitas Beras di Pulau Jawa (Studi Kasus : Kualitas Beras di Pulau Jawa)

Abstract

Beras adalah komoditas pangan yang sangat penting dalam mempengaruhi kesejahteraan penduduk Indonesia, dengan sekitar 98% dari populasi Indonesia mengandalkannya sebagai sumber makanan utama. Ada beberapa kualitas beras seperti beras kualitas bawah, beras kualitas medium, dan beras kualitas super. Perbedaan jenis kualitas beras biasanya dipengaruhi oleh beberapa faktor, termasuk tingkat pemrosesan, kandungan nutrisi, dan tingkat kualitas. Dengan demikian, secara umum banyak konsumen yang saat membeli beras tidak mampu membedakan kualitas beras berdasarkan bentuk fisiknya. Sebaliknya, mereka cenderung menilai kualitas beras semata-mata dari aspek harganya. Oleh karena itu, penelitian ini mengklasifikasikan kualitas beras dengan berfokus pada variabel harga sebagai acuan utama. Untuk melakukan klasifikasi pada harga kualitas beras digunakan metode Artificial Neural Network. ANN merupakan metode teknik non-linier yang biasa digunakan untuk melakukan klasifikasi model. Metode ANN adalah salah satu model prediksi data mining yang terkenal dengan keakuratannya dalam melakukan klasifikasi. Dengan menggunakan metode ANN, diperoleh hasil bahwa proporsi terbaik yaitu menggunakan proporsi 85% training dan 15% testing, dan mendapatkan nilai akurasi sebesar 70% yang bisa dikatakan cukup baik, Metode ANN menunjukkan bahwa model ANN dapat mempelajari pola yang signifikan dari data yang diberikan.