Peramalan harga tanaman pangan perlu dirancang untuk memberikan stimulus kepada para pengambil keputusan terkait dengan kebijakan stabilisasi harga pangan, tendensi harga masa depan, dan jadwal tanam yang dapat memaksimumkan laba. Kajian dilakukan berdasarkan tingkat harga bulanan komoditas tanaman pangan bulan Januari 2000-Juli 2011 di Kabupaten Sleman, D.I. Yogyakarta. Metode penilaian Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dengan toleransi validitas 15 persen digunakan untuk menentukan komoditas tanaman pangan dari 324 percobaan yang memiliki performansi terbaik. Dari 6 jenis komoditas tanaman pangan yang menjadi objek kajian, arsitektur JST yang paling baik diperoleh dari komoditas beras IR64 dengan arsitekur [12 – 32 – 1], nilai laju pembelajaran 1,75 dan kisaran transformasi data terletak pada [0 dan 1], dengan nilai MSE dan MAPE pelatihan, pengujian dan validasi berturut-turut adalah [0,00125 dan 2,807 %], [0,0219 dan 3,289 %], [0,0244 dan 3,575 %]. Kata kunci: sistem pendukung keputusan, jaringan syaraf tiruan, peramalan harga, tanaman pangan.
Copyrights © 2013