PREDIKSI PRODUKSI KELAPA SAWIT BERDASARKAN KUALITAS LAHAN MENGGUNAKAN MODEL ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)

Abstract

Produksi tanaman perkebunan sangat diperlukan dalam analisis investasi dan keberlanjutan industri perkebunan. Pertumbuhan dan produksi tanaman yang terjadi dalam periode ditentukan oleh interaksi antara iklim, tanah, tanaman dan pengelolaannya. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sebuah software model Artificial Neural Net work (ANN) untuk memprediksi produktivitas lahan perkebunan kelapa sawit sebagai fungsi dari kualitas lahan. Data yang diperlukan untuk penelitian ini adalah berupa data historik produksi kelapa sawit dan parameter kualitas lahannya. Data tersebut diambil dari beberapa afdeling PT. Sawit Sumbermas Sarana Kalimantan Tengah, berupa data produksi dan 7 (tujuh) data parameter yaitu : curah hujan, ketinggian dari permukaan laut, kelerengan, umur tanaman, batuan, solum, dan keasaman tanah dari beberapa afdeling. . Pada saat training dicoba berbagai struktur model ANN yaitu model : 7-3-1, model 7-41, dan model 7-5-1 dengan koefisien laju pembelajaran 0.9, konstanta momentum 0.9 dan konstanta gain 0.9, kemudian dilanjutkan dengan test dan diperoleh model terbaik adalah model 7-3-1. Model ANN terbaik kemudian digunakan sebagai model dalam software prediksi produktivitas lahan perkebunan kelapa sawit. Program dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Delphi 7.
Kata kunci: ANN (artificial neural network), Produktivitas lahan kelapa sawit, kualitas lahan