The Batch Training method is one of the methods of Artificial Neural Networks that can be used to make predictions, especially in times series data. This method is able to make predictions by learning from data that has never happened before by forming the right network architecture model. Therefore, this research will discuss the best network architecture model that is appropriate for making predictions using the Batch Training method. The data used in this study is the data of Natural Disasters in Indonesia, sourced from the National Disaster Management Agency. There are 12 variables used, namely Time of disaster, Number of disasters, Death and missing victims, injured victims, victims suffering and displaced, seriously damaged houses, lightly damaged homes, submerged houses, damage to health facilities, damage to worship facilities, and damage to facilities education. Based on this data will be formed and determined the network architecture model used, including 4-5-1, 4-10-1 and 4-15-1. From these 3 models after training and testing, the best architectural model is obtained 4-10-1 with an accuracy level of 91% with MSE Training and testing values of 0.0245532940 and 0.0579265906.
Abstract.Weed is one of the important constraints in rice production, and therefore its effective control measure should be considered that the production can be optimized. PendahuluanSawah merupakan salah satu bentuk penggunaan lahan yang sangat strategis karena lahan tersebut merupakan sumber daya utama untuk memproduksi padi/beras sebagai pangan pokok utama, sumber daya utama bagi pemantapan ketahanan pangan dan pertumbuhan ekonomi nasional bagi Indonesia (Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanah dan Agroklimat 2004). Kebutuhan bahan pangan terutama beras di Indonesia akan terus meningkat sejalan dengan pertambahan jumlah penduduk dan peningkatan konsumsi perkapita akibat peningkatan pendapatan. Hingga saat ini dan beberapa tahun mendatang, beras tetap menjadi sumber utama gizi dan energi bagi lebih dari 90% penduduk Indonesia (Balitan 2005). Kecukupan pangan wajib terpenuhi dari produksi dalam negeri dan impor sebagai hak dan kelangsungan hidup bangsa (Kementan 2011). Namun dilain pihak, upaya peningkatan produksi beras saat ini terganjal oleh berbagai kendala, seperti konversi lahan sawah subur yang masih terus berjalan, penyimpangan iklim (Climate anomaly), gejala kelelahan teknologi (Technology fatique), penurunan kualitas sumberdaya lahan (Land degradation) yang berdampak terhadap penurunan produktivitas (Pramono et al. 2005).Salah satu upaya meningkatkan produksi beras adalah intensifikasi. Intensifikasi pertanian dapat dilakukan dengan cara pemupukan yang baik, penggunaan benih unggul, pengendalian hama dan penyakit, dan pengendalian gulma. Pengaruh gangguan gulma terhadap penurunan produksi tanaman pangan sangat bervariasi tergantung keadaan yang mempengaruhinya. Pitoyo (2006) menyatakan bahwa penurunan produksi pangan khususnya padi yang diakibatkan oleh gulma masih tinggi yaitu 6 -87 %. Secara nasional, penurunan produksi padi sawah mencapai 15 -42 % dan padi gogo 47-87 %.Balitan (2010) menyatakan teknologi tanpa olah tanah (TOT) merupakan salah satu cara pengolahan lahan yang prospektif dikembangkan untuk mengatasi beberapa kelemahan olah tanah sempurna (OTS).
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.