Peramalan Produksi Padi Menggunakan Extreme Learning Machine (ELM) Dengan Deteksi Outlier

Penulis

  • Isnaini Septyana Wanda Universitas Trunojoyo Madura, Indonesia
  • Fifin Ayu Mufarroha Universitas Trunojoyo Madura, Indonesia
  • Achmad Jauhari Universitas Trunojoyo Madura, Indonesia
  • Devie Rosa Anamisa Universitas Trunojoyo Madura, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.70609/jusifor.v4i1.5858

Kata Kunci:

Produksi Padi, Bangkalan, Peramalan, Extreme Learning Machine, Deteksi Outlier

Abstrak

Peramalan produksi padi yang akurat sangat penting dalam mendukung perencanaan pertanian yang efisien. Penelitian ini mengusulkan kombinasi metode Extreme Learning Machine (ELM) dengan teknik deteksi outlier untuk meningkatkan akurasi peramalan produksi padi. Deteksi outlier digunakan untuk mengidentifikasi dan mengatasi anomali dalam data historis dari Dinas Pertanian Kabupaten Bangkalan (1997-2022). Setelah proses deteksi outlier, data digunakan untuk melatih model ELM guna memprediksi produksi berdasarkan luas panen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan ini secara signifikan meningkatkan akurasi dibandingkan dengan model ELM tanpa deteksi outlier.

Referensi

[1] F. Musti Ariska and B. Qurniawan, “PERKEMBANGAN IMPOR BERAS DI INDONESIA,” Journal of Agriculture and Animal Science, vol. 1, no. 1, pp. 27–34, May 2021, doi: 10.47637/agrimals.v1i1.342.

[2] M. Sukmayanto, I. Listiana, and T. Hasanuddin, “Analisis Produksi dan Pendapatan Usahatani Padi di Kabupaten Lampung Tengah,” Jurnal Ekonomi Pertanian dan Agribisnis, vol. 6, no. 2, p. 625, Apr. 2022, doi: 10.21776/ub.jepa.2022.006.02.26.

[3] S. K. S. A. (KSA) & S. U.-S. I. A. S. F. (ASF) S. & C.-C. S. BPS, “Luas Panen, Produktivitas, dan Produksi Padi Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur, 2022.” Accessed: Oct. 12, 2024. [Online]. Available: https://jatim.bps.go.id/id/statistics-table/3/WmpaNk1YbGFjR0pOUjBKYWFIQlBSU3MwVHpOVWR6MDkjMw==/luas-panen--produktivitas--dan-produksi-padi-menurut-kabupaten-kota-di-provinsi-jawa-timur.html

[4] M. F. Rizvi, “ARIMA Model Time Series Forecasting,” Int J Res Appl Sci Eng Technol, vol. 12, no. 5, pp. 3782–3785, May 2024, doi: 10.22214/ijraset.2024.62416.

[5] V. I. Kontopoulou, A. D. Panagopoulos, I. Kakkos, and G. K. Matsopoulos, “A Review of ARIMA vs. Machine Learning Approaches for Time Series Forecasting in Data Driven Networks,” Future Internet, vol. 15, no. 8, p. 255, Jul. 2023, doi: 10.3390/fi15080255.

[6] G. Singh, B. Tripathy, and J. Singh, “An Evaluation of Extreme Learning Machine Algorithm to Forecasting the Gold Price,” in 7th International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology, ICECA 2023 - Proceedings, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2023, pp. 523–529. doi: 10.1109/ICECA58529.2023.10395223.

[7] V. Naidoo and S. Du, “A Deep Learning Method for the Detection and Compensation of Outlier Events in Stock Data,” Electronics (Basel), vol. 11, no. 21, p. 3465, Oct. 2022, doi: 10.3390/electronics11213465.

[8] U. Markowska-Kaczmar and M. Kosturek, “Extreme learning machine versus classical feedforward network: Comparison from the usability perspective,” Nov. 01, 2021, Springer Science and Business Media Deutschland GmbH. doi: 10.1007/s00521-021-06402-y.

[9] A. Boukerche, L. Zheng, and O. Alfandi, “Outlier Detection,” ACM Comput Surv, vol. 53, no. 3, pp. 1–37, May 2021, doi: 10.1145/3381028.

[10] M. Jurusan, M. Uin, M. Malik, and I. Malang, “PENDETEKSIAN OUTLIER PADA REGRESI NONLINIER DENGAN METODE STATISTIK LIKELIHOOD DISPLACEMENT (LD) Siti Tabi’atul Hasanah.”

[11] O. Alghushairy, R. Alsini, T. Soule, and X. Ma, “A Review of Local Outlier Factor Algorithms for Outlier Detection in Big Data Streams,” Big Data and Cognitive Computing, vol. 5, no. 1, p. 1, Dec. 2020, doi: 10.3390/bdcc5010001.

[12] K. Chen et al., “Prediction of Hydrogen Production from Solid Oxide Electrolytic Cells Based on ANN and SVM Machine Learning Methods,” Atmosphere (Basel), vol. 15, no. 11, p. 1344, Nov. 2024, doi: 10.3390/atmos15111344.

Unduhan

Diterbitkan

2025-06-10

Cara Mengutip

Peramalan Produksi Padi Menggunakan Extreme Learning Machine (ELM) Dengan Deteksi Outlier. (2025). JUSIFOR : Jurnal Sistem Informasi dan Informatika, 4(1), 51-58. https://doi.org/10.70609/jusifor.v4i1.5858

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama