An Evaluation of Suitable Landscape to Crop Food Cultivation By Using Neural Networks

Penentuan jenis tanaman pangan yang sesuai ditanam pada lahan tertentu berdasarkan nilai-nilai karakteristik lahan sangat diperlukan sebagai pendukung pengambilan keputusan, koordinasi, dan pengendalian bagi para peneliti, praktisi, dan perencana penggunaan lahan, sehingga kerugian (finansial) yang...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Azis, Anifudin (Author), Sunarminto, Bambang Hendro (Author), Renanti, Medhanita Dewi (Author)
Format: EJournal Article
Published: IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia., 2009-06-14.
Subjects:
Online Access:Get Fulltext
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
LEADER 02135 am a22002773u 4500
001 IJCSS_17
042 |a dc 
100 1 0 |a Azis, Anifudin  |e author 
100 1 0 |e contributor 
700 1 0 |a Sunarminto, Bambang Hendro  |e author 
700 1 0 |a Renanti, Medhanita Dewi  |e author 
245 0 0 |a An Evaluation of Suitable Landscape to Crop Food Cultivation By Using Neural Networks 
260 |b IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.,   |c 2009-06-14. 
500 |a https://jurnal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/17 
520 |a Penentuan jenis tanaman pangan yang sesuai ditanam pada lahan tertentu berdasarkan nilai-nilai karakteristik lahan sangat diperlukan sebagai pendukung pengambilan keputusan, koordinasi, dan pengendalian bagi para peneliti, praktisi, dan perencana penggunaan lahan, sehingga kerugian (finansial) yang cukup besar tidak terjadi nantinya. Program komputer dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) metode Learning Vector Quantization (LVQ) dapat digunakan sebagai alat yang tepat dalam memberikan informasi tanaman yang cocok ditanam dengan mudah, cepat, dan akurat. Data pelatihan didapat dari kombinasi nilai karakteristik lahan yang termasuk dalam kelas kesesuaian S1 dan S2. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai Eps (error minimum yang diharapkan) = 0.005, nilai ?? ?? = 0.05, nilai maksimum epoh = 10, dan nilai pengurangan learning rate sebesar 0.1*?? ?? merupakan nilai-nilai yang cukup efektif dan efisien dalam melakukan prediksi jenis tanaman pangan yang sesuai ditanam pada lahan tertentu karena tingkat ketepatan prediksinya adalah 100%. 
540 |a Copyright (c) 2009 IJCCS - Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems 
540 |a http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0 
690
690
655 7 |a info:eu-repo/semantics/article  |2 local 
655 7 |a info:eu-repo/semantics/publishedVersion  |2 local 
655 7 |2 local 
786 0 |n IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems); Vol 1, No 1 (2006): January 
786 0 |n 2460-7258 
786 0 |n 1978-1520 
856 4 1 |u https://jurnal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/17  |z Get Fulltext