PERAMALAN KEBUTUHAN KONSUMSI BAHAN BAKAR MINYAK DI SUMATERA UTARA DENGAN MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

Prila Andini (2023), PERAMALAN KEBUTUHAN KONSUMSI BAHAN BAKAR MINYAK DI SUMATERA UTARA DENGAN MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK . Skripsi, Universitas Samudra.

ABSTRAK

Bahan Bakar Minyak (BBM) merupakan komoditas yang memegang peranan penting dalam semua aktivitas ekonomi. Tingginya permintaan BBM di dalam negeri tidak sebanding dengan BBM yang dihasilkan. Pada tahun 2020 PT. Pertamina memberlakukan Biosolar sebagai produk terbaru menggantikan solar murni. Biosolar memiliki komposisi campuran 30% FAME (Fatty Acid Methyl Esters) dan 70% solar murni dengan angka cetane 51 yang lebih tinggi di bandingkan minyak solar murni, kandungan sulfur yang sangat rendah dan menghasilkan emisi yang ramah lingkungan dibandingkan minyak solar. Terjadi kenaikan jumlah kendaraan bermotor merupakan salah satu bentuk akibat kebutuhan masyarakat terhadap transportasi sehingga semakin banyak BBM yang dikonsumsi dan digunakan di Sumatera Utara, oleh karena itu penulis tertarik untuk meramalkan kebutuhan konsumsi BBM jenis Biosolar. Penelitian ini menggunakan data BBM jenis biosolar Januari 2020 – Desember 2022 yang diperoleh dari BPS Sumatera Utara. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan kebutuhan konsumsi BBM di Sumatera Utara dan menentukan keakuratan peramalan kebutuhan konsumsi BBM di Sumatera Utara. Metode yang digunakan adalah metode backpropagation neural network. Hasil peramalan kebutuhan konsusmsi BBM jenis Biosolar pada bulan Januari 2023 – Desember 2023 sebesar 94.446, 93.476, 96.277, 99.906, 102.667, 103.398, 104.358, 105.919, 103.970, 101.155, 95.317, 91.466 (kiloliter) dengan nilai keakuratan peramalan sebesar 6,16045%. Hal tersebut menunjukkan bahwa arsitektur yang dibentuk dengan 12 input layer, 12 hidden layer dan 1 output layer dengan parameter learning rate 0,1, momentum 0,95, epoch 1000 dan target error 0,01 menghasilkan kriteria keakuratan peramalan sangat baik dalam meramalkan BBM jenis Biosolar.

File ::(login required)