Estimasi Hasil Produksi Benih Berdasarkan Karakteristik Tanaman Kenaf (Studi Kasus: Balai Penelitian Tanaman Pemanis dan Serat Kota Malang)

Tanaman kenaf sangat tepat untuk dibudidayakan karena hampir dari seluruh bagian dari tanaman dapat dimanfaatkan, akan tetapi peminat pembudidayannya masih sangat sedikit. Permasalahan utama adalah masih sangat terbatasnya produksi dari benih tanaman kenaf yang siap digunakan untuk pembudidayaan. Menurut Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian Kota Malang, produktifitas benih kenaf selama ini hanya sekitar 0,3-0,5 ton/ha, sedangkan di petani kebutuhan untuk benih unggul tanaman kenaf masih berkisar 0,7-1.0 ton/ha. Balai Penelitian Tanaman Pemanis dan Serat (BALITTAS) kota Malang, ditunjuk untuk dapat melaksanakan secara langsung sertifikasi benih meliputi pemeriksaan lapang, uji laboratorium, sampai pelabelan. Sertifikasi benih bertujuan agar mutu dari benih yang dihasilkan dapat terjamin kualitasnya. Pada proses sertifikasi benih, BALITTAS mengalami kesulitan dalam melakukan estimasi benih yang dihasilkan. Estimasi dibutuhkan agar dapat dilakukan persiapan keperluan sertifikasi seperti alat laboratorium, benang, karung goni, dan pekerja. Permasalahan kesulitan BALITTAS dalam memprediksi benih kenaf dapat diatasi dengan pembuatan sistem estimasi yang dibangun dengan menggunakan algoritme backpropagation. Jumlah neuron pada input layer sebanyak 4 input yaitu jumlah produksi benih adalah umur bunga I, diameter bawah, berat benih 10 tanaman, dan jumlah kapsul masak, 3 neuron pada hidden layer, serta 1 neuron pada output layer yaitu hasil produksi benih tanaman kenaf. Hasil dari seluruh pengujian mendapatkan nilai rata-rata MAPE terbaik sebesar 0,938% dengan menggunakan skenario pengujian 90% data latih, 10% data uji, 5 neuron pada hidden layer, nilai learning rate sebesar 0.3, maksimal nilai MAPE 1% dan batas maksimal iterasi sebanyak 5000