Perum Bulog merupakan perusahaan umum milik negara yang bergerak di
bidang logistik pangan. Perum Bulog memiliki tugas untuk menstabilkan ketersediaan
pangan di Indonesia. makanan pokok yang paling sering dikonsumsi masyarakat
Indonesia adalah beras. Diperkirakan jumlah konsumsi beras nasional mencapai 30,25
juta ton beras. Dengan begitu Perum Bulog harus dapat memenuhi stok beras mereka
untuk menjaga kestabilan pangan nasional. Namun, nyatanya dilapan pada tahun 2019
sebanyak 20 ribu ton beras dalam negeri mengalami penurunan mutu dan membuat
perusahaan rugi hingga 167 miliar.
Penelitian ini memiliki tujuan untuk mencari bentuk arisetktur jaringan syaraf
tiruan terbaik yang dapat dihasilkan. Selain itu, juga untuk mengetahui hasil prediksi
pengadaan beras pada perum bulog.
Hal yang dapat dilakukan untuk menenkan jumlah beras yang mengalami
penurunan mutu diantara lain yaitu menggunakan prediksi. Untuk salah satu metode
yang dapat digunakan adalah dengan metode jaringan syaraf tiruan. Metode jaringan
syaraf tiruan merupakan salah satu cabang ilmu kecerdasan buatan yang dapat
digunakan untuk memecah berbagai permasalahn yang berkaitan dengan pengenalan
pola, identifikasi, dan juga prediksi.
Hasil penelitian kali ini mendapati bahwa arsitektur jaringan syaraf tiruan
terbaik adalah 12-6-1 yang terdiri dari 12 input layer, 6 hidden layer, dan 1 output layer
dengan epochs sebanyak 3000 dengan nilai mean square error 0,012728.
Hasil penelitian kali diharapkan Perum Bulog dapat melakukan prediksi dalam
berbagai aktivitas bisnis yang dijalankan. Tujuan prediksi sendiri untuk menjadi acuan
dalam memperkirakan keputusan dimasa depan yang diharapkan dapat mengurangi
kerugian yang didapat akibat kesalahan dalam pengambilan keputusan. Penelitian
selanjutnya bisa menambahkan data input lain seperti data konsumsi beras nasional
untuk meningkatkan akurasi dan performa jaringan syaraf tiruan dalam peramalan atau
prediksi.