Resumen
Penelitian ini membahas tentang pemanfaatan jaringan syaraf tiruan untuk peramalan harga telur ayam ras di Jakarta Timur. Data harga yang digunakan adalah data time series harian. Metode yang dipilih adalah Jaringan syaraf tiruan dengna 2 fungsi aktivasi, yakni sigmoid biner dan sigmoid bipolar dengan memanfaatkan Tools Rapidminer Studio mulai dari tahapan pertama hingga tahapan akhir. Eksperimen dilakukan dengan melakukan perubahan pada beberapa parameter neural network seperti jumlah hidden node, training cycle, learning rate maupun jumlah momentum. Penentuan hidden layer diupayakan semaksimal mungkin bertujuan untuk menghindari terjadinya permasalahan Overfitting dan Underfitting. Hasil yang dicapai, bahwasanya RMSE terkecil diperoleh dari penggunaan fungsi aktivasi sigmoid biner dengan nilai 0.033. dan arsitektur terbaik yakni 7 input, 2 hidden node dan 1 output. Penelitian ini menunjukkan hasil bahwa jaringan syaraf tiruan memberikan hasil yang cukup baik bagi peramalan data harga telur ayam ras di Jakarta Timur yang datanya bersifat time series univariat.Kata kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Telur, Harga, Peramalan