SISTEM PERAMALAN WAKTU TERBAIK DALAM MENETUKAN AWAL PRODUKSI GARAM NASIONAL MENGGUNAKANN METODE GREY RELATIONAL ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (GRANN)

Produksi garam di Indonesia sangat bergantung pada faktor cuaca dan iklim, khususnya pada curah hujan dan fenomena iklim seperti El Nino Southern Oscillation (ENSO) dan Indian Ocean Dipole (IOD). Dalam konteks ini, prediksi waktu terbaik untuk memulai produksi garam sangat penting untuk mengoptimalkan hasil dan kualitas garam. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem peramalan waktu terbaik dalam menentukan awal produksi garam menggunakan metode Grey Relational Artificial Neural Network (GRANN), yang menggabungkan Grey Relational Analysis (GRA) dan Artificial Neural Network (ANN). Metode GRA digunakan untuk menentukan hubungan antara faktor-faktor yang mempengaruhi produksi garam, seperti curah hujan, IOD, dan kondisi Nino34, sementara ANN digunakan untuk memprediksi waktu produksi terbaik berdasarkan data historis. Penelitian ini menggunakan data curah hujan, IOD, dan data produksi garam di Kabupaten Brebes pada tahun 2021, dengan periode prediksi maksimal satu tahun ke depan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem peramalan yang dibangun dapat memberikan rekomendasi waktu terbaik untuk produksi garam pada bulan Juli dengan nilai 9991957,5 dan tingkat kesalahan yang rendah, yang tercermin dalam nilai Mean Square Error (MSE) sebesar 0,106%. Sistem ini diharapkan dapat membantu petani garam dalam merencanakan waktu produksi secara lebih efektif, sehingga menghasilkan produksi garam yang optimal.