Prediksi Tingkat Inflasi Dengan Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network

Authors

  • Kelvin Wong Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Mulawarman
  • Aji Prasetya Wibawa Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Malang
  • Herman Santoso Pakpahan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Mulawarman
  • Anton Prafanto Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Mulawarman
  • Hario Jati Setyadi Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Mulawarman

DOI:

https://doi.org/10.30872/jsakti.v1i2.2600

Keywords:

Backpropagation Neural Network, MSE, Prediksi, Tingkat inflasi, Kota Samarinda

Abstract

Artikel ini bertujuan untuk memprediksi tingkat inflasi di Kota Samarinda, Kalimantan Timur dengan mengimplementasikan algoritma cerdas, Backpropagation Neural Network (BPNN). Data tingkat inflasi diperoleh dari Biro Pusat Statistik Provinsi (BPS) Kota Samarinda https://samarindakota.bps.go.id/ periode Januari 2012 hingga Januari 2017. Pengukuran akurasi prediksi algoritma BPNN menggunakan metode mean square error (MSE). Berdasarkan hasil percobaan, metode BPNN dengan parameter arsitektur 5-5-5-1; fungsi pembelajaran adalah trainlm; fungsi aktivasi adalah logsig dan purelin; laju pembelajaran adalah 0.1 mampu menghasilkan tingkat kesalahan prediksi yang baik dengan nilai MSE sebesar 0.00000424. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma BPNN ini dapat digunakan sebagai alternatif metode dalam memprediksi tingkat inflasi dalam rangka mendukung pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan sehingga dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat di Kota Samarinda, Kalimantan Timur.

Downloads

Published

2019-08-31

Issue

Vol. 1 No. 2 (2019): Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi

Section

Articles

License

Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi allows readers to read, download, copy, distribute, print, search, or link to its articles' full texts and allows readers to use them for any other lawful purpose. The journal allows the author(s) to hold the copyright without restrictions. Finally, the journal allows the author(s) to retain publishing rights without restrictions

  • Authors are allowed to archive their submitted article in an open access repository
  • Authors are allowed to archive the final published article in an open access repository with an acknowledgment of its initial publication in this journal

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 Generic License.