Prediksi Inflasi di Kota Mataram Menggunakan Back propagation Neural Network

Jihan Khairunnisa, Syaharuddin Syaharuddin

Abstract


Abstract: This study aims to predict inflation in the city of Mataram using the Bavkpropagation Neural Network to predict the annual inflation rate. The inflation data used is sourced from the Central Statistics Agency (BPS) from 2011-2021, where data from 2011 to 2018 is used as training data. Meanwhile, data from 2019-2021 is used as testing data. From the results of data analysis, it is concluded that the performance of the neural network model with backpropagation is quite good with a Mean Square Error (MSE) value of 0.000317243.

Abstrak:Tujuan dari penelitian ini adalah meramalkan inflasi di Kota Mataram menggunakan Bavkpropagation Neural Network untuk memprediksi tingkat inflasi tahunan. Data inflasi yang digunakan bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dari tahun 2011-2021, dimana data dari tahun 2011 sampai dengan tahun 2018 sebagai data training. Sedangkan data dari tahun 2019-2021 sebagai data testing. Dari hasil analisis data yang dilakukan disimpulkan bahwa performa model neural network dengan backpropagation cukkup baik dengan nilai Mean Square Error (MSE) sebesar 0.000317243.


Keywords


Prediction, Inflation, Backpropagation

Full Text:

PDF

References


Amrin, A. (2014). Peramalan Tingkat Inflasi Indonesia Menggunakan Neural Network Backpropagation Berbasis Metode Time Series. AMIK Bina Sarana Informatika Jakarta, XI(2), 129–136.

Amrin, A. (2016). Data Mining Dengan Regresi Linier Berganda Untuk Peramalan Tingkat Inflasi. Jurnal Techno Nusa Mandiri, XIII(1), 74–79. http://ejournal.nusamandiri.ac.id/ejurnal/index.php/techno/article/view/268

Avianto, D. (2016). Pengenalan Pola Karakter Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Algoritma Momentum Backpropagation Neural Network. Jurnal Informatika, 10(1). https://doi.org/10.26555/jifo.v10i1.a3352

Fitriah, A., & Abadi, A. M. (2011). Aplikasi Model Neuro Fuzzy Untuk Prediksi Tingkat Inflasi Di Indonesia. Seminar Nasional Matematika Dan Pendidikan Matematika, 7(1997), 8–20.

Jauhari, D., Himawan, A., & Dewi, C. (2016). Prediksi Distribusi Air PDAM Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Di PDAM Kota Malang. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 3(2), 83. https://doi.org/10.25126/jtiik.201632155

Kondo Lembang, F. (2017). Prediksi Laju Inflasi Di Kota Ambon Menggunakan Metode ARIMA Box Jenkins. STATISTIKA: Journal of Theoretical Statistics and Its Applications, 16(2), 95–102. https://doi.org/10.29313/jstat.v16i2.2188

Miftahuddin, M. (2018). Analisis Inflasi Melalui Vektor Autoregresi Berganda (VAB) dengan Lima Variabel Informasi. Jurnal Matematika Statistika Dan Komputasi, 14(2), 166. https://doi.org/10.20956/jmsk.v14i2.3557

Prakoso, B. H. (2019). Implementasi Support Vector Regression pada Prediksi Inflasi Indeks Harga Konsumen. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer, 19(1), 155–162. https://doi.org/10.30812/matrik.v19i1.511

Raharjo, J. S. D. (2013). Model Artificial Neural Network Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Laju Inflasi. Jurnal Sistem Komputer, 3(1), 10–21.

Rifa’i, A. (2021). Prediksi Inflasi Indonesia Berdasarkan Fuzzy Ann Menggunakan Algoritma Genetika. Jurnal ELTIKOM, 5(1), 12–24. https://doi.org/10.31961/eltikom.v5i1.215

S, W. (2019). Prediksi Inflasi Indonesia Memakai Model ARIMA dan Artificial Neural Network. Jurnal Tata Kelola Dan Kerangka Kerja Teknologi Informasi, 5(1). https://doi.org/10.34010/jtk3ti.v5i1.2297

Salimu, S. A., & Yunus, Y. (2020). Prediksi Tingkat Kedatangan Wisatawan Asing Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus: Kepulauan Mentawai). Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 2(4), 98–103. https://doi.org/10.37034/infeb.v2i4.50

Suryadi, N., Mayliza, R., & Ritonga, I. (2020). Pengaruh Inflasi, Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional (Bopo), Dan Pangsa Pasar Terhadap Profitabilitas Bank Umum Syariah Di Indonesia Priode 2012-2018. Jurnal Tabarru’: Islamic Banking and Finance, 3(1), 1–10. https://doi.org/10.25299/jtb.2020.vol3(1).4724

Wahyuningsih, D., Zuhroh, I., & Zainuri, -. (2008). Prediksi Inflasi Indonesia Dengan Model Artificial Neural Network.Journal of Indonesian Applied Economics, 2(2), 2–2008. https://doi.org/10.21776/ub.jiae.2008.002.02.7

Wong, K., Wibawa, A. P., Pakpahan, H. S., Prafanto, A., & Setyadi, H. J. (2019). Prediksi Tingkat Inflasi Dengan Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network. Sains, Aplikasi, Komputasi Dan Teknologi Informasi, 1(2), 8. https://doi.org/10.30872/jsakti.v1i2.2600

Yunitasari, A. (2020). Peramalan Inflasi Indonesia dengan Menggunakan Metode ARIMA Box-Jenkins. Paradigma Multidisipliner, 1(2), 152–159.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.