ANALISIS PERBANDINGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN LOGIKA FUZZY UNTUK PERAMALAN TINGKAT INFLASI

  • Omar Pahlevi AMIK BSI Jakarta

Abstract

Stabilitas inflasi merupakan salah satu pra syarat bagi pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Tingkat inflasi tidak dapat diremehkan dalam sistem dan usaha perekonomian suatu negara pada umumnya. Jika inflasi dapat diprediksi dengan akurasi yang tinggi, tentu saja dapat digunakan sebagai dasar pengambilan kebijakan Pemerintah dalam mengantisipasi kegiatan ekonomi di masa depan. Dalam penelitian ini akan menggunakan metode Neural Network Backpropagation dan metode Fuzzy Logic Mamdani untuk memprediksi tingkat inflasi bulanan di Indonesia, kemudian membandingkan kedua metode tersebut untuk mendapatkan metode yang terbaik. Data yang digunakan diperoleh dari Badan Pusat Statistika (BPS), dimana 80% digunakan untuk data pelatihan dan 20% untuk data pengujian. Dalam hasil analisis data disimpulkan bahwa kinerja metode Neural Network Backpropagation lebih baik dibandingkan dengan metode Fuzzy Logic Mamdani dengan Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 0.0577, Mean Square Error (MSE) sebesar 0.0069, dan Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0.0830.

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2016-12-03
How to Cite
PAHLEVI, Omar. ANALISIS PERBANDINGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN LOGIKA FUZZY UNTUK PERAMALAN TINGKAT INFLASI. Seminar Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer, [S.l.], p. INF.33-INF.40, dec. 2016. Available at: <http://konferensi.nusamandiri.ac.id/prosiding/index.php/sniptek/article/view/12>. Date accessed: 24 aug. 2019.
Article Metrics

Abstract viewed = 51 times
PDF downloaded = 46 times
Section
Informatika dan Komputer