Tristianti, Aisyah Sukmaindah (2024) Implementasi algoritma backpropagation untuk memprediksi tingkat inflasi di Kota Malang. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
![]() |
Text (Fulltext)
200601110081.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (2MB) |
Abstract
ABSTRAK
Backpropagation merupakan salah satu model dari Jaringan Saraf Tiruan (JST) yang menggunakan pembelajaran terawasi untuk memecahkan masalah yang kompleks, seperti memprediksi tingkat inflasi dengan cara dilatih menggunakan metode pembelajaran maju dan koreksi kesalahan mundur. Tingkat inflasi merupakan persentase perubahan harga-harga barang dan jasa di dalam perekonomian selama periode tertentu. Di sepanjang bulan Desember 2022 pihak Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat angka inflasi di Kota Malang sebesar 0,58%, salah satu penyebabnya yaitu meningkatnya harga beras dan komoditas lain seperti telur, ayam, dan cabai rawit. Dari hal tersebut, maka perlu dilakukan prediksi untuk membantu mempersiapkan program yang harus dilakukan untuk mengatasi inflasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi dari algoritma backpropagation dengan menguji beberapa parameter serta mengetahui hasil prediksi inflasi di Kota Malang pada tahun 2019. Temuan dari penelitian ini adalah hasil prediksi inflasi terbaik didapatkan dengan model arsitektur 7-14-1 dengan parameter fungsi aktivasi tanh, ukuran batch 16 dan jumlah epoch 1000, dengan hasil akurasi sebesar 87,49%. Kemudian dari hasil prediksi tersbut, inflasi tertinggi di Kota Malang diprediksi terjadi di bulan Januari 2019 dan inflasi terendah diprediksi terjadi di bulan Februari 2019.
ABSTRACT
Backpropagation is a model of Artificial Neural Networks (ANN) that uses supervised learning to solve complex problems, such as predicting the inflation rate by being trained using forward learning methods and backward error correction. The inflation rate is the percentage change in prices of goods and services in the economy during a certain period. Throughout December 2022, the Central Bureau of Statistics recorded the inflation rate in Malang City at 0.58%. One of the causes is the increase in prices of rice and other commodities such as eggs, chicken, and cayenne pepper. From this, predictions need to be made to help prepare programs that must be carried out to overcome inflation. This research aims to determine the level of accuracy of the backpropagation algorithm by testing several parameters and finding out the results of inflation predictions in Malang City in 2019. The findings of this research are the best inflation prediction results were obtained with the 7-14-1 architectural model with the tanh activation function parameters, batch size 16, and number of epochs 1000, with accuracy results of 87.49%. From the results of these predictions, the highest inflation in Malang City is predicted to occur in January 2019 and the lowest inflation is predicted to occur in February 2019.
مستخلص البحث
الانتشار العكسي هو أحد نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية التي تستخدم التعلم الخاضع للإشراف لحل المشكلات المعقدة، مثل التنبؤ بمعدل التضخم عن طريق التدريب باستخدام طريقة التعلم الأمامي وتصحيح الأخطاء العكسي. معدل التضخم هو نسبة التغير في أسعار السلع والخدمات في الاقتصاد خلال فترة معينة. طوال شهر ديسمبر ٢٠٢٢، سجلت هيئة الإحصاء المركزية معدل التضخم في مدينة مالانج بنسبة ٠٫٥٨٪، وكان أحد الأسباب هو ارتفاع أسعار الأرز والسلع الأخرى مثل البيض والدجاج والفلفل الحار. من هذا المنطلق، يصبح من الضروري إجراء التنبؤات للمساعدة في إعداد البرامج التي يجب تنفيذها لمكافحة التضخم. تهدف هذه الدراسة إلى معرفة مستوى دقة خوارزمية الانتشار العكسي من خلال اختبار عدة معايير ومعرفة نتائج التنبؤ بمعدل التضخم في مدينة مالانج لعام ٢٠١٩. ووجدت هذه الدراسة أن أفضل نتائج التنبؤ بمعدل التضخم تم الحصول عليها باستخدام النموذج المعماري ٧-١٤-١ مع معايير دالة التفعيل تانغ، وحجم الدفعة ١٦، وعدد العصور ١٠٠٠، مع نسبة دقة بلغت ٨٧٫٤٩٪. ثم من نتائج هذه التنبؤات، من المتوقع أن يكون أعلى معدل تضخم في مدينة مالانج في شهر يناير ٢٠١٩ وأدنى معدل تضخم في شهر فبراير ٢٠١٩.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Supervisor: | Fahmi, Hisyam and Herawati, Erna |
Keywords: | Backpropagation; Tingkat Inflasi; Prediksi; Jaringan Syaraf Tiruan; Backpropagation; Inflation Rate; Prediction; Artificial Neural Network; الانتشار العكسي; معدل التضخم; التنبؤ; الشبكة العصبية |
Subjects: | 08 INFORMATION AND COMPUTING SCIENCES > 0801 Artificial Intelligence and Image Processing > 080109 Pattern Recognition and Data Mining |
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Matematika |
Depositing User: | Aisyah Sukmaindah Tristianti |
Date Deposited: | 26 Jun 2024 15:27 |
Last Modified: | 26 Jun 2024 15:27 |
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/64757 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
![]() |
View Item |