Prediksi Jumlah Nilai Impor Sumatera Utara Menurut Negara Asal Menggunakan Algoritma Backpropagation

Indri Sriwahyuni Purba, Anjar Wanto

Abstract


Dalam memenuhi kebutuhan dalam negeri, pemerintah mesti melakukan kegiatan ekonomi Internasional salah satunya impor. Impor adalah proses transportasi barang atau komoditas dari suatu Negara ke Negara lain secara legal. Terkhusus di provinsi Sumatera Utara selalu terjadi kenaikan jumlah impor tiap tahunnya terhitung pada tahun 2014-2016 di Badan Pusat Statistik ( BPS ) Sumatera Utara. Pada penelitian ini, penulis akan memprediksi jumah nilai impor untuk 5 tahun kedepan dengan menggunakan algoritma backpropagation. Backpropagation merupakan salah satu metode Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network), yang cukup handal dalam memecahkan masalah. Salah satunya adalah prediksi jumlah nilai impor di Sumatera Utara. Penelitian ini menggunakan 5 model arsitektur : 4-12-1, 4-15-1,4-18-1, 4-19-1, 4-20-1, dari kelima model tersebut akurasi terbaik  diperoleh dari model arsitekktur 4-19-1 dengan nilai akurasi 100%, epoch 2807 iterasi, dan MSE yaitu 0.00099930653.


Keywords


Prediksi, Impor, Algoritma, Backpropagation

Full Text:

PDF

References


J. Benny, “Ekspor Dan Impor Pengaruhnya Terhadap Posisi Cadangan Devisa Di Indonesia,†Jurnal Emba. ISSN : 2303-1174, vol. 1, no. 4, pp. 1–10, 2013.

A. Imam, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Impor Barang Konsumsi Di Indonesia,†Jurnal Ekonomi Pembangunan, pp. 1–12, 2013.

Y. Andrian and M. R. Wayahdi, “Analisis Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation Dalam Memprediksi Cuaca Di Kota Medan,†Seminar Nasional ilmu Komputer(SNIKOM), pp. 1–6, 2014.

K. Apriyanti and T. Wahyu Widodo, “Implementasi Optical Character Implementasi Optical Character Recognition Berbasis Backpropagation untuk Text to Speech Perangkat Android,†IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems), vol. 6, no. 1, p. 13, 2016.

A. P. Windarto, “Implementasi Jst Dalam Menentukan Kelayakan Nasabah Pinjaman Kur Pada Bank Mandiri Mikro Serbelawan Dengan Metode Backpropogation,†vol. 1, no. 1, pp. 1–12, 2017.

A. Wanto and A. P. Windarto, “Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen Berdasarkan Kelompok Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,†Jurnal & Penelitian Teknik Informatika, vol. 2, no. 2, 2017.

A. Izzah and R. Widyastuti, “Prediksi Kelulusan Mata Kuliah Menggunakan Hybrid Fuzzy Inference System,†Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi (Register), vol. 2, no. 2, pp. 60–67, 2016.

M. F. Andrijasa and Mistianingsih, “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran di Provinsi Kalimantan Timur Dengan Menggunakan Algoritma Pembelajaran Backpropagation,†vol. 5, no. 1, pp. 1–5, 2010.

A. Wanto, “Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Dalam Memprediksi Jumlah Kemiskinan Pada Kabupaten/Kota Di Provinsi Riau,†Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK), vol. 5, no. 1, pp. 61–74, 2018.

A. Wanto, A. P. Windarto, D. Hartama, and I. Parlina, “Use of Binary Sigmoid Function And Linear Identity In Artificial Neural Networks For Forecasting Population Density,†International Journal Of Information System & Technology, vol. 1, no. 1, pp. 43–54, 2017.

S. Putra Siregar and A. Wanto, “Analysis Accuracy of Artificial Neural Network Using Backpropagation Algorithm In Predicting Process (Forecasting),†International Journal Of Information System & Technology, vol. 1, no. 1, pp. 34–42, 2017.

A. Wanto, “Optimasi Prediksi Dengan Algoritma Backpropagation Dan Conjugate Gradient Beale-Powell Restarts,†Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 3, no. 3, pp. 370–380, 2017.

A. Wanto et al., “Analysis of Standard Gradient Descent with GD Momentum And Adaptive LR for SPR Prediction,†3rd International Conference of Computer, Environment, Agriculture, Social Science, Health Science, Engineering and Technology, pp. 1–9, 2018.

A. Wanto, M. Zarlis, Sawaluddin, D. Hartama, J. Tata Hardinata, and H. F. Silaban, “Analysis of Artificial Neural Network Backpropagation Using Conjugate Gradient Fletcher Reeves In The Predicting Process,†Journal of Physics: Conference Series, vol. 930, no. 1, pp. 1–7, 2017.

E. Atmadji, “Analisis Impor Indonesia,†Jurnal Ekonomi Pembangunan, pp. 33–46.

T. W. Khusniyah and Sutikno, “Prediksi Nilai Tukar Petani Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,†Scientific Journal of Informatics, vol. 3, no. 1, pp. 11–18, 2016.

R. A. Pratama, “Peramalan Beban Listrik Jangka Panjang Provinsi D.I. Yogyakarta Menggunakan Neural Network Backpropagation,†Jurnal Teknik Elektro, vol. 5, no. 3, pp. 1–11, 2016




DOI: https://doi.org/10.33633/tc.v17i3.1769

Article Metrics

Abstract view : 2460 times
PDF - 2242 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Bookmark and Share


Diterbitkan Oleh :

 

Jurnal Techno.Com terindex di :

    Screenshot-2024-02-11-at-17-10-53

Jurnal Teknologi Informasi Techno.Com (p-ISSN : 1412-2693, e-ISSN : 2356-2579) diterbitkan oleh LPPM Universitas Dian Nuswantoro Semarang. Jurnal ini di bawah lisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.