Prediksi Jumlah Nilai Impor Sumatera Utara Menurut Negara Asal Menggunakan Algoritma Backpropagation
DOI:
https://doi.org/10.33633/tc.v17i3.1769Keywords:
Prediksi, Impor, Algoritma, BackpropagationAbstract
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.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
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2018 Techno.Com
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Pernyataan Lisensi
Artikel yang diterbitkan dalam jurnal Techno.Com dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional (CC BY-NC 4.0).
Anda diperbolehkan untuk menyalin, mendistribusikan, menampilkan, dan melakukan karya dari artikel ini serta membuat karya turunan selama Anda memberikan kredit yang sesuai kepada penulis asli dan tidak menggunakan karya ini untuk tujuan komersial. Untuk melihat salinan lisensi ini, kunjungi [Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
---
Contoh pengkreditan:
- Penulis: [Nama Penulis]
- Judul Artikel: [Judul Artikel]
- Jurnal: Techno.Com, Vol. [Nomor Volume], No. [Nomor Edisi], Tahun [Tahun Penerbitan]
Jika Anda ingin menggunakan karya ini untuk tujuan komersial, Anda harus mendapatkan izin terlebih dahulu dari penulis atau penerbit.
---
