Model Neural Network Autoregressive untuk Prediksi Inflasi Bulanan di Kota Yogyakarta

Hari Prapcoyo, Mohamad As'ad

Abstract


Abstrak

Yogyakarta sebagai kota pelajar, kota pariwisata ataupun kota budaya sangatlah ramai aktifitas ekonominya karena banyak sekolah, universitas, tempat wisata dan juga tempat budaya yang tentunya banyak mahasiswa, wisatawan dalam negeri maupun luar negeri yang berkunjung ke kota tersebut. Aktifitas mahasiswa dan wisatawan di kota Yogyakarta ini bisa meningkatkan aktifitas perekonomian seperti tempat kost, penginapan atau hotel serta tidak ketinggalan tempat makan, tempat belanja dan lain sebagainya. Penelitian ini mempunyai tujuan untuk memprediksi inflasi bulanan di kota Yogyakarta yang ramai tersebut. Data sekunder inflasi bulanan untuk kota Yogyakarta diperoleh dari BPS kota Yogyakarta dan BPS pusat.  Data yang digunakan yaitu data inflasi bulanan mulai dari Januari 2006 sampai dengan Desember 2021, sebanyak 192 data. Penelitian ini menggunakan model peramalan jaringan syaraf tiruan (JST) atau artificial neural network (ANN). Model JST atau ANN yang digunakan yaitu model neural network autoregressive (NNAR). Model NNAR ini menggunakan algoritma backpropogation dengan fungsi aktifasi sigmoid biner. Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan R package statistics yang merupakan open source program. Hasil kesimpulan dari penelitian ini adalah diperoleh model terbaik yaitu NNAR(12,8) artinya  model NNAR ini mempunyai input berupa lag-1 sampai dengan lag-12 inflasi bulanan koya Yogyakarta dengan single hiden layer mempunyai 8 neuron. Akurasi model NNAR(12,8) di ukur dengan root mean square error (RMSE, sebesar 0.05962758), mean absolute square error (MASE, sebesar 0.1011443), mean absolute percentage error (MAPE, sebesar 28.32449). Saran dari penelitian ini untuk penelitian lanjutan, model NNAR(12,8) hendaknya dibandingkan dengan model ANN yang lain atau model yang berbasis sistem cerdas (artificial intelegent, AI).


Keywords


Prediksi Inflasi; Kota Yogyakarta; Neural Network Autoregressive (NNAR)

Full Text:

PDF

References


DAFTAR PUSTAKA

https://www.bps.go.id/subject/3/inflasi.html#subjekViewTab1. Diakses tanggal 10 Februari 2022

E.F.B., Simunangkalit, “Pengaruh Inflasi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia”, Journal of Management (SME’s), vol. 13 no.3 p.327-340. 2020.

Kepres no. 23 tahun 2017 tentang Tim Pengendali Inflasi Nasional.

A.M., Oyewale el al., “Forecasting Inflation Rates Using Artificial Neural Networks”, International Journal of Statistics and Applications, vol. 9 no. 6, p: 201-207, 2019.

F.I., Estika & S. Wahyudin, “Analysis of Indonesia’s Inflation Using ARIMA and Artificial Neural Network”, Economics Development Analysis Journal, vol. 8 no. 2, 2019.

Purnawansyah, et al., “An Inflation Rate Prediction Based on Backpropagation Neural Network Algorithm”, International Journal of Artificial Intelligence Research, vol. 3, no. 2, 2019.

N.R., Sari, W. F., Mahmudy, & A.P., Wibawa, “Backpropagation on Neural Network Method for Inflation Rate Forecasting in Indonesia”, Int. J. Advance Soft Compu. Appl, Vol. 8, No. 3, 2016.

M.M., Bojaj & G., Djurovic, “Forecasting Inflation: A Combination Approach”, Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, vol. 31, No. 2, p.145–154, 2020.

B.M.A., Abdulrahman et.al., “Forecasting of Sudan Inflation Rates using ARIMA Model”, International Journal of Economics and Financial Issues, vol. 8, no. 3, p.17-22, 2018.

M.L., Rahman et.al., “Modeling Inflation in Bangladesh”, Open Journal of Statistics, vol. 10, p. 998-1009, 2020.

C. Yang & S. Guo, “Inflation Prediction Method Based on Deep Learning”, Computational Intelligence and Neuroscience, vol. 2021.

N. Hamza, “Modeling and Forecasting Inflation in Nigeria using Autoregressive Integrated Moving Average Technique”, Gusau International Journal of Management and Social Sciences, Federal University, Gusau, vol. 4, no.1, 2021

T. Santoso & B. Kharisma, “Peramalan Inflasi Kota Bandung dengan Pendekatan Box-Jenkins”, Buletin Studi Ekonomi. Vol. 25 No. 2, 2020.

G.L. Ramadhan dkk., “Peramalan Inflasi Indonesia dengan Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average”, SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi Vol. 10, No. 3, p. 627-636, 2021.

Newton dkk., “Analisis Inflasi Menggunakan Data Google Trends Dengan Model Arimax Di Dki Jakarta”, Indonesian Journal of Statistics and Its Applications, Vol 4 No 3, p.545 – 556, 2020.

H. Latumahina, dkk., “Peramalan Inflasi Kota Ambon Tahun 2021 Menggunakan Metode Arima Box Jenkins, PARAMETER: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya, vol. 1, no. 2, p. 118-126, 2021

A.E. Armi, dkk., “Peramalan Angka Inflasi Kota Samarinda Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing (Studi Kasus: Badan Pusat Statistik Kota Samarinda)”, Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, vol. 14, no. 1. p. 21-26, 2019.

A.C. Udin. & M.T Jatipaningrum, “Peramalan Inflasi Di Indonesia Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Based Average Dan Fuzzy Time Series Saxena-Easo”, Jurnal Statistika Industri dan Komputasi, vol. 05, no. 02, p.1-10, 2020.

R.J., Hyndman, & G. Athanasopoulos, G., Forecasting: principles and practice, 2nd edition, OTexts: Melbourne, Australia. OTexts.com/fpp2. 2018. Diakses tanggal 14 februari 2022.

M. As’ad, S. Setyowibowo, & E. Sophia, “Peramalan Jumlah Mahasiswa Baru Dengan Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)”, Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan (JIMP), vol. 2, no. 3, 2017.

D. Sena, & N.K., Nagwani, “A Neural Network Autoregression Model to Forecast Per Capita Disposable Income”, Rpn Journal of Engineering and Applied Sciences, Vol. 11, No. 22. 2016.

M. As’ad et.al., “Prediction of Daily Gold Prices Using an Autoregressive Neural Network”, Inform: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi, Vol. 5 No. 2, 2020.

M. As’ad dkk., “Kinerja Model Peramalan Single Exponential Smoothing dan Double Exponential Smoothing dalam Memprediksi Harga Emas Harian”, Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SeNTIK) STMIK Jakarta STI&K, 23 Juli 2020.




DOI: http://dx.doi.org/10.26418/justin.v11i2.54370

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)

ara komputer
View My Stats

Creative Commons License
All article in Justin is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License