IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA BACKPROPAGATION UNTUK PREDIKSI INDEKS HARGA KONSUMEN
Daftar Isi:
- Indeks Harga Konsumen adalah indikator umum tingkat kenaikan harga secara terusmenerus di Indonesia yang dihitung dan diumumkan ke publik setiap bulannya oleh Badan Pusat Statistik. Indeks Harga Konsumen memiliki pengaruh yang besar terhadap laju inflasi ekonomi yang kedepanya akan berdampak besar terhadap tingkat per ekonomian di Indonesia. Oleh karena itu, diperlukan prediksi nilai Indeks Harga Konsumen untuk mencegah laju inflasi di masa mendatang. Penerapan metode Algoritma Genetika dan Backpropagation digunakan untuk memprediksi nilai Indeks Harga Konsumen dengan data yang digunakan dari bulan Januari 2009 hingga Desember 2018. Data yang digunakan berjumlah 108 data dalam bentuk pola time series dengan 12 variabel berdasarkan 12 bulan sebelumnya. Hasil pengujian yang dilakukan didapatkan hasil bahwa nilai Mean square error (MSE) terendah yaitu 0.00039 pada pembagian data latih 90:10, dengan maksimal generasi 200, ukuran populasi 50, learning rate 0.7, probabilitasi crossover 0.2 dan probabilitas mutasi 0.8. Berdasarkan hasil pengujian penerapan algoritma genetika dan backpropagation dapat memprediksi nilai Indeks Harga Konsumen. Kata Kunci: Algoritma Genetika, Backpropagation, Prediksi, Indeks Harga Konsumen, Mean square error.