Kelvin Wong, A. Wibawa, Herman Santoso Pakpahan, Anton Prafanto, H. Setyadi
{"title":"使用神经宣传网络对通胀水平的预测","authors":"Kelvin Wong, A. Wibawa, Herman Santoso Pakpahan, Anton Prafanto, H. Setyadi","doi":"10.30872/JSAKTI.V1I2.2600","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Artikel ini bertujuan untuk memprediksi tingkat inflasi di Kota Samarinda, Kalimantan Timur dengan mengimplementasikan algoritma cerdas, Backpropagation Neural Network (BPNN). Data tingkat inflasi diperoleh dari Biro Pusat Statistik Provinsi (BPS) Kota Samarinda https://samarindakota.bps.go.id/ periode Januari 2012 hingga Januari 2017. Pengukuran akurasi prediksi algoritma BPNN menggunakan metode mean square error (MSE). Berdasarkan hasil percobaan, metode BPNN dengan parameter arsitektur 5-5-5-1; fungsi pembelajaran adalah trainlm; fungsi aktivasi adalah logsig dan purelin; laju pembelajaran adalah 0.1 mampu menghasilkan tingkat kesalahan prediksi yang baik dengan nilai MSE sebesar 0.00000424. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma BPNN ini dapat digunakan sebagai alternatif metode dalam memprediksi tingkat inflasi dalam rangka mendukung pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan sehingga dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat di Kota Samarinda, Kalimantan Timur.","PeriodicalId":315894,"journal":{"name":"Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi","volume":"36 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"3","resultStr":"{\"title\":\"Prediksi Tingkat Inflasi Dengan Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network\",\"authors\":\"Kelvin Wong, A. Wibawa, Herman Santoso Pakpahan, Anton Prafanto, H. Setyadi\",\"doi\":\"10.30872/JSAKTI.V1I2.2600\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Artikel ini bertujuan untuk memprediksi tingkat inflasi di Kota Samarinda, Kalimantan Timur dengan mengimplementasikan algoritma cerdas, Backpropagation Neural Network (BPNN). Data tingkat inflasi diperoleh dari Biro Pusat Statistik Provinsi (BPS) Kota Samarinda https://samarindakota.bps.go.id/ periode Januari 2012 hingga Januari 2017. Pengukuran akurasi prediksi algoritma BPNN menggunakan metode mean square error (MSE). Berdasarkan hasil percobaan, metode BPNN dengan parameter arsitektur 5-5-5-1; fungsi pembelajaran adalah trainlm; fungsi aktivasi adalah logsig dan purelin; laju pembelajaran adalah 0.1 mampu menghasilkan tingkat kesalahan prediksi yang baik dengan nilai MSE sebesar 0.00000424. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma BPNN ini dapat digunakan sebagai alternatif metode dalam memprediksi tingkat inflasi dalam rangka mendukung pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan sehingga dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat di Kota Samarinda, Kalimantan Timur.\",\"PeriodicalId\":315894,\"journal\":{\"name\":\"Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi\",\"volume\":\"36 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2019-08-31\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"3\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.30872/JSAKTI.V1I2.2600\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30872/JSAKTI.V1I2.2600","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Prediksi Tingkat Inflasi Dengan Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network
Artikel ini bertujuan untuk memprediksi tingkat inflasi di Kota Samarinda, Kalimantan Timur dengan mengimplementasikan algoritma cerdas, Backpropagation Neural Network (BPNN). Data tingkat inflasi diperoleh dari Biro Pusat Statistik Provinsi (BPS) Kota Samarinda https://samarindakota.bps.go.id/ periode Januari 2012 hingga Januari 2017. Pengukuran akurasi prediksi algoritma BPNN menggunakan metode mean square error (MSE). Berdasarkan hasil percobaan, metode BPNN dengan parameter arsitektur 5-5-5-1; fungsi pembelajaran adalah trainlm; fungsi aktivasi adalah logsig dan purelin; laju pembelajaran adalah 0.1 mampu menghasilkan tingkat kesalahan prediksi yang baik dengan nilai MSE sebesar 0.00000424. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma BPNN ini dapat digunakan sebagai alternatif metode dalam memprediksi tingkat inflasi dalam rangka mendukung pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan sehingga dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat di Kota Samarinda, Kalimantan Timur.
求助内容：
应助结果提醒方式：
京公网安备 11010802042870号
