## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 6 No. 1 (2021) 21 - 28

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619

## Prediksi Indeks Harga Konsumen Komoditas Makanan Berbasis Cloud Computing Menggunakan Multilayer Perceptron
Soffa Zahara 1 , Sugianto 2
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Majapahit
1 soffa.zahara@unim.ac.id, 2 sugianto@unim.ac.id

## Abstract
Prediction technique is one of the areas in data mining where it finds patterns from a set of data lead to predictions in the future.  Prediction  in  the  economic  field  is  a  predominant  prediction  due  to  one  of  the  parameters  for  the  country development. The Consumer Price Index describes the level of consumption of goods and services in society  that used as a reference for the inflation rate. Previously the majority of research that predicts the Consumer Index value only predicts the value of the Consumer Price Index itself as an input and output value. The study built a forecasting model by utilizing multi input variables, namely 28 types of daily staple food prices as input values to predict Consumer Price Index of Surabaya for the  period  2014  to  2018  where  the  whole  development  predictions  built  the  Amazon  Cloud  Services  environment.  The prediction  system  is  built  using  Multilayer  Perceptron  algorithm  with  architectural  variations  of  the  number  of  neurons, epoch, and hidden layer. Based on the test results, the best accuracy with RMSE value 3,380 is generated by 2 hidden layers, the first and second hidden layers which have 10 of neurons respectively with 1000 epoch.
Keywords: consumer prediction index; multilayer perceptron; cloud computing; multivariable prediction.

## Abstrak
Teknik prediksi merupakan salah satu area dalam data mining dimana menemukan pola dari sekumpulan data yang mengarah pada  prediksi  di  masa  depan.  Prediksi  dalam  bidang  ekonomi  merupakan  prediksi  yang  mendominasi  karena  merupakan salah satu parameter berkembangnya suatu negara. Indeks Harga Konsumen menggambarkan tingkat  konsumsi barang dan jasa  pada  masyarakat  yang  dapat  dijadikan  acuan  nilai  inflasi.  Mayoritas  penelitian  yang  melakukan  prediksi  nilai  Indeks Harga  Konsumen  sebelumnya  hanya  melakukan  prediksi  menggunakan  nilai  Indeks  Harga  Konsumen  itu  sendiri  sebagai nilai input dan output. Penelitian ini membangun model peramalan dengan memanfaatkan multi variabel input yaitu 28 jenis harga bahan pokok harian sebagai nilai input untuk meramal nilai Indeks Harga Konsumen di kota Surabaya periode 2014 sampai  2018  dimana  keseluruhan  pembangunan  model  prediksi  dilakukan  di  lingkungan  Amazon  Cloud  Services.  Sistem prediksi dibangun dengan algoritma Multilayer Perceptron dengan variasi arsitektur jumlah neuron , epoch , dan hidden layer . Berdasarkan hasil pengujian, akurasi terbaik dengan nilai RMSE 3.380  dihasilkan oleh konfigurasi 2 hidden layer,  hidden layer pertama dan kedua mempunyai neuron masing-masing berjumlah 10 dengan epoch sebesar 1000.
Kata kunci: indeks harga konsumen; multilayer perceptron; cloud computing; prediksi multivariabel.
© 2021 Jurnal JOINTECS

## 1. Pendahuluan
Teknik  prediksi  merupakan salah satu  area dalam data mining dimana  menemukan  pola  dari  sekumpulan  data yang  mengarah  pada  prediksi  di  masa  depan.  Prediksi
dalam  bidang  ekonomi  merupakan  prediksi  yang mendominasi karena merupakan parameter berkembangnya  suatu  negara  diantaranya  prediksi saham,  prediksi  inflas/deflasi,  prediksi  pertumbuhan
ekonomi  dll.  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK)  adalah index  yang  menilai  tingkat  konsumsi  barang  dan  jasa yang  dikonsumsi  masyarakat  [1]  yang  berubah  dari bulan  ke  bulan  atau  kuartal  ke  kuartal.  IHK  di Indonesia dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) setiap bulan nya berdasarkan Survei Biaya Hidup 2012 yang  digolongkan  menjadi  7  kelompok.  Kelompok bahan  makanan  merupakan  salah  satu  kelompok  yang digunakan sebagai acuan perhitungan nilai IHK.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah  melakukan prediksi  IHK  menggunakan  berbagai  macam  metode, diantaranya  Neural  Network  (NN)  [2],  Autoregressive Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  [3],  Seasonal ARIMA (SARIMA) [4] [5], Support Vector Regression (SVR)    [6].  Dari  keseluruhan  penelitian  yang  telah dilakukan  tersebut  mayoritas  hanya  menggunakan  satu variabel  sebagai  input  dari  prediksi  yaitu  nilai  IHK  itu sendiri,  sehingga  nilai  input  dan  output  berupa  nilai IHK.  Sedangkan  prediksi  IHK  yang  bersumber  dari data  inputan  lebih  dari  satu  variabel  terutama  data harga makanan pokok masih jarang ditemukan.
Multilayer Perceptron (MLP) merupakan jenis algoritma  Deep  Learning yang  paling  banyak digunakan  untuk  pengenalan  pola,  klasifikasi,  serta peramalan  berbasis  masukan  informasi  [7][8]  dimana sangat  cocok  untuk  pemrosesan  data  multidimensi  [9]. Pada  beberapa  penelitian  prediksi  menggunakan  MLP [10] [11] [12]  [13] [14]telah membuktikan mempunyai akurasi yang cukup tinggi. Sakar dkk [11] membuktikan  dalam  penelitiannya  akurasi  algoritma MLP  yaitu  87,24  %  lebih  besar  dibandingkan  dengan SVM  yaitu  84,88  %    dan  Random  Forest  82,34  % dalam  memprediksi  tingkah  laku  pembelian  online. Selain  itu,  Oktavianti  dkk  [10]  juga  membuktikan algoritma  MLP  mempunyai  akurasi  yang  lebih  tinggi dari  pada  SVR  dengan  nilai  RMSE  yaitu  11,45  untuk MLP  dan  15,84  untuk  SVR  dalam  prediksi  berbasis time series dengan jumlah dataset besar. Zang dkk  [13] melakukan  prediksi  hujan  menggunakan  MLP  dengan hasil  RMSE  sebesar  2.73.  Chen  dkk  [14]  membangun prediksi  saham  dengan  MLP  menghasilkan  nilai  MSE sebesar  0.002882.  Namun,  dari  beberapa  penelitian tersebut  belum  ada  yang  melakukan  eksplorasi mengenai jumlah hidden layer yang digunakan.
Penggunaan Cloud Computing sangat disarankan untuk mengatasi mahalnya biaya pembelian dan pemeliharaan hardware dan software [15]  [16] , untuk  mendukung sistem  pengolahan  data.  Sistem  prediksi  tentunya sangat  membutuhkan hardware dan software dengan performa  tinggi  terutama  jika  data  yang  diolah  sangat besar  dan  model  algoritma  yang  digunakan  sangat kompleks.  Selain  itu  pengembang  juga  dihadapkan masalah  lain  yaitu    yaitu  pembangunan  model  yang membutuhkan  proses  penginstalan framework dan library pendukung  dimana  sangat  memakan  waktu yang tidak sedikit dan tidak praktis. Virtual server yang berjalan  di  lingkungan  Cloud  Computing  atau  bisa
disebut serverless  computing [17]  dapat  menjadi pilihan  sebagai  alternatif  pembangunan  sistem  yang cepat, efektif, dan efisien.
Salah  satu  penyedia  layanan  Cloud  terbesar  yaitu Amazon  Web  Service  (AWS)  [18]  menawarkan  solusi untuk  para  peneliti  atau  pengembang  yang  ingin membangun  aplikasi  berbasis    Deep  Learning.  Solusi pembangunan  sistem  aplikasi  yang  ditawarkan  AWS yaitu  Deep  Learning  Amazon  Machine  Image (DLAMI) yang   menyediakan seluruh komponen yang diperlukan  untuk  membangun  sistem  berbasis  Deep Learning lengkap dengan berbagai jenis sistem operasi, framework , dan library pendukung seperti  Tensorflow, Pytorch,  Keras.  DLAMI  merupakan  salah  satu komponen dari  Amazon Elastic Compute Cloud  (EC2) dimana menyediakan layanan virtual mesin teroptimasi berbasis cloud yang  berjalan  layaknya  komputer  fisik [19]  dengan  sistem  pembayaran  berbasis  durasi pemakaian per jam [20].
Penelitian ini membangun sebuah sistem prediksi  IHK berbasis multi variabel dimana data inputan terdiri dari 28  jenis  harga  bahan  pokok  harian  di  kota  Surabaya tahun 2014 sampai 2018. Pembangunan sistem prediksi menggunakan  algoritma  Multilayer  Perceptron  (MLP) yang nantinya akan dibandingkan menggunakan variasi banyaknya hidden  layer , neuron, dan epoch sehingga dapat  dicapai  hasil  akurasi  terbaik  dengan  peramalan IHK yang dibangun. Keseluruhan pembangunan sistem prediksi dibangun dalam lingkungan Cloud Computing yaitu  pada  provider  AWS  dengan  menggunakan layanan DLAMI.

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  dalam  proses  pembangunan  system model  prediksi  terbagi  menjadi  4  tahap  yaitu pengambilan data mentah, pengolahan data, pembangunan  model  prediksi  menggunakan  algoritma Multilayer Perceptron di lingkungan Cloud Computing, dan  evaluasi  model  peramalan  yang  telah  dibangun. Adanya  tahapan  secara  berurutan  berfungsi  untuk mempermudah  dan  memahami  setiap  langkah  proses penelitian yang sedang dilakukan. Gambar 1 menggambarkan tahapan pembangunan sistem prediksi yang  digunakan  pada  penelitian  dimana  terdiri  dari  4 tahapan secara umum…
Pengambilan Data Mentah Pengolahan Data Pembangunan Model Peramalan Menggunakan Deep Learning di Cloud Computing Evaluasi Model Peramalan Gambar 1. Metode Penelitian
2.1. Pengambilan Data Mentah
Tahap  pengambilan  data  mentah  atar raw  data bertujuan  untuk  mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan untuk  pembangunan  model  prediksi.  Data  yang digunakan dalam peramalan IHK yaitu data harian  28 jenis  harga  bahan  pokok  harian  kota  Surabaya  pada kurun  waktu  tahun  2014  sampai  dengan  2018  yang diambil  dari  website  Sistem  Informasi    Ketersediaan dan  Perkembangan  Bahan  Pokok  di  Jawa  Timur  yaitu siskaperbapo.com yang dikelola oleh Dinas Perindustrian  dan  Perdagangan  Jawa  Timur.  Data harian  tersebut  kemudian  dilakukan  operasi  rerata  per bulan  sehingga  didapatkan  rerata  harga  bahan  pokok bulanan.  Data  28  jenis  rerata  harga  bahan  pokok bulanan  ini  yang  menjadi  data  masukan  untuk pembangunan model peramalan IHK.
Proses  pengambilan  data  bahan  pokok  yang  dilakukan yaitu  dengan  mengimplementasikan  teknik web crawling dengan  memanfaatkan  API (Application Programing  Interface) yang  tersedia  pada website siskaperbapo.com.  Hasil  pengambilan  data  tersebut kemudian disimpan dalam bentuk format CSV (Comma Separated Values) untuk diproses ke tahapan selanjutnya  yaitu  penggabungan  dengan  data  IHK. Tabel  1  menunjukkan  contoh  data  harga  bahan  pokok yang  akan  diproses  pada  sistem  prediksi  yang dibangun.  Data  harga  bahan  pokok  yang  tercantum  di setiap  bulannya  merupakan  hasil  rata-rata  dari  harga harian yang terdapat di kota Surabaya.
Tabel  1.Contoh Data Rerata Bulanan Harga Bahan Pokok
Jenis  Bahan Pokok Januari 2018 Februari 2018 Maret 2018 Gula Pasir Dalam Negeri 10.985 11.056 11.084 Bimoli  botol 2 liter 81.200 81.181 80.226 Daging Sapi 9.048 9.272 9.385 Daging Ayam Broiler 26.400 26.400 26.400
Data IHK bulanan kota Surabaya yang merupakan data keluaran  dari  sistem  peramalan  berasal  dari  BPS (Badan  Pusat  Statistik)  Jawa  Timur  dalam  subjek kelompok Ekonomi dan Perdagangan. Periode pengambilan  data  diseragamkan  dengan  data  harga bahan  pokok  yaitu  tahun  2014  sampai  2018.    Tabel  2 menunjukkan  contoh  data  IHK  bulanan  kota  Surabaya yang  diambil  dari  website  BPS  Jawa  Timur. Pengambilan  data  IHK  dilakukan  dengan  cara  berbeda dengan  data  harga  bahan  pokok,  yaitu  secara  langsung dengan  cara  mengunduh  manual  pada  menu  tabel dinamis  pada  website  BPS  dikarenakan  BPS  Jawa Timur tidak menyediakan layanan API untuk data IHK. Jika  terdapat  data  yang  tidak  tersedia  pada  website BPS,  maka  dilakukan  pengambilan  data  secara  offline
yaitu  observasi  langsung  ke  perpustakaan  BPS  Jawa Timur.
Tabel  2.Data IHK Kota Surabaya Bulan 2014 2015 2016 2017 2018 Januari 136,88 110,99
118,7 1 123,6 2 127,9 4 Maret 138,78 111,37 118,4 8 123,7 5 128,2 2
Mei 138,6 111,53 119,5
123,4 8 128,8 3 Juni 140,03 112,01
120,1 4 124,2 9 129,7 2 Agustus 146,25 113,58
121,7 3 125,1 3 129,9 1 Oktober 145,87 114,42
121,5 7 125,5 9 130,0 9 November 146,04 116,14
121,8 2 126,1 8 130,3 5 December 146,84 119 122,9
9 126,7 1 131,2 8

## 2.2. Pengolahan Data
Tahap  pengolahan  data  diperlukan  untuk  memastikan data  yang  akan  masuk  ke  dalam  sistem  peramalan sesuai  format  yang  telah  ditentukan.  Dalam  penelitian ini  keseluruhan  data  akan  dikelompokkan  dan dilabelkan  ke  dalam  29  variabel  dimulai  dari  variabel X1  sampai  dengan  X29.  Pada  tiap  variabel  mewakili nilai  masukan  dan  keluaran  dalam  sistem  peramalan. Tabel  3  merepresentasikan  contoh  detail  variabel  dan nilai  yang  diwakilinya.  Label  X1  merupakan  data waktu  diikuti  dengan  X2  yaitu  data  IHK,  sedangkan untuk  data  harga  pangan  dimulai  dari  variabel  X3 sampai dengan X29.
Tabel  3.Pelabelan Data Mentah
Variabel Keterangan Nilai X1 Waktu 2014-01 X2 Indeks Harga Konsumen 118.31 X3 Beras Bengawan 9.823 X4 Beras Mentik 10.775 X5 Beras IR64 7.905 X6 Gula 10.497 X7 Daging Sapi 82.939 X8 Minyak Curah 11.336 X9 Minyak Bimoli Kemasan 29.108 ….. … … X29 Buncis 7.214
Setelah  melakukan  pelabelan  pada  data  mentah, langkah  selanjutnya  dalam  proses  pengolahan  data yaitu melakukan teknik minmaxscaler . Teknik minmaxscaler [21]  merupakan  teknik  yang  digunakan untuk  mengubah  skala  nilai  menjadi  lebih  kecil  tanpa melakukan  modifikasi  isi  informasi  di  dalamnya dengan  melakukan  operasi  perubahan  skala  dengan batas  tepi  atas  1  dan  batas  tepi  bawah  0  (0,1).  Alasan
dari  digunakannya  teknik minmaxscaler ini  adalah sebagai  solusi  dari  perbedaan  nilai  yang  telalu  jauh antara  harga  bahan  pokok  sebagai  masukan  dan  nilai IHK sebagai nilai keluaran sistem peramalan.
Gambar  2  dan  Gambar  3  menunjukkan  contoh  proses transformasi  data  IHK  sebelum  dan  sesudah  proses scaling(0,1).  Terlihat  data  awal  IHK  nomor  1  yaitu 170.77 setelah proses scaling dengan teknik minmaxscaler berubah menjadi 0.761. Proses tranformasi  keseluruhan  data  input  dan  output menggunakan  teknik minmaxscaler otomatis  dilakukan oleh sistem prediksi sebelum masuk ke model prediksi.

## Gambar 2. Data IHK Sebelum Proses Scaling

## Gambar 3. Data IHK Setelah Proses Scaling
Data  pada  Tabel  4  merupakan  dataset  akhir  setelah melalui  berbagai  proses  pengolahan  data  yang tersimpan dalam format csv. Dataset  dalam bentuk csv inilah  yang  akan  diolah  dalam  sistem  prediksi menggunakan  algoritma  MLP.  Total  jumlah  data  yang akan  diolah  ke  dalam  sistem  prediksi  berjumlah  60 data,  sedangkan  pada  tiap  data  berisi  29  jenis  variabel yang dipisahkan dengan pemisah tanda koma.
Tabel  4. Dataset Hasil Pengolahan Data
No Data Keterangan 1
2014- 01,118.31,9823.87096774193,10775.48387096 77,7905.8064516129,10497.4193548387,2493 9.3548387097,11336.7741935484,91083.8709 67742,27422.5806451613,48538.7096774194, 17407.7419354839,28400,8274.1935483871,8 310.32258064516,27602.5806451613,30000,5 200,410000,3320,7169.03225806452,10914.83 87096774,1800,26664.5161290323,24877.419 3548387,19977.4193548387,9341.9354838709 6,49058.064516129,16018.7096774194,16438. 7096774193,3388.38709677419,5614.1935483 871,9477.41935483871,8422.58064516129,77 76.12903225806,7214.83870967742 60 2018- 12,141.69,12172.9032258065,12491.35483870 97,9584.74193548387,10267.7419354839,272 50,10193.5483870968,107429.774193548,344 38.7096774194,70580.6451612903,25012.903 2258065,29605.1612903226,9800,9900,40200, 39000,7961.29032258064,1500,8000,8754.032 25806452,9020.16129032258,2300,25903.225 8064516,26825.8064516129,26090.322580645 2,19767.7419354839,72974.1935483871,1704 5.1612903226,22793.5483870968,5264.51612 903226,9767.74193548387,13061.2903225806 ,11316.1290322581,15696.7741935484,14529. 0322580645
Proses  terakhir  dalam  tahap  pengolahan  data  yaitu pembagian atau alokasi  data menjadi  2 jenis yaitu data latih  dan  data  uji.  Data  latih  merupakan  data  yang dilatihkan  kepada  sistem  untuk  meningkatkan  akurasi dalam melakukan proses peramalan. Sedangkan data uji merupakan data yang diujikan kepada sistem peramalan untuk  mengukur  akurasi  yang  telah  dibangun. Komposisi  pembagian  data  ini  yaitu  21:39,  dimana  21 data  sebagai  data  latih,  dan  39  data  sebagai  data  uji yang dispesifikan pada Tabel 5.
Tabel  5.Pelabelan Data Mentah No Data Detail Tipe Data 1-21 January 2014 – September 2015 Data Traning 22-39 October  2015  – December 2018 Data Testing
2.3.  Pembangunan  Model  Peramalan  Menggunakan Multilayer Perceptron
Algoritma  yang  digunakan  dalam  membangun  sistem peramalan  IHK  yaitu  Multilayer  Perceptron  yang dibandingkan dan dievaluasi  berdasarkan hasil akurasi. Skenario  evaluasi  yang  dibandingkan  yaitu  variasi hidden layer, neuron, dan epoch. Multilayer Perceptron terdiri  dari  3  bagian  atau  lapisan  dimana  lapisan pertama  disebut input  layer yang  menjadi  gerbang masuknya  data  yang  akan  diolah,  kemudian output layer sebagai  tujuan  pengolahan  data  akan  tercapai, serta  ditengah-tengah input dan output layer terdapat satu  atau  lebih hidden layer yang  berfungsi meningkatkan nilai  akurasi model yang dibangun [10]. Kunci  dari  algoritma  Multilayer  Perceptron  yaitu adanya  lebih  dari  beberapa neuron yang  disebut perceptron yang  terkoneksi  satu  sama  lain  kemudian setiap neuron menerima  input  dan  melakukan  operasi perkalian / dot product dengan memperhitungkan bobot dan  bias  di  setiap layer yang  dilewati.  Setiap  nilai neuron pada MLP dihitung berdasarkan rumus 1.
𝑥 𝑖𝑗 = 𝑓(𝑊 𝑖 𝑋 𝑖−1 +  𝑏 𝑖−1 ) (1)
Penjelasan  dari  rumus  1  yaitu 𝑋 𝑖𝑗 merupakan  nilai setiap neuron j pada layer  i ,  sedangkan 𝑊 𝑖 merepresentasikan  bobot  vektor  setiap neuron j dari layer i-1 sampai  dengan layer  i .  Variabel 𝑋 𝑖−1 adalah nilai  vektor  dari  keseluruhan neuron pada layer  i-1 . Sedangkan  variabel 𝑏 𝑖−1 merupakan  nilai  bias  pada layer  i-1 [13].  Ketika  bobot  dan  vektor  telah  dihitung maka  akan  dikalikan  dengan  variabel f .  Variabel f merupakan  nilai  dari  fungsi  aktifasi sigmoid  non linier yang dihitung dengan rumus 2 dimana 𝑒 𝑥 adalah fungsi ekponensial  [13].    MLP  umumnya  menggunakan perhitungan fungsi aktifasi sigmoid non linier di hidden layer ,  sedangkan  fungsi  aktifasi  linier  digunakan  pada perhitungan output layer sebagai tujuan hasil prediksi.
𝑓(𝑥) = 𝑠𝑖𝑔𝑚𝑜𝑑(𝑥) = 1 1+𝑒 𝑥 (2)
Output Layer Indeks Harga Konsumen First Hidden Layer
Neuron (5,10,20 ) Second Hidden Layer Neuron (5,10,20) 28 Jenis Harga Bahan Pokok Beras Bengawan Beras Mentik Beras IR 64 Gula Minyak Bimoli Kemasan Buncis

## Gambar 4. Arsitektur Model Sistem Prediksi
Gambar  4  mengilustrasikan  arsitektur  dari  algoritma MLP    yang  dibangun  dalam  sistem  prediksi  IHK. Arsitektur MLP yang digunakan  yang terdiri dari input layer , hidden layer, dan output layer .  Input layer berisi 28  jenis  harga  bahan  pokok, hidden layer dengan variasi  1 sampai  2  dimana masing-masing layer terdiri dari  beberapa neuron dengan  variasi  berjumlah  5,  10, dan  20. Layer terakhir  yaitu output  layer merupakan tujuan prediksi yaitu nilai IHK.
Daftar Amazon Web Service Account Masuk Amazon Web Service Console Masuk EC2 Virtual Server Console Pilih Deep Learning Amazon Machine Image Menjalankan dan Melakukan Koneksi Virtual Server Lewat SSH Aktifasi Framework Tensorflow and Library Pendukung Menulis Kode Program Python Menjalankan
Model Prediksi

## Gambar 5. Tahapan Pembangunan Model Pada DLAMI AWS Cloud
Gambar  5  menjelaskan  langkah  demi  langkah  tahapan pembangunan  model  prediksi  dalam  lingkungan  AWS Cloud. Sebelum menggunakan layanan AWS, pengguna  diharuskan  mendaftar  dan  masuk  ke  dalam sistem  layanan  AWS.  Setelah  masuk  ke  dalam  AWS console ,  pengguna  memilih  layanan  pembangunan virtual server EC2 dengan menggunakan pilihan image DLAMI.  Ketika virtual  server telah  dibuat  dan berjalan,  pengguna  mengakses virtual server tersebut bisa  melalui remote  server jalur  SSH  (Secure  Shell) menggunakan aplikasi remote server putty atau aplikasi remote  yang  telah  disediakan  oleh  AWS.  Setelah berhasil  masuk  ke  dalam  sistem virtual server , pengguna  diharuskan  mengaktifasi framework dan library yang  dibutuhkan  untuk  menjalankan  program prediksi  yaitu  Tensorflow  dan  Keras.  Setelah
kebutuhan framework dan library telah  terinstal lengkap, program berbahasa python dapat berjalan.
Tabel  6.Tabel  Spesifikasi Software dan Hardware Kebutuhan Server Spesifikasi Hardware vCPU 1 Memoty (GiB) 1
Processor
Intel  Xeon  clock speeds  up  to  3.3 GHz Software Sistem Operasi Ubuntu Server
18.0 Bahasa
Pemrograman Python
Framework Tensorflow Machine Learning API Keras
Library Pendukung Mathplotlib, Scikit-learn, Numpy, Pandas
Tabel  6  menjelaskan  rincian  kebutuhan hardware dan software yang  digunakan  dalam  pembangunan  sistem prediksi  IHK  ini.  Keseluruhan  kebutuhan  tersebut tersedia  secara  gratis  jika  memilih  skema free tier dalam  layanan  Cloud  AWS.  Layanan  skema free tier adalah  salah  satu  layanan  AWS  secara  gratis  dalam jangka  waktu  tertentu  dengan  batasan  waktu  yang digunakan.
2.4. Evaluasi
Tabel  7  menggambarkan  skenario  evaluasi  algoritma Multilayer Perceptron yang telah dibangun. Konfigurasi input  layer,  output  layer, jenis algoritma optimizer  dan  loss  function yang  digunakan  adalah sama  untuk  setiap  model,  tetapi  untuk  jumlah hidden layer , jumlah neuron dan jumlah epoch dibedakan dan bervariasi.  Skenario  evaluasi  digunakan  untuk  mencari kombinasi  paling  optimal  dalam  mendapatkan  akurasi prediksi IHK.
Tabel  7.Skenario Evaluasi Jenis Konfigurasi Detail Input Layer 28  jenis  harga  bahan pokok Variasi Hidden Layer 1,2 Output Layer IHK Variasi Jumlah Epoch 1000, 2000, 3000 Optimizer Nadam (Nesterov Adam) Variasi Jumlah Neuron 5, 10, 20
Pengukuran  tingkat  akurasi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  RMSE  (Root  Mean  Square  Error) dimana  mencari  nilai  kesalahan  antara  nilai  aktual  dan prediksi  yang  dihitung  dengan  rumus  3.  Perhitungan RMSE yaitu operasi mengkuadratkan nilai error 𝑌𝑖 − 𝑌 dimana 𝑌𝑖 merupakan nilai aktual, sedangkan 𝑌 adalah nilai  hasil  prediksi  [22].  Hasil  Operasi  tersebut kemudian  dibagi  dengan  banyaknya  data  lalu diakarkan.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑁 ∑ (𝑌𝑖 − 𝑌) 2 𝑁 𝑖=1 (3)

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Tabel  8  menginformasikan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan sesuai dengan rancangan skenario pengujian. Terdapat  39  hasil    nilai  RMSE  yang  didapatkan  yang mewakili  setiap  skenario  pengujian.    Pada  kolom Konfigurasi  Jumlah  Neuron,  3  data  pertama  berisi jumlah neuron dalam  satu hidden layer .  Sedangkan pada  data  keempat  dan  seterusnya,  konfigurasi kombinasi  2  angka  dipisahkan  dengan  tanda  strip seperti  5-5  menunjukkan  bahwa  terdapat  jumlah  5 neuron pada hidden layer pertama  dan  5 neuron pada hidden layer kedua.
Tabel  8. Nilai RMSE Jumlah Hidden Layer Konfigurasi Jumlah Neuron 1000 Epoch 2000 Epoch 3000 Epoch 5 3.754 7.399 6.451 1 10 7.933 5.685 7.024 20 7.024 5.471 6.002 5-5 4.416 4.376 4.574 5-10 3.736 4.733 4.722 5-20 5.790 4.683 5.290 10-5 5.158 5.166 5.265 2 10-10 3.380 6.964 4.880 10-20 5,657 7.908 10.995 20-5 3.526 4.030 5.385 20-10 5.190 5.216 3.913 20-20 8.670 5.719 4.988
Dari  hasil  pengujian  pada  Tabel  8  didapatkan  hasil rentang nilai RMSE, dimana semakin kecil nilai RMSE maka  hasil  prediksi  akan  semakin  akurat.  Berdasarkan hasil  pengujian,  didapatkan    RMSE  terkecil  dengan nilai  3.380  dihasilkan  oleh  konfigurasi 2  hidden  layer , dimana hidden layer pertama  dan  kedua  mempunyai neuron  masing-masing  berjumlah  10  dengan epoch sebesar  1000.  Sedangkan  nilai  RMSE  terbesar  yaitu dengan  nilai  10.995  dihasilkan  oleh  konfigurasi  2 hidden layer, neuron pada hidden layer  pertama berjumlah  10  dan neuron pada hidden layer  kedua berjumlah 20 dengan epoch sebesar 3000.
Pada  beberapa  konfigurasi  pengujian,  banyaknya  nilai epoch mempengaruhi  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan. Pada skema 2 hidden layer dengan jumlah neuron pada hidden layer pertama  5  dan  jumlah neuron di hidden layer kedua  10,  serta  skema  2 hidden layer dengan jumlah neuron pada hidden layer pertama  20  dan hidden layer kedua  20,  akurasi  yang  dihasilkan semakin baik yaitu nilai RMSE yang semakin menurun seiring dengan bertambahnya jumlah epoch . Sedangkan skema  2 hidden layer dengan  jumlah neuron pada hidden layer pertama  10  dan hidden layer kedua  20, serta skema 2 hidden layer dengan jumlah neuron pada hidden layer pertama  20  dan hidden layer kedua  5, akurasi  yang  dihasilkan  semakin  tidak  bagus  yang
dibuktikan  dengan  semakin  bertambahnya  nilai  RMSE seiring dengan bertambahnya nilai epoch .
Selain pengaruh bertambahnya jumlah epoch , bertambahnya  jumlah hidden layer juga  menjadi perhatian  peneliti.  Pada  konfigurasi  yang  memiliki  1 hidden layer , nilai RMSE terbaik yang dihasilkan yaitu 3.754. Sedangkan pada konfigurasi 2 hidden layer nilai RMSE  terbaik  yaitu  3.380  sehingga  membuktikan semakin banyak hidden layer kemungkinan meningkatnya akurasi juga semakin tinggi. Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 8, bertambahnya  jumlah hidden layer dan neuron tidak mempengaruhi  akurasi  model  yang  dibangun  yang dibuktikan dengan nilai RMSE yang dihasilkan. Ketika jumlah hidden layer atau neuron ditambah akurasi bisa menjadi lebih tinggi, namun ketika jumlah neuron atau hidden  layer  semakin  banyak  akurasi  belum  tentu semakin  baik  lagi.  Salah  satu  kekurangan  dari algoritma  Multilayer  Perceptron  yang  penulis  temukan dalam  penelitian  ini  yaitu  nilai  RMSE  yang  dihasilkan berubah-ubah  setiap  menjalankan  program  prediksi pada  konfigurasi  yang  sama.  Hal  ini  dikarenakan  nilai optimasi  RMSE  pada  Multilayer  Perceptron  hanya maksimal pada nilai local optimum yang menyebabkan nilai  RMSE  belum  stabil  dan  tidak  bisa  mencapai  titik global optimum seperti algoritma lain yaitu SVR. Oleh karena  itu,  perlu  dilakukan  beberapa  pengujian  ulang untuk  menentukan  nilai  RMSE  terbaik  untuk  setiap skenario yang membuat pengujian menjadi tidak efektif dan  efisien  karena  pengujian  yang  berulang-ulang untuk setiap skenario.
Gambar  6  mengilustrasikan  plot  perbandingan  nilai aktual  IHK  dan  hasil  prediksi  sistem  menggunakan algoritma  Multilayer  Perceptron  dengan  konfigurasi yang  menghasilkan  nilai  RMSE  terkecil  yaitu  3.380. Sumbu  x  merupakan  data  bulan,  sedangkan  sumbu  y merupakan  nilai  IHK.  Garis  plot  berwarna  merah adalah  data  prediksi,  sedangkan  plot  berwarna  hitam adalah  grafik  IHK  aktual.  Terlihat  beberapa  nilai prediksi  telah  berhasil  meprediksi  nilai  aktual  yaitu pada  bulan  Desember  2015,  Januari  2016,  dan  April 2016.
Pada  bulan  Januari  2017  –  September  2017  dan  Mei 2018  –  Desember  2018  hasil  prediksi  berbeda  jauh dengan  nilai  aktual  yang  bisa  disebabkan  oleh  nilai IHK aktual pada bulan Desember 2016 ke Januari 2017 mengalami  penurunan  secara  drastis  yaitu  dari  133  ke 128.  Sistem  prediksi  yang  dibangun  masih  belum mampu  mengikuti  perubahan  nilai  data  secara signifikan  pada  data  aktual.  Begitu  juga  dengan    nilai prediksi  IHK  pada  bulan  Mei  2018  –  Desember  2018, terjadi  perubahan  secara  signifikan  pada  IHK  aktual pada  bulan  Desember  2017  ke  Januari  2018  yaitu terjadi  kenaikan  IHK  yaitu  dari  129.  ke  138.    Faktor lain  yang  dapat  mempengaruhi  kurang  optimalnya prediksi  yaitu  terbatasnya  data  sumber  menyebabkan.
Gambar 6. Plot Perbandingan Nilai Aktual dan Prediksi  IHK
jumlah  data  training  dan  testing  yang  diolah  ke  dalam sistem menjadi tidak optimal

## 4.   Kesimpulan
Peramalan  berbasis multivariabel memungkinkan peneliti melakukan prediksi dengan mempertimbangkan seluruh variabel  yang berpengaruh pada  variabel  tujuan  sehingga  diharapkan  tingkat akurasi  akan  semakin  tinggi.  Pembangunan  model prediksi  IHK  ini  mengimplementasikan  konsep  Deep Learning dimana menekankan pada eksplorasi banyaknya layer, neuron  dan  epoch .  Dari  hasil pengujian,  akurasi  terbaik  dengan  nilai  RMSE  3.380 dihasilkan  oleh  konfigurasi  2 hidden layer , hidden layer pertama  dan  kedua  mempunyai  masing-masing berjumlah 10 dengan epoch sebesar 1000. Penelitian ini juga  menyimpulkan  bahwa  banyaknya  jumlah hidden layer, epoch dan neuron tidak menjamin meningkatnya tingkat  akurasi.  Untuk  pengembangan  penelitian kedepan,  diharapkan  jumlah  data  yang  diolah  menjadi lebih  banyak  dan  dilakukan  evaluasi  yang  lebih mendalam  dari  segi  nilai batch size ,  jenis  optimasi, algoritma Dep Learning lain maupun kombinasi hybrid antar metode.

## Ucapan Terimakasih
Penelitian  ini  didukung  dan  didanai  oleh  Direktorat Riset  dan  Pengabdian  Masyarakat,  Direktorat  Jenderal Penguatan  Riset  dan  Pengembangan  Kementerian Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi  Republik Indonesia.

## Daftar Pustaka
[1] B.  Karlina,  “Pengaruh  Tingkat  Inflasi,  Indeks Harga  Konsumen  Terhadap  PDB  di  Indonesia Pada  Tahun  2011-2015,” J. Ekon.  dan Manaj. , vol.  6,  no.  1,  pp.  2252–6226,  2017,  [Online]. Available: http://fe.budiluhur.ac.id/wp- content/uploads/2017/08/b.-berlian.pdf.
[2] A.  Wanto  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen  Berdasarkan Kelompok  Kesehatan  Dengan  Menggunakan Metode  Backpropagation,” J.  Penelit.  Tek. Inform.  Sink. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  37–43,  2017, [Online].
Available:
https://zenodo.org/record/1009223#.Wd7norlT bhQ.
[3] A.  S.  Ahmar et  al. ,  “Implementation  of  the ARIMA(p,d,q) method to forecasting CPI Data using forecast package in R Software,” J. Phys. Conf.  Ser. ,  vol.  1028,  no.  1,  2018,  doi: 10.1088/1742-6596/1028/1/012189.
[4] D.  A.  Lubis,  M.  B.  Johra,  and  G.  Darmawan, “Peramalan  Indeks  Harga  Konsumen  dengan Metode  Singular  Spectral  Analysis  (SSA)  dan Seasonal  Autoregressive  Integrated  Moving Average (SARIMA),” J. Mat. “MANTIK,” vol. 3, no. 2, pp. 74–82, 2017, doi: 10.15642/mantik.2017.3.2.74-82.
[5] A.  Wibowo,  “Model  Peramalan  Indeks  Harga Konsumen  Kota  Palangka  Raya  Menggunakan Seasonal ARIMA (SARIMA),” J. Mat. , vol. 17, no. 2, pp. 17–24,
2018, doi: 10.29313/jmtm.v17i2.3981.
[6] K.  Dewi,  P.  P.  Adikara,  and  S.  Adinugroho,
“Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen  (  IHK  ) Kelompok Perumahan , Air , Listrik , Gas Dan Bahan  Bakar  Menggunakan  Metode  Support Vector  Regression,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf. dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  10,  pp.  3856– 3862, 2018.
[7] H. Ramchoun, M. Amine, J. Idrissi, Y. Ghanou, and  M.  Ettaouil,  “Multilayer  Perceptron: Architecture Optimization and Training,” Int. J. Interact. Multimed. Artif. Intell. , vol. 4, no. 1, p. 26, 2016, doi: 10.9781/ijimai.2016.415.
[8] F.  R.  Lima-Junior  and  L.  C.  R.  Carpinetti, “Predicting supply chain performance based on SCOR  ®  metrics  and  multilayer  perceptron neural networks,” Int. J. Prod. Econ. , vol. 212, no. February, pp. 19–38, 2019, doi: 10.1016/j.ijpe.2019.02.001.
[9] K.  Halawa,  M.  Bazan,  P.  Ciskowski,  T. Janiczek,  P.  Kozaczewski,  and  A.  Rusiecki, “Road  traffic  predictions  across  major  city intersections  using  multilayer  perceptrons  and data  from  multiple  intersections  located  in various  places,” IET  Intell.  Transp.  Syst. ,  vol. 10, no. 7, pp. 469–475, 2016, doi: 10.1049/iet- its.2015.0088.
[10] I.  Oktavianti,  “Analisis  Pola  Prediksi  Data Time  Series  menggunakan  Support  Vector Regression, Multilayer Perceptron, dan Regresi Linear Sederhana,” J.  Resti ,  vol.  1,  no.  10,  pp. 282–287, 2019.
[11] S.  Sen,  D.  Sugiarto,  and  A.  Rochman, “Komparasi  Metode  Multilayer  Perceptron  ( MLP ) dan Long Short Term Memory ( LSTM ) dalam Peramalan Harga Beras,” J. Ultim. , vol. XII, no. 1, pp. 35–41, 2020.
[12] C. O. Sakar, S. O. Polat, M. Katircioglu, and Y. Kastro,  “Real-time  prediction  of  online shoppers’ purchasing intention using multilayer perceptron and LSTM recurrent neural networks,” Neural  Comput.  Appl. ,  vol.  31,  no. 10, pp. 6893–6908, 2019, doi: 10.1007/s00521- 018-3523-0.
[13] P.  Zhang,  Y.  Jia,  J.  Gao,  W.  Song,  and  H. Leung, “Short-Term Rainfall Forecasting Using Multi-Layer  Perceptron,” IEEE  Trans.  Big Data ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  93–106,  2018,  doi: 10.1109/tbdata.2018.2871151.
[14] Q. Chen, W. Zhang, and Y. Lou, “Forecasting Stock  Prices  Using  a  Hybrid  Deep  Learning Model Integrating Attention Mechanism,
Multi-Layer  Perceptron,  and  Bidirectional Long-Short  Term  Memory  Neural  Network,” IEEE Access , vol. 8, pp. 117365–117376, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3004284.
[15] I.  A.  T.  Hashem,  I.  Yaqoob,  N.  B.  Anuar,  S. Mokhtar, A. Gani, and S. Ullah Khan, “The rise of ‘big  data’ on cloud  computing: Review and open  research  issues,” Inf.  Syst. ,  vol.  47,  pp. 98–115, 2015, doi: 10.1016/j.is.2014.07.006.
[16] C.  Yang,  Q.  Huang,  Z.  Li,  K.  Liu,  and  F.  Hu, “Big  Data  and  cloud  computing:  innovation opportunities  and  challenges,” Int.  J.  Digit. Earth ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  13–53,  2017,  doi: 10.1080/17538947.2016.1239771.
[17] B.  Varghese  and  R.  Buyya,  “Next  generation cloud  computing:  New  trends  and  research directions,” Futur.  Gener.  Comput.  Syst. ,  vol. 79, pp. 849–861, 2018, doi: 10.1016/j.future.2017.09.020.
[18] P.  Pierleoni,  R.  Concetti,  A.  Belli,  and  L. Palma,  “Amazon,  Google  and  Microsoft Solutions  for  IoT:  Architectures  and  a Performance  Comparison,” IEEE  Access ,  vol.
8, pp. 5455–5470, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2961511.
[19] T. M. Madhyastha et al. ,  “Running neuroimaging  applications  on  Amazon  Web Services:  How,  when,  and  at  what  cost?,” Front.  Neuroinform. ,  vol.  11,  no.  November, pp. 1–15, 2017, doi: 10.3389/fninf.2017.00063.
[20] G.  Portella,  G.  N.  Rodrigues,  E.  Nakano,  and A.  C.  M.  A.  Melo,  “Statistical  analysis  of Amazon EC2 cloud  pricing models,” Concurr. Comput. , vol. 31, no. 18, pp. 1–15, 2019, doi: 10.1002/cpe.4451.
[21] S.  Mezzatesta,  C.  Torino,  P.  De  Meo,  G. Fiumara,  and  A.  Vilasi,  “A  machine  learning- based  approach  for  predicting  the  outbreak  of cardiovascular diseases in patients on dialysis,” Comput. Methods Programs Biomed. , vol. 177,
pp. 9–15, 2019, doi: 10.1016/j.cmpb.2019.05.005.
[22] H. Turabieh, “A Hybrid ANN-GWO Algorithm for Prediction  of Heart  Disease,” Am.  J.  Oper. Res. ,  vol.  06,  no.  02,  pp.  136–146,  2016,  doi: 10.4236/ajor.2016.62016.