## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 205−211 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2170

## Penerapan Algoritma Bayesian Regulation untuk Estimasi Posisi Cadangan Devisa Indonesia
Siti Aisyah 1,* , Zulkifli 2 , Pandu Adi Cakranegara 3
1 Politeknik Negeri Media Kreatif, Medan, Indonesia
2 Universitas Indo Global Mandiri, Palembang, Indonesia
3 Universitas Presiden, Jababeka, Indonesia Email: 1,* sitiaisyah@polimedia.ac.id, 2 zulkifli@uigm.ac.id, 3 pandu.cakranegara@president.ac.id Submitted: 22/08/2022 ; Accepted: 29/08/2022 ; Published: 30/08/2022
Abstrak −Cadangan devisa perlu  di prediksi karena  merupakan indikator  moneter  yang sangat penting untuk  menunjukkan kuat  atau  lemahnya  fundamental  perekonomian  suatu  negara.  Oleh  karena  itu  tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  melakukan estimasi Posisi Cadangan Devisa Indonesia pada Akhir tahun 2022 dan 2023, sehingga pemerintah memiliki tolak ukur dan informasi  dalam  menentukan  kebijakan  ekonomi  yang  tepat,  agar  posisi  cadangan  devisa  tetap  stabil.  Algoritma  estimasi yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  algoritma  Bayesian  Regulation  yang  merupakan  salah  satu  algoritma  dari Jaringan  Saraf  Tiruan.  Data  penelitian  yang  digunakan  adalah  data  Posisi  Cadangan  Devisa  Indonesia  (Juta  US$)  yang diperoleh dari laporan ekonomi Bank Indonesia. Penelitian ini akan dianalisis menggunakan 3 model arsitektur jaringan 4-9- 1, 4-18-1 dan 4-27-1. Berdasarkan analisis dari tiga model yang digunakan diperoleh hasil bahwa model 4-27-1 merupakan model  yang  terbaik,  karena  memiliki  nilai  Mean  Square  Error  (MSE)  yang  lebih  rendah,  yaitu  sebesar  0,00203297.  Tolak ukur lain nya dilihat dari epoch (iterasi) yang lebih kecil dan waktu yang lebih cepat dibandingkan dua model yang lain nya walaupun sama-sama menghasilkan tingkat akurasi 100%. Sehingga disimpulkan, algoritma Bayesian Regulation cukup baik digunakan untuk melakukan estimasi posisi cadangan devisa dengan menggunakan model 4-27-1. Berdasarkan hasil prediksi, posisi cadangan devisa Indonesia pada Akhir tahun 2022 dan 2023 sedikit menurun dibandingkan tahun 2021.
Kata Kunci: Bayesian Regulation; JST, Estimasi; Cadangan Devisa; Indonesia
Abstract −Foreign exchange reserves need to be predicted because it is a significant monetary indicator to show the strength or  weakness  of  a  country's  economic  fundamentals.  Therefore,  the  purpose  of  this  study  is  to  estimate  the  position  of Indonesia's foreign exchange reserves at the end of 2022 and 2023 so that the government has benchmarks and information in determining  the  right  economic  policy  so  that  the  position  of  foreign  exchange  reserves  remains  stable.  The  estimation algorithm  used  in  this  study  is  the  Bayesian  Regulation  algorithm,  one  of  the  Artificial  Neural  Network  algorithms.  The research data used is data on the position of Indonesia's foreign exchange reserves (US$ million) obtained from the economic reports of Bank Indonesia. This research will be analyzed using three network architecture models 4-9-1, 4-18-1, and 4-27-1. Based on the analysis of the three models used, the results show that the 4-27-1 model is the best because it has a lower Mean Square Error (MSE) value of 0.00203297. Another benchmark is seen from more minor epochs (iterations) and faster times than the other two models, even though they both produce a 100% accuracy rate. Thus, it can be concluded that the Bayesian Regulation algorithm is good enough to estimate the position of foreign exchange reserves using the 4-27-1 model. Based on the  prediction  results,  the  part  of  Indonesia's  foreign  exchange  reserves  at  the  end  of  2022  and  2023  slightly  decreased compared to 2021.
Keywords: Bayesian Regulation; ANN; Estimation; Foreign Exchange Reserves; Indonesia

## 1.  PENDAHULUAN
Cadangan devisa merupakan bagian dari tabungan nasional sehingga pertumbuhan dan besar kecilnya cadangan devisa  merupakan  sinyal  bagi  global  financial  markets  mengenai  kredibilitas  kebijakan  moneter  dan creditworthiness  suatu  negara  [1]–[3].  Cadangan  devisa  bertujuan  dan  bermanfaat  bagi  suatu  individu.  Motif kepemilikan cadangan devisa diidentikkan dengan motif seseorang untuk memegang uang. Motif transaksi untuk membiayai  transaksi  impor  yang  dilakukan  oleh  pemerintah  dalam  rangka  mendukung  proses  pembangunan, motif berjaga-jaga khususnya berkaitan dengan mengelola nilai tukar, dan motif yang ketiga adalah untuk lebih memenuhi kebutuhan diversifikasi kekayaan. Cadangan devisa negara diperoleh dari kegiatan perdagangan antar negara  yang  dikenal  dengan  kegiatan  ekspor  dan  impor  [4].  Cadangan  devisa  memiliki  peran  penting  dalam mengurangi  fluktuasi  nilai  tukar  dan  mendorong  kemajuan  ekonomi  suatu  negara  [5].  Cadangan  devisa digunakan  sebagai  alat  untuk  menstabilkan  fluktuasi  nilai  tukar  untuk  mengurangi  permintaan  dan  membiayai impor, sehingga nilai tukar mata uang domestik dapat terjaga. Cadangan devisa dipengaruhi oleh ekspor, impor, serta  nilai  tukar  rupiah  (kurs).  Cadangan  devisa  merupakan  indikator  moneter  yang  sangat  penting  untuk menunjukkan  kuat  atau  lemahnya  fundamental  perekonomian  suatu  negara.  Selain  itu,  cadangan  devisa  juga berpengaruh dalam tercapainya stabilitas moneter dan perekonomian makro suatu negara [6]. Berdasarkan data Bank  Indonesia  Posisi  cadangan  devisa  Indonesia  pada  akhir  Juli  2022  tetap tinggi  sebesar  132,2  miliar  dolar AS,  meskipun  menurun  dibandingkan  dengan  posisi  pada  akhir  Juni  2022  sebesar  136,4  miliar  dolar  AS. Penurunan  posisi  cadangan  devisa  pada  Juli  2022  antara  lain  dipengaruhi  oleh  pembayaran  utang  luar  negeri Pemerintah  dan  kebutuhan  untuk  stabilisasi  nilai  tukar  Rupiah  sejalan  dengan  masih  tingginya  ketidakpastian pasar keuangan global [7].
Begitu pentingnya  informasi tentang posisi cadangan devisa Indonesia, maka perlu dilakukan peramalan berupa  estimasi  terhadap  hal  tersebut,  agar  pemerintah  memiliki  tolak  ukur  dan  informasi  dalam  menentukan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 205−211 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2170
kebijakan ekonomi yang tepat, agar posisi cadangan devisa tetap stabil dan jangan sampai menurun di masa yang akan  datang.  Algoritma  estimasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  algoritma  Bayesian  Regulation yang merupakan salah satu algoritma dari Jaringan Saraf Tiruan [8]. Sebagaimana telah banyak diketahui bahwa Algoritma  Jaringan  Saraf  Tiruan  banyak  digunakan  untuk  pemecahan  masalah  yang  berhubungan  dengan estimasi,  pengenalan  pola,  analisis  data,  kontrol  dan  pengelompokkan.  Algoritma  Bayesian  Regulation merupakan fungsi pelatihan jaringan yang memperbarui bobot dan nilai bias sesuai dengan optimasi Levenberg- Marquardt.  Algoritma  ini  mampu  meminimalkan  kombinasi  kesalahan  kuadrat  dan  bobot,  dan  kemudian menentukan  kombinasi  yang  benar  sehingga  menghasilkan  jaringan  yang  digeneralisasi  dengan  baik  [9].  Pada penelitian  ini,  data  posisi  cadangan  devisa  nantinya  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yakni  data  training (pelatihan)  dan  data  testing  (pengujian)  yang  masing-masing  memiliki  target  yang  berbeda.  Sama  seperti algoritma  JST  lainnya,  algoritma  ini  juga  menggunakan  parameter  dengan  neuron hidden  layer (lapisan tersembunyi)  untuk  memperoleh  model  arsitektur  terbaik.  Model  arsitektur  jaringan  terbaik  ini  nantinya  akan digunakan untuk melakukan estimasi posisi cadangan devisa di Indonesia.
Penelitian terdahulu yang sudah pernah dilakukan sebelumnya terkait penelitian ini dan menjadi rujukan, antara lain: Penelitian dengan menggunakan algoritma Bayesian regulation untuk menentukan model dan kinerja terbaik  dalam  menyelesaikan  masalah prediksi  angka  Partisipasi Pendidikan  Formal di Indonesia Tahun 2015- 2020  yang  terdiri  dari  Angka  Partisipasi  Sekolah,  Angka  Partisipasi  Kasar,  dan  Angka  Partisipasi  Murni. Berdasarkan  proses  analisis  dan  perhitungan  didapatkan  hasil  model  2-15-1  yang  terbaik  dengan  epoch  217 iterasi  dan  MSE  sebesar  0,00002945  [10].  Penelitian  berikutnya  menggunakan  algoritma Bayesian  regulation untuk mengestimasi Indeks Produksi Industri Mikro dan Kecil  menurut KBLI. Penelitian ini menggunakan tiga model  arsitektur,  yaitu:  5-10-20-1,  5-15-30-1  dan  5-20-40-1.  Arsitektur  terbaik  adalah  5-10-20-1  yang menghasilkan  akurasi  83%,  MSE  0,0031434897  dengan  tingkat  target  error  yang  digunakan  0,001  -  0,05. Berdasarkan hasil prediksi dapat diketahui bahwa Indeks Produksi Industri Mikro dan Kecil cenderung menurun, meskipun  penurunannya  tidak  terlalu  signifikan  [11].  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  untuk  melakukan peramalan  usia  penduduk  di  beberapa  negara  Asia  menggunakan  metode Bayesian  regulation .  Penelitian  ini merupakan  pengembangan  dari  penelitian  yang  sudah  pernah  dilakukan  sebelumnya,  dengan  menggunakan teknik Cyclical order . Penelitian sebelumnya menggunakan 5 model arsitektur (3-5-1, 3-8-1, 3-10-1, 3-5-8-1 dan 3-5-10-1), dengan model terbaik 3-5-10-1 yang menghasilkan akurasi sebesar 97%, MSE 0.0008358919, waktu pelatihan  27  detik  dan  target  kesalahan  (error)  0,03.  Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  ini  cukup menggunakan  3  model  arsitektur  yang  telah  dimodifikasi  (2-5-1,  2-10-1  dan  2-5-10-1),  dengan  model  terbaik adalah  2-5-1.  Hasil  nya  bahwa  penelitian  ini  lebih  baik  dibandingkan  penelitian  sebelumnya.  Tolak  ukur  nya dilihat dari target error yang lebih kecil, akurasi lebih baik (lebih dari 90%), hingga waktu pelatihan yang lebih cepat.  Sehingga  dapat  disimpulkan,  teknik Bayesian  Regulation bekerja  lebih  baik  dibandingkan  metode  yang digunakan  sebelumnya  [12].  Berdasarkan  penelitian-penelitian  terkait  ini  lah  maka  dilakukan  penelitian  ini, dengan  harapan  penelitian  ini  akan  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  penelitian  yang  sudah dilakukan sebelumnya.
Secara  garis  besar  hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  akan  memberikan  kontribusi  bagi  pemerintah Indonesia sebagai acuan, referensi dan informasi mengenai posisi cadangan devisa Indonesia di masa yang akan datang.  Selain  itu  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  bagi  keilmuan,  yakni  dengan memanfaatkan  nya  sebagai  alternatif  yang  lebih  baik  untuk  menyelesaikan  masalah  estimasi  (peramalan)  dan dapat dimanfaatkan oleh para akademisi untuk pengembangan keilmuan lebih lanjut.

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Dataset Penelitian
Dataset penelitian  yang digunakan adalah data Sekunder, yaitu data Posisi Cadangan Devisa Indonesia (Juta US$), yang bersumber dari  Bank Indonesia dan Badan Pusat Statistik. Cadangan devisa  yang dibahas  meliputi: Emas Moneter, Special Drawing Rights (SDRs), Reserve Posotion in the Fund (RPF), Cadangan Devisa Lainnya, Uang Kertas Asing (UKA) dan Simpanan, Surat Berharga dan Tagihan Lainnya [13].
Tabel 1. Posisi Cadangan Devisa Indonesia (Juta US$) Cadangan Devisa Posisi Cadangan Devisa (Juta US$) 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Emas Moneter 2876,00 3345,53 3229,64 3843,88 4758,00 4595,16 Special Drawing Rights (SDRs) 1499,00 1588,14 1552,90 1541,95 1605,00 7795,37 Reserve Posotion in the Fund (RPF) 1056,00 1119,31 1095,83 1090,05 1135,00 1109,75 Cadangan Devisa Lainnya 110930,59  124143,39  114775,90  122707,40  128398,00  131405,10 Uang Kertas Asing (UKA) & Simpanan 11388,00 9114,56  12548,67  10326,10  10385,00  12391,55 Surat Berharga 98953,00  114449,98  101655,78  111748,33  117324,00  118341,75 Tagihan Lainnya 590,00 579,00 571,00 633,00 689,00 671,79

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 205−211 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2170
Cadangan Devisa Posisi Cadangan Devisa (Juta US$) 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Jumlah 116361,59  130196,37  120654,27  129183,28  135896,00  144905,38
Berdasarkan data pada tabel 1, nilai Jumlah diperoleh dari Emas Moneter + Special Drawing Rights (SDRs) + Reserve Posotion in the Fund (RPF) + Cadangan Devisa Lainnya. Sedangkan nilai Cadangan Devisa Lainnya diperoleh dari Uang Kertas Asing (UKA) dan Simpanan + Surat Berharga + Tagihan Lainnya.

## 2.2 Metode yang Digunakan
Penelitian ini menggunakan algoritma Jaringan Saraf Tiruan dengan metode Bayesian Regulation . Teknik ini merupakan fungsi pelatihan  jaringan  yang memperbarui bobot dan nilai bias sesuai dengan optimasi Levenberg-Marquardt . Hal Ini dengan  meminimalkan  kombinasi  kesalahan  kuadrat  dan  bobot,  dan  kemudian  menentukan  kombinasi  yang  benar sehingga menghasilkan jaringan yang digeneralisasi dengan baik. Teknik Bayesian Regulation dapat dirumuskan sebagai berikut:
[net,TR] = trainbr(net,TR,trainV,valV,testV) (1) Keterangan : net = Pembentukan Jaringan Syaraf
TR = Catatan pelatihan awal yang dibuat berdasarkan data latih
trainV   = Data pelatihan yang dibuat berdasarkan data latih valV = Data validasi yang dibuat berdasarkan data latih testV = Data uji yang dibuat berdasarkan data latih

## 2.3 Kerangka Kerja Penelitian
Pada bagian ini akan diuraikan metodologi dan kerangka penelitian kerja yang digunakan dalam menyelesaikan masalah penelitian.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja pada gambar 1, maka masing-masing langkah dapat diuraikan sebagai berikut : a. Mengumpulkan Data Pada tahap ini, data-data diperoleh dari Bank Indonesia dan Badan Pusat Statistik.
b. Studi Pustaka
Studi  pustaka  merupakan  langkah  awal  dalam  penelitian  ini,  studi  pustaka  ini  dilakukan  untuk  melengkapi pengetahuan  dasar  dan  teori-teori  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yang  diambil  dari  buku-buku  atau artikel jurnal.
c. Mengidentifikasi Masalah
Pada  tahap  identifikasi  masalah  ini,  dilakukan  setelah  semua  data-data  terpenuhi  kemudian  didapatkan dataset yang sesuai untuk dilakukan proses pada tahap konversi data yang didapat sesuai dengan bobot yang ditentukan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 205−211 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2170
d. Praproses
Tahapan  yang  dikerjakan  adalah  dengan  melakukan  perubahan  terhadap  beberapa  tipe  data  pada  atribut dataset dengan tujuan untuk mempermudah pemahaman terhadap isi record , juga melakukan seleksi dengan memperhatikan konsistensi data, missing value dan redundant pada data.
e. Menentukan Model
Hasil dari tahap ini adalah beberapa model  jaringan saraf tiruan dengan metode Bayesian Regulation untuk menentukan pola
f. Menguji Hasil Pengolahan Data
Setelah  proses  penentuan  model  selesai,  maka  dilakukan  tahapan  uji  coba  terhadap  hasil  pengolahan  data dengan menggunakan Software Matlab R2011b
g. Memprediksi
Prediksi dilakukan berdasarkan (menggunakan) model arsitektur terbaik yang telah di analisis sebelumnya. h. Mengevaluasi Akhir
Evaluasi akhir dilakukan untuk mengetahui apakah hasil pengolahan data sesuai dengan yang diharapkan.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Normalisasi
Dataset penelitian yang disajikan pada tabel 1 akan dinormalisasi menggunakan persamaan (1) [14]–[23].
(2)
Penjelasan : x ' : Transformasi data x : Data yang akan dinormalisasi a : Data terendah b : Data tertinggi 0.1 dan 0.8 : Nilai default untuk melakukan Normalisasi
Data berdasarkan tabel 1 dibagi menjadi 2 bagian, yang pertama data tahun  2016-2019 digunakan sebagai data training ,  sedangkan  tahun  2020  digunakan  sebagai  target  training.  Yang  kedua  data  2017-2020  digunakan sebagai  data testing ,  sedangkan  tahun  2021  digunakan  sebagai  target testing .  Berdasarkan  tabel  data  1  akan mendapatkan hasil normalisasi sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Normalisasi Berdasarkan Tabel 1 Normalisasi Training Normalisasi Testing Data Posisi Cadangan Devisa Target (2020) Posisi Cadangan Devisa Target (2021) 2016 2017 2018 2019 2017 2018 2019 2020 1 0,1144  0,1174  0,1166  0,1205 0,1262 0,1170  0,1163  0,1200  0,1256 0,1246 2 0,1058  0,1064  0,1061  0,1061 0,1065 0,1062  0,1060  0,1059  0,1063 0,1442 3 0,1030  0,1034  0,1033  0,1032 0,1035 0,1034  0,1032  0,1032  0,1034 0,1033 4 0,7907  0,8734  0,8147  0,8644 0,9000 0,8556  0,7983  0,8468  0,8816 0,9000 5 0,1677  0,1535  0,1750  0,1611 0,1614 0,1522  0,1732  0,1596  0,1600 0,1723 6 0,7157  0,8127  0,7326  0,7958 0,8307 0,7963  0,7181  0,7798  0,8139 0,8201 7 0,1001  0,1001  0,1000  0,1004 0,1007 0,1000  0,1000  0,1004  0,1007 0,1006

## 3.2 Analisis Model Arsitektur
Tidak  ada  aturan  yang  baku  pada  algoritma  Jaringan  Saraf  Tiruan  tentang  bagaimana  cara  menentukan  model arsitektur  yang  tepat.  Semua  nya  harus try dan try ,  artinya  terus  mencoba  model  sampai  menghasilkan  atau memperoleh model yang terbaik. Pada penelitian ini akan dianalisis menggunakan tiga model arsitektur jaringan, yakni :  4-9-1, 4-18-1 dan 4-27-1. Masing-masing model  ini akan di training dan di testing menggunakan tools Matlab 2011b.
Tabel 3. Hasil Training dan Testing pada Model 4-9-1
Hasil Training Hasil Testing Data  Target Output Error SSE Target Output Error SSE Akurasi 1 0,1262  0,1152 0,0110 0,00012109    0,1246  0,1192 0,0054 0,00002923 1 2 0,1065  0,1089 -0,0024 0,00000590    0,1442  0,1091 0,0351 0,00123020 1 3 0,1035  0,1073 -0,0038 0,00001421    0,1033  0,1075 -0,0042 0,00001769 1 4 0,9000  0,8960 0,0040 0,00001600    0,9000  0,9418 -0,0418 0,00174724 1 5 0,1614  0,1614 0,0000 0,00000000    0,1723  0,1365 0,0358 0,00128007 1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 205−211 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2170
Hasil Training Hasil Testing Data  Target Output Error SSE Target Output Error SSE Akurasi 6 0,8307  0,8337 -0,0030 0,00000904    0,8201  0,9207 -0,1006 0,01011580 1 7 0,1007  0,1056 -0,0049 0,00002363    0,1006  0,1059 -0,0053 0,00002792 1 Jumlah SSE  0,00018988 Jumlah SSE  0,01444815 100% MSE 0,00002713 MSE 0,00206402 Tabel 4. Hasil Training dan Testing pada Model 4-18-1 Hasil Training Hasil Testing Data  Target Output Error SSE Target Output Error SSE Akurasi 1 0,1262  0,1153 0,0109 0,00011890    0,1246  0,1194 0,0052 0,00002710 1 2 0,1065  0,1087 -0,0022 0,00000497    0,1442  0,1089 0,0353 0,00124427 1 3 0,1035  0,1071 -0,0036 0,00001275    0,1033  0,1073 -0,0040 0,00001605 1 4 0,9000  0,8959 0,0041 0,00001681    0,9000  0,9417 -0,0417 0,00173889 1 5 0,1614  0,1618 -0,0004 0,00000014    0,1723  0,1370 0,0353 0,00124454 1 6 0,8307  0,8338 -0,0031 0,00000965    0,8201  0,9200 -0,0999 0,00997548 1 7 0,1007  0,1054 -0,0047 0,00002173    0,1006  0,1057 -0,0051 0,00002584 1 Jumlah SSE  0,00018495 Jumlah SSE  0,01427218 100% MSE 0,00002642 MSE 0,00203888 Tabel 5. Hasil Training dan Testing pada Model 4-27-1 Hasil Training Hasil Testing Data  Target Output Error SSE Target Output Error SSE Akurasi 1 0,1262  0,1154 0,0108 0,00011673    0,1246  0,1195 0,0051 0,00002607 1 2 0,1065  0,1087 -0,0022 0,00000497    0,1442  0,1088 0,0354 0,00125134 1 3 0,1035  0,1071 -0,0036 0,00001275    0,1033  0,1072 -0,0039 0,00001525 1 4 0,9000  0,8959 0,0041 0,00001681    0,9000  0,9418 -0,0418 0,00174724 1 5 0,1614  0,1619 -0,0005 0,00000023    0,1723  0,1372 0,0351 0,00123047 1 6 0,8307  0,8338 -0,0031 0,00000965    0,8201  0,9198 -0,0997 0,00993557 1 7 0,1007  0,1053 -0,0046 0,00002081    0,1006  0,1056 -0,0050 0,00002484 1 Jumlah SSE  0,00018194 Jumlah SSE  0,01423079 100% MSE 0,00002599 MSE 0,00203297
Berdasarkan hasil training dan hasil testing pada tabel 3, tabel 4 dan tabel 5, dapat dijelaskan sebagai berikut : Target  = Diperoleh dari normalisasi berdasarkan persamaan (2), menggunakan Microsoft Excel Output = Diperoleh dari perhitungan dengan menggunakan Matlab Error = Diperoleh dari nilai Target – Output SSE ( Sum Square Error ) = Diperoleh dari nilai Error di pangkatkan 2. Jlh SSE  = Diperoleh dari Total seluruh SSE MSE ( Mean Square Error ) = Diperoleh dari jumlah SSE dibagai dengan 7 (banyak nya dataset) Hasil = 1 ( true ) dan 0 ( false ). 1 diperoleh  jika nilai Error <=0,04. Selain  itu  bernilai 0,04  merupakan target Error yang digunakan pada penelitian ini.

## 3.3 Penentuan Model Terbaik
Berdasarkan  penyajian  hasil  pelatihan  dan  pengujian  pada  tabel  3,  tabel  4  dan  tabel  5  yang  merupakan  hasil perhitungan dari masing-masing model arsitektur jaringan yang digunakan pada penelitian ini, maka selanjutnya dapat ditentukan model terbaik dari masing-masing model yang digunakan.
Tabel 6. Perbandingan Model Arsitektur
Algoritma Bayesian Regulation Model Epoch (Iterasi) Waktu Training MSE Training MSE Testing Target Error Akurasi 4-9-1 1264 00.15 0,00002713 0,00206402 0,04 100% 4-18-1 803 00.12 0,00002642 0,00203888 100% 4-27-1 590 00.09 0,00002599 0,00203297 100%
Tabel  6  merupakan  perbandingan  dari  masing-masing  model  arsitektur  yang  digunakan  pada  penelitian  ini. Secara  garis  besar  model  arsitektur  4-27-1  merupakan  model  arsitektur terbaik  walaupun  sama-sama  memiliki tingkat  akurasi  100%.  Hal  ini  dikarenakan  model  tersebut  menghasilkan  epoch  (iterasi)  yang  lebih  kecil dibandingkan  dengan  dua  model  yang  lain  nya,  waktu  training  lebih  cepat,  dan  terutama  nilai  MSE  ( Mean Square  Error )  nya  yang  paling  rendah  dibandingkan  dengan  2  (dua)  model  yang  lain.  Seperti  yang  perlu diketahui, bahwa semakin kecil kesalahan ( error ) maka hasilnya semakin baik.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 2. Grafik Perbandingan Model Arsitektur
Gambar  2  merupakan grafik dari  hasil  model  arsitektur yang digunakan. 3 (Tiga)  model  yang digunakan pada penelitian  ini  nyaris sama kemampuannya, hanya  sedikit perbedaan pada  nilai  MSE ( Mean Square Error ), dan model  arsitektur  4-27-1  merupakan  model  yang  terbaik  karena  menghasilkan  nilai  MSE  Testing  yang  lebih rendah dibandingkan dua model yang lain, yakni 0,00203297.

## 3.4 Estimasi
Estimasi diperoleh berdasarkan model terbaik 4-27-1 dengan menggunakan rumus persamaan (3) [24].
Estimasi = (3) Penjelasan :
x
: Target yang akan di estimasi a
: Data terendah b
: Data tertinggi
0.1 dan 0.8 : Nilai default untuk melakukan estimasi
Tabel 7. Perbandingan Data Awal Posisi Cadangan Devisa dan Hasil Estimasi
No Cadangan Devisa Posisi Cadangan Devisa (Juta US$) Hasil Estimasi 2019 2020 2021 2022 2023 1  Emas Moneter 3843,88 4758,00 4595,16 3843,88 4758,00 2  Special Drawing Rights (SDRs) 1541,95 1605,00 7795,37 1541,95 1605,00 3  Reserve Posotion in the Fund (RPF) 1090,05 1135,00 1109,75 1090,05 1135,00 4  Cadangan Devisa Lainnya 122707,40  128398,00 131405,10  122707,40  128398,00 5  Uang Kertas Asing (UKA) dan Simpanan 10326,10  10385,00 12391,55 10326,10 10385,00 6  Surat Berharga 111748,33  117324,00 118341,75  111748,33  117324,00 7  Tagihan Lainnya 633,00 689,00 671,79 633,00 689,00 Jumlah 129183,28  135896,00 144905,38  129183,28  135896,00

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa dan pembahasan yang telah dijelaskan, maka  dapat disimpulkan bahwa algoritma Bayesian Regulation cukup baik digunakan untuk melakukan estimasi posisi cadangan devisa dengan menggunakan model 4-27-1,  selain  menghasilkan  akurasi  100%,  Mean  Square  Error  (MSE)  juga  lebih  rendah,  yaitu  sebesar 0,00203297. Tolak ukur  lain  nya dilihat dari epoch  yang  lebih  kecil  yakni  sebesar 590  iterasi  dan waktu  yang lebih cepat (9 detik) dibandingkan dua model yang lain nya. Akan tetapi model ini masih perlu dikaji dan diuji kembali dengan data penelitian yang berbeda, karena bisa saja model arsitektur terbaik pada penelitian ini tidak cukup baik apabila digunakan dengan data penelitian yang berbeda. Sedangkan berdasarkan hasil estimasi, posisi cadangan devisa Indonesia pada Akhir tahun 2022 dan 2023 sedikit menurun dibandingkan tahun 2021, sehingga hal ini perlu diwaspadai oleh pemerintah Indonesia, khusus nya Bank Indonesia.

## REFERENCES
[1] D.  L. Syukuriyah and  L. R.  Indrawati, “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Cadangan Devisa  Di  Indonesia (Periode Tahun 1991-2020),” Jurnal Kajian Ekonomi dan Kebijakan Publik , vol. 7, no. 1, pp. 81–91, 2022.
MSE Testing Akurasi 0,00000000 0,50000000 1,00000000 4-9-1 4-18-1
4-27-1 MSE Testing 0,00206402 0,00203888 0,00203297 Akurasi 100% 100% 100%

## Grafik dengan Bayesian Regulation

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 205−211 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2170
[2] Diah  Ayu  Caroline,  B.  Ismanto,  and  D.  S.  Sitorus,  “Pengaruh  Nilai  Tukar  Rupiah  dan  Inflasi  Terhadap  Cadangan Devisa Periode Tahun 1989-2019,” Ecodunamika : Jurnal Pendidikan Ekonomi , vol. 4, no. 1, pp. 1–6, 2021.
[3] W. S. Sari, A. M. Hidayah, F. N. Hidayati, and M. Arista, “Analisis Pengaruh Kurs Dolar Amerika Serikat Dan BI Rate Terhadap Cadangan Devisa Indonesia,” Ecodunamika : Jurnal Pendidikan Ekonomi , vol. 4, no. 1, pp. 1–16, 2021.
[4] F.  Astuty,  “Pengaruh  Produk  Domestik  Bruto,  Ekspor  Dan  Kurs  Terhadap  Cadangan  Devisa  Di  Indonesia,” JPEK (Jurnal Pendidikan Ekonomi dan Kewirausahaan) , vol. 4, no. 2, pp. 301–313, 2020.
[5] H. Juliansyah, P. Moulida, and A. Apridar, “Analisis Faktor-faktor Yang Mempengaruhui Cadangan Devisa Indonesia Bukti (Kointegrasi dan Kausalitas),” Jurnal Ekonomi Regional Unimal , vol. 3, no. 2, pp. 32–46, 2020.
[6] L.  L.  Khusnatun  and  D.  M.  Hutajulu,  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Cadangan  Devisa  Indonesia,” Ekono Insentif , vol. 15, no. 2, pp. 79–92, 2021.
[7] E. Haryono, “Cadangan Devisa Juli 2022 Tetap Tinggi,” Informasi tentang Bank Indonesia , 2022. [Online]. Available: https://www.bi.go.id/id/publikasi/ruang-media/news-release/Pages/sp_2420422.aspx. [Accessed: 02-Aug-2022].
[8] D. Gong, J. Feng, W. Xiao, and S. Sun, “Spectral Reconstruction Based on Bayesian Regulation Neural Network,” in Smart Innovation, Systems and Technologies , vol. 179, R. Kountchev, S. Patnaik, J. Shi, and M. N. Favorskaya, Eds. Springer, 2019, pp. 77–85.
[9] T.  Afriliansyah et  al. , “Implementation  of Bayesian Regulation Algorithm for  Estimation of Production  Index Level Micro and Small Industry,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[10]  P.  Setiaji et  al. ,  “Best  Model  and  Performance  of  Bayesian  Regularization  Method  for  Data  Prediction,” Journal  of Physics: Conference Series , vol. 1933, no. 1, 2021.
[11]  T.  Afriliansyah et  al. , “Implementation  of Bayesian Regulation Algorithm for  Estimation of Production  Index Level Micro and Small Industry,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, p. 012027, 2019.
[12]  R.  Puspadini,  A.  Wanto,  and  N.  Arminarahmah,  “Penerapan  ML  dengan  Teknik  Bayesian  Regulation  untuk Peramalan,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 3, no. 3, pp. 147–155, 2022.
[13]  B.  Indonesia,  “Posisi  Cadangan  Devisa  (Juta  US$),” Badan  Pusat  Statistik ,  2022.  [Online].  Available: https://www.bps.go.id/indicator/13/1091/1/posisi-cadangan-devisa.html. [Accessed: 02-Aug-2022].
[14]  N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra,  A.  D.  GS,  S.  Andini,  and  A.  Wanto,  “Pemanfaatan  Algoritma  Fletcher-Reeves  untuk Penentuan  Model  Prediksi  Harga  Nilai  Ekspor  Menurut  Golongan  SITC,” Building  of  Informatics,  Technology  and Science (BITS) , vol. 3, no. 4, pp. 679–685, 2022.
[15]  P. Parulian et al. , “Analysis of Sequential Order Incremental Methods in Predicting the Number of Victims Affected by Disasters,” in Journal of Physics: Conference Series , 2019, vol. 1255, no. 1.
[16]  E.  Siregar,  H.  Mawengkang,  E.  B.  Nababan,  and  A.  Wanto,  “Analysis  of  Backpropagation  Method  with  Sigmoid Bipolar and Linear Function in Prediction of Population Growth,” in Journal of Physics: Conference Series , 2019, vol. 1255, no. 1.
[17]  Y.  Andriani,  H.  Silitonga,  and  A.  Wanto,  “Analisis  Jaringan  Syaraf  Tiruan  untuk  prediksi  volume  ekspor  dan  impor migas di Indonesia,” Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , vol. 4, no. 1, pp. 30–40, 2018.
[18]  W. Saputra, J. T. Hardinata, and A. Wanto, “Implementation of Resilient Methods to Predict Open Unemployment in Indonesia  According  to  Higher  Education  Completed,” JITE  (Journal  of  Informatics  and  Telecommunication Engineering) , vol. 3, no. 1, pp. 163–174, 2019.
[19]  N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra et  al. ,  “Performance  One-step  secant  Training  Method  for  Forecasting  Cases,” Journal  of Physics: Conference Series , vol. 1933, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[20]  M. F. Rozi, D. Hartama, I. P. Sari, R. Dewi, and Z. A. Siregar, “Backpropagation Model in Predicting the Location of Prospective  Freshman  Schools  for  Promotion  Optimization,” JOMLAI:  Journal  of  Machine  Learning  and  Artificial Intelligence , vol. 1, no. 1, pp. 23–30, 2022.
[21]  N. Arminarahmah, S. D. Rizki, O. A. Putra, U.  Islam,  K. Muhammad, and  A.  Al, “Performance  Analysis and Model Determination  for  Forecasting  Aluminum  Imports  Using  the  Powell-Beale  Algorithm,” IJISTECH  (International Journal of Information System & Technology) , vol. 5, no. 5, pp. 624–632, 2022.
[22]  A.  Wanto,  S.  Defit,  and  A.  P.  Windarto,  “Algoritma  Fungsi  Perlatihan  pada  Machine  Learning  berbasis  ANN  untuk Peramalan Fenomena Bencana,” RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 254–264, 2021.
[23]  A.  Perdana,  S.  Defit,  and  A.  Wanto,  “Optimalisasi  Parameter  dengan  Cross  Validation  dan  Neural  Back-propagation Pada Model Prediksi Pertumbuhan Industri Mikro dan Kecil,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis , vol. 01, no. 11, pp. 34– 42, 2021.
[24]  S. Setti and A. Wanto, “Analysis of Backpropagation Algorithm in Predicting the Most Number of Internet Users in the World,” JOIN (Jurnal Online Informatika) , vol. 3, no. 2, pp. 110–115, 2018.