## Peramalan Tingkat Inflasi Indonesia  Menggunakan Neural Network Backpropagation Berbasis Metode Time Series

## Amrin
Program Studi Manajemen Informatika AMIK Bina Sarana Informatika Jakarta Jl. Kramat Raya No.18 Jakarta Pusat, Jakarta, Indonesia amrin.ain@bsi.ac.id

## ABSTRACT
In this study will be used back propagation neural network method to predict the monthly inflation rate in Indonesia. In the results of the data analysis is concluded that  the  performance  of  back  propagation  neural  network    that  formed  by  the training data and validated by testing data generates prediction accuracy rate is very good with a mean square error (MSE) is 0.0171. By using a moving average to forecast the independent variables obtained the rate of inflation in the month of July  2014  is  0.514,  by  using  exponential  smoothing  to  forecast  the  independent variables obtained by the rate of inflation in the month of July 2014 is 0.45, and by  using  seasonal  method  to  forecast  the  independent  variables  obtained  by  the rate of inflation in the month of July 2014 is 0.93.
Keywords : Inflation, Neural Network  Backpropagation, Mean Square Error

## ABSTRAK
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  metode  prediksi neural  network dengan backpropagation , untuk  memprediksi  tingkat  inflasi  bulanan  di  indonesia.  Dari  hasil  analisis  data  yang  dilakukan disimpulkan bahwa Performa model neural network dengan backpropagation yang dibentuk dari data training dan divalidasi pada data testing memberikan tingkat akurasi prediksi yang cukup baik dengan  nilai mean  square  error (MSE)  0,0171.  Dengan  menggunakan moving  average untuk prediksi  variabel  input  diperoleh  tingkat  inflasi  di  bulan  juli  2014  sebesar  0,514,  dengan menggunakan smoothing  eksponensial untuk  prediksi  variabel  input  diperoleh  tinkat  inflasi  di bulan juli 2014 sebesar 0,45, dan dengan menggunakan metode seasonal untuk prediksi variabel input diperoleh tingkat inflasi sebesar 0,93.
Kata kunci : Inflasi, neural network backpropagation , rata-rata error kuadrat.

## PENDAHULUAN
Inflasi adalah kenaikan harga barang dan  jasa  secara  umum  dimana  barang  dan jasa  tersebut  merupakan  kebutuhan  pokok masyarakat  atau  turunnya  daya  jual  mata uang  suatu  negara  (Badan  Pusat  Statistik, 2014).  Secara  sederhana  inflasi  diartikan sebagai  meningkatnya  harga-harga  secara umum  dan  terus  menerus.  Kenaikan  harga dari  satu  atau  dua  barang  saja  tidak  dapat disebut  inflasi  kecuali  bila  kenaikan  itu meluas (atau mengakibatkan kenaikan harga) pada  barang  lainnya.  Kebalikan  dari  inflasi disebut deflasi (Bank Indonesia, 2014).
Kestabilan  inflasi  merupakan  prasyarat  bagi pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan yang pada  akhirnya
memberikan manfaat bagi peningkatan kesejahteraan masyarakat. Pentingnya pengendalian inflasi didasarkan pada
pertimbangan  bahwa  inflasi  yang  tinggi  dan tidak  stabil  memberikan  dampak  negatif kepada  kondisi  sosial  ekonomi  masyarakat. Bank  Indonesia  menjelaskan  bahwa  ada  tiga dampak  negatif  dari  tingginya  nilai  inflasi dan  ketidakstabilan  inflasi.  Pertama,  inflasi yang  tinggi  akan  menyebabkan  pendapatan riil  masyarakat  akan  terus  turun  sehingga standar  hidup  dari  masyarakat  turun  dan akhirnya  menjadikan  semua  orang,  terutama orang  miskin,  bertambah  miskin.  Kedua, inflasi  yang  tidak  stabil  akan  menciptakan ketidakpastian  ( uncertainty )  bagi  pelaku ekonomi dalam mengambil keputusan.
Pengalaman  empiris  menunjukkan  bahwa inflasi  yang  tidak  stabil  akan  menyulitkan keputusan  masyarakat  dalam  melakukan konsumsi, investasi, dan produksi, yang pada akhirnya  akan  menurunkan  pertumbuhan ekonomi.  Ketiga,  tingkat  inflasi  domestik yang  lebih  tinggi  dibanding  dengan  tingkat inflasi di negara tetangga menjadikan tingkat bunga  domestik riil menjadi tidak  kompetitif sehingga  dapat  memberikan  tekanan  pada nilai rupiah (Bank Indonesia, 2014). Penelitian  mengenai  peramalan  inflasi  di suatu  negara  mendapatkan  perhatian  yang positif bagi peneliti makroekonomi. Sebagian besar  bank  sentral  menggunakan  inflasi sebagai  salah  satu  pertimbangan  untuk mengambil  kebijakan  moneter.  Kebijakan moneter  diambil  dengan  pertimbangan  nilai inflasi  yang  akan  datang.  Nilai  inflasi sekarang,  merupakan  hasil  dari  kebijakan yang  lalu,  mungkin  hanya  memberikan informasi yang samar-samar. Bagi
pemerintah,  peramalan  inflasi  merupakan jembatan penghubung untuk mengetahui nilai inflasi  yang  akan  datang.  Penelitian  ini merupakan  pengembangan  peramalan  inflasi di  Indonesia  yang  dapat  memberikan  input bagi  Bank  Indonesia  sebagai  pertimbangan pengambilan kebijakan.
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  metode prediksi neural network dengan
backpropagation ,  untuk  memprediksi tingkat inflasi  bulanan  di  masa  yang  akan  datang.
Data  yang  penulis  gunakan  adalah  data tingkat  inflasi  bulanan  di  indonesia  yang dikeluarkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  dan
Bank Indonesia. Kelebihan metode neural network
diantaranya  melakukan  generalisasi  dan ekstraksi  dari  pola  data  tertentu,  mampu mengakuisisi  pengetahuan  walau  tidak  ada kepastian, menyelesaikan masalah yang tidak terstruktur  dan  sulit  didefinisikan,  dan mampu melakukan perhitungan secara paralel sehingga proses lebih singkat.

## BAHAN DAN METODE
1. Data Mining Data  mining adalah  rangkaian  proses untuk  menggali  nilai tambah berupa informasi  yang  belum  terekplorasi  dari sebuah  basis  data,  melakukan  ekplorasi dengan cara-cara tertentu untuk
memanipulasi  data  menjadi  informasi  yang lebih  berharga  dengan  cara  mengektraksi dan  mengenali  pola  penting  dari  basis  data (Han  &  Kamber,  2006).  Menurut  Daryl
Pregibons  dalam    (Gorunescu,  2011)  “ Data mining adalah  perpaduan  dari ilmu  statistik, kecerdasan  buatan,  dan  penelitian  bidang database ”.  Nama data  mining berasal  dari kemiripan  antara  pencarian  informasi  yang bernilai  dari database yang  besar  dengan menambang  sebuah    gunung  untuk  sesuatu yang  bernilai    (Sumathi,  2006).  Keduanya memerlukan  penyaringan  melalui  sejumlah besar  material,  atau  menyelidiki  dengan cerdas  untuk  mencari  keberadaan  sesuatu yang disebut bernilai tadi.
Data    Mining    merupakan    teknologi    baru yang    sangat    berguna  untuk  membantu perusahaan-perusahaan menemukan informasi    yang    sangat    penting    dari gudang  data    mereka.    Beberapa    aplikasi data  mining  fokus  pada  prediksi,  mereka meramalkan  apa  yang  akan  terjadi  dalam situasi    baru    dari    data    yang menggambarkan  apa  yang  terjadi  di  masa lalu  (Witten,  Frank,  &  Hall,  2011). 2. Neural Network
Neural  network atau  jaringan  syaraf tiruan    adalah  merupakan  salah  satu representasi  buatan  dan  otak  manusia  yang selalu  mencoba  mensimulasikan  proses pembelajaran  pada  otak  manusia.  Istilah buatan  disini  digunakan  karena  jaringan syaraf ini diimplementasikan dengan menggunakan  program  komputer    yang mampu  menyelesaikan  sejumlah  proses perhitungan  selama  proses  pembelajaran (Kusuma  Dewi,  2003). Neural  network adalah  (Han, 2006) satu set unit input/output yang  terhubung  dimana  tiap  relasinya memiliki  bobot.  Hal  yang  perlu  mendapat perhatian  istimewa  adalah  bahwa  jaringan syaraf tiruan tidak diprogram untuk menghasilkan  keluaran  tertentu.  Semua keluaran  atau  kesimpulan  yang  ditarik  oleh jaringan  didasarkan  pada  pengalamanya selama mengikuti  proses  pembelajaran.  Pada proses pembelajaran, kedalam jaringan syaraf tiruan  dimasukkan  pola-pola  input  (dan output)  lalu  jaringan  akan  diajari  untuk memberikan  jawaban  yang  bisa  diterima (Diyah Puspitaningrum, 2006). Neural  Network dimaksudkan    untuk mensimulasikan  perilaku  sistem  biologi susunan  syaraf  manusia,  yang  terdiri  dari sejumlah  besar  unit  pemroses  yang  disebut neuron ,  yang  beroperasi  secara  paralel (Alpaydin,  2010). Neuron mempunyai  relasi dengan  s ynapse yang  mengelilingi neuron- neuron lainnya.  Susunan  syaraf  tersebut dipresentasikan    dalam neural  network berupa graf yang terdiri dari simpul ( neuron ) yang  dihubungkan  dengan  busur,  yang
berkorespondensi  dengan synapse .  Sejak tahun  1950-an, neural  network telah digunakan  untuk  tujuan  prediksi,  bukan hanya  klasifikasi  tapi  juga  untuk  regresi dengan  atribut  target  kontinu    (Vecellis, 2009).
Neural network terdiri  dari dua lapisan atau lebih,  meskipun  sebagian  besar  jaringan terdiri dari tiga lapisan : lapisan input, lapisan tersembunyi,  dan  lapisan  output    (Larose, 2005).    Pendekatan neural  network dimotivasi  oleh  jaringan  saraf    biologis. Secara  kasar, neural  network adalah    satu set    terhubung  input/output  unit,  di  mana masing-masing  sambungan  memiliki  berat yang  terkait  dengannya. Neural  network memiliki    beberapa  ciri    yang  membuat mereka  populer  untuk clustering .  Pertama, neural network adalah arsitektur pengolahan inheren paralel dan
terdistribusi.  Kedua, neural network belajar dengan  menyesuaikan    bobot  interkoneksi dengan data,  Hal ini memungkinkan neural network untuk  "menormalkan"  pola  dan bertindak  sebagai  fitur  (atribut) extractors untuk  kelompok  yang  berbeda.    Ketiga, neural network memproses    vektor numerik dan  membutuhkan    pola    objek    untuk diwakili  oleh    fitur    kuantitatif    saja (Gorunescu, 2011).

## Sumber: Shukla et al. (2010)
Gambar 1: Arsitektur Neural Network
3. Algoritma Neural Network Backpropagation
Algoritma  pelatihan backpropagation atau  ada  yang  menterjemahkan  menjadi propagasi  balik    pertama  kali    dirumuskan oleh  Paul  Werbos  pada  tahun  1974  dan dipopulerkan oleh Rumelhart bersama
McClelland  untuk  dipakai  pada neural network .  Metode backpropagation pada
awalnya  dirancang  untuk neural network feedforward ,  tetapi  pada  perkembangannya, metode  ini  diadaptasi  untuk  pembelajaran pada model neural network lainnya  (Astuti, 2009).
Backpropagation merupakan  salah  satu algoritma pembelajaran dalam jaringan syaraf tiruan. Proses pembelajaran dalam backpropagation dilakukan dengan penyesuaian  bobot-bobot  jaringan  syaraf tiruan  dengan arah  mundur  berdasarkan nilai error dalam  proses  pembelajaran  (Kusrini, 2009). Penemuan algoritma backpropagation untuk multilayer perceptron(MLP) , merupakan  metode  yang  sistematis  untuk training sehingga  bisa  dilakukan  dan  lebih efisien.  Algoritma backpropagation berasal dari learning rule Widrow dan Hoff, disusun oleh  Werbos  (1974),  dibuat  oleh  Parker (1985), Rumelhart Hinton, Williams (Rumelhart dan Williams, 1986) dan peneliti lainnya  (Maimon, 2005). Algoritma pelatihan backpropagation terdiri dari  dua  tahapan  yaitu feedforward dan backpropagation dari  galatnya.    Langkah pembelajaran dalam algoritma backpropagation adalah  sebagai  berikut
(Kusumadewi, 2010):
 Inisialisasi bobot (ambil bobot awal dengan nilai random yang cukup kecil).
 Kerjakan langkah-langkah berikut selama kondisi berhenti bernilai FALSE:
1. Untuk tiap-tiap pasangan elemen yang akan dilakukan pembelaajaran, kerjakan: Feedforward : a. Tiap-tiap unit input (Xi, i=1,2,3,...,n) menerima sinyal x i dan meneruskan sinyal tersebut ke semua unit pada lapisan yang ada di atasnya (lapisan tersembunyi). b. Tiap-tiap unit tersembunyi (Zj,j=1,2,3,...,p) menjumlahkan sinyal- sinyal input terbobot: z_in j = v0 j + ∑x i vi j Gunakan fungsi aktivitas untuk menghitung sinyal outputnya:
z j = f(z_in j ) Kirimkan  sinyal  tersebut  ke  semua  unit dilapisan atasanya (unit-unit output)
c. Tiap-tiap unit output (Y k , k=1,2,…...,
m) menjumlah sinyal-sinyal input terbobot
y_in k = wo k + ∑z j w jk
Gunakan fungsi aktivitas untuk menghitung sinyal output: y k = f(y_in k )
Dan  kirimkan  sinyal  tersebut  ke  semua unit dilapisan atasnya (unit-unit output).
Backpropagation d. Tiap-tiap unit output (Yk, k= 1,2, …...., m) menerima target pola yang berhubungan dengan pola input pembelajaran, hitung informasi errornya: δ k = (t k – y k ) f’(y – in k ) Kemudian  hitung  koreksi  bobot  (yang nanti akan digunakan untuk memperbaiki nilai w jk ): Δw jk = α δ k z j Hitung juga koreksi bias (yang nantinya akan  digunakan  untuk  memperbaiki nilai w 0k ): Kirimkan  δ k ini  ke  unit-unit  yang  ada dilapisan bawahnya.
e. Tiap-tiap unit tersembunyi (Zj,j=1,2,3,...,p) menjumlahkan delta inputnya (dari unit-unit yang berada pada lapisan di atasanya):
δ_in j = δ k w ij Kalikan  nilai  ini  dengan  turunan  dari fungsi aktivasi untuk menghitung informasi error:
δ j = δ_in j f’(z_in j ) Kemudian  hitung  koreksi  bobot  untuk memperbaiki nilai v ij :
Δv ij = α δ j x i Hitung juga koreksi bias untuk memperbaiki nilai v 0j :
Δv 0j = α δj
f. Tiap-tiap unit output (Y k , k = 1,2,.. m) memperbaiki bias dan bobotnya (j = 0,1,2,... p) w jk (baru)=  w jk (lama)  + Δw jk Tiap-tiap  unit  tersembunyi  (Zj,  j  = 1,2,..., p) memperbaki bias dan bobotnya (i=0,1,2, ... n). v ij (baru) = v ij (lama) + Δv ij
2. Tes kondisi berhenti
4. Metode Pengumpulan Data
a. Data Primer Data  primer    adalah  data    yang
dikumpulkan    langsung    oleh  peneliti  dari responden,      dan      bukan      berasal      dari pengumpulan      data      yang      pernah dilakukan  sebelumnya.      Data    primer adalah    data      yang      diperoleh    dari sumber-sumber    asli.  Sumber  asli  disini diartikan  sebagai  sumber  pertama  darimana data  tersebut  diperoleh.
b. Data Sekunder
Data  sekunder  adalah  data  yang  telah
diolah  dari  data  primer.  Contoh:  data kependudukan yang dikeluarkan oleh Badan Pusat  Statistik  (BPS).  Pada  penelitian  ini penulis  menggunakan  data    sekunder,  yaitu data  inflasi  bulanan  indonesia  menurut kelompok  pengeluaran    tahun  2006  –  2014 yang  dikeluarkan  oleh  BPS  lewat  website resminya  ( www.bps.go.id ,  2014).    Jenis data  sekunder    yang    lain  pada  penelitian ini  adalah  semua  pustaka  dan  laporan penelitian  yang  telah  dilakukan  baik dalam  bentuk  jurnal  maupun  kumpulan seminar  nasional  yang  berhubungan  dengan p er a m a l a n   t in g k a t   in fl a si .

## 5. Tahap Penelitian
Terdapat beberapa tahap dalam pengolahan  data  eksperimen,  pada  penelitian ini  menggunakan  model  Cross-Standard Industry for Data Mining (CRISP-DM), yaitu seperti  terlihat  pada  diagram  di  bawah  ini: (Sumathi, 2006)
Sumber: Sumathi (2006)
Gambar 2. Diagram Tahap    Penelitian
Start Business Understanding Data Understanding Evaluation Modeling Data Preparation End

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
1. Hasil Penelitian
Data yang diperoleh untuk penelitian ini sebanyak  102 record ,  dimana  80%  dari  data tersebut  sebagai  data  training,  dan  20%  dari data sebagai data testing. Variabel input pada penelitian ini terdiri dari tujuh variabel, yaitu: 1.  Inflasi  Makanan,  2.  Inflasi  Makanan  Jadi, Minuman,  Rokok,  dan   Tembakau,  3.  Inflasi Perumahan,  Air,  Listrrik,  Gas,  dan  Bahan Bakar,  4.  Inflasi  Sandang,  5.  Inflasi Kesehatan,  6.  Inflasi  Pendidikan,  Rekreasi,
dan Olahraga, 7. Inflasi Transpor, Komunikasi,  dan  Jasa  Keuangan,  Sedangkan variabel  output  adalah  variabel  Inflasi Umum.  Perangkat  lunak  yang  digunakan untuk menganalisa adalah mathlab versi 7.7 . Proses  pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan menggunakan  80%  dari  total  data,  pada proses  ini  akan  dilakukan  pelatihan  dengan arsitektur neural network yang berbeda-beda. Setiap  arsitektur  neural  network  akan menghasilkan  bobot  pelatihan  yang  terakhir yang akan digunakan sebagai bobot awal saat melakukan pengujian.
Hasil  pelatihan  oleh  mathlab  versi  7.7  untuk arsitektur  jaringan  7-2-1  diperlihatkan  oleh gambar di bawah ini:
Sumber: Hasil Percobaan Menggunakan Mathlab 7.7 Gambar 3. Mean Sequare Error dengan arsitektur Jaringan 7-2-1
Mencari  network  terbaik  dilakukan dengan  cara  mengubah  jumlah  neuron/node pada  lapisan  tersembunyi  secara  trial  and error,  maka  di  dapatkan  konfigurasi  terbaik. Berikut  tabel  Mean  Square  Error(MSE)  dari beberapa  variasi  jaringan  yang  dilatih menggunakan  mathlab  versi  7.7  pada  data training  dengan  maximal  epoch(iterasi)  = 5000, learning rate (α) = 1, momentum = 0.8, dan target error = 0.0001:
Tabel 1. Hasil Pelatihan Arsitektur Jaringan Arsitektur Jaringan MSE 7-2-1 0,000752 7-5-1 0,000529 7-10-1 0,000747 7-15-1 0,000653 7-20-1 0,001070 7-25-1 0,216000 7-30-1 0,217000 Sumber:  Hasil  Percobaan  Menggunakan Mathlab 7.7
Berdasarkan  tabel  di  atas,  maka didapatkan  konfigurasi  jaringan  terbaik sebagai berikut:
1. Jumlah neuron lapisan input = 7
2. Jumlah neoron lapisan tersembunyi = 5 3. Jumlah neuron lapisan output = 1 Dengan nilai MSE sebesar 0,000529. Arsitektur  jaringan  terbaik  yang  didapat saat pelatihan di atas akan digunakan sebagai arsitektur  jaringan  untuk  mencari  prediksi tingkat  inflasi  pada  data  testing.  Bobot  awal pada  data  testing  adalah  bobot  terakhir  saat pelatihan dari arsitektur jaringan terbaik. Hasil  peramalan  inflasi  di  Indosesia dengan metode Neural Network Backpropagation menggunakan mathlab versi 7.7 pada data testing diperlihatkan pada tabel di bawah ini:
Tabel 2.  Prediksi Inflasi Bulanan Indonesia  dengan NN Backpropagation
Langkah selanjutnya adalah memprediksi  inflasi  bulan  depan  dengan menggunakan  model  jaringan  terbaik  dari metode neural  network  backpropagation . Berhubung  data  inflasi  bersifat time  series , maka  dalam  pembahasan ini akan  digunakan tiga metode prediksi time series , yaitu metode moving  average , smoothing  eksponensial, dan metode  seasonal untuk  memprediksi variabel  input.  Berikut  adalah  tabel  hasil prediksi inflasi umum bulanan
berdasarkarkan  ketiga  variabel  input  diatas pada bulan juli 2014:
Tabel 3. Prediksi Inflasi berdasarkan metode time series bulan juli 2014 Metode Prediksi Moving Average 0,514 Smoothing Eksponensial 0,45 Seasonal 0,97 2. Evaluasi dan Validasi a. Performa Model
untuk mengukur ketepatan dan
keakuratan  model prediksi inflasi bulanan di Indonesia  ditentukan  dengan  menghitung nilai Mean  Square Error (MSE), Root Mean Square  Error (RMSE),  dan Mean  Absolute Deviation (MAD).  Diperoleh  nilai Mean Absolute  Deviation (MAD)  sebesar  0,0781, nilai Mean  Square  Error (MSE)  sebesar
0,0171,  dan  nilai Root Mean  Square  Error (RMSE) adalah sebesar 0,1306.

## b. Grafik Performa Model
Untuk  grafik  performa  model  jaringan neural network struktur backpropagation data testing  diperlihatkan  oleh  gambar  di  bawah ini:
Sumber: Hasil Pengujian Menggunakan Mathlab 7.7
Gambar 4. Perbandingan Antara Target dengan Output  Data Testing
c. Ferforma  Model  Berdasarkan  Metode Time Series Tahun/Bulan Real Prediksi error=T- Y 2014 Juni 0,4300 0,4806 -0,0506 Mei 0,1600 0,1377 0,0223 April - 0 , 0 2 0
0 -0,0998 0,0798 Maret 0,0800 0,0675 0,0125 Februari 0,2600 0,2908 -0,0308 Januari 1,0700 1,1636 -0,0936 2013 Desember 0,5500 0,5586 -0,0086 November  0,1200 0,0788 0,0412 Oktober 0,0900 0,0700 0,0200 September - 0 ,
3 5 0
0 -0,1348 -0,2152 Agustus 1,1200 1,0914 0,0286 Juli 3,2900 2,8203 0,4697 Juni 1,0300 1,2207 -0,1907 Mei - 0 ,
0 3 0
0 -0,0797 0,0497
April
- 0 ,
1
0 0
0 -0,1237 0,0237
Maret 0,6300 0,6699 -0,0399 Februari 0,7500 0,8243 -0,0743 Januari 1,0300 1,0269 0,0031 2012 Desember 0,5400 0,5754 -0,0354 November  0,0700 0,0742 -0,0042 Oktober 0,1600 0,0136 0,1464
Untuk performa model berdasarkan ketiga metode  time  series  di  atas  ditunjukkan  oleh tabel berikut:
Tabel 4. Performa Model dengan Input Metode Time Series Metode MSE Moving Average 0,11 Smoothing Eksponensial 0,39 Seasonal 0,09

## KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  data  yang  telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa: 1. Performa  model neural  network dengan backpropagation yang  dibentuk  dari  data training  dan  divalidasi  pada  data  testing memberikan tingkat akurasi prediksi yang cukup  baik  dengan  nilai mean  square error (MSE) 0,0171.
2. Penggunaan moving average untuk memprediksi  variabel  input  kemudian variabel  input  tersebut  dimasukkan  ke dalam  model neural  network dengan backpropagation memberikan  nilai  MSE sebesar  0,11  dengan  nilai  inflasi  umum pada bulan juli 2014 sebesar 0,514.
3. Penggunaan smoothing eksponensial untuk memprediksi variabel input kemudian variabel input tersebut dimasukkan  ke  dalam  model neural network dengan
backpropagation
memberikan  nilai  MSE  sebesar  0,39 dengan nilai inflasi umum pada bulan juli
2014 sebesar 0,45.
4. Penggunaan metode  seasonal untuk memprediksi  variabel  input  kemudian variabel  input  tersebut  dimasukkan  ke dalam  model neural  network dengan backpropagation memberikan  nilai  MSE sebesar  0,09  dengan  nilai  inflasi  umum pada  bulan  juli  2014  sebesar  0,97.  Nilai ini hampir persis sama dengan nilai inflasi yang  dikeluarkan  oleh  Badan  Pusat Statistik yaitu sebesar 0,93.
5. Penggunaan neural  network dengan backpropagation berdasarkan metode seasonal lebih baik dibandingkan dengan
moving average dan smoothing eksponensial .
6. Faktor suhu politik, kondisi ekonomi yang tidak  stabil,  kebijakan  pemerintah  yang tiba-tiba  seperti  menaikkan  BBM,  hari
lebaran  yang  bulannya  selalu  bergeser setiap  tahun,  pola  konsumsi  masyarakat, dan  lain  sebagainya  bisa  menyebabkan perubahan  laju  inflasi  yang  ekstrim sehingga sangat sulit untuk diprediksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alpaydin, Ethem. (2010). Introduction to Machine  Learning .  London:  The  MIT Press.
[2]   Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  2014. Inflasi, <http://www.bps.go.id /aboutus.php?id_subyek=03&tabel=1&f l=2> Diunduh pada tanggal 03 Agustus 2014.
[3]  Gorunescu,  Florin  (2011). Data  Mining: Concepts,  Models,  and  Techniques . Verlag Berlin Heidelberg: Springer
[4]   Han,  J.,&Kamber,  M.  (2006). Data Mining  Concept  and  Tehniques .San Fransisco: Morgan Kauffman. [5] Kusrini,&Luthfi, E. T. (2009).Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Publishing. [6] Kusumadewi,  Sri  (2010).  Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan. Yogyakarta.Teknik  Informatika  FT UII. [7]  Larose,  D.  T.  (2005). Discovering Knowledge in Data . New Jersey: John Willey & Sons, Inc.
[8]  Maimon,  Oded&Rokach,  Lior.(2005). Data  Mining  and  Knowledge  Discovey Handbook . New York: Springer
[9]  Myatt,  Glenn  J. (2007). Making  Sense  of Data: A Practical Guide to Exploratory Data  Analysis  and  Data  Mining .  New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
[10]  Purnomo,  M.  H.,  &  Kurniawan,  A. (2006). Supervised Neural Network dan Aplikasinya . Yogyakarta: Graha Ilmu.
[11] Puspitaningrum, Diyah (2006).
Pengantar  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Yogyakarta: Andi Offset. [12]  Santoso,  Budi.  (2007). Data  Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan  Bisnis .    Yogyakarta:  Graha Ilmu.
[13]  Shukla,  A.,  Tiwari,  R.,  &  Kala,  R. (2010).  Real  Life  Applications  of  Soft Computing.  United  States  of  America on: Taylor and Francis Group, LLC.
[14]  Sogala, Satchidananda S. (2006). Comparing      the  Efficacy  of  the Decision Trees with Logistic Regression for Credit Risk Analysis . India.
[15]  Sugiyono,  (2009). Metode  Penelitian Bisnis . Bandung: Alfabeta
[16]  Sumathi,  &  S.,  Sivanandam,  S.N. (2006). Introduction  to  Data  Mining and  its  Applications .  Berlin  Heidelberg
New York: Springer
[17]  Vercellis, Carlo (2009). Business Intelligent: Data Mining and Optimization  for  Decision  Making . Southern Gate, Chichester, West
Sussex: John Willey & Sons, Ltd.
[18]  Witten,  I.  H.,  Frank,  E.,  &  Hall,  M.  A. (2011). Data Mining: Practical Machine Learning and Tools . Burlington: Morgan Kaufmann Publisher.
[19]  Wu,  Xindong&  Kumar,  Vipin.  (2009). The  Top  Ten  Algorithms  in  Data Mining. Boca Raton : CRC Press.