## Prediksi Tingkat Inflasi Dengan Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network
Kelvin Wong 1 , Aji Prasetya Wibawa 2 , Herman Santoso Pakpahan 3 , Anton Prafanto 4 , Hario Jati Setyadi 5
1,3,4,5 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Mulawarman
2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Malang lucky7kelvin@yahoo.com; aji.prasetya.ft@um.ac.id; pakpahan.herman891@gmail.com; anton.prafanto@gmail.com; hario.setyadi@gmail.com

## I. Pendahuluan
Kestabilan  inflasi  merupakan  prasyarat  bagi  pertumbuhan  ekonomi  yang  berkesinambungan  sehingga diharapkan  memberikan  manfaat  bagi  peningkatan  kesejahteraan  masyarakat.  Oleh  karena  itu,  pengendalian inflasi didasarkan pada pertimbangan bahwa inflasi yang tinggi dan tidak stabil memberikan dampak negatif kepada  kondisi  sosial  ekonomi  masyarakat  adalah  sangat  diperlukan  (Gaffar,  Gani,  Haviluddin,  Gaffar,  & Alfred,  2019;  Hartini  &  Utomo,  2017;  Meita  Nova  Yanti  Panjaitan,  2016).  Sehingga,  penelitian  mengenai prediksi  inflasi  mendapatkan  perhatian  yang  positif  bagi  peneliti  makroekonomi  di  suatu  negara  termasuk Indonesia.
Rata-rata  inflasi  tahunan  umum  Indonesia  selama  10  tahun  adalah  5.86%  per  tahun.  Menggunakan kalkulasi akumulasi penurunan nilai setelah inflasi 10 tahun, nilai uang secara akumulatif turun -45.54% atau - 5.90%  YoY  (year  over  year).  Untuk  alasan  agar  mudah  diingat,  dalam  setiap  artikel/diskusi  kita  bulatkan inflasi  tahunan  10  tahun  adalah  6%  per  tahun  (https://www.bi.go.id).  Sedangkan  kondisi  inflasi  di  Kota Samarinda pada tahun 2018, pada bulan Juli hingga November dapat dikatakan tidak terduga. Pada bulan Juli dan  Agustus,  mengalami  inflasi  masing-masing  sebesar  0.92%  dan  0.28%.  Namun  demikian,  pada  bulan September,  Oktober  dan  November  telah  mengalami  deflasi  masing-masing  sebesar  -0.01%,  -0.16%  dan  - 0.06%. Laju tingkat inflasi ini dikarenakan, harga barang pokok mengalami penurunan (https://samarindakota.bps.go.id/). Lebih lanjut, nilai inflasi saat ini merupakan hasil dari kebijakan yang nilai inflasi saat lalu.
Bagi Pemerintah, prediksi tingkat inflasi merupakan jembatan penghubung untuk mengetahui nilai inflasi yang  akan  datang.  Berbagai  macam  prediksi  dengan  metode  kecerdasan  buatan  terus  dilakukan  dan dikembangkan  oleh  para  peneliti.  (Amrin,  2014)  menerapkan  algoritma  Backpropagation  Neural  Network (BPNN) untuk memprediksi tingkat inflasi bulanan di Indonesia. Hasil analisis menunjukkan bahwa performa algoritma  BPNN  dengan  tingkat  akurasi  prediksi  yang  cukup  baik  berdasarkan  nilai  MSE  sebesar  0.0171. Selanjutnya,  (Stephani,  Suharsono,  &  Suhartono,  2015)  menerapkan  metode  statistik  (ARIMA)  dan

## INFORMASI ARTIKEL

## A B S T R A K
Histori Artikel Diterima : 17 Juni 2019 Direvisi : 28 Juli 2019 Diterbitkan  : 30 Agustus 2019
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.
2019 SAKTI – Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi.
Hak Cipta .
Kata Kunci: Backpropagation Neural Network
MSE Prediksi Tingkat Inflasi Kota Samarinda
kecerdasan  buatan  (ANFIS)  untuk  memprediksi  data  inflasi  umum  dan  inflasi  tujuh  kelompok  pengeluaran periode  2001-2014.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kedua  metode  dapat  digunakan  sebagai  algoritma alternative dalam  melakukan prediksi. Lebih lanjut,  (Kurniawan, Pamungkas, Wibawa, & Haviluddin, 2016) telah menerapkan algoritma Backpropagation Neural Network (BPNN) untuk meramalkan  pembukaan posisi trading  syariah.  Data  yang  diambil  adalah  nilai  tukar  antara  Euro  (EUR)  dan  USD  sebanyak  720  datasets. Parameter  input  yang  digunakan  untuk  pelatihan  BPNN  terdiri  dari  trending,  momentum,  moving  average converge/diverge  (MACD),  dan  relative  strength  index  (RSI).  Hasil  analisa  menunjukkan  bahwa  metode BPNN  dengan  arsitektur;  4-8-1;  fungsi  pembelajaran  adalah  Levenberg–Marquardt;  fungsi  aktivasi  adalah purelin, learning rate adalah 0.9, epoch adalah 1000. Arsitektur tersebut telah diujikan terhadap 50 data baru, dimana model ini mampu menghasilkan akurasi peramalan yang baik dengan nilai MSE sebesar 0.002748.
Paper  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  metode  Backpropagation  Neural  Network  (BPNN)  untuk melakukan  prediksi  tingkat  inflasi  di  Kota  Samarinda,  Kalimantan  Timur.  Lebih  lanjut,  hasil  penelitian  ini diharapkan  dapat  membantu  pertimbangan  kebijakan  moneter  yang  baik,  membantu  para  investor  dalam melakukan  investasi  serta  pihak-pihak  terkait  sehingga  diharapkan  perekonomian  di  Kota  Samarinda  dapat semakin baik. Paper ini terdiri dari empat bagian. Bagian pertama adalah motivasi penelitian ini. Bagian kedua adalah  menjelaskan  metodologi  dan  teknik  yang  digunakan.  Bagian  ketiga  adalah  menerangkan  hasil pengujian dengan metode BPNN dan data yang telah ditetapkan. Dan, bagian terakhir adalah kesimpulan dan saran yang diperoleh setelah pengujian, serta rencana penelitian selanjutnya.

## II. Material dan Metode
Pada bagian ini, akan dijelaskan secara singkat metode BPNN, sampel data dan pengukuran hasil simulasi prediksi yang digunakan dalam penelitian ini.

## A. Metode Backprogation Neural Network (BPNN)
Metode  BPNN  diperkenalkan  oleh  Paul  Werbos  pada  tahun  1974,  kemudian  dikembangkan  oleh  David Parker pada tahun 1982. Selanjutnya, tahun 1986 dikembangkan lagi oleh Rumelhart dan McCelland (Dharwal & Kaur, 2016). Metode BPNN banyak digunakan dalam memecahkan berbagai persoalan simulasi termasuk prediksi. Terdapat tiga tahapan dalam BPNN, yaitu Umpan maju (Feed forward), umpan mundur (backward) dan pembaharuan bobot. Sebelum memasuki ketiga tahapan tersebut, diperlukan untuk menginisialisasi bobot dengan  nilai  acak  dengan  interval  0  hingga  1.  Kemudian  pola-pola  data  akan  dinormalisasi  dengan  tujuan memperoleh  nilai  bobot  yang  diinginkan.  Nilai  bobot  akan  terus  mengalami  perubahan  tiap  putaran  hingga mencapai batas pelatihan setelah melalui umpan maju, umpan mundur dan pembaharuan bobot. Setelah bobot diperoleh,  maka  akan  masuk  ke  tahapan  akhir,  yaitu  tahapan  pengujian.  Hasil  pengujian  yang  diperoleh kemudian akan dibandingkan dengan data sesungguhnya (Graves, 2011; Hagan & Menhaj, 1994; Kurniawan et al., 2016; Lehtokangas, 1999; Rojas & Rojas, 2011). Adapun, flowchart BPNN dapat dilihat pada Gambar 1.

## B. Sampel Data
Dalam penelitian ini, data tingkat inflasi Kota Samarinda tahun 2012-2017 (72 bulan) yang diperoleh dari Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Kalimantan  Timur  https://samarindakota.bps.go.id/.  Sebelum  proses  prediksi dilakukan  terlebih  dahulu  data  tingkat  inflasi  dinormalisasi  menggunakan  persamaan  1.  Adapun,  hasil normalisasi dapat dilihat pada Tabel 1 dan grafik tingkat inflasi pada Gambar 2.
(1)
Dimana, X’ adalah  data  hasil  normalisasi; X adalah  data  asli; a adalah  nilai  maksimum; b adalah  nilai minimum.
Tabel 1. Data Tingkat Inflasi Kota Samarinda 2012-2017 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Januari 0.435430 0.562893 0.442138 0.311321 0.296226 0.383438 Februari 0.279455 0.326415 0.158700 0.183857 0.220755 0.234172 Maret 0.276101 0.232495 0.240881 0.172117 0.286164 0.259329 Apri 0.170440 0.247589 0.214046 0.252621 0.162055 0.261006 Mei 0.168763 0.138574 0.237526 0.234172 0.220755 0.276101 Juni 0.316352 0.432075 0.252621 0.346541 0.314675 0.326415 Juli 0.309644 0.900000 0.323061 0.385115 0.245912 0.312998 Agustus 0.596436 0.584696 0.210692 0.230818 0.277778 0.207338 September 0.118449 0.100000 0.219078 0.202306 0.178826 0.183857 Oktober 0.115094 0.219078 0.312998 0.242558 0.195597 0.183857 November 0.274423 0.230818 0.405241 0.255975 0.259329 0.192243 Desember 0.282809 0.252621 0.635010 0.430398 0.358281 0.334801
Gambar. 1. Flowchart BPNN
Gambar. 2. Grafik tingkat inflasi Kota Samarinda 2012-2017

## C. Performa Akurasi Prediksi
Beberapa metode dalam statistik untuk melakukan pengukuran suatu model prediksi seperti mean absolute error (MAE), mean square error (MSE), root mean squared error (RMSE), dan mean absolute percentage error (MAPE).  Pengukuran  metode  prediksi  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  terbaik  antara  nilai  asli  dan  nilai hasil  peramalan  (Haviluddin,  Alfred,  Obit,  Hijazi,  &  Ibrahim,  2015;  Rojas  &  Rojas,  2011;  Susanti  et  al., 2018).  Dalam  penelitian  ini,  metode  MSE  dipilih  untuk  mengukur  akurasi  prediksi  tingkat  inflasi.  Adapun, MSE menggunakan persamaan (2).
(2)
Dimana,   adalah nilai observasi data; adalah nilai hasil prediksi;   adalah nilai dari deret waktu.

## III. Hasil dan Pembahasan
Bagian ini adalah menerangkan hasil pengujian metode  BPNN yang diujikan pada data  tingkat inflasi di Kota Samarinda, Kalimantan Timur. Berdasarkan aturan pelatihan dalam JST, data tingkat inflasi sebanyak 72 sampel  dibagi  menjadi  dua  bagian;  data  pelatihan  sebanyak  60  sampel data (2012-2016)  dan data pengujian sebanyak 12 (2017). Adapun, jumlah masukan yang digunakan sebanyak lima neurons P = [p(t-5),p(t-4),p(t- 3),p(t-2),p(t-1)], dan jumlah keluaran sebanyak satu neuron [Output Neurons T]. Sedangkan, parameter BPNN yang  digunakan  antara  lain  jumlah  hidden  layer,  fungsi  pembelajaran,  fungsi  aktivasi  dan  learning  rate. Parameter BPNN dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Parameter Pengujian Variabel
Parameter Hidden Layer 3, 4, 5, 6 Fungsi Pembelajaran trainlm, traingd, traingdx Fungsi Aktivasi logsig, tansig, purelin Learning Rate 0.1, 0.2, 0.3, 0.4
Dalam  percobaan  ini,  arsitektur  BPNN  dengan  parameter  yang  telah  ditentukan  digunakan  untuk mendapatkan estimasi terbaik. Adapun, arsitektur yang telah ditetapkan terdiri dari empat yaitu 5-3-3-1; 5-4-4- 1; 5-5-5-1; dan 5-6-6-1. Dimana, setiap arsitektur telah dilakukan percobaan masing-masing sebanyak 12 kali sehingga  jumlah  keseluruhan  percobaan  adalah  48  kali.  Selanjutnya,  setiap  arsitektur  dilakukan  pengujian tingkat  akurasi  dengan  menggunakan  MSE.  Dalam  percobaan  ini,  BPNN  dengan  model  arsitektur  5-5-5-1, parameter:  fungsi  aktivasi  trainlm  dan  learning  rate  sebesar  0.1  telah  menghasilkan  nilai  MSE  sebesar 0.00000424.  Adapun,  hasil peramalan  tingkat  inflasi  di  Kota  Samarinda pada  tahun  2018  dapat dilihat  pada Tabel 3 dan Gambar 3.

## Tabel 3. Prediksi tingkat inflasi di Kota Samarinda pada Tahun 2018
Bulan Normalisasi Real Januari 0.31044 0.58476 Februari 0.20529 -0.04220 Maret 0.18243 -0.17850 April 0.18243 -0.17850 Mei 0.19051 -0.13040 Juni 0.33221 0.71456 Juli 0.30791 0.56964 Agustus 0.20327 -0.05420 September 0.18107 -0.18660 Oktober 0.18107 -0.18660 November 0.18883 -0.14040 Desember 0.32961 0.69904
Gambar  3  memperlihatkan  bahwa  perbandingan  pola  tingkat  inflasi  pada  tahun-tahun  sebelumnya  tidak jauh berbeda. Namun demikian, hasil prediksi tingkat inflasi lebih stabil atau datar. Secara umum, pada awal tahun  tingkat  inflasi  bernilai relative  tinggi,  kemudian  mengalami  penurunan  hingga  bulan  April.  Kemudian tingkat  inflasi  menanjak  hingga  titik  tertinggi  pada  bulan  Juni.  Kemudian  tingkat  inflasi  kembali  menurun hingga  tingkat  inflasi  pada  bulan  September  dan  Oktober,  yang  merupakan  tingkat  inflasi  terendah  dan mengalami peningkatan selama dua bulan terakhir.
Gambar. 3. Hasil prediksi tingkat inflasi di Kota Samarinda tahun 2018

## IV. Kesimpulan
Analisa  prediksi  tingkat  inflasi  di  Kota  Samarinda,  Kalimantan  Timur  dengan  menggunakan  metode Backpropagation  Neural  Network  (BPNN)  telah  diimplementasikan.  Berdasarkan  hasil  percobaan,  metode BPNN  dengan  parameter  seperti  fungsi  pembelajaran  (trainlm),  fungsi  aktivasi  (logsig,  tansig)  dan  learning rate  0.1  mampu  menghasilkan  tingkat  kesalahan  prediksi  yang  cukup  baik  dengan  nilai  MSE  sebesar 0.00000424. Hal ini menunjukkan bahwa metode BPNN dapat menjadi alternative metode dalam meramalkan tingkat inflasi di Kota Samarinda, Kalimantan Timur. Penerapan kombinasi metode kecerdasan buatan lainnya akan menjadi penelitian selanjutnya.

## Daftar Pustaka
Amrin.  (2014).  Peramalan  Tingkat  Inflasi  Indonesia  Menggunakan  Neural  Network  Backpropagation Berbasis Metode Time Series. Jurnal Techno Nusa Mandiri .
Dharwal,  R.,  &  Kaur,  L.  (2016).  Applications  of  Artificial  Neural  Networks :  A  Review. Indian  J.  Sci. Technol , 9 No. 47 , 1–8.
Gaffar,  E.  U.  A.,  Gani,  I.,  Haviluddin,  Gaffar,  A.  F.  O.,  &  Alfred,  R.  (2019).  A  Heuristic  Network  for Predicting  the  Percentage  of  Gross  Domestic  Product  Distribution. Proceeding  -  2018  International Symposium  on  Advanced  Intelligent  Informatics:  Revolutionize  Intelligent  Informatics  Spectrum  for Humanity, SAIN 2018 . https://doi.org/10.1109/SAIN.2018.8673349
Graves,  A.  (2011).  Practical  Variational  Inference  for  Neural  Networks. Advances  in  Neural  Information Processing Systems , 2348–2356.
Hagan,  M.  T.,  &  Menhaj,  M.  B.  (1994).  Training  Feedforward  Networks  With  The  Marquardt  Algorithm. IEEE Transaction on Neural Networks , 5 (6), 989 – 993.
Hartini, D., & Utomo, Y. P. (2017). Analisis pengaruh inflasi terhadap pertumbuhan ekonomi di indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan .
Haviluddin,  H.,  Alfred,  R.,  Obit,  J.  H.,  Hijazi,  M.  H.  A.,  &  Ibrahim,  A.  A.  A.  (2015).  A  Performance Comparison of Statistical and Machine Learning Techniques in Learning Time Series Data. Advanced Science Letters , Vol. 21 (Number 10, October 2015), 3037–3041. https://doi.org/10.1166/asl.2015.6490
Kurniawan,  F.,  Pamungkas,  Z.  S.,  Wibawa,  A.  P.,  &  Haviluddin.  (2016).  Peramalan  Forex  Syariah Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation. Seminar Nasional Riset Ilmu Komputer (SNRIK 2016) , 302–305.
Lehtokangas, M. (1999). Modelling with constructive backpropagation. Neural Networks . https://doi.org/10.1016/S0893-6080(99)00018-0
Meita  Nova  Yanti  Panjaitan,  W.  (2016).  FAKTOR-FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI  INFLASI  DI INDONESIA. Ekonomi Bisnis .
Rojas, R., & Rojas, R. (2011).  The Backpropagation Algorithm. In Neural Networks . https://doi.org/10.1007/978-3-642-61068-4_7
Stephani,  C.  A.,  Suharsono,  A.,  &  Suhartono,  S.  (2015).  Peramalan  Inflasi  Nasional  Berdasarkan  Faktor Ekonomi Makro Menggunakan Pendekatan Time Series Klasik dan ANFIS. Jurnal Sains Dan Seni ITS . https://doi.org/10.12962/J23373520.V4I1.8873
Susanti, A., Suhartono, Setyadi, H. J., Taruk, M., Haviluddin, & Widagdo, P. P. (2018). Forecasting Inflow and  Outflow  of  Money  Currency  in  East  Java  Using  a  Hybrid  Exponential  Smoothing  and  Calendar Variation  Model. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 979 ,  012096.  https://doi.org/10.1088/1742- 6596/979/1/012096