Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Tingkat Pertumbuhan Industri Mikro Dan Kecil Berdasarkan Provinsi

  • Ahmad Revi Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Tunas Bangsa
  • Solikhun Solikhun Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Tunas Bangsa
  • Iin Parlina Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Tunas Bangsa
Keywords: Backpropagation, Industri Mikro dan Kecil, Jaringan Syaraf Tiruan, Peramalan/Prediksi

Abstract

Peran usaha mikro dan kecil di Indonesia yaitu sebagai dasar pondasi pembangunan nasional. Usaha industri mikro dan kecil merupakan motor inovasi dan pertumbuhan ekonomi nasional mengingat bahwa usaha mikro dan kecil adalah penyedia lapangan kerja utama serta memberikan kontribusi dalam pembentukan PDB nasional. Kontribusi sektor usaha mikro, kecil, dan menengah terhadap produk domestik bruto meningkat dari 57,84 persen menjadi 60,34 persen dalam lima tahun terakhir. Serapan tenaga kerja pada sektor ini juga meningkat, dari 96,99 persen menjadi 97,22 persen pada periode yang sama. Penelitian ini berguna untuk memberikan gambaran tentang keadaan dimasa mendatang sehingga dapat menjadi sebuah tolak ukur kepada pemerintah untuk menciptakan tindakan-tindakan lebih yang dapat meningkatkan perekonomian nasional. Adapun metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Jaringan Syaraf Tiruan (JST) . Dalam JST terdapat teknik peramalan yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi yaitu backpropogation. Data yang digunakan adalah data Pertumbuhan Industri Mikro dan Kecil berdasrkan Provinsi tahun 2012 sampai tahun 2017 yang didapatkan dari Badan Pusat Statistik Nasional (online: bps.go.id). Di gunakan 5 model arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan yaitu 5-10-1, 5-12-1, 5-14-1, 5-16-1 dan 5-18-1. Didapatkan hasil terbaik yaitu model arsitektur 5-14-1 dengan akurasi kebenaran 100% dan MSE 0.0009999984 yang kemudian digunakan untuk prediksi.

References

Solikhun, Windarto, A.P., Handrizal & Fauzan, M. (2017). Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Sukuk Negara Ritel Berdasarkan Kelompok Profesi Dengan Backpropagation Dalam Mendorong Laju Pertumbuhan Ekonomi. Seminar Ilmiah Nasional Membangun Paradigma Kehidupan Melalui Multidisiplin Ilmu, pp. 14–31.

Solikhun & Safii, M. 2017. Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi. J. Sains Komput. Inform., Vol. 1, No. 1, pp. 24–36.

Windarto, A.P. (2017). Implementasi Jst Dalam Menentukan Kelayakan Nasabah Pinjaman Kur Pada Bank Mandiri Mikro Serbelawan Dengan Metode Backpropogation. J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform., Vol. 1, No. 1, pp. 12–23.

Febrina, M., Arina, F. & Ekawati, R. (2013). Peramalan Jumlah Permintaan Produksi Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (Jst) Backpropagation. J. Tek. Ind., Vol. 1, No. 2, pp. 174–179.

Lesnussa, Y.A., Latuconsina, S. & Persulessy, E.R. (2015). Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA (Studi Kasus : Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon). J. Mat. Integr., Vol. 11, No. 2, pp. 149–160.

Sudarsono, A. (2016). Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode. Media Infotama, Vol. 12, No. 1, pp. 61–69.

Kusmaryanto, S. (2014). Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Pengenalan Wajah Metode Ekstraksi Fitur Berbasis Histogram. J. EECCIS, Vol. 8, No. 2, Desember 2014, pp. 193–198.

Nurmila, N., Sugiharto, A. & Sarwoko, E.A. (2005). Algoritma Back Propagation Neural Network untuk Pengenalan Karakter Huruf Jawa. J. Masy. Inform., Vol. 1, No. 1, pp. 1–10.

Agustin, M. (2012). Penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation untuk Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru pada Jurusan Teknik Komputer di Politeknik Sriwijaya. Univ. Diponegoro, Vol. 02, pp. 4–32.

Published
2018-11-14
Section
Articles