Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Tegar Rezki Pangestu
Jurusan Statistika, Fakultas Sains Terapan, IST AKPRIND Yogyakarta
Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Mathematics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PREDIKSI INFLASI DI KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE (ELM) Tegar Rezki Pangestu; Yudi Setyawan; Noviana Pratiwi
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 8 No. 1 (2023): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v8i1.4431

Abstract

Inflasi merupakan salah satu indikator untuk mengukur perkembangan suatu bangsa. Berbagai permasalahan timbul apabila laju inflasi mengalami peningkatan secara berkelanjutan seperti perekonomian yang tidak stabil, pertumbuhan ekonomi lambat, penurunan nilai mata uang yang secara tidak langsung mempengaruhi aktivitas perdagangan global. Oleh karena itu, perlu adanya perkiraan mengenai tingkat inflasi agar dapat dijadikan dasar pengambilan kebijakan oleh pemerintah setempat. Penelitian ini akan difokuskan dalam peramalan tingkat inflasi di Kota Pekanbaru menggunakan metode Extreme Learning Machine untuk memprediksi tingkat inflasi pada bulan September, Oktober, November, dan Desember tahun 2022. ELM adalah algoritma pembelajaran single layer feedforward neural networks yang secara acak menentukan bobot input dan output. Data yang digunakan adalah data inflasi bulanan yang diperoleh dari Website Badan Pusat Statistik Riau. Proporsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50% : 50%, 60% : 40%, 70% : 30% dengan menggunakan 3 sampai 15 hidden neuron. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa proses training dan testing dengan proporsi 70% : 30% mendapatkan hasil terbaik dengan model 12 neuron input, 15 hidden neuron, dan 1 neuron output. Model ini memberikan akurasi kemampuan peramalan yang sangat baik dalam memprediksi inflasi di Kota Pekanbaru karena menghasilkan nilai MAPE 10-20% yaitu 16,16%.
Co-Authors Noviana Pratiwi Yudi Setyawan