Pemilihan Model Arsitektur Backpropogation terbaik pada Prediksi Ekspor Industri Non Migas - Iin Parlina; Anjar Wanto; Agus Perdana Windarto (Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI), 2019)
Penelitian yang dilakukan bertujuan membuat model prediksi arsitektur terbaik dengan artificial neural metwork pada industri pengolahan non migas dengan menggunakan metode backpropogation. Data diperoleh dari Badan Pusat Statistik yang bekerjasama dengan Kementrian Perindustrian Republik Indonesia untuk nilai ekspor industri non migas dalam 7 tahun terakhir (2011-2017). Proses dilakukan dengan membagi data menjadi 2 bagian (pelatihan dan pengujian) untuk memperoleh model arsitektur terbaik. Proses pengolahan data dilakukan dengan menggunakan bantuan software Matlab 6.0. Dari 7 model arsitektur (15-2-1; 15-5-1; 15-10-1; 15-15-1; 15-2-5-1; 15-5-10-1 dan 15-10-5-1) yang dilatih dan diuji, diperoleh model arsitektur terbaik 15-2-1 dengan tingakat akurasi 93%, epoch training = 189.881, MSE testing = 0.001167108 dan MSE training = 0,000999622