IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI INFLASI BULANAN DI KOTA MALANG - Mohamad As'ad; Eni Farida (STMIK JAKARTA STI&K, 2019)
Pertumbuhan ekonomi di kota Malang semakin baik, hal ini terlihat dari aktifitas perekonomian di kota Malang yang semakin ramai, apalagi akan ada akses jalan tol dari Surabaya langsung Malang. Peningkatan perekonomian ini perlu dilakukan perencanaan yang baik untuk periode kedepan. Perekonomian yang baik biasanya di ikuti oleh inflasi yang stabil. Secara teori, terjadinya deflasi (inflasi yang menurun hingga minus) akan menekan pertumbuhan ekonomi dan inflasi yang terlalu tinggi juga berakibat daya beli masyarakat menurun. Itu berarti ekonomi dalam keadaan tidak bagus, untuk itu perlu diteliti bagaimana tingkat inflasi bulanan untuk periode yang akan datang di kota Malang. Penelitian ini dilakukan di kota Malang (kampus STMIK Pradnya Paramita) dan mempunyai tujuan untuk melakukan peramalan nilai inflasi bulanan beberapa periode kedepan, dengan model yang berbeda dilakukan oleh BPS. Data inflasi sekunder diperoleh dari BPS kota Malang dan peramalan menggunakan model Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Penelitian ini menggunakan model JST neural network autoregresive (NNAR) dengan hasil akhir model NNAR(2,6). Pengolahan data pada penlitian ini menggunakan R package statistics yang merupakan open source program. NNAR(2,6) mempunyai arti model JST ini mempunyai inpur data inflasi lag-1 dan lag-2 dengan 6 neuron single hidden layer. Hasil penelitian ini menujukkan bahwa inflasi untuk sebelas bulan ( Februari 2019-Desember 2019) yang akan datang relatif stabil tidak ada kenaikan atau penurunan yang sangat tajam.