Penerapan Algoritma Genetika Menggunakan Radial Basis Function Untuk Prediksi Indeks Harga Konsumen Di Kota Pekanbaru - Fahrurrozi Harahap; Fitri Insani; Benny Sukma Negara; Yusra Yusra (Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah, 2022)
Abstrak - Indeks harga merupakan barometer kondisi perekonomian perkembangan atau aktivitas yang mempengaruhi kemajuan ekonomi. Indek harga yang paling umum digunakan untuk mengukur tingkat inflasi adalah Indeks Harga Konsumen (IHK). Pentingnya untuk mengetahui kondisi perekonomian yang akan datang dapat dilakukan dengan melakukan suatu prediksi untuk mengantisipasi atau meminimalisir resiko yang akan ditimbulkan oleh pihat terkait. Untuk melakukan prediksi tersebut tidak lah mudah dan membutuhkan suatu metode prediksi yang dapat memprediksi Indeks Harga Konsumen pada suatu wilayah dengan cepat. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data IHK kelompok perumahan, air, listrik, gas yang berasal dari Badan Pusat Statistik di Kota Pekanbaru dan bahan bakar dari Januari tahun 2000 sampai dengan September tahun 2021. Prediksi pada penelitian ini dilakukan menggunakan pererapan Algoritma Genetika pada Radial Basis Function. Pengujian prediksi dilakukan dengan menghitung nilai rata-rata error menggunakan metode Mean Absoulte Percentage Error (MAPE). Data yang digunakan sebanyak 261 data. Dari penelitian ini didapatkan nilai parameter yang optimal dari pengujian parameter yaitu jumlah generasi = 100, jumlah populasi = 20, probabilitas crossover = 0,6 dan probabilitas mutasi = 0,3. Kemudian dengan parameter tersebut didapatkan hasil prediksi pada bulan Oktober 2021 sebesar 100.532 dengan nilai MAPE dari RBG-GA sebesar 0,111%.Kata kunci: Prediksi, Indeks Harga Konsumen, Algoritma Genetika, RBF, JST Abstract - The price index is a barometer of economic developments or activities that affect economic progress. The price index that is most commonly used to measure inflation is the Consumer Price Index (CPI). The importance of knowing future economic conditions can be done by making predictions to anticipate or minimize the risks that will be posed by the relevant parties. To make these predictions is not easy and requires a prediction method that can predict the Consumer Price Index in an area quickly. The data used in this study is CPI data for housing, water, electricity, gas groups originating from the Central Statistics Agency in Pekanbaru City and fuel from January 2000 to September 2021. Predictions in this study were carried out using the application of Genetic Algorithms on Radial Basic Functions. Prediction testing is done by calculating the average error value using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) method. The data used are 261 data. From this research, the optimal parameter values from parameter testing are the number of generations = 100, population = 20, crossover probability = 0.6 and mutation probability = 0.3. Then with these parameters, the prediction results in October are 100,532 with the MAPE value of RBG-GA of 0.111%.Keywords: Prediction, Consumer Price Index, Genetic Algorithm, RBF, ANN