Penerapan Extreme Learning Machine (ELM) untuk Peramalan Laju Inflasi di Indonesia - Alfiyatin, Adyan Nur; Mahmudy, Wayan Firdaus; Ananda, Candra Fajri; Anggodo, Yusuf Priyo (Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, 2019)
Inflasi merupakan salah satu indikator untuk mengukur perkembangan suatu bangsa. Apabila inflasi tidak terkontrol akan memberikan banyak dampak negative terhadap masyarakat disuatu negara. Ada banyak cara untuk mengendalikan inflasi, salah satunya dengan peramalan. Peramalan adalah suatu aktivitas untuk mengetahui kejadian di masa mendatang berdasarkan data masa lalu. Pada penelitian ini menggunakan metode kecerdasan buatan yakni extreme learning machine (ELM). Kelebihan ELM yaitu cepat dalam proses pembelajaran. Berdasarkan penggujian yang dilakukan metode ELM mendapatkan nilai kesalahan sebesar 0.0202008, lebih kecil dibandingkan dengan metode backpropagation sebesar 1.16035821. Hal tersebut membuktikan bahwa metode ELM sangat cocok digunakan untuk peramalan.AbstractInflation is one indicator to measure the development of a nation. If inflation is not controlled will give many negative impacts to the people in a country. There are many ways to control inflation, one with forecasting. Forecasting is an activity to know future events based on past data. In this research using artificial intelligence method is extreme learning machine (ELM). The advantages of ELM are fast in the learning process. Based on ELM testing gets obtained an error value of 0.0202008, smaller than the backpropagation method of 1.16035821. It proves that ELM method is very suitable for forecasting.