Penerapan Model Hybridarimabackpropagation Untuk Peramalan Harga Gabah Indonesia

Oleh :
Sufia Nur Janah - M0110075 - Fak. MIPA

ABSTRAK Sufia Nur Janah, 2014. PENERAPAN MODEL HYBRID ARIMA BACKPROPAGATION UNTUK PERAMALAN HARGA GABAH INDONESIA. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sebelas Maret. Harga gabah Indonesia meningkat dalam periode waktu tertentu dan kemudian menurun dalam periode waktu yang lain. Hal ini mengindikasikan bahwa data memiliki pola linear dan nonlinear. Oleh karena itu, model hybridARIMAbackpropagation yang diperkenalkan sebagai gabungan dari model ARIMA linear dan backpropagationnonlinier dapat diterapkan pada data. Dalam penelitian ini, model hybrid ARIMA backpropagation diterapkan dengan tujuan untuk meningkatkan keakuratan hasil peramalan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi literatur mengenai model hybrid ARIMA backpropagation dan kemudian akan diterapkan pada data harga gabah di tingkat petani di Indonesia selama periode dari Januari 2008 sampai April 2013. Beberapa kombinasi dari transformasi preprocessing, banyaknyaunit input dan unit tersembunyi, dan fungsi aktivasi diterapkan dalam penyusunan struktur jaringan untuk mencari model terbaik. Dalam kasus ini, model terbaik dipilih berdasarkan nilai MSE. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh kesimpulan bahwa model peramalan hybrid ARIMA backpropagationdapat dibentuk melalui dua langkah. Kedua langkah tersebut adalah memodelkan data menggunakan model ARIMA dan kemudian memodelkan residuARIMA menggunakan backpropagation. Model hybrid ARIMA (0, 1, [12]) backpropagation denganstruktur jaringan 5-14-1, transformasi preprocessing menggunakan mean-standar deviasi, dan fungsi sigmoid bipolar pada lapisan tersembunyi memberikan nilai MSE peramalan terkecil. Model hybrid ARIMA backpropagationlebih baik digunakan dalam peramalan jangka pendek, tidak lebih dari tiga periode.