Pemilihan Model Arsitektur Backpropogation terbaik pada Prediksi Ekspor Industri Non Migas

Iin Parlina, Anjar Wanto, Agus Perdana Windarto

Abstract

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

Full Text:

PDF