Analisis Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation Dalam Memprediksi Ekpor Menurut Kelompok Barang Ekonomi Di Provinsi Sumatera Utara

 (*)Sri Muliani Damanik Mail (AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia)
 Solikhun Solikhun (AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia)
 Muhammad Ridwan Lubis (AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia)
 Widodo Saputra (AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia)
 Iin Parlina (AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia)

(*) Corresponding Author

DOI: http://dx.doi.org/10.30865/komik.v4i1.3130

Abstract

Dalam pengertiannya, ekspor merupakan suatu proses perdagangan barang atau komoditas dari dalam negeri ke luar negeri. Ekspor adalah salah satu proses bisnis yang penting karena menghasilkan banyak keuntungan dan peluang bisnis bagi negara asal komoditas tersebut. Negara atau orang yang melakukan ekspor disebut dengan eksportir.Proses ekspor bukan hal yang baru di dalam dunia bisnis. Ada banyak perusahaan yang sudah melakukan ekspor produk ke luar negeri. Proses ekspor ini telah dilakukan sejak lama, tidak hanya oleh perusahaan kecil, tetapi juga perusahaan besar.Barang-barang atau komoditas yang diekspor bisa jadi produk jadi atau pula bahan mentah untuk diolah. Semua barang atau komoditas yang diekspor wajib melewati jalur yang legal dan telah diatur prosesnya oleh pemerintah. Setiap eksportir juga wajib menaati peraturan ekspor agar tidak melanggar kebijakan yang berlaku. Penelitian ini memberikan kontribusi kepada pemerintah untuk dapat memprediksi ekspor menurut kelompok barang ekonomi di provinsi sumatera utara.Data yang digunakan adalah data dari Badan Pusat Statistik melalui situs web www.bps.go.id. Data tersebut adalah data tentang ekspor menurut kelompok barang ekonomi di provinsi sumatera utara dari 2013 hingga 2018. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah Jaringan Syaraf Tiruan dengan metode Backpropogation. Variabel input yang digunakan adalah data 2013 (X1), data 2014 (X2), data 2015 (X3), data 2016 (X4), data 2017 (X5).dengan 5 pelatihan arsitektur dan model pengujian, 5-2-1, 5-4-1, 5- 8-1, 5-16-1,dan 5-32-1. Data target diambil dari data 2018 (T). Output yang dihasilkan adalah pola terbaik dari arsitektur JST. Model arsitektur terbaik adalah 5-2-1 dengan zaman 614, MSE 0.00885524, dan tingkat akurasi 83.

Keywords


Backpropogation, JST,Ekspor, Komoditas, Prediksi

Full Text:

PDF


Article Metrics

Abstract view : 63 times
PDF - 9 times

References

Hamdani, & Haikal, M. (2018). Seluk Beluk Perdagangan Impor (Jilid II). Jakarta: Bushindo.

Tim Badan Pusat Statistik. 2017. Produksi Padi Menurut Provinsi 2000-2016.Online : www.bps.go.id

Revi,A.2017. Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Pendapatan Perkapita Masyarakat Perkotaan Pada Garis Kemiskinan Berdasarkan Propinsi.PKMP,2017.

Fitri, Diana L.2012. Analisa Dan Perancangan Untuk Penerapan Metode Artificial Neural Network (ANN) Perceptron Dalam Menentukan Penyakit Pada Daun Tembakau Dan Daun Cengkeh. jurnal STMIK HIMSYA 8(2)

Anwar, B. 2011. Penerapan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dalam Memprediksi Tingkat Suku Bunga Bank. Jurnal SAINTIKOM, Vol. 10 / No. 2.

Puspitaningrum, diyah., 2006, Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan, edisi pertama, Andi, Yogyakarta.

Jong Jek Siang, (2009). “Jaringan Syaraf Tiruan”. ANDI Yogyakarta.

Sudarsono, A. (2016). Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus Kota Bengkulu). Media Infotama, Vol. 12, No. 1, pp. 61– 69

Windarto, A.P. (2017). Implementasi JST Dalam Menentukan Kelayakan Nasabah Pinjaman KUR Pada Bank Mandiri Mikro Serbelawan Dengan Metode Backpropagation. Jurnal Sains Komputer & Informatika, Vol. 1, No. 1, pp. 12–23.

Kusmaryanto, S. (2014). Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Pengenalan Wajah Metode Ekstraksi Fitur Berbasis Histogram. Jurnal EECCIS, Vol. 8, No. 2, Desember 2014, pp. 193–198.

Nurmila, N., Sugiharto, A. & Sarwoko, E.A. (2005). Algoritma Back Propagation Neural Network untuk Pengenalan Karakter Huruf Jawa. Jurnal Masyarakat Informatika, ISSN 2086-4930, Vol. 1, No. 1, pp. 1–10.

Agustin, M. & Prahasto, T. (2012). Penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation untuk Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru pada Jurusan Teknik Komputer di Politeknik Sriwijaya. Jurnal Sistem Informasi Bisnis, Vol. 2, pp. 4–32.

Bila bermanfaat silahkan share artikel ini

Berikan Komentar Anda terhadap artikel Analisis Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation Dalam Memprediksi Ekpor Menurut Kelompok Barang Ekonomi Di Provinsi Sumatera Utara

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2021 Sri Muliani Damanik, Solikhun Solikhun, Muhammad Ridwan Lubis, Widodo Saputra, Iin Parlina

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.


KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer)
P3M STMIK Budi Darma
Sekretariat Jln. Sisingamangaraja No. 338 Telp 061-7875998
email: komik@univ-bd.ac.id, komik.budidarma@gmail.com

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.