Prediksi Harga Komoditas Pangan di Indonesia Menggunakan Backpropagation

Abstract

Pangan merupakan kebutuhan paling mendasar bagi sumber daya manusia. Ketahanan pangan suatu bangsa dapat diukur dari tersedianya pangan dalam jumlah dan kualitas yang cukup. Pemerintah memiliki tanggung jawab dan pengendalian dalam ketersediaan bahan pangan pokok. Oleh karena itu, perlu kebijakan dari pemerintah untuk menentukan harga eceran tertinggi, salah satu caranya adalah memprediksi harga sedini mungkin dengan menggunakan Backpropagation. Pada penelitan ini, diuji beberapa arsitektur yang untuk menentukan kestabilan model yang digunakan. Hasil uji coba menunjukkan bahwa arsitektur 10-10-1 cukup stabil digunakan untuk memprediksi berbagai jenis data harga komoditas pangan yang berbeda karakteristiknya dengan tingkat akurasi di atas 90%. Rata-rata akurasi dari prediksi harga komoditas pangan di Indonesia yaitu sebesar 96,448% dengan waktu rata-rata adalah 6,8495 detik.