Prediksi Inflasi Negara Berkembang Dengan Indikator Nilai CPI dan GDP Menggunakan NN Backpropagation, SVM dan RNN- LSTM - Dalam bentuk pengganti sidang - Artikel Jurnal

ANISA ADELYA AYUPUTRI

Informasi Umum

Kode

24.04.819

Klasifikasi

621.382 - Artificial intelligence, Big data. Electrical engineering.

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Artificial Intelegence

Dilihat

19 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<p>Inflasi merupakan salah satu masalah yang masih dihadapi oleh perekonomian di negara berkembang. Inflasi dapat diukur melalui beberapa faktor, salah satu faktor yang dapat digunakan untuk mengukur tingkat inflasi adalah nilai Customer Price Index (CPI) dan Gross Domestic Product (GDP). Penelitian ini menggunakan dua indikator ekonomi utama yaitu CPI dan GDP sebagai variabel prediktor dalam model. Inflasi penting untuk diprediksi karena merupakan indikator kinerja ekonomi makro dan akan berdampak pada perekonomian suatu negara secara keseluruhan. Oleh karena itu, penelitian ini akan memprediksi nilai inflasi negara berkembang dengan menggunakan data CPI dan GDP dari lima negara berkembang yaitu, Brunei Darussalam, Malaysia, Thailand, Indonesia, dan Vietnam dari tahun 1960 - 2022 dengan menggunakan metode NN Backpropagation, SVM, dan RNN-LSTM. Metode-metode tersebut dipilih karena telah terbukti mampu menghasilkan nilai akurasi yang cukup tinggi pada beberapa penelitian sebelumnya untuk melakukan prediksi. Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa model terbaik untuk meramalkan inflasi didapatkan oleh model NN Backpropagation untuk negara Indonesia dengan menggunakan indikator CPI dengan nilai MSE sebesar 0.001.</p>