PREDIKSI INFLASI INDONESIA DENGAN MODEL ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Abstract

Penelitian ini mengkaji dan menganalisis penggunaan Artificial Neural Networks (ANN) sebagai alat peramalan. Secara khusus, kemampuan jaringan saraf untuk memprediksi tren inflasi di masa depan diuji. Akurasi dibandingkan dengan metode peramalan tradisional, analisis regresi linier berganda. Akhirnya, probabilitas ramalan model yang benar dihitung menggunakan probabilitas bersyarat. Meskipun hanya membahas teori jaringan saraf secara singkat, penelitian ini menentukan kelayakan dan kepraktisan penggunaan jaringan saraf sebagai alat peramalan inflasi di Indonesia. Studi ini didasarkan pada pekerjaan yang dilakukan oleh Edward Gately dalam bukunya Neural Networks for Financial Forecasting. Penelitian ini memvalidasi karya Gately dan menjelaskan pengembangan jaringan saraf yang mencapai probabilitas 86 persen untuk memprediksi kenaikan inflasi, sedangkan analisis regresi berganda hanya untuk memprediksi inflasi yang mencapai 16%. Disimpulkan bahwa jaringan saraf memang memiliki kemampuan untuk meramalkan inflasi dan, jika dilatih dengan benar, kita bisa mendapatkan keuntungan dari penggunaan alat peramalan ini.