PENERAPAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION DALAM PREDIKSI HARGA MINYAK BUMI DI INDONESIA - Chariesmawanty, Delieh (2015)
Ketersedian energi dapat berpengaruh terhadap pembangunan ekonomi suatu negara. Hal tersebut terjadi karena energi merupakan hal yang penting dalam proses produksi. Salah satu energi yang dapat menyokong kebutuhan energi dunia, termasuk Indonesia adalah minyak bumi. Menurut British Petroleum Statistical Review of World Energy Market, kebutuhan energi dunia sebanyak 34% pemenuhannya berasal dari minyak bumi. Sementara itu kebutuhan minyak bumi Indonesia sebagai sumber energi adalah sebanyak 42,5%. Peningkatan harga minyak akan meningkatkan biaya produksi barang dan jasa. Apabila biaya produksi meningkat, maka akan mengurangi arus kas dan akhirnya menurunkan harga saham dan mendorong terjadinya inflasi yang dapat mempengaruhi tingkat suku bunga. Hal tersebut tentunya akan mempengaruhi perekonomian Indonesia ke arah yang negatif. Penelitian ini merupakan penelitian yang bertujuan untuk membantu pemerintah dalam meramalkan harga minyak bumi. Apabila kenaikan harga minyak bumi dapat diramalkan sebelumnya, maka pemerintah dapat mengantisipasi dampak negatif yang terjadi dari kenaikan harga tersebut. Perancangan sistem pada penelitian ini menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan algoritma Backpropagation. Metode ini melakukan pelatihan terhadap data time series harga minyak bumi, sehingga dapat menghasilkan jaringan yang optimal untuk peramalan. Tingkat akurasi dari pengujian dengan backpropagation adalah 91,3012%, yang merupakan jaringan paling optimal dan dapat digunakan sebagai jaringan untuk peramalan harga minyak bumi di Indonesia. Availability of energy can affect the economic development of a country. That because, energy is essential in the production process. One of the element that drives the world's energy needs, inculed Indonesia is crude oil. According to British Petroleum Statistical Review of World Energy Market, the world's energy needs as much as 34% of fulfillment derived from crude oil. Meanwhile, the needs of crude oil in Inonesia as an energy source are 42.5%. The increase in oil prices will increase the cost of production of goods and services. If the production costs increase, it would reduce cash flow then lower the stock prices and cause inflation that can affect the interest rate. It certainly will affect the Indonesian economy into a negative direction. This research is aimed to help governments in predicting the price of crude oil. If the price of crude oil can be predicted, than the government can anticipate in advance against the negative impact of the increase in petroleum prices. System creation in this study using Backpropagation Neural Network algorithm. This method train the time series data of oil prices, so as to generate optimal network for forecasting. The accuracy of testing with backpropagation is 91.3012%, which is the most optimal network and can be used as a network for forecasting oil prices in Indonesia.