1 ¢  Web view UNIVERSITAS TEKNOLOGI YOGYAKARTA 2017 IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN

  • View
    1

  • Download
    0

Embed Size (px)

Text of 1 ¢  Web view UNIVERSITAS TEKNOLOGI YOGYAKARTA 2017 IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN

IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI INFLASI DI KOTA YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION

PROYEK TUGAS AKHIR

Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat

Mencapai derajat Sarjana S-1 Program Studi Teknik Informatika

Disusun oleh:

Herman Yogi Nasrin

5130411111

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS BISNIS DAN TEKNOLOGI INFORMASI

UNIVERSITAS TEKNOLOGI YOGYAKARTA

2017

IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI INFLASI DI KOTA YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION

PROYEK TUGAS AKHIR

Disusun oleh

Herman Yogi Nasrin

5130411111

Telah dipertanggungjawabkan di dalam Sidang Proyek Tugas Akhir pada tanggal, tgl-bln-thn (Pelaksanaan Sidang)

Tim Penguji:

Nama, Gelar (tanda tangan ketua) Ketua

Nama, Gelar (tanda tangan anggota) Anggota

Nama, Gelar (tanda tangan anggota) Anggota

Tugas akhir ini telah diterima sebagai salah satu syarat untuk mencapai derajat Sarjana S-1 Program Studi Teknik Informatika

Yogyakarta ,…………….

Ketua Program Studi Teknik Informatika

Fakultas Bisnis dan Teknologi Informasi, Universitas Teknologi Yogyakarta

Yuli Asriningtias, S.Kom., M.Kom.

LEMBAR PERNYATAAN

Saya yang bertanda tangan dibawah ini:

Nama : Herman Yogi Nasrin

NIM : 5130411111

Program Studi : Teknik Informatika

Menyatakan bahwa Proyek Tugas Akhir yang berjudul :

Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Untuk Prediksi Inflasi di Kota Yogyakarta Menggunakan Metode Backpropagation,

merupakan karya ilmiah asli saya dan belum pernah dipublikasikan oleh orang lain, kecuali yang tertulis sebagai acuan dalam naskah ini dan disebutkan dalam daftar pustaka. Apabila di kemudian hari, karya saya disinyalir bukan merupakan karya asli saya, maka saya bersedia menerima konsekuensi apa yang diberikan Program Studi Teknik Informatika Fakultas Bisnis dan Teknologi Informasi Universitas Teknologi Yogyakarta kepada saya.

Demikian surat pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya.

Dibuat di : Yogyakarta

Pada tanggal : 31 Juli 2017 Yang menyatakan

Herman Yogi Nasrin

ABSTRAK

Inflasi merupakan suatu keadaan dimana harga barang secara umum mengalami kenaikan secara terus menerus atau terjadi penurunan nilai uang dalam negeri. Inflasi umumnya disebabkan oleh kenaikan permintaan dan kenaikan biaya produksi. Sehingga inflasi di setiap daerah atau khususnya di Kota Yogyakarta inflasi merupakan kasus yang harus bisa diprediksi agar memudahkan pemerintah dalam menanggulangi tingkat inflasi pada bulan selanjutnya. Inflasi bisa diprediksi dengan memanfaatkan data-data inflasi pada bulan-bulan sebelumnya yaitu dengan memanfaatkan data time series dalam melakukan prediksi tingkat inflasi. Adapun metode yang digunakan dalam memprediksi inflasi di Kota Yogyakarta menggunakan jaringan saraf tiruan dengan metode backpropagation. Tujuan dari penelitian ini merupakan untuk membuat sistem yang dapat meramalkan atau memprediksi tingkat inflasi yang terjadi di Kota Yogyakarta. Sehingga dapat membantu untuk memperkirakan tingkat inflasi di Kota Yogyakarta. Persen rata-rata kesalahan yang didapatkan menggunakan data yang sudah dilatih sebanyak 100 data dalam bentuk pola adalah 0.26% dengan tingkat akurasi 99.74% dan menggunakan data yang belum dilatih atau data uji memiliki persen rata-rata kesalahan adalah 2.93% dengan tingkat akurasi 97.07%.

Kata Kunci : Jaringan Saraf Tiruan, Prediksi, Inflasi, Backpropagation..

ABSTRACT

Inflation is a condition where the price of goods in general has increased continuously or there is a decline in the value of money in the country. Inflation is generally caused by increased demand and increased production costs. So inflation in every region or especially in Yogyakarta City inflation is a case that should be predictable in order to facilitate the government in tackling the inflation rate in the next month. Inflation can be predicted by utilizing inflation data in previous months by utilizing time series data in predicting inflation rate. The method used in predicting inflation in Yogyakarta City using artificial neural network with backpropagation method. The purpose of this study is to create a system that can predict or predict the inflation rate that occurred in the city of Yogyakarta. So it can help to estimate the inflation rate in Yogyakarta City. The mean percentage of errors obtained using the trained data of 100 data in the form of patterns is 0.26% with 99.74% accuracy and using untrained data or test data having an average percentage of error is 2.93% with an accuracy of 97.07%.

Keywords: Neural Network, Prediktion, Inflation, Backpropagation.

KATA PENGANTAR

Puji syukur dipanjatkan atas kehadirat Allah SWT, karena dengan limpahan karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan Proyek Tugas Akhir dengan judul Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Untuk Prediksi Inflasi Di Kota Yogyakarta Menggunakan Metode Backpropagation.

Penyusunan Proyek Tugas Akhir ini diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana pada Program Studi Teknik Informatika Fakultas Bisnis dan Teknologi Informasi Universitas Teknologi Yogyakarta.

Proyek Tugas Akhir ini dapat diselesaikan tidak lepas dari segala bantuan, bimbingan, dorongan dan doa dari berbagai pihak, yang pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih kepada:

1. Bapak Dr. Bambang Moertono, MM. Selaku Rektor Universitas Teknologi Yogyakarta.

2. Bapak Dr. Bambang Moertono, MM. selaku Dekan Fakultas Bisnis dan Teknologi Informasi Universitas Teknologi Yogyakarta.

3. Ibu Yuli Asriningtias, S.Kom., M.Kom. selaku Ketua Program Studi Teknik Informatika Fakultas Bisnis dan Teknologi Informasi Universitas Teknologi Yogyakarta.

4. Bapak Dr. Arief Hermawan, M.T. selaku pembimbing yang selalu berkesempatan dan berkenan memberikan pengarahan serta nasihat untuk kelancaran pengerjaan proyek kerja peraktik ini sampai terselesaikan.

5. Rekan-rekan Teknik Informatika Universitas Teknologi Yogyayakarta kelas TI.B angkatan 2013, yang telah memberi dukungan dan semangat juang dalam penyusunan laporan ini.

6. Keluarga yang selalu mendoakan dan memotivasi pengerjaan laporan ini.

7. Puji Nuniastuti yang selalu memberi dukungan, doa dan semangat dalam menyelesaikan laporan ini.

8. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu, baik langsung maupun tidak langsung membantu dalam penulisan Kerja Praktik ini.

Akhir kata, penulis menyadari bahwa sepenuhnya akan terbatasnya pengetahuan penyusun, sehingga tidak menutup kemungkinan jika ada kesalahan serta kekurangan dalam penyusunan Kerja Praktik, untuk itu saran dari pembaca sangat diharapkan sebagai bahan pelajaran berharga dimasa yang akan datang.

Yogyakarta, Agustus 2016

Herman Yogi Nasrin

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL i

HALAMAN PENGESAHAN ii

LEMBAR PERNYATAAN iii

ABSTRAK iv

ABSTRACT v

KATA PENGANTAR vi

DAFTAR ISI viii

DAFTAR GAMBAR xi

DAFTAR TABEL xiii

BAB I PENDAHULUAN 1

1.1 Latar Belakang Masalah 1

1.2 Rumusan Masalah 2

1.3 Batasan Masalah 2

1.4 Tujuan Peneliatan 3

1.5 Manfaat Penelitian 3

1.6 Sistematika penulisan 3

BAB II KAJIAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 5

2.1 Kajian Hasil Penelitian 5

2.2 Kajian Teori 6

2.2.1 Inflasi 6

2.2.2 Data Time Series 6

2.3 Jaringan Saraf Tiruan 7

2.4 Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan 7

2.4.1 Jaringan Lapisan Tunggal (Single Layer Network) 7

2.4.2 Jaringan dengan Banyak Lapisan (Multilayer Network) 8

2.4.3 Jaringan dengan Lapisan Kompetitif (Competitive Layer Network) 8

2.5 Backpropagation 9

2.5.1 Perhitungan Maju 9

2.5.2 Perhitungan Mundur 11

2.6 (UML) 12

2.6.1 Use Case Diagram 13

2.6.2 Class Diagram 14

2.6.3 Activity Diagram 14

2.6.4 Squence Diagram 15

2.7 Diagram Alir (Flowchar) 16

2.9 Node Js 17

2.8 JSON 17

2.9 NPM 18

2.10 Angular Js 18

2.11 MongoDB 18

BAB III METODE PENELITIAN 19

3.1 Objek Penelitian 19

3.2 Metode Penelitian 19

3.2.1 Analisis 19

3.2.2 Pembuatan Sistem 19

3.3 Perangkat Pendukung Penelitian 22

3.3.1 Perangkat Keras (Hardware) 22

3.3.2 Perangkat Lunak (Software) 22

BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 23

4.1 Analisa Sistem 23

4.1.1 Data masukan 23

4.1.2 Proses Perhitungan 24

4.1.3 Hasil Prediksi 24

4.2 Perancangan Sistem 24

4.2.1 UML 25

4.2.2 Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan 27

4.2.3 Flowchart Program 28

4.3 Perancangan Antar Muka Sistem 33

4.3.1 Perancangan Tampilan Login 33

4.3.2 Perancangan Tampilan Buat Akun Baru 33

4.3.3 Perancangan Tampilan Home Admin 34

4.3.4 Perancangan Tampilan Data Latih 35

4.3.5 Perancangan Tampilan Data Uji 35

4.3.6 Perancangan Tampilan Proses Pengujian 36

4.3.7 Perancangan Tampilan User 37

4.3.8 Perancangan Tampilan Prediksi 37

BAB V IMPLEMTASI SISTEM 38

5.1 Implementasi 38

5.2 Perangkat Keras (Hardware) 38

5.3 Perangkat Lunak (Software) 39

5.4 Implementasi Web 39

5.4.1 Halaman Awal 39

5.4.2 Halaman Login Admin 39

5.4.3 Halaman Data Latih dan Pelatihan 39

5.4.4 Halaman Data Uji 42

5.4.5 Halaman Pengujian JST 43

5.4.6 Halaman Prediksi 45

5.5 Hasil Peng