Prediksi Indeks Harga Konsumen di Indonesia Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System

Perkembangan Indeks Harga Konsumen (IHK) dapat memperlihatkan tingkat harga suatu barang dan jasa yang dibeli masyarakat. IHK bermanfaat untuk mengetahui tingkat kenaikan pendapatan, harga, juga dapat dijadikan sebagai indikator ekonomi dan tolak ukur besarnya biaya produksi. IHK di Indonesia tidak bernilai konstan sehingga sering terjadi fluktuasi. Maka perlu dikembangkan sebuah model peramalan untuk memprediksi IHK di Indonesia. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) merupakan penggabungan dari Logika Fuzzy dan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). ANFIS sering dipakai untuk memecahkan masalah terkait peramalan atau prediksi suatu data di masa yang akan datang. Pada penelitian ini, ANFIS diaplikasikan untuk memprediksi (IHK) di Indonesia berdasarkan 2 variabel input. Tahapan ANFIS terdiri dari pengelompokan data, perhitungan mean dan standar deviasi, perhitungan output dari lapisan 1 sampai lapisan 5, perhitungan akurasi model prediksi dan perbaikan parameter premis. Variabel yang digunakan adalah 2 buah variabel input yaitu data IHK bulanan pada tahun 2017 dan 2018, dan 1 buah variabel output yaitu data IHK bulanan pada tahun 2019. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan metode ANFIS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ANFIS dapat digunakan untuk membangun sebuah model prediksi IHK di Indonesia dengan nilai akurasi menggunakan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0,0012 atau 0,12% yang artinya kemampuan model prediksi sangat baik