Prediksi Nilai Tukar Petani Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)

Model neuro fuzzy adalah penggabungan system Artificial Neural Network (ANN) dan logika samar (fuzzy). ANN merupakan suatu struktur yang meniru keberadaan sel-sel neuron (syaraf) sebagaimana fungsi jaringan syaraf pada otak manusia sedangkan logika fuzzy adalah logika yang memetakan suatu predikat ke dalam fungsi keanggotaan suatu fungsi. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan model neuro fuzzy untuk memprediksi Nilai Tukar Petani (NTP) di Provinsi Sulawesi Tengah dengan variabel Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sector Pertanian, Inflasi Indeks Harga Konsumen (IHK) dan Indeks Harga Produsen (IHP) sebagai inputannya. Model anfis dipandang sebagai algoritma yang mampu menangani masalah-masalah yang rumit dan kompleks dikarenakan mampu beradaptasi dengan perubahan-perubahan dan ketidakpastian yang menyertai permasalahannya. Data pada penelitian ini panjang series 43 triwulan yang dibagi menjadi 2 bagian, yaitu data training dan data testing dengan komposisi 83,72?nding 16,27%. Data training digunakan untuk membangun model jaringan, sedangkan data testing digunakan untuk mengukur validasi apakah hasil prediksi dari model yang dibangun pada data pelatihan sudah merepresentasikan modelnya. Model yang dibangun menggunakan fungsi keanggotaan gausian mf, jumlah literasi (epoch) sebanyak 10.000 dengan menggunakan algoritma hybrid menghasilkan Mean Square Error (MSE) sebesar 2.9866 pada epoch ke 200. Hasil pengujian yang dilakukan menggunakan data yang bukan berasal dari data yang digunakan untuk membangun model mempunyai tingkat keberhasilan 71,42%.

Kata kunci: Anfis , PDRB Sektor Pertanian, Inflasi Indeks Harga Konsumen (IHK), Inflasi Indeks Harga Produsen (IHP), Neuro Fuzzy.