Crude Palm Oil (CPO) is one of Indonesia's best export commodities. CPO production competition causes price fluctuations so that it can trigger losses. The solution that can be taken to avoid losses is to predict the price of CPO. Time series data in the previous months, starting from January 2009 until January 2020, are used as a reference to predict the next CPO price. In this research, CPO price prediction is carried out with a combination of artificial intelligence concepts, namely Radial Basis Function Neural Network (RBFNN), and fuzzy logic. The combination of these methods, namely Fuzzy Radial Basis Function Neural Network (FRBFNN), is then optimized using genetic algorithms. The prediction results show that the error based on the MAPE value for FRBFNN prediction on training data is 11.7% and the MAPE value for testing data is 9.4%. In the FRBFNN prediction that was optimized using a genetic algorithm, the MAPE value was 10.2% for training data and 8.3% for testing data.
Pemangku kebijakan moneter memiliki ketakutan terhadap inflasi karena dapat memicu naiknya angka kemiskinan dan melonjaknya penggunaan anggaran. Tingkat Inflasi yang tinggi akan mengakibatkan jatuhnya perekonomian suatu negara. Pengambilan kebijakan moneter perlu dikaji secara mendalam un-tuk mencegah hal tersebut. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan prediksi inflasi yang akan terjadi. Data tingkat inflasi dari waktu ke waktu merupakan modal untuk melakukan prediksi tingkat inflasi pada waktu mendatang. Suatu prediksi yang baik memiliki nilai error yang kecil. Pada prediksi menggunakan fuzzy artificial neural network (Fuzzy ANN) metode backpropagation, nilai error dapat diperkecil dengan melakukan optimasi pada bobot yang dihasilkan. Pada penelitian ini, op-timasi bobot Fuzzy AAN dilakukan menggunakan algoritma genetika. Model prediksi yang diperoleh se-lanjutnya dievaluasi menggunakan MAPE untuk menentukan keakuratan prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prediksi menggunakan backpropagation neural network dioptimasi menggunakan algoritma genetika (10,33%) lebih baik dibandingkan dengan prediksi menggunakan backpropagation neural network saja (11,67%). Setelah mengetahui bahwa kedua model memiliki hasil prediksi yang cukup baik, keakuratan kedua model dibandingkan menggunakan independent sampe t-test berdasarakan error yang dihasilkan. Hasilnya menjukkan bahwa pada tingkat kepercayaan 95% prediksi menggunakan Fuzzy ANN yang telah dioptimasi menggunakan algoritma genetika (M= 0,69, SD= 0,0421) lebih baik secara signifikan dibandingkan degan fuzzy ANN saja (M= 0.97, SD= 0,04634 ), t(22 )= 1.71714, p=0.013.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.