BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan kecerdasan buatan yang semakin pesat dewasa ini ditunjukkan oleh aplikasinya diberbagai bidang. Salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang sudah dikenal adalah jaringan saraf tiruan (artificial neural network). Jaringan saraf tiruan adalah suatu sistem pengolah informasi yang karakteristik kerjanya menyerupai jaringan saraf biologis manusia[1]. Perkembangan ini didukung oleh kemajuan bidang komputer baik dari perangkat lunak (software) maupun perangkat keras (hardware). Jaringan saraf tiruan telah banyak digunakan pada berbagai riset di berbagai bidang. Dalam ilmu komputer dan Informatika, aplikasi jaringan saraf tiruan telah banyak dibuktikan keberhasilannya, antara lain: sebagai alat pengenalan pola (pattern recognition), signal processing, dan sebagai peramalan atau prediksi. Jaringan saraf tiruan dapat dipakai untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa yang akan datang berdasarkan pola kejadian yang ada di masa yang lampau. Ini dapat dilakukan mengingat kemampuan jaringan saraf tiruan untuk mengenali pola dan membuat generalisasi dari apa yang sudah ada sebelumnya. Salah satu metode jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk prediksi adalah Backpropagation. Prediksi yang sering kita dengar adalah prediksi penjualan[4], nilai tukar valuta asing[14], pergerakan saham[8], dll.
2 Dalam penitian ini jaringan saraf tiruan yang digunakan adalah model backpropagation. Backpropagation melatih jaringan untuk mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan untuk mengenali pola yang digunakan selama pelatihan serta kemampuan jaringan untuk memberikan respon yang benar terhadap pola masukan yang serupa dengan pola yang dipakai selama pelatihan[3]. Sebagaimana telah umum diketahui, setiap tahun pergerakan harga minyak dari waktu ke waktu selalu menjadi sorotan pelaku ekonomi dunia. Hal tersebut tidak lepas dari transmisi yang disalurkan dari salah satu komoditas energi ini. Minyak tidak hanya sebatas mampu mempengaruhi komoditas energi lain maupun komoditas mineral lain, tapi juga sangat berpengaruh terhadap pergolakan sendi perkenomian makro maupun mikro hampir di seluruh negara. Sebagian kalangan tentunya sudah memahami bagaimana harga minyak dapat naik ataupun turun. Namun bagi sebagian lainnya, hal ini agaknya menjadi pertanyaan menarik mengapa dan apa penyebab serta bagaimana keseimbangan harga minyak terjadi. Di tengah kompleksitasnya, dengan beragam faktor yang berkaitan satu sama lain dan saling mempengaruhi, pada kenyataannya pergerakan harga minyak yang terjadi umumnya dapat dipahami dengan melihat pola kejadian di masa lalu dengan memperhatikan faktor fundamental yang mempengaruhi naik dan turunnya harga minyak mentah dunia Berdasarkan latar belakang yang telah disebutkan penulis akan membuat suatu penelitian yang berjudul "Penerapan Jaringan Saraf Tiruan untuk Memprediksi Pergerakan Harga Minyak Mentah Dunia Menggunakan Metode Backpropagation 1.2 Rumusan Masalah Permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian ini antara lain : 1. Harga minyak dalam negeri sering berubah-ubah karena mengikuti harga minyak mentah dunia mengakibatkan kesulitan dalam menyusun kebijakan ekonomi. Dengan adanya aplikasi yang dapat memprediksi harga minyak
3 mentah dunia diharapkan dapat menjadi alat bantu bagi penyusun kebijakan ekonomi. 2. Meneliti faktor-faktor yang mempengaruhi harga minyak mentah dunia dengan jaringan saraf tiruan 3. Mengukur performa jaringan saraf tiruan dalam memprediksi harga minyak mentah dunia 1.3 Batasan Masalah Batasan masalah yang menjadi acuan dalam pengerjaan skripsi ini adalah: 1. Penerapan jaringan saraf tiruan yang diimplementasikan menggunakan metode backpropagation 2. Menggunakan data kuantitatif harga minyak mentah dari tanggal 1 Januari 2010 sampai 30 April 2013 3. Input yang diterapkan dalam sistem adalah harga minyak mentah dunia versi pasar minyak WTI (West Texas Intermediate) Selain WTI, ada beberapa pasar minyak, antara lain : Minas, Tapas, Brent. 4. Implementasi sistem pada penelitian ini menggunakan Matlab R2009. 1.4 Tujuan Penelitian Penulisan ini dibuat dengan tujuan menggunakan jaringan saraf tiruan backpropagation untuk memprediksi pergerakan harga minyak mentah dunia 1.5 Manfaat Penelitan Manfaat dari penelitian ini adalah: 1. Mampu memprediksi pergerakan harga minyak mentah dunia, sebagai alat bantu menetapkan kebijakan perekonomian
4 2. Dengan prediksi harga minyak diharapkan dapat menjadi acuan harga minyak di masa depan dan memberi gambaran untuk prediksi hal-hal lain yang terkait dengan harga minyak mentah dunia untuk memudahkan para pengambil kebijakan untuk menetapkan harga minyak mentah dalam negeri 3. Menambah pemahaman mengenai jaringan saraf tiruan dalam hal pembelajaran dan penerapannya. 1.6 Metode Penelitian Metodologi penelitian yang akan digunakan adalah: 1. Studi Literatur Mempelajari literatur tentang teori dasar mengenai jaringan saraf tiruan, metodemetode dalam jaringan saraf tiruan, kegunaan jaringan saraf tiruan dalam hal prediksi (forecasting), metode backpropagation dan cara kerjanya. Literatur diambil dari beberapa buku, jurnal, maupun penelitian yang terkait. 2. Analisis Data Pada tahap ini dilakukan analisis kebutuhan terhadap sistem beserta batasanbatasan yang diperlukan. Menganalisis metode backpropagation dan modifikasimodifikasi untuk mempercepat pelatihannya. Serta, menganalisis mengenai harga minyak mentah dunia, khususnya mencari periode perulangan pola. 3. Perancangan Sistem Melakukan perancangan desain dalam bentuk diagram use case, dan antar muka sistem untuk memudahkan proses implementasi pada tahap selanjutnya. 4. Implementasi Sistem Pada tahap ini dilakukan pembuatan sistem sesuai dengan analisis dan perancangan yang sudah didefinisikan sebelumnya. Implementasi sistem dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Matlab 2009.
5 5. Pengujian Sistem Pengujian dilakukan terhadap keberhasilan prediksi yang dilakukan oleh jaringan saraf tiruan menggunakan metode backpropagation berdasarkan pada data aktual yang diperoleh. Sejauh mana jaringan saraf tiruan dapat digunakan untuk prediksi dan bagaimana tingkat akurasi antara hasil prediksi dan data aktual. 6. Dokumentasi Sistem Melakukan pembuatan dokumentasi sistem mulai dari tahap awal hingga pengujian sistem, untuk selanjutnya dibuat dalam bentuk laporan penelitian (skripsi). 1.7 Sistematika Penulisan Sistematika penulisan laporan penelitian ini dibagi menjadi 5 bab, yaitu sebagai berikut: BAB 1 PENDAHULUAN Berisikan penjelasan tentang konsep dasar penyusunan skripsi, yaitu mengenai latar belakang pemilihan judul, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metode penelitian, dan sistematika penulisan. BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Bab ini akan membahas dasar teori yang menunjang penulisan skripsi, berkaitan mengenai teori jaringan saraf tiruan, arsitektur jaringan saraf tiruan, algoritma pembelajaran backpropagation, fungsi aktivasi, preprocessing dan postprocessing harga minyak mentah dunia.
6 BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini membahas tentang analisis dan perancangan sistem dengan menggunakan jaringan saraf tiruan backpropagation. BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Pada bab ini akan menjelaskan implementasi jaringan saraf tiruan backpropagation yang digunakan, serta pengujian akan keberhasilan terhadap sistem yang telah dibangun. BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini akan memuat kesimpulan isi dari keseluruhan uraian bab-bab sebelumnya dan saran-saran dari hasil yang diperoleh yang diharapkan dapat bermanfaat untuk pengembangan selanjutnya.