Model Arsitektur Backpropagation Pada Prediksi Total Laba Rugi Komprehensif Bank Umum Konvensional Dalam Mendorong Laju Pertumbuhan Ekonomi

Abstract

Penelitian ini bertujuan membuat model arsitektur backpropagation untuk prediksi total laba rugi komprehensif. Hal ini sangat penting untuk memprediksi dimana posisi angka total laba rugi komprehensif pada suatu bank.  Informasi tersebut berguna bagi masayarkat dalam menentukan arah investasi masyarakat ke depan, begitu juga bagi pihak bank berguna untuk menentukan kebijakan strategi pemasaran dalam meninggkatkan total laba komprehensif tersebut. Backpropogation merupakan cabang ilmu Artificial Intelligence pada Jaringan Saraf Tiruan. Proses penentuan model arsitektur menggunakan 2 tahapan, yaitu: Training dan Testing dengan data variabel yaitu: Data bulan Januari, Februari, Maret, April, Mei, Juni, Juli, Agustus, September, Oktober dan November (2016). Algoritma Backpropagation diterapkan untuk melatih 11 variabel dengan menggunakan dua model arsitektur, yakni 4-100-1 dan 4-50-1. Model arsitektur terbaik dari serangkaian uji coba yang dilakukan, digunakan untuk memprediksi total laba rugi  komprehensif bulan selanjutnya. Hasil pengujian diperoleh, model arsitektur terbaik adalah 4-100-1 yang memiliki tingkat MSE terkecil yaitu 0,0001000340. Diharapakan model arsitektur ini dapat diterapkan dalam memprediksi total laba rugi komprehensif.