Analisis Dan Prediksi Harga Beras Grosir Indonesia Tingkat Perdagangan Besar Dengan Backpropagation

Penelitian ini membahas analisis dan prediksi harga beras grosir Indonesia di tingkat perdagangan besar menggunakan metode jaringan saraf tiruan Backpropagation. Data yang digunakan merupakan data sekunder kuantitatif berupa data runtun waktu (time series) harga beras grosir bulanan dalam satuan rupiah per kilogram yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) pada periode 2010–2025. Data yang di peroleh sebanyak 180,dan observasi di proses melalui nomalisasi sigmoid.maka data pelatihan dan data pengujian yang telah dibagi menjadi dua data.pola historis dan pergerakan Harga yang menghasilkan nilai prediksi untuk periode selanjutnya yang dibangun dengan model Bakcpropogation. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mengikuti tren kenaikan dan penurunan harga beras dengan baik, ditunjukkan oleh kedekatan pola antara data aktual dan data prediksi pada data testing selama 24 bulan. Akurasi menggunakan Mean Absolute Percantage Eror atau yang sering di sebut dengan (MAPE) merupakan evaluasi yang akurasi untuk menunjukkan tingkat kesalahan yang relative kecil,maka dari itu model ini dinilai memiliki kinerja untuk prediksi yang cuup baik.maka dari itu perencanaan kebijakan terkait stabilitas Harga beras grosir di Indonesia metode backpropogation digunakan sebagai alat bantu pendukung pengambilan keputusan.