Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu indikator penting dalam menganalisis
pembangunan perekonomian yang terjadi di suatu negara. Dengan mengetahui
pertumbuhan ekonomi di masa mendatang, dapat memberikan gambaran terhadap situasi
moneter di suatu negara. Angka pertumbuhan ekonomi yang tidak selalu linier, memberi
kesulitan tersendiri dalam melakukan proses prediksi. Untuk itu diperlukan suatu metode
yang mampu menangani karakteristik data pertumbuhan ekonomi yang terkadang bersifat
non-linier, salah satunya adalah metode backpropagation. Adanya data-data masa lalu
mengenai pertumbuhan ekonomi, menjadikan jaringan syaraf tiruan metode
backpropagation dapat diterapkan untuk memprediksi pertumbuhan ekonomi. Pada
metode backpropagation terjadi penyesuaian nilai bobot dan bias yang semakin baik pada
proses pelatihan, sehingga target keluaran lebih mendekati ketepatan. Berdasarkan hasil
pengujian yang telah dilakukan, performa terbaik yang didapat dari perbandingan
kombinasi jumlah neuron hidden layer dan learning rate, mampu menghasilkan prediksi
yang mendekati angka pertumbuhan ekonomi faktual, yakni 5,86%. Hasil ini menunjukkan
tingkat keakuratan sebesar 99,92% untuk prediksi pertumbuhan ekonomi Indonesia di
tahun 2013 dengan data faktual sebesar 5,78%
