Peramalan Nilai Ekspor Nonmigas Indonesia Menggunakan Support Vector Regression Dengan Kernel Radial Basis Function

Fitriyah, Anisa (2023) Peramalan Nilai Ekspor Nonmigas Indonesia Menggunakan Support Vector Regression Dengan Kernel Radial Basis Function. Diploma thesis, Universitas Andalas.

	Text (Abstrak) C&A.pdf - Published Version Download (109kB)
	Text (BAB 1) BAB1.pdf - Published Version Download (89kB)
	Text (BAB 5) BABAkhir.pdf - Published Version Download (96kB)
	Text (Daftar Pustaka) DaftarPustaka.pdf - Published Version Download (87kB)
	Text (Full text) FullTextNisa (1).pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Laju pertumbuhan nilai ekspor yang tidak stabil dapat memberikan dampak secara tidak langsung bagi keberlangsungan perekonomian negara dan kegiatan ekonomi masyarakat Indonesia. Oleh karena itu diperlukan suatu kegiatan peramalan mengenai kondisi nilai ekspor suatu negara di masa yang akan datang. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai ekspor nonmigas Indonesia periode Juli sampai Desember tahun 2022. Pada penelitian ini digunakan metode support vector regression (SVR) dengan kernel radial basis function (RBF). Data yang digunakan merupakan data sekunder mengenai nilai ekspor nonmigas (juta USD) Indonesia setiap bulannya dari Januari 2017 sampai dengan Juni 2022 yang berjumlah 66 data. Dari penelitian ini diperoleh nilai parameter terbaik yaitu Cost = 3, ε = 0.1 dan γ = 401 dengan nilai MAPE dan Koefisien Determinasi (R2 ) masing-masing sebesar 0.5592% dan 0.9880.

Actions (login required)

View Item