PREDIKSI NILAI REALISASI INVESTASI MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) DAN LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) (Studi Kasus: DPMPTSP Kota Magelang)

Andriyani, Christina (2022) PREDIKSI NILAI REALISASI INVESTASI MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) DAN LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) (Studi Kasus: DPMPTSP Kota Magelang). S2 - Magister thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

Text (THESIS) 20.52.1313 Christina Andriyani.pdf Download (4MB)

Abstract

Realisasi Investasi merupakan salah satu faktor yang mendukung pertumbuhan ekonomi. Peningkatan realisasi investasi memiliki dampak positif yang sangat luas antara lain mengurangi jumlah pengangguran, mengurangi jumlah penduduk miskin maupun peningkatan pendapatan negara. Untuk itu diperlukan suatu metode peramalan untuk melakukan prediksi nilai realisasi investasi yang dapat dijadikan referensi pengambilan keputusan dalam pembuatan kebijakan untuk meningkatkan capaian nilai realisasi investasi. Pada penelitian ini akan menggunakan metode SVR dan LSTM dalam melakukan prediksi terhadap Nilai Realisasi Investasi. Data yang digunakan dari tahun 2007 sampai 2020. Prediksi akan dilakukan untuk jangka pendek bulanan, jangka menengah tahunan dan dan jangka panjang tiga tahunan. Hasil prediksi akan dibandingkan dengan nilai RMSE sehingga mendapatkan model dan hasil terbaik. Hasil penelitian ini menunjukkan prediksi realisasi investasi bulanan menggunakan algoritma LSTM dengan optimasi Rmsprop memiliki hasil yang terbaik dibandingkan hasil prediksi tahunan dan tiga tahunan dengan menggunakan algoritma yang sama dan lebih baik disemua prediksi menggunakan algoritma SVR, dengan nilai RMSE 0,444.

Actions (login required)

View Item