NURUL, ISNAINI (2023) IMPLEMENTASI METODE HYBRID VECTOR AUTOREGRESSIVE EXOGENOUS (VARX) – LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) PADA PERAMALAN SUKU BUNGA KREDIT INVESTASI. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG .
|
File PDF
1. ABSTRAK - ABSTRACT.pdf Download (350Kb) | Preview |
|
File PDF
2. SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (6Mb) | Minta salinan |
||
|
File PDF
3. SKRIPSI TANPA PEMBAHASAN.pdf Download (4Mb) | Preview |
Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)
Kredit investasi merupakan salah satu kredit yang diberikan oleh perbankan untuk perorangan atau perusahaan untuk mengembangkan usahanya. Penetapan suku bunga kredit investasi yang dilakukan oleh perbankan berpengaruh pada minat masyarakat dalam melakukan pinjaman. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi perbankan dalam menetapkan suku bunga, salah satunya yaitu inflasi. Langkah yang dapat digunakan untuk menentukan waktu yang tepat dalam melakukan pinjaman yaitu dengan memproyeksikan nilai suku bunga pada beberapa periode kedepan. VARX merupakan salah satu metode statistika multivariat yang dapat digunakan untuk melakukan peramalan dengan melibatkan variabel eksogen didalamnya. Metode VARX memiliki kelemahan yaitu sulit menangkap pola non-linear pada data. LSTM merupakan metode deep learning yang memiliki tiga jenis gates yaitu forget gate, input gate, dan output gate. Ketiga gate tersebut diharapkan mampu menangkap pola nonlinear pada data. Oleh karena itu, digunakan metode hybrid VARX – LSTM yang diharapkan mampu melakukan prediksi dan peramalan. Metode hybrid terdapat 2 model utama. Model pertama merupakan model yang memprediksi data hasil prediksi VARX. Model kedua merupakan model yang memprediksi data hasil residual VARX. Pada penelitian ini, model hybrid VARX – LSTM mampu menghasilkan nilai MSE sebesar 0,02354, RMSE sebesar 0,15342, dan MAPE sebesar 0,01349. Kata Kunci : hybrid VARX – LSTM, VARX, LSTM, peramalan, prediksi, suku bunga kredit investasi
Jenis Karya Akhir: | Skripsi |
---|---|
Subyek: | 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika > 510 Matematika |
Program Studi: | FAKULTAS MIPA > Prodi Matematika |
Pengguna Deposit: | 2301217569 . Digilib |
Date Deposited: | 22 Aug 2023 03:01 |
Terakhir diubah: | 22 Aug 2023 03:01 |
URI: | http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/75094 |
Actions (login required)
Lihat Karya Akhir |