Komparasi Model Prediksi Kurs Pada Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Neural Network Berbasis Genetic Algorithm dan Particle Swarm Optimization

A. Ikhsan, Primandani Arsi, Jali Suhaman
{"title":"Komparasi Model Prediksi Kurs Pada Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Neural Network Berbasis Genetic Algorithm dan Particle Swarm Optimization","authors":"A. Ikhsan, Primandani Arsi, Jali Suhaman","doi":"10.35970/infotekmesin.v13i1.938","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Diterima: 4 Desember 2021 Data BI menunjukan kurs rupiah terhadap dolar mengalami pelemahan pada awal pandemi. Ketidakstabilan kurs merupakan masalah penting bidang ekonomi di Indonesia. Oleh sebab itu diperlukan sebuah model prediksi kurs tehadap dolar di masa pandemi Covid-19 guna memprakirakan kurs. Dalam penelitian ini diusulkan komparasi model prediksi kurs rupiah terhadap dolar menggunaan algoritma Neural Network berbasis GA dan Neural Network berbasis PSO. Tahapan awal penelitian dilakukan dengan pengumpulan data selama masa pandemi covid-19 (2019 s.d 2021). Data berupa time series tersebut kemudian dilakukan preprocessing sehingga data siap untuk menjadi inputan model yang diusulkan. Adapun teknik validasi menggunakan k-fold validation dengan skenario 70:30. Evaluasi dilakukan dengan output RMSE. Hasil prediksi terbaik dilihat dari tingkat error yang paling minimum. Hasil penelitian menunjukan bahwa perfoma algoritma optimasi dalam meningkatkan tingkat error Neural Network sama besarnya, yakni 0.020 +/0.006.","PeriodicalId":33598,"journal":{"name":"Infotekmesin Media Komunikasi Ilmiah Politeknik Cilacap","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-01-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Infotekmesin Media Komunikasi Ilmiah Politeknik Cilacap","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.35970/infotekmesin.v13i1.938","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Diterima: 4 Desember 2021 Data BI menunjukan kurs rupiah terhadap dolar mengalami pelemahan pada awal pandemi. Ketidakstabilan kurs merupakan masalah penting bidang ekonomi di Indonesia. Oleh sebab itu diperlukan sebuah model prediksi kurs tehadap dolar di masa pandemi Covid-19 guna memprakirakan kurs. Dalam penelitian ini diusulkan komparasi model prediksi kurs rupiah terhadap dolar menggunaan algoritma Neural Network berbasis GA dan Neural Network berbasis PSO. Tahapan awal penelitian dilakukan dengan pengumpulan data selama masa pandemi covid-19 (2019 s.d 2021). Data berupa time series tersebut kemudian dilakukan preprocessing sehingga data siap untuk menjadi inputan model yang diusulkan. Adapun teknik validasi menggunakan k-fold validation dengan skenario 70:30. Evaluasi dilakukan dengan output RMSE. Hasil prediksi terbaik dilihat dari tingkat error yang paling minimum. Hasil penelitian menunjukan bahwa perfoma algoritma optimasi dalam meningkatkan tingkat error Neural Network sama besarnya, yakni 0.020 +/0.006.
接受:2021年12月4日BI数据显示,卢比兑美元汇率在疫情开始时遭遇低迷。航线不稳定是印度尼西亚的一个重要经济问题。这就是为什么它需要一个模型来预测新冠肺炎大流行时的一个席位。在这项研究中,建议使用基于GA的神经网络算法和基于PSO的神经网络来比较卢比兑美元汇率的模型预测。研究的初始阶段是在新冠肺炎大流行期间(2019年至2021年)收集数据。然后对时间序列的数据进行预处理,直到数据准备好成为所提出的模型输入。至于使用场景70:30的k倍验证的验证技术。使用RMSE输出进行评估。从最小误差水平可以看到最佳预测结果。研究表明,香水算法在提高神经网络误差水平方面进行了优化,误差值为0.020+/0.006。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
30
审稿时长
12 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信