PERAMALAN EKSPOR NON-MIGAS DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE HYBRID ARIMAX-ANN DENGAN FUNGSI TRANSFER

Yarits Hanifan Fakhruddin, - (2021) PERAMALAN EKSPOR NON-MIGAS DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE HYBRID ARIMAX-ANN DENGAN FUNGSI TRANSFER. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

	Text S_MAT_1700611_Tittle.pdf Download (2MB)
	Text S_MAT_1700611_Chapter1.pdf Download (2MB)
	Text S_MAT_1700611_Chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (2MB)
	Text S_MAT_1700611_Chapter3.pdf Download (2MB)
	Text S_MAT_1700611_Chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (2MB)
	Text S_MAT_1700611_Chapter5.pdf Download (2MB)
	Text S_MAT_1700611_Appendix.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (2MB)

Abstract

Abstrak. Penelitian ini membahas tentang peramalan nilai ekspor non-migas di Indonesia menggunakan metode Hybrid ARIMAX-RBFN. ARIMAX merupakan model ARIMA dengan penambahan variabel prediktor, sedangkan Radial Basis Function Network (RBFN) merupakan model Neural Network yang mentransformasi input secara nonlinear dengan menggunakan fungsi aktivasi Gaussian pada lapisan unit hidden sebelum diproses secara linear pada lapisan output. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui model ARIMAX dan Hybrid ARIMAX-RBFN serta mengetahui perbandingan akurasi dari kedua model tersebut. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu variabel respon (deret output) berupa data nilai ekspor non-migas yang dilambangkan dengan y_t dan variabel prediktor (deret input) berupa data kurs rupiah terhadap dollar amerika yang dilambangkan dengan x_t. Data berasal dari BPS Indonesia dan Bank Indonesia. Periode data yang digunakan pada penelitian ini adalah Januari 2010 hingga Desember 2019 sebagai in-sample, dan Januari 2020 hingga Desember 2020 sebagai out-sample. Hasil yang diperoleh berdasarkan nilai RMSE diketahui bahwa pada data nilai ekspor non-migas model Hybrid ARIMAX-RBFN merupakan model terbaik, dimana model tersebut adalah (0,1,20)[(0,1,2)(0,1,0)12] dengan 3 input layer, 4 hidden layer, dan 1 output layer. Kata Kunci: ARIMAX, Hybrid ARIMAX-RBFN, Ekspor Non-migas, Peramalan Abstract. This study discusses forecasting the value of non-oil and gas exports in Indonesia using the Hybrid ARIMAX-RBFN method. ARIMAX is an ARIMA model with the addition of predictor variables. At the same time, the Radial Basis Function Network (RBFN) is a Neural Network model that transforms input nonlinearly using a Gaussian activation function in the hidden unit layer before being processed linearly in the output layer. The purpose of this study was to determine the ARIMAX and Hybrid ARIMAX-RBFN models and compare the two models' accuracy. The variables used in this study are the response variable (output series), which the export non-oil and gas value data which is denoted by y_t and the predictor variable (input series) is the rupiah exchange rate data against the US dollar, which is denoted by x_t. Data derived from BPS Indonesia and Bank Indonesia. The data period used in this study is January 2010 to December 2019 as the in-sample and January 2020 to December 2020 as the out-sample. The results obtained based on the RMSE value are known that both the non-oil and gas export value data Hybrid ARIMAX-RBFN model is the best model, where the model is (0,1,2)[(0,1,2)(0,1,0)12] with three input layers, one hidden layers, and one output layer. Keyword: ARIMAX, Hybrid ARIMAX-RBFN, Non-oil and gas Export, Forecasting

Item Type:	Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords:	ARIMAX, Hybrid ARIMAX-RBFN, Ekspor Non-migas, Peramalan
Subjects:	L Education > L Education (General) Q Science > QA Mathematics
Divisions:	Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Jurusan Pendidikan Matematika > Program Studi Matematika (non kependidikan)
Depositing User:	Yarits Hanifan Fakhruddin
Date Deposited:	30 Aug 2021 07:57
Last Modified:	30 Aug 2021 07:57
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/64637

Actions (login required)

View Item