Prediksi Penerimaan Zakat Menggunakan Metode Support Vector Regression (SVR) Dengan Flower Pollination Algorithm (FPA)
| Main Author: | Handayani, Tusiarti |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/147430/1/ABSTRAK.pdf http://repository.ub.ac.id/147430/2/JURNAL.pdf http://repository.ub.ac.id/147430/2/SKRIPSI.pdf http://repository.ub.ac.id/147430/ |
Daftar Isi:
- Pembayaran dan penyaluran zakat di Indonesia dikelola oleh Badan Amil Zakat, salah satunya adalah Lembaga Amil Zakat Infaq dan Shadaqah Muhammadiyah (LAZISMU) Malang. Fluktuasi tinggi rendahnya dana zakat yang diterima oleh LAZISMU Malang mempengaruhi banyaknya dana zakat yang bisa disalurkan kepada masyarakat di seluruh wilayah Malang. Prediksi penerimaan zakat sangat diperlukan untuk mengetahui jumlah zakat yang diterima, sehingga antisipasi solusi ketika dana kurang dari target penyaluran dapat dilakukan sedini mungkin. Prediksi yang dilakukan pada penelitian ini adalah menggunakan metode Support Vector Regression (SVR) dengan Flower Pollination Algorithm (FPA). SVR digunakan untuk melakukan prediksi penerimaan zakat berdasarkan data history penerimaan zakat, kemudian FPA digunakan untuk melakukan optimasi nilai dari parameter yang akan digunakan pada metode SVR. Data yang digunakan sebanyak 64 data historis dari bulan Juli 2011 – Oktober 2016, data penerimaan zakat dari salah satu Lembaga Amil Zakat Nasional wilayah Malang yaitu LAZISMU Malang. Hasil pengujian yang dilakukan terhadap prediksi penerimaan zakat menggunakan SVR dengan FPA pada data penerimaan zakat dari tahun 2011 hingga 2016 menghasilkan nilai sebesar 0.2497 dalam fitness atau 3.0048 dalam MAPE yang berarti rata-rata selisih antara data aktual dengan hasil prediksi adalah senilai Rp144.741.