Optimasi Fuzzy Time Series Menggunakan Algoritme Particle Swarm Optimization Untuk Peramalan Produk Domestik Bruto (PDB) Indonesia
| Main Author: | Alghifari, Dloifur Rohman |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/167167/1/Dloifur%20Rohman%20Alghifari.pdf http://repository.ub.ac.id/167167/ |
Daftar Isi:
- Sebagai salah satu indikator masukan pada penyusunan rancangan programprogram pembangunan. Peramalan Produk Domestik Bruto (PDB) ini diharapkan dapat memberikan gambaran mengenai pertumbuhan ekonomi dan kinerja perekonomian di Indonesia. Sumber data PDB biasanya berasal dari hasil survei maupun dari catatan administrasi dari berbagai Lembaga intansi. Terkadang terdapat permasahan sumber data kurang lengkap atau tidak tersedia saat perhitungan nilai PDB, sehingga diperlukan suatu cara untuk memperkirakan nilai PDB agar dapat menggambarkan keadaan sebenarnya. Untuk meningkatkan akurasi peramalan digunakan optimasi interval pada fuzzy time series menggunakan particle swarm optimization (PSO). Berdasarkan hasil parameter terbaik yang didapat, tingkat kesalahan peramalan yang dihasilkan menggunakan MAPE sebesar 2,48% dari 10 data uji. Hasil tersebut menunjukkan kemampuan peramalan yang baik dengan tingkat kesalahan yang rendah. Dilakukan perbandingan hasil peramalan untuk metode usulan sedikit lebih baik dari metode fuzzy time series dengan penentuan interval berbasis rata-rata dengan MAPE 2,66%. Tetapi tidak lebih baik dari metode regresi linier dengan MAPE 1,52%.