Pinggala, Muhammad Rakha (2025) Evaluasi kinerja machine learning dengan algoritma prophet univariate dan multivariate pada prediksi kurs USD dengan data ekonomi makro / Muhammad Rakha Pinggala</p>. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.
Full text not available from this repository.Abstract
p Setelah Kongres AS mengesahkan Undang-Undang Coinage pada tanggal 2 April 1792 mata uang resmi Amerika USD pertama kali dikeluarkan. Karena ekonomi Amerika Serikat adalah yang terbesar dan paling bervariasi di dunia banyak orang menggunakan dolar sebagai alat tukar. Penelitian ini mengevaluasi kinerja algoritma prophet dalam memprediksi kurs USD-IDR dengan menggunakan pendekatan Univariate dan Multivariate. Pendekatan Univariate pada dasarnya menggunakan data harga jual USD dari waktu ke waktu untuk membuat prediksi. Fokusnya adalah menganalisis pola historis seperti tren dan musiman. Di sisi lain pendekatan Multivariate dalam penelitian ini mempertimbangkan lebih dari satu variabel yang dapat mempengaruhi harga jual USD. Dengan menggunakan hubungan antara variabel-variabel ini prediksi menjadi lebih kompleks ketimbang dengan pendekatan Univariate keakuratan sangat bergantung pada faktor-faktor yang relevan terhadap target prediksi. Pada penelitian ini menggunakan data ekonomi makro seperti inflasi suku bunga Bank Indonesia dan suku bunga Federal Reserve digunakan untuk meningkatkan akurasi prediksi. Skenario yang akan di uji coba terdiri dari 4 skenario yaitu yang pertama adalah skenario Univariate dengan data Full Version (2015-2024) kedua adalah skenario Univariate dengan tanpa data yang terdampak oleh pandemi COVID-19 (2015-2019 amp 2022-2024) ketiga skenario Multivariate dengan data Full Version dan terakhir adalah skenario Multivariate dengan tanpa data COVID-19. Dari empat skenario yang diuji Prophet Multivariate dengan data tahun COVID-19 yang sudah dihilangkan memberikan hasil terbaik dengan akurasi tinggi yaitu MAPE 0 77% serta RMSE 159 untuk training dan MAPE 2 46% serta RMSE 416 untuk testing. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa fluktuasi kurs USD paling dipengaruhi oleh suku bunga Federal Reserve yaitu korelasi 0 67. /p
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Divisions: | Fakultas Teknik (FT) > Departemen Teknik Elektro (TE) > S1 Teknik Informatika |
| Depositing User: | library UM |
| Date Deposited: | 22 Jan 2025 04:29 |
| Last Modified: | 09 Sep 2025 03:00 |
| URI: | http://repository.um.ac.id/id/eprint/400178 |
Actions (login required)
 |
View Item |