Abstrak


Penerapan Stochastic Gradient Descent-Support Vector Regression pada Data Laju Pertumbuhan Produk Domestik Bruto di Indonesia


Oleh :
Khamid Muhammad Arrazaq - M0119050 - Fak. MIPA

Pertumbuhan ekonomi didefinisikan sebagai peningkatan pendapatan suatu negara yang diukur dengan menggunakan data produk domestik bruto (PDB). Laju pertumbuhan PDB cenderung mengalami trend naik meskipun pada setiap periode waktunya mengalami fluktuasi. Fluktuasi ini akan memengaruhi keputusan investor dalam menanam atau menarik modal. Pada penelitian ini, dilakukan penerapan model regresi pada data laju pertumbuhan PDB untuk membantu investor dalam memahami pola pertumbuhan PDB di masa mendatang. Salah satu model regresi yang dapat digunakan adalah support vector regression dengan algoritme optimasi stochastic gradient descent (SGD-SVR). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SGD-SVR dapat diterapkan pada data laju pertumbuhan PDB di Indonesia. Pada tahap pelatihan, MSE yang dihasilkan sebesar 0.2805 dengan jumlah iterasi sebanyak 360 iterasi, sementara pada tahap pengujian menghasilkan MSE 0.0325. Dengan demikian, penerapan model SGD-SVR pada data laju pertumbuhan PDB di Indonesia tidak termasuk kategori overfitting.