Penerapan Stochastic Gradient Descent-Support Vector Regression pada Data Laju Pertumbuhan Produk Domestik Bruto di Indonesia
Penulis Utama
:
Khamid Muhammad Arrazaq
NIM / NIP
:
M0119050
×<p>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 <em>support vector regression</em> dengan algoritme optimasi <em>stochastic gradient descent</em> (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 <em>overfitting</em>.</p>
×
Penulis Utama
:
Khamid Muhammad Arrazaq
Penulis Tambahan
:
-
NIM / NIP
:
M0119050
Tahun
:
2023
Judul
:
Penerapan Stochastic Gradient Descent-Support Vector Regression pada Data Laju Pertumbuhan Produk Domestik Bruto di Indonesia
Edisi
:
Imprint
:
Surakarta - Fak. MIPA - 2023
Program Studi
:
S-1 Matematika
Kolasi
:
Sumber
:
Kata Kunci
:
PDB, model regresi, support vector regression, stochastic gradient descent
