OPTIMASI PARAMETER SUPPORT VECTOR MACHINES UNTUK PREDIKSI NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA SERIKAT - Enri, Ultach (Jurnal Gerbang STMIK Bani Saleh, 2018)
Dengan perkiraan omzet rata-rata harian USD 5067 milliar pada April 2016 dan sebesar USD 5400 pada April 2013, bisa di lihat bahwa pasar valuta asing merupakan pasar terbesar dan paling aktif dari semua pasar keuangan, yang selalu bergerak dan tidak pernah statis. Oleh karena ketidakstabilan itu maka sangat penting untuk mengamankan investasi, managemen resiko dan juga kebijakan-kebijakan pengambil keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi nilai tukar mata uang dengan menggunakan optimasi parameter pada algoritma Support Vector Machines (SVM). SVM telah digunakan secara luas untuk peramalan keuangan yang mengunakan data set berupa timeseries serta menunjukan performa yang lebih baik dari pada algoritma lainnya.