Perbandingan Model Dinamis dan Neural Network pada Pemodelan Kontribusi Total Aset Perbankan Syariah terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia - Setyowati, Endah (Journal of Mathematics, Computations and Statistics, 2024)
Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan model terbaik untuk pertumbuhan ekonomi Indonesia berdasarkan nilai total aset perbankan syariah. Pertumbuhan ekonomi di Indonesia dapat diwakili oleh nilai PDB (Produk Domestik Bruto) yang diduga memiliki hubungan dan dipengaruhi oleh besar kecilnya nilai total aset perbankan syariah. Pemodelan PDB ini menggunakan pendekatan model dinamis dan neural network, diantaranya model Distributed Lag, Koyck, Autoregressive Distributed Lag (ARDL), Feedforward Neural Network (FFNN), dan Deep Learning Neural Network (DLNN). Data yang digunakan adalah data triwulan PDB atas dasar harga konstan dan total aset perbankan syariah (terdiri dari total aset Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah) periode 2015-2023. Hasil analisis menunjukkan bahwa model terbaik untuk memodelkan nilai PDB berdasar total aset perbankan syariah adalah model ARDL(2, 2) dengan tingkat akurasi kesalahan (MAPE) sebesar 1,227%. Model terbaik tersebut menunjukkan bahwa data PDB dipengaruhi oleh kondisi nilai PDB dan total aset perbankan syariah hingga dua periode waktu sebelumnya. Kesalahan model tersebut juga cukup kecil, sehingga menunjukkan bahwa variabel total aset perbankan syariah mampu memodelkan nilai PDB dengan baik.