Perbandingan Model ARIMA dan Support Vector Regression untuk Peramalan Pinjaman Bank (BRI, Mandiri, BNI, BCA) - Pratisto, Yohanes Kristianto; Khusna, Hidayatul (Jurnal Sains dan Seni ITS, 2023)
Pinjaman erat kaitannya dengan berjalannya pere-konomian dalam suatu negara. Sehubungan dengan itu, Bank adalah salah satu sumber yang memberikan pinjaman terhadap masyarakat, sehingga diperlukan peramalan untuk melihat besarnya pinjaman yang akan dikeluarkan oleh bank di masa depan. Selain untuk melihat besarnya pinjaman yang akan dikeluarkan oleh bank, peramalan tersebut juga dapat menjadi acuan untuk menciptakan produk-produk perbankan yang berkaitan dengan pinjaman. Peramalan volume pinjaman bank dilakukan terhadap empat bank terbesar di Indonesia antara lain Bank Rakyat Indonesia (BRI), Bank Mandiri, Bank Negara Indonesia (BNI), dan Bank Central Asia (BCA). Diperlukan metode peramalan yang akurat untuk melihat proyeksi pinjaman bank di masa depan sehingga pada penelitian ini dilakukan peramalan menggunakan perbandingan dua metode, antara lain ARIMA dan Support Vector Regression (SVR). ARIMA merupakan salah satu metode peramalan berbasis distribusi Normal. Sedangkan SVR merupakan salah satu machine learning yang bebas dari asumsi distribusi. Data yang digunakan adalah data pinjaman per bulan dari BRI, Bank Mandiri, BNI, dan BCA. Model terbaik yang didapatkan untuk peramalan pinjaman di BRI, Mandiri, BNI dan BCA adalah ARIMA dengan MAPE out sample masing-masing berturut-turut sebesar 0,82%;1,21%;1,09%;0,86%.