Peramalan Total Nominal Klaim pada Program Jaminan Hari Tua (JHT) Menggunakan Metode Hybrid ARIMA-Long Short Term Memory (ARIMA-LSTM) - Margiansyah, Syafarizal Irgi; Atok, R Mohamad; Alfajariyah, Aimmatul Ummah (Jurnal Sains dan Seni ITS, 2024)
Risiko dalam berbagai sektor semakin meningkat di era ini, mendorong perlunya manajemen risiko yang bijaksana sebagai langkah preventif untuk melindungi individu, organisasi, perusahaan, dan lembaga dari potensi kerugian. Salah satu sektor yang sangat rentan terhadap risiko keuangan adalah industri asuransi, yang baru-baru ini disoroti oleh serangkaian kebangkrutan perusahaan asuransi ternama di Indonesia. Dalam konteks ini, Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Ketenagakerjaan memegang peran sentral dalam mengelola risiko terkait jaminan sosial, termasuk program Jaminan Hari Tua (JHT), yang memberikan perlindungan finansial bagi pekerja setelah masa pensiun. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan data total nominal klaim JHT menggunakan metode hybrid ARIMA-LSTM, dengan data periode Januari 2018 hingga Februari 2024. Metode hybrid ARIMA-LSTM dipilih karena efektif dalam meramalkan data time series dalam berbagai bidang, seperti yang telah ditunjukkan dalam penelitian terdahulu dalam berbagai bidang, termasuk prediksi ekspor dan kasus COVID-19. Melalui penelitian ini, didapatkan hasil model penelitian terbaik yaitu Hybrid ARIMA (1,1,2) dengan LSTM (2-2-1) dengan lag signifikan y_(t-3) dan y_(t-12). Model tersebut mendapatkan nilai evaluasi 16,9205%. Model Hybrid ARIMA (1,1,2) dengan LSTM (2-2-1) menurunkan nilai error sebesar 1,3139% dari model ARIMA. Hasil peramalan ini dapat digunakan sebagai dasar bagi BPJS Ketenagakerjaan untuk menyusun strategi keuangan yang lebih efektif dan mengelola likuiditas dengan lebih baik.