PENERAPAN SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) UNTUK PERAMALAN INFLASI BULANAN NASIONAL - Husnul Khatimi; Muhammad Alkaff; Dewi Rizqia Najipah (Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat, 2017)
Peramalan tingkat inflasi menjadi penting untuk bisa membantu pemerintah dalam membuat kebijakan sebagai upaya menjaga stabilitas inflasi. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Support Vector Regression (SVR) menggunakan input inflasi umum serta inflasi yang diukur dengan IHK yang dikelompokkan berdasarkan kelompok. Hasil model prediksi yang paling baik dari percobaan terhadap data inflasi menurut kelompok komoditi dengan menggunakan metode SVR (Support Vector Regression) yaitu model dengan kombinasi parameter C sebesar 0,37, epsilon (ε) sebesar 0,001 dan gamma (γ) sebesar 12,5365 dengan nilai RMSE terhadap data validasinya sebesar 0.0011, dan nilai RMSE terhadap data testingnya sebesar 0.0477 dengan nilai terhadap data validasinya sebesar 0.9999.