PREDIKSI NILAI TUKAR DOLAR AMERIKA SERIKAT TERHADAP RUPIAH DENGAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) - Sriyana Sriyana; Shantika Martha; Evy Sulistianingsih (FMIPA Universitas Tanjungpura, 2019)
Support Vector Regression (SVR) merupakan salah satu metode yang digunakan dalam peramalan data linier dan non linier dengan bantuan fungsi kernel. Pada penelitian ini, metode SVR digunakan untuk memprediksi nilai tukar dolar Amerika Serikat terhadap rupiah. Data nilai tukar jual harian dolar Amerika terhadap rupiah yang berjumlah 445 hari telah dibagi menjadi dua bagian, yaitu 415 data training dan 30 data testing. Data tersebut merupakan data sekunder yang diperoleh dari web resmi Bank Indonesia dari periode 4 Januari 2016 sampai 29 September 2017. Data training digunakan untuk mengestimasi parameter model pada metode SVR dan data testing digunakan sebagai pembanding hasil prediksi. Dari hasil penelitian, parameter SVR yang diestimasi menghasilkan hasil prediksi yang bersesuaian dengan data training dengan nilai bernilai 0,9223 dan R bernilai 54,3156. Selain itu, hasil estimasi parameter model pada metode SVR yang dihasilkan mampu untuk memprediksi nilai tukar jual harian dolar Amerika terhadap rupiah yang dikomparasi dengan data testing dengan nilai nilai bernilai 0,5397 dan bernilai 66,8015. Kata Kunci : Lagrange, RMSE, , Estimasi Parameter, Training, Testing, Kernel