Penerapan Stochastic Gradient Descent Support Vector Regression pada Data Laju Pertumbuhan Produk Domestik Bruto di Indonesia

Penulis

  • Khamid Muhammad Arrazaq Universitas Sebelas Maret
  • Dewi Retno Sari Saputro Universitas Sebelas Maret
  • Ririn Setiyowati Universitas Sebelas Maret

Kata Kunci:

PDB, model regresi, support vector regression, SGD

Abstrak

Pertumbuhan ekonomi didefinisikan sebagai peningkatan pendapatan suatu negara yang diukur dengan menggunakan data produk domestik bruto (PDB). Laju pertumbuhan PDB cenderung mengalami trend naik meskipun pada setiap periode waktunya mengalami fluktuasi. Fluktuasi ini akan memengaruhi keputusan investor dalam menanam atau menarik modal. Pada penelitian ini, dilakukan penerapan model regresi pada data laju pertumbuhan PDB untuk membantu investor dalam memahami pola pertumbuhan PDB di masa mendatang. Salah satu model regresi yang dapat digunakan adalah support vector regression dengan algoritme optimasi stochastic gradient descent (SGD-SVR). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SGD-SVR mampu diterapkan pada data laju pertumbuhan PDB di Indonesia. Pada tahap pelatihan, MSE yang dihasilkan sebesar 0.2805 dengan jumlah iterasi sebanyak 360 iterasi. Sedangkan, pada tahap pengujian menghasilkan MSE 0.0325

Unduhan

Diterbitkan

2023-12-04

Terbitan

Bagian

Articles