Prosiding SeNTIK STI&K, Vol 3 (2019)

Font Size:  Small  Medium  Large

Long Short Term Memory Machine LearningUntuk Memprediksi Akurasi Nilai Tukar IDR Terhadap USD

Widi Hastomo, Adhitio Satyo, Sudjiran Sudjiran

Abstract


Dalam ekonomi global nilai tukar mata uang merupakan salah satu hal yang penting. Naik turunnya nilai tukar Idr terhadap usd akan mempunyai dampak besar padaperekonomian suatu negara. Untuk itu prediksi yang tepat terhadap nilai tukar idr akan sangat membantu dalam perencanaan strategi dalam suatu investasi.Mengantisipasi hal tersebut dibutuhkan sebuah metode dengan tingkat akurasi prediksiyang tinggi, Dalam penelitian ini dipergunakan mesin learning LSTM dan model statistik ARIMA. Hasil penelitian ini menunjukan hasil bahwa metode LSTM mampu menghasilkan tingkat akurasi prediksi yang lebih tinggi (RMSE 0.01) dibandingkan dengan model statistik ARIMA (RMSE 0.0699). Hasil testing LSTM adalah sangat baik (99%) sudah hampir identik dengan data asli time series

Full Text: PDF