Mengukur Keakuratan Prediksi Nilai Tukar Nelayan Perikanan per Provinsi di Indonesia dengan Metode Linear Regression dan Neural Network / Mahardi Agam / 49110300 / Pembimbing : Sigit Birowo

Agam, Mahardi (2017) Mengukur Keakuratan Prediksi Nilai Tukar Nelayan Perikanan per Provinsi di Indonesia dengan Metode Linear Regression dan Neural Network / Mahardi Agam / 49110300 / Pembimbing : Sigit Birowo. Institut Bisnis dan Informatika Kwik Kian Gie, Jakarta.

	Text HALAMAN JUDUL.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text Bab I PENDAHULUAN.pdf - Published Version Download (960kB)
	Text BAB II KAJIAN PUSTAKA.pdf - Published Version Download (960kB)
	Text BAB III METODE PENELITIAN.pdf - Published Version Download (960kB)
	Text BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN (CLOSED).pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (7MB)
	Text BAB V SIMPULAN DAN SARAN.pdf - Published Version Download (641kB)
	Text RESUME.pdf - Published Version Download (6MB)

Abstract

Penelitian ini dilakukan karena dalam perkembangan teknologi dan sistem informasi penggunaan data mining sebagai metode pengolahan data semakin berkembang, karena banyaknya jumlah data yang tersedia dan semakin bertambah setiap harinya khususnya data pertanian. Salah satu manfaat yang bisa didapat dengan menerapkan teknologi informasi antara lain adalah melakukan analisis dan prediksi data dalam jumlah yang besar. Nilai tukar nelayan perikanan (NTNP) merupakan faktor pengukuran kesejahteraan ekonomi di Indonesia, namun dalam memprediksinya cukup sulit dilakukan karena belum dilakukan pengukuran metode prediksi yang tepat untuk memprediksi data NTNP di masa mendatang. Dalam penerapannya Data Mining adalah proses untuk mengekstraksi data dalam jumlah besar untuk mencari pola yang diinginkan. Pada penelitian ini akan dilakukan pengukuran keakuratan data hasil prediksi menggunakan metode Linear Regression dan Neural Network, dengan tujuan memperoleh hasil tingkat akurasi yang ditawarkan kedua metode tersebut. Sumber data yang didapat dari penelitian ini adalah data indeks NTN per provinsi di Indonesia dari tahun 2008-2014. Data diperoleh dari http://data.go.id/ berdasarkan sumber dari Badan Pusat Statistik (BPS). Dimana akan digunakan untuk membandingkan data hasil prediksi dari tahun 2010-2012 dari periode 1-3 tahun sebagai predictor dengan data aktual tahun 2013 sebagai outcome variable dan hasilnya akan ditampilkan pada Microsoft Access sebagai media perancangan dan antarmuka untuk pembaca atau yang biasa disebut dengan Graphical User Interface (GUI). Pada penelitian ini akan diperoleh tingkat kelayakan penggunaan metode Linear Regression dan Neural Network sebagai metode prediksi data. Setelah itu data hasil prediksi berdasarkan rumus yang diperoleh akan dihitung tingkat kesalahanya untuk mellihat tingkat akurasi prediksi yang ditawarkan kedua metode tersebut. Hasil dari penelitian ini menunjukkan, bahwa kedua metode prediksi tersebut layak digunakan untuk menentukan nilai prediksi NTNP di masa depan karena memiliki keakuratan yang tinggi. Untuk hasil prediksi, metode Neural Network dipilih menjadi metode yang lebih akurat karena angka error margin yang lebih kecil dibanding Linear Regression . Ini didapat pada data testing tahun 2010-2012 untuk periode 3 tahun.

Actions (login required)

View Item