Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Prediksi Kurs Terhadap Rupiah Menggunakan Kombinasi Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) & Time Variant Fuzzy Time Series (TVFTS)
Christian Mukti Parades M NIM. (2017) | Skripsi | Teknik Informatika
Bagikan
Ringkasan
Fenomena yang berhubungan dengan kurs valuta asing yaitu dengan terjadinya perubahan kurs yang tajam di Indonesia selama periode krisis ekonomi dan moneter mulai pertengahan tahun 1997, dimana nilai kurs meningkat dan berubah secara tajam. Gejolak nilai kurs ini selain faktor-faktor ekonomi seperti, suku bunga, jumlah uang beredar, dan neraca pembayaran, juga tidak terlepas dari pengaruh faktor-faktor non-ekonomi seperti faktor politis dan psikologi, yang sering kali lebih berpengaruh dalam menciptakan perubahan kurs valuta asing, contohnya, bila terjadi kepanikan akibat ketidakstabilan perekonomian di dalam negeri akan menyebabkan larinya investor-investor keluar negeri, sehingga kurs akan meningkat. maka dibuat suatu aplikasi yang dapat memprediksi nilai tukar mata uang untuk beberapa waktu kedepan menggunakan metode Time Variant Fuzzy Time Series yang dikombinasikan dengan metode Particle Swarm Optimization (PSO) dalam akurasi prediksi, sehingga dapat diketahui hasil perbandingan nilai tukar mata uang dollar terhadap rupiah. Time Variant Fuzzy Time Series mampu memprediksi dengan peramalan nilai tukar rupiah terhadap dollar dan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk optimalisasi.Particle Swarm Optimization dapat diterapkan dalam proses klasifikasi menentukan optimalisasi akurasi yang dilakukan pada prediksi Time Variant Fuzzy Time Series terhadap history dengan hasil error 2.59 %. Sehingga didapatkan hasil akurasinya 97.01 %.
Ringkasan Alternatif
Phenomena associated with foreign exchange rates, namely the occurrence of sharp changes in exchange rates in Indonesia during the period of economic and monetary crisis in mid 1997, where the exchange rate to rise and change sharply. Volatility in the exchange rate is in addition to economic factors such as interest rates, money supply, and the balance of payments, can not be separated from the influence of the factors of non-economic factors such as political and psychological, which are often more influential in creating foreign exchange rate changes , for example, when there was panic as a result of economic instability in the country will lead to flight of investors out of the country, so the rate will increase. then created an application that can predict the currency exchange rate for some time to come using Time Variant Fuzzy Time Series combined with the method of Particle Swarm Optimization (PSO) in prediction accuracy, so that it can be seen the comparison of the exchange rate of the dollar against the rupiah. Time Variant Fuzzy Time Series is able to predict with forecasting the exchange rate against the dollar and the Particle Swarm Optimization (PSO) to optimalisasi.Particle Swarm Optimization can be applied in determining the classification process optimization is done on the prediction accuracy Time Variant Fuzzy Time Series against history with the results of error 2:59 %. So that the results obtained 97.01% of accuracy