<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Prediksi Nilai Ekspor Migas Menggunakan Metode Long Short Term Memory (Studi Kasus : Data Nilai Ekspor Migas Indonesia Periode Januari 2000-Agustus 2023)

dc.Identifier.NIM19611130
dc.contributor.authorSyahputra, Nidzar Zulmi Dwi
dc.date.accessioned2024-03-04T07:43:48Z
dc.date.available2024-03-04T07:43:48Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractEkspor migas merupakan salah satu faktor yang cukup berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Dengan kekayaan sumber daya alam yang melimpah Indonesia dapat memproduksi minyak dan gas (migas) secara masif dan diiringi dengan berbagai kebijakan, nilai ekspor migas mengalami fluktuasi setiap bulannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai ekspor migas di Indonesia dengan hasil prediksi yang akurat sebagai bahan masukan bagi pemerintah terkait kebijakan ekspor migas di Indonesia dalam mempertahankan nilai ekspor migas di masa mendatang. Sehingga dilakukan proses prediksi nilai ekspor migas di Indonesia dengan menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM) yang dapat mengatasi ukuran data yang besar. Penelitian ini menggunakan nilai ekspor migas periode Januari 2000 sampai Agustus 2023. Pada penelitian ini nilai MAPE dari masing-masing percobaan dibandingkan untuk mendapatkan model yang akurat. Berdasarkan hasil analisis diperoleh model terbaik yaitu dengan jumlah neuron 50 dan epochs 500 yang dapat dengan akurat memprediksi nilai ekspor migas dengan nilai MAPE sebesar 16,29%.en_US
dc.identifier.urirepository.uii.ac.id/handle/123456789/47943
dc.publisherUniversitas Islam Indonesiaen_US
dc.subjectLSTMen_US
dc.subjectEkspor Migasen_US
dc.subjectMAPEen_US
dc.titlePrediksi Nilai Ekspor Migas Menggunakan Metode Long Short Term Memory (Studi Kasus : Data Nilai Ekspor Migas Indonesia Periode Januari 2000-Agustus 2023)en_US
dc.typeThesisen_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
19611130.pdf
Size:
7.88 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:

Collections