PERBANDINGAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DAN DOUBLE MOVING AVERAGE UNTUK MERAMAL HUTANG LUAR NEGERI PEMERINTAH INDONESIA MENURUT SEKTOR EKONOMI

Azwar Anshori Putra Biyatama, 3021510006 (2019) PERBANDINGAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DAN DOUBLE MOVING AVERAGE UNTUK MERAMAL HUTANG LUAR NEGERI PEMERINTAH INDONESIA MENURUT SEKTOR EKONOMI. Undergraduate thesis, Universitas Internasional Semen Indonesia.

	Text (ABSTRAK) 5 ABSTRAK.pdf Download (549kB)
	Text (DAFTAR ISI) 7 DAFTAR ISI.pdf Download (566kB)
	Text (BAB I PENDAHULUAN) 10 BAB 1 PENDAHULUAN.pdf Download (1MB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 15 DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (586kB)
	Text (JURNAL) ANALISIS DERET WAKTU JUMLAH PENGUNJUNG WISATA PANTAI DALEGAN DI KABUPATEN GRESIK.docx Restricted to Repository staff only Download (152kB) | Request a copy
	Text (FULLTEXT) SKRIPSI - AZWAR ANSHORI PUTRA BIYATAMA (3021510006).pdf Restricted to Repository staff only Download (12MB) | Request a copy
	Text (FULLTEXT DOC) SKRIPSI - AZWAR ANSHORI PUTRA BIYATAMA (3021510006).docx Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Indonesia merupakan negara berkembang yang sedang gencar-gencarnya membangun negeri ini baik SDM, Ekonomi, maupun ekonomi. Dalam pembangunan ini tentunya memerlukan modal yang tidaklah sedikit, salah satu cara untuk memenuhi kebutuhan pembangunan tersebut yakni dengan cara hutang ke penyedia kreditur dari luar negeri. Maka dari itu pemerintah Republik Indonesia harus cermat dalam mengalokasikan dana APBN agar nantinya APBN akan terserap secara maksimal untuk pembelanjaaan negara dalam bidang pengembangan SDM, pengelolaan ekonomi, maupun pembangunan insfrastruktur. Dalam pelaksanaan pengembangan dan pembangunan diatas, masyarakat harus tahu darimana sumber dana yang digunakan Pemerintah, baik pada tahun sebelum dan sesudahnya, sehingga dapat mengontrol kebijakan yang ditetapkan pemerintah. Penelitian ini bertujan untuk meramalkan hutang pemerintah Republik Indonesia yang diperoleh dari kreditur luar negeri dengan metode Backpropagation Neural Network dan Double Moving Average serta membandingkan dua metode tersebut, manakah yang menghasilkan peramalan yang lebih bagus dalam penelitian ini. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa peramalan menggunakan metode Double Moving Average menghasilkan nilai error yang lebih rendah dibanding dengan metode Backpropagation Neural Network. hal ini dibuktikan dengan metode Double Moving Average menghasilkan nilai MAPE 3.13%, sedangkan metode Backpropagation Neural Network menghasilkan nilai MAPE 3.80%.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	005/KK.19/UISI-01/SI
Uncontrolled Keywords:	Backpropagation Neural Network, hutang pemerintah, Double Moving Average
Contributors:	Contribution Name Email Thesis advisor Brina Miftahurrohmah, S.Si., M.Si. brina.miftahurrohmah@uisi.ac.id
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Department of Information System
Depositing User:	Raudhatul Munawwarah
Date Deposited:	27 Jul 2020 14:24
Last Modified:	27 Jul 2020 14:24
URI:	https://repository.uisi.ac.id/id/eprint/429

Actions (login required)

View Item