Browsing by Author "TRISHA MAGDALENA ADELHEID JANUAVIANI"

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    Metode LASSO (LEAST ABSOLUTE SHRINKAGE AND SELECTION OPERATOR) REGRESSION UNTUK MEMPREDIKSI DATA DEPOSIT VALUTA ASING INDONESIA
    (2017-07-19) TRISHA MAGDALENA ADELHEID JANUAVIANI; Khafsah Joebaedi; Nurul Gusriani
    Dalam analisis regresi, terkadang dijumpai multikolinearitas yaitu kondisi terdapatnya korelasi antar variabel bebas yang merupakan sebuah masalah. Pada skripsi ini membahas metode LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) regression untuk mengatasi multikolinearitas. Metode LASSO regression mampu membantu untuk menyusutkan multikolinearitas dan meningkatkan akurasi model regresi linear. Penaksir parameter LASSO regression dapat diselesaikan dengan algoritma LARS yang menghitung vektor korelasi, nilai korelasi absolut terbesar, equiangular vector, vektor inner product, dan menentukan pembatas algoritma LARS untuk LASSO. Metode LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) regression pada skripsi ini akan dibahas dengan prosedur yang lebih rinci dan memilih model terbaik menggunakan statistik Cp Mallows. Metode ini kemudian akan diaplikasikan pada data sekunder mengenai data deposit valuta asing Indonesia yang dipengaruhi oleh aktiva luar negeri bersih, aktiva dalam negeri bersih, tagihan bersih kepada pemerintah pusat dan tagihan kepada sektor lainnya.
  • No Thumbnail Available
    Item
    MODEL JUMLAH UANG BEREDAR DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE LEAST ABSOLUTE SHRINKAGE AND SELECTION OPERATOR (LASSO) REGRESSION DAN SIMULATED ANNEALING
    (2020-04-21) TRISHA MAGDALENA ADELHEID JANUAVIANI; Eman Lesmana; Sukono
    Jumlah uang beredar merupakan uang yang beredar di masyarakat. Jumlah uang beredar dipengaruhi oleh berbagai faktor yaitu tagihan kepada bukan penduduk, kewajiban kepada bukan penduduk, tagihan bersih kepada pemerintah pusat, tagihan kepada lembaga keuangan lainnya, tagihan kepada pemerintah daerah, tagihan kepada perusahaan bukan keuangan BUMN dan tagihan kepada sektor swasta. Tagihan-tagihan tersebut pasti saling berkorelasi yang berarti memiliki multikolinearitas. Salah satu cara untuk mengatasi masalah multikolinearitas pada jumlah uang beredar tersebut adalah dengan metode Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression. LASSO merupakan metode penyusutan yang mana menyusutkan parameter β mendekati nol atau menjadi nol. Model LASSO dibandingkan dengan model algoritma simulated annealing dengan melihat nilai Cp Mallow’s terkecil. Simulated annealing adalah metode untuk memecahkan masalah optimasi yang digunakan untuk mencari solusi-solusi yang layak dan konvergen pada solusi optimal. Model terbaik dari metode LASSO dan simulated annealing akan dipilih menggunakan Cp Mallow’s untuk menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah uang beredar.