PERAMALAN EKSPOR DI INDONESIA  MENGGUNAKAN MONOTONE COMPOSITE QUANTILE REGRESSION NEURAL NETWORK

HUSNUL CHOTIMAH

PERAMALAN EKSPOR DI INDONESIA MENGGUNAKAN MONOTONE COMPOSITE QUANTILE REGRESSION NEURAL NETWORK

dc.contributor.advisor	Yudhie Andriyana
dc.contributor.advisor	Jadi Suprijadi
dc.contributor.author	HUSNUL CHOTIMAH
dc.date.accessioned	2024-05-30T06:15:37Z
dc.date.available	2024-05-30T06:15:37Z
dc.date.issued	2022-02-24
dc.description.abstract	Indonesia merupakan negara berkembang yang melakukan industrialisasi. Industrialisasi mampu meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan memiliki hubungan sangat erat dengan perdagangan luar negeri. Kenaikan/penurunan ekspor akan menaikkan/menurunkan pendapatan di suatu wilayah, sehingga penting untuk mengetahui perilaku ekspor sebagai strategi akselerasi pertumbuhan ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh peramalan ekspor di Indonesia. Variabel respon yang digunakan adalah nilai ekspor sedangkan variabel prediktor meliputi nilai tukar (kurs), IHK, dan pengaruh trend waktu. Pola hubungan variabel respon dan prediktor bersifat nonlinier, mengandung pencilan, berdistribusi asimetris, sehingga sulit melakukan prespesifikasi model. Kompleksitas karakteristik data dapat diatasi menggunakan metode Monotone Composite Quantile Regression Neural Network (MCQRNN). Hasil penelitian menunjukkan bahwa MCQRNN merupakan metode yang bersifat robust dan fleksibel untuk meramalkan nilai ekspor mendatang. Performa peramalan nilai ekspor dengan MCQRNN memiliki ketepatan taksiran dan ramalan model yang tinggi atau masuk dalam kategori peramalan sangat baik (<10%). Hal ini ditunjukkan dari nilai MAPE yang cukup kecil yaitu sebesar 6.8784%.
dc.identifier.uri	https://repository.unpad.ac.id/handle/kandaga/140720200018
dc.subject	Ekspor
dc.subject	Quantile Regression
dc.subject	Neural Network
dc.title	PERAMALAN EKSPOR DI INDONESIA MENGGUNAKAN MONOTONE COMPOSITE QUANTILE REGRESSION NEURAL NETWORK