| NIM | K1B021049 |
|---|
| Namamhs | SUKMA TRI ABDUL MALIK |
|---|
| Judul Artikel | PERAMALAN JUMLAH NOMINAL UANG BEREDAR DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY |
|---|
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | Jumlah nominal uang beredar adalah nilai keseluruhan uang yang beredar di masyarakat dan ditentukan oleh kebijakan bank sentral. Bank sentral dapat menambah atau mengurangi jumlah uang melalui kebijakan moneter untuk menjaga stabilitas ekonomi dan mengendalikan inflasi. Peramalan dalam bidang ekonomi dan keuangan merupakan aspek penting yang dapat membantu pengambilan keputusan strategis. Oleh karena itu, diperlukan adanya suatu peramalan untuk mengetahui jumlah nominal uang beredar di Indonesia pada masa mendatang. Metode yang dapat digunakan untuk meramalkan jumlah nominal uang beredar di Indonesia adalah Long Short-Term Memory (LSTM). Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan jumlah nominal uang beredar di Indonesia pada bulan Januari–Maret 2025 dengan menggunakan metode LSTM dan menentukan akurasi metode LSTM tersebut dalam meramalkan jumlah nominal uang beredar di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data jumlah nominal uang beredar di Indonesia pada bulan Januari 2010–Desember 2024. Data tersebut merupakan data time series yang memiliki interval per bulan sebanyak 180 data. Metode LSTM terbaik dalam penelitian ini menggunakan rasio data (70%:30%), jumlah 50 node LSTM, dan learning rate sebesar 0,01 menghasilkan nilai MAPE sebesar 1,04% (tingkat akurasi tinggi). |
|---|
| Abtrak (Bhs. Inggris) | The nominal amount of money in circulation refers to the total value of money circulating in society and is determined by central bank policy. The central bank can increase or decrease the money supply through monetary policy to maintain economic stability and control inflation. Forecasting in the field of economics and finance is an important aspect that can support strategic decision-making. Therefore, forecasting is needed to predict the nominal amount of money in circulation in Indonesia in the future. One method that can be used to forecast the nominal amount of money in circulation in Indonesia is Long Short-Term Memory (LSTM). This study aims to forecast the nominal amount of money in circulation in Indonesia for the period of January–March 2025 using the LSTM method and to determine the accuracy of this method in forecasting the nominal amount of money in circulation. The data used in this study is the monthly nominal money supply data in Indonesia from January 2010–December 2024. This dataset is a time series with a monthly interval consisting of 180 data points. The best LSTM model in this study uses a data ratio of (70%:30%), 50 LSTM nodes, and a learning rate of 0.01, resulting in a MAPE value of 1.04% (high level of accuracy). |
|---|
| Kata kunci | peramalan, jumlah nominal uang beredar, time series, LSTM |
|---|
| Pembimbing 1 | Dra. Mutia Nur Estri, M.Kom. |
|---|
| Pembimbing 2 | Najmah Istikanaah, S.Si., M.Sc. |
|---|
| Pembimbing 3 | |
|---|
| Tahun | 2025 |
|---|
| Jumlah Halaman | 10 |
|---|
| Tgl. Entri | 2025-07-01 12:38:54.995825 |
|---|