Peramalan Nilai Tukar Mata Uang Dollar AS terhadap Rupiah Menggunakan Neural Network Ensemble Bagging

Abstract

Artikel ini membahas tentang penggunaan Neural Network Ensembles dengan menggunakan metode Levenberg-Marquardt pada pelatihan masing-masing subsample dan metode Bagging pada penggabungannya untuk meningkatkan hasil dari prediksi model time series. Neural Network Ensembles diimplementasikan untuk memprediksi nilai tukar mata uang dollar AS terhadap rupiah. Pada NNE ini menggunakan metode partisi sistematis. Metode mean imputation digunakan untuk menghilangkan adanya noise data yang berguna untuk memaksimalkan hasil MSE. Pada proses pengumpulan data, data dipartisi menjadi dua bagian, yaitu data pelatihan dan data pengujian dengan komposisi 60:40. Hasil menunjukkan bahwa model NNE dengan jumlah neuron input 2, neuron tersembunyi 5 dan neuron output 1 menghasilkan MSE paling kecil.