Peramalan Harga BBM Menggunakan Metode Support Vector Regression dengan Ant Colony Optimization

Perkembangan Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (IPTEK) semakin pesat terutama dalam bidang ekonomi. Salah satu aspek dalam ekonomi yang sangat diperhatikan adalah mengenai harga BBM. Perilaku harga BBM yang nonlinear merupakan salah satu penyebab permasalahan di dalam dunia perekonomian. Penyebab permasalahan ini adalah siklus kenaikan harga BBM. Selama siklus ini terjadi, harga barang-barang dan juga makanan juga ikut mengalami kenaikan. Sementara itu, selama terjadi siklus penurunan harga BBM, harga barang dan makanan tersebut tidak mengalami penurunan harga atau tetap. Oleh karena itu, maka sebagian besar masyarakat menolak kenaikan harga BBM. Jika kenaikan harga BBM cukup tinggi, itu akan memberikan dampak yang sangat serius terhadap perilaku masyarakat dan kestabilan perekonomian di Indonesia. Ditinjau dari permasalahan tersebut, maka metode Support Vector Regression dapat digunakan untuk melakukan peramalan harga BBM dengan memanfaatkan data harga BBM beberapa tahun sebelumnya. Metode SVR dapat menghasilkan nilai error rate yang lebih baik jika dioptimasi dengan menggunakan Ant Colony Optimization. Hal tersebut terbukti sesuai dengan hasil pengujian yang dilakukan menggunakan data yang didapat dari website resmi ESDM (http://www.esdm.go.id) berupa harga BBM dari tahun 2001 hingga 2012, berdasarkan hasil yang diperoleh pada penelitian kali ini metode SVR yang dioptimasi dengan ACO dapat menghasilkan NMSE yang cukup rendah dengan kisaran nilai sebesar 0.108 hingga 0.28