Pemodelan Matematika dan Estimasi Variabel pada Penyebaran Penerima Pinjaman Online dengan Menggunakan Metode Kalman Filter

Fauzan, Dzikri Muhammad (2024) Pemodelan Matematika dan Estimasi Variabel pada Penyebaran Penerima Pinjaman Online dengan Menggunakan Metode Kalman Filter. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5002201103-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Pinjaman online merupakan sebuah inovasi dalam dunia keuangan yang muncul karena adanya kemajuan teknologi informasi dan komunikasi yang disertai dengan kemudahan internet dan harga smartphone yang terjangkau. Pinjaman online ini memiliki dampak buruk, salah satunya bunga yang terlalu tinggi sehingga memberatkan konsumen. Tetapi di sisi lain, pinjaman online juga berpengaruh positif terhadap perekonomian Indonesia apalagi saat pandemi Covid-19. Oleh karena itu, dilakukan penelitian mengenai penyebaran pengguna khususnya penerima pinjaman online. Penyebaran penerima pinjaman online ini diformulasikan menjadi suatu bentuk model matematika, lalu divalidasi. Dari model matematika tersebut dilakukan estimasi pada variabel yang terdapat data realnya dengan menggunakan metode kalman filter, lalu dibandingkan dengan data real tersebut untuk diperiksa keakuratannya. Setalah itu, dilakukan estimasi terhadap variabel lainnya. Pada penelitian ini diperoleh hasil bahwa estimasi data jumlah penduduk yang menerima pinjaman online mendekati data realnya setelah dilakukan lima kali simulasi dengan rata-rata nilai error (MAPE) sebesar 0,397061% atau kurang dari 10%. Yang berarti bahwa hasil estimasi memiliki akurasi yang sangat baik dan bisa dilakukan estimasi pada variabel lainnya.
========================================================================================================================
Online loans are an innovation in the financial world that emerged due to the advancement of information and communication technology accompanied by the convenience of the internet and the affordable price of smartphone. These online loans have adverse effects, one of which is that the interest rate is too high, making it burdensome for consumers. But on the other hand, online loans also have a positive effect on the Indonesian economy, especially during the Covid-19 pandemic. Therefore, research was conducted on the distribution of users, especially online loan recipients. The distribution of online loan recipients is formulated into a mathematical model, then validated. From the mathematical model, estimation is carried out on variables for which there is real data using the kalman filter method, then compared with the real data to check its accuracy. After that, estimation of other variables is done. In this study, it was found that the estimation of data on the number of people who received loans online was close to the real data after five simulations with an average error (MAPE) value of 0.39706% or less than 10%. Which means that the estimation results have very good accuracy and can be estimated on other variables.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Pinjaman Online, Pemodelan Matematika, Estimasi Variabel, Kalman Filter
Subjects:	Q Science Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA401 Mathematical models. Q Science > QA Mathematics > QA402.3 Kalman filtering. Q Science > QA Mathematics > QA614.8 Differentiable dynamical systems
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Dzikri Muhammad Fauzan
Date Deposited:	05 Aug 2024 08:25
Last Modified:	05 Aug 2024 08:25
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/110571

Actions (login required)

View Item