Model Evaluation
Komparasi Model ML
Perbandingan performa 5 algoritma machine learning berdasarkan metrik evaluasi pada test set USD/IDR.
Linear Regression
0.9994
R² Score
MAE: 7.39 IDR
Baseline
ANN
0.9813
R² Score
MAE: 42.83 IDR
Deep Learning
LSTM (RNN)
-622.6093
R² Score — Best Model
MAE: 9227.80 IDR
⭐ Terbaik
Backpropagation
-0.7770
R² Score
MAE: 407.89 IDR
Custom NN
K-Means Clustering
0.6085
Silhouette Score
K optimal: 3
Clustering
Tabel Metrik Lengkap — Regression Models
| Rank | Model | MAE ↓ | RMSE ↓ | R² ↑ | Label |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 🔄 LSTM (RNN) | 9227.80 | 9235.21 | -622.6093 | Best Model |
| 2 | 🧠 ANN | 42.83 | 50.28 | 0.9813 | Deep Learning |
| 3 | ⚙️ Backpropagation | 407.89 | 490.60 | -0.7770 | Custom NN |
| 4 | 📈 Linear Regression | 7.39 | 9.30 | 0.9994 | Baseline |
↓ semakin kecil = semakin baik | ↑ semakin besar = semakin baik | MAE & RMSE dalam satuan IDR
Detail K-Means Clustering
Optimal K
3
cluster optimal berdasarkan elbow method
Silhouette Score
0.609
cohesion & separation antar cluster
Inertia (WCSS)
292,121,462
within-cluster sum of squares
Interpretasi Cluster:
K-Means mengelompokkan kondisi pasar menjadi 3 rezim berbeda berdasarkan pola nilai tukar historis.
Setiap cluster merepresentasikan karakteristik pasar yang unik — dari kondisi stabil hingga volatile.
Silhouette Score 0.609 menunjukkan
pemisahan cluster yang baik.