📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen

PEMODELAN PREDIKSI PARAMETER BASS UNTUK ADOPSI INTERNET LINTAS NEGARA BERBASIS INDIKATOR SOSIOEKONOMI WDI MENGGUNAKAN LSTM

Penelitian ini mengembangkan model hibrida LSTM–Bass untuk memetakan deret indikator sosioekonomi ke parameter difusi adopsi internet lintas negara. Data terdiri atas 81 negara, 2.638 observasi negara-tahun, dan 30 indikator World Development Indicators (WDI) yang di- pilih dari data latih resmi. Nilai fitur terstandar digabung dengan masker observasi, kemudian diproses oleh jaringan rekuren satu lapis dengan 64 unit tersembunyi untuk memprediksi para- meter Bass p, q, dan K. Parameter tersebut digunakan untuk membentuk kembali kurva adopsi dan laju perubahan adopsi. Pada pembagian resmi 72/7/2, LSTM menghasilkan RMSE kurva adopsi 5,8123 pada da- ta latih, 7,6694 pada data validasi, dan 7,8741 pada data uji. Nilai R 2 masing-masing bagian adalah 0,8851, 0,9358, dan 0,9414. Hasil lima seed digunakan untuk menilai perilaku pelatihan dan kestabilan model. Validasi silang bersarang lima lipatan dengan tiga pengulangan membe- rikan bukti generalisasi tambahan: perbandingan berpasangan menunjukkan galat LSTM lebih rendah daripada ridge dan prediktor rata-rata, sedangkan LSTM, GRU, dan RNN belum dapat dipisahkan secara meyakinkan. Pada domain laju adopsi, rerata R 2 LSTM hanya 0,0558, yang menunjukkan bahwa perubahan tahunan lebih sulit direproduksi daripada kurva kumulatif. Eksperimen leave-IDN-out menghasilkan RMSE LSTM 10,9137 dan R 2 0,7509, tetapi dengan variasi antarseed yang besar. Model Bass yang dipasang pada 70% bagian awal seri juga sering gagal mengekstrapolasi bagian akhir. Ilustrasi persamaan panas menunjukkan manfaat struktur fisika yang diketahui, tetapi tidak digunakan untuk memvalidasi model adopsi internet. Hasil penelitian mendukung penggunaan LSTM terhadap pembanding sederhana pada protokol yang diuji, dengan batas utama berupa ukuran sampel negara, skema fitur tetap, variasi seed, lemahnya domain laju, dan asumsi parameter Bass statik.