UMN Knowledge Center

Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan Menggunakan Algoritma Backpropagation

Santoso, Andy (2019) Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan Menggunakan Algoritma Backpropagation. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
DAFTAR_PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (724kB) | Preview
[img]
Preview
Text
HALAMAN_AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (726kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img] Text
BAB_IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
BAB_V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (716kB) | Preview

Abstract

Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) merupakan gabungan dari seluruh saham biasa dan saham preferen yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI). IHSG dapat dijadikan acuan oleh para investor untuk meramalkan harga saham sehingga mendapatkan keuntungan. Tetapi, untuk memprediksi harga saham kedepannya merupakan hal yang cukup sulit sehingga dapat menjadi suatu resiko bagi para investor, sehingga diperlukan suatu metode yang dapat meramalkan data IHSG untuk mengurangi resiko tersebut. Dalam penelitian ini, akan digunakan algoritma backpropagation yang merupakan algoritma pembelajaran tersupervisi yang dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Algoritma ini akan mempelajari data 5 (lima) hari sebelumnya dan akan digunakan untuk memprediksi harga kedepannya. Penelitian ini memiliki tingkat akurasi berupa MSE testing sebesar 320.49865083640924 dengan menggunakan learning rate 0.3 dan 3000 epoch.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Uncontrolled Keywords: Backpropagation, IHSG, Investor, prediksi, Python
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
SWORD Depositor: mr admin umn
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 04 Dec 2019 05:23
Last Modified: 13 Jan 2020 07:53
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/10687

Actions (login required)

View Item View Item