UMN Knowledge Center

Rancang bangun aplikasi peramalan nilai saham menggunakan algoritma kalman filter

Sia, Erwin Ruslim (2014) Rancang bangun aplikasi peramalan nilai saham menggunakan algoritma kalman filter. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

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

Download (931kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (769kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (771kB) | 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 (748kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (747kB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (742kB) | Preview

Abstract

Setiap hasil prediksi yang ada memiliki probabilitas yang berbeda, termasuk prediksi di pasar saham. Agar dapat menghasilkan prediksi dengan probabilitas yang tinggi, laporan ini mencoba menjelaskan bagaimana Kalman Filter, sebuah algoritma yang menggunakan fungsi rekursif untuk memprediksi harga di masa depan, menghasilkan tingkat probabilitas yang tinggi dalam memprediksi harga saham. Perhitungan dilakukan terhadap dua perusahaan, yaitu XL Axiata Tbk. dengan persentase keberhasilan 95,83%, dan Astra Agro Lestari Tbk. dengan persentase keberhasilan 95,07%. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman C# dan menggunakan database SQL SERVER.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology > T58.59 Algorithm
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 31 Jul 2017 05:54
Last Modified: 05 Oct 2017 02:09
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/1616

Actions (login required)

View Item View Item