Implementasi metode hidden markov model untuk prediksi saham (studi kasus: PT Adhi Karya)

Gunadi, Ibnu Vito (2015) Implementasi metode hidden markov model untuk prediksi saham (studi kasus: PT Adhi Karya). Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

Preview	Text HALAMAN AWAL.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (901kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text BAB V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (777kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (886kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (779kB)

Abstract

Peramalan harga harian saham merupakan hal yang penting dalam berinvestasi saham karena dapat memperkecil faktor-faktor ketidakpastian dalam investasi saham. Peramalan harga harian saham menjadi tugas yang sulit dikarenakan kekompleksan dan keberagaman data saham. Oleh karena itu diperlukan suatu perancangan program untuk memberikan prediksi harga harian saham yang akurat. Tujuan penelitian ini adalah mengaplikasikan metode Hidden Markov Model untuk meramalkan harga harian saham. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Hidden Markov Model yang berfokus pada algoritma viterbi dan forward. Model HMM pada penelitian ini dapat digunakan untuk meramal harga open dan memberikan hasil MAPE berkategori excellent forecasting menghasilkan error sebesar 2.9%. Penelitian ini dibuat dengan bahasa pemograman C# dan database menggunakan Microsoft access 2008. Kata Kunci : Prediksi, Hidden Markov Model, Viterbi, Forward Algorithm, Microsoft Visual C#, Microsoft Access

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	28 Jul 2017 09:55
Last Modified:	22 Apr 2022 07:35
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/1684

Actions (login required)

View Item