Peramalan Data IHSG Menggunakan Metode Backpropagation

Hansun, Seng (2013) Peramalan Data IHSG Menggunakan Metode Backpropagation. Ultimatics : Jurnal Teknik Informatika, 5 (1). ISSN 2085-4552

Full text not available from this repository.

Abstract

Jaringan saraf tiruan merupakan salah satu metode soft computing yang banyak digunakan dan diterapkan di berbagai disiplin ilmu, termasuk analisis data runtun waktu. Tujuan utama dari analisis data runtun waktu adalah untuk memprediksi data runtun waktu yang dapat digunakan secara luas dalam berbagai data runtun waktu real, termasuk data harga saham. Banyak peneliti yang telah berkontribusi dalam analisis data runtun waktu dengan menggunakan berbagai pendekatan berbeda. Chen dan Hsu, Jilani dkk., Stevenson dan Porter, dan Hansun telah menggunakan metode fuzzy time series untuk meramalkan data mendatang, sementara beberapa peneliti lainnya menggunakan metode hibrid, seperti yang dilakukan oleh Subanar dan Suhartono, Popoola dkk, Popoola, Hansun dan Subanar. Di dalam penelitian ini, penulis mencoba untuk menerapkan metode jaringan saraf tiruan backpropagation pada salah satu indikator perubahan harga saham, yakni IHSG (Indeks Harga Saham Gabungan). Penelitian dilanjutkan dengan menghitung tingkat akurasi dan kehandalan metode yang telah diterapkan pada data IHSG. Pendekatan ini diharapkan dapat menjadi salah satu cara alternatif dalam meramalkan data IHSG sebagai salah satu indikator perubahan harga saham di Indonesia.

Item Type: Article
Subjects: 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming
300 Social Sciences > 330 Economics > 332 Financial Economics (Shares, Investment)
Divisions: Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Depositing User: Administrator UMN Library
Date Deposited: 19 Oct 2021 02:19
Last Modified: 19 Oct 2021 02:19
URI: https://kc.umn.ac.id/id/eprint/18847

Actions (login required)

View Item View Item