Deskripsi Fisik

xvi + 114 hal; 21 cm

Subyek

PERAMALAN HARGA, METODE NEURAL NETWORK TIME SERIES

Kata Kunci

Anotasi

ABSTRAK Di dalam pasar modal merupakan tempat pertemuan bagi para investor untuk melakukan penawaran dengan permintaan surat berharga sebagai sarana pendanaan usaha atau sebagai sarana bagi perusahaan untuk mendapatkan dana. Salah satu asset untuk berinvestasi dalam pasar modal adalah saham. Dari segi aspek bisnis, investasi saham memiliki pertumbuhan yang baik tetapi ini tidak berlaku untuk semua sektor saham. Karena pada nyatanya perkembangan pasar modal di Indonesia ternyata mengalami pasang dan surut. Hal itu dapat menimbulkan perubahan permintaan dan pasokan yang akan mempengaruhi psikologi investor dalam memprediksi harga saham. Sistem peramalan harga saham ini akan dibuat menggunakan metode Neural Network Time Series. Dengan menggunakan historical data sebagai acuan dalam proses pelatihan neural network dapat digunakan sebagai dasar pertimbangan untuk meramalkan harga saham bank di hari esoknya. Pada pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan aplikasi peramalah harga saham bank pemerintah menggunakan metode neural network time series dengan algoritma backpropagation didapatkan rata-rata tingkat akurasi pada Bank Tabungan Negara (BTN) 97.32% , Bank Negara Indonesia (BNI) 98.25% , Bank Mandiri 97.68% , dan pada Bank Rakyat Indonesia (BRI) sebesar 98.59% .