Prediksi Harga Penutupan Saham Harian Menggunakan Metode Arimax Dan Ann Dengan Parameter Eksogen Masa Depan

Rokhsan, Wisnu Murfadilah (2022) Prediksi Harga Penutupan Saham Harian Menggunakan Metode Arimax Dan Ann Dengan Parameter Eksogen Masa Depan. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.

Preview	Text UNIKOM_WISNU MURFADILAH ROKHSAN_COVER.pdf - Published Version Download (35kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_WISNU MURFADILAH ROKHSAN_LEMBAR PENGESAHAN.pdf - Published Version Download (302kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_WISNU MURFADILAH ROKHSAN_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf - Published Version Download (242kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_WISNU MURFADILAH ROKHSAN_SURAT PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf - Published Version Download (250kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_WISNU MURFADILAH ROKHSAN_KATA PENGANTAR.pdf - Published Version Download (101kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_WISNU MURFADILAH ROKHSAN_DAFTAR ISI.pdf - Published Version Download (50kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_WISNU MURFADILAH ROKHSAN_BAB 1.pdf - Published Version Download (135kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_WISNU MURFADILAH ROKHSAN_BAB 2.pdf - Published Version Download (370kB) | Preview
	Text UNIKOM_WISNU MURFADILAH ROKHSAN_BAB 3.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (656kB) | Request a copy
	Text UNIKOM_WISNU MURFADILAH ROKHSAN_BAB 4.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (362kB) | Request a copy
Preview	Text UNIKOM_WISNU MURFADILAH ROKHSAN_BAB 5.pdf - Published Version Download (12kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_WISNU MURFADILAH ROKHSAN_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (141kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_WISNU MURFADILAH ROKHSAN_LEMBAR KONTAK PENULIS _ KONTRIBUTOR.pdf - Published Version Download (8kB) | Preview

Abstract

Prediksi harga penutupan saham harian dengan metode Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous variables (ARIMAX) masih memberikan hasil prediksi dengan error cukup tinggi, karena penggunaan dataset yang palsu dan juga keterkaitan dataset utama dan eksogennya yang tidak diperhatikan. Penelitian ini ingin mengukur nilai error dari model ARIMAX dan model ARIMAX Artificial Neural Network (ANN) sebagai pengembangan dari model ARIMAX, dengan menguji apakah perubahan faktor eksogen sesuai dengan waktu prediksinya dapat menurunkan nilai error prediksi, dan melihat karakteristik model mana yang nilai errornya lebih rendah antara model ARIMAX dan ARIMAX ANN. Dataset PT Astra dan Dow Jones Industrial Average (DJIA) selama tahun 2019 sebagai saham utama dan parameter eksogen menjadi objek yang diteliti karena terbukti memiliki keterkaitan satu sama lain. Tahapan pengujian yang akan dilakukan adalah pembangunan model ANN Multilayer Perceptron (MLP) untuk prediksi nilai eksogen dan error ARIMAX dengan beberapa konfigurasi berbeda lalu diambil model dengan nilai Mean Squared Error (MSE) dan konfigurasi parameter terkecil, pembangunan model ARIMAX dengan beberapa parameter dan rentang data latih yang berbeda lalu dibandingkan baik itu kualitas modelnya dengan Akaike Information Criterion (AIC) ataupun error Prediksinya dengan perhitungan Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) lalu akan dipilih model dengan konfigurasi dan nilai error terbaik, lalu ada juga pengujian prediksi model ARIMAX ANN dengan menggunakan model yang telah dikembangkan untuk menghitung error prediksi dari 30 data yang dihasilkan menggunakan perhitungan RMSE dan MAPE. Hasil dari penelitian dengan prediksi berjumlah 30 data menunjukan bahwa dengan menggunakan parameter eksogen yang berubah sesuai dengan waktu prediksinya dapat menurunkan nilai error prediksi, dan model ARIMAX ANN belum bisa menurunkan nilai error dari model ARIMAX karena model ANN yang dikembangkan dapat ditingkatkan baik dari segi arsitektur dan tahapan pelatihannya.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Prediksi Saham, ARIMAX, ARIMAX ANN, Tingkat Error Prediksi
Subjects:	000_COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS. > 004_Data Processing & Computer Science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	S1_SKRIPSI > FTIK_Teknik Informatika (01)
Depositing User:	Mia Hayati Kosasih
Date Deposited:	01 Dec 2022 07:48
Last Modified:	01 Dec 2022 07:48
URI:	http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/7110

Actions (login required)

View Item