Model Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Peubah Input Berdasarkan Model Arima Terbaik (Studi Kasus Peramalan Indeks Harga Saham Jakarta Composite Index, Bank Mandiri, Telkom)
| Main Author: | Hakim, LukmanNul |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Lainnya Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2012
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/153192/1/MODEL_JARINGAN_SYARAF_TIRUAN_DENGAN_PEUBAH_INPUT_BERDASARKAN.pdf http://repository.ub.ac.id/153192/2/DAFTAR_ISI.pdf http://repository.ub.ac.id/153192/ |
Daftar Isi:
- Model Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah model yang mengadopsi cara kerja dari syaraf biologis manusia dalam suatu sistem kecerdasan buatan. JST sendiri sudah banyak diaplikasikan dalam dunia ekonomi, khususnya peramalan indeks harga saham. Namun, metode ini mempunyai salah satu kelemahan yaitu tidak adanya dasar penentuan inputan pada jaringan. Pada prakteknya, kesalahan menentukan input yang digunakan sangat berpengaruh terhadap hasil dari pemodelan. Model Neuro-ARIMA yang merupakan model gabungan dari ARIMA dan JST merupakan model yang dikembangkan untuk mengatasi untuk mengatasi kelemahan JST. Model Neuro-ARIMA memiliki input berdasarkan residual model ARIMA sehingga memiliki data input berupa residual model. Penelitian ini juga mengadopsi Neuro-ARIMA dalam menentukan input jaringan, akan tetapi input jaringan tidak hanya didasarkan pada residual saja, namun juga menggunakan data variabel-variabel lag dari model ARIMA. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan model Neuro-ARIMA dengan ARIMA dan JST untuk melihat keakuratannya dalam meramalkan indeks harga saham JCI, Bank Mandiri, dan Telkom. Model yang dipilih sebagai model terbaik adalah model yang memiliki MSE terkecil. Model terbaik untuk data JCI, data Bank Mandiri, dan Telkom berturut-turut adalah model Neuro-ARIMA (1,1,1), (1,1,0), dan (1,0,0). Hasil dari perbandingan ketiga model yaitu ARIMA, JST , dan Neuro-ARIMA menunjukan model Neuro-ARIMA dapat meramalkan lebih akurat bila dibandingkan dengan ARIMA dan JST. Selain itu, model Neuro-ARIMA dapat dijadikan alternatif cara penentuan input pada JST.