PREDIKSI ARAH PERGERAKAN INDEX SAHAM INDONESIA MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION YANG DIOPTIMALKAN DENGAN ALGORITMA GENETIKA

HAFIZ DENASPUTRA

Informasi Umum

Kode

19.04.1764

Klasifikasi

004 - Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Hardware Komputer

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Computer Science

Dilihat

178 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Di sektor bisnis, selalu menjadi tugas yang sulit untuk memprediksi harga indeks harga pasar harian secara tepat. Oleh karena itu, ada banyak penelitian yang dilakukan mengenai prediksi arah pergerakan indeks harga saham. Banyak faktor yang mempengaruhi pada indeks pasar saham. Dalam penelitian ini, kita membandingkan dua tipe input untuk memprediksi arah indeks pasar saham harian. Kontribusi utama penelitian ini adalah kemampuan memprediksi arah indeks harga saham di Indonesia hari ini dengan menggunakan model jaringan saraf tiruan (JST) yang dioptimalkan. Untuk meningkatkan prediksi prediksi tren indeks pasar saham ke depan, kami mengoptimalkan model JST dengan menggunakan algoritma genetika (GA). Kemudian kami membandingkan tingkat akurasinya.

Kata Kunci: Jaringan Saraf Tiruan (JST) , Algoritma Genetika (GA)