Pemodelan Dan Verifikasi Formal Pergerakan Harga Saham Dengan Interval Tak Seragam Menggunakan Discrete-Time Markov Chain Dan Probabilistic Computation Tree Logic

At Tharikh, Moehamad Noor (2024) Pemodelan Dan Verifikasi Formal Pergerakan Harga Saham Dengan Interval Tak Seragam Menggunakan Discrete-Time Markov Chain Dan Probabilistic Computation Tree Logic. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5002201108-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2027. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Pergerakan naik-turun harga yang cepat dan tajam pada pasar modal saham memiliki suatu pola yang acak, tidak beraturan, serta tidak terprediksi akibat volatilitas dan likuiditas saham, dimana seorang investor atau pengelola dana investasi di Indonesia, rentan mengalami kesalahan atau human error dalam menginvestasikan dananya sehingga dapat menyebabkan kerugian yang besar pada pasar modal saham. Oleh karena itu, pendekatan secara matematis diperlukan agar fluktuasi harga saham tersebut dapat terbaca polanya, dimana kesalahan human error dan risiko kerugian juga dapat diminimalisir sehingga pemodelan dan verifikasi formal digunakan sebagai pendekatan matematis tersebut di dalam pasar modal saham. Aplikasi atau penerapan pemodelan dan verifikasi formal pada umumnya membahas tentang keamanan suatu sistem, seperti keamanan siber (cyber security), titik kritis perangkat lunak, serta pembelajaran mesin dan big data, sehingga pada penelitian ini, keterbaruan aplikasi atau penerapan pemodelan dan verifikasi formal dibandingkan dengan penelitian terdahulunya adalah memodelkan pergerakan harga saham dengan pemodelan formal discrete-time Markov Chain (DTMC), yang kemudian diverifikasi dengan verifikasi formal sebagai model checking-nya. Kelebihan dari aplikasi pemodelan dan verifikasi formal sebagai pendekatan matematis pada pasar modal saham adalah sifatnya yang tidak rentan terhadap kemungkinan bahwa suatu kesalahan (error) akan terjadi. Harapannya, penelitian ini dapat menjadi patokan bagi seorang investor maupun pengelola dana investasi di Indonesia dalam mengelola dana investasinya ke dalam pasar modal saham dengan risiko yang terukur sehingga dapat meminimalisir kerugian dan memaksimalkan potensi keuntungan atau return yang optimal.
===================================================================================================================================
The rapid fluctuations prices in stock market show a randomness and unpredictable pattern due to stock volatility and liquidity. Investors or investment fund managers in Indonesia are susceptible to making errors (human errors) while investing their funds, that leading to significant or huge losses in the stock market. Therefore, a mathematical approaches are necessary to decode the pattern of stock price fluctuations, where human errors and the risks of losses can be minimized. Thus, formal verification and modelling are used to as the mathematical approach in the stock market. The application or implementation of formal verification and modelling mostly focuses on the security of a system, such as cybersecurity, critical points in software, machine learning and big data, and etc. In this research, the differences or innovation between application of formal modeling and verification with previous researches are by modeling stock price fluctuation using discrete-time Markov Chain (DTMC) as a formal model, and then verifying with formal verification as a model checking. The advantage of applying formal modeling and verification as a mathematical approach in the stock market are its resistance to the possibility of errors occurred. The prospect of this research are to guide investors and investment fund managers in Indonesia, to manage their investment funds in the stock market with measurable risks, thereby minimizing losses and maximizing the potential for optimal returns.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Pemodelan Formal, Rantai Markov, Saham, Verifikasi Formal, Formal Modelling, Formal Verification, Markov Chain, Stocks
Subjects:	Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA274.7 Markov processes--Mathematical models. Q Science > QA Mathematics > QA276 Mathematical statistics. Time-series analysis. Failure time data analysis. Survival analysis (Biometry)
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Moehamad Noor At Tharikh
Date Deposited:	03 Feb 2025 03:01
Last Modified:	03 Feb 2025 03:01
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/117540

Actions (login required)

View Item