Siregar, Ruben Allpio (2016) Pembangunan Aplikasi Berbasis Web Untuk Peramalan Harga Saham Dengan Metode Moving Average, Exponential Smoothing, Dan Artificial Neural Network. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
5212100068-undergraduate-theses.pdf - Published Version Download (3MB) | Preview |
Abstract
Saham merupakan salah satu media untuk melakukan investasi
pada suatu perusahaan dan juga dapat diperjual-belikan. Harga
saham merupakan salah satu indikator dalam jual-beli saham
yang digunakan investor untuk menentukan keputusan. Keputusan
yang akan diambil mengenai saham mana yang akan dibeli atau
disimpan sehingga dapat menghasilkan keuntungan.
Peramalan atau prediksi harga saham secara kuantitatif dapat
dilakukan berdasarkan data historis dan dengan menggunakan
model matematis. Data historis pergerakan harga saham dapat
dianalisa untuk menemukan pola pergerakan yang terjadi.
Analisa pola pergerakan dapat dilakukan dengan menggunakan
beberapa metode peramalan seperti moving average, exponential
smoothing, artificial neural network, dan lain-lain.
Metode Moving Average merupakan metode peramalan yang
menggunakan nilai rerata beberapa periode dari data historis
yang ada. Moving Average baik digunakan untuk data yang
relatif stabil. Metode Exponential Smoothing merupakan metode
peramalan dengan menambahkan bobot untuk data historis
periode sebelumnya dengan nilai peramalan periode sebelumnya,
menentukan trend yang terjadi, dan menentukan nilai musiman
vi
dari data historis. Metode artificial neural network merupakan
jaringan yang terdiri atas sekelompok unit pemroses yang
dimodelkan hampir seperti jaringan saraf manusia. Dengan
melakukan pembenaran pada weight dan bias berdasarkan error
yang terjadi. Setelah itu akan didapat neural network yang baik
dan siap untuk melakukan proses yang berulang-ulang.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menciptakan sarana
informasi mengenai peramalan harga saham dengan beberapa
metode peramalan untuk dapat saling dibandingkan pada
teknologi aplikasi berbasis web.
===========================================================
Stock is one media to invest in a company and can also be traded.
The share price is one indicator of the sale of shares which is
used by investors to determine the decision. Decision to be taken
on which the shares to be purchased or stored so that it can
generate profits.
Forecasting or predictive quantitative stock prices can be based
on historical data and using mathematical models. The historical
data of stock price movement can be analyzed to find patterns of
movement that occurs. Analysis of movement patterns can be
done by using some forecasting methods such as moving average,
exponential smoothing, artificial neural network, and others.
Moving Average method is a forecasting method using the
average value of multiple periods of historical data. Moving
Average well used for data is relatively stable. Exponential
Smoothing method is a method of forecasting by adding weights
to the historical data period by the previous value of the
forecasting period, determining the trend going, and determine
viii
seasonal value of historical data. Methods of artificial neural
network is a network that consists of a group of processing units
that are modeled almost like a human nervous tissue. By
justifying the weight and bias based on the error that occurred.
After that will come neural network is good and ready to do a
repetitive process.
The purpose of this research is to create a means of forecasting
information about stock prices with some forecasting methods to
be mutually compared on a web-based application technology.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | RSSI 005.1 Sir p |
| Uncontrolled Keywords: | peramalan, moving average, exponential smoothing, artificial neural network, harga saham, aplikasi berbasis web |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76.758 Software engineering |
| Divisions: | Faculty of Information Technology > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | EKO BUDI RAHARJO |
| Date Deposited: | 01 Nov 2019 03:16 |
| Last Modified: | 01 Nov 2019 03:16 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/71533 |
Actions (login required)
 |
View Item |