Pembangunan Aplikasi Berbasis Web Untuk Peramalan Harga Saham Dengan Metode Moving Average, Exponential Smoothing, Dan Artificial Neural Network

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.

[img]
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: https://repository.its.ac.id/id/eprint/71533

Actions (login required)

View Item View Item