IMPLEMENTASI REGULARIZED ORTHOGONAL LEAST SQUARES ALGORITHM PADA RADIAL BASIS FUNCTION NETWORK UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAM

22094679, ADITYA KRISTIANTO (2014) IMPLEMENTASI REGULARIZED ORTHOGONAL LEAST SQUARES ALGORITHM PADA RADIAL BASIS FUNCTION NETWORK UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAM. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

	Text (Skripsi Informatika) 22094679_Bab1_Bab5_Daftarpustaka.pdf Download (2MB)
	Text (Skripsi Informatika) 22094679_Bab2-sd-Bab4_Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Dalam skripsi ini diimplementasi algoritma ROLS pada Radial Basis Function Networks. Penulis melakukan penelitian terhadap saham-saham yang terdaftar dalam Bisnis 27 dan melakukan pengujian berdasarkan rentang waktu periode yang berbeda-beda untuk mengetahui nilai keakuratan yang dihasilkan. Data saham yang digunakan dalam penelitian ini adalah data saham Bursa Efek Indonesia (BEI) yang bersumber dari Yahoo Finance. Untuk melakukan pelatihan jaringan syaraf tiruan, input data yang digunakan berupa 5 indikator teknikal, yakni open price, high price, low price, close price, dan volume. Sedangkan target yang digunakan berupa close price pada keesokan harinya. Berdasarkan data uji yang dilakukan sejumlah 27 saham. Nilai error ratarata terkecil yang mampu dihasilkan oleh sistem yaitu 1,4% pada pelatihan dan 3,35 % pada pengujian. Nilai error tersebut dihasilkan berdasarkan analisis menggunaan 10 data pelatihan dan 5 data pengujian. Berdasarkan analisis yang dilakukan penulis, nilai error yang dihasilkan dipengaruhi oleh rentang waktu data saham yang dipergunakan dalam analisis.

Actions (login required)

View Item