Sistem Prediksi Kurs Mata Uang Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Metode Quickpropagation.

Gandhi Novanto, Prabowo (2010) Sistem Prediksi Kurs Mata Uang Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Metode Quickpropagation. Undergraduate thesis, Faculty of Industrial Technology.

[img]
Preview
PDF - Published Version
Download (225Kb) | Preview
    [img] PDF - Published Version
    Restricted to Repository staff only

    Download (2360Kb)

      Abstract

      Prediksi kurs mata uang adalah salah satu tahap awal yang sangat penting sebelum dilakukan proses jual beli nilai tukar mata uang yang nantinya menjadi acuan perekonomian dunia. Pada penggunaannya juga dapat sebagai pertimbangan untuk para pialang saham dan bursa efek untuk mengambil langkah bisnis selanjutnya. Data dari kurs mata uang dapat diperlakukan secara ‘time series’ . Jika kita mempunyai data harian selama periode tertentu, misal : Xt (t=1,2,......), maka kurs mata uang pada perioda berikutnya (t+h) dapat diprediksi (waktu yang digunakan bisa jam, harian, mingguan , bulanan ataupun tahunan) . Demikian seterusnya dilakukan suatu iterasi berulang hingan N hari kerja. Untuk mendapatkan hasil prediksi yang baik maka pada jaringan syaraf buatan hasus di-umpankan suatu masukan yang mewakili dari beberapa aspek atau segi penunjang harga suatu kurs mata uang. Kemudian dilakukan prinsip pembobotan yang diadaptasikan untuk meminimumkan kesalahan prediksi pada satu langkah kedepan. Dengan menggunakan bobot akhir dilakukan suatu tindakan untuk meminimumkan kesalahan total untuk iterasi berikutnya. Teknologi sistem jaringan syaraf tiruan telah di-implementasikan dalam berbagai aplikasi terutama dalam hal pengenalan pola. Kemampuan inilah yang telah menarik beberapa kalangan dalam menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk keperluan kesehatan, keuangan , investasi, marketing dan lain lain. Pada sistem prediksi kurs mata uang ini akan dibahas penggunaan Jaringan syaraf tiruan Quick Propagation. Pada algoritma Quickprop dilakukan pendekatan dengan asumsi bahwa kurva fungsi error terhadap masing-masing bobot penghubung berbentuk parabola yang terbuka ke atas, dan gradien dari kurva error untuk suatu bobot tidak terpengaruh oleh bobot-bobot yang lain. Dengan demikian perhitungan perubahan bobot hanya menggunakan informasi lokal pada masing-masing bobot. Berdasarkan hasil uji coba juga diketahui bahwa aplikasi ini mampu memprediksi nilai mata uang hingga 1 bulan kedepan dengan tingkat keakuratan mencapai lebih dari 75%.

      Item Type: Thesis (Undergraduate)
      Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76.73.B3 Visual Basic Programming
      Q Science > QA Mathematics > QA76.76.E95 Expert Systems
      Divisions: Faculty of Industrial Technology > Informatics Engineering
      Depositing User: Users 2 not found.
      Date Deposited: 10 Mar 2011 11:47
      Last Modified: 10 Mar 2011 11:47
      URI: http://eprints.upnjatim.ac.id/id/eprint/1008

      Actions (login required)

      View Item