• Login
    View Item 
    •   DSpace Home
    • Students & Alumnae
    • Undergraduate Thesis
    • Faculty of Mathematics and Natural Sciences
    • Statistics
    • View Item
    •   DSpace Home
    • Students & Alumnae
    • Undergraduate Thesis
    • Faculty of Mathematics and Natural Sciences
    • Statistics
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Prediksi Pergerakan Harga Emas Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network

    Thumbnail
    View/Open
    18611115.pdf (4.367Mb)
    Date
    2022
    Author
    Fortuna, Titian Dewi
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Salah satu investasi yang sedang diminati oleh masyarakat adalah investasi emas. Hal tersebut tidak terlepas dari keunggulan yang dimiliki oleh jenis investasi emas yang menjadikan banyak masyarakat memilihnya dengan beberapa alasan diantaranya adalah stabilitas nilai emas lebih stabil dan tidak terpengaruh turun dengan pergolakan ekonomi yang terjadi (zero inflation effect). Emas menjadi logam mulia memiliki harga ekonomis yang tinggi, sebab dalam setiap tahunnya memiliki potensi peningkatan harga. Di samping itu, emas juga digunakan sebagai standar keuangan atau ekonomi, cadangan devisa serta alat pembayaran yang paling utama di beberapa negara. Para investor umumnya membeli emas untuk hedge atau safe haven terhadap beberapa krisis yang berbasis mata uang. Untuk itu diperlukan metode peramalan yang tepat untuk memprediksi harga emas. Banyak metode dalam Jaringan Syaraf Tiruan yang telah dikemukakan untuk melakukan peramalan, antara lain adalah metode yang dapat digunakan peramalan adalah Backpropagation. Hasil yang didapatkan dengan menggunakan pembagian data training 80% dan testing 20% serta rancangan arsitektur yang yaitu 4 neuron input layer, 4 hidden layer, dan 1 neuron pada output layer. Didapatkan nilai MAPE pada data training sebesar 0,903% dan pada data testing sebesar 9,55% sehingga dapat disimpulkan kemampuan model peramalan sangat baik dan akurat karena kurang dari 10%.
    URI
    dspace.uii.ac.id/123456789/53166
    Collections
    • Statistics [1220]

    DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    @mire NV
     

     

    Browse

    All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    LoginRegister

    DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    @mire NV