Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal eProceedings of Engineering
Wayan Satriawan
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Prediksi Volatilitas Saham Perusahaan Pertambangan Batu Bara Dengan Metode Artificial Neural Network - Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Wayan Satriawan; Rian Umbara; Aniq Rohmawati
eProceedings of Engineering Vol 4, No 3 (2017): Desember, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Saham adalah salah satu jenis surat berharga yang digunakan sebagai tanda penyerta modal seseorang atau badan usaha dalam suatu perusahaan. Sebelum berinvestasi, penting bagi investor untuk mengetahui seberapa besar risiko dan return dari saham tersebut. Volatilitas adalah sebuah metode statistik untuk mengukur fluktuasi harga saham dalam periode tertentu. Salah satu model time-series terbaik dalam memprediksi volatilitas harga saham adalah Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH). Pengoptimasian metode dilakukan untuk meningkatkan prediksi volatilitas. Metode yang digunakan untuk mengoptimasi model GARCH adalah model Artificial Neural Networks (ANN). Pada Tugas Akhir ini menentukan akurasi model digunakan metode RMSE dan MAE. Berdasarkan hasil analisis model ANN-GARCH lebih baik dibandingkan model GARCH(1,1) dalam akurasi model. Hasil RMSE dan MSE dengan model GARCH adalah RMSE = 2.4867e-06 dan MAE = 7.9885e-08, sedangkan dengan model ANN-GARCH mendapatkan hasil terbaik RMSE = 3.5016e-07 dan MAE = 1.1249e-08. Kata kunci : Saham, Volatilitas, Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, Artificial Neural Networks, ANN-GARCH
Co-Authors Aniq Rohmawati Rian Umbara