Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal eProceedings of Engineering
Brigita Tenggehi
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 Perubahan Kondisi Uptrend Dan Downtrend Pada Pasar Saham Dengan Menggunakan Model Artificial Neural Network Ann Brigita Tenggehi; Irma Palupi; Erwin Budi Setiawan
eProceedings of Engineering Vol 9, No 3 (2022): Juni 2022
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Prediksi adalah sebuah proses untuk memperkirakan sesuatu secara sistematis dan memperkecil adanya kesalahan dimana hasilnya merupakan yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan masa sekarang. Masalah yang diangkat pada penelitian ini adalah Perubahan Kondisi harga naik (uptrend) dan harga turun (downtrend) pada Pasar Saham. Penelitian bertujuan untuk memprediksi Kondisi harga naik (uptrend) dan harga turun (downtrend) Pasar Saham Indonesia yang dipengaruhi oleh Pasar Saham Global. Prediksi dilakukan dengan menggunakan data saham dari 8 Data Harga Saham dari beberapa negara di dunia yaitu Indonesia (^JKSE), Kuala Lumpur (^KLSE),Singapura (^STI),China (000001.SS),Hong Kong (^HSI),Korea (^KS11),Jepang(^N225),dan United States(^DJI). Model yang digunakan adalah Artificial Neural Network (ANN) dimana model ini akan memprediksi harga naik dan harga turun berdasarkan data close dari Pasar Saham Indonesia (^JKSE). Hasil pengujian dari model yang dibangun memberikan nilai Train Accuracy tertinggi yaitu model ANN-05 dengan hasil yang ditampilkan adalah 76.74%. Model dengan nilai Test Accuracy tertinggi yaitu model dari ANN-01 dengan hasil 71.55% dengan menggunakan Node Hidden Layer 16,32,64 dan 128. Kata Kunci : Prediksi,Pasar Saham,Artificial Neural Network (ANN).
Co-Authors Erwin Budi Setiawan Irma Palupi