Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Telematika Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi
Dwi Sancoko, Sulistyo
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi Algoritme Long Short-Term Memory untuk Prediksi Harga Saham BBCA dan BBRI Zuzzaifa, Nur; Dwi Sancoko, Sulistyo
Jurnal Telematika Vol. 19 No. 2 (2024)
Publisher : Yayasan Petra Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61769/telematika.v19i2.701

Abstract

Berinvestasi dalam instrumen saham memiliki tingkat risiko yang tinggi. Hal ini terjadi karena pergerakan saham pada pasar sulit diprediksi. Analisis data historis dapat menjadi solusi para investor dalam meramalkan pergerakan harga saham di masa mendatang. Selain meningkatkan kesadaran akan pentingnya investasi, teknologi juga membantu dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini memprediksi harga saham menggunakan algoritme Long Short-Term Memory (LSTM). Data yang digunakan diambil dari website Yahoo Finance, variabel yang digunakan hanya data penutupan (close) saham. Tahapan-tahapan yang dilakukan, seperti studi literatur, pengumpulan data, pembagian data, preprocessing data, pembentukan model, denormalisasi, dan evaluasi. Dari model yang dibangun didapatkan hasil paling optimal pada PT Bank Rakyat Indonesia, Tbk. (BBRI) dengan nilai RMSE data pelatihan sebesar 37,037 dan RMSE data pengujian sebesar 80,128. Sementara itu, pengujian menggunakan algoritme LSTM pada PT Bank Central Asia, Tbk. (BBCA) didapatkan nilai RMSE data pelatihan sebesar 36,905 dan RMSE data pengujian sebesar 99,9. Selanjutnya, model terbaik digunakan untuk memprediksi harga saham PT BCA dan PT BRI dalam sebulan ke depan.
Peramalan Jumlah Kasus Kekerasan Terhadap Perempuan dan Anak di Kota Yogyakarta Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average Dwi Sancoko, Sulistyo; Lathifah, Lu'lu' Itsnaini; Lestari, Silvi Indah; Hidayat, Ahmad Tri
Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi Vol. 5 No. 2 (2025): Oktober - Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi
Publisher : Indonesian Scientific Journal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59395/bdsvf607

Abstract

Kasus kekerasan terhadap perempuan dan anak merupakan masalah yang mengkhawatirkan di seluruh dunia, termasuk Indonesia. Di wilayah Kota Yogyakarta jumlah kasus kekerasan terhadap perempuan dan anak masih menunjukkan angka yang tinggi dari bulan ke bulan. Hal ini dilatarbelakangi oleh beberapa faktor seperti masalah ekonomi, kurangnya pendidikan, karakter pelaku dan beberapa faktor yang mempengaruhi lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meramalkan jumlah kasus kekerasan terhadap perempuan dan anak selama 13 bulan mendatang berdasarkan faktor karakter pelaku menggunakan model terbaik yang didapatkan dari metode yang digunakan. Metode peramalan yang digunakan pada kasus ini adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan data jumlah kasus kekerasan terhadap perempuan dan anak yang ditangani oleh UPT PPA Kota Yogyakarta dari Januari 2020 - November 2023. Metode ARIMA merupakan metode yang digunakan untuk melakukan peramalan jangka pendek dengan komponen Autoregressive (AR) maupun Moving Average (MA). Alur penelitian melibatkan business understanding, data understanding, data preparation & exploratory data analysis, modelling, evaluation dan terakhir deployment. Model ARIMA terbaik yaitu ARIMA orde (5, 1, 0) dengan nilai RMSE sebesar 3.708559. Hasil peramalan menggunakan model ARIMA (5, 1, 0) menunjukkan bahwa jumlah kasus kekerasan terhadap perempuan dan anak di Kota Yogyakarta selama 13 bulan ke depan cenderung menurun dibandingkan dengan bulan-bulan sebelumnya.
Co-Authors Hidayat, Ahmad Tri Lathifah, Lu'lu' Itsnaini Lestari, Silvi Indah Zuzzaifa, Nur