Atok, Raden Mohamad
Departemen Aktuaria Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya

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

Found 2 Documents
Search

Perbandingan Peramalan Harga Saham Menggunakan Metode Brown’s Double Exponential Smoothing dengan Optimasi Golden Section dan Levenberg-Marquardt Sari, Emelia Permata; Atok, Raden Mohamad; Saputri, Prilyandari Dina
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 13, No 4 (2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v13i4.147215

Abstract

Saham kini semakin menjadi instrumen pasar keuangan yang populer, hal ini ditandai dengan peningkatan jumlah investor saham serta surat berharga lainnya sebesar 11,46% dibanding akhir tahun 2022. Saham merupakan investasi dengan risiko yang tergolong tinggi, namun tujuan utama investasi dalam bentuk saham adalah untuk memaksimalkan return dan meminimalkan resiko yang didapatkan dari return. Penelitian ini akan berfokus pada penerapan metode Brown’s Double Exponentual Smoothing (B-DES) dengan optimasi Golden Section dan Levenberg-Marquardt dalam forecasting harga saham. Data yang digunakan merupakan data saham PT Bank Mandiri (Persero) Tbk. (BMRI.JK), PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk. (BBRI.JK), PT Bank Central Asia Tbk. (BBCA.JK), PT Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk. (BBNI.JK), dan PT Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk. (BBTN.JK) dengan periode 2 Januari 2014 – 31 Januari 2024. Hasil analisis box plot menunjukkan bahwa data harga saham tersebut tidak mengandung seasonal sehingga cocok untuk melakukan peramalan menggunakan B-DES yang hanya mengatasi keberadaan trend pada data. Data dibagi menjadi data training sebanyak 2463 data (119 bulan) dan data testing sebanyak 41 data (2 bulan). Hasil penelitian menunjukkan bahwa optimasi parameter menggunakan metode Levenberg-Marquardt menghasilkan nilai α optimum terbaik dengan nilai MSE rata-rata 44.252,03 yang lebih rendah daripada sebelum optimasi yaitu 48.832,65 dan setelah optimasi Golden Section yaitu 46.133,39. Hasil model B-DES sebelum optimasi maupun yang dengan optimasi Golden Section dan Levenberg-Marquardt memenuhi kriteria prediksi yang sangat akurat karena memiliki nilai MAPE < 10%. Analisis menunjukkan bahwa harga saham BMRI.JK, BBCA.JK, BBNI.JK, dan BBTN.JK cenderung naik dalam 10 periode ke depan menurut peramalan menggunakan metode B-DES dengan optimasi Levenberg-Marquardt, sementara harga saham BBRI.JK cenderung turun. Peramalan rate of return dari masing-masing harga saham menghasilkan nilai rata-rata rate of return dari harga saham penutupan BMRI.JK sebesar 0,0477%, BBRI.JK sebesar 0,0569%, BBCA.JK sebesar 0,0636%, BBNI.JK sebesar 0,0422%, dan BBTN.JK sebesar 0,0205%.
Analisis Ketinggian Banjir Menggunakan Penerapan Model Hybrid Singular Spectrum Analysis – Artificial Neural Network Pada Peramalan Curah Hujan Syahputra, Muhammad Bagus Andi; Atok, Raden Mohamad
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 14, No 1 (2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v14i1.147250

Abstract

Curah hujan adalah kejadian banyaknya hujan yang turun disuatu daerah dalam jangka waktu tertentu. Dampak dari curah hujan yang tinggi adalah banjir dengan ketinggian air yang besar. Provinsi Jakarta merupakan wilayah memiliki ketinggian banjir besar yang berbatasan dengan Bogor, Tangerang, dan Bekasi. Curah hujan di wilayah yang berbatasan dengan Jakarta juga memiliki pengaruh terhadap ketinggian banjir. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui variabel curah hujan yang berpengaruh pada ketinggian banjir Jakarta menggunakan metode regresi kuantil dan melakukan peramalan curah hujan dan ketinggian banjir menggunakan metode hybrid SSA-ANN dalam 5 tahun mendatang. Berdasarkan metode SSA-ANN, SSA berguna untuk mendekomposisi data curah hujan menjadi komponen tren, musiman, dan noise. Komponen tren diramalkan menggunakan metode Recurrent Forecasting sedangkan komponen musiman dan noise diramalkan menggunakan metode ANN. Data yang digunakan adalah data curah hujan Jakarta, Bogor, Tangerang, Bekasi dan data banjir Jakarta periode Januari 2014 – Desember 2020. Kesimpulan yang diperoleh dalam penelitian ini ketinggian banjir Jakarta dipengaruhi oleh curah hujan Bogor dan Tangerang dengan AIC terkecil sebesar 823,112%. Peramalan curah hujan Bogor menghasilkan nilai MAPE sebesar 44,434%, peramalan curah hujan Tangerang menghasilkan nilai MAPE 31,769%. Dalam peramalan ketinggian banjir Jakarta, ketinggian banjir tertinggi terjadi pada bulan Agustus 2023, sedangkan ketinggian banjir terendah terjadi pada bulan Mei 2025.