Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Riset Ilmu Ekonomi Jurnal Rister
Risaldi, Muh
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Library & Information Science

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Prediksi Pergerakan Saham Menggunakan William Fraktal dan Moving Average : Studi Pada Saham Sektor Industri Pertambangan di Bursa Efek Indonesia Risaldi, Muh; Haanurat, A Ifayani; Jaya, Asri
Jurnal Riset Ilmu Ekonomi Vol. 4 No. 1 (2024): Jurnal Riset Ilmu Ekonomi (JRIE) Edisi April 2024
Publisher : Universitas Pasundan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23969/jrie.v4i1.89

Abstract

The deceleration of the global economy resulted in a significant decline in world commodity prices, especially coal. The decline in these commodities made the stock price of the coal subsector decline. This study aims to analyze the accuracy of William's moving average and fractal indicator prediction signals with actual results on stock charts. The method used in this study is the Mann Whitney test. The study's conclusions show that the use of both technical analysis indicators to predict the direction of changes or movements in stock prices produces accurate findings, with predictive signals from fractal indicators and moving averages not much different from each other. Based on the accuracy rates of 87% and 85% respectively for William's fractals and moving averages, it can be concluded that William's fractal indicator is significantly more reliable than moving averages in predicting buy and sell signals for mining stock. Based on the findings of this study, both short- and long-term investors can benefit from using the Williams fractal indicator to predict future price trends and identify when to buy and sell stocks to maximize profits.
Sistem Pakar Penyakit Tanaman Padi Di Kecamatan Marioriawa Menggunakan Metode Depth-First Search Tahir, M Afdal; Risaldi, Muh
Jurnal RISTER : Riset Sistem Cerdas Vol 2 No 1 (2025): Jurnal RISTER : Riset Sistem Cerdas
Publisher : Universitas Lamappapoleonro

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

Abstract

Konsultasi tentang penyakit tanaman padi dan untuk mengetahui gejala serta cara pencegahan hama penyakit tersebut para petani tidak harus menunggu para penyuluh datang ke kampung mereka untuk melakukan konsultasi, maka diperlukan sebuah sistem yang mempermudah para petani, agar hasil panen bisa tetap terjaga kualitas dan kuantitasnya. Penelitian ini Bertujuan untuk dibuat suatu sistem aplikasi Sistem pakar penyakit tanaman padi di wilayah Kecamatan Marioriawa menggunakan metode DFS yang memberikan informasi mengenai identifikasi penyakit tanaman padi agar dapat mengidentifikasikan gejala–gejala penyakit sekaligus memberikan solusi penanggulangannya. aplikasi ini dibuat dengan menggunakan metode DFS . DFS bisa merujuk pada "Depth-First Search," yaitu algoritma pencarian dalam struktur data seperti graf, yang bisa digunakan untuk menyelesaikan berbagai masalah termasuk dalam deteksi penyakit tanaman. Hasil Implementasi Sistem pakar penyakit tanaman padi di wilayah Kecamatan Marioriawa menggunakan metode DFS sangat memudahkan pihak petani untuk mengidentifikasi penyakit tanaman padi, sehingga petani bisa melakukan secara mandiri tanpa menunggu atau memanggil petugas dari dinas pertanian, proses identifikasi dengan aplikasi ini sangat mudah dan cepat
Co-Authors A Ifayani Haanurat Jaya, Asri Tahir, M Afdal