PENERAPAN JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PERAMALAN - Siana Halim; Adrian Michael Wibisono (Jurnal Teknik Industri: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Industri, 2000)
Many methods have been developed to get the optimal result in forecasting. One of them that will be used in this paper is using Neural Network for forecasting. The result will be compared with GARCH(1,1) in the terms of Means Absolute Deviation (MAD) and Means Square Error (MSE). Besides that the accuracy and the power to damp the jump will be observed. The data is currency rate from 4 countries in Asia taken during the Asian Monetary Crisis from 1997 up to 1999 since the jump was happened in that series. Abstract in Bahasa Indonesia : Ada banyak metode yang telah dikembangkan untuk mencapai hasil yang optimal dari suatu peramalan. Salah satu yang akan diulas pada makalah ini adalah penggunaan Neural Network atau jaringan saraf untuk mendapatkan hasil peramalan yang diharapkan dapat meningkatkan optimasi dan akurasinya. Hasil dari metode ini akan dibandingkan dengan metode GARCH(1,1) dalam bentuk Means Absolute Deviation (MAD) dan Means Square Error (MSE). Selain itu dilakukan pula pengamatan terhadap peredaman jump (perubahan mendadak). Data yang digunakan adalah nilai tukar mata uang dari empat negara di Asia yang diambil selama krisis moneter di Asia. Kata Kunci: Backpropagation, MAD, MSE, GARCH(1,1), jump.