STRUKTUR TERBAIK NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION DAN 4 FUNGSI AKTIVASI DALAM MEMPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG)

Nabilla Defizd Putri, 1717031035 (2021) STRUKTUR TERBAIK NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION DAN 4 FUNGSI AKTIVASI DALAM MEMPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG). FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF 1. ABSTRAK-ABSTRACT - Nabilla Defizd Putri.pdf Download (2345Kb) | Preview
	File PDF FULL SKRIPSI - Nabilla Defizd Putri.pdf Restricted to Hanya staf Download (2631Kb)
Preview	File PDF 3. SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN - Nabilla Defizd Putri.pdf Download (2789Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Stocks are one of the most popular financial market instruments. One of the parameters that can be seen in stock investment is Indonesian Composite Index (IDI) as known as IDX Composite. In this study, the best network structure will be determined using backpropagation algorithm to produce a high level of accuracy in predicting IDX closing price. There are 4 activation functions, sigmoid activation function, tanh, ReLU and leaky ReLU an also 2 threshold values 0.01 and 0.001. So the best network structure is obtained by the form of 2 input layers, 1 hidden layer contains 2 nodes using the leaky ReLU activation function and a 0,01 threshold value. The best network structure produces an 0,244838 MSE value and 0.8686% MAPE value or 9.1314%. of accuracy level. Keywords: IDX Prediction, Neural Network, Backpropagation, Neural Network Structure. Saham merupakan salah satu instrumen pasar keuangan yang paling populer. Salah satu parameter yang dapat dilihat dalam investasi saham adalah pergerakan indeks harga saham gabungan atau IHSG. Dalam penelitian ini akan ditentukan struktur jaringan terbaik menggunakan Algoritma Backpropagation dengan tujuan menghasilkan tingkat keakuratan yang tinggi dalam memprediksi harga penutupan IHSG. Akan digunakan 4 fungsi aktivasi yaitu fungsi aktivasi sigmoid, tanh, ReLU dan leaky ReLU serta 2 nilai threshold sebesar 0,01 dan 0,001. Sehingga didapatkan struktur jaringan terbaik berupa 2 input layer, 1 hidden layer berisi 2 nodes dengan menggunakan fungsi aktivasi leaky ReLU dan nilai threshold sebesar 0,01. Dengan menggunakan struktur jaringan terbaik didapatkan nilai MSE sebesar 0,244838 dan nilai MAPE sebesar 0,8686% atau dengan akurasi sebesar 99,1314%. Kata kunci: Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), Neural Network, Backpropagation, Struktur Neural Network.

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	500 ilmu pengetahuan alam dan matematika > 510 Matematika
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Matematika
Pengguna Deposit:	UPT . Meda Sulistiana
Date Deposited:	31 May 2022 02:54
Terakhir diubah:	31 May 2022 02:54
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62234

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir