PERBANDINGAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DAN GATED RECURRENT UNIT UNTUK MEMPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) PERIODE 2014-2024

RIRIS, NINDIYANI (2025) PERBANDINGAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DAN GATED RECURRENT UNIT UNTUK MEMPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) PERIODE 2014-2024. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF 1. ABSTRAK.pdf Download (16Kb) | Preview
	File PDF 2. SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (1527Kb) | Minta salinan
Preview	File PDF 3. SKRIPSI TANPA BAB PEMABAHASAN.pdf Download (1190Kb) | Preview

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

Saham merupakan salah satu instrumen keuangan yang paling diminati di pasar. Salah satu faktor penting dalam investasi saham adalah pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan nilai harga saham menggunakan dua metode, yaitu Artificial Neural Network (ANN) dan Gated Recurrent Unit (GRU), guna menentukan model terbaik dengan tingkat kesalahan minimum. Perbandingan kedua metode dilakukan berdasarkan parameter Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil pelatihan dan evaluasi menggunakan data uji menunjukkan bahwa metode ANN memiliki tingkat akurasi lebih tinggi dibandingkan GRU, karena menghasilkan nilai RMSE dan MAPE yang lebih rendah dalam memprediksi pergerakan IHSG. Kata kunci: Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG),ANN, GRU,RMSE,MAPE

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	500 ilmu pengetahuan alam dan matematika > 510 Matematika
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Matematika
Pengguna Deposit:	2308257526 . Digilib
Date Deposited:	09 Apr 2025 04:37
Terakhir diubah:	09 Apr 2025 04:37
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/85910

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir