PENERAPAN MODEL HYBRID VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (VARIMA) – TEMPORAL CONVOLUTIONAL NETWORK (TCN) DALAM PERAMALAN SAHAM PT MERCK TBK DAN PT KALBE FARMA TBK

ARIZ , FADILAH TANJUNG (2025) PENERAPAN MODEL HYBRID VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (VARIMA) – TEMPORAL CONVOLUTIONAL NETWORK (TCN) DALAM PERAMALAN SAHAM PT MERCK TBK DAN PT KALBE FARMA TBK. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF ABSTRAK.pdf Download (234Kb) | Preview
	File PDF SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (11Mb) | Minta salinan
Preview	File PDF SKRIPSI TANPA PEMBAHASAN.pdf Download (6Mb) | Preview

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

Peramalan dalam investasi saham memiliki peran penting dalam memahami arah tren pasar, menentukan waktu transaksi yang optimal, serta mendukung pengambilan keputusan investasi yang lebih rasional dan berbasis data. Model hybrid VARIMA–TCN memadukan kekuatan pendekatan linear dan nonlinear dalam peramalan deret waktu, di mana VARIMA bertugas menangkap ketergantungan linear, sementara TCN mempelajari pola nonlinear dari residual prediksi VARIMA. Dua varian hybrid diterapkan, yaitu VARIMA–E TCN yang hanya memanfaatkan residual, dan VARIMA–EP TCN yang menggabungkan residual dengan prediksi VARIMA sebagai fitur masukan. Pendekatan hybrid ini meningkatkan kemampuan model dalam merepresentasikan dinamika kompleks harga saham serta memperbaiki akurasi peramalan. Penelitian ini menganalisis data saham MERK dan KLBF dari November 2020 hingga Desember 2025 dengan menggunakan metrik RMSE, MAPE, dan akurasi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model hybrid secara konsisten menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan model VARIMA maupun TCN, dengan VARIMA–EP TCN menampilkan kinerja terbaik berdasarkan ketiga metrik tersebut. Uji Kolmogorov–Smirnov (KS) untuk goodness of fit juga mengonfirmasi bahwa model hybrid mampu menyesuaikan distribusi data dengan lebih baik. Secara keseluruhan, VARIMA–EP TCN menunjukkan performa peramalan yang unggul melalui penggabungan mekanisme pembelajaran linear dan nonlinear secara efektif.

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	500 ilmu pengetahuan alam dan matematika 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika > 510 Matematika
Program Studi:	FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) > Prodi S1 Matematika
Pengguna Deposit:	2507167705 Digilib
Date Deposited:	29 Oct 2025 02:02
Terakhir diubah:	29 Oct 2025 02:02
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/91495

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir