Text

Pemodelan Fungsi Transfer Dan Backpropagation Neural Network Untuk Peramalan Harga Emas (Studi Kasus Harga Emas )

---

ABSTRAK
Pamor investasi semakin menanjak seiring teredukasinya masyarakat dalam mengelola keuangan. Emas merupakan alternatif yang cenderung dipilih kebanyakan orang untuk berinvestasi. Salah satu pengetahuan penting dalam berinvestasi emas adalah memprediksi harganya di masa yang akan datang dengan faktor-faktor yang mempengaruhi harga emas. Oleh karena itu dalam penelitian ini dilakukan pemodelan harga emas berdasarkan harga minyak mentah. Salah satu metode untuk meramalkan harga emas berdasarkan harga minyak mentah adalah fungsi transfer dan backpropagation neural network. Hasil dari model fungsi transfer akan digunakan sebagai input untuk metode backpropagation neural network. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan metode peramalan yang tepat melalui model fungsi transfer dan backpropagation neural network yang dapat digunakan untuk memprediksi harga emas. Dari hasil penelitian menunjukan bahwa model fungsi transfer dengan nilai b=0, r=[2], s=0 dan model noise ARMA(0,[6]) merupakan model terbaik untuk meramalkan harga emas dengan nilai MAPE data out sample sebesar 3,3507%.

Kata Kunci : Harga Emas, Harga Minyak Mentah, Fungsi Transfer, Backpropagation Neural Network, Peramalan

ABSTRACT
The prestige of investment is increasingly rising as the people educates in managing finances. Gold is an alternative that most people tend to choose to invest. One of the important knowledge in gold investing is to predict the price in the future with factors that influence the price of gold. Therefore, in this research we made a model of gold prices based on crude oil prices. One method to forecast gold prices based on crude oil prices is the transfer function and backpropagation neural network. The results of transfer function model will be used as input for the backpropagation neural network method. The purpose of this research is to get the right forecasting method through the transfer function and backpropagation neural network model that can be used to predict gold prices. The results showed that the transfer function model with b = 0, r = [2], s = 0 and the ARMA noise model (0, [6]) is the best model to forecast the price of gold with the MAPE value of data out sample as 3,3507%.

Keywords : Gold Price, Crude Oil Prices, Transfer Function,
Backpropagation Neural Network, Forecasting

---

Ketersediaan

717E19III

717 E 19-ii

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

717 E 19-ii

Penerbit

: ., 2019

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

512.5

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Silvia Nur Rinjani

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar