Implementasi Metode Backpropogation Dengan Inisialisasi Bobot Nguyen Widrow Untuk Peramalan Harga Saham


Djoko Adi Widodo, FT P Teknik Elektro (2019) Implementasi Metode Backpropogation Dengan Inisialisasi Bobot Nguyen Widrow Untuk Peramalan Harga Saham. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 6 (1). pp. 49-54. ISSN 2355-7699

[thumbnail of 6. Implementasi Metode Backpropogation Dengan Inisialisasi.pdf] PDF - Published Version
Download (803kB)

Abstract

Jaringan saraf tiruan merupakan suatu ilmu yang terus berkembang pesat hingga saat ini. Jaringan saraf tiruan merupakan suatu ilmu komputasi yang didasarkan dan terinspirasi dari cara kerja sistem saraf manusia. Sama halnya dengan sistem saraf manusia, jaringan saraf tiruan bekerja melalui proses pembelajaran terhadap data-data yang sudah ada untuk memformulakan keluaran dari data-data baru. Jaringan saraf tiruan dengan metode backpropagation mampu melakukan peramalan untuk data nonlinear seperti bentuk data harian harga saham. Salah satu algoritma inisialisasi bobot yang dapat meningkatkan waktu eksekusi adalah nguyen-widrow. Pada penelitian ini akan dilakukan implementasi metode backpropagation dengan inisialisasi bobot nguyen widrow untuk meramalkan harga saham. Proses implementasi melalui 3 tahapan, yaitu preprosesing data, pelatihan jaringan, dan pengujian jaringan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa pelatihan jaringan saraf tiruan dengan jumlah dataset yang banyak membutuhkan perhitungan yang kompleks, sehingga jaringan saraf tiruan dengan arsitektur jaringan yang sederhana kurang efektif dan dapat terjebak pada titik lokal minimum. Hasil peramalan untuk harga close saham BBCA.JK memiliki nilai MAPE 0,85% dan untuk harga close saham AALI.JK memiliki nilai MAPE sebesar 1,84%.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: Peramalan, Jaringan Saraf Tiruan, Backpropagation, Nguyen Widrow
Subjects: T Technology > TK Electrical and Electronic Engineering
Fakultas: Fakultas Teknik > Pendidikan Teknik Elektro, S1
Depositing User: mahargjo hapsoro adi
Date Deposited: 25 May 2023 07:03
Last Modified: 25 May 2023 07:03
URI: http://lib.unnes.ac.id/id/eprint/58774

Actions (login required)

View Item View Item