Perbandingan metode arfima dan ann untuk peramalan harga saham di Indonesia = Comparison of ARFIMA and Artificial Neural Network Models for Indonesian Stocks Market

Tanuwijaya, Revata (2022) Perbandingan metode arfima dan ann untuk peramalan harga saham di Indonesia = Comparison of ARFIMA and Artificial Neural Network Models for Indonesian Stocks Market. Bachelor thesis, Universitas Pelita Harapan.

Preview	Text (Title) Title.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (425kB) | Preview
Preview	Text (Abstract) Abstract.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (309kB) | Preview
Preview	Text (ToC) ToC.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (815kB) | Preview
Preview	Text (Chapter1) Chapter1.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (410kB) | Preview
	Text (Chapter2) Chapter2.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB)
	Text (Chapter3) Chapter3.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
	Text (Chapter4) Chapter4.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (5MB)
	Text (Chapter5) Chapter5.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (427kB)
Preview	Text (Bibliography) Bibliography.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (267kB) | Preview
	Text (Appendices) Appendices.pdf Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (4MB)

Abstract

Meramalkan harga suatu saham dapat dilakukan dengan berbagai macam metode. Metode umum yang biasa digunakan antara lain regresi linear, analisa deret waktu, model stokastik, machine learning, artificial neural network, dan berbagai macam metode lainnya. Fokus pada penelitian ini akan membandingkan metode analisa deret waktu dengan memori jangka panjang yaitu autoregressive fractionally integrated moving average (ARFIMA) dengan metode artificial neural network (ANN) untuk meramalkan harga saham mingguan di Indonesia. Penelitian ini akan melihat kemampuan setiap metode dalam meramalkan harga saham untuk mengetahui metode yang paling baik untuk menggambarkan pasar saham khususnya dalam negara Indonesia pada periode Januari 2014 hingga Juli 2021. Kemudian metode ARFIMA juga akan dibandingkan dengan metode ARIMA atau autoregressive integrated moving average, untuk mencari tahu apakah performa ARFIMA lebih baik dari metode ARIMA untuk menggambarkan data deret waktu yang memiliki memori jangka panjang. Hasil temuan dalam penelitian ini menunjukkan bahwa metode ARFIMA memiliki keunggulan dalam menggambarkan harga saham migguan di Indonesia jika dibandingkan dengan metode ANN yang terlihat dari nilai mean absolute percentage error (MAPE), root mean square error (RMSE), dan R-squared. Selain itu, penelitian ini juga menemukan bahwa metode ARFIMA menghasilkan peramalan yang hampir sama dengan metode ARIMA.

Actions (login required)

View Item