PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP MATA UANG ASING

FADILLA, FENNY (2017) PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PREDIKSI NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP MATA UANG ASING. Skripsi thesis, Universitas Muhammadiyah Ponorogo.

[img]
Preview
Text
HALAMAN DEPAN.pdf

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf

Download (225kB) | Preview
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (260kB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (322kB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)
[img] Text
BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (105kB)
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (295kB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf

Download (513kB) | Preview
Official URL: https:/eprints.umpo.ac.id

Abstract

Nilai tukar mata uang suatu negara memiliki peran sangat penting dalam perdagangan dan investasi internasional dan berdampak atas aktivitas ekspor dan impor. Prediksi nilai tukar rupiah merupakan pilihan yang baik untuk memperkirakan nilai yang di masa mendatang, sehingga para pengamat ekonomi maupun investor akan dapat memberikan kebijakan selanjutnya. Penelitian ini dilakukan untuk mempelajari Jaringan Syaraf Tiruan dengan metode Backpropagation yang diimplementasikan dengan Matlab. Pemantauan data dilakukan secara harian dari tanggal 01 Oktober 2016 sampai 31 Maret 2017. Data yang dijadikan sebagai sumber penelitian ini adalah data kurs beli mata uang Dolar AS, Euro, Pound Sterling. Pelatihan pada jaringan syaraf backpropagation, feedfoward (umpan maju) dilakukan dalam rangka perhitungan bobot sehingga pada akhir pelatihan akan diperoleh bobot-bobot yang baik. Selama proses pelatihan, bobot-bobot diatur secara iteratif untuk meminimumkan error (kesalahan) yang terjadi. Error (kesalahan) dihitung berdasarkan rata-rata kuadrat kesalahan (MSE). Rata-rata kuadrat kesalahan juga dijadikan dasar perhitungan unjuk kerja fungsi aktivasi. Prediksi mata uang Dolar AS dengan nilai MSE Pelatihan dan MSE Pengujian yang terkecil adalah dengan target eror 0,001 dan epoh 1000, dengan nilai MSE Pelatihan sebesar 0,0037696 dan MSE Pengujian sebesar 0,0010305. Mata uang Euro dengan nilai MSE Pelatihan dan MSE Pengujian yang terkecil adalah dengan target eror 0,001 dan epoh 1000, dengan nilai MSE Pelatihan sebesar 0,0056936 dan MSE Pengujian sebesar 0,0089703. Mata uang Pound Sterling dengan nilai MSE Pelatihan dan MSE Pengujian yang terkecil adalah dengan target eror 0,001 dan epoh 1000, dengan nilai MSE Pelatihan sebesar 0,0035987 dan MSE Pengujian sebesar 0,0074356. Fungsi kinerja tujuan sudah tercapai, maka jaringan syaraf tiruan backpropagation baik dalam prediksi nilai tukar terhadap mata uang asing. Kata Kunci : Prediksi, backpropagation, nilai tukar

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatic Engineering
Depositing User: Yolan Priatna
Date Deposited: 25 Sep 2017 03:21
Last Modified: 25 Sep 2017 03:21
URI: http://eprints.umpo.ac.id/id/eprint/3434

Actions (login required)

View Item View Item