Peramalan Harga Saham PT Adaro Energy Indonesia Tbk yang Mempertimbangkan Faktor Kurs Dolar Amerika Menggunakan Bidirectional Long-Short Term Memory

Saham milik PT Adaro Energy Indonesia Tbk merupakan salah satu saham yang diminati oleh para investor dan diyakini memiliki prospek yang baik seiring dengan melonjaknya harga batubara dunia. Namun demikian, oleh karena investasi saham dapat berisiko tinggi karena nilainya yang fluktuatif dan juga dapat dipengaruhi oleh nilai kurs mata uang asing, maka tersedianya fasilitas peramalan harga saham Adaro akan membantu investor mengetahui informasi harga saham di masa depan dan membantu pengambilan keputusan agar terhindar dari risiko kerugian. Dalam Tugas Akhir ini dibangun model peramalam harga saham Adaro menggunakan bidirectional long short-term memory (BiLSTM). Model peramalan ini dipilih karena terbukti memiliki kemampuan yaitu dapat memahami struktur data secara dinamis dari waktu ke waktu dan juga memiliki kinerja yang baik dalam melakukan peramalan data runut waktu keuangan seperti data harga saham. Model peramalan dibuat menggunakan dua jenis data, yaitu nilai saham Adaro dan nilai kurs dollar Amerika terhadap Rupiah (USD/IDR) dalam kurun waktu lima tahun mulai dari bulan November 2016 sampai dengan November 2021. Berbagai skenario uji coba telah dilakukan untuk memperoleh model peramalan BiLSTM yang dapat memberikan kinerja yang optimal. Hasil uji coba menggunakan data pengujian yang dipisahkan dari data pelatihan untuk membangun model menunjukkan nilai mean absolute percentage error (MAPE) sebesar 2.06% dan 2.43% berturut-turut untuk model peramalan dengan data saham saja dan model yang melibatkan nilai kurs USD/IDR. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model peramalan yang dibangun mampu memberikan akurasi yang sangat baik. Selain itu, hasil uji coba model peramalan menunjukkan bahwa nilai kurs USD/IDR tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap fluktuasi harga saham Adaro

Peramalan Harga Saham PT Adaro Energy Indonesia Tbk yang Mempertimbangkan Faktor Kurs Dolar Amerika Menggunakan Bidirectional Long-Short Term Memory

Saham milik PT Adaro Energy Indonesia Tbk merupakan salah satu saham yang diminati oleh para investor dan diyakini memiliki prospek yang baik seiring dengan melonjaknya harga batubara dunia. Namun demikian, oleh karena investasi saham dapat berisiko tinggi karena nilainya yang fluktuatif dan juga dapat dipengaruhi oleh nilai kurs mata uang asing, maka tersedianya fasilitas peramalan harga saham Adaro akan membantu investor mengetahui informasi harga saham di masa depan dan membantu pengambilan keputusan agar terhindar dari risiko kerugian. Dalam Tugas Akhir ini dibangun model peramalam harga saham Adaro menggunakan bidirectional long short-term memory (BiLSTM). Model peramalan ini dipilih karena terbukti memiliki kemampuan yaitu dapat memahami struktur data secara dinamis dari waktu ke waktu dan juga memiliki kinerja yang baik dalam melakukan peramalan data runut waktu keuangan seperti data harga saham. Model peramalan dibuat menggunakan dua jenis data, yaitu nilai saham Adaro dan nilai kurs dollar Amerika terhadap Rupiah (USD/IDR) dalam kurun waktu lima tahun mulai dari bulan November 2016 sampai dengan November 2021. Berbagai skenario uji coba telah dilakukan untuk memperoleh model peramalan BiLSTM yang dapat memberikan kinerja yang optimal. Hasil uji coba menggunakan data pengujian yang dipisahkan dari data pelatihan untuk membangun model menunjukkan nilai mean absolute percentage error (MAPE) sebesar 2.06% dan 2.43% berturut-turut untuk model peramalan dengan data saham saja dan model yang melibatkan nilai kurs USD/IDR. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model peramalan yang dibangun mampu memberikan akurasi yang sangat baik. Selain itu, hasil uji coba model peramalan menunjukkan bahwa nilai kurs USD/IDR tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap fluktuasi harga saham Adaro

PENCARIAN METODE ELIMINASI PENCILAN TERBAIK UNTUK MEMPERBAIKI KINERJA FUZZY TIME SERIES PADA PERAMALAN HARGA SAHAM BURSA EFEK INDONESIA

Metode peramalan Fuzzy Time Series (FTS) merupakan salah satu metode peramalan yang paling banyakdigunakan terutama untuk mengolah data dengan tingkat variasi tinggi dan tidak linier terhadap waktu.Namun, peluang untuk mengembangkan dan memperbaiki kinerja peramalan dengan menggunakan metodeFTS masih terbuka lebar. Kinerja suatu metode peramalan dapat dilihat dari distribusi error-nya. FTS tidakmelihat dan tidak memilah jenis data input seperti apa yang akan diprosesnya menjadi suatu nilaiperamalan, apakah data input-nya memiliki variasi kecil atau besar, atau memiliki data pencilan ( outlier),semuanya di proses untuk menjadi nilai peramalan. Tentu saja jika data input memiliki pencilan, makapencilan itu dapat merusak distribusi error sehingga menjadikan kinerja peramalannya menjadi tidakbagus.Salah satu upaya untuk meningkatkan kinerja peramalan FTS adalah dengan melakukan filterisasi data-datapencilan. Dalam penelitian ini akan dilakukan identifikasi pencilan dengan metode Cook’s Distance,leverage value, DfFITS dan Boxplot untuk meningkatkan kinerja peramalan FTS yang diaplikasikan padaperamalan. Hasil penelitian akan dilakukan observasi perhitungan untuk menentukan metode identifikasipencilan yang paling optimal meningkatkan kinerja peramalan FTS, yaitu yang paling kecil distribusierror-nya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang terbaik untuk memperbaiki kinerja FTSadalah Metode Cook’s Distance dengan nilai MSE dan MAPE yang paling kecil

The Stock Exchange Prediction using Machine Learning Techniques: A Comprehensive and Systematic Literature Review

This literature review identifies and analyzes research topic trends, types of data sets, learning algorithm, methods improvements, and frameworks used in stock exchange prediction. A total of 81 studies were investigated, which were published regarding stock predictions in the period January 2015 to June 2020 which took into account the inclusion and exclusion criteria. The literature review methodology is carried out in three major phases: review planning, implementation, and report preparation, in nine steps from defining systematic review requirements to presentation of results. Estimation or regression, clustering, association, classification, and preprocessing analysis of data sets are the five main focuses revealed in the main study of stock prediction research. The classification method gets a share of 35.80% from related studies, the estimation method is 56.79%, data analytics is 4.94%, the rest is clustering and association is 1.23%. Furthermore, the use of the technical indicator data set is 74.07%, the rest are combinations of datasets. To develop a stock prediction model 48 different methods have been applied, 9 of the most widely applied methods were identified. The best method in terms of accuracy and also small error rate such as SVM, DNN, CNN, RNN, LSTM, bagging ensembles such as RF, boosting ensembles such as XGBoost, ensemble majority vote and the meta-learner approach is ensemble Stacking. Several techniques are proposed to improve prediction accuracy by combining several methods, using boosting algorithms, adding feature selection and using parameter and hyper-parameter optimization

Evaluasi Kinerja Pemasok Menggunakan Fuzzy C-Means Clustering dan AHP di CV Delta Raya

CV Delta Raya merupakan perusahaan yang memproduksi furnitur. Perusahaan ini memiliki berbagai kategori pemasok untuk memasok berbagai bahan baku. Selama ini, evaluasi kinerja pemasok dilakukan secara manual tanpa perhitungan yang akurat, sehingga kinerja pemasok tidak dapat dinilai dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk membantu perusahaan agar dapat melakukan evaluasi para pemasok dengan baik. Pertama, analisis segmentasi pemasok dilakukan untuk mengelompokkan semua pemasok berdasarkan karakteristik yang dimiliki oleh masing-masing pemasok. Untuk ini, analisis segmentasi pema-sok dilakukan menggunakan metode clustering fuzzy c-means berdasarkan hasil pemodelan recency, frequency, dan monetary (RFM) yang menggambarkan perilaku pemasok. Kedua, metode analytical hierarchy process (AHP) digunakan unutk mempe-ringkat semua pemasok yang dihasilkan oleh analisis segmen-tasi. Ketiga, data envelopment analysis (DEA) kemudian digu-nakan terhadap data hasil pemeringkatan pemasok untuk mem-peroleh skor efisiensi sebagai ukuran kinerja dari pemasok dari berbagai kategori berdasarkan hasil pemodelan RFM. Hasil analisis segmentasi menggunakan gabungan pemodelan RFM, clustering fuzzy c-means, dan metode AHP menghasilkan tiga klaster pemasok. Hasil analisis segmentasi ditampilkan dalam bentuk visualisasi guna memudahkan perusahaan dalam melakukan analisis setiap klaster yang dihasilkan. Dari ketiga klaster yang dihasilkan, terdapat satu klaster terbaik yang berisikan 46 pemasok dan mempunyai rata-rata skor RFM tertinggi sebesar 0,6635. Analisis DEA terhadap klaster terbaik ini menghasilkan 12 pemasok dengan skor efisiensi tertinggi dan dapat dikategorikan sebagai pemasok potensial untuk jangka panjang

Penyelesaian Penjadwalan Matakuliah Menggunakan Hibridisasi Algoritma Genetika Dan Algoritma Koloni Semut

Permasalahan penjadwalan matakuliah merupakan permasalahan yang kompleks. Penjadwalan dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti ketersediaan jadwal dosen, matakuliah, ketersedian ruang dan waktu yang ada. Dalam penyusunan jadwal sering terjadi bentrok baik bentrok terhadap jadwal dosen maupun bentrok ruang perkuliahan, sehingga diperlukan persyaratan untuk mengatasinya. Beberapa solusi terhadap penyelesaian permasalahan penjadwalan matakuliah telah banyak dilakukan. Namun, solusi tersebut belum memberikan keberhasilan yang memuaskan, sehingga berbagai upaya perbaikan perlu dilakukan. Dalam penelitian ini, penyelesaian permasalahan penjadwalan dimodelkan ke dalam ruang tiga dimensi. Ketiga dimensi tersebut berturut-turut merepresentasikan dimensi hari, dimensi ketersediaan ruang kuliah, dan dimensi waktu perkuliahan dalam setiap hari. Untuk menentukan urutan penempatan sel-sel ke dalam model ruang tiga dimensi digunakan hibridisasi algoritma genetika dan algoritma koloni semut (AG-AKS). Dalam proses hibridisasi, algoritma genetika (AG) digunakan untuk memaksimalkan pemenuhan batasan yang ada. Di lain pihak, algoritma koloni semut (AKS) digunakan untuk meminimalkan terjadikan bentrok jadwal mengajar dosen, bentrok penggunaan ruang kuliah, dan bentrok pembagian waktu matakuliah dengan bobot lebih dari tiga sks. Berbagai uji coba dilakukan untuk menentukan parameter AG-AKS (seperti jumlah generasi, jumlah populasi, alfa, dan beta) untuk memperoleh hasil penjadwalan yang optimal. Hasil ujicoba menunjukkan bahwa hibridisasi AG-AKS yang dikembangkan dalam penelitian ini mampu menyelesaikan persoalan penjadwalan matakuliah dengan hasil yang memuaskan. Tingkat keberhasilan pemenuhan penjadwalan matakuliah sebesar 82% sampai dengan 97% dapat diperoleh untuk pengujian menggunakan data penjadwalan beberapa semester pada perguruan tinggi negeri. Kualitas keberhasilan tersebut diperoleh menggunakan parameter jumlah generasi di atas 50, jumlah populasi di atas 20, serta nilai alfa dan beta masin-masing sebesar satu

Pembuatan Aplikasi Prediksi Harga Saham Berbasis Web Menggunakan Metode Holt's: Studi Kasus Di PT Bank Central Asia Tbk

Salah satu indeks harga saham yang banyak diminati investor di Indonesia adalah indeks saham LQ45. Pada indeks saham LQ45 terdiri atas 45 perusahaan besar dan dapat dijadikan prospek bisnis yang bagus bagi para investor. Salah satunya adalah PT Bank Central Asia Tbk.Data deret waktu yang digunakan dalam penelitian ini adalah data historis harga penutupan saham periode harian PT Bank Central Asia Tbk selama 4 tahun antara tahun 2013 hingga 2016. Pergerakan harga penutupan saham tersebut cenderung mengalami peningkatan dan diindikasikan bahwa pola datanya memiliki sifat kecenderungan (trend) meningkat. Sehingga pada eksperimen ini menggunakan metode deret waktu double exponential smoothing (DES) Holt’s, karena metode pemulusan ini dapat mengatasi data deret waktu yang memiliki pola trend.Oleh karena itu, perlu dibuat sebuah aplikasi prediksi pergerakan harga saham berbasis web yang nantinya dapat digunakan oleh investor dan pelaku pasar modal sebagai pertimbangan dalam melakukan investasi dengan mudah.Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, diperoleh hasil nilai MAPE terkecil yaitu 0.823% dari model terbaik yang dibangun berdasarkan eksperimen. Model terbaik dihasilkan dari pembagian data training 70%, data validasi 20% dan data testing 10%

Sistem Peramalan Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (ARIMAX) Untuk Harga Minyak Sawit Indonesia

Minyak kelapa sawit memiliki kontribusi yang signifikanterhadap pertumbuhan ekonomi, pengurangan angka kemiskinan, hingga perbaikan terhadap ekonomi terbuka. Pada kegiatan ekspor, nilai minyak kelapa sawit dapat mencapai ratusan triliun rupiah.. Namun, resolusi yang dikeluarkan oleh Uni Eropa sangat mempengaruhi pergerakan ekspor minyak kelapa sawit Indonesia. Kebijakan yang bernama Renewable Energy Directive II atau RED II sangat membatasi jumlah ekspor minyak kelapa sawit Indonesia ke negara – negara anggota Uni Eropa dengan anggapan bahwa minyak kelapa sawit merupakan penyebab gundulnya hutan. Kebijakan tersebut berpotensi untuk mengurangi jumlah permintaan ekspor minyak kelapa sawit terutama bagi negara – negara Uni Eropa. Hal ini tentu mampu mempengaruhi harga minyak kelapa sawit Indonesia di pasar global. Harga minyak kelapa sawit merupakan salah satu unsur penting dalam hal pendapatan bagi negara. Oleh karena itu, diperlukan adanya upaya dalam mengatasi hal tersebut. Salah satu upayanya adalah meramalkan harga minyak sawit Indonesia dalam beberapa periode ke depan.Peramalan yang dilakukan terhadap minyak kelapa sawit Indonesia dapat menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variable atau ARIMAX. Metode ini dipilih karena paling sesuai digunakan pada kondisi di mana harus melibatkan berbagai macam variabel input yang bersifat independen untuk meramalkan suatu variabel yang dependen terhadap variabel input tersebut. Hal ini sejalan dengan harga minyak kelapa sawit Indonesia yang dipengaruhi oleh berbagai macam faktor, seperti luas lahan produksi, volume produksi, volume ekspor, kondisi cuaca, hingga nilai kurs yang berlaku pada saat itu. Pada implementasinya, metode ARIMAX akan dibandingakan dengan metode ARIMA untuk melihat performa yang dihasilkan. Hal itu dilakukan untuk melihat apakah peramalan dengan menggunakan variabel eksogen memiliki hasil yang lebih baik dari peramalan tanpa menggunakan variabel eksogen. Hasilnya, metode ARIMAX menunjukkan hasil yang lebih baik dengan nilai MAPE pelatihan dan pengujian sebesar 5,06% dan 6,35%. Hasil tersebut menunjukkan kategori model peramalan yang sangat akurat

Penerapan Weighted Word Embedding pada Pengklasifikasian Teks Berbasis Recurrent Neural Network untuk Layanan Pengaduan Perusahaan Transportasi

Twitter menjadi salah satu media sosial yang paling sering dan paling populer digunakan oleh perusahaan sebagai penyedia layanan pelanggan perusahaan. Adanya ribuan cuitan yang dapat masuk dalam setiap hari, tentu akan merepotkan operator layanan untuk mengkategorikan jenis berbagai cuitan tersebut, lebih-lebih jika proses pemilahan kategori cuitan harus dilakukan secara manual. Dalam Tugas Akhir ini, kategoriasi cuitan secara otomatis dibangun dan diimplementasi¬kan menggunakan model klasifikasi berbasis recurrent neural network (RNN) yang dikombinasikan dengan model weighted word embedding (WWE). RNN merupakan salah satu jenis jaringan syaraf tiruan yang populer dan banyak digunakan dalam persoalan klasifikasi, sedangkan WWE merupakan metode yang memungkinkan untuk meng-hubungkan kata-kata yang serupa dengan mengukur jarak semantik antara vektor yang disematkan pada kata tersebut dan memberikan bobot yang berbeda pada setiap kata pada suatu kelas tertentu. Implementasi model penggabungan RNN dan WWE diuji coba menggunakan data pengaduan di perusahaan transportasi untuk data cuitan pada tahun 2015-2016. Hasil uji coba menunjukkan bahwa implementasi WWE baik yang menggunakan model FastText (Weighted FastText) maupun model Word2Vec (Weighted Word2Vec) memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan hasil kinerja yang menggabungkan RNN dan model word embedding biasa. Dengan menggunakan metode evaluasi berbasis 10-fold cross validation, model gabungan RNN-Weighted FastText dan RNN-Weighted Word2Vec berturut-turut memberikan hasil akurasi sebesar 88,2% dan 87,5%. Di lain pihak, dengan menggunakan metode evaluasi yang sama, model gabungan RNN-FastText dan RNN-Word2Vec memberikan hasil akurasi yang sama sebesar 83,4%

Perencanaan Pengembangan Aplikasi Penggalian Top-K Frequent Closed Constrained Gradient Itemsets Pada Basis Data Retail

Dalam dunia retail, pihak manajemen dapat memanfaatkan pengetahuan yang dapat dianalisis dari basis data retail untuk memahami pola kebutuhan pelanggan. Informasi ini dapat digunakan untuk membantu membuat keputusan bisnis. Analisis terhadap basis data retail dalam jumlah yang besar, bukanlah suatu pekerjaan yang mudah. Salah satu cara analisis basis data retail adalah dengan melakukan penggalian Frequent Closed Itemsets tanpa batasan minimum support menggunakan algoritma TFP. Algoritma ini dapat menghasilkan k Frequent Closed Itemsets dengan nilai support tertinggi. Minimum support pada algoritma ini tidak dipakai dengan tujuan untuk menghindari ketidaktepatan penentuan minimum support. Ketidaktepatan penentuan minimum support dapat berdampak pada kandidat itemset yang dihasilkan menjadi kurang tepat. Dalam perkembangannya, analisis basis data retail tidak hanya memerlukan metode penggalian terhadap Frequent Closed Itemsets saja tetapi diperlukan metode yang dapat melakukan formulasi query dengan batasan gradient. Algoritma TFP belum dapat melakukan penggalian Frequent Closed Itemsets dengan mempertimbangkan batasan gradient. Algoritma FCCGM adalah salah satu algoritma yang dapat melakukan penggalian terhadap Frequent Closed Itemsets dengan batasan gradient. Tetapi algoritma ini masih menggunakan minimum support sebagai batasan serta metode pemangkasan gradient yang digunakan bersifat lemah. Makalah ini bertujuan untuk merencanakan pengembangan algoritma TFP agar dapat melakukan penggalian terhadap k Frequent Closed Itemsets yang memiliki nilai gradient dan support tertinggi atau disebut Top-K Frequent Closed Constrained Gradient Itemsets. Ide TFP sehingga dapat melakukan pemangkasan itemset yang tidak memenuhi batasan gradient dengan metode yang lebih kuat pada saat dan setelah pembentukan FP-Tree serta ketika proses penggalian Frequent Closed Itemsets dilakukan. Modifikasi terhadap result tree juga dilakukan agar dapat menampung kandidat Frequent Closed Itemsets yang memiliki nilai gradient dan support tertinggi