Javascript must be enabled to continue!
Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dengan Metode Extreme Learning Machine (ELM)
View through CrossRef
Abstrak
Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) merupakan suatu nilai untuk mengukur kinerja seluruh saham. IHSG mencerminkan perkembangan pasar secara keseluruhan. Jika IHSG mengalami kenaikan dari hari kemarin maka dapat disimpulkan beberapa saham yang berada pada bursa efek mengalami kenaikan. Oleh karena itu, peramalan harga akan sangat bermanfaat untuk para investor, sehingga mereka dapat mengetahui prospek investasi saham di masa datang. Ada banyak metode untuk peramalan. Tetapi, metode-metode yang telah ada sebelumnya membutuhkan waktu komputasi yang relatif lebih lama. Metode Jaringan Syaraf Tiruan(JST) dikhawatirkan akan semakin ditinggalkan karena diperlukan waktu yang lama dalam pengambilan keputusan. Untuk mengatasi masalah, Huang (2004) menemukan sebuah metode pembelajaran dalam JST bernama Extreme Learning Machine (ELM). ELM merupakan jaringan syaraf tiruan feedforward dengan satu hidden layer atau lebih dikenal dengan istilah Single hidden Layer Feedforward neural Networks(SLFNs) (Sun et al, 2008). Pada metode ini, faktor yang digunakan dalam peramalan hanya faktor data masa lalu, bukan disebabkan faktor lain seperti politik, ekonomi dan lain-lain.
Kata kunci: Indeks Harga Saham Gabungan, Peramalan, Jaringan Syaraf Tiruan, Extreme Learning Machine.
Universitas Negeri Jakarta
Title: Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dengan Metode Extreme Learning Machine (ELM)
Description:
Abstrak
Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) merupakan suatu nilai untuk mengukur kinerja seluruh saham.
IHSG mencerminkan perkembangan pasar secara keseluruhan.
Jika IHSG mengalami kenaikan dari hari kemarin maka dapat disimpulkan beberapa saham yang berada pada bursa efek mengalami kenaikan.
Oleh karena itu, peramalan harga akan sangat bermanfaat untuk para investor, sehingga mereka dapat mengetahui prospek investasi saham di masa datang.
Ada banyak metode untuk peramalan.
Tetapi, metode-metode yang telah ada sebelumnya membutuhkan waktu komputasi yang relatif lebih lama.
Metode Jaringan Syaraf Tiruan(JST) dikhawatirkan akan semakin ditinggalkan karena diperlukan waktu yang lama dalam pengambilan keputusan.
Untuk mengatasi masalah, Huang (2004) menemukan sebuah metode pembelajaran dalam JST bernama Extreme Learning Machine (ELM).
ELM merupakan jaringan syaraf tiruan feedforward dengan satu hidden layer atau lebih dikenal dengan istilah Single hidden Layer Feedforward neural Networks(SLFNs) (Sun et al, 2008).
Pada metode ini, faktor yang digunakan dalam peramalan hanya faktor data masa lalu, bukan disebabkan faktor lain seperti politik, ekonomi dan lain-lain.
Kata kunci: Indeks Harga Saham Gabungan, Peramalan, Jaringan Syaraf Tiruan, Extreme Learning Machine.
Related Results
The Impact of the Covid-19 Pandemic and Macroeconomics on the Sharia Stock Indexes in Indonesia
The Impact of the Covid-19 Pandemic and Macroeconomics on the Sharia Stock Indexes in Indonesia
ABSTRACT
The Covid-19 pandemic has changed economic conditions in various countries, including Indonesia. One of the sectors affected is the capital market sector which can also de...
PENGARUH NILAI TUKAR DAN HARGA SAHAM TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) PADA SUB – SEKTOR PERBANKAN PERIODE MASA PANDEMI TAHUN 2020
PENGARUH NILAI TUKAR DAN HARGA SAHAM TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) PADA SUB – SEKTOR PERBANKAN PERIODE MASA PANDEMI TAHUN 2020
Indeks Harga Saham Gabungan merupakan indeks pasar saham yang digunakan oleh Bursa Efek Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh Nilai Tukar dan Harga Saham te...
PENGARUH HARGA EMAS DUNIA, RATA-RATA INDUSTRI DOW JONES, DAN INDEKS SHANGHAI TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN PERIODE 2017-2021
PENGARUH HARGA EMAS DUNIA, RATA-RATA INDUSTRI DOW JONES, DAN INDEKS SHANGHAI TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN PERIODE 2017-2021
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh Harga Emas Dunia, Rata-rata Industri Dow Jones dan Indeks Shanghai baik secara parsial maupun secara simultan terhadap Indeks Har...
Pengaruh Suku Bunga, Indeks Dow Jones, dan Indeks Hang Seng terhadap Pergerakan IHSG di BEI
Pengaruh Suku Bunga, Indeks Dow Jones, dan Indeks Hang Seng terhadap Pergerakan IHSG di BEI
Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan pengaruh suku bunga, indeks saham Dow Jones, dan Indeks Saham Hang Seng terhadap pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan yang terdaftar di...
Pengaruh Indeks Bursa Regional Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Bursa Efek Indonesia (BEI)
Pengaruh Indeks Bursa Regional Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Bursa Efek Indonesia (BEI)
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis besarnya pengaruh Indeks Harga Saham Regional terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Bursa Efek Indonesia. Data y...
PENGARUH INFLASI, SUKU BUNGA, DAN NILAI TUKAR TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DI BURSA EFEK INDONESIA
PENGARUH INFLASI, SUKU BUNGA, DAN NILAI TUKAR TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DI BURSA EFEK INDONESIA
Pengaruh Inflasi, Suku Bunga, dan Nilai Tukar Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Di Bursa Efek Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui p...
Penerapan Metode Hybrid Fuzzy Time Series pada Data IHSG
Penerapan Metode Hybrid Fuzzy Time Series pada Data IHSG
Abstract. Forecasting the Indonesia Composite Stock Price Index (IHSG) plays a crucial role in investment decision-making; however, the volatility and uncertainty of the data make ...
Pemodelan Peluang Transisi Rantai Markov dengan Simulasi Monte Carlo Berdasarkan Multinoulli Distribution untuk Memprediksi Harga Indeks Saham
Pemodelan Peluang Transisi Rantai Markov dengan Simulasi Monte Carlo Berdasarkan Multinoulli Distribution untuk Memprediksi Harga Indeks Saham
Harga saham selalu berfluktuasi dari waktu ke waktu sehingga sulit untuk diprediksi. Prediksi terhadap fluktuasi harga saham memberikan dampak yang signifikan bagi perusahaan, inve...

