Agustin, Sri Widya (2022) Peramalan harga saham PT Kimia Farma Tbk di masa pandemi COVID-19 dengan metode jaringan syaraf tiruan. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
![]() |
Text (Fulltext)
18610027.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (2MB) | Request a copy |
Abstract
INDONESIA:
Corona Virus Disease atau COVID-19 merupakan penyakit yang berasal dari Wuhan, China yang telah menyebar ke hampir semua negara termasuk Indonesia. Pemerintah Indonesia telah melakukan berbagai cara untuk mencegah virus tersebut. Dampak dari virus COVID-19 tidak hanya dari segi kesehatan saja, melainkan dari segi perekonomian juga. Satu diantara yang terdampak daripada ini adalah penurunan harga saham dikarenakan banyak investor yang menjualnya secara besar-besaran akibat kekhawatirannya terhadap dampak buruk virus corona. Data harga saham merupakan data time series yang pergerakannya sangat fluktuatif naik ataupun turun, sehingga untuk meminimalkan risiko jual beli saham perlu adanya peramalan mengenai harga saham. Suatu metode yang mampu meramalkan harga saham untuk periode kedepan yaitu dengan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Sehingga pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model dan tingkat akurasi menggunakan metode JST algoritma backpropagation dalam meramalkan harga saham PT Kimia Farma Tbk. Data yang digunakan sebanyak 447 yaitu selama pandemi COVID-19 pada tanggal 2 Maret 2020-30 Desember 2021. Diperoleh model terbaik JST algoritma backpropagation dalam meramalkan harga saham PT Kimia Farma Tbk yaitu dengan menggunakan 1 input layer dengan 5 neuron, 2 hidden layer dengan hidden layer pertama berjumlah 4 neuron dan hidden layer kedua berjumlah 2 neuron, dan 1 output layer dengan 1 neuron. Berdasarkan nilai MAPE, model peramalan harga saham PT Kimia Farma Tbk adalah sangat baik.
ENGLISH:
Corona Virus Disease or COVID-19 is a disease originating from Wuhan, China, which has spread to almost all countries including Indonesia. Indonesian government has taken various ways to prevent the virus. The impact of the COVID-19 virus is not only in terms of health, but also in terms of the economy. One of the impacts of this is the decline in stock prices because many investors sell them on a large scale due to concerns about the bad impact of the corona virus. Stock price data is time series data whose movement fluctuates up or down, so to minimize the risk of buying and selling shares it is necessary to forecast stock prices. A method that is able to predict stock prices for the future period is by using the Artificial Neural Network (ANN) method. Therefore, in this study the aim is to determine the model and the level of accuracy using the backpropagation algorithm ANN method in predicting the stock price of PT Kimia Farma Tbk. The data used is 447 namely, during the COVID-19 pandemic on March 2, 2020-30 December 2021. The best model for the backpropagation algorithm ANN in forecasting the stock price of PT Kimia Farma Tbk is by using one input layer with five neurons, two hidden layers with hidden the first layer has four neurons and the second hidden layer has two neurons, and one output layer with one neuron. Based on the MAPE value, PT Kimia Farma Tbk's stock price forecasting model is very good.
ARABIC:
فيروس كورونا أو كوفيد-١٩ هو مرض نشأ في ووهان، الصين وانتشر في جميع البلدان تقريبًا بما في ذلك إندونيسيا. اتخذت الحكومة الإندونيسية طرقًا مختلفة للوقاية من ذالك الفيروس. لا يقتصر تأثير فيروس كوفيد-١٩ على وجهة الصحة فقط، بل على وجهة الاقتصاد أيضًا. ومن أحد هذا آثار تخفيض سعر السهم لأنه كثير من المستثمرين يبيعونه على نطاق واسع بسبب مخاوف من التأثير السيئ لفيروس كورونا. بيانات أثمن الأسهم هي بيانات السلاسل الزمنية التي تتقلب حركاتها لأعلى أو لأسفل ، لذا لتقليل مخاطر شراء وبيع الأسهم يحتاج إلى أن يكون التبصير بأسعار الأسهم. الطريقة القادرة على التبصير بأسعار الأسهم للفترة المستقبلية باستخدام طريقة الشبكة العصبية الاصطناعية (JST). لذلك الهدف في هذه الدراسة هو تعريف النموذج ومستوى الدقة باستخدام طريقة الشبكة العصبية الاصطناعية النظام backpropagation في تبصير سعر سهم الشركة كيمياء فارما. البيانات المستخدمة هي ٤٤٧، وبالتحديد خلال جائحة كوفيد-١٩ في التاريخ ٢ مارس ٢٠٢٠ - ٣٠ ديسمبر ٢٠٢١. ينال نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية (JST) في تبصير سعر سهم الشركة كيمياء فارما هو استخدام طبقة إدخال واحدة مع خمسة خلايا عصبية، طبقتان مخفيتان مع الطبقة الأولى المخفية تحتوي على أربعة خلايا عصبية والطبقة الثانية المخفية تحتوي على اثنين خلايا عصبية وطبقة إخراج واحدة بها خلية عصبية واحدة. استناداالى قيمةMAPE ، يعد نموذج التنبؤ بسعر سهم الشركة كيمياء فارما جيدا جدا.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Supervisor: | Harini, Sri and Herawati, Erna | |||||||||
Contributors: |
|
|||||||||
Keywords: | Backpropagation; COVID-19; Harga saham PT Kimia Farma Tbk; Jaringan syaraf tiruan; Peramalan; PT Kimia Farma Tbk stock price; Artificial neural network; Forecasting; ثمن سهم الشركة كيمياء فارما; الشبكة العصبية الاصطناعية; التبصير | |||||||||
Subjects: | 01 MATHEMATICAL SCIENCES > 0104 Statistics > 010401 Applied Statistics 14 ECONOMICS > 1403 Econometrics > 140303 Economic Models and Forecasting |
|||||||||
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Matematika | |||||||||
Depositing User: | Sri Widya Agustin | |||||||||
Date Deposited: | 11 Jul 2022 10:05 | |||||||||
Last Modified: | 11 Jul 2022 10:05 | |||||||||
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/37497 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
![]() |
View Item |