Skripsi Statistik

Penerapan Metode Extreme Learning Machine (ELM) Untuk Memprediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Di Indonesia

---

Pasar saham merupakan salah satu bidang yang terus menarik perhatian para
investoran peneliti dibidang keuangan. Penelitian ini mengeksplorasi penerapan
metode Extreme learning machine (ELM) untuk memprediksi Indeks Harga Saham
Gabungan (IHSG) di Indonesia. ELM dikenal karena kemampuannya dalam
pembelajaran cepat dengan arsitektur jaringan syarat-syarat minimal. Dalam
penelitian ini digunakan tiga jenis fungsi aktivasi yaitu Sigmoid, ReLU, dan Tanh
yang diaplikasikan pada ELM untuk membandingan kinerja prediksi IHSG. Data
bulanan IHSG digunakan dalam pelatihan dan pengujin model. Langkah-langkah
prapemrosesan data, seperti pembagian data menjadi data Training dan Testing,
diterapkan sebelum memasukkan data ke dalam model. Peforma model dievaluasi
menggunakan Root Mean Square Error (RMSE) dan dibandingkan untuk setiap
fungsi aktivasi. Hasil penelitian menunjukan bahwa masing-masing fungsi aktivasi
memiliki pengaruh yang berbeda terhadap kinerja prediksi IHSG. Pada penelitian ini
fungsi aktivasi ReLU yang menunujukan performah terbaik dalam memprediksi
IHSG dibandingkan dengan fungsi aktivasi lainnya, dengan tingkat kesalahan
kuadrat rata-rata berakar (RMSE) sebesar 1 x 10-16
. Hasill ini menunjukan bahwa
performa prediksi model dalam memperkirakan nilai aktual sangat baik.

Kata Kunci: ELM, IHSG, Fungsi Aktivasi, Prediksi

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

519.072

Penerbit

Palu Universitas Tadulako : FMIPA Universitas Tadulako Jurusan Statistik., 2024

Deskripsi Fisik

xviii, 213 hlm, ilus.; 30 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

G 501 19 031

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Nur Azizah Janad

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar