Path: Top > S2-Theses > Informatics-STEI > 2008

PREDIKSI DATA TIME SERIES DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ANT SYSTEM (Studi Kasus Prediksi Harga Saham)

PREDICTION OF TIME SERIES DATA USING ANT SYSTEM ALGORITHM (Case Study of Stock Price Prediction)

Master Theses from JBPTITBPP / 2017-09-27 15:37:09
Oleh : LALA SEPTEM RIZA (NIM 23205301), S2 - Informatics
Dibuat : 2008, dengan 8 file

Keyword : time series data; data mining; similar sequence matching; max-min ant system

Prediksi data time series banyak dilakukan pada bidang finansial, biologi, astronomi, kedokteran, meteorologi dan lain-lain. Tujuan melakukan prediksi ini adalah untuk mendapatkan petunjuk lebih awal mengenai kondisi/kejadian masa depan sehingga dengan mengetahui lebih dini diharapkan dapat merespon kejadian tersebut dengan tepat. Dalam penelitian ini akan dikaji salah satu permasalahan prediksi data time series dalam bidang finansial yaitu memprediksi pergerakan harga saham. Dua pendekatan yang biasa dilakukan oleh para analisis saham dalam memprediksi harga saham adalah analisa technical yang berdasarkan data masa lampau dan analisa fundamental yang berdasarkan kondisi makroekonomi dan perusahaan. Dalam tesis ini dikembangkan model yang menggabungkan kedua pendekatan tersebut. Penelitian ini menggunakan metoda similar sequence matching (SSM) untuk mencari pola dari data masa lampau. Metoda similar sequence matching melakukan pencarian dan pencocokan pola pada data terdahulu berdasarkan sampel pola yang telah ditentukan, sedangkan parameter untuk mengukur kecocokan digunakan jarak Euclidean. Metoda max-min ant system digunakan untuk mengkombinasikan metoda SSM dengan faktor fundamental yang terlibat. Empat hal yang penting di dalam membangun metoda ant system yaitu melakukan konstruksi graph yang merepresentasikan masalah, mengembangkan model fungsi heuristic dan transition rule, mengembangkan model pheromone updating, dan metoda untuk kriteria pemberhentian. Fungsi heuristik yang diimplementasikan dalam metoda ant system merupakan representasi dari pengaruh data pergerakan harga saham masa lampau dan pengaruh kondisi saat ini yaitu faktor pengukuran kondisi perusahaan (price earning ratio, dividend yield, dan lain-lain), kondisi makroekonomi (tingkat inflasi, tingkat suku bunga, harga minyak, dan lain-lain) dan kondisi nonekonomi (berita kondisi dalam negeri, pergerakan indeks saham luar negeri, dan lain-lain). Keluaran penelitian ini adalah model dan perangkat lunak untuk memprediksi harga saham. Simulasi yang telah dilakukan memberikan hasil yang memuaskan untuk memprediksi tren pergerakan harga saham dan memberikan galat/error yang dapat ditolerir untuk memprediksi nilai return/harga saham.

Deskripsi Alternatif :

Prediction of time series data is often conducted in finance, biology, astronomy, medical, meteorology, etc. The aim of this prediction is to obtain early clue about the future condition so that precise response could be taken. This research would examine one of time series data prediction problem in finance, i.e. prediction of stock price fluctuation. Two approximations commonly conducted by asset analysis expert in predicting the stock price are technical analysis based on histories data and fundamental analysis based on macroeconomic and the company condition. This thesis develops a model clustering those two approximations. This research uses similar sequence matching (SSM) method to investigate the pattern of histories data. SSM method conducts pattern investigation and classification in previous data based on pattern sample that has been determined, whereas Euclidean distance is used as parameter to measure similarity. Furthermore, this research also uses max – min ant system method to combine SSM method with fundamental factors i.e. company condition, macroeconomic and non economic factor involved. There are four significant aspects in building ant system method, i.e. conducting graph construction representing the faced problem, developing heuristic function model and transition rule, developing pheromone updating model, and method used as discharge iteration criteria. Heuristic function implemented in ant system method is a representation of influence of stock price fluctuation data in past and influence of present condition i.e. measurement of company condition factor (price earning ratio, dividend yield, etc), macroeconomic condition (inflation level, interest level, oil price, etc), and non-economy condition (domestic condition, fluctuation of foreign stock index, etc). The outputs of this research are model and software to predict stock price. The simulation which has been carried out shows satisfying result to predict pattern of the stock price fluctuation and give tolerate error to predict return value/stock price.

Copyrights : Copyright Â(c) 2001 by ITB Central Library. Verbatim copying and distribution of this entire article is permitted by author in any medium, provided this notice is preserved.

Beri Komentar ?#(0) | Bookmark

PropertiNilai Properti
ID PublisherJBPTITBPP
OrganisasiS
Nama KontakUPT Perpustakaan ITB
AlamatJl. Ganesha 10
KotaBandung
DaerahJawa Barat
NegaraIndonesia
Telepon62-22-2509118, 2500089
Fax62-22-2500089
E-mail Administratordigilib@lib.itb.ac.id
E-mail CKOinfo@lib.itb.ac.id

Print ...

Kontributor...

  • Pembimbing: Dr. Bambang Riyanto, Editor: Vika A. Kovariansi

File PDF...