TEXT
IMPLEMENTASI MULTILAYER PERCEPTRON PADA JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI NILAI VALUTA ASING
ABSTRAK
Dalam dunia investasi FOREX, fluktuasi mata uang menjadi hal yang biasa.
Pergerakan tersebut dipengaruhi oleh banyaknya permintaan dan penawaran, jika
permintaan lebih tinggi maka harga cenderung akan naik, dan jika penawaran
lebih tinggi maka harga akan cenderung turun. Terdapat prinsip bahwa perilaku
pola harga akan terulang kembali, pola-pola tersebut berulang secara acak, dan
menjadikan forex ini terlihat susah untuk diprediksi pergerakannya. Tidak sedikit
investor yang tertipu oleh pola fluktuasi mata uang, sehingga berakhir dengan
kerugian dan bahkan sampai kehabisan modal. Multilayer Perceptron sangat cocok
digunakan dalam mengolah data time series dan sering digunakan dalam
memprediksi. Nilai valuta asing termasuk data time series sehingga pada skripsi ini
dirancang sebagai Implementasi Multilayer Perceptron pada Jaringan Saraf Tiruan
untuk memprediksi nilai valuta asing. Langkah langkah awal yang dilakukan dalam
skripsi ini dengan mengambil data nilai valuta asing pada sumber sumber yang
tersedia dengan mempunya atribut open, high, low, close. Untuk mengolah data
dari atribut yang tersedia di beri inisialisasi terlebih dahulu dengan X1 (open), X2
(high), X3 (low) sebagai inputan dan Y (close) sebagai target data tersebut di
normalisasi untuk menghitung sigmoid. Jumlah epoch semakin banyak belum
menentukan bahwa error semakin kecil, bahkan akan bisa menaikkan nilai error
tersebut. Hasil pelatihan terbaik adalah dengan epoch 200 dan learning rate 3
dengan nilai MSE 281.02518 , MAD 13.168, standar deviasi 10.294 terkecil.
Kata kunci : Multilayer Perceptron, Forex, Nilai Valuta Asing, Curencies, MSE,
MAD, Standar Deviasi.
S06-20421 | S06-20421 HAD 2020 | Koleksi Skripsi | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain