TY  - THES
PB  - Fakultas MIPA
A1  - Masyhuda, Muhammad
A1  - Abadi, Agus Maman
N2  - Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) adalah nilai representatif dari semua harga saham yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI). Oleh karena itu, IHSG dapat dimanfaatkan oleh investor untuk memantau pergerakan serta perkembangan harga saham di Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah menggunakan model wavelet adaptive neuro fuzzy inference system (WANFIS) untuk memprediksi nilai IHSG dimasa mendatang sehingga diharapkan mempermudah pelaku pasar dalam melakukan aksi jual-beli IHSG. WANFIS merupakan pengabunggan metode antara transformasi wavelet dengan adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS).
Dalam penelitian ini, prediksi berdasarkan data IHSG yang telah diekstraksi dan menghasilkan 9 variabel input dengan 119 pasang data ditinjau dari jumlah lag yang keluar dalam grafik ACF, selanjutnya 119 pasang data input dibagi menjadi 80 pasang data latih dan 39 pasang data uji . Sebelum 9 variabel input digunakan untuk input pada model ANFIS ke 9 variabel di kelompokkan dengaan algoritma fuzzy c mean, dari masing-masing input didefinisikan dalam tiga himpunan fuzzy yang direpresentasikan menggunakan kurva generalized bell.
Hasil dari model wavelet adaptive neuro fuzzy inference sytem dengan dekomposisi Mother Haar dan Sugeno diperoleh keakuratan data latih dengan nilai MAPE 5,02%,serta keakuratan data uji dengan nilai MAPE 3,71%. Selanjutnya model yang telah dibuat digunakan untuk memprediksi nilai IHSG dalam kurun waktu 6 bulan kedepan.
Y1  - 2017/10/12/
UR  - http://eprints.uny.ac.id/55484/
ID  - UNY55484
M1  - skripsi
KW  - wavelet adaptive neuro fuzzy inference system
KW  -  prediksi
KW  -  IHSG
AV  - public
TI  - PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN WAVELET ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
ER  -