The repository administrator has not yet configured an RDF license.
PERAMALAN HARGA SAHAM SYARIAH DENGAN MODEL NEURAL NETWORK MULTISCALE AUTOREGRESSIVE (STUDI KASUS: SAHAM YANG TERGABUNG DALAM JAKARTA ISLAMIC INDEX (JII) PERIODE 1 JUNI 2015 - 31 DESEMBER 2019)
Model Neural Network-Multiscale Autoregressive adalah pengembangan model neural network. Model ini dibentuk berdasarkan teori wavelet untukperamalan data time series. Masih sedikit penelitian yang menjelaskan bagaimana model NN-MAR dapat digunakan untuk peramalan data time series. Data time series didekomposisi menggunakan transformasi wavelet Yaitu Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform (MODWT) dengan filter Haar dan D4. Dari hasil transformasi diperoleh koefisien-koefisien wavelet dan skala yang digunakan untuk pemodelan time series. Diperoleh pemodelan terbaik dengan nilai MSE-nya 5.1508E-05 dan nilai MAPE adalah 0.992717.
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA
PERAMALAN HARGA SAHAM SYARIAH DENGAN MODEL NEURAL NETWORK MULTISCALE AUTOREGRESSIVE (STUDI KASUS: SAHAM YANG TERGABUNG DALAM JAKARTA ISLAMIC INDEX (JII) PERIODE 1 JUNI 2015 - 31 DESEMBER 2019) (Text)
PERAMALAN HARGA SAHAM SYARIAH DENGAN MODEL NEURAL NETWORK MULTISCALE AUTOREGRESSIVE (STUDI KASUS: SAHAM YANG TERGABUNG DALAM JAKARTA ISLAMIC INDEX (JII) PERIODE 1 JUNI 2015 - 31 DESEMBER 2019) (Other)
HTML Summary of #42574 PERAMALAN HARGA SAHAM SYARIAH DENGAN MODEL NEURAL NETWORK MULTISCALE AUTOREGRESSIVE (STUDI KASUS: SAHAM YANG TERGABUNG DALAM JAKARTA ISLAMIC INDEX (JII) PERIODE 1 JUNI 2015 - 31 DESEMBER 2019)
Matematika