Permatasila, Putri (2011) Pemodelan General Regression Neural Network (GRNN) untuk Peramalan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Peramalan dibutuhkan oleh perencana untuk membantu dalam pengambilan keputusan yang didasarkan pada informasi masa lalu. Salah satu aktivitas penting yang dilakukan oleh para pelaku pasar di pasar valuta asing adalah melakukan analisis untuk memprediksi arah kurs valuta asing di masa mendatang. Untuk melakukan peramalan terhadap data deret waktu mulai berkembang dengan menggunakan pendekatan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Salah satu tipe JST yang dapat digunakan untuk melakukan peramalan adalah model General Regression Neural Network (GRNN) yang desainnya diadopsi dari fungsi gaussian multivariat yang diperluas. Model GRNN relatif lebih unggul dalam hal ketepatan hasil ramalan dibandingkan dengan model JST yang lain pada penerapan bidang finansial. Tujuan penelitian ini adalah untuk memodelkan nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika menggunakan model GRNN dan meramalkannya untuk satu pekan ke depan. Data yang digunakan adalah data harian mulai Januari 2007 hingga Maret 2011, yaitu sebanyak 1016 hari. Model GRNN terbaik untuk memodelkan nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika adalah model GRNN (1,p,2,1) dengan nilai spread 0,01. Hal ini dilihat dari nilai MSE terkecil yang dihasilkan dan kurva pendugaan yang baik. Hasil ramalan untuk satu pekan ke depan, yaitu tanggal 1-8 April 2011 adalah berturut-turut sebesar Rp 8706,75; Rp 8704,53; Rp 8702,3; Rp 8700,07; Rp 8697,84; dan Rp 8695,61.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2011/244/051103351 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 519 Probabilities and applied mathematics > 519.5 Statistical mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Statistika |
| Depositing User: | Unnamed user with email repository.ub@ub.ac.id |
| Date Deposited: | 04 Nov 2011 10:48 |
| Last Modified: | 22 Oct 2021 07:59 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/152693 |
Preview |
Text
051103351.pdf Download (3MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |