Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Prediksi harga saham merupakan hal yang sangat penting bagi investor karena sangat berguna untuk menentukan nilai masa depan dari suatu perusahaan yang sahamnya sedang diperdagangkan di bursa efek. Investor akan mendapatkan keuntungan yang besar dengan prediksi yang tepat, sebaliknya investor akan mendapatkan kerugian jika prediksi yang digunakan tidak tepat. Pada skripsi ini, akan dibahas pembuatan model prediksi Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ANFIS dengan menggunakan variabel indikator teknikal terbaik berdasarkan Support Vector Regression SVR yang dilihat dari kecenderungan data historis saham 25 perusahaan dari sub sektor Bank, sektor Keuangan, yang tercatat di Bursa Efek Indonesia. Melalui metode ini, akan didapatkan nilai akurasi model yang cukup baik sedemikian sehingga dapat menjadi rekomendasi bagi investor dalam melakukan prediksi harga saham berdasarkan variabel indikator teknikal terpilih.

---

Forecasting stock price has become an important issue for stock investors because it is very useful to determine the future value of a company whose its share are traded on the stock exchange. Investors will get a profit with a sharp predictions, otherwise they will get loss if the predictions is inappropriately used. This undergraduate thesis will study how to make a model prediction Adaptive Neruo Fuzzy Inference System ANFIS using the best technical indicators. These technical indicators chosen by using Support Vector Regression SVR referred from the tendencies of stock time series data for 25 companies of Banking sub sector, Financial sector, that listed on Indonesian Stock Exchange. Through this method, analyst will get the value of the model rsquo s accuracy, that is good enough. So that it could be a recommendation for investors for forecasting the stock prices using this method with the selected technical indicators."

"Misalkan 𝐷=𝐷(𝑉,𝐴) adalah graf berarah dengan |𝑉| simpul dan |𝐴| busur berarah. Line digraph 𝐷′=𝐷′(𝑉′,𝐴′) dari 𝐷 merupakan graf berarah dengan himpunan simpul 𝑉′=𝐴 dan untuk dua simpul 𝑥,𝑦 di 𝐷′, 𝑥 bertetangga ke 𝑦 jika dan hanya jika pada 𝐷 ujung busur berarah 𝑥 merupakan asal dari busur berarah 𝑦. Tidak semua graf berarah merupakan line digraph dari suatu graf berarah. Aigner (1967) memberikan teorema tentang syarat perlu dan cukup agar suatu graf berarah merupakan line digraph dari suatu graf berarah. Pada skripsi ini dibahas karakteristik matriks adjacency suatu graf berarah supaya merupakan line digraph. Karakteristik yang diperoleh dari pengembangan teorema Aigner ini dapat digunakan untuk mengkonstruksi graf asal dari suatu line digraph. Di sini juga dibahas keterkaitan antara matriks adjacency line digraph dengan matriks incidence graf asal.

---

Let 𝐷=𝐷(𝑉,𝐴) be a directed graph with |𝑉| vertices and |𝐴| arcs. Line digraph 𝐷′=𝐷′(𝑉′,𝐴′) of 𝐷 is a directed graph with vertex set 𝑉′=𝐴 and for two vertices 𝑥,𝑦 in 𝐷′, 𝑥 adjacent to 𝑦 if and only if on 𝐷 the tail of arc 𝑥 is the origin of arc 𝑦. Not every directed graph is a line digraph of a directed graph. Aigner (1967) gave a theorem about necessary and sufficient condition for a directed graph to be a line digraph of a directed graph. This research gives the adjacency matrix’s characteristic of a directed graph to be a line digraph of a directed graph. This characteristic is developed based on Aigner’s theorem and the characteristic can be used to construct the origin graph of a line digraph. This research also gives a connection between adjacency matrix of a line digraph with incidence matrix of the original graph."

"ABSTRAKIndeks harga saham merupakan indikator yang menggambarkan pergerakan harga sekelompok saham. Salah satu indeks harga saham yang terdapat di Indonesia adalah IHSG Indeks Harga Saham Gabungan . Terdapat banyak manfaat dari mengikuti pergerakan IHSG, salah satunya untuk meminimalisir kerugian dari berinvestasi dalam pasar saham. Oleh karena itu, akan dilakukan prediksi nilai IHSG. Metode yang akan digunakan adalah ANFIS Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System dan SVR Support Vector Regression yang merupakan pengembangan dari metode ANN Artificial Neural Network . Selanjutnya performa keduanya akan dibandingkan. Hasil percobaan menghasilkan SVR sedikit lebih baik dari segi keakuratan dibandingkan ANFIS. Nilai keakuratan dari SVR yaitu 78,35 , 97,93 , dan 98,96 sedangkan keakuratan ANFIS yaitu 77,31 , 96,90 , dan 98,80 masing-masing untuk hasil prediksi yang nilai eror relatifnya di bawah 1 , 2 , dan 3 . Maksimum keakuratan dan running time pada ANFIS bergantung banyaknya hari yang digunakan untuk prediksi. Semakin banyak hari yang digunakan untuk prediksi, maka nilai keakuratannya semakin rendah dan running time semakin lama. Sedangkan maksimum keakuratan dan running time pada SVR tak bergantung pada banyaknya hari yang digunakan untuk prediksi. Dalam skripsi ini disajikan pula hasil sampingan berupa clustering berdasarkan eror relatif hasil prediksi menggunakan FKCM Fuzzy Kernel C-Means . Tujuan dari clustering ini yaitu mengecek apakah hasil prediksi yang dihasilkan ANFIS dan SVR kurang dari suatu nilai eror relatif yang ditetapkan.

---

ABSTRACTStock index reflects the price movement a group of stock. There are many stock indices in the world. JKSE Jakarta Composite Index is one of stock index in Indonesia. There are many benefits in following JKSE value, one of them to minimize the loss in stock investment. Therefore, JKSE value will be predicted. The method used are ANFIS Adaptive Neuro Fuzzy Inference System and SVR Support Vector Regression which are development of ANN Artificial Neural Network method. The performance of these two method will be compared. The experiment result gives that SVR is slightly better in terms of accuracy than ANFIS. The accuracy values of SVR are 78,35 , 97,93 , dan 98,96 while the accuracy of ANFIS are 77,31 , 96,90 , dan 98,80 each for a predicted result whose relative eror value is below 1 , 2 , dan 3 . The maximum accuracy and running time on ANFIS depend on how many days are used for prediction. The more days used for prediction will give the lower accuracy and longer running time. While the maximum accuracy and running time on SVR does not depend on the number of days used for prediction. In this thesis, presented also clustering based on relative error from the predicted result using FKCM Fuzzy Kernel C Means . The purpose of this clustering is to check whether the prediction result by ANFIS and SVR is less than a relative error value set."

" ABSTRAK Di Indonesia, Jaminan Kesehatan Nasional merupakan salah satu program jaminan sosial berupa perlindungan kesehatan, yang diselenggarakan oleh Badan Penyelenggara Jaminan Sosial BPJS Kesehatan dan wajib diikuti oleh seluruh rakyat Indonesia. Salah satu sistem pembayaran yang digunakan untuk klaim-klaim yang berasal dari fasilitas kesehatan seperti rumah sakit adalah Indonesia-Case Based Groups INA-CBGs , yaitu sistem pembayaran prospektif yang ditetapkan berdasarkan pengelompokkan diagnosis dan prosedur, tanpa memperhitungkan jenis dan jumlah pelayanan kesehatan yang diberikan. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan aggregate klaim pada pelayanan kesehatab rawat inap kelas III di rumah sakit dengan menggunakan model Compound, yang terdiri dari model besar klaim yang diperoleh dari besar biaya yang dikeluarkan oleh rumah sakit selama proses pemberian pelayanan kesehatan dengan menggunakan distribusi gamma sebagai kasus khusus dari Generalized Linear Models GLM . Sedangkan model frekuensi klaim diperoleh dari banyaknya kejadian yang terjadi pada setiap kelompok kasus dengan menggunakan regresi Poisson sebagai kasus khusus dari Generalized Linear Models GLM . Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data klaim pelayanan rawat inap kelas III selama tahun 2014 pada salah satu rumah sakit tipe D di Regional V. Dalam model frekuensi klaim, faktor-faktor yang secara signifikan mempengaruhi antara lain adalah kode INA-CBGs, kategori umur pasien dan kategori cara pulang pasien. Sedangkan faktor faktor yang secara signifikan mempengaruhi model besaran klaim adalah kode INA-CBGs, jenis kelamin, kategori umur pasien dan kategori cara pulang pasien.

---

ABSTRACT In Indonesia, national health insurance is a social security program for health protection, held by Social Security Institution of Health and all Indonesian people must be participated in it. The payment system that used to pay claim for health facilities such as hospital is Indonesia Case Based Groups INA CBGs , i.e. prospective payment system which set from diagnose, procedure, and severity level grouping, without counting the kinds and amount of health services provided. Case Based Groups CBGs is the way patient care is paid, based on diagnosis and procedure, which will be relatively the same amount. This research aims to construct the total loss model for inpatients who have services in hospital using compound model, where its claim cost model for every cases constructed from the amount of the tariff issued by hospital during the treatment period using Gamma regression as a special case of Generalized Linear Models GLM and give the result that the influence factor are category of inpatient disease INA CBGs code , sex, category of age, and last status of inpatient category. While, frequency claim model constructed from frequency case groups happened in hospital using GLM Poisson and the factor that influence are category of inpatient disease INA CBGs code , sex, category of age, and last status of inpatient category. The data used in this research is inpatient claim data during 2014 in a D type hospital on Regional V."