Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Saham sektor properti dan real estate merupakan jalan bagi investor untuk berinvestasi di pasar properti dan real estate. Harga saham properti dan real esatate memiliki kecenderungan untuk mengalami pergerakkan yang fluktuatif. Untuk meningkatkan potensi perolehan capital gain serta untuk mengukur risiko investasi, harga saham dapat diprediksi menggunakan metode artificial neural network apabila faktor-faktor yang dapat mempengaruhinya diketahui. Variabel yang mempengaruhi harga saham properti dan real estate di Indonesia antara lain, Gross Domestic Product, inflasi, nilai Rupiah terhadap Dollar Amerika, uang beredar, harga minyak mentah, suku bunga jangka panjang, serta volume perdagangan saham. Hasil prediksi dan performa harga saham properti dan real estate Indonesia menggunakan artificial neural network kemudian dibandingkan dengan metode time series konvensional ARIMA dan regresi linier yang menunjukkan hasil berupa metode artificial neural network lebih unggul dibanding ARIMA dan regresi linier. ......Property and real estate stocks facilitates investors to invest their fund in property and real estate market. Property and real estate stock price has a tendency to move fluctuatively. The price can be predicted using artificial neural network, if the variables which affect the price of property and real estate stock could be identified. The variables which affecting the Indonesian poperty and real estate stock price are Gross Domestc Product, inflation, exchange rate of Rupiah to US Dollar, money aggregates, crude oil price, long-term interest rate, and stock trading volume. Predicticon results and the methods' performance then compared with the more conventional methods which are time series analysis ARIMA and linear regression. The result shows that performance of artificial neural network is better than ARIMA and linear regression.

Abstrak :
Estimasi biaya tahap konseptual pada konstruksi merupakan hal fundamental bagi keberlangsungan suatu proyek. Perlu dikembangkan suatu metode estimasi biaya yang mampu memiliki performa serta akurasi tinggi. Penelitian ini dikhususkan untuk memberikan gambaran mengenai metode jaringan syaraf tiruan pada estimasi biaya proyek tahap konseptual untuk proyek gedung kantor. Untuk mencapai optimasi model, perlu digunakan variabel-variabel yang tepat sebagai input sehingga kesahihan dan keakurasian output dapat dipertanggungjawabkan. Variabel yang mempengaruhi biaya proyek gedung kantor yang tersedia pada tahap konseptual antara lain, lokasi, pondasi, luas total, tingkat, lapis basement, konstruksi atap, finishing grade, tahun, dan durasi pembangunan. Variabel ini kemudian dimasukkan dalam suatu desain struktur jaringan yang paling cocok sehingga keakurasiannya mencapai 7,79%, memenuhi standar AACE. ......Conceptual estimation is one of the most fundamental part in construction projects. Thus, it needed a development in estimation methods in order to gain more accuracy and better performance in cost estimations. This research especially provides an explanation in the implementation of Artificial Neural Network method in office building construction cost estimation. To reach model optimization, correct variables are needed as inputs to gain output which is accurate and reliable. The variables which affect the office building construction project cost and available at the conceptual phase are, location, foundation, area, number of story, number of basement story, roof construction, finishing grade, year, and project duration. The variables then run in the best network structure and most fitting model of artificial neural network to obtain the best result, which is 7,79% complimentary to AACE standard.