Rismawanti, Yuseva, B2A015007 (2019) PERAMALAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLAR AMERIKA MENGGUNAKAN FEEDFORWARD NEURAL NETWORK DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION. Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, ["eprint_fieldopt_institution_Muhammadiyah University, Semarang" not defined].
|
Text
6. Abstrak.pdf Download (318kB) | Preview |
|
|
Text
11. BAB I.pdf Download (638kB) | Preview |
|
|
Text
12. BAB II.pdf Download (981kB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.unimus.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
13. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (617kB) | Request a copy |
|
|
Text
14. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (982kB) | Request a copy |
|
|
Text
15. BAB V.pdf Download (619kB) | Preview |
|
|
Text
16. Daftar Pustaka.pdf Download (608kB) | Preview |
|
|
Text
FULL JURNAL.pdf Download (1MB) | Preview |
Abstract
Nilai tukar rupiah merupakan salah satu indikator penting dalam perekonomian di Indonesia. Pengetahuan yang dapat digunakan untuk mengurangi risiko yang timbul dari adanya pelemahan atau penguatan nilai tukar rupiah adalah peramalan. Metode feedforward neural network dengan algoritma backpropagation, merupakan model persamaan sederhana yang digunakan untuk meramalkan nilai tukar rupiah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meramalkan nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika menggunakan feedforward neural network dengan algoritma backpropagation. Data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari investing yang berupa data bulanan nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika periode Januari 2009 hingga Desember 2018. Berdasarkan hasil analisis, model feedforward neural network dengan algoritma backpropagation yang paling tepat untuk meramalkan perubahan nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika dengan MAPE pada data training sebesar 1.36 persen dan MAPE pada data testing sebesar 2.04 persen didapatkan hasil peramalan dari bulan Januari 2019 hingga Juni 2019 berada pada selang Rp. 13.752,2 hingga Rp. 14.185,88. Kata Kunci : feedforward neural network, algoritma backpropagation, Nilai Tukar Rupiah.
| Item Type: | Thesis (Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) ) |
|---|---|
| Call Number: | 044/Statistik/XII/2019 |
| Subjects: | L Education > Statistics |
| Divisions: | Faculty of Agricultural Science and Technology > S1 Statistics |
| Depositing User: | perpus unimus |
| Date Deposited: | 22 Oct 2020 03:43 |
| Last Modified: | 22 Oct 2020 03:43 |
| URI: | http://repository.unimus.ac.id/id/eprint/3961 |
Actions (login required)
 |
View Item |
