PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE WAVELET THRESHOLDING DENGAN MAXIMAL OVERLAP DISCRETE WAVELET TRANSFORM (Study Kasus : Indeks Harga Saham Gabungan di Bursa Efek Indonesia)

PRASETYANINGSIH, IKA, B2A016013 (2020) PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE WAVELET THRESHOLDING DENGAN MAXIMAL OVERLAP DISCRETE WAVELET TRANSFORM (Study Kasus : Indeks Harga Saham Gabungan di Bursa Efek Indonesia). Undergraduate thesis, Muhammadiyah University, Semarang.

[img]
Preview
Text
Halaman Judul.pdf

Download (406kB) | Preview
[img]
Preview
Text
PERSETUJUAN PEMBIMBING.pdf

Download (589kB) | Preview
[img]
Preview
Text
HALAMAN PENGESAHAN.pdf

Download (626kB) | Preview
[img]
Preview
Text
ABSTRAK.pdf

Download (393kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf

Download (692kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf

Download (917kB) | Preview
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (556kB) | Request a copy
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (754kB) | Request a copy
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf

Download (380kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (576kB) | Preview
[img] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (986kB) | Request a copy
[img]
Preview
Text
JURNAL.pdf

Download (534kB) | Preview

Abstract

IHSG memiliki peran penting bagi investor dalam pengambilan keputusan setiap transaksi perdagangan saham di masa depan. Perhitungan IHSG dilakukan setelah penutupan perdagangan. Data IHSG merupakan data runtun waktu yang mengalami fluktuasi beragam, maka perlu dilakukan analisis runtun waktu seperti peramalan. Metode peramalan yang dapat digunakan pada data runtun waktu stasioner, nonstasioner dan nonlinier adalah wavelet thresholding dengan transformasi MODWT. Wavelet thresholding dapat menghasilkan estimasi yang mulus dengan mereduksi gangguan sehingga mampu menjelaskan informasi yang baik dalam meramalkan data. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui penggunaan parameter terbaik dalam peramalan menggunakan metode wavelet thresholding dengan MODWT serta mengetahui hasil peramalan pada periode berikutnya. Parameter yang digunakan ialah parameter Minimax Threshold, Universal Threshold dan Adaptive Threshold dengan filter Haar dan filter Daubechies 4. Parameter yang terbaik menggunakan parameter Minimax threshold dari fungsi Hard Thresholding level resolusi pertama pada filter Haar dengan nilai MSE (Mean Square Error) terkecil sebesar 237.3664 dan diperoleh hasil peramalan dengan nilai minimum 5136.810 periode 09 Maret 2020 dan nilai maksimum 6245.385 periode 24 Januari 2020. Kata Kunci : IHSG, MODWT, Wavelet Thresholding

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Call Number: 007/Statistik/X/2020
Subjects: L Education > Statistics
Divisions: Faculty of Science and Mathematics > S1 Statistics
Depositing User: perpus unimus
Date Deposited: 15 Jun 2021 07:23
Last Modified: 15 Jun 2021 07:23
URI: http://repository.unimus.ac.id/id/eprint/4553

Actions (login required)

View Item View Item