Computer File
Pengembangan model prediksi pergerakan harga indeks saham menggunakan teknik neural network : studi kasus Hang Seng Index Futures
Kemajuan ilmu dan teknologi informasi mengubah pandangan orang
terhadap dunia investasi. Pasar modal menjadi salah satu alternatif investasi
bisnis yang dapat dimasuki oleh para investor. Saham merupakan salah satu
instrumen keuangan yang dapat menghasilkan keuntungan, yang mengalami
perubahan harga, sehingga berdampak pada fluktuasi harga gabungan atau
Stock Indexnya. Stock Index Futures merupakan alat keuangan yang
mentransaksikan nilai dari stock index tersebut 8ermula dari permasalah adanya
kesempatan untuk memeperoleh keuntungan yang besar sekaligus dibarengi
risiko kehilangan yang besar pula, maka para pengambil keputusan harus
berhati-hati dalam menentukan posisi jual-beli yang akan diambilnya. Prediksi
memegang peranan yang sangat penting untuk memberikan pertimbangan serta
referensi untuk mengambil keputusan. Keputusan ini dapat berupa keputusan
untuk mengambil tindakan jual-beli langsung atau dengan mempersiapkan posisi
yang akan ditempuhnya. Maka, dibutuhkan informasi yang dapat membantu
investor dalam memprediksi pergerakan stock index berdasarkan faktor-faktor
yang mempengaruhinya. Informasi dan prediksi yang baik akan menghasilkan
keuntungan yang tinggi bagi investor.
Data mining pada penelitian ini dilakukan untuk membantu para
pengambil keputusan mendapatkan model prediksi harga Hang Seng index
futures. Dengan variabel yang mencakup semua faktor, para pengambil
keputusan akan dapat terbantu dalam membaca situasi pasar dan pergerakan
harga, khususnya dengan nilai prediksi model dan ukuran standar deviasi error
sekitar 112,7 point akan menjadi referensi untuk penentuan posisi perdagangan.
Model ini menjadi referensi untuk mengambil keputusan, karena model ditujukan
untuk memprediksi nilai tertinggi dan terendah yang terjadi dalam satu hari.
Berdasarkan nilai prediksi ini para pelaku pasar akan terbantu dalam
menentukan strategi pengambilan keputusan. Model prediksi ini diproyeksikan
untuk diimplementasi secara on-line, yaitu bekerja secara real-time, mengingat
kemampuan model dalam beradaptasi (belajar). Dengan demikian, model
prediksi diharapkan menjadi referensi yang mendukung keputusan-keputusan,
baik bagi para profit-taker; short-term investor; maupun long-term investor.
Barcode | Tipe Koleksi | Nomor Panggil | Lokasi | Status | |
---|---|---|---|---|---|
skp24182 | DIG - FTI | Skripsi | TI KAR p/06 | Perpustakaan | Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - Missing |
Tidak tersedia versi lain