Peramalan harga emas dengan metode Backpropagation Neural Network: study PT. Aneka Tambang Tbk

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Sufriyah, Lailiyatus (2022) Peramalan harga emas dengan metode Backpropagation Neural Network: study PT. Aneka Tambang Tbk. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

Text
Lailiyatus Sufriyah_H02217008 OK.pdf
Download (1MB)

Abstract

Kepadatan penduduk Indonesia menyebabkan laju pertumbuhan ekonomi Indonesia naik turun setiap waktu. Hal ini tidak lepas dari faktor-faktor yang mempengaruhi, contohnya investasi. Dimana dalam penelitian ini investasi yang akan dibahas yaitu investasi emas, yang merupakan investasi yang cukup mudah dan banyak digemari oleh berbagai kalangan. Dengan melakukan investasi emas, maka kekayaan yang dimiliki akan terjaga. Hal ini dikarenakan investasi emas hampir tidak dipengaruhi dengan adanya inflasi. Sebelum memutuskan untuk berinvestasi, seorang investor harus memiliki pengetahuan mengenai keuntungan dan risiko yang akan terjadi. Salah satunya dengan menentukan tempat berinvetasi emas dengan aman. Di Indinesia banyak perusahaan yang menyediakan layanan berinvestasi emas, salah satunya yaitu PT. Aneka Tambang Tbk. Dimana PT. Aneka Tambang Tbk ini merupakan salah satu perusahaan yang menghasilkan emas dengan tingkat kemurnian sebesar 99,9% atau 24 karat. Dan juga memberikan keamanan kepada investor melalui sertifikat bertaraf nasional atau LBMA. Selain itu untuk mengurangi resiko dalam suatu investasi, seorang investor harus meramalkan harga emas di masa depan. Penulisan skripsi ini bertujuan untuk meramalkan harga emas PT Aneka Tambang Tbk di masa yang akan datang, guna untuk mengurangi risiko dalam berinvestasi. Dalam penelitian ini metode yang akan digunakan yaitu metode backpropagation neural network. Dimana metode ini menyelesaikan suatu permasalahan dengan cara menirukan jaringan syaraf pada manusia. Pada skripsi ini jaringan optimal yang didapatkan 12-30-1, yaitu 12 input layer, 30 hidden layer, dan 1 output layer. Dengan nilai eror MSE sebesar 0,037517 dan tingkat akurasi sebesar 99,46 %.