scholarly journals Peramalan Suku Bunga Acuan (BI-7 Day Repo Rate) Dengan Metode Fuzzy Time Series

2021 ◽  
Vol 18 (2) ◽  
pp. 252-263
Author(s):  
N R Purwanti ◽  
S Musdalifah ◽  
Andri

BI-7 Day Repo Rate merupakan suku bunga kebijakan yang mencerminkan sikap atau stance kebijakan moneter yang ditetapkan oleh Bank Indonesia dan diumumkan kepada publik.  BI 7-Day Repo Rate  sangat mempengaruhi banyak sektor ekonomi, yang pada akhirnya dapat mempengruhi tingkat atau laju inflansi. Para pelaku ekonomi sangat memperhatikan BI-7 Day Repo Rate yang ditetapkan oleh Dewan Gubernur. Apabila suku bunga kebijakan yang ditetapkan oleh Dewan Gubernur tidak sesuai dengan tren kondisi ekonomi diwaktu tertentu maka akan berdampak negatif kepada kondisi ekonomi Indonesia. Hal inilah yang menyebabkan pentingya dilakukan peramalan BI-7 Day Repo Rate  dengan harapan para pelaku ekonomi dapat mengantisipasi dampak jangka panjang dari penetapan BI-7 Day Repo Rate ini. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah fuzzy time series dengan model terbaik orde 15 dengan tingkat akurasi yang dihitung menggunakan MAPE sebesar . Metode fuzzy time series bekerja dengan menangkap pola dari data historis kemudian digunakan untuk memproyeksikan data yang akan datang. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pergerakan tingkat Suku Bunga Acuan dari bulan Desember 2020 – Desember 2021  adalah rentang .

2011 ◽  
Vol 3 (9) ◽  
pp. 562-566
Author(s):  
Ramin Rzayev ◽  
◽  
Musa Agamaliyev ◽  
Nijat Askerov

2013 ◽  
Vol 5 (1) ◽  
pp. 26-30
Author(s):  
Seng Hansun

Jaringan saraf tiruan merupakan salah satu metode soft computing yang banyak digunakan dan diterapkan di berbagai disiplin ilmu, termasuk analisis data runtun waktu. Tujuan utama dari analisis data runtun waktu adalah untuk memprediksi data runtun waktu yang dapat digunakan secara luas dalam berbagai data runtun waktu real, termasuk data harga saham. Banyak peneliti yang telah berkontribusi dalam analisis data runtun waktu dengan menggunakan berbagai pendekatan berbeda. Chen dan Hsu, Jilani dkk., Stevenson dan Porter, dan Hansun telah menggunakan metode fuzzy time series untuk meramalkan data mendatang, sementara beberapa peneliti lainnya menggunakan metode hibrid, seperti yang dilakukan oleh Subanar dan Suhartono, Popoola dkk, Popoola, Hansun dan Subanar. Di dalam penelitian ini, penulis mencoba untuk menerapkan metode jaringan saraf tiruan backpropagation pada salah satu indikator perubahan harga saham, yakni IHSG (Indeks Harga Saham Gabungan). Penelitian dilanjutkan dengan menghitung tingkat akurasi dan kehandalan metode yang telah diterapkan pada data IHSG. Pendekatan ini diharapkan dapat menjadi salah satu cara alternatif dalam meramalkan data IHSG sebagai salah satu indikator perubahan harga saham di Indonesia. Kata kunci—jaringan saraf tiruan, backpropagation, analisis data runtun waktu, soft computing, IHSG


Author(s):  
Petrônio Cândido de Lima e Silva ◽  
Patrícia de Oliveira e Lucas ◽  
Frederico Gadelha Guimarães

Author(s):  
Tiago Boechel ◽  
Lucas Micol Policarpo ◽  
Gabriel de Oliveira Ramos ◽  
Rodrigo da Rosa Righi

Author(s):  
Carlos A. Severiano ◽  
Petrônio de Cândido de Lima e Silva ◽  
Miri Weiss Cohen ◽  
Frederico Gadelha Guimarães

Author(s):  
Ying Wang ◽  
Min-hui Yang ◽  
Hua-ying Zhang ◽  
Xian Wu ◽  
Wen-xi Hu

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document