Keywords
forex
prediksi
How to Cite
Abstract
Forex merupakan sebuah deret waktu yang sangat fluktuatif dimana dalam memprediksi trend hariannya menjadi suatu problematika yang cukup menantang. Forex adalah suatu kegiatan transaksi mata uang yang mulai diminati oleh banyak kalangan saat ini, yang dikarenakan keuntungan besa r yang ditawarkan oleh forex tersebut. Namun forex merupakan kegiatan investasi dengan resiko sangat tinggi, sehingga jika trader salah dalam mengambil keputusan, hal tersebut dapat menyebabkan kerugian hingga 100% dari investasi yang ditanamkan oleh trader. Untuk dapat memantau pergerakan nilai forex tersebut, penelitian ini mencoba untuk melakukan penerapan metode Fuzzy Time Series Stevenson Porter dalam memprediksi pergerakan nilai Forex. Dengan menggunakan 145 data dari tanggal 23 Februari 2017 Pukul 00:00 – 3 Maret 2017 Pukul 00:00 yang dicatat setiap 1 jamnya. Hasil prediksi yang diperoleh menghasilkan nilai MSE sebesar 0.00142.
References
Baasher, A. dan Fakhr, M.W., 2011,. Forex Daily Trend Prediction using Machine Learning technique, Proceedings of the 11th WSEAS international.
Elshabrina, 2012. Forex Trading for Smart Trader, Cemerlang Publishing.
Sitanggang, L. M., & Indrawati, Y. (2007). Forex : Virtual Trading, Real Income Psycho on Trading. ANDI, Yogyakarta.
Sandyawati, W., 2011, Valuta Asing : Jurus Ampuh Dalam Memenuhi Kebutuhan Dana Jangka Pendek Investor, Graha Ilmu, Yogyakarta
Neely, C.J., dan Weller P.A., 2011, Technical Analysis in the Foreign Exchange Market, Research Division, Working Paper Series.
Mohapatra, P., Anirudh, M., Patra, T.K., 2013, Forex Forecasting: A Comparative Study of LLWNN and NeuroFuzzy Hybrid Model, International Journal of Computer Applications, Vol. 66 No. 18
Husnan, S. 2001. Dasar – Dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas . Yogyakarta : AMP YKPN.
Rusdin, 2005, Pasar Modal, Alfabeta, Bandung.
Render, B,. Stair Jr., R.M. dan Hanna, M.E., 2003, Quantitative Analysis for Management, 8Th edition, Pearson Education, Inc., New Jersey.
Lamabelawa, M. I. J.. 2011, Metode Fuzzy Time Series untuk Peramalan Data Runtun Waktu (Studi kasus: Produk Domestik Bruto Indonesia), Yogyakarta, Universitas Gadjah Mada.
Fitra, M., dan Hakim, R.B., 2015, Metode Fuzzy Time Series Stevenson Porter dalam Meramalkan Konsumsi Batubara di Indonesia, Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika UMS, pp. 873-882. Seminar Nasional Inovasi Teknologi e-ISSN: 2549-7952 UN PGRI Kediri, 25 Juli 2020 p-ISSN: 2580-3336183
Hasbiollah, M., dan Hakim, R.B., 2015, Peramalan Konsumsi Gas Indonesia Menggunakan Algoritma Fuzzy Time Series Stevenson Porter, ProsidingSeminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika UMS, pp. 508-518.
Hady, H., 1997, Valas Untuk Manager, Ghalia Indonesia, Jakarta
Frechtling, Douglas D 2001. Forecasting Tourism Demand: Methods and Strategies, Elsevier, Oxford.
Subekti, A., 2010, Pengelolaan Kas Daerah untuk Mendukung Peningkatan Pendapatan Asli Daerah pada Pemerintah Kabupaten Pekalongan, Tesis, Universitas Indonesia.
Ginting, R 2007. Sistem Produksi. Yogyakarta.
Atmaja, S.A. 2009. Statistika untuk Bisnis dan Ekonomi, Andi, Yogyakarta.
Hasan, I 2002, Pokok – Pokok Materi Statistik : Statistik Deskriptif (kedua), Bumi Aksara, Jakarta.
Stevenson, M. dan J. E. Porter. 2009, ‘Fuzzy time series forecasting using percentage change as the universe of discourse’, Proceedings of World Academy of Science,Engineering and Technology, vol. 55, pp. 154- 157.
Subagyo, P., 1986, Forecasting: Konsep dan Aplikasi Edisi Kedua, BPFE, Yogyakarta