Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tulisan ini membahas metode peramalan dengan pendekatan model runtun waktu Box-Jenkins yang merupakan proses pengembangan dari kombinasi proses Autofegresive (AR) dan proses Moving Average (MA) untuk runtun waktu tidak stasioner menjadi proses Autoregresive Integrated Moving Average (ARIMA). Pembahasan dimulai dengan unsur-unsur yang merupakan konsep analisa runtun waktu Box-Jenkins yaitu : Analisa runtun waktu stasioner dan tidak stasioner, Fungsi Autokovariansi, Fungsi Autokorelasi, Fungsi Autokorelasi parsial, Operator Back—Shift, dan Operator Diferensi. Dilanjutkan dengan menerangkan langkah-langkah penentuan model peramalan dengan metode runtun waktu Box-Jenkins yaitu : Identifikasi model, Estimasi parameter, dan Verifikasi."

"Investasi saham merupakan salah satu jenis investasi yang paling populer karena saham memberikan tingkat keuntungan yang tinggi dibandingkan dengan jenis investasi lainnya, tetapi saham juga memiliki tingkat risiko yang tinggi. Fluktuasi harga saham memberikan peluang bagi investor untuk mendapatkan keuntungan yang tinggi. Dibutuhkan sebuah model prediksi harga saham untuk melihat pergerakan harga saham di masa yang akan datang, sehingga investor dapat menentukan waktu yang tepat untuk membeli, menahan, dan menjual saham mereka. Dengan demikian, mereka terlepas dari risiko kerugian dan memperoleh keuntungan yang besar. Terdapat beberapa studi yang membahas tentang prediksi harga saham menggunakan machine learning. Salah satunya yaitu menggunakan Support Vector Regression (SVR). Oleh karena itu, pada skripsi ini akan diuji penerapan SVR menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) sebagai seleksi fitur dalam memprediksi harga saham di Indonesia. Pada skripsi ini digunakan data historis saham harian dari Jakarta Stock Index dan beberapa saham pada sektor real estate dan properti. Beberapa indikator teknikal digunakan sebagai fitur dalam memprediksi harga saham. Studi ini menunjukkan bahwa prediksi harga saham menggunakan SVR dengan PSO sebagai seleksi fitur memiliki kinerja yang baik untuk semua data, fitur, dan jumlah data training yang digunakan pada skripsi ini memiliki nilai error yang kecil. Oleh karena itu, diperoleh model yang akurat untuk memprediksi harga saham di Indonesia.

---

Stock investing is one of the most popular types of investments since it provides the highest return among all investment types, although it is associated with considerable risk. Fluctuating stock prices provide an opportunity for investors to make a high profit. A stock price prediction model is needed to see future stock price movements, so investors can decide the right time to buy, hold, and sell their stocks which regardless of the risk of loss and gain a big profit. Several studies have focused on the prediction of stock prices using machine learning. One of them is Support Vector Regression (SVR). Therefore, this study examines the application of SVR using Particle Swarm Optimization (PSO) as feature selection in predicting Indonesian stock price. This thesis used historical daily stock data from Jakarta Stock Index (JKSE) and several real estates and property stock sectors. Some technical indicators are used as a feature in predicting stock price. The study found that stock price prediction using SVR with PSO as feature selection showed good performances for all data, features and the amount of training data used by the study have relatively low error probabilities. Therefore, an accurate model is obtained to predict stock price in Indonesia."

"Peramalan merupakan salah satu hal yang dibutuhkan untuk mencapai tingkat manajemen rantai pasok yang baik. Peramalan dapat mencegah kelebihan pembelian dan juga menjaga ketersediaan barang dengan baik. Peramalan dapat menjadi salah satu metode untuk melakukan menjaga ketersediaan obat di rumah sakit. Obat sendiri merupakan salah satu barang yang sensitif dan reaktif, hal ini menyebabkan obat harus memiliki penyimpanan khusus dan tidak bisa disimpan dalam waktu lama. Dilain pihak, pada industri rumah sakit, ketersediaan obat harus selalu ada. Hal tersebut membuat rumah sakit harus memiliki peramalan obat yang akurat untuk menjaga ketersediaan obat dan mengurangi kelebihan pembelian dan penyimpanan obat dalam waktu lama. Penelitian kali ini akan membandingkan metode tiga metode peramalan, yaitu single exponential smoothing, autoregressive integrated moving average (ARIMA), dan artificial neural network (ANN). Penelitian ini bertujuan untuk melihat dan menganalisa metode peramalan yang paling baik dari ketiga metode yang ada. Penelitian kali ini akan mengambil data penjualan sebanyak 62 periode dari 3 jenis obat dengan kategori obat fast-moving, yaitu Rhinofed, Simvastatin, dan Betahistin. Berdasarkan hasil penelitian, peramalan dengan metode artificial neural network (ANN) memiliki nilai error yang kecil, sehingga nilai ketepatannya cukup besar. Jika dibandingkan dengan kedua metode lainnya peramalan dengan menggunakan metode artificial neural network masih memiliki nilai error yang paling kecil sehingga nilai ketepatan peramalannya yang paling besar. Hal tersebut menyimpulkan bahwa peramalan dengan metode artificial neural network (ANN) merupakan metode peramalan paling baik dari ketiga metode peramalan yang ada dan baik diimplementasikan di rumah sakit.

---

A forecast is one of the important aspects of a company to achieve a good supply chain management system. The forecast could help a company to avoid overstock conditions and ensure the availability of the product. Based on that concept, forecasts could also be used to ensuring the availability of medicine stock in hospitals. The medicine itself is one of the sensitive and reactive materials that make medicines need a very intense inventory condition and couldn't keep in a long period of time. On the other hand, hospitals need to ensure the availability of each medicine. Based on that condition, it is undoubtedly true that the forecast is needed in the hospital supply chain to ensure medicine availability and avoid overstocking. This research will compare three different methods of forecasting, that is single exponential smoothing (SES), autoregressive integrated moving average (ARIMA), and artificial neural network (ANN). The goal of this research is to find and analyze the best forecasting method suitable for the hospital supply chain. Three medicines that will be analyzed in this research are Rhinofed, Simvastatin, and Betahistin based on their title as fast-moving drugs using 62 periods of historical sales. As a result, the artificial neural network method has the smallest error and creates a better accuracy compared to another two methods. Even if every single method has its own strengths and weaknesses, the artificial neural network is the best method among the three methods that been proposed and could be implemented in the hospital supply chain."

"Smoothed particle Hydrodynamic (SPH) adalah metode yang dapat menjadi alternatif dalam melakukan simulasi fluida. SPH memiliki keunggulan dibandingkan metode finite difference yang biasa dipakai dalam simulasi fluida. Salah satunya karena SPH tidak menggunakan grid dalam perhitungannya. Namun SPH memiliki ketidakstabilan dalam beberapa kondisi. Dalam skripsi ini, dilakukan analisis stabilitas pada metode SPH berdasarkan smoothing function serta simulasi SPH menggunakan dua smoothing function yang berbeda. smoothing function yang akan digunakan dan dibandingkan kestabilannya adalah smoothing function Gaussian dan poly6.

---

The smoothed particle hydrodynamic (SPH) is an alternative method to fluids simulation. SPH has advantage over finite difference method which commonly used on fluids simulation. One advantage of SPH is it use no grid in its calculations. However, in some conditions, SPH still has some instability. In this thesis, the stability analysis of SPH based on the smoothing function will be investigated as well as some simulations of two di_erent smoothing function of SPH will be shown. In this paper , the smoothing function based on Gaussian and poly6 will be used and compared."

"Dalam tugas aKhir ini akan dibahas tentang pentingnya pengendalian persediaan dalam perusahaan, karena biaya yang bekerja pada persediaan cukup besar nilai nya. Komputer dalam pengendalian persediaan, dengan bantuan maka akan ada perubahan dalam mengendaliKan persediaan dari sistem manual ke sistem dengan Komputer. Yang mana perubahan tersebut disesuaikan dengan sistem dan disain dari software yang digunakan."