Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Untuk mendapatkan keuntungan dan menghindari resiko kerugian ketika berinvestasi saham, ada baiknya para investor melakukan analisis saham terlebih dahulu. Dengan menggunakan analisis fundamental dimana indikator-indikator yang digunakan adalah indikator-indikator yang terdapat pada rasio keuangan dan pendekatan menggunakan fuzzy logic, para investor dapat menganalisis serta menilai saham perusahaan yang ingin diinvestasikan sahamnya. Saham perusahaan yang akan dianalisis pada tugas akhir ini merupakan saham 26 perusahaan yang terdapat pada sektor konsumsi di Indonesia tahun 2013, dan perusahaan-perusahaan ini merupakan perusahaan yang sahamnya diperjualbelikan di Bursa Efek Indonesia. Hasil akhir dari penelitian pada tugas akhir ini merupakan pengurutan dari ke-26 perusahaan tersebut yang terurut dari perusahaan yang sahamnya dinilai paling baik berdasarkan kinerja finansialnya. Hasil pengurutan ini ditujukan untuk memberikan saran dan pertimbangan bagi para investor ketika berinvestasi.

---

For the purpose of gaining profit and avoiding the risk of loss when investing in stocks, it is recommended for the investors to do a stock analysis beforehand. By using the fundamental analysis where the indicators which are used are the indicators in the financial ratio and the fuzzy logic approach. Investors can analyze and assess the company?s stock in which they?re going to invest. Company stocks that will be analyze are the ones belong to the 26 companies that are listed on the Indonesian consumption sector in 2013, where in this companies? stocks were traded in Indonesian Stock Exchanges (IDX). The final result of this research is the rank of all 26 companies. They are ranked based on the value of the stocks regarding their financial performances in which the company with the most valuable stock is ranked the highest. This list is aimed as suggestion and consideration for the investors."

"Mengambil keputusan yang tepat dalam trading saham bukanlah hal yang mudah untuk dilakukan, apabila salah langkah maka yang didapat adalah kerugian. Untuk menentukan tindakan yang tepat dalam trading saham, investor dapat menganalisis saham yang akan diinvestasikan terlebih dahulu. Analisis yang dapat dilakukan adalah analisis teknikal saham dengan menggunakan berbagai indikator yang ada. Pada skripsi ini, akan dibahas penggabungan empat indikator analisis teknikal saham, yaitu Moving Average Convergence/Divergence (MACD), Relative Strength Index (RSI), Stochastic Oscillator (SO), dan On-Balance Volume (OBV) menggunakan metode fuzzy logic. Melalui metode ini, akan didapatkan rekomendasi berupa keputusan untuk jual, tahan, atau beli berdasarkan empat indikator yang ada pada saat itu.

---

Deciding the right strategy in stocks trading is not an easy thing to be done, a little mistake can lead a huge loss. To determine the appropriate decision, investors can analyze the behaviour of targeted stocks first. One of the method of analysis which can be performed is the technical stock analysis using various existing indicators. This undergraduate thesis will discuss about the combination of four indicators in technical analysis using the Fuzzy Logic Method. The four indicators are Moving Average Convergence/Divergence (MACD), Relative Strength Index (RSI), Stochastic Oscillator (SO), and On-Balance Volume (OBV). By using this method, investors will find the recommended decision on stocks trading, such as sell, hold, or buy based on the four existing indicators."

"Pasar modal mempunyai peranan penting untuk perekonomian Indonesia. Pasar modal tidak hanya menunjang perekonomian Indonesia, tetapi juga merupakan salah satu indikator kemajuan perekonomian indonesia. Salah satu yang diperjualbelikan dalam pasar modal adalah saham (pasar saham). Sekarang ini, pasar saham dipenuhi dengan ketidakjelasan. Nilai saham yang bersifat naik turun mengakibatkan prediksi pasar saham merupakan suatu anjuran untuk mengambil sebuah keputusan dalam dunia pasar saham. Salah satunya yang dapat diprediksi adalah momentum.Dalam memprediksi momentum pasar saham tersebut dapat digunakan pemodelan fuzzy logic. Dalam melakukan pemodelannya, akan digunakan data historis 14 hari yang terdiri dari nilai open, high, low, dan close untuk memprediksi kategori momentum pasar saham selama 5 hari kedepan. Kategori momentum pasar saham yang akan digunakan ada tiga, yaitu Bullish, Neutral, dan Bearish. Untuk melakukan percobaan akan digunakan data nilai saham perusahaan-perusahaan yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada sektor properti dan real estate.

---

Capital market has important role in Indonesia?s economy. Capital market does not only support the economy of Indonesia, but also being an indicator Indonesia?s economy improvement. Something that has been traded in stock market is stock (stock market). Nowadays, stock market is full of uncertainty. That uncertainty values make predicting stock market is all that we have to do before we make a decision in stock market. One that can be predicted in stock market is momentum. To forecast stock market momentum, it can use fuzzy logic model.

In the process of modeling, it will be used 14 days historical data that consisting the value of open, high, low, and close, to predict the next 5 days momentum categories. There are three momentum categories namely Bullish, Neutral, and Bullish. To illustrate the fuzzy logic model, we will use stocks data from several companies that listed on Indonesia Stock Exchange (IDX) in property and real estate sector."

"Lalu lintas saat ini merupakan bagian penting yang tidak terpisahkan dari kehidupan manusia, terlebih kondisi kota-kota besar yang semakin berkembang termasuk bertambahnya jumlah kendaraan dengan kondisi infrastruktur yang tidak dapat ditambah lagi. Maka dibutuhkan sebuah sistem kendali yang dapat menangani masalah tersebut. Pada skripsi ini akan dibahas model sistem lalu lintas menggunakan model antrian dengan menggunakan aplikasi sistem Hierarchical Fuzzy Logic Control (HFLC). Pola masukan kendaraan yang digunakan adalah pola persebaran poisson yang dapat mewakili dengan kondisi sebenarnya. Simulasi ini akan diuji dengan lamanya waktu lampu hijau yang berbeda-beda untuk melihat hasil yang paling baik waktu tunggu rata-rata kendaraannya. Jumlah masukan kendaraan juga akan dibuat dengan jumlah yang berbeda agar bisa dilihat sejauh mana kemampuan sistem kendali tersebut. Semua perancangan aplikasi akan dibuat pada Simulink MATLAB dengan pembagian yang memudahkan jika nantinya untuk direalisasikan pada sistem yang sesungguhnya. Hasil dari waktu tunggu rata-rata ketika sistem lampu lalu lintas menggunakan model HFLC lebih baik dibandingkan dengan menggunakan model kendali tetap. Terlebih saat jumlah keluaran kendaraan berubah secara tiba-tiba.

---

Traffic these days is an inseparable part of daily human activities, especially in large developing cities with an increasing number of vehicles coupled together with a dead-end infrastructure. Therefore, a control system that could solve the aforementioned problem is a necessity. In this thesis, a traffic model system using the queuing model utilizing Hierarchical Fuzzy Logic Control system application will be discussed. The incoming vehicle pattern is modeled on Poisson Distribution which is representative of real life conditions. The simulation will be tested on different durations of green light to measure the best vehicle average waiting time. The simulation will also be tested on different amount of incoming vehicles to measure the system capabilities. All designs will be created using MATLAB Simulink software with a simplified allocation if it was to be realized on real life. The results of the average waiting time when the traffic light system use HFLC model is better than using a fixed control models, especially when the number of vehicles output changes suddenly."

"Penulisan skripsi yang dikerjakan penulis merupakan usulan konsep perbaikan sistem pengadaan material pada PT. X.Sesuai dengan judul skripsi yang berjudul : ?Usulan konsep penyediaan material dengan menggunakan SAP RB?, maka penulis berupaya memberikan sumbangan pemikiran yang berupa usulan hasil analisa maupun buah pemikiran dari penulis.Proses penulisan skripsi yang dilakukan oleh penulis mencakup studi terhadap PT.X sendiri, yang mana dalam study tersebut dilalcukan dengan studi literatur yang dalam hal ini termasuk study terhadap laporan, kertas kerja, dll, maupun study lapangan yang dalam hal ini termasuk wawancara, maupun terjun ke lapangan (ikut melihat sistem secara langsung).Setelah dilakukan study terhadap PT. X sendiri maka penulis berupaya rnengadakan analisa analisa terhadap permasalahan yang melingkupi sistem yang ada tersebut.Sesuai dengan judul skripsi yang mengetengahkan SAP R/3 sebagai alat bantu, maka penulis setelah rnengadakan analisa sistem lalu berupaya mengadakan pembedahan terhadap SAP R/3, yang kebetulan pada saat itu juga penulis termasuk sebagai tenaga pernbantu dalam proyek penerapan SAP R/3 pada PT. X.Berdasarkan analisa perrnasalahan permasalahan yang telah dilalcukan dan pernbedahan terhadap SAP R/3 maka penulis berupaya memberikan solusi yang terbaik bagi permasalah permasalah sistem pengadaan material pada PT. X.

---

"

"Prediksi harga saham merupakan hal yang sangat penting bagi investor karena sangat berguna untuk menentukan nilai masa depan dari suatu perusahaan yang sahamnya sedang diperdagangkan di bursa efek. Investor akan mendapatkan keuntungan yang besar dengan prediksi yang tepat, sebaliknya investor akan mendapatkan kerugian jika prediksi yang digunakan tidak tepat. Pada skripsi ini, akan dibahas pembuatan model prediksi Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ANFIS dengan menggunakan variabel indikator teknikal terbaik berdasarkan Support Vector Regression SVR yang dilihat dari kecenderungan data historis saham 25 perusahaan dari sub sektor Bank, sektor Keuangan, yang tercatat di Bursa Efek Indonesia. Melalui metode ini, akan didapatkan nilai akurasi model yang cukup baik sedemikian sehingga dapat menjadi rekomendasi bagi investor dalam melakukan prediksi harga saham berdasarkan variabel indikator teknikal terpilih.

---

Forecasting stock price has become an important issue for stock investors because it is very useful to determine the future value of a company whose its share are traded on the stock exchange. Investors will get a profit with a sharp predictions, otherwise they will get loss if the predictions is inappropriately used. This undergraduate thesis will study how to make a model prediction Adaptive Neruo Fuzzy Inference System ANFIS using the best technical indicators. These technical indicators chosen by using Support Vector Regression SVR referred from the tendencies of stock time series data for 25 companies of Banking sub sector, Financial sector, that listed on Indonesian Stock Exchange. Through this method, analyst will get the value of the model rsquo s accuracy, that is good enough. So that it could be a recommendation for investors for forecasting the stock prices using this method with the selected technical indicators."

"Globalisasi membawa dampak besar bagi pertumbuhan ekonomi Indonesia. Sejak tahun 1961, secara umum pertumbuhan ekonomi Indonesia selalu mengalami kenaikan. Banyak faktor yang menyebabkan meningkatnya pertumbuhan ekonomi nasional. Salah satunya adalah investasi. Terdapat berbagai macam instrumen investasi. Sekarang ini yang paling banyak diminati oleh masyarakat umum adalah investasi saham. Bursa Efek Indonesia (BEI) mencatat bahwa per Juni 2018 banyaknya investor pasar modal mencapai 1,12 juta Single Investor Identification (SID) dengan 710.000 Single Investor Identification (SID) merupakan total investor saham ritel. Saham menjadi salah satu usaha dalam pemenuhan kebutuhan hidup di masa depan. Daya tarik utamanya adalah karena saham memberikan potensi keuntungan yang tinggi dalam jangka panjang. Namun, dengan potensi keuntungan yang tinggi tersebut, saham juga memiliki potensi kerugian yang tinggi. Salah satu usaha untuk meminimalkan potensi kerugian saham adalah dengan melakukan prediksi harga saham menggunakan machine learning. Harga saham akan diprediksi menggunakan metode penyelesaian masalah regresi, yaitu Fuzzy Support Vector Regression (FSVR). Fungsi pemetaan dalam fungsi keanggotaan fuzzy digunakan untuk menghasilkan fluktuasi harga saham yang tepat. Untuk memastikan keefektifan dan keefisienan penggunaan fitur, Fisher Score digunakan untuk memilih fitur yang paling berpengaruh dan informatif dalam model prediksi sehingga kesalahan hasil prediksi dapat diminimalkan. Fitur-fitur terpilih tersebut akan dijadikan sebagai variabel input dalam model prediksi. Evaluasi hasil prediksi dari data dengan dan tanpa dilakukan pemilihan fitur selanjutnya akan dianalisis menggunakan Normalized Mean Square Error (NMSE) dan dibandingkan sebagai bagian dari evaluasi performa model prediksi. Dari hasil prediksi pada salah satu data yang digunakan, tanpa pemilihan fitur, diperoleh model terbaik dengan nilai NMSE terendah sebesar 0,179 dan persentase data training 80%, sedangkan dengan pemilihan fitur Fisher Score, diperoleh model terbaik menggunakan sembilan fitur dengan nilai NMSE terendah sebesar 0,011 dan persentase data training 90%.

---

Globalization has a big impact on Indonesias economic growth. Since 1961, in general Indonesias economic growth has always increased. Many factors have led to an increase in national economic growth. One of which is investment. There are many investment instruments. The most popular among the public is stock investment. Indonesia Stock Exchange (IDX) recorded as of June 2018 total of capital market investors reached 1,12 million Single Investor Identification (SID) with 710,000 Single Investor Identification (SID) representing total retail stock investors. Stock has become one of the activities to fulfill the needs of life in the future. Its main attraction is that stock provides high potential return of profit in long run. However, as high return of profit, stock also has high potential return of risks. One of the ways to minimize the potential return of risks is by predicting stock prices using machine learning. The stock prices will be predicted using a regression problem solving method, namely Fuzzy Support Vector Regression (FSVR). The mapping function in fuzzy membership function is used to produce the right stock price fluctuations. To ensure the effectiveness and the efficiency of using features, Fisher Score is used to select the most influential and informative features in the prediction model so that the prediction errors can be minimized. These selected features will be used as input variables in the stock price prediction model. The evaluation of the prediction results from the data with and without feature selection will be analyzed using Normalized Mean Square Error (NMSE) and compared as part of the performance evaluation of the prediction model. From the prediction results on one of data used, without doing feature selection, the best model is obtained with the lowest error is 0.179 and 80% training data, while with doing Fisher Score feature selection, the best model is obtained by using nine features with the lowest error is 0.011 and 90% training data."

"Investor mempunyai tujuan untuk mendapatkan keuntungan setiap melakukan investasi. Saham adalah salah satu instrumen investasi yang menawarkan tingkat keuntungan yang menarik. Di Indonesia, saham sudah menjadi salah satu instrumen investasi yang populer. Namun, walaupun saham mempunyai keuntungan yang tinggi, saham juga mempunyai risiko yang tinggi. Hal ini disebabkan karena harga saham fluktuatif dan dipengaruhi oleh faktor-faktor yang rumit. Akibat dari harga saham yang fluktuatif, investor sulit untuk mendapatkan sebuah prediksi yang akurat. Jika investor dapat memprediksi pergerakan harga saham di masa depan, investor dapat membuat keputusan yang tepat untuk beli, jual, atau hold. Dalam skripsi ini digunakan tiga jenis data perusahaan berbeda yang tercatat di dalam Bursa Efek Indonesia dengan data historis dari tahun 2017 sampai 2018. Umumnya, investor menggunakan indikator teknikal untuk memprediksi pergerakan saham. Pada skripsi ini, sebanyak tujuh belas teknikal indikator digunakan dan indikator teknikal tersebut diproses ke dalam dua jenis pendekatan. Pendekatan pertama memanfaatkan nilai-nilai indikator teknikal dan pendekatan kedua menggunakan sifat-sifat tertentu dalam menggambarkan pergerakan saham. Dua jenis data tersebut dijadikan data input bagi model prediksi dengan menggunakan metode Fuzzy Kernel Robust C-Means yang mengkelompokkan data harga saham ke dalam dua kelas, yaitu naik atau turun. Pada skripsi ini digunakan sebanyak tiga jenis label kelas yang berbeda, yaitu label kelas berdasarkan harga harian penutupan saham, label kelas yang bergantung pada rata-rata harga mingguan penutupan saham, dan label kelas yang bergantung pada rata-rata keseluruhan harga penutupan saham.

---

Investors must achieve a goal to obtain benefit from every investment they made. Stock offers an interesting amount of benefit. In Indonesia, stock has becoming one of the most popular investment tools. Even though stock offers an interesting amount of benefit, stock is also have a high risk. The reason behind this is because stock movement has fluctuating nature and affected by complicated factors. Due to this situation, investors hardly obtain an accurate prediction. If investors could oversee the stock price movement, investors could make right decision whether to buy, sell, or hold. Three different companies stock price data listed in Bursa Efek Indonesia from 2017 to 2018 used in this undergraduate thesis. Investors usually use technical indicators to predict the stock price movement. In this undergraduate thesis, seventeen technical indicators are used and processed into two different approaches. The first approach use the values of technical indicators and the scond one utilizes certain criteria owned by each technical indicator in describing stock price movement. Both approaches are then used as input data for prediction model using the Fuzzy Kernel Robust C-Means method which classifies the stock price data into two classes, i.e. up and down. Three different class labels are used in this undergraduate thesis, i.e. day stock price movement class label, weekly average stock price movement class label, and whole average stock price movement class label."

"Smart driving dan eco driving saat ini menjadi isu yang penting dimana mengkaitkan cara berkendara dengan lingkungan, kenyamanan, dan keselamatan berkendara. Untuk mencapai target yang dituju dalam smart dan eco driving diperlukan pengukuran atau evaluasi terhadap behaviour kita dalam berkendara. Salah satu parameter yang mencerminkan behaviour kita dalam berkendara adalah driving cycle. Besaran yang diukur dalam driving cycle adalah kecepatan kendaraan setiap detiknya. Dalam riset ini, kecepatan kendaraan akan diukur menggunakan accelerometer pada smart phone. Dipilih menggunakan smartphone karena smartphone merupakan perangkat yang aplikasinya saat ini telah cukup luas tidak terbatas sebagai alat komunikasi saja karena telah dilengkapi dengan berbagai sensor dan feature lainnya. Kendala terbesar penggunaan accelerometer sebagai alat ukur kecepatan adalah timbulnya drift, hasil pengukuran dipengaruhi vibrasi dan gravitasi Bumi.Pada riset ini, digunakan metoda Fuzzy Logic untuk memberikan koreksi terhadap pembacaan accelerometer arah longitudinal yang dipengaruhi vibrasi dan drift dengan melihat besar vibrasi pada arah lateral dan vertikal. Degree of membership DOM dari setiap himpunan yang menggambarkan state gerak dan vibrasi kendaraan ditentukan berdasarkan sampling data yang kemudian dianalisis menggunakan distribusi Gauss sehingga besar peluang suatu percepatan menggambarkan suatu state atau keadaan dapat dimodelkan. Keakuratan dalam melakukan filter sangat tergantung desain filter yang kita lakukan meliputi meliputi range DOM pada setiap state atau himpunan yang didefinisikan, Membership Function, dan sebagainya.

---

Smart driving and eco driving now become an important issue which they integrate environment, comfort, and safety riding. To achieve this condition, it is needed measurements or evaluations on our riding behaviour. One of parameters that describes our riding behaviour is driving cycle. The variable that is measured in driving cycle is the vehicle speed in each second. In this research the velocity of vehicle was measured by accelerometer on a smartphone. The choice of using smartphone in this research was because it is used for communication tool by many people and equipped by many sensors such as accelerometer, magnetometer, and many other features. The biggest obstacle of using accelerometer as velocity measuring instrument was the measurement result is affected by drift, vibration, and earth gravitation.

In this research, Fuzzy Logic was used to give correction on accelerometer reading in longitudinal direction which is affected by vibration and drift by looking at vibration in the lateral and vertical direction. Degree of membership DOM in each set which describes vehicle's movements and vibrations is determined based on sampling data and analyzed with Gauss Distribution that probability of acceleration which describes a state can be modelled. The accuracy of filtering is depend on filter design that we have made that covers range DOM on each defined state or sets, Membership Function, etc."