Tjandra, Vincent Geraldy (2021) Perancangan Aplikasi Prediksi Kurs Mata Uang dengan Metode Long Short Term Memory (LSTM). Skripsi thesis, Universitas Tarumanagara.
![[img]](http://repository.untar.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
535170013_Vincent Geraldy Tjandra_01 Cover.pdf Download (235kB) |
|
Text
535170013_Vincent Geraldy Tjandra_02 Lembar Pengesahan.pdf Download (385kB) |
|
Text
535170013_Vincent Geraldy Tjandra_03 Lembar Pernyataan.pdf Download (387kB) |
|
Text
535170013_Vincent Geraldy Tjandra_04 Abstrak.pdf Download (510kB) |
|
Text
535170013_Vincent Geraldy Tjandra_05 Kata Pengantar.pdf Download (385kB) |
|
Text
535170013_Vincent Geraldy Tjandra_06 Daftar Isi, Tabel, Gambar, Lampiran.pdf Download (524kB) |
|
Text
535170013_Vincent Geraldy Tjandra_07 Bab 1.pdf Restricted to Registered users only Download (533kB) |
|
Text
535170013_Vincent Geraldy Tjandra_08 Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text
535170013_Vincent Geraldy Tjandra_09 Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (626kB) |
|
Text
535170013_Vincent Geraldy Tjandra_10 Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (531kB) |
|
Text
535170013_Vincent Geraldy Tjandra_11 Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (512kB) |
|
Text
535170013_Vincent Geraldy Tjandra_12 Daftar Pustaka.pdf Download (394kB) |
|
Text
535170013_Vincent Geraldy Tjandra_13 Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text
535170013_Vincent Geraldy Tjandra_14 Daftar Riwayat Hidup.pdf Restricted to Registered users only Download (383kB) |
Abstract
Kurs mata uang merupakan nilai tukar atas pembayaran saat ini ataupundi kemudian hari antar dua mata uang masing-masing negara. Di Indonesia sendirisering terjadi fluktuasi harga kurs USD terhadap IDR yang menyebabkan ketidakstabilan pertumbuhan ekonomi. Hal ini menyebabkan berkurangnya minat investor asing dalam usaha menanamkan modal di Indonesia, sertamengakibatkan degenerasi pembangunan karena posisi investor asing sangatlahpenting untuk pertumbuhan ekonomi. Oleh karena itu diperlukan prediksi untuk mengantisipasi terjadinya fluktuasi harga kurs dengan menggunakan metode Long Short – Term Memory (LSTM). Beberapa tahap yang dilakukan yaitu mengumpulkan data, preprocessing, split data, merancang arsitektur model LSTM, melatih model, dan melakukan pengujian. Dari hasil pengujian didapatkan hasil terbaik untuk model LSTM dan LSTM + attention yaitu dengan menggunakan parameter 60 timestep, 32 neuron, 150 epoch, 32 batch size, dan learning rate 0.001. Hasil yang diperoleh dari model LSTM yaitu total waktu training 108.76 detik, nilai loss sebesar 0.000162, dan hasil RMSE sebesar 1.3328. Hasil yang diperoleh dari model LSTM + attention yaitu total waktu training 116.05 detik, nilai loss sebesar 0.000157, dan hasil RMSE sebesar 0.6335. Maka dapat disimpulkan bahwa LSTM dengan attention dapat meningkatkan akurasi pelatihan.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Kurs Mata Uang, Long Short – Term Memory, Prediksi, RMSE |
| Subjects: | Skripsi/Tugas Akhir Skripsi/Tugas Akhir > Fakultas Teknologi Informasi |
| Divisions: | Fakultas Teknologi Informasi > Teknik Informatika |
| Depositing User: | TDI Family perpus |
| Date Deposited: | 05 May 2021 15:18 |
| Last Modified: | 21 Aug 2021 01:45 |
| URI: | http://repository.untar.ac.id/id/eprint/27963 |
Actions (login required)
 |
View Item |
