• Tidak ada hasil yang ditemukan

Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi Pergerakan Harga Minyak Mentah Dunia Menggunakan Metode Backpropagation

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi Pergerakan Harga Minyak Mentah Dunia Menggunakan Metode Backpropagation"

Copied!
2
0
0

Teks penuh

(1)

DAFTAR PUSTAKA

[1] Anita Desiani dan Muhammad Arhami. 2006. Konsep Kecerdasan Buatan,

Penerbit Andi : Yogyakarta.

[2] Fausett, L. 1994. Fundamentals of Neural Networks, Architectures, Algorithms

and Applications, Prentice Hall

[3] Irawan, Bambang. 2009. Pengaruh regulasi produksi minyak organization of the

petroleum exporting countries (opec) terhadap kebijakan pemerintah

indonesia mengenai harga bahan bakar minyak (2008). Tugas Akhir.

Universitas Komputer Indonesia.

[4] JJ Siang. 2004. Jaringan Syaraf Tiruan & Pemrogramannya menggunakan

Matlab, Penerbit Andi : Yogyakarta.

[5] Kusumadewi, Sri. 2004. Membangun Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan

MATLAB & EXCELLINK. Penerbit Graha Ilmu: Yogyakarta.

[6] Puspitaningrum, Diyah. 2006. Pengantar Jaringan Saraf Tiruan. Penerbit Andi:

Yogyakarta.

[7] Sihombing, Poltak. 1999. Sistem Temu Kembali Informasi Menggunakan Jaringan

Syaraf Tiruan dengan Beberapa Ukuran Kemiripan. Tesis. Universitas

Indonesia.

[8] Supriyanto, Edy . 2004. Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi

Harga Saham. Tugas Akhir.Universitas Komputer Indonesia.

[9] Suyanto. 2011. Artificial Intelligence : Searching, Reasoning, Planning, dan

Learning. Penerbit Informatika : Bandung.

(2)

61

[10] Aladwani, Faisal. 2005. Predicting Crude Oil Price Trends Using Artificial

Neural Network Modeling Approach.

[11] Anwar, Badrul .2011. “Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation

dalam Memprediksi Tingkat Suku Bunga Bank”. Journal SAINTIKOM,

10(2):111-121.

[12] Halff, Antoine.2012. Oil Market Report.

(1 Juni 2012)

[13] Mehrara, Mohsen. Using Technical Analysis with Neural Network for

Forecasting Stock Price Index in Tehran Stock Exchange

http://www.eurojournals.com/mefe-6_06.pdf (2 Mei 2012)

[14] Oktaviani, Dini. 2010. Neural Network Implementation in Foreign Exchange

Kurs Prediction.

[15] Qabazard, Hasan. 2012. OPEC Annual Statistical Bulletin.

Referensi

Dokumen terkait

Pada tahap pengujian pada jaringan syaraf tiruan bertujuan untuk mengetahui dan melihat apakah jaringan syaraf tiruan mampu untuk mengenali pola data pelatihan dari

Penelitian lain yang telah dilakukan berhubungan dengan peramalan saham menggunakan metode jaringan syaraf tiruan tersaji dalam table dibawah ini :... Penelitian

sistem jaringan syaraf tiruan dalam memprediksi jumlah dokter keluarga. menggunakan

Sehingga untuk uji prediksi harga saham yang menggunakan jaringan syaraf tiruan secara supervised learning dengan algoritma backpropagation memiliki tingkat

Penerapan algoritme jaringan saraf tiruan Backpropagation pada peramalan indeks harga konsumen Indonesia dapat dilakukan dengan langkah pertama yaitu pembentukan

Dari uraian diatas penulis melakukan penelitian dengan judul jaringan saraf tiruan untuk memprediksi tingkat pemahaman siswa terhadap mata pelajaran dengan

Sehingga untuk uji prediksi harga saham yang menggunakan jaringan syaraf tiruan secara supervised learning dengan algoritma backpropagation memiliki tingkat

Jaringan Syaraf Tiruan merupakan suatu metode yang dapat mengatasi masalah untuk memprediksi harga minyak mentah dunia yang selalu berfluktuatif dengan kemampuan dapat mengenali pola