PEMODELAN GENERAL REGRESSION NEURAL NETWORK (GRNN)
PADA DATA RETURN INDEKS HARGA SAHAM EURO 50
SKRIPSI
Disusun Oleh :
REZZY EKO CARAKA
240 102 111 400 85
JURUSAN STATISTIKA
FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
UNIVERSITAS DIPONEGORO
PEMODELAN GENERAL REGRESSION NEURAL NETWORK (GRNN)
PADA DATA RETURN INDEKS HARGA SAHAM EURO 50
Di
n
oleh :
REZZY EKO CARAKA
240 102 111 400 85
Skripsi
Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Statistika
pada Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Undip
JURUSAN STATISTIKA
FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
UNIVERSITAS DIPONEGORO
udul
: Pemodelan General Regression Neural Network (GRNN) pada Data
Return Indeks Harga Saham Euro 50
Nama : Rezzy Eko Caraka
NIM : 24010211140085
Telah diujikan pada sidang Tugas Akhir tanggal 03 Maret 2015 dan dinyatakan
lulus pada tanggal 06 Maret 2015.
Semarang, Maret 2015
Mengetahui,
Ketua Jurusan Statistika
FSM UNDIP
Dra. Dwi Ispriyanti, M.Si
NIP. 195709141986032001
Panitia Penguji Ujian Tugas Akhir
Ketua,
udul
:
! "# ! $ $% &'! &() !*(
"&&)
+D
( " (' !, * $- !#. /E
' !01&
:
"2 23E
* 4! *&,5
: 24010211140085
6 /%'7 %* + $ % #6' #$
A
* /% !( ##03
5 ! (2015.
.!#
,
5 !(2015
bim
bing
,-$ 8%
Yasin, S.Si, M.Si
NIP. 198212172006041003
Pembimbing II
;<= <>?@A<@= <B
C DE9 F
y
DG DH I JK DL9M DNOIG OK OP OM G JQ OR9HOP SL L OQ F TT y
OKU PJLOQ VJVW JH9G OK HOQVOP ROK G OHDK9O-
Xy
O Y MJQ9K UUO IJK DL9MOKT
DUOM SG Q9H 9K9 ROIOP P JHMJLJM O9G OK ZT
D UOM SG Q9Hy
OKU W JH EDRDL [>\ ]^_ \` ab A\ b\ca` B\ d c\ee f^ b @\u
ca` @\gh ^ ci ja_a k aga B\gu
cb l bd
\ ie m acd a n ao a] ?u
c^ pqr 9K9 V JH DIOG OKMOL OQMOP D My
OH OP DKPDG V JV IJHsLJQUJL OH FOH EOKO F O9KM IOROJ
DH DM OK F POP9M P9G Ot OG DL P OMFO9KMROKuOPJV OP9G OvK9 :JHM9P OMw9IsK J UsHsZC OROG JMJVIOPOK9K9IJKDL9M9K U9KVJK
y
OVI O9G OKPJH9VOG OM9QG JIORO:
xZ yW Dw H OZ
H
E Zwz9 yM IH9y
OKP9Yu ZF9 M JLOG DK
JPDOJ
DHDMOK F P OP9M P9G Ot OG DLPOM FO9KMROKu OPJVOP9G OvK9:JHM9POMw9IsK J UsHs{Z |OIOG
H
OM W9 }OM9K Y FZF9Y u ZF9 ROK |OIOG SL OK CH OQDP OVO Y F ZF9Y u ZF9 MJLOG DRsM JKIJVW9VW9K UyR OKRsMJKIJVW9VW9KUyy~Z |OIOG ROK yW D w sMJK
J
DHDMOK F P OP9M P9G O tOG DL P OM FO9KM ROK u OPJV OP9G O vK9:JHM9POMw9IsK J UsH sZ FJVDO I9QOG
y
OKU P9ROG ROIOP R9M JW DP G OK MOPD IJHM OPDy
OKU PJL OQ VJVW OKP DQ9K UUOPJHM JLJM O9G OKKy
OIJK DL9M OKT
D UOMS G Q9H9K9ZK
H9P9G ROK MOH OK ROH9 IJVW Oc
O OG OK VJK EOR9 V OM DG OKy
OKU M OKUOPW JHQOHUOZ
H
OHOIOK I JK DL9MMJV sUOT
D UOMSG Q9H9K9 ROIOP W JH VOK OOP W OU9 IJK DL9M G QDMDMKy
OR OKW O U9IJVW Oc
OI ORODV DVKy
OZFJVOH OKUYu OH JP{x
º
B
» ¼ ½º¾¼CFD
ÈC
Å ÁÔËÂÐt
for Difference). Euro 50 Index CFD (Contract for Difference) is
used as the benchmark stock price of the 50 largest companies in the euro zone.
The investors to invest in the stock index Euro 50 CFD (Contract for Difference)
with expectation of obtaining appropriate rewards back to what has been invested
in. GRNN models showed that the value of RMSE and R
2
for training data and
0.00095 and 99.19%. For testing the data obtained RMSE and R
2
value of 0.00725
and 98.46%. Based on the forecast value of the stock return next twelve days
obtained the highest loss or capital loss on December 10, 2014 at 5.583188% and
the highest profits or capital gains on December 10, 2014 by 2.267641%
9:; <=> ?@ AB=C DEDFGHI@ AJ I F@AI HKJ B L <M:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: N
u:u J Go pG>C= EI>BF@ACGEC =FgI FA>?I>nI>J GFIoIHI>:::::::::::::::::::::: mS
¨©ª
a
«a
¬® ¯°®±²³´µ¶·¸µ·¶¹
a
¶º¬ »a
¬¼ º½ª ½ »º¾¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ÀÁ® ¯°®±Â³¼ ì µ·¸Ä
a
¾a
¶Å ÷¶½¬ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ÀÆ® ¯°®±Ç³ÈÉ ÊËÌÍÎ ÏÐÍÑÒ ÍÓÑ ÏÌÒ ÍÔÕ Ö Ñ× ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ÀØ
® ¯°®±
4.
Ù ÓÌÔÉÌÏÐÍÑÚ ÍÑÛÍÜÔÑÖ Ê¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ÀØ ® ¯°®±5.
ÝÍÛ ÓÑÑ ÍÊÔÒ Í ÓÑ ÏÌÒ ÍÔÕÖ Ñ ×¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ÀÞ ® ¯°®±ß³à ½¬ ¾ µ¶·¸¾ºáâ ÅÅ´Ããa
¶a
ä «·«¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ åÁ® ¯°®±æ³Äº
a
»¶a
«ç ªº ¶ç¬©ª º¾ º¾¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ åè® ¯°®±é³ê º« ôöºÃ¾ë ª ½µ¨© ¶»©ë ì ·µ·ì©¬´
a
í© «î¬ïø¾ð ·¶½ñòó ôÄ¿¿¿¿¿¿ Á ò® ¯°®±õ³ÝÍÔÓÑ Êî¬ï ø ¾ð·¶½ñò¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ Á À
® ¯°®±²ö³ÝÍÔÓÑ Êî¬ï à ¸¾ð·¶½ñò÷Íø ÔÉ ÊË¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ Áù
® ¯°®±²²³ÝÍÔÓÑ Êî¬ï à ¸¾ð·¶½ñò÷Ñ ÏÉÊÉ ÊË¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ Áù
® ¯°®±²Â³ç¶¾ ºµ øµ ·¶áâÅ ÅÝ ÍÔÓÑ Ê î¬ï ø¾úÓÑÖñò¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ Áè
üýþÿ ý ÿ ý
.
.
!"# $%&'()*+,( )
v
m
¡ ¢ ¡ £¤
¥
¦ ¤
®¯° ®±² ®³´µ±®¶
· ¸¹ ¸º ¸»
¼½¾¿ ÀÁ½ÂÃ
.
Ä ¸Å ¸·¸Æ Ç ¸È¸É¸ºÊ¸»ËÌÍÎÏ ÐÑ»ÊÒÓ ÔÕ֯רÙÚ ÒÆ «× ÊÒÛܸ»Ö ¸Æ«ÛÙÝÞÔ¸ºß ¸«ÊһǸ»Ûàá׬ Òºâ ÒÆÛÙÝÞããããããããããããããããããããããããã Þ à
ö ÷öø
ùú ûü÷ ýþ ÿ þ ÷û
ÿ ö
t
y
t
t
t
t
t
u
y
u
t
t
t
.
!"
u
y
"u
t
u
# $%& '
t
50
t
z
E
.
# (E
t
t
t
y
)*+%& ,
t
u
y
u
t
-t
y
.t
&*+ %&,
y
tu
t
t
t
t
- -t
.
/t
0
u
12 3#24u
&*+%& ,
y
t
t
t
t
3
nop qrqrspt p u vorw xx oy pz{ pspz
y
p popwp| }~~ ~~ ~ ~
G
x x ~ ~ ~ L
~ ~ t
Q
zation
opz
Feed Forward Neural Networks
FF
x x.
p op uuzy
pGeneral Regression
Neural Network
G
xx u rst ppz pw p| ptu
u vorw psyzpz s poypw qp y y
pz rsyz oyz p pz z{ t rz orp
t
pz ptu
z y.
rz et.al
2000
u rz rspz pzqp| p o pps opsy vtrspy
G
x x r ps p r rz ypw oyoppspz t po pt
rvsy s rs r y zvzwy zy rps rsz rw oyupz p r
t
yup y opsy zywp y |psptpz v{t{ oyt
rz{ pz vwr| |y utz pzyzt{¡yzt{z
y
p.
¢ w r| psrz p ytu
trz rwyt
yt
rst
psy z{ uruvorwpz opzurs pu pw pzyz or| ps pp|pu
E
s v50
orz pzGeneral Regression Neural Network
G
xx.
£¤¥¤ ¦§ ¨©ª©« ¬® ¬«¬¯ ¬°
B
rs o pps pzspy pzw pt
psqrw ppz t
rsrq{u ppwp|pz y
ppz oy qp| p opwput rzw ypz y zy popw p| qppy u pz p u rz zppz
General Regression Neural Network
G
x x z{ uru ts royyreturn
yz or| pspp| puE
sv50 CFD
Contract For
Difference
ru oypz u rz rz{ pzcapital gain
y
pz ppz oy | po pty vw r| y z±rt
vst popp
t
pzp{u t
rst
rz{u .
£¤²¤ ¦§ ª³¬´¬« ¬®¬« ¬¯¬°
B
pt
ppzuppw p|o pwputrzwypz y zypopwp|rq p pyqrsy {µ1.
¶rqp py ±psy pq rw yzt{ popwp| opt
preturn
p| pu(
,
,
·,
)
oyupz p vs ors o psy t oy
t
rz{ pz rqrwu zpy
. D
pwpu | pw yz y ¸ rt
vor4
2. D
¼t
¼y
¼½ ¾ ¼¿¼½ ÀÁ¾Â½¼¿ ¼½ À¼Ã ¼Ä ÅÆ½ÂÃÁÇ ¼½ Á ½Á ¼ À¼Ã¼È À¼t
¼ È ¼É¾¼ ǼȼÄȼÉÁ ¼½ Á½À Æ¿Ç
E
ÂÉÊ50 CFD
ËÌ ÍÎÏÐ ÑÒÏ ÓÍÐÔÕÖÖ ×Ð × ÎÒר ÅÆÉÁ ÊÀÆ02
Ù¼½Â¼É Á2013
Ç¼Ä Å¼ÁÀƽ ¾¼½2
ÚÛ ÊÜ ÆÄ Ý ÆÉ2014.
Þßàß á â ãâ äåæçå çèé êé äå
ëÂì ¼½ÅƽÆÃÁ