PENGEMBANGAN APLIKASI PREDIKSI NILAI TUKAR MATA UANG

Yustin Ervinasari, Rosalia (2008) PENGEMBANGAN APLIKASI PREDIKSI NILAI TUKAR MATA UANG. S1 thesis, UAJY.

	Text (Halaman Judul) 0TF04217.pdf Download (151kB)
	Text (Bab I) 1TF04217.pdf Download (52kB)
	Text (Bab II) 2TF04217.pdf Download (164kB)
	Text (Bab III) 3TF04217.pdf Restricted to Registered users only Download (276kB)
	Text (Bab IV) 4TF04217.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (Bab V) 5TF04217.pdf Download (638kB)

Abstract

Globalisasi ekonomi menimbulkan dampak dimana perdagangan, investasi dan transaksi finansial dapat dilakukan tanpa kendala. Perpindahan modal dapat dilakukan dalam waktu sekejap dengan memanfaatkan pesatnya perkembangan teknologi dan informasi. Transaksi jual beli valuta asing (valas) pun menjadi semakin mudah dan cepat. Transaksi valuta asing di pasar valas tidak terlepas dari proses memprediksi atau menganalisa terlebih dahulu. Prediksi dilakukan untuk menentukan arah pergerakan mata uang tersebut. Prediksi kurs valuta asing ini penting dilakukan oleh para pelaku pasar valas dengan tujuan untuk menghindari kerugian dan bahkan mendapat keuntungan dari pergerakan kurs. Aplikasi yang akan dikembangkan yaitu aplikasi yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai tukar mata uang. Dalam aplikasi ini, prediksi yang akan ditampilkan yaitu prediksi nilai tukar mata uang (USD, EURO, AUSTRALIAN DOLLAR) untuk beberapa hari ke depan. Data dari nilai tukar mata uang dapat ditentukan berdasarkan runtunan waktu (time series). Dari data tersebut dapat diketahui pola data yang ada dengan menggunakan metode Single Moving Average, metode Double Moving Average, dan metode Wavelet Haar sehingga dapat diketahui prediksi nilai tukar mata uang untuk beberapa hari ke depan. Aplikasi ini akan dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman Visual Studio.NET 2003 dan MySQL sebagai basis datanya. Pengembangan aplikasi perangkat lunak ini berhasil menghasilkan suatu perangkat lunak yang dapat memprediksi nilai tukar mata uang untuk beberapa hari ke depan dengan metode Single Moving Average, Double Moving Average, dan Wavelet Haar. Hasil Single Moving Average periode 2 setara dengan Wavelet Haar level 1. Keakuratan hasil forecasting untuk Single Moving Average dan Wavelet sebesar 98,43%, sedangkan untuk Double Moving Average sebesar 98,73%

Actions (login required)

View Item