Machine Learning (Stock Prediction using Artificial Neural Networks) Mursalim P Universitas Dian Nuswantoro 2019
LIST PRESENTASI Judul Ringkasan Pendahuluan Tujuan Dataset yang digunakan Metode yang digunakan Hasil Kesimpulan
JUDUL Stock Prediction Using Artificial Neural Networks
RINGKASAN Artificial Neural Network untuk memprediksi index stok pasar Penerapan fungsi aktivasi sepanjang ada pilihan untuk crossvalidation Dataset yang digunakan adalah Nifty stock index dataset Capaian akurasi hingga 96% pada dataset tersebut.
TUJUAN Membuat model Artificial Neural Network (ANN) untuk memprediksi index stok pasar Menerapkan Backpropagation Learning Algoritm untuk meminimalkan fungsi kesalahan (error) Mengupdate bobot sampai dengan terpenuhinya epoh (iterasi) yang ditetapkan
DATASET YANG DIGUNAKAN Nifty dataset Nifty dataset adalah indeks pasar saham branchmark India untuk pasar ekuitas. 50 indeks akuntasi saham yang terverifikasi dengan baik untuk 22 sector ekonomi Dataset tersebut dapat di unduh melalui url: databasehttps:// database Nifty dataset terdiri dari 7 attribute yaitu: index, date, time, open, high, low, close period of 2016/01/01 to 2017/12
METODE Artificial Neural Network Secara keseluruhan U1,U2,Uj,UN sebagai inputan W1, W2, WN digunakan sebagai bobot
METODE
MODEL
HASIL Atrribut (open, Low, Hight, Close) Output (Close) Data training (60%) Data Testing (40%)
HASIL
KESIMPULAN Model dapat di jalankan untuk prediksi
KRITIK & SARAN Kurang komprehensif dalam menentukan masalah Pada ringkasan belum bisa mendeskripsikan secara jelas tentang paper ini
DATA PRE PROCESSING Nifty Sense data 60% training 40% testing