DESIGN OF EXPERIMENT PADA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK MEMPREDIKSI KURS TUKAR MATA UANG IDR/USD

Rizka Britania
{"title":"DESIGN OF EXPERIMENT PADA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK MEMPREDIKSI KURS TUKAR MATA UANG IDR/USD","authors":"Rizka Britania","doi":"10.14710/jati.17.3.219-228","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Prediksi kurs tukar mata uang memiliki peranan penting dalam bisnis, salah satunya dalam hal international purchasing. Terdapat beberapa metode yang digunakan dalam melakukan forecasting mata uang, salah satunya adalah Artificial Neural Network (ANN). Berdasarkan beberapa penelitian terdahulu, ANN terbukti superior dibandingkan metode forecasting lainnya dalam memprediksi kurs tukar mata uang. Salah satu kelemahan ANN adalah tidak adanya setting parameter yang baku untuk digunakan, sehingga setting parameter yang berbeda dapat memberikan hasil akurasi yang berbeda. Penelitian ini bertujuan menentukan dua nilai parameter yang memiliki pengaruh signifikan, yaitu jumlah input node dan jumlah hidden node melalui metode design of experiment dalam memprediksi kurs tukar mata uang IDR/USD. Bobot awal dan bias pada replikasi yang memberikan performansi lebih baik dari replikasi sebelumnya disimpan untuk selanjutnya digunakan dalam membangkitkan forecast pada periode selanjutnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa delapan input nodes dan empat hidden nodes memberikan akurasi terbaik yang ditandai dengan nilai MSE test terendah. Selain itu, berdasarkan grafik perilaku MSE test dari setiap arsitektur jaringan yang terbentuk, dapat disimpulkan bahwa dalam memprediksi kurs tukar mata uang IDR/USD, jumlah hidden nodes bersifat lebih sensitif dibanding jumlah input nodes. AbstractDesign of Experiment in Artificial Neural Network to Forecast Foreign Exchange Rate IDR/USD]. Forecasting foreign exchange rate plays a significant role in business, for example in international purchasing. There are several methods used in forecasting foreign exchange rates, one of them is the Artificial Neural Network (ANN). Based on several earlier literatures, ANN has been proven as a superior method in forecasting foreign exchange rate compared to other methods. However, ANN has several weaknesses, for example, there is no standard parameters setting used in ANN, thus different parameters setting could lead to different accuracy. This research aims to determine two crucial parameters that give significant impact to the ANN model built; the number of input nodes and the number of hidden nodes, through the design of an experiment to forecast the IDR/USD exchange rate. Initial weights and bias in replication that give better performance than earlier replication are stored and used to forecast the data for next periods as needed. The result of this research shows that eight input nodes and four hidden nodes give the best accuracy to forecast IDR/USD exchange rate which is proven by the lowest MSE test score. Moreover, based on the MSE test behavior graph, the number of hidden nodes is more sensitive than the number of input nodes in forecasting IDR/USD exchange rate.Keywords: Artificial Neural Network; design of experiment; forecast; foreign exchange rate","PeriodicalId":31315,"journal":{"name":"Jti Undip Jurnal Teknik Industri","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jti Undip Jurnal Teknik Industri","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.14710/jati.17.3.219-228","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Prediksi kurs tukar mata uang memiliki peranan penting dalam bisnis, salah satunya dalam hal international purchasing. Terdapat beberapa metode yang digunakan dalam melakukan forecasting mata uang, salah satunya adalah Artificial Neural Network (ANN). Berdasarkan beberapa penelitian terdahulu, ANN terbukti superior dibandingkan metode forecasting lainnya dalam memprediksi kurs tukar mata uang. Salah satu kelemahan ANN adalah tidak adanya setting parameter yang baku untuk digunakan, sehingga setting parameter yang berbeda dapat memberikan hasil akurasi yang berbeda. Penelitian ini bertujuan menentukan dua nilai parameter yang memiliki pengaruh signifikan, yaitu jumlah input node dan jumlah hidden node melalui metode design of experiment dalam memprediksi kurs tukar mata uang IDR/USD. Bobot awal dan bias pada replikasi yang memberikan performansi lebih baik dari replikasi sebelumnya disimpan untuk selanjutnya digunakan dalam membangkitkan forecast pada periode selanjutnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa delapan input nodes dan empat hidden nodes memberikan akurasi terbaik yang ditandai dengan nilai MSE test terendah. Selain itu, berdasarkan grafik perilaku MSE test dari setiap arsitektur jaringan yang terbentuk, dapat disimpulkan bahwa dalam memprediksi kurs tukar mata uang IDR/USD, jumlah hidden nodes bersifat lebih sensitif dibanding jumlah input nodes. AbstractDesign of Experiment in Artificial Neural Network to Forecast Foreign Exchange Rate IDR/USD]. Forecasting foreign exchange rate plays a significant role in business, for example in international purchasing. There are several methods used in forecasting foreign exchange rates, one of them is the Artificial Neural Network (ANN). Based on several earlier literatures, ANN has been proven as a superior method in forecasting foreign exchange rate compared to other methods. However, ANN has several weaknesses, for example, there is no standard parameters setting used in ANN, thus different parameters setting could lead to different accuracy. This research aims to determine two crucial parameters that give significant impact to the ANN model built; the number of input nodes and the number of hidden nodes, through the design of an experiment to forecast the IDR/USD exchange rate. Initial weights and bias in replication that give better performance than earlier replication are stored and used to forecast the data for next periods as needed. The result of this research shows that eight input nodes and four hidden nodes give the best accuracy to forecast IDR/USD exchange rate which is proven by the lowest MSE test score. Moreover, based on the MSE test behavior graph, the number of hidden nodes is more sensitive than the number of input nodes in forecasting IDR/USD exchange rate.Keywords: Artificial Neural Network; design of experiment; forecast; foreign exchange rate
基于PADA人工神经网络的IDR/USD渔业设备校正实验设计
货币汇率预测在商业中发挥着重要作用,其中之一就是在国际采购中。预测金钱眼的方法有很多,其中之一就是人工神经网络。基于先前的一些研究,人工神经网络在预测货币汇率方面优于其他预测方法。ANN的弱点之一是没有默认的参数设置可供使用,因此不同的参数设置可以给出不同的精度结果。本研究旨在通过预测印尼盾/美元汇率的实验设计方法,确定两个具有显著影响的参数值,即输入节点数和隐藏节点数。与以前的复制相比,性能更好的初始和有偏差的复制泵会被存储起来,以便在下一个时期进一步提高预测。研究结果表明,8个输入节点和4个隐藏节点提供了以最低MSE测试值标记的最佳精度。此外,基于所形成的每个网络架构的MSE测试行为图,可以得出结论,在预测IDR/USD货币汇率时,隐藏节点的数量比输入节点的数量更敏感。[UNK]外汇汇率预测的人工神经网络实验设计。预测外汇汇率在商业中发挥着重要作用,例如在国际采购中。外汇汇率预测有几种方法,其中之一是人工神经网络。基于几篇早期文献,与其他方法相比,人工神经网络已被证明是一种优越的外汇汇率预测方法。然而,人工神经网络有几个弱点,例如,没有标准的参数设置用于人工神经网络,因此不同的参数设置可能导致不同的精度。本研究旨在确定对所建立的神经网络模型产生重大影响的两个关键参数;输入节点的数量和隐藏节点的数量,通过设计实验来预测印尼盾/美元汇率。存储复制中的初始权重和偏差,这些权重和偏差比早期复制提供了更好的性能,并用于根据需要预测下一阶段的数据。研究结果表明,8个输入节点和4个隐藏节点对印尼盾/美元汇率的预测精度最高,MSE测试得分最低。此外,基于MSE测试行为图,在预测印尼盾/美元汇率时,隐藏节点的数量比输入节点的数量更敏感。关键词:人工神经网络;实验设计;阵雨或雷暴的可能性外汇汇率
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
5
审稿时长
8 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信