Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.363
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simantec Jurnal Ilmiah Kursor Jurnal Pekommas REKAYASA Network Engineering Research Operation [NERO] JSiI (Jurnal Sistem Informasi) Multitek Indonesia : Jurnal Ilmiah Water Circulation Monitoring System in The Vanname Shrimp Cultivation based on Internet of Thing Pancaran Pendidikan Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Banyuwangi
Rochman, Eka Mala Sari
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Physics Social Sciences Other

Published : 17 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Network Engineering Research Operation [NERO]

 1 
PREDIKSI HARGA SAHAM YANG MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR EKSTERNAL MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Rochman, Eka Mala Sari
Network Engineering Research Operation [NERO] Vol 1, No 2 (2014): Nero
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Prediksi harga saham merupakan salah satu penelitian penting dalam bidang perekonomian. Pergerakan harga saham ini cenderung non linear dan non stasioner yang dipengaruhi oleh banyak faktor, sehingga sangat sulit untuk meramalkan harga saham. Dalam penelitian ini akan dikaji salah satu permasalahan prediksi data runtun waktu dalam bidang finansial yaitu memprediksi harga saham. Dua pendekatan yang biasa dilakukan oleh para analisis saham dalam memprediksi harga saham adalah analisa teknikal yang berdasarkan data masa lampau dan faktor eksternal yang berdasarkan kondisi makroekonomi, kondisi nonekonomi dan kondisi perusahaan. Prediksi ini untuk mendapatkan petunjuk lebih awal mengenai harga saham yang akan datang agar dapat merespon kejadian tersebut dengan tepat. Fungsi yang diimplementasikan dalam metoda ini merupakan representasi dari pengaruh data pergerakan harga saham masa lampau dan pengaruh kondisi saat ini yaitu kondisi makroekonomi (tingkat inflasi, tingkat suku bunga, harga minyak) dan kondisi nonekonomi (pergerakan indeks saham luar negeri). Jaringan saraf tiruan digunakan untuk mencari pola dari data masa lampau. Hasil penelitian dengan perbandingan nilai RMSE antara saham yang dikombinasi dengan faktor eksternal adalah 0.00271lebih kecil dibandingkan dengan yang hanya menggunkan data historis saham saja yaitu sebesar 0.00293. Kata Kunci: prediksi harga saham, jaringan saraf tiruan, algoritma genetika, faktor eksternal
MODEL PERAMALAN JUMLAH PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGAN PENDEKATAN METODE FUZZY LINEAR REGRESSION (FLR) Bain Khusnul Khotimah; Eka Mala Sari Rochman
Network Engineering Research Operation Vol 6, No 1 (2021): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v6i1.215

Abstract

Peramalan sangat penting pada data time series, yang diperlukan dalam proses pengambilan keputusan. Penelitian ini memprediksi jumlah demam berdarah sebagai output variabel terikat (Y) dan faktor keterangan kondisi pasien parah (X1) dan kondisi ringan X2 sebagai variabel bebas. Peramalan time series menggunakan fuzzy untuk menjelaskan data dalam bentuk nilai-nilai lingusitik. Regresi fuzzy digunakan untuk memperbaiki adanya error dalam permodelan klasik. Hasil peramalan konvensional terdapat perbedaan antara nilai yang diamati dan nilai yang diestimasi yang dikenal error, tetapi dalam regresi fuzzy dikenal sebagai kerancuan (ambiguity) sistem. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Linear Regression (FLR) untuk memodelkan peramalan jumlah penyakit demam berdarah. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan parameter berupa interval (upper bound dan lower bound) pada hasil ramalan, yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan pada segala kemungkinan terbaik maupun terburuk. Hasil penelitian  berdasarkan interval dengan mengubah-ubah nilai (h) = 0; 0,25; dan 0,5; 0.75 dihasilkan dengan metode Fuzzy linier regression Time Series pada koefisien determinasi terkecil senilai 0,238 pada h=0,25 dengan kesalahan simpangan baku terkecil 3,94.
PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT PADA ANAK Eka Mala Sari Rochman
Network Engineering Research Operation Vol 5, No 1 (2020): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (784.178 KB) | DOI: 10.21107/nero.v5i1.157

Abstract

Kesehatan anak merupakan hal yang patut kita perhatikan serta membutuhkan penanganan tepat, karena hal ini juga tergantung dari kondisi anak tersebut. Namun, seringkali terjadi penanganan yang lambat hal ini dikarenakan terkendala jarak dari rumah ke rumah sakit dan keadaan sosial yang tidak mendukung. Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem yang dapat mempermudah proses penanganan penyakit pada anak. Pada penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem diagnosis penyakit anak menggunakan metode Certainty Factor (CF). Metode CF ini merupakan salah satu metode dalam sistem pakar yang mana digunakan untuk memprediksi diagnosis penyakit anak dengan  mencocokan data gejala dan penyakit dari para ahli tentunya dalam hal ini adalah dokter anak. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, dapat diketahui bahwa metode CF pada diagnosa penyakit anak menghasilkan akurasi sebesar 80%.
PREDIKSI HARGA SAHAM YANG MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR EKSTERNAL MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Eka Mala Sari Rochman
Network Engineering Research Operation Vol 1, No 2 (2014): Nero
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (940.192 KB) | DOI: 10.21107/nero.v1i2.28

Abstract

Prediksi harga saham merupakan salah satu penelitian penting dalam bidang perekonomian. Pergerakan harga saham ini cenderung non linear dan non stasioner yang dipengaruhi oleh banyak faktor, sehingga sangat sulit untuk meramalkan harga saham. Dalam penelitian ini akan dikaji salah satu permasalahan prediksi data runtun waktu dalam bidang finansial yaitu memprediksi harga saham. Dua pendekatan yang biasa dilakukan oleh para analisis saham dalam memprediksi harga saham adalah analisa teknikal yang berdasarkan data masa lampau dan faktor eksternal yang berdasarkan kondisi makroekonomi, kondisi nonekonomi dan kondisi perusahaan. Prediksi ini untuk mendapatkan petunjuk lebih awal mengenai harga saham yang akan datang agar dapat merespon kejadian tersebut dengan tepat. Fungsi yang diimplementasikan dalam metoda ini merupakan representasi dari pengaruh data pergerakan harga saham masa lampau dan pengaruh kondisi saat ini yaitu kondisi makroekonomi (tingkat inflasi, tingkat suku bunga, harga minyak) dan kondisi nonekonomi (pergerakan indeks saham luar negeri). Jaringan saraf tiruan digunakan untuk mencari pola dari data masa lampau. Hasil penelitian dengan perbandingan nilai RMSE antara saham yang dikombinasi dengan faktor eksternal adalah 0.00271lebih kecil dibandingkan dengan yang hanya menggunkan data historis saham saja yaitu sebesar 0.00293. Kata Kunci: prediksi harga saham, jaringan saraf tiruan, algoritma genetika, faktor eksternal
Co-Authors Aeri Rachmad Aeri Rachmad Bain Khusnul Khotimah Dyah S Rahayu Fitri Damayanti Husni - Ifan Pratama Imamah Imamah Khozaimi, Ach. Pramudita, Yoga Dwitya Ratna Nur Tiara Shanty Rima Tri Wahyuningrum Wahyudi Setiawan