Tafrianto, Kevin Ade Karunia ( 1072002 ) (2014) Analisis Berita dengan Latent Semantic Indexing untuk Prediksi Kurs Mata Uang. Undergraduate thesis, Universitas Kristen Maranatha.
|
Text
1072002_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version Download (285Kb) | Preview |
|
![[img]](http://repository.maranatha.edu/style/images/fileicons/text.png) |
Text
1072002_Appendices.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (136Kb) |
|
|
Text
1072002_Chapter1.pdf - Accepted Version Download (81Kb) | Preview |
|
|
Text
1072002_Chapter2.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (461Kb) |
|
|
Text
1072002_Chapter3.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (387Kb) |
|
|
Text
1072002_Chapter4.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (762Kb) |
|
|
Text
1072002_Chapter5.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (397Kb) |
|
|
Text
1072002_Conclusion.pdf - Accepted Version Download (9Kb) | Preview |
|
|
Text
1072002_Cover.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (309Kb) |
|
|
Text
1072002_References.pdf - Accepted Version Download (63Kb) | Preview |
Abstract
Kurs mata uang rupiah saat ini sangat tidak stabil dan semakin menurun nilainya. Tidak stabilnya kurs akan mempengaruhi banyak hal. Untuk membantu permasalahan ini, dirancang sebuah aplikasi untuk melakukan prediksi kurs rupiah terhadap dolar Amerika dengan menganalisis berita bursa efek, berita ekonomi bisnis, dan moneter di Indonesia. Berita yang digunakan adalah 2 jenis, yaitu ringkasan berita dan berita lengkap. Pada ringkasan berita, topik yang diambil mengenai bursa efek Indonesia, sedangkan pada berita lengkap adalah ekonomi bisnis dan moneter. Untuk melakukan prediksi, digunakan salah satu metode temu balik informasi, yaitu Latent Semantic Indexing (LSI). Prediksi juga dilakukan tanpa menggunakan LSI, tetapi dengan menggunakan kumpulan kata untuk prediksi ‘naik’. Mengacu pada hasil eksperimen, disimpulkan bahwa LSI bukan model yang tepat untuk melakukan prediksi kurs, tetapi baik untuk mengaitkan konteks berita yang tepat, karena berita yang ada pada saat tertentu belum tentu mencerminkan naik turunnya kurs. Kemunculan kata dalam dokumen juga tidak memiliki korelasi dengan naik atau turunnya kurs karena sebuah kata belum tentu memiliki makna yang sama untuk konteks dan dokumen yang berbeda.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Latent Semantic Indexing, prediksi, kurs mata uang, analisis berita |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Faculty of Information Technology > 72 Information Technology Department |
| Depositing User: | Perpustakaan Maranatha |
| Date Deposited: | 05 Feb 2015 04:52 |
| Last Modified: | 05 Feb 2015 04:52 |
| URI: | http://repository.maranatha.edu/id/eprint/10436 |
Actions (login required)
 |
View Item |
