ANALISIS model rasio keuangan dalam memprediksi perubahan laba dengan menggunakan artificial neural network

Siswoyo, Bambang and Siallagan, Manahan (2006) ANALISIS model rasio keuangan dalam memprediksi perubahan laba dengan menggunakan artificial neural network.

Full text not available from this repository.
Official URL: http://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=rea...

Abstract

Peramalan ilmiah selama ini banyak dilakukan secara intuitif atau dengan menggunakan metode-metode statitik. Banyak metode untuk melakukan peramalan tersebut, misalnya metode smoothing, box-jenkins,ekonometri,proyeksi trend dan regresi, metode masukan-keluaran dan sebagainya. Pemilihan metode-metode tersebut diatas, yang digunakan pada perhitungan untuk meramalkan suatu hal tertentu, tergantung pada berbagai aspek yang mempengaruhinya yaitu aspek waktu, pola data, tingkat akurasi data, tipe model sistem yang diamati, tingkat presisi hasil yang diinginkan dan sebagainya. Karena itulah akan mucnul suatu masalah apabila pengamatan atau pengujian dilakukna oada sautau sistem dinamsi yang memiliki sistem pola data dengan formulasi yang selalu berubah-ubah, atau dengan kata lain sistem yang memiliki tingkat kesulitan yang tinggi untuk dibuatkan formulasi modelnya pada suatu kurun waktu tertentu seperti halnya yang terdapat pada sistem prediksi perubahan laba perusahaan. Dengan menggunakan pendekatan jaringan syaraf tiruan (JST), maka identifikasi pola data dari sistem prediksi perubahan laba dapat dilakukan dengan metode pendekatan pembelajaran dan pelatihan. Berdasarkan kemampuan belajar yang dimilikinya,maka JST dapat dilatih untuk memepelajari dan menganalisa pola data masa lalu dan berusaha mencari suatu formula/fungsi yang akan menghubungkan pola data pada masa lalu dengan keluaran yang diinginkan pada saat ini.

Item Type: Article
Subjects: Laporan Penelitian
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Perpustakaan UNIKOM
Depositing User: M.Kom Taryana Suryana
Date Deposited: 16 Nov 2016 07:42
Last Modified: 16 Nov 2016 07:42
URI: https://repository.unikom.ac.id/id/eprint/7028

Actions (login required)

View Item View Item