29
Data
tersebut
adalah
tidak
ekuiprobable, dan
lagi
klasifikasi
adalah
tidaklah
separable
dan
faktor
subyektif digunakan
untuk
menentukannya. Sistem
ini
melakukan
rating dan
menklasifikasi perusahaan ke dalam tiga jenis:baik untuk
investasi, spekulatif,
dan
buruk.
Akurasi
dari
sistem
ini
sekitar
84,90%
dalam
memprediksi rating
dari
perusahaan dibandingkan dengan rating yang dikeluarkan oleh S&P.
Masalah ketidak
tepatan
ini
disebabkan
faktor
kualitatif
yang
tidak
dimasukkan
dalam
sistem.
Terlebih
lagi
S&P
tidak
mempublikasikan
persamaan
untuk
memetakan
dari
informasi
kualitatif
ini
ke
nilai
kuantitatif.
Sistem
ini
menunjukkan
bahwa
ANN
dapat
melakukan bond rating suatu perusahaan
tanpa pengetahuan yang detail
mengenai
persamaan
matematis dan proses penentuan oleh S & P, dengan
menghasilkan hasil
yang
tidak terlalu jauh berbeda. Ketidakakuratan adalah ketidak konsistenan dari sistem rating
tersebut sendiri.
d.
Prediksi penjualan bulanan (Srirengan dan Looit, 1992)
Telah diterapkan di sebuah department store di Phoenix,
Arizona. Menggunakan
ANN
dengan
backpropagation untuk
memprediksikan
penjualan
bulan
mendatang
dengan
menggunakan data
time
series
penjualan
bulan-bulan
terdahulu.
e. Yamaichi Fuzzy Fund (Munakanta & Jani, 1994)
Aplikasi
ini
merupakan aplikasi
awal
di
dunia
perdagangan
yang
menggunakan
pendekatan
fuzzy. Sistem
ini
menangani 65
stok
industri
dan
merupakan stok
utama di
Nikei
Dow.
Sistem
ini
menggunakan 800
rule.
Rule
ditentukan
oleh
para
ahli
dan
diperbaiki oleh senior business analys bilamana perlu. Sistem ini telah diuji coba selama
2
tahun
dan
unjuk
kerja
dengan
menggunakan Nikei
Average
menunjukkan
lebih
dari
20%.
Ketika
diuji
coba
sistem
iini
menyarakankan
"sell"
18
hari
sebelum
terjadinya
 |