PREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM DENGAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION 
DUA TAHAP

ARFIAN NURDIANSYAH

Informasi Umum

Kode

16.04.335

Klasifikasi

C -

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Financial Markets

Dilihat

15 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAK

Dalam penelitian ini akan dibahas prediksi indeks harga saham dengan metode Support Vector Regression (SVR) dua tahap. Penelitian ini menggunakan indeks saham dari pasar saham Indonesia yaitu Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Percobaan ini didasarkan pada data historis harian selama 5 tahun. Prediksi dilakukan dengan menggunakan SVR satu tahap dan SVR dua tahap untuk meramal harga penutupan satu periode kedepan (t+1), dua periode kedepan (t+2), tiga periode kedepan (t+3), empat periode kedepan (t+4), dan lima periode kedepan (t+5). Dengan menggunakan metode Support Vector Regression (SVR) dua tahap didapatkan Mean Absoute Percentage Error (MAPE) testing dari 5 skenario yang diuji yaitu MAPE untuk skenario (t+1) adalah 9,2099 %, MAPE untuk skenario (t+2) adalah 16,4214 %, MAPE untuk skenario (t+3) adalah 7,308%, MAPE untuk skenario (t+4) adalah 7,1856 % , dan MAPE untuk skenario (t+5) adalah 8,8449 %. Sedangkan dengan menggunakan Support Vector Regression (SVR) satu tahap didapatkan MAPE testing dari 5 skenario yang diuji yaitu MAPE untuk skenario (t+1) adalah 15,316 %, MAPE untuk skenario (t+2) adalah 15,026 %, MAPE untuk skenario (t+3) adalah 15,453%, MAPE untuk skenario (t+4) adalah 15,605 % , dan MAPE untuk skenario (t+5) adalah 5,7007 %. Jadi dapat disimpulkan bahwa metode Support Vector Regression (SVR) dua tahap memiliki akurasi yang lebih baik disetiap skenario kecuali di skenario (t+2).

Kata kunci : prediksi saham, Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), Support Vector Regression (SVR)