Prediksi Indeks Harga Saham Dengan Metode Support Vector Regression Dua Tahap

Arfian Nurdiansyah, Rian Febrian Umbara, Annisa Aditsania

Abstract

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 (� + 1), dua periode kedepan (� + 2), ti ga periode kedepan (� + 3), empat periode kedepan (� + 4), dan lima periode kedepan (� + 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 (� + 1) adalah 9,2099 %, MAPE untuk skenario (� + 2) adalah 16,4214 %, M APE untuk skenario (� + 3) adalah 7,308%, MAPE untuk skenario (� + 4) adalah 7,1856 % , dan MAPE untuk skenario (� + 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 (� + 1) adalah 15,316 %, MAPE untuk skenario (� + 2) adalah 15 ,026 %, MAPE untuk skenario (� + 3) adalah 15,453%, MAPE untuk skenario (� + 4) adalah 15,605 % , dan MAPE untuk sk enario (� + 5) adalah 5,7007 %. Jadi dapat disimpulkan bahwa metode Support Vector Regression (SVR) dua tahap m emiliki akurasi yang lebih baik disetiap skenario kecuali di skenario (� + 2). Kat a kunci : prediksi saham, Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), Support Vector Regression (SVR)

1

Full Text:

PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.
max_upload :0