Hidden Markov Model Untuk Menganalisis Trend Market Saham Di Bursa Efek (Studi Kasus: Saham Pt. Astra Internasional, Tbk.)
| Main Author: | Marianingsih,PaskahDwi |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2012
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/153319/1/051200081.pdf http://repository.ub.ac.id/153319/ |
Daftar Isi:
- Saham merupakan salah satu instrumen pasar keuangan yang sangat populer untuk diperdagangkan. Namun, dalam proses perdagangannya harga saham sangatlah sensitif dengan lingkungan dan beberapa faktor eksternal dan internal sehingga sering mengalami perubahan/fluktuasi. Pada penelitian ini, dilakukan pengamatan pada pergerakan harga saham PT. Astra Internasional, Tbk. yang berfluktuasi setiap hari sehingga diperoleh suatu barisan observasi state yaitu naik atau turunnya harga saham. Perubahan harga saham akan menentukan trend market yang terjadi yaitu bullish, bearish, dan sideway trend. Hidden Markov Model adalah metode probabilistik yang digunakan untuk mempelajari perilaku sistem yang bergantung pada waktu sehingga data yang akan diteliti mempunyai sifat Markov. Selanjutnya, Hidden Markov Model akan digunakan untuk menganalisis trend market yang terjadi sesuai dengan perubahan atau fluktuasi harga saham berdasarkan pengamatan per hari yang terbentuk dalam barisan observasi yaitu naik, turun dan tetap. Pada Hidden Markov Model akan digunakan Algoritma Forward-Backward dan Algoritma Viterbi untuk proses analisis trend market. Hasil yang diperoleh dari Hidden Markov Model yaitu parameter Hidden Markov Model berdasarkan data perubahan harga saham PT. Astra Internasional, Tbk. Hasil dari Algoritma Forward diperoleh nilai probabilitas barisan observasi yang bergantung pada panjang pendeknya waktu pengamatan. Berdasarkan hasil urutan state trend market PT. Astra Internasional, Tbk. menunjukkan bahwa Algoritma Viterbi memiliki keakuratan lebih baik dalam menganalisis trend market jika dibandingkan dengan Algoritma