Prediksi Harga Saham Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) (Studi Kasus: Saham PT Bank Rakyat Indonesia)
| Main Author: | Lestari, Yunita Dwi |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2021
|
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/186244/1/-%20Yunita%20Dwi%20Lestari.pdf http://repository.ub.ac.id/186244/ |
Daftar Isi:
- Saham adalah tanda dari kepemilikan atau kepesertaan suatu badan atau perorangan. Keuntungan dari pembelian saham didapatkan dari perolehan dividen dan capital gain. Adanya perdagangan saham di pasar sekunder, membuat naik turunnya harga saham sehingga terjadi adanya capital gain. Seseorang yang mendapatkan keuntungan dari selisih harga beli saham dengan harga jualnya atau capital gain disebut sebagai seorang trader. Karena fluktuasi harga saham yang terjadi, seorang trader memerlukan analisa sebelum melakukan pembelian saham agar terhindar dari resiko kerugian. Untuk dapat menghindari kerugian para trader di dalam pasar saham, maka dibuatlah suatu sistem prediksi harga saham dengan menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM). Setelah dilakukan pengujian prediksi dengan ELM didapatkan parameter paling optimal untuk melakukan prediksi saham yaitu dengan menggunakan jumlah input data 3, jumlah hidden node 5, jenis fungsi aktivasi adalah sigmoid biner, dan ratio data latih dan data uji sebesar 90% : 10% sehingga didapatkan nilai rata-rata MAPE sebesar 1,59722%.