Prediksi Price Earning Ratio Saham Menggunakan Algoritme Kernel Extreme Learning Machine (Studi Kasus: PT Telkom)
| Main Authors: | Nasution, Mentari Adiza Putri, Imam Cholissodin, S.Si., M.Kom., Indriati, S.T., M.Kom |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/id/eprint/194852/1/0520150107-%20MENTARI%20ADIZA%20PUTRI%20NASUTION.pdf http://repository.ub.ac.id/id/eprint/194852/ |
Daftar Isi:
- Investasi saham merupakan salah satu investasi yang populer dewasa ini. Investasi ini memiliki karakteristik “high risk high return” yang dapat memberikan ancaman kerugian tersendiri bagi para investor saham. Telah banyak penelitian yang dilakukan terkait pengestimasian pergerakan harga saham, namun prediksi yang dilakukan cenderung fokus kepada pendekatan teknikal tanpa memperhatikan pendekatan fundamental yang tidak kalah esensial. Salah satu metode dengan pendekatan fundamental yang telah banyak digunakan yaitu metode Price Earning Ratio. Algoritme Extreme Learning Machine merupakan algoritme yang telah teruji dalam peramalan saham dengan performa yang tinggi dan learning speed relatif rendah, namun metode ini memiliki kelemahan dalam penentuan bobot dan bias yang acak sehingga mengurangi stabilitasnya. Kernel Extreme Learning Machine menawarkan pemanfaatan fungsi kernel yang dapat memberikan stabilitas dan performa yang tinggi dengan learning speed relatif rendah. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, diperoleh nilai kesalahan dengan Mean Absolute Precentage Error (MAPE) paling optimal sebesar 2,78021%, dengan jumlah fitur 8, rasio data training dan testing sebesar 90%:10%, menggunakan fungsi kernel Polynomial dengan nilai parameter 1, serta menggunakan nilai koefisien regularisasi ( ) sebesar 1000. Dilakukan pula evaluasi dengan Nested Cross Validation yang memberikan nilai MAPE sebesar 6,385713%.