Rancang Bangun Aplikasi Prediksi Harga Saham Menggunakan Algoritma k-Neighbors Regressor
| Main Author: | Tanuwijaya, Julius |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed application/pdf |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://kc.umn.ac.id/10991/1/HALAMAN_AWAL.pdf http://kc.umn.ac.id/10991/2/DAFTAR_PUSTAKA.pdf http://kc.umn.ac.id/10991/3/BAB_I.pdf http://kc.umn.ac.id/10991/4/BAB_II.pdf http://kc.umn.ac.id/10991/5/BAB_III.pdf http://kc.umn.ac.id/10991/6/BAB_IV.pdf http://kc.umn.ac.id/10991/7/BAB_V.pdf http://kc.umn.ac.id/10991/8/LAMPIRAN.pdf http://kc.umn.ac.id/10991/ |
Daftar Isi:
- Pasar modal merupakan sistem keuangan yang terorganisasi terdiri dari bank komersial, lembaga perantara di bidang keuangan dan seluruh surat-surat berharga yang beredar. Salah satu manfaat dari pasar modal adalah menciptakan kesempatan kepada masyarakat untuk berpartisipasi dalam kegiatan perekonomian khususnya dalam berinvestasi. Dalam aktivitas perdagangan saham sehari-hari, harga saham cenderung fluktuatif. Sehingga harga saham dapat berubah kapan saja. Oleh karena itu, diperlukan prediksi harga saham untuk membantu para investor dalam mengambil keputusan saat ingin membeli atau menjual sahamnya. Salah satu aset untuk investasi adalah saham. Salah satu indeks harga saham yang banyak dilirik investor adalah indeks saham LQ45 pada bursa saham Indonesia. Salah satu algoritma yang digunakan untuk melakukan prediksi adalah algoritma k-Nearest Neighbors. Pada penelitian sebelumnya, kNN memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan metode moving average sebesar 14,7%. Penelitian ini menggunakan kNN metode regresi karena untuk memprediksi data numerik. Hasil dari penelitian pembuatan aplikasi prediksi saham indeks LQ45 ini telah berhasil dibuat. Akurasi yang dihasilkan paling tinggi mencapai 91, 81% oleh WSKT.