Zulfikri, Zulfikri (2025) PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM PREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (161kB)
	Text Abstrak.pdf Download (228kB)
	Text BAB I.pdf Download (241kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (179kB)
	Text Full-text.pdf Restricted to Registered users only Download (7MB)

Abstract

Salah satu investasi yang memberikan keuntungan yang besar di Indonesia adalah pasar saham. Informasi harga saham mencerminkan kondisi ekonomi suatu negara. Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) merupakan grafik saham yang menampilkan pergerakan rata-rata atau indikator seluruh saham yang ada di dalam bursa efek Indonesia. Apabila IHSG meningkat, maka saham-saham dipastikan juga meningkat. Begitu juga jika IHSG melemah maka saham-saham juga dalam kondisi lemah. Oleh karena itu, dibutuhkan langkah yang tepat untuk membantu investor mendapatkan informasi pasar saham seperti memprediksi harga saham. Penelitian ini memprediksi harga penutupan saham Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dengan menerapkan metode Support Vector Machine (SVM). Parameter yang digunakan untuk pemodelan adalah parameter C sebesar 100 dan parameter gamma sebesar 0.1 dengan penggunaan kernel RBF dan koefesien determinasi. Sehingga berdasarkan pelatihan, didapat nilai RMSE 49,14 dan koefisien determinasi R2 0.9847. Setelah melakukan pengujian data, RMSE ditemukan 33.76 dengan R2 dari 0.9499.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	zulfikri zulfikri
Date Deposited:	09 Apr 2026 05:18
Last Modified:	09 Apr 2026 05:18
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/19245

Actions (login required)

View Item