Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Globalisasi membawa dampak besar bagi pertumbuhan ekonomi Indonesia. Sejak tahun 1961, secara umum pertumbuhan ekonomi Indonesia selalu mengalami kenaikan. Banyak faktor yang menyebabkan meningkatnya pertumbuhan ekonomi nasional. Salah satunya adalah investasi. Terdapat berbagai macam instrumen investasi. Sekarang ini yang paling banyak diminati oleh masyarakat umum adalah investasi saham. Bursa Efek Indonesia (BEI) mencatat bahwa per Juni 2018 banyaknya investor pasar modal mencapai 1,12 juta Single Investor Identification (SID) dengan 710.000 Single Investor Identification (SID) merupakan total investor saham ritel. Saham menjadi salah satu usaha dalam pemenuhan kebutuhan hidup di masa depan. Daya tarik utamanya adalah karena saham memberikan potensi keuntungan yang tinggi dalam jangka panjang. Namun, dengan potensi keuntungan yang tinggi tersebut, saham juga memiliki potensi kerugian yang tinggi. Salah satu usaha untuk meminimalkan potensi kerugian saham adalah dengan melakukan prediksi harga saham menggunakan machine learning. Harga saham akan diprediksi menggunakan metode penyelesaian masalah regresi, yaitu Fuzzy Support Vector Regression (FSVR). Fungsi pemetaan dalam fungsi keanggotaan fuzzy digunakan untuk menghasilkan fluktuasi harga saham yang tepat. Untuk memastikan keefektifan dan keefisienan penggunaan fitur, Fisher Score digunakan untuk memilih fitur yang paling berpengaruh dan informatif dalam model prediksi sehingga kesalahan hasil prediksi dapat diminimalkan. Fitur-fitur terpilih tersebut akan dijadikan sebagai variabel input dalam model prediksi. Evaluasi hasil prediksi dari data dengan dan tanpa dilakukan pemilihan fitur selanjutnya akan dianalisis menggunakan Normalized Mean Square Error (NMSE) dan dibandingkan sebagai bagian dari evaluasi performa model prediksi. Dari hasil prediksi pada salah satu data yang digunakan, tanpa pemilihan fitur, diperoleh model terbaik dengan nilai NMSE terendah sebesar 0,179 dan persentase data training 80%, sedangkan dengan pemilihan fitur Fisher Score, diperoleh model terbaik menggunakan sembilan fitur dengan nilai NMSE terendah sebesar 0,011 dan persentase data training 90%.

---

Globalization has a big impact on Indonesias economic growth. Since 1961, in general Indonesias economic growth has always increased. Many factors have led to an increase in national economic growth. One of which is investment. There are many investment instruments. The most popular among the public is stock investment. Indonesia Stock Exchange (IDX) recorded as of June 2018 total of capital market investors reached 1,12 million Single Investor Identification (SID) with 710,000 Single Investor Identification (SID) representing total retail stock investors. Stock has become one of the activities to fulfill the needs of life in the future. Its main attraction is that stock provides high potential return of profit in long run. However, as high return of profit, stock also has high potential return of risks. One of the ways to minimize the potential return of risks is by predicting stock prices using machine learning. The stock prices will be predicted using a regression problem solving method, namely Fuzzy Support Vector Regression (FSVR). The mapping function in fuzzy membership function is used to produce the right stock price fluctuations. To ensure the effectiveness and the efficiency of using features, Fisher Score is used to select the most influential and informative features in the prediction model so that the prediction errors can be minimized. These selected features will be used as input variables in the stock price prediction model. The evaluation of the prediction results from the data with and without feature selection will be analyzed using Normalized Mean Square Error (NMSE) and compared as part of the performance evaluation of the prediction model. From the prediction results on one of data used, without doing feature selection, the best model is obtained with the lowest error is 0.179 and 80% training data, while with doing Fisher Score feature selection, the best model is obtained by using nine features with the lowest error is 0.011 and 90% training data."

"Investasi saham merupakan salah satu jenis investasi yang paling populer karena saham memberikan tingkat keuntungan yang tinggi dibandingkan dengan jenis investasi lainnya, tetapi saham juga memiliki tingkat risiko yang tinggi. Fluktuasi harga saham memberikan peluang bagi investor untuk mendapatkan keuntungan yang tinggi. Dibutuhkan sebuah model prediksi harga saham untuk melihat pergerakan harga saham di masa yang akan datang, sehingga investor dapat menentukan waktu yang tepat untuk membeli, menahan, dan menjual saham mereka. Dengan demikian, mereka terlepas dari risiko kerugian dan memperoleh keuntungan yang besar. Terdapat beberapa studi yang membahas tentang prediksi harga saham menggunakan machine learning. Salah satunya yaitu menggunakan Support Vector Regression (SVR). Oleh karena itu, pada skripsi ini akan diuji penerapan SVR menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) sebagai seleksi fitur dalam memprediksi harga saham di Indonesia. Pada skripsi ini digunakan data historis saham harian dari Jakarta Stock Index dan beberapa saham pada sektor real estate dan properti. Beberapa indikator teknikal digunakan sebagai fitur dalam memprediksi harga saham. Studi ini menunjukkan bahwa prediksi harga saham menggunakan SVR dengan PSO sebagai seleksi fitur memiliki kinerja yang baik untuk semua data, fitur, dan jumlah data training yang digunakan pada skripsi ini memiliki nilai error yang kecil. Oleh karena itu, diperoleh model yang akurat untuk memprediksi harga saham di Indonesia.

---

Stock investing is one of the most popular types of investments since it provides the highest return among all investment types, although it is associated with considerable risk. Fluctuating stock prices provide an opportunity for investors to make a high profit. A stock price prediction model is needed to see future stock price movements, so investors can decide the right time to buy, hold, and sell their stocks which regardless of the risk of loss and gain a big profit. Several studies have focused on the prediction of stock prices using machine learning. One of them is Support Vector Regression (SVR). Therefore, this study examines the application of SVR using Particle Swarm Optimization (PSO) as feature selection in predicting Indonesian stock price. This thesis used historical daily stock data from Jakarta Stock Index (JKSE) and several real estates and property stock sectors. Some technical indicators are used as a feature in predicting stock price. The study found that stock price prediction using SVR with PSO as feature selection showed good performances for all data, features and the amount of training data used by the study have relatively low error probabilities. Therefore, an accurate model is obtained to predict stock price in Indonesia."

"Prediksi harga saham merupakan hal yang sangat penting bagi investor karena sangat berguna untuk menentukan nilai masa depan dari suatu perusahaan yang sahamnya sedang diperdagangkan di bursa efek. Investor akan mendapatkan keuntungan yang besar dengan prediksi yang tepat, sebaliknya investor akan mendapatkan kerugian jika prediksi yang digunakan tidak tepat. Pada skripsi ini, akan dibahas pembuatan model prediksi Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ANFIS dengan menggunakan variabel indikator teknikal terbaik berdasarkan Support Vector Regression SVR yang dilihat dari kecenderungan data historis saham 25 perusahaan dari sub sektor Bank, sektor Keuangan, yang tercatat di Bursa Efek Indonesia. Melalui metode ini, akan didapatkan nilai akurasi model yang cukup baik sedemikian sehingga dapat menjadi rekomendasi bagi investor dalam melakukan prediksi harga saham berdasarkan variabel indikator teknikal terpilih.

---

Forecasting stock price has become an important issue for stock investors because it is very useful to determine the future value of a company whose its share are traded on the stock exchange. Investors will get a profit with a sharp predictions, otherwise they will get loss if the predictions is inappropriately used. This undergraduate thesis will study how to make a model prediction Adaptive Neruo Fuzzy Inference System ANFIS using the best technical indicators. These technical indicators chosen by using Support Vector Regression SVR referred from the tendencies of stock time series data for 25 companies of Banking sub sector, Financial sector, that listed on Indonesian Stock Exchange. Through this method, analyst will get the value of the model rsquo s accuracy, that is good enough. So that it could be a recommendation for investors for forecasting the stock prices using this method with the selected technical indicators."

"Pengenalan wajah merupakan teknologi yang berkembang sangat pesat. Pengenalan wajah mampu menghasilkan beragam informasi mengenai identitas seseorang dengan cepat dan akurat. Salah satunya, mampu memberikan informasi mengenai jenis kelamin dari setiap orang yaitu sebagai pria atau wanita. Proses klasifikasi pria atau wanita ini menjadi hal yang sangat penting dalam berbagai bidang, seperti bisnis berbasis online, kontrol akses, absensi kehadiran, sistem keamanan, identifikasi individu yang tidak dikenal, dan lain-lain. Dalam penelitian ini digunakan Fisher Score sebagai metode pemilihan fitur, dan Support Vector Machine SVM sebagai metode klasifikasi untuk mengukur tingkat akurasi dan running time dari klasifikasi pria atau wanita dengan data yang digunakan berasal dari Computer Science Research Projects. Hasil akurasi dari klasifikasi SVM kernel polynomial d = 4 dengan pemilihan fitur Fisher Score mencapai tingkat akurasi tertinggi yaitu 100 pada 3000 fitur dengan data training 90 . Sedangkan hasil akurasi terbaik dari klasifikasi SVM tanpa pemilihan fitur mencapai 77.5 pada data training 80.

---

Face recognition is a technology that is growing very rapidly. Face recognition is able to produce various information about the identity of a person quickly and accurately. One of the utility of face recognition is the ability to provide information about the gender of each person as a male or female. The process of classifying male or female is of paramount importance in many areas, such as online based businesses, access control, attendance, security systems, identification of unknown individuals, and so on. In this study Fisher Score is used as a feature selection method, and Support Vector Machine SVM as a classification method to measure the accuracy and running time of male or female classification with data used from Computer Science Research Projects. Accuracy results from SVM polynomial kernel classification d 4 with Fisher Score feature selection reaches the highest accuracy level of 100 at 3000 features with 90 training data. While the best accuracy results from SVM classification without feature selection reached 77.5 in 80 training data."

"ABSTRAKIndeks harga saham merupakan indikator yang menggambarkan pergerakan harga sekelompok saham. Salah satu indeks harga saham yang terdapat di Indonesia adalah IHSG Indeks Harga Saham Gabungan . Terdapat banyak manfaat dari mengikuti pergerakan IHSG, salah satunya untuk meminimalisir kerugian dari berinvestasi dalam pasar saham. Oleh karena itu, akan dilakukan prediksi nilai IHSG. Metode yang akan digunakan adalah ANFIS Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System dan SVR Support Vector Regression yang merupakan pengembangan dari metode ANN Artificial Neural Network . Selanjutnya performa keduanya akan dibandingkan. Hasil percobaan menghasilkan SVR sedikit lebih baik dari segi keakuratan dibandingkan ANFIS. Nilai keakuratan dari SVR yaitu 78,35 , 97,93 , dan 98,96 sedangkan keakuratan ANFIS yaitu 77,31 , 96,90 , dan 98,80 masing-masing untuk hasil prediksi yang nilai eror relatifnya di bawah 1 , 2 , dan 3 . Maksimum keakuratan dan running time pada ANFIS bergantung banyaknya hari yang digunakan untuk prediksi. Semakin banyak hari yang digunakan untuk prediksi, maka nilai keakuratannya semakin rendah dan running time semakin lama. Sedangkan maksimum keakuratan dan running time pada SVR tak bergantung pada banyaknya hari yang digunakan untuk prediksi. Dalam skripsi ini disajikan pula hasil sampingan berupa clustering berdasarkan eror relatif hasil prediksi menggunakan FKCM Fuzzy Kernel C-Means . Tujuan dari clustering ini yaitu mengecek apakah hasil prediksi yang dihasilkan ANFIS dan SVR kurang dari suatu nilai eror relatif yang ditetapkan.

---

ABSTRACTStock index reflects the price movement a group of stock. There are many stock indices in the world. JKSE Jakarta Composite Index is one of stock index in Indonesia. There are many benefits in following JKSE value, one of them to minimize the loss in stock investment. Therefore, JKSE value will be predicted. The method used are ANFIS Adaptive Neuro Fuzzy Inference System and SVR Support Vector Regression which are development of ANN Artificial Neural Network method. The performance of these two method will be compared. The experiment result gives that SVR is slightly better in terms of accuracy than ANFIS. The accuracy values of SVR are 78,35 , 97,93 , dan 98,96 while the accuracy of ANFIS are 77,31 , 96,90 , dan 98,80 each for a predicted result whose relative eror value is below 1 , 2 , dan 3 . The maximum accuracy and running time on ANFIS depend on how many days are used for prediction. The more days used for prediction will give the lower accuracy and longer running time. While the maximum accuracy and running time on SVR does not depend on the number of days used for prediction. In this thesis, presented also clustering based on relative error from the predicted result using FKCM Fuzzy Kernel C Means . The purpose of this clustering is to check whether the prediction result by ANFIS and SVR is less than a relative error value set."

"Prediksi trend harga saham dapat berguna bagi trader untuk menentukan nilai saham dimasa yang akan datang. Untuk memprediksi trend dengan analisis teknikal adalah melakukan prediksi harga penutupan saham. Seiring dengan waktu, meningkatnya harga saham setara dengan diperolehnya return saham yang profit. Pada skripsi ini, dilakukan analisis dan prediksi harga penutupan saham selama sebulan menggunakan metode Support Vector Machines ndash; K Nearest Neighbor SVM-KNN . Pertama, terlebih dahulu dilakukan pemilihan indikator teknikal yang berpengaruh terhadap saham perusahaan yang dianalisis menggunakan Support Vector Regression SVR . Kedua, klasifikasi return saham yang terdiri dari profit dan loss dengan SVM. Hasil prediksi label kelas dapat membantu mencari tetangga terdekat dalam memprediksi harga penutupan saham dengan KNN. Percobaan dilakukan menggunakan 3, 4, dan 5 indikator teknikal yang terpilih dan tanpa pemilihan fitur dengan 13 indikator teknikal.

---

Stock price trend prediction is important for trader to determine whether the stock price is rising up or not. To predict the trend using technical stock analysis is by predicting the close prices. Along the time, when the price is rising up then it can indicate profit return. This undergraduate thesis will study how to analysis and prediction of stock closing prices one month ahead with Support Vector Machines ndash K Nearest Neighbor SVM KNN method. First, feature selection method is applied to select the important technical indicators using Support Vector Regression SVR . Second, classify the stock rsquo s return which consist of profit and loss using SVM. The output of class label is used to help find the nearest neighbor. Next, stock prices are forecasted using KNN. This study will be experimented with 3, 4, and 5 selected indicators and compared with 13 technical indicators."

""ABSTRAK"Kanker merupakan penyakit penyebab kematian terbesar kedua di dunia. Menurut prediksi WHO 2015 kasus kematian akibat kanker akan meningkat menjadi 21,6 juta kasus pada tahun 2030. Salah satu usaha untuk mengurangi penyebaran kanker dengan menggunakan machine learning adalah melakukan pendeteksian jenis kanker dengan memanfaatkan microarray data. Pada umumnya, microarray data kanker terdiri dari banyak fitur. Namun, tidak semua fitur yang ada pada data kanker memiliki informasi penting. Oleh karena itu, fitur-fitur tersebut akan diekstraksi menggunakan metode Principal Component Analysis PCA . Kemudian dipilih fitur-fitur yang paling informatif dari data hasil ekstraksi PCA. Fitur-fitur terpilih dari data hasil ekstraksi akan dibentuk dalam data baru. Data sebelum dan data setelah dilakukan pemilihan fitur akan diklasifikasi menggunakan metode Fuzzy Support Vector Machines FSVM . Akurasi dari proses klasifikasi dua tahap tersebut akan dibandingkan. Pendekatan one versus one akan digunakan pada masalah klasifikasi multikelas data kanker leukemia. Dengan pendekatan tersebut akan terbentuk sebanyak k k-1 /2 masalah dua kelas, di mana k menunjukkan jumlah kelas. Hasilnya, tanpa melakukan pemilihan fitur, diperoleh akurasi tertinggi sebesar 87.69 . Setelah dilakukan pemilihan fitur, diperoleh akurasi terbaik dengan menggunakan 60 fitur dengan akurasi sebesar 96,92 .

---

ABSTRACTCancer is the second leading cause of death globally. According to WHO prediction 2015 cases of cancer deaths will increase become 21.6 million cases by 2030. One of the effort to reduce the spread of cancer by using machine learning is to detect the types of cancer. We can use microarray data to detect the types of cancer. In general, microarray cancer data consist of many features. However, not all features in cancer data have important information. Therefore, these features will be extracted by using Principal Component Analysis PCA method. Then, we select the most features who have important information of data extraction. The selected features of extracted data will be formed in the new data. Data, before and after selection will be classified using Fuzzy Support Vector Machines FSVM method. The accuracy of the classification process will be compared. The one versus one approach will be used on multiclass leukemia cancer data. This approach will formed the multiclass problem into k k 1 2 binary class problems, where k denotes the number of classes. The results, without doing feature selection, the highest accuracy is 87.69 . After doing feature selection, the best accuracy is obtained by using 60 features with the accuracy is 96.92 ."

"Kestabilan perekonomian suatu negara ditentukan oleh sektor-sektor ekonomi di dalamnya. Salah satu sektor yang sedang berkontribusi secara signifikan di Indonesia adalah asuransi. Industri Asuransi sedang mengalami perluasan pada beberapa tahun terakhir. Seiring dengan perluasan tersebut, terdapat kompetisi antar perusahaan asuransi di Indonesia. Kompetisi ini menuntut perusahaan asuransi untuk lebih cerdik dalam mengungguli pasar. Tetapi, perlu diperhatikan bahwa perusahaan asuransi harus selalu sadar akan tingkat risiko yang harus ditanggungnya. Sehingga perlunya dilakukan penelitian tentang kemungkinan klaim di masa depan dari perusahaan asuransi.Dalam penelitian ini, akan difokuskan pada sektor asuransi kendaraan bermotor di Indonesia. Model yang diajukan pada penelitian ini adalah suatu machine learning yang biasa digunakan untuk masalah klasifikasi dan prediksi. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machines dan Fuzzy Support Vector Machines. Penelitian ini menggunakan data historis polis dari suatu perusahaan asuransi umum di Indonesia. Data historis polis ini terdiri dari 7.373 data dengan periode waktu berlaku polis adalah setahun terhitung dari Januari 2015 sampai dengan Desember 2016. Setelah itu, dibandingkan hasil dari kedua metode tersebut untuk mendapatkan hasil yang terbaik. Penggunaan data historis polis dari suatu asuransi umum di Indonesia ini menunjukkan bahwa Support Vector Machines menghasilkan tingkat akurasi rata rata 100 dalam klasifikasi dua kelas yaitu klaim dan tidak klaim. Memang waktu yang dibutuhkan relatif lama dalam mengklasifikasi data yaitu 4673,33 detik. Kemudian dibandingkan hasil olahan dengan klasifikasi Fuzzy Support Vector Machines dengan komposisi 80 training data dan akurasi yang dihasilkan adalah 99,23 .

---

Economics stability of a country is depending on each economics sector of the country. One of the most sector that give a significant contribution is Insurance. Insurance Industry is rapidly grow in recent years. As it grows bigger, there is exist one simple core that indeed affected Insurance Industry in Indonesia which is a competition. The competition is to force one Insurance company to be sharper to win the market. On the other hand, one should realize that Insurance company must be well aware of the immerging risk rate. Insurance company indeed should be prepared for the probability of high indemnities. It leads to the point that a study about future claim should be done for this matter.

In this study, one will focus on Automobile Insurance in Indonesia. The proposed model for this matter is using the mighty machine learning that is well known for classification and prediction problems. The classification methods that one will use are Support Vector Machines and Fuzzy Support Vector Machines. The aims of this study are to compare those two classification methods. This study also use a comprehensive historical policy data from a General Insurance company in Indonesia. This data consists of 7373 data with a one year policy starting from January 2015 until December 2016. One will has to compare those two methods to gain the best result. The used of this historical policy data will show that a classification using Support Vector Machines will result in 100 accuracy for binary classification, in this case will be yes or no claim within one year period. It is indeed takes longer to classify using this method. It takes about 4673,33 seconds. Then, one will compare the result with the other method which is Fuzzy Support Vector Machines with the used of 80 training data. It shows that the accuracy is 99,23 ."

"Klasifikasi data kanker dilakukan untuk menemukan terapi yang tepat yaitu memaksimalkan efektivitas dan meminimalkan toksisitas. Pada umumnya, data kanker terdiri dari banyak fitur. Namun, tidak semua fitur tersebut informatif. Oleh karena itu, fitur-fitur tersebut akan diseleksi menggunakan metode Fisher's Ratio untuk memilih fitur-fitur yang paling informatif. Fitur-fitur terbaik akan dibentuk data baru. Data, sebelum dan setelah dilakukan pemilihan fitur, diklasifikasi menggunakan metode Fuzzy C-Means. Akurasi dari proses klasifikasinya akan dibandingkan. Hasilnya, tanpa melakukan pemilihan fitur, diperoleh rata-rata akurasi sebesar 82.92%. Setelah dilakukan pemilihan fitur, diperoleh akurasi terbaik dengan menggunakan 150 fitur dengan rata-rata akurasi sebesar 89.68%.

---

Classification of cancer data is done to find the right therapy that maximize efficacy and minimize toxicity. In general, cancer data consists of many features. However, not all of these features are informative. Therefore, these features will be selected using Fisher's Ratio to choose features that are most informative. The best features to be formed new data. Data, before and after feature selection, are classified using Fuzzy C-Means. The accuracy of the classification process will be compared. As a result, without doing feature selection, the accuracy is 82.92%. After doing feature selection, the best accuracy is obtained by using 150 features with the accuracy is 89.68%."

"Investor mempunyai tujuan untuk mendapatkan keuntungan setiap melakukan investasi. Saham adalah salah satu instrumen investasi yang menawarkan tingkat keuntungan yang menarik. Di Indonesia, saham sudah menjadi salah satu instrumen investasi yang populer. Namun, walaupun saham mempunyai keuntungan yang tinggi, saham juga mempunyai risiko yang tinggi. Hal ini disebabkan karena harga saham fluktuatif dan dipengaruhi oleh faktor-faktor yang rumit. Akibat dari harga saham yang fluktuatif, investor sulit untuk mendapatkan sebuah prediksi yang akurat. Jika investor dapat memprediksi pergerakan harga saham di masa depan, investor dapat membuat keputusan yang tepat untuk beli, jual, atau hold. Dalam skripsi ini digunakan tiga jenis data perusahaan berbeda yang tercatat di dalam Bursa Efek Indonesia dengan data historis dari tahun 2017 sampai 2018. Umumnya, investor menggunakan indikator teknikal untuk memprediksi pergerakan saham. Pada skripsi ini, sebanyak tujuh belas teknikal indikator digunakan dan indikator teknikal tersebut diproses ke dalam dua jenis pendekatan. Pendekatan pertama memanfaatkan nilai-nilai indikator teknikal dan pendekatan kedua menggunakan sifat-sifat tertentu dalam menggambarkan pergerakan saham. Dua jenis data tersebut dijadikan data input bagi model prediksi dengan menggunakan metode Fuzzy Kernel Robust C-Means yang mengkelompokkan data harga saham ke dalam dua kelas, yaitu naik atau turun. Pada skripsi ini digunakan sebanyak tiga jenis label kelas yang berbeda, yaitu label kelas berdasarkan harga harian penutupan saham, label kelas yang bergantung pada rata-rata harga mingguan penutupan saham, dan label kelas yang bergantung pada rata-rata keseluruhan harga penutupan saham.

---

Investors must achieve a goal to obtain benefit from every investment they made. Stock offers an interesting amount of benefit. In Indonesia, stock has becoming one of the most popular investment tools. Even though stock offers an interesting amount of benefit, stock is also have a high risk. The reason behind this is because stock movement has fluctuating nature and affected by complicated factors. Due to this situation, investors hardly obtain an accurate prediction. If investors could oversee the stock price movement, investors could make right decision whether to buy, sell, or hold. Three different companies stock price data listed in Bursa Efek Indonesia from 2017 to 2018 used in this undergraduate thesis. Investors usually use technical indicators to predict the stock price movement. In this undergraduate thesis, seventeen technical indicators are used and processed into two different approaches. The first approach use the values of technical indicators and the scond one utilizes certain criteria owned by each technical indicator in describing stock price movement. Both approaches are then used as input data for prediction model using the Fuzzy Kernel Robust C-Means method which classifies the stock price data into two classes, i.e. up and down. Three different class labels are used in this undergraduate thesis, i.e. day stock price movement class label, weekly average stock price movement class label, and whole average stock price movement class label."