Analisis dan prediksi harga saham berbasis support vector regression (SVR) dan support vector machines - K nearest neighbor (SVM-KNN) = Analysis and prediction of stock price using support vector regression (SVR) and support vector machines - K nearest neighbor (SVM-KNN)
Diva Arum Puspitasari;
Zuherman Rustam, supervisor; Gatot Fatwanto Hertono, supervisor; Dhian Widya, examiner; Maulana Malik, examiner
(Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2017)
|
|
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. |
 S69143-Diva Arum Puspitasari.pdf :: Unduh
|
| No. Panggil : | S69143 |
| Entri utama-Nama orang : | |
| Entri tambahan-Nama orang : | |
| Subjek : | |
| Penerbitan : | Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2017 |
| Program Studi : |
| Bahasa : | ind |
| Sumber Pengatalogan : | LibUI ind rda |
| Tipe Konten : | text |
| Tipe Media : | unmediated (rdamedia ); computer |
| Tipe Carrier : | volume ; online resource |
| Deskripsi Fisik : | xiv, 56 pages : illustration ; 28 cm + appendix |
| Naskah Ringkas : | |
| Lembaga Pemilik : | Universitas Indonesia |
| Lokasi : | Perpustakaan UI, Lantai 3 |
| No. Panggil | No. Barkod | Ketersediaan |
|---|---|---|
| S69143 | 14-19-175022010 | TERSEDIA |
| Ulasan: |
| Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20458473 |
