eprintid: 469
rev_number: 21
eprint_status: archive
userid: 32
dir: disk0/00/00/04/69
datestamp: 2020-03-09 03:52:53
lastmod: 2021-06-23 02:25:40
status_changed: 2020-03-09 03:52:53
type: thesis
metadata_visibility: show
contact_email: repository@staff.ukdw.ac.id
creators_name: 71140048, Wahyu Kristanto
creators_id: wahyu.kristanti@ti.ukdw.ac.id
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_name: Lukito, Yuan
contributors_name: Haryono, Nugroho Agus
corp_creators: Universitas Kristen Duta Wacana
title: PREDIKSI PERGERAKAN HARGA SAHAM DENGAN METODE KLASIFIKASI DECISION TREE ALGORITMA C5.0 PADA SAHAM-SAHAM LQ45
ispublished: pub
subjects: HB
subjects: QA75
divisions: tek_informatika
full_text_status: restricted
keywords: Saham, Data mining, Decision Tree, Algoritma C5.0, Teknikal
Indikator, MACD, BB, OBV, Stochastic
abstract: Investasi pada pasar modal dapat memberikan keuntungan yang besar apabila investor dapat memprediksi arah pergerakan harga saham pada masa yang akan datang. Teknikal analisis adalah salah satu metode yang populer untuk memprediksi pergerakan harga dengan menganalisa data historis dari suatu harga saham. Di Indonesia LQ45 adalah indeks dari Bursa Efek Indonesia dengan saham-saham yang volatilitas perdagangan tinggi. Teknikal indikator pada Teknikal analisis merupakan metode penghitungan dari data historis harga saham yang berfungsi untuk memberikan gambaran pada investor dalam pengambilan keputusan saat melakukan investasi dan terhindar dari kerugian. Kemajuan teknologi data mining dapat mengklasifikasikan pada suatu kelas dengan menggunakan atribut dari setiap kelas. Algoritma C5.0 adalah salah satu Teknik data mining dengan menggunakan decision tree untuk membuat model prediksi. Jurnal ini menggunakan algoritma C5.0 untuk memprediksi pergerakan harga saham-saham pada LQ45 dengan bantuan 4 teknikal indikator yaitu Bollinger Bands(BB), Moving Average Convergence Divergence (MACD), Stochastic(Stoch), dan On Balance Volume (OBV). Model yang dihasilkan memberikan keakurasian pada data latih dengan nilai tertinggi 72% pada saham INTP dan keakurasian tertinggi pada data uji 63% pada saham HMSP. Urutan dari penggunaan teknikal indikator pada saham-saham yang terdaftar dalam model yang dibuat dari yang paling penting adalah BB, Stoch, MACD, dan yang terakhir OBV.
date: 2019-07
date_type: published
pages: 85
institution: Universitas Kristen Duta Wacana
department: Informatika
thesis_type: skripsi
thesis_name: other
citation:   71140048, Wahyu Kristanto  (2019) PREDIKSI PERGERAKAN HARGA SAHAM DENGAN METODE KLASIFIKASI DECISION TREE ALGORITMA C5.0 PADA SAHAM-SAHAM LQ45.  Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.   
document_url: https://katalog.ukdw.ac.id/469/1/71140048_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf
document_url: https://katalog.ukdw.ac.id/469/2/71140048_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf