PREDIKSI PERGERAKAN HARGA SAHAM DENGAN METODE KLASIFIKASI DECISION TREE ALGORITMA C5.0 PADA SAHAM-SAHAM LQ45

71140048, Wahyu Kristanto (2019) PREDIKSI PERGERAKAN HARGA SAHAM DENGAN METODE KLASIFIKASI DECISION TREE ALGORITMA C5.0 PADA SAHAM-SAHAM LQ45. Bachelor thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

[img] Text (Skripsi Informatika)
71140048_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf

Download (407kB)
[img] Text (Skripsi Informatika)
71140048_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy

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.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Uncontrolled Keywords: Saham, Data mining, Decision Tree, Algoritma C5.0, Teknikal Indikator, MACD, BB, OBV, Stochastic
Subjects: H Social Sciences > HB Economic Theory
Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Prodi Informatika
Depositing User: Mr Brayen Samuel Paendong
Date Deposited: 09 Mar 2020 03:52
Last Modified: 23 Jun 2021 02:25
URI: http://katalog.ukdw.ac.id/id/eprint/469

Actions (login required)

View Item View Item