Prediksi Harga Saham Perusahaan Migas Menggunakan Support Vector Regression (Svr) (Studi Kasus : Harga Penutupan Saham Harian Pt. Medco Energi Internasional Tbk Dan Pt Elnusa Tbk)
Abstract
Naik dan turunnya harga saham yang dapat berubah-ubah dari waktu ke waktu
mengikuti situasi yang terjadi dan berkembang karena berbagai faktor seperti
harga minyak, nilai tukar, suku bunga, dan kinerja perusahaan, sehingga tidak
mudah untuk melihat pergerakan harga saham. Oleh karena itu, ingin dilakukan
pemodelan pada harga saham. Dalam penelitian ini, digunakan harga saham
perusahaan di bidang migas (minyak dan gas bumi), yaitu PT. Medco Energi
Internasional Tbk (MEDC) dan PT Elnusa Tbk (ELSA) menggunakan metode
Support Vector Regression (SVR) dengan kernel Linear dan RBF. Dari hasil
pengujian, menunjukkan bahwa kernel RBF dengan 10 input data menggunakan
imputasi interpolasi Linear memperoleh nilai MAPE paling kecil pada perusahaan
MEDC, yaitu sebesar 2.222899%. Pada perusahaan ELSA, nilai MAPE terkecil
berasal dari kernel Linear dengan 2 input data yang juga menggunakan interpolasi
Linear, yakni sebesar 1.635989%.
Collections
- Statistics [901]