Prediksi Arah Pergerakan Harga Saham Menggunakan Metode Artificial Neural Network Dan Support Vector Machine (Studi Kasus : Harga Penutupan Saham Harian Pt Kalbe Farma Tbk Dari Januari 2022 Sampai Dengan April 2023)
Abstract
Saham merupakan instrumen pasar modal yang menarik perhatian investor.
Investasi pada saham memberikan keuntungan yang fantastis, tetapi tidak bisa
dipungkiri risiko kerugian bisa saja terjadi. Hal itu disebabkan karena sifat harga
saham rentan naik turun dan dipengaruhi oleh faktor permintaan dan penawaran,
suku bunga, pembagian dividen, pertumbuhan ekonomi serta kondisi politik. Untuk
memperoleh keuntungan sesuai yang diharapkan maka perlu dilakukan prediksi
arah pergerakan harga saham. Banyak investor di pasar saham menggunakan
indikator teknikal untuk mengetahui pergerakan harga saham di masa depan.
Sebanyak lima indikator teknikal digunakan sebagai data input bagi model prediksi
dengan menggunakan metode Artificial Neural Network dan Support Vector
Machine yang mengklasifikasikan data harga penutupan saham ke dalam dua kelas,
yaitu naik dan turun. Hasil akurasi kedua metode dibandingkan. Nilai akurasi
tertinggi yaitu menggunakan metode Artificial Neural Network dengan akurasi
sebesar 81,25% dan error rate sebesar 18,75%. Hasil prediksi menggunakan
Artificial Neural Network untuk tanggal 10 April 2023 menunjukkan arah
pergerakan harga saham naik, sehingga ini dapat dijadikan sinyal trend kepada
investor untuk menjual sahamnya.
Collections
- Statistics [900]