View/Open

Author

Advisor

Koleksi
Student Dissertations and Theses

Publisher

Saham adalah salah satu instrumen pasar modal yang diminati karena mampu memberikan keuntungan signifikan bagi investor. Namun, harga saham bersifat tidak stabil dan dapat berubah dengan cepat. Oleh karena itu, diperlukan teknik prediksi harga saham untuk membantu investor menentukan waktu yang tepat dalam menjual atau mempertahankan saham. Salah satu teknik yang digunakan adalah metode Support Vector Regression (SVR). Metode ini merupakan metode pembelajaran mesin yang mempelajari pola data tanpa aturan khusus, sehingga lebih fleksibel dan cocok untuk data yang berubah-ubah. Penelitian ini menggunakan data harga saham harian PT Campina Ice Cream Industry, Tbk (CAMP.JK) periode 2018–2024 dengan tahapan meliputi pengumpulan data, preprocessing, pembagian data, penyesuaian hyperparameter, serta evaluasi model menggunakan Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Model SVR terbaik diperoleh dengan kernel linier dan hyperparameter optimal ε = 0,1 serta C = 1000. Evaluasi menunjukkan MSE sebesar 230.82 dan MAPE sebesar 2,1%, dengan prediksi harga saham pada 31 Desember 2024 mencapai Rp 258,60 per lembar.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2508190027

Keyword
CAMP.JK Harga Saham Pembelajaran Mesin Prediksi Support Vector Regression (SVR)