Implementasi Algoritma Random Forest Pada Prediksi Harga Saham Berdasarkan Data Historis

Maulana Iqbal Baihaqi, . (2023) Implementasi Algoritma Random Forest Pada Prediksi Harga Saham Berdasarkan Data Historis. Other thesis, Universitas Pamulang.

	Text COVER.pdf Restricted to Registered users only Download (697kB)
	Text BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (90kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (412kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (550kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (9kB)
	Text 371.6jurnal_Implementasi+Algoritma+Random+Forest+Pada+Prediksi+Harga+Saham+Berdasarkan+Data+Hist2.pdf Restricted to Registered users only Download (502kB)

Abstract

Pada perkembangan zaman yang semakin pesat ini pasar modal kian digemari oleh masyarakat. Salah satu tantangan utama dalam investasi di pasar saham adalah fluktuasi harga saham yang sulit diprediksi. Oleh karena itu, investor perlu mengandalkan analisis data historis dan perkiraan harga saham untuk mengambil keputusan investasi yang tepat. Dalam hal ini, teknologi informasi dapat memberikan solusi untuk mengatasi tantangan tersebut. Salah satu solusinya adalah dengan menggunakan algoritma random forest untuk memprediksi harga saham berdasarkan data historis. Penelitian ini mencakup pembuatan aplikasi dengan algoritma random forest dan analisis data historis saham yang digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga saham agar investor dapat membuat keputusan dalam mengelola potensi resiko. Penelitian ini berhasil menciptakan aplikasi website dengan algoritma random forest. Pegujian penelitian ini menggunakan dataset TLKM yang telah melalui analisis fundamental dan melalui tahap pre-processing. Hasil prediksi algoritma random forest dengan data historis cukup akurat dengan nilai MSE 0.984, RMSE 0.992 dan MAE 0.277 namun tetap ada risiko kesalahan prediksi yang disebabkan oleh volatilitas pasar saham yang tidak dapat diprediksi. Kata Kunci: Random Forest, Prediksi harga saham, Data historis.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Random Forest, Prediksi harga saham, Data historis
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Agus Sugiarto
Date Deposited:	29 Jun 2024 02:33
Last Modified:	29 Jun 2024 02:33
URI:	http://repository.unpam.ac.id/id/eprint/13350

Actions (login required)

View Item