Perbandingan Algoritma Naive Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbors Pada Klasifikasi Pergerakan Mata Uang Dollar Amerika (USD) Terhadap Harga Platinum

Fitri Humaeroh, . (2023) Perbandingan Algoritma Naive Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbors Pada Klasifikasi Pergerakan Mata Uang Dollar Amerika (USD) Terhadap Harga Platinum. Other thesis, Universitas Pamulang.

	Text COVER.pdf Restricted to Registered users only Download (325kB)
	Text BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (124kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (228kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (40kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (320kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (32kB)
	Text Jurnal.pdf Restricted to Registered users only Download (374kB)

Abstract

Di era digitalisasi ini banyak sekali perdagangan yang dilakukan secara online contohnya adalah trading online. Salah satu produk yang bisa dibeli pada trading online adalah saham Platinum. Melihat kelangkaan dari Platinum maka seharusnya Platinum lebih mahal dari harga emas. Tetapi pada saat ini harga Platinum malah lebih murah dibandingkan dengan emas. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil nilai akurasi pada klasifikasi pergerakan mata Uang Dollar Amerika (USD) terhadap harga Platinum Dunia menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier dan algoritma K-Nearest Neighbors, serta untuk membandingan hasil nilai akurasi algoritma mana yang terbaik dari kedua algoritma tersebut. Jenis pendekatan yang digunakan peneliti adalah pendekatan kuantitatif, dengan jenis data sekunder, dengan data harga saham yang diambil dari aplikasi metatrader dan akan dilakukan perhitungan dengan menggunakan manual serta bantuan Python. Dari hasil yang didapatkan peneliti, didapatkan bahwa dengan menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier baik dengan menggunakan cara manual maupun Python didapatkan hasil akurasi dengan nilai 65%, sedangkan dengan K-Nearest Neighbors dengan cara manual serta Python didapatkan hasil 80%. Jadi dari perbandingan tersebut dapat disimpulkan bahwa hasil akurasi dari algoritma K-Nearest Neighbors lebih baik. Bagi peneliti yang akan melakukan penelitian sejenis maka diharapkan untuk menambahkan lebih banyak fitur atau variabel, serta sampel dataset yang terbaru dalam penelitian supaya mendapatkan nilai akurasi yang lebih baik, diharapkan untuk menambahkan beberapa algoritma lagi supaya lebih banyak perbandingannya, diharapkan untuk membangun website agar hasil dari penelitian dapat diakses secara online.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Klasifikasi, K-Nearest Neighbors, Naive Bayes Classifier, Platinum, Trading Online
Subjects:	Q Science > QA Mathematics
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Mathematics
Depositing User:	Enas Nasrulloh
Date Deposited:	11 Nov 2023 04:07
Last Modified:	11 Nov 2023 04:07
URI:	http://repository.unpam.ac.id/id/eprint/11736

Actions (login required)

View Item