Sistem Prediksi Harga Saham Dengan Menggunakan Algortima CART (Classification And Regresion Tree)

Rizki Rahmadani, . (2023) Sistem Prediksi Harga Saham Dengan Menggunakan Algortima CART (Classification And Regresion Tree). Other thesis, Universitas Pamulang.

	Text FILE COVER.pdf Restricted to Registered users only Download (296kB)
	Text BAB_1.pdf Restricted to Registered users only Download (84kB)
	Text BAB_2.pdf Restricted to Registered users only Download (239kB)
	Text BAB_3.pdf Restricted to Registered users only Download (117kB)
	Text BAB_4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB_5.pdf Restricted to Registered users only Download (4kB)
	Text JURNAL.pdf Restricted to Registered users only Download (411kB)

Abstract

Saham merupakan salah satu pilihan perusahaan ketika memutuskan untuk pendanaan perusahaan. Pada sisi yang lain, saham merupakan instrument investasi yang banyak dipilih para investor karena saham mampu memberikan tingkat keuntungan yang menarik (IDX, 2023). Prediksi nilai pasar sangat penting untuk membantu dalam memaksimalkan keuntungan dari pembelian saham dengan menjaga risiko yang cukup rendah terhadap kerugian (Anwar & Habibi, 2020). Metode yang digunakan yaitu CART (Classification And Regresion Tree). Masalah yang dihadapi adalah sering terjadinya kesalahan dalam memprediksi arah trend sehingga dapat menimbulkan kerugian. Tujuannya menerapkan algoritma CART pada model machine learning untuk prediksi harga saham sehingga dapat meminimalisir kesalahan dalam memprediksi trend harga saham di masa depan. Berdasarkan implementasi dan pengujian yang telah dilakukan hasil penelitian ini membuktikan bahwa algoritma decision tree yang diterapkan pada model machine learning untuk melakukan prediksi harga saham memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi, yaitu sebesar 82%, MAE sebesar 1598.15 dan MSE sebesar 30.80.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Saham, Machine learning, Decicion Tree, CART
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:	Enas Nasrulloh
Date Deposited:	18 Dec 2023 06:24
Last Modified:	18 Dec 2023 06:24
URI:	http://repository.unpam.ac.id/id/eprint/11982

Actions (login required)

View Item