Deskripsi Fisik

xv, 171 hal; 21x30 cm

Subyek

Peramalan, forecasting, Single Exponential Smoothing, RMSE

Kata Kunci

Anotasi

ABSTRAK Pasar modal memiliki peran penting dalam perekonomian, dengan saham sebagai instrumen investasi yang populer. Fluktuasi harga saham menuntut prediksi yang akurat, di mana analisis teknikal dan fundamental memiliki keterbatasan. Oleh karena itu, diperlukan metode kuantitatif yang lebih objektif, seperti algoritma machine learning. Penelitian ini menggunakan Regresi linear dan SES dipilih sebagai model dasar karena kesederhanaannya dan kemudahan interpretasi, sementara ensemble bagging digunakan untuk meningkatkan akurasi dan stabilitas prediksi. Data yang digunakan adalah data historis harga saham dan faktor fundamental perusahaan sektor kesehatan rumah sakit. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan baru tentang penerapan algoritma machine learning dalam prediksi harga saham. Berdasarkan hasil evaluasi kinerja model prediksi saham kesehatan dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dapat disimpulkan bahwa model yang dibangun dengan ensemble learning memiliki hasil prediksi yang lebih baik daripada model tunggal. hasil perbandingan pengujian MAPE antara system dengan perhitungan manual yaitu sebesar masing masing metode Linear Regresion BMHS sebesar 3%, KLBF sebesar 11%, HEAL sebesar 19%, MIKA sebesar 20%, SIDO sebesar 4%, CARE sebesar 0%, SILO sebesar 33%, SAME sebesar 11%, PRDA sebesar 7%, TSPC sebesar 15%. Metode Single Exponential Smoothing BMHS sebesar 1%, KLBF sebesar 2%, HEAL sebesar 19%, MIKA sebesar 19%, SIDO sebesar 48%, CARE sebesar 48%, SILO sebesar 77%, SAME sebesar 21%, PRDA sebesar 2%, TSPC sebesar 21%. Setelah dilakukan Ensemble dengan Ensemble bagging, didapatkan hasil sebagai berikut BMHS sebesar 3%, KLBF sebesar 6%, HEAL sebesar 19%, MIKA sebesar 19%, SIDO sebesar 26%, CARE sebesar 8%, SILO sebesar 49%, SAME sebesar 8%, PRDA sebesar 5%, TSPC sebesar 3%. Kata Kunci : Saham, Prediksi, Linear Regression, Single Exponential Smoothing, Ensemble Bagging, MAPE