Perbandingan Prediksi Harga Saham Bank Central Asia (BBCA) dengan Algoritma Support Vector Regression dan Linear Regression

Vallensio, Jessen (2026) Perbandingan Prediksi Harga Saham Bank Central Asia (BBCA) dengan Algoritma Support Vector Regression dan Linear Regression. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	PDF BAB_I.pdf Download (240kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (288kB)
	PDF BAB_III.pdf Restricted to Registered users only Download (643kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	PDF BAB_V.pdf Restricted to Registered users only Download (211kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (209kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Archive (ZIP) 00000076210_2521_LembarPengesahan.pdf Restricted to Registered users only Download (66kB)

Abstract

Pasar saham memiliki pergerakan harga yang dinamis sehingga diperlukan metode prediksi yang dapat digunakan sebagai dasar pemilihan model berdasarkan tingkat kesalahan yang terukur. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja algoritma Linear Regression dan Support Vector Regression dalam memprediksi harga penutupan saham PT Bank Central Asia Tbk (BBCA). Data historis BBCA.JK diunduh dari Yahoo Finance menggunakan pustaka yfinance mulai 1 Januari 2015 sampai dengan batas akhir pengambilan data 7 Mei 2026. Setelah pra-pemrosesan, pembentukan fitur, dan pemilihan 1000 data terakhir, data yang digunakan berada pada rentang 24 Februari 2022 sampai dengan 6 Mei 2026. Fitur yang digunakan meliputi MA5, MA10, Return, serta lag 1 sampai lag 7. Data dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Evaluasi dilakukan menggunakan Root Mean Square Error (RMSE), RMSE%, dan akurasi estimasi. Pada data uji, Linear Regression memperoleh RMSE 131.50 dan akurasi estimasi 98.23%, sedangkan Support Vector Regression memperoleh RMSE 129.45 dan akurasi estimasi 98.26%. Pada forecasting 7 hari kerja, Linear Regression memperoleh RMSE 173.41 dan akurasi estimasi 97.18%, sedangkan Support Vector Regression memperoleh RMSE 168.15 dan akurasi estimasi 97.26%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Support Vector Regression menghasilkan tingkat kesalahan lebih rendah dibandingkan Linear Regression, sehingga dapat dipilih sebagai model dengan kinerja lebih baik pada penelitian ini.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Creators:	Vallensio, Jessen (00000076210)
Contributors:	Winarno, Winarno
Keywords:	BBCA, Linear Regression, Prediksi Harga Saham, RMSE, Support Vector Regression
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Date Deposited:	08 Jul 2026 08:02
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/47236

Actions (login required)

View Item