AHMARAHMAR
ARRUS Journal of Mathematics and Applied ScienceARRUS Journal of Mathematics and Applied SciencePenelitian ini bertujuan untuk meramalkan harga penutupan saham BRI menggunakan metode Support Vector Regression (SVR) dan Double Exponential Smoothing (DES). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari situs web Yahoo Finance, yang mencakup periode dari Januari 2020 hingga November 2023. Langkah-langkah analisis menggunakan metode SVR melibatkan pemilihan model optimal dengan menerapkan Grid Search Optimization ke berbagai kernel (linear, polynomial, radial, dan sigmoid). Model dengan kinerja terbaik adalah kernel radial dengan parameter ε = 0,1, C = 100, dan γ = 10, menghasilkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0,2431%, yang kemudian digunakan untuk peramalan. Untuk metode DES, langkah-langkahnya melibatkan penentuan parameter dan meminimalkan nilai MAPE, diikuti oleh perhitungan smoothing dan peramalan. Parameter optimal yang diperoleh adalah α = 0,89 dan β = 0,01, menghasilkan nilai MAPE sebesar 1,4832%. Berdasarkan perbandingan nilai MAPE, dapat disimpulkan bahwa metode SVR dengan kernel radial (ε = 0,1, C = 100, γ = 10) memberikan perkiraan yang paling akurat untuk harga penutupan saham BRI, dengan MAPE terendah sebesar 0,2431%.
Berdasarkan hasil dan pembahasan peramalan harga penutupan saham harian BRI, dapat ditarik kesimpulan berikut.(1) Peramalan menggunakan metode Support Vector Regression (SVR) menghasilkan model terbaik dengan kernel radial, menggunakan parameter ε=0,1, C=100, dan γ=10, dengan hasil peramalan menunjukkan perubahan yang tidak stabil pada harga penutupan saham BRI untuk bulan Desember 2023.(2) Peramalan menggunakan metode Double Exponential Smoothing (DES) menghasilkan kombinasi parameter terbaik α=0,99 dan β=0,05, dengan hasil peramalan menunjukkan bahwa harga penutupan saham harian BRI pada Desember 2023 diperkirakan akan meningkat secara bertahap.(3) Metode Support Vector Regression menghasilkan tingkat akurasi dengan MAPE sebesar 0,3561%, sedangkan metode Double Exponential Smoothing menghasilkan tingkat akurasi dengan MAPE sebesar 4,6333%, sehingga metode terbaik untuk meramalkan harga penutupan saham harian BRI adalah metode Support Vector Regression.
Penelitian lanjutan dapat dilakukan dengan membandingkan kinerja SVR dan DES dengan metode machine learning lainnya seperti Long Short-Term Memory (LSTM) atau metode deep learning lainnya, untuk melihat apakah metode tersebut menghasilkan akurasi yang lebih baik dalam meramalkan harga saham BRI. Selain itu, perlu dipertimbangkan untuk memasukkan variabel-variabel eksternal seperti indikator ekonomi makro (inflasi, suku bunga) atau sentimen pasar (berita, analisis media sosial) ke dalam model peramalan, untuk meningkatkan akurasi dan kemampuan model dalam menangkap dinamika pasar yang lebih komprehensif. Studi lebih lanjut juga dapat mengeksplorasi penggunaan teknik hybrid yang menggabungkan SVR atau DES dengan metode lain, atau penggunaan algoritma optimasi yang lebih canggih untuk pemilihan parameter model, dengan harapan memperoleh model peramalan yang lebih robust dan adaptif terhadap perubahan kondisi pasar.
- Prediksi Ekspor Migas Indonesia Dengan Double Exponential Smoothing | Jurnal Elektro. ekspor migas double... ejournal.atmajaya.ac.id/index.php/JTE/article/view/5123Prediksi Ekspor Migas Indonesia Dengan Double Exponential Smoothing Jurnal Elektro ekspor migas double ejournal atmajaya ac index php JTE article view 5123
- A Penerapan Metode Double Moving Average dan Double Exponential Smoothing pada Peramalan Nilai Impor... ejournal.unesa.ac.id/index.php/mathunesa/article/view/57067A Penerapan Metode Double Moving Average dan Double Exponential Smoothing pada Peramalan Nilai Impor ejournal unesa ac index php mathunesa article view 57067
| File size | 626.83 KB |
| Pages | 12 |
| DMCA | Report |
Related /
UMPPUMPP Perancangan aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan supplier rotan menggunakan metode SAW dapat meminimalisir kehilangan data dan mempermudah laporanPerancangan aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan supplier rotan menggunakan metode SAW dapat meminimalisir kehilangan data dan mempermudah laporan
UMPPUMPP Hasil menunjukkan sistem dapat membantu penyimpanan, pencarian, pengelompokan, serta pengamanan arsip digital secara terstruktur dan efisien, sehinggaHasil menunjukkan sistem dapat membantu penyimpanan, pencarian, pengelompokan, serta pengamanan arsip digital secara terstruktur dan efisien, sehingga
UMPPUMPP Penerapan sistematis model ADDIE terbukti berperan penting dalam mengembangkan platform yang tidak hanya memenuhi kebutuhan linguistik tetapi juga secaraPenerapan sistematis model ADDIE terbukti berperan penting dalam mengembangkan platform yang tidak hanya memenuhi kebutuhan linguistik tetapi juga secara
UMPPUMPP Pemilihan feature selection dipilih 6 feature maka didapatkan hasil accuracy tertinggi jika dihitung dengan perhitungan manual menghasilkan accuracy sejumlahPemilihan feature selection dipilih 6 feature maka didapatkan hasil accuracy tertinggi jika dihitung dengan perhitungan manual menghasilkan accuracy sejumlah
UMPPUMPP Proses analisis mengikuti kerangka Knowledge Discovery in Database (KDD) dan diimplementasikan dengan Altair AI Studio; jumlah klaster optimal ditentukanProses analisis mengikuti kerangka Knowledge Discovery in Database (KDD) dan diimplementasikan dengan Altair AI Studio; jumlah klaster optimal ditentukan
UMPPUMPP Semua model mengalami kesulitan dalam mengklasifikasikan kelas High, menandakan adanya ketidakseimbangan data yang signifikan. Diperlukan strategi penangananSemua model mengalami kesulitan dalam mengklasifikasikan kelas High, menandakan adanya ketidakseimbangan data yang signifikan. Diperlukan strategi penanganan
UMPPUMPP Perkembangan teknologi informasi mendorong perusahaan untuk melakukan transformasi digital dalam pengelolaan data operasional, termasuk pengelolaan inventarisPerkembangan teknologi informasi mendorong perusahaan untuk melakukan transformasi digital dalam pengelolaan data operasional, termasuk pengelolaan inventaris
UBHARAUBHARA Kesehatan mental menjadi aspek penting bagi mahasiswa, karena gangguan kesehatan mental yang tidak terdeteksi dapat berdampak signifikan terhadap kinerjaKesehatan mental menjadi aspek penting bagi mahasiswa, karena gangguan kesehatan mental yang tidak terdeteksi dapat berdampak signifikan terhadap kinerja
Useful /
UMPPUMPP Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem informasi yang dibangun mampu meningkatkan efisiensi proses pencatatan, akurasi data, serta kemudahan dalamHasil implementasi menunjukkan bahwa sistem informasi yang dibangun mampu meningkatkan efisiensi proses pencatatan, akurasi data, serta kemudahan dalam
UMPPUMPP Hasilnya menunjukkan bahwa sistem SSO berhasil menyederhanakan proses login hanya satu kali, meningkatkan efisiensi akses ke berbagai aplikasi, memudahkanHasilnya menunjukkan bahwa sistem SSO berhasil menyederhanakan proses login hanya satu kali, meningkatkan efisiensi akses ke berbagai aplikasi, memudahkan
WIDYADHARMAWIDYADHARMA Evolusi multimedia telah mencapai tingkat paling maju dalam sejarah teknologi selama beberapa tahun terakhir sejak diperkenalkannya konsol rumah multimediaEvolusi multimedia telah mencapai tingkat paling maju dalam sejarah teknologi selama beberapa tahun terakhir sejak diperkenalkannya konsol rumah multimedia
UNDAUNDA Metode yang akan digunakan adalah metode hair dengan pendekatan convenience sampling. Pengumpulan data dilakukan dengan cara angket atau penyebaran kuesioner.Metode yang akan digunakan adalah metode hair dengan pendekatan convenience sampling. Pengumpulan data dilakukan dengan cara angket atau penyebaran kuesioner.