Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Jesslyn Fabrianne
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode Analisa Timbangan Data dan Deret In Dalam Memprediksi Harga Saham Menggunakan Moving Average Convergence Divergence (MACD) Jesslyn Fabrianne; Cristine Natalia; Stephanus Ivan Goenawan
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (212.652 KB)

Abstract

Kesadaran masyarakat mengenai saham semakinmeningkat setiap tahunnya. Hal ini perlu diimbagi dengan kemajuanilmu untuk membantu para investor untuk mengambil keputusansecara lebih terukur dan sistematis. Tujuan dari penelitian ini adalahuntuk menerapkan Analisa Timbangan Data (ATD) dan Deret Indalam memprediksi harga saham dengan menggunakan nilai MovingAverage Convergence Divergence (MACD). ATD dan Deret Inmerupakan metode baru untuk mengolah big data dalam memprediksiharga pada waktu tertentu. Populasi dalam penelitian ini adalah hargasaham subsektor telekomunikasi yang dengan sampel harga sahamEXCL (PT XL Axiata Tbk.). Metode pengukuran nilai error yangdigunakan adalah Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasildari penelitian ini adalah metode ATD dan Deret In mampumemprediksi harga saham subsektor telekomunikasi lebih baikdibandingkan metode yang sudah ada dengan rata-rata error 2,058%dan error terkecil sebesar 0,099%. Sementara, metode yang sudah adamemiliki rata-rata error 11,25 % dan error terkecil sebesar 9,331%.
Co-Authors Cristine Natalia Goenawan, Stephanus Ivan