PENGGUNAAN SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) PADA PREDIKSI RETURN SAHAM SYARIAH BEI - Maharesi, Retno (Prosiding PESAT, 2013)
Pada artikel ini algoritma support vector regression (SVR) digunakan untukmendapatkan model prediksi return saham syariah di bursa efek Indonsia. Sampeladalah emiten saham dengan likuiditas tinggi selama periode 2012. Pada penelitian iniPembentukan model didasarkan pada sebuah persamaan yang menghubungkan nilaiPBV dan ROE. Variabel terikat pada model adalah nilai proporsi rerata tahunan hargasaham pada dua tahun berurutan. Data harga saham merupakan hasil perkalian Priceto book value (PBV) dan Book value (BV). Sedangkan variabel bebasnya terdiri atasBook value (BV), tingkat pengembalian ekuitas (ROE) dan proporsi deviden yangdibayarkan ke investor public (POR). Performansi model prediksi berbasis SupportVector Machine (SVR) selanjutnya dibandingkan dengan model Regresi linearberganda berbasis Ordinary Least Squares (RLB-OLS) menggunakan pengukuran nilaiMean square error dan korelasi kuadratik untuk kesesuaian model. Hasil perbandingankedua model memperlihatkan bahwa model prediksi yang didapat menggunakan modelSVR lebih baik.