Prediksi Pergerakan Indeks Harga Saham Menggunakan Artificial Neural Network Dan Support Vector Machine - Fani Nuraini; Jondri Jondri; Tjokorda Agung Budi Wirayuda (eProceedings of Engineering, 2015)
Prediksi pergerakan indeks harga saham dapat dikategorikan sebagai permasalahan yang cukup menantang dalam prediksi finansial. Namun, kompleksitas pasar saham mengakibatkan pengembangan model prediksi yang dapat dikatakan efektif menjadi sangat sulit. Dua model yang digunakan untuk melakukan prediksi, yaitu Artificial Neural Network (ANN) dan Support Vector Machine (SVM) dikenal cukup akurat dalam memprediksi pergerakan indeks harga saham. Penelitian menggunakan sepuluh indikator analisis teknikal saham sebagai masukan untuk kedua model yang dibangun. Data indeks saham yang digunakan berasal dari Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Penelitian menunjukkan bahwa SVM mengungguli ANN dari segi akurasi prediksi pergerakan harga saham IHSG dengan akurasi tertinggi SVM sebesar 56,405% dan akurasi tertinggi ANN sebesar 56,40498% untuk data masukan berupa analisis teknikal saham dengan periode waktu tiga hari. Kata Kunci: Prediksi, Artificial Neural Network, Support Vector Machine, Indeks Harga Saham Gabungan, Analisis Teknikal