Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi
Vol 4 No 1 (2023): INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi

Perbandingan metode linear regresi dan polynomial regresi untuk memprediksi harga saham studi kasus Bank BCA

Satriyo Aji Laksono Satriyo (Universitas Buana Perjuangan Karawang)
Adi Rizky Pratama (Unknown)
Rahmat (Unknown)



Article Info

Publish Date
08 Jun 2023

Abstract

Era ekonomi modern seperti saat ini perkembangan investasi di indonesia semakin pesat. Saham adalah jenis investasi yang memiliki dampak kuat dalam perekonomian masyarakat. Salah satu saham yang diminati masyarakat yaitu saham Bank BCA. Saham Bank BCA dalam lima tahun terakhir mengalami naik turun relatif cepat. Maka dari itu, dibutuhkannya model suatu data yang dapat mengelola data dalam waktu yang lama untuk memprediksi harga suatu saham. Pada penelitian ini metode Linear Regresi dan Polynomial Regresi digunakan sebagai metode untuk memprediksi harga saham. Proses penelitian ini berfokus pada penerapan dan membandingkan metode mana yang lebih baik, serta untuk mengetahui nilai error pada metode. Data yang digunakan adalah data saham Bank BCA selama lima tahun sebanyak 1252 data. Perhitungan nilai MAPE digunakan untuk pengujian prediksi. Hasil penelitian ini diketahui bahwa kedua metode masuk kriteria sangat baik karena nilai MAPE kurang dari 10%, metode Polynomial Regresi mendapatkan nilai yang lebih baik dibandingkan dengan metode Linear Regresi. Hasil pengujian pada metode Linear Regresi mendapatkan nilai MAPE = 6,55%, sedangkan pada metode Polynomial Regresi mendapatkan nilai MAPE = 6,54%.

Copyrights © 2023






Journal Info

Abbrev

infotech

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Description

e-commerce, e-learning, e-manufacturing, e-government, IT Government, IT Management, Supply Chain Management & ERP, Business Process Management, Robotic system, Smarts Sensor Networks, Intelligent Transportasi System, Smarts Villages, Smarts City, Smarts Cloud Technology, Software Engineering, Data ...