<![CDATA[Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) merupakan gabungan dari berbagai saham yang terdapat di Indonesia dan tercatat di bursa efek Indonesia yang dihitung nilai rata-rata dari beberapa saham tersebut. IHSG adalah alat yang membantu investor melacak keseluruhan pergerakan nilai saham dari waktu ke waktu. Metode analisis diperlukan untuk meramalkan bagaimana harga saham akan berkembang di masa depan. Metode yang umum digunakan untuk memprediksi IHSG adalah metode K-Nearest Neighbor. Penelitian ini menggunakan kombinasi dari beberapa hasil prediksi KNN untuk mendapatkan sebuah hasil prediksi akhir, yaitu dengan menambahkan teknik Ensemble. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hasil akurasi metode KNN yang dioptimasi dengan teknik Ensemble. Variabel respon yang digunakan dalam penelitian ini adalah Indeks Harga Saham Gabungan, sedangkan variabel prediktornya adalah harga emas, indeks Nikkei 225 dan nilai tukar rupiah terhadap dolar. Data yang digunakan adalah data mingguan dari Januari 2021 sampai Maret 2022 sebanyak 64 periode, untuk data training dan testing masing-masing sebanyak 52 periode dan 12 periode. Nilai k yang digunakan pada penelitian ini yaitu 3, 5, 7, 9, dan 11. Hasil analisis yang telah dilakukan diperoleh nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yaitu sebesar 10,656%. Berdasarkan nilai tersebut maka nilai prediksi IHSG di Indonesia dengan metode K-Nearest Neighbor yang dioptimasi dengan teknik Ensemble memiliki akurasi yang baik. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa ketika metode KNN dioptimasi dengan teknik Ensemble memiliki nilai MAPE yang lebih besar dibandingkan dengan nilai MAPE KNN tunggal yang memiliki nilai MAPE terkecil pada k=11. Oleh karena itu metode KNN yang dioptimasi dengan teknik ensemble tidak memberikan peningkatan akurasi pada prediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Kata Kunci : ensemble KNN, indeks harga saham gabungan, prediksi.]]>
Copyrights © 2024
