PREDIKSI PERGERAKAN HARGA SAHAM MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK SATU DIMENSI

RANDY KUSUMA PUTRA, Afiahayati, S. Kom, M. Cs, Ph. D.

2019 | Skripsi | S1 ILMU KOMPUTER

Pasar modal Indonesia telah menjadi perhatian banyak pihak belakangan ini. Namun pergerakan harga saham sangatlah cepat, sehingga pemegang saham harus terus memperhatikan harga dari saham yang dimilikinya agar tidak terjadi kerugian. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat digunakan untuk memprediksi pergerakan harga saham. Pada penelitian ini akan membuat sebuah sistem untuk memprediksi pergerakan harga saham. Sistem dibuat dengan tujuan untuk dapat mempermudah memprediksi pergerakan harga saham. Sistem tersebut akan dibuat dengan menggunakan CNN 1 Dimensi dan hybrid antara CNN 1 Dimensi dengan SVM sebagai pengklasifikasinya. Hasil penelitian menunjukan bahwa prediksi pergerakan harga saham dengan menggunakan metode CNN 1 Dimensi menghasilkan akurasi sebesar 60.73 %. Sedangkan dengan menggunakan hybrid antara CNN 1 Dimensi dengan SVM menghasilkan akurasi sebesar 62.57%. Sehingga dengan menggunakan gabungan antara CNN 1 Dimensi dan SVM menghasilkan akurasi yang lebih tinggi.

The Indonesian capital market is the concern of many parties. However, the share price must be recorded immediately. Therefore we need a system that can be used to predict stock price movements. In this research, a system to predict stock price movements will be made. The system was created with the aim of being able to predict stock price movements. This system will be made using CNN 1 Dimension and a hybrid of CNN 1 Dimension with SVM as the classification. The results showed that the stock price prediction using the 1 Dimension CNN method resulted in an accuracy of 60.73%. Whereas by using a hybrid between CNN 1 Dimension and SVM produces an accuracy of 62.57%. 1 Dimension CNN and SVM result in higher accuracy.

Kata Kunci : Convolutional Neural Network, Prediksi Pergerakan Saham, Machine Learning, CNN 1 Dimensi, Prediksi Saham.