Peramalan Harga Saham Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)

Studi Kasus Saham di Bursa Efek Indonesia (BEI)

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ketepatan model Support Verctor Machine (SVM) dalam memprediksi harga saham. Kombinasi dari 28 periode perkiraan dan 30 periode input indikator teknis digunakan. Data transaksi saham dari 31 perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan aktif diperdagangkan antara Maret 2006 dan Februari 2018 digunakan. Hasil menunjukkan bahwa kinerja sistem tertinggi tidak terjadi ketika indikator teknis periode input kira-kira sama dengan periode perkiraan. Meskipun demikian, hasil kinerja saham perusahaan berbeda-beda. Namun model prediksi dengan SVM memberikan keuntungan yang lebih besar dibandingkan dengan strategi buy and hold.