IMPLEMENTASI METODE RANDOM FOREST DALAM MEMPREDIKSI SINYAL PERGERAKAN SAHAM

Trading involves purchasing stocks at low prices and then selling them at high prices to generate profits in a short period. Although it offers significant gains, trading is considered a high-risk activity. Careful analysis is required in stock trading to maximize profits and minimize losses. One way to analyze stocks is through technical analysis, a method used to predict price movements by understanding market actions with charts and technical indicators. One statistical method developed to predict stock trends is the random forest method. Random forest is a combination algorithm of several decision trees used to solve prediction or classification problems. The objective of this research is to obtain the best model for predicting stock price movements. Three types of datasets, namely deterministic, nondeterministic, and mixed, are applied for comparison. The data used is daily historical stock price data of Bank Central Asia Tbk (BBCA) for 10 years. The research results reveal that the best model is using the mixed dataset, constructed with mtry = 6 and ntree = 500. The resulting accuracy is 94,26%, indicating that the model accurately predicts the movement signals of BBCA stock by 94,26%, with the remaining 5,74% misclassification

PREDIKSI HARGA SAHAM SYARIAH INDONESIA BERDASARKAN ANALISIS FUNDAMENTAL, TEKNIKAL DAN BANDARMOLOGY MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST

Investasi pada bursa saham syariah di Indonesia menunjukkan pertumbuhan yang signifikan, seiring dengan meningkatnya minat investor terhadap instrumen keuangan berbasis prinsip syariah. Namun, volatilitas harga saham yang tinggi dan sifatnya yang non-linear menjadikan prediksi harga saham sebagai tantangan tersendiri. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi harga saham syariah Indonesia dengan mengintegrasikan tiga pendekatan analisis, yaitu fundamental, teknikal, dan bandarmologi, menggunakan algoritma Random Forest (RF) sebagai metode pembelajaran mesin berbasis ensemble learning. RF dipilih karena kemampuannya dalam menangani kompleksitas data dan meminimalkan overfitting melalui teknik bootstrapping. Dataset yang digunakan mencakup berbagai indikator dari ketiga pendekatan analisis tersebut, yang kemudian diolah melalui proses pelatihan dan pengujian model RF. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model RF mampu menghasilkan prediksi harga saham dengan nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 16,59%, yang mengindikasikan tingkat kesalahan prediksi yang rendah. Analisis Feature of Selection (FoS) menunjukkan bahwa indikator teknikal memberikan kontribusi paling dominan terhadap akurasi model, diikuti oleh indikator bandarmologi dan fundamental. Penyesuaian parameter seperti test_size, n_estimators, random_state, min_samples_split, dan min_samples_leaf turut berkontribusi terhadap peningkatan performa model. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan hybrid berbasis Random Forest dapat menjadi strategi prediktif yang efektif dan akurat dalam mendukung pengambilan keputusan investasi pada saham syariah di Indonesia

IMPLEMENTASI ALGORITMA RANDOM FOREST UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM MENGUNAKAN INDIKATOR EXPONENTIAL MOVING AVERAGE 10 PERIODE HARIAN

Fluktuasi harga saham yang dinamis dan sulit diprediksi secara manual menjadi tantangan dalam pengambilan keputusan investasi yang tepat. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan berbasis data yang mampu memberikan prediksi harga secara lebih akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi prediksi harga saham menggunakan algoritma Random Forest dengan memanfaatkan data historis dari 10 perusahaan teratas dalam indeks LQ45. Data yang digunakan diperoleh dari API Yahoo Finance dan difokuskan pada indikator teknikal Exponential Moving Average (EMA) 10 periode harian. Proses praproses data meliputi normalisasi, visualisasi tren, dan pembersihan data. Selanjutnya, model Random Forest diterapkan untuk memprediksi harga saham satu hari ke depan. Algoritma ini dipilih karena kemampuannya dalam menangani hubungan non-linear dan memberikan hasil prediksi yang stabil. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan metrik Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk mengukur tingkat akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu menghasilkan prediksi harga dengan tingkat kesalahan rata-rata yang rendah. Aplikasi ini juga dilengkapi dengan fitur sinyal beli atau jual berdasarkan hasil prediksi, sehingga dapat membantu investor dalam menyusun strategi investasi yang lebih informatif. Dengan demikian, aplikasi ini diharapkan menjadi alat bantu yang efektif bagi investor pemula maupun profesional dalam pengambilan keputusan investasi berbasis data

IMPLEMENTASI EXPERT ADVISOR BERBASIS BOLLINGER BANDS DAN RELATIVE STRENGTH INDEX DENGAN OPTIMASI DYNAMIC RISK MANAGEMENT: STUDI KASUS PADA PAIR XAU/USD

Penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengimplementasikan, dan mengevaluasi Expert Advisor (EA) yang menggabungkan indikator Bollinger Bands dan Relative Strength Index (RSI) dengan pendekatan Dynamic Risk Management (DRM) berbasis metode percent volatility. EA dikembangkan untuk memberikan strategi trading yang lebih adaptif, khususnya dalam menghadapi kondisi pasar yang sangat volatil seperti pada pair XAU/USD. Metode penelitian menggunakan pendekatan pengembangan model Waterfall, dilanjutkan dengan uji backtesting dan real-time testing menggunakan platform MetaTrader 5 serta data broker FBS. Pengujian dilakukan pada dua time frame (H1 dan H4), dengan evaluasi performa berdasarkan metrik utama trading: profit factor, expected payoff, drawdown, dan recovery factor. Hasil backtesting menunjukkan bahwa strategi ini cukup menguntungkan dengan profit factor 1.35 (H1) dan 1.60 (H4). Namun, pengujian real-time menunjukkan penurunan profitabilitas, dengan kerugian pada kedua time frame, meskipun eksposur risiko tetap rendah. Hal ini mengindikasikan bahwa strategi berjalan efektif pada data historis, namun dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti slippage dan sentimen pasar saat diuji secara langsung. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan strategi trading algoritmik dengan mengintegrasikan DRM yang dioptimasi bersama indikator teknikal untuk pair XAU/USD, sehingga menghasilkan solusi trading otomatis yang lebih dinamis dan terkontrol dari sisi risiko

Comparative Study of Linear Regression, SVR, and XGBoost for Stock Price Prediction After a Stock Split

This study aims to identify the most effective regression method for predicting the closing stock price of Bank Central Asia (BBCA) following the stock split event on October 12, 2021. Accurate post-split price predictions are crucial for helping investors comprehend new market dynamics, yet there is limited research evaluating the performance of regression models on BBCA’s stock after such corporate actions. Using data obtained through web scraping from the Indonesia Stock Exchange, this study tested three regression algorithms Linear Regression, Support Vector Regression, and XGBoost Regressor on post-split data. The selected input features were open_price, first_trade, high, low, and volume, while the target was close_price. The dataset was divided using an 80:20 train-test split and evaluated with RMSE, MAPE, and R-squared metrics. Results showed that Linear Regression achieved the best performance RMSE: 50.41, MAPE: 0.0048, R²: 0.9971, followed by XGBoost RMSE: 69.12, MAPE: 0.0058, R²: 0.9946, and SVR RMSE: 80.98, MAPE: 0.0069, R²: 0.9925. These findings indicate that BBCA’s post-split stock data exhibits a linear pattern, making Linear Regression the most suitable and efficient method. This suggests that simpler models can outperform more complex algorithms when applied to stable and structured financial datasets.This study aims to identify the most effective regression method for predicting the closing stock price of Bank Central Asia (BBCA) following the stock split event on October 12, 2021. Accurate post-split price predictions are crucial for helping investors comprehend new market dynamics, yet there is limited research evaluating the performance of regression models on BBCA’s stock after such corporate actions. Using data obtained through web scraping from the Indonesia Stock Exchange, this study tested three regression algorithms Linear Regression, Support Vector Regression, and XGBoost Regressor on post-split data. The selected input features were open_price, first_trade, high, low, and volume, while the target was close_price. The dataset was divided using an 80:20 train-test split and evaluated with RMSE, MAPE, and R-squared metrics. Results showed that Linear Regression achieved the best performance RMSE: 50.41, MAPE: 0.0048, R²: 0.9971, followed by XGBoost RMSE: 69.12, MAPE: 0.0058, R²: 0.9946, and SVR RMSE: 80.98, MAPE: 0.0069, R²: 0.9925. These findings indicate that BBCA’s post-split stock data exhibits a linear pattern, making Linear Regression the most suitable and efficient method. This suggests that simpler models can outperform more complex algorithms when applied to stable and structured financial datasets

APLIKASI BERBASIS WEB UNTUK PREDIKSI HASIL PRODUKSI KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION

MUHAMMAD ZIKRI AL FAJRI (2023) : APLIKASI BERBASIS WEB UNTUK PREDIKSI HASIL PRODUKSI KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION Indonesia merupakan salah satu negara pertama di dunia sebagai penghasil kelapa sawit. Tandan Buah Segar (TBS) merupakan nama lain dari buah kelapa sawit. PT. Perkebunan Nusantara VI (PTPN VI) merupakan pelaku bisnis kelapa sawit yang terletak di Sumatera Barat dan Jambi. Prediksi produksi TBS pada PTPN VI Unit Usaha Rimbo Dua adalah hal yang penting dan termasuk dalam perhitungan Rencana Kerja dan Anggaran Perusahaan (RKAP). Prediksi produksi TBS yang akurat dapat membantu perusahaan dalam proses penyusunan RKAP tahun selanjutnya yang lebih sesuai dan membantu dalam pengambilan keputusan perusahaan. Untuk merancang dan menentukan prediksi produksi TBS, pihak perusahaan melakukan rapat tahunan di Jambi. Tujuan Tugas Akhir ini adalah untuk membuat Aplikasi yang dapat memprediksi produksi TBS diperiode selanjutnya. Algoritma Backpropagation merupakan algoritma populer yang kerap digunakan untuk memprediksi. Untuk memprediksi produksi TBS/Kg dalam periode waktu tertentu, dibuatlah Aplikasi berbasis web menggunakan algoritma Backpropagation. Aplikasi menggunakan arsitektur 1-300-1 dengan 300 Node Hidden Layer, 100 Epoch, dan Learning Rate 0,1. Arsitektur dan parameter tersebut merupakan yang terbaik dengan nilai MSE sebesar 0,00013427. Kata Kunci: Backpropagation, Kelapa Sawit, Prediksi, PTPN VI Unit Usaha Rimbo Dua, TBS

ANALISIS SENTIMEN TWITTER DAN KORELASI TERHADAP INDEKS SAHAM LQ 45 MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPER VECTOR MACHINE

FARID MUHAMMAD NAUFAL (2022) : ANALISIS SENTIMEN TWITTER DAN KORELASI TERHADAP INDEKS SAHAM LQ 45 MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPER VECTOR MACHINE Media sosial sebagai penyedia informasi penting bagi investor dan sebagai tempat investor melakukan interaksi sosial. Sentimen merupakan gambaran dari emosi dan pikiran investor yang disalurkan melalui interaksi sosial pada media sosial. Sentimen positif pada media sosial mampu meningkatkan brand image dan reputasi perusahaan, sedangkan sentimen negatif mampu merusak brand image dan reputasi perusahaan. Menyadari informasi mengenai pasar saham perusahaan swasta, multinasional, maupun BUMN masih banyak diperbincangkan di platform Twitter, dan indeks saham perusahaan yang tergolong LQ 45 banyak dibicarakan di platform media sosial Twitter. Tujuan penelitan ini menganalisis sentimen Twitter dan korelasinya terhadap indeks saham LQ 45 menggunakan algoritma SVM. Sumber data yang dijadikan acuan adalah cuitan indeks perusahaan yang berada didalam LQ 45 dari media sosial Twitter. Sebagai hasilnya penulis mendapatkan korelasi dengan nilai koefisien korelasi r=-0,108 dan P-value=0,508. Nilai korelasi menyatakan bahwa sentimen publik yang diperoleh dari media sosial Twitter tidak memiliki korelasi, sedangkan nilai signifikasi P-value menyatakan tidak adanya pengaruh sentimen analisis pada pergerakan nilai saham LQ 45. Kata Kunci: Analisis Sentimen, Data Mining, Klasifikasi, LQ 45, Twitte

SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER ( 2021 ) TEMA: “Prospek Menjadi Technopreneur Dimasa Pandemi”

Kegiatan Seminar Nasional Inovasi Teknologi dan Ilmu Komputer (SNITIK 2021) merupakan kegiatan yang rutin diadakan Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia (FTIK UNPRI). Pada awalnya seminar ini dinamakan Semnas FTIK dan dilaksanakan selama 4 tahun, setelah itu namanya diubah menjadi SNITIK dengan ruang lingkup yang lebih luas. Di tahun ketujuh dilaksanakannya Seminar ini, diangkat tema “Prospek Menjadi Technopreneur Dimasa Pandemi.”. Dampak Pandemi Covid-19 sangat mempengaruhi beberapa sektor industri dan usaha global. Selama masa pandemi Covid-19, kebanyakan Customer lebih sering belanja secara online karena dianggap lebih mudah dan praktis. Hal ini yang menunjukkan lapangan usaha sekarang sangat berhubungan erat dengan teknologi. Sehingga perlunya memanfaatkan teknologi dalam mengembangkan model bisnis baru untuk menciptakan peluang usaha. Kondisi ini mendorong industri menggunakan sumber daya manusia lulusan perguruan tinggi yang kompeten dan memiliki jiwa techopreneur