Analisis Harga Saham PT Astra Internasional Tbk Menggunakan Data Dari Bursa Efek Indonesia dalam Jangka Waktu Pendek Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Decision Tree-J48

Penulis

  • Heima Sitorus Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Advent Indonesia
  • Yusran Tarihoran Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Advent Indonesia

https://doi.org/10.36342/teika.v8i1.2239

Kata Kunci:

Harga Saham, Bursa Efek Indonesia, Naїve Bayes, Decision Tree J-48, Weka

Abstrak

Prediksi harga saham merupakan tindakan yang sangat diperlukan sebagai langkah awal untuk mengambil keputusan untuk menentukan kapan akan melakukan transaksi penjualan dan pembelian sebuah saham yang ada di bursa efek Indonesia. Prediksi harga saham dilakukan dengan menggunakan dua metode yang akan dibandingkan, yaitu; Metode Naїve Bayes dan Metode Decision Tree-J48. Jumlah data yang digunakan adalah sebanyak 1.195 dan data yang digunakan sebagai data testing adalah sebanyak 20% atau 239 data.

Adapun hasil dari tingkat akurasi dari Metode Naïve Bayes menggunakan data testing adalah 92.0502 %. Dengan presentasi untuk nilai precision atau tingkat ketepatan informasi yang diharapkan oleh penulis dengan jawaban yang diberikan oleh sistem sebesar 0.920 dan nilai untuk recall atau tingkat keberhasilan tehadap informasi yang ditemukan kembali oleh sistem sebesar 0,961.

Sedangkan hasil prediksi dengan menggunakan metode Decision Tree J-48 untuk hasil akurasi dengan menggunakan data testing adalah sebesar 98.7448 %. %. Dengan presentasi untuk nilai precision atau tingkat ketepatan informasi yang diharapkan oleh penulis dengan jawaban yang diberikan oleh sistem. sebesar 0.989 dan nilai untuk recall atau tingkat keberhasilan tehadap informasi yang ditemukan kembali oleh sistem sebesar 0.997

Article Metrics

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

Supranto. J, “Pasar Modal Indonesia. Rineka Cipta. Jakarta,” Pasar Modal Indones., 1992.

D. S. Riswantoro, “Abstrak Penerapan Data Mining Untuk Memprediksikan Fluktuasi Harga Saham Menggunakan Metode Classification Dengan Teknik Dt ( Decision Tree ),” pp. 4–5, 2011.

M. Ridwan, H. Suyono, and M. Sarosa, “Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Eeccis, vol. 7, no. 1, pp. 59–64, 2013.

I. S. Achmad Basuki, “Decision Tree,” p. 2.

M. S. H. Hasbullah, H Nasution, “No Title,” 2015.

S. Fitri, “Perbandingan Kinerja Algoritma Klasifikasi Naïve Bayesian , Lazy-Ibk , Zero-R , Dan Decision Tree- J48,” Dasi, vol. 15, no. 1, pp. 33–37, 2014.

D. Purnamasari, J. Henharta, Y. P. Sasmita, F. Ihsani, and I. W. S. Wicaksana, “Get Easy Using WEKA,” 2013

##submission.downloads##

Diterbitkan

2018-04-30

Cara Mengutip

Sitorus, H., & Tarihoran, Y. (2018). Analisis Harga Saham PT Astra Internasional Tbk Menggunakan Data Dari Bursa Efek Indonesia dalam Jangka Waktu Pendek Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Decision Tree-J48. TeIKa, 8(1), 21-33. https://doi.org/10.36342/teika.v8i1.2239

Terbitan

Vol 8 No 1 (2018): TeIKa : April 2018

Bagian

Datamining

Lisensi

The submitting author warrants that the submission is original and that she/he is the author of the submission together with the named co-authors; to the extend the submission incorporates text passages, figures, data or other material from the work of others, the submitting author has obtained any necessary permission.

Articles in this journal are published under the Creative Commons Share Alike Attribution Licence (CC-BY-SA  What does this mean?). This is to get more legal certainty about what readers can do with published articles, and thus a wider dissemination and archiving, which in turn makes publishing with this journal more valuable for you, the authors.

By submitting an article the author grants to this journal the non-exclusive right to publish it. The author retains the copyright and the publishing rights for his article without any restrictions.