Indonesia Conference Directory

Saham merupakan salah satu instrumen dalam pasar keuangan. Karakteristik dari data indeks harga saham yaitu sifatnya yang berubah dari waktu ke waktu. Oleh karena itu, untuk meminimumkan resiko yang dihadapi para investor maka perlu adanya sistem yang mampu memprediksi trend harga saham. Dalam makalah ini, akan dibahas Support Vector Regression (SVR) untuk menentukan prediksi closing harga saham. SVR merupakan pengembangan dari SVM untuk kasus regresi. Tujuan SVR adalah membuat suatu fungsi regresi untuk menentukan hyperplane terbaik. Tahap yang juga penting sebelum implementasi ke dalam SVR yaitu data mining dan data processing. Pengambilan data saham melalui yahoo finance kemudian pemrosesan data dilakukan menggunakan Excel. Kedua tahap ini diperlukan untuk menghindari data saham perusahaan yang kosong dan menghapus data waktu yang tidak diperlukan. Saham yang digunakan yaitu dari 9 sektor industri di Indonesia. Data indeks saham periode 2005-2014 akan digunakan sebagai data set training. Kemudian performansi tingkat keakuratan SVR akan dibandingkan dengan data periode 2015.