JATIKUSUMO, Muhamad Aditya Yusuf (2025) Prediksi Naik Turun Harga Saham BBCA Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM). Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. COVER.pdf Download (33kB)
	Text 3. HALAMAN PENGESAHAN.pdf Download (164kB)
	Text 4. KATA PENGANTAR.pdf Download (75kB)
	Text 6. ABSTRAK.pdf Download (8kB)
	Text 7. ABSTRACT.pdf Download (6kB)
	Text 8. DAFTAR ISI.pdf Download (123kB)
	Text 11. BAB I.pdf Download (21kB)

Abstract

Pasar saham yang volatil membuat prediksi pergerakan harga saham menjadi tantangan bagi
investor dalam mengambil keputusan investasi. Salah satu saham dengan kapitalisasi pasar
terbesar dan likuiditas tinggi di Bursa Efek Indonesia (BEI) adalah PT Bank Central Asia
Tbk (BBCA), yang meskipun memiliki fundamental kuat, tetap mengalami fluktuasi harga
akibat faktor ekonomi dan sentimen pasar. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk
memprediksi naik turunnya harga saham BBCA menggunakan Extreme Learning Machine
(ELM), sebuah metode pembelajaran mesin yang mampu menghasilkan prediksi dengan
akurasi tinggi dan waktu eksekusi yang cepat. Berbeda dengan jaringan saraf tiruan
konvensional yang membutuhkan proses iteratif dalam pelatihan, ELM dapat menentukan
bobot optimal secara langsung, sehingga lebih efisien dalam menangani data pasar saham
yang besar. Dalam penelitian ini, digunakan data harga saham BBCA dari 7 Januari 2020
hingga 3 Oktober 2024, dengan fitur seperti harga pembukaan (open), harga tertinggi (high),
harga terendah (low), dan harga penutupan (close). Model diuji dengan variasi hidden nodes
(10, 50, 100, 500, dan 1000) serta dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE),
Mean Squared Error (MSE), dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil penelitian
menunjukkan bahwa model ELM dengan 100 hidden nodes memiliki performa terbaik
dengan nilai MAE, MSE, dan RMSE masing-masing 0.016735, 0.000460, dan 0.021447,
menunjukkan bahwa model ini mampu memberikan prediksi naik turunnya harga saham
BBCA dengan akurasi yang tinggi. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi
investor dalam mengambil keputusan investasi yang lebih optimal serta berkontribusi dalam
pengembangan metode prediksi berbasis kecerdasan buatan untuk analisis pasar saham.
Kata kunci : Prediksi Saham, Extreme Learning Machine, Saham BBCA, Volatilitas Pasar

Actions (login required)

View Item