Putra, Stanislaus Adrian Perdana (2023) PEMANFAATAN MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI SAHAM SEKTOR FINANSIAL BERDASARKAN FUNDAMENTAL ANALISIS AKIBAT DAMPAK DARI COVID-19 DI INDONESIA. S2 thesis, Universitas Atma Jaya Yogyakarta.
|
Text (Stanislaus Adrian Perdana Putra)
215311576_Bab 0.pdf Download (768kB) | Preview |
|
|
Text
215311576_Bab 1.pdf Download (349kB) | Preview |
|
|
Text
215311576_Bab 2.pdf Download (462kB) | Preview |
|
![[img]](http://e-journal.uajy.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
215311576_Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (594kB) |
|
|
Text
215311576_Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (381kB) |
|
|
Text
215311576_Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (820kB) |
|
|
Text
215311576_Bab 6.pdf Download (701kB) | Preview |
Abstract
COVID-19 berdampak tidak hanya pada sisi kesehatan tetapi juga berdampak pada perekonomian di hampir semua negara. Pasar saham sektor keuangan merupakan salah satu yang mendapat dampak signifikan. Dilihat dari dampak terhadap pasar saham yang disebabkan oleh COVID-19 investor telah mencari cara untuk mendapatkan pengetahuan tentang cara memilih saham di pasar saham untuk meningkatkan hasil investasinya. Analisis fundamental adalah salah satu analisis utama untuk pengambilan keputusan investasi di pasar saham. Salah satu parameter analisis fundamental adalah ROA, PBV, PER, ROE, Debt to equity ratio, dan EPS dalam memprediksi kualitas suatu perusahaan. Dalam penelitian ini, kami akan memanfaatkan metode machine learning untuk mengklasifikasikan saham-saham sektor keuangan di Indonesia. Metode yang digunakan adalah Decision tree , didalam pembahasan juga akan dibandingkan dengan metode SVM dan juga Naive bayes. Tujuan penelitian ini adalah menggunakan machine learning untuk mengklasifikasikan perusahaan dengan analisis fundamental sehingga dapat memberikan rekomendasi pemilihan investasi. Hasil dari penelitian ini adalah model decision tree menghasilkan akurasi rata-rata 91.7%, juga mencatatkan waktu tercepat dalam pelatian dan prediksi dibandingkan SVM dan Naive bayes. Model decision tree paling cocok digunakan untuk data saham finansial di Indonesia.
| Item Type: | Thesis (S2) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Pasar Saham, Machine learning, COVID-19, SVM, Decision tree , Naive bayes |
| Subjects: | Magister Teknik Informatika > Enterprise Inf System |
| Divisions: | Pasca Sarjana > Magister Teknik Informatika |
| Depositing User: | Editor 3 uajy |
| Date Deposited: | 12 Sep 2023 17:59 |
| Last Modified: | 12 Sep 2023 17:59 |
| URI: | http://e-journal.uajy.ac.id/id/eprint/29859 |
Actions (login required)
 |
View Item |
