Implementasi Algoritma C4.5 Dalam Memprediksi Harga Saham
Abstract
Penelitian ini mengimplementasikan algoritma C4.5 dalam memprediksi harga saham dengan hasil yang menjanjikan. Model prediksi yang dibangun mampu memberikan prediksi yang relatif akurat dan konsisten, serta mengikuti tren aktual harga saham. Penggunaan atribut-atribut yang relevan dan metrik evaluasi yang digunakan memberikan pemahaman yang lebih baik tentang performa model. Penelitian ini memberikan manfaat praktis bagi investor dan pelaku pasar dalam pengambilan keputusan investasi yang lebih informasional. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 dapat digunakan untuk memprediksi harga saham dengan hasil yang relatif akurat dan konsisten. Namun, penting untuk diingat bahwa prediksi harga saham tetap melibatkan ketidakpastian dan hasil prediksi harus digunakan dengan hati-hati dalam konteks pengambilan keputusan investasi. Studi ini memberikan manfaat praktis bagi investor dan pelaku pasar dalam meningkatkan pemahaman tentang prediksi harga saham dan mengambil keputusan investasi yang lebih informasional.
References
Dona, F., Maulida, I., & Nugraha, B. (2021). Klasifikasi Dan Analisis Dataset Komentar Video Youtube Menggunakan Supervised Learning. Prosiding Seminastika, 3(1), 86-90.
Feldman, R., & Sanger, J. (2007). The text mining handbook: advanced approaches in analyzing unstructured data. Cambridge university press.
Fithri, D. L., & Darmanto, E. (2014). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode Nave Bayes. In Seminar Nasional Teknologi dan Informatika 2014. Muria Kudus University.
Han, J. C., Dutta, S., & Ekkad, S. (2012). Gas turbine heat transfer and cooling technology. CRC press.
Iswara, S. C. A. (2021). Analisis Perbandingan Algoritma Lstm Dan Arima Dalam Melakukan Prediksi Harga Saham.
Maitra, S., Madan, S., Kandwal, R., & Mahajan, P. (2018). Mining authentic student feedback for faculty using Naïve Bayes classifier. Procedia computer science, 132, 1171-1183.
Muqorobin, M., Kusrini, K., & Luthfi, E. T. (2019). Optimasi Metode Naive Bayes Dengan Feature Selection Information Gain Untuk Prediksi Keterlambatan Pembayaran Spp Sekolah. Jurnal Ilmiah SINUS, 17(1), 1-14.
Prasetyo, P. K., Lo, D., Achananuparp, P., Tian, Y., & Lim, E. P. (2012, September). Automatic classification of software related microblogs. In 2012 28th IEEE International Conference on Software Maintenance (ICSM) (pp. 596-599). IEEE.
Wijaya, H. D., & Dwiasnati, S. (2020). Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes pada Penjualan Obat. Jurnal Informatika, 7(1), 1-7.
Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., & Pal, C. (2011). Algorithms: the basic methods. Data Mining: Practical machine learning tools and techniques, 85-145.
