Show simple item record

dc.contributor.advisorMangku, I Wayan
dc.contributor.advisorSartono, Bagus
dc.contributor.authorWidiyanto, Muhammad Alief Nur
dc.date.accessioned2026-06-08T08:10:56Z
dc.date.available2026-06-08T08:10:56Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.urihttp://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/173281
dc.description.abstractSaham adalah tanda kepemilikan modal oleh individu atau badan usaha dalam sebuah perusahaan atau perseroan terbatas. Support Vector Regression (SVR) digunakan untuk memprediksi harga saham PT Mayora Indah Tbk dalam satu periode ke depan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh dari harga gandum dunia dan indeks harga saham IDX sektor consumer non-cyclical terhadap harga saham penutupan harian PT Mayora Indah Tbk, membandingkan kinerja algoritma Grid Search dan Bat berbasis Levy Flight dalam optimasi Support Vector Regression dan melakukan prediksi satu periode ke depan. Hasil penelitian menunjukkan model SVR yang dioptimasi dengan kedua algoritma tersebut menghasilkan kinerja yang sama baiknya. Akan tetapi, metode Grid Search terbukti sedikit lebih unggul dalam hal akurasi, menghasilkan nilai MAPE sebesar 1.7823% dan R2 sebesar 90.15% pada data uji. Prediksi untuk satu periode kedepan yaitu pada 31 Desember 2025 diperoleh Rp 2167.42/lembar.
dc.description.abstractStocks represent ownership of capital by individuals or business entities in a company or limited liability corporation. Support Vector Regression (SVR) is employed to predict the stock price of PT Mayora Indah Tbk for one period ahead. The aim of this research is to examine the influence of global wheat prices and the IDX consumer non-cyclical sector index on the daily closing stock price of PT Mayora Indah Tbk, to compare the performance of the Grid Search algorithm and the Bat algorithm based on Levy Flight in optimizing SVR, and to perform a one-step-ahead prediction. The results indicate that the SVR models optimized using both algorithms exhibit equally good performance. However, the Grid Search demonstrates slightly better accuracy, producing a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 1.7823% and a coefficient of determination (R²) of 90.15% on the testing data. The predicted stock price for December 31, 2025 is estimated to be IDR 2167.42 per share.
dc.description.sponsorship
dc.language.isoid
dc.publisherIPB Universityid
dc.titlePERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA GRID SEARCH DAN BAT BERBASIS LEVY FLIGHT DALAM OPTIMASI SUPPORT VECTOR REGRESSION UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAMid
dc.title.alternative
dc.typeSkripsi
dc.subject.keywordBatid
dc.subject.keywordgrid searchid
dc.subject.keywordPredictionid
dc.subject.keywordSupport Vector Regressionid


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record