- Book学术

发布求助

文献互助智能选刊最新文献

KLIK Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer Pub Date : 2023-04-30 DOI:10.24843/jik.2023.v16.i01.p05

Rabiatul Maulidiyah

{"title":"","authors":"Rabiatul Maulidiyah","doi":"10.24843/jik.2023.v16.i01.p05","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Saham merupakan salah satu transaksi pasar modal yang menjadi pilihan investor dan trader. Investor dan trader membutuhkan strategi untuk mendapatkan keuntungan dari saham untuk mengurangi kerugian. Prediksi pergerakan harga saham di masa depan salah satunya dengan menggunakan pendekatan metode time series. Metode DES Holt merupakan metode prediksi harga saham dari data time series. Namun, metode DES Holt memiliki masalah overforcasting, yang perlu diredam dengan menggunakan Damped Trend. Penelitian ini menggunakan DES Holt dan Damped Trend untuk mengetahui pengaruh Damped Trend dalam meredam tren peramalan. Penerapan DES Holt dan Damped Trend dilakukan pada empat data saham. Hasil penelitian menggunakan metode DES Holt pada dataset TLKM mencapai nilai akurasi sebesar 91,16929%, dataset MDKA mencapai akurasi 84,97753%, dataset HMSP nilai akurasinya 92,27850%, dataset KLBF mencapai akurasi 92,55819%. Hasil penelitian menggunakan Damped Trend pada dataset TLKM mencapai nilai akurasi 96,30347%, dataset MDKA nilai akurasi 94,47142%, dataset HMSP akurasinya 92,45874%, dan dataset KLBF akurasinya 98,06742%. Hasil perbandingan menunjukkan metode Damped Trend mampu meningkatkan akurasi pada keempat dataset. Peningkatan akurasi dari keempat dataset untuk data TLKM sebesar 5,13418%, MDKA 9,49389%, dan HMSP 0,18024% dan peningkatan akurasi KLBF 5,50923%. &nbsp","PeriodicalId":31227,"journal":{"name":"KLIK Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer","volume":"64 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"KLIK Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24843/jik.2023.v16.i01.p05","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

摘要

股票是由投资者和交易员选择的资本市场交易之一。投资者和交易员需要从股票中获得利润以减少损失的战略。利用《时代周刊》的方法预测未来的股票价格波动。霍尔特方法是预测时间系列数据股价的方法。然而，德霍尔特的方法有冗余问题，需要使用Damped趋势来加以纠正。这项研究利用了DES Holt和Damped趋势来确定趋势对抑制算命趋势的影响。德斯霍尔特的应用和命中趋势是在四个股票数据上实现的。使用德霍尔特方法在dataset电话中进行的研究达到了91.16929%的准确率，数据MDKA达到了84.97753%的准确率，dataset MDKA达到了84.97753%的准确率，dataset HMSP准确率是92,27850%，dataset KLBF达到了92,55819%的准确率。使用数据来源数据数据显示的数据为96.30347%的准确性值为94.47142%，数据为HMSP准确率为92,45874%，数据KLBF准确率为98.06742%。比较结果表明，增强趋势的方法可以增加四种数据集的准确性。TLKM四种数据的准确性增加了5.13418%，MDKA 9.49389%， HMSP 0.18024%， KLBF的准确性增加了5.50923%。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

查看原文本刊更多论文

Saham merupakan salah satu transaksi pasar modal yang menjadi pilihan investor dan trader. Investor dan trader membutuhkan strategi untuk mendapatkan keuntungan dari saham untuk mengurangi kerugian. Prediksi pergerakan harga saham di masa depan salah satunya dengan menggunakan pendekatan metode time series. Metode DES Holt merupakan metode prediksi harga saham dari data time series. Namun, metode DES Holt memiliki masalah overforcasting, yang perlu diredam dengan menggunakan Damped Trend. Penelitian ini menggunakan DES Holt dan Damped Trend untuk mengetahui pengaruh Damped Trend dalam meredam tren peramalan. Penerapan DES Holt dan Damped Trend dilakukan pada empat data saham. Hasil penelitian menggunakan metode DES Holt pada dataset TLKM mencapai nilai akurasi sebesar 91,16929%, dataset MDKA mencapai akurasi 84,97753%, dataset HMSP nilai akurasinya 92,27850%, dataset KLBF mencapai akurasi 92,55819%. Hasil penelitian menggunakan Damped Trend pada dataset TLKM mencapai nilai akurasi 96,30347%, dataset MDKA nilai akurasi 94,47142%, dataset HMSP akurasinya 92,45874%, dan dataset KLBF akurasinya 98,06742%. Hasil perbandingan menunjukkan metode Damped Trend mampu meningkatkan akurasi pada keempat dataset. Peningkatan akurasi dari keempat dataset untuk data TLKM sebesar 5,13418%, MDKA 9,49389%, dan HMSP 0,18024% dan peningkatan akurasi KLBF 5,50923%.

求助全文

通过发布文献求助，成功后即可免费获取论文全文。去求助

来源期刊

KLIK Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer

自引率

0.00%

发文量

审稿时长

24 weeks