Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kestabilan perekonomian suatu negara ditentukan oleh sektor-sektor ekonomi di dalamnya. Salah satu sektor yang sedang berkontribusi secara signifikan di Indonesia adalah asuransi. Industri Asuransi sedang mengalami perluasan pada beberapa tahun terakhir. Seiring dengan perluasan tersebut, terdapat kompetisi antar perusahaan asuransi di Indonesia. Kompetisi ini menuntut perusahaan asuransi untuk lebih cerdik dalam mengungguli pasar. Tetapi, perlu diperhatikan bahwa perusahaan asuransi harus selalu sadar akan tingkat risiko yang harus ditanggungnya. Sehingga perlunya dilakukan penelitian tentang kemungkinan klaim di masa depan dari perusahaan asuransi.Dalam penelitian ini, akan difokuskan pada sektor asuransi kendaraan bermotor di Indonesia. Model yang diajukan pada penelitian ini adalah suatu machine learning yang biasa digunakan untuk masalah klasifikasi dan prediksi. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machines dan Fuzzy Support Vector Machines. Penelitian ini menggunakan data historis polis dari suatu perusahaan asuransi umum di Indonesia. Data historis polis ini terdiri dari 7.373 data dengan periode waktu berlaku polis adalah setahun terhitung dari Januari 2015 sampai dengan Desember 2016. Setelah itu, dibandingkan hasil dari kedua metode tersebut untuk mendapatkan hasil yang terbaik. Penggunaan data historis polis dari suatu asuransi umum di Indonesia ini menunjukkan bahwa Support Vector Machines menghasilkan tingkat akurasi rata rata 100 dalam klasifikasi dua kelas yaitu klaim dan tidak klaim. Memang waktu yang dibutuhkan relatif lama dalam mengklasifikasi data yaitu 4673,33 detik. Kemudian dibandingkan hasil olahan dengan klasifikasi Fuzzy Support Vector Machines dengan komposisi 80 training data dan akurasi yang dihasilkan adalah 99,23 .

---

Economics stability of a country is depending on each economics sector of the country. One of the most sector that give a significant contribution is Insurance. Insurance Industry is rapidly grow in recent years. As it grows bigger, there is exist one simple core that indeed affected Insurance Industry in Indonesia which is a competition. The competition is to force one Insurance company to be sharper to win the market. On the other hand, one should realize that Insurance company must be well aware of the immerging risk rate. Insurance company indeed should be prepared for the probability of high indemnities. It leads to the point that a study about future claim should be done for this matter.

In this study, one will focus on Automobile Insurance in Indonesia. The proposed model for this matter is using the mighty machine learning that is well known for classification and prediction problems. The classification methods that one will use are Support Vector Machines and Fuzzy Support Vector Machines. The aims of this study are to compare those two classification methods. This study also use a comprehensive historical policy data from a General Insurance company in Indonesia. This data consists of 7373 data with a one year policy starting from January 2015 until December 2016. One will has to compare those two methods to gain the best result. The used of this historical policy data will show that a classification using Support Vector Machines will result in 100 accuracy for binary classification, in this case will be yes or no claim within one year period. It is indeed takes longer to classify using this method. It takes about 4673,33 seconds. Then, one will compare the result with the other method which is Fuzzy Support Vector Machines with the used of 80 training data. It shows that the accuracy is 99,23 ."

"Skizofrenia adalah gangguan jiwa yang serius dan kronis. Penyakit ini ditandai dengan gangguan dalam pemikiran, persepsi, dan tingkah laku. Karena gangguan-gangguan ini dapat memicu penderita Skizofrenia untuk bunuh diri atau mencoba bunuh diri, penderita Skizofrenia mempunyai usia harapan hidup yang lebih rendah dari populasi umum. Skizofrenia juga sulit untuk didiagnosis karena belum ada tes secara fisik untuk mendiagnosisnya dan gejala-gejalanya sangat mirip dengan beberapa gangguan jiwa lainnya. Dengan menggunakan Northwestern University Schizophrenia Data, penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan orang yang menderita Skizofrenia dan orang yang tidak menderita Skizofrenia. Data tersebut terdiri dari 392 observasi dan 65 variabel yang merupakan data demografis dan data kuesioner Scale for the Assessment of Positive Symptoms dan Scale for the Assessment of Negative Symptoms yang diisi oleh klinisi. Metode klasifikasi yang digunakan adalah machine learning dengan metode Support Vector Machines SVM dan Twin Support Vector Machines Twin SVM menggunakan MATLAB R2017a. Simulasi dilakukan dengan data dan persentase data training dan testing yang berbeda-beda. Pada setiap simulai, akurasi serta running time diukur. Validasi dan evaluasi performa dari model yang telah dioptimasi dilakukan dengan mengambil rata-rata dari sepuluh kali Hold-Out Validation yang dilakukan. Pada umumnya, metode Twin SVM berhasil mengklasifikasikan data Skizofrenia dengan lebih akurat dibandingkan dengan metode SVM. Metode Twin SVM dengan kernel Gaussian menghasilkan hasil akhir akurasi klasifikasi data Skizofrenia yang terbaik, yaitu 91,0 . Berdasarkan hasil akhir running time, metode SVM dengan kernel Gaussian untuk klasifikasi data Skizofrenia mempunyai running time yang paling cepat, 0,664 detik. Selain itu, metode SVM dengan kernel linear, metode SVM dengan kernel Gaussian, dan metode Twin SVM untuk klasifikasi data Skizofrenia berhasil mencapai akurasi hingga 95,0 dalam setidaknya satu simulasi.

---

Schizophrenia is a severe and chronic mental disorder. This disorder is marked with disturbances in thoughts, perceptions, and behaviours. Due to these disturbances that can trigger Schizophrenics to commit suicide or attempt to do so, Schizophrenics have a lower life expectancy than the general population. Schizophrenia is also difficult to diagnose as there is no physical test to diagnose it yet and its symptoms are very similar to several other mental disorders. Using Northwestern University Schizophrenia Data, this research aims to distinguish people who are Schizophrenics and people who are not. The data consists of 392 observations and 65 variables that are demographic data as well as clinician filled Scale for the Assessment of Positive Symptoms and Scale for the Assessment of Negative Symptoms questionnaires. Classification methods that are used are machine learning with Support Vector Machines SVM and Twin Support Vector Machine Twin SVM using MATLAB R2017a. Simulations are done with different data and percentage of training and testing data. In each simulation, accuracy and running time are measured. Performance validation and evaluation of the optimized models are done by taking the average of ten times Hold Out Validations that were done. In general, Twin SVM successfully classified Schizophrenia data more accurately than the SVM method. Twin SVM with Gaussian kernel produced the best final accuracy in classifying Schizophrenia data, 91.0 . Based on the final running time, SVM with Gaussian kernel has the fastest running time in classifying Schizophrenia data, 0.664 seconds. Furthermore, SVM with linear kernel, SVM with Gaussian kernel, and Twin SVM managed to reach an accuracy of 95.0 in at least one simulation in classifying Schizophrenia data."

"Masalah kebangkrutan perusahaan asuransi telah menjadi perhatian khusus bagi pimpinan, karyawan, maupun nasabah perusahaan asuransi. Kekhawatiran ini muncul seiringan dengan dampak yang dapat ditimbulkan dari kebangkrutan perusahaan, yaitu perusahaan asuransi tidak mampu memenuhi kewajibannya kepada nasabah, sehingga uang premi yang telah dibayarkan oleh nasabah dalam jangka waktu tertentu menjadi sia-sia. Maka dari itu sebagai upaya untuk mencegah terjadinya kebangkrutan perusahaan asuransi, kami mencari suatu metode yang kiranya mampu mendeteksi kebangkrutan perusahaan asuransi dengan baik. Pada penelitian ini kami menggunakan beberapa algoritma machine learning, dan ternyata nilai akurasi dari simulasi program yang dilakukan mencapai 93.00 . Ini menunjukkan bahwa algoritma machine learning yang kami gunakan pada penelitian ini dapat dijadikan alat yang efektif untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan asuransi.

---

Insolvency of insurance companies has been a concern of parties such as the management, the workers, and of course the consumers of insurance companies. This concern has arisen by the impact when an insurance companies got insolvent, that is, the company is unable to fulfil their obligations to customer. So, the premium that have paid by the customer becomes useless. As the attempt to prevent the insolvency of insurance company, we were looking for methods that able to make the insolvency prediction. In this study, we used several machine learning algorithms. The results are very encouraging and show that the algorithms can be a useful tool in this sector. We found that the algorithms achieved 93.00 accuracy rate."

"Pasar modal merupakan salah satu komponen fundamental dari perekonomian negara, dimana investor dapat melakukan aktivitas jual-beli surat berharga sekuritas . Saham merupakan salah satu jenis sekuritas yang diperdagangkan di pasar modal, yang menandakan kepemilikan atas perusahaan beserta aset dan pendapatannya. Investasi saham memang bisa memberikan tingkat keuntungan lebih tinggi dibandingkan dengan instrumen investasi lain, tapi memilih saham yang mampu memberikan keuntungan tidaklah mudah karena harga saham sangat fluktuatif dari waktu ke waktu. Sehingga, investor perlu menentukan momentum yang tepat untuk membeli dan menjual saham. Oleh karena itu, investor perlu melakukan analisis secara real-time sebelum mengambil keputusan agar mampu memaksimalkan tingkat keuntungan dan menghindarkan resiko investasi.Metode analisis teknikal dengan pendekatan support vector machines digunakan dalam penelitian ini untuk membantu investor pada pengambilan keputusan dalam investasi saham. Pendekatan support vector machines sesuai untuk diterapkan pada himpunan data yang tidak linier, tidak stasioner, tidak terstruktur, dan kompleks; seperti data historis saham. Peneliti menggunakan data historis saham periode Januari 2008 ndash; Desember 2015 dari perusahaan di Indonesia yang terdaftar di dalam indeks LQ45.Penelitian ini mengedepankan investasi saham jangka pendek. Sehingga, keputusan yang dianjurkan oleh support vector machines pada penelitian ini lebih sesuai untuk diaplikasikan oleh swing investor jangka pendek . Penggunaan PT Jasa Marga Tbk. sebagai sampel menunjukkan bahwa support vector machines menghasilkan tingkat akurasi 74,26 dalam klasifikasi tiga kelas buy, hold, dan sell dan 82,67 dalam klasifikasi dua kelas buy dan sell.

---

Stock market is one of the fundamental components of nation economy, where investor can buy or sell securities. Stock is one of the securities traded in the stock market, which signifies the ownership of companies with its revenue and asset. Stock investment may give higher return than another investment instrument, but picking profitable stock may not easy because stock price is very volatile time by time. So, investor needs determining the right momentum to buy and sell stock. Hence, investor needs a real time analysis before the decision making to get higher profit and hurdle risk.

Technical analysis method with support vector machines approach is used in this study to help investor on decision making in stock investment. Support vector machines are suitable to be applied on nonlinear, nonstationary, unstructured, and complex dataset such as the stock historical data. The author uses the stock historical data January 2008 ndash December 2015 of the company in Indonesia listed in the LQ45 index.

This study features a short term stock investment. So, the decision suggested by support vector machines in this study is more suitable to be applied for swing investor short term . The usage of PT Jasa Marga Tbk. as sample indicates that support vector machines yield 74,26 accuracy level in the three classes classification buy, hold, and sell and 82,67 in the two classes classification buy and sell ."

"Metode klasifikasi telah banyak digunakan dalam berbagai aspek, termasuk dalam bidang bioinformatika. Salah satu penggunaan metode klasifikasi ini adalah untuk menentukan tingkatan fase dari sebuah penyakit. Dalam penelitian ini akan dilakukan pengklasifikasian parasit plasmodium falciparum. Parasit tersebut merupakan parasit penyebab penyakit malaria. Penyakit ini dapat ditularkan oleh gigitan nyamuk Anopheles betina yang mengandung plasmodium di dalamnya. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk menentukan fase parasit plasmodium yang berada di sel darah orang yang terjangkit malaria. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui persentase keberhasilan dan menganalisis metode Multiclass Support Vector Machines untuk memprediksi tingkatan parasit tersebut. Data yang digunakan adalah data citra sel darah merah yang telah terjangkit tiga jenis tingkatan parasit plasmodium falciparum. Dalam prosesnya, penelitian ini akan menggunakan Canopy sebagai IDE bahasa pemrograman python. Dari 112 percobaan, didapatkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 87,5% untuk metode Multclass SVM one vs rest dan one vs one menggunakan 4-fold cross validation dengan parameter linear kernel dan C=1.

---

Classification methods has been frequently used in various aspects, including bioinformatics. One of its purpose of this classification is to  determine phase level of a disease. This research will classify the phase of plasmodium falciparum parasite which causes malaria.The disease is spread by an infected female Anopheles mosquito which contains Plasmodium. The result of this research could be use to determine Plasmodium parasite phase in infected peoples red blood cells. The purpose of this research is to discover the success rate of Multiclass Support Vector Machines method and analyze it in order to predict the parasite phase levels. The data of this study is image data of red blood cells which was infected by three kinds of Plasmodium falciparum parasite levels. In the process, this study will be using Canopy as Integration Development Environtments of phyton programming language.  From 112 trials, the highest number of accuracy is 87.5% for Multiclass Support Vector Machines one vs rest and one vs all methods which used the 4-fold cross validation with C=1 as parameter for linear kernel."

"Exchange Traded Funds (ETF) adalah salah satu produk investasi pasar modal yang berupa reksa dana dan diperjualbelikan secara real time layaknya saham. ETF dapat menjadi pilihan investasi yang cocok untuk investor pemula karena lebih terdiversifikasi daripada saham. Meskipun demikian, investor tetap harus menyesuaikan profil risiko masing-masing karena semua produk investasi pasti memiliki risiko yang harus dihadapi. Oleh karena itu, sebelum membeli produk investasi perlu dilakukan analisis terlebih dahulu. Dalam penelitian ini dilakukan analisis menggunakan indikator teknikal untuk mengklasifikasi ETF menggunakan metode Support Vector Machines (SVM). Data ETF yang digunakan adalah data historis mingguan 25 ETF yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sejak 9 Maret 2020 hingga 6 Maret 2022. Indikator teknikal yang digunakan adalah moving average, support and resistance, Bollinger bands, dan directional indicator. Hasil dari perhitungan analisis indikator teknikal tersebut selanjutnya digunakan sebagai data input atau fitur dalam proses klasifikasi SVM. Proses klasifikasi bertujuan untuk mengklasifikasikan ETF yang berpotensi menghasilkan return ≥ 1 (return positif) atau < 1 (return negatif) di minggu selanjutnya dengan model SVM terbaik. Model SVM terbaik ditentukan berdasarkan nilai akurasi tertinggi. Pada penelitian ini, model SVM terbaik menghasilkan akurasi sebesar 77% dengan kernel polinomial dan proporsi data training sebanyak 80%. Terdapat 14 ETF yang diprediksi menghasilkan kelas positif oleh model SVM terbaik dan selanjutnya dilakukan pembentukan portofolio menggunakan metode Risk Parity (RP), Minimum Variance (MinV), dan Equal-Weight (EW). Ketiga metode pembentukan portofolio tersebut dibandingkan performanya untuk memilih portofolio terbaik berdasarkan nilai rasio Sharpe tertinggi. Hasil dari penelitian ini, metode MinV menghasilkan rasio Sharpe tertinggi dibandingkan dua metode lainnya.

---

Exchange-Traded Funds (ETF) is one of the Capital Market investment products in the form of mutual funds and being traded real-time like stocks. ETFs can be suitable for new investors because they are more diversified than stocks. Nonetheless, the risk profile of each investor must be suited since all investment products have risks that must be faced. Therefore, an analysis must be done before buying the investment products. In this study, an analysis was conducted using 4 technical indicators, such as, moving averages, support and resistance, Bollinger bands, and directional indicators. They were used to classify ETFs using the Support Vector Machines (SVM) method. The data used in this study consisted of weekly historical data of 25 ETFs listed on Indonesia Stock Exchange from March 9, 2020, to March 6, 2022. The result of the technical analysis calculation then be used as features in the SVM classification process. The classification process aims to classify ETFs that have the potential to generate returns of ≥ 1 (positive return) or < 1 (negative return) in the following week using the best SVM model. The best SVM model was determined based on the highest accuracy value. An accuracy of 77% with a polynomial kernel was achieved from a 80% proportion of training data. The 14 ETFs were predicted to gain a positive return using SVM for then a portfolio formed using the Risk Parity (RP), Minimum Variance (MinV) and Equal-Weight (EW) methods. The performances of those portfolio were being compared to choose the best portfolio based on the highest Sharpe Ratio value. The highest Sharpe Ratio portfolio were obtained by SVM-MinV method in this study."

"

Kanker hati merupakan penyebab utama kematian akibat kanker di seluruh dunia. Di Indonesia, kanker hati menempati angka kejadian tertinggi kedua untuk laki laki yaitu sebesar 12,4 per 100.000 penduduk dengan rata-rata kematian 7,6 per 100.000 penduduk. Pada tugas akhir ini, dibahas mengenai kanker hati primer dengan jenis hepatocellular carcinoma. Metode Twin Support Vector Machines (Twin SVM) diimplementasikan untuk mengklasifikasikan data kanker hati berdasarkan hasil CT scan. Data yang digunakan adalah data numerik hasil CT scan pasien yang menderita kanker hati dan diperoleh dari Laboratorium Radiologi RSUPN Cipto Mangunkusumo. Metode Twin SVM adalah pengembangan dari metode SVM yang menggunakan dua hyperplane dalam mengklasifikasikan sampel. Pada tugas akhir ini, kernel yang digunakan pada metode Twin SVM adalah polinomial dan radial basis function (RBF). Berdasarkan hasil perbandingan, klasifikasi data kanker hati menggunakan metode Twin SVM dengan kernel Polinomial menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 77,30% pada penggunaan data testing sebesar 10% dan data training 90%. Selain itu, nilai akurasi terendah terdapat pada kernel RBF menghasilkan sebesar 60,10% pada penggunaan data testing sebesar 90% dan data training 10% dan nilai parameter 𝐶 = 1. Jika dibandingkan, klasifikasi data kanker hati dengan menggunakan metode Twin SVM dengan kernel polinomial menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik.

---

Liver cancer is the main cause of cancer death in the worldwide. In Indonesia, the incidence rate of liver cancer is the second highest for men, that is 12.4 per 100,000 population with the average death rate is 7.6 per 100,000 population. This final project discusses primary liver cancer with a type of hepatocellular carcinoma. The Twin Support Vector Machines (Twin SVM) method was implemented to classify liver cancer data based on CT scan results. The data used are numerical data from CT scan results of patients suffering from liver cancer and obtained from the Radiology Laboratory of Cipto Mangunkusumo Hospital. The Twin SVM method is the development of the SVM method that uses two hyperplane in classifying samples. In this final project, the kernel used in the Twin SVM method is polynomial and radial basis function (RBF). Based on the comparison results, the classification of liver cancer data using the Twin SVM method with a polynomial kernel produces the highest accuracy of 77.30% on the use of testing data of 10% and training data of 90%. In addition, the lowest accuracy value is found in the RBF kernel resulting in 60.10% on the use of testing data of 90% and training data of 10% and the parameter value of C=1. When compared, the classification of liver cancer data using the Twin SVM method with a polynomial kernel produces better accuracy values.

"

"ABSTRAKMetode standar dalam mendapatkan informasi mengenai kondisi tekanan dalam rongga kepala atau tekanan intrakranial (TIK) seseorang adalah dengan melakukan pengukuran secara langsung menggunakan alat ICP monitoring. Untuk menggunakan alat tersebut, perlu dilakukan pembedahan pada kepala pasien. Selain membutuhkan biaya yang relatif mahal, dalam beberapa kasus, pembedahan pada kepala memiliki tingkat risiko yang tinggi. Untuk mengatasi hal tersebut, dalam skripsi ini dijelaskan metode alternatif untuk mendapatkan kondisi TIK secara tidak langsung dengan memanfaatkan konsentrasi Superoksida Dismutase (SOD), Katalase, Nikotinamida Adenin Dinukleotida Fosfat (NADPH), dan Malondialdehid (MDA) sebagai penanda stress oksidatif. Dengan menggunakan data-data tersebut, TIK akan diklasifikasikan dalam kondisi normal, rendah, atau tinggi. Untuk tujuan klasifikasi, digunakan metode Support Vector Machines Sequential dan keakuratannya dibandingkan dengan metode Fuzzy C Means.

---

ABSTRACTThe standard method for getting information about Intracranial Pressure (ICP) is invasive measurement using ICP monitoring. For using that tool, perforation of cranial scalp of patient was needed. In addition to the expensive cost, in some case, this perforation has high risk. For handling this problem, the alternative method for getting ICP condition was explained in this skripsi, using the level of Superoxide Dismutase (SOD), Catalase (CAT), Nicotinamide Adenine Dinucleotide Phosphate (NADPH), and Malondialdehyde (MDA) such as oxidative stress indicators. Using these indicators, ICP would be classified in normal, low, and high condition. For classification purpose, Support Vector Machines Sequential was used as a classification method and the accuracy was compared with Fuzzy C-Means method."

"ABSTRACTThalassemia merupakan salah satu penyakit kelainan sel darah merah yang diturunkan oleh orang tua sejak lahir. Thalassemia mengakibatkan protein yang ada di dalam sel darah merah rusak dan tidak mampu berfungsi dengan baik. Hingga saat ini penyakit thalassemia belum dapat disembuhkan, namun penyakit thalassemia dapat dicegah dengan melakukan deteksi dini atau tes prenatal yang dikenal dengan skrining. Pada penelitian ini deteksi dini dilakukan dengan bantuan komputer. Ada beberapa teknik yang telah digunakan untuk mengklasifikasi skrining data thalassemia, salah satu metode yang mampu mengklasifikasi penyakit thalassemia diantaranya adalah Support Vector Machines (SVM) dan Multi-Layer Perceptron (MLP). Data thalassemia yang digunakan diperoleh dari RSAB Harapan Kita, Indonesia. Data tersebut memiliki yang memiiki 10 fitur. Setelah pengujian dilakukan, klasifikasi dengan menggunakan metode SVM menunjukkan hasil akurasi lebih baik sebesar 97,47190988%  dengan rata-rata running time 0,145899875 detik. Sedangkan MLP memperoleh hasil akurasi terbaik sebesar 63,91% dengan rata-rata running time 0,009033 detik. Kesimpulan yang diperoleh menunjukkan bahwa teknik klasifikasi menggunakan SVM memiliki akurasi yang  lebih baik apabila dibandingkan dengan MLP. 

---

ABSTRACTThalassaemia is a red blood cell disorder that is inherited by parents from birth. Thalassaemia results in damaged proteins in red blood cells and are unable to function properly. Until now, thalassaemia has not been cured, but thalassaemia can be prevented by early detection or prenatal testing known as screening. In this study, early detection is done with the help of a computer. There are several techniques that have been used to classify thalassaemia data screening, one method that is able to classify thalassaemia include Support Vector Machines (SVM) and Multi-Layer Perceptron (MLP). The thalassaemia data used was obtained from Harapan Kita Hospital, Indonesia. The data has 10 features. After the testing is done, the classification using the SVM method shows better accuracy results of 97.447190988% with an average running time of 0.145899875 seconds. While MLP obtained the best accuracy results of 63.91% with an average running time of 0.009033 seconds. The conclusions obtained showed that the classification technique using SVM had better accuracy compared to MLP."

"Saham merupakan instrumen investasi yang menawarkan tingkat keuntungan yang menarik, namun memiliki risiko kerugian yang tinggi. Hal ini disebabkan oleh harga saham yang selalu berfluktuasi dan dipengaruhi oleh faktor-faktor tak menentu. Untuk memperoleh keuntungan seperti yang diharapkan, dibutuhkan prediksi pergerakan harga saham yang akurat. Umumnya, investor menggunakan indikator teknikal dalam mengantisipasi pergerakan harga di masa depan. Pada skripsi ini, sebanyak delapan indikator teknikal digunakan dan diproses ke dalam dua pendekatan. Pendekatan pertama memanfaatkan nilai-nilai indikator teknikal yang bersifat kontinu, sementara pendekatan lainnya memanfaatkan kriteria tertentu yang dimiliki oleh setiap indikator teknikal dalam menggambarkan pergerakan harga saham yang bersifat diskrit. Keduanya kemudian dijadikan data input bagi model prediksi dengan menggunakan metode Support Vector Machines yang mengklasifikasi data harga saham ke dalam dua kelas, yaitu naik dan turun. Hasil prediksi tersebut menunjukkan bahwa performa model prediksi yang menerapkan data input bernilai diskrit melampaui performa model prediksi yang menerapkan data input bernilai kontinu, dengan tingkat akurasi tertinggi yang diperoleh ialah sebesar 94,12.

---

Stock is an investment instrument that offers an attractive rate of return, yet has a high risk of loss. This due to the nature of stock prices that are always fluctuate and influenced by uncertain factors. To obtain the expected profit, an accurate prediction of stock price movement is required. Generally, investors use technical indicators to anticipate the future price movement. In this undergraduate thesis, a number of eight technical indicators are used and processed into two approaches. The first approach use the values of technical indicators that are continuous, while the other utilizes certain criteria owned by each technical indicator in describing stock price movement which is a discrete type of value. Both approaches are then used as input data for prediction model using the Support Vector Machines method which classifies the stock price data into two classes, i.e. up and down. The prediction results indicate that the performace of prediction models applying discrete valued of input data exceeds the performance of prediction models which apply continuous valued of input data, with the highest accuracy obtained at 94.12."