Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Masalah kelangkaan energi dan semakin mahalnya energi fosil di dunia membuat produk energi alternatif seperti biodiesel menjadi semakin menarik dan diperlukan. Hal ini telah mendorong dilakukannya banyak penelitian untuk mempelajari proses produksi biodiesel dan hal-hal lain yang melingkupinya. Biodiesel diproduksi terutama lewat proses transesterifikasi, yaitu reaksi antara minyak nabati dan alkohol dengan menggunakan katalis alkali, asam, ataupun enzim. Banyak penelitian telah dilakukan untuk mempelajari variabel - variabel yang mempengaruhi jalannya reaksi transesterifikasi, tetapi usaha untuk memodelkan reaksi ini secara kinetika belum banyak tersentuh. Karena itu dalam penelitian ini akan coba dibuat suatu model kinetika reaksi transesterifikasi menggunakan mekanisme reaksi kimia bertingkat. Beberapa usaha pemodelan reaksi transesterifikasi yang telah dilakukan sebelumnya menggunakan metode yang spesifik terhadap jenis katalis reaksi yang digunakan. Sementara model reaksi bertingkat ini bersifat umum dan dapat diterapkan pada berbagai kondisi reaksi. Kevalidan model ini akan diuji lewat penerapan pada beberapa data penelitian transesterifikasi yang telah dipublikasikan sebelumnya di beberapa jurnal ilmiah. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa mekanisme reaksi bertingkat mampu untuk memodelkan reaksi transesterifikasi tetapi dengan tingkat keakuratan yang tidak terlalu baik. Dengan demikian, sepertinya model ini masih perlu disempurnakan lagi. ......The energy scarcity problem and the raising price of fuel from fossil has made the need for an alternative energy product like biodiesel becomes greater. This need has motivated many scientist to do a research on biodiesel production. Biodiesel is produced through transesterification process where the vegetable oil and alcohol is reacted by means of alkali, acid, or enzyme catalyst. There have been many researches conducted to study the variables which influence the transesterification process, but not so many efforts has been done to put this process kinetically into a model. For that reason, on this research, a kinetic model of the transesterification process is to be made using stepwise chemical reaction mechanism. The validity of this model will be tested through application of a couple of series of transesterification researches data which have already been published on some scientific journals before. The result of the modeling shows that stepwise reaction mechanism is able to predict and model the transesterification reaction but not in fine accuracy. Thus, this stepwise model needs to be perfected.

Abstrak :
The role of hydrology in development is realized by the provision of high quality hydrological data time series. However, in last decade, quality of these hydrological data tend to decrease indicated by the frequent field data error or error in field data processing...

Abstrak :
ABSTRAK
Untuk mencari variabel prognostik terhadap ketahanan hidup hidup penderita hipertensi kritis, telah dilakukan pene11t1an secara retrospektif terhadap 117 penderita hipertensi krisis di RS Jantung Harapan Kita periode 1-Januar1 1986 S/d 31-Desember 1990. Pengamatan dilakukan sejak saat datang, dan diakhiri tanggal 21-Maret 1991. Mereka terdiri atas 62 laki-laki dan 55 wanita, dengan umur rata-rata 56. TDS (tekanan darah sistolik) rata-rata 216 mmHg. Hipertensi gawat didapatkan 99 kasus(82%), dan hipertensi darurat 21 kasus (18%), Spektrun K11n1s pada hipertensi gawat yang terbanyak berupa gaga1 jantung akut, 35 kasus (29,9%), kemudian h1pertensi ensefa1opat1 28 kasus (23,9%), angina pektoris tak stab11 13 kasus (11,1%), stroke 11 kasus (9,4%), dan infark miokard akut 6 kasus (5,1%). Spektrum kombinasi B kasus (6,8%); dan saat pene1it1an diakhiri, diketahui T meningga1. Sebanyak 14 var1abe1 diuji secara un1var1at dengan uji Log-rank, dan selanjutnya uji multivariat secara "forward stepwise se1ect1on". Lima variabel terbukti bermakna mempengaruhi ketahanan hidup, yaitu umur, kadar ureum darah, LVH-EKG, jenis ke1am1n, dan keteraturan kontro1 tekanan darah; dengan p = 0,00005. Dalam pene11t1an ini kematian segera (se1ama perawatan di rumah sakit) 8 kasus (6,B%), dan kematian tertunda 20 kasus. Angka ketahanan hidup 1 tahun 85,5%, untuk 2 tahun 80,1%, untuk 3 tahun T4,4%, untuk 4 tahun dan 5 tahun sama, yaitu 66,3%. Sebagai kesimpulan, angka ketahanan hidup hipertensi krisis terbukti 1eb1h baik b11a belum ada LVH-EKG, kadar ureum < 50 mg%, wanita, usia < 56 tahun, dan b11a berhasil hidup dari serangan krisis, kontro1 teratur setiap 6 minggu atau kurang. Tingginya tekanan darah pada saat datang tidak terbukti mempengaruhi prognosis. B11a datang dengan spektrum k11n1s komb1nas1 ketahanan hidupnya rendah.

Abstrak :
Schistosomiasis Japonicum merupakan penyakit parasit yang disebabkan oleh infeksi cacing Schistosoma, terdapat pada host siput Oncomelania Hupensis Linduensis. Penyakit Schistosomiasis atau demam keong di Indonesia bersifat endemik, untuk menghilangkan Schistosomiasis, mengendalikan populasi siput dianggap sebagai salah satu langkah pengendalian terpadu dalam mengendalikan penyakit Schistosomiasis. Telah diketahui dengan baik bahwa transmisi Schistosomiasis japonicum terkait erat dengan distribusi host perantara siput, yang bergantung pada karakteristik geografis dan faktor lingkungan. Penelitian ini dilakukan untuk membangun model analisis spasial penyebaran habitat siput dengan menggunakan data pengindraan jauh untuk mengekstraksi informasi indeks vegetasi NDVI , indeks kelembaban lahan TVDI , tutupan lahan, dengan data dukung kemiringan lahan, ketinggian, jarak dari sungai, jarak dari danau, temperature permukaan tanah, dan curah hujan. Penelitian yang dilakukan di Dataran Lindu dianalisis dengan stepwise regretion untuk mengidentifikasi faktor penentu ekologi kehidupan Oncomelania Hupensis Lindoensis. Hasilnya menunjukan bahwa TVDI, tutupan lahan, NDVI, dan LST merupakan variable yang paling signifikan dengan korelasi 85,9 dan tingkat keakurasian 87,03 . Dari analisis permodelan diketahui bahwa distribusi habitat Oncomelania hupensis menunjukan pola acak. Dengan mengetahui karakterisrtik sebaran habitat Oncomelania hupensis melalui analisis penginderaan jauh, diharapkan dapat dilakukan monitoring pergerakan habitat, sehingga langkah tersebut dapat digunakan untuk membantu pengendalian habitat dimaksud sebagai host penyakit schistosomiasis di Indonesia. ...... Schistosomiasis Japonicum is a parasitic disease caused by a worm infection of Schistosoma, found on the host Snail Oncomelania Hupensis Linduensis. Schistosomiasis or snail fever in Indonesia is endemic, to eliminate Schistosomiasis, controlling snail populations is considered as one of the integrated control measures in controlling Schistosomiasis disease. It is well known that the Schistosomiasis japonicum transmission is closely related to the distribution of hosted slug intermediaries, which depend on geographic characteristics and environmental factors. This research was conducted to build spatial analysis model of spreading of snail habitat by using remote sensing data to extract vegetation index information NDVI , land humidity index TVDI , land cover, with data of land inclination, altitude, distance from river, distance from lake , ground surface temperature, and rainfall. Research conducted in the Lindu Plains was analyzed by stepwise regretion to identify the ecological determinants of Oncomelania Hupensis Lindoensis life. The results show that TVDI, land cover, NDVI, and LST are the most significant variables with 85,9 correlation and 87,03 accuracy. From the modeling analysis it is known that Oncomelania hupensis habitat distribution shows random pattern. By knowing the characteristic of Oncomelania hupensis habitat distribution through remote sensing analysis, it is expected to monitor the movement of habitat, so that the step can be used to help control the habitat referred to as host of schistosomiasis disease in Indonesia.

Abstrak :
Pertumbuhan ekonomi yang diikuti dengan pertumbuhan penduduk yang tinggi di Indonesia menyebabkan kebutuhan Indonesia terhadap sumber energi semakin meningkat dimana sumber energi yang murah dan mudah didapatkan ialah batu bara. Di satu sisi, kapasitas produksi tambang Indonesia cukup rendah. Namun, tingkat kapasitas produksi berbanding terbalik dengan cadangan mineral dan batu bara Indonesia yang berlimpah. Hal ini memunculkan masalah bagaimana meningkatkan kapasitas produksi tambang Indonesia. Salah satu faktor yang sangat mempengaruhi kapasitas produksi tambang Indonesia adalah peningkatan variabilitas curah hujan. Penelitian ini akan membandingkan 3 model, yaitu Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), stepwise regression dan neural network untuk mendapatkan model prediktif curah hujan yang dapat digunakan untuk merencanakan kapasitas produksi batu bara di tambang terbuka. Hasil eksekusi model akan dievaluasi dengan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil evaluasi menunjukkan model neural network menghasilkan performa paling baik dibandingkan dengan ketiga model lainnya dimana model neural network memiliki nilai RMSE yang paling kecil.

---

Economic growth followed by a high population growth in Indonesia has increased the demand of energy sources which coal is the cheapest and highest availability energy sources. On the other hand, mining production capacity of Indonesia is relatively low. However, the level of production capacity is inversely proportional to abundant mineral and coal reserves of Indonesia. The ability to improve mining production capacity of Indonesia has been an important problem. One of the factors that greatly influences mining production capacity of Indonesia is variability in rainfall pattern. This study will compare three models, which are Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), stepwise regression and neural network in order to obtain a predictive rainfall model that can be used on planning coal production capacity in open pit mining. The results of the model will be evaluated with Root Means Square Error (RMSE). The evaluation results show that neural network model produces the best performance compared to other three models whose RMSE is the smallest.

Abstrak :
Wakaf merupakan salah satu instrumen keuangan sosial Islam dengan manfaat yang sangat meluas pada aspek sosial dan ekonomi masyarakat. Terlebih dengan populasi muslim yang besar dan tingkat berdonasi yang tinggi, potensi wakaf dinilai sangat besar untuk dikembangkan di Indonesia. Perkembangan wakaf juga didukung dengan adanya program dan karakteristik wakaf yang semakin beragam. Namun pada kenyataannya, realisasi wakaf yang terkumpul sangat jauh dari potensi yang diproyeksikan. Selain itu, harta wakaf yang mayoritas masih berupa tanah dan uang belum dioptimalkan dengan baik dimana sebagian harta tersebut disalurkan untuk kegiatan sosial dan kepentingan ibadah. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis preferensi program dan karakteristik wakaf yang diminati oleh masyarakat sehingga dapat memahami faktorfaktor penentu minat berwakaf pada setiap programnya dan berkontribusi dalam meningkatkan efektivitas setiap program wakaf melalui karakteristik dan preferensi yang diminati masyarakat. Penelitian ini menggunakan sampel sebanyak 361 orang dan diolah menggunakan metode analisis berganda dengan metode stepwise. Hasil analisis menunjukkan bahwa wakaf sosial merupakan program wakaf yang paling diminati dibandingkan program sosial-produktif (hybrid) dan produktif. Setiap program juga memiliki karakteristiknya tersendiri yang dapat meningkatkan minat masyarakat untuk berwakaf pada masing-masing program. Hasil studi ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang preferensi dan karakteristik wakaf yang diminati oleh masyarakat, sehingga lembaga wakaf atau nazhir dapat membuat strategi pengumpulan wakaf yang lebih relevan dan efektif dalam menarik partisipasi masyarakat serta mencapai tujuan kebaikan sosial yang lebih luas. ...... Waqf is one of the Islamic social finance instruments with widespread benefits to the social and economic aspects of society. Especially with a large Muslim population and a high level of donation, the potential of waqf is considered very large to be developed in Indonesia. The development of waqf is also supported by the existence of increasingly diverse waqf programs and characteristics. However, in reality, the realization of waqf collected is very far from the projected potential. In addition, waqf assets, the majority of which are still in the form of land and money, have not been optimized properly where some of the assets are channeled for social activities and worship purposes. Therefore, this study aims to analyze the program preferences and characteristics of waqf that are in demand by the community as to understand the determinants of waqf interest in each program and contribute to improving the effectiveness of each waqf program through the characteristics and preferences that are in demand by the community. This study uses a sample of 361 people and processed using multiple regression analysis with stepwise method. The results of the analysis show that social waqf is the most popular waqf program compared to social-productive (hybrid) and productive programs. Each program also has its own characteristics that can increase public interest of each waqf programs. The results of this study are expected to provide a deeper understanding of the preferences and characteristics of waqf in demand by the community, so that waqf institutions or nazhirs can establish more relevant and effective waqf collection strategies in attracting community participation and achieving broader social objectives

Abstrak :
Guna menyediakan layanan yang dapat mempermudah mobilisasi untuk warga Kota Depok serta mengurangi kemacetan di kota tersebut, pemerintah Kota Depok merencanakan untuk menyediakan layanan berbasis rel Cibubur-Pondok Cina (LRT Cibubur-Pondok Cina). Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis faktor yang paling berpengaruh dalam menentukan potensi permintaan, menganalisis tarif yang paling sesuai, membuat model yang paling sesuai, dan menganalisis tingkat potensi permintaan dari penyelenggaraan LRT Cibubur-Pondok Cina. Metode analisis yng digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan model logit binomial dengan pembangunan fungsi utilitas melalui pendekatan analisis regresi logistik. Proses pengambilan data dilakukan dengan menyebarkan kuesioner dengan menggunakan metode survei Revealed Preference dan Stated Preference. Kuesioner tersebut kemudian diuji menggunakan uji validitas dan uji reliabilitas. Data yang didapatkan dikelompokkan ke dalam beberapa kelompok data. Setiap kelompok data dilakukan uji korelasi dengan metode Rank Spearman dan dilakukan pula metode Stepwise untuk menentukkan variabel bebas yang masuk ke dalam pemodelan. Setelah itu, dilakukan proses pembentukan fungsi utilitas, uji kelayakan, dan uji validasi serta dilakukan pemilihan model terbaik. Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan, diketahui bahwa variabel yang paling berpengaruh terhadap potensi perminataan LRT Cibubur-Pondok Cina adalah Biaya 1 Kali Perjalanan, Tarif LRT, dan Penghematan Waktu, dengan tarif yang paling sesuai menurut preferensi responden adalah sebesar Rp10.000,00. Model yang digunakan dalam menentukan potensi permintaan diantaranya U = -0.472 + 0.289X11, U = 5.944 - 1.503X16, dan U = 1.328 - 0.309X17. Potensi permintaan penyelenggaraan LRT Cibubur-Pondok Cina berdasarkan preferensi tarif sebesar Rp10.000,00 adalah 80.77%. ......In order to provide services that can facilitate mobilization for Depok City residents and reduce congestion in the city, the Depok City government plans to provide Cibubur-Pondok Cina rail-based services (Cibubur-Pondok Cina LRT). This study aims to analyze the most influential factors in determining potential demand, analyze the most suitable tariff, create the most suitable model, and analyze the level of potential demand for the implementation of the Cibubur-Pondok Cina LRT. The analytical method used in this study is to use a binomial logit model with the construction of a utility function through a logistic regression analysis approach. The data collection process was carried out by distributing questionnaires using the Revealed Preference and Stated Preference survey methods. The questionnaire was then tested using validity and reliability tests. The data obtained were grouped into several data groups. Each group of data was tested using the Rank Spearman method and the Stepwise method was also used to determine the independent variables included in the modeling. After that, the process of forming a utility function, feasibility test, and validation test is carried out and the best model is selected. Based on the data processing that has been done, it is known that the variables that have the most influence on the potential demand for the Cibubur-Pondok Cina LRT are the Cost of 1 Trip, LRT Tarrifs, and Time Savings, with the most suitable tariff according to respondents' preferences being IDR 10,000.00. The models used in determining potential demand include U = -0.472+0.289X11, U = 5.944-1.503X16, and U = 1.328-0.309X17. The potential demand for the implementation of the Cibubur-Pondok Cina LRT based on tariff preferences of Rp10,000.00 is 80.77%.

Abstrak :
Kota Depok sebagai salah satu kota penyangga ibu kota dihadapkan dengan masalah kemacetan dan membutuhkan perhatian yang cukup serius. Dari kondisi yang ada juga menunjukkan masih rendahnya minat masyarakat dalam menggunakan angkutan umum di kota Depok karena beberapa faktor. Pemerintah Kota Depok berupaya melakukan penyelenggaraan layanan angkutan umum yaitu Bus Semi Transit (BST) sebagai bentuk pelayanan terhadap masyarakat dan solusi dari masalah yang ada. Maka diperlukan adanya persiapan perancangan rencana operasional BST Kota Depok diantaranya prakiraan tarif teknis dan subsidi dari operasional BST Kota Depok.Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis besaran tarif teknis untuk setiap trayek BST Kota Depok, menganalisis besar load factor yang paling sesuai jika penyelenggaraan BST Kota Depok berdasarkan standar pelayanan minimal angkutan BRT, dan menghitung besaran subsidi yang dikeluarkan pemerintah untuk biaya operasional BST Kota Depok pada setiap kondisi load factor. Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan sampel data karakteristik dan biaya operasional kendaraan dari operasional BRT yang ada di beberapa wilayah di Indonesia. Selanjutnya menentukan dan mencari data variabel-variabel yang diduga berpengaruh terhadap besaran biaya operasional kendaraan (BOK). Data yang diperoleh dianalisis dengan metode pemilihan model persamaan regresi stepwise untuk selanjutnya didapatkan model persamaan terbaik dan menghitung besaran BOK. BOK yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan besaran BOK yang dihitung dengan metode Kementerian Perhubungan. Produktivitas produksi bus dihitung berdasarkan standar pelayanan minimal operasional angkutan BRT. Tarif teknis dihitung berdasarkan BOK yang didapat dengan produktivitas harian bus. Estimasi pendapatan diperoleh dari perhitungan tarif dengan produktivitas bus per hari dan jumlah penumpang yang dihitung dari variasi tingkat load factor yang dihitung. Prakiraan subsidi dihitung dengan melihat selisih antara tarif teknis yang dikeluarkan dengan pendapatan yang diterima. Dari analisis yang dilakukan diperoleh besaran BOK BST Kota Depok pada Koridor 1-A, 1-B, 1-C, 2, dan 3 berturut-turut adalah Rp 6.748,69; Rp 6.749,44; Rp 6.748,69; Rp 6.749,19; dan Rp 6.748,69. Besaran tarif teknis selama periode operasional satu hari pada Koridor 1-A, 1-B, 1-C, 2, dan 3 berturut-turut yaitu Rp 24.380.329, Rp 21.641.398, Rp 28.951.893, Rp 19.048.238, dan Rp 31.735.729. Tingkat load factor yang paling sesuai atau tidak memerlukan subsidi pada operasional BST Kota Depok yaitu 62,71% untuk Koridor 1-A, 53,99% untuk Koridor 1-B, 73,11% pada Koridor 1-C, 47,53% pada Koridor 2, dan 80,14% pada Koridor 3. Subsidi maksimum harian BST Kota Depok pada Koridor 1-A, 1-B, 1-C, 2, dan 3 berturut-turut adalah sebesar Rp 24.380.329, Rp 21.641.398, Rp 28.951.893, Rp 19.048.238, Rp 31.735.729. ......Depok as one of the supporting cities for the capital city is faced with the problem of congestion and requires serious attention. The existing conditions also show that the public's interest in using public transportation in Depok is still low due to several factors. The Depok Government seeks to carry out public transportation services, namely Bus Semi Transit (BST) as a form of service to the community and solutions to existing problems. Therefore, it is necessary to prepare an operational plan for the BST Depok operational plan, including technical tariff estimates and subsidies from the BST Depok operation. minimum service standards for BRT transportation, and calculate the amount of subsidies issued by the government for BST Depok operational costs in each load factor condition. The research was conducted by collecting sample data on vehicle characteristics and operating costs from BRT operations in several regions in Indonesia. Next, determine and search for data on variables that are thought to have an effect on the amount of vehicle operating costs (BOK). The data obtained were analyzed by the method of selecting the stepwise regression equation model to then obtain the best equation model and calculate the amount of BOK. The BOK obtained is then compared with the BOK calculated using the Ministry of Transportation method. Bus production productivity is calculated based on the minimum service standard for BRT transportation operations. The technical fare is calculated based on the BOK obtained with the daily productivity of the bus. Estimated income is obtained from the calculation of the fare with the productivity of the bus per day and the number of passengers calculated from the variation of the calculated load factor level. The subsidy forecast is calculated by looking at the difference between the technical tariffs issued and the income received. From the analysis carried out, the amount of BOK BST Depok City in Corridors 1-A, 1-B, 1-C, 2, and 3 respectively is Rp 6.748,69; Rp 6.749,44; Rp 6.748,69; Rp 6.749,19; dan Rp 6.748,69. The amount of technical tariffs during the one-day operational period on Corridors 1-A, 1-B, 1-C, 2, and 3, respectively, is Rp 24.380.329, Rp 21.641.398, Rp 28.951.893, Rp 19.048.238, and Rp. 31.735.729. The most appropriate load factor level or does not require subsidies for BST operations in Depok City is 62,71% for Corridor 1-A, 53.99% for Corridor 1-B, 73,11% for Corridor 1-C, 47,53% in Corridor 2, and 80,14% in Corridor 3. The maximum daily subvention for Depok City BST in Corridors 1-A, 1-B, 1-C, 2, and 3 respectively is Rp 24.380.329, Rp 2.641.398, Rp 28.951.893, Rp 19.048.238, Rp 31.735.729.

Abstrak :
Memprediksi pergerakan harga saham merupakan tugas yang sangat menantang karena karakteristik pasar saham yang kompleks, tidak linier, dan penuh ketidakpastian. Namun berdasarkan pada teori efficient market hypothesis dan tingkat efisiensinya, memprediksi pergerakan harga saham merupakan tugas yang masih memungkinkan untuk dicapai. Banyak pendekatan telah diterapkan untuk memprediksi pergerakan harga saham mulai dari pendekatan statistik linier sederhana seperti discriminant analysis (DA) hingga pendekatan machine learning yang kompleks seperti support vector machine (SVM). Baik DA dan SVM adalah pendekatan yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi seperti memprediksi tren harga saham dari beberapa kelas. Dalam penelitian ini, tren pergerakan harga saham diklasifikasikan ke dalam dua kelas, yaitu "highly possible to go up" dan "highly possible to go down or be neutral" di mana pemisahan kelasnya didasarkan pada variabel berupa data teknikal, fundamental, keuangan, dan koefisien beta dari saham di Bursa Efek Indonesia (BEI). Dengan menggunakan variabel-variabel ini, sejumlah model prediksi dengan periode prediksi atau fungsi tertentu dilatih dan kemudian digunakan untuk memprediksi tren pergerakan harga saham di BEI. Periode prediksi yang digunakan dalam penelitian ini berkisar dari 1 bulan hingga 9 bulan. Metode stepwise linear regression (SLR) dan sequential forward selection (SFS) diterapkan sebagai metode feature selection guna memilih variabel yang paling relevan sehingga kinerja setiap model prediksi dapat dioptimalkan. Pada penelitian ini, jumlah fitur, nilai signifikansi maksimum dari F-to-enter, fungsi kernel, dan metode parameter selection divariasikan sehingga dihasilkan 12 model prediksi DA dan 30 model prediksi SVM. Dengan menerapkan beberapa proses evaluasi, maka model prediksi dengan tingkat akurasi dan efektifitas yang paling baik dapat dipilih. Dari seluruh 12 model prediksi DA yang dirancang, terdapat 3 model prediksi yang dinilai layak untuk diterapkan. Sedangkan dari seluruh 30 model prediksi SVM yang dirancang, terdapat 11 model prediksi yang dinilai layak untuk diterapkan. Kemudian dari 14 model prediksi yang dinilai layak tersebut, 4 model prediksi terbaik untuk periode prediksi 3, 5, 7, dan 9 bulan serta 1 model prediksi terbaik dengan fungsi untuk mengklasifikasi major trend selama 9 bulan telah berhasil dipilih. Kelima model tersebut merupakan model prediksi SVM sehingga dapat disimpulkan bahwa SVM mengungguli DA dalam memprediksi tren pergerakan harga saham di Bursa Efek Indonesia. ......Predicting the movement of stock prices is a very challenging task because the characteristics of the stock market are complex, non-linear, and full of uncertainty. However, based on the efficient market hypothesis theory and its level of efficiency, predicting stock price movements is a task that is still possible to achieve. Many approaches have been applied for predicting the movement of stock prices ranging from simple linear statistical approaches such as discriminant analysis (DA) to complex machine learning approaches such as support vector machines (SVM). Both DA and SVM are approaches that can be used to perform classifications such as predicting stock price trends from several classes. In this study, the trends of stock price movements are classified into two classes, namely "highly possible to go up" and "highly possible to go down or be neutral" in which the class separation is based on variables in the form of technical, fundamental, financial, and beta coefficient data of stocks on the Indonesia Stock Exchange (IDX). By using these variables, a number of prediction models with specific prediction periods or functions are trained and then used to predict the trends of stock price movements on the IDX. The prediction periods used in this study range from 1 month to 9 months. The stepwise linear regression (SLR) and sequential forward selection (SFS) methods are applied as the feature selection methods to select the most relevant variables so that the performance of each prediction model can be optimized. In this study, the number of features, the maximum significance value of the F-to-enter, kernel function, and parameter selection method are varied to produce 12 DA prediction models and 30 SVM prediction models. By applying several evaluation processes, the prediction model with the best level of accuracy and effectiveness can be chosen. From all 12 DA prediction models designed, there are 3 prediction models that are considered feasible to be applied. While from all 30 SVM prediction models designed, there are 11 prediction models that are considered feasible to be applied. Then, out of these 14 prediction models that are considered feasible, 4 best prediction models for the prediction periods of 3, 5, 7, and 9 months and 1 best prediction model with the function to classify the major trend for 9 months have been successfully selected. These five prediction models are SVM prediction models so that it can be concluded that SVM outperforms DA in predicting the trends of stock price movements on the Indonesia Stock Exchange.