ANALISA PERBANDINGAN METODE SVM(SUPPORT VECTOR MACHINE) DAN SMA (SIMPLE MOVING AVERAGE) PADA ANALISA PERDAGANGAN FOREX (STUDI KASUS : PAIR EUR/USD)

Andika Aji, Saputra (2021) ANALISA PERBANDINGAN METODE SVM(SUPPORT VECTOR MACHINE) DAN SMA (SIMPLE MOVING AVERAGE) PADA ANALISA PERDAGANGAN FOREX (STUDI KASUS : PAIR EUR/USD). Other thesis, Universitas Darma Persada.

	Text COVER-DAFTAR ISI.pdf Download (1MB)
	Text BAB I.pdf Download (904kB)
	Text BAB II.pdf Download (1MB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Download (889kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (897kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (968kB)

Abstract

Transaksi perdangangan forex pada era sekarang telah mencapai valuasi transaksi sebesar USD $5 triliun setiap hari, itu berarti dalam rentang 1 menit ada ratusan bahkan jutaan transaksi perdagangan forex (foreign exchange) di seluruh dunia, konsep dalam dunia forex ialah setiap orang yang membeli mata uang negara lain dengan mata uang yang sekarang dihitung berdasarkan nilai kurs pada masing-masing nilai mata uang. Prediksi dalam forex menjadi hal yang sangat penting mengingat prediksi adalah suatu pandangan harga kedepan dengan harapan harga yang sebenarnya dapat sesuai dengan pola yang sudah terprediksi. Para trader selalu kesulitan dalam memprediksi harga kedepan jika melihat market yang bergerak naik dan turun. Sejalan dengan hal itu Penelitian ini dibangun untuk merancang analisa prediksi pergerakan harga pada pair EURUSD menggunakan metode Simple Moving Average dan metode SVM (Support Vector Machine) pada dataset dengan rentang waktu 1 januari 2020 – 28 mei 2021, pada metode Simple Moving Average menghasilkan nilai RMSE sebesar 24.29, nilai MAPE sebesar 0.598% dengan status prediksi adalah: sangat baik, sedangkan metode SVM (Support Vector Machine) pada data testing menghasilkan nilai akurasi: 37%, nilai f-1 score :67,3%, dan pada data training menghasilkan nilai akurasi: 44%, nilai f-1 score:61.1%.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Prediksi, SMA,SVM,Forex
Subjects:	000 Generalities/Karya Umum > 004.21 Systems Analysis and Computer Design/Sistem Analisis Komputer, Desain Komputer
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Depositing User:	Trie anto Perpustakaan
Date Deposited:	20 May 2022 04:06
Last Modified:	20 May 2022 04:06
URI:	http://repository.unsada.ac.id/id/eprint/2634

Actions (login required)

View Item