Saham merupakan salah satu bentuk investasi yang mana merupakan surat berharga yang menjadi bukti kepemilikan seseorang atas suatu perusahaan. Pergerakan saham dari waktu ke waktu relatif tidak menentu dan tidak pasti, namun masih dapat diprediksi. Prediksi harga saham ini akan sangat berguna bagi investor untuk mengetahui bagaimana alur investasi bekerja pada setiap harga pada masing-masing harga saham yang berubah dari waktu ke waktu. Model prediksi pergerakan harga saham yang akurat dapat membantu para investor dalam pertimbangan pengambilan keputusan transaksi saham karena pergerakan harga saham yang cenderung non linier ini akan menyulitkan investor dalam melakukan prediksi. Dalam penelitian ini dilakukan prediksi harga saham PT. Telekomunikasi Indonesia menggunakan metode algoritma Support Vector Machine yang ditingkatkan kinerjanya menggunakan kernel RBF. Dari hasil pengujian dengan metode Support Vector Machine dihasilkan tingkat akurasi sebesar 0.9641 dan RMSE sebesar 0.0932. Pengujian juga dilakukan menggunakan algoritma k-Nearest Neighbors dengan tingkat akurasi sebesar 0.945 dan RMSE sebesar 0.1162. Dengan itu diketahui bahwa algoritma SVM memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dan tingkat error yang lebih rendah dibangdingkan metode KNN.
Human activity recognition has been applied in various areas of life by utilizing the gyroscope and accelerometer sensors embedded in smartphones. One of the functions of recognizing human activities is by understanding the pattern of human activity, thereby minimizing the possibility of unexpected incidents. This study classified of human activity recognition through CNN-LSTM on the UCI HAR dataset by applying the divide and conquer algorithm. This study additionally employs tuning hyperparameter to obtain the best accuracy value from the parameters and the proposed architecture. From the test results with the CNN-LSTM method, the accuracy rate for dynamic activity is 99.35%, for static activity is 96.08%, and the combination of the two models is 97.62%.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.