Perancangan Sistem Pengelompokan dan Rekomendasi Saham LQ45 dengan K-Medoids, Exponential Moving Average dan Weighted Product

Chandra, Alvin (2021) Perancangan Sistem Pengelompokan dan Rekomendasi Saham LQ45 dengan K-Medoids, Exponential Moving Average dan Weighted Product. Skripsi thesis, Universitas Tarumanagara.

	Text 535170033_Alvin Chandra_01 Cover.pdf Download (201kB)
	Text 535170033_Alvin Chandra_02 Lembar Pengesahan.pdf Download (150kB)
	Text 535170033_Alvin Chandra_03 Lembar Pernyataan.pdf Download (140kB)
	Text 535170033_Alvin Chandra_04 Abstrak.pdf Download (205kB)
	Text 535170033_Alvin Chandra_05 Kata Pengantar.pdf Download (140kB)
	Text 535170033_Alvin Chandra_06 Daftar Isi, Tabel, Gambar, Lampiran.pdf Download (202kB)
	Text 535170033_Alvin Chandra_07 Bab 1.pdf Restricted to Registered users only Download (209kB)
	Text 535170033_Alvin Chandra_08 Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (461kB)
	Text 535170033_Alvin Chandra_09 Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (229kB)
	Text 535170033_Alvin Chandra_10 Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (201kB)
	Text 535170033_Alvin Chandra_11 Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (189kB)
	Text 535170033_Alvin Chandra_12 Daftar Pustaka.pdf Download (140kB)
	Text 535170033_Alvin Chandra_13 Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (803kB)
	Text 535170033_Alvin Chandra_14 Daftar Riwayat Hidup.pdf Restricted to Registered users only Download (157kB)

Abstract

Saham merupakan sebuah instrumentasi yang memiliki fundamental sebuah perusahaan. Memiliki selembar saham artinya memiliki saham perusahaan tersebut. Saham dapat diperjualbelikan di Bursa Efek Indonesia oleh seluruh masyarakat. Aplikasi pengelompokan dan rekomendasi saham LQ45 merupakan sebuah aplikasi berbasis dekstop yang bertujuan untuk membantu dalam mengambil keputusan berinvestasi di Pasar Modal Indonesia. Aplikasi dirancang menggunakan bahasa pemrograman Python. Aplikasi menerapkan metode K-Medoids Clustering untuk mengelompokan saham dan Exponential Moving Average beserta Weighted Product untuk melakukan rekomendasi atau pengurutan saham. Pengguna dapat memasukan kriteria saham yang diinginkan dan aplikasi akan merekomendasikan sesuai masukan kriteria dari pengguna. Pengujian pada aplikasi ini dilakukan dengan metode BlackBox tesing, Kuisioner, Pengujian Algoritma K-Medoids dan Hasil keluaran terhadap program. Dari hasil pengujian black box testing didapatkan hasil aplikasi dapat berjalan sesuai dengan rencana. Pada pengujian Algoritma K-Medoids didapatkan hasil jumlah cluster yang ditentukan sudah sesuai dengan jumlah 2 cluster dengan menggunakan metode elbow. Dan pada pengujian Hasil keluaran terhadap program didapatkan hasil akurasi rekomendasi sebesar 80.8%

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Investasi, LQ45, Python, Saham
Subjects:	Skripsi/Tugas Akhir Skripsi/Tugas Akhir > Fakultas Teknologi Informasi
Divisions:	Fakultas Teknologi Informasi > Teknik Informatika
Depositing User:	TDI Family perpus
Date Deposited:	05 May 2021 14:16
Last Modified:	21 Aug 2021 03:46
URI:	http://repository.untar.ac.id/id/eprint/27929

Actions (login required)

View Item