JAKARTA COMPOSITE INDEX (JCI) PREDICTION USING K-NEAREST NEIGHBORS REGRESSION
DOI:
https://doi.org/10.64617/kreyat.v2i1.15-23Keywords:
k-NN, regresi, prediksi, Machine-Learning, JCIAbstract
This paper aims to evaluate the accuracy of the k-Nearest Neighbors regression method in predicting the Jakarta Composite Index (JCI), thus adding evidence of the application of k-NN regression in predicting noisy financial time series data. The dataset consists of daily data from several time series variables in 2022. The result suggests that the accuracy of k-NN regression in predicting JCI fluctuation is very good, indicated by Mean Absolute Percentage Error (MAPE) being less than 2% for k = 2, 3, …, 10.
Downloads
References
R. H. D. Satriya, E. Santoso, dan Sutrisno, “Implementasi Metode Ensemble K-Nearest Neighbor untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar Amerika,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 4, 2018.
Moh. Jusman, N. Nur’eni, dan L. Handayani, “Ensemble K-Nearest Neighbors Method to Predict Composite Stock Price Index (CSPI) in Indonesia,” J, vol. 18, no. 3, hlm. 423–433, Mei 2022, doi: 10.20956/j.v18i3.19641. DOI: https://doi.org/10.20956/j.v18i3.19641
B. Priambodo dkk., “Predicting GDP of Indonesia Using K-Nearest Neighbour Regression,” J. Phys.: Conf. Ser., vol. 1339, no. 1, hlm. 012040, Des 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1339/1/012040. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1339/1/012040
R. Maulida, R. Septima, dan H. Syahputra, “Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) Dan Neural Network (NN) Dalam Prediksi Saham PT. Telkom Indonesia Tbk (TLKM),” Jurnal Teknik Elektro dan Informatika, vol. 5, no. 1, hlm. 71–83, 2023. DOI: https://doi.org/10.55542/jurtie.v5i1.449
H. A. Khoiri dan E. Arghawaty, “Menganalisis Nilai IHSG Beserta Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Di Era Pandemik Covid-19,” Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan Dewantara, vol. 3, no. 2, 2020. DOI: https://doi.org/10.26533/jad.v3i2.677
Najibullah, “Pengaruh Indeks Global Terhadap Harga Saham Gabungan (IHSG): Bukti Empiris Menggunakan Data Harian,” Jurnal Mahasiswa Akuntansi Samudra (JMAS), vol. 4, no. 4, hlm. 171–178, 2023. DOI: https://doi.org/10.33059/jmas.v4i4.8303
R. J. Hyndman dan G. Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice (3rd ed), 3rd edition. Melbourne, Australia: Otexts, 2021. Diakses: 12 Januari 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://otexts.com/fpp3/
R. Fadhillah, D. Kusnandar, dan N. M. Huda, “Pemodelan ARIMA-ANN pada Harga Saham Bank Mandiri,” Bimaster, vol. 13, no. 1, hlm. 117–126, 2024.
J. Tanuwijaya*, S. Hansun, dan Informatics Department, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia., “LQ45 Stock Index Prediction using k-Nearest Neighbors Regression,” IJRTE, vol. 8, no. 3, hlm. 2388–2391, Sep 2019, doi: 10.35940/ijrte.C4663.098319. DOI: https://doi.org/10.35940/ijrte.C4663.098319
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Najibullah, Azlina, Ricky Ariansyah, Lisnawati
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Hak cipta
Penulis yang diterbitkan dalam jurnal ini menyetujui persyaratan berikut:
1. Hak cipta setiap artikel dipertahankan oleh penulis.
2. Penulis memberikan jurnal hak publikasi pertama dengan karya yang secara bersamaan dilisensikan di bawah Lisensi Atribusi Creative Commons, memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan kepenulisan dan publikasi awal dalam jurnal ini.
3. Penulis dapat mengadakan perjanjian kontrak tambahan terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi jurnal yang diterbitkan dari karya tersebut (misalnya, mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan atas publikasi awal mereka di jurnal ini.
4. Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting karya mereka secara online (Misalnya di Repositori Institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengiriman, karena ini dapat mengarah pada pertukaran yang produktif, serta kutipan yang lebih awal dan lebih besar dari karya yang diterbitkan.
5. Artikel dan semua materi terkait yang diterbitkan didistribusikan di bawah Lisensi Internasional Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0.
Lisensi
Jurnal Kreasi Rakyat (JKR) dilisensikan di bawah Lisensi Internasional Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0
Anda bebas untuk:
Bagikan — salin dan distribusikan ulang materi dalam media atau format apa pun
Beradaptasi — remix, transformasi, dan bangun di atas materi untuk tujuan apa pun, bahkan secara komersial
Dengan ketentuan sebagai berikut :
Atribusi — Anda harus memberikan kredit yang sesuai, memberikan tautan ke lisensi, dan menunjukkan apakah perubahan telah dilakukan. Anda dapat melakukannya dengan cara yang wajar, tetapi tidak dengan cara apa pun yang menunjukkan bahwa pemberi lisensi mendukung Anda atau penggunaan Anda.
ShareAlike — Jika Anda me-remix, mengubah, atau membangun materi, Anda harus mendistribusikan kontribusi Anda di bawah lisensi yang sama dengan aslinya
Tidak ada batasan tambahan — Anda tidak boleh menerapkan persyaratan hukum atau tindakan teknologi yang secara hukum membatasi orang lain untuk melakukan apa pun yang diizinkan lisensi.
