PENGGUNAAN SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) PADA PREDIKSI RETURN SAHAM SYARIAH BEI

Abstract

Pada artikel ini algoritma support vector regression (SVR) digunakan untuk
mendapatkan model prediksi return saham syariah di bursa efek Indonsia. Sampel
adalah emiten saham dengan likuiditas tinggi selama periode 2012. Pada penelitian ini
Pembentukan model didasarkan pada sebuah persamaan yang menghubungkan nilai
PBV dan ROE. Variabel terikat pada model adalah nilai proporsi rerata tahunan harga
saham pada dua tahun berurutan. Data harga saham merupakan hasil perkalian Price
to book value (PBV) dan Book value (BV). Sedangkan variabel bebasnya terdiri atas
Book value (BV), tingkat pengembalian ekuitas (ROE) dan proporsi deviden yang
dibayarkan ke investor public (POR). Performansi model prediksi berbasis Support
Vector Machine (SVR) selanjutnya dibandingkan dengan model Regresi linear
berganda berbasis Ordinary Least Squares (RLB-OLS) menggunakan pengukuran nilai
Mean square error dan korelasi kuadratik untuk kesesuaian model. Hasil perbandingan
kedua model memperlihatkan bahwa model prediksi yang didapat menggunakan model
SVR lebih baik.