digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

ABSTRAK Shakila Athallah Putri Fadly
Terbatas  Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan

COVER Shakila Athallah Putri Fadly
Terbatas  Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 1 Shakila Athallah Putri Fadly
Terbatas  Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 2 Shakila Athallah Putri Fadly
Terbatas  Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 3 Shakila Athallah Putri Fadly
Terbatas  Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 4 Shakila Athallah Putri Fadly
Terbatas  Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 5 Shakila Athallah Putri Fadly
Terbatas  Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan

PUSTAKA Shakila Athallah Putri Fadly
Terbatas  Yati Rochayati
» Gedung UPT Perpustakaan

Penelitian ini mengimplementasikan pendekatan ekonofisika dengan metode Support Vector Regression (SVR) untuk memprediksi harga saham sektor perbankan berdasarkan Return on Assets (RoA) dan Return on Equity (RoE). Studi ini berfokus pada empat saham sektor perbankan di Indonesia, yaitu Bank BRI, Bank Mandiri, Bank Central Asia (BCA), dan Bank OCBC NISP, dengan data yang dikumpulkan dari tahun 2020 hingga 2024. Ekonofisika sebagai bidang interdisipliner mengadaptasi metode fisika dalam menganalisis sistem ekonomi kompleks, termasuk fluktuasi harga saham. Dalam penelitian ini, RoA dan RoE digunakan sebagai variabel keuangan utama yang mencerminkan profitabilitas perusahaan, yang kemudian diproses menggunakan algoritma SVR untuk meningkatkan akurasi prediksi harga saham. Data yang digunakan berasal dari laporan keuangan resmi bank dan Yahoo Finance. Setelah pengumpulan data, dilakukan preprocessing untuk pembersihan dan normalisasi agar sesuai dengan standar analisis. Hyperparameter tuning diterapkan guna mengoptimalkan performa SVR melalui penentuan konstanta C dan ?. Pengujian membandingkan model prediksi tanpa rasio keuangan dan model dengan RoA serta RoE sebagai variabel tambahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVR memberikan prediksi yang berpengaruh terhadap harga saham perbankan, dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Mean Squared Error (MSE) yang rendah. Model dengan rasio keuangan menunjukkan peningkatan akurasi dibandingkan model tanpa rasio keuangan, membuktikan bahwa indikator fundamental berperan signifikan dalam prediksi saham.