Perpustakaan Digital ITB

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pendekatan model prediksi harga saham menggunakan berita internet. Text mining digunakan dalam pengambilan, pengolahan serta analisa dan pengambilan wawasan dari data internet. Pengambilan wawasan informasi berita internet berupa kata yang merepresentasikan berita. Pengambilan wawasan informasi harga saham menggunakan selisih harga penutupan saham IHSG 1 hari dan selisih harga penutupan saham IHSG 7 hari. Pengambilan berita internet di batasi pada sumber, topik, dan informasi tambahan penggunaan berita global. Pengambilan data internet dilakukan pada sumber “X1” dan sumber “X2”, serta topik “Y1” dan “Y2”. Matriks data dibangun menggunakan wawasan informasi keumunculan berita internet dan selisih harga penutupan saham IHSG. Pengujian asumsi multikolinearitas dan KMO dari matriks data dipenuhi untuk dilakukannya analisa klaster. Analisa klaster k-means dan average linkage dilakukan pada matriks data untuk melihat kemiripan klaster berdasarkan distribusi berita setiap harinya pada periode waktu yang ditentukan. Analisa klaster dilakukan untuk melihat pergerakan saham dari distribusi berita yang diberikan suatu klaster. Hasil akurasi analisa klaster k-means lebih baik dari akurasi yang diberikan oleh analisa klaster average linkage.