Skripsi

Implementasi algoritma expectation-maximization (em) dalam analisis return saham dengan pendekatan mixture normal / Dwi Wulandari

Abstrak
Fenomena terdaftarnya PT. Bukalapak.com dan PT. GoTo Gojek Tokopedia Tbk di Bursa Efek Indonesia (BEI) menjadi fenomena yang menarik. Harga saham BUKA dan GOTO cenderung mengalami penurunan sejak Initial Public Offering (IPO) dengan IPO masing-masing saham tanggal 6 Agustus 2021 dan 11 April 2022. Pada penelitian ini variabel penelitian yang akan digunakan yaitu return harga penutupan (closing price) harian saham BUKA dan GOTO dari awal IPO sampai dengan tanggal 31 Maret 2023. Return saham BUKA dan GOTO didekati dengan model mixture normal. Data yang dapat dimodelkan dengan model mixture normal adalah data yang memenuhi distribusi univariat multimodal atau mempunyai lebih dari satu puncak pada histogram. Metode estimasi parameter model mixture normal menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) dan algoritma Expectation-Maximization (EM). Tujuan dari penelitian ini untuk menerapkan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) dan algoritma Expectation-Maximization (EM) untuk mengestimasi parameter model mixture normal. Model mixture normal diterapkan pada data return saham BUKA dan GOTO berdasarkan 2 komponen penyusun. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh bahwa 99 2% bobot dari data return saham BUKA masuk ke komponen ke-2 dan 0 81% bobot masuk ke komponen ke-1. Sedangkan 91 76% bobot dari data return saham GOTO masuk ke komponen ke-1 dan 8 24% bobot masuk ke komponen ke-2.

Informasi Detail

DDC

SKRIPSI DIGITAL

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Matematika, 2023.

Deskripsi Fisik

ix, 18 hlm. : ilus.

Bahasa

Indonesia

No Reg

4454/RS/23

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2023

Subjek

1. ALGORITMA (MATEMATIKA) - SAHAM
2. ALGORITHM (MATHEMATICS) - STOCK

Pembimbing

1. Azizah, S.Pd, M.Si

Lampiran Berkas