Judul: Support Vector Regression (SVR) Analysis with Grid Search Algorithm in Predicting Stock Prices
Abstrak: Dalam dunia investasi, saham merupakan salah satu instrumen pasar keuangan yang paling populer karena dapat memberikan keuntungan yang besar bagi para investor. Akan tetapi data harga saham bersifat tidak stasioner dan non linear, serta perubahan dari harga saham yang relatif cepat dari waktu ke waktu. Oleh karena itu, diperlukan metode yang mampu memprediksi pergerakan harga saham untuk membantu para investor dalam mengambil keputusan kapan sebaiknya saham dijual atau tetap dipertahankan. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat model prediksi harga saham INDF dan MYOR serta melakukan prediksi satu periode selanjutnya pada kedua perusahaan tersebut dengan menggunakan metode Support Vector Regression dan Algoritma Grid Search. Hasil penelitian menunjukkan model prediksi terbaik untuk data saham INDF diperoleh nilai MAPE dan R^2 pada data testing berturut-turut sebesar 5.570% dan 79.9%, sedangkan untuk data saham MYOR diperoleh nilai MAPE dan R^2 pada data testing berturut-turut sebesar 2.954% dan 96%. Hasil penelitian juga menunjukkan prediksi harga saham INDF dan MYOR untuk satu periode selanjutnya (31 Desember 2021) berturut-turut sebesar Rp 6326.88/lembar dan Rp 2039.31/lembar., In the investment world, stocks are one of the most popular financial market instruments because they can provide large returns for investors. However, stock price data is non-stationary and non-linear, and changes in stock prices are relatively fast from time to time. Therefore, it is needed a method that is able to predict stock price movements to assist investors in making decisions about when stock prices should be sold or maintained. The purpose of this study is to introduce a stock price prediction model for INDF and MYOR and to predict one next period stock prices for the two companies using the Support Vector Regression method and the Grid Search Algorithm. The results showed that, the best prediction model for INDF stock data having MAPE and R^2 for the testing data are 5.570% and 79.9% respectively, while for the MYOR stock data, the MAPE and R^2 values obtained for the testing data were 2,954% and 96% respectively. The results also show that the stock price predictions for INDF and MYOR for one next period (December 31, 2021) are Rp. 6326.88/share and Rp. 2039.31/share, respectively.
Keyword: Grid Search, stock prices, predictions, Support Vector Regression

Judul: Pemodelan Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) Menggunakan Support Vector Regression dengan Algoritme Grid Search.
Abstrak: Indonesia sebagai negara dengan jumlah penduduk muslim terbesar di dunia merupakan pasar yang sangat potensial untuk saham syariah. Kinerja saham syariah dilihat dari Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI). Pemodelan indeks saham dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap indeks saham atau untuk memprediksi nilai indeks saham yang akan datang. Pemodelan menggunakan analisis regresi didasarkan pada asumsi-asumsi sehingga tidak selalu cocok dengan karakteristik data saham yang cenderung berfluktuatif. Metode Support Vector Regression (SVR) merupakan pendekatan non parametrik yang berbasis machine learning. Permasalahan yang sering dihadapi dalam analisis menggunakan SVR adalah menentukan parameter-parameter yang optimal untuk menghasilkan model terbaik. Penentuan parameter yang optimal tersebut dapat diatasi menggunakan algoritme grid search. Tujuan penelitian ini adalah memodelkan ISSI menggunakan SVR dengan algoritme grid search dengan peubah bebas BI Rate, jumlah uang yang beredar, dan nilai kurs (USD/IDR). Model SVR terbaik diperoleh menggunakan data mingguan dengan jumlah periode 343 serta kernel linier dengan parameter 𝜀�����=0.03 dan C=2. Hasil evaluasi model SVR terbaik adalah RMSE sebesar 2.289 dan nilai korelasi sebesar 0.873.
Keyword: syariah., SVR, saham, ISSI, grid search

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: