Judul: Natural Language-based Financial Forecasting untuk Imbal Hasil Indeks Harga Saham Gabungan Menggunakan Support Vector Regression pada Laman Berita Keuangan
Abstrak: Tingkat volatilitas imbal hasil saham dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor ekonomi dan sentimen sosial ekonomi yang terjadi di pasar. Salah satu sumber data tentang sentimen sosial ekonomi adalah berita keuangan. Banyaknya data yang bersumber dari berita keuangan meningkat seiring dengan perkembangan teknologi dan big data. Hal tersebut, terutama yang berupa data tidak terstruktur perlu dimanfaatkan dalam melakukan analisis peramalan imbal hasil harga saham. Tujuan penelitian adalah melakukan peramalan imbal hasil indeks harga saham gabungan (IHSG) menggunakan natural language-based financial forecasting (NLFF). NLFF diterapkan dengan menggunakan peubah penjelas dari hasil ekstraksi data teks, seperti sentimen dan perhitungan matematika lainnya. Peramalan imbal hasil IHSG menggunakan support vector regression (SVR) berdasarkan berita keuangan yang bersumber dari Okezone, Kompas, dan Detik tahun 2019. Dalam rangka memperoleh parameter optimum, diterapkan hyperparameters tuning dengan meggunakan walk-forward optimization. Parameter terbaik diperoleh dengan membandingkan nilai root mean square error (RMSE) pada setiap kombinasi parameter. Hasil penelitian ini menunjukkan radial basic function merupakan kernel terbaik karena memiliki RMSE terkecil dengan korelasi Perason terbesar dibandingkan dengan linear dan polinomial. Peramalan IHSG menggunakan hanya data berita keuangan tidak menghasilkan hasil peramalan yang cukup baik.
Keyword: hyperparameters tuning, imbal hasil IHSG, NLFF, support vector regression

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: Posisi Filogenetik Kura-Kura Carettochelys Insculpta  (Reptillia: Testudinata)
Abstrak: Carettochelys insculpta is an endemic freshwater turtle of southern Papua and northern Australia. Phylogenetic position of this turtle is remain unresolved until now. Most of the research conducted show close relationships of C. insculpta and members of Trionychidae family. However, some of the research show distance between C. insculpta and members of Trionychidae family. This research is conducted to analyze phylogenetic relationship between C. insculpta and other members of Testudinata using 12S rRNA, 16S rRNA, and both gene as markers. DNA samples were obtained from three different organisms of C. insculpta. Two species used as outgroups were Alligator mississippiensis and Iguana iguana. Phylogenetic analysis was carried out using Neighbor-Joining method with Felsenstein 1981 (F81) modeltest. A polytomy tree of Testudinata was produced by using 12S rRNA gene. However, analysis using 16S rRNA and both genes as markers confirmed that C. insculpta was located between the Chelonidae and the Trionychidae family.
Keyword: