MODEL PREDIKTIF SPEKULASI: MENGIDENTIFIKASI INDIKATOR DINI GELEMBUNG DAN KOREKSI PASAR.

Abstract

Latar belakang penelitian ini adalah kebutuhan mendesak akan alat yang lebih canggih untuk mengidentifikasi indikator dini gelembung spekulatif dan potensi koreksi pasar, guna membantu regulator dan investor dalam mitigasi risiko. Meskipun banyak upaya telah dilakukan untuk memprediksi pergerakan pasar, tantangan dalam membedakan antara pertumbuhan fundamental dan spekulasi berlebihan tetap menjadi hambatan utama. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menguji model prediktif yang mampu mengidentifikasi indikator dini gelembung spekulatif dan potensi koreksi pasar secara lebih akurat. Metode yang digunakan meliputi penerapan teknik pembelajaran mesin seperti jaringan saraf tiruan, hutan acak, dan mesin vektor dukungan pada kumpulan data pasar yang luas, termasuk data harga, volume, sentimen berita, dan metrik fundamental. Model akan dilatih untuk mengenali pola-pola yang mendahului periode spekulasi ekstrem dan koreksi pasar yang signifikan. Hasil dan pembahasan diharapkan dapat mengidentifikasi serangkaian indikator prediktif yang robust, mengukur akurasi dan presisi model dalam memprediksi peristiwa pasar, serta memberikan wawasan tentang fitur-fitur pasar mana yang paling relevan dalam mengidentifikasi titik balik spekulatif. Penelitian ini akan berkontribusi pada pengembangan sistem peringatan dini yang lebih efektif dan strategi manajemen risiko yang proaktif.