Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Duha, Arnawati
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Prediksi Harga Saham PT Telkom Indonesia Tbk (TLKM) Menggunakan Linear Regression, Random Forest, dan XGBoost Lumbantoruan, Sari; Duha, Arnawati; Astuti, Tia Puji; Wahidin, Ahmad Jurnaidi; Rahmatullah, Beni; Kurniawati, Ika
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 4 (2026): November - January
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i4.4158

Abstract

Prediksi harga saham merupakan salah satu aspek penting dalam pengambilan keputusan investasi, karena mampu membantu investor dalam mengantisipasi risiko dan mengoptimalkan keuntungan. PT Telkom Indonesia Tbk (TLKM) merupakan salah satu emiten blue chip di Bursa Efek Indonesia yang memiliki kapitalisasi pasar besar dan likuiditas tinggi, sehingga menarik untuk dianalisis dari sisi pergerakan harga sahamnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja tiga model machine learning, yaitu Linear Regression, Random Forest, dan XGBoost, dalam memprediksi harga penutupan saham TLKM berdasarkan data historis. Data yang digunakan merupakan data harga saham harian TLKM periode 7 November 2019 hingga 6 November 2024 yang diperoleh dari platform Kaggle, dengan variabel Date, Open, High, Low, Close, Adj Close, dan Volume. Tahapan penelitian meliputi pembersihan data, konversi rekayasa fitur berbasis informasi historis dan indikator teknikal seperti lag harga penutupan, moving average, volatilitas, dan return harian, serta pembagian data menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Selanjutnya, ketiga model dibangun dan dievaluasi menggunakan metrik Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil pengujian menunjukkan bahwa Linear Regression memberikan kinerja paling baik dibandingkan Random Forest dan XGBoost, dengan nilai RMSE sebesar 8,13, MAE 6,15, MAPE 0,19%, dan R² 0,9997. Temuan ini mengindikasikan bahwa pada data saham TLKM dengan pola pergerakan yang relatif stabil, model linear sederhana masih mampu memberikan akurasi prediksi jangka pendek yang sangat tinggi dan dapat dijadikan alternatif yang efektif dibandingkan model ensemble yang lebih kompleks. .
Co-Authors Ahmad Jurnaidi Wahidin Astuti, Tia Puji Beni Rahmatullah Ika Kurniawati Lumbantoruan, Sari