Prediksi Akurasi Perusahaan Saham Menggunakan SVM dan K-Fold Cross Validation - Ali Akbar Lubis; Ng Poi Wong; Frans Mikael Sinaga (Jurnal SIFO Mikroskil, 2020)
Setiap perusahaan akan mengalami pergerakan harga saham. seorang pialang sering sekali kesulitanuntuk memutuskan apakah harus membeli dan menjual saham, dikarenakan banyaknya perusahaansaham yang nilai saham nya tidak menentu. Pada penelitian ini, dataset yang digunakan diambil dariperusahaan Blue Chip di Bursa Efek Indonesia sebanyak lima tahun data perusahaan saham. Penelitianini bertujuan untuk memprediksi akurasi perusahaan saham, dan pada teknik ini dilakukanperbandingan kernel Radial Basis Function dan Polynomial untuk mengatasi data nonlinear. Setelahdiperoleh vector terbaik dari setiap data saham, maka akan dilakukan pembagian data saham sesuaidengan fungsi linear pada SVM untuk dihitung akurasi data saham dari setiap data perusahaan sahammenggunakan K-Fold Cross Valodation. Hasil pengujian menunjukkan dengan menggunakan K-FoldCross Validation dapat diketahui bahwa perusahaan BBCA adalah perusahaan yang akurasi data nyalebih baik. Dengan hasil akurasi yang diperoleh adalah RBF = 63.083164% dan Polynomial =63.083164%.