Analisis Time Series Prediksi Penutupan Harga Saham Antm.Jk Dengan Algoritma SVM Model Regresi - Yudi Ramdhani; Ade Mubarok (Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika, 2019)
Prediksi harga saham berguna untuk para investor untuk mengetahui bagaimana alur investasi bekerja pada masa yang akan datang. Untuk mendapatkan keuntungan yang besar investor dapat melakukan analisis dalam memprediksi harga saham. Namun investor tidak dapat memprediksi harga saham dengan mudah dikarenakan fluktuasi harga saham. Harapan setiap investor adalah mendapat suatu keuntungan, bergantung pada setiap harga pada masing-masing harga saham berubah dari waktu ke waktu, atau biasa dikenal sebagai data runtun waktu (time series). Data mining juga biasa disebut sebagai knowledge discovery in data base, dengan cara yang meliputi pengumpulan, penggunaan data, sejarah dari pola hubungan data, dan hubungan dalam set data yang berukuran besar. Support Vector Machine (SVM) memiliki kelebihan dalam memecahkan masalah prediksi dengan akurat. PT Aneka Tambang Tbk (PT Antm) merupakan perusahaan di Indonesia yang bergerak di bidang pertambangan. Analisis prediksi harga saham PT. Antm.JK dengan menggunakan algoritma SVM memiliki nilai yang baik, ditandai dengan nilai terendah RMSE dengan nilai 22.662, nilai tersebut masih belum optimal untuk hasil prediksi, maka dilakukan optimasi parameter untuk meningkatkan hasil dari prediksi. Hasil yang diperoleh setelah dilakukan optimasi parameter menggunakan algoritma genetika yaitu nilai terendah RMSE didapat sebesar 10.495, hasil tersebut dapat disimpulkan baik untuk dilakukan prediksi harga saham dengan menggunakan algoritma SVM dengan optimasi parameter menggunakan algoritma genetika. Kata Kunci: Prediksi, Saham, Support Vector Machine, Time Series