ANALISIS DAN PERBANDINGAN ALGORITMA DATA MINING DALAM PREDIKSI HARGA SAHAM GGRM - Reza Maulana; Devy Kumalasari (Jurnal Informatika Kaputama (JIK), 2019)
Investasi saham di pasar modal merupakan hal yang sangat bagi setiap perusahaan di dunia. Harga saham di pasar modal bergerak secara acak, tinggi rendahnya harga saham dipengaruhi oleh banyak faktor. Oleh karena itu, perlu prediksi harga saham sehingga dapat membantu para investor untuk melihat prospek investasi di masa yang akan datang. Dalam penelitian ini akan dilakukan prediksi harga saham GGRM dengan membandingkan beberapa model algoritma yaitu Neural Network, Linear Regression, Support Vector Machine, Gaussian Process, dan Polynomial Regression. Untuk mengukur tingkat akurasi dari tiap model algoritma digunakan model validasi 10 Fold Cros Validation dan evaluasi menggunakan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa data harga saham GGRM dapat diprediksi dengan menggunakan model algortima Neural Network, dengan hasil akurasi prediksi RMSE 612.474 +/- 89.402 (mikro: 618.916 +/- 0.000) paling kecil dibandingkan dengan model algoritma lainnya, sehingga dengan prediksi ini dapat membantu dalam memprediksi harga saham GGRM di pasar modal.