Evaluasi Algoritma Metode Machine Learning untuk Memprediksi Harga Saham - Arif Yoga Pratama; Deka Agustiar; Dimas Bayu Samudra Ajie; Intan Tri Yulianti; Martuah Pardamean Wijaya Siahaan; Shalihah Bulan Cinta (Jurnal Riset Informatika dan Inovasi, 2025)
Penelitian ini mengevaluasi kinerja beberapa algoritma machine learning, yaitu Logistic Regression, Random Forest, Decision Tree, K-Nearest Neighbors (KNN), dan Linear Regression, dalam menganalisis data historis saham Bank Negara Indonesia. Penilaian dilakukan melalui analisis klasifikasi dan regresi dengan menggunakan metrik seperti akurasi, Mean Squared Error (MSE), dan R- squared. Logistic Regression menunjukkan performa terbaik dalam tugas klasifikasi dengan akurasi 60%, meskipun memiliki kelemahan dalam memprediksi kelas "Increase". Untuk regresi, algoritma Linear Regression tidak efektif, dengan nilai R-squared -0.02 dan MSE 0.24. Visualisasi data menunjukkan korelasi tinggi antar fitur harga, serta korelasi moderat negatif antara volume perdagangan dan harga saham. Studi ini menyarankan penelitian lebih lanjut untuk mengeksplorasi dampak variabel volume perdagangan terhadap prediksi harga saham.