Implementasi Algoritma Support Vector Regression dan Polynomial Regression dalam Memprediksi Harga Saham PT Telekomunikasi Indonesia - Windyani Eka Putri; Sutan Faisal; Tatang Rohana (Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 2025)
Investasi saham di Indonesia telah menjadi salah satu investasi yang cukup terkenal. Saham yang bersifat fluktuatif atau naik turun yang tidak konsisten dipengaruhi oleh faktor internal maupun eksternal, seperti kondisi perekonomian, kinerja perusahaan, faktor panik, dan kebijakan perusahaan. Oleh sebab itu, calon investor perlu memahami saham dan melakukan analisis teknikal saham untuk mengetahui serta meminimalisir risiko dalam berinvestasi. Salah satu cara bagi calon investor yang masih awam terhadap saham adalah dengan melakukan analisis teknikal untuk mengetahui pergerakan harga saham berdasarkan informasi saham masa lampau, yaitu dengan memprediksi harga saham. Pada penelitian ini, akan dilakukan prediksi harga penutupan saham PT Telekomunikasi Indonesia menggunakan algoritma Support Vector Regression dan Polynomial Regression. Dataset yang digunakan termasuk data time series dengan rentang data selama lima tahun. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kinerja algoritma mana yang lebih direkomendasikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Regression memiliki nilai RMSE 72.565 dan MAPE 1.486%. Sedangkan algoritma Polynomial Regression dengan orde 4 menghasilkan nilai RMSE 63.914 dan MAPE 1.273%. Berdasarkan hasil tersebut, algoritma Polynomial Regression memiliki performa yang lebih baik, sehingga lebih direkomendasikan dalam memprediksi harga penutupan saham PT Telekomunikasi Indonesia.