PREDIKSI HARGA SAHAM SYARIAH INDONESIA BERDASARKAN ANALISIS FUNDAMENTAL, TEKNIKAL DAN BANDARMOLOGY MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST - Rasyid, Annisa; Muharam, Asep Budiyana; Solichin, Achmad (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2025)
Investasi pada bursa saham syariah di Indonesia menunjukkan pertumbuhan yang signifikan, seiring dengan meningkatnya minat investor terhadap instrumen keuangan berbasis prinsip syariah. Namun, volatilitas harga saham yang tinggi dan sifatnya yang non-linear menjadikan prediksi harga saham sebagai tantangan tersendiri. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi harga saham syariah Indonesia dengan mengintegrasikan tiga pendekatan analisis, yaitu fundamental, teknikal, dan bandarmologi, menggunakan algoritma Random Forest (RF) sebagai metode pembelajaran mesin berbasis ensemble learning. RF dipilih karena kemampuannya dalam menangani kompleksitas data dan meminimalkan overfitting melalui teknik bootstrapping. Dataset yang digunakan mencakup berbagai indikator dari ketiga pendekatan analisis tersebut, yang kemudian diolah melalui proses pelatihan dan pengujian model RF. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model RF mampu menghasilkan prediksi harga saham dengan nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 16,59%, yang mengindikasikan tingkat kesalahan prediksi yang rendah. Analisis Feature of Selection (FoS) menunjukkan bahwa indikator teknikal memberikan kontribusi paling dominan terhadap akurasi model, diikuti oleh indikator bandarmologi dan fundamental. Penyesuaian parameter seperti test_size, n_estimators, random_state, min_samples_split, dan min_samples_leaf turut berkontribusi terhadap peningkatan performa model. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan hybrid berbasis Random Forest dapat menjadi strategi prediktif yang efektif dan akurat dalam mendukung pengambilan keputusan investasi pada saham syariah di Indonesia.