EVALUASI KINERJA MODEL PREDIKSI RETURN SAHAM MENGGUNAKAN METODE LIGHT GRADIENT BOOSTING MACHINE - Satrya, Ya’ Aditya Dian; Perdana, Hendra; Sulistianingsih, Evy (BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2026)
Investasi saham memiliki risiko yang sebanding dengan potensi keuntungannya akibat volatilitas harga pasar yang dinamis. Ketidakpastian pergerakan harga yang fluktuatif ini menjadi tantangan utama bagi investor dalam menentukan momentum investasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja model prediksi return saham PT Bank Negara Indonesia Tbk (BBNI.JK) serta mengidentifikasi indikator teknikal yang memiliki pengaruh terbesar menggunakan metode Light Gradient Boosting Machine (LightGBM). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data historis harian periode 18 September 2023 hingga 18 September 2025. Variabel target yang ditetapkan adalah log return harian, sedangkan variabel prediktor terdiri dari Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dan indikator teknikal yaitu Simple Moving Average ( ), Exponential Moving Average ( ), Moving Average Convergence Divergence (MACD), Relative Strength Index (RSI). Proses pembentukan model dilakukan dengan skema pembagian 80% data training dan 20% data testing. Berdasarkan evaluasi kinerja pada data testing, diperoleh nilai Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 0,024667 dan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0,019465. Hasil analisis tingkat kepentingan fitur menunjukkan bahwa indikator MACD memberikan kontribusi paling dominan dengan nilai gain 0,3235, diikuti oleh . Hal ini mengindikasikan bahwa model LightGBM secara dominan memanfaatkan sinyal momentum dan tren jangka menengah dalam memprediksi variabel target.