Prediksi Harga Saham Netflix Inc. (NFLX) di Nasdaq menggunakan Algoritma Machine Learning berbasis Data Mining - Bismi, Waeisul; Siregar, Aris Parnius; Qomaruddin, Muhammmad (Universitas Muhammadiyah Ponorogo, 2025)
Pergerakan harga saham yang fluktuatif membuat prediksi harga saham menjadi aspek penting dalam pengambilan keputusan investasi. Netflix Inc. (NFLX), sebagai salah satu emiten teknologi terkemuka yang terdaftar di NASDAQ, menunjukkan pola pergerakan harga saham yang dinamis dan dipengaruhi oleh berbagai faktor internal dan eksternal. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma machine learning berbasis data mining dalam memprediksi harga saham Netflix Inc., dengan menggunakan perangkat lunak Orange Data Mining yang bersifat visual dan mendukung berbagai metode klasifikasi. Metode penelitian terdiri dari lima tahapan utama, yaitu: pengumpulan data, pra-pemrosesan data, implementasi model, pengujian model, dan evaluasi kinerja. Dataset yang digunakan diperoleh dari Investing.com dalam periode Januari 2022 hingga Desember 2023, dengan total 501 data harian yang mencakup fitur seperti harga pembukaan, harga penutupan, harga tertinggi, harga terendah, dan volume transaksi. Algoritma klasifikasi yang digunakan meliputi Support Vector Machine (SVM), Neural Network, dan Naive Bayes. Data dibagi menjadi 80% data pelatihan dan 20% data pengujian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Neural Network memberikan performa terbaik dengan nilai AUC sebesar 0,937, akurasi (CA) 88%, dan nilai MCC sebesar 0,759. Algoritma SVM menghasilkan akurasi 84,3% dan MCC 0,690, sedangkan Naive Bayes memiliki akurasi 83% dengan MCC 0,660. Evaluasi menggunakan confusion matrix memperlihatkan bahwa model mampu mengenali pola klasifikasi naik atau turun dengan tingkat kesalahan yang minim. Dengan demikian, penerapan algoritma machine learning pada data mining terbukti efektif dalam melakukan prediksi harga saham, dan dapat digunakan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan investasi di pasar modal berbasis data historis.