Penerapan SMOTE dan Random Forest dalam Klasifikasi Tren Harga Saham Harian: Studi Kasus Saham PT Telkom Indonesia Tbk (TLKM) - Hadi, M Fawazi; Hairani, Hairani; Wijaya, Hartono; Vidiasari, Herlita (CORISINDO 2025, 2025)
Salah satu masalah utama dalam sistem klasifikasi tren harga saham adalah ketidakseimbangan kelas dalam data historis saham. Studi ini melihat bagaimana menggunakan teknik over-sampling synthetic minority (SMOTE) dan algoritma Random Forest untuk mengklasifikasikan tren harga saham harian PT Telkom Indonesia Tbk (TLKM). Data diukur dengan lima metrik utama: volume, open, high, low, dan close. Semua ini diperoleh dari Kaggle. Hasil uji menunjukkan bahwa kombinasi SMOTE dan Random Forest mampu meningkatkan distribusi data dan memberikan kinerja klasifikasi yang cukup baik, dengan akurasi sebesar 51% dan skor macro F1-sebesar 0.51. Temuan ini menunjukkan bahwa, meskipun data berubah, model mengenali kedua arah tren dengan cukup andal. Penelitian ini membangun fondasi untuk sistem yang mendukung keputusan investasi berbasis data.