<![CDATA[Saham merupakan salah satu bentuk investasi yang paling umum dan digunakan oleh investor individu, institusi keuangan, dan berbagai entitas lainnya untuk berpartisipasi dalam kepemilikan perusahaan dan berpotensi memberikan keuntungan. Dalam investasi saham umumnya para investor sering mencari cara untuk membuat keputusan berdasarkan informasi yang lebih baik dalam membeli atau menjual saham, akan tetapi banyaknya indikator keuangan yang rumit dan juga fluktuasi pasar saham yang cukup tinggi membuat sulitnya menganalisa dan memprediksi arah dan trend dari perubahan harga saham. Prediksi nilai pasar sangat penting untuk membantu dalam memaksimalkan keuntungan dari pembelian saham dengan meminimalisir risiko kerugian, dalam beberapa tahun terakhir, dengan kemajuan teknologi dan ketersediaan data yang semakin banyak, analisis harga saham berbasis data telah menjadi semakin relevan dan banyak digunakan. Salah satu bentuk analisa harga saham yang sering digunakan adalah analisis teknikal, teknik analisa ini melibatkan pemahaman pola dan tren harga saham dengan menggunakan grafik dan data historis harga, analisis teknikal mencoba mengidentifikasi pola-pola yang mengindikasikan perubahan harga di masa depan. Decision tree merupakan metode yang umum digunakan untuk melakukan klasifikasi pada data mining (Ardhiansyah, Nurjaya, & Rizaldi, 2022), algoritma ini memiliki kelebihan mudah dipahami dan diinterpretasikan karena berbentuk struktur hierarkis dengan cabang-cabang yang merepresentasikan, aturan-aturan keputusan dan dapat mengatasi dataset yang mengandung kombinasi data numerik dan kategorikal tanpa perlu transformasi khusus. Oleh karena itu pada penelitian ini akan menerapkan decision tree untuk prediksi harga saham pada model machine learning sehingga dapat mempermudah dalam menganalisa dan memprediksi arah dan trend dari perubahan harga saham.]]>
Copyrights © 2024
