Tinjauan Algoritma Machine Learning untuk Prediksi Harga Saham: Studi Literatur
DOI:
https://doi.org/10.59837/jpnmb.v1i7.121Keywords:
Machine Learning, Linear Regression, LTSM, KNN, SahamAbstract
Kemampuan untuk memprediksi harga saham secara akurat dari waktu ke waktu dapat memberikan keuntungan kompetitif yang signifikan dan mengurangi risiko investasi. Oleh karena itu, keuntungan diprediksi menggunakan prediksi yang akurat berdasarkan data yang valid. Metode penelitian yang digunakan dalam studi ini adalah tinjauan literatur yang komprehensif dan analisis peringkat. Hasil yang diharapkan dari studi ini adalah memberikan informasi tentang efektivitas relatif algoritma pembelajaran mesin dalam perdagangan mata uang, yang dapat berguna bagi investor dan pemilik bisnis. Orang-orang yang akan mendapatkan manfaat dari temuan studi ini adalah para investor dan pembuat kebijakan di sektor keuangan. Hasil yang diperoleh adalah MAPE atau RMSE dari algoritma LTSM dan Linear Regression, yang nilainya lebih kecil atau menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi, sedangkan KNN Regression memberikan hasil yang lebih akurat.
References
Afrianto, N., Fudholi, D. H., & Rani, S. (2021). Prediksi harga saham menggunakan BiLSTM dengan faktor sentimen publik. JURNAL RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), 6(1), 41–46.
Budiprasetyo, G., Hani’ah, M., & Aflah, D. Z. (2022). Prediksi harga saham syariah menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM). Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, 8(3), 164–172.
Eka, P. (2020). Implementasi Support Vector Machine pada prediksi harga saham gabungan (IHSG). Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa, 25(1), 24–38.
Hastomo, W., Sutarno, & Sudjiran. (2022). Analisis risiko investasi dan prediksi saham menggunakan algoritme machine learning. Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, 21(3), 453–462.
Kuswanto, A. D., Andro, R. H., Januar, G. A., Sandrio, R. O., Andera, N., & Cahya, T. D. (2024). Estimasi harga saham menggunakan algoritma regresi linear. JURNAL INFORMATIKA, 11(1), 1–8.
Mulyadi, M. (2011). Penelitian kuantitatif dan kualitatif serta pemikiran dasar menggabungkannya. Jurnal Studi Komunikasi dan Media, 15(1), 127–138.
Nurfauzan, D., & Fatimah, T. (2022). Implementasi algoritma K-Nearest Neighbors Regression dalam memprediksi harga saham. Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), 576–584.
Rozi, F., & Junianto, M. B. S. (2023). Penerapan machine learning untuk prediksi harga saham PT. Telekomunikasi Indonesia Tbk menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors. Jurnal Informatika MULTI, 1(1), 18–24.
Sapanji, R. A. E., Targa, V., Lestari, S., Murnawan, & Samihardjo, R. (2023). Prediksi indeks Bursa Efek Indonesia 2023 pendekatan ARIMA, machine learning dengan R programming. Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA), 13(2), 163–177.
Santoso, R. S., & Dewi, F. K. S. (2024). Konfigurasi model Prophet untuk prediksi harga saham sektor teknologi di Indonesia yang akurat. Jurnal Buana Informatika, 15(1), 50–58.
Sari, E. P., Bachri, M. S., Atnang, M., Sahriani, & Fajar, N. (2024). Studi literatur deep learning dan machine learning untuk analisis dan prediksi pasar saham: Metodologi, representasi data, dan studi kasus. Jurnal Teknologi dan Sains Modern, 1(1), 19–28.
Sudriyanto, F. S., & Fitriani, N. (2023). Perbandingan performa model machine learning Support Vector Machine, Neural Network, dan K-Nearest Neighbors dalam prediksi harga saham. Jurnal Advance Research Informatika, 2(1), 13–21.
Syahfutri, Y., Munthe, I. R., & Harahap, S. Z. (2023). Analisis machine learning algoritma regresi linear untuk memprediksi saham di Bank BRI di Bursa Saham Indonesia. Jurnal TEKINKOM, 6(1), 81–87.
Thabibi, A., & Supriyanto, R. (2023). Perbandingan model multiple linear regression dan decision tree regression (Studi kasus: Prediksi harga saham Telkom, Indosat, dan XL). Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa, 28(1), 78–92.
Triya, P., Suarna, N., & Nuris, N. D. (2024). Penerapan machine learning dalam melakukan prediksi harga saham PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk dengan algoritma linear regression. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(1), 1207–1214.
Utomo, W. C. (2023). Prediksi pergerakan saham BBRI di tengah isu ancaman resesi 2023 dengan pendekatan machine learning. Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika, 9(1), 20–27.
Waluyo, D. E., Kinasih, H. W., Paramita, C., Pergiwati, D., Rafrastara, F. A., & Nohan, R. (2024). Implementasi algoritma regresi pada machine learning untuk prediksi indeks harga saham gabungan. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT (JPIT), 9(1), 12–17.
Wiseto, P. A. (2021). Optimasi parameter input pada artificial neural network untuk meningkatkan akurasi prediksi indeks harga saham. Jurnal SISFOKOM (Sistem Informasi dan Komputer), 10(2), 211–216.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Miftahul Jannah
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
