PERBANDINGAN ALGORITMA REGRESI LINIER DENGAN NEURAL NETWORK UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM BANK JAGO

Abstract

Investasi merupakan alokasi sejumlah dana untuk mendapatkan pendapatan di masa yang akan datang, terdapat berbagai macam dan bentuk pilihan investasi. Saham merupakan salah satu instrumen pasar keuangan yang populer dan paling banyak dipilih investor. Peramalan harga saham relatif cukup sulit dan tidak umum untuk dilakukan karena dipengaruhi beberapa faktor seperti kondisi ekonomi, kinerja perusahaan dan sentimen pasar. Dengan demikian yang menjadi akar masalah adalah bagaimana membantu investor dan pelaku pasar untuk melakukan prediksi harga saham sehingga dapat mengurangi risiko dan meningkatkan keberhasilan investasi. Tujuan dari penelitian ini untuk melakukan perbandingan dan menentukan mana yang lebih baik antara metode algoritma Regresi Linier dengan algoritma Neural Network dalam memprediksi harga saham Bank Jago. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini dengan menggunakan algoritma Regresi Linier dan Neural Network menggunakan aplikasi Rapidminer. Dataset diambil dari halaman web yahoo.finance.com dan menggunakan data historis saham PT. Bank Jago Tbk. (ARTO) pada periode 6 November 2019 sampai dengan 27 Oktober 2023 yang terdiri dari variabel date, open, high, low, close, dan volume. Hasil pengujian mendapatkan Regresi Linier menghasilkan nilai RMSE 228.130 +/- 0.000 dibandingkan dengan Neural Network menghasilkan nilai RMSE 180.745 +/- 0.000, hal ini berarti bahwa algoritma Neural Network direkomendasikan untuk memprediksi harga saham.