Implementasi Linear Regression dan Support Vector Regression Dalam Memprediksi Harga Saham Bank Rakyat Indonesia

Investasi saham merupakan salah satu investasi jangka panjang yang dapat dilakukan oleh masyarakat untuk melindungi risiko biaya terutama untuk mempersiapkan keuangan masa depan, seperti mempersiapkan biaya pendidikan ataupun pernikahan. Berinvestasi dalam saham dapat memberikan dividen yang cepat dan cukup besar bagi investor, selain memberikan keuntungan, terdapat juga beberapa faktor yang dapat memengaruhi naik atau turunnya harga saham, seperti kondisi dan kinerja perusahaan, risiko, dividen, suku bunga, kondisi ekonomi, peraturan pemerintah, tingkat penurunan, pemasokan dan permintaan yang perlu diperhatikan. Untuk meminimalkan risiko kerugian bagi investor saat mengambil keputusan investasi, diperlukan analisis secara fundamental dan teknikal. Namun, beberapa orang awam tentang cara menganalisis lebih mendalam tentang perusahaan, maka dari itu cara yang mudah dengan melakukan prediksi dan analisis pergerakan saham. Pada penelitian ini akan dilakukan prediksi harga penutupan saham Bank Rakyat Indonesia menggunakan algoritma Linear Regression dan Support Vector Regression (SVR). Tujuan dari penelitian ini untuk memilih algoritma yang cocok untuk memprediksi harga saham sebagai rekomendasi. Hasil penelitian ini diketahui bahwa algoritma Linear Regression dan SVR dapat memprediksi saham, yang menghasilkan nilai error RMSE pada algoritma Linear Regression sebesar 69.920, sedangkan algoritma SVR menghasilkan nilai error RMSE 69.924. Berdasarkan hasil tersebut, diketahui bahwa algoritma Linear Regression memiliki performa yang lebih bagus sebagai rekomendasi daripada Support Vector Regression dengan selisih nilai error sebesar 0.004.

Kata kunci: Bank Rakyat Indonesia, Investasi, Linear Regression, Prediksi, Saham, Support Vector Regression