PERAMALAN HARGA SAHAM MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE PADA SAHAM PT BUKIT ASAM (PTBA)

Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan harga saham PT Bukit Asam (PTBA) menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dengan data historis dari Yahoo Finance selama lima tahun terakhir. Melalui tahap preprocessing yang meliputi pembulatan angka desimal, penghapusan kolom tidak diperlukan, dan perubahan format tanggal, data diolah untuk memastikan kualitasnya. Model SVM dibangun dengan GridSearchCV untuk hyperparameter tuning, menghasilkan parameter terbaik: C: 100, Epsilon: 0.5, dan Kernel: Linear. Evaluasi model dengan metrik R-squared (R²) mencapai 0.99696, menunjukkan akurasi tinggi. Hasil peramalan untuk 30 hari ke depan menunjukkan RMSE sebesar 663 dan MAE sebesar 544, dengan persentase RMSE 26% dan MAE 21.3%. Grafik forecasting menampilkan tren saham yang berkelanjutan dari data aktual. Penelitian ini membuktikan bahwa model SVM dapat memprediksi harga saham dengan akurasi tinggi dan diharapkan dapat menjadi referensi bagi peneliti lain serta membantu investor dalam pengambilan keputusan investasi yang lebih baik.