PERBANDINGAN ALGORITMA LINEAR REGRESSION DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAM PT. TELEKOMUNIKASI INDONESIA

Kemajuan ekonomi yang cepat di Indonesia meningkatkan ketertarikan masyarakat untuk berinvestasi, khususnya di pasar saham. Akan tetapi, perubahan harga saham yang tidak dapat diprediksi menjadi kendala bagi para investor. Untuk itu, sangat penting untuk melakukan analisis prediksi harga saham yang tepat guna mendukung keputusan investasi. Studi ini menerapkan dua jenis algoritma, yaitu algoritma Linear Regression dan Support Vector Machine, untuk meramalkan harga saham PT. Telekomunikasi Indonesia. Data historis mengenai harga saham dari tahun 2019 hingga 2024 diambil dari situs web Yahoo Finance dan dianalisis menggunakan RapidMiner. Tujuan penelitian ini adalah untuk menilai kinerja algoritma Linear Regression dan Support Vector Machine dalam memprediksi harga saham PT. Telekomunikasi Indonesia, serta menentukan algoritma mana yang lebih efektif. Hasil dari evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Linear Regression memiliki angka RMSE sebesar 33.250, sedangkan Support Vector Machine menunjukkan angka RMSE sebesar 83.231. Hal ini mengindikasikan bahwa algoritma Linear Regression lebih baik dalam hal akurasi prediksi jika dibandingkan dengan Support Vector Machine.