Analisis Prediksi Harga Saham PT. Astra International Tbk Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Support Vector Regression (SVR): Array - Putra, Aldy Lidyansyah; Kurniawati, Ana Kurniawati (Jurnal Ilmiah Komputasi, 2021)
Prediksi saham merupakan salah satu masalah penting di bidang stock trading. Dan bursa prediksi harga yang bervariasi tergantung pada waktu dan informasi masa lalu. Hal ini digunakan untuk menentukan nilai masa depan dari suatu saham perusahaan atau instrumen keuangan lainnya yang diperdagangkan di bursa keuangan. Akurasi hasil prediksi saham digunakan untuk banyak alasan, utamanya adalah untuk kebutuhan bagi investor untuk melindungi nilai terhadap risiko pasar yang potensial, dan kesempatan untuk spekulator pasar dan arbitrase untuk membuat keuntungan dari indeks perdagangan. Oleh karena itu dibutuhkan sistem yang dapat memprediksi pergerakan harga saham tersebut untuk membantu para investor dalam melakukan analisis dan tindakan yang tepat sehingga resiko dapat diminimalisir dan keuntungan dapat dioptimalkan. Dalam penelitian ini, dibangun sebuah sistem yang dapat melakukan prediksi terhadap harga saham menggunakan analisis teknikal yang diimplementasikan menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Support Vector Regression (SVR). Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah mulai dari melakukan penentuan algoritma pengumpulan sampel data, melakukan normalisasi untuk analisis teknikal, melakukan perancangan metode ARIMA dan SVR. melakukan pengujian metode, menyampaikan hasil prediksi dan menghitung hasil performansi masing-masing metode, dan menentukan Rekomendasi pilihan. Sistem ini dikembangkan menggunakan Bahasa pemrograman Python dan menggunakan TA-Lib sebagai plugin / library untuk melakukan analisis teknikal. Hasil prediksi menunjukkan bahwa Metode SVR unggul baik dalam skema mingguan maupun keseluruhan selama 3 (tiga) bulan dengan selisih (Gap) sebesar 0,013941 terhadap Metode ARIMA dan layak digunakan sebagai media bagi investor dalam pengambilan keputusan.