Penerapan Machine Learning Untuk Prediksi Harga Saham PT.Telekomunikasi Indonesia Tbk Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors

Abstract

Saat ini banyak instansi dan perusahaan yang menerapkan teknologi informasi dalam segala aspek. Oleh karena itu, dalam dunia kerja atau bisnis, teknologi sangat dibutuhkan untuk mempermudah penyelesaian masalah agar lebih efektif dan efisien, salah satunya adalah Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan atau AI adalah sistem komputer (mesin) dengan kecerdasan mirip manusia. Dalam hal ini, AI mampu belajar (mendapatkan informasi dan aturan penggunaan informasi), penalaran (menggunakan aturan untuk menarik kesimpulan) dan mengoreksi diri. Contoh kecerdasan buatan adalah pembelajaran untuk memprediksi. Kekhawatiran yang muncul bagi investor baru saat berinvestasi adalah masalah fluktuasi atau kenaikan harga saham yang tidak stabil, yang memerlukan pemodelan berwawasan ke depan untuk memperkirakan harga saham perusahaan yang dibeli sebagai aset. Alasan dilakukannya pemodelan peramalan saham ini adalah seringkali investor melakukan investasi tanpa melihat apakah pergerakan harga saham perusahaan tersebut secara bertahap akan naik atau turun. Algoritma yang digunakan untuk menulis penelitian ini adalah KNN, karena sederhana yang berdasarkan jarak terpendek dari data uji ke data latih untuk menentukan kelas data. Akurasi model algoritma KNN hasil penelitian ini adalah 85,8%.