OPTIMASI PREDIKSI HARGA SAHAM BBCA DENGAN TEKNIK XGBOOST (EXTREME GRADIENT BOOSTING)

Abstract

Optimasi prediksi harga saham BBCA dengan Teknik XGBOOST menjadi tujuan utama pada penelitian ini. Penelitian ini menggunakan data kuantitatif. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh harga saham bank BCA.  Sampel yang digunakan yaitu harga saham BCA dengan kategori periode waktu pada 1 Januari 2019 hingga 31 Desember 2023. Tahap penelitian ini dilakukan dengan enam tahap meliputi pengumpulan data, prapemrosesan data, rekayasa fitur, pemilihan model, prediksi, dan evaluasi. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa harga saham BBCA mengalami fluktuasi namun secara pola tren mengalami kenaikan yang stabil, ada beberapa factor eksternal yang menyebabkan penurunan seperti adanya pandemi COVID -19. Hasil nilai MAPE 2,48% memastikan tingkat akurasi yang sangat baik dalam meramalkan pergerakan harga saham, memberi prediksi yang mendekati nilai aktual sehingga mampu membantu investor dalam mengambil keputusan untuk melakukan investasi. Secara keseluruhan penelitian ini memberikan bukti bahwa penggunaan machine learning dengan analisis pada data historis, menjadikanya alat berharga bagi investor di pasar saham, khususnya saham BBCA.