## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 236~243 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085

## Prediksi Saham PT. Aneka Tambang Tbk. dengan K-Nearest Neighbors
1 Lathifah Alfat , 2 Hendi Hermawan, 3 Aviana Z. Rustandiputri, 4 Rizky M. Y. Inzhagi, 5 Refi Tandjilal 1,2,3,4,5 Universitas Pembangunan Jaya, Tangerang Selatan, Indonesia
1 lathifah.alfat@upj.ac.id ; 2 hendi.hermawan@upj.ac.id ;
Article Info

## ABSTRAK
Article history: Received, 2022-10-20 Revised, 2022-11-09 Accepted, 2022-11-22
Teknologi  informasi  yang  semakin  berkembang  membuat  data  yang dihasilkan turut tumbuh menjadi big data . Data tersebut dapat dimanfaatkan dengan  disimpan,  dikumpulkan,  dan  ditambang  sehingga  menghasilkan informasi  dan  pengetahuan  yang  bernilai.  Penambangan  data  merupakan proses  menerapkan  algoritma machine  learning untuk  mengambil  informasi dari data. Prediksi merupakan bentuk penambangan data untuk mendapatkan informasi  di  masa  depan  dari  data  sebelumnya.  Algoritma  K-Nearest Neighbors termasuk algoritma yang handal untuk prediksi. KNN menentukan nilai K, dan menghitung jarak data di sekitarnya, sehingga hasil prediksi lebih akurat.  Prediksi  saham  PT  Aneka  Tambang  dibutuhkan  investor  untuk mengurangi  resiko  finansial.  Penelitian  ini  memodelkan  prediksi  saham  PT Aneka  Tambang  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbors.  Data  yang diolah berasal dari sumber terbuka dari tahun 2018 sampai 2021. Hasil prediksi membuktikan  bahwa  model  saham  PT  Aneka  Tambang  optimal  diperoleh pada  perbandingan  data training : testing  sebesar 9:1,  dengan  nilai  akurasi sebesar 93,36%. Maka dari itu, pemodelan saham PT Aneka Tambang dengan KNN dapat diterapkan untuk memprediksi nilainya di masa depan.
Kata Kunci:
prediksi saham KNN K-Nearest Neighbors penambangan data
Aneka Tambang

## ABSTRACT
Keywords:
stock prediction KNN K-Nearest Neighbors data mining Aneka Tambang The  development  of  information  technology  makes  the  resulting  data  also grow into big data. The data could be utilized by being  stored, warehoused, and mined to produce valuable information and knowledge. Data mining is the process of applying machine learning algorithms to extract information from data.  Prediction  is  a  form  of  data  mining  to  obtain  future  information  from previous data. The K-Nearest Neighbors algorithm is a reliable algorithm for predictions. KNN determines the value of K, and calculates the distance of the surrounding data, so that the prediction results are more accurate. PT Aneka Tambang's  stock  prediction  is  needed  by  investors  to  reduce  financial  risk. This study models PT Aneka Tambang's stock predictions using the K-Nearest Neighbors algorithm. The processed data comes from open sources from 2018 to  2021.  The  prediction  results  prove  that  the  optimal  PT  Aneka  Tambang stock model is obtained at a training: testing data comparison of 9:1, with an accuracy value of 93.36%. Therefore, PT Aneka Tambang's stock modeling with KNN can be applied to predict its value in the future.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Lathifah Alfat, Program Studi Informatika, Universitas Pembangunan Jaya, Email: lathifah.alfat@upj.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi pasca revolusi industri 4.0 menghasilkan data yang begitu besar. Data tersebut  dapat  disimpan,  dikumpulkan,  dan  ditambang,  sehingga  menghasilkan  informasi  dan  pengetahuan. Informasi  dari  data  memberikan  manfaat  kemudahan  berbagai  aspek  kehidupan  manusia. Data  mining (penambangan  data)  merupakan  gabungan  dari  basis  data,  kecerdasan  buatan, machine  learning ,  ekstraksi informasi,  dan  statistika. Data  mining menganalisa  kumpulan  data  untuk  memperoleh  pola  tertentu.  Pada

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 236~243 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
prakteknya, data  mining dapat  melakukan  beberapa  tugas  penting,  seperti  deskripsi,  estimasi,  prediksi, klasifikasi, pengklasteran, dan asosiasi [1].
Pasar  saham  termasuk  lingkungan  stokastik  dan  menantang.  Pada  kenyataannya,  pergerakan  saham melibatkan pengaruh berbagai faktor tertentu [2][3]. Data yang melimpah dihasilkan dari pergerakan saham di seluruh dunia. Peningkatan data ini meliputi volume, kecepatan, keragaman, dan kebenaran [2][4]. Big data saham  dapat  dianalisa  di  sisi  fundamental  dan  teknikal.  Analisa  fundamental  terpusat  pada  tren  lokal  dan internasional,  keuangan,  dan  sentimen  publik.  Sedangkan  analisa  teknikal  mempertimbangkan  pergerakan saham di masa lalu atau data hisoris [2].
Berbagai  faktor  telah  mempengaruhi  pergerakan  pasar  saham  di  Indonesia.  PT.  Aneka  Tambang  Tbk. merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  terdaftar  pada  Bursa  Efek  Indonesia  [5].  Perusahaan  dengan  kode ANTM  ini  membagi  kepemilikan  sahamnya  sebesar  65%  untuk  pemerintah  Indonesia  dan  35%  untuk masyarakat  [6].  Fluktuasi  saham  PT  Aneka  Tambang  merupakan  kondisi  yang  rumit.  Nilai  saham  dapat berubah  naik  turun  akibat  dari  faktor  internal  maupun  eksternal  perusahaan  [7].  Hal  ini  mengakibatkan perkiraan  atau  prediksi  harga  saham  membutuhkan  perhitungan  yang  kompleks  [8].  Melihat  permasalahan tersebut, perlu dilakukan pemodelan untuk memprediksi fluktuasi harga saham. Dengan prediksi yang akurat, investor dapat mempersiapkan strategi ketika menghadapi kenaikan dan penurunan harga saham PT. Aneka Tambang.
Algoritma  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  merupakan  algoritma  yang  umum  digunakan  untuk  prediksi. Beberapa  penelitian  telah  menerapkan  algoritma  KNN  untuk  memprediksi  suatu  kondisi  di  masa  depan. Penelitian pertama [9] memanfaatkan algoritma KNN dan linear regression untuk membangun model analisis. Hasil penelitian menunjukan performa model linear regression lebih baik daripada KNN pada data set tersebut [9]. Penelitian kedua [10] melakukan prediksi pasar saham menggunakan machine learning dengan algoritma Decision Trees (DT), Support Vector Machine (SVM) dan Neural Network (NN). Data yang diolah dari emiten Ghana  Stock  Exchange  (GSE),  Johannesburg  Stock  Exchange  (JSE),  Bombay  Stock  Exchange  (BSE- SENSEX) dan New York Stock Exchange (NYSE). Pengujian RMSE terendah dihasilkan oleh teknik stacking pada  nilai  0.0001–0.001  [10].  Penelitian  ketiga  [11]  berupaya  mengurangi  resiko  tren dengan  memprediksi menggunakan algoritma machine learning dan deep learning . Algoritma yang diuji dalam penelitian adalah DT, Random Forest, Adaboost, XGBoost, Support Vector Classifier, Naïve Bayes, KNN, Logistic Regression dan Artificial Neural Network dan metode Deep learning Recurrent Neural Network (RNN) dan Long short- term  memory (LSTM).  Hasilnya,  RNN  dan  LSTM  dinyatakan  sebagai  algoritma  yang  unggul  performanya [11]. Penelitian keempat [12] mengimplementasikan teknik penambangan data di bidang pendidikan dengan algoritma  KNN  and  Naïve  Bayes.  Data  yang  digunakan  adalah  dari  sekolah  menengah  dari  kementerian pendidikan di Jalur Gaza, tahun 2015. Hasil eksperimen menunjukan hasil bahwa algoritma Naïve Bayes lebih baik  dari  KNN  dengan  nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  93.6%  [12].  Penelitian  kelima  [13]  meningkatkan kecerdasan bisnis dengan prediksi penjualan. Penelitian menganalisa data penjualan Rossmann menggunakan model  prediktif linear  regression dan  KNN regression .  Penelitian  menggunakan  RMSE  dan  MAPE.  Hasil menunjukan metode yang lebih sesuai untuk prediksi penjualan [13].
Penelitian  ini  dirancang  dengan  tujuan  memberikan  informasi  tentang  penerapan  KNN  pada  model pergerakan  harga  saham.  Prediksi  yang  dilakukan  menggunakan  data time  series tanpa  mempertimbangkan aspek  sosial,  politik,  dan  ekonomi.  Selain  itu,  hasil  penelitian  berkontribusi  untuk  menambah  literatur mengenai penerapan algoritma KNN pada data sejenis. Penelitian ini berupaya untuk memberikan sumbangsih dalam  ilmu  pengetahuan  mengenai  penerapan  algoritma  KNN.  Penelitian  juga  bertujuan  untuk  mengurangi kerugian investor ketika mengambil keputusan terkait saham PT. Aneka Tambang.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini dibagi dalam beberapa tahap. Pertama, identifikasi masalah dilanjutkan  pengumpulan  data  dari  sumber  yang  berakses  terbuka.  Setelah  itu,  data  masuk  ke  tahap pre- processing agar data layak dan siap untuk tahap pengolahan. Kemudian, pengolahan data dilakukan dengan menggunakan library dari bahasa pemrograman Python. Data selanjutnya dibagi menjadi data testing dan data training .  Data  ini kemudian masuk  ke  tahap prediksi dengan  menerapkan  algoritma  KNN.  Terakhir,  model prediksi masuk ke tahap evaluasi [14]. Flowchart yang memuat metode penelitian digambarkan pada Gambar 1.

## 2.1 Identifikasi Masalah
Berdasarkan  sumber  jurnal  [9][10][11]  diidentifikasi  beberapa  masalah  yang  mendasari  penelitian mengenai  prediksi  saham.  Masalah  yang  tersebut  di  antaranya  adalah  investor  mengalami  kesulitan  dalam menyalurkan  dana  ke  suatu  emiten  saham  dan  masyarakat  membutuhkan  model  prediksi  yang  efektif  dan

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 236~243 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
efisien.  Masalah  lain  adalah  perlunya  suatu  program  untuk  melihat  resiko  naik  turun  saham  akibat  tren  di masyarakat.
Salah satu saham dengan emiten terbitan BUMN di Indonesia adalah ANTM, milik PT Aneka Tambang. Saham  PT.  Aneka  Tambang  termasuk  saham  dengan  kinerja  yang  baik  dan  menunjang  portofolio  optimal. Saham ini menempati indeks IDX-BUMN20, merupakan indeks saham dengan kategori yang efisien dimana nilai return yang dihasilkan lebih besar daripada ekpektasi [15]. Maka dari itu, model prediksi kinerja saham PT Aneka Tambang menjadi hal dibutuhkan oleh masyarakat.

## 2.2 Pengumpulan Data
Data yang digunakan untuk penelitian bersumber dari situs Yahoo Finance [16]. Data harga saham yang dikumpulkan berasal dari data tahun 2018 hingga 2021. Data yang diperoleh berjumlah 747 baris dan 7 kolom. Atribut  data  di  antara  tujuh  kolom  tersebut  adalah  Date,  Open,  High,  Close,  Adj  Close,  dan  Volume.  Date merupakan tanggal, Open  merupakan  harga ketika perdagangan dibuka, High adalah harga tertinggi selama perdagangan  saham,  Close  adalah  harga  ketika perdagangan  ditutup.  Volume  adalah  jumlah  transaksi  yang dilakukan  dalam  satu  hari.  Data  tersebut  disimpan  dengan  format  .csv.  Setelah  tahap  pengumpulan  data, tahapan berikutnya adalah melakukan pre-processing data.
Gambar 1. Flowchart Penelitian
2.3 Pre-processing Data
Pemodelan prediksi memanfaatkan machine learning dengan menerapkan bahasa pemrograman Python. Python  mempunyai library atau  perpustakaan  yang  berisi  modul  dan  paket  yang  mempunyai  fungsi  untuk memudahkan penulisan kode program. Pustaka yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Pandas; adalah tool untuk menganalisa dan mengubah data dari sumber terbuka yang cepat, tangguh, fleksibel  dan  mudah  digunakan  [17].  Pandas  dalam  penelitian  digunakan  untuk  memuat  atau mengolah file dalam format .csv.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 236~243 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
2. Numpy; adalah proyek open source yang bertujuan untuk memungkinkan komputasi numerik dengan Python.  Numpy  dibuat  pada  tahun  2005,  dibangun  di  awal  penggunaan  pustaka  Numeric  dan Numarray [18]. Penelitian memanfaatkan Numpy untuk mengelola array , operasi matriks dan vektor.
3. Matplotlib; adalah pustaka komprehensif untuk membuat visualisasi gambar, animasi, dan interaksi dengan  Python  [19].  Dalam  penelitian  ini,  Matplotlib  digunakan  untuk  membuat  visualisasi  data seperti grafik.
4. Scikit-learn; adalah pustaka yang bersumber terbuka yang mendukung supervised dan unsupervised learning .  Scikit-learn  juga  menyediakan  beragam tools untuk  memuat  model,  pemrosesan  data, seleksi  model,  evaluasi  model,  dan  utilitas  lainnya  [20].  Pustaka  Scikit-learn  dimanfaatkan  dalam penelitian untuk pemodelan algoritma.
Jumlah  data  yang  dikumpulkan  adalah  747  baris  dan  tujuh  kolom.  Data  tersebut  dimuat  pada  Google Colaboratory.  Tahap pre-processing menghilangkan  data  yang  tidak  lengkap  menggunakan  fungsi  “drop”. Karena sebaris data kurang lengkap, maka 746 baris data masuk ke tahap pengolahan data.

## 2.4 Pengolahan Data
Pengolahan data dimulai dengan menentukan fitur. Fitur yang dipilih adalah tiga atribut; Open, High, Low. Fitur kemudian dimasukan ke variabel x sebagai masukan. Pada penentuan keluaran atau y, dipilih data pada atribut  Close.  Tahapan  menuju  ke  pembagian  data  menjadi  data testing dan  data training .  Persentase  data testing dan training menentukan model yang sesuai dengan algoritma dan besarnya akurasi model. Pembagian data optimal diperoleh pada presentase data training : data testing sebesar 90:10.

## 2.5 Prediksi Data dengan KNN
Penelitian menerapkan algoritma KNN sebagai metode pemodelan. Dua properti biasanya disarankan untuk KNN, karena tidak ada asumsi mengenai distribusi data dengan KNN. Penelitian dilanjutkan dengan memilih nilai  K  dan  menentukan  fungsi  jarak  yang  akan  digunakan.  Kemudian,  memilih  sampel  pengujian  dan menghitung  jaraknya  dari  sampel  data training n.  Selanjutnya,  mengurutkan  jarak  yang  diperoleh  dan mengambil sampel data K terdekat[11]. Akhirnya, menetapkan kelas testing ke sampel pada bagian mayoritas dari K terdekat. Gambar 2 merupakan ilustrasi metode KNN [11].
Jauh  dekatnya  jarak  data  K  terdekat  dihitung  berdasarkan  rumus  Euclidean  seuai  persamaan  (1)  berikut [21]:
𝑑 𝑒𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛(𝑥,𝑦) = √(∑(𝑥 1 − 𝑦 1 ) 2 𝑛 𝑖 ) (1)
Pada persamaan (1), 𝑥1 adalah  data latih, 𝑦1 adalah data uji, 𝑖 adalah variabel data, dan 𝑛 adalah dimensi data. Nilai K terdekat ditentukan oleh jarak dengan data lainnya.
Gambar 2. Ilustrasi KNN

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 236~243 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
Gambar 3. Kurva Elbow Pengujian
Pencarian K-optimal menggunakan metode Elbow. Hasil dari pencarian K-optimal ditunjukan pada grafik Gambar  3.  Berdasarkan  Gambar  3,  diperoleh  bahwa  nilai  tiga  merupakan  K  yang  mempunyai  nilai Mean Square Error (MSE) terkecil. Maka dari itu, untuk  melakukan pemodelan, diisikan nilai K senilai tiga.  Jika nilai  MSE  pada  suatu  K  kecil,  semakin  baik  tingkat  akurasi  suatu  model.  Akhirnya,  pemodelan  dijalankan dengan fungsi “model_knn”. Fungsi diiringi dengan perintah “fit” untuk melakukan training model . Kemudian, Python menjalankan perintah “predict” untuk melakukan pengujian atau tes terhadap model.

## 2.6 Evaluasi Model
Dalam  melakukukan  prediksi  data,  dibutuhkan  parameter  evaluasi  untuk  memeriksa  akurasi  model. Penelitian  menggunakan  parameter  penilaian Root  Mean  Squared  Error atau  RMSE.  Kalkulasi  RMSE melibatkan akar kuadrat dari rata-rata perbedaan kuadrat antara prediksi dan observasi aktual  [22]. Semakin kecil  hasil  RMSE,  maka  akan  semakin  kecil  tingkat error yang  dihasilkan.  Rumus  perhitungan  parameter RMSE [22] ditunjukan pada persamaan (2) berikut:
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑗 − 𝑦̂ 𝑗 ) 2 𝑛 (𝑗=1)
(2)
Pada persamaan (2), 𝑦 adalah data testing sebenarnya, , 𝑦̂ adalah data hasil prediksi, dan 𝑛 adalah jumlah data testing.
Selain  itu,  digunakan  parameter  R  Square (R 2 )  untuk  mengukur  koefisien  determinasi  yang  sesuai  dari persamaan regresi. R 2 diartikan sebagai pembagian variansi pada variabel dependen yang mampu diprediksi dari variabel independen. Nilai R 2 antara nol hingga satu, berarti kecocokan model dinyatakan lebih baik jika nilainya semakin mendekati angka satu. Parameter R 2 dituliskan pada persamaan (4) berikut [23]:
𝑌 = 1 𝑚 ∑ 𝑌 𝑖 𝑚 (𝑖=1)
(3) 𝑅 2 = 1 − ( ∑ (𝑋 𝑖 − 𝑌 𝑖 ) 2 𝑚 (𝑖=1) ) / ( ∑ (𝑌𝑖 ̅ − 𝑌 𝑖 ) 2 𝑚 (𝑖=1) ) (4)
Pada persamaan (4), 𝑋𝑖 adalah nilai prediksi ke i. Pada persamaan (3) dan (4), 𝑌𝑖 adalah nilai aktual ke i.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Dari  penelitian  yang  telah  dilaksanakan,  diperoleh  beberapa  temuan  hasil.  Hasil  dari  pemodelan  harga saham dengan menerapkan algoritma KNN ditunjukan pada  Tabel 1.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 236~243 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
Tabel 1 . Hasil Pemodelan Saham PT. Aneka Tambang
Nilai K RMSE R2 Akurasi 3 30,29 0,931 93,36%
Berdasarkan Tabel  1, pemodelan KNN mencapai  tingkat akurasi sebesar 93,36%. Performa dari model termasuk dalam kategori baik berdasarkan hasil akurasi yang melebihi nilai 80%. Nilai R2 sebesar 0,931 atau mendekati satu. Berdasarkan analisa jika semakin tinggi nilai R2, menunjukan fitur yang dipilih  mempunyai keterkaitan yang tinggi. Nilai RMSE sebesar 30,29 menunjukan model memiliki nilai kesalahan yang kecil.
Grafik  untuk  mempermudah  pembacaan  terhadap  perbandingan  harga  aktual  dan  harga  hasil  prediksi KNN. Grafik dibuat dengan fungsi “plot” dari library matplotlib. Data test yang digunakan dalam pengujian merupakan indeks data 672-746. Hasil dari grafik tersebut ditunjukan pada Gambar 4. Pergerakan harga dari saham dari tahun 2018 s.d 2021 ditunjukan pada garis warna hijau. Hasil prediksi harga menggunakan KNN ditunjukan dengan garis warna merah pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik Data Prediksi vs Aktual
Kemudian pengujian dilakukan oleh peneliti untuk melihat hasil prediksi harga saham menggunakan data test. Hasil pengujian diperoleh harga prediksi saham saat “Close”. Perbandingan dapat dilakukan dengan harga aktual dari data test yang digunakan. Hasil pengujian ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Pengujian Harga Saham PT. Aneka Tambang
Baris Open High Low Close (Aktual) Close (Prediksi) 672 2240.0 2310.0 2230.0 2300.0 2286.6 673 2280.0 2310.0 2200.0 2230.0 2246.6 674 2230.0 2250.0 2190.0 2220.0 2206.6 675 2230.0 2260.0 2220.0 2240.0 2250.0 676 2250.0 2510.0 2240.0 2480.0 2393.3 677 2450.0 2470.0 2380.0 2460.0 2403.3 678 2460.0 2610.0 2460.0 2550.0 2526.6 679 2560.0 2630.0 2530.0 2590.0 2576.6 680 2610.0 2670.0 2520.0 2550.0 2586.6 681 2560.0 2610.0 2500.0 2540.0 2563.3

## 4. KESIMPULAN
PT.  Aneka  Tambang  Tbk  merupakan  perusahaan  BUMN  yang  memiliki  tren  nilai  saham  yang  baik. Kenaikan  nilai  saham  pada  perusahaan  ini  menjadikan  ketertarikan  investor  untuk  memiliki  saham  dari perusahaan.  Namun,  nilai  saham  yang  bersifat  fluktuatif  menyebabkan  para  investor  mengalami  kesulitan dalam menganalisis nilai saham yang berjalan apakah akan selalu naik atau turun. Dengan adanya pemodelan yang dirancang  oleh  peneliti, maka  nilai  saham pada perusahaan  dapat  dijadikan  informasi  untuk  membuat sistem prediksi dengan mudah dan akurat. Pembuatan model harga prediksi saham PT Aneka Tambang yang telah dirancang menggunakan perbandingan data training :data testing sebesar 9:1. Model prediksi menerapkan algoritma KNN dapat dikatakan baik karena menghasilkan nilai akurasi sebesar 93,36%. Maka, tingkat akurasi

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 236~243 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
nilai  saham  secara  aktual  dibandingkan  hasil  prediksi  KNN  tidak  jauh  berbeda.  Sehingga  kenaikan  dan turunnya  nilai  saham  dapat  diprediksi  dengan  baik.  Nantinya,  pemodelan  ini  bisa  dimanfaatkan  oleh pengembang aplikasi untuk dapat membuat sistem prediksi nilai saham perusahaan dan dapat dijadikan alat untuk menganalisis nilai saham di masa depan.

## REFERENSI
[1] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, Feb. 2017.
[2] I. K. Nti, A. F. Adekoya, and B. A. Weyori, “A systematic review of fundamental and technical analysis of stock market predictions,” Artif. Intell. Rev. , vol. 53, no. 4, pp. 3007–3057, Apr. 2020.
[3] C. Bousono-Calzon, J. Bustarviejo-Munoz, P. Aceituno-Aceituno, and J. J. Escudero-Garzas, “On the economic signifcance of stock market prediction and the no free lunch theorem,” IEEE Access , vol. 7, pp. 75177–75188, 2019.
[4] K. O. Nti, A. Adekoya, and B. Weyori, “Random forest based feature selection of macroeconomic variables for stock market prediction,” SSRN Electron. J. , 2019.
[5] K.  I.  Lestari, Analisis  Kinerja  Keuangan  Berdasarkan  Metode  Du  Pont  Pada  PT.  Aneka  Tambang (Persero) Tbk . 2016.
[6] S. Pareda, C. E. Mongi, and C. E. J. C. Montolalu, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Teladan di PT. Aneka Tambang (ANTAM) Tbk Unit Bisnis Pertambangan Buli Menggunakan Metode Simple Additive weight (SAW),” dC , vol. 8, no. 1, p. 1, Jan. 2019.
[7] S. O. Nellawati and Y. Isbanah, “Analisis Pengaruh Faktor Internal Dan Faktor Eksternal Terhadap Pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (Ihsg) Di Bursa Efek Indonesia Periode 2012 -- 2016,” J. Ilmu Manaj. , vol. 7, no. 1, pp. 113–123, 2012.
[8] B. Jange, “Prediksi Harga Saham Bank BCA Menggunakan Prophet,” J. Trends Econ. Account. Res. , vol. 2, no. 1, pp. 1–5, 2021.
[9] S. P. Poornima, C. N. Priyanka, P. Reshma, and K. N. Suraj Kr Jaiswal, “Stock Price Prediction Using {KNN} and Linear Regression,” Blue Eyes Intell. Eng. Sci. Publ. , vol. 8, pp. 142–145, 2019.
[10] I. Nti, A. F. Adekoya, and B. A. Weyori, “A comprehensive evaluation of ensemble learning for stock market prediction,” J. Big Data , vol. 7, no. 20, pp. 1–40, 2020.
[11] M. Nabipour, P. Nayyeri, H. Jabani, Shahab, and A. Mosavi, “Predicting stock market trends using machine  learning  and  deep  learning  algorithms  via  continuous  and  binary  data;  A  comparative analysis,” IEEE Access , vol. 8, pp. 150199–150212, 2020.
[12] I.  A.  Abu  Amra  and  A.  Y.  A.  Maghari,  “Students  performance  prediction  using  KNN  and  Naive Bayesian,” in 2017 8th International Conference on Information Technology (ICIT) , May 2017.
[13] S.  Kohli,  G.  T.  Godwin,  and  S.  Urolagin,  “Sales  prediction  using  linear  and  KNN  regression,”  in Algorithms for Intelligent Systems , Singapore: Springer Singapore, 2021, pp. 321–329.
[14] W. R. U. Fadilah, D. Agfiannisa, and Y. Azhar, “Analisis Prediksi Harga Saham PT. Telekomunikasi Indonesia Menggunakan Metode Support Vector Machine’’,” Fountain Informatics J. , vol. 5, no. 2, pp. 45–51, 2020.
[15] A.  D.  Prasetya,  “Analisis  Pembentukan  Portofolio  Optimal  Dengan  Menggunakan  Capital  Asset Pricing Model (CAPM) (Studi Empiris pada Saham yang Masuk dalam Indeks IDX-BUMN20 di Bursa Efek Indonesia)’’, in Seminar Nasional Manajemen, Ekonomi dan Akuntasi Fakultas Ekonomi,” pp. 1269–1278, 2021.
[16] “PT  Aneka  Tambang  Tbk  (ANTM.JK)  Stock  Historical  Prices  Data,” Yahoo  Finance . https://finance.yahoo.com/quote/ANTM.JK/history?period1=1539820800&period2=1634515200&in terval=1d&filter=history&frequency=1d&includeAdjustedClose=true (accessed Oct. 10, 2022).
[17] “Pandas - Python Data Analysis Library,” Pandas . https://pandas.pydata.org/ (accessed Oct. 10, 2022).
[18] “Numpy - About Us,” Numpy . https://numpy.org/about/ (accessed Oct. 10, 2022).
[19] “Matplotlib - visualization with python,” Matplotlib . https://matplotlib.org/ (accessed Oct. 10, 2022).
[20] “Getting Started,” Scikit Learn . https://scikit-learn.org/stable/getting_started.html (accessed Oct. 10,

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 5, No. 3, November 2022, hal. 236~243 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 5 DOI: 10.36085
2022).
[21] S.  Mulyati  and  S.  M.  Husein, Rancang  Bangun  Aplikasi  Data  Mining  Prediksi  Kelulusan  Ujian Nasional Menggunakan Algoritma (KNN) K-Nearest  Neighbor Dengan Metode Euclidean Distance Pada Smpn 2 Pagedangan’’ . Januari, 2020.
[22] E. Sutoyo and A. Almaarif, “Educational Data Mining for Predicting Student Graduation Using the Naïve Bayes Classifier Algorithm,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 95–101, Feb. 2020, doi: 10.29207/resti.v4i1.1502.
[23] D.  Chicco,  M.  J.  Warrens,  and  G.  Jurman,  “The  coefficient  of  determination  R-squared  is  more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation,” PeerJ Comput. Sci. , vol. 7, no. e623, p. e623, Jul. 2021.