## PENERAPAN CRISP-DM MENGGUNAKAN MLR K-FOLD PADA DATA SAHAM PT. TELKOM INDONESIA (PERSERO) TBK (TLKM) (STUDI KASUS: BURSA EFEK INDONESIA TAHUN 2015-2022)
Agung Pambudi 1) , Zaenal Abidin 2) , Permata 3)
Sistem Informasi/Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia JL.ZA. Pagar Alam No. 9-11, Labuhan Ratu, Kec. Kedaton, BandarLampung
Email: 1 agung_pambudi@teknokrat.ac.id, 2 zabin@teknokrat.ac.id, 3 permata@teknokrat.ac.id

## Abstract
Data  mining  techniques  have  been  widely  adopted  over  the  last  few  decades,  especially  in  the business and finance domains. To achieve sustainable benefits from this technique, an organization or  company  must  adopt  a  standardized  process  for  managing  data  mining  projects,  mostly  using CRISP-DM. Research has shown that this standard process is often not used as it has been defined to  meet  the various needs of  data  mining  projects. Understanding  company goals and converting them  into  data  mining  goals  is  the  primary  emphasis  of  the  first  phase  of  CRISP-DM,  which  is referred to as the Business Understanding (BU) phase. This helps decide the design strategy and the resources  that  are  necessary.  After  that,  the  Data  Understanding  (DU)  phase  will  collect  and investigate the preliminary data in order to acquire a better understanding of the data quality. After this,  different  activities  in  the  Data  Preparation  (DP)  stage  are  carried  out  in  order  to  build  the final dataset from the raw dataset. These activities may include record and feature selection, data transformation and cleaning for modeling tools, or other similar tasks. The Modeling (MO) phase includes the selection and use of a number of different modeling techniques to the dataset that has been prepared.  During the Evaluation  (EV) phase, the performance of  the model  is  assessed and reviewed  before  being  placed  within  the  framework  of  the  business  objectives.  The  process  of deploying the model in an end-user context is then described in the Deployment (DE) phase of the project. To increase understanding of how the data mining process is used as a reference standard, expanded  and  adapted  in  practice,  this  research  reports  a  case  study  in  finance,  especially  stock trading.  The  case  study  was  conducted  based  on  documentation  from  a  portfolio  of  data  mining projects,  supplemented  by  data  sourced  directly  from  the  Indonesia  Stock  Exchange.  The  results reveal  that  CRISP-DM  has  impacts  and  the  mechanisms  used  to  predict  the  stock  of  PT.  Telkom Indonesia (Persero) Tbk (TLKM). This study provides an R2 value of 100% with a MAPE value of 0,0013% when implementing CRISP-DM or similar processes in business and finance.
Keyword: CRISP-DM, Data Mining, Indonesia Stock Exchange, Business, Stock Trading

## Abstrak
Teknik  data  mining  telah  diadopsi  secara  luas  selama  beberapa  dekade  terakhir,  terutama  dalam domain  bisnis  dan  keuangan.  Untuk  mencapai  manfaat  berkelanjutan  dari  teknik  ini,  sebuah organisasi atau perusahaan harus mengadopsi proses standar untuk mengelola proyek penambangan data, sebagian besar menggunakan CRISP-DM. Penelitian telah menunjukkan bahwa proses standar ini  sering  tidak  digunakan  seperti  yang  telah  ditentukan  untuk  memenuhi  berbagai  kebutuhan proyek  data  mining.  Fase  awal  CRISP-DM,  Business  Understanding  (BU),  berfokus  pada pemahaman tujuan bisnis dan terjemahan ke dalam tujuan data mining untuk menentukan rencana desain dan sumber daya yang diperlukan. Fase Data Understanding (DU) kemudian mengumpulkan dan  mengeksplorasi  data  awal  untuk  mendapatkan  wawasan  tentang  kualitas  data.  Dataset  akhir kemudian dibuat dari dataset mentah melalui berbagai kegiatan dalam tahap Data Preparation (DP), seperti pemilihan catatan dan fitur atau transformasi dan pembersihan data untuk alat pemodelan. Beberapa  teknik  pemodelan  kemudian  dipilih  pada  fase  Modeling  (MO)  dan  diterapkan  pada dataset  yang telah disiapkan. Kinerja model dievaluasi dalam fase Evaluasi (EV) dan dimasukkan ke  dalam  konteks  tujuan  bisnis.  Fase  Deployment  (DE)  kemudian  menjelaskan  proses  penerapan model dalam konteks pengguna akhir. Untuk meningkatkan pemahaman tentang bagaimana proses data mining digunakan sebagai standar acuan, diperluas dan diadaptasi dalam praktik, penelitian ini melaporkan studi kasus di bidang keuangan khususnya perdagangan saham. Studi kasus dilakukan berdasarkan  dokumentasi  dari  portofolio  proyek  data  mining,  dilengkapi  dengan  data  yang bersumber  langsung  dari  Bursa  Efek  Indonesia.  Hasilnya  mengungkapkan  dalam  CRISP-DM memiliki  dampak  dan  mekanisme  yang  digunakan  untuk  mengatasi  prediksi  saham  pada  PT. Telkom  Indonesia  (Persero)  Tbk  (TLKM).  Studi  ini  memberikan  nilai  R2  sebesar  100%  dengan nilai MAPE sebesar 0,0013% dengan menerapkan CRISP-DM di bidang bisnis dan keuangan.
Kata Kunci: CRISP-DM, Data Mining, Indonesia Stock Exchange, Business, Stock Trading

## 1. PENDAHULUAN
Saham  adalah  sebuah  investasi  berbentuk  surat  berharga  yang  merupakan  bukti  sah dibandingkan jenis investasi lainnya. Orang tertarik pada saham karena "pertumbuhan modal jangka panjang ( capital gain ), dividen , dan perlindungan nilai tukar mata uang terhadap inflasi". Di sektor telekomunikasi,  PT. Telkom  Indonesia  (Persero) Tbk (TLKM) masih menjadi emiten  yang paling menonjol.    Ada  45  saham  paling  likuid  di  Bursa  Efek  Indonesia  yang  masuk  ke  daftar  LQ45, termasuk saham PT. Telkom Indonesia (Persero) Tbk (TLKM) yang juga merupakan saham grade A.    Beberapa tools atau  alat  baru  telah  dirancang  oleh  para  investor  dengan  bantuan  software RapidMiner menggunakan total data yang terkumpul sebanyak 1.415 record . Meskipun penggunaan indikator ini memberi mereka beberapa informasi tentang harga penutupan saham, tetapi masih sulit untuk memiliki prediksi akurat dari tren harian hingga mingguan. Indikator teknikal tersebut dapat mengandung apakah suatu tren akan berlanjut. Sebuah penelitian oleh Shakhla, S., Shah, B., Shah, N., Unadkat, V., & Kanani, P. (2018) menggunakan model multiple linear regression (regresi linier berganda) yang dapat memprediksi harga saham pada waktu yang akan datang menggunakan data harga saham yang diperoleh dari Yahoo! Finance , diperoleh hasil akurasi menggunakan R 2 sebesar 0,914.
Penelitian  terdahulu  belum  banyak  menggunakan  dan  mengoptimalkan  model  ini  secara
efektif.  Untuk  itu  penelitian  ini  menggunakan CRISP-DM dan K-Fold sebagai  metodologi  yang direkomendasikan  dan  digunakan  secara  luas  dengan  melakukan  studi  kasus  pada  Bursa  Efek Indonesia  di  mana  peneliti  mempelajari  koleksi  proyek  penambangan  data  berdasarkan dokumentasi dan wawancara semi-terstruktur dengan para pemangku kepentingan proyek.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini menggunakan metodologi data mining CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for  Data  Mining) pertama  kali  didirikan  pada  akhir  1990-an  oleh  empat  perusahaan: Integral Solutions Ltd. (penyedia solusi data mining komersial), NCR (penyedia database), DaimlerChrysler (penyedia mobil produsen), dan OHRA (perusahaan asuransi) dan ditetapkan sebagai proses standar untuk strategi pemecahan masalah data mining. Di Indonesia, CRISP-DM dijadikan acuan Standar Kompetensi Kerja Nasional: KepMen Ketenagakerjaan No 299 tahun 2020.
Gambar 1. SKKNI Data Science .
Gambar 2. Bagan alur CRISP-DM.

## 1. Pemahaman Bisnis (Business Understanding)
Selama tahap awal ini, fokus utama adalah memperoleh pemahaman tentang tujuan dan persyaratan bisnis.  Setelah  itu  informasi  yang  diperoleh  digunakan  untuk  merumuskan  definisi  masalah  data mining  dan  rencana  awal  yang  ditujukan  untuk  mencapai  tujuan  bisnis.  Pemahaman  bisnis membutuhkan  komunikasi  dan  kejelasan.  Kesulitannya  di  sini  adalah  bahwa  para  pemangku kepentingan memiliki tujuan, bias, dan modalitas yang berbeda dalam menghubungkan informasi. Tanpa perspektif yang jelas, ringkas, dan lengkap tentang apa tujuan proyek sehingga sumber daya akan terbuang sia-sia.

## 2. Pemahaman Terhadap Data (Data Understanding)
Pemahaman data meliputi kegiatan untuk mempersiapkan, menilai kebutuhan data, dan mencakup pengumpulan  data.  Ada  hubungan  erat  antara  pemahaman  bisnis  dan  pemahaman  data  yaitu
merumuskan masalah data mining dan pemahaman tentang data yang tersedia.
Data dikumpulkan pada tahap proses ini. Pemahaman tentang apa yang diinginkan dan dibutuhkan bisnis akan menentukan data apa yang dikumpulkan, dari sumber apa dan dengan metode apa.

## 3. Persiapan Data (Data Preparation)
Persiapan data berlangsung setelah data dikumpulkan dan perlu diidentifikasi, dipilih, dibersihkan dan  kemudian  disusun  ke  dalam  bentuk  ataupun  format  yang  diinginkan.  Setelah  dataset  dipilih, maka harus diperiksa untuk kasus yang meragukan, hilang, atau ambigu.
Persiapan data kemungkinan akan dilakukan beberapa kali, dan tidak dalam urutan yang ditentukan.

## 4. Pemodelan (Modeling)
Pemodelan merupakan penerapan algoritma untuk menemukan, mengidentifikasi dan menampilkan pola. Setelah siap untuk  digunakan, data harus diekspresikan melalui model apa pun  yang sesuai, memberikan  wawasan  yang  berarti,  dan  semoga  pengetahuan  baru.  Penggunaan  model mengungkapkan  pola  dan  struktur  dalam  data  yang  memberikan  wawasan  tentang  fitur  yang menarik.  Pemilihan  model  didasarkan  pada  tipe  data,  dan  beberapa  model  umumnya  digunakan untuk memperkirakan, memprediksi, mengklasifikasikan, mengelompokkan, atau melihat asosiasi. Adapun  penggunaan  model  pada  penelitian  ini  adalah  regresi  linier  berganda  (multiple  linier regression) yang dirancang untuk melakukan prediksi.

## 5. Evaluasi (Evaluation)
Model yang dipilih harus diuji. Langkah evaluasi dilakukan untuk mengetahui performansi model yang  dihasilkan,  model  yang  dihasilkan  pada  tahap  sebelumnya  diuji  dengan  menggunakan  data testing sebagai data masukan. Ada banyak metode untuk mengevaluasi model, seringkali tergantung pada  jenis  tugas  yang  dilakukan  dan  informasi  yang  ingin  diketahui.  Pada  penelitian  ini  akan menggunakan metrik paling umum untuk mengevaluasi prediksi:
• R2 atau R Kuadrat (R Squared)
• ROC-AUC
• Mean Absolute Error (MAE)
• Mean Squared Error (MSE)
• Root Mean Squared Error (RMSE)
• Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

## 6. Penyebaran (Deployment)
Pada langkah penyebaran (deployment) , pengetahuan atau informasi yang diperoleh disajikan dalam bentuk khusus untuk digunakan pengguna akhir. Fase penyebaran dapat berupa pembuatan aplikasi atau laporan sederhana.

## 2.2 Penentuan Data Latih dan Data Uji
Tujuan dari pengujian model adalah untuk  mengetahui apakah solusi  yang dihasilkan oleh model tersebut valid. Membentuk data training sebagai pembentuk model dan data testing untuk pengujian model.  Dataset  dibagi  menjadi  dua  bagian,  data  latih  dan  data  uji.  Pengujian  dilakukan  dengan jumlah data latih dan data uji yang berbeda. dijelaskan sebagai berikut: 80% data pelatihan dan 20% data  uji  (Fadilah,  W.  R.  U., Agfiannisa,  D.,  &  Azhar,  Y  2020).  Pengolahan  dataset  yang  dibagi menjadi dataset traning dan testing 80%:20% dengan jumlah 1834 record yang terdiri dari beberapa
atribut. Data tersebut untuk melihat lebih jelasnya bisa dilihat di https://doi.org/10.34740/KAGGLE/DSV/4116840 .
Gambar 3. Membagi dataset menjadi data training dan data test
Gambar 4. Membagi dataset menggunakan K-Fold Cross-Validation

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Business Understanding
Investor  perlu  mengambil  tindakan  yang  tepat  untuk  mengurangi  risiko  yang  ada  dengan memahami  naik  turunnya  saham  PT.  Telkom  Indonesia  (Persero)  Tbk  (TLKM)  dimasa  depan. Selain  itu,  investor  perlu  mengantisipasi  langkah-langkah  kebijakan  yang  tepat  untuk  mengambil keputusan  membeli  ataupun  menjual  saham  PT.  Telkom  Indonesia  (Persero)  Tbk  (TLKM) dikarenakan harga saham yang fluktuatif.

## 3.2 Data Understanding
Pemahaman  data  bergantung  pada  pemahaman  bisnis.  Data  dikumpulkan  pada  tahap  proses  ini. Pemahaman  tentang  apa  yang  diinginkan  dan  dibutuhkan  bisnis  akan  menentukan  data  apa  yang dikumpulkan,  dari  sumber  apa  dan  dengan  metode  apa. CRISP-DM menggabungkan  tahapan persyaratan data dan pengumpulan data.
Data  yang  diperoleh  sesuai  dengan  kebutuhan  penelitian  dapat  diunduh  pada  alamat https://doi.org/10.34740/KAGGLE/DSV/4116840 dan sudah diolah kebentuk CSV.
Pada penelitian ini fitur  yang  akan di  fokuskan  yaitu previous,  open_price, first_trade, high,  low,
close, index_individual, offer, bid . Masing-masing fitur tersebut dijelaskan pada tabel dibawah ini.
Tabel 1. Deskripsi masing-masing fitur
Fitur Indikator Ukuran Tipe Data close Harga pada saat jam kerja bursa saham telah berakhir tiap hari. Tingkat harga Float previous Harga penutupan hari bursa sebelumnya Tingkat harga Float open_price Harga saat awal dimulainya bursa saham tiap hari. Tingkat harga Float first_trade Harga saham yang dijual pada awal perdagangan saham sebuah emiten Tingkat harga Float high Harga tertinggi yang diperoleh emiten di bursa saham per hari. Tingkat harga Float low Harga terendah yang diperoleh emiten di bursa saham per hari. Tingkat harga Float index_individual Pergerakan harga masing-masing saham terhadap harga dasarnya atas masing-masing saham suatu emiten Tingkat harga Float offer Nilai penawaran harga jual pada hari tersebut Tingkat harga Float bid Nilai penawaran harga beli pada hari tersebut Tingkat harga Float

## 3.3 Data Preparation
Feature  Importance (pentingnya  fitur)  digunakan  untuk  menilai  setiap  fitur  data,  semakin  tinggi skornya, semakin penting  atau  relevan fitur tersebut  terhadap variabel  target. Feature Importance adalah class bawaan  yang  dilengkapi  dengan classifier berbasis  pohon,  dan  peneliti  akan menggunakan classifier berbasis  pohon  untuk  mengekstrak  25  fitur  dari  dataset  PT.  Telkom Indonesia (Persero) Tbk (TLKM).
Gambar 5. Pemilihan feature menggunakan classifier berbasis pohon
Terlihat  pada  gambar  diagram  diatas,  fitur  index_individual  memiliki  skor  paling  tinggi  yaitu  0, 18709152 diantara fitur yang lain.
Korelasi  menggambarkan  bagaimana  fitur  berhubungan  satu  sama  lain  dengan  variabel  target. Korelasi  bisa  positif  atau  negatif.  Peneliti  menggunakan python  library yaitu seaborn untuk menggambarkan peta panas dari fitur yang berkorelasi.
Gambar 6. Mencari korelasi menggunakan Matriks Korelasi dan ditampilkan dalam bentuk Heatmap.

## 3.4 Modeling
Modeling melibatkan penggunaan model pembelajaran mesin (machine learning) untuk memahami pola data dan memperoleh wawasan. Wawasan bisa berupa visualisasi pola atau prediksi nilai masa depan. Tahapan ini merupakan bagian paling menarik dari proyek ilmu data (data science) karena melibatkan pembelajaran mesin sebagai salah satu komponen terpentingnya.
Gambar 7. Perbandingan data testing pada harga aktual dan harga prediksi
Tabel 2.
Hasil perhitungan MAE dan MSE pada data testing Metode Test MAE Test MSE Multiple Linear Regression 0,04732 0,00300

## 3.5 Evaluation
Tahap  evaluasi  akan  memeriksa  apakah  pengetahuan  yang  telah  ditemukan  tersebut  baru  dan menarik.  Hanya  model  yang  disetujui  yang  dipertahankan,  dan  seluruh  proses  ditinjau  kembali untuk mengidentifikasi tindakan alternatif mana yang dapat diambil untuk meningkatkan hasil yang terbaik.
Tabel 3. Hasil perhitungan akurasi pada algoritma MLR R2 ROC-AUC MAE MSE RMSE MAPE 1,000 1,000 0,0473  0,003 0,0548 0,0013
Tabel 4. Hasil perhitungan akurasi pada algoritma MLR + KFold R2 ROC-AUC MAE MSE RMSE MAPE
R2 ROC-AUC MAE MSE RMSE MAPE Fold ke - 1 1,000 1,000 0,042487  0,00251  0,05011  0,001185 Fold ke - 2 1,000 1,000 0,049366  0,00322  0,05672  0,001355 Fold ke - 3 1,000 1,000 0,049461  0,00317  0,05629  0,00139 Fold ke - 4 1,000 1,000 0,047794  0,0031  0,05564  0,001315 Fold ke - 5 1,000 1,000 0,045573  0,00284  0,05331  0,001287 Fold ke - 6 1,000 1,000 0,046041  0,00281  0,05303  0,001311 Fold ke - 7 1,000 1,000 0,044149  0,00268  0,05174  0,001229 Fold ke - 8 1,000 1,000 0,046132  0,00285  0,05337  0,001278 Fold ke - 9 1,000 1,000 0,047901  0,00297  0,05452  0,001336 Fold ke - 10  1,000 1,000 0,047148  0,00306  0,05534  0,001322
Gambar 8. Hasil rata-rata perhitungan MAPE pada MLR + Kfold

## 3.6 Deployment
Deployment  model  ke  dalam  sistem  sering  kali  memerlukan  pengodean  ulang  model  untuk membuatnya  lebih  cepat  atau  lebih  kompatibel  dengan  sistem  yang  sudah  ada  di  lingkungan produksi.
0,00105 0,0011 0,00115 0,0012 0,00125 0,0013 0,00135 0,0014 0,00145 Fold ke - 1 Fold ke - 2 Fold ke - 3 Fold ke - 4 Fold ke - 5 Fold ke - 6 Fold ke - 7 Fold ke - 8 Fold ke - 9 Fold ke - 10

## Rata-Rata MAPE
Gambar 9. Proses deployment menggunakan Streamlit
Gambar 10. Hasil deployment ke Streamlit Cloud ( https://agungpambudi.streamlit.app ) .

## 4. KESIMPULAN
Penerapan  CRISP-DM  merupakan  langkah  yang  tepat  untuk  dipilih  pada  penelitian  ini,  karena dapat  menyelesaikan sebuah masalah secara lebih terstruktur dan menghasilkan tujuan  yang tepat bagi  investor.  Hasil  pemodelan  menggunakan Multiple  Linear  Regression dan K-Fold didapatkan nilai R 2 sebesar 100% dengan nilai MAPE sebesar 0,0013%. Model yang diperoleh memiliki nilai ROC-AUC sebesar  1,000  dan  nilai RMSE sebesar  0,0548  yang  tergolong  regresi  luar  biasa ( Excellent  Regression ).  Nilai  maksimum  yang  diperoleh  dari  fitur index_individual adalah 0,18388841,  sehingga  menjadi  fitur  yang  memiliki  pengaruh  besar  pada  proses  regresi,  diikuti dengan fitur offer memiliki skor 0.11562202, fitur bid memiliki skor 0.11120055, fitur low memiliki skor  0.0565882,  fitur high memiliki  skor  0.05451715,  fitur previous memiliki  skor  0.04093328, fitur first_trade memiliki  skor  0.03782011,  fitur open_price memiliki  skor  0.0371906,  fitur offer_volume memiliki skor 0.0358991,  fitur foreign_buy memiliki skor 0.03498758,  fitur volume memiliki skor 0.03445955, fitur non_regular_frequency memiliki skor 0.03414972, fitur frequency memiliki  skor  0.03409028,  fitur value memiliki  skor  0.03378764,  fitur non_regular_volume memiliki skor 0.0337608, fitur bid_volume memiliki skor 0.03364001, fitur foreign_sell memiliki skor  0.03352343,  fitur non_regular_value memiliki  skor  0.03276207,  fitur weight_for_index memiliki  skor  0.00711307,  fitur tradeble_shares memiliki  skor  0.0056441,  dan  skor  yang  paling kecil  yaitu  pada  fitur listed_shares memiliki  skor  0.00521921  dari  21  fitur  yang  telah  diseleksi. Prediksi  saham  dalam  investasi  diperlukan  untuk  meminimalkan  kerugian  yang  akan  terjadi sehingga optimalisasi keuntungan dapat dicapai.

## REFERENCES
[1] Rakhmawati, D. (2017). Analisis Regresi Dummy Untuk Mengetahui Pengaruh Sektor Bursa Efek Indonesia ( Bei ) Terhadap Indeks Harga Saham Lq45. Jurnal Pro Bisnis , 10 (2), 1–15.
[2] Wahid, A. (2018). Analisis Transaksi Perdagangan Saham untuk Mendeteksi Manipulasi Harga Saham dengan Outlierr Detection. 1–115.
[3] Ariesanto  Akhmad,  E.  P.  (2020).  Data  Mining  Menggunakan  Regresi  Linear  untuk  Prediksi  Harga  Saham Perusahaan Pelayaran.
Jurnal Aplikasi Pelayaran Dan Kepelabuhanan , 10 (2), 120. https://doi.org/10.30649/japk.v10i2.83
[4] Priyadi,  I., Santony, J., & Na’am, J. (2019). Data Mining  Predictive  Modeling  for Prediction of Gold Prices Based  on  Dollar  Exchange  Rates,  Bi  Rates  and  World  Crude  Oil  Prices. Indonesian  Journal  of  Artificial Intelligence and Data Mining , 2 (2), 93. https://doi.org/10.24014/ijaidm.v2i2.6864
[5] Sunaryo. (2020). Pengaruh Volume Penawaran Saham Terhadap Risiko Sistematis dan Implikasinya Terhadap Harga Saham. Mediastima , 1 (2), 105–112.
[6] Nababan,  L.  U.  (2019).  Penerapan  Model  Regresi  Data  Panel  Pada  Analisis  Harga  Saham  Perusahaan Batubara. Akuntabel , 16 (1), 81–97.
[7] Cokrodiharjo, V. R., & Chalid, D. A. (2021). Peramalan Harga Saham Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM): Studi Kasus Saham di Bursa Efek Indonesia (BEI). Jpmb 61 , 3 (1), 61–74.
[8] Widodo,  E.,  &  Irmayanti,  N.  A.  (2019).  Comparison  of  Truncated  Spline  Regression  with  Simple  Linear Regression metode on The Stock Price of Mining Company in Indonesia ( Case study : ADRO . JK , ITMG . JK  ,  and  ANTM  .  JK  )  Perbandingan  Metode  Regresi  Spline  Truncated  dengan  Regresi  Linear  Sede. Jurnal Ilmu-Ilmu MIPA , 19 . https://doi.org/10.20885/eksakta.vol19.iss2.art5
[9] Adhiva, J., Putri, S. A., & Setyorini, S. G. (2020). Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Model Regresi Pada PT . Perkebunan Nusantara V. Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi Dan Industri , 155–162.
[10] Izzah, A., & Widyastuti, R. (2017). Prediksi Harga Saham Menggunakan Improved Multiple Linear Regression untuk  Pencegahan  Data  Outlier.  Kinetik:  Game  Technology,  Information  System,  Computer  Network, Computing, Electronics, and Control, 2(3), 141–150. https://doi.org/10.22219/kinetik.v2i3.268
[11] Savitri, U. S., Saepudin, D., & Umbara, R. F. (2019). Prediksi Harga Saham serta Pemberian Keputusan Jual Beli Menggunakan Metode Regression Tree dan Self Organizing Map ( SOM ). E-Proceeding of Engineering : , 6 (1), 2527–2538.
[12] Khaira,  U.,  Utomo,  P.  E.  P.,  Suratno,  T.,  &  Gulo,  P.  C.  S.  (2021).  Prediksi  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG)  Menggunakan  Algoritma  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA). JUSS  (Jurnal  Sains Dan Sistem Informasi) , 2 (2), 11–17. https://doi.org/10.22437/juss.v2i2.8449
[13] Puspitaningtyas,  Z.  (2017).  Prediksi  pergerakan  harga  saham  menggunakan  analisis  profitabilitas.
Performance: Jurnal Personalia, Financial … , June 2016 , 29–35.
https://doi.org/10.20884/1.performance.2017.24.2.697
[14] Laksamana, M. A. H., Amroni, & Toscany, A. N. (2021). Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Jumlah Total  Produksi  Hcl  Pada Perusahaan  PT  .  Lontar  Papyrus  Menggunakan  Algoritma  Regresi  Linier  Berganda. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Teknik Informatika , 3 (2), 187–198.
[15] Purwadi,  P.,  Ramadhan,  P.  S.,  &  Safitri,  N.  (2019).  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengestimasi  Laju Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  Berganda  Pada  BPS  Deli  Serdang. Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika Dan Komputer) , 18 (1), 55.
https://doi.org/10.53513/jis.v18i1.104
[16] Suryanto,  A.  A.  (2019).  Penerapan  Metode  Mean  Absolute  Error  (Mea)  Dalam  Algoritma  Regresi  Linear Untuk Prediksi Produksi Padi. Saintekbu , 11 (1), 78–83. https://doi.org/10.32764/saintekbu.v11i1.298
[17] Fahlepi, M., & Widjaja, A. (2019). Penerapan Metode Multiple Linear Regression Untuk Prediksi Harga Sewa Kamar Kost. Jurnal Strategi , 1 (November), 615–629.
[18] Ayuni, G. N., & Fitrianah, D. (2019). Penerapan metode Regresi Linear untuk prediksi penjualan properti pada PT XYZ. Jurnal Telematika , 14 (2), 79–86. https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/view/321
[19] Merfin,  M.,  &  Oetama,  R.  S.  (2019).  Prediksi  Harga  Saham  Perusahaan  Perbankan  Menggunakan  Regresi Linear  Studi  Kasus  Bank  BCA  Tahun  2015-2017. Ultimatics :  Jurnal  Teknik  Informatika , 11 (1),  11–15. https://doi.org/10.31937/ti.v11i1.1239
[20] Solihat,  I.,  Jasmi,  J.,  &  Fachruddin,  F.  (2020).  Prediksi  Jumlah  Produksi  Kelapa  Sawit  Dengan  Regresi. Snastikom , 1 (1), 17–26.
[21] Pangestu, A.  A., Info,  A., Regression, M. L., & Volume, S. (2021). Prediksi Volume Penjualan Gas Pt Pgn ( Persero ) Menggunakan Regresi Linear Berganda. 1(1), 14–18.
[22] Agustia,  D.,  Muhammad,  N.  P.  A.,  &  Permatasari,  Y.  (2020).  Earnings  management,  business  strategy,  and bankruptcy risk: evidence from Indonesia. Heliyon , 6 (2), e03317.
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e03317
[23] Kumar,  R.,  Kumar,  P.,  &  Kumar,  Y.  (2020).  Time  Series  Data  Prediction  using  IoT  and  Machine  Learning Technique. Procedia Computer Science , 167 (2019), 373–381. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.240
[24] Sharma, A., Modak, S., & Sridhar, E. (2019). Data Visualization and Stock Market and Prediction . 2037–2040.
[25] Lubis, A. A., Wong, N. P., & Sinaga, F. M. (2020). Prediksi Akurasi Perusahaan Saham Menggunakan SVM
dan K-Fold Cross Validation. Jurnal SIFO Mikroskil , 21 (1), 11–19.
https://mikroskil.ac.id/ejurnal/index.php/jsm/article/view/718
[26] Shakhla, S., Shah, B., Shah, N., Unadkat, V., & Kanani, P. (2018). Stock price trend prediction using multiple linear regression. International Journal of Engineering Science Invention (IJESI) , 7 (10), 29–33. www.ijesi.org
[27] Chen,  S.,  &  Chen,  S.  (2020).  Forecasting  Daily  Stock  Market  Return  with  Multiple  Linear  Regression Forecasting Daily Stock Market Return with Multiple Linear Regression. 1–10.