Volume 4, Nomor 2, Bulan 2021 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 250-256 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## IMPLEMENTASI ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM MEMPREDIKSI HARGA SAHAM PT. GARUDA INDONESIA TBK
Ratih Febrilia Tri Wulandari 1 , Dian Anubhakti 2*
1,2, Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1 1712530151@student.budiluhur.ac.id, 2* dian.anubhakti@budiluhur.ac.id (* : coressponding author)
Abstrak- Saham adalah suatu instrument investasi yang banyak  diminati  oleh penanam  modal atau investor  dan terkenal  di pasar keuangan karena memiliki tingkat keuntungan yang menarik. Di Indonesia, terdapat beberapa perusahaaan yang ada di pasar modal, salah satunya PT. Garuda  Indonesia, Tbk. Badan  Usaha Milik  Negara (BUMN)  yang bergerak di bidang  jasa layanan transportasi udara yaitu PT. Garuda Indonesia, Tbk dimana Pemerintah Indonesia memiliki saham sebesar 60.53% . Investasi saham memiliki prinsip high risk high return, maka investor perlu melakukan analisa sebelum membeli saham dengan pendekatan fundamental dan teknikal. Untuk mendapatkan keuntungan, investor perlu mengamati perubahan harga saham dari waktu ke waktu ( time series ) dan resiko yang bisa terjadi seperti turunnya harga dan terjadinya likuidasi pada perusahaan. Tren pergerakan  saham  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  yaitu  laju  inflasi,  suku  bunga  deposito,  laba  perusahaan,  keuangan perusahaan,  dan  strategi  pemasaran.  Pergerakan  saham  cenderung  bersifat non  linier ,  sehingga  diperlukan  model  prediksi saham yang akurat untuk mengambil keputusan, salah satunya yaitu menggunakan Support Vector Machine (SVM). Algoritma SVM  tidak  memiliki  masalah overfitting dan  dapat  menentukan  model  otomatis.  Hal  ini  adalah  dasar  penelitian  ini menggunakan algoritma SVM dalam  melakukan prediksi harga saham PT.Garuda Indonesia, Tbk dengan hasil akhir berupa nilai akurasi prediksi harga saham. Data yang digunakan adalah historical harga saham harian sejak tanggal 18 Maret 2019 hingga 23 April 2021. Penelitian ini menunjukkan bahwa menggunakan metode SVM mampu memprediksi harga dengan nilai akurasi prediksi sebesar 0.545.
Kata Kunci: Saham, Investor, Prediksi, SVM, Harga
Abstract- Stock is an investment instrument which has a  great demand by investors and well known in the financial market because it has an attractive profit rate. In Indonesia, there are several companies engaged in the capital market, one of them is PT. Garuda Indonesia, Tbk. PT. Garuda Indonesia, Tbk is a State-Owned Enterprise of Indonesia (Indonesian: Badan Usaha Milik Negara (BUMN)) which is engaged in air transportation services with a share ownership of 60.53% by the Government of Indonesia. Stock investment has the high risk high return theory, so that the investors need to analyze before buying the shares with a fundamental and technical approach. To get a profit, the investors need to pay attention to the changes of stock prices from time to time (time series) and the risks that can occur such as the drop prices (capital loss) and the occurrence of liquidation in the companies which issued the shares. The stock price changes are influenced by several factors, such as the inflation rate, deposit interest rates, company profits, company finances, and marketing strategies. Stock movements tend to be non-linear, so it need an accurate stock prediction model to make the decisions, one of them uses the Support Vector Machine (SVM).  The  SVM  algorithm  has  no  overfitting problems  and  can  define  the  model  automatically.  This is the basis for  this research using the SVM algorithm method in predicting the stock price of PT. Garuda Indonesia, Tbk with the final result in the form of stock price prediction accuracy values. The data used is the daily stock prices history from March 18, 2019 to April 23, 2021. This research shows that using the SVM method is able to predict the prices with a prediction accuracy value of 0.545.
Keyword: Stock, Investor, Prediction, SVM, Price

## 1. PENDAHULUAN
Saham adalah suatu instrument investasi yang banyak diminati penanam modal dan terkenal di pasar keuangan karena  memiliki  tingkat  keuntungan  yang  menarik.  Saham  menjadi  bukti  penyertaan  modal,  sehingga  dapat melakukan  klaim  terhadap  pendapatan  dan  aset  perusahaan  serta  menghadiri  Rapat  Umum  Pemegang  Saham (RUPS) [1]. Di Indonesia terdapat beberapa perusahaaan yang bergerak di pasar modal, salah satunya PT. Garuda Indonesia, Tbk. PT. Garuda Indonesia, Tbk  merupakan  Badan Usaha Milik Negara (BUMN)  yang bergerak di bidang jasa layanan transportasi udara dengan kepemilikan saham sebesar 60.53% oleh Pemerintah Indonesia [2]. Investasi saham memiliki prinsip high risk high return di mana selain dapat memberikan keuntungan yang tinggi, investasi saham juga dapat memberikan resiko yang tinggi. Hal ini yang menjadi pertimbangan para investor untuk melakukan analisis terlebih dahulu sebelum membeli saham. Terdapat dua analisis  yang biasa digunakan dalam investasi saham yaitu analisis fundamental dan teknikal [3]. Analisis fundamental adalah analisis yang dilakukan berdasarkan pada kondisi perusahaan baik di masa terdahulu dan kemungkinan yang terjadi di  masa mendatang dalam  kaitan  untuk  memprediksi  harga  saham  dengan  menggunakan  informasi  dari  berita  ataupun  laporan keuangan perusahaan. Kemudian, analisa teknikal dilakukan berdasarkan pada pergerakan harga saham di periode
Volume 4, Nomor 2, Bulan 2021 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 250-256 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
sebelumnya  [4].  Memaksimalkan  return  dan  meminimalkan  resiko  yang  didapat  merupakan  tujuan  utama  dari investasi saham. Pembagian dividen  merupakan salah  satu return kepemilikan saham. Selain  itu, return saham dapat  berupa hasil  jual  beli atau transaksi  saham  yang  memiliki potensi keuntungan dan kerugian karena harga jual yang berbeda dari harga beli [5]. Mendapatkan keuntungan merupakan harapan setiap investor, namun hal ini bergantung  pada  harga  setiap  saham  yang  berubah  dari  waktu  ke  waktu  yang  disebut  data runtun  waktu  ( time series ). Mengingat setiap bidang investasi memiliki resiko, maka hal ini juga berlaku ketika melakukan pembelian saham.  Contoh  resiko  yang  terjadi  ketika  investasi  di  bidang  saham  salah  satunya  ialah  turunnya  harga  dan perusahaan  yang  terlikuidasi.  Oleh  karena  itu,  meminimalkan  resiko-resiko  tersebut,  para  investor  perlu melakukan analisis data harga saham setiap saat ( time series ) dengan aktivitas tinggi [6].
Perubahan harga saham bisa terjadi begitu cepat. Hal ini disebabkan oleh penilaian singkat dari para investor berdasarkan beberapa faktor. Berikut faktor yang mempengaruhi dalam perubahan harga saham adalah laju inflasi, suku  bunga  deposito,  laba  perusahaan,  keuangan  perusahaan,  dan  strategi  pemasaran  [7].Prediksi  harga  saham berguna  untuk  mengetahui  alur  investasi  di  masa  mendatang,  sehingga  para  investor  dapat  memperoleh keuntungan. Investor dapat mengetahui alur investasi dengan melihat perubahan harga saham dari setiap saat [6]. Mengingat pergerakan saham penuh dinamika yang mudah berubah, maka pemilik saham harus mampu membuat keputusan  terkait  waktu  yang  tepat  untuk  menjual  atau  mempertahankan  saham.  Pergerakan  saham  cenderung bersifat non linier , maka para investor memerlukan suatu metode untuk melakukan monitoring prediksi pergerakan harga  saham  yang  akurat,  dimana  informasi  ini  dapat  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan.  Hal  ini  yang menyebabkan prediksi perubahan harga saham menjadi topik utama di kalangan investor [8].
Machine learning merupakan metode akurat yang dapat digunakan dalam melakukan prediksi harga saham. Machine learning merupakan  komputer atau program  memiliki kecerdasan  untuk mengolah data yang  berguna untuk  proses  pembelajaran  dan  menjadi  bahan  pertimbangan  dalam  mengambil  keputusan  serta  menyelesaikan masalah  [9].  Saham  dikelompokkan  menjadi non-stationary  time  series dan  terdapat  beberapa  teknik  mulai dikembangkan untuk memprediksi pergerakan harga saham, Support Vector Machine (SVM) adalah salah satunya. Teknik SVM banyak digunakan oleh investor untuk memprediksi pregerakan indeks harga saham [10].
Pada  tahun  1992,  Vapnik  memperkenalkan  metode  SVM.  Vapnik  memperkenalkan  sebagai  konsep  yang unggul  di  bidang pattern recognition yang  memiliki  dua  kategori, Support  Vector  Machine Classification dan Support Vector Machine Regression . Algoritma SVM tidak  memiliki  masalah overfittin dan dapat menentukan model  otomatis.  Kyong-jae  juga  melakukan  penelitian  pada  metode  SVM  dan  diketahui  bahwa  metode  SVM mampu  mengurangi adanya kesalahan klasifikasi dan penyimpangan data training [8]. Support Vector Machine (SVM)  adalah  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  bertujuan  untuk  menemukan hyperplane terbaik  yang memisahkan  dua  buah  kelas  pada input  space .  SVM  memiliki  prinsip  dasar  yaitu linier  classifier dan dikembangkan  agar  dapat  berkerja  pada  masalah non  linier dengan  memasukan karnel  trick pada  ruang  kerja berdimensi tinggi [11].
Terdapat  beberapa penelitian  mengenai prediksi  harga saham  menggunakan beberapa  model algoritma.  [6] Melakukan  penelitian  bertujuan  untuk  menganalisa  prediksi  harga  saham  PT.  Antm.JK  menggunakan  metode SVM. Dari penelitian tersebut, diperoleh hasil bahwa harga saham PT. Antm.JK memiliki nilai terendah RMSE sebesar 10.495. Penelitian menggunakan metode algoritma SVM dan kernel RBF untuk memprediksi harga saham PT. Telekomunikasi Indonesia. Hasil yang diperoleh yaitu tingkat akurasi  dengan nilai 0.9641 dan dengan nilai RMSE  0.0923.  Sebagai  perbandingan,  algoritma  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  juga  digunakan  oleh  8  pada penelitian ini dan diperoleh hasil bahwa tingkat akurasi dengan nilai 0.945 dan RMSE dengan nilai 0.1161. Dari hasil kedua algoritma tersebut bahwa KNN dengan error yang lebih tinggi dan ketepatan yang dibawah SVM [8].
Selain itu, terdapat penelitian lain terkait komparasi SVM dan Neural Network yang digunakan oleh [7] yang bertujuan untuk memperoleh tingkat akurasi prediksi tertinggi harga saham. Hasil diperoleh adalah nilai akurasi prediksi  menggunakan  model Neural Network sebesar  0.505  +/-  0.009  (mikro  503)  dan  model Support Vector Machine (SVM) sebesar 0.477 +- 0.008 (mikro 0.477).
Berdasarkan  pemaparan  di  atas  terkait  nilai  akurasi  prediksi  harga  saham  menggunakan  metode  algoritma SVM,  maka  peneliti  ingin  mengetahui  secara  jelas  terkait  tren  harga  saham  yang  dimiliki  oleh  PT.  Garuda Indonesia, Tbk.  Dalam  melakukan  tulisan  ini digunakan  algoritma SVM untuk  melakukan  harga  prediksi pada saham PT.Garuda Indonesia, Tbk dengan hasil akhir berupa nilai akurasi prediksi harga pada saham. Diharapkan pada penelitian ini dapat memberi informasi sesuai dengan keaadan yang diinginkan.
Volume 4, Nomor 2, Bulan 2021 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 250-256 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Metode CRISP-DM
Gambar 1. Alur Proses CRISP-DM [12]
Gambar  1  diatas  menggambarkan  proses  dalam  metodologi  CRISP-DM.  Ada  enam  tahap  berurutan  yang dimulai dengan business understanding (pemahaman terhadap bisnis), data understanding (pemahaman terhadap data), data  preparation (persiapan  data), modeling (pemodelan), evaluation (evaluasi)  dan deployment (penyebaran) [12].

## a. Pemahaman Terhadap Bisnis
Penelitian  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  prediksi  harga  saham  PT.Garuda  Indonesia,  Tbk dengan hasil akhir berupa akurasi prediksi harga saham dimana metode yang digunakan adalah metode algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan menggunakan metode pembobotan CRISP-DM.

## b. Pemahaman Terhadap Data
Penelitian yang dilakukan berdasarkan pada pergerakan saham harian PT.Garuda Indonesia, Tbk yang berupa data sekunder, terhitung mulai 18 Maret 2019 hingga 23 April 2021 menggunakan data historical yang diperoleh melalui website resmi yahoo  finance .  Data  set  yang  digunakan  telah  dianalisa  terlebih  dahulu  sehingga  tidak memerlukan  proses converting tipe  data.  Untuk  mengurangi  tingkat error dalam  proses  klasifikasi  data,  maka dilakukan cleaning dibeberapa  nilai atribut  yang tidak  lengkap.  Akan tetapi, penghapusan data atau baris tidak dilakukan  untuk  semua  data  salah  satunya  jika  terdapat  nilai  nol  pada  atribut volume .  Hal  ini  dikarenakan  nol menjelaskan bahwa pada hari itu tidak terjadi transaksi jual beli saham. Data set ini terdiri atas 7 atribut yaitu Date, Dates_Time, Open, High, Low, Close dan Volume dengan total 520 data

## c. Persiapan Data
Setelah  pengolahan  data  dilakukan,  data  diklasifikan  menjadi training dan testing .  Dalam  melakukan klasifikasi data menggunakan teknik Split Validation dengan masing-masing pembagian 78 data untuk data testing dan 442 data untuk data training . Kemudian kedua data akan diuji menggunakan metode SVM.
d. Pemodelan
Pada tahap modeling data yang telah dibagi akan diuji berdasarkan metode Support Vector Machine (SVM). Parameter yang digunakan C (cost) dan Kernel. Dimana proses dilanjutkan dengan dengan mencari nilai terbaik dari parameter tersebut.

## e. Evaluasi
Pada  tahap  evaluasi  ini,  hasil  uji  data  set  yang  sebelumnya  telah  dilakukan  kemudian  dievaluasi menggunakan Rapid Miner untuk melihat hasil tingkat akurasi trend prediksi dari pengujian menggunakan metode SVM untuk dataset dengan variabel ( Date, Dates_Time, Open, High, Low, Close dan Volume).
Volume 4, Nomor 2, Bulan 2021 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 250-256 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## f. Penyebaran
Pada  tahap  keenam  ini,  pengetahuan  atau  informasi  yang  telah  diperoleh  akan  diatur  dan  dipresentasikan dalam bentuk khusus sehingga dapat digunakan oleh pengguna.

## g. Metode SVM
Pada  tahap  evaluasi  ini,  hasil  uji  data  set  yang  sebelumnya  telah  dilakukan  kemudian  dievaluasi menggunakan Rapid Miner untuk melihat hasil tingkat akurasi trend prediksi dari pengujian menggunakan metode SVM untuk dataset dengan variabel ( Date, Dates_Time, Open, High, Low, Close dan Volume).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Penelitian
Dalam penelitian ini mempergunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam melakukan prediksi pergerakan saham PT. Garuda Indonesia, Tbk menggunakan data sekunder yaitu saham periode 18 Maret 2019 hingga  23  April  2021  sebanyak  520  dataset  melalui  proses training dan testing sehingga  didapat  hasil  akurasi prediksi sebesar 0.545 sesuai dengan Gambar 2.
Gambar 2. Performance Prediction Trend Accuracy 520 Dataset Menggunakan Metode SVM

## 3.2. Pembahasan
a. Pemahaman Bisnis
Pada  tahap  pemahaman  bisnis  dilakukan  kepada  objek  penelitian.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  data harian  saham  PT.Garuda  Indonesia,  Tbk  yang  diperoleh  melalui website resmi yahoo  finance .  Pada  tahapan pemahaman bisnis juga dilakukan untuk mencari metode yang digunakan untuk membantu saat proses mengolah data. Pada penelitian ini bertujuan mendapatkan prediksi harga saham menggunakan metode algoritma Support Vector Machine (SVM).

## b. Pemahaman Data
Tahapan memahami data yang digunakan untuk penelitian. Berikut langkah-langkahnya. Menyiapkan data historical saham harian PT.Garuda Indonesia, Tbk yang diperoleh melalui website resmi yahoo finance. Data yang diperoleh sejumlah 520 data dengan periode mulai 18 Maret 2019 hingga 23 April 2021. Lalu dilakukan proses cleaning pada nilai atribut  yang tidak  lengkap. Akan tetapi, penghapusan data atau baris tidak dilakukan untuk semua data salah satunya jika terdapat nilai nol pada atribut volume . Hal ini dikarenakan nol menjelaskan bahwa pada hari itu tidak terjadi transaksi jual beli saham. Semua data disimpan dalam file dengan ektensi .csv .
c. Persiapan Data
Selanjutnya  adalah  tahapan  persiapan  data  yang  biasa  disebut Data  Preparation .  Lalu  data  diklasifikasi menggunakan teknik Split Validation dengan masing-masing pembagian 78 data untuk data testing dan 442 data untuk data training .
d. Pemodelan
Tahapan ini merupakan tahap pemilihan algoritma yang akan digunakan. RapidMiner merupakan tool yang akan  digunakan.  Hasil  pengujian  yang  dilakukan  adalah  prediksi  harga  saham  PT.Garuda  Indonesia,  Tbk menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk memperoleh nilai akurasi. Berikut desain model RapidMiner yang digunakan. Pengaturan dan penggunaan parameter dalam RapidMiner yang akan berpengaruh terhadap akurasi dan model yang terbentuk.
Volume 4, Nomor 2, Bulan 2021 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 250-256 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 3. Desain Process Pada Rapid Miner
Gambar  3  menjelaskan  pengujian  algoritma  SVM  menggunakan RapidMiner .  Data  diambil  dengan menggunakan operator Read CSV, hal tersebut dikarenakan dataset disimpan dalam bentuk .csv lalu mengatur set role dengan  menentukan Dates sebagai  attribute  dan Prediction sebagai  target  role.  Kemudian  mengatur windowing dengan series representation encode series by examples dan label attribute close , hal tersebut untuk memutuskan  target  yang  diprediksi.  Dilanjtukan  dengan Set  validation dengan training  window  width 442, training window step size -1, test window width 78 dan horizon 1.
Gambar 4. Desain Process Validation Pada Rapid Miner
Gambar 4 menjelaskan desain di dalam operator validation . Model SVM yang digunakan lalu set kernel type radial , kernel gamma 1.0, intertia weight 0.1 local best weight 1.0 global best weight 1.0. Kemudian apply model dan performance maka akan terdapat hasil nilai accuracy .
e. Evaluasi
Evaluasi  memiliki  tujuan  menentukan  nilai  kegunaan  model  yang  telah  dibuat  dengan  langkah-langkah sebelumnya.
Volume 4, Nomor 2, Bulan 2021 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 250-256 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 5 . Example Set Grafik Trend Accuracy Prediksi Menggunakan Metode SVM
Pada  Gambar  5  merupakan  visualisasi  hasil  Prediksi trend  accuracy. Untuk plot  type  line berwarna  biru merupakan harga penutupan yang sebenarnya. Untuk plot type scatter / bubble dengan beberapa warna merupakan prediksi harga penutupan.
Gambar 6. Example Set Data Trend Accuracy Menggunakan Metode SVM
Pada Gambar 6 merupakan data hasil Prediksi trend accuracy. Dimana pada kolom label merupakan prediksi harga penutupan yang dihasilkan dengan menggunakan metode SVM. Pada tanggal 01 April 2019 prediksi harga yang dihasilkan untuk harga penutupan sebesar 494 rupiah  namun harga penutupan sesungguhnya pada tanggal tersebut sebesar 492 rupiah, sehingga prediksi harga penutupan memiliki selisih 2 rupiah antara harga prediksi dan harga sesungguhnya. Pada tanggal 02 April 2019 menghasilkan prediksi harga penutupan yang sama denga harga sebenernya  yaitu  sebesar  494  rupiah,  sehingga  tidak  terdapat  selisih  harga  antara  harga  prediksi  dan  harga sesungguhnya.
Gambar 7. Performance Prediction Trend Accuracy Menggunakan Model SVM
Pada Gambar 7 merupakan hasil dari pengujian model SVM yang menghasilkan performance prediction trend accuracy sebesar 0.545 dengan menggunakan 520 dataset dan dengan hasil nilai trend akurasi prediksi tersebut berarti  SVM  dapat  digunakan  sebagai  model  untuk  memprediksi  harga  saham  penutupan  pada  PT.  Garuda Indonesia, Tbk.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  dalam  melakukan prediksi  terkait  harga  saham  PT.  Garuda  Indonesia,  Tbk  dengan  menggunakan  data historical yang  diperoleh melalui website resmi yahoo finance pada periode 18 Maret 2019 hingga 23 April 2021 dengan rincian atribute Date , Dates_Time , Open , High , Low , Close dan Volume. Dalam penelitian ini melalui proses training dan testing diketahui  bahwa  hasil  akurasi  prediksi  sebesar  0.545  dengan  menggunakan  520 dataset dan  dengan  hasil  nilai trend akurasi  prediksi  tersebut  berarti Support  Vector  Machine (SVM)  dapat  digunakan  sebagai  model  untuk memprediksi  harga  saham  penutupan  pada  PT.  Garuda  Indonesia,  Tbk.  Dengan  adanya  model  prediksi  harga saham PT.Garuda Indonesia, Tbk menggunakan SVM maka dapat membantu investor untuk menentukan langkah dalam bertransaksi saham.
Pada penelitian selanjutnya  yang perlu penulis sarankan  yaitu diharapkan penelitian  berikutnya  hasil trend akurasi dapat ditingkatkan dengan  memanfaatkan metode yang berbeda serta dapat menggunakan dataset yang lebih  banyak  dan  bervariasi.  Sehingga  diharapkan  terjadi  peningkatan  t rend akurasi  untuk  melakukan  prediksi harga saham.
Volume 4, Nomor 2, Bulan 2021 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 250-256 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Bursa Efek Indonesia, “Produk: Saham”, [Online] Available: https://www.idx.co.id/produk/saham/ [diakses May 09, 2021].
[2]  W.  Y.  Rusyida,  and  V.  Y.  Pratama,  “Prediksi  Harga  Saham  Garuda  Indonesia  di  Tengah  Pandemi  Covid-19  Menggunakan  Metode ARIMA”, SQUARE: Journal of Mathematics and Mathematics Education , vol. 2, no. 1, pp. 73-81, 2020.
[3]  A. B. Untoro, “Prediksi Harga Saham Dengan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan”, Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer MH Thamrin , vol. 6, no. 2, pp.103-111, 2020.
[4]  V. G. Utomo, N. Wakhidah, and A. N. Putri,  “Prediksi Harga Saham Dengan Svm (Support Vector Machine)  dan Pemilihan Fitur F- Score”, Jurnal Informatika Upgris (JIU) , vol. 6, no. 1, pp. 32-37, 2020.
[5]  V. Rusmalawati, M. Tanzil Furqon, and I. Indriati, “Peramalan Harga Saham Menggunakan Metode Support Vector Regression (SVR) Dengan Particle Swarm Optimization (PSO)”, JPTIIK , vol. 2, no. 5, pp. 1980-1990, 2018.
[6]  Y.  Ramdhani and  A. Mubarok,  “Analisis  Time  Series  Prediksi  Penutupan  Harga  Saham  ANTM.  JK  Dengan  Algoritma  SVM  Model Regresi”, Jurnal Responsif , vol. 1, no. 1, pp. 77-82, 2019.
[7]  R. H.  Kusumodestoni, and S. Sarwido, “Komparasi Model Support Vector Machines (SVM) dan Neural Network Untuk Mengetahui Tingkat Akurasi Prediksi Tertinggi Harga Saham”, Jurnal Informatika Upgris (JIU) , vol. 3, no. 1, pp.1-8, 2017.
[8]  W. R. U. Fadilah, D. Agfiannisa, and Y. Azhar, “Analisis Prediksi Harga Saham PT. Telekomunikasi Indonesia Menggunakan Metode Support Vector Machine,” Fountain of Informatics Journal , vol. 5, no. 2, pp. 45, 2020.
[9]  E.  Patriya,  “Implementasi  Support  Vector  Machine  Pada  Prediksi  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG),” Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 24–38, 2020.
[10]  F. R. Setiawan, R. F. Umbara, and A.A. Rohmawati, “Prediksi Pergerakan Harga Saham dengan Metode Support Vector Machine (SVM) Menggunakan Trend Deterministic Data Preparation”, e-Proxeeding of Engineering, vol. 5m no. 3, pp.8356-8372, 2018.
[11]  A.  S.  Nugroho,  A.  B.  Witarto,  and  D.  Handoko,  “Support  Vector  Machine-Teori  dan  Aplikasinya  dalam  Bioinformatika  1”  2003. [Online]. Available: http://asnugroho.net
[12]  Y.  Suhanda,  I.  Kurniati,  and  S.  Norma,  “Penerapan  Metode  Crisp-DM  Dengan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Segmentasi Mahasiswa Berdasarkan Kualitas Akademik”, Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer MH Thamrin , vol. 6, no. 2, pp. 12-20, 2020.