## Optimasi Parameter Random Forest Menggunakan Grid Search Untuk Analisis Time Series
Dzikri Ziaul Haq Iskandar 1) * , Yudi Ramdhani 2)
Teknik Informatika, Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya iskandarziaulhaq@gmail.com 1) * , yudi@ars.ac.id 2)

## Abstrak
Dalam membeli dan menjual di bursa saham, prediksi harga saham memainkan peran penting bagi para investor. Namun, prediksi harga saham merupakan tantangan karena dipengaruhi oleh faktor-faktor yang sulit diprediksi, seperti kondisi pasar, kinerja perusahaan, dan berita ekonomi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis deret waktu harga penutupan saham Microsoft Corporation menggunakan algoritma  Random  Forest  (RF)  dan  mengoptimalkan  parameter  algoritma  dengan  menggunakan  metode optimisasi grid parameter. Data yang digunakan meliputi rentang waktu dari 1 Maret 1986 hingga 25 Mei 2023  dengan  total  9378  catatan  dan  6  atribut.  Setelah  pengumpulan  dan  pemrosesan  data,  termasuk verifikasi  nilai  yang  hilang,  data  dibagi  menjadi  data  pelatihan  dan  pengujian  menggunakan  validasi pemisahan. Selain itu, validasi silang digunakan untuk membandingkan algoritma-algoritma dan memilih algoritma  RF  sebagai  model  terbaik  berdasarkan  nilai  RMSE  terendah.  Tingkat  optimalisasi  parameter dicapai dengan mengoptimalkan parameter grid, dengan Jumlah pohon dan Kedalaman maksimal sebagai parameter yang dioptimalkan. Analisis Paired Two Sample  T-Test juga mengungkapkan perbedaan yang signifikan  antara  RMSE  sebelum  dan  setelah  optimisasi.  Kesimpulannya,  penelitian  ini  memberikan kontribusi yang signifikan dalam penggunaan algoritma RF dan metode optimisasi parameter grid dalam analisis  deret  waktu  harga  penutupan,  dengan  potensi  aplikasi  yang  signifikan  dalam  pengambilan keputusan investasi di pasar saham
Kata kunci : Microsoft Corporation, Optimize Parameter Grid, Prediksi, Random Forest, Time Series.

## Abstract
[Random Forest Parameter Optimization Using Grid Search for Time Series Analysis] . This study focuses on analyzing the Time Series of Microsoft Corporation stock closing prices and predicting future stock prices using  the  Random  Forest  (RF)  algorithm.  The  research  aims  to  address  the  challenges  of  stock  price prediction due to unpredictable factors like market conditions, company performance, and economic news. The dataset used covers a period from March 1, 1986, to May 25, 2023, comprising 9378 records and 6 attributes.  Data  preprocessing  involved  handling  missing  values  and  splitting  the  data into  training  and testing sets using split validation. Cross-validation was employed to compare different algorithms, with the RF algorithm selected as the best model based on the lowest Root Mean Square Error (RMSE) value. The study further optimized the RF algorithm's parameters, specifically the number of trees and max depth, using the  Optimize  Parameter  Grid  method.  The  optimization  process  successfully  demonstrated  a  significant improvement in RMSE through a Paired Two Sample T-Test analysis. Overall, this research contributes to the effective use of the RF algorithm and parameter optimization techniques for analyzing Time Series data, with potential applications in supporting investment decisions in the stock market.
Keywords : Microsoft Corporation, Optimize Parameter Grid, Prediksi, Random Forest, Time Series.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  bursa  jual  beli  saham,  ada  banyak instrumen  keuangan.  Salah  satunya  dikenal  sebagai instrumen keuangan jangka panjang yang bertukar nilai aset mereka di pasar modal. Memprediksi harga saham merupakan isu yang paling menarik dan kompleks bagi para akademik, investor, dan analis  [1]. Harga saham dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor,  termasuk  situasi ekonomi,  politik,  sosial,  dan  psikologis,  yang  sulit dimodelkan  secara  matematis.  Selain  itu,  sifat  harga saham  yang  dinamis,  nonlinear,  dan  stokastik
menambah  kompleksitas  dalam  melakukan  prediksi [2].  Memprediksi  harga  saham  adalah  tugas  yang menantang dalam analisis keuangan karena volatilitas pasar,  ketidakpastian  pengaruh  eksternal,  asimetri informasi,  dan  tantangan  dalam  analisis Time  Series . Kerugian prediksi harga saham dapat berdampak pada kerugian  finansial  bagi  investor.  [3].  Microsoft Corporation  (MSFT)  adalah  salah  satu  perusahaan teknologi  terbesar  di  dunia  yang  bekerja  di  bidang perangkat  lunak,  perangkat  keras,  layanan cloud ,  dan media sosial [4]. Harga saham MSFT dipengaruhi oleh
DOI: http://dx.doi.org/10.21111/fij.v8i2.10532 Diterima: 02 Agustus 2023 Revisi: - Terbit: 25 Maret 2024
berbagai  variabel internal dan eksternal ,  termasuk kinerja  keuangan,  inovasi  produk,  persaingan  pasar, suasana hati investor, dan peristiwa dunia [5].
Metode  atau  algoritma  diperlukan  untuk mempelajari  pola  harga  saham  atau  tren  dari  data historis  dan  faktor  lain  dengan  baik,  dan  dapat beradaptasi  dengan  perubahan  atau  anomali  yang terjadi di pasar saham. Salah satu metode yang paling banyak  digunakan  untuk  memprediksi  harga  saham adalah machine learning [6]. Machine learning adalah cabang ilmu komputer yang memungkinkan komputer atau  program  untuk  belajar  dari  data  [7]. Machine learning dapat  digunakan  untuk  berbagai  tujuan, termasuk  prediksi  harga  saham. Machine  learning dapat memanfaatkan data historis dan faktor lain yang mempengaruhi  pasar  saham  untuk  membedakan  pola atau  tren  dalam  harga  saham  dan  menggunakannya untuk  memprediksi  harga  saham  di  masa  depan  [8]. Machine  learning  dan  analisis Time  Series adalah metode dominan dalam prediksi harga saham. Analisis Time  Series merupakan  teknik  statistik  yang mempelajari  perilaku  interval  waktu  fluktuatif  untuk mengidentifikasi tren, musiman, siklus, dan komponen lainnya. Dengan menggunakan data masa lalu dan saat ini, analisis Time Series dapat memprediksi nilai masa depan  dari  variabel  tersebut.  Beberapa  model  umum yang  digunakan  dalam  analisis Time  Series adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), seasonal ARIMA, Autoregressive  Moving  Average (ARMA),  dan eksponensial  smoothing [9].  Model analisis Time  Series klasik  memiliki  batasan  seperti asumsi linearitas, stagnasi, normalitas, dan independensi antar pengamatan. Model ini juga rentan terhadap outlier dan noise dalam data. Untuk mengatasi keterbatasan ini, peneliti telah  mengusulkan penggunaan  metode machine  learning dalam memprediksi  harga  saham. Machine  learning adalah bidang  ilmu  komputer  yang  memungkinkan  sistem belajar dari data tanpa pemrograman eksplisit. Dengan menggunakan  algoritma  yang  adaptif  dan  fleksibel, machine  learning dapat  mengekstrak  fitur  dan  pola yang  relevan  dari  data  yang  kompleks  dan  heterogen [10].
Random  Forest merupakan  metode  yang menggunakan serangkaian decision tree yang dibangun secara acak dari sejumlah fitur atau variabel input [11]. Algoritma Random  Forest memiliki  beberapa keuntungan dalam memprediksi seri waktu penutupan harga  saham  MSFT.  Pertama,  algoritma  ini  mampu mengelola data besar, kompleks, dan nonlinear dengan baik, sehingga dapat memanfaatkan berbagai fitur atau variabel input yang  beragam  untuk  membuat  model yang akurat dan kuat [12]. Kedua, algoritma ini mampu mengurangi overfit dan meningkatkan akurasi prediksi dengan melakukan voting atau agregasi hasil prediksi dari  setiap  pohon  keputusan,  menghasilkan  prediksi yang stabil dan konsisten dengan mengurangi varians dan bias [3].
Metode yang digunakan adalah Support Vector Regression (SVR)  untuk  memprediksi  harga  saham
INDF dan MYOR. Algoritma Grid Search digunakan untuk  menemukan  parameter  optimal.  Hasilnya menunjukkan bahwa metode SVR dengan Grid Search dapat menghasilkan prediksi harga saham yang akurat, dengan MAPE sebesar 1,50% dan 2 dari 79,9% untuk INDF,  serta  MAPE  sebesar  2,95%  dan  2  dari  96% untuk  MYOR [13] . Penggunaan  algoritma  SVM dengan  optimasi  parameter  menggunakan  algoritma genetik dapat meningkatkan prediksi harga saham PT. Antm.JK.  Setelah  melakukan  optimalisasi  parameter, hasil  prediksi  memiliki  nilai  RMSE  terendah  sebesar 10.495.  Metodologi  penelitian  yang  digunakan meliputi  tindakan  penelitian,  eksperimen,  penelitian kasus,  dan  survei.  Temuan  penelitian  menunjukkan bahwa  penerapan  algoritma  SVM  dengan  optimasi parameter  menggunakan  algoritma  genetik  dapat meningkatkan  prediksi  harga  saham  PT.  Antm.JK. Selain  itu,  penelitian  ini  menekankan  bahwa  data mining  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  harga saham  dengan  mendeteksi  pola  dari  sekelompok database  yang  memberikan  informasi  penting  pada dataset  yang  besar.  Penelitian  ini  juga  melibatkan diagram penutupan harga saham Antm.JK dan diagram perbaikan algoritma prediksi SVM dan SVM+GA. [7] . Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi harga penutupan saham Microsoft Corporation (MSFT) menggunakan data historis dalam bentuk Time Series . Harga saham MSFT dipengaruhi oleh berbagai faktor dan memiliki volatilitas tinggi, membuat prediksi yang akurat  menjadi  sulit.  Oleh  karena  itu,  pemilihan algoritma  yang  tepat  sangat  penting  dalam  membuat prediksi harga saham yang akurat. Dalam penelitian ini, menggunakan lima algoritma machine learning , yaitu K-Nearest  Neighbor (K-NN), Neural  Network (NN), Linear  Regression (LR), Decision  Tree ,  dan Random Forest (RF).  Performa  masing-masing  algoritma dibandingkan dengan menggunakan metrik Root Mean Squared  Error (RMSE),  yang  mengukur  tingkat penyimpangan  antara  nilai  aktual  dan  prediksi. Penelitian ini juga menyelidiki pengaruh fitur input dan parameter  pada  akurasi  prediksi.  Diharapkan  bahwa penelitian  ini  dapat  memberikan  pemahaman  yang lebih  baik  tentang  kemampuan  algoritma-algoritma tersebut  dalam  menganalisis Time  Series dan memprediksi harga penutupan saham MSFT. Hasilnya dapat bermanfaat bagi investor dan peserta pasar modal dalam  membuat  keputusan  investasi  yang  lebih  baik berdasarkan prediksi yang lebih akurat.
2. BAHAN DAN METODE
2.1. Desain Penelitian Optimize  Parameter  Grid digunakan  dalam penelitian  ini  untuk  memilih  parameter  terbaik,  dan metode Random  Forest (RF)  menggunakan  beberapa tahapan  dalam  metode  penelitian  untuk  melakukan prediksi  penutupan  harga  saham  MSFT.  Desain tahapan penelitian  yang  digunakan dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1 Desain Penelitian
2.1.1. Identifikasi Masalah
Karena  sejumlah  keterbatasan,  sulit  untuk membuat  prediksi  yang  tepat  dari  data Time  Series saham  MSFT.  Algoritma Random  Forest digunakan sebagai  pendekatan  prediksi  untuk  memecahkan masalah  ini.  Untuk  meningkatkan  keefektifan algoritma Random  Forest dalam  memprediksi  harga saham  MSFT  dari  waktu  ke  waktu,  parameter  yang tepat  harus  dimodifikasi.  Parameter  optimal  untuk memaksimalkan  estimasi Time  Series harga  saham MSFT  menggunakan  teknik Random  Forest diantisipasi  untuk  diidentifikasi  melalui  optimasi parameter.
2.1.2. Dataset Untuk mengumpulkan
data, peneliti memanfaatkan  dataset  publik  yang  tersedia  di  Yahoo Finance.  Data  tersebut  bersifat Time  Series dan mencakup  rentang  waktu  mulai  dari  1  Maret  1986 hingga 25 Mei 2023. Setelah dilakukan pengumpulan, dataset tersebut terdiri dari 9378 record data dengan 6 atribut. Penjelasan atribut ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1 Penjelasan Atribut Data Input Rincian Date Tanggal transaksi saham MSFT Open Harga saham MSFT pada saat pasar dibuka High Harga  tertinggi  saham  MSFT  yang dicapai dalam satu hari Low Harga  terendah  saham  MSFT  yang dicapai dalam satu hari Close Harga saham MSFT pada saat pasar ditutup Volume Jumlah saham MSFT yang diperdagangkan dalam satu hari
2.1.3. Replace Missing Value
Peneliti  melakukan preprocessing data dengan mengecek dataset menggunakan operator filter  example untuk  mengatasi missing  value . Missing value adalah nilai yang hilang pada data yang seharusnya ada. Hal ini bisa disebabkan oleh kesalahan input, kerusakan file, atau ketidaktahuan  responden. Missing  value dapat mengganggu analisis data dan mereduksi validitas hasil  penelitian.  Oleh  karena  itu,  peneliti  perlu melakukan  pengecekan missing  value dan mengambil  tindakan  yang  tepat,  seperti
menghapus  baris  atau  kolom  yang  mengandung missing value , mengisi missing value dengan rata- rata  atau median ,  atau  menggunakan  metode imputasi yang lebih canggih.
2.1.4. Validasi Data Langkah  validasi  data  dilakukan  oleh  penulis dengan membagi data penelitian menjadi data training dan testing. Untuk  memisahkan  data,  para  peneliti menggunakan cross  validation dan split  validation . Cross  validation digunakan  untuk  mengidentifikasi kinerja  optimal  dari  model  yang  dipertimbangkan, sedangkan Split validation adalah pendekatan validasi yang secara acak membagi data dengan perbandingan spesifik  antara  data training dan testing dengan rasio 0,9 sampai dengan 0,5 [14].
2.1.5. Komparasi Algoritma Pada  tahap  perbandingan  algoritma,  dilakukan testing menggunakan  beberapa  algoritma  yang berbeda.  Penelitian  ini  melibatkan  5  algoritma  yang terdiri  dari Linear  Regression (LR), Neural  Network (NN), Decision Tree , K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Random Forest . a. Linear Regression Linear  regression merupakan  teknik  statistik yang digunakan untuk menetapkan model matematika yang  menggambarkan  hubungan  antara  dua  variabel dengan memasukkan garis lurus. Teknik regresi linear digunakan  untuk  membuat  prediksi  tentang  nilai variabel  terikat  (Y)  dengan  mempertimbangkan  nilai variable  bebas.  (X).  Regresi  linear  dapat  digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara variabel bebas variabel terikat dalam penelitian kuantitatif [15].
b. Neural Network Neural  network adalah  kumpulan  unit input/output yang  terhubung  dengan  bobot  masing- masing. Dalam fase penyesuaian, bobot neural network diubah  agar  dapat  memprediksi  kelas  yang  tepat  dari tupel [16]. Setiap neuron menerima input dengan bobot masukan  yang  ditentukan,  kemudian  dievaluasi menggunakan  fungsi  propagasi  yang  menjumlahkan nilai  bobot  masukan.  Hasilnya  dibandingkan  dengan ambang rata-rata untuk aktivasi neuron . Pembelajaran backpropagation melibatkan perubahan bobot neuron ke  belakang  berdasarkan  nilai  kesalahan.  Untuk mendapatkan  kesalahan,  langkah  penyebaran  maju harus  diselesaikan  terlebih  dahulu. Neuron dalam lapisan  tersembunyi  diaktivasi  menggunakan  fungsi aktivasi seperti fungsi sigmoid [17].
c. Decision Tree Algoritma Decision  Tree secara  umum  dan sangat efektif untuk membuat prediksi dan klasifikasi yang  akurat.  Algoritma decision  tree memiliki kemampuan untuk mengubah informasi fakta menjadi decision tree terstruktur yang secara  efektif  mewakili sebuah  aturan  dan  aturan  tersebut  mudah  untuk dimengerti.  Proses  yang  dilakukan  pada  metode DecisionTree melibatkan  perubahan  data  menjadi struktur  pohon  keputusan,  mengubah  struktur  pohon menjadi format aturan dan kemudian menyederhanakan aturan [18], [19].
d. K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor (K-NN)  adalah  metode pembelajaran  berbasis  pengawasan  yang  digunakan untuk  klasifikasi  objek  baru  berdasarkan  sampel latihan.  Metode  ini  mengandalkan  jumlah  tetangga terdekat  dari  titik  uji  untuk  menentukan  kelasnya. Klasifikasi  dilakukan  dengan  memilih  kelas  yang paling  banyak  muncul  di  antara  tetangga  terdekat. Algoritma  K-NN  tidak  memerlukan  model  yang disesuaikan dan bergantung pada jarak Euclidean untuk menentukan tetangga terdekat [20]. e. Random Forest
Tahap  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma Random  Forest adalah  model  terbaik  untuk  prediksi penutupan harga saham MSFT. Random Forest dipilih berdasarkan  nilai  RMSE  terendah  dibandingkan dengan  algoritma  lainnya.  Namun, Random  Forest menghadapi  masalah  dalam  menentukan  atribut  dan ambang batas yang optimal. Untuk mengatasi masalah ini, digunakan dua metode ekstraksi fitur: entropy dan information  gain .  Metode entropy digunakan  untuk mengukur  ketidakpastian  dan  mencari  atribut  dan ambang  batas  yang  menghasilkan  ketidakpastian terendah.  Sedangkan  metode information  gain digunakan untuk menghitung seberapa banyak atribut memberikan penjelasan tentang kelasnya.[8].
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 = − Σ 𝑖=1 𝑛 p i log 2 p i 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 = 𝐸𝑃 − 𝐸𝐴 Keterangan: n = Jumlah Kelas p i = Probabilitas Kemunculan kelas ke i EP = Nilai Entropy dan Bootsrapped dataset EA = Nilai Entropy dari atribut yang dipilih.
Tahapan  dari  algoritma Random  Forest terdiri dari  beberapa  langkah.  Pertama,  dibuat  dataset bootstrapped dengan cara secara acak memilih sampel data  sebanyak  jumlah  data  yang  digunakan  dari  data training dengan penggantian (replacement). Selanjutnya, fitur-fitur dari dataset bootstrapped dipilih secara acak tanpa penggantian untuk menghitung nilai entropy dan information  gain .  Langkah  berikutnya adalah menggunakan fitur dan threshold dengan nilai information gain terbaik untuk membentuk aturan pada setiap node keputusan ( decision node ) dalam decision tree pada setiap tingkat kedalaman. Proses ini diulangi untuk membentuk sejumlah n decision tree . Akhirnya, pada  tahap  evaluasi,  data  uji  diberikan  kepada  n decision tree yang telah dilatih, dan dilakukan voting untuk memprediksi label kelas dari data uji tersebut [8] 2.1.6. Komparasi Optimasi Algoritma Dalam tahap perbandingan algoritma optimasi, penelitian  ini  menguji  tiga  fitur  optimasi  parameter: Optimize  Parameter  Grid dan Optimize  Parameter Evolutionary . Optimize  Parameter  Evolutionary terbukti  lebih  akurat  daripada  pencarian  kisi  atau pencarian  serakah.  Operator  ini  menggunakan subproses yang dieksekusi beberapa kali untuk mencari nilai optimal parameter. Operator-parameter Loop juga disediakan  untuk  mengulangi  kombinasi  parameter tertentu. Operator pengoptimalan parameter
evolusioner  adalah  alat  yang  bermanfaat  dalam menemukan  nilai  optimal  untuk  parameter  yang kompleks dan tidak diketahui dengan jelas.[21]. 2.1.7. Optimize Parameter Grid Optimize Parameter Grid adalah metode efektif untuk  menentukan  nilai  parameter  optimal  dalam subproses  operator.  Metode  ini  melibatkan  evaluasi performa untuk setiap kombinasi nilai parameter yang dipilih.  Dengan  mengkomunikasikan  nilai  parameter optimal  melalui  port  parameter  set,  metode  ini  dapat diterapkan pada berbagai jenis operator seperti Support Vector Classifier, Lasso , Random Forest , dan lainnya [22]. Optimize  Parameter  Grid memiliki  dua  mode: sinkron dan tidak sinkron. Mode sinkron menggunakan daftar kombinasi nilai parameter yang telah ditentukan, sementara  mode  tidak  sinkron  menghasilkan  semua kombinasi  nilai  parameter  yang  mungkin.  Dengan menggunakan Optimize  Parameter  Grid ,  kita  dapat secara  sistematis  dan  efisien  menemukan  nilai parameter terbaik [22].
2.1.8. Evaluasi Dalam  tahap  evaluasi  ini,  nilai  RMSE  yang mendekati nol terbaik dalam prediksi penutupan harga saham  RMSE  akan  diketahui.  Perbandingan  hasil RMSE dengan split ratio 0,5 hingga 0,9 dari algoritma Random Forest dan algoritma Random Forest berbasis Optimize Parameter Grid diamati dan T-test paired two sample  for  means menggunakan  dilakukan  untuk mengetahui  adanya  perbedaan  antara  prediksi penutupan harga  saham  MSFT  sebelum optimasi  dan setelah optimasi.

## 2.2. Metode yang Diusulkan
Dalam  penelitian  ini  diusulkan  suatu  metode untuk prediksi menggunakan Optimize Parameter Grid sebagai fitur seleksi parameter dan algoritma Random Forest sebagai prediksi penutupan harga saham MSFT. Tahap  awal  penelitian  ini  melibatkan  pengumpulan dataset  MSFT.  Dataset  kemudian  diperiksa  dan dilakukan  penanganan missing  value .  Data  kemudian dipisahkan menjadi training dan testing . Data training digunakan  untuk  menghasilkan  model  dengan algoritma Random  Forest ,  sedangkan  data testing digunakan  untuk  mengukur  nilai  RMSE.  Komparasi algoritma  dilakukan  untuk  menentukan  algoritma terbaik  dalam  pengklasifikasian.  Seleksi  parameter menggunakan metode Optimize Parameter Grid , yang mencari kombinasi parameter terbaik. Fitur-fitur yang dipilih  kemudian  diprediksi  menggunakan  algoritma Random Forest , yang menggabungkan hasil dari pohon keputusan untuk menghasilkan prediksi akhir. Berikut proposed  method atau  metode  yang  diusulkan  pada gambar 2.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Pembahasan
Fase  ini  menyajikan  hasil  penelitian  prediksi harga  penutupan  saham  MSFT.  Identifikasi  masalah dilakukan  untuk  menentukan  teknik  pemodelan  yang sesuai.  Survei  dilakukan  untuk  prediksi  harga penutupan  saham  MSFT.  Dataset  publik  dari  Yahoo Finance digunakan dalam penelitian ini. Preprocessing data melibatkan penyaringan dan pengecekan missing value.  Performa  5  algoritma Linear  Regression, Decision Tree, Neural Network, K-Nearest  Neighbor , dan Random Forest dibandingkan melalui Validasi data dengan  metode 10-Fold  Validation . Random  Forest (RF) memiliki RMSE terendah (0,802), menunjukkan akurasi prediksi yang tinggi. Data dipisahkan menjadi training dan testing menggunakan split  validation dengan  variasi  rasio.  Evaluasi  model  RF  dilakukan untuk harga saham yang belum diketahui sebelumnya dan  memberikan  informasi  tentang  tingkat  kesalahan prediksi yang optimal. Berikut ini adalah nilai RMSE yang  dihasilkan  oleh  masing-masing  algoritma  pada tabel 2.
Tabel 2 Komparasi Algoritma Algoritma Validation RMSE Linear Regression Cross validation 0,878 Neural Network Cross validation 1,864 Random Forest Cross validation 0,802 K-Nearest Neighbor   Cross validation 1,448 Decision Tree Cross validation 0,978
Sementara itu untuk komparasi algoritma dari semua  model  ditunjukkan  pada  grafik  di  Gambar  3. Pada  grafik  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  nilai  RMSE terendah  mendekati  nol  ditunjukkan  pada  algoritma Random Forest .
Gambar 3 Grafik RMSE Komparasi Algoritma
Dalam operasi split validation menggunakan algoritma Random  Forest ,  terdapat  perbedaan  nilai RMSE  tergantung  pada  rasio  pembagian  data.  Rasio pembagian  0,8  menunjukkan  RMSE  terendah, menandakan  performa  terbaik  dalam  prediksi  harga saham menggunakan algoritma Random Forest . Tabel 4  menyajikan  hasil  RMSE  algoritma Random  Forest secara  detail.  Optimasi  parameter  memainkan  peran penting  dalam  meningkatkan  akurasi  prediksi  dan
mengurangi nilai RMSE. Melalui perbandingan antara Optimize  Parameter  Grid dan Optimize  Parameter Evolutionary ,  dapat  ditemukan  algoritma  yang menghasilkan prediksi yang lebih akurat dengan RMSE yang  lebih  rendah.  Dengan  menggunakan  algoritma optimasi parameter yang efektif, prediksi saham dapat menjadi  lebih  baik  dan  memberikan  informasi  yang lebih tepat dalam pengambilan keputusan investasi di pasar saham.
Setelah  membandingkan Optimize  Parameter Grid dan Optimize  Parameter  Evolutionary pada optimasi  parameter  algoritma Random  Forest (RF), ditemukan hasil menarik. Pada pengujian dengan split validation , Optimize  Parameter  Grid pada  rasio  0,9 menghasilkan  RMSE  terendah  0,638,  sementara Optimize  Parameter  Evolutionary pada  rasio  yang sama menghasilkan RMSE terendah 0,651. Komparasi ini  menunjukkan  bahwa  menggunakan  metode Optimize  Parameter  Grid dengan  parameter  yang optimal  menghasilkan  prediksi  yang  lebih  akurat dibandingkan
metode Optimize Parameter
Evolutionary .  Model  prediksi  dengan Optimize Parameter  Grid pada  rasio  0,9  dapat  memberikan estimasi  yang  lebih  akurat  dan  mendekati  nilai sebenarnya  dari  penutupan  harga  saham  Microsoft Corporation.  Untuk  melihat  hasil  yang  lebih  jelas mengenai optimasi parameter pada Tabel 3:
Tabel 3 Hasil Optimasi Parameter
Valid ation Rf + Grid RF + Evolutionary Numb er of Tree Ma x De ph RM SE Num ber of Tree Ma x De ph RM SE Cross 50 10 0 0,76 6 48 23 0,76 6 Split 0,5 100 51 0,78 8 86 56 0,76 9 Split 0,6 70 10 0 0,74 2 94 49 0,71 6 Split 0,7 60 60 0,71 4 80 74 0,72 1 Split 0,8 80 90 0,68 8 66 73 0,74 1 Split 0,9 90 10 0 0,63 8 6 93 0,65 1

## 3.2. Hasil Penelitian
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  diperoleh pada  dataset microsoft  corporation, dapat  diketahui bahwa  algoritma Random  Forest berbasis Optimize Parameter Grid efektif dalam memprediksi penutupan harga  saham Microsoft Corporation. Setelah memilih Optimize  Parameter  Grid sebagai  metode  optimasi parameter, dilakukanlah komparasi untuk membandingkan  nilai  RMSE  sebelum  dan  setelah dilakukan  optimasi.  Hasilnya  menunjukkan  adanya perubahan yang signifikan dan menuju perbaikan pada nilai  RMSE  setelah  dilakukan  optimasi.  Hal  ini mengindikasikan bahwa penggunaan metode Optimize
Parameter  Grid telah  berhasil  meningkatkan  akurasi prediksi  dalam  analisis Time  Series penutupan  harga saham. Perubahan yang menuju ke arah yang lebih baik ini memberikan bukti bahwa optimasi parameter secara efektif dapat membantu mengurangi kesalahan prediksi dan  mendekati  nilai  sebenarnya  dari  harga  saham. Untuk  mempermudah  dalam  memahami  perbedaan nilai RMSE antara metode Random Forest dan Random Forest yang  menggunakan Optimize  Parameter  Grid dengan cross  validation dan split  validation dari  0,9 sampai  0,5.  Tabel  4  dan  berikut  menunjukkan  tabel perbandingan  RMSE  untuk Random  Forest dan Random Forest berbasis Optimize Parameter Grid . Tabel 4 Perbandingan Algoritma Random Forest No Rasio Algoritma RF RF + Optimize Parameter Grid 1 Cross 0,802 0,766 2 0,5 0,81 0,788 3 0,6 0,832 0,742 4 0,7 0,821 0,714 5 0,8 0,777 0,688 6 0,9 0,798 0,638
Untuk  mempermudah  dalam  memahami perbedaan nilai RMSE antara metode Random Forest dan Random  Forest yang  menggunakan Optimize Parameter  Grid dengan  variasi  cross  dan split validation dari 0,9 sampai 0,5, dapat membuat grafik. Gambar  IV.  3  berikut  menunjukkan  grafik perbandingan  RMSE  untuk Random  Forest dan Random Forest berbasis Optimize Parameters Grid .
Gambar 4 Grafik Perbandingan RMSE Sebelum dan Sesudah Dioptimasi
T-Test  Paired  Two  Sample menunjukkan perbedaan  signifikan  (p  <  0,05)  antara  nilai  RMSE sebelum  dan  setelah  optimasi  parameter.  Hasil  ini mendukung efektivitas metode optimalisasi parameter evolutionary  dalam  meningkatkan  akurasi  prediksi harga  penutupan  saham  Microsoft  Corporation.  Hasil T-Test Paired Two sample pada tabel 5.
Tabel 5 Hasil T-Test Paired Two Sample
RMSE sebelum optimasi RMSE sesudah optimasi Mean 0,806666667 0,722666667 Variance 0,000367067 0,002993067 Observations 6 6 Pearson Correlation 0,408967734 Hypothesized Mean Difference 0 df 5 t Stat 4,112840222
P(T<=t) one-tail 0,004619106 t Critical one-tail 2,015048373 P(T<=t) two-tail 0,009238213 t Critical two-tail 2,570581836

## 3.2.1. Contributions to Knowledge
Penelitian ini menunjukkan inovasi yang luar biasa dengan menggunakan algoritma Random Forest untuk  analisis Time  Series ,  khususnya  dalam memprediksi  harga  penutupan  saham  Microsoft Corporation.  Penelitian  ini  menggunakan  RF  untuk menawarkan  wawasan  baru  tentang  prediksi  dan pemahaman tentang fluktuasi harga saham perusahaan. Analisis aplikasi RF pada data harga saham Microsoft Corporation  menghasilkan  wawasan  baru  tentang potensi  algoritma  ini  untuk  menganalisis  dan memprediksi  pergerakan  harga  saham.  Selain  itu, penelitian ini menggunakan teknik untuk mengoptimalkan parameter  grid untuk  secara sistematis  dan  efisien  mencari  kombinasi  parameter optimal  untuk  algoritma  RF.  Penggunaan  pendekatan ini  dalam  rangka  menganalisis  seri  harga  penutupan Microsoft  Corporation  menyajikan  pendekatan  baru untuk  memilih  dan  mengoptimalkan  parameter algoritma  RF.  Kontribusi  ini  penting  dalam menentukan  parameter  optimal  untuk  meningkatkan kualitas  dan  akurasi  prediksi  algoritma  RF  dalam analisis Time Series .
Secara keseluruhan,
penelitian ini
menambahkan dua bagian pengetahuan baru. Pertama, penelitian  ini  meningkatkan  pemahaman  tentang bagaimana algoritma RF digunakan untuk
memprediksi Time  Series harga  saham.  Penelitian  ini memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang potensi  algoritma  ini  dalam  memprediksi  pergerakan harga  saham  melalui  penggunaan  algoritma  RF  pada data  penutupan  harga  saham  Microsoft  Corporation. Kedua,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi substansial  untuk  memilih  parameter  terbaik  untuk algoritma  RF  dalam  konteks  analisis Time  Series dengan  menggunakan  metode Optimize  Parameter Grid .  Efektivitas  algoritma  RF  dalam  memprediksi harga saham telah meningkat secara signifikan sebagai hasil  dari  penelitian  ini,  yang  pada  akhirnya  dapat meningkatkan preferensi investasi yang lebih baik dan penilaian perdagangan yang lebih akurat.

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, analisis Time Series harga penutupan  saham  Microsoft  Corporation  dilakukan menggunakan algoritma Random  Forest (RF)  dengan optimize parameter
Grid . Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritma RF dalam prediksi  harga  saham  memberikan  hasil  yang signifikan. Optimisasi parameter menggunakan metode optimize  parameter  grid berhasil  meningkatkan kualitas dan akurasi prediksi algoritma RF. Perbedaan signifikan  terlihat  dalam  nilai  RMSE,  dengan penurunan yang signifikan setelah optimisasi. Analisis statistik  dengan T-Test  Paired  Two Sample juga mendukung  perbedaan  signifikan  ini,  dengan  p-value sebesar 0,009238213. Penelitian ini memberikan bukti
empiris  tentang  efektivitas  algoritma  RF  dan pentingnya optimisasi parameter dalam meningkatkan kinerja  prediksi Time  Series harga  penutupan  saham Microsoft  Corporation.  Hasil  ini  memiliki  implikasi penting  dalam  pengambilan  keputusan  investasi  dan membuka  peluang  untuk  pengembangan  lebih  lanjut dalam  penggunaan  algoritma  RF  dan  optimisasi parameter  dalam  analisis Time  Series dan  prediksi harga saham.
Saran penelitian yang dapat dieksplorasi adalah pembuatan  aplikasi  sebagai  alat  keputusan  dalam konteks  analisis Time  Series penutupan  harga  saham Microsoft  Corporation.  Dalam  penelitian  ini,  fokus dapat  diberikan  pada  pengembangan  aplikasi  yang dapat  mengintegrasikan  model  prediksi  harga  saham berbasis algoritma Random Forest dengan data aktual dan  indikator  ekonomi  terkini.  Aplikasi  ini  akan memberikan  informasi  dan  rekomendasi  kepada investor untuk pengambilan keputusan investasi yang lebih baik dan akurat. Selain itu, aplikasi tersebut dapat dirancang  dengan  fitur  visualisasi  yang  menarik  dan intuitif,  sehingga  memudahkan  pengguna  dalam memahami dan menginterpretasikan hasil prediksi.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  D.  Prasetya,  F.  S.  Pamungkas,  and  I. Kharisudin,  “Pemodelan  dan  Peramalan  Data Saham  dengan  Analisis  Time  Series menggunakan  Python,” PRISMA,  Prosiding Seminar Nasional Matematika , vol. 3, pp. 714 – 718, 2020, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prism a/article/view/38116 [2] M.  A.  D.  Suyudi,  E.  C.  Djamal,  and  A. Maspupah, “Prediksi Harga Saham menggunakan  Metode  Recurrent  Neural Network,” Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATi) , pp. 1907 – 5022, 2019. [3] H.  A.  Al  Hakim  and  D.  H.  Fudholi, “Perbandingan Penggunaan Algoritma Machine  Learning  pada  Prediksi  Tren  Harga Saham Netflix,” Automata , vol. 2, no. 2, 2021, [Online]. Available: https://journal.uii.ac.id/AUTOMATA/article/v iew/19513
[4] I. Networkers, “Microsoft :Pengertian, Sejarah, Dan Perkembangannya,” ID-Networkers , 2020. https://www.idn.id/microsoft-
pengertian-sejarah-dan-perkembangannya/
[5] A.  S.  Kurniawan,  “Prediksi  Harga  Saham Microsoft  Corporation  Menggunakan  Metode Support Vector Regression.,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) , vol. 6,
no. 4, pp. 433 – 440, 2019.
[6] 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,
doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2571.
[7]

## Y. Ramdhani and A. Mubarok, “Analisis Time
Series  Prediksi  Penutupan  Harga  Saham Antm.Jk  Dengan  Algoritma  SVM  Model Regresi,” Jurnal  Responsif:  Riset  Sains  dan Informatika , vol. 1, no. 1, pp. 77 – 82, 2019.
[8] M.  E.  Bastian,  B.  Rahayudi,  and  D.  E.

## Ratnawati,  “Prediksi  Trend  Harga  Saham
Jangka  Pendek  berdasarkan  Fitur  Technical Analysis  dengan  menggunakan  Algoritma Random  Forest,” Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol.
5,  no.  10,  pp.  4536 – 4542,  2021,  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[9] D.  A.  Rezaldi  and  Sugiman,  “Peramalan Metode  ARIMA  Data  Saham  PT  . Telekomunikasi Indonesia,” PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika , vol. 4, pp. 611 – 620, 2021.
[10] A.  A.  Parikesit,  R.  Nurdiansyah,  and  D.

## Agustriawan, “Penerapan Pendekatan Machine
Learning  Pada  Pengembangan  Basis  Data Herbal  Sebagai  Sumber  Informasi  Kandidat Obat  Kanker,” Jurnal  Teknologi  Industri
Pertanian , vol.  29, no. 2, pp. 175 – 182, 2019, doi: 10.24961/j.tek.ind.pert.2019.29.2.175.
[11] Mr. T. Phase and Dr. Prof. S. Patil, “Predict the Level  of  Income  using  Random  Forest Classifier,” Int J Res Appl Sci Eng Technol , vol.
7,  no.  12,  pp.  558 – 561,  2019,  doi:
10.22214/ijraset.2019.12090.
[12] A.  Pratomo,  R.  F.  Umbara,  and  A.  A. Rohmawati,  “Prediksi  Pergerakan  Harga Saham  Dengan  Metode  Random  Forest Menggunakan  Trend  Deterministic  Data Preparation (Studi Kasus Saham Perusahaan Pt Astra  International  Tbk,  Pt  Garuda  Indonesia Tbk,  Dan  Pt  Indo sat  Tbk,” eProceedings  of Engineering ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  2545 – 2556,
2019.
[13] A. Hermawan, I. W. Mangku, N. K. K. Ardana, and  H.  Sumarno,  “Analisis  Support  Vector Regression  Dengan  Algoritma  Grid  Search Untuk Memprediksi Harga Saham,” MILANG Journal  of  Mathematics  and  Its  Applications , vol.  18,  no.  1,  pp.  41 – 60,  2022,  doi: 10.29244/milang.18.1.41-60.
[14] N. Manullang, R. W. Sembiring, I. Gunawan, I.  Parlina,  and  Irawan,  “Implementasi  Teknik Data Mining untuk Prediksi Peminatan Jurusan Siswa Menggunakan Algoritma C4.5,” Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi , vol. 2, no. 2, pp.
1 – 5, 2021, doi: 10.35960/ikomti.v2i2.700.
[15] D.  Muriyatmoko,  “Pengaruh  indeksasi  doaj terhadap  sitasi  pada  jurnal  terakreditasi  sinta menggunakan  analisis  regresi  linier,” Jurnal SimanteC , vol. 7, no. 1, pp. 31 – 38, 2018.
[16] J. Han and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Second Edition (The Morgan Kaufmann  Series  in  Data  Management
Systems) , 2nd ed., vol. 340. Morgan kaufmann,
2006.
[17] Y.  Ramdhani,  A.  Mubarok,  S.  Hidayatullah, and  W.  Wiguna,  “Attribute  Optimization: Genetic  Algorithms  and  Neural  Network  for Voice  Analysis  Classification  of  Parkinson’s Disease,” SCITEPRESS – Science  and Technology  Publications ,  no.  Icri  2018,  pp. 3074 – 3079, 2020, doi: 10.5220/0009947030743079. [18] N.  T.  Romadloni,  I.  Santoso,  and  S. Budilaksono,  “Perbandingan  Metode  Naive Bayes,  Knn  Dan  Decision  Tree  Terhadap Analisis Sentimen Transportasi Krl Commuter Line,” Jurnal  IKRA-ITH  Informatika:  Jurnal Komputer dan Informatika , vol. 3, no. 2, pp. 1 –
9, 2019.
[19] C.  Cahyaningtyas,  Y.  Nataliani,  and  I.  R. Widiasari,  “Analisis  Sentimen  Pada  Rating Aplikasi  Shopee  Menggunakan  Metode
Decision  Tree  Berbasis  SMOTE,” AITI ,  vol. 18,  no.  2,  pp.  173 – 184,  2021,  doi:
10.24246/aiti.v18i2.173-184.
[20] Yahya  and  W.  P.  Hidayanti,  “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Efektivitas Penjualan Vape (Rokok
Elektrik)  pada  ‘Lombok  Vape  On,’” Infotek :
Jurnal Informatika dan Teknologi , vol. 3, no. 2, pp. 104 – 114, 2020, doi: 10.29408/jit.v3i2.2279. [21] Rapidminer,
“Optimize
Parameters (Evolutionary),” RapidMiner  Studio  Core . https://docs.rapidminer.com/9.9/studio/operato rs/modeling/optimization/parameters/optimize _parameters_evolutionary.html  (accessed  Jul. 11, 2023).
[22] RapidMiner,  “Optimize  Parameters  (Grid),”
RapidMiner
Documentation , 2022.
https://docs.rapidminer.com/9.10/studio/operat ors/modeling/optimization/parameters/optimiz e_parameters_grid.html  (accessed  Jul.  19, 2023).