Prediksi akurasi perusahaan saham menggunakan SVM dan K-Fold cross validation

Setiap perusahaan akan mengalami pergerakan harga saham. seorang pialang sering sekali kesulitan untuk memutuskan apakah harus membeli dan menjual saham, dikarenakan banyaknya perusahaan saham yang nilai saham nya tidak menentu. Pada penelitian ini, dataset yang digunakan diambil dari perusahaan Blue Chip di Bursa Efek Indonesia sebanyak lima tahun data perusahaan saham. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi akurasi perusahaan saham, dan pada teknik ini dilakukan perbandingan kernel Radial Basis Function dan Polynomial untuk mengatasi data nonlinear. Setelah diperoleh vector terbaik dari setiap data saham, maka akan dilakukan pembagian data saham sesuai dengan fungsi linear pada SVM untuk dihitung akurasi data saham dari setiap data perusahaan saham menggunakan K-Fold Cross Valodation. Hasil pengujian menunjukkan dengan menggunakan K-Fold Cross Validation dapat diketahui bahwa perusahaan BBCA adalah perusahaan yang akurasi data nya lebih baik. Dengan hasil akurasi yang diperoleh adalah RBF = 63.083164% dan Polynomial = 63.083164%.