Prediksi Harga Saham Menggunakan Algoritma Decision Tree Regression (Studi Kasus: Saham PT Solusi Sinergi Digital Tbk - Wifi)

Abstract

Pergerakan harga saham yang fluktuatif dipengaruhi oleh berbagai faktor sehingga diperlukan prediksi untuk mendukung pengambilan keputusan investasi, mengelola risiko, dan merencanakan strategi portofolio. Penelitian ini bertujuan memprediksi harga saham PT. Solusi Sinergi Digital Tbk (WIFI) menggunakan algoritma Decision Tree Regression yang mampu menangani data numerik maupun kategorikal tanpa normalisasi, memodelkan hubungan non-linear, serta tangguh terhadap pola kompleks dan fluktuasi tajam. Data historis diperoleh dari Yahoo Finance periode 30 Desember 2020 hingga 26 Juni 2025 sebanyak 1.072 data pengamatan. Fitur yang digunakan meliputi Date, Open, High, Low, Close, Volume, dan MAClose yang dihitung menggunakan Moving Average 10 hari pada kolom Close untuk mengurangi fluktuasi jangka pendek (noise). Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan, pembagian data (70% training dan 30% testing), pemodelan, dan evaluasi. Evaluasi kinerja model menggunakan Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Squared Error (MSE). Hasil penelitian menunjukkan nilai MAE sebesar 14,008 dengan deviasi ±31,153 dan MSE sebesar 1.166,737 dengan deviasi ±7.587,755. Penambahan atribut MAClose terbukti membantu mengurangi noise, memperjelas pola tren, dan meningkatkan keandalan prediksi. Kesimpulannya, algoritma Decision Tree Regression mampu memberikan prediksi harga saham WIFI dengan tingkat akurasi yang baik sehingga dapat menjadi referensi dalam pengambilan keputusan investasi.