PENGARUH DATA PREPROCESSING TERHADAP PERFORMA REGRESI LINIER DALAM PREDIKSI SAHAM - Pangestu, Aji; Iswahyudi, Raden Teddy (IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika, 2025)
Penelitian ini membahas implementasi data preprocessing untuk meningkatkan performa model regresi linier dalam prediksi harga saham, dengan studi kasus pada saham 2012.TW periode Januari– Juni 2023. Data preprocessingmenjadi tahap penting karena data finansial sering mengandung missing values, outlier, dan distribusi yang tidak seimbang. Tahapan preprocessing meliputi data cleaning, deteksi dan penanganan outlier, feature engineering, seleksi fitur, serta normalisasi. Model regresi linier kemudian dilatih dan diuji menggunakan time series split dengan evaluasi metrik R², MSE, dan MAPE. Hasil analisis menunjukkan bahwa regresi linier memiliki keterbatasan dalam menangkap dinamika harian (R² = 0,39), namun memberikan hasil yang lebih baik pada data mingguan (R² = 0,62) dan sangat kuat pada data bulanan (R² = 0,95). Nilai MSE yang relatif rendah pada ketiga skala data menunjukkan prediksi model cukup akurat terhadap tren harga. Dengan demikian, preprocessing berkontribusi signifikan terhadap peningkatan performa regresi linier, meskipun kompleksitas pasar saham menuntut pengembangan model yang lebih adaptif. Penelitian ini memberikan gambaran bahwa regresi linier dapat dijadikan baseline prediksi harga saham jangka pendek, serta membuka peluang integrasi dengan model pembelajaran mesin yang lebih canggih