Perbandingan Algoritma K- Nearest Neighbor dan Naive Bayes Pada prediksi Harga saham Sektor Asuransi

Authors

  • Rina Nurhayati Universitas Cipasung Tasikmalaya
  • Pramesti Melyna Mushtofa Universitas Cipasung Tasikmalaya
  • Fithri Sri Mulyani Universitas Cipasung Tasikmalaya

DOI:

https://doi.org/10.30605/proximal.v9i1.7967

Keywords:

K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes, Prediksi, Harga Saham, Asuransi

Abstract

Mengingat tingginya volatilitas pasar modal, kemampuan memprediksi pergerakan harga saham menjadi sangat krusial bagi investor dalam pengambilan keputusan strategis, khususnya pada sektor asuransi yang memiliki risiko yang dinamis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua algoritma machine learning, yaitu K- Nearest Neighbor (KNN) dan Naïve Bayes dalam memprediksi harga saham di sektor asuransi. Penelitian ini mengimplementasikan kedua algortima tersebut untuk memprediksi naik atau turunnya harga saham. Metode yang digunakan adalah metode kuantitatif komparatif, di mana instrumen pengumpulan data dilakukan melalui studi dokumentasi data sekunder berupa riwayat harga saham harian. Penelitian mengolah data harian dari lima perusahaan asuransi, yaitu asuransi Ramayana, Jasa Tania, Sinarmas, Tugu dan Panin, selama periode Mei 2023 hingga april 2025. Teknik analisis data dilakukan melalui beberapa tahapan, meliputi data cleaning, pembagian data, proses penerapan algoritma, serta evaluasi model. Data dibagi menjadi 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji. Hasil kinerja model dievaluasi menggunakan confusion matrix, meliputi akurasi, recall, dan presisi. KNN secara konsisten lebih unggul dan stabil hampir di semua perusahaan yang diteliti. Akurasi KNN secara konsisten berkisar antara 92,84% hingga 97,63%. Presisi KNN juga kuat, berkisar antara 81,94% hingga 98,21%. Recall KNN juga sangat tinggi, bahkan mencapai 100%. Naïve Bayes menunjukan kinerja yang kurang konsisten dan bervariasi. Akurasi Naïve Bayes jauh lebih rendah pada perusahan Ramayana (64,03%) dan Jasa Tania (67,64%). Presisi Naïve Bayes sangat rendah pada saham Ramayana (34,29%) dan Jasa Tania (56,69%). Recall Naïve Bayes juga bervariasi. Pada nilai recall Naïve Bayes menghasilkan nilai yang bervariasi dan turun pada Jasa Tania (27,34%) dan Ramayana (30,70%).

References

Argina, A. M. (2020). Penerapan Metode Klasifikasi K-Nearest Neigbor pada Dataset Penderita Penyakit Diabetes. Indonesian Journal of Data and Science, 1(2), 29–33. https://doi.org/10.33096/ijodas.v1i2.11

Gao, S. (2023). Trend-Based K-Nearest Neighbor Algorithm in Stock Price Prediction (Nomor Deca 2023). Atlantis Press International BV. https://doi.org/10.2991/978-94-6463-304-7_78

Hutapea, J. Y., Samuel, Y. T., & Sitorus, H. (2019). Comparison of Accuracy Between Two Methods: Naїve Bayes Algorithm and Decision Tree-J48 to Predict The Stock Price of Pt Astra International tbk Using Data From Indonesia Stock Exchange. Abstract Proceedings International Scholars Conference, 7(1), 1244–1258. https://doi.org/10.35974/isc.v7i1.1872

Kurnia, O. D., Fena, E. T. A., Yuliana, D., Ningrum, A., Daniati, E., & Ristyawan, A. (2024). Analisis Perbandingan Algoritma Naïve Bayes dengan K-Nearest Neighbor ( KNN ) Pada Dataset Mobile Price Classification. 8, 1174–1183.

Malkan, M., Kurniawan, I., & Noval, N. (2021). Pengaruh pengetahuan tentang pasar modal syariah terhadap minat investasi saham di pasar modal syariah. Jurnal Ilmu Perbankan dan Keuangan Syariah, 3(1), 57–73.

Nasution, M. R. A., & Hayaty, M. (2019). Perbandingan Akurasi dan Waktu Proses Algoritma K-NN dan SVM dalam Analisis Sentimen Twitter. Jurnal Informatika, 6(2), 226–235. https://doi.org/10.31311/ji.v6i2.5129

Niar, Y., Komariah, K., Surip, A., Saputra, R., & Ali, I. (2022). Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Persediaan Barang Rotan. KOPERTIP : Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer, 4(1), 28–34. https://doi.org/10.32485/kopertip.v4i1.112

Setiadi, D. (2024). Analisis Prediksi Harga Beras Berbasis Kualitas Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbord. 15(3), 106–115.

Sudriyanto, S., Syahro, F., & Fitriani, N. (2023). Perbandingan Performa Model Machine Learning Support Vector Machine, Neural Network, Dan K-Nearest Neighbors Dalam Prediksi Harga Saham. Jurnal Advanced Research Informatika, 2(1), 13–21. https://doi.org/10.24929/jars.v2i1.2983

Tauran, E. R. (2021). Prediksi Harga Saham Pt Bank Central Asia Tbk Berdasarkan Data Dari Bursa Efek Indonesia Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors (Knn). TeIKa, 11(2), 123–129. https://doi.org/10.36342/teika.v11i2.2609

Triana, A. R., Putri, A. A., Mar’atussholikhah, K., Sukma, V. S., & Hidayat, M. F. (2024). Kepastian Hukum dalam Penanaman Modal Investasi di Kawasan Ekonomi Khusus dari Perspektif Investor. Jurnal Hukum, Politik dan Humaniora, 1(3), 246–262.

Virza, V. P., Tri Pranot, G., & Eko Putra, F. (2023). Klasifikasi Kebutuhan Sparepart Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Meningkatkan Penjualan Sparepart. Bulletin of Information Technology (BIT), 4(3), 287–293. https://doi.org/10.47065/bit.v4i3.729

Wang, Y., Xie, Y., Wu, Y., & Yang, Y. (2024). Improved KNN-based Stock Price Prediction. Academic Journal of Computing & Information Science, 7(6), 38–43. https://doi.org/10.25236/ajcis.2024.070606

Webb, G. I. (2020). Encyclopedia of Machine Learning and Data Science. Encyclopedia of Machine Learning and Data Science, April. https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7502-7

Windy Mardiyyah, N., Rahaningsih, N., & Ali, I. (2024). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Pada Prediksi Pemberian Kredit Di Sektor Finansial. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(2), 1491–1499. https://doi.org/10.36040/jati.v8i2.9010

Downloads

Published

2026-03-06

How to Cite

Perbandingan Algoritma K- Nearest Neighbor dan Naive Bayes Pada prediksi Harga saham Sektor Asuransi. (2026). Proximal: Jurnal Penelitian Matematika Dan Pendidikan Matematika, 9(1), 177-185. https://doi.org/10.30605/proximal.v9i1.7967