PT GoTo Gojek Tokopedia Tbk (GOTO), merupakan salah satu saham baru yang sempat menjadi IPO terbesar ketiga di Asia namun mengalami penurunan harga saham setelah masa awal perdagangan. Pergerakan harga saham yang fluktuatif dapat memunculkan anomali yang mengindikasikan aktivitas perdagangan tidak wajar maupun respons pasar tertentu, sehingga diperlukan metode deteksi anomali yang sesuai dengan karakteristik data saham. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Isolation Forest untuk mendeteksi anomali pada data saham harian GOTO menggunakan variabel Open, High, Low, Close, dan Volume. Tahapan penelitian meliputi analisis deskriptif, penerapan metode Isolation Forest, serta pengujian beberapa nilai parameter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai contamination sebesar 4% memberikan hasil deteksi yang paling sesuai dengan kondisi pergerakan saham GOTO, dengan total 38 data terdeteksi sebagai anomali. Beberapa titik anomali yang berhasil terdeteksi berkaitan dengan peristiwa penting yang memengaruhi sentimen pasar. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode Isolation Forest mampu mendeteksi pola penyimpangan pada data saham sekaligus merepresentasikan kondisi nyata aktivitas perdagangan saham GOTO.