ANALISA PERBANDINGAN MODEL PREDICTION DALAM PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN METODE LINEAR REGRESSION , RANDOM FOREST REGRESSION DAN MULTILAYER PERCEPTRON
Evita Fitri * , Dwiza Riana
Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: evita.etv@nusamandiri.ac.id
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol6No1.pp69-78

## ABSTRACT
Long-term investments that are quite in demand by the public include stocks because this investment brings quite a large profit for its investors. However, in relation to this, stock price movements in general tend to be non-linear and non-stationary, this is because stock prices can be influenced by several factors whose results can change the pattern of stock price values either up or down, so this can make it difficult to stock prices prediction. In this study, a comparative analysis of prediction models was carried out in predicting stock prices using a technical approach based on past data, while the data used were historical stock prices by taking data samples from three issuers from  the  Indonesian  capital  market.  There  are  three  methods  that  were  tested  in  this  study,  including Linear Regression (LR), Random Forest Regression (RFR) and Multilayer Perceptron (MLP). The test was carried out with two data modeling, namely partitioning which was validated with Cross Validation and data modeling with Cross Validation without partitioning. In this study, the prediction model with LR is able to produce a fairly low error prediction value with the lowest RMSE score of 0.010 and the highest RMSE of 0.012, the lowest MAPE of 1.2% and the highest of 1.9%, the lowest MAE of 0.006 and the highest. of 0.009, and the highest R2 value was 99.8% and the lowest was 99.6%. It can be concluded that in this study, the Linear Regression prediction model is able to predict historical data on stock prices better than the RFR and MLP models.
Keyword: Stock Price Prediction, Linear Regression, Random Forest Regression, Multilayer Perceptron, Data Mining.

## ABSTRAK
Investasi jangka panjang yang cukup banyak diminati oleh kalangan masyarakat diantaranya ada saham, karena investasi  ini  mendatangkan  keuntungan  yang  terbilang  cukup  besar  bagi  para  investornya.  Namun  berkaitan dengan hal tersebut, pergerakan harga saham pada umumnya cenderung bersifat non linear dan non stasioner, hal ini dikarenakan harga saham dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor yang hasil dapat merubah pola nilai harga saham baik naik atau turun, sehingga hal ini dapat mempersulit dalam memprediksi harga saham. Dalam penelitian ini, dilakukan analisa perbandingan model prediction dalam memprediksi harga saham menggunakan pendekatan teknikal  berdasarkan  data  masa  lampau,  adapun  data  yang  digunakan  adalah  historis  harga  saham  dengan mengambil sampel data pada tiga emiten dari pasar modal Indonesia. Terdapat tiga metode yang diuji coba pada penelitian ini, diantaranya Linear Regression (LR), Random Forest Regression (RFR) dan Multilayer Perceptron (MLP).  Pengujian  dilakukan  dengan  dua  pemodelan  data  yaitu partitioning yang  divalidasi  dengan cross validation dan pemodelan data dengan cross validation tanpa partitioning . Dalam penelitian ini, model prediksi dengan LR mampu menghasilkan nilai prediksi kesalahan yang cukup rendah dengan nilai RMSE sebesar 0.010 paling rendah dan RMSE tertinggi sebesar 0.012, MAPE terendah sebesar 1,2%  dan tertinggi sebesar 1,9%, MAE terendah sebesar 0.006 dan tertinggi sebesar 0.009, serta nilai R2 tertinggi sebesar 99,8% dan terendah sebesar 99,6%.  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  penelitian  ini,  model  prediksi Linear  Regression mampu memprediksi data historis harga saham lebih baik dibandingkan dengan model RFR dan MLP .
Kata Kunci: Prediksi Harga Saham, Linear Regression, Random Forest Regression, Multilayer Perceptron , Data Mining.

## PENDAHULUAN
Terkait kondisi keuangan pada masa mendatang,  salah  satu  hal  yang  dapat  mengamankan
kondisi  tersebut  adalah  dengan  memiliki  investasi jangka panjang. Pada pemanfaatannya, investasi dapat digunakan untuk memenuhi kebutuhan jangka panjang
ISSN: 2620-4339 (media online)
diantaranya  persiapan  pensiun,  sebagai  biaya pendidikan  maupun  pernikahan  yang  cukup  tinggi  di masa depan ataupun sebagai salah satu alternatif dari terhindarnya masa inflasi.
Pada  implementasinya  seiring  berjalannya waktu,  investasi  membuat  dana  tersebut  semakin banyak  tanpa  kita  sadari,  bukan  hanya  itu  melainkan sudah  banyak  layanan  finansial  berbasis  teknologi canggih  yang  membantu  penggunanya  dalam berinvestasi.  Saham  merupakan  surat  berharga  yang dikeluarkan  oleh  sebuah  perusahaan  yang  berbentuk Perseroan  Terbatas  (PT)  atau  yang  biasa  disebut emiten.  Pada  implementasinya,  dengan  memiliki saham  maka  menyatakan  bahwa  pemilik  saham tersebut  merupakan  juga  pemilik  sebagian  dari perusahaan tersebut (Maulana & Kumalasari, 2019).
Berbicara  mengenai  saham,  investasi  saham menjadi pilihan investasi yang cukup banyak diminati oleh  kalangan  dewasa,  hal  ini  dikarenakan  dalam berinvestasi  saham  dapat  memberikan  keuntungan yang cukup besar dan juga cepat bagi para investornya. Berkaitan  dengan  itu,  terdapat  pula  beberapa  faktor yang  dapat  mempengaruhi  pola  naik  atau  turunnya harga  saham  serta  ketidakpastian  sehingga  dapat menyebabkan  kerugian  bagi  para  para  investornya, diantaranya  adalah  terdiri  dari  faktor  internal  serta faktor eksternal, hal ini dikarenakan sifat harga saham yang fluktuatif.
Hal ini dibuktikan dalam penelitian (Rusyida & Pratama, 2020) yang membahas prediksi harga saham pada  PT.  Garuda  Indonesia,  Tbk  pada  masa  pandemi Covid-19.  Pada  penelitian  tersebut  diketahui  bahwa pada  harga  saham  PT.  Garuda  Indonesia  cukup mengalami  penurunan  pada  saat  pandemi  Covid-19. Namun  tidak  semua  emiten  cenderung  mengalami penurunan,  sebagian  emiten  atau  perusahaan  pun  ada yang  mengalami  perubahan  berupa  peningkatan penghasilan, sebagai contoh yakni industri obat-obatan yang cenderung lebih dibutuhkan daripada sebelumnya terkait faktor yang mempengaruhi harga saham seperti adanya  sebuah  wabah.  Terkait  hal  tersebut,  pada penelitian  ini  penulis  membahas  mengenai  analisis perbandingan  model  prediksi  harga  saham  pada beberapa sektor industri di Indonesia berdasarkan data- data terdahulu, adapun data-data yang akan digunakan oleh penulis merupakan data-data historis harga saham harian yang bersifat data Time Series dengan periode tahun 2015 sampai dengan 2020.
Pada penelitian (Wang, 2020) yang membahas mengenai  prediksi  harga  saham  berdasarkan pendekatan  machine  learning  dengan  menggunakan metode LR dan metode SVM, kedua metode tersebut
dinyatakan efektif untuk digunakan dalam memprediksi harga saham yang mana pada penelitian tersebut diambil sampel pada pasar modal China, pada penelitian ini pun ditemukan bahwa model SVM sudah optimal  dengan  nilai  17,13%  serta  nilai  maksimal drawdown  0.32  sehingga  model  ini  dapat  membantu dalam strategi memprediksi pasar modal di China.
Selanjutnya  penelitian  peramalan  dalam prediksi harga saham pun dilakukan oleh (Saifuddin & Hermawan,  2019)    dengan  menerapkan  algoritma Artificial  Neural  Network  dan  menggunakan  empat atribut yaitu nilai open, high, low sebagai prediktor dan close sebagai class yang berfokus pada penentuan nilai RMSE.  Adapun  hasil  dengan  mengoptimalkan  suatu nilai-nilai  parameter  dan  pemilihan  untuk  ukuran hidden layer memberikan hasil yang cukup baik yakni dengan nilai akurasi dan RMSE masing-masing sebesar 0.266 +/- 0.000.
Pada penelitian (Maulana & Kumalasari, 2019) melakukan analisa perbandingan model algoritma data mining  pada  prediksi  harga  saham  GGRM menggunakan  model  Linear  Regression ,  Neural Network,  SVM,  Gaussian  Process, dan Polynomial Regression dengan lima atribut yaitu date, open, high, low  dan  close  dengan  hasil  penelitian  menyimpulkan bahwa  data  harga  saham  GGRM  dapat  diprediksi dengan  menggunakan  model algoritma  Neural Network dengan hasil akurasi dan nilai RMSE sebesar 612.474 +/- 89.402 (mikro: 618.916 +/- 0.000) paling kecil  dibandingkan  dengan  model  algoritma  lainnya, sehingga  dengan  prediksi  hal  ini  dapat  membantu dalam  memprediksi  harga  saham  GGRM  di  pasar modal.
Berdasarkan  hal-hal  di  atas,  maka  peneliti bertujuan  melakukan  perbandingan  model  prediksi dalam prediksi harga saham pada tiga sektor industri di Indonesia  (INDF,  KAEF  dan  TLKM)  dengan  tujuan berfokus  pada  pencapaian  minimnya  tingkat error diantaranya Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute  Error (MAE),  Mean  Absolute  Percentage Error  (MAPE)  dan  tingkat  nilai  R2  menggunakan pendekatan Machine Learning dengan model algoritma Linear  Regression ,  Random  Forest Regression dan Multilayer Perceptron .

## LANDASAN TEORI Pasar Modal
Definisi  yang  dikemukakan  oleh  (Rahmah, 2019) yang menyatakan bahwa pasar modal merupakan tempat  bertemunya  pihak  pihak  yang  memiliki kelebihan  dalam  hal  kapasitas  modal  untuk  para investor  dengan  pihak  yang  membutuhkan  tambahan
Vol. 6 No. 1 (April 2022)
ISSN: 2620-4339 (media online)
modal  baik  modal  jangka  panjang  maupun  jangka pendek.

## Saham
Pada  pasar  modal,  transaksi  jual  beli  saham selalu  dilakukan  oleh  banyak  pihak-pihak  terkait. Saham  adalah  sebuah  tanda  bukti  sebagai  penyertaan kepemilikan sebuah modal pada suatu perusahaan yang bersangkutan.
Saham  juga  merupakan  bentuk  kertas  yang tercantum  dengan  jelas  berisi  beberapa  informasi diantaranya nilai nominal, nama perusahaan dan diikuti dengan  hak  dan  kewajiban  yang  dijelaskan  kepada setiap  pemegangnya  atau  pemilik  saham,  selain  itu saham pun menjadi salah satu aset yang dimiliki oleh pemegang  saham  yang  nantinya  siap  untuk  dijual (Handini,  2020)  Bagi  investor,  investasi  saham merupakan  salah  satu  investasi  yang  paling  banyak diminati, hal ini dikarenakan dapat memberikan tingkat return yang lebih tinggi dibandingkan dengan obligasi dan  reksadana.  Pendapatan  return  ini  yang  nantinya diharapkan  bagi  para  investor,  adapun  pendapatan return ini terdiri dari dividen dan capital gain (Angraini & Yusra, 2019).

## Harga Saham
Menurut  para  ahli  terkait  harga  saham diantaranya oleh (Azis, Mintarti, & Nadir, 2015) yang mendefinisikan  harga  saham  adalah  menunjukkan harga pada pasar riil dan merupakan harga yang paling mudah  ditentukan  karena  merupakan  harga  suatu saham  pada  pasar  modal  yang  sedang  berjalan  atau berlangsung,  harga  saham  pun  dapat  dikatakan  harga penutupnya  jika  pasar  tutup.  Adapun  harga  saham sebagai nilai saham, yang mana dijelaskan bahwa nilai tersebut  terdiri  dari  tiga  nilai  harga  saham  yaitu  nilai buku, nilai pasar dan nilai intrinsik (Jogiyanto, 2016).
Pada  penelitian  (Christian  &  Frecky,  2019) menyatakan terdapat faktor-faktor yang mempengaruhi harga saham (per lembar saham) yakni adanya hukum permintaan dan penawaran, berita umum, indeks harga saham  tingkat  suku  bunga,  dana  asing  di  bursa  efek, mata  uang  dolar  Amerika  serta  adanya  kondisi fundamental.
Data Time Series
Data Time Series merupakan susunan observasi berturut  berdasarkan  waktu,  adapun  data Time  Series sendiri  yaitu  diumpamakan  sebagai  serangkaian  data pengamatan yang asalnya sendiri yaitu dari satu sumber bersifat tetap adapun terjadinya berdasarkan indeksasi waktu  secara  statis  atau  berurutan  dengan  adanya
interval  waktu  yang  bersifat  tetap.  Data  time  series menggunakan notasi untuk menyatakan nilai numerik dari suatu pengamatan, dengan menunjukkan adanhya periode  waktu  suatu  terjadinya  pengamatan.  Adapun pada  proses  prediksi  data Time  Series tidak  adanya keterlinatan  dengan    suatu  variabel  bebas  lain  selain indeks  waktu  itu  tersebut.  Data  tersebut  didasarkan pada  urutan  yang  memiliki  jarak  yang  sama  sama dalam  segi  waktu  seperti  mingguan  atau  bulanan, kuartalan, dan lain sebagainya. (Izzah, 2017).

## Algoritma Linear Regression
Algoritma Linear Regression sendiri merupakan jenis  aturan  classification    dan  Regression  pada kegiatan  data  mining,  selain  Linear  Regression  yang termasuk  pada  golongan  ini,  terdapat  pula Support Vector  Machine,  Logistic    Regression dan  lain sebagainya. Analisis regresi linier adalah  teknik  data mining  untuk  menentukan  bahwa  terdapat  hubungan antara  variabel  yang  ingin  diramalkan  dalam  hal  ini adalah variabel tidak bebas  dengan variabel lain dalam hal ini adalah variabel bebas (Yanto, 2018).
Adapun  selanjutnya  peramalan  tersebut didasarkan  pada  sebuah  asumsi  mengenai  pola  pada pertumbuhan data sebuah historis yang bersifat linier, walaupun sebenarnya tidak mencapai 100% linier. Dan pola  pertumbuhan  ini  didekati  dengan  suatu  model yang  menggambarkan  hubungan-hubungan  yang terkait dalam suatu keadaan. Selanjutnya dalam regresi linier, pemodelan data dilakukan dalam bentuk grafik, dengan bentuk garis continues berjumlah dua dimensi. Karena  hal  tersebut  dibutuhkan  variabel  X  dan  Y, adapun dalam regresi linier variabel Y adalah sebagai variabel  respon  dan  variabel  X  disebut  variabel prediktor. Adapun formula dari kedua variabel tersebut dapat dilihat dengan rumus sebagai berikut:
𝑌 =  𝑎 + 𝑏𝑥
Keterangan:
Y = Variabel respon (variabel dependent ) 𝑎 = Konstanta
b = Koefisien regresi (besaran respon yang dihasilkan oleh predictor )
x = Variabel prediktor (variabel bebas atau independent )
Adapun  diperolehnya  nilai 𝑎 dan b dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝑎 = (∑ 𝑦) (∑𝑥 ! ) − (∑ 𝑥)(∑ 𝑥𝑦) 𝑛 (∑ 𝑋 ! ) − (∑ 𝑋) !
𝑏 = 𝑛 (∑ 𝑋𝑌) − (∑ 𝑋)(∑ 𝑌) 𝑛 (∑ 𝑋 ! ) − (∑ 𝑋) !
Random Forest Regression Metode Random Forest yang digunakan untuk pemodelan  regresi  disebut  juga Random  Forest Regression atau RFR. Random Forest dikenalkan oleh Breiman  pada  tahun  2001. Random  Forest sendiri membangun  tree  menggunakan  sampel  bootsrap  data yang berbeda dan mengubah cara regresi membangun pohon atau tree. Pada pohon standar, setiap node dibagi menggunakan  split  terbaik  di  antara  semua  variabel, sedangkan  pada Random  Forest setiap  node  dibagi menggunakan  yang  terbaik  diantara  subset  prediktor yang dipilih secara acak pada node tersebut. Random Forest mempunyai  dua  buah  parameter,  yaitu  jumlah variabel dalam subset acak pada setiap node dan jumlah pohon  (Tresnawati,  Kusuma,  Wijaya,  &  Hasibuan, 2019).
Pada  pemodelan  ini  banyak  digunakan  dalam pemodelan  prediktif.  Adapun  metode  ini  memadukan percontohan ulang bootstrap dan seleksi peubah untuk mengurangi  ragam  galat  prediksi  akibat  masalah prediktor  berkorelasi  tinggi  dan  meningkatkan ketepatan prediksi peubah respon dari metode regresi pohon.
Random Forest Regression sendiri membangun banyak  pohon  regresi  lalu  menghitung  nilai  rata-rata hasil prediksi peubah respon dari semua pohon regresi tersebut.    Gugus  data  asli  yang  terdiri  dari p vektor prediktor 𝑥 " , 𝑥 " , … 𝑥 # dan  satu  vektor  peubah  respon (y) dinotasikan dengan Z gugus data baru yang dibuat dengan  menggunakan  percontohan  ulang bootstrap dari Z dinotasikan dengan Z * , dan fungsi pohon regresi pada  gugus  data  hasil bootraping ke-b  dinotasikan dengan 𝑇 % (𝑥 ∗ ). Pada  algoritma  RFR,  untuk memprediksi  peubah  respon  dari  percontohan  ulang yang dilakukan sebanyak 𝐵 adalah sebagai berikut [7]: 1. Pada percontohan ulang bootstrap ke b , dengan b = 1,2,…, B , maka lakukan yang pertama, buat gugus data 𝒁 ∗ dari  gugus  asli  menggunakan  metode percontohan  ulang bootstrap ,  dengan 𝒁 ∗ adalah gugus data yang terdiri dari 𝑝/3 prediktor ( 𝑥 ∗ ) dan n  amatan  (jika 𝑝/3 menghasilkan  nilai  desimal maka  dibulatkan  ke  atas.  Dan  kedua  buat  pohon Random  Forest , 𝑇 % (𝑥 ∗ ) dari 𝒁 ∗ menggunakan metode pohon regresi.
2. Prediksi peubah respon dari metode RFR dengan 𝐵 kali  percontohan  ulang bootstrap , 𝑓9 ' ( ' ) (𝑥) diperoleh dengan, 𝑓9 ' ( ' ) (𝑥) = (1/𝐵 ) ∑ 𝑇 % ) %*" (𝑥 ∗ ) .

## Multilayer Perceptron
Bentuk  yang  cukup  umum  digunakan  pada peramalan  jaringan  syaraf  tiruan  adalah  Multilayer Perceptron.  MLP  sendiri  merupakan  ANN  dari perceptron  adapun    hidden  layer  pada  ANN feedforward  berjumlah  satu  atau  bahkan  lebih.  Serta pada    jaringan  ini  biasanya  terdiri  dari  satu  lapisan neuron yang besifat  komputasi keluaran. Pada MLP, setiap  lapisan  memiliki  fungsi  khusus  diantaranya lapisan masukan atau input layer berfungsi menerima sinyal  atau  vektor  masukan  dari  luar  dan mendistribusikannya  ke  semua  neuron  dalam  hidden layer.
Lalu  pada  lapisan  keluaran  menerima  sinyal keluaran  (atau  dengan  kata  lain  stimulus  pola)  dari hidden  layer  dan  memunculkannya  sinyal  atau  nilai atau  kelas  keluaran  dari  keseluruhan  pada  jaringan (Hadimarta, Muhima, & Kurniawan, 2020).
Arsitektur  pada Multilayer  Perceptronc secara visual dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Arsitektur Multilayer Perceptron
Pada visualisasi Gambar diatas  dapat dijelaskan bahwa (Fajar & Padjadjaran, 2018) dalam melakukan peramalan, output yang  dihasilkan  hanya  satu  nilai dengan  penggunaan  dua hidden layer (adapun  dalam penggunaannya,  hidden layer dapat  berjumlah  lebih dari  satu),  yang  kemudian  pada  setiap hidden layer terdapat 4 node untuk hidden layer pertama dan 3 node pada hidden layer kedua.  Adapun  pada input layer peramalan one step ahead , 𝑥; +," dihitung  dengan menggunakan input yang  berasal  dari  variabel  lag 𝑘 yang diteliti (𝑥 +-. ) dan atau variabel eksogen lainnya. Pada  penerapan  MLP,  terdapat  banyaknya jumlah  algoritma  pelatihan  yang  disediakan  atau tersedia,  namun  yang  cukup  populer  adalah Backpropagation .  Adapun  terkait  proses  pelatihan yang dilakukan oleh algoritma Backpropagation dapat dikatakan sama dengan Perceptron . Diberikannya pada jaringan  sejumlah  data  latih  hal  tersebut  sebagai  data masukan.  Perhitungan  keluaran  pada  jaringan dilakukan dan bila ada kesalahan pada kasus ini dilihat dari  yang  didapatkan  dan  di  ingin  perihal  perbedaan
antara  target  dan  nilai  keluaran,  adapun  bobot  suatu jaringan  akan  bersifat  baru  untuk  mengurangi kesalahan  atau error .  Adapun  persamaannya  sebagai berikut(Hadimarta et al., 2020) :
𝑣 =   ∑ / ' 𝑥 / . 𝑤 / Keterangan : 𝑣 = Nilai keluaran hidden layer . 𝑥 / = Nilai input atau fitur. 𝑤 / = Nilai bobot.
Adapun  fungsi  aktivasi  yang  dapat  digunakan terdapat  dua  fungsi  yaitu sigmoid biner atau sigmoid bipolar .  Persamaan  dalam  fungsi  aktivasi  sebagai berikut:
𝑦 = 1 1 + 𝑒 -0
Keterangan : 𝑦 = Nilai sigmoid. 𝑒 = Eksponen.
Untuk  merambatkan  atau  menyalurjan  sinyal bersifat error , dimulai dari layer luar dan kembali ke hidden layer . Persamaan sinyal error sebagai berikut:
e 1 (P) =   y 21 (P)- y 1 (P) Keterangan: 𝑒 . = Nilai selisih / error . 𝑦 3. = Nilai Sebenarnya. 𝑦 . = Nilai prediksi.
Adapun  aturan  yang  digunakan  untuk memperbaharui nilai bobot pada koneksi suatu hidden layer menuju output layer sebagai berikut:
𝑤 4. (𝑝 + 1) =   𝑤 4. (𝑝) + ∆𝑤 4. Keterangan: ∆𝑤 4. = Koreksi nilai bobot 𝑤 4. = Nilai bobot
Adapun  jika  mengalami    masukan neuron pada output layer bersifat berbeda dari masukan neuron pada  suatu input layer x i .  Oleh  sebab  itu  untuk menghitung  koreksi  suatu  nilai  bobot  adalah  untuk menggantikan x i sinyal output suatu neuron j pada hidden layer y j . Persamaan sebagai berikut :
𝑤 4. (𝑝 + 1) =   𝑤 4. (𝑝) + ∆𝑤 4. Keterangan: η = Learning rate . 𝛿 4 (𝑝) = Gradien error . 𝑝 = Iterasi
∆𝑤 4. (𝑝) =Koreksi bobot.
Pada  nilai  η  adalah  merupakan  laju  suatu pembelajaran,  lalu 𝛿 4 (𝑝) adalah  sebuah  gradien error pada sebuah neuron k dalam layer luaran pada iterasi menuju p .

## METODE PENELITIAN Sumber Data
Sumber data yang digunakan adalah menggunakan data sekunder berupa data bersifat Time Series dari historis harga saham pada tiga perusahaan yang  didapat  dari  website  https://finance.yahoo.com dengan  jumlah  periode  pengambilan  data  selama  5 tahun yaitu 01 September 2015 hingga 01 September 2020,  adapun  detail  dataset  yang  digunakan  dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 2. Detail Sumber Dataset

## Metode Usulan
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam eksperimen  ini  menggunakan  salah  satu  metodologi standar  dalam  penelitian  Data  Mining  yaitu  model Cross-Standard Industry for Data Mining (CRISP-DM) yang terdiri dari 6 tahapan diantaranya adalah tahapan Business  Understanding,  Data  Understanding,  Data Preparation,  Modelling,  Evaluation  dan  Deployment. Namun  pada  penelitian  ini  dilakukan  proses  dimulai dari  Data  Understanding  hingga  proses  Evaluation. Berikut ini merupakan tahapan metode penelitian yang diusulkan:
ISSN: 2620-4339 (media online)
Gambar 3. Metode Usulan Penelitian

## Metode Pengolahan Dataset
Setelah  data  didapatkan  maka  dilakukan pengecekan  data  awal  dengan  proses  preprocessing guna membersihkan data harga saham yang memiliki isi  tidak  sempurna  seperti  data  yang  hilang  atau  data yang tidak valid, pada penelitian ini, tahap ini disebut sebagai  proses  missing  value  data.  Selain  itu,  pada tahap preprocessing ini dilakukan juga normalisasi data dari  masing-masing  historis  harga  saham.  Adapun tahapan  yang  dilakukan  dalam  proses  preprocessing pada penelitian yang dilakukan ini yaitu terlihat pada gambar berikut:
Gambar 4. Proses Pengolahan Dataset
Pada  proses  pengolahan  dataset  awal  dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. File  Reader,  proses  ini  dilakukan  sebagai  tahap awal  pembacaan  file  dataset  bertipe  CSV  dengan menggunakan node CSV Reader
b. Column Filter, digunakan dalam proses preprocessing  sebagai  proses  penyaringan  atau pemilihan  atribut  yang  akan  digunakan  dalam ujicoba penelitian, adapun atribut yang digunakan yaitu open, high, low dan close.
c. Missing  Value,  digunakan  sebagai  proses pembersihan  data  dari  data  record  yang  tidak lengkap atau atribut yang tidak relevan.
d. Normalisasi,  proses  normalisasi  dimaksudkan untuk menyeimbangkan nilai antara fitur-fitur yang ada,  tehnik  yang  digunakan  ialah  Min-Max Normalization.
e. Partitioning,  pada  pengolahan  dataset  dilakukan partitioning  data  dengan  jumlah  pembagian  data taining dan data testing sebesar 80 : 20

## HASIL DAN PEMBAHASAN Dataset
Data harga saham yang didapatkan dari website Yahoo Finance diantaranya data date, open price, high price, low price dan close price dengan periode 5 tahun dari  01  September  2015  hingga  01  September  2020 berjumlah  3.789  (jumlah  data  dari  tiga  emiten  yaitu emiten  indofood,  kimia  farma  dan  telkom).  Adapun dataset yang dikumpulkan dari masing-masing emiten yang digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut:
Gambar 6. Dataset Emiten KAEF
Gambar 7. Dataset Emiten TLKM

## PENGUJIAN
Adapun  pemodelan  pengujian  pada  penelitian  ini menggunakan  desain  pemodelan partitioning dengan cross  validation dan  desain  pemodelan  dengan cross validation (tanpa partitioning ).

## Design  Pemodelan  Partitioning  Dengan  Cross Validation
Pada penelitian ini, uji coba dilakukan dengan dua  model  uji  coba,  diantaranya  uji  coba  pertama dengan partitioning data training dan testing sebesar 80 : 20 setelahnya dilakukan proses validasi dengan 10 K- fold  Cross  Validation,  dan  kedua  dilakukan  dengan cara pengujian model prediksi tanpa partitioning. Berikut gambar di bawah ini adalah salah satu desain model  pengolahan  data  historis  harga  saham  yang mewakili hasil desain model yang diuji cobakan pada ketiga  dataset  emiten  dengan  menggunakan  metode LR, RFR dan MLP sebagai berikut:
Gambar 8. Model Pengolahan Data Menggunakan Linear Regression
Gambar 9. Model Pengolahan Data Menggunakan
RFR
Gambar 10. Model Pengolahan Data Menggunakan MLP
Pengujian  dataset  diatas  merupakan  pengujian yang  melakukan  partitioning  dataset  dengan  jumlah 80:20  setelahnya  dilakukan  validasi  cross  validation pada setiap model pengujian (LR, RRFR dan MLP).
Adapun  pada  ujicoba  MLP,  dilakukan percobaan  dalam  jumlah  hidden  layer  sebanyak  1 hingga  10  hidden  layer,  dan  didapatkan  hasil  nilai hidden layer 3,4 dan 5 sebagai nilai percobaan hidden layer  yang  menghasilkan  nilai  error  terkecil.  Adapun pada  uji  coba  setiap  model  prediksi  yang  dilakukan didapatkan hasil sebagai beikut:
Gambar 11. Hasil Perbandingan RMSE, MAPE,

## MAE dan R2 Dari Model Prediksi LR, RFR dan MLP
Hasil rangkuman perbandingan score error pada Gambar  11  di  atas  menghasilkan  kesimpulan  dari percobaan dengan tiga model prediksi (LR, RFR, MLP) menggunakan  model  validasi  partitioning  sebagai pembagian  data  training  dan  data  testing  yang divalidasi  kan  dengan  Cross  Validation  yaitu  bahwa pada ketiga model algoritma yang diuji cobakan pada setiap dataset ditemukan nilai error terendah ada pada model prediksi Linear Regression sebesar 0.012 untuk emiten INDF, 0.011 untuk emiten KAEF dan TLKM, dan  selanjutnya  pemodelan  dengan  metode  RFR menghasilkan  RMSE  sebesar  0.013  pada  emiten KAEF, sebesar 0.014 pada dataset TLKM dan sebesar 0.016 pada dataset INDF, hasil prediksi tersebut cukup baik  berupa  nilai  error  yang  cukup  rendah dibandingkan dengan metode MLP.

## Design Pemodelan Dengan Cross Validation (Tanpa Partitioning)
Pada  penelitian  ini,  uji  coba  kedua  dilakukan dengan  cara  pengujian  model  prediksi  tanpa partitioning.  Dari  keseluruhan  jumlah  instance  dalam dataset (1263 instance per emiten) dimodelkan dengan LR, RFR dan MLP tanpa partitioning (pembagian data training  dan  testing)  melainkan  langsung  pengujian dengan  validasi  K-10  Fold  menggunakan  Cross Validation  (node  X-Partitioner  dan  X-Aggregator). Adapun  berikut  merupakan  desain  pengujian  model menggunakan  Cross  Validation  dengan    metode  LR, RFR dan MLP sebagai berikut:
Gambar 12. Sampel Desain Model Dengan Cross Validation (INDF, KAEF, TLKM)
Proses di atas menunjukkan beberapa tahapan, bila  uji  coba  pertama  dilakukan  dengan  proses partitioning,  untuk  uji  coba  kedua  ini  setelah  proses data transformasi maka selanjutnya dimodelkan dengan Cross  Validation  menggunakan  node  X-Partitioner. Setelah  dilakukannya  evaluasi  model  menggunakan validasi  data  dengan  Cross  Validation  pada keseluruhan  dataset  berjumlah  1263  per  emiten selanjutnya  yaitu  pemodelan  learner  menggunakan node  Learner  dari  masing-masing  model  prediksi (Linear  Regression, Random  Forest Regession  dan MLP).  Adapun  konfigurasi  pada  tahap  Cross Validation  menggunakan  nilai  K  atau  Number  of Validation  10  dengan  teknik  Stratified  Sampling berdasarkan  atribut  yang  menjadi  class  prediksinya (close).  Pada  pengujian  model  prediksi  MLP  juga digunakan  hidden  layer  1  hingga  10  sebagai  ujicoba untuk  menghasilkan  nilai  tingkat  error  yang  lebih rendah.
Adapun  didapatkan  hasil  dari    uji  coba  setiap model prediksi yang dilakukan sebagai beikut:
Gambar 13. Gambar 11. Hasil Perbandingan RMSE, MAPE, MAE dan R2 Dari Model Prediksi LR, RFR dan MLP (Tanpa partitioning data)
Pada hasil rangkuman perbandingan score error di  atas  menghasilkan  kesimpulan  dari  percobaan
ISSN: 2620-4339 (media online)
dengan  tiga  model  prediksi  (LR,  RFR,  MLP) menggunakan model validasi dengan Cross Validation tanpa adanya pembagian data melalui partitioning yaitu bahwa pada ketiga model algoritma yang diuji cobakan pada  setiap  dataset  emiten  ditemukan  nilai  error terendah  ada  pada  model  prediksi  Linear  Regression sebesar 0.010 untuk emiten TLKM, 0.011 untuk emiten KAEF  dan  RMSE  sebesar  0.012  pada  emiten  INDF, dan  selanjutnya  pemodelan  dengan  metode  RFR menghasilkan  RMSE  sebesar  0.013  pada  emiten KAEF, sebesar 0.014 pada dataset TLKM dan sebesar 0.018 pada dataset INDF,  hasil prediksi tersebut cukup baik  karena  nilai  error  yang  cukup  rendah dibandingkan dengan metode MLP.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  dan  hasil  penelitian yang  telah  didapatkan,  maka  dapat  disimpulkan dainataranya  pada  tiga  model  prediction  yang  telah digunakan  dalam  memprediksi  histori  harga  saham yaitu  model    Linear  Regression, Random  Forest Regression  dan Multilayer  Perceptron mampu memberikan nilai error prediksi yang cukup baik pada uji  coba  dataset  pada  setiap  jenis  emitennya  dengan rata-rata nilai Root Mean Square Errornya (RMSE) di range 0.010 sebagai nilai terendah hingga sebesar 0.020 sebagai nilai tertingginya.
Dalam keseluruhan uji coba pada dataset dengan model  prediksi  LR,  RFR,  MLP  serta  kedua  model validasi  yang  dilakukan  pada  setiap  model  prediksi. Dapat  dilihat  dari  rangkuman  hasil  penelitian,  bahwa metode atau model prediksi Linear Regression mampu memberikan  nilai  RMSE  yang  cukup  rendah  pada setiap  jenis  dataset  emitennya  dibandingkan  dengan metode  atau  model  prediksi  RFR  dan  juga  MLP, dengan  nilai  RMSE  sebesar  0.010  paling  rendah  dan 0.012 paling tinggi. Adapun error score lainnya yaitu nilai  MAPE  terendah  sebesar  1,2%    dan  tertinggi sebesar 1,9 %,  nilai MAE terendah 0.006 dan tertinggi sebesar  0.009,  serta  nilai  koefisien  determinasi  (R2) tertinggi  sebesar  99,8%  dan  terendah  sebesar  99,6% pada model prediksi LR.
Pada  model  prediksi  RFR  memiliki  nilai  error yang  cukup  kecil  dibandingkan  dengan  MLP.  Pada model prediksi RFR nilai RMSE terkecil sebesar 0.012 dan  tertinggi  sebesar  0.018,  nilai  MAPE  terendah sebesar  1,6%  dan  tertinggi  sebesar  3,4%,  nilai  MAE terkecil sebesar 0.007 dan tertinggi sebesar 0.013, nilai R2  tertinggi  sebesar  99,7%  dan  terendah  sebesar 99,1%.  Sedangkan  pada  model  prediksi  MLP  nilai RMSE  terkecil  sebesar  0.014  dan  tertinggi  sebesar 0.020, nilai MAPE terendah sebesar 2,2% dan tertinggi
sebesar  3,3%,  nilai  MAE  terkecil  sebesar  0,009  dan tertinggi  sebesar  0,015,  nilai  R2  tertinggi  sebesar 99,6% dan terendah sebesar 98,9%.

## DAFTAR PUSTAKA
Angraini, I., & Yusra, I. (2019). Pendekatan Data Panel Terhadap Return Saham : Studi Kasus Pada Perusahaan LQ45. Japanese Journal of Allergology , 49 . Azis, M., Mintarti, S., & Nadir, M. (2015).
Manajemen Investasi Fundamental, Teknikal, Perilaku Investor dan Return Saham . Yogyakarta: Deepublish (Group Penerbit CV Budi Utama).
Christian, N., & Frecky, F. (2019). Analisis Pengaruh Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Harga Saham Pada Perusahaan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Benefita , 1 (1), 115. https://doi.org/10.22216/jbe.v1i1.3417 Fajar, M., & Padjadjaran, U. (2018). Meningkatkan Akurasi Peramalan dengan Menggunakan Metode Hybrid Singular Spectrum Analysis- Multilayer Perceptron Neural Networks . (February). https://doi.org/10.13140/RG.2.2.34999.01443 Hadimarta, T. F., Muhima, R. R., & Kurniawan, M.
(2020). Implementasi Multilayer Perceptron Pada Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi Nilai Valuta Asing. INTEGER: Journal of Information Technology , 5 (1), 56–63. https://doi.org/10.31284/j.integer.2020.v5i1.909 Handini, S. (2020). BUKU AJAR : MANAJEMEN KEUANGAN (M. Dr. Sri Handayani, ed.). Surabaya: Scopindo Media Pustaka. Izzah, A. (2017). Prediksi Harga Saham Menggunakan Improved Multiple Linear Regression untuk Pencegahan Data Outlier.
Kinetik , 2 (3), 141–149. https://doi.org/10.22219/kinetik.v2i3.268 Jogiyanto, H. (2016). Teori Portofolio dan Analisis Investasi . Yogyakarta: BPFE-Yogyakarta. Maulana, R., & Kumalasari, D. (2019). Analisis Dan Perbandingan Algoritma Data Mining Dalam Prediksi Harga Saham Ggrm. Jurnal Informatika Kaputama (JIK) , 3 (1), 22–28. Rahmah, M. (2019). Hukum Pasar Modal . Rawamangun, Jakarta: Prenada Media Group. Rusyida, W. Y., & Pratama, V. Y. (2020). Prediksi Harga Saham Garuda Indonesia di Tengah Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode ARIMA. Square : Journal of Mathematics and Mathematics Education , 2 (1), 73. https://doi.org/10.21580/square.2020.2.1.5626 Saifuddin, & Hermawan, A. (2019). Prediksi Data Historis Saham PT . Bank Rakyat Indonesia Tbk ( BBRI ) Menggunakan Model Algoritma Artificial Neural Network . 139–144.
Tresnawati, L. H., Kusuma, W. A., Wijaya, S. H., & Hasibuan, L. S. (2019). Asosiasi Single
Nucleotide Polymorphism pada Diabetes Mellitus Tipe 2 Menggunakan Random Forest Regression. Jurnal Nasional Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi (JNTETI) , 8 (4), 320. https://doi.org/10.22146/jnteti.v8i4.531 Wang, H. (2020). Stock price prediction based on machine learning approaches. ACM International Conference Proceeding Series . https://doi.org/10.1145/3414274.3414275 Yanto, R. (2018). Implementasi Data Mining Estimasi Ketersediaan Lahan Pembuangan Sampah menggunakan Algoritma Simple Linear Regression. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem
Dan Teknologi Informasi) , 2 (1), 361–366. https://doi.org/10.29207/resti.v2i1.282