JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 1, Tahun 2020, Halaman 16 - 25 Online di: http://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian

## PERBANDINGAN METODE NAÏVE BAYES DAN BAYESIAN
REGULARIZATION NEURAL NETWORK (BRNN) UNTUK KLASIFIKASI SINYAL PALSU PADA INDIKATOR STOCHASTIC OSCILLATOR (Studi Kasus: Saham PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk Periode
Januari 2017 – Agustus 2019)
Fredy Yoseph Marianto 1 , Tarno 2 , Di Asih I Maruddani 3 1,2,3 Departemen Statistika FSM Universitas Diponegoro Email: tarno.stat@gmail.com

## ABSTRAK
Keputusan  untuk  membeli  atau  menjual  saham  merupakan  kunci  utama  untuk memperoleh  keuntungan  dalam trading dan  investasi.  Salah  satu  indikator  yang  dapat digunakan  dalam  menentukan  momentum  untuk  membeli  atau  menjual  saham  adalah Stochastic  Oscillator .  Sebagai  indikator  yang  sensitif  terhadap  pergerakan  harga  saham, Stochastic  Oscillator sering  mengeluarkan  sinyal  palsu  yang  mengakibatkan  kerugian dalam transaksi. Terdapat 9 atribut yang diduga dapat mengidentifikasi apakah suatu sinyal yang keluar dari indikator Stochastic Oscillator merupakan sinyal palsu atau tidak. Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  melakukan  klasifikasi  atau  deteksi  sinyal  dengan  metode Naïve Bayes dan Bayesian  Regularization  Neural  Network (BRNN),  dan  kemudian membandingkan tingkat akurasi hasil klasifikasi antara kedua metode. Hasil dari penelitian ini  menunjukkan  bahwa  hanya  terdapat  6  atribut  yang  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi apakah suatu sinyal yang keluar merupakan sinyal palsu atau tidak, yaitu kondisi  IHSG,  kondisi high  price ,  kondisi low  price ,  kondisi close  price ,  posisi  %K,  dan posisi  %D,  serta  tingkat  akurasi  dari  metode Naïve  Bayes adalah  sebesar  76,92%, sedangkan akurasi  dari  metode BRNN adalah sebesar 80,77%. Dapat  disimpulkan bahwa dalam penelitian ini, metode BRNN lebih baik dibandingkan dengan metode Naïve Bayes untuk mendeteksi sinyal palsu yang keluar dari indikator Stochastic Oscillator .
Kata kunci: Stochastic Oscillator , Sinyal Palsu, Klasifikasi, Naïve Bayes , BRNN, Akurasi

## 1. PENDAHULUAN
Saham  adalah  jenis  produk  investasi  pada  pasar  modal  yang  paling  populer. Investasi  saham  merupakan  metode  keuangan  untuk  menambah  kekayaan  dalam  suatu jangka  waktu  dengan  membeli  dan  menyimpan  sebuah  portfolio  atau  kumpulan  aset. Memiliki definisi yang sama dengan investasi saham, trading saham menjadi metode yang juga banyak dilakukan untuk memperoleh keuntungan dalam dunia saham. Dalam trading saham, analisis yang dominan digunakan adalah analisis teknikal. Analisis teknikal adalah metode untuk memprediksi pergerakan harga dan tren pasar di masa depan dengan melihat grafik di masa lalu (Halim, 2015). Salah satu indikator yang sering digunakan pada analisis teknikal adalah Stochastic Oscillator (ISP, 2017).
Stochastic  Oscillator adalah  indikator  daya  gerak  yang  digunakan  dalam analisis teknikal untuk  membandingkan  harga  penutupan terhadap  rentang  harga  dalam suatu  periode  tertentu.  Pada  umumnya,  indikator Stochastic  Oscillator digunakan  untuk menentukan  kondisi  jenuh  beli  ( overbought )  dan  jenuh  jual  ( oversold ).  Namun  banyak trader juga  menggunakan Stochastic  Oscillator (SO)  sebagai  landasan  dalam  mengambil keputusan  untuk  membeli  ( buy )  maupun  menjual  ( sell )  saham  walaupun  tidak  dalam kondisi overbought maupun oversold .  Hal  tersebut  yang  sering  membuat  para trader mendapati sinyal yang salah (sinyal palsu) dalam trading sehingga menimbulkan kerugian.
Klasifikasi  dapat  didefinisikan  sebagai  proses  untuk  menyatakan  suatu  objek  data sebagai salah satu kategori (kelas) yang telah didefinisikan sebelumnya (Zaki et al , 2013). Metode  klasifikasi  yang  menggunakan  konsep  dasar  teorema  Bayes  dalam  proses pembelajarannya adalah Naïve Bayes Classifier . Selain itu, teorema Bayes juga digunakan dalam metode  yang saat ini banyak dikembangkan,  yaitu jaringan syarat  tiruan ( Artificial Neural  Network )  tepatnya  dalam  algoritma Bayesian  Regularization  Neural  Network (BRNN).  Algoritma Bayesian  Regularization  Neural  Network (BRNN)  adalah  salah  satu algoritma  yang  digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan overfitting yang  sering  terjadi dalam pembelajaran jaringan syaraf tiruan (Perez-Rodriguez et al , 2013).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Indikator Stochastic Oscillator
Indikator Stochastic  Oscillator digunakan  untuk  mengukur  kekuatan  relatif  dari harga terakhir terhadap rentang harga tertinggi dan harga terendah selama periode rentang waktu yang diinginkan. Stochastic Oscillator terdiri atas 2 indikator pembanding yaitu %K ( stochastic cepat)  dan  %D  ( stochastic lambat),  serta  batas  kondisi overbought dan oversold .

## 2.2. Sinyal Palsu ( False Signal )
Sinyal  palsu  ( false  signal )  adalah  sinyal  yang  mengakibatkan  kerugian  pada  trader dari  transaksi  jual-beli  yang  dilakukan.  Pada  umunya  indikasi  tersebut  sering  muncul ketika sinyal beli ( buy ) keluar berlawanan dengan tren harga saham yang menurun.

## 2.3. Seleksi Atribut menggunakan Uji Independensi
Menurut  Han et  al (2012),  dalam data  mining seringkali  membutuhkan data integration ,  yaitu  penggabungan  data  dari  banyak  tempat  penyimpanan  data.  Dalam data integration ,  redundansi  menjadi  salah  satu  masalah  penting.  Beberapa  redundansi  dapat dideteksi  dengan  uji  independensi.  Dicontohkan  dua  atribut,  dengan  menggunakan  uji independensi  dapat  mengukur  kekuatan  satu  atribut  menyiratkan  atribut  yang  lain berdasarkan data yang ada.
Hipotesis: H 0 : Variabel A dan variabel B tidak berhubungan
H 1 : Variabel A dan variabel B berhubungan Statistik Uji:
𝜒 2 = ∑ ∑ (𝑛 𝑖𝑗 − 𝑒 𝑖𝑗 ) 2 𝑒 𝑖𝑗 𝑟 𝑗=1 𝑐 𝑖=1
dengan : 𝑒 𝑖𝑗 = 𝑛 𝑖. 𝑛 .𝑗 𝑁 , 𝑛 𝑖. = ∑ 𝑛 𝑖𝑗 𝑗 , dan 𝑛 .𝑗 = ∑ 𝑛 𝑖𝑗 𝑖 Kriteria Uji: H 0 ditolak jika 𝜒 2 > 𝜒 𝛼,𝑑𝑏 2 . Dengan derajat bebas yang digunakan adalah (𝑟 − 1) × (𝑐 − 1) .

## 2.4. Klasifikasi
Menurut  Prasetyo  (2012),  klasifikasi  dapat  didefinisikan  sebagai  pekerjaan  yang melakukan pelatihan/pembelajaran terhadap fungsi target f yang memetakan setiap atribut (fitur) x ke  satu  dari  sejumlah  label  kelas y yang  tersedia.  Salah  satu  pengukur  kinerja klasifikasi  adalah  tingkat  akurasi.  Umumnya,  pengukuran  kinerja  klasifikasi  dilakukan dengan membentuk matriks konfusi seperti pada Tabel 1:
Tabel 1. Matriks Konfusi untuk Klasifikasi Dua Kelas
Hasil Hasil Prediksi Kelas Observasi Kelas  = 0 Kelas = 1 Kelas = 0 f 00 f 10 Kelas = 1 f 01 f 11
Akurasi  hasil  klasifikasi  dan  kesalahan  prediksi  dapat  dihitung  dengan  formula,  sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑓 00 +   𝑓 11 𝑓 00 + 𝑓 01 +   𝑓 10 +   𝑓 11
𝐴𝑃𝐸𝑅 = 𝑓 01 + 𝑓 10 𝑓 00 + 𝑓 01 +   𝑓 10 +   𝑓 11
Untuk  mengetahui  hasil  prediksi  suatu  metode  klasifikasi  sudah  akurat  atau  belum, perlu  dilakukan  pengujian  statistika  menggunakan  uji  statistik Press’s  Q ,  yaitu  dengan membandingkan  antara  jumlah  ketepatan  klasifikasi  dengan  total  pengamatan  dan banyaknya kelompok (Hair et al , 2006).
Hipotesis: H 0 : Pengklasifikasian tidak akurat
H 1 : Pengklasifikasian akurat Statistik Uji:
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑠 ′ 𝑠 𝑄 = [𝑁 − 𝑞𝐾] 2
𝑁(𝐾 − 1) dengan: 𝑁 = 𝑓 00 + 𝑓 01 +   𝑓 10 +   𝑓 11 , 𝑞 = 𝑓 00 + 𝑓 11 , dan K adalah banyaknya kelompok. Kriteria Uji: H 0 ditolak jika 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑠 ′ 𝑠 𝑄 > 𝜒 𝛼,1 2 .

## 2.5. Naïve Bayes
Klasifikasi Naïve Bayes merupakan salah satu metode klasifikasi yang berakar pada teorema Bayes. Ciri utama dari Klasifikasi Naïve Bayes ini adalah asumsi yang sangat kuat akan  independensi  dari  masing-masing  kondisi  atau  kejadian  (Prasetyo,  2012).  Formula Naive Bayes untuk klasifikasi adalah sebagai berikut:
𝑃(𝑌|𝑿) = 𝑃(𝑌) ∏ 𝑃(𝑋 𝑔 |𝒀) 𝑝 𝑔=1
𝑃(𝑿)
Probabilitas P( X ) selalu tetap sehingga dalam perhitungan prediksi dapat  dihilangkan dan hanya menghitung bagian P( Y ) ∏ 𝑃(𝑋 𝑔 |𝑌) 𝑝 𝑔=1 dengan memilih  nilai  yang terbesar sebagai kelompok yang terpilih sebagai hasil prediksi.

## 2.6. Neural Network (NN)
Neural Network (NN) adalah suatu jaringan yang memodelkan sistem saraf otak manusia (yang disebut neuron ) dalam melaksanakan tugas pengenalan pola, salah satunya yaitu klasifikasi (Suyanto, 2019).
Menurut  Siang  (2005), Neural  Network (NN)  ditentukan  oleh  3  hal  penting,  yaitu pola hubungan antar neuron (disebut arsitektur jaringan), metode untuk menentukan bobot penghubung (disebut algoritma), dan fungsi aktivasi

## 2.6.1 Bayesian Regularization Neural Network (BRNN)
Bayesian  Regularization (BR) merupakan algoritma pelatihan jaringan syaraf tiruan yang memperbaiki nilai bobot dan bias berdasarkan optimasi Levenberg-Marquardt (Pan et al ,  2013).  Algoritma  BR  bertujuan  untuk  meminimalkan  kombinasi  kuadrat  galat  dan bobot  (disebut  fungsi  objektif),  kemudian  menentukan  kombinasi  yang  benar  sehingga menghasilkan  suatu  jaringan  yang  baik  (Pan et  al ,  2013).  Fungsi  objektif  pelatihan dinotasikan sebagai berikut (Yue et al , 2011): 𝐹(𝐰) = α𝐸 𝑤 + β𝐸 𝐷 dengan 𝐸 𝑤 adalah jumlah kuadrat dari bobot jaringan dan 𝐸 𝐷 adalah jumlah kuadrat dari galat jaringan. Pembaharuan parameter fungsi objektif dihitung menggunakan rumus:
α 𝑀𝑃 = γ 2𝐸 𝑤 (𝐰 𝑀𝑃 ) dan  β 𝑀𝑃 = 𝑛 − γ 2𝐸 𝐷 (𝐰 𝑀𝑃 )
dengan γ = 𝑘 − 2α 𝑀𝑃 𝑡𝑟(𝐇 𝑀𝑃 ) −1 adalah jumlah parameter efektif, k adalah jumlah parameter dalam jaringan, dan n adalah jumlah data dalam proses pembelajaran. Algoritma metode BRNN adalah sebagai berikut: 1. Inisialisasi parameter α , β , dan bobot jaringan 𝐰 2. Menerapkan algoritma Levenberg-Marquardt untuk meminimalkan fungsi objektif 𝐹(𝐰) 3. Menghitung parameter efektif γ
4. Menghitung estimasi baru untuk parameter fungsi objektif α 𝑀𝑃 dan β 𝑀𝑃

## 5. Mengulang langkah 2 sampai 4 sampai diperoleh titik konvergen.

## 2.6.2 Arsitektur Bayesian Regularization Neural Network (BRNN)
Bayesian Regularization Neural Network (BRNN) terdiri atas 3 lapisan yaitu p node input  layer ,  s node  hidden  layer ,  dan  1 node  output  layer .  Setiap hidden  unit merupakan hasil transformasi  dari fungsi  aktivasi  yang dalam  hal  ini adalah fungsi  tangen hiperbolik yang dinotasikan:
𝑔 𝑘 (𝑥) = 𝑒 2𝑥 −1 𝑒 2𝑥 +1 , −∞ < 𝑥 < ∞

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Jenis dan Sumber Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah data gabungan antara data primer  dan  data  sekunder,  yaitu  data  saham  harian  PT  Bank  Rakyat  Indonesia  (Persero) Tbk (BBRI) periode Januari 2017 sampai Agustus 2019.

## 3.2. Variabel Penelitian
Variabel  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  variabel  respon  (Y)  dan  beberapa  variabel prediktor (X). Adapun varibel-variabel tersebut adalah sebagai berikut:
1. Variabel respon Y = Status sinyal, 0 = sinyal palsu, 1 = sinyal tidak palsu
2. Variabel prediktor
X 1 =  kondisi  IHSG,  X 2 =  kondisi open  price ,  X 3 =  kondisi high  price , X 4 =  kondisi low  price ,  X 5 =  kondisi close  price ,  X 6 =  kondisi volume , X 7 = posisi %K, X 8 = posisi %D, dan X 9 = sinyal saham.

## 3.3. Teknik Pengolahan Data
Data  yang  telah  dikumpulkan  dalam  penelitian  ini  kemudian  diolah  dengan menggunakan  metode  klasifikasi  Naïve  Bayes  dan Bayesian  Regularization  Neural Network (BRNN)  menggunakan  bantuan  software  Microsoft  Excel  2013,  dan  R  3.6.0. Tahapan analisis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Mempersiapkan data status sinyal saham BBRI.
2. Melakukan uji independensi variabel respon terhadap masing-masing atribut.
3. Membagi data menjadi 80% data training dan 20% data testing .
4. Melakukan  pengolahan  data  menggunakan  metode  klasifikasi Naïve  Bayes dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Menghitung probabilitas prior ( P ( Y )) dari data testing berdasarkan data training.
b. Menghitung  probabilitas  atribut  terhadap  masing-masing  kelas  ( 𝑃(𝑿|𝑌) )  pada  data testing berdasarkan data training .
c. Menghitung  perkalian  probabilitas  dengan  probabilitas  atribut  pada  masing-masing kelas ( P ( Y ) 𝑃(𝑿|𝑌) ). d. Mencari nilai maksimal dari ( P ( Y ) 𝑃(𝑿|𝑌) ) pada kedua kelas.
e. Menghitung ketepatan klasifikasi  dan misklasifikasi  (APER) berdasarkan  pola  yang diperoleh dari data training .
f. Menilai keakuratan prediksi keanggotaan kelompok dengan uji Press’s Q.
5. Melakukan  pengolahan  data  menggunakan  metode Bayesian  Regularization  Neural Network (BRNN) dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Inisialisasi bobot dan bias awal pada jaringan, serta parameter pada fungsi objektif
b. Menerapkan  algoritma  Levenberg-Marquardt  untuk  meminimalkan  fungsi  objektif 𝐹(𝐰) = α𝐸 𝑤 + β𝐸 𝐷 .
c. Menghitung parameter efektif γ .
d. Menghitung estimasi baru untuk parameter fungsi objektif α 𝑀𝑃 dan β 𝑀𝑃 .
e. Mengulangi  langkah  (b)  sampai  (d)  sampai  diperoleh  titik  konvergensi  dengan pemulihan nilai bobot dan bias pada jaringan.
f. Menghitung output BRNN
g. Menghitung ketepatan klasifikasi  dan misklasifikasi  (APER) berdasarkan  pola  yang diperoleh dari data training.
h. Menilai keakuratan prediksi keanggotaan kelompok dengan uji Press’s Q.
6. Membandingkan  ketepatan  klasifikasi  antara  metode Naïve  Bayes dan Bayesian Regularization Neural Network (BRNN).
7. Melakukan  deteksi  atau  klasifikasi  sinyal  palsu  pada  data  baru  dengan  metode Naïve Bayes dan Bayesian Regularization Neural Network (BRNN).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Deskripsi Data
Berdasarkan  data  penelitian,  terdapat  259  sinyal  yang  tergolong  dalam  sinyal  palsu dan sinyal palsu yang ditampilkan pada Tabel 2:
Tabel 2. Status Sinyal Palsu dan Tidak Palsu pada Saham Harian BBRI Klasifikasi Jumlah Prosentase Sinyal palsu 122 47.10 % Sinyal tidak palsu 137 52.90 %
Berdasarkan Tabel 2, diketahui bahwa terdapat 122 sinyal yang tergolong ke dalam sinyal palsu (47,10%) dan 137 sinyal yang tergolong ke dalam sinyal tidak palsu (52,90%).

## 4.2 Uji Independensi antara Variabel Respon dengan Variabel Prediktor
Hipotesis
H 0 : Variabel X dan variabel Y tidak berhubungan
H 1 : Variabel X dan variabel Y berhubungan Taraf Signifikansi α = 5%
Statistik Uji: Hasil  perhitungan  nilai 𝜒 2 ( chi-square )  untuk  masing-masing  variabel  ditampilkan pada Tabel 3:
Tabel 3. Keputusan Uji 𝝌 𝟐 antara Variabel Respon (Y) dan Variabel Prediktor (X)
Vaiabel 𝜒 2 db 𝜒 2 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 p-value Keputusan X 1 9,3236 1 3,841 0,002262 H 0 ditolak X 2 1,3383 1 3,841 0,2473 H 0 diterima X 3 14,542 1 3,841 0,000137 H 0 ditolak X 4 25,832 1 3,841 0,0000003724  H 0 ditolak X 5 19,837 1 3,841 0,000008435 H 0 ditolak X 6 0,19939 1 3,841 0,6552 H 0 diterima X 7 20,134 2 5,991 0,000004246 H 0 ditolak X 8 14,246 2 5,991 0,0008063 H 0 ditolak X 9 0,0043358 1 3,841 0,9475 H 0 diterima
Berdasarkan  hasil  pada  Tabel  3  dapat  diketahui  bahwa  variabel  X 1 ,  X 3 , X 4 ,  X 5 ,  X 7 , dan  X 8 berhubungan  dengan  variabel  respon  (Y).  Sehingga  variabel-variabel prediktor (X) yang digunakan dalam proses klasifikasi adalah variabel kondisi IHSG, variabel kondisi high price , variabel kondisi low price , variabel kondisi close price, variabel posisi %K, dan variabel posisi %D.

## 4.3 Klasifikasi Naïve Bayes
Pada proses klasifikasi, pembagian 80% data training dan 20% data testing dilakukan dengan  pengambilan  menggunakan simple  random  sampling .  Sebanyak  207  data digunakan sebagai data training dan 52 data digunakan sebagai data testing.

## 4.3.1 Menghitung Probabilitas Prior
Berdasarkan  data training yang  telah  dibentuk,  diperoleh  probabilitas  prior  untuk masing-masing kelas adalah sebagai berikut: 𝑃(𝑌 = 0) = 0,4831 dan 𝑃(𝑌 = 1) = 0,5169
4.3.2 Menghitung Probabilitas Atribut Masing-masing Kelas Probabilitas atribut untuk masing-masing kelas adalah:
a. Kelas sinyal palsu (0)
𝑃(𝑋 1 = 0|𝑌 = 0) = 0,56 , 𝑃(𝑋 1 = 1|𝑌 = 0) = 0,44 𝑃(𝑋 3 = 0|𝑌 = 0) = 0,52 , 𝑃(𝑋 3 = 1|𝑌 = 0) = 0,4 8 𝑃(𝑋 4 = 0|𝑌 = 0) = 0,53 , 𝑃(𝑋 4 = 1|𝑌 = 0) = 0,47 𝑃(𝑋 5 = 0|𝑌 = 0) = 0,57 , 𝑃(𝑋 5 = 1|𝑌 = 0) = 0,43 𝑃(𝑋 7 = 1|𝑌 = 0) = 0,16 , 𝑃(𝑋 7 = 2|𝑌 = 0) = 0,65 , 𝑃(𝑋 7 = 3|𝑌 = 0) = 0,19 𝑃(𝑋 8 = 1|𝑌 = 0) = 0,13 , 𝑃(𝑋 8 = 2|𝑌 = 0) = 0,70 , 𝑃(𝑋 8 = 3|𝑌 = 0) = 0,17
b. Kelas sinyal tidak palsu (1) 𝑃(𝑋 1 = 0|𝑌 = 1) = 0,4206 , 𝑃(𝑋 1 = 0|𝑌 = 1) = 0,4206 𝑃(𝑋 3 = 0|𝑌 = 1) = 0,3458 , 𝑃(𝑋 3 = 1|𝑌 = 1) = 0,6542 𝑃(𝑋 4 = 0|𝑌 = 1) = 0,2804 , 𝑃(𝑋 4 = 1|𝑌 = 1) = 0,7196
𝑃(𝑋 5 = 0|𝑌 = 1) = 0,3178 , 𝑃(𝑋 5 = 1|𝑌 = 1) = 0,6822 𝑃(𝑋 7 = 1|𝑌 = 1) = 0,0561 , 𝑃(𝑋 7 = 2|𝑌 = 1) = 0,5327 ,
𝑃(𝑋 7 = 3|𝑌 = 1) = 0,4112 𝑃(𝑋 8 = 1|𝑌 = 1) = 0,0654 , 𝑃(𝑋 8 = 2|𝑌 = 1) = 0,5607 𝑃(𝑋 8 = 3|𝑌 = 1) = 0,3738
4.3.3 Perkalian Probabilitas Prior dengan Probabilitas Atribut Masing-masing Kelas
Hasil probabilitas akhir diperoleh melalui perkalian antara probabilitas prior dan probabilitas atribut masing-masing kelas.
a. Kelas sinyal palsu (0)
Untuk data pertama, didapat nilai 𝑃(𝑌 = 0|𝑿) = 0,014587
b. Kelas sinyal tidak palsu (1) Untuk data pertama, didapat nilai 𝑃(𝑌 = 1|𝑿) = 0,004295
Berdasarkan perhitungan diatas, disimpulkan bahwa data pertama masuk dalam kelas sinyal palsu (0).

## 4.3.4 Ketepatan Klasifikasi Naïve Bayes
Dengan cara yang sama untuk data selanjutnya, hasil prediksi kelas ditampilkan pada matriks konfusi sebagai berikut:
Tabel 4. Matriks Konfusi Klasifikasi Naïve Bayes Prediksi Observasi Palsu Tidak Palsu Palsu 15 5 Tidak Palsu 7 25
Berdasarkan  Tabel  4  disimpulkan  bahwa  klasifikasi  sinyal  palsu  dengan  metode Naïve Bayes memiliki nilai akurasi 76,92% dengan tingkat kesalahan 23,08%.

## 4.3.5 Menilai Keakuratan Prediksi Keanggotaan Kelas pada Metode Naïve Bayes Hipotesis
H 0 : Pengklasifikasian dengan metode Naïve Bayes tidak akurat H 1 : Pengklasifikasian dengan metode Naïve Bayes akurat Taraf signifikansi α = 5%
Statistik uji: 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑠 ′ 𝑠 𝑄 = 15,07692 Karena  nilai 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑠 ′ 𝑠 𝑄 (15,07692) > 𝜒 0.05;1 2 (3,841) maka H 0 ditolak  sehingga dapat disimpulkan bahwa pengklasifikasian dengan metode Naïve Bayes akurat.
4.4 Bayesian Regularization Neural Network (BRNN) Seperti pada klasifikasi Naïve Bayes , data penelitian dibagi ke dalam dua bagian, yaitu data training dan data testing dengan masing-masing proporsi 80% dan 20%. Sebanyak 207 data digunakan sebagai data training dan 52 data digunakan sebagai data testing .
4.4.1 Pembentukan Model Bayesian Regularization Neural Network (BRNN) Pada penelitian ini, terdapat 6 node pada input layer, 3 node pada hidden layer, dan 1 node pada output layer. Titik konvergensi yang ditetapkan adalah change = 0,001 dan epochs = 100.
Tahapan pembentukan model BRNN adalah sebagai berikut:
1. Inisialisasi bobot dan parameter Faktor  skala  dengan  metode  Nguyen-Widrow  yang  digunakan  untuk  inisialisasi bobot dan bias adalah 𝛿 = 0.8406559 , sedangkan inisialisasi awal untuk parameter dalam fungsi objektif adalah α = 0 dan β = 1 .
2. Melakukan iterasi untuk mencapai ttik konvergensi Proses  iterasi  berhenti  pada epochs ke-22  dan  diperoleh  bobot  jaringan  serta  bias pada arsitektur BRNN adalah:
 Untuk hidden unit yang pertama
𝑤 1 = −0,36913419,  𝑏 1 = 0,03446399,  𝜃 1 [1] = −0,00894986, 𝜃 2 [1] = 0,05237093,  𝜃 3 [1] = −0,13270532,  𝜃 4 [1] = −0,09280931,
𝜃 5 [1] = −0,12266754,  𝜃 6 [1] = −0,09458335.
 Untuk hidden unit yang kedua
𝑤 2 = −0,394343738,  𝑏 2 = 0,046146623,  𝜃 1 [2] = 0,006031686, 𝜃 2 [2] = 0,017629922,  𝜃 3 [2] = −0,170635019,  𝜃 4 [2] = −0,158079410, 𝜃 5 [2] = −0,103788963,  𝜃 6 [2] = −0,050041678.
 Untuk hidden unit yang ketiga
𝑤 3 = 0.404781531,  𝑏 3 = −0,048983528,  𝜃 1 [3] = −0,010423588, 𝜃 2 [3] = −0,003778552,  𝜃 3 [3] = 0,180541227,  𝜃 4 [3] = 0,179496469, 𝜃 5 [3] = 0,098932045,  𝜃 6 [3] = 0,036230001.
Jumlah  kuadrat  dari  semua  bobot  dan  bias  jaringan  adalah 𝐸 𝑤 = 0,6581383. Berdasarkan  hasil  prediksi  menggunakan  model  BRNN,  jumlah  kuadrat  dari  galat jaringan yaitu 𝐸 𝐷 = 45,29363.
Hasil  pengolahan  data  menunjukkan  bahwa  jumlah  parameter  efektif γ = 5,904 . Sehingga diperoleh:
α = γ 2𝐸 𝑤 4,4854 dan β = n−γ 2𝐸 𝐷 = 2,2199
Oleh karena itu, pada epochs ke-22 nilai fungsi objektif yang didapat adalah 𝐹(𝐰) = 103,49930.
3. Menentukan output prediksi kelas Pengkategorian  hasil  prediksi  kelas  menggunakan  titik cut  off yaitu  0,5.  Hasil prediksi  yang  lebih  kecil  dari  0,5  akan  masuk  ke  dalam  kelas  sinyal  palsu  (0), sedangkan  hasil  prediksi  yang  lebih  besar  atau  sama  dengan  0,5  akan  masuk  ke dalam kelas sinyal tdak palsu (1).

## 4.4.2 Ketepatan Klasifikasi BRNN
Dengan cara yang sama untuk data selanjutnya, hasil prediksi kelas ditampilkan pada matriks konfusi sebagai berikut:
Tabel 5. Matriks Konfusi Klasifikasi dengan Metode BRNN Prediksi Observasi Palsu Tidak Palsu Palsu 16 4 Tidak Palsu 6 26
Berdasarkan  Tabel  5  disimpulkan  bahwa  klasifikasi  sinyal  palsu  dengan  metode BRNN memiliki nilai akurasi 80,77% dengan tingkat kesalahan 19,23%.

## 4.4.3 Menilai Keakuratan Prediksi Keanggotaan Kelas pada Metode BRNN Hipotesis
H 0 : Pengklasifikasian dengan metode BRNN tidak akurat H 1 : Pengklasifikasian dengan metode BRNN akurat Taraf signifikansi α = 5% Statistik uji: 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑠 ′ 𝑠 𝑄 = 19,69231 Karena  nilai 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑠 ′ 𝑠 𝑄 (19,69231) > 𝜒 0.05;1 2 (3,841) maka H 0 ditolak  sehingga dapat disimpulkan bahwa pengklasifikasian dengan metode BRNN akurat.
4.5 Perbandingan  Ketepatan  Klasifikasi Naïve  Bayes dan Bayesian  Regularization Neural Network (BRNN)
Karena  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  dari  metode  BRNN  lebih  besar  dibandingkan dengan  metode Naïve  Bayes dan  tingkat  kesalahan  (APER)  metode  BRNN  lebih  kecil dibandingkan  dengan  metode Naïve  Bayes ,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  klasifikasi sinyal  palsu  yang  keluar  dari  indikator Stochastic  Oscillator pada  saham  harian  PT  Bank Rakyat  Indonesia (Persero) Tbk  (BBRI) periode  Januari 2017 hingga Agustus 2019 lebih baik menggunakan metode Bayesian Regularization Neural Network (BRNN).
4.6 Penerapan  Metode Naïve  Bayes dan Bayesian  Regularization  Neural  Network (BRNN) untuk Data Baru Set data baru yang digunakan adalah sinyal yang keluar dari indikator stochastic oscillator pada bulan September 2019. Deteksi atau klasifikasi untuk set data baru dengan metode Naïve Bayes dan BRNN menunjukkan hasil yang sama, yaitu:
Tabel 6. Hasil Klasifikasi Set Data Baru No. Tanggal X1 X3 X4 X5 X7 X8 Kelas 1 03/09/2019 0 0 0 0 2 2 0 2 06/09/2019 1 1 1 1 3 2 1 3 10/09/2019 1 0 0 1 2 2 0 4 12/09/2019 0 1 1 1 2 2 1 5 17/09/2019 1 0 1 1 2 2 1 6 19/09/2019 0 0 0 0 2 2 0 7 20/09/2019 0 0 0 0 2 2 0 8 26/09/2019 1 1 1 1 2 2 1
Dimana kelas 0 berarti sinyal palsu dan kelas 1 berarti sinyal tidak palsu.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  kesimpulan  bahwa  terdapat  6 variabel  prediktor  yang  memiliki asosiasi terhadap variabel  respon,  yaitu variabel  kondisi IHSG  (X 1 ),  variabel  kondisi high  price (X 3 ),  variabel  kondisi low  price (X 4 ),  variabel kondisi close price (X 5 ) , variabel posisi %D (X 7 ), dan variabel posisi %K (X 8 ).
Berdasarkan  hasil  ketepatan  klasifikasi,  metode Bayesian  Regularization  Neural Network (BRNN)  lebih  baik  diterapkan  untuk  klasifikasi  sinyal  palsu  yang  keluar  dari indikator Stochastic  Oscillator pada  saham  harian  PT  Bank  Rakyat  Indonesia  (Persero) Tbk  (BBRI)  periode  Januari  2017  hingga  Agustus  2019  dibandingkan  dengan  metode Naïve  Bayes .  Hal  ini  didukung  karena Bayesian  Regularization  Neural  Network (BRNN) memiliki karakteristik yang adaptif yaitu belajar dari data training dan mengenal pola yang
selalu  berubah  tanpa  harus  memperhatikan  data  target  yang  ada.  Sedangkan  data  target pada  metode Naïve  Bayes dan  hasil  probabilitas  dari  data input sangat  berpengaruh terhadap  hasil output .  Semakin  besar  nilai  probabilitas  dari  data input yang  dimasukkan maka hasil output cenderung semakin tidak konsisten.
Pada  proses  klasifikasi  sinyal  palsu,  pengambilan  sampel  untuk  pembagian  data training dan  data testing memberikan  hasil  yang  berbeda  setiap  penyampelan,  namun secara  umum  metode Bayesian  Regularization  Neural  Network (BRNN)  menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode Naïve Bayes .

## DAFTAR PUSTAKA
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., dan Anderson, R. E. 2006. Multivariate Data Analysis. Seventh Edition . New Jersey: Prentice Hall.
Halim, A. 2015. Analisis Investasi di Aset Keuangan. Jakarta: Mitra Wacana Media. Han,  J.,  Kamber,  M.,  dan  Pei,  J.  2012. Data  Mining:  Concept  and  Techniques. Third Edition. Waltham: Morgan Kaufmann Publishers.
Investor  Saham  Pemula  (ISP).  2017. #YukBelajarSaham  untuk  Pemula .  Jakarta:  PT  Elex Media Komputindo.
Pan, X., Lee, B., dan Zheng, C. 2013. A Comparison of Neural Network Backpropagation Algorithm  for  Electricity  Load  Forecasting. Proceeding:  IEEE  International Workshop on Intelligent Energy System (IWIES), Hal. 22-27. Perez-Rodriguez,  P.,  Gianola,  D.,  Weigel,  K.  A.,  Rosa,  G.  J.  M.,  dan  Crossa,  J.  2013. Technical  Note:  An R  Package for Fitting  Bayesian Regularized  Neural  Networks with  Application  in  Animal  Breeding. Journal  of  Animal  Science Vol.  88,  No.  2: Hal. 497 – 504.
Prasetyo,  E.  2012. DATA  MINING  Konsep  dan  Aplikasi  Menggunakan  MATLAB. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta.
Siang,  J.  2005. Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  Pemrogramannya  Menggunakan  MATLAB. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta.
Suyanto. 2019. DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI DAN KLASTERISASI DATA. Edisi Revisi . Bandung: INFORMATIKA.
Yue, Z., Songzheng, Z., dan Tianshi, T. 2011. Bayesian Regularization BP Neural Network Model for Predicting Oil-Gas Drilling Cost. Proceeding: International Conference on Business Management and Electronic Information (BMEI), Hal. 483-487.
Zaki, M. J. dan Meira, M. J. 2013. Data Mining and Analysis : Fundamental Concepts and Algorithms . Cambridge: Cambridge University Press.