## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 10-17 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.298

## Prediksi Harga Saham pada Portofolio Investor dengan Analisis Time Series Harga Saham menggunakan ANN

## Hendra Wibiksana
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia Email: hendra012@yahoo.co.id
Email Penulis Korespondensi: hendra012@yahoo.co.id
Abstrak− Bursa Efek Indonesia (BEI) merupakan tempat perdagangan pasar saham di Indonesia. Secara umum hal ini diwakili oleh nilai Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). IHSG sendiri merupakan gabungan nilai seluruh saham yang tercatat di Bursa. Tidak peduli  apakah  saham  yang  diperdagangkan  pada  hari  itu  dalam  keadaan  naik,  turun,  flat  (tidak  ada  perubahan  nilai),  tidak diperdagangkan, bahkan suspensi (dilarang melakukan transaksi dalam jangka waktu tertentu). Sumber data saham yang digunakan adalah harga penutupan saham BNI, BCA dan Mandiri selama 15 tahun dari tahun 2008-2022 dari Bursa Efek Indonesia (melalui situs yahoo finance). Masing-masing data stok tersebut dilatih dan diuji, untuk dilihat seberapa akuratnya dengan menggunakan metode ini. Harga saham yang telah diprediksi oleh ANN digabungkan ke dalam suatu portofolio, portofolio ini akan menunjukkan kenaikan atau penurunan.  Pada  akhir  proses,  dihitung  tingkat  perubahan  harga  saham  prediksi  kerugian  menjadi  prediksi  harga  saham menguntungkan. Akurasi data harian BNI, BCA, dan Mandiri masing-masing sebesar 97,6927%, 97,9754%, dan 97,6275%. Akurasi data mingguan sedikit lebih kecil dibandingkan akurasi harian. Akurasi data mingguan BNI, BCA, dan Mandiri masing-masing sebesar 95,7673%, 97,1222%, dan 96,5592%. Akurasi data bulanan sedikit lebih kecil dibandingkan akurasi mingguan. Akurasi data bulanan BNI, BCA, dan Mandiri  masing-masing sebesar 90,4161%, 94,781%, dan 93,0619%. Jika  investor  memfokuskan seluruh dananya hanya  untuk  membeli satu saham,  maka  ia akan  memperoleh  keuntungan portofolio 3  kali  lipat dari sebelumnya.  Jika keuntungan saham BNI sebesar 46,12%, maka dari segi portofolio, investor memperoleh keuntungan sebesar 46,12% x 3 = 138,36%. Bandingkan dengan  tingkat  keuntungan  3  bank  tersebut  yang  jika  dijumlahkan,  maka  nilainya  menjadi  sebagai  berikut:  46,12+54,42+56,01  = 156,55%. Jadi ada tambahan keuntungan dari portofolio sebesar 156,55% - 138,36% = 18,19%.
Kata Kunci: Saham; Backpropagation; Training; Testing; Prediksi; Portofolio
Abstract −The Indonesian Stock Exchange (BEI) is a place for stock market trading in Indonesia. In general, this is represented by the Composite Stock Price Index (IHSG) value. IHSG itself is the combined value of all shares listed on the Stock Exchange. It do esn't matter  whether the shares traded that day are up, down, flat (no  change in value),  not traded, or  even suspended (prohibited  from making transactions within a certain period of time). The stock data source used is the closing price of BNI, BCA and Mandiri shares for 15 years from 2008-2022 from the Indonesian Stock Exchange (via the Yahoo Finance site). Each stock data is trained and tested, to see how accurate it is using this method. The stock prices predicted by ANN are combined into a portfolio, this portfolio will show an increase or decrease. At the end of the process, the rate of change in stock prices from predicted losses to predicted profitable stock prices is calculated. The daily data accuracy of BNI, BCA and Mandiri is 97.6927%, 97.9754% and 97.6275% respectively. Weekly data accuracy is slightly smaller than daily accuracy. The accuracy of weekly data for BNI, BCA and Mandiri is 95.7673%, 97.1222% and 96.5592% respectively. Monthly data accuracy is slightly smaller than weekly accuracy. The accuracy of BNI, BCA and Mandiri monthly data is 90.4161%, 94.781% and 93.0619% respectively. If an investor focuses all his funds on buying just one share, he will get 3 times the portfolio profit from before. If the profit on BNI shares is 46.12%, then in terms of portfolio, the investor gets a profit of  46.12%  x  3  =  138.36%.  Compare  this  with  the  profit  levels  of  the  3  banks,  which  if  added  up,  the  value  becomes  as  follows: 46.12+54.42+56.01 = 156.55%. So there is an additional profit from the portfolio of 156.55% - 138.36% = 18.19%.
Keywords : Shares; Backpropagation; Training; Testing; Predictions; Portfolio

## 1. PENDAHULUAN
Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  merupakan  nilai  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  gabungan  seluruh saham  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.  IHSG  dapat  digunakan  untuk  menilai  situasi  pasar  secara  umum  atau mengukur  apakah  harga  saham  mengalami  kenaikan  atau  penurunan?  Kenaikan  IHSG  menunjukkan  kegembiraan, sedangkan IHSG turun menunjukkan kelesuan pasar [1]–[4]. Ketika terjadi kenaikan IHSG, tentu investor saham heboh karena  bisa  meraih  keuntungan  sebesar  selisih  harga  antara  harga  jual  saat  ini  dengan  harga  beli  saham  sebelumnya. Sebaliknya, ketika IHSG mengalami penurunan, tentunya sebagian besar investor kecil/besar akan panik dengan adanya aksi pelepasan saham tersebut [1], [5]–[8].
Saham  adalah  bukti  ekuitas  dalam  suatu  perusahaan.  Dengan  membeli  saham  suatu  perusahaan,  Anda menginvestasikan  modal  atau  dana  yang  akan  digunakan  oleh  manajemen  untuk  membiayai  kegiatan  operasional perusahaan.  Ada  dua  jenis  saham  korporasi:  saham  preferen  dan  saham  biasa  [9]–[12].  Portofolio  adalah  jika  Anda mendiversifikasi  investasi  Anda  pada  lebih  dari  satu  saham  atau  dengan  kombinasi  obligasi,  valas,  properti  atau  aset lainnya untuk  mengurangi risiko, Anda telah  membuat portofolio  [1]–[4]. Sumber data saham  yang digunakan adalah harga penutupan saham BNI, BCA dan Mandiri selama 15 tahun dari tahun 2008-2022 dari Bursa Efek Indonesia .
Untuk  teorinya,  algoritma  Backpropagation  diterapkan.  Backpropagation  merupakan  salah  satu  metode pengenalan pola selain Perceptron, Adeline, dan Madeline. Backpropagation  menggunakan  data input, hidden neuron, dan data output untuk memperkirakan nilai perkiraan ke depan berdasarkan sumber data yang diberikan. Backpropagation lebih  baik  daripada  3  metode  pengenalan  pola  lainnya  untuk  kasus  deret  waktu  [13]–[16].  Memprediksi  harga  saham menjadi tantangan dalam dekade 2010 ini. Banyak peneliti sebelumnya yang menemukan model terbaik untuk prediksi

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 10-17 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.298
harga saham seperti Jay Desai, Arti Trivedi, dan Nisarg A Joshi (2013) dan Wibiksana Hendra (2018) [1], [2], [15], [17]– [19].
Penelitian  ini  menggunakan  data  harga  penutupan  sebagai  kumpulan  data  training  dan  testing.  Sayangnya  dari percobaannya,  hanya  mencapai  hasil  akurasi  training  masih  59,84%  dan  rata-rata  akurasi  testing  82%.  Data  yang digunakan oleh Jay Desai, Arti Trivedi, dan Nisarg A Joshi merupakan data homogen berupa harga keluar (close) Indeks S&P CNX Nifty 50. Data perdagangan yang digunakan adalah dari 1 Januari 2010 hingga 31 Desember 2011. Jay Desai menggunakan  jaringan saraf dengan  satu  input  layer, satu  hidden  layer, dan satu  output layer  linier. 10 variabel  input digunakan dengan 10 neuron di hidden layer. Semua jaringan yang diuji dalam penelitian ini dilatih selama 3.000 epoch.
Penelitian ini menggunakan data harga penutupan (close price) sebagai kumpulan data training dan testing. Dari hasil  percobaannya,  mencapai  hasil  akurasi  training  dan  testing  rata-rata  di  atas  90%.  Data  yang  digunakan  oleh Wibiksana Hendra merupakan data homogen berupa harga keluar (close price) Indeks harga Saham Gabungan (IHSG). Data perdagangan yang digunakan adalah dari 1 Januari 2011 hingga 31 Desember 2015.
Wibiksana Hendra menggunakan jaringan saraf dengan satu input layer, satu hidden layer, dan satu output layer linier. Ini pun terbagi menjadi 3 bagian: data harian, data mingguan, dan data bulanan. Untuk data harian, menggunakan 20 variabel  input,  dengan 10 neuron di  hidden  layer, dan 1 output  layer  linier.  Untuk data mingguan,  menggunakan 4 variabel input, dengan 2 neuron di hidden layer, dan 1 output layer linier. Sedangkan untuk data bulanan, menggunakan 1 variabel input, dengan 1 neuron di hidden layer, dan 1 output layer linier.
Semua jaringan yang diuji dalam penelitian ini dilatih selama 10.000 epoch. Lalu tingkat akurasi data harian BNI, BCA,  dan  Mandiri  yang  didapat  dari  hasil  penelitian  masing-masing  sebesar  97,7474%,  98,2266%,  dan  97,8942%. Akurasi data mingguan sedikit lebih kecil dibandingkan akurasi harian. Akurasi data mingguan BNI, BCA, dan Mandiri masing-masing  sebesar  95,4247%,  97,0631%,  dan  96,5706%.  Akurasi  data  bulanan  sedikit  lebih  kecil  dibandingkan akurasi  mingguan.  Akurasi  data  bulanan  BNI,  BCA,  dan  Mandiri  masing-masing  sebesar  91,6259%,  95,9425%,  dan 94,1434%. Jika  investor memfokuskan  seluruh dananya  hanya untuk membeli  satu saham,  maka  ia akan  memperoleh keuntungan portofolio 3 kali lipat dari sebelumnya.
Jika keuntungan saham BNI sebesar 19,19%, maka dari segi portofolio, investor memperoleh keuntungan sebesar 19,19% x 3 =  57,57%. Bandingkan dengan tingkat keuntungan 3  bank tersebut yang  jika dijumlahkan,  maka nilainya menjadi sebagai berikut: 19,19+17,68+15,73 = 52,6%. Jadi ada tambahan keuntungan dari portofolio sebesar 57,57% - 52,6%  =  4,97%.  Jadi  berdasarkan  2  hasil  kajian  ini,  Saya  ingin  meningkatkan  akurasi  itu  meski  hanya  sedikit dibandingkan penelitian sebelumnya. Untuk arsitektur, Saya masih akan gunakan pada penelitian sebelumnya. Sedangkan yang membedakannya adalah banyaknya data yang akan digunakan pada penelitian ini. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi harga saham portofolio dengan akurasi prediksi lebih besar dari 90%. Hipotesis yang diajukan di sini ada 2. Pertama adalah prediksi tersebut dapat dicapai dengan metode ANN dan diharapkan nilai akurasinya dapat lebih besar dari 90% untuk saham BNI, BCA, dan Mandiri, serta portofolio harga saham lebih besar dari 90%. Kedua, ada dugaan kalau  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini,  bisa  sedikit  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  penelitian sebelumnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Dasar Penelitian
Penelitian  ini  mempunyai  beberapa  bagian,  mulai  dari  pengumpulan  data  mentah,  proses  backpropagation  meliputi training dan testing, plot prediksi kombinasi dari training dan testing, dan portofolio berdasarkan bank-bank tersebut di atas. Arsitektur keseluruhan tahapan ditunjukkan pada Gambar 1.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Di sini ada 4 poin yang akan dibahas terkait gambar 1 di bawah ini. Ke-4 poin tersebut di antaranya adalah data mentah (raw data), proses backpropagation, plot prediksi, dan plot portofolio.

## 2.2.1 Data Mentah (raw data)
Eksperimen dimulai dengan mengumpulkan data dari satu sumber. Di mana dataset diperoleh dari website yahoo finance selama 15 tahun terhitung dari tanggal 1 Januari 2008 sampai dengan 31 Desember 2022. Daftar dataset saham tersebut merupakan data harga penutupan saham BNI, BCA, dan Mandiri.

## 2.2.2 Proses backpropagation
Backpropagation dibagi menjadi 2 tahap yaitu proses training dan proses testing. Data training dan testing akan dipisahkan dalam 3 skenario: 60%:40%, 70%:30%, dan 80%:20%.
1) Proses training Dalam fase training, ada beberapa fase:
a. Data Harga Penutupan Saham
Eksperimen dimulai dengan mengumpulkan data dari satu sumber. Di mana dataset diperoleh dari website yahoo finance selama 15 tahun terhitung dari tanggal 1 Januari 2008 sampai dengan 31 Desember 2022. Daftar dataset

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 10-17 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.298
saham tersebut merupakan data harga penutupan saham BNI, BCA, dan Mandiri. Untuk kasus ini, dataset yang digunakan adalah data training. Untuk detailnya, Anda dapat melihat pada langkah selanjutnya di bawah ini.
Backpropagation Plot prediksi Training + Testing Membuat plot dari data testing dari setiap saham (BNI, BCA, Mandiri) Start Data harga penutupan saham untuk training dan testing
End Membuat plot prediksi dari setiap saham (BNI, BCA, Mandiri) Plot portofoio
Gambar 1. Desain penelitian
Gambar  1  di  atas  adalah  gambar  mengenai  alur  dan  desain  penelitian  mengenai  Prediksi  Harga  Saham  pada Portofolio Investor  dengan  Analisis Time Series Harga Saham  menggunakan  ANN. Pada alur tersebut terdapat tahapan  Proses  Training.  Di  sini,  setiap  data  harga  penutupan  saham  (BNI,  BCA  dan  Mandiri)  dilatih  untuk peramalan 1 hari, 1 minggu, dan 1 bulan berdasarkan data harian, data mingguan, dan data bulanan dengan proporsi 60%:40%,  70%:30%,  dan  80%  :20%.  Weight  dan  Bias,  di  sini,  setiap  variabel  input  dari  proses  training  akan dihitung  dan  di-update  bobot  (weight)  dan  bias-nya  hingga  diperoleh  nilai  MSE.  Toleransi  kesalahan  epoch minimum  atau  maksimum  tercapai.  Di  sini,  toleransi  kesalahan  disetel  kurang  dari  0,001  dan  epoch  maksimal disetel  maksimum  sebanyak  10.000  epoch.  Faktanya,  kondisi  berhenti  yang  dicapai  selama  percobaan  selalu merupakan  angka  epoch  maksimum  yang  dicapai  dibandingkan  dengan  tingkat  kesalahan  yang  harus  dicapai kurang dari 0,001. Arsitektur keseluruhan proses training ditunjukkan pada Gambar 2. Proses Testing Data Harga Penutupan Saham. Eksperimen dimulai dengan mengumpulkan data dari satu sumber. Untuk detailnya, Anda dapat melihat pada langkah selanjutnya di bawah ini serta hasil prediksi.
b. Proses Training
Di sini, setiap data harga penutupan saham (BNI, BCA dan Mandiri) dilatih untuk peramalan 1  hari, 1 minggu, dan 1 bulan berdasarkan data harian, data mingguan, dan data bulanan dengan proporsi 60%:40%, 70%:30%, dan

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 10-17 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.298
80% :20%. Artinya dari 100 data, 60 menjadi data training dan sisanya menjadi data testing (60%:40%). Begitu pula dengan proporsi 70%:30% dan 80%:20%.
c. Weight dan Bias
Di sini, setiap variabel input dari proses training akan dihitung dan di-update bobot (weight) dan bias-nya hingga diperoleh nilai MSE.
d. Toleransi kesalahan epoch minimum atau maksimum tercapai Di  sini,  toleransi  kesalahan  disetel  kurang  dari  0,001  dan  epoch  maksimal  disetel  maksimum  sebanyak  10.000 epoch. Faktanya, kondisi berhenti yang dicapai selama percobaan selalu merupakan angka epoch maksimum yang dicapai  dibandingkan  dengan  tingkat  kesalahan  yang  harus  dicapai  kurang  dari  0,001.  Arsitektur  keseluruhan proses training ditunjukkan pada Gambar 2.
2) Proses Testing
Dalam tahap testing, ada beberapa tahap:
a. Data Harga Penutupan Saham
Eksperimen dimulai dengan mengumpulkan data dari satu sumber. Di mana dataset diperoleh dari website yahoo finance selama 15 tahun terhitung dari tanggal 1 Januari 2008 sampai dengan 31 Desember 2022. Daftar dataset saham tersebut merupakan data harga penutupan saham BNI, BCA, dan Mandiri. Untuk kasus ini, dataset yang digunakan adalah  data testing. Untuk detailnya, Anda dapat melihat pada langkah selanjutnya di bawah ini.
b. Proses Testing
Di sini, setiap data harga penutupan saham (BNI, BCA dan Mandiri) diuji untuk peramalan 1 hari, 1 minggu, dan 1 bulan berdasarkan data harian, data mingguan, dan data bulanan dengan proporsi 60%:40%, 70%:30%, dan 80% :20%. Artinya dari 100 data, 40 menjadi data testing dan sisanya menjadi data training (60%:40%). Begitu pula dengan proporsi 70%:30% dan 80%:20%.
c. Hasil Prediksi
Nilai antara data testing awal dan data perkiraan selama proses  testing. Arsitektur keseluruhan proses pelatihan ditunjukkan pada Gambar 3.
3) Plot prediksi
Setelah  proses  kedua  (proses  Backpropagation)  di  atas  selesai,  hasil  prediksi  dari  setiap  training  dan  testing  akan digabungkan  menjadi  satu  plot  untuk  setiap  skenario  percobaan.  Ada  penjelasan  langkah  demi  langkah  dengan diagram di bawah ini (lihat Gambar 4).
a. Nilai weight dan bias dari hasil model Training, dapat digunakan untuk proses testing.
b. Setelah proses testing selesai, maka akan diberikan hasil prediksi.
c. Pembuatan plot dari data testing masing-masing saham (BNI, BCA dan Mandiri).
4) Plot Portofolio
Bagian ini merupakan langkah selanjutnya setelah proses plot prediksi (langkah 3 di atas) selesai. Dari sini, kita bisa langsung  lakukan  tahap  analisis  hasil.  Analisis  hasil  digunakan  untuk  memberikan  kesimpulan  saham  mana  yang mempunyai  manfaat tinggi  bagi  investor  selama  suatu  periode.  Arsitektur tahapan  secara  keseluruhan  ditunjukkan pada Gambar 4. Sedangkan skenario penelitian yang digunakan pada ketiga bank, ditunjukkan pada Tabel 1.
Start
Data harga penutupan saham untuk training Inisialisasi Weight dan bias Menghitung SUM dan fungsi aktivasi pada hidden layer Menghitung SUM dan fungsi aktivasi pada Output layer Menghitung error Toleransi error pada epoch minmum atau maksimum tercapai? Menghitung error Output Update weight dan bias Output Menghitung error pada hidden layer Update weight dan bias pada hidden layer Update weight dan bias Ya Tidak
Gambar 2. Proses Training Backpropagation

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 10-17 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.298
Gambar 2 adalah mengenai proses training backpropagation Prediksi Harga Saham pada Portofolio Investor dengan Analisis Time Series Harga Saham menggunakan ANN.  Plot prediksi, Setelah proses kedua (proses Backpropagation) di atas selesai, hasil prediksi dari setiap training dan testing akan digabungkan menjadi satu plot untuk setiap skenario percobaan. Ada penjelasan langkah demi langkah antara lain adalah nilai weight dan bias dari hasil model Training, dapat digunakan untuk proses testing. Setelah proses testing selesai, maka akan diberikan hasil prediksi. Pembuatan plot dari data testing masing-masing saham (BNI, BCA dan Mandiri).
Start End Data harga penutupan saham untuk testing Menghitung error pada hidden layer Menghitung error Output Nilai weight dan bias dari hasil model Training Hasil Prediksi
Gambar 3. Proses Testing Backpropagation Nilai weight dan bias dari hasil model Training Prediksi dari proses testing Start End Hasil prediksi dari proses testing
Gambar 4. Plot Prediksi
Tabel 1. Skenario Penelitian untuk BNI, BCA dan Mandiri
No  Tipe Data  Training  Total Data  Testing  Total Data
1 Harian 60% 2.225 40% 1.483 2 70% 2.596 30% 1.112 3 80% 2.966 20% 742 4 Mingguan 60% 470 40% 313 5 70% 548 30% 235 6 80% 626 20% 157 7 Bulanan 60% 108 40% 72 8 70% 126 30% 54 9 80% 144 20% 36
Pada gambar 3 mengenai alur proses testing pada Prediksi Harga Saham pada Portofolio Investor dengan Analisis Time Series Harga Saham menggunakan ANN. Sedangkan gambar 4 di atas adalah Prediksi Harga Saham pada Portofolio Investor dengan Analisis Time Series Harga Saham menggunakan ANN. Disertai tabel 1 di atas Skenario Penelitian untuk BNI, BCA dan Mandiri  pada Prediksi Harga Saham pada Portofolio Investor dengan Analisis Time Series Harga Saham menggunakan ANN. Pada tabel 1 ditampilkan hasil Tipe Data, Training, Total Data, Testing dan Total Data.
Start Plot Prediksi End Plot portfolio Result analysis
Gambar 5. Plot Prediksi

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 10-17 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.298
Gambar 5 di atas adalah plot prediksi Prediksi Harga Saham pada Portofolio Investor dengan Analisis Time Series Harga Saham menggunakan ANN. Setelah proses proses Backpropagation, hasil prediksi dari setiap training dan testing akan digabungkan menjadi satu plot untuk setiap skenario percobaan. Pembuatan plot dari data testing masing-masing saham (BNI, BCA dan Mandiri).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Mengenai hasil percobaan, selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Hasil Eksperimen
No. Bank Tipe Data  Training  Total Data  Akurasi  Testing  Total Data  Akurasi 1 BNI Daily 60% 2.225 99,1032 40% 1.483 98,1181 2 70% 2.596 98,9362 30% 1.112 97,9139 3 80% 2.966 98,8323 20% 742 97,6927 4 Weekly 60% 470 98,2454 40% 313 96,4085 5 70% 548 98,0519 30% 235 96,2003 6 80% 626 97,9347 20% 157 95,7673 7 Monthly 60% 108 96,3377 40% 72 92,1699 8 70% 126 95,91 30% 54 91,6616 9 80% 144 95,6982 20% 36 90,4161 10 BCA Daily 60% 2.225 97,7905 40% 1.483 98,4246 11 70% 2.596 97,8702 30% 1.112 98,3416 12 80% 2.966 97,8658 20% 742 97,9754 13 Weekly 60% 470 96,8572 40% 313 97,8098 14 70% 548 97,0883 30% 235 97,5779 15 80% 626 97,2763 20% 157 97,1222 16 Monthly 60% 108 94,2681 40% 72 95,7492 17 70% 126 94,6038 30% 54 95,4649 18 80% 144 94,8612 20% 36 94,781 19 Mandiri Daily 60% 2.225 97,5975 40% 1.483 98,039 20 70% 2.596 97,6388 30% 1.112 97,7873 21 80% 2.966 97,6961 20% 742 97,6275 22 Weekly 60% 470 96,0695 40% 313 96,9932 23 70% 548 96,3031 30% 235 96,7741 24 80% 626 96,4229 20% 157 96,5292 25 Monthly 60% 108 92,442 40% 72 94,6415 26 70% 126 92,9455 30% 54 94,2079 27 80% 144 93,3953 20% 36 93,0619
Pada tabel 2 adalah Hasil Eksperimen pada Prediksi Harga Saham pada Portofolio Investor dengan Analisis Time Series Harga Saham menggunakan ANN.  Pada tabel di atas disajikan data Bank Tipe, Data Training,
Total Data, Akurasi, Testing, Total Data dan Akurasi. Akurasi data harian BNI, BCA, dan Mandiri masing-masing sebesar 97,6927%, 97,9754%, dan 97,6275%. Akurasi data mingguan sedikit lebih kecil dibandingkan akurasi harian. Akurasi data mingguan BNI, BCA, dan Mandiri masing-masing sebesar 95,7673%, 97,1222%, dan 96,5592%. Akurasi data bulanan sedikit lebih kecil dibandingkan akurasi mingguan. Akurasi data bulanan BNI, BCA, dan Mandiri masing-masing sebesar 90,4161%, 94,781%, dan 93,0619%. Jika investor memfokuskan seluruh dananya hanya untuk membeli satu saham, maka ia akan memperoleh keuntungan portofolio 3 kali lipat dari sebelumnya. Jika keuntungan saham BNI sebesar 46,12%, maka dari segi portofolio, investor memperoleh keuntungan sebesar 46,12% x 3 = 138,36%. Bandingkan dengan tingkat keuntungan 3 bank tersebut yang jika dijumlahkan, maka nilainya menjadi sebagai berikut: 46,12+54,42+56,01 = 156,55%. Jadi ada tambahan keuntungan dari portofolio sebesar 156,55% - 138,36% = 18,19%.

## 3.1 Pembahasan
Manfaat portofolio dihitung dari selisih nilai investasi terakhir dengan nilai investasi awal, dibagi dengan nilai investasi awal. Nilai akurasi prediksi dengan data harian lebih baik dibandingkan mingguan dan bulanan, karena data yang dilatih pada data harian, lebih banyak dibandingkan data mingguan dan bulanan.
Untuk membeli atau menjual, gunakan rumus:
Harga saat ini * jumlah saham (1) Untuk perhitungan keuntungan, gunakan rumus: Nilai akhir−nilai awal Nilai awal ∗ 100% (2)

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 10-17 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.298
Tabel 3 di bawah ini hanya terjadi jika seorang investor melakukan diversifikasi biayanya ke masing-masing bank. Saham  BNI,  BCA,  dan  Mandiri  hanya  mendapat  keuntungan  46,12%,  54,42%  dan  56,01%.  Namun  bagaimana  jika investor hanya memfokuskan dananya pada satu saham yang memiliki tingkat keuntungan tertinggi? Dengan kata lain, dana yang seharusnya digunakan untuk membeli saham BCA dan Mandiri, semuanya hanya digunakan untuk membeli saham BNI.
Tabel 3. Keuntungan Portofolio BNI BCA Mandiri Beli:
Rp  6.750  sebanyak  1  lot  atau  100 lembar  saham  (Rp  675.000)  pada  2 maret 2020 Jual: Rp  9.862.9958  (Rp 727.090,92).  pada 2 desember 2022 Laba: Rp  3.112.9958/lembar  saham  atau  Rp 311.299,58 (46,12%) Beli:
Rp  6.080  sebanyak  1  lot  atau  100 lembar  saham  (Rp  608.000)  pada  2 maret 2020
Jual: Rp 9.388.9766 (Rp 938.897,66) pada 2 desember 2022 Laba: Rp 3.308.9766/saham atau Rp 330.897,66 (54,42%) Beli: Rp  3.475  sebanyak  1  lot  atau  100 lembar saham (Rp 347.500) pada 2 maret 2020
Jual: Rp  5.421.3593  (Rp  623.486,43) pada 8 desember 2022 Laba: Rp  1.946.3593/saham  atau  Rp 194.635,93 (56,01%)
Jika  demikian,  maka  investor  akan  memperoleh  keuntungan  portofolio  3  kali  lipat  dari  sebelumnya.  Jika keuntungan saham BNI sebesar 46,12%, maka dari segi portofolio, investor memperoleh keuntungan sebesar 46,12% x 3  =  138,36%.  Bandingkan  dengan  tingkat  keuntungan  3  bank  tersebut  yang  jika  dijumlahkan,  maka  nilainya  menjadi sebagai  berikut:  46,12+54,42+56,01  =  156,55%.  Jadi  ada  tambahan  keuntungan  dari  portofolio  sebesar  156,55%  - 138,36% = 18,19%.

## 4. KESIMPULAN
Seluruh percobaan telah selesai, dengan total 27 percobaan di mana setiap saham seperti BNI, BCA, dan Mandiri masing- masing memiliki 9 percobaan dengan data harian, mingguan, dan bulanan. Dari hasil percobaan pada saham BNI, BCA, dan Mandiri baik untuk data harian, mingguan, dan bulanan, diketahui bahwa nilai akurasi dengan data harian lebih baik dibandingkan  dengan  nilai  akurasi  data  mingguan  dan  bulanan.  Akurasi  data  harian  BNI,  BCA  dan  Mandiri  masing- masing sebesar 97,6927%, 97,9754%, dan 97,6275%. Akurasi data mingguan sedikit lebih kecil dibandingkan akurasi harian. Akurasi data mingguan BNI, BCA,  dan Mandiri  masing-masing sebesar 95,7673%, 97,1222%, dan 97,6275%. Akurasi data bulanan sedikit lebih kecil dibandingkan akurasi mingguan. Akurasi data bulanan BNI, BCA, dan Mandiri masing-masing sebesar 90,4161%, 94,781%, dan 93,0619% . Jika investor memfokuskan seluruh dananya hanya untuk membeli  satu  saham,  maka  ia  akan  memperoleh  keuntungan  portofolio  3  kali  lipat  dari  sebelumnya.  Jika  keuntungan saham BNI sebesar 46,12%, maka dari segi portofolio, investor memperoleh keuntungan sebesar 46,12% x 3 = 138,36%. Bandingkan dengan tingkat keuntungan 3 bank tersebut yang jika dijumlahkan, maka nilainya menjadi sebagai berikut: 46,12+54,42+56,01 = 156,55%. Jadi ada tambahan keuntungan  dari portofolio sebesar 156,55% - 138,36% = 18,19%. Dari  sini  bisa  ditarik  2  kesimpulan  besar  Hipotesis  ke-2  penulis  sebelumnya  perihal  tingkat  akurasi  yang  bakal  lebih rendah dibandingkan penelitian sebelumnya, terbukti benar. Untuk keuntungan portofolio, ternyata bisa melonjak 3-4 kali dibandingkan hasil penelitian sebelumnya.

## REFERENCES
[1] U. Pada et al., “Membangun Kesadaran Kemandirian Dengan Inovasi Dan Kreatifitas,” J. Abdi Masy. Multidisiplin, vol. 1, no. 1, pp. 62–65, 2022.
[2] M. A. C. Perdana, N. W. Sulistyowati, A. Ninasari, Jainudin, and S. Mokodenseho, “Analisis Pengaruh Pembiayaan, Skala Usaha, dan Ketersediaan Sumber Daya Manusia terhadap Profitabilitas UMKM,” Sanskara Ekon. dan Kewirausahaan, vol. 1, no. 03, pp. 135–148, 2023, doi: 10.58812/sek.v1i03.120.
[3] M. D. Hadi Pratama, K. Al Kautsar, R. Hidayat, V. Melistiana, and Tiarapuspa, “Analisis Bisnis Strategi Nasi Padang 99,”  J. Ekon. Trisakti, vol. 3, no. 1, pp. 601–610, 2023, doi: 10.25105/jet.v3i1.15519.
[4] N.  Nasfi, R. Rahmad, and S. Sabri, “Pengaruh  Kualitas Pelayanan Terhadap  Kepuasan Nasabah  Perbankan Syariah,”  Ekon. SYARIAH  J. Econ. Stud., vol. 4, no. 1, p. 19, 2020, doi: 10.30983/es.v4i1.3146.
[5] M. A. Prawira and R. Amin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilhan Karyawan Terbaik Pada PT. Citra Prima Batara Dengan Metode AHP,” J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[6] A. Setiobudi, C. Sudyasjayanti, and A. A. Danarkusuma, “Pengaruh Pengalaman Pelanggan, Kualitas Layanan Dan Kepercayaan Pelanggan Terhadap Kesediaan Untuk Membayar,” JBMI (Jurnal Bisnis, Manajemen, dan Inform., vol. 17, no. 3, pp. 238–252, 2021, doi: 10.26487/jbmi.v17i3.12442.
[7] A.  Rohmah,  F.  Sembiring,  and  ...,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  Analysis  Untuk  Menentukan  Hambatan Pembelajaran Daring (Studi Kasus: Smk Yaspim …,” … Sist. Inf. dan …, pp. 290–298, 2021.
[8] V. N. Sari, L. Y. Astri, and E. Rasywir, “Analisis Dan Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Evaluasi,”  J. Ilm. Mhs. Tek. Inform., vol. 2, no. 1, pp. 53–68, 2020.
[9] P. P. Nicolas, H. Soetanto, W. Wahyudi, and A. Rossi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik pada PT.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 10-17 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.298
XYZ  dengan  Metode  Profile  Matching  dan  Interpolasi,”  J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf.,  vol.  9,  no.  2,  p.  121,  2021,  doi: 10.26418/justin.v9i2.44159.
[10]  Fachruddin, M. R. Pahlevi, M. Ismail, E. Rasywir, and Y. Pratama, “Analisis Usability Pada Implementasi Sistem Pengelolaan Keuangan  Masjid  Menggunakan  USE  Questionnaire,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  4,  pp.  1216–1224,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i4.2518.
[11]  V. Abdurrohman and S. Nita, “Rancang Bangun Sistem Informasi Penjualan Smartphone Berbasis Web,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun., pp. 43–48, 2020.
[12]  D. W. Sitohang and A. Rikki, “Implementasi Algoritma K- Means Clustering untuk Mengelompokkan Data Gizi Balita pada Kecamatan Garoga Tapanuli Utara,” KAKIFIKOM (Kumpulan Artik. Karya Ilm. Fak. Ilmu Komputer), vol. 02, pp. 80–92, 2019, doi: 10.54367/kakifikom.v1i2.642.
[13]  M. Seyedan and F. Mafakheri, “Predictive big data analytics for supply chain demand forecasting: methods, applications, and research opportunities,” J. Big Data, vol. 7, no. 1, 2020, doi: 10.1186/s40537-020-00329-2.
[14]  M.  M.  Abdelsamea,  U.  Zidan,  Z.  Senousy,  M.  M.  Gaber,  E.  Rakha,  and  M.  Ilyas,  “A  survey  on  artificial  intelligence  in histopathology  image  analysis,”  Wiley  Interdiscip.  Rev.  Data  Min.  Knowl.  Discov.,  vol.  12,  no.  6,  pp.  1–44,  2022,  doi: 10.1002/widm.1474.
[15]  Dr. V. Suma, “Data Mining based Prediction of Demand in Indian Market for Refurbished Electronics,” J. Soft Comput. Paradig., vol. 2, no. 3, pp. 153–159, 2020, doi: 10.36548/jscp.2020.3.002.
[16]  A. Vodenčarević, J. Kreuzeder, A. Wöckel, and P. Fasching, “Prediction of QT Prolongation in Advanced Breast Cancer Patients Using Survival Modelling Algorithms,” in Proceedings ofthe 12th International Conference on Data Science, Technology and Applications (DATA 2023), 2023, no. Data, pp. 164–172, doi: 10.5220/0012130900003541.
[17]  R.  D.  Laksmana,  E.  Santoso,  and  B.  Rahayudi,  “Prediksi  penjualan  roti  menggunakan  metode  exponential  smoothing  (Studi Kasus: Harum Bakery),” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 5, pp. 4933–4941, 2019.
[18]  T.  M.  Tamtelahitu,  “Komparasi  Algoritma  Clustering  dengan  Dataset  Penyebaran  Covid-19  di  Indonesia  Periode  Maret-Mei 2020,” J. Teknol. Technoscientia, vol. 13, no. 1, pp. 27–34, 2020.
[19]  M. A.  Aswathy and M. Jagannath, “Performance  Analysis of Segmentation Algorithms for the  Detection of  Breast Cancer,” Procedia Comput. Sci., vol. 167, pp. 666–676, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.03.333 .