## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 174
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Analisis Prediksi Harga Saham Unilever Menggunakan Regresi Linier dengan RapidMiner
Pieter Chang Hartono 1 , Albertus Dwiyoga Widiantoro 2
1,2 Faculty of Computer Science, Soegijapranata Catholic University, Semarang, Indonesia
Email: 1 21n10011@student.unika.ac.id, 2 yoga@unika.ac.id

## Abstrak
Investasi merupakan peran penting dalam mencapai tujuan finansial, dan pasar merupakan  salah  satu  saluran  investasi  yang  cukup  dikenal  di  masa  sekarang. Saham, sebagai bentuk instrumen investasi, mewakili kepemilikkan dalam suatu perusahaan dan diperdagangkan luas di pasar modal. Penelitian ini berfokus pada potensi investasi di PT Unilever Indonesia yang bergerak dibidang Fast Moving Customer Goods (FMCG) yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Meskipun regresi linear  memberikan  gambaran  tren  harga  saham,  integrasi  faktor  tambahan menjadi kunci untuk model prediksi yang lebih akurat. Dengan kata lain, investor perlu  mempertimbangkan  berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  pengambilan keputusan  dalam  berinvestasi.  Penelitian  ini  memberikan  wawasan  terhadap pasar saham dan memberikan strategi bagi investor sebelum berinvestasi.
Kata Kunci : Regresi Linear, Saham, RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Investasi adalah kegiatan yang cukup penting bagi sebagian besar orang untuk  mendapatkan  tujuan  finansialnya.  Beberapa  orang  melakukan investasi karena berguna dimasa yang akan datang. Salah bentuk investasi yang  cukup  dikenal  adalah  berinvestasi  di  pasar  modal.  Pasar  modal merupakan sebagai pertemuan antara pihak yang memiliki kelebihan dana dengan pihak yang membutuhkan dana dengan cara memperjual-belikan sekuritas  Tandelilin  (2017:25).  Bentuk  instrumen  investasi  dari  pasar modal adalah saham dan obligasi.
Saham  adalah  surat  berharga  yang  dikeluarkan  oleh  perusahaan  atau seseorang  sebagai  tanda  kepemilikan.  Perseroan  Terbatas  (PT)  yang mengeluarkan saham dinamakan emiten [1]. Saham merupakan salah satu bentuk  investasi  keuangan  yang  memiliki  peminat  yang  cukup  banyak karena  dapat  memberikan  keuntungan  yang  cukup  banyak.  Di  era sekarang  investasi  pada  saham  tidak  memerlukan  modal  yang  cukup

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Pieter Chang Hartono, Albertus Dwiyoga Widiantoro | 175
banyak,  dengan  uang  sebesar  Rp100.000  dapat  membeli  saham  yang diinginkan.  Keuntungan  dari  saham  didapatkan  ketika  terjadi  selisih antara harga saham dibeli dengan harga saham dijual disebut capital gain [2].
Berinvestasi  dapat  memberikan  pengetahuan  ilmu  untuk  pengambilan keputusan yang baik dalam finansial dan dapat mengurangi kerugian yang tidak  diinginkan.  Inflasi  yang  terus  terjadi  pada  perekonomian  di Indonesia  menjadi  salah  satu  alasan  untuk  berinvestasi.  Inflasi mengakibatkan  kenaikan  harga  barang  dan  jasa  yang  diikuti  dengan penurunan daya beli masyarakat. Kenaikan pada nilai aset investasi dapat menghindari  dampak  dari  inflasi  sehingga  menjaga  daya  beli  [3]. Keuntungan  yang  didapatkan  selain  dari  capital  gain  adalah  dividen. Dividen  merupakan  laba  yang  didapatkan  oleh  perusahaan  kemudian dibagikan kepada pemilik saham [4].
Orang berinvestasi pastinya mengharapkan hasil return yang positif dan keuntungan  pada  saham  yang  diinvestasikan.  Dalam  hal  mendapatkan hasil investasi yang baik diperlukan strategi investasi yang sesuai dengan tujuan  keuangan,  toleransi  risiko  dan  keadaan  keuangan  keseluruhan. Banyak  teknik  analisa  yang  digunakan  seperti  untuk  memprediksi  dan mengetahui kapan saham dijual sehingga mendapatkan keuntungan yang diharapkan.  Namun  beberapa  orang  menggunakan  teknik  analisa  yang lumrah di kalangan investor sehingga mendapatkan hasil investasi yang kurang maksimal [5].
PT  Unilever  Indonesia  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang FMCG yang mempunyai kantor utama di Rotterdam, Belanda dan London, Inggris  [6].  Pada  11  Januari  1982  Unilever  mendaftarkan  sahamnya  ke Bursa  efek  Indonesia.  Unilever  Indonesia  memproduksi  produk  yang sebagian besar digunakan oleh masyarakat Indonesia seperti pembersih, perawatan, dan juga makanan. Unilever Indonesia terus mengembangkan inovasi  produk-produknya  untuk  memenuhi  kebutuhan  konsumennya. Laba  bersih  PT  Unilever  Indonesia  pada  tahun  2022  adalah  sebesar Rp5.364.761.000 [7]. Laba ini merupakan salah satu aspek bagi investor untuk menentukan apakah saham tersebut layak dibeli atau tidak.
Pemilihan  PT  Unilever  Indonesia  sebagai  fokus  studi  ini  bukan  tanpa alasan.  Sebagai  pemimpin  di  industri  Fast  Moving  Consumer  Goods (FMCG), Unilever memiliki peran penting dalam perekonomian Indonesia,

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
menghadirkan  peluang  investasi  yang  menarik.  Dengan  pertumbuhan yang  konsisten  dan  strategi  bisnis  yang  inovatif, Unilever  menunjukkan potensi  yang  signifikan  sebagai  subjek  untuk  analisis  investasi  saham. Selain  itu,  dinamika  pasar  saham  yang  terus  berubah  mengharuskan investor  untuk  memiliki  pemahaman  yang  mendalam  tentang  faktor- faktor yang mempengaruhi pergerakan harga saham. Dalam konteks ini, analisis  prediktif  menggunakan  metode  regresi  linier  menjadi  sangat relevan, memberikan wawasan penting yang dapat mendukung investor dalam membuat keputusan yang lebih tepat dan berbasis data.
Secara  umum  regresi  linear  adalah  teknik  analisa  dalam  statistik  yang digunakan untuk mengetahui pola hubungan antar variabel satu dengan variabel  lainnya  [8].  Regresi  linear  juga  dapat  digunakan  untuk  tujuan pengetahuan  dari  data  atau  kasus  yang  sedang  dipelajari,  tujuan pengendalian, tujuan prediksi untuk variabel terikat. Penggunaan regresi linear  pada  era  ini  banyak  membantu  pekerjaan  dalam  pengambilan keputusan yang berdasarkan data yang diteliti. Misalnya pada penjualan, regresi  linear  dapat  memprediksi  jumlah  penjualan  pada  suatu  periode tertentu [8].
Harga  saham  Unilever  merupakan  salah  satu  faktor  untuk  mengambil keputusan dalam berinvestasi. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan melakukan  proses  prediksi  pada  harga  saham  Unilever  menggunakan metode  analisa  regresi  linear  sehingga  dapat membantu  investor untuk mengambil  keputusan  yang  tepat  dalam  berinvestasi.  Regresi  linear memiliki kelebihan untuk meramal pentupan harga saham di waktu yang akan  datang.  Data  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data saham harian Unilever.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data dalam penelitian ini merupakan langkah krusial untuk memastikan keakuratan analisis. Data yang digunakan adalah data historis saham PT Unilever Indonesia, yang diambil dari 2 Januari 2018 hingga  27  Juni  2023.  Sumber  utama  pengambilan  data  adalah  situs id.investing.com,  yang  dipilih  karena  keandalannya  dalam  menyediakan data keuangan yang komprehensif dan terkini.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Pieter Chang Hartono, Albertus Dwiyoga Widiantoro | 177
Pemilihan data berfokus pada aspek-aspek penting dalam analisis saham, seperti  harga  pembukaan,  harga  tertinggi,  harga  terendah,  volume perdagangan,  dan  harga  penutupan.  Kriteria  pemilihan  ini  didasarkan pada relevansinya dengan tujuan penelitian, yaitu untuk menganalisis tren pergerakan  harga  saham.  Dalam  konteks  ini,  kami  memutuskan  untuk menggunakan data harian karena memungkinkan pengamatan yang lebih rinci  terhadap  fluktuasi harga  saham  dalam  jangka  pendek.  Dalam  data tersebut terdapat tabel 1 dengan beberapa atribut yang ditunjukkan pada pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Atribut pada data Nama kolom  Jenis Keterangan Tangal date Tanggal terjadinya transaksi berjalan. Terakhir Numeric Harga terakhir yang terjadi pada suatu saham Pembukaan Numeric Harga saham pertama dibuka pada sesi pertama perdagangan Terendah Numeric Harga terendah pada suatu saham yang terjadi di hari tersebut Volume Numeric Mengacu pada jumlah saham yang diperdagangkan pada hari tersebut Perubahan Numeric Perbedaan antara harga terakhir saham pada hari sebelumnya dengan harga terakhir pada hari tersebut
Metode regresi linier dipilih karena kemampuannya dalam memodelkan hubungan antara variabel independen (seperti harga pembukaan, volume perdagangan)  dengan  variabel  dependen  (harga  penutupan  saham). Regresi  linier  memberikan  cara  untuk  mengestimasi  perubahan  harga saham berdasarkan perubahan variabel independen, yang sangat berguna dalam memprediksi tren pasar [9].
Kekuatan  utama  dari  regresi  linier  terletak  pada  kemampuannya  untuk memberikan  prediksi  yang  berbasis  pada  analisis  statistik  [10].  Melalui model  ini,  kami  dapat  mengidentifikasi  seberapa  signifikan  pengaruh variabel-variabel independen terhadap harga saham, serta
memperkirakan  seberapa  besar  perubahan  yang  mungkin  terjadi  pada harga  saham  jika  terdapat  perubahan  pada  variabel-variabel  tersebut. Selain  itu,  penggunaan  regresi  linier  juga  bertujuan  untuk  memastikan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
analisis yang dapat diulang dan diverifikasi. Dengan pendekatan ini, hasil analisis  tidak  hanya  bergantung  pada  interpretasi  subjektif,  tetapi  juga pada metode  statistik  yang  terstandarisasi  dan  diakui  dalam  komunitas ilmiah[11].

## 2.2. Alur Penelitian
Dalam pelaksanaan penelitian ini, alur penelitian yang diterapkan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Desain diagram alur penelitian

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Pieter Chang Hartono, Albertus Dwiyoga Widiantoro | 179

## 1) Studi Literatur
Pengumpulan  informasi  menjadi  langkah  awal  dalam  penelitian ini.  Informasi-informasi  yang  didapatkan  dengan  cara  membaca literatur-literatur  yang  memiliki  hubungannya  dengan  topik penelitan.  Dengan  studi  literatur,  peneliti  dapat  merinci pengetahuan yang telah ada dan merumuskan dasar teoritis untuk penelitian selanjutnya.

## 2) Pengumpulan dataset
Setelah  memiliki  landasan  teoritis,  penelitian  melangkah  ke tahapan  pengumpulan  dataset.  Proses  ini  melibatkan  pemilihan sumber  dataset  dan  implementasi  strategi  untuk  megumpulkan dataset yang diperlukan. Data dalam penelitian ini diperoleh dari website id.investing.com.
3) Pemilihan dataset
Pada tahap ini, peneliti membuat keputusan tentang dataset yang akan  digunakan.  Pemilihan  dataset  melibatkan  pertimbangan terkait dengan tujuan penelitian dan ketersediaan data. 4) Penyaringan data
Setelah dataset terpilih, proses penyaringan data dilakukan. Proses ini  memeriksa  dataset  untuk  mengindentifikasi  dan  mengatasi nilai yang hilang atau kesalahan lainnya.

## 5) Pelaksanaan
Tahap  pelaksanaan  merupakan  langkah  kunci  utama  yang dilakukan  untuk  menghasilkan  wawasan  dari  data.  Penggunaan metode  regresi  linear  untuk  memprediksi  dan  penggunaan software rapidminer dijadikan teknik di penelitian ini. 6) Analisis Data
Proses  ini  menggunakan  rapidminer  untuk  mengolah  data  yang diperolah  dari  proses data  mining. Atribut “ Terakhir ” berjumlah 90% digunakan sebagai data training dan sisanya digunakan data testing.

## 2.3. Rapid Miner
Rapid miner adalah sebuah aplikasi atau software yang berfungsi untuk mempelajari  tentang  data  mining untuk  analisis data,  pemrosesan  data, dan  pengembagan  model  prediktif  dan  bersifat  open  source  [9].  Data Mining  merupakan  proses  yang  digunakan  untuk  mengambil  informasi yang  tersembunyi  atau  terpendam,  pemakaian  data  historis  pada  data kemudian ditemukan pola untuk pengambilan keputusan [10]. Tampilan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
180 | Analisis Prediksi Harga Saham Unilever Menggunakan Regresi .....
rapidminer  yang  ramah  pengguna,  memudahkan  pengguna  dalam menggunakannya.  Ketika  rapidminer  dijalankan,  rapidminer  akan menampilkan welcome  prespective.  Desgin  prespective adalah  tampilan kerja  dari rapidminer ,  dan result  prespective akan  menampilkan  hasil analisis.
Gambar 2. Tampilan awal Rapidminer
Gambar 3. Tampilan Design Prespective
Tampilan  design  prespective  memiliki  beberapa  bagian  seperti  view operator. Pada Gambar 4, View operator berisi grup yang digunakan dalam proses pengolahan data. Data acces berisi operator untuk memuat file data

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Pieter Chang Hartono, Albertus Dwiyoga Widiantoro | 181
yang mendukung format excel  dan csv maupun cloud storage.  Operator Blending  memiliki  operator  yang  berfungsi  untuk  transformasi  data seperti filter example, replace, types, dan masih banyak lainnya. Opertor cleansing  berperan  untuk  pra-pemrosesan  data  dalam  menyiapkan analisis  data  yang  lebih  lanjut.  Operator  modelling  berisi  model  untuk pengolahan data mining. Operator scoring berfungsi untuk mengevaluasi kinerja  dari  model  proses  pengolahan  data  yang  belum  pernah  dilihat. Operator validation berperan menguji kualitas dan performa model atau modelling. Utility berfungsi sebagai operator tambahan seperti subproces, multiply,  logging,  dan  lain-lain.  Operator  extensions  digunakan  sebagai modul  tambahan untuk mengekspor  ke  format  exsternal  seperti  format excel  dan  format  database.  Selain  export,  fitur  import  juga  mendukung format data eksternal.
Gambar 4. Operator Rapidminer
2.4. Operator yang digunakan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
a) Read Excel, Operator Read Excel dalam rapid miner digunakan untuk membaca lembar kerja dari Microsoft excel. Setiap baris dalam tabel excel mewakili entitas data, sedangkan setiap kolom mewakili atribut data tersebut [11].
b) Split Data,  Split Data membagi beberapa jumlah data (subset) yang diinginkan  dari  ExampleSet  yang  diberikan.  Operator  ini  sangat berguna untuk keperluan pengolahan data machine learning.
c) Linear  Reggresion,  Operator  Linear  Reggresion  berfungsi  untuk menghitung  model  regresi  linear  dari  ExampleSet  yang  diberikan.
Regresi digunakan untuk memprediksi numerik. Regresi linear adalah teknik statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan linear dengan antara variabel satu dengan variabel lainnya.
d) Apply  Model,  Apply  model  berguna  untuk  machine  learning  untuk memakai model yang telah dilatih pada kumpulan data terbaru. Model ini akan mengambil dari data pelatihan untuk membuat prediksi pada data yang baru.
e) Performance,  Operator  performance  bertugas  untuk  mengevaluasi kinerja dari operator pada machine learning. Operator performance memberikan daftar kriteria kinerja seperti akurasi, precision, kappa statistic,  root  mean  squared  error,  mean  squared  error,  dan sebagainya.

## 2.5. Linear Regression
Regresi merupakan metode konstruksi untuk meramalkan nilai data input yang  diberikan.  Analisa  regresi  merupakan  suatu  metode  statistik  yang digunakan untuk menilai sejauh mana keterkaitan antara variabel terikat dependen  dengan  variabel  bebas  independen.  Proses  utama  dalam peramalan  adalah  melibatkan  pembangunan  model  regresi  dengan mencari  ketergantungan  antara  satu  variabel  atau  lebih  variabel independen  dengan  variabel  dependen  [10].  Pemodelan  pada  linear regression adalah menggambarkan hubungan antara variabel skalar dan satu  atau  lebih  variabel  penjelas.  Dalam  metode  linear  regression,  pola metode disusun berdasarkan data pada masa lampau [12]. Data training yang telah dikumpulkan sebelumnya digunakan untuk membentuk model. Secara umum model yang terbentuk dari persamaan  linear regression linear ditulis seperti pada persamaan (1)
𝑌 = 𝑎 + 𝑏 1 𝑋 1 + 𝑏 2 𝑋 2 + ⋯ +   𝑏 𝑛 𝑋 𝑛 (1)

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Pieter Chang Hartono, Albertus Dwiyoga Widiantoro | 183
Dari  persamaan  diatas,  varibael  dependen  disimbokan  sebagai  huruf  Y yang terikat dengan pada variabel independen (X). Simbol a adalah suatu konstanta dan b merupakan suatu koefisien regresi variabel X. Nilai a dan b terhadap variabel X didapatkan dengan persamaan (2) dan persamaan (3). Gambar 4 menunujukkan contoh dari regresi linear.
𝑎 = (∑ 𝑦)(∑ 𝑋 2 )−(∑ 𝑥)(∑ 𝑥𝑦) 𝑛−(∑ 𝑋 2 )−(∑ 𝑋) 2 (2)
𝑏 = 𝑛−(∑ 𝑋𝑌 )−(∑ 𝑋)(𝑦)
𝑛−(∑ 𝑋 2 )−(∑ 𝑋) 2 (3)
Gambar 4. Contoh Linear Regression
Menurut  contoh  Gambar  4,  metode  linear  regression  sesungguhnya mencari cara untuk mengurangi jarak antar datapointis agar berdekatan dengan line of regression yang telah ditentukan sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
184 | Analisis Prediksi Harga Saham Unilever Menggunakan Regresi .....
Proses diawali dengan memilih operator Read Excel untuk memuat data yang telah dipilih. Kemudian klik Import Configuration Wizard dan pilih data  yang  akan  diolah.  Saat  file  dipilih  akan  muncul  pengaturan  dari atribut tabel.
Gambar 5. Mengubah atribut pada tabel
Gambar  5 mengubah  atribut  pada  kolom  “Terakhir”  karena  kolom “Terakhir”  adalah  variabel  dependen  yang  akan  diprediksi.  Kemudian menambahkan  operator  Split  Data.  Operator  ini  digunakan  untuk memembagi data menjadi 2 bagian yaitu data training dan data testing g. Data training digunakan untuk mempelajari pola pada machine learning, sedangkan data testing untuk menguji pola yang sudah ditemukan. Lalu hubungkan out pada operator Read Excel dengan exa pada operator

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Pieter Chang Hartono, Albertus Dwiyoga Widiantoro | 185
Gambar 6. Membagi data menjadi data training dan testing
Kemudian untuk membagi data yang sesuai, pilih edit numeration. Pada Gambar  6. menunjukan  data training sebesar  90%  dan  sisanya menjadi data testing .  Tahap  selanjutnya  adalah  menambahkan  operator  Linear Reggresion. Garis par 1 dihubungkan dengan tra pada Linear Reggresion dan mod dengan res sehingga menghasilkan hasil linear regression seperti pada gambar 7.
Gambar 7. Hasil dari Linear Regression
Tahap  selanjutnya  adalah  menghubungkan  port-port  yang  ada  seperti pada gambar  8. Garis 1 pada output split data adalah data training dan Garis 2 adalah data testing .
Data training Data testing

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
186 | Analisis Prediksi Harga Saham Unilever Menggunakan Regresi ..... Gambar 8. Melakukan pengujian pada data testing
Gambar 9. Hasil prediksi data testing
Berdasarkan gambar 9, hasil prediksi yang diberikan rapidminer terhadap data testing dapat pada “ prediction(Terakhir) ”, sedangkan kolom yang lain merupakan  data  saham  harian  Unilever.  Pada  penelitian  ini  juga melakukan penilaian dari model linear regression dengan menggunakan operator performance.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Pieter Chang Hartono, Albertus Dwiyoga Widiantoro | 187
Gambar 10. Tahapan dalam menguji performa Model Linear Regression
Operator apply model dihubungkan dengan operator performance seperti pada gambar 10. Operator performance biasanya digunakan untuk menilai dari  kinerja  dari  proses  regresi.  Operator  ini  juga  dapat  menentukan model metode atau tugas analisa secara otomatis yang diaplikasikan dan menilai kriteria umum dari model tugas tersebut.
Gambar 11. Hasil dari pengujian performance
Hasil dari operator performance dapat dilihat pada Gambar 11. Nilai RMSE dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti kurangnya data training , kesalahan  dalam  asumsi  jika  variabel  independen  dan  dependen  dapat dijelaskan secara lurus.
Pada Penelitian ini juga melakukan pengujian dengan mengubah jumlah data training untuk mengukur nilai RMSE yang sesuai seperti pada tabel 2. Analisis  data  mencakup  proporsi  pembagian  antara  data  training  dan testing serta nilai Root Mean Squared Error (RMSE) untuk masing-masing skenario,  adalah  sebagai  berikut:  Data  tersebut  menampilkan  empat skenario berbeda: 70% training/30% testing, 80% training/20% testing, 60% training/40% testing, dan 90% training/10% testing.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Variasi ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh jumlah data pelatihan terhadap  kinerja  model  prediksi.  RMSE  adalah  metrik  yang  mengukur rata-rata kesalahan kuadrat antara nilai yang diprediksi oleh model dan nilai sebenarnya. Nilai RMSE yang lebih rendah menandakan model yang lebih  akurat.Nilai  RMSE  yang  diberikan  adalah:  64.304  (70/30),  56.699 (80/20), 61.84 (60/40), dan 57.072 (90/10).
Skenario dengan 80% data training dan 20% data testing memiliki nilai RMSE terendah (56.699), menunjukkan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan skenario  lainnya.  Skenario  dengan 70%  data training dan 30%  data  testing  memiliki  nilai  RMSE  yang  lebih  tinggi  (64.304), menunjukkan  bahwa  meningkatkan  proporsi  data  pelatihan  dapat meningkatkan  akurasi  model.  Skenario  dengan  60%  data  training  dan 40%  data  testing  menunjukkan  nilai  RMSE  (61.84)  yang  lebih  tinggi daripada  80/20  tetapi  lebih  rendah  dari  70/30,  yang  mengindikasikan pentingnya  keseimbangan  antara  data  pelatihan  dan  pengujian. Menariknya,  skenario  dengan  90%  data  training  dan  10%  data  testing menunjukkan nilai RMSE (57.072) yang sedikit lebih tinggi dibandingkan dengan skenario 80/20, menunjukkan bahwa meskipun peningkatan data pelatihan umumnya meningkatkan akurasi, ada titik di mana penambahan data  pelatihan  lebih  lanjut  mungkin  tidak  memberikan  peningkatan signifikan atau bahkan bisa mengakibatkan overfitting. Data menunjukkan tren  umum  bahwa  peningkatan  proporsi  data  pelatihan  cenderung meningkatkan  akurasi  model,  namun  ada  batas  optimal  di  mana penambahan  lebih  lanjut  tidak  lagi  menghasilkan  peningkatan  yang berarti. Dalam kasus ini, skenario optimal tampaknya adalah dengan 80% data training, yang memberikan nilai RMSE terendah.
Tabel 2. Hasil pengujian dengan mengatur jumlah data training dan testing Data Training Data Testing Nilai RMSE 70% 30% 64.304 +/- 0.000 80% 20% 56.699 +/- 0.000 60% 40% 61.84 - 0.000 90% 10% 57.072 +/- 0.000
Peningkatan  presentase  data  training  menunjukkan  dampak  positif terhadap  kinerja  model,  dengan  peningkatan  akurasi  dan  kemampuan prediksi yang lebih baik terhadap data uji. Pada presentase data training sebesar  80%,  ditunjukkan  oleh  penurunan  nilai  RMSE  yang  signifikan.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Pieter Chang Hartono, Albertus Dwiyoga Widiantoro | 189
Dengan demikian, presentase yang optimal sebesar 80% dapat dianggap sebagai  strategi  yang  efektif  dalam  meningkatkan  kerja  model  regresi linear.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  jumlah  data training yang berbeda, maka dapat disimpulkan metode linear regresion memiliki  performa  yang  kurang  baik  dengan  nilai  root  mean  squared sebesar  57.072.  hal  ini  menunjukkan  performa  dari  linear  regression kurang  begitu  baik.  Faktor  atau  variabel  lain  yang  dapat  meningkatkan akurasi  nilai  prediksi,  dapat  menambahkan  faktor  lain  yang mempengaruhi harga saham Unilever seperti; krisis ekonomi, berita yang beredar,  kondisi  fundamental  perusahaan,  politik,  kurs  mata  uang,  dan sebagainya

## REFERENSI
[1] R.  Christian  Mahendra,  “Literasi  Saham  pada  Mahasiswa  STIESIA Surabaya,” JPUA J. Perpust. Univ. Airlangga Media Inf. dan Komun. Kepustakawanan, vol. 8, no. 1, p. 8, 2020, doi: 10.20473/jpua.v8i1.2018.8-13.
[2]  D. Rustiana and S. Ramadhani, “Strategi di Pasar Modal Syariah,” J. Ilmu Komputer, Ekon. dan Manaj., vol. 2, no. 1, pp. 1578 – 1589, 2022.
[3]  S. J. L. Tobing, H. Situmorang, M. Malau, P. Y. Samosir, P. S. J. Kennedy, and  A.  J.  Lekhenila,  “Simulasi  Saham  dalam  ‘Yuk  Nabung  Saham’ kepada Masyarakat Melalui Webinar Online,” Ikraith -Abdimas, vol. 4, no. 2, pp. 143 – 147, 2021.
[4] Lisa Kustina, Otika Safitri, and Samsul Anwar, “Kebijakan Deviden Dan Capital Gain: Pengaruhnya Terhadap Harga Saham,” J. Investasi, vol. 5, no. 1, pp. 24 – 37, 2019, doi: 10.31943/investasi.v5i1.16.
[5] A. S. Nuriyah, R. Saladini, K. N. Fujiah, and F. Indrayatna, “Prediksi Harga  Saham  Bank  BCA  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier
Berganda,” Semin. Nas. Stat. Aktuaria Ii, 2023 .
[6]  D. Safitri, P. Tazkia, X. Amanda, Y. Shintia, T. F. Putri, and S. N. Amada,
“Analisa Strategi Bisnis pada PT. Unilever Indonesia,” J. Publ. Ilmu Manaj., vol. 2, no. 2, pp. 2963 – 8712, 2023.
[7] M. P. D. M. M. B. Y. N. Telaumbanua, “Analisis Net Profit Margin Pada
Pt Unilever Indonesia Tbk (Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Pada Bursa Efek Indonesia),” J. EMBA  J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
dan Akunt., vol. 10, no. Vol. 10 No. 4 (2022): JE. VOL 10 NO 4 (2022), pp. 1462 – 1471, 2022.
[8] D. Kurniawan, “Regresi Linier,” Statistic, pp. 1– 6, 2008.
[9] T. N. Padilah and R. I. Adam, “Analisis Regresi Linier Berganda Dalam Estimasi  Produktivitas  Tanaman  Padi  Di  Kabupaten  Karawang,” FIBONACCI J. Pendidik. Mat. dan Mat., vol. 5, no. 2, p. 117, 2019, doi:
10.24853/fbc.5.2.117-128.
[10] M. Syafruddin, L. Hakim, and D. Despa, “Metode Regresi Linier Untuk Prediksi  Kebutuhan  Energi  Listrik  Jangka  Panjang  (Studi  Kasus Provinsi Lampung),” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 2, no. 2,
2014, doi: 10.23960/jitet.v2i2.237.
[11] S. Ningsih and H. H. Dukalang, “Penerapan Metode Suksesif Interval pada Analsis Regresi Linier Berganda,” Jambura J. Math., vol. 1, no. 1, pp. 43 – 53, 2019, doi: 10.34312/jjom.v1i1.1742.
[12] V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C. Lauw, “Penerapan Aplikasi  RapidMiner  Untuk  Prediksi  Nilai  Tukar Rupiah  Terhadap
US Dollar Dengan Metode Linear Regression,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 7, no. 1, pp. 8 – 17, 2021, doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8- 17. [13] D.  S.  O.  Panggabean,  E.  Buulolo,  and  N.  Silalahi,  “Penerapan  Data Mining Untuk Memprediksi Pemesanan Bibit Pohon Dengan Regresi
Linear Berganda,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 7, no. 1, p. 56, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1947.
[14] F. Akthar, C. Hahne, and O. Reference, “RapidMiner 5,” p. 990, 2012, [Online]. Available: http://www.rapid-i.com
[15] H.  W.  Herwanto,  T.  Widiyaningtyas,  and  P.  Indriana,  “Penerapan Algoritme Linear Regression untuk Prediksi Hasil Panen Tanaman
Padi,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 8, no. 4, p. 364, 2019,
doi: 10.22146/jnteti.v8i4.537.