JURNAL GAUSSIAN, Volume 11, Nomor 3, Tahun 2022, Halaman 344 - 354 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## PEMODELAN FAKTOR EKONOMI MAKRO TERHADAP HARGA SAHAM TELKOM MENGGUNAKAN REGRESI SPLINE TRUNCATED

## MULTIVARIABEL DILENGKAPI GUI R
Lulu Maulatus Saidah 1* , Suparti 2 , Sudarno 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro *email: lulumaulatus15@gmail.com
DOI: 10.14710/J.GAUSS.11.3.334-354
Article Info: Received: 2022-05-11 Accepted: 2022-08-09 Available Online: 2022-12-28

## Keywords:
Stock Price; Macroeconomic Factor; Multivariable Spline Truncated; GCV, GUI
Abstract: Stock prices are an  important thing that  investors should know before investing. Volatile stock prices require investors to know the factors that influence their changes. Stock price  instability makes it  very  difficult  for  investors  to  make  investments  and  affects  the integrity  they  get.  One  of  the  factors  that  affect  stock  prices  is macroeconomic  factors  consisting  of  rupiah  exchange  rate  (X1), inflation (X2), and SBI interest rate (X3). A statistical method that can be used to model fluctuating data is spline nonparametric regression. This  study  aims  to  model  macroeconomic  factors  against  Telkom's stock  price  using  multivariable  truncated  spline  nonparametric regression  with  optimal  knot  point  selection  methods  that  minimize Generalized  Cross  Validation  (GCV).  Many  knots  used  are  a combination of 1 and 2 and the order used is a combination of 2, 3, and 4. The best multivariable truncated spline model is achieved on a knot combination  (2,2,2)  with  the  order  X1,  X2,  X3  being  3,  2,  2  which results in an R2 value of 92.71% included in the strong model criteria. In  the  evaluation  of  model  performance  obtained  a  MAPE  value  of 1.857%  which  shows  the  model  has  excellent  forecasting  ability.  In this study, a Graphical  User Interface (GUI) program was  formed R that  can  facilitate  data  analysis  and  produce  more  attractive  display output.

## 1. PENDAHULUAN
Harga  saham  merupakan  faktor  yang  sangat  penting  dan  harus  diperhatikan  oleh investor dalam berinvestasi, karena harga saham menunjukkan nilai perusahaan (Ardiyanto et al ., 2020). Harga saham yang fluktuatif  mengharuskan investor untuk mengetahui faktor yang  mempengaruhi  perubahannya.  Ketidakstabilan  harga  saham  sangat  menyulitkan investor dalam melakukan investasi dan berpengaruh pada keutungan yang didapatkannya. Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  harga  saham  yaitu  faktor  ekonomi  makro.  Faktor ekonomi  makro  yang  secara  langsung  dapat  mempengaruhi  kinerja  saham  maupun perusahaan antara lain: tingkat suku bunga domestik, kurs valuta asing, dan tingkat inflasi.
Pada  era  globalisasi  saat  ini  dituntut  adanya  petukaran  informasi  yang  cepat  antar wilayah  sehingga  peran  telekomunikasi  menjadi  semakin  penting.  Salah  satu  perusahaan yang  bergerak  dibidang  telekomunikasi  adalah  PT.  Telkom  Indonesia.  PT.  Telkom merupakan satu-satunya BUMN penyedia layanan telekomunikasi dan jaringan terbesar di Indonesia. Saham Telkom menjadi pilihan utama sekuritas di sektor telekomunikasi karena pendapatan  perusahaan  yang  stabil,  memiliki  kapitaliasi  pasar  yang  besar,  dan  basis pelanggan yang besar (Hermansyah, 2020).
Hubungan  faktor  ekonomi  makro  terhadap  harga  saham  Telkom  dapat  dijelaskan menggunakan  analisis  regresi.  Pendekatan  regresi  parametrik  terikat  asumsi  dan  harus diketahui kurva regresinya, sedangkan data harga saham Telkom memiliki sifat fluktuatif
sulit  diidentifikasi  bentuk  kurva  regresinya,  sehingga  pendekatan  regresi  nonparametrik lebih tepat digunakan.
Salah  satu  metode  regresi  nonparametrik  yang  dapat  digunakan  adalah  regresi spline truncated multivariabel.  Regresi spline  truncated dapat  mengatasi  pola  data  yang menunjukkan  naik/turun  secara  tajam  dengan  bantuan  titik  knot  sehingga  kurva  yang dihasilkan  relatif  mulus  (Härdle,  1990).  Untuk  mendapatkan  regresi spline optimal  perlu dipilih  banyak  titik  knot  dan  letak  titik  knot  yang  optimal  pula.  Metode  yang  digunakan untuk  menentukan  banyak  titik  knot  dan  letak  titik  knot  optimalnya  adalah  metode Generalized Cross Validation (GCV).
Pemilihan  model  terbaik  regresi spline  truncated multivariabel  membutuhkan  proses yang  panjang  dan  cukup  rumit,  sehingga  diperlukan  bantuan software dalam perhitungannya. Salah satu software yang dapat digunakan adalah software R. Pembuatan Graphical User Interface (GUI) untuk membantu proses pemodelan dengan regresi spline truncated mulivariabel merupakan salah satu pengembangan dalam penelitian ini yang dapat memudahkan proses analisis data dan mejadikan output yang dihasilkan lebih menarik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Saham  didefinisikan  sebagai  tanda  bukti  kepemilikan  terhadap  sebuah  perusahaan (Adnyana, 2020). Harga saham Telkom selama 3 tahun terakhir mengalami peningkatan dan penurunan.  Selama  pandemi  Covid-19  terjadi  banyak  transaksi  penjualan  saham Telkom, meskipun harga saham sempat mengalami penurunan tetapi PT. Telkom Indonesia memiliki laba yang luar biasa. Nilai tukar atau sering disebut kurs didefinisikan sebagai harga suatu mata  uang  relatif  terhadap  mata  uang  negara  lain  (Mahyus,  2014).  Nilai  tukar  atau  kurs terdiri  dari  kurs  jual,  kurs  beli,  dan  kurs  tengah.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  kurs tengah yang merupakan nilai rata-rata dari kurs jual dan kurs beli. Bagi investor fluktuasi nilai tukar dijadikan sebagai alternatif investasi lain yang juga dapat mempengaruhi harga saham.
Inflasi merupakan kecenderungan terjadinya peningkatan harga produk-produk secara keseluruhan  sehingga  terjadi  penurunan  daya  beli  uang  (Tandelilin,  2010).  Inflasi  yang tinggi  mengakibatkan  peofitabilitas  perusahaan  menurun.  Hal  ini  mempengaruhi kepercayaan  investor  dalam  menanamkan  modal  di  perusahaan  tersebut  sehingga  dapat mempengaruhi harga saham.
Suku  bunga  SBI  atau  dikenal  dengan  BI rate merupakan  salah  satu    instrumen pengendali inflasi. Kenaikan tingkat suku bunga SBI akan mendorong investor untuk lebih memilih berinvestasi di pasar uang daripada pasar modal karena dengan berinvestasi di pasar uang  akan  memberikan  keuntungan  yang  lebih  pasti.  Hal  ini  menyebabkan  harga  saham perusahaan mengalami penurunan (Widhiatmoko & Dillak, 2018).
Analisis  regresi  nonparametrik  merupakan  metode  statistika  yang  digunakan  untuk memodelkan  data  ynag  tidak  diketahui  bentuk  fungsinya.  Secara  umum  model  regresi nonparametrik dapat dituliskan sebagai berikut: (Eubank, 1999)
  , 1, 2, , i i i y f x i n     (1)
dengan 𝑦 𝑖 : nilai pengamatan ke-i dari variabel respon Y 𝑓 : fungsi regresi yang tidak diketahui bentuk kurvanya 𝑥 𝑖 : nilai pengamatan ke-i dari variabel prediktor X 𝜀 𝑖 : nilai residual pada pengamatan ke-i, dimana 𝜀 𝑖 ~𝐼𝐼𝐷(0, 𝜎 2 ) Regresi spline merupakan suatu potongan-potongan polinom  yang bersifat tersegmen pada selang k yang terbentuk pada titik-titik knot (Wang & Yang, 2009).
Bentuk umum fungsi spline polinomial truncated berorde m dengan r titik knot sebagai berikut: (Eubank, 1999)
    1 1 1 0 1 m m r q q q m q q q f x x
x k               (2)
Dengan fungsi truncated ,
    1 1 , 0 0, 0 m m q q q q x k x k x k x k               dan 1 2 r a k k k b      , dimana a diambil dari nilai minimum x dan b diambil dari nilai maksimum x . Dengan koefisien 𝛽 𝑞 merupakan konstanta yang bernilai real dengan
0,1, , 1, , , 1
q m m r m     .
Jadi, secara umum model spline truncated orde ke- m dengan r titik knot dapat dituliskan sebagai berikut:
  1 1 1 0 1 m m r q i q i q m i q i q q y x x k                 (3)
dengan m adalah orde polinomial, 𝑘 𝑞 adalah titik knot pada fungsi truncated, dan 𝜀 𝑖 adalah error random.  Menggunakan  data  amatan  sebanyak n, maka  persamaan  (3)  dapat  ditulis dalam bentuk matriks berikut:
    Y X β ε (4)
                0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 m m m r m m m m r m m m m n n n n n n r m r x x x k x k y y x x x k x k y x x x k x k
              
  
            
                                                             
Estimasi koefisien regresi 𝜷 Π dicari dengan menggunakan OLS ( Ordinary Least Square ). Metode ini dikerjakan dengan meminimumkan Jumlahan Kuadrat Galat (JKG).
JKG=      
  T T T T T Y Y 2β X Y β X X β (5)
Dengan  menghitung  nilai  turunan  parsial JKG terhadap  β ,  diperoleh  nilai  estimasi parameter ˆ  β dari persamaan (5) sebagai berikut:
  1 ˆ       T T β X X X Y (6)
Berdasarkan  persamaan  (6),  diperoleh  fungsi  penduga   f x untuk  regresi spline sebagai berikut:
    1 ˆ ˆ = T T f x          X β X X X X Y (7)
Regresi  nonparametrik spline yang  terdiri  dari  satu  variabel  respon  dan  satu  variabel prediktor disebut regresi spline univariabel, sedangkan jika terdiri dari satu variabel respon dan lebih dari satu variabel prediktor disebut regresi spline multivariabel (Budiantara, 2009). Bentuk umum model regresi spline multivariabel sebagai berikut:
        1 1 2 2 1 i i i p pi i p i b bi i b y f x f x f x y f x        
  
(8)
dengan p merupakan banyaknya prediktor. Orde setiap variabel adalah 𝑚 𝑏 dengan titik knot sebanyak 𝑟 𝑏 . Sehingga diperoleh:                   1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 00 1 1 b b b b b b b b b b b b b m p m r k b bi kb bi bi bj m j b b k j m p m r k i kb bi bi bj i m j b b k j m p p m r k i b bi kb bi bi bj i m j b b b k j p m k i kb bi b k f x x x k y x x k y x x x k
y x                           
                          
                1 1 1 1 (9) b b b m p r bi bj i m j b b j x k            
dengan fungsi truncated ,
    1 1 ,
0
0, 0 b b m m bi bj bi bj bi bj bi bj x k x k
x k x k              
Menggunakan data amatan sebanyak n, maka persamaan (6) dapat disajikan dalam bentuk matriks:
    Y X β ε (10)
dengan,
1 1 2 2 1 1 ; n n n n y y y                 
              Y ε      
         
00 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 b b b b b b b T p m m m r m p m p m r p m r p                             
β
                  1 1 1 1 1 1 1 1 11 11 11 11 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 12 12 12 11 12 1 2 2 2 1 2
1 1 1 1 11 1 1 1 b b b b b b p p b b b b b b p p b b m m m m m m r p p p r p r p m m m m m m r p p p r p r p m m n n n x x x k x k x x x k x k
x x x k x k x x x k x k
x x x k        
                        
 X           1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 b b b b p p b m m m m n r pn pn pn r pn r p n m r p x k x x x k x k  
          
                  
Dengan  menghitung  nilai  turunan  parsial JKG terhadap  β ,  diperoleh  nilai  estimasi parameter ˆ  β dari persamaan (5) sebagai berikut:
  1 ˆ       T T β X X X Y (11)
Berdasarkan  persamaan  (6),  diperoleh  fungsi  penduga   f x untuk  regresi spline sebagai berikut:
    1 ˆ ˆ = T T f x            X β X X X X Y H Y (12)
dengan   1 T T        H X X X X merupakan  matriks  semidefinit  positif  yang  simetris (Eubank, 1999).
Pada regresi nonparametrik spline truncated sangat penting untuk menentukan titik knot optimal.  Jika  diperoleh  titik  knot  optimal  maka  akan  diperoleh  model spline  truncated terbaik.  Titik  knot  adalah  titik  perpaduan  bersama  yang  menunjukkan  perubahan  pola perilaku kurva fungsi spline pada interval berbeda, sehingga kurva menjadi tersegmen pada titik tersebut (Härdle, 1990).
Model regresi spline terbaik mempunyai titik knot optimal yang diperoleh dari nilai GCV paling minimum. Secara umum fungsi GCV dapat dituliskan sebagai berikut: (Eubank, 1999)
        2 1 MSE GCV
n trace I H           (13)
dengan,
      2 1 1 ˆ n i i i MSE n y f x       (14)
Koefisien  determinasi  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  besar  kemampuan  model menerangkan  keragaman  variabel  respon.  Koefisien  determinasi  dirumuskan  sebagai berikut:
    2 2 1 2 1 ˆ 1 n i i i n i i i y y R y y        
(15)
Kriteria nilai 𝑅 2 dapat dibagi menjadi tiga tingkatan, 19% < 𝑅 2 ≤ 33% berarti model lemah, 33% <   𝑅 2 ≤ 67% berarti model moderat, dan 𝑅 2 > 67% berarti model kuat (Chin, 1998).
Evaluasi kinerja model terbaik diukur melalui nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dari data out sample yang dirumuskan sebagai berikut:
1 ˆ 1 100% n i i i i y y MAPE n y      (16)
Kriteria nilai MAPE dibagi menjadi empat tingkatan, yaitu MAPE < 10% berarti model memiliki  kemampuan  peramalan  yang sangat  baik,  10%  ≤  MAPE  <  20%  berarti  model memiliki kemampuan peramalan yang baik, 20% ≤ MAPE < 50% berarti model memiliki kemampuan peramalan cukup baik, dan MAPE > 50% berarti model memiliki kemampuan peramalan yang buruk (Chang et al ., 2007) GUI program R dibuat dengan bantuan suatu package /paket, yaitu Shiny yang terdiri dari  tiga  komponen  yaitu User  Interface (UI), Server ,  dan ShinyApp . User  Interface bermanfaat  untuk  panel  kontrol,  pemasukan  nilai input dan  penyajian output . Server merupakan otak dari program yang bertugas melakukan berbagai analisis data sesuai pilihan pengguna.  Berbagai  paket  R  telah  tersedia  untuk  membantu  berbagai  produr  dan  analisis
data pada server (Tirta, 2014). ShinyApp merupakan fungsi dari aplikasi yang memanggil UI dan Server untuk menjalankan aplikasi.

## 3. METODE PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data harga saham Telkom bulanan diakses pada website https://finance.yahoo.com/ , dan data faktor ekonomi makro  yaitu  kurs  rupiah,  inflasi,  dan  suku  bunga  SBI  diperoleh  dari website https://www.bi.go.id .  Data dibagi menjadi dua, yaitu data in sample dari bulan Januari 2019 sampai Mei 2021 dan data out sample dari bulan Juni 2021 sampai Desember 2021. Variabel yang digunakan adalah data harga saham Telkom sebagai variabel respon (Y), kurs rupiah sebagai variabel prediktor (X 1 ), inflasi sebagai variabel prediktor (X 2 ), dan suku bunga SBI sebagai variabel prediktor (X 3 ).
Dalam penelitian ini menggunakan software R 4.0.5 dan RStudio dengan bantuan GUI R dari Shiny package . Adapun tahapan analisis data sebagai berikut:
1. Menyiapkan aplikasi GUI R sesuai dengan keperluan analisis
2. Melakukan input data variabel respon dan variabel prediktor
3. Menentukan data in sample dan out sample
4. Melakukan analisis deskriptif pada data in sample
5. Membuat scatterplot antara variabel respon terhadap masing-masing variabel prediktor
6. Menentukan orde dan titik knot yang akan dicobakan
7. Melakukan kombinasi orde dan titik knot
8. Mengestimasi model spline truncated untuk setiap kombinasi orde dan titik knot
9. Menghitung nilai GCV
10. Menentukan titik knot optimal dengan kriteria GCV minimum
11. Menentukan model spline truncated terbaik
12. Menghitung nilai 𝑅 2 data in sample sebagai kriteria kebaikan model 13. Menghitung nilai MAPE dari data out sample sebagai evaluasi kinerja model
14. Menyimpulkan hasil penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Statistik deskriptif data in sample dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Statistik Deskriptif Data In Sample Variabel N Minimum Maksimum Rata-rata Y 29 2560 4450 3554 X 1 29 13662 16367 14370 X 2 29 1,32 3,49 2,351 X 3 29 3,5 6,0 4,698
Berdasarkan Tabel 1, banyaknya data in sample dalam penelitian ini yaitu 29 data. Pada periode  bulan  Januari  2019  sampai  dengan  Mei  2021  rata-rata  harga  saham  Telkom  (Y) sebesar  3554  dengan  nilai  minimum  sebesar  2560  dan  nilai  maksimum  sebesar  4450. Variabel  prediktor  kurs  rupiah  (X 1 )  memiliki  nilai  minimum  sebesar  13662  dan  nilai maksimum  sebesar  16367,  inflasi  (X 2 )  memiliki  nilai  minimum  sebesar  1,32  dan  nilai maksimum sebesar 3,49, dan suku bunga SBI (X 3 ) memiliki nilai minimum sebesar 3,5 dan nilai maksimum sebesar 6,0. Scatterplot masing-masing variabel prediktor terhadap variabel respon dapat dilihat pada Gambar 3.
(a) (b) (c) Gambar 1 . (a) Scatterplot Kurs Rupiah terhadap Harga Saham Telkom
(b) Scatterplot Inflasi terhadap Harga Saham Telkom
(c) Scatterplot Suku Bunga SBI terhadap Harga Saham Telkom Berdasarkan  Gambar  1  (a),  (b),  dan  (c)  diketahui  bahwa  dari  ketiga  plot  hubungan tersebut tidak ada kecenderungan pola hubungan tertentu sehingga tidak diketahui bentuk kurva  regresinya.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  regresi nonparametrik yaitu regresi spline truncated multivariabel. Pemilihan model spline truncated multivariabel terbaik dilakukan melalui pemodelan data  dengan  banyak  titik  knot  yang  dicobakan  yaitu  kombinasi  1  dan  2  dan  orde  yang digunakan yaitu kombinasi orde 2,3,dan 4.
Terpilih  model spline  truncated multivariabel terbaik  adalah  model  dengan  nilai Generalized  Cros  Validation (GCV)  minimum  sebesar  4,66318.  Model  tersebut  adalah model spline truncated multivariabel dengan X 1 berorde 3, X 2 berorde 2 dan X 3 berorde 2 dengan  banyaknya  knot  X 1 sebanyak  2  knot  yaitu  pada  titik  14572  dan  15157,01,  X 2 sebanyak 2 knot yaitu pada titik 1,44 dan 2,57 dan banyaknya knot X 3 sebanyak 2 knot yaitu pada  titik  4  dan  4,25. Nilai R  squared model  sebesar  92,71%  yang  berarti  kemampuan variabel prediktor menjelaskan variabel respon kuat. Nilai estimasi parameter model terbaik ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Estimasi Parameter Model Penalized Spline terbaik Variabel Parameter Estimasi Parameter Intersep 𝛽̂ 00 -18104,95 X 1 𝛽̂ 11 4,147223 𝛽̂ 21 -0,0001577744 𝛽̂ 31 0,0008293686 𝛽̂ 41 -0,001267052
X 2 𝛽̂ 12 -1583,058 𝛽̂ 22 2284,597 𝛽̂ 33 -141,4611 X 3 𝛽̂ 13 -956,175 𝛽̂ 23 528,4882 𝛽̂ 33 566,3023 Model spline truncated multivariabel yang terbentuk adalah:
            2 2 1 1 1 2 1 2 2
2 3 3 3 1 ˆ 18104,95 4,147223 0, 0001577744 0, 0008293686 14572 0,001267052 15157, 01 1583, 058 2284,597 1, 44 141, 4611 2,57 956,175 528, 4882 4 566,3023 4, 25 ˆ 18104,95 y x x x
x x x x x x x y f   
                              1 2 2 3 3 x f x f x  
dengan,
 
      2 2 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1
4,147223 0, 0001577744 0, 0008293686 14572 0,001267052 15157, 01 4,147223 0, 0001577744 f x x x x x
x x f x                 1 2 2 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 , 14572 4,147223 0, 0001577744 0, 0008293686 14572 ,14572 15157, 01 4,147223 0, 0001577744 0, 0008293686 14572 0,001267052 15157, 01    , x x x x x x x x x x             15157, 01
               2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1583, 058 2284,597 1, 44 141, 4611 2,57 1583, 058 , 1, 44 1583, 058 2284,597 1, 44
f x x x x x x f x x x                   2 2 2 2 2 ,1,44 2, 57 1583, 058 2284,597 1, 44 141, 4611 2,57    , 2,57 x x x x x                        3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 956,175 528, 4882 4 566, 3023 4, 25 956,175                                                                             , 1, 44 956,175 528, 4882 4
f x x x x x x f x x x  
                3 3 3 3 3 ,4 4, 25 956,175 528, 4882 4 566, 3023 4, 25         , 4, 25 x
x x x x           
 Plot data aktual in sample dan estiasinya dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Plot Data Aktual In Sample dan Estimasinya Berdasarkan  Gambar  2,  terlihat  data  aktual in  sample dapat  didekati  oleh  data estimasinya dengan baik. Hal ini membuktikan bahwa model spline truncated multivariabel dapat  digunakan  dalam  pemodelan  data  faktor  ekonomi  makro  terhadap  harga  saham Telkom.
Plot data out sample dan estimasinya dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 3. Plot Data Out Sample dan Estimasinya
Berdasarkan Gambar 3, terlihat plot data aktual out sample dapat didekati dengan baik oleh  data  hasil  estimasinya  dan  diperoleh  nilai  MAPE  out  sample  sebesar  1,857%.  Nilai MAPE ini kurang dari 10%, sehingga dapat dikatakan bahwa model memiliki kemampuan peramalan yang sangat baik.
Pembuatan GUI dimulai dengan mengatur penempatan input dan output pada tampilan GUI menggunakan perintah ui<-fluidPage() pada bagian User Interface (UI). Setiap input yang dimasukkan menggunakan bantuan perintah-perintah dalam UI harus diberi identitas. Proses  pengolahan  data  yang  dijalankan oleh  GUI  akan  didefinisikan  dalam server,  input yang telah dimasukkan akan dipanggil menggunakan identitas yang telah dibuat dalam objek UI. Tampilan program UI dan server penyusun GUI dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan program UI dan Server penyusun GUI R
Setelah  objek  UI  dan server selesai  dibentuk,  aplikasi  GUI  dapat  dijalankan  dengan menggunakan  fungsi  shinyApp(ui,server).  Tampilan  GUI  regresi  nonparametrik spline truncated multivariabel yang telah dijalankan dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan GUI R Spline Truncated Multivariabel

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan pembahasan yang telah dibahas sebelumnya dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Model spline  truncated multivariabel terbaik  adalah  model  dengan  X 1 berorde  3,  X 2 berorde 2 dan X 3 berorde 2 dengan banyaknya knot X 1 sebanyak 2 knot yaitu pada titik 14572 dan 15157,01, X 2 sebanyak 2 knot yaitu pada titik 1,44 dan 2,57 dan banyaknya knot X 3 sebanyak 2 knot yaitu pada titik 4 dan 4,25 yang memiliki nilai GCV sebesar 4,66318  dan R  squared model  sebesar  92,71%  yang  berarti  kemampuan  variabel prediktor menjelaskan variabel respon kuat. Berikut persamaan model spline truncated multivariabel terbaik:
            2 2 1 1 1 2 1 2 2 2 3 3 3 ˆ
18104,95 4,147223 0, 0001577744 0, 0008293686 14572 0,001267052 15157, 01 1583, 058 2284,597 1, 44 141, 4611 2,57 956,175 528, 4882 4 566,3023 4, 25
y x x x x x x x x x x   
                    
2. Pada evaluasi kinerja model terbaik, diperoleh nilai MAPE dari data out sample sebesar 1,857  %  ,  sehingga  model  yang  diperoleh  menggunakan  metode spline  truncated multivariabel termasuk model yang memiliki kemampuan peramalan yang sangat baik.
3. Pembuatan Graphical User Interface (GUI) R  sebagai pengembangan dari penelitian sebelumnya  yang  menggunakan  komputasi  berbasis Command  Line  Interface (CLI) mempermudah  pengguna  dalam  melakukan  pemodelan  regresi spline  truncated multivariabel.

## DAFTAR PUSTAKA
Adnyana, I. M. (2020). Akuntansi Manajemen .
Ardiyanto,  A.,  Wahdi,  N.,  &  Santoso,  A.  (2020).  Pengaruh  Return  on  Assets,  Return  on Equity, Earning Per Share Dan Price To Book Value Terhadap Harga Saham. Jurnal Bisnis Dan Akuntansi Unsurya , 5 (1), 33–49.
Budiantara, I. N. (2009). Spline dalam Regresi Nonparametrik dan Semiparametrik: Sebuah Pemodelan  Statistika  Masa  Kini  dan  Masa  Mendatang. Pidato  Pengukuhan  Untuk Jabatan Guru Besar Dalam Bidang Ilmu Matematika Statistika Dan Probabilitas, Pada Jurusan Statistika, Fakultas MIPA .
Chang, P.-C., Wang, Y.-W., & Liu, C.-H. (2007). the development of a weighted evolving fuzzy  neural  network  for  PCB  sales  forecasting. Expert  Systems  with  Application , 32 (88–89).
Chin,  W.  W.  (1998).  The  partial  least  squares  approach  to  structural  equation  modeling. Modern Methods for Business Research , 295 (2), 295–336. Eubank, R. L. (1999). Nonparametric regression and spline smoothing . CRC press. Härdle,  W.  (1990). Applied  nonparametric  regression (Issue  19).  Cambridge  university press.
Hermansyah,  A.  (2020). Analisis  Teknikal  Pergerakan  Harga  Saham  Untuk  Mengambil Keputusan Investasi Pada Saham Sub Sektor Telekomunikasi Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia . Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Mahyus, E. (2014). Ekonomi Internasional. Jakarta . Tandelilin, E. (2010). Portofolio dan Investasi: Teori dan aplikasi . Kanisius.
Tirta, I. M. (2014). Pengembangan E-modul Statistika Terintegrasi dan Dinamik dengan R- Shiny dan mathJax. Prosiding Seminar Nasional Matematika , 223 .
Wang, J., & Yang, L. (2009). Polinomial Spline Kepercayaan Band untuk Regresi Kurva. Jurnal Statistica Sinica , 2 (19), 325–342.
Widhiatmoko,  S.  W.,  &  Dillak,  V.  J.  (2018).  Pengaruh  Inflasi,  Kurs  Valuta  Asing,  Dan Tingkat  Suku  Bunga  Sbi  Terhadap  Return  Saham  (studi  Pada  Perusahaan  Sektor Properti Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2013-2016). EProceedings of Management , 5 (2).