INFORMASI ARTIKEL

## ABSTRAK
Article History:
Submission: 26-05-2023
Revised: 03-06-2023 Accepted: 06-06-2023
Kata Kunci : Investasi; prediksi; linear regresi; polynomial regresi.
Keywords: Investment; prediction; MAPE, linear regression; polynomial regression.
* Korespondensi: Satriyo Aji Laksono If18.satriyolaksono@mhs.ubpkarawang.a c.id
Era  ekonomi  modern  seperti  saat  ini  perkembangan investasi  di  indonesia  semakin  pesat.  Saham  adalah  jenis investasi yang memiliki dampak kuat dalam perekonomian masyarakat.  Salah  satu  saham  yang  diminati  masyarakat yaitu saham Bank BCA. Saham Bank BCA dalam lima tahun terakhir mengalami naik turun relatif cepat. Maka dari itu, dibutuhkannya  model  suatu  data  yang  dapat  mengelola data  dalam  waktu  yang  lama  untuk  memprediksi  harga suatu saham. Pada penelitian ini metode Linear Regresi dan Polynomial  Regresi  digunakan  sebagai  metode  untuk memprediksi  harga  saham.  Proses  penelitian  ini  berfokus pada  penerapan  dan  membandingkan  metode  mana  yang lebih baik, serta untuk mengetahui nilai error pada metode. Data  yang digunakan  adalah data saham  Bank  BCA  selama lima  tahun  sebanyak  1252  data.  Perhitungan  nilai  MAPE digunakan  untuk  pengujian  prediksi.  Hasil  penelitian  ini diketahui bahwa kedua metode masuk kriteria sangat baik karena  nilai  MAPE  kurang  dari  10%,  metode  Polynomial Regresi  mendapatkan  nilai  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  metode  Linear  Regresi.  Hasil  pengujian  pada metode  Linear  Regresi  mendapatkan  nilai  MAPE  =  6,55%, sedangkan  pada  metode  Polynomial  Regresi  mendapatkan nilai MAPE = 6,54%.

## ABSTRACT
In this modern economic era, the development of investment in  Indonesia  is  growing  rapidly.  Shares  are  a  type  of investment  that  has  a  strong  impact  on  the  community's economy. One of the stocks that the public  is interested  in  is BCA Bank shares. BCA Bank shares in the last five years have fluctuated  relatively  quickly.  Therefore,  a  data  model  is needed that can manage data over a long time to predict the price  of  a  stock.  In  this  research,  Linear  Regression  and Polynomial  Regression  methods  are  used  as  methods  to predict  stock  prices.  This  research  process  focuses  on applying  and  comparing  which  method  is  better,  and  to determine  the  error  value  of  the  method.  The  data  used  is Bank BCA stock data for five years totaling 1252 data. MAPE value calculation is used for prediction testing. The results of
Volume 4, Nomor 1, Juni 2023, hlm 59-70 INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/infotech
Perbandingan  metode  linear  regresi  dan  polynomial  regresi  untuk memprediksi harga saham studi kasus Bank BCA
Comparison of linear regression and polynomial regression methods to predict stock prices BCA Bank case study
Satriyo Aji Laksono 1* , Adi Rizky Pratama 1 , Rahmat 1
1* Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan, Karawang. Jawa Barat, Jl. Hs. Ronggo Waluyo, Teluk Jambe Karawang, Jawa Barat, Indonesia
Perbandingan metode linear regresi dan polynomial regresi untuk memprediksi harga saham studi kasus Bank BCA
this  study  show  that  both  methods  are  included  in  the excellent  criteria  because  the  MAPE  value  is  less  than  10%, the  Polynomial  Regression  method  gets  a  better  value  than the Linear Regression method. The test results on the Linear Regression  method  get  a  MAPE  value  =  6.55%,  while  the Polynomial Regression method gets a MAPE value = 6.54%

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  modern  seperti  saat  ini  perkembangan  Indonesia  di  berbagai  bidang  terutama sektor  ekonomi  semakin pesat. Salah  satu  kegiatan yang  mendorong perekonomian Indonesia adalah  investasi.  Hal  ini  didukung  dengan  mudahnya  akses  dalam  menggunakan platform penyedia  layanan  investasi.  Investasi  dapat  diartikan  sebagai  kegiatan  penanaman  dana  atau sumberdaya  saat  ini  dengan  berharap  mendapat  keuntungan  di  masa  depan [1] .  Aktivitas investasi biasanya berkaitan dengan penanaman modal yang diklasifikasikan menjadi dua yaitu aset riil  dan aset  finansial.  Aset  riil  meliputi tanah,  emas  dan  rumah,  sedangkan aset  finansial meliputi saham, obligasi dan reksadana. Saham adalah salah satu jenis investasi yang memiliki dampak kuat dalam perekonomian masyarakat. Arti saham adalah suatu sertifikat sebagai alat bukti  atas  kepemilikan  dari  sebuah  perusahaan [2] .  Naik  atau  turunnya  saham  sangat menentukan  keuntungan  pemilik  saham.  Ada  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  naik turunnya saham seperti kondisi ekonomi, laju inflasi serta penawaran dan permintaaan. Bursa saham  di  Indonesia  dapat  dilihat  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Saham  Bank  BCA  merupakan salah  satu  saham  di  dalamnya.  Bank  BCA  adalah  perusahaan  yang  beroperasi  di  bidang perbankan  sejak  tahun  1956.  Menurut  CNBC  Indonesia  pada  tahun  2021,  saham  Bank  BCA merupakan salah satu saham yang paling menghasilkan dalam lima tahun terakhir. Dari Gambar 1 data  dalam  lima  tahun  terakhir  saham  Bank  BCA  mengalami  naik  turun  relatif  cepat [3] . Karena  pergerakan  saham  saat  ini  relatif  cepat,  para  pemilik  saham  diharapkan  dapat mengambil  keputusan  kapan  saham  akan  dijual  atau  dipertahankan.  Untuk  itu  prediksi  harga saham  sangat  penting  dalam  pengambilan  keputusan  tersebut.  Prediksi  adalah  proses meramalkan suatu keadaan pada masa depan dengan melakukan analisa data masa lampau [4] . Dalam memprediksi harga saham diperlukan suatu metode pengolahan data yang biasa disebut data mining.
Gambar 1 . Grafik saham Bank BCA lima tahun terakhir
Data  mining merupakan  aktivitas  yang  berhubungan  dengan  pengumpulan  data, penggunaan data histori untuk mendapatkan pengetahuan, informasi dan data yang besar dalam suatu pola [5] . Data mining membutuhkan suatu metode untuk melakukan ekstraksi data yang berisi  informasi,  pola  dan  pengetahuan.  Dalam  penerapannya data  mining menggunakan berbagai  metode,  diantaranya  metode  Linear  Regresi  dan  Polynomial  Regresi. Linear  Regresi adalah  analisis  statistika  yang  memodelkan  beberapa  hubungan  variabel  menurut  bentuk hubungan  persamaan  linier  eksplisit [6] ,  sedangkan  Polynomial  Regresi  adalah  sebuah  model linear regresi berganda yang dibentuk dengan menjumlahkan pengaruh masing-masing variabel prediktor (x) yang dipangkatkan meningkat sampai orde ke-n` [7] .
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan,  penggunaan  metode  linear mendapatkan  hasil  dengan  kriteria  sangat  baik  dalam  memprediksi  harga  emas [6] .  Pada penelitian lain dengan metode yang sama juga mendapatkan hasil dengan kategori sangat baik dalam  memprediksi  penjualan  properti  pada  PT  XYZ [8] .  Sementara,  penelitian  menggunakan metode  Polynomial  Regresi  dapat  berjalan  dengan  baik  dalam  memprediksi  nilai  jual  objek pajak  tanah  di  Kabupaten  Gresik [9] .  Penggunaan  metode  Polynomial  Regresi  dalam memprediksi  produksi  daging  sapi  nasional  juga  mendapatkan  nilai  yang  baik  berdasarkan dataset produksi daging sapi nasional tahun 1984 s.d. 2019 [10] .
Berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya yang telah diuraikan, dapat diketahui bahwa metode  Linear  Regresi  dan  Polynomial  Regresi  mendapatkan  hasil  dengan  kategori  yang  baik dalam  melakukan  sebuah  peramalan  atau  prediksi.  Maka  dari  itu  metode  Linear  Regresi  dan Polynomial  Regresi  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Pengolahan  model  pada  kedua  metode tersebut menggunakan python dengan tools Anaconda. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode  Linear  Regresi  dan  Polynomial  Regresi  untuk  memprediksi  pergerakan  harga  saham Bank BCA dan mengukur nilai error dari setiap metode yang digunakan serta membandingkan mana  metode  terbaik  untuk  melakukan  prediksi  sehingga  dapat  menjadi  acuan  untuk  para pemilik saham dalam mengambil keputusan.

## 2. METODE
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  data  kuantitatif,  yaitu  data  yang  bersifat  numerik.  Data yang digunakan untuk penelitian ini adalah data harga saham Bank BCA dari bulan Maret 2018 sampai dengan bulan Februari 2023. Berikut tahapan alur penelitian pada Gambar 2 .
Gambar 2 . Tahapan penelitian
2.1 Pengumpulan data
Pengumpulan  data  dilakukan  pada  01  Maret  2023.  Data  diperoleh  pada website yahoofinance.com .  Data  yang  diambil  adalah  harga  saham  dari  tanggal  01  Maret  2018  sampai dengan  28  Februari  2023.  Jumlah  data  yang  diperoleh  adalah  1.252  dataset.  Data  yang  telah diperoleh  akan  dikumpulkan  dan  dianalisis  agar  menjadi  informasi  yang  baru  sehingga  dapat digunakan untuk memprediksi masalah yang diteliti .

## 2.2 Preprocessing data
Preprocessing data merupakan  tahapan  yang  harus  dikerjakan  dalam  proses data  mining . Preprocessing data sangat penting karena tidak semua data atau atribut data yang ada di dalam data dibutuhkan dalam proses data mining [11] . Pada penelitian ini tahapan preprocessing data menggunakan  dua  tahapan  yaitu data selection dan data cleaning . Data  selection atau  seleksi data  adalah  tahapan  untuk  memilih  data  atau  atribut  yang  dibutuhkan  dalam  proses data mining , karena tidak semua atribut dipakai untuk proses data mining [12] . Data cleaning atau pembersihan data merupakan tahapan untuk memeriksa duplikasi data, data yang inkonsisten dan memperbaiki kesalahan pada data [12] .
Perbandingan metode linear regresi dan polynomial regresi untuk memprediksi harga saham studi kasus Bank BCA

## 2.3 Data Splitting
Data Splitting atau pemisahan data adalah proses membagi data menjadi dua bagian atau lebih data yang memiliki banyak nilai [13] . Pada tahap data splitting dilakukan pemisahan data yang digunakan untuk memisahkan dari independen t variabel dan dependent variabel. Selain itu, pada  tahap  data splitting dilakukan  pemisahan training  model dan testing  model .    Pembagian data antara training model dan testing model digunakan untuk proses melatih model dan untuk mengetahui kualitas dari metode yang digunakan [14] . Training model digunakan untuk melatih metode  sebelum  metode  tersebut  membentuk  model  pelatihan,  kemudian  untuk  menghitung akurasi dari model yang sudah dilatih dilakukan testing model .
2.4 Pembuatan model
Dalam  tahap  ini  dilakukan  pembuatan  model  untuk  prediksi  dengan  menggunakan  data training .  Metode  yang  digunakan  adalah  Linear  Regresi  dan  Polynomial  Regresi.  Perbedaan antara kedua metode ini terletak pada cara variabel (x) diproses sebelum dimasukkan ke dalam model [10] . Dalam Linear Regresi, variabel (x) tidak mengalami perubahan, dan model mencoba untuk  menemukan  hubungan  linier  antara  variabel (x)  dan variabel (y).  Sementara  itu,  dalam Polynomial Regresi variabel (x) diubah atau dinaikkan ke pangkat tertentu (misalnya X 2 , X 3 , dst.) sebelum dimasukkan ke dalam model.
2.4.1 Linear regresi
Dalam  tahapan  pembuatan  model  ini  dilakukan  perhitungan  untuk  mencari  nilai intercept dan slope menggunakan  python  dan  perhitungan  manual. Intercept adalah  suatu  titik persinggungan suatu garis antara sumbu y pada grafik saat nilai x = 0, sedangkan s lope adalah ukuran kemiringan dari suatu  garis  yang  menunjukan  besarnya pengaruh variabel  x terhadap variabel  y. R umus  untuk  Linear  Regresi  dengan  metode  kuadrat  terkecil  atau  sederhana [8] . Dijelaskan pada persamaan 1, 2 dan 3.
a = (∑ ) ∑ (∑ )(∑ ) (∑ ) (∑ )
(1)
b = (∑ ) (∑ )(∑ )
(∑ ) (∑ ) (2) 𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝑥
(3)
Dengan y adalah jumlah kasus, x adalah periode waktu, a adalah intersep , konstanta untuk menunjukan besarnya nilai y ketika x = 0, dan b adalah slope , besaran perubahan nilai y.
2.4.2 Polynomial regresi
Dalam  tahapan pembuatan  model Polynomial Regresi  perhitungan  dilakukan  dengan cara menjumlahkan pengaruh tiap-tiap variabel prediktor (x) yang dipangkatkan meningkat sampai orde  ke-n.  Perhitungan  dilakukan  dengan  pemrograman  phyton  dan  perhitungan  manual. Perhitungan  manual  akan  menggunakan  metode  eliminasi  gauss  untuk  menghitung  nilai koefisien yang optimal sehingga dapat meningkatkan akurasi prediksi. Rumus untuk Polynomial Regresi secara umum ditulis dalam persamaan 4 dan 5 [10] .
𝑌 = 𝑏 + 𝑏 𝑋 + 𝑏 𝑋 + ⋯ + 𝑏 𝑋 +∈ (4) Apabila Y merupakan nilai yang diprediksi: 𝑌 = 𝑏 + 𝑏 𝑋 + 𝑏 𝑋 + ⋯ + 𝑏 𝑋 (5)
Dimana Y adalah variabel yang diprediksi, b 0 adalah intersep , b 1 , b 2 , .., bn adalah slope atau koefisien-koefisien regresi, X adalah variabel yang bebas, n adalah orde atau derajat polynomial dan ∊ faktor galat.

## 2.5 Prediksi
Prediksi  dilakukan  setelah  pembuatan  model  selesai.  Perhitungan  prediksi  dilakukan dengan  mencari  nilai  y  sesuai  rumus  pada  metode  yang  digunakan.  Perhitungan  prediksi menggunakan  data  test  hasil  dari splitting data  sebanyak  251  data.  Prediksi  dapat  dilakukan dengan menentukan atribut prediktor (x) untuk dimasukkan ke dalam model yang telah dibuat pada pembuatan model.
2.6 Pengujian
Akurasi  suatu  peramalan  atau  prediksi  ditentukan  oleh  seberapa  besar  penyimpangan antara  data  yang  diramalkan  dengan  data  aktual [15] .  Penyimpangan  atau  kesalahan  sebuah prediksi  ada  beberapa  cara  untuk  menghitung  besarnya.  Salah  satunya  adalah mean  absolute percentage  error (MAPE).  MAPE  merupakan  rataan  diferensiasi  absolut  antara  nilai  yang diprediksi dan aktual. Hasil dari suatu prediksi dinyatakan sangat baik jika nilai MAPE kurang dari 10%. Kriteria MAPE dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1 . Kriteria MAPE MAPE Pengertian <10% Sangat Baik 10% - 20% Baik 20% - 50% Cukup 50% Buruk Rumus cara pengujian ini ditampilkan pada rumus persamaan 6: MAPE = ∑ | | × 100 (6)
dengan  Yt  adalah  nilai  aktual  periode  t,  Y’t  adalah  nilai  prediksi  periode  t,  dan  n  adalah banyaknya periode.
2.7 Hasil
Pada  tahap  ini  hasil  pengujian  dari  metode  Linear  Regresi  dan  Polynomial  Regresi  akan dibandingkan metode manakah yang lebih baik untuk memprediksi. Acuan perbandingan dilihat dari nilai MAPE.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pengumpulan data
Pengumpulan  data  dilakukan  pada  01  Maret  2023.  Data  diperoleh  pada website yahoofinance.com .  Data  yang  diambil  adalah  harga  saham  dari  tanggal  01  Maret  2018  sampai dengan 28 Februari 2023. Data ini berisi enam atribut dengan jumlah 1.252 data. Atribut-atribut tersebut diantaranya yaitu: date, open, high, low, close dan volume. Isi dataset dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2 . Isi Dataset No Date Open High Low Close Adj Close  Volume 1 01/03/2018 4620 4645 4620 4635 4280 125474500 2 02/03/2018 4615 4625 4550 4575 4225 151511000 3 05/03/2018 4630 4660 4575 4575 4225 87744000 4 06/03/2018 4635 4640 4545 4555 4206 75907000 5 07/03/2018 4620 4630 4505 4520 4174 106152000 … … … … … … … … 1248 22/02/2023 8700 8750 8625 8675 8675 38671900 1249 23/02/2023 8625 8750 8625 8725 8725 53412300
Perbandingan metode linear regresi dan polynomial regresi untuk memprediksi harga saham studi kasus Bank BCA No Date Open High Low Close Adj Close  Volume 1250 24/02/2023 8775 8850 8675 8675 8675 44123400 1251 27/02/2023 8675 8775 8650 8775 8775 59983900 1252 28/02/2023 8775 8775 8675 8750 8750 106349400 3.2 Preprocessing data
Pada preprocessing data  akan  dilakukan  dua  tahap  proses  yaitu data selection dan data cleaning .  Data  yang  telah  diperoleh  mempunyai  enam  atribut  yaitu date,  open,  high,  low,  close dan  volume. Pada  tahap data selection akan  dipilih  atribut  yang  dibutuhkan  yaitu  atribut date dan close .  Penyeleksian  data  dilakukan  dengan  pemrograman  phyton  dapat  dilihat  pada Gambar 3 .
Gambar 3 . Hasil data selection
Gambar  3 merupakan atribut yang  akan  digunakan untuk  prediksi  yaitu  kolom Date  dan Close.  Atribut  Date  dan  Close  berkaitan  karena,  pada  Atribut  Close  dapat  bertambah  dan berkurang  nilainya  berdasarkan  Atribut  Date,  maka  dari  itu  kedua  atribut  tersebut  yang digunakan. Setelah itu dilakukan proses data cleaning yaitu pengecekan missing value pada data. Hasilnya ditampilkan dalam Gambar 4 .
Gambar 4 . Hasil data cleaning
Berdasarkan Gambar 4 data yang digunakan tidak terdapat data yang kosong atau missing value sehingga data siap digunakan pada tahap selanjutnya.

## 3.3 Data splitting
Pada tahap ini dilakukan pemisahan data untuk proses pembuatan model yang terdiri dari independent variabel (x) yaitu atribut date dan dependent variabel (y) yaitu atribut close. Source code untuk pemisahan variabel x dan y ditampilkan dalam Gambar 5 .
Gambar 5 . Source code pemisahan variabel x dan y Kemudian dilakukan pembagian training model dan testing model . Untuk menentukan rasio pembagian  antara  data training dan  data testing dibutuhkan  suatu  perhitungan  akurasi  dari kedua  metode  dengan  mengambil  beberapa  contoh  rasio  yang  umum  digunakan.    Adapun beberapa rasio pembagian data ditunjukan pada Tabel 3 .
Tabel 3 . Rasio akurasi metode No Rasio Akurasi Linear Regresi Akurasi Polynomial Regresi 1 80:20 0,8229 0,8350 2 85:15 0,8177 0,8331 3 90:10 0,8062 0,8187 Rata-rata 0,8156 0,8289
Berdasarkan Tabel 3 akurasi tertinggi dari kedua metode yang digunakan pada pembagian data ada pada rasio 80:20 dengan akurasi Linear Regresi dan Polynomial Regresi sebesar 0,8229 dan 0,8350. Maka dari itu, rasio tersebut yang akan digunakan pada proses pembuatan model. Kemudian  dilakukan  proses split data  menggunakan  pemrograman  phyton. Source  code untuk pembagian training model dan testing model ditampilkan dalam Gambar 6 .
Gambar 6 . Pembagian training model dan testing model Berdasarkan Gambar 6 pembagian data menggunakan rasio 80:20. Jumlah data train 1001 data  dan jumlah data test 251  data. Data  train akan  digunakan  untuk  pemodelan metode  dan data test digunakan untuk mengetahui akurasi metode.

## 3.4 Pembuatan model
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembuatan  model  dengan  menggunakan  metode Linear Regresi dan Polynomial Regresi .
3.4.1 Linear regresi
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemanggilan  model  Linear  Regresi  dan  dimasukkan  kedalam variabel linear. Kemudian dilakukan proses training pada data. Pembuatan model Linear Regresi dapat dilihat pada Gambar 7 .
Perbandingan metode linear regresi dan polynomial regresi untuk memprediksi harga saham studi kasus Bank BCA
Gambar 7 . Pembuatan model linear regresi
Setelah  model  terbentuk,  maka  kita  dapat  melihat  nilai intercept (a)  dan slope (b)  yang digunakan sebagai parameter untuk melakukan prediksi. Source Code untuk menampilkan nilai intercept dan slope ditampilkan dalam Gambar 8 .
Gambar 8 . Nilai intercept dan slope linear regresi
Berdasarkan Gambar 8 pada model Linear Regresi yang telah dibuat, nilai intercept (a) yaitu 4445,719031550297 dan nilai slope (b) yaitu 3,0744244. Sehingga untuk mencari nilai prediksi (y) pada model Linear Regresi yang telah dibuat yaitu sebagai berikut.
Y =4445,719031550297 + 3,0744244x
3.4.2 Polynomial regresi Pada  metode Polynomial Regresi variable independent (x)  dilakukan  proses  transformasi dengan memanggil fungsi PolynomialFeatures . Setelah itu, melakukan training model pada data dengan  menggunakan variable x  yang  telah  ditransformasi. Source  code pembuatan  model Polynomial Regresi dapat pada Gambar 9 .
Gambar 9 . Pembuatan model polynomial regresi
Pada Gambar 9 pada variabel x dilakukan transformasi sebelum proses pembuatan model. Setelah model terbentuk, maka kita dapat melihat nilai intercept (b 0 ) dan slope atau koefisien- koefisien  regresi  (b 1 ,  b 2 )  yang  digunakan  sebagai  parameter  untuk  melakukan  prediksi.  Nilai intercept dan slope pada Polynomial Regresi ditampilkan dalam Gambar 10 .
Gambar 10 . Nilai intercept dan slope polynomial regresi
Berdasarkan Gambar  10 pada  model Polynomial Regresi,  nilai intercept (b 0 )  yaitu 4704,200617204707, nilai b 1 = 1,82481842, nilai b 2 = 0,0009993924. Sehingga untuk mencari nilai prediksi (y) pada model Polynomial Regresi yang telah dibuat yaitu sebagai berikut.
Y = 4704,200617204707 +1,82481842 x +0,0009993924 𝑥
3.5 Prediksi Pada  tahap  ini  dilakukan  prediksi  dengan  metode  Linear  Regresi  dan Polynomial Regresi dengan menggunakan model yang sudah dibuat sebelumnya.

## 3.5.1 Prediksi linear regresi
Prediksi  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  Y  dengan  persamaan  rumus  (2)  setelah  nilai intercep t (a) dan slope (b) telah didapatkan pada tahap pemodelan. Data yang digunakan untuk menghitung prediksi adalah data testing . Data testing adalah data hasil split data yang berjumlah 251 data. Untuk melihat hasil prediksi menggunakan metode Linear Regresi dapat dilihat pada Tabel 4 .
Tabel 4 . Prediksi linear regresi Date Date(x) Harga Close(y) Prediksi 08 March 2018 5 4660 4461,091 24 April 2019 299 5630 5364,972 24 August 2022 1108 7900 7852,181 23 December 2019 472 6660 5896,847 14 May 2018 52 4595 4605,589 … … … … … … … … 13 April 2018 31 4580 4541,026 11 September 2019 399 6100 5672,414 30 May 2018 64 4540 4642,482 19 June 2020 589 5575 6256,555 10 October 2018 159 4675 4934,553
Kemudian untuk melihat gambaran dari model Linear Regresi dengan mudah dapat dilihat pada Gambar 11 .
Gambar 11 . Visualisasi model linear regresi
Pada Gambar 11 menampilkan  hasil  visualisasi  prediksi metode Linear Regresi, titik  biru sebagai  harga  aktual  dan  garis  lurus  merah  sebagai  harga  prediksi  dengan  metode  Linear Regresi.
3.5.2 Prediksi polynomial regresi Prediksi  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  Y  dengan  persamaan  rumus  (5)  setelah  nilai
i ntercept serta  koefisien  b 1 dan  b 2 didapatkan  pada  proses  pemodelan.  Data  yang  digunakan untuk  menghitung  prediksi  adalah  data testing .  Data testing adalah  data  hasil  split  data  yang
Perbandingan metode linear regresi dan polynomial regresi untuk memprediksi harga saham studi kasus Bank BCA
berjumlah  251  data.  Untuk  melihat  hasil  prediksi  menggunakan  metode  Linear  Regresi  dapat dilihat pada Tabel 5 .
Tabel 5 . Prediksi polynomial regresi Date Date(x)  Harga Close(y)  Prediksi 08 March 2018 5 4660 4713,35 24 April 2019 299 5630 5339,168 24 August 2022 1108 7900 7953,017 23 December 2019 472 6660 5788,164 14 May 2018 52 4595 4801,794 … … … … … … … … 13 April 2018 31 4580 4761,73 11 September 2019 399 6100 5591,407 30 May 2018 64 4540 4825,083 19 June 2020 589 5575 6125,729 10 October 2018 159 4675 5019,612
Kemudian  untuk  melihat  gambaran  dari  model Polynomial Regresi  dengan  mudah  dapat pada Gambar 12 .
Gambar 12 . Visualisasi model polynomial regresi
Gambar  12 menampilkan  hasil  visualisasi  prediksi  metode Polynomial  Regresi ,  titik  biru sebagai  harga  aktual  dan  garis  lengkung  kuning  sebagai  harga  prediksi  dengan  metode Polynomial Regresi.
3.6 Pengujian
Pada tahap pengujian didasarkan pada nilai penyimpangan antara nilai aktual dengan nilai yang  diprediksi  sesuai  dengan  model  yang  dibuat.  Metode  Perhitungan  yang  digunakan  yaitu mean  absolute  percentage  error (MAPE).  Nilai  MAPE  dari  Linear  regresi  sebesar  6,55%, sedangkan  nilai  MAPE  dari Polynomial Regresi  sebesar  6,54%.  Dari  hasil  ini,  maka  dapat dikatakan  kedua  metode  yang  digunakan  untuk  memprediksi  harga  saham  Bank  BCA  dalam kriteria sangat baik karena hasilnya dibawah 10%.

## 3.7 Hasil
Prediksi  harga  saham  Bank  BCA  menggunakan  metode  Linear  Regresi  dan Polynomial Regresi.  Hasil  dari  perhitungan  diuji  menggunakan mean  absolute  percentage  error (MAPE). Untuk melihat perbandingan nilainya dapat pada Tabel 6 .
Tabel 6 . Perbandingan nilai pengujian Metode Mean Absolut Percentage Error Linear Regresi 6,55% Polynomial Regresi 6,54%
Dari  metode  yang  digunakan  dalam  menguji  hasil  prediksi,  dapat  dilihat  bahwa  model dengan menggunakan metode Polynomial Regresi dapat  memprediksi  lebih baik dibandingkan dengan metode Linear Regresi. Karena model dengan metode Polynomial Regresi mendapatkan nilai MAPE yang lebih kecil yaitu 6,54%.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dari  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  Linear Regresi dan Polynomial Regresi dapat diterapkan untuk memprediksi saham Bank BCA periode 2018  sampai  dengan  2023.  Hasil  pengujian  kedua  metode  mendapatkan  nilai  dalam  kriteria sangat baik, yaitu nilai MAPE dibawah 10%. Metode Polynomial Regresi mendapatkan nilai yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  Linear  Regresi.  Hasil  pengujian  pada  metode  Linear Regresi  mendapatkan  nilai  MAPE  =  6,55%,  sedangkan  pada  metode Polynomial Regresi mendapatkan nilai MAPE = 6,54%.

## REFERENSI
[1] A.  Darmawan,  K.  Kurnia,  and  S.  Rejeki,  “PENGETAHUAN  INVESTASI,  MOTIVASI INVESTASI,  LITERASI  KEUANGAN  DAN  LINGKUNGAN  KELUARGA  PENGARUHNYA TERHADAP MINAT INVESTASI DI PASAR MODAL,” J. Ilm. Akunt. dan Keuang. , vol. 8, no. 2, 2019, doi: 10.32639/jiak.v8i2.297.
[2] S. D. Nabella, A. Munandar, and R. Tanjung, “LIKUIDITAS, SOLVABILITAS, AKTIVITAS DAN PROFITABILITAS  TERHADAP  HARGA  SAHAM  PADA  PERUSAHAAN  SEKTOR TAMBANGAN  BATU  BARA  YANG  TERDAFTAR  DI  BURSA  EFEK  INDONESIA,” Meas.  J. Akunt. , vol. 16, no. 1, 2022, doi: 10.33373/mja.v16i1.4264. [3] “PT Bank Central Asia Tbk (BBCA.JK).” https://finance.yahoo.com/chart/bbca.jk#eyJpbnRlcnZhbCI6ImRheSIsInBlcmlvZGljaXR5I joxLCJ0aW1lVW5pdCI6bnVsbCwiY2FuZGxlV2lkdGgiOjgsImZsaXBwZWQiOmZhbHNlLCJ2 b2x1bWVVbmRlcmxheSI6dHJ1ZSwiYWRqIjp0cnVlLCJjcm9zc2hhaXIiOnRydWUsImNoYXJ 0VHlwZSI6ImxpbmUiLCJleHRlbmRlZCI.
[4] S. Adiguno, Y. Syahra, and M. Yetri, “Prediksi Peningkatan Omset Penjualan Menggunakan Metode  Regresi  Linier  Berganda,” J. Sist.  Inf.  Triguna  Dharma  (JURSI  TGD) ,  vol.  1,  no.  4, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5331.
[5] Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “ANALISIS DATA MINING UNTUK CLUSTERING KASUS COVID-19 DI PROVINSI LAMPUNG DENGAN ALGORITMA K-MEANS,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, 2021.
[6] N. Nafi’iyah, “Perbandingan Regresi Linear , Backpropagation Dan Fuzzy Mamdani Dalam Prediksi Harga Emas,” Semin. Nas. Inov. dan Apl. Teknol. di Ind. , 2016.
[7] N. Y. I. Ginting, A. Novianty, and M. T. A. L. Prasasti, “Estimasi Magnitudo Gempa Bumi Dari Sinyal  Seismik  Gelombang  P  Menggunakan  Metode  Regresi  Polinomial,” eProceedings Eng. , vol. 7, no. 2, pp. 4624–4632, 2020.
[8] G. N. Ayuni and D. Fitrianah, “Penerapan metode Regresi Linear untuk prediksi penjualan properti pada PT XYZ,” J. Telemat. , vol. 14, no. 2, 2019.
[9] M. Firdaus, M. Hafiyusholeh, and S. Widodo, “Prediksi Nilai Jual Objek Pajak (NJOP) Tanah di Kabupaten Gresik Menggunakan Regresi Polinomial,” J. Mhs. Mat. Algebr. , vol. 1, no. 1,
Perbandingan metode linear regresi dan polynomial regresi untuk memprediksi harga saham studi kasus Bank BCA
2020.
[10]  “Prediksi  Pro  duksi  Daging  Sapi  Nasional  dengan  Meto  de  Regresi  Linier  dan  Regresi Polinomial,” J. Ilm. Komputasi , vol. 20, no. 2, 2021, doi: 10.32409/jikstik.20.2.2722.
[11]  R.  R.  Rerung,  “Penerapan  Data  Mining  dengan  Memanfaatkan  Metode  Association  Rule untuk  Promosi  Produk,” J.  Teknol.  Rekayasa ,  vol.  3,  no.  1,  2018,  doi: 10.31544/jtera.v3.i1.2018.89-98.
[12]  J.  Eska,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prekdiksi  Penjualan  Wallpaper  Menggunakan Algoritma C4.5 STMIK Royal Ksiaran,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 2, 2016.
[13]  R.  A.  Zuama,  S.  Rahmatullah,  and  Y.  Yuliani,  “Analisis  Performa  Algoritma  Machine Learning  pada  Prediksi  Penyakit  Cerebrovascular  Accidents,” J.  MEDIA  Inform. BUDIDARMA , vol. 6, no. 1, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3488.
[14]  J.  S.  Putra,  R.  D.  Ramadhani,  and  A.  Burhanuddin,  “Prediksi  Harga  Saham  Bank  Bri Menggunakan  Algoritma  Linear  Regresion  Sebagai  Strategi  Jual  Beli  Saham,” J.  Dinda Data Sci. Inf. Technol. Data Anal. , vol. 2, no. 1, 2022, doi: 10.20895/dinda.v2i1.273.
[15]  A.  N.  Maharadja,  I.  Maulana,  and  B.  A.  Dermawan,  “Penerapan  Metode  Regresi  Linear Berganda untuk Prediksi Kerugian Negara Berdasarkan Kasus Tindak Pidana Korupsi,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 1, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i1.3184.