How to cite: Susilo, N. F. C., & Crysdian, C. (2024). Pengamanan Aset Berupa Tanah Milik Pemerintah Kabupaten Seruyan. Syntax Literate . (9)6. http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v9i6
E-ISSN: 2548-1398
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849
e-ISSN: 2548-1398 Vol. 9, No. 6, Juni 2024

## PREDIKSI CLOSING PRICE SAHAM HARIAN BERBASIS SOFT COMPUTING
Ni`mah Firsta Cahya Susilo 1 , Cahyo Crysdian 2
UIN Maulana Malik Ibrahim Malang, Malang, Indonesia 1,2
Email: 200605210003@student.uin-malang.ac.id 1 , cahyo@ti.uin-malang.ac.id 2

## Abstrak
Prediksi harga saham adalah tugas kompleks yang bergantung pada banyak faktor seperti kondisi politik, ekonomi global, laporan keuangan perusahaan, dan pendapatan. Oleh karena itu,  untuk  memaksimalkan  keuntungan  dan  meminimalkan  kerugian,  diperlukan  adanya teknik  memprediksi  nilai  saham.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui pengaruh  fitur  terhadap  perkiraan  harga  close  price  saham  dan  membandingkan  kinerja multiple  linear  regression  dan  artificial  neural  network.  Uji  koefisien  korelasi  yang  telah dilakukan menghasilkan nilai koefisien variabel terbesar dan terkecil dalam penelitian ini adalah  0,9.  Algoritma  multiple  linear  regression  mengungguli  artificial  neural  network dengan MAPE sebesar 0,900016423%.
Kata kunci : prediksi saham, linear regression, neural network, closing price

## Abstract
Stock  price  prediction  is  a  complex  task  that  depends  on  many  factors  such  as  political conditions,  global  economy,  company  financial  statements,  and  earnings.  Therefore,  to maximize profits and minimize losses, techniques for predicting share value are needed. The aim of this research is to determine the effect of features on stock close price estimates and compare the performance of multiple linear regression and artificial neural networks. The correlation coefficient test that was carried out resulted in the largest and smallest variable coefficient  values  in  this  study  being  0.9.  The  multiple  linear  regression  algorithm outperforms the artificial neural network with a MAPE of 0.900016423%.
Keywords: stock prediction, linear regression, neural network, closing price

## Pendahuluan
Saham adalah saham yang mewakili sebagian kecil dari suatu perusahaan. Hal ini memberikan hak kepada pemegang saham untuk mendapatkan bagian atas kekayaan dan keuntungan perusahaan sesuai dengan jumlah saham yang dimilikinya (Badan Pengawas Pasar Modal Dan Lembaga Keuangan, 2011). Pasar saham memegang peranan penting dalam perekonomian global yang menghasilkan keuntungan sebagai instrumen investasi pertumbuhan ekonomi (Akhtar et al., 2022; Alam et al., 2017). Menurut Masoud (2013), pasar saham memiliki karakteristik dinamis dan non-linier.
Murkute dan Sarode (2015) menemukan bahwa prediksi harga saham merupakan tugas yang sulit karena bergantung pada beberapa faktor seperti kondisi politik, ekonomi global,  laporan  keuangan  dan  kinerja  perusahaan.  Jadi,  untuk  memaksimalkan keuntungan  dan  meminimalkan  kerugian,  nilai  saham  harus  dapat  diprediksi. Menganalisis  tren  beberapa  tahun  terakhir  sebelumnya  bisa  sangat  berguna  untuk mengetahui pergerakan pasar saham. Metode regresi linier dianggap sebagai pendekatan yang  patut  dipertimbangkan  karena  kesederhanaannya  dan  penggunaannya  secara  luas dalam  penelitian  sebelumnya  yang  membahas  masalah  serupa  (Annisa,  2023;  Fadha,
2023). Selain itu, ANN memiliki kinerja lebih baik daripada regresi linier untuk hubungan non-linier (Hallman, 2019).
Penelitian  Vijha  et  al.  (2020)  menunjukkan  bahwa  prediksi  pasar  saham  sangat kompleks.  Meningkatkan  daya  komputasi  dan  mengembangkan  kecerdasan  buatan terbukti lebih efektif dalam memprediksi harga saham. Dalam penelitiannya, peramalan harga saham dilakukan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan dan metode random forest, setelah itu digunakan RMSE dan MAPE untuk evaluasinya. Studi menunjukkan bahwa ANN memiliki kineraja yang lebih baik dalam hal RMSE (0,42), MAPE (0,77) dan MBE (0,013).
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dijelaskan  di  atas,  faktor-faktor  yang mempengaruhi  prediksi  close  price  saham  perlu  ditentukan  untuk  mendapatkan  hasil prediksi close price saham yang optimal. Dalam penelitian ini, Artificial Neural Network dan Multiple Linear Regression dipilih untuk pada prediksi close price saham harian di Indonesia  berdasarkan  hasil  penelitian-penelitian  sebelumnya.  Metode  soft  computing tersebut dilakukan perbandingan hasil evaluasi untuk mengetahui metode dengan kinerja yang lebih baik.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengungkap faktor-faktor yang memiliki pengaruh dalam prediksi close price saham dan mengukur kinerja metode-metode dalam memprediksi close price saham, digunakan sebagai pertimbangan dalam hal keuangan bagi emiten serta digunakan sebagai pertimbangan keuangan yang mempengaruhi harga saham perusahaan bagi perusahaan sekuritas.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  meliputi  pengumpulan  data,  pengembangan  sistem,  pengujian, komparasi kinerja metode berdasarkan hasil uji coba serta pembahasan. Pengujian seperti digambarkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Desain penelitian

## Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data saham Bursa Efek Indonesia yang diperoleh dari website Bursa Efek Indonesia pada link https://www.idx.co.id/. Data yang diambil adalah saham-saham anggota Jakarta Islamic Index (JII) periode Juli hingga November 2022 yang terlampir pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Saham Anggota Indeks Jakarta Islamic Index (JII) No. Kode Nama Saham 1 ADRO Adaro Energy Indonesia Tbk. 2 ANTM Aneka Tambang Tbk. 3 BRIS Bank Syariah Indonesia Tbk. 4 BRPT Barito Pacific Tbk. 5 CPIN Charoen Pokphand Indonesia Tbk 6 EMTK Elang Mahkota Teknologi Tbk. 7 ERAA Erajaya Swasembada Tbk. 8 EXCL XL Axiata Tbk. 9 HRUM Harum Energy Tbk. 10 ICBP Indofood CBP Sukses Makmur Tbk. 11 INCO Vale Indonesia Tbk. 12 INDF Indofood Sukses Makmur Tbk. 13 INKP Indah Kiat Pulp & Paper Tbk. 14 INTP Indocement Tunggal Prakarsa Tbk. 15 ITMG Indo Tambangraya Megah Tbk. 16 JPFA Japfa Comfeed Indonesia Tbk. 17 KLBF Kalbe Farma Tbk. 18 MDKA Merdeka Copper Gold Tbk. 19 MIKA Mitra Keluarga Karyasehat Tbk. 20 MNCN Media Nusantara Citra Tbk. 21 PGAS Perusahaan Gas Negara Tbk. 22 PTBA Bukit Asam Tbk. 23 SCMA Surya Citra Media Tbk. 24 SMGR Semen Indonesia (Persero) Tbk. 25 TINS Timah Tbk. 26 TLKM Telkom Indonesia (Persero) Tbk. 27 TPIA Chandra Asri Petrochemical Tbk. 28 UNTR United Tractors Tbk. 29 UNVR Unilever Indonesia Tbk. 30 WIKA Wijaya Karya (Persero) Tbk.
Tujuan pemilihan fitur adalah untuk meningkatkan kinerja sistem dan mengurangi waktu komputasi. Adapun -fitur tersebut ditunjukkan pada Tabel 2. Distribusi data latih dan data uji yang fitur digunakan pada penelitian ini dibagi menjadi 70% dari total data merupakan data latih dan 30% dari total data merupakan data uji.

## Tabel 2. Ilustrasi fitur data penelitian
No Kode Saham Hari Sebelumnya Hari Ini Open Price Tertinggi  Terendah Close Price Open Price Tertinggi  Terendah 1. ADRO
2. ANTM
3. BRIS
Pada  penelitian  ini,  proses  prediksi  close  price  harian  berbasis  soft  computing melibatkan prediksi menggunakan metode multiple linear regression dan artificial neural network. Kedua metode tersebut terlibat dalam soft computing dan memiliki nilai RMSE yang rendah berdasarkan penelitian sebelumnya.

## Multiple Linear Regression
Multiple  Linear  Regression  berfokus  pada  hubungan  linier  antara  satu  variabel terikat dengan lebih dari satu variabel bebas. Regresi linier berganda melibatkan lebih banyak  masalah  dibandingkan  regresi  linier  sederhana,  termasuk  kolinearitas,  inflasi varians, tampilan grafis diagnosis regresi, dan identifikasi outlier serta pengamatan yang berpengaruh dalam regresi.
Bentuk  umum  dari  pemodelan  multiple  regression  tercantum  pada  Persamaan  1, dimana  y  merupakan  variabel  dependen, 𝛽 " merupakan  koefisien  regresi, 𝑥 " merupakan variabel  merupakan  variabel  independen,  dan  ε  diasumsikan  sebagai  normal  error independen (Xie & Jiang, 2019; Yan & Su, 2009).
(1)
Variabel independen pada persamaan 3 merupakan input-input yang digunakan pada penelitian ini yang meliputi:
𝑥 $ = open price sebelumnya 𝑥 % = tertinggi sebelumnya 𝑥 & = terendah sebelumnya 𝑥 ' = close price sebelumnya 𝑥 ( = open price 𝑥 ) = tertinggi 𝑥 * = terendah

## Artificial Neural Network
Artificial  Neural  Network  adalah  model  komputer  yang  terdiri  dari  beberapa elemen  pemrosesan  yang  menerima  masukan  dan  menghasilkan  keluaran  berdasarkan fungsi aktivasi yang diberikan (Cynthia & Ismanto, 2017; Hamdina et al., 2020). Jaringan harus dilatih terlebih dahulu untuk mempelajari pola tersembunyi dalam data masukan, yang  direpresentasikan  dalam  model  sebagai  bobot  koneksi.  Sifat  non-parametrik  dari jaringan  saraf  memungkinkan  pengembangan  model  tanpa  pengetahuan  sebelumnya tentang  distribusi  populasi  data  atau  kemungkinan  interaksi  variabel,  seperti  yang disyaratkan oleh metode statistik parametrik yang umum digunakan (Kumar et al., 2021; Walczak, 2012).

## Gambar 2. Desain Artificial Neural Network
Gambar 2 menunjukkan desain artificial neural network untuk prediksi close price saham  dengan  input  yang  telah  melalui  proses  pemilihan  fitur  yang  ditunjukkan  oleh variabel 𝑥 + .  Untuk  pembobotan  masing-masing  input  ditunjukkan  oleh  variabel 𝑊 -+ dengan 𝑚 dan merupakan banyaknya fitur. Untuk rumus fungsi aktivasi pada pemodelan diatas dihitung dengan persamaan 2.
(2)

## Hasil dan Pembahasan

## Pengujian Epoch
Masalah overfitting pada model jaringan saraf dapat menyebabkan model kesulitan mencapai  hasil  terbaik  karena  performanya  yang  kurang  optimal.  Iterasi  yang  telah ditentukan sebelumnya dapat mempengaruhi hasil close price saham secara signifikan. Untuk  mengatasi  hal  ini,  pengujian  epoch  dilakukan  pada  semua  data  yang  tersedia. Gambar 3 mencakup hasil tes 30 epoch dengan learning rate 0,01.
Gambar 3. Uji coba epoch
Pada perbandingan yang telah dilakukan pada 30 saham tersebut, dapat ditarik kesimpulan bahwa epoch yang paling optimal pada penelitiaan ini adalah epoch ke-400. Besaran epoch yang telah diperoleh digunakan sebagai parameter selanjutnya untuk menguji data pada penelitian ini.

## Pengaruh Fitur
Fitur-fitur yang diidentifikasi sebagai masukan pada proses peramalan penelitian ini harus dilakukan uji korelasi untuk mengetahui tingkat hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat. Adapun langkah untuk menghitung korelasi antar varibel dijelaskan pada Persamaan 3.
(3)
Pada  Gambar  4  dijelaskan  bahwa  pada  data  saham  variable  close  price  ADRO memiliki nilai koefisien korelasi tertinggi pada variabel tertinggi dan terendah sebesar 0.99. Nilai koefisien korelasi tertinggi pada saham ANTM terdapat pada variabel open price, tertinggi dan terendah dengan nilai sebesar 0.99. Seperti halnya pada ADRO, data saham BRIS, BRPT dan CPIN juga memiliki nilai koefisien korelasi antara close price dengan variabel tertinggi dan terendah padda nilai koefisien korelasi 0.99.

## Gambar 4. Korelasi ADRO, ANTM, BRIS, BRPT, dan CPIN
Pada Gambar 5 ditunjukkan bahwa pada data saham variable close price EMTK memiliki nilai koefisien korelasi tertinggi pada variabel tertinggi, terendah dan close price sebelumnya sebesar 1. EXCL memiliki nilai koefisien korelasi tertinggi antara close price
dengan variabel tertinggi dan terendah senilai 0.99. Pada data saham HRUM dan ICBP nilai  koefisien  korelasi  tertinggi  terletak  pada  variabel  tertinggi,  terendah,  tertinggi sebelumnya, dan terendah sebelumnya.

## Gambar 5. Korelasi EMTK, ERAA, EXCL, HRUM, ICBP
Pada Gambar 6 ditunjukkan bahwa pada data saham variable close price INCO yang tidak  jauh  berbeda  dengan  dua  saham  sebelumnya  dengan  koefisien  korelasi  tertinggi sebesar  1  pada  variabel  tertinggi,  terendah,  tertinggi  sebelumnya,  dan  terendah sebelumnya. Berbeda dengan INCO, pada INDF besar koefisien korelasi tertinggi terletak pada variabel tertinggi, terendah, dan terendah sebelumnya sebesar 0.99. INKP dan INTP memiliki koefisien korelasi tertinggi yang sama yaitu pada variabel tertinggi dan terendah dengan  nilai  0.99.  Sedangkan  ITMG  memiliki  nilai  korelasi  tertinggi  dengan  variable open price, tertinggi dan terendah sebesar 1.

## Gambar 6. Korelasi INCO, INDF, INKP, INTP, ITMG
Pada  Gambar  7  ditunjukkan  bahwa  pada  data  saham  variable  close  price  JPFA memiliki  koefisien  korelasi  tertinggi  pada  variabel  tertinggi  dengan  nilai  1.  KLBF memiliki  nilai  koefisien  tertinggi  sebesar  0.99  pada  variabel  tertinggi  dan  terendah. MDKA dan MIKA memiliki koefisien korelasi tertinggi yang sama yaitu pada variabel tertinggi dan terendah dengan nilai masing-masing 1 dan 0.99. Sedangkan pada MNCN, koefisien  korelasi  selain  variabel  open  price  sebelumnya  dan  tertinggi  sebelumnya memiliki nilai 1.

## Gambar 7. Korelasi JPFA, KLBF, MDKA, MIKA, MNCN
Pada Gambar 8 ditunjukkan bahwa pada data saham variable close price PGAS, PTBA dan SMGR memiliki nilai korelasi tertinggi dengan variable tertinggi dan terendah sebesar 1. SCMA memiliki koefisien korelasi tertinggi pada variabel tertinggi, terendah, dan close price sebelumnya sebesar 1. Sedangkan pada TINS, koefisien korelasi tertinggi terletak pada variabel selain open price dan open price sebelumnya dengan nilai sebesar 1.

## Gambar 8. Korelasi PGAS, PTBA, SCMA, SMGR dan TINS
Pada Gambar 9 ditunjukkan bahwa pada data saham variable close price TLKM dan  UNTR  memiliki  nilai  koefisien  korelasi  tertinggi  dengan  variable  tertinggi  dan terendah sebesar 1. TPIA dan WIKA memiliki nilai koefisien korelasi tertinggi dengan nilai 1 pada variabel tertinggi, terendah dan close price sebelumnya. Sedangkan UNVR memiliki nilai koefisien korelasi tertinggi pada variabel open price, tertinggi, terendah, dan close price sebelumnya.

## Gambar 9. Korelasi TLKM, TPIA, UNTR, UNVR, WIKA
Hasil uji koefisien korelasi dengan nilai 1 menunjukkan bahwa variabel tersebut sama  besarnya  dengan  close  price  saham.  Berdasarkan  uji  korelasi  dapat  disimpulkan bahwa variabel tertinggi dan terendah dalam penelitian ini mempunyai hubungan yang sangat  kuat  terhadap  prediksi  close  price  saham  sehingga  menjadi  fitur  penting  pada penelitian ini.

## Pengujian Algoritme
Pengujian kinerja algoritme dilakukan untuk mengetahui algoritme yang lebih baik dalam prediksi close price saham (Lanbouri & Achchab, 2020). Hasil kinerja algoritme pada penelitian ini diukur dengan melihat nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) antara kedua algoritma tersebut.
Tabel 3. Perbandingan MAPE Multiple Linear Regression dan Artificial Neural Network
Kode Saham MLR ANN ADRO 0.727871  0.9841 ANTM 0.727871  1.4059 BRIS 0.96314 1.1011 BRPT 0.985383  1.0247 CPIN 0.766981  1.5578 EMTK 1.138015  0.7144 ERAA 0.768974  1.2872 EXCL 0.756231  0.9692 HRUM 0.969513  1.1181 ICBP 0.570346  0.7006 INCO 0.729071  0.9908 INDF 0.531044  0.7217 INKP 0.676601  1.1864 INTP 0.696368  0.8603
Kode Saham MLR ANN ITMG 0.586802  0.9954 JPFA 0.809395  1.2711 KLBF 0.887862  0.8722 MDKA 0.840164  1.4681 MIKA 2.967737  1.2398 MNCN 0.769537  1.1156 PGAS 0.664653  0.8464 PTBA 0.623578  0.8729 SCMA 1.031584  1.2475 SMGR 0.603492  1.2247 TINS 0.87036 0.8658 TLKM 0.468193  0.7373 TPIA 1.878439  1.314 UNTR 0.718074  1.8571 UNVR 0.622159  1.0544 WIKA 1.651054  1.579 TOTAL 27.00049  33.1836
Tabel 3 menunjukkan perbandingan MAPE antara multiple linear regression dan artificial neural network pada masing-masing data saham yang ada. Nilai MAPE untuk masing-masing  algoritma  dilakukan  penjumlahan  sehingga  menghasilkan  27.00049 untuk  multiple  linear  regression  dan  33.1836  untuk  aritificial  neural  network.  Setelah dilakukan  perhitungan  rata-rata  antara  kedua  algoritma  tersebut,  dapat  disimpulkan bahwa multiple linear regression lebih unggul daripada artificial neural network dengan MAPE sebesar 0.900016423%.

## Kesimpulan
Pada  percobaan  perbandingan  nilai  MAPE  kedua  metode  yang  dilakukan,  error prediksi  MAPE  pada  algoritma  multiple  sebesar  0,900016423%,  lebih  rendah dibandingkan  dengan  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  MAPE  sebesar  1,10612%.  Hal  ini menunjukkan bahwa regresi linier berganda lebih baik dalam memprediksi harga saham terdekat pada penelitian ini.

## BIBLIOGRAFI
Akhtar, M. M., Zamani, A. S., Khan, S., Shatat, A. S. A., Dilshad, S., & Samdani, F.
(2022). Stock market prediction based on statistical data using machine learning algorithms. Journal of King Saud University-Science , 34 (4), 101940.
Alam, M. M., Akbar, C. S., Shahriar, S. M., & Elahi, M. M. (2017). The Islamic Shariah principles  for  investment  in  stock  market. Qualitative  Research  in  Financial Markets , 9 (2), 132–146.
Annisa,  B.  L.  (2023). Pengaruh  Komunikasi  Antar  Budaya  Terhadap  Sikap Etnosentrisme Mahasiswa Pendidikan Ips Fkip Universitas Lampung .
Cynthia, E. P., & Ismanto, E. (2017). Jaringan syaraf tiruan algoritma backpropagation dalam  memprediksi  ketersediaan  komoditi  pangan  provinsi  riau. Rabit:  Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab , 2 (2), 83–98.
Fadha,  C.  R.  I.  (2023). Penerapan  Tam  (Technology  Acceptance  Model)  Dalam Implementasi Wakaf Uang Secara Online (Studi Pada Mahasiswa Fiai Uii) . Hallman, J. (2019). A comparative study on Linear Regression and Neural Networks for estimating order quantities of powder blends .
Hamdina, H., Rahmat, Z., & Wahyuddin, S. (2020). Analisis penilaian kinerja pegawai untuk mengetahui kualitas kelayakan kerja mengguanakan jaringan syaraf tiruan backpropagation. Movere Journal , 2 (1), 12–24. Badan Pengawas Pasar Modal dan Lembaga Keuangan, (2011).
Kumar, G., Jain, S., & Singh, U. P. (2021). Neuro-fuzzy and particle swarm optimization based hybrid approach for stock price forecasting. 2021 International Conference on Emerging Smart Computing and Informatics (ESCI) , 753–758. Lanbouri, Z., & Achchab, S. (2020). A new approach for trading based on Long Short Term Memory technique. ArXiv Preprint ArXiv:2001.03333 .
Masoud,  N.  M.  H.  (2013).  The  impact  of  stock  market  performance  upon  economic growth. International Journal of Economics and Financial Issues , 3 (4), 788–798. Murkute, A., & Sarode, T. (2015). Forecasting market price of stock using artificial neural network. International Journal of Computer Applications , 124 (12), 11–15.
Vijh,  M.,  Chandola,  D.,  Tikkiwal,  V.  A.,  &  Kumar,  A.  (2020).  Stock  closing  price prediction  using  machine  learning  techniques. Procedia  Computer  Science , 167 , 599–606.
Walczak,  S.  (2012).  Methodological  triangulation  using  neural  networks  for  business research. Advances in Artificial Neural Systems , 2012 .
Xie, Y., & Jiang, H. (2019). Stock market forecasting based on text mining technology:
A support vector machine method. ArXiv Preprint ArXiv:1909.12789 .
Yan,  X.,  &  Su,  X.  (2009). Linear  regression  analysis:  theory  and  computing .  world scientific.

## Copyright holder:
Ni`mah Firsta Cahya Susilo, Cahyo Crysdian (2024)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: