Ma g i st e r   Ma n aj em e n Pascasarjana Universitas Islam Malang

## PREDIKSI INDEKS SAHAM SYARIAH MENGGUNAKAN MODEL LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)

## Arnes Anandita
Akademi Pariwisata Madala Bhakti Email Koresponding : arnesanandita@mandalabhakti.ac.id

## Tri Wahyuningsih
Akademi Pariwisata Madala Bhakti Email : tri_wahyuningsih@mandalabhakti.ac.id

## Abstrak
Prediksi indeks saham syariah saat ini menjadi hal yang krusial bagi para investor  dan  analis  keuangan.  Jakarta  Islamic  Index  70  (Indeks  JII70)  adalah indeks  saham  syariah  dengan  jumlah  perusahaan  terbanyak.  Hal  ini  menjadi sangat menarik untuk melakukan prediksi indeks saham JII70. Tujuan penelitian ini  adalah  memprediksi  indeks  saham  syariah  JII70  menggunakan  model  Long Short-Term Memory (LSTM). Data yang diguakan dalam penelitian ini adalah data historis closed indeks saham syariah JII70 empat tahun terakhir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM baik digunakan untuk meprediksi indeks saham syariah  JII70  dengan  nilai  RMSE  sebesar  6,8993.  Penelitian  ini  sangat  penting bagi  investor  dalam  menetukan  keputusan  investasi  dan  strategi  perdagangan saham.
Kata kunci: Prediksi, JII70 index, LSTM

## Abstract
Islamic stock index prediction is currently crucial for investors and financial analysts. The Jakarta Islamic Index 70 (JII70 Index) is an Islamic stock index with the largest number of companies. It becomes very interesting to predict the JII70 stock index. The purpose of this research is to predict the JII70 Islamic stock index using the Long Short-Term Memory (LSTM) model. The data used in this research is the closed historical data of the JII70 Islamic stock index for the last four years. The results showed that the LSTM model is well used to predict the JII70 Islamic stock  index,  with an  RMSE  value of 6.8993.  This  research  is  very  important  for investors in determining investment decisions and stock trading strategies.

## Keywords: Prediksi, JII70 index, LSTM

## PENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Dalam dunia keuangan modern, memprediksi harga saham menjadi semakin penting bagi para investor dan analis keuangan (Christy Jackson et  al.  2022;  Nurmalitasari  et  al.  2020;  Srinidhi,  Siddharth  Sarathy,  and Ponraj 2023). Ada berbagai jenis saham, tetapi salah satu jenis yang sangat menarik  adalah  saham  syariah.  Di  Indonesia  terdapat  lima    jenis  indeks saham syariah. Indeks saham syariah yang mencakup perusahaan paling banyak adalah Jakarta Islamic Index 70 (JII70 Index). JII70 mencakup 70 saham-saham  yang  dipilih  berdasarkan  kriteria  syariah,  yang  mencakup
Ma g i st e r   Ma n aj em e n Pascasarjana Universitas Islam Malang
larangan terhadap bunga (riba), larangan terhadap perjudian (maisir), dan pemilihan  perusahaan  yang  beroperasi  sesuai  dengan  prinsip-prinsip syariah Islam. Oleh karena itu, JII 70 dapat menarik bagi investor yang ingin berpartisipasi dalam pasar saham dengan tetap mematuhi nilai-nilai syariah
Prediksi  indeks  saham  syariah,  dapat  dianggap  sangat  penting karena  memiliki  dampak  langsung  terhadap  keputusan  investasi  dan strategi perdagangan(Haryono and Atika 2023; Moh. Asra 2023; Supriani et al.  2022).  Bagi  investor  yang  memiliki  preferensi  terhadap  investasi  yang sesuai  dengan  prinsip-prinsip  syariah,  prediksi  indeks  saham  syariah membantu  memilih  investasi  yang  sesuai  dengan  nilai-nilai  etika  dan moral(Srinidhi,  Siddharth  Sarathy,  and  Ponraj  2023).  Hal  tersebut  juga berlaku bagi investor yang tertarik dengan indeks saham JII70.
Salah  satu  metode  yang  paling  populer  untuk  membuat  prediksi harga  saham  adalah  dengan  menggunakan  model  Long  Short-Term Memory  (LSTM).  Model  LSTM  adalah  jenis  jaringan  saraf  tiruan  yang sangat baik dalam  menangkap  ketergantungan  temporal  dan  pola  jangka panjang  pada  data  berurutan,  sehingga  cocok  untuk  peramalan  pasar saham(Aehir et al. 2020; Gülmez 2023; He et al. 2023; Liu 2023; Mohanty 2023; Nurmalitasari et al. 2020; Sharma et al. 2023). Model-model ini telah terbukti  mengungguli  algoritme  prediksi  saham  sebelumnya  dalam  hal akurasi  (He  et  al.  2023;  Srinidhi,  Siddharth  Sarathy,  and  Ponraj  2023). Model  LSTM  dapat  secara  efektif  menangani  data  dengan  beberapa langkah waktu input dan output, sehingga cocok untuk analisis deret waktu di pasar saham. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memprediksi indeks saham syariah khususnya JII70 menggunakan model LSTM.

## KAJIAN TEORI
Indeks saham syariah adalah ukuran statistik pelacak fluktuasi harga dari sejumlah saham syariah yang dipilih berdasarkan kriteria tertentu. Di Indonesia  terdapat  5  (Lima)  indeks  saham  syariah  yaitu  Jakarta  Islamic Index  70  (JII70  Index),  Indeks  Saham  Syariah  Indonesia  (ISSI),  Jakarta Islamic  Index  (JII),  IDX-MES  BUMN  dan  IDX  Sharia  Growth (IDXSHAGROW).  Diatara  kelima  indek  saham  syariah,  indeks  yang mencakup perusahaan syariah paling banyak adalah JII70 index.
Indeks  Saham  Syariah  Jakarta  Islamic  Index  70  (JII70  Index) diperkenalkan oleh Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tanggal 17 Mei 2018. Komposisi JII70 terdiri dari 70 saham syariah yang memiliki tingkat likuiditas tertinggi di BEI. Peninjauan saham yang menjadi bagian dari JII70 dilakukan dua  kali  setahun,  yaitu  pada  bulan  Mei  dan  November,  mengikuti  jadwal peninjauan Dewan Pengawas Syariah (DES) yang ditetapkan oleh Otoritas Jasa Keuangan (OJK).
Penggunaan  model  LSTM  untuk  prediksi  pasar  saham  telah dieksplorasi  dalam  beberapa  penelitian.  Islam  dan  Sattar  mengusulkan sebuah dataset baru yang mencakup data teknis pasar saham dan faktor eksternal seperti sentimen berita dan indikator ekonomi untuk memprediksi
Ma g i st e r   Ma n aj em e n Pascasarjana Universitas Islam Malang
tren  Bursa  Efek  Dhaka  (DSE)  di  Bangladesh.  Penelitian  mereka menunjukkan  bahwa  penggunaan  faktor  eksternal  meningkatkan  akurasi prediksi tren pasar saham berbasis LSTM sekitar 24% (Islam et al. 2023). Penelitian  lain  oleh  Yan  et  al.  mengembangkan  model  yang menggabungkan  pengklasifikasi  sentimen  Naive  Bayes  dengan  jaringan syaraf tiruan LSTM untuk memprediksi pergerakan harga saham. Mereka menemukan  bahwa  penyertaan  indikator  sentimen  secara  signifikan meningkatkan kinerja peramalan model LSTM (Yan et al. 2023). Selain itu Monhaty juga melakukan prediksi harga saham menggunakan LSTM. Hasil penelitiannya  menunjukkan  bahwa  Jaringan  LSTM  sangat  cocok  untuk memodelkan  data  deret  waktu  keuangan.  Pemilihan  fitur  dan prapemrosesan  data  meningkatkan  kinerja  model  LSTM  dalam memprediksi  harga  saham  (Mohanty  2023).Penelitian-penelitian  ini menunjukkan potensi model LSTM dalam memprediksi tren pasar saham dan efektivitas memasukkan faktor eksternal dan analisis sentimen dalam proses prediksi. Selain itu, penelitianlain dilakukan oleh Sama, Nashaat dan Hayfaa  yang  berfokus  pada  pasar  saham  Irak  menggunakan  algoritma LSTM dan Artificial Neural Network (ANN), dengan LSTM mencapai tingkat kesalahan kuadrat rata-rata yang lebih rendah dibandingkan dengan ANN (Sama, Nashaat, and Hayfaa 2023).

## METODE PENELITIAN
Metode  analisis  data  yang  digunakan  adalah  Metode  Kuantitatif. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data indeks saham syariah JII70 Index. Data tersebut merupakan data harga penutupan (Closing price) yang diambil dari tanggal 1 Januari 2020 sampai dengan 30 Januari 2024 yang diperoleh dari  https://id.investing.com/.  Metode  yang  digunakan  untuk  analisis  data adalah long short term memory (LSTM). Perangkat lunak yang digunakan untuk  menghitung  prediksi  indeks  saham  syariah  adalah  MATLAB  versi R2020a.
Tahapan prediksi indek saham syariah dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
Ma g i st e r   Ma n aj em e n Pascasarjana Universitas Islam Malang

## Gambar 1. Tahapan prediksi JII70 index menggunakan model LSTM

## HASIL ANALISIS DATA

## Plot Data Indeks Saham Syariah JII70
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data indeks saham syariah  dengan  kode  JII70.  Plot  data  JII70  dapat  dilihat  pada  Gambar  2 berikut.
Ma g i st e r   Ma n aj em e n Pascasarjana Universitas Islam Malang

## Gambar 2. Plot data indeks saham syariah JII70

## Data Preprocessing
Partisi data LQ45 menjadi dua  bagian, yaitu data training dan data testing. data training pada 90% urutan pertama dan data testing pada 10% urutan terakhir. langkah selanjutnya adalah menstandarisasi data pelatihan agar lebih sesuai dan untuk mencegah pelatihan agar tidak menyimpang.

## Arsitektur Jaringan LSTM
Jaringan LSTM pada penelitian ini memiliki input 1, output 1, hidden layer  sebanyak  50  buah.  Maksimum  epoch  yang  digunakan  adalah  500 dengan  menggunakan  solver  "Adam".  Untuk  menghindari  gradien  yang melampui batas, maka pada penelitian ini menggunakan gradient threshold sebesar 1 dan learn rate yang digunakan sebesar 0,005. Progres pelatihan dari JII70 dapat dilihat pada Gambar 3 berikut.
Ma g i st e r   Ma n aj em e n Pascasarjana Universitas Islam Malang

## Gambar 3. Progres data training

## Prediksi Indeks Saham Syariah JII70
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  peramalan.  Hasil peramalan  menggunakan  odel  LSTM  dapat  dilihat  pada  Gambar  4. Peramalan  ini  diterapkan  pada  data  testing  dengan  menggunakan parameter yang sama pada data training.
Gambar 4. Peramalan indeks saham syariah JII70
Langkah  selanjutnya adalah membandingkan  hasil  nilai  peramalan dengan  data  testing  dan  menghitung  RMSE.  Hasil  perbandingan  untuk harga saham JII70 dapat dilihat pada Gambar 5 dan RMSE pada Gambar 6.
Ma g i st e r   Ma n aj em e n Pascasarjana Universitas Islam Malang

## Gambar 5. Perbandingan nilai peramalan dengan data testing

## Gambar 6. Plot RMSE Data testing

## Prediksi dengan Update Network State LSTM
Status  jaringan di  update  dengan  nilai  yang diamati bukan  dengan nilai  prediksi.  Setelah  nilai  prediksi  yang  baru  diperoleh,  dan  langkah selanjutnya  adalah  menghitung  kembali  RMSE.  Hasil  peramalan  indeks saham syariah JII70 dapat dilihat pada Gambar 7 dan RMSE dapat dilihat pada Gambar 8 berikut.
Ma g i st e r   Ma n aj em e n Pascasarjana Universitas Islam Malang
Gambar 7 Perbandingan hasil peramalan yang telah di update

## Gambar 8. RMSE hasil peramalan PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil analisis data dapat diketahui bahwa model LSTM dapat  digunakan  untuk  memprediksi  indeks  saham  syariah  JII70  dengan baik. Hal tersebut terlihat dari  nilai RMSE yang cukup kecil yaitu sebesar 6,8993.  Hal  tersebut  juga  sama  seperti  hasil  penelitian-penelitian sebelumnya  yang  menjelaskan  bahwa  model  LSTM  sangat  efektif  untuk prediksi indeks saham (Islam et al. 2023; Sama, Nashaat, and Hayfaa 2023; Yan et al. 2023).
Pada proses prediksiindeks harga saham JII70, jaringan LSTM harus diupdate.  Sebelum  jaringan  LSTM  diupdate,  hasil  RMSE  prediksi  terlihat
Ma g i st e r   Ma n aj em e n Pascasarjana Universitas Islam Malang
sangat  besar,  yaitu  27,9079.  Arti  dari  RMSE  besar  adalah  model  LSTM tidak baik digunakan untuk peramalan indek saham syariah (Malsa, Vyas, and  Gautam  2021).  Setelah  di  update  jaringan  LSTMnya  di  peroleh  hasil RMSE yang kecil yaitu 6,8993. Pengupdatetan jaringan LSTM ini berfungsi memperbaiki hasil prediksi peramalan indeks saham syariah. Hasil ini juga didukung oleh penelitian Mohanty 2023, Sama, Nashaat, Hayfaa 2023, dan Sharma  et  al.  2023,  yang  menyatakan  bahwa  LSTM  dengan  perbaikan jaringan  dapat  menambah  keakuratan  model  prediksi  LSTM  dalam memprediksi  indeks  saham  syariah (Mohanty  2023;  Sama,  Nashaat,  and Hayfaa 2023; Sharma et al. 2023).

## SIMPULAN dan SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  data  dan  pembahasan  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  model  LSTM  dapat  digunakan  untuk  memprediksi indeks saham syariah dengan nilai RMSE yang cukup kecil yaitu 6,8993. Dari  nilai  RMSE  tersebut  dapat  di  interpretasikan  bahwa  model  LSTM sangat  akurat  jika  digunakan  untuk  prediksi  indeks  saham  syariah khususnya  JII70 index. Hasil prediksi dari penelitian ini bisa dijadikan dasar investor  dalam  berinvestasi  maupun  dalam  berdagang.  Untuk  penelitian selanjutnya  lebih  baik  indek  saham  syariah  yang  di  prediksi  tidak  hanya JII70 saja, akan tetapi memprediksi indeks saham syariah lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Aehir, Zinnet Duygu et al. 2020. “Stocks Prices Prediction with Long Short- Term Memory.” IoTBDS  2020  -  Proceedings of  the  5th  International Conference on Internet of Things, Big Data and Security 0: 221 –26.
Christy  Jackson,  J.,  J.  Prassanna,  Md  Abdul  Quadir,  and  V.  Sivakumar. 2022.  “Stock  Market  Analysis  and  Prediction  Using  Time  Series Analysis.” Materials Today: Proceedings (July). Gülmez, Burak. 2023. “Stock Price Prediction with Optimized Deep LSTM Network  with  Artificial  Rabbits  Optimization  Algorithm.” Expert Systems with Applications 227(May): 120346. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.120346.
Haryono,  Slamet,  and  Bella  Atika.  2023.  8  International  Journal  of Professional  Business  Review Analyzing  the  Dynamics  of  Islamic Stock Market Indices in Several Muslim Countries . He, Bo, Enyu Gong, Longbing Li, and Yongfen Yang. 2023. “A Stock Price Prediction  Method  Based  on  LSTM  and  K- Means.” Frontiers  in Science and Engineering 3(6): 44 –57.
Islam, Md Ashraful, Md Rana Sikder, Sayed Mohammed Ishtiaq, and Abdus Sattar.  2023.  “Stock  Market  Prediction  of  Bangladesh  Using Multivariate  Long  Short- Term Memory with Sentiment Identification.” International  Journal  of  Electrical  and  Computer  Engineering 13(5): 5696 –5706.
Liu, Ziji. 2023. “Stock Price Prediction Based on Long Short-Term Memory
Ma g i st e r   Ma n aj em e n Pascasarjana Universitas Islam Malang
Model.” Highlights in Science, Engineering and Technology 39: 651 – 56.
Malsa, Nitima, Vaibhav Vyas, and Jyoti Gautam. 2021. “RMSE Calculation of LSTM Models for Predicting Prices of Different Cryptocurrencies.”
International Journal of  System  Assurance  Engineering  and Management . https://doi.org/10.1007/s13198-021-01431-1. Moh. Asra. 2023. “Stock in the Sharia Economic Perspective.” Review  of Islamic Studies 2(1): 21 –26.
Mohanty, Saumendra. 2023. “An International Study of Application of Long Short-Term  Memory  (LSTM)  Neural  Networks  for  the  Prediction  of Stock and Forex Markets.” International Journal For Multidisciplinary Research 5(3): 1 –9.
Nurmalitasari, Nurmalitasari, Sri Sumarlinda, Nyoto Supriyanto, and Davina Kusuma Putri. 2020. “LQ45 Stock Price Predictions Using The Deep
Learning  Method.” International  Journal  of  Advanced  Research  and Publications 4(4): 20 –23. http://www.ijarp.org/paper-
details.php?ref_number=RP0320-3300.
Sama,  Hayder  Abdulhussein  AlHakeem,  Jasim  Al-Anber  Nashaat,  and Abdulzahra Atee Hayfaa. 2023. “Iraqi Stock Market Prediction Using Artificial  Neural  Network  and  Long  Short- Term  Memory.” Journal  of Techniques 5(1): 9 –15.
Sharma,  Yash,  Ankit  Kumar,  Varun  Dubey,  and  Vipin  Rai.  2023.  “Stock Price Prediction Using LSTM.” 2023 14th International Conference on Computing  Communication  and  Networking  Technologies,  ICCCNT 2023 44: 302 –6.
Srinidhi,  R.,  S.  Siddharth  Sarathy,  and  A.  Ponraj.  2023.  “Stock  Market Prediction  Using  Machine  Learning  Algorithm.” Proceedings  -  2023 3rd  International  Conference  on  Pervasive  Computing  and  Social Networking, ICPCSN 2023 12(4): 141 –45.
Supriani, Indri, Sri Herianingrum, Sri Yayu Ninglasari, and Ryan Setya Budi. 2022.  “Islamic  Stock  Market  Performance  Pre-COVID-19:  Empirical Evidence  from  Jakarta  Islamic  Index.” Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis Islam (Journal of Islamic Economics and Business) 8(2): 267 –87. Yan, Yijin, Xin Nie, Mingyang Wang, and Yuxin Chen. 2023. “LSTM-Based Stock Price Prediction Model Using News Sentiments.” Advances in Economics and Management Research 6(1): 57.