## Optimasi Investasi di Pasar Saham Indonesia:
Meningkatkan Keputusan Investasi dengan Prediksi IHSG menggunakan Decision Tree
Dwi Eko Waluyo 1 , Cinantya Paramita 2 , Hayu Wikan Kinasih 3 , Fauzi Adi Rafrastara 4 , Dewi Pergiwati 5
1 Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro
2,4 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
3 Program Studi Akutansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro
5 Program Desain Komunikasi Visual, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
E-mail: 1 dwi.eko.waluyo@dsn.dinus.ac.id, 2 cinantya.paramita@dsn.dinus.ac.id,
3 hayu.wikan@dsn.dinus.ac.id, 4 fauziadi@dsn.dinus.ac.id, 5 dewi.pergiwati@dsn.dinus.ac.id

## Abstrak
Pasar saham Indonesia merupakan pilar ekonomi yang vital, memfasilitasi perolehan modal bagi perusahaan  serta  menawarkan  peluang  investasi  bagi  individu  hingga  korporasi  besar. Keberhasilan  investasi  sangat  dipengaruhi  oleh  kemampuan  memahami  faktor-faktor  yang menentukan pergerakan harga saham. Teknologi dan analisis data, khususnya melalui algoritma Decision  Tree,  dapat  membantu  memprediksi  pergerakan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG),  sehingga  mendukung  keputusan  investasi  yang  lebih  baik.  Pengabdian  masyarakat bertajuk "Optimasi Investasi di Pasar Saham Indonesia" dirancang untuk meningkatkan literasi investasi  di  kalangan  mahasiswa,  pengusaha  dan  pemegang  saham,  melalui  pengembangan system analisis berbasis Decision Tree untuk prediksi IHSG. Program ini mencakup penelitian awal,  pengembangan  dan  validasi  model  prediksi,  pelatihan  dan  edukasi,  implementasi,  serta evaluasi  dan  penyempurnaan  berbasis  MOS,  dengan  tujuan  akhir  meningkatkan  keberhasilan investasi di pasar saham Indonesia, seraya mengintegrasikan pengetahuan di bidang komputer, AI, dan keuangan. Materi pelatihan mencakup dasar analisis teknikal dan fundamental, analisis Decision  Tree,  optimasi  portofolio,  dan  strategi  manajemen  risiko,  dilengkapi  dengan  alat machine learning. Evaluasi pasca pelatihan menggunakan metode Mean Opinion Score (MOS) menunjukkan tingkat kepuasan tinggi dengan skor 97.08% untuk Fungsionalitas, 96.09% untuk Keandalan, dan 98.09% untuk Kegunaan, menekankan efektivitas algoritma Decision Tree dalam memprediksi IHSG dan meningkatkan keputusan investasi.
Kata kunci: saham, investasi, ihsg, prediksi, decision tree, model, mos

## Abstract
The Indonesian stock market is a critical pillar of the economy, facilitating capital acquisition for companies  and  offering  investment  opportunities  for  individuals  to  large  corporations.  The success of investments is heavily influenced by the ability to understand factors determining stock price movements. Technology and data analysis, particularly through Decision Tree algorithms, can  aid  in  predicting  the  movements  of  the  Composite  Stock  Price  Index  (IHSG),  thereby supporting  better  investment  decisions.  A  community  service  project  titled  "Optimization  of Investments in the Indonesian Stock Market" is designed to enhance investment literacy among students and shareholders, through the development of Decision Tree-based analysis tools for predicting  IHSG.  This  program  includes  initial  research,  development  and  validation  of  the prediction model, training and education, implementation, as well as evaluation and refinement based on feedback, with the ultimate goal of improving investment success in the Indonesian stock market  while  integrating  knowledge  in  the  fields  of  computer  science,  AI,  and  finance.  The
training material covers the basics of technical and fundamental analysis, Decision Tree analysis, portfolio optimization, and risk management strategies, complemented by machine learning tools. Post-training evaluations using the Mean Opinion Score (MOS) method showed high satisfaction levels, with scores of 97.08% for Functionality, 96.09% for Reliability, and 98.09% for Usability, emphasizing the effectiveness of the Decision Tree algorithm in predicting IHSG and enhancing investment decisions.
Keywords: stock, investment, ihsg, prediction, decision tree, model, mos

## 1. PENDAHULUAN
Pasar  saham  Indonesia  merupakan  salah  satu  elemen  penting  dalam  perekonomian negara. Sebagai tempat bagi perusahaan untuk memperoleh modal, pasar saham memainkan peran krusial  dalam  pertumbuhan  ekonomi,  menciptakan  lapangan  kerja,  dan  memberikan  peluang investasi bagi berbagai pihak, mulai dari individu hingga perusahaan besar. Dalam beberapa tahun terakhir, pasar saham Indonesia telah mengalami perkembangan yang signifikan, menarik minat berbagai pemangku kepentingan untuk terlibat dalam aktivitas investasi saham.
Investasi di pasar saham merupakan suatu keputusan yang cerdas jika didasarkan pada pemahaman yang mendalam tentang faktor-faktor yang memengaruhi pergerakan harga saham. Investor  yang  berhasil  adalah  mereka  yang  mampu  mengidentifikasi  peluang  dan  mengelola risiko  dengan  baik.  Salah  satu  tantangan  utama  dalam  berinvestasi  di  pasar  saham  adalah ketidakpastian  pergerakan  harga  saham  di  masa  depan,  yang  dapat  dipengaruhi  oleh  berbagai faktor kompleks dan dinamis.
Dalam  menghadapi  ketidakpastian  ini,  teknologi  dan  analisis  data  menjadi  alat  yang sangat berguna. Menerapkan analisis data yang cerdas dan teknik prediksi [1] yang kuat dapat membantu investor membuat keputusan investasi yang lebih informasi dan akurat. Dalam konteks ini,  prediksi  kinerja  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG),  yang  mencerminkan  pergerakan pasar saham Indonesia secara keseluruhan, menjadi sangat penting.
Pendekatan  analisis  prediktif  yang  semakin  populer  adalah  menggunakan  algoritma Decision Tree [2]. Algoritma ini memungkinkan pengguna untuk menggali pola-pola dari data historis  dan  membuat  prediksi  yang  lebih  baik  tentang  pergerakan  IHSG  di  masa  mendatang. Dengan menggunakan pendekatan ini, investor dapat memperoleh wawasan yang lebih mendalam tentang  pasar  saham,  memitigasi  risiko,  dan  meningkatkan  peluang  untuk  mencapai  tujuan investasi mereka.
Dalam  rangka  mendukung mahasiswa  dan  pemegang saham individu  serta  perusahaan yang  beroperasi  di  pasar  saham  Indonesia,  serta  untuk  meningkatkan  literasi  investasi  di masyarakat,  dirasa  penting  untuk  melakukan  pengabdian  kepada  masyarakat  dengan  judul "Optimasi  Investasi  di  Pasar  Saham  Indonesia:  Meningkatkan  Keputusan  Investasi  dengan Prediksi  IHSG  menggunakan  Decision  Tree".  Kegiatan  ini  bertujuan  untuk  memberikan pemahaman  dan  keterampilan  yang  diperlukan  kepada  mahasiswa  dalam  menggunakan pendekatan  Decision  Tree  untuk  meningkatkan  keputusan  investasi  mereka,  sehingga  mereka dapat meraih kesuksesan dalam dunia investasi yang kompetitif dan dinamis ini.

## 2. METODE
Mealui  kegiatan  PkM  Optimasi  Investasi  di  Pasar  Saham  Indonesia:  Meningkatkan Keputusan  Investasi  dengan  Prediksi  IHSG  menggunakan  Decision  Tree,  dilakukannya mengembangkan perangkat lunak atau alat analisis sederhana yang memungkinkan mahasiswa
dan pemegang saham untuk menerapkan konsep Decision Tree pada data IHSG secara praktis. Dengan  pemaparan  materi  mulai  dari  pengenalan  pasar  saham  Indonesia,  dasar-dasar analisis teknikal, dasar-dasar analisis fundamental, decision tree analysis, portfolio optimization , risk management strategies , penerapan praktis dengan alat machine learning , evaluasi kinerja. Dimana peserta berjumlah 35 mahasiswa dan 20 pengusaha.
Berdasarkan gambar 1 diatas maka rangkaian kegiatan yang akan dilakukan seperti:
1. Penelitian Awal
Menyelidiki tantangan yang dihadapi oleh mahasiswa dan pengusaha dalam berinvestasi di pasar saham Indonesia dan mengumpulkan data historis IHSG dan data lain yang relevan untuk analisis. Dimana  data  yang  saat  ini  digunakan  terhitung  mulai  bulan  maret  2020  sampai  dengan  data terbaru sesuai dengan kebutuhan, namun data yang digunakan untuk prediksi yakni 2 Maret 2020 - 29 Agustus 2023.

## 2. Pengembangan Model Prediksi
Pada  perangkat  yang  digunakan  digunakannya  model  prediksi    dengan  melakukan  beberapa tahapan, mulai dari Data Collection, Pre-Processing, Modelling, dan Evaluation yang tertera pada gambar 2.

## 3. Pelatihan
Menyelenggarakan  Pelatihan  dalam  kegiatan  pengabdian  kepada  Masyarakat  [3]  khususnya untuk mahasiswa dan pengusaha mengenai cara menggunakan model prediksi dalam mengambil

## Penelitian awal
• Identifikasi masalah
• Pengumpulan data
Pengembangan Model Prediksi • Pembuatan model
• Validasi model
Pelatihan
• Pelaksanaan kegiatan pengabdian kepada masyarakat dimana objeknya ialah mahasiswa dan pengusaha • Membuat materi pelatihan
Implementasi dan Evaluasi
• Penerapan model
• Evaluasi keseluruhan
Gambar 1. Metode Kegiatan Optimasi Investasi di Pasar Saham Indonesia
Gambar 2. Tahapan Model Prediksi
keputusan investasi. Pada kegiatan ini tim merumuskan  dan mendistribusikan materi pelatihan sesuai topik mulai dari:
a. Hardware and software requirement dengan Processor: Intel Xeon E5620, RAM: 16 GB, HD: 3TB, dan VGA: Radeon RX550.
b. Data collection: Data sekunder yang diperoleh dari Yahoo Finance. Data diambil dari rentang yakni 2 Maret 2020 sampai dengan 29 Agustus 2023.
c. Modelling:  Dataset  IHSG  pada  mulanya  terdiri  dari  5  fitur,  yakni  tanggal,  pembukaan, tertinggi,  terendah, dan  penutupan.  Selama tahap reduksi fitur,  fitur tertinggi  dan  terendah dieliminasi, sehingga hanya menyisakan 3 fitur, yakni tanggal, pembukaan, dan penutupan. Empat algoritma prediksi diaplikasikan dalam pelatihan ini, yakni Linier Regresion, Random Forest, Decision Tree, dan KNN [4]. Keempat algoritma ini dapat mengatasi kasus regresi, yang berarti memprediksi kelas berdasarkan nilai numerik.Implementasi dan Monitoring
4. Implementasi dan Evaluasi
Penerapan model dilakukan dengan memberikan pelatihan kepada mahasiswa dan pengusaha dalam menerapkan model prediksi ini dalam keputusan investasi mereka, berikut gambaran sistem prediksi IHSG:
Gambar 4 Sistem Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan
Setelah pelatihan dilaksanakan, evaluasi terhadap efektivitas model dan pelatihan yang disajikan perlu dilakukan. Tujuan evaluasi ini adalah untuk memungkinkan tim pelaksana menilai kegiatan  ini,  yang akan dijadikan  dasar  untuk melakukan  peningkatan  pada  program  pelatihan yang akan diimplementasikan di objek yang berbeda. Sementara itu, bagi objek, evaluasi ini dapat digunakan untuk meningkatkan pelayanan dan pelaksanaan program-program yang berhubungan dengan optimasi investasi. Dapat disimpulkan pada gambar 3, decision tree dapat efektif dalam memprediksi IHSG dan indeks keuangan, karena kemampuannya yang mudah diinterpretasikan, kemampuan untuk menangkap pola non-linier, dan fleksibilitas dalam menangani berbagai jenis data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pelatihan  bertajuk  "Optimasi  Investasi  di  Pasar  Saham  Indonesia:  Meningkatkan Keputusan Investasi melalui Prediksi IHSG dengan Decision Tree" telah sukses diselenggarakan sesuai ilustrasi pada Gambar 1, pada tanggal 30 Oktober 2023, di lokasi Ruang Jl. Imam Bonjol 205-207, Semarang Jawa Tengah, secara luring. Pasca pelaksanaan pelatihan, langkah berikutnya adalah mengadakan evaluasi untuk mengukur dampak dari pelatihan ini. Evaluasi ini dilakukan melalui  distribusi  kuisioner  kepada  seluruh  peserta,  dan  respons  mereka  kemudian  diukur menggunakan  metode  Mean  Opinion  Score  (MOS)  [5].  Metode  MOS  ini  bertujuan  untuk mengukur  rata-rata  respons  dari  semua  peserta  terkait  pelatihan.  Setiap  peserta  memberikan penilaian deskriptif berdasarkan 5 kriteria kesesuaian yang disajikan dalam Tabel 1. Perhitungan MOS dapat dilakukan melalui formula (1).

## 𝑀𝑂𝑆 𝑃 = 𝑓 𝑁 𝑥100% … … … … (1)
Keterangan: P = Skor persentase yang dicari F = Perolehan skor oleh validator N = Skor maksimal
Penilaian dari hasil pengujian didasarkan pada bobot penilaian MOS yang dapat ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel  I. Penilaian MOS Kategori Bobot MOS Sangat Setuju/ Sangat Baik 4 SB / SS Setuju / Baik 3 B / S Kurang Setuju / Kurang Baik 2 KB / KS Tidak Baik / Tidak Setuju 1 TB / TS No Pertanyaan Kategori SB B KB TB P1 Seberapa mudah Anda menavigasi sistem prediksi IHSG yang diperkenalkan dalam pelatihan Fungsionalitas 50 5 0 0 P2 Apakah fitur-fitur sistem prediksi IHSG sesuai dengan kebutuhan Anda dalam menganalisis pasar saham Fungsionalitas 50 4 1 0 P3 Seberapa cepat sistem prediksi IHSG memproses data dan memberikan hasil prediksi Fungsionalitas 51 4 0 0 P4 Menurut Anda sistem prediksi IHSG sangat minim terjadi kesalahan teknis saat digunakan Fungsionalitas 46 6 3 0 P5 Seberapa sering sistem prediksi IHSG diperbarui untuk mengakomodasi perubahan pasar Fungsionalitas 46 6 3 0 P6 Seberapa akurat prediksi IHSG yang dihasilkan oleh sistem dibandingkan dengan data pasar nyata Keandalan 47 6 2 0 P7 Seberapa konsisten sistem prediksi IHSG dalam memberikan hasil prediksi yang dapat diandalkan Keandalan 47 4 4 0 P8 Seberapa andal sistem menangani data yang hilang atau tidak lengkap saat melakukan prediksi Keandalan 46 5 4 0 P9 Seberapa yakin Anda dengan keandalan sistem prediksi IHSG setelah mengikuti pelatihan Keandalan 45 6 4 0
P10 Apakah pelatihan ini memberikan Anda pengalaman dalam mengatasi masalah atau error yang muncul saat menggunakan sistem
Keandalan 47 5 3 0 P11 Apakah pelatihan ini telah meningkatkan pemahaman Anda tentang penggunaan decision tree dalam prediksi IHSG
Kegunaan 52 2 1 0
P12 Seberapa berguna sistem prediksi IHSG dalam merancang strategi investasi Anda
Kegunaan 51 3 1 0
P13 Apakah sistem prediksi IHSG membantu Anda membuat keputusan investasi yang lebih baik
Kegunaan 51 4 0 0
P14 Apakah ada kebutuhan investasi yang Anda rasakan sudah terpenuhi oleh sistem prediksi IHSG
Kegunaan 50 4 1 0
P15 Setelah mengikuti pelatihan, seberapa besar peningkatan kepercayaan Anda dalam membuat keputusan investasi di pasar saham Indonesia Kegunaan
50 3 2 0

## Gambar 5. Hasil Kuisioner 55 Peserta
Berdasarkan presentase Mean Opinion Score (MOS) yang dihasilkan dalam tiga kriteria utama. Pertama,  kriteria  Fungsionalitas,  yang  mengukur  sejauh  mana  sistem  memenuhi  kebutuhan pengguna dalam melakukan prediksi, mencatat skor yang impresif sebesar 97.08%, menandakan bahwa sistem efektif dalam memberikan output yang diharapkan. Kedua, aspek Keandalan, yang berkaitan dengan konsistensi dan keakuratan sistem dalam memberikan prediksi, mendapatkan skor 96.09%, menunjukkan bahwa sistem tersebut dapat diandalkan untuk analisis pasar saham. Terakhir,  skor  98.09%  pada  kriteria  Kegunaan  menunjukkan  bahwa  peserta  menilai  sistem  ini sangat  berguna,  mencerminkan  kemudahan  dalam  penggunaan  serta  relevansinya  yang  tinggi dalam  mendukung  kegiatan  investasi  di  pasar  saham.  Keseluruhan  skor  ini  menggarisbawahi efektivitas dan efisiensi algoritma Decision Tree dalam sistem prediksi IHSG, yang menjadi aspek kunci dalam meningkatkan pengalaman dan hasil investasi penggunanya.
Pertanyaan Nilai Total MOS Presentase MOS P1. 215 97.72% P2. 215 97.72% P3. 216 98.18% P4. 211 95.90% P5. 211 95.90% P6. 212 96.36% P7. 212 96.36% P8. 211 95.90% P9. 210 95.45% P10 212 96.36% P11. 217 98.63% P12. 216 98.18% P13. 216 98.18% P14. 215 97.72% P15. 215 97.72%
Tabel  II Nilai MOS – Fungsionalitas, Keandalan, dan Kegunaan Sistem
97,08% 96,09% 98,09% Fungsionalitas Keandalan Kegunaan

## PRESENTASE MOS
Gambar 6 Presentase MOS dari Sistem Prediksi IHSG

## 4. KESIMPULAN
Pelatihan  ini  secara  khusus  bertujuan  untuk  meningkatkan  kemampuan  peserta  dalam mengambil  keputusan  investasi  yang  lebih  tepat  dengan  menggunakan  sistem  prediksi  IHSG berbasis  web.  Berdasarkan  evaluasi  yang  dilakukan  melalui  kuesioner  Mean  Opinion  Score (MOS), hasilnya menunjukkan apresiasi yang tinggi terhadap pelatihan, khususnya pada aspek fungsionalitas  sistem  yang  mencapai  97.08%.  Hal  ini  menegaskan  bahwa  sistem  yang disosialisasikan  tidak  hanya  inovatif  tetapi  juga  langsung  relevan  dengan  kebutuhan  peserta dalam menganalisis dan memprediksi pergerakan pasar saham. Selain itu, aspek keandalan dan kegunaan sistem juga mendapatkan penilaian positif dengan skor MOS berturut-turut 96.09% dan 98.09%,  menandakan  bahwa  sistem  prediksi  yang  diajarkan  selama  pelatihan  dianggap  dapat diandalkan  dan  berguna  dalam  praktek  nyata.  Keandalan  sistem  mencerminkan  kemampuan algoritma  Decision  Tree  dalam  konsistensi  performa  prediksi  [6],  sedangkan  kegunaan mencerminkan  kemudahan  aplikasi  sistem  dalam  kegiatan  investasi  sehari-hari  peserta. Kesimpulan ini menunjukkan bahwa pelatihan telah berhasil memberikan wawasan baru dan alat bantu prediktif yang efektif bagi para investor untuk mengoptimalkan strategi investasi mereka di pasar saham Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Melina, Sukono, H. Napitupulu, and N. Mohamed, “A Conceptual Model of Investment- Risk Prediction in the Stock Market Using Extreme Value Theory with Machine Learning: A Semisystematic Literature Review,” Risks , vol. 11, no. 3, 2023, doi: 10.3390/risks11030060.
[2] R. Obiedat, “Developing decision tree based models in combination with filter feature selection methods for direct marketing,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 11, no. 1, pp. 650–659, 2020, doi: 10.14569/ijacsa.2020.0110180.
[3] C. S. Cinantya Paramita, Usman Sudibyo, Muljono, “Pelatihan Penggunaan Aplikasi Screen Reader JAWS Bagi Tunanetra Untuk Meningkatkan Kemampuan Dalam Pengelolaan Administrasi Training of JAWS Screen Reader Application for Blind People to Improve Ability in Administrative Management,” ABDIMASKU , vol. 2, no. 15018, pp. 79–84, 2019.
[4] C. Paramita, E. Hari Rachmawanto, C. Atika Sari, and D. R. Ignatius Moses Setiadi, “Klasifikasi Jeruk Nipis Terhadap Tingkat Kematangan Buah Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan K-Nearest Neighbor,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 4, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1267.
[5] A. Kelik Nugroho and B. Wijayanto, “Evaluation of the Quality of Academic Information System Unsoed Using Iso 9126 and Mean Opinion Score (Mos),” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 3, pp. 771–779, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.366.
[6] C. Chaiboonsri and S. Wannapan, “Applying quantum mechanics for extreme value prediction of VaR and ES in the ASEAN stock exchange,” Economies , vol. 9, no. 1,
2021, doi: 10.3390/economies9010013.