Masa berlaku mulai Volume 9 Nomor 1 Tahun 2019 sampai Volume 13 Nomor 2 Tahun 2023 Terbit online pada laman: https://ojs.stmikplk.ac.id/index.php/saintekom/index
Diterima Redaksi: 22-5-2023 | Selesai Revisi: 30-8-2023 | Diterbitkan Online: 30-9-2022

## Data Mining Menggunakan Multiple Regression
untuk Prediksi Harga Saham Netflix
*Rama Dona Ariyatma 1 , Syahrul Fahmi 2 1,2) Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Jl. Meruya Selatan No. 01, Kembangan, DKI Jakarta Email: 1 41520120064@student.mercubuana.ac.id, 2 41520110025@student.mercubuana.ac.id

## ABSTRACT
Investing  in  the  stock  market  is  an  important  and  fascinating  endeavor,  especially  when  we observe significant increases in certain stocks. Currently, Netflix stock is one of the rising stars and sought after by investors. However, along with the potential for high profits, there are certainly risks of losses that need to be anticipated. To mitigate these risks, an investor must make predictions about future stock prices. One method that can be used is data mining, a data processing technique used to discover patterns in data. In this study, data mining was conducted using the multiple regression algorithm to predict the future price of Netflix stock. Python and Jupyter Notebook were used as tools to process the data, which was collected from  January  4,  2010,  to  March  30,  2023,  totaling  3334  data  points.  After  data  processing,  the  model yielded a score of 0.99%, indicating a highly reliable model. Additionally, evaluation using RMSE resulted in a value of 3.73, and MAE had a value of 2.80, both derived from 1334 testing data points. With accurate prediction results and the evaluation conducted, an investor can use these findings as a reference when deciding whether to buy or sell Netflix stock.
Keywords : multiple regression; data mining; stock; Netflix

## ABSTRAK
Investasi  di  pasar  saham  merupakan  salah  satu  hal  yang  penting  dan  menarik  untuk  diikuti, terutama jika kita melihat adanya kenaikan signifikan pada saham-saham tertentu. Saat ini, saham Netflix menjadi salah satu saham yang sedang naik daun dan menjadi incaran para investor. Namun, seiring dengan potensi keuntungan yang tinggi, tentunya ada risiko kerugian yang perlu diwaspadai. Untuk mengurangi risiko kerugian tersebut, seorang investor harus melakukan prediksi harga saham yang akan datang. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah data mining , yaitu suatu teknik pengolahan data yang digunakan untuk menemukan pola-pola dalam data. Dalam penelitian ini, data mining dilakukan dengan menggunakan algoritma multiple  regression untuk  memprediksi  harga  saham  Netflix  yang  akan  datang.  Penelitian  ini menggunakan  Python  dan Jupyter  Notebook sebagai toolsnya untuk  mengolah  data  yang  diambil dari  4 Januari 2010 hingga 30 Maret 2023 sebanyak 3334 data. Setelah dilakukan pengolahan data, didapatkan hasil  skor  model  sebesar  0.99%,  yang  menunjukkan  bahwa  model  sangatlah  baik.  Selain  itu,  evaluasi menggunakan RMSE juga dilakukan dengan hasil sebesar 3.73 dari 1334 data testing. Dengan hasil prediksi yang akurat dan evaluasi yang dilakukan, seorang investor dapat menggunakan hasil tersebut sebagai acuan dalam memutuskan apakah akan membeli atau menjual saham Netflix.
Kata kunci : Multiple regression; data mining ; saham; Netflix
ISSN 2088-1770 (Print) ISSN 2503-3247 (Online) Vol. 13 No. 2 (2023) 184-192
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.419
Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)

## 1. PENDAHULUAN
Di  masa  kini,  ada  banyak  sekali jenis  investasi  yang  tersedia  untuk dipilih,  mulai  dari  investasi  dalam saham,  reksa  dana,  tanah,  dan  berbagai jenis  investasi  lainnya.  Namun,  setiap jenis  investasi  memiliki  kelebihan  dan kekurangan  masing-masing.  Salah  satu jenis  investasi  yang  menarik  untuk dibahas  adalah  investasi  dalam  saham (Priyadi et al., 2019).
Saham  adalah  jenis  investasi yang  diperdagangkan  melalui  bursa saham  dengan  menggunakan  surat berharga  sebagai  bukti  kepemilikan
(Pambudi et al., 2023). Contoh
perusahaan  yang  memiliki  pergerakan saham  yang  signifikan  di  pasar  saham adalah Netflix , perusahaan yang bergerak
di  bidang  media  hiburan.  Harga  saham Netflix  lebih  terbuka  dan  dapat  diakses
oleh semua orang, sehingga memudahkan  bagi  seorang stock  trader dalam berinvestasi di bursa efek. Bagi seorang investor, memaksimalkan keuntungan dan
meminimalkan  potensi  kerugian  dalam berinvestasi merupakan suatu keharusan (Priyadi  et  al.,  2019).Oleh  karena  itu, dibutuhkan  sebuah  strategi trading
saham Netflix yang tepat, yang
mengimplementasikan konsep data mining . Data mining merupakan metode atau Teknik untuk menemukan
informasi yang berasal dari sebuah data. Data mining untuk  menggali  dan menganalisis data dalam jumlah banyak (Hammad et al., 2022).
Strategi trading saham  Netflix dengan data mining menggunakan teknik multiple  regression untuk  melakukan prediksi  harga  saham  di  masa  depan.
Teknik ini dilakukan dengan
mengumpulkan  data  historis  harga saham  Netflix.  Selanjutnya,  data-data tersebut  diolah  dengan  menggunakan teknik  data mining termasuk  teknik multiple regression , untuk menghasilkan model  prediksi  harga  saham  Netflix  di masa depan.
Pemilihan strategi trading saham Netflix  yang  tepat,  investor  dapat meminimalkan risiko dan
memaksimalkan  potensi  keuntungan dalam  berinvestasi.  Selain  itu,  teknik data mining juga dapat digunakan untuk meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi investasi  di  berbagai  jenis  produk investasi lainnya.
Penelitian mengenai prediksi tren pergerakan  harga  saham    sudah  banyak dilakukan oleh penelitian-penelitian
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.419 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
sebelumnya seperti pada penelitian yang dilakukan  oleh  Eka  patriya  yang menggunakan algoritma Support Vector
Machine (SVM) namun yang digunakan
adalah saham  dari  Indeks Harga Saham Gabungan  (IHSG)  yang  menggunakan RMSE untuk hasil evaluasinya
didapatkan  sebesar  14,334.  (Patriya,
2020).  Penelitian  lain  yang  dilakukan oleh Arie bayu untoro yang
menggunakan  Jaringan  syaraf  tiruan untuk  prediksi  harga  saham  yang memiliki  tingkat errors sebesar  3,38%
(Untoro, 2020)
Perkembangan
teknologi
informasi  memungkinkan  pengolahan data  menjadi  lebih  cepat  atau  lebih mudah.  Oleh  karena  itu  digunakan sebuah  bahasa pemrograman  Python
untuk  memprediksi  dari  sekumpulan
data serta tools jupyter notebook.
Berdasarkan penelitian-
penelitian  yang  pernah  dilakukan  untuk
prediksi harga saham,maka akan dilakukan penelitian yang menggunakan Teknik multiple regression untuk mengetahui  apakah  nilai erros dari
RMSE  kecil  atau  besar  serta  ada tambahan  MAE  untuk  meningkatkan informasi  evaluasi  yang  tidak  ada  pada
penelitian sebelumnya. Dengan
menggunakan  python  sebagai  bahasa
pemrograman  dan jupyter  notebook
sebagai toolsnya.

## 2. METODE
Kerangka  kerja  penelitian  ini merupakan  langkah-langkah  yang  akan
dilakukan dalam melakukan penyelesaian masalah yang akan
dibahas.  Adapun  detail  kerangka  kerja penelitian  tahapan  demi  tahapannya dapat  dilihat  seperti  Gambar  1  berikut ini.

## Gambar 1.  Tahapan penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada penelitian ini dihimpun melalui berbagai sumber yang ada. Data tersebut mencakup data-data seperti data historis harga  emas  USD  dan  harga  saham  dari berbagai  perusahaan. Data-data tersebut diperoleh melalui sebuah website investing.com yang  merupakan  website penyedia informasi seputar
indeks/saham,  komoditas,  valuta  asing, dan harga obligasi.

## 2.2. Linear Regression
Algoritma linear regression
adalah  jenis  aturan classification    and regression pada    data mining selain
Linear Regression yang  termasuk  pada golongan    ini  adalah Support  Vector
Machine,  Logistic  Regression dan  lain- lain.    Analisis linear  regression adalah teknik data mining untuk  menentukan bahwa    terdapat    hubungan  antara variabel yang  ingin diramalkan   dengan variabel lain.
Algoritma linear regression
menggunakan  model  Persamaan  1-3 berikut.
𝑎 = ( ∑ 𝑦 ) ∑ 𝑥 2 − ( ∑ 𝑥 )( ∑ 𝑥𝑦 ) 𝑛 ( ∑ 𝑥 2 ) − ( ∑ 𝑥 ) 2 (1)
𝑏 = 𝑛 ( ∑ 𝑥𝑦 ) − ( ∑ 𝑥 )( ∑ 𝑦 ) 𝑛 ( ∑ 𝑥 2 ) − ( ∑ 𝑥 ) 2 (2)
𝑦 = 𝑎 + 𝑏 . 𝑥 (3)
x merupakan variable dependent
atau variabel respon, a dan b merupakan konstanta (Indarwati et al., 2018).

## 2.3. Multiple Linear Regression
Multiple Linear Regression (MLR)  merupakan  teknik  statistik  yang menggunakan beberapa variabel
penjelas  untuk  memprediksi  hasil  dari variabel  respon.  Tujuan  dari Multiple
Linear  Regression (MLR)  adalah  untuk memodelkan  hubungan  linier  antara variabel  penjelas  ( independen )  dan
variabel respon ( dependen ). Dalam metode ini untuk mengekspresikan  antar  variable  yang digunakan  sebagai  kombinasi linear
(Triyanto  et  al,  2019),  nantinya  akan digunakan dalam pembuatan model.

## 2.4. RMSE (Root Mean Square Error)
RMSE digunakan sebagai evaluasi hasil dari pemodelan yang akan
menentukan nilai errors kecil atau besar pada  sebuah  pemodelan.  RMSE  adalah metrik yang digunakan untuk mengukur seberapa besar kesalahan prediksi dalam suatu model. RMSE menghitung selisih antara nilai prediksi yang dihasilkan oleh model  dengan  nilai  aktual  yang  ada dalam  data,  kemudian  menghitung  nilai rata-rata kuadrat dari selisih tersebut, dan akhirnya  mengambil  akar  kuadrat  dari nilai tersebut. (Rahmatullah et al, 2023)

## 2.5. MAE (Mean Absolute Error)
Digunakan Mean Absolute Error
(MAE) sebagai salah satu untuk evaluasi hasil.  MAE  adalah  metode  pengukuran kesalahan ( error ) pada model peramalan
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.419 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
Tabel 1.  Data Saham Netflix
Tabel 2. Hasil Seleksi Data Saham Netflix
atau  prediksi.  Metode  ini  menghitung rata-rata  kesalahan  absolut  antara  nilai prediksi  dengan  nilai  aktual  ( riil )  pada setiap  observasi  atau  sampel  data  yang ada (Irawan et al,2021).
MAE mengukur
besarnya
kesalahan  prediksi  dalam  satuan  yang sama  dengan  data  yang  diamati.  Oleh karena  itu,  MAE  umumnya  digunakan ketika  unit  data  yang  diamati  memiliki arti  penting  yang  sama,  seperti  dalam peramalan harga saham, suhu udara, atau penjualan  produk.  Evaluasi  model menggunakan Mean  Absolute  Error
(MAE)  yang  mempresentasikan  nilai error dari  model  asosiasi.  Jika  nilai
MAE  semakin  mendekati  nol,  maka model tersebut semakin baik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini menggunakan Jupyter  notebook  sebagai tools dan
Python sebagai bahasa pemogramannya.

## 3.1. Pengumpulan data
Untuk mengolah data digunakan
Pandas dan Numpy .Data yang di ambil atau  yang  digunakan  dimulai  dari tanggal 4 Januari 2010 – 30 Maret 2023 yang  berjumlah  sebesar  3334 rows berikut bagian dari data seperti Tabel 1 . Sebelum  menggunakan data pada Tabel 1 Peneliti akan mengubah atau
menghilangkan  data  yang  tidak  perlu serta  mengubah  index  0  menggunakan data  yang  paling  lama  atau  paling  awal yaitu  tanggal  4  Januari  2010  berikut Tabel 2.
Date Price Open High Low Vol. Change % 0 03/30/2023 338.43 340.27 343.29 335.30 7.12M 1.93% 1 03/29/2023 332.03 326.29 332.85 325.73 6.29M 2.63% 2 03/28/2023 323.52 326.06 333.32 321.28 6.48M -1.26% 3 03/27/2023 327.66 327.55 336.44 324.41 8.62M -0.22% 4 03/24/2023 328.39 320.63 331.83 320.63 13.00M 2.50% … … … … … … … 3333 01/04/2010 7.64 7.93 7.96 7.57 17.24M -2.92% Date Price Open High Low 0 01/04/2010 7,64 7.93 7.96 7.57 1 01/05/2010 7,36 7.65 7.66 7.26 2 01/06/2010 7,62 7.36 7.67 7.20 3 01/07/2010 7,49 7.73 7.76 7.46 4 01/08/2010 7,61 7.50 7.74 7.47 … … … … … … 3333 03/30/2023 338.43 340.27 343.29 335.30

## 3.2. Data cleaning
Peneliti melakukan cleaning data untuk  memastikan  data yang digunakan tidak  memiliki  nilai  kosong  format dalam  rekomendasi. Data  cleaning
tersebut meliputi remove duplicate,drop wrong  data,  missing  value. Hasil  dari proses cleaning data  yang  dilakukan tidak  menghasilkan  perubahan  apapun. Hal ini disebabkan karena memang tidak ada  data  yang  salah  atau  duplikasi  oleh karena itu data sudah siap digunakan.

## 3.3. Modeling
Model pembelajaran mesin
digunakan untuk menganalisis pola data dan  mendapatkan  pemahaman.  Hal  ini dapat  menghasilkan  wawasan  seperti visualisasi  pola  atau  prediksi  nilai  di masa depan.
Tahapan  ini  merupakan  bagian yang paling menarik dalam proyek ilmu data  karena  melibatkan  penggunaan pembelajaran  mesin  sebagai  komponen penting.
Dalam analisis ini, sebuah model
multiple  regression diimplementasikan dengan  memanfaatkan  tiga variable independen yaitu  ‘ Open’,’High’, dan
‘ Low’ . Dalam kerangka kerja ini ‘ Price’
diidentifikasi sebagai variable dependen.
Yang  prediksinya  didasarkan  pada
ketiga variable independen tersebut.
Selanjutnya  pemisahan  data  dilakukan
dengan menggunakan fungsi train_test_split, dimana  60%  dari  data
diperuntukkan sebagai data training dan sisanya, yang mencakup 40%
diperuntukkan sebagai data testing.
Pemodelan  dilakukan  dengan menggunakan pustaka LinearRegression dari sklearn.linear_model .  Hasil  dari pemodelan  ini,  telah  di  dapat  nilai intercept -0,0274.  Untuk coefficients tiap  variabel,  telah  dijabarkan  dalam tabel 3.
Tabel 3. coefficients model variable Coefficients Open - 0.5329 High 0.79843 Low 0.73471 Jadi telah di dapatkan rumus pada model multiple regression pada persamaan 4.
𝑝𝑟𝑖𝑐𝑒 = − 0.027 − 0.53( 𝑜𝑝𝑒𝑛 ) +
0.79( ℎ𝑖𝑔ℎ ) + 0.73( 𝑙𝑜𝑤 ) (4)
Berikut  visualisasi  data  dimana data actual dan data prediction diperlihatkan digunakan library
matplotlib untuk prosesnya. Data actual berwarna  biru,  sedangkan  prediksi berwarna orange
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.419 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
Gambar 2.  Visualisasi data actual dengan data prediksi
Terlihat  pada    Gambar  2  hampir  mirip dengan data aslinya. Pada contoh Tabel 4 kita bisa lihat score hasil train data dan
test data sebagai berikut :
Tabel 4. Score Acurracy data Test data Train data 0.99900 0.99983 Selanjutnya  pemodelan  akan
dilakukan evaluasi di tahapan evaluasi

## 3.4. Evaluasi
Pada  tahap  evaluasi,  dilakukan pengecekan  untuk  memastikan  bahwa pengetahuan  baru  yang  ditemukan memiliki nilai dan kebaruan yang cukup. Model-model  yang  lolos  evaluasi  akan dipertahankan,  sementara  model-model yang  tidak  lolos  akan  ditinjau  kembali untuk  mencari  solusi  alternatif  yang dapat meningkatkan hasil yang terbaik.
Evaluasi  tersebut  menggunakan RMSE dan MAE pada hasil prediksi test data. Root  mean  squeared  Error 3,73 error  evaluasi  RMSE  sebesar  3,73  dan
MAE  sebesar  2,80  dari  1334  test  data dan 2000 train data.
Adapun  saran  bagi  penelitian selanjutnya  Data  mining  mempunyai banyak  sekali  algoritma  lainnya  selain multiple  regression. Misalnya decision tree, KNN, K-means, Random Forest dan lain  sebagainya  yang  bisa  digunakan sebagai  penelitian  selanjutnya  sebagai perbandingan  apakah  prediksi  lebih efektif atau tidaknya.
sedangkan Mean  absolute  error sebesar  2,80.  Terlihat  cukup  lumayan kecil  terhadap error hasil  prediksi tersebut.  Berikut  tabel  hasil  sebagian data  asli  dan  data  prediksi  dapat  dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Nilai perbandingan data asli dengan
data prediksi Data asli Prediksi Perbedaan 186.22 187.69 1,47 185.73 186.62 0,89 187.86 187.67 0,19 189.56 191.14 1,58 190.12 189.90 0,22 190.42 189.88 0,54 187.02 187.03 0,01 188.82 186.92 1,9 188.62 189.29 0,67 189.94 189.31 0,63
Pada  Tabel  5  bahwa  rata-rata nilai prediksi dengan data asli sangatlah tipis bahkan ada perbedaanya hanya 0.01 saja  akan  tetapi  masih  ada  prediksi perbedaanya  1,9  atau  bisa  dibilang sangatlah tinggi karena kita bisa melihat
dari  RMSE  sebelumnya  yang  terbilang cukup tinggi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian
dan  pengujian  yang  dilakukan  dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  penggunakan
model machine learning multiple regression terbilang efektif untuk
memprediksikan  harga  saham  Netflix dalam  penggunakan  3 variable yaitu
open,  high,  low yang  mempunyai score model 0.9  .  dan  juga  mempunyai  nilai error  evaluasi  RMSE  sebesar  3,73  dan MAE  sebesar  2,80  dari  1334  test  data dan 2000 train data.
Adapun  saran  bagi  penelitian selanjutnya  Data  mining  mempunyai banyak  sekali  algoritma  lainnya  selain
multiple  regression. Misalnya decision tree, KNN, K-means, Random Forest dan lain  sebagainya  yang  bisa  digunakan sebagai  penelitian  selanjutnya  sebagai perbandingan  apakah  prediksi  lebih efektif atau tidaknya.

## DAFTAR PUSTAKA
Hammad, R., Hardita, V. C., Zulfikri, M., &  Sholeha,  E.  W.  (2022). Penerapan metode apriori sebagai sistem pendukung keputusan  pembentukan  paket bibit  buah   .  SAINTEKOM,  58- 68.https://doi.org/10.33020/saint ekom.v12i1.240
Indarwati,  T.,  Irwanti,  T.,  &  Rimawati,
E.  (2018).Penggunaan  Metode Linear Regression untuk Prediksi Penjualan  Smartphone.  Jurnal TIKomSiN, 1-6. https://doi.org/10.30646/tikomsi n.v6i2.369 Irawan,  F.,  Sumijan,  &  Yuhandri. (2021).Prediksi Tingkat Produksi Buah  Kelapa  Sawit  dengan Metode Single Moving Average.Jurnal  Informasi  dan Teknologi, 251-256. https://doi.org/10.37034/jidt.v3i 4.162 Pambudi,  A.,  Abidin,  Z.,  &  Permata. (2023).  Penerapan  Crisp-Dm Menggunakan  Mlr  K-Fold  Pada Data Saham Pt.Telkom Indonesia. JDMSI, 1-14. https://doi.org/10.33365/jdmsi.v 4i1 Patriya, E. (2020).Implementasi Support Machine  pada  Prediksi  Harga Saham Gabungan (IHSG). Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa,24-38. http://dx.doi.org/10.35760/tr.202 0.v25i1.2571
Priyadi,  I.,  Santony,  J.,  &  Na'am,  J. (2019).  Data  Mining  Predictive
Modeling for Prediction of Gold Prices  .  Indonesian  Journal  of Artificial  Intelligence  and  Data Mining (IJAIDM), 93-100. http://dx.doi.org/10.24014/ijaid m.v2i2.6864
Rahmatullah,S.,  Juningsih,  E.  H.,  &
Rachmawati, S. (2023). Prediksi nilai  akademik  peserta  didik  di masa  pandemi  covid  19  dengan regresi linier berganda. JISAMAR,112-123. https://doi:10.52362/jisamar.v7i 1.1012
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.419
Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
Suryanto, A. A., Muqtadir A. (2019).Penerapan  Metode  Mean Absolute  Error(MAE)  Dalam Algoritma  Regresi  linear  Untuk prediksi  Produksi  Padi.Jurnal Sains dan Teknologi,78-83.
https://doi.org/10.32764/saintek bu.v11i1.298 Triyanto, E., Sismoro, H., & Laksito, A. D. (2018).Implementasi Algoritma Regresi Linear Berganda  untuk  Memprediksi Produksi  Padi  di  Kabupaten Bantul.Jurnal Teknologi dan sistem Informasi Univrab, 73-86. https://doi.org/10.36341/rabit.v4 i2.666
Untoro,  A.  B.  (2020).Prediksi  harga
saham  Dengan  menggunakan Jaringan  syaraf  Tiruan.  Jurnal Teknologi Informatika
dan Komputer,24- 38.https://doi.org/10.37012/jtik.
v6i2.212
Yanto,  R.  (2018).  Implementasi  Data
Mining  Estimasi  Ketersediaan Lahan Pembuangan Sampah menggunakan Algoritma Regresi Linear.  JURNAL  RESTI,  2, 3.https://doi.org/10.29207/resti.v 2i1.282