## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 2, p140-151 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | September 2019 K. C. Kirana, C. B. W. Winata, I. Astuti, I. R. Putra | Prediksi rating reksadana berbasis algoritma decision tree …

## Prediksi rating reksadana berbasis algoritma decision tree pada sistem informasi reksadana
Kartika Candra Kirana 1 , Cahya Bintang Wira Winata 2 , Indri Astuti 3 , Ivan Reynaldi Putra 4
1. Universitas Negeri Malang, Indonesia | kartika.candra.ft@um.ac.id
2. Universitas Negeri Malang, Indonesia | ataniwariw@yahoo.co.id
3. Universitas Negeri Malang, Indonesia | i.liszto@gmail.com 4. Universitas Negeri Malang, Indonesia | ivanrputra@gmail.com

## Abstrak
Informasi  yang  terdapat  pada  situs  reksadana  pada  saat  ini  hanya  menampilkan  tetang  variabel reksadana  saja  secara  umum  seperti  nilai  NAV,  RAB,  Resiko,  YTD,  dan  lainya,  sehingga  para  investor yang  masih  baru  dalam  reksadana  akan  kesulitan  dalam  menentukan  pilihan  reksadaana  yang  akan dibeli. Oleh karena itu pada penelitian ini diusulkan prediksi rating reksadana berbasis algoritma decision tree pada sistem informasi reksadana dengan tujuan untuk menampilkan sebuah variabel rating sebagai bahan  pertimbangan  dan  meningkatkan  keakuratan  dalam  memberikan  rating  pada  penelitian  prediksi rating  reksadana.    Algoritma  yang  digunakan  dalam  pembuatan  sistem  informasi  prediksi  rating reksadana  ini  adalah  menggunakan  algoritma  decision  tree  dengan  menggunakan  variabel  NAV,  HILO, Resiko,  dan  YTD.  Pengujian  akurasi,  spesifikasi,  dan  sensitivity  dilakukan  menggunakan  data  yang sudah  diunduh  pada  website  reksadana  IPOTFUND.  Jumlah  data  yang  digunakan  yaitu  50  data,  yang terdiri dari 25 data latih dan 25 data uji. Dari hasil pengujian yang dilakukan dengan metode decision tree maka menunjukkan tingkat akurasi, spesificity, dan sensitivity sebesar  80%, 93%, dan 67%. Maka dapat disimpulkan bahwa algoritma decision tree bekerja secara akurat untuk pemberian rating reksa dana.

## Kata Kunci
Decision tree, Reksadana, Decision support system, information system

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 2, p140-151 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | September 2019 K. C. Kirana, C. B. W. Winata, I. Astuti, I. R. Putra | Prediksi rating reksadana berbasis algoritma decision tree …

## 1.  Pendahuluan
Investasi  reksa  dana  pada  saat  ini  sudah  banyak  berkembang  pada  masyarakat,  banyak masyarakat  awam  yang  telah  menyadari  perlunya  berinfestasi  reksa  dana.  Selain  itu, peningkatan  jumlah  kesibukan  manusia  urban  juga  menjadi  factor  penyebab  rendahnya  minat investasi(Tandio  and  Widanaputra,  2016;  Aco  and  Endang,  2017).  Pengembangan  system informasi  menjadi  solusi  usaha  dalam  meningkatkan  minat  masyarakat  dalam  berinvestasi. Namun  banyak  website  yang  menampilkan  sistem  informasi  yang  seadanya  (Dita  Larasati, Bimo  Setyo  Yuusufa,  2015),  sehingga  para  calon  investor  merasa  kebingungan  dalam mempelajari cara untuk berinvestasi tentang reksa dana.
Salah satu faktor yang membuat ragu calon infestor baru yaitu mereka mengalami kesulitan dalam memilih reksa dana yang baik. Mereka  juga masih belum mengerti keriteria seperti apa yang menandakan bahwa reksa dana tersebut memang baik sehingga dipelukan variabel rating sebagai  saran  dari  website  reksa  dana  untuk  menilai.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  sebuah otomatiasasi prediksi rating di dalam sebuah sistem informasi reksa dana untuk mempermudah dalam  pengambilan  keputusan  para  calon  investor  untuk  memilih  reksa  dana  yang  akan  di infestasikan.  Pengambilan  keputusan  seharusnya  berdasarkan  analisa  produk  Reksa  Dana. Beberapa indikator analisa yang dapat digunakan antara lain: jenis manajer Investasi (Ardianto, 2014) dan instrument pendukungnya (FEBRIANI, DARMINTO and HUSAINI, 2014).
Beberapa  penelitian  telah  mengembangkan  instumen  pendukung  pemilihan  reksadana. Salah  satu  algoritma  yang  dikembangkan  adalah  optimal  portofolio  reksa  dana  saham menggunakan  algoritma  genetika  multi-objective  (Yusuf,  Arkeman  and  Mushthofa,  2012; Sofariah,  Saepudin  and  Umbara,  2016)    Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan  teknik  Multi-algoritma  genetika.  Dari  hasil  analisis,  akan  didapat  portofolio yang terbaik  dari  beberapa  reksadana.  Selain  itu,    teknik  Multi-Objective  Genetic  Algorithm  Non- Dominated  Sorting  II  (MOGA  NSGA-II)  juga  telah  diterapkan  sebagai  bentuk  optimasi  fitur reksadana  (Arkeman,  Yandra;  Yusuf,  Akhmad; Mushthofa;  FitriLaxmi, Gibtha;  Seminar,  2013). Dari  hasil  analisis,  terbentuk  tiga  cluster  yang  dapat  dijadikan  rekomendasi  investasi berdasarkan tingkat keuntungan / risiko, yaitu pada cluster pertama termasuk investasi dengan tingkat  keuntungan  /  risiko  menengah.  Cluster  kedua  termasuk  investasi  dengan  tingkat keuntungan / risiko  yang  rendah.  Cluster  ketiga  termasuk  investasi  tingkat  keuntungan / risiko tinggi.  Ketiga  cluster  tersebut  dapat  digunakan sebagai  rekomendasi  berinvestasi pada  Reksa Dana dengan memertimbangkan keuntungan yang akan dicapai dan kemungkinan resiko yang dapat  terjadi.  Hereil  dkk  (2010)  juga  telah  menggunakan  teknik  pemodelan  Markov  dari pemberian rating. Dari hasil analisis, didapat bahwa sistem rating tidak perlu waktu yang sama, dan pentingnya gaya sangat penting ketika membandingkan peringkat reksa dana (Hereil et al. , 2010).
Disisi  lain,  penawaran  produk  reksadana  tidak  hanya  didasarkan  pada  sudut  pandang produk, tetapi juga investor sebagai pengguna produk investasi. Pengelompokan komersialitas investor  pada  penawaran  produk  investasi  seperti  reksadana  dan  saham  juga  telah

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 2, p140-151 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | September 2019 K. C. Kirana, C. B. W. Winata, I. Astuti, I. R. Putra | Prediksi rating reksadana berbasis algoritma decision tree …
dikembangkan  menggunakan  algoritma  K-Means(Kristanto.,  L.A  and  S.,  2016).  Metode  ini menerapkan  pembaruan  rata-rata  kelompok  komersial  dan  tidak  komersial  sebagai  penentu perusahaan  dalam  menawarkan  produk  inverstasi.  Bagaimanapun  kelemahan  penelitian  ini adalah  tidak  memberikan  rekomendasi  bagi  kalangan  investor  komersial  investasi  apa  yang cocok  dibeli  berdasarkan  karakteristik  pelangan.  Dari  beberapa  penelitian  ditemukan  bahwa salah  satu  kekurangan  penggunaan  algoritma  genetika  yaitu  karena  semua  komponen Algoritma Genetika bersifat random atau acak mengakibatkan solusi yang dihasilkan berbeda- beda  pada  setiap  kali  dijalankan.  Tetapi  kejadian  ini  dapat  dihindari  dengan  memilih  nilai-nilai parameter dengan tepat (Kusumadewi, 2003).
Salah satu metode yang dapat digunakan sebagai pengatur nilai yang tetap adalah decision tree.  Decision  tree  mampu  memetakan  aturan  dalam  formasi  pohon  keputusan  berdasarkan data latih. Formasi tersebut bernilai tetap jika data latih tidak berubah. Bagaimanapun, formasi pohon  keputusan  dapat  berubah  secara  fleksibel  jika  terdapat  perubahan  data  latih  (Alpay, Abawi  and  Wermter,  2019).  Selain  itu,  penggunaan  decision  tree  mampu  mengidentifikasi masalah dengan tingkat kesalahan terendah (Ahmed Mohamed Ahmed , Ahmet Rizaner, 2018). Lebih  lanjut,  pada  kasus  pemilihan  saham,  pohon  keputusan  dapat  memetakan  sesuai keinginan  investor  dengan  bantuan  regresi  (Eric  H.  Sorensen,  2000).  Pembaharuan  metode decision  tree  juga  terus  digalakkan  untuk  optimasi  perfoma  system,  seperti  decision  tree  5.0 (Qiansheng Zhang, Jingru Zhang, Zisheng Chen, Miao Zhang, 2018). Beberapa penelitian juga mengkombinasi  Decision  tree  juga  dapat  dikombinasi  dengan  metode  lain  seperti  HMM  untuk memprediksi  tren  saham  (Tiwari,  Pandit  and  Richhariya,  2018).  Dengan  mempertimbangkan keunggulan  decision  tree  mempelajari  data  latih  tanpa  melibatkan  nilai  random,  metode  ini diharapkan memberi kepastian prioritas rating reksadana secara akurat. Metode yang diusulkan adalah  ID3  sebagai  mode  decision  tree  learning  yang  paling  dasar.  Algoritma  ini  melakukan pencarian  secara  menyeluruh  pada  semua  kemungkinan  pohon  keputusan,  sehingga  rating yang dihasilkan merupakan nilai analisa yang kompleks.
Untuk  itu, penelitian  ini  diusulkan  “Prediksi  Rating  Reksadana  Berbasis  Algoritma  Decision Tree pada Sistem Informasi Reksadana” dengan memanfaatkan website reksadana IPOTFUND yang  digunakan  sebagai  dasar  dalam  pembuatan  algoritma  untuk  mencari  nilai  rating  dari variabel  Nav,  Ytd,  Hilo,  dan  Resiko.  Dan  selanjutnya  akan  digunakan  untuk  memberi  rating pada website lain untuk dapat memberikan variabel rating sehingga akan membantu para calon investor.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  meningkatkan  keakuratan  dalam  memberikan  rating pada  penelitian  prediksi  rating  reksadana.  Dengan  menggunakan  algoritma  decision  tree sebagai algoritma pemberian rating dari reksadana

## 2.  METODE

## 3.1 Data Penelitian
Sumber  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  diperoleh  dari  website  reksa  dana IPOTFUND  yang  diakses  pada  bulan  maret  2016.  Dalam  sistem  prediksi  rating  reksa  dana

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 2, p140-151 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | September 2019 K. C. Kirana, C. B. W. Winata, I. Astuti, I. R. Putra | Prediksi rating reksadana berbasis algoritma decision tree …
dibutuhkan  data  latih  dan  data  uji.  Data  latih  sebagai  dasar perbandingan  dengan  data uji dengan variabel yang sudah  ditentukan. Total data untuk penelitian ini yaitu 50 data, yang terdiri dari 25 data merupakan data latih dan 25 data sisanya sebagai data uji.
Dalam  penelitian  ini  digunakan  empat  buah  variabel  dalam  menentukan  rating.  Variabel tersebut yaitu NAV (Net Asset Value), YTD (Year To Date), HILO dan Resiko.

## 3.2 Pengembangan Prediksi Rating Reksa Dana Berbasis Algoritma Decision Tree
Secara umum, decision tree memuat 3 jenis node, yaitu: (1) root node yang merupakan node paling atas yang tidak ada input dan bisa tidak mempunyai output atau mempunyai output lebih dari satu, (2) internal node yang merupakan node percabangan, pada node ini hanya terdapat satu  input  dan  mempunyai  output  minimal  dua,  dan  Leaf  node  atau  terminal  node  yang merupakan node akhir, pada node ini hanya terdapat satu input dan tidak mempunyai output.
Gambar 1. Contoh Struktur Decision Tree
Seperti  ditunjukkan  dalam  Gambar  1,  decision  tree  tergantung  pada  aturan  if-then,  tetapi tidak  membutuhkan  parameter  dan  metrik.  Struktur  sederhana  dan  dapat  ditafsirkan memungkinkan decision tree untuk memecahkan masalah atribut multi-type.
Pada  penelitian  ini  menerapkan  algoritma  Decision  Tree.  Adapun  pseudocode  algoritma ditunjukkan pada Gambar 2.

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 2, p140-151 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | September 2019 K. C. Kirana, C. B. W. Winata, I. Astuti, I. R. Putra | Prediksi rating reksadana berbasis algoritma decision tree …

## Gambar 2. Pseudocode Decision Tree ID3
Berdasarkan  Gambar  2,  tahap  pertama  algoritma  Decision  Tree  adalah  mencari  dan menginputkan  dataset  yang  sesuai  dengan  variabel  yang  telah  dirancang.  Kemudian  nilai Entropi sampel (dari semua dataset) dicari dengan Persamaan 1,
Pers.(1)
dimana S  adalah  entropy,  c  adalah  nilai  makasimu,  i  yaitu  kelas,  dan  p  adalah  nilai probabilitas.  Kemudian  mencari  nilai  gain  dari  setiap  variabel  yang  dipakai  (NAV,  YTD,  HILO, dan Resiko) dengan Persamaan 2.
Pers.(2)
Dimana A adalah  atribut, V menyatakan  suatu  nilai      yang    mungkin  untuk  atribut  A, Values(A)  yaitu himpunan nilai-nilai yang mungkin untuk atribut A, |Sv| adalah jumlah sampel untuk nilai v,  |S| adalah jumlah seluruh sampel data, Entropy(Sv) entropy untuk sampel-sampel yang memiliki nilai v. Lalu tahap ketiga adalah membuat rule dari dataset yang ada. Pada tahap

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 2, p140-151 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | September 2019 K. C. Kirana, C. B. W. Winata, I. Astuti, I. R. Putra | Prediksi rating reksadana berbasis algoritma decision tree …
terakhir  hasil  perhitungan  gain  dimasukkan  kedalam  rule  yang  ada  sehingga  rating  muncul sesuai rule yang dibuat.

## 3.3 Metode Pengujian
Terdapat  3  metode  pengujian  yaitu  sensitifity,  specificity,  dan  akurasi.  Perhitungan  proses pengujian masing-masing ditunjukkan pada Persamaan 3, 4, dan 5.
Sensitivity = TP / (TP+FN) Pers.(3) Specificity = TN / (TN+FP) Pers.(4) Akurasi = (TrP+TN) / (TrP+TN+FP+FN) Pers.(5)
Pada  Persamaan  3,  4  dan  5,  TP  merupakan  True  Positive,  bagian  yang  seharusnya diklasifikasikan dalam suatu rating (misal A), dan memang dikenali sebagai rating A. FP adalah False  Positive,  bagian  yang  seharusnya  tidak  diklasifikasikan  dalam  rating  A,  akan  tetapi dikenali sebagai rating A. TN adalah True Negative, bagian yang seharusnya dikenali sebagai selain rating A, dan memang dikenali sebagai selain rating A. FN adalah False Negative, bagian yang seharusnya diklasifikasikan dalam rating A, akan tetapi tidak dikenali sebagai rating A.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Pengembangan Sistem prediksi rating di Dalam Sistem Informasi Reksa Dana
Pada  proses  jual  beli  reksa  dana,  diawali  dengan  proses  login  oleh  user,  bila  user  belum memiliki  akun  maka  harus  melakukan  pendaftaran  akun.  Halaman  login  dan  daftar  user ditunjukkan pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Halaman Login user

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 2, p140-151 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | September 2019 K. C. Kirana, C. B. W. Winata, I. Astuti, I. R. Putra | Prediksi rating reksadana berbasis algoritma decision tree …
Gambar 4. Halaman daftar user
Selanjutnya  user  melakukan  transaksi  pembelian  penjualan  atau  alih  reksa  dana.  Halaman beli, jual, dan alih reksa dana ditunjukkan pada Gambar 5, Gambar 6, dan Gambar 7

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 2, p140-151 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | September 2019 K. C. Kirana, C. B. W. Winata, I. Astuti, I. R. Putra | Prediksi rating reksadana berbasis algoritma decision tree …
Gambar 6. Halaman jual user
Gambar 7. Halaman alih user
Kemudian  admin  sebagai  pengoperasi  sistem  informasi  reksa  dana.  Halaman  login  admin ditunjukkan pada Gambar 8.

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 2, p140-151 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | September 2019 K. C. Kirana, C. B. W. Winata, I. Astuti, I. R. Putra | Prediksi rating reksadana berbasis algoritma decision tree …

## Gambar 8. Halaman Login Admin
Selanjutnya  admin  dapat  memproses  transaksi user  dan juga  memperbarui  data  reksa dana. Halaman pengajuan pinjaman  dan update   reksa dana ditunjukkan pada Gambar 9 dan Gambar 10.
Gambar 9. Halaman konfirmasi Admin

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 2, p140-151 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | September 2019 K. C. Kirana, C. B. W. Winata, I. Astuti, I. R. Putra | Prediksi rating reksadana berbasis algoritma decision tree …
Gambar 10. Halaman update reksa dana Admin

## 4.2 Pengujian Certainty Factor (CF) pada Sistem
Deskripsi Prediksi Rating Reksa Dana Berbasis Decision Tree
Berikut adalah tampilan dari informasi rating pada sistem informasi jual beli Reksa Dana.
(a) (b)
Gambar 11. Halaman rating reksa dana (a) Lama Rating (b) Detail Hasil Rating

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 2, p140-151 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | September 2019 K. C. Kirana, C. B. W. Winata, I. Astuti, I. R. Putra | Prediksi rating reksadana berbasis algoritma decision tree …
Dari  tabel  pengujian  Tabel  1  diperoleh  hasil  terbaik  yakni  Sensitivity  sebesar  53,33%, Specificity  sebesar  55,45%  dan  Akurasi  sebesar  76%.  Bagimanapun  akurasi  yang  tidak mencapai  100%.  Hal  ini  dimungkinkan  karena  data  latih  yang  digunakan  terlalu  sedikit  dan perhitungan rating reksa dana masih belum maksimal.
Tabel 1. Hasil Pengujian Sensitivity, Specificity, Akurasi
Pengujian Nilai Sensitivity 53,33% Specificity 55,45% Akurasi 76%

## 4.  KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  uji  coba  prediksi  rating  menggunakan  algoritma  Decision  Tree, menunjukkan  yakni  Sensitivity  sebesar  53,33%,  Specificity  sebesar  55,45%  dan  Akurasi sebesar  76%.  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  peningkatan  keakuratan  prediksi  rating  reksa dana telah akurat untuk digunakan. walaupun hasil belum mencapai akurasi 100%.
Kelemahan  dari  penelitian  ini  masih  menggunakan  variabel  yang  sedikit.  Ada  kemungkinan jika  variabel  bertambah  maka  sensitivity,  specificity,  dan  akurasi  akan  lebih  baik.  Sehingga diharapkan pada penelitian selanjutnya dapat memperbaiki kelemahan yang ada.

## Daftar Rujukan
Aco, A. and Endang, A. H. (2017) ‘Analisis Bisnis E-Commerce pada Mahasiswa Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar ’, Jurnal INSYPRO (Information System and Processing) , 2(1), pp. 338 –351. doi: 10.24252/insypro.v2i1.3246. Ahmed Mohamed Ahmed , Ahmet Rizaner, A. H. U. (2018) ‘A novel decision tree classification based on post-pruning with Bayes minimum risk ’, PLOS . doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0194168.
Alpay, T., Abawi, F. and Wermter, S. (2019) ‘Preserving activations in recurrent neural networks based on surprisal ’, Neurocomputing , 342, pp. 75 –82. doi: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.11.092.
Ardianto, E. (2014) Metode Penelitian Public Relation Kuantitatif dan kualitatif . Bandung: Remaja Rosdakarya.
Arkeman, Yandra; Yusuf, Akhmad; Mushthofa; FitriLaxmi, Gibtha; Seminar, K. B. (2013) ‘The Formation of Optimal Portfolio of Mutual Shares Funds using Multi-Objective Genetic Algorithm ’, Telkomnika , 11(3), pp. 625 –636. Available at:
https://search.proquest.com/openview/faa4a7e7ab440934d8bfdb2b3b8b8409/1?pq- origsite=gscholar&cbl=376296.
Dita Larasati, Bimo Setyo Yuusufa, K. C. K. (2015) ‘SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRODUKSI BERBASIS FUZZY PADA SISTEM INFORMASI JUAL BELI MOBIL BEKAS ’, TEKNO , 24(2). Available at: http://journal.um.ac.id/index.php/tekno/article/view/5165.
Eric H. Sorensen, K. L. M. and C. K. O. (2000) ‘The Decision Tree Approach to Stock Selection’, The Journal of Portfolio Management Fall , 27(1), pp. 42 –52. doi:

## TEKNO Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan
http://journal2.um.ac.id/index.php/tekno | 1693-8739 / 2686-4657
TEKNO Vol. 29 Issue 2, p140-151 | Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Indonesia | September 2019 K. C. Kirana, C. B. W. Winata, I. Astuti, I. R. Putra | Prediksi rating reksadana berbasis algoritma decision tree …
https://doi.org/10.3905/jpm.2000.319781. FEBRIANI, S., DARMINTO and HUSAINI, A. (2014) ‘ANALISIS INVESTASI DALAM INSTRUMEN REKSADANA PADA DANA PENSIUN (Studi Pada Dana Pensiun Pupuk Kalimantan Timur Tahun 2009-2012) ’, Sally Febriani , 8(1). Available at: http://administrasibisnis.studentjournal.ub.ac.id/index.php/jab/article/download/349/543. Hereil, P. et al. (2010) Mutual Fund Ratings and Performance Persistence . Available at: http://www.thierry-roncalli.com/download/lwp-mfr.pdf.
Kristanto., N. H., L.A, A. C. and S., H. B. (2016) ‘Implemantasi K-Means Clustering untuk Pengelompokan Analisis Rasio Profitabilitas dalam Working Capital ’, JUISI , 2(1), pp. 9 –15. Available at: https://journal.uc.ac.id/index.php/JUISI/article/download/111/104. Kusumadewi, S. (2003) Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya) . Yogjakarta: Graha Ilmu. Qiansheng Zhang, Jingru Zhang, Zisheng Chen, Miao Zhang, S. L. (2018) ‘A New Stock Selection Model Based on Decision Tree C5.0 Algorithm ’, Journal of Investment and Management , 7(4), pp. 117 –124. doi: 10.11648/j.jim.20180704.12.
Sofariah, A., Saepudin, D. and Umbara, R. F. (2016) ‘Menggunakan, Optimasi Portofolio Saham Dengan Memperhitungkan Biaya Transaksi Multi-Objective, Algoritma Genetika ’, e- Proceeding of Engineering , 3(1), pp. 1156 –1168. Available at:
https://openlibrary.telkomuniversity.ac.id/pustaka/files/107490/jurnal_eproc/optimasi- portofolio-saham-dengan-memperhitungkan-biaya-transaksi-menggunakan-algoritma- genetika-multi-objective.pdf.
Tandio, T. and Widanaputra, A. A. G. P. (2016) ‘PENGARUH PELATIHAN PASAR MODAL, RETURN, PERSEPSI RISIKO, GENDER, DAN KEMAJUAN TEKNOLOGI PADA MINAT INVESTASI MAHASISWA ’, E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana , 16(3), pp. 2316 – 2341. Available at:
http://scholar.google.co.id/scholar_url?url=https://ojs.unud.ac.id/index.php/Akuntansi/article/ download/21199/15415&hl=en&sa=X&scisig=AAGBfm1lgRnTtPrSD7vNCJ3_ZXH2UTbapQ &nossl=1&oi=scholarr.
Tiwari, S., Pandit, P. R. and Richhariya, P. V. (2018) ‘Predicting future trends in stock market by decision tree rough-set based hybrid system with HHMM ’, International Journal of Electronics and Computer Science Engineering , 1(3), pp. 1578 –1587. Available at: https://pdfs.semanticscholar.org/29a7/e1e1386db50bbb22710d63eb820f9c86ae1b.pdf. Yusuf, A., Arkeman, Y. and Mushthofa (2012) Pembentukan Portofolio Reksadana Saham yang Optimal Menggunakan Algoritma Genetika Multi Objektif . Bogor. Available at: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/61367.