## Journal of Trends Economics and Accounting Research

## Prediksi Harga Saham Bank BCA Menggunakan Prophet

## Beno Jange
Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK Dharmapala Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 beno.jange@lecturer.stmikdharmapalariau.ac.id Email Penulis Korespondensi: beno.jange@lecturer.stmikdharmapalariau.ac.id
Abstrak− Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  Prediksi  Harga  Saham  Bank  BCA  menggunakan  Prophet.  Prophet  adalah model  untuk  menghasilkan  prakiraan  berdasarkan  data  historis.  Data  dalam  penelitian  ini  adalah  data  harga  saham  Bank  BCA selama  4  (empat)  tahun  yaitu  dari  tanggal  01-01-2017  sampai  31-12-2020.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  akurasi  prediksi yang  cukup  baik  dengan  MAPE  sebesar  5.37  persen  dengan  penyetelan  hiper  parameter;  prediksi  sedikit  kurang  baik  pada beberapa  bulan  di  tahun  2020  karena  efek  hari  libur  yang  disebabkan  oleh  pandemi  Covid-19  dan  pembatasan  sosial  berskala besar (PSBB).
Kata Kunci: Prediksi; Harga Saham; Bank BCA; Prophet
Abstract− This study aims to test the Prediction of Bank BCA Stock Price using the Prophet. Prophet is a model for generating forecasts based on historical data. The data in this study is the stock price data of Bank BCA for 4 (four) years, namely from 01- 01-2017 to 31-12-2020. The results of this study indicate a fairly good prediction accuracy with a MAPE of 5.37 percent with hyper parameter tunings; predictions are a little less good for several months in 2020 due to the effects of holidays caused by the Covid-19 pandemic and large-scale social restrictions (PSBB).
Keywords : Prediction; Stock Price; Bank BCA; Prophet

## 1. PENDAHULUAN
Pasar saham atau pasar ekuitas memiliki dampak yang sangat kuat dalam perekonomian saat ini. Naik atau turunnya harga saham memiliki peran penting dalam menentukan keuntungan investor. Peramalan pasar saham selalu sangat rumit.  Tidak  ada  yang  bisa  melihat  masa  depan  –  dunia  pada  dasarnya  tidak  pasti  dan  hal-hal  mengejutkan  akan terjadi. Meskipun sudah diketahui apa yang akan terjadi, tidak mungkin diketahui bagaimana pasar akan merespons. Investasi  di  pasar  saham  dianggap  memiliki  risiko  yang  tinggi  dengan  keuntungan  yang  tinggi  pula  sehingga menarik perhatian banyak investor dan ekonom. Namun, informasi mengenai saham biasanya tidak lengkap, rumit, tidak  pasti  dan  tidak  jelas,  sehingga  menjadikan  tantangan  untuk  memprediksi  kinerja  ekonomi  di  masa  depan. Orang-orang berinvestasi di pasar saham berdasarkan beberapa analisis.
Peramalan  dapat  didefinisikan  sebagai  prakiraan  (prediksi)  dengan  menganalisis  data  historis  untuk banyak bidang termasuk bisnis dan industri, ekonomi, ilmu lingkungan, dan keuangan. Peramalan data deret waktu memberi organisasi  informasi  berguna  yang  diperlukan  untuk  membuat  keputusan  penting.  Banyak  dari  peramalan melibatkan analisis waktu. Serangkaian waktu data untuk peramalan dapat didefinisikan sebagai urutan kronologis pengamatan untuk variabel yang dipilih (harga saham) yang dapat bersifat univariat atau multivariat. Data univariat mencakup informasi tentang hanya satu saham tertentu sedangkan data multivariat mencakup harga saham lebih dari satu perusahaan untuk berbagai waktu. Juga, analisis pola membantu dalam mengidentifikasi perusahaan berkinerja terbaik  untuk  periode  tertentu.  Hal  ini  membuat  analisis  deret  waktu  dan  peramalan  menjadi  area  penelitian  yang penting.  Prediksi  pasar  saham  selalu  tidak  pasti,  sebaliknya  analisis  data  deret  waktu  membantu  dalam mengidentifikasi pola, tren, dan periode atau siklus yang ada dalam data.
Prophet  adalah  paket  sumber  terbuka  (untuk  Python  dan  R)  untuk  memperkirakan  data  deret  waktu berdasarkan model aditif di mana tren non-linier sesuai dengan musiman tahunan, mingguan, dan harian, ditambah efek  liburan.  Ini  bekerja  paling  baik  dengan  deret  waktu  yang  memiliki  efek  musiman  yang  kuat  dan  beberapa musim data historis. Prophet itu sangat bagus untuk data yang hilang dan pergeseran tren, dan biasanya menangani data  hilang  (outlier)  dengan  baik.  Prophet  adalah  perangkat  lunak  sumber  terbuka  yang  dirilis  oleh  tim  inti  Ilmu Data ( Data Science ) Facebook. Ini tersedia untuk diunduh di CRAN dan PyPI.
Sudah banyak penelitian data deret waktu yang menggunakan Prophet seperti prediksi penjualan supermarket (Jha  &  Pande,  2021),  prediksi  perilaku  konsumen  (Lico  et  al,  2020),  prediksi  suhu udara  (Toharudin  et  al, 2021), prediksi  harga  pangan  (Muzakki  et  al,  2021),  prediksi  indikator  departemen  gawat  darurat  (Duarte  &  Faerman, 2019),  prediksi  penyebaran  virus  Corona  (Satrio  et  al,  2021),  prediksi  jumlah  mahasiswa  baru  (Chandra  &  Budi, 2020). Untuk prediksi harga saham dengan Prophet sudah ada beberapa penelitian yang dilakukan seperti penelitian terhadap harga saham  penutupan di Bursa Saham Myanmar (Chan, 2020), harga saham Banco Santander di Bursa Saham Lisbon (Sheeba et al, 2021), harga saham di Bursa Saham India (Garlapati et al, 2021) dan harga saham Tata Global Beverages (Vishwakarma et al, 2020).  Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga saham Bank BCA dengan menggunakan Prophet.

## Journal of Trends Economics and Accounting Research

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Algoritma Prophet
Dalam melakukan prediksi IHSG sebagai studi kasus penelitian ini, digunakan metode algoritma Prophet (Taylor & Letham,  2018)  menggunakan  model  deret  waktu  yang  dapat  diurai  ( decomposable  time  series )  dengan  tiga komponen  model  utama:  tren  ( trend ),  musiman  ( seasonality ),  dan  hari  libur  ( holidays )  yang  dikombinasikan menjadi persamaan berikut:
𝑦(𝑡) = 𝑔(𝑡) + 𝑠(𝑡) +   𝜖 𝑡 (1)
g ( t ) adalah fungsi tren dimana model non-periodik merubah nilai dari deret waktu, s ( t ) mewakili perubahan periodik (misal  musiman  mingguan  dan  tahunan),  dan h ( t )  mewakili  dampak  dari  hari  libur  yang terjadi  pada  jadwal  tidak beraturan  yang  potensial  pada  satu  atau  lebih  hari. ϵ t mewakili  perubahan  istimewa  yang  tidak  diakomodasi  oleh model yang diasumsikan bahwa terdistribusi secara normal.
Ada  dua  model  tren  yang  didukung  oleh  Prophet  yaitu  pertumbuhan  jenuh  ( saturating  growth )  dan  linier sepotong-sepotong ( piecewise linear ) dengan persamaan:
𝑔(𝑡) = 𝐶 1+exp (−𝑘(𝑡−𝑚)) (2)
dengan C sebagai  kapasitas  pembawa (carrying  capacity) , k sebagai  tingkat  pertumbuhan (growth  rate) dan m sebagai parameter penyeimbang ( offset ). Kemudian linier sepotong-sepotong dimodelkan dengan persamaan:
𝑔(𝑡) = 𝐶𝑡 1+exp (−(𝑘+𝑎(𝑡)⊺𝛿)(𝑡−(𝑚+𝑎(𝑡)⊺𝛾))) (3)
dengan k sebagai  tingkat  pertumbuhan,  δ  sebagai  penyesuaian  ( adjustments ),  dan m sebagai  parameter penyeimbang.
Model  musiman  yang  didukung  oleh  Prophet  menggunakan  deret  Fourier  untuk  fleksibilitas  dengan persamaan:
𝑠(𝑡) = ∑ (𝑎 𝑛 𝑐𝑜𝑠 ( 2𝜋𝑛𝑡 𝑃 ) + 𝑏 𝑛 sin  ( 2𝜋𝑛𝑡 𝑃 )) 𝑁 𝑛=1 (4)
Dengan P sebagai periode deret waktu, komponen musiman ditunjukkan dengan persamaan:
𝑆(𝑡) = 𝑋(𝑡)𝛽
(5)
Model hari libur yang didukung oleh Prophet menggunakan persamaan:
𝑍(𝑡) = [1(𝑡  ∈   𝐷 1 ], … 1(𝑡  ∈   𝐷 𝐿 ] (6)

## 2.2 Tahapan Penelitian
Model Prophet untuk memprediksi harga saham Bank BCA dilakukan dalam 5 (lima) tahap sebagai berikut:
a. Memuat data harga saham Bank BCA yang diunduh dari situs finance.yahoo.com. Data yang diambil adalah dari tahun 2017 sampai 2020. Proses ini menggunakan pustaka pandas, matplotlib dan plotly.
b. Menyiapkan  data  yang  akan  dimasukkan  ke  dalam  model.  Prophet  hanya  memerlukan  dua  komponen  data utama yaitu komponen nilai dan komponen waktu yang dinotasikan dengan ds dan y. Proses ini menggunakan pustaka pandas.
c. Memasukkan data ( fit ) ke dalam model dengan menginstansiasi sebuah objek baru Prophet. Semua pengaturan prosedur  peramalan  dilewatkan  ke  dalam  konstruktor.  Kemudian  metode  fit  dipanggil  untuk  melewatkan  ke dalam kerangka data ( dataframe ) historis. Proses ini menggunakan pustaka fbprophet.
d. Memprediksi  ( predict )  dengan  menggunakan  metode  predict  akan  memasukkan  setiap  baris  di  masa  depan sebuah  nilai  prediksi  yang  dinamai  yhat.  Jika  tanggal  historis  dilewatkan,  akan  dimasukkan  ( fitted ).  Objek peramalan di sini adalah sebuah kerangka data baru yang berisi sebuah kolom yhat dengan peramalan, begitu juga  kolom  untuk  komponen  dan  interval  ketidakpastian.  Metode  ini  menggunakan  tiga  komponen  utama model  yaitu  tren,  musiman,  dan  hari  libur.  Kemudian  hasil  prediksi  divisualisasikan  menggunakan  pustaka matplotlib. Proses ini menggunakan pustaka fbprophet.
e. Mengukur  kesalahan  ( error )  peramalan  menggunakan  validasi  silang  (c ross  validation )  data  historis.  Ini dilakukan dengan memilih titik potong ( cutoff point ) di historis, dan setiap dari titik potong ini mencocokkan ke model menggunakan data sampai ke titik potong. Kemudian membandingkan nilai peramalan dengan nilai sebenarnya.  Pengukuran  kesalahan  di  sini  menggunakan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  yang menggambarkan seberapa akurat hasil prediksi yang dibuat oleh model dengan persamaan:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝐴𝑡𝐹𝑡 𝐴𝑡 | 𝑛 𝑡=1 (7)

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Dimana A t adalah nilai aktual ( actual value ) pada waktu t sedangkan F t adalah nilai prediksi ( forecast value ) pada waktu t . Nilai aktual dikurangi dengan nilai prediksi kemudian dibagi dengan nilai aktual dan dibuat menjadi nilai absolut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut adalah hasil dari pemuatan data harga saham Bank BCA periode 2017 sampai 2020 seperti pada gambar:
Gambar 1 . Grafik Harga Penutupan Saham BBCA periode 2017 sampai 2020
Berikut  adalah  hasil  dari  pemuatan  ( fit )  dan  prediksi  ( predict )  data  harga  saham  Bank  BCA  periode  2020 seperti pada gambar:
Gambar 2. Grafik Prediksi Harga Saham BBCA periode 2020
Pada gambar terlihat bahwa prediksi terlihat  sedikit kurang akurat pada bulan Maret dan Mei 2020. Hal ini disebabkan  oleh  terjadinya  pandemi  Covid-19  di  Indonesia,  adanya  pembatasan  sosial  berskala  besar  (PSBB) sebagai  pengaruh  efek  hari  libur  ( holidays )  dan  melalui  proses  validasi  silang  diperoleh  nilai  MAPE  sebesar  9.06 persen.  Untuk  meningkatkan  akurasi  peramalan  maka  ditambahkan  efek  hari  libur  pandemi  Covid-19  dan pembatasan sosial berskala besar (PSBB) ke dalam model sehingga gambarnya menjadi seperti berikut:

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Pada gambar 3 terlihat bahwa prediksi terlihat lebih akurat dan melalui proses validasi silang diperoleh nilai MAPE sebesar 6.80 persen.
Terakhir  dilakukan  seleksi  nilai  parameter  terbaik  untuk  penyetelan  parameter  hiper  ( hyperparamater tuning ).  Perlu  diingat  bahwa  proses  seleksi  parameter  hiper  terbaik  ini  bisa  memakan  waktu  yang  lebih  lama  jika parameter  yang  digunakan  lebih  banyak.  Penelitian  ini  menggunakan  3  (tiga)  parameter  hiper  di  mana  proses seleksinya memakan waktu kurang lebih 30 (tiga puluh) menit. Seleksi parameter hiper terbaik  menghasilkan nilai changepoint_prior_scale = 0.5 , seasonality_prior_scale = 2.5 , holidays_prior_scale = 1.0 seperti gambar berikut:
Gambar 4. Grafik Prediksi Harga Saham BBCA periode 2020 dengan Efek Hari Libur dan Penyetelan Paramter Hiper
Pada  gambar  terlihat  bahwa  prediksi  terlihat  jauh  lebih  akurat  dan  melalui  proses  validasi  silang  diperoleh nilai MAPE sebesar 5.37 persen.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  Prophet  cukup  baik dalam  memprediksi  harga  saham  Bank  BCA.  Melalui  beberapa  penyetelan  parameter  pada  metode  Prophet  akan didapatkan  prediksi  yang  lebih  baik  yang  dapat  dilihat  dari  awalnya  nilai  MAPE  sebesar  9.06%  bisa  diturunkan sampai menjadi 5.37 persen. Dapat dilihat bahwa penyetelan parameter hiper cukup signifikan di dalam menurunkan nilai  MAPE.  Namun  perlu  diingat  bahwa  semakin  banyak  jumlah  parameter  yang  digunakan  dalam  seleksi parameter hiper maka waktu untuk memprosesnya menjadi semakin lama. Untuk penelitian selanjutnya disarankan untuk  menggunakan  data  historis  harga  saham  yang  lebih  panjang,  menggunakan  lebih  banyak  parameter  hiper, membandingkan  metode  Prophet  dengan  metode  peramalan  saham  lainnya (seperti  ARIMA,  XGBOOST,  LSTM), menggunakan lebih banyak saham untuk dibandingkan.

## REFERENCES
Chan,  Wint  Nyein  (2020).  Time  Series  Data  Mining:  Comparative  Study  of  ARIMA  and  Prophet  Methods  for  Forecasting Closing Prices of Myanmar Stock Exchange. Journal of Computer Applications and Research , 1(1),  75-80.
Chandra,  Cato  &  Budi,  Setia  (2020).  Analisis  Komparatif  ARIMA  dan  Prophet  dengan  Studi  Kasus  Dataset  Pendaftaran Mahasiswa Baru. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , 6(2), 278-287.
Duarte, Diego & Faerman, Julio (2019). Comparison of Time Series Prediction of Healthcare Emergency Department Indicators with  ARIMA  dan  Prophet. Computer  Science  &  Information  Technology  (CS  &  IT)  Computer  Science  Conference Proceedings 2019 . 123-133. Garlapati, Anusha & Yaswanth, Nandigama Mani Srikara & Krishna, Doredla Radha & Rahul, Udayagiri & Garlapati, Kavya & Narayanan, Gayathri (2021). Stock Price Prediction Using Facebook Prophet and ARIMA Models. 2021 6th International Conference for Convergence in Technology , 02-04 April 2021.
Jha, Bineet Kumar & Pande Shilpa (2021). Time Series Forecasting Model for Supermarket Sales using FB-Prophet. Proceedings of the Fifth International Conference on Computing Methodologies and Coomunication 2021 , 547-554. Lico,  Ledion  &  Enesi,  Indrit  &  Jaiswal,  Harshita.  Predictiong  Customer  Behavior  Using  Prophet  Algorithm  in  A  Real  Time Series Dataset (2021). European Scientific Journal , 17(25), 10-20.
Muzakki,  Muhammad  Afif  &  Sabila,  Muhammad  Azra  &  Sundari,  Santi  &  Wisnuadhi,  Bambang  (2021).  Analisis  Algoritma Prophet  untuk  Memprediksi  Harga  Pangan  di  Kota  Bandung. Prosidings  The  12th  Industrial  Research  Workshop  and National Seminar Bandung , 659-664. Satrio,  Christophorus  Beneditto  Aditya  &  Darmawan,  William  &  Nadia,  Bellatasya  Unrica  &  Hanafiah,  Novita  (2021). Proceedia Computer Science , 179, 524-532.
Sheeba, Lilly  & Gupta, Neha & M, Anirudh Ragavender R & Divya, D. (2021). Time Series Model for Stock Market Prediction Utilising Prophet. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education , 12(6), 4529-4534.

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Taylor, Sean. J & Letham, Benjamin (2018). Forecasting at Scale. The American Statistician , 72(1), 37-45. Toharuddin, Toni & Pontoh, Resa Septiani & Caraka, Rezzy Eko & Zahroh, Solichatus & Lee, Youngjo & Chen, Rung Ching (2021). Employing long short-term memory and Facebook prophet model in air temperature forecasting . Communications in Statistics – Simulation and Computation.
Vishwakarma, Ashish & Singh, Alok & Mahadik, Avantika & Pradhan Rashmita (2020). Stock Price Prediction using SARIMA and  Prophet  Machine  Learning  Model. International  Journal  of  Advanced  Research  in  Science,  Communication  and Technology , 9(1), 1-8.