## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 295 − 301 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1017

## Penerapan Ensemble Stacking untuk Peramalan Laba Bersih Bank Syariah Indonesia (BSI)
Nurfia Oktaviani Syamsiah * , Indah Purwandani
Fakultas Teknik dan Informatika, Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Bina Sarana Informatika, Pontianak, Indonesia Email: 1 nurfia.nos@bsi.ac.id, 2, indah@bsi.ac.id Email Penulis Korespondensi: nurfia.nos@bsi.ac.id Submitted: 12/12/2021 ; Accepted: 27/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak− Prediksi data univariate telah dilakukan oleh banyak peneliti dengan beragam metode yang digunakan. Penelitian tersebut dilakukan dengna menggunakan satu metode, membandingkan beberapa metode hingga menggabungkan beberapa metode. Dalam penelitian ini menggunakan beberapa metode dan juga sekaligus menggabungkan beberapa metode. Metode tersebut adalah dengan penerapan  Ensemble,  yakni  Stacking.  Sedangkan  data  univariate  yang  digunakan  adalah  Data  Laba  Bulanan  Bank  Syariah Indonesia. Adapun penelitian ini bertujuan untuk membuktikan keakuratan hasil prediksi ensemble stacking dengan menerapkan algoritma  SVM,  Random  Forest,  Neural  Network  dan  General  Linier  Model.  Berdasarakan  hasil  penelitian  didapatkan  bahwa dengan  menerapkan  Stacking  didapatkan  hasil  yang  paling  akurat  untuk  memprediksi  data  runtun  waktu  univariat  (laba  Bank Syariah Indonesia), dimana RMSE yang dihasilkan adalah 0,534.
Kata Kunci: Univariate; Ensemble; Stacking; Neural Network; SVM; Random Forest
Abstract −Univariate data prediction has been done by many researchers with various methods used. The research was conducted using one method, several methods to combine several methods. This research uses several methods and simultaneously combines several methods. The method is by applying the Ensemble, namely Stacking. Meanwhile, the univariate data used is the Indonesian Sharia Bank Monthly Profit Data. This study aims to prove the accuracy of ensemble stacking prediction results by applying the SVM, Random Forest, Neural Network, and General Linear Model algorithms. Based on the results of the study, it was found that by applying Stacking the most accurate results were obtained for predicting univariate time series data (Indonesian Islamic Bank profits), where the RMSE generated was 0.534.
Keywords : Univariate; Ensemble; Stacking; Neural Network; SVM; Random Forest

## 1. PENDAHULUAN
Peramalan menjadi sebuah kegiatan yang tidak terpisahkan dari kehidupan manusia. Di setiap kegiatan, peramalan telah menjadi sebuah rutinitas yang dilakukan baik oleh perorangan, organisasi maupun oleh industri. Bagian apapun di semua sektor memiliki keterlibatan dalam perencanaan guna mencapai efisiensi alokasi sumber daya  [1]. Secara sederhana  peramalan  merupakan  upaya  memperkirakan  kemungkinan  peristiwa  yang  mungkin  terjadi  selama beberapa jangka waktu. Menurut [2] peramalan adalah tentang upaya memprediksi  masa depan seakurat  mungkin, mengingat semua informasi yang tersedia, dengan menggunakan data historis dan pengetahuan tentang masa depan ataupun  segala  peristiwa  yang  mungkin  akan  mempengaruhi  peramalan.  Peramalan  juga  dapat  diartikan  sebagai sebuah cara untuk  mendapatkan interval  berdasarkan data saat  ini dan masa lalu dimana pada umumnya bertujuan untuk  mengetahui  tren  masa  depan.  Hasil  peramalan  biasanya  diterapkan  untuk  membantu  proses  pengambilan keputusan, perencanaan, dan alokasi sumber daya [3].
Tujuan  dari  peramalan  berdasarkan  rentang  waktu  dapat  terbagi  menjadi  empat  tingkatan.  Tingkatan  yang pertama disebut peramalan strategis, yakni peramalan dengan rentang waktu minimal 1 tahun. Tingkat kedua adalah peramalan  taktis,  rentang  waktunya  adalah  3  bulan  hingga  1  tahun  atau  lebih  dan  biasanya  diterapkan  pada perencanaan  operasional  ataupun  kegiatan  pengendalian.  Peramalan  operasional  adalah  tingkatan  peramalan berikutnya. Tingkat  ini  biasanya  berlangsung  setidaknya  selama  satu  tahun  ke  depan  dan  muncul dalam  kerangka waktu  mingguan.  Hasil  dari  peramalan  level  ini  akan  digunakan  untuk  penjadwalan.  Tingkatan  terakhir  adalah peramalan immediate, yang digunakan untuk menentukan kinerja sehari-hari dari aktivitas yang sedang berlangsung [4]. Beberapa penelitian tentang peramalan tersebut misalnya peramalan dalam hal energi kelistrikan [5][6][7], tentang kesehatan [8] [9], penjualan [4] [10], meteorologi [11] dan masih banyak bidang lainnya.
Peramalan deret  waktu  telah menjadi sebuah sub bidang penelitian di  beberapa dekade ini, kondisi tersebut diikuti  dengan  berbagai  model  statistik  dan  algoritma  komputasi  canggih  yang  telah  dikembangkan  untuk meningkatkan akurasinya. Keberadaan metode-metode baru peramalan tentunya memberikan lebih banyak pilihan. Namun, dalam praktiknya dapat menimbulkan permasalahan potensial lainnya, seperti sedikitnya tingkat pemahaman tentang  mengapa  metode  peramalan  tertentu  berkinerja  baik.  Oleh  karena  itu,  dalam  konteks  peramalan,  aturan rekomendasi tentang cara memilih metode peramalan yang sesuai untuk jenis deret waktu tertentu menjadi sebuah hal yang sangat menarik untuk diteliti lebih lanjut [12]. Pada dasarnya data deret waktu memiliki karakteristik unik seperti jumlah data yang besar, adanya noise secara acak, dan hubungan non linier pada elemen data. Jenis data ini dihasilkan secara  kronologis  dan  memiliki  karakteristik  berdimensi  tinggi  dengan  ketergantungan  temporal.  Yang  dimaksud dimensi tinggi disini adalah bahwasanya setiap titik waktu akan menjadi sebuah dimensi, dan ketergantungan temporal berarti jika dua titik yang identik secara numerik bisa saja termasuk dalam kelas yang berbeda atau dapat memprediksi perilaku yang berbeda. Menurut jumlah variabel sampling pada titik waktu, deret waktu dapat dibagi menjadi deret

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 295 − 301 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1017
waktu univariat dan deret waktu multivariat [13]. Deret waktu univariat hanya satu variabel yang diamati sedangkan multivariat terdapat lebih dari satu variable [14].
Terdapat  dua  kubu  dalam  peramalan,  yakni  kubu  metode  Statistik  dan  kubu  metode  Machine  Learning. Tentunya  kedua  metode  ini  memiliki  tujuan  yang  sama,  yakni  untuk  meningkatkan  akurasi  peramalan  dengan meminimalkan nilai  kesalahan. Sedangkan perbedaan yang ditemukan adalah metode ML menggunakan algoritma non-linear sedangkan statistik menangani proses linier [15]. Ketika tujuan peramalan hanya sebatas untuk mengurangi nilai kesalahan, maka pendekatan ML akan lebih tepat digunakan. Sedangkan statistik memiliki keunggulan dalam memberikan  hasil  peramalan  yang  lebih  tepat,  namun  memerlukan  pengetahuan  atas  domain  data  dan  teknik komputasi yang lebih besar untuk memilih parameter terbaiknya [16].
Khusus pada penelitian di bidang peramalan runtun waktu, sebagian besarnya menghasilkan kesimpulan bahwa menggabungkan beberapa metode akan meningkatkan akurasi dibandingkan hanya mengguankan satu metode saja. Metode yang digunakan dengan cara menggabungkan beberapa metode inilah yang disebut dengan ensemble  [17]. Metode  ensemble  menggabungkan  beberapa  model  supervised  learning  menjadi  sebuah  "supermodel".  Tujuan penggunaan ensemble adalah untuk meningkatkan kekuatan sebuah model agar menghasilkan kinerja terbaik ketika digabungkan dengan model lainnya sehingga mencapai akurasi prediksi yang lebih baik [18].
Beberapa metode ensemble yang dilakukan antara lain dengan melakukan perubahan pada satu atau beberapa hal  di  suatu  metode  seperti  mempartisi  kumpulan  data  berdasarkan  fitur  temporal  [6],  menggabungkan  output perbandingan beberapa metode untuk membentuk prediksi akhir dari variabel target  [9], menggunakan bobot yang lebih dinamis [19], ataupun menggunakan gabungan beberapa metode seperti radial basis function neural networks (RBFNN) dan generalized regression  neural  networks (GRNN)  [20], bagging  dan boosting [18][21] serta ada pula yang menggunakan stacking [22] [23][24]. Semua metode tersebut menghasilkan kesimpulan serupa, yakni penerapan ensemble menghasilkan akurasi yang lebih baik dari pada yang hanya menerapkan satu metode saja.
Penelitian  ini  akan menggunakan  algoritma  stacking  yang  merupakan  metode  ensemble  yang  telah terbukti mencapai akurasi prediksi yang lebih tinggi dan mampu mengurangi kesalahan generalisasi. Ide umum dari Stacking adalah untuk menggabungkan hasil dari prediksi beberapa algoritma dasar untuk selanjutnya digunakan oleh algoritma level  atasnya  untuk  menghasilkan  prediksi  yang  lebih  baik  lagi.  Stacking  memiliki  kemampuan  untuk  melampaui beberapa model ensemble dan telah digunakan secara bertahap oleh beberapa peneliti lainnya [23] [25] [26].
Penelitian  ini  akan  membandingkan  hasil  peramalan  laba  bersih  Bank  Syariah  Indonesia.  Sebelumnya penelitian serupa pernah juga dilakukan, namun hanya menggunakan Neural Network [27]. Sedangkan pada penelitian ini  akan  menerapkan  ensemble  stacking  menggunakan  4  algoritma  dasar  yakni  SVM,  NN,  Random  Forest  dan Generalized Linier Model (GLM). Metode Stacking merupakan metode yang telah banyak digunakan pada penelitian- penelitian sebelumnya, namun belum ada yang menerapkannya untuk peramalan data keuangan khususnya laba bersih suatu perusahaan. Penerapan Stacking dilakukan dengan membangun model menggunakan beberapa algoritma yang berbeda  tersebut  kemudian algoritma penggabung yakni  GLM dilatih untuk membuat prediksi  akhir menggunakan prediksi yang dihasilkan oleh algoritma dasar.
Laba bersih  merupakan indikator ekonomi yang penting. Bagi  investor, laba bersih  merupakan faktor dasar untuk mendapatkan pengembalian investasi. Bagi para manajer, laba bersih merupakan dasar pengambilan keputusan manajemen.  Perbankan  Syariah  telah  menjadi  solusi  pertumbuhan  ekonomi  bangsa.  Bank  Syariah  Indonesia merupakan penggabungan beberapa Bank Syariah milik pemerintah yang telah resmi dilakukan per tahun 2021 ini, yaitu  Bank  Syariah  Mandiri  (BSM),  Bank  Negara  Indonesia  Syariah  (BNIS)  dan  Bank  Rakyat  Indonesia  Syariah (BRIS) [28].
Terdapat banyak faktor yang dapat mempengaruhi perolehan laba bersih, seperti laba atas ekuitas, rasio kas, dan rasio kekhasan bisnis. Peramalan laba bersih merupakan bentuk peramalan regresi multi dimensi. Telah banyak penelitian  tentang  peramalan  laba  bersih  yang  mengunakan  metode  tradisional  yakni  dengan  perhitungan  manual, estimasi  perseptual  dan  lain  sebagainya.  Metode  ini  dianggap  kurang  up  to  date,  pengolahan  datanya  tidak  efisien serta akurasi peramalan yang masih dianggap kurang akurat [29].
Penelitian ini  berupaya membuktikan bahwa penerapan metode stacking  mampu memberikan hasil prediksi laba Bank Syariah Indonesia dengan akurasi yang paling tinggi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Berdasarkan beberapa penelitian dinyatakan bahwasanya pendekatan algoritma machine learning memberikan solusi efektif  untuk  peramalan  deret  waktu,  namun  terdapat  kecenderungan  untuk  terjebak  dalam  kondisi  lokal  optimal. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebutlah maka pada penelitian ini peramalan dilakukan dengan menerapkan metode ensemble.
Berbeda  dengan  pendekatan  biasa,  yang  mencoba  mempelajari  satu  hipotesis  dari  data  pelatihan,  metode ensemble  mencoba  membangun  serangkaian  hipotesis  dan  menggabungkannya.  Pendekatan  ini  biasanya menghasilkan hasil yang lebih baik daripada pendekatan tunggal, karena memberikan generalisasi yang lebih baik, kemampuan yang lebih baik untuk mencegah kondisi lokal optimal dan kemampuan pencarian yang lebih unggul.
Dalam penelitian ini, diusulkan sebuah skema ensemble baru, dengan menggunakan dua lapisan. Pada lapisan pertama akan menggunakan tiga algoritma pembelajaran yang dimana hasil prediksi  tersebut  akan  digunakan oleh

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 295 − 301 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1017
algoritma lain di lapisan lainnya. Adapun tiga algoritma pertama adalah SVM, Random Forest dan Neural Network. Sedangkan Generalized Linier Model digunakan di lapisan selanjutnya.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data laba bersih Bank Syariah Indonesia dari rentang waktu Januari  2002  hingga  Mei  2021  yang  berbentuk  data  runtun  waktu  univariat  bulanan.  Walaupun  pada  beberapa penelitian  dihasilkan  akurasi  yang  lebih  baik  jika  menggunakan  data  multivariate,  namun  deret  waktu  multivariat hampir  tidak  dapat  mengekstrak  informasi  komponen  yang  bermanfaat  untuk  proses  peramalan  [30].  Selain  itu perluasan  rentang  waktu  yang  digunakan  yakni  dari  harian  ke  bulanan  akan  semakin  meningkatkan  nilai  akurasi peramalan [31]. Sudut pandang inilah yang menjadi alasan mengapa pada penelitian ini menggunakan runtun waktu univariate bulanan.
Gambar 1. Visualisasi Data Set Laba BSI
Gambar 2. Hasil Pemeriksaan Normalisasi Data Laba BSI
Gambar 3. Hasil ADF Test Data Laba BSI
Berdasarkan  gambar  1  terlihat  bahwa  data  laba  BSI  bersifat  non  stasioner  sehingga  perlu  dilakukan transformasi data. Namun analisis visual dianggap belum cukup untuk menyatakan stasioner atau tidaknya suatu plot data,  maka  dalam  penelitian  ini  dilakukan  juga  proses  uji  stasioner.  Yang  digunakan  adalah  metode  Augmented Dickey-Fuller Test. Dengan menerapkan Hipotesis berikut ini: H0 : data deret waktu tidak stasioner (unit root mendekati 1) H1 : data deret waktu stasioner (unit root tidak mendekati 1) α= 5%
Berdasarkan gambar3 didapatkan p-value lebih besar dari α sehingga diputuskan untuk menerima H0, yakni data tidak stasioner. Agar bisa diketahui lebih lanjut apakah data belum stasioner pada varians ataukah pada rata-rata (mean), maka dilakukan uji Box Cox dan Difference.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 295 − 301 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1017
Gambar 4. Hasil Box-Cox Laba BSI
Berdasarkan gambar 4 terlihat hubungan lambda dengan standar deviasi. Lower CL dan Upper CL 0,14 sampai 0,31 nilai lambda terbaik adalah 0,23. Data hasil Box-Cox kemudian dilakkan uji normalitas, dan dihasilkan data baru yang hasil plotnya terlihat pada gambar 5.
Gambar 5. Plot data Box-Cox yang dinormalisasi
Berdasarkan  Gambar  5  terlihat  data  berada  di  sekitar  garis  lurus.  Ada  perubahan  juga  pada  Nilai  P  Value, dimana saat ini sudah  >0,100 sehingga disimpulkan data hasil transformasi sudah menjadi normal. Data ini yang akan digunakan untuk proses selanjutnya.
Seperti yang sudah dipaparkan di bagian sebelumnya, bahwa penelitian ini menggunakan pendekatan stacking, karena berdasarakan kajian terdahulu yang telah dibahas sebelumnya didapatkan bahwa pendekatan ini lebih cocok dan menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan pendekatan lainnya. Skema ini dibentuk oleh empat metode, yakni Jaringan Syaraf Tiruan, Suport Vector Machine, Random Forest dan General Linier Model. Di level atas, model General Linier Model digunakan untuk menggabungkan prediksi yang dihasilkan oleh tiga metode di tingkat bawah.
Definisi skema ensemble stacking secara formal adalah seperti penjelasan berikut:
Satu set N algoritma pembelajaran yang berbeda 𝐿 𝑘 , k = 1,..., N pasangan < x, y >, dengan x = ( 𝑋 1 ,.., 𝑋 𝑤 ) mewakili nilai yang direkam w dan y = ( 𝑋 𝑤 +1,.., 𝑋 𝑤 +h) , nilai h untuk diprediksi. Misalkan 𝑀 𝑘𝑗 ,  k=  1,...,N,  j=1,...,h,  adalah  model  yang  diinduksi  oleh  algoritma  pembelajaran 𝐿 𝑘 pada  x  untuk memprediksi 𝑋 𝑤𝑗 , dan misalkan 𝑓 𝑗 adalah fungsi generalisasi yang bertanggung jawab untuk menggabungkan model untuk  memprediksi  nilai  tersebut. 𝑓 𝑗 dapat  berupa fungsi  generik, seperti rata-rata, atau model yang diinduksi  oleh algoritma pembelajaran. Kemudian, nilai taksiran 𝑋 𝑤𝑗 diberikan oleh ekspresi:
𝑋 𝑤+𝑗 = 𝑓 𝑗 (𝑚 1𝑗 , . . . , 𝑚 𝑁𝑗 ) (1)
Adapun tahapan yang akan dilakukan dapat terlihat pada gambar 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 295 − 301 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1017
Performa algoritma data runtun waktu tertentu dapat dipengaruhi oleh banyak faktor, dua factor terpentingnya adalah kualitas data latih dan fitur input. Selain itu data biasanya dikumpulkan dengan beberapa metode pengumpulan data, yang seringkali tidak terpantau dengan baik. Oleh karena itu, seringkali banyak jenis informasi yang tidak relevan dan berlebihan dalam data set asli, seperti nilai di luar rentang, kombinasi data yang tidak mungkin, dan nilai yang hilang. Kemudian algoritma pembelajaran mesin sulit untuk menganalisis data yang belum disaring dengan hati-hati, dan akhirnya menunjukan hasil yang menyesatkan. Untuk itulah dilakukan Pra-pemrosesan data, yang secara umum terdiri dari pembersihan data, normalisasi, ekstraksi fitur dan pemilihan, dll.
Dalam  penelitian  ini  data  laba  BSI  yang  digunakan  adalah  data  publik  namun  data  ini  termasuk  ke  dalam kategori yang terkontrol dengan sangat baik, karena setiap nilai yang disampaikan telah memalui proses penanganan OJK. Berdasarkan analisis terlihat bahwasanya di beberapa bulan tertentu di setiap tahun ada data laba yang memang tidak  terisi,  dan  hal  ini  pun  telah  disampaikan  secara  publik  di  website.  Untuk  itu  pembersihan  data  yang  akan dilakukan  adalah  mengatasi  data  kosong  ( Remove  Missing  Value )  saja.  Sedangkan  untuk  normalisasi  data  yang digunakan  adalah  dengan  Z-Score.  Dimana  metode  ini  menjadi  metode  normalisasi  yang  dianggap  paling  terbaik dibandingkan metode-metode lainnya. Proses ekstraksi fitur tidak dilakukan, namun dalam penelitian ini dilakukan proses windowing data dengan menggunakan 12 window.
Gambar 7 . Proses Stacking

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  sudah  dipaparkan  sebelumnya,  bahwasanya  penggunaan  stacking menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik daripada penggunaan satu metode ataupun metode ensemble lainnya. Dan di  dalam  penelitian  ini  telah  dilakukan  proses  prediksi  dengan  masing-masing  algoritma  untuk  kemudian dibandingkan hasilnya dengan hasil stacking. Nilai akurasi yang digunakan adalah RMSE. Adapun hasil lengkapnya dapat terlihat di Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan RMSE Algoritma RMSE SVM (S) 0.702 Random Forest (R) 0.551 Neural Network (N) 0.655 General Linier Model 0.629 Stacking (SRN+GLM) 0.534

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 295 − 301 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1017
Berdasarkan  Tabel  1,  terlihat  bahawasanya  jika menggunakan  satu  metode  didapatkan  akurasi  SVM  dalam memprediksi data runtun waktu laba BSI menempati urutan terakhir dengan RMSE 0.702 diikuti oleh NN di posisi ke dua dengan RMSE 0.655 dan GLM di posisi ke tiga dengan RMSE 0.629. Adapun Random Forest di posisi pertama dengan RMSE 0.551.  Namun ketika diterapkan penggunaan Stacking maka memberikan hasil akurasi yang lebih baik dibandingkan pengguanan satu metode saja, dimana RMSE stacking dalam penelitian ini adalah 0.534.
Gambar 8. Hasil Uji T-Test
Proses T-Test adalah mengambil keluaran dari vektor kinerja sebagai masukan dan menguji perbedaan yang signifikan antara vektor kinerja dari setiap pasangan model yang ada. Gambar 7 menampilkan output dari operator T- Test. Output menunjukkan akurasi rata-rata model sebagai nilai pertama di setiap baris serta nilai pertama di kolom B hingga F. Dengan tingkat signifikansi 0,05, disimpulkan bahwa model SVM memiliki tingkat kinerja yang berbeda secara  signifikan  yakni  0.009.  Begitu  juga  dengan  Random  forest  memiliki  perbedaan  yang  signifikan  yakni  hasil 0.021. Sedangkan Neural Network dan Generalized Linier memiliki hasil > 0,05 sehingga dianggap tidak memiliki perbedaan yang signifikan.

## KESIMPULAN
Peramalan jangka pendek yang akurat tentang laba sebuah bank, khususnya Bank Syariah Indonesia akan memberikan beberapa manfaat, baik secara ekonomi maupun pemerintahan. Karena Bank Syariah Indonesia menjadi satu-satunya Bank  non-konvensional  yang  merupakan  Bank  Pemerintah.  Peramalan  dilakukan  dengan mempertimbangkan  data laba di masa lalu, yakni data historis. Peramalan jangka pendek bertujuan untuk memprediksi laba dalam waktu dekat. Penelitian  ini  telah  menerapkan  metode  ensemble  yang  terdiri  dari  dua  level,  dimana  mekanisme  kerjanya menggabungkan hasil prediksi beberapa metode di level bawah untuk selanjutnya digunakan oleh algoritma di level atas untuk mencapai hasil prediksi baru yang biasanya akan lebih akurat. Penelitian ini menggunakan tiga metode di level  bawah,  yaitu  Suport  Vector  Machine,  Random  Forest  dan  Neural  Networks.  Di  lapisan  atas  menggunakan algoritma Generalized Linier Model. Peramalan yang menggunakan ensemble stacking terbukti lebih unggul dari hasil metode  lainnya.  Berdasarkan  penelitian  juga  didapatkan  bahwa  metode  tunggal  seperti  Random  Forest,  mampu menghasilkan akurasi yang lebih baik daripada metode tunggal lainnya. Untuk penelitian selanjutnya, akan dilakukan eksplorasi  lebih  lanjut  dengan  membandingkan  metode  ensemble  lainnya,  misalnya  membandingkan  stacking, boosting dan bagging. Selain itu, dapat pula menggunakan data set lainnya, seperti data set penyintas Covid 19.

## REFERENCES
[1] S.  J.  Taylor,  B.  Letham,  S.  J.  Taylor,  and  B.  Letham,  “Forecasting  at  Scale,”  vol.  1305,  no.  October,  2017,  doi: 10.1080/00031305.2017.1380080.
[2] R. J. Hyndman and G. Athanasopoulos, Forecasting : Principles and Practice . 2018.
[3] T. Ahmad and H. Chen, “A review on machine learning forecasting growth trends and their real-time applications in different energy systems,” Sustain. Cities Soc. , vol. 54, p. 102010, 2020, doi: 10.1016/j.scs.2019.102010.
[4] R.  S.  Sengar  and  F.  Ahmed,  “Review  on Trends  in  Machine  Learning  Applied  to Demand  &  Sales  Forecasting  Related papers,” Smart Moves J. IJOSCIENCE , vol. 5, no. 12, 2019.
[5] J. F. Rendon-sanchez and L. M. De Menezes, “PT,” Eur. J. Oper. Res. , 2018, doi: 10.1016/j.ejor.2018.12.013.
[6] C. M. Cheung, R. Kannan, and V. K. Prasanna, “Temporal Ensemble Learning of Univariate Methods for Short Term Load Forecasting,” 2018.
[7] E.  Gulay,  “Forecasting  the  total  electricity  production  in  South  Africa:  Comparative  analysis  to  improve  the  predictive modelling accuracy,” AIMS Energy , vol. 7, no. 1, pp. 88–110, 2019, doi: 10.3934/energy.2019.1.88.
[8] T. A. Munna, M. M. Alam, S. M. Allayear, K. Sarker, S. Joly, and F. Ara, Prediction Model for Prevalence of Type-2 Diabetes Complications  with  ANN  Approach  Combining  with  K-Fold  Cross  Validation  and  K-Means  Clustering ,  vol.  1.  Springer International Publishing.
[9] C. M. Liapis, A. Karanikola, and S. Kotsiantis, “An ensemble forecasting method using univariate time series COVID-19 data,” in ACM International Conference Proceeding Series , Nov. 2020, pp. 50–52, doi: 10.1145/3437120.3437273.
[10]  A. M. Awajan, M. T. Ismail, and S. Al Wadi, “Improving forecasting accuracy for stock market data using emd-hw bagging,” PLoS One , vol. 13, no. 7, Jul. 2018, doi: 10.1371/journal.pone.0199582.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 295 − 301 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1017
[11]  T. Phan, “Comparative Study on Univariate Forecasting Methods for Meteorological Time Series,” pp. 2380–2384, 2018.
[12]  X.  Wang,  K.  Smith-miles,  and  R.  Hyndman,  “Neurocomputing  Rule  induction  for  forecasting  method  selection :  Meta- learning the characteristics of univariate time series,” vol. 72, pp. 2581–2594, 2009, doi: 10.1016/j.neucom.2008.10.017.
[13]  Z.  Shen,  Y.  Zhang,  J.  Lu,  J.  Xu,  and  G.  Xiao,  “A  novel  Time  Series  Forecasting  Model  with  Deep  Learning,” Neurocomputing , 2019, doi: 10.1016/j.neucom.2018.12.084.
[14]  R. Chuentawat and Y. Kan-ngan, “The Comparison of PM2 . 5 forecasting methods in the form of multivariate and univariate time  series  based  on  Support  Vector  Machine  and  Genetic  Algorithm,” 2018  15th  Int.  Conf.  Electr.  Eng.  Comput. Telecommun. Inf. Technol. , pp. 572–575, 2018.
[15]  S. Makridakis, E. Spiliotis, and V. Assimakopoulos, “Statistical and Machine Learning forecasting methods: Concerns and ways forward,” PLoS One , vol. 13, no. 3, pp. 1–26, 2018, doi: 10.1371/journal.pone.0194889.
[16]  A. Cecaj, M. Lippi, M. Mamei, and F. Zambonelli, “Comparing deep learning and statistical methods in forecasting crowd distribution from aggregated mobile phone data,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 18, 2020, doi: 10.3390/APP10186580.
[17]  M. Silfiani and Suhartono, “Aplikasi Metode Ensembel untuk Peramalan Inflasi di Indonesia,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 1, no. 1, pp. 171–175, 2012.
[18]  S. Lee, B. KC, and J. Y. Choeh, “Comparing performance of ensemble methods in predicting movie box office revenue,” Heliyon , vol. 6, no. 6, Jun. 2020, doi: 10.1016/j.heliyon.2020.e04260.
[19]  A. Doudkin, Y. Marushko, J. Owsinski, and T. Pawlowski, “Spacecraft Telemetry Time Series Forecasting with Ensembles of Neural Networks,” Proc. 2019 10th IEEE Int. Conf. Intell. Data Acquis. Adv. Comput. Syst. Technol. Appl. IDAACS 2019 , vol. 2, no. 3, pp. 752–756, 2019, doi: 10.1109/IDAACS.2019.8924252.
[20]  S. Lahmiri, R. G. Saade, D. Morin, and F. Nebebe, “An Artificial Neural Networks Based Ensemble System to Forecast Bitcoin Daily Trading Volume,” Proc. 2020 5th Int. Conf. Cloud Comput. Artif. Intell. Technol. Appl. CloudTech 2020 , vol. i, no. January 2009, pp. 1–4, 2020, doi: 10.1109/CloudTech49835.2020.9365913.
[21]  A. S. Khwaja, A. Anpalagan, M. Naeem, and B. Venkatesh, “Joint bagged-boosted artificial neural networks: Using ensemble machine learning to improve short-term electricity load forecasting,” Electr. Power Syst. Res. , vol. 179, no. October 2019, p. 106080, 2020, doi: 10.1016/j.epsr.2019.106080.
[22]  F. Divina, A. Gilson, F. G. Vela, M. G. Torres, and J. F. Torres, “Stacking Ensemble Learning for Short-Term Electricity Consumption Forecasting,” Energies , vol. 11, no. 4, pp. 1–31, 2018, doi: 10.3390/en11040949.
[23]  M.  Jiang,  J.  Liu,  and  L.  Zhang,  “An  improved  Stacking  framework  for  stock  index  prediction  by  leveraging  tree-based ensemble models and deep learning algorithms,” Physica A , p. 122272, 2019, doi: 10.1016/j.physa.2019.122272.
[24]  Z.  Ma,  P.  Wang,  Z.  Gao,  R.  Wang,  and  K.  Khalighi,  “Ensemble  of  machine  learning  algorithms  using  the  stacked generalization approach to estimate the warfarin dose _ Enhanced Reader.pdf,” PLoS One , 2018.
[25]  I. Izonin and R. Tkachenko, “Stacking-based GRNN-SGTM Ensemble Model for Prediction Tasks,” pp. 326–330, 2021.
[26]  B.  Zhai  and  J.  Chen,  “Science of  the  Total Environment  Development of  a  stacked  ensemble  model  for  forecasting  and analyzing daily average PM 2 . 5 concentrations in Beijing , China,” Sci. Total Environ. , vol. 635, pp. 644–658, 2018, doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.04.040.
[27]  N. Fahana, S. Aisyah, C. W. Sitorus, P. Agita, and M. R. Lubis, “Analisis Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Laba / Rugi Bank Umum Syariah di Indonesia,” pp. 524–529, 2019.
[28]  W. Wiyono, “Dampak Merger 3 (Tiga) Bank Syariah Bumn Terhadap Perkembangan Ekonomi Syariah,” Cakrawala Huk. , vol. XII, no. 01, pp. 95–110, 2016, [Online]. Available: http://e-journal.unwiku.ac.id/hukum/index.php/CH/article/view/142.
[29]  P.  Xue  and  Y.  Lei,  “Net  Profit  Forecast  Based  on  Improved  Support  Vector  Machine,”  in 2021  IEEE  International Conference  on  Artificial  Intelligence  and  Computer  Applications  (ICAICA) ,  2021,  pp.  692–696,  doi: 10.1109/ICAICA52286.2021.9497965.
[30]  Y. Zhang, M. Zhong, N. Geng, and Y. Jiang, “Forecasting electric vehicles sales with univariate and multivariate time series models: The case of China,” PLoS One , vol. 12, no. 5, pp. 1–15, 2017, doi: 10.1371/journal.pone.0176729.
[31]  T. Jilani, G. Housley, G. Figueredo, P. Tang, J. Hatton, and D. Shaw, “International Journal of Medical Informatics Short and Long term predictions of Hospital emergency department attendances,” Int. J. Med. Inform. , vol. 129, no. November 2018, pp. 167–174, 2019, doi: 10.1016/j.ijmedinf.2019.05.011.