## Prediksi Harga Saham Perusahaan Perbankan Menggunakan Regresi Linear
Studi Kasus Bank BCA Tahun 2015-2017
Merfin 1 , Raymond Sunardi Oetama 2
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia
1 merfin@student.umn.ac.id
2 raymond@umn.ac.id
Diterima 21 Februari 2019 Disetujui 24 Juni 2019
Abstract —  Stock  investment  is  important  for  financial development  in    a   company. Moreover,  the stock  price displayed by the company can be known  by  the  people and  the  local  economy because the company has gone public  on  the  Indonesia  Economic  Exchange  (IDX)  at www.idx.co.id.  There  are  several  fundamental  factors that influence the stock market price in a listed company and  as  a  result  the  number  of  stock  investors  in Indonesia is  very  small.  This cause made it difficult for the  community  to  predict  the  stock  price  of  banking companies  at  inconsistent  prices.    The    method  to    be used    in    this    paper    is  Linear  Regression  using  Excel tools  to  perform  calculations  and  SPSS  16.0  as  a  data mining tool. The research data taken is historical data of banking companies for 3 periods as a whole in the form of  excel  that  has  been  downloaded  from  the  Yahoo Finance  website.  The  final  results  are  in  the  form  of MAPE  charts  in  3  years  period,  and  Average  error chart in 3 years period.

## Index Terms— Linear Regression, Excel, SPSS

## I. P ENDAHULUAN
Forex  atau  Foreign  Exchange  adalah  perdagangan Investasi  saham  sudah  menjadi  pilar  penting  bagi perkembangan  keuangan  di  sebuah  perusahaan. Terlebih,  harga  saham  yang  ditampilkan  oleh perusahaan  sudah  bisa  diketahui  oleh  masyarakat  dan para  pengamat  ekonomi  karena  perusahaan  tersebut sudah  go  public  di  Bursa  ekonomi  Indonesia.  Harga saham yang ditampilkan akan mendukung perkembangan keuangan di Indonesia.
Beberapa  faktor  yang  mendukung  perkembangan keuangan  di  Indonesia  adalah  faktor-  faktor fundamental    dan  teknikal  yang  mempengaruhi  harga pasar   saham   di   sebuah   perusahaan   yang terdaftar di BEI (Bursa Efek Indonesia) serta faktor internal dan eksternal  yang  membuat  fluktuasi  saham  menjadi tidak  stabil  [1].  Pengaruh  dari  faktor-faktor  tersebut mempengaruhi  kualitas  harga  saham  dalam  sebuah perusahaan, sehingga dapat mengakibatkan harga yang fluktuatif.  Harga  yang  fluktuatif  bisa  mempersulit prediksi  harga  saham  di  periode  ke depan.
Penelitian ini berfokus untuk menjawab permasalahan  dalam  memprediksi  harga  saham. Penelitian mengambil contoh kasus harga saham bank BCA 2015-2017. Metode yang akan digunakan dalam penelitian  ini    adalah  Regression  Linear    yang didukung    dengan    perhitungan    MAPE.    Metode tersebut  dilakukan  karena  metode  ini  akan  mencari harga  trending  yang  dicatat  oleh  suatu  perusahaan. Program Microsoft Excel digunakan untuk melakukan perhitungan  MAPE  (Moving  Average  Percentage Error) dengan hasil akhir per-bulan. Tools SPSS 16.0 digunakan  untuk  melakukan  data  mining  harga prediksi  saham  bank  BCA  tahun  periode  2015-2017 menggunakan data excel yang sudah di cleansing dan siap diproses ke dalam tool SPSS 16.0 dengan  model Regression Linear.
Setelah  mengetahui  permasalahan  di  atas,  berikut ini  adalah  rumusan  masalah  yang  akan  diteliti  dalam skripsi      ini    yaitu  Bagaimana      performa  prediksi harga  saham  bank  BCA  pada  tahun  2015-2017 menggunakan perhitungan Regression Linear berganda?
Masalah yang akan dibahas adalah prediksi saham bank  BCA  periode  tahun  2015  sampai  2017 menggunakan  model  Linear  Regression.  Data  yang akan digunakan adalah data-data historis harga saham bank  BCA  yang  bersumber  dari  Yahoo  Finance  pada tahun periode 2015 sampai dengan 2017.
Tujuan yang didiapatkan dari penelitian yang akan dibuat  adalah  membuat  prediksi  harga  saham perbankan dengan menggunakan perhitungan Regression Linear dalam kurun waktu 3 tahun periode 2015-2017.
Manfaat yang didapat setelah melakukan penelitian ini, yaitu untuk investor, karena bisa mengetahui nilai peramalan  prospek  saham  perusahaan  bank  BCA dalam  kurun  waktu  3  tahun  periode  2015-2017  yang akan  digunakan  untuk  melakukan  investasi  saham  di BCA.

## ISSN 2085-4552

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Saham
Saham  adalah  suatu  tanda  penyertaan  modal  atau kepemilikan  dalam  suatu  perusahaan.  Jika  kita membeli  saham,  artinya  kita  membeli  bagian kepemilikan  suatu  perusahaan.  Biasanya,  surat tersebut  berbentuk  emiten  (perusahaan  terbatas  yang mengeluarkan surat saham) [2].

## B. Prediksi
Prediksi  adalah  sama  dengan  ramalan  atau perkiraan.  Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia, prediksi  adalah  hasil  dari  kegiatan  memprediksi  atau meramal atau memperkirakan. Prediksi bisa berdasarkan  metode  ilmiah  ataupun  subjektif  belaka [1].

## C. Moving Average Percentage Error
Moving  Average  Percentage  Error  adalah  rumus metode yang digunakan untuk menyatakan persentase kesalahan hasil peramalan terhadap permintaan aktual selama    periode    tertentu  yang  akan  memberikan informasi persentase kesalahan yang terjadi [3].

## D. Data Cleansing
Data  cleansing  atau  dengan  kata  lain  Data Scrubbing adalah sebuah proses yang memeriksa data- data yang tidak konsisten atau dengan kata lain  terlalu ambigu  untuk  menjadi  data  baru. Proses  ini  harus memerlukan  perbaikan  yang detail supaya data yang baru  siap  dipakai  untuk  membuat  prediksi  harga saham tersebut [4].

## E. Knowledge Discovery of Database
Adalah  suatu  proses  untuk  mendapatkan  beberapa data yang bisa diolah. Proses tersebut bisa dimengerti seberapa    besar    kerumitan    data    yang  ada    karena KDD    tersebut    akan    menjadi    proses  awal  untuk dilakukan proses data mining [5].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Dalam  mendukung  penelitian  skripsi  ini,  hasil akhir  yang    diperoleh  sangat    bergantung  kepada seberapa  bagusnya  metode  tersebut  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  yang  dihadapi.  Dalam  kasus prediksi  harga  saham  bank  BCA  tahun  2015-2017 tersebut,  ada  dua  metode  yang  akan  dilakukan perbandingan, yaitu sebagai berikut:

## A. Regresi Linear
Regresi  linear  adalah  sebuah    metode    yang memerlukan    asumsi    klasik    yang    secara  eksplisit harus        dipenuhi.        Asumsi        klasik,  digambarkan sebagai berikut:
Y = a + b1 X1 + b2 X2 + …. + bn Xn + e

## B. Moving Average
Metode  ini  menunjukkan  perhitungan  rata-  rata selama  periode  yang  diterapkan. Biasanya digunakan untuk  mengukur  momentum  dan  menentukan  area support  yang  memungkinkan  [9].  Formula  yang digunakan untuk merumuskan Moving Average:
At = Dt + Dt - 1 + Dt - 2 + .... + Dt -n + 1 / n Dari hasil perbandingan antara dua model di  atas, metode    Linear    Regression  merupakan  metode  yang dipilih untuk menyelesaikan  persoalan  tentang  harga saham  bank  BCA  tahun  2015-2017.  Hal  tersebut dipilih  karena  metode  ini  bisa  membuat  trend  harga saham baru jika garis kurva  Linear  Regression  dapat menembus harga.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berikut  ini  adalah  pembahasan  hasil  peneitian mengenai  perhitungan  prediksi  harga  saham  bank BCA tahun periode 2015-2017 sebagai berikut:

## A. Data Selection
Terdapat 3 buah data harga saham bank BCA yang digunakan untuk membuat perhitungan prediksi saham yang  terambil  dari  website  Yahoo  Finance.  Semua data yang terambil sudah berbentuk excel.

## Gambar 1. BBCA 2015
Berdasarkan gambar 1,  Hari pertama harga saham bank    BCA    tahun    2015    dibuka    dengan  harga  Rp 13.275.  Pada  hari  ketujuh  bulan  januari  2015, pencatatan  harga saham mengalami kenaikan sebesar 50  ribu  rupiah  walaupun  2  hari  berikutnya  bulan Januari  2015    turun    sekitar  50  ribu  rupiah.  Hari terakhir pencatatan saham dilakukan tanggal 4  Januari 2016  sebesar  Rp 13.300 atau naik 15 ribu rupiah dari pencatatan saham di awal 2015.
Data yang kedua adalah tentang saham bank BCA tahun  2016.  Data  tersebut  telah  diambil  dan  dibuat dalam bentuk grafik garis seperti pada gambar 3.
Gambar 2. BBCA 2016
Gambar  2  menggambarkan  grafik  garis  dari  data bank BCA tahun 2016. Saham pada tanggal 7 Januari 2016,  harga  saham  ditutup  dengan  harga  Rp  13.225 dan tetap stabil di tanggal 8 Januari 2016. Tanggal 11 Januari  diperlihatkan  harga  saham  ditutup  menurun menjadi Rp 12.750 atau turun 250 rupiah dari tanggal 8  Januari  lalu.  Pada  akhir  tahun  2016,  harga  saham ditutup  dengan  harga      RP      15.000.      Jika      dilihat perbandingan  dengan  harga  saham  tahun  2015,  maka pada  tahun  2016  naik  2.000  rupiah  dan  itu  adalah sebuah kenaikan saham bank BCA saat itu. Data harga saham bank BCA tahun 2016 memiliki total 246 baris data dalam satu tahun.
Data  yang  terakhir  adalah  data  harga  saham  Bank BCA tahun 2017. Data harga saham bank BCA  tahun 2017  digambarkan  dalam  bentuk grafik garis seperti pada gambar berikut:
Gambar 3. BBCA 2017
Gambar  3  memperlihatkan  bagaimana  bank  BCA mengalami  penurunan  saham  pada  saat  perdagangan saham  dibuka  di  awal  tahun  2017.  Harga  saham dibuka  dengan  volume  perdagangan  saham    bank BCA    sebesar    Rp    15.500.    Namun,  pada    hari setelahnya    laju    volume    harga    saham  bank  BCA mengalami kenaikan yang signifikan. Dan, pada akhir tahun  2017  diperlihatkan  bahwa  harga  saham  ditutup pada  Rp  21.900.  Total  baris  data  yang  dimiliki  pada data  tahun  2017  adalah  254  baris  dalam  satu  tahun transaksi saham.

## B. Pre-Processing
Data  yang  akan  di  cleansing  adalah  data bank BCA  Bulan  Maret  dan  April  2016.  Data-data  bulan Maret    dan    April    2016    tidak    konsisten  karena  ada data  null.  Data  null  adalah  data  yang  tidak  sah  atau error  karena  data  tersebut  bernilai  nol    atau    kosong. Data-data    yang    terkena    null  sudah  dihapus  dan tanggal  tersebut  tidak  tertera  dalam  transaksi  saham. Tanggal-tanggal  yang  terkena  data  null  adalah  11 Maret  2016,  14  Maret  2016,    11    April    2016,    13 April    2016,    14    April  2016,  15  April  2016,  dan  18 April  2016  dengan  total  7  tanggal  yang  telah diidentifikasi  sebagai  data  null.  Setelah  di  cleansing, jumlah  baris  data  harga  saham  tahun  2016  berubah menjadi  239  baris.  Sementara,  tahun  2015  dan  2017 tidak dilakukan proses cleansing.

## C. Transformation
Tabel 1. Data harga saham bulan Januari 2015
Data  harga  saham  bank  BCA  yang  telah didapatkan  dalam  excel  berdasarkan  tabel  1  sudah berubah  menjadi  bentuk  currency  (mata  uang) berbentuk      rupiah      karena      data      tersebut      akan menjadi  data  time  series.  Kolom-kolom  yang  akan dibutuhkan adalah Open, High, Low, Close, AdjClose, serta Volume yang akan menambahkan kolom Closing (didapatkan dari harga close di hari selanjutnya).
Dalam  data-data  historis  harga  saham  bank  BCA yang  telah  didapatkan,  semua  kolom  harga  saham (Open,  High,  Low,  Close,  dan  AdjClose)  diubah menjadi  bentuk  currency  (mata  uang),  sementara kolom  Volume  diubah  menjadi  number  (angka) dengan  tidak  ada  angka  desimal.  Data  harga  saham bank BCA akan diproses menggunakan rumus formula statistika ke dalam file excel baru.
Karena  kolom  harga  close  dan  closing  memiliki persamaan,      yaitu      berfungsi      sebagai  harga penutupan  saham,  maka  perbedaan  antara  kedua kolom  tersebut  adalah  fungsi  posisi  harga.  Close memang  sebagai  harga  penutupan  sebuah  harga saham,  tetapi  Closing  berfungsi  sebagai  harga penutupan  diantara  harga  penutupan  saham.  Hal tersebut  dilakukan  karena  harga  closing  dijadikan

## ISSN 2085-4552
sebagai  nilai    untuk   dianalisa    sebagai  nilai prediksi saham.

## D. Data Mining
Berikut  ini  adalah  contoh  hasil  transformasi  data excel  bulan  Januari  2015  yang  telah  digambarkan melalui tabel berikut:
Tabel 2. data Januari 2015 di SPSS 16.0
Dalam  melakukan  perhitungan  regresi  linear,  data yang    diperlukan    sudah    berbentuk    excel  dan  sudah ditransformasi menjadi bentuk currency (uang) supaya mempermudah  perhitungan  regresi    linear    di    SPSS 16.0    ini.  Contoh  data  yang  dianalisa  pada  tabel  2 adalah  data  bulan  Januari  2015.  Semua  output  yang telah dikerjakan di SPSS 16.0 telah dijabarkan sebagai berikut:

## Gambar 4. Variabel yang dimasukkan
Gambar  4  Di  dalam  kolom  Variabel  Entered, semua kolom-kolom  diatas  (Open,  High,  Low, Close, AdjClose,  serta  Volume)  dimasukkan  ke  dalam perhitungan    dengan    variabel  dependenya  Closing. Method yang digunakan adalah method enter (default).
Gambar 5. Hasil Perhitungan Model
Hasil dari R (nilai koefisien korelasi) di gambar 5 adalah  0.861  yang  didapatkan  dari  hasil  prediksi semua  kolom-kolom  di    dalam  data      saham      BCA. Parameter      selanjutnya  adalah  R  Square,  yaitu  nilai koefisien  determinasi  yang  menunjukkan  seberapa bagus  model  tersebut  digunakan  yang  dibentuk  oleh interaksi  variabel  bebas  dan  variabel  terikat.  Nilai yang didapatkan sebesar 0.656.
Arti  dari  nilai  R  Square  ini  adalah  kolom-  kolom harga saham yang diukur sangat berpengaruh terhadap harga    Closing    sebesar  65.6%  sementara  sisanya (34.4%)  dipengaruhi  oleh  faktor  lain  di  luar  model regresi  ini.  Nilai  estimasi  Standard  Error  (standar deviasi rata- rata) yang didapatkan sebesar 88.519.
Gambar 6. Hasil Koefieisien
Gambar  6  menginformasikan  model  persamaan regersi yang diperoleh dengan koefisien konstanta dan variabel  yang  dinamakan  unstandardized  Coefficients B. Model regresi yang didapatkan adalah:
Y = 2019.470 – 0.023 Open + 0.176 High – 0.384 Low - 0.853 Volume + 1.074 Close

## E. Evaluation
Dalam  sub-bab  ini,  semua  data  yang  sudah ditansformasi  dan  dihitung  akan  menjadi  hasil  akhir untuk    penelitian    skripsi    ini.    Hasil  perhitungan regresi  linear  akan  dihasilkan  melalui  angka-angka statistika  dengan  memproses  pengolahan  data-data dalam  data  excel  bulan  Januari  2015,  yang  berupa rumus  matematika  MAPE  di  Excel.  Hasil  akhir  yang didapat berupa grafik garis  pembanding MAPE dalam 3    tahun  periode  transaksi  saham  dan  grafik pembanding average error dalam 3 tahun periode.
1.    MAPE (Moving Average Percentage Error)
Setelah dilakukan proses perhitungan rumus-rumus tersebut,  telah  didapatkan  hasil  perhitungan  rumus berdasarkan  tahun  periode  saham  bank  BCA.  Hasil output  perhitungan  rumus  MAPE    yang    terdapat dalam    data    harga    saham  bank  BCA  periode  tahun 2015-2017  sudah  digambarkan      melalui      rumus MAPE   dengan contoh data yang diambil adalah data harga  saham  bank  BCA  bulan  Januari  2015.  Cara menghitung MAPE per bulan di excel adalah membagi jumlah error per hari dengan jumlah data tiap bulan.
Sementara,  hasil  perhitungan  rumus  statistika MAPE  bulan  lain  dari  Februari  2015  sampai  dengan Desember    2017    telah    digambarkan  melalui  tabel perhitungan MAPE.
Tebel  perhitungan    tersebut    merangkum    hasil prediksi  dan  error  dalam  satuan  bulan  agar mempermudah  analisa      dengan      cara      mereduksi data      harian  menjadi  data  bulanan.    Hasil  bulan Januari  adalah  nol  (0)  karena  data  tersebut  menjadi data  training.  Data  yang  digunakan  sudah  dicari melalui  website      Yahoo      Finance      dengan      kata kunci  ‘BBCA’.      Data      bulan      januari      2015 dijadikan  sebagai  data  training  regresi.  Data  bulan Februari  2015  sampai  seterusnya  dijadikan  data
evaluasi.  Hasil  evaluasi  MAPE  digambarkan  dalam grafik garis seperti pada gambar 7:

## Gambar 7. Perhitungan MAPE
Dilihat  dari  gambar  7,  hasil  MAPE  yang  terbesar terletak  pada  bulan  April  tahun  2015  dengan  angka MAPE  sebesar  14.765,67.  Sedangkan  hasil  MAPE terkecil  ada  di  bulan  Mei  tahun  2017  dengan  angka 234,64.
2.    Grafik average error per 3 tahun periode
Di bawah ini akan ditampilkan hasil grafik average error  harga  saham  bank  BCA  dalam  3  tahun periode terakhir  (periode  januari  2015  sampai  dengan  periode tahun  2017)  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  8 berikut:
Gambar 8. Error average harga saham bank BCA tahun 2015-2017
Diperlihatkan  dari  hasil  grafik  di  gambar  8,  rata- rata  error  yang  ditampilkan  secara  umum  mengalami fluktuasi.  Grafik  garis  ini  telah  menyimpulkan  tahun periode 2016  bahwa error rata-rata  mengalami  error yang    baik    diantara  ketiga  tahun  periode,  dengan angka 57.57. Kesimpulan akhirnya adalah tahun 2016 merupakan  tahun  error  yang  paling  baik  jika dibandingkan  dengan  2  tahun  yang  lain  dengan  error rata-rata yang dibawah angka 100.00, yaitu 57,57.
Untuk  tahun  2019  ini,  peneilti  belum  secara  pasti melakukan  prediksi  angka  harga  saham  bank  BCA, tetapi  menurut  hasil  pengamatan  sementara  dari    web id.investing.com    tentang    harga    jual  saham    bank BCA    sampai    dengan    tanggal    16  Januari      2019, harga      saham      BCA      mengalami  kenaikan  sebesar 1,725.

## V. P ENUTUP
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mencari  estimasi harga    saham  bank    BCA  pada    3    tahun  periode dengan  tujuan    untuk    merumuskan  hasil  prediksi harga  saham  yang  sesuai  dengan  kondisi  ekonomi  di Indonesia pada tahun-tahun periode tersebut.
Dari  rumusan  masalah  tersebut,  hasil  akhir penelitian  tersebut  adalah  Grafik  garis  MAPE  tahun 2015 – 2017, dan Closing vs Prediction bulan Januari 2015.
Hasil  MAPE  tahun  2015  diketahui  memiliki  garis yang memiliki perbandingan besar dimulai dari  bulan Februari  2015  ke  Maret  2015.  Dan tahun 2016 dan 2017 memiliki pattern yang berdekatan dan berselisih tipis  diantara  dua  tahun  periode  tersebut.  Jadi, berdasarkan  hasil  evaluasi  MAPE,    tahun    2017 merupakan  tahun  periode yang persentase error stabil dan linear.
Sementara,    berdasarkan    grafik    garis    error  rata- rata  tahun  2015-2017,  secara  umum  rata-rata  error yang  ditampilkan  mengalami  fluktuasi.  Secara keseluruhan      grafik      ini      menyimpulkan  tahun periode  2016  error  rata-rata  mengalami  error yang terbaik  diantara  tiga  tahun  periode,  dengan  angka 57.57.  Kesimpulan  akhirnya  adalah  tahun  2016 merupakan  tahun  error    yang  paling  baik  jika dibandingkan  dengan  2  tahun  yang  lain  dengan  error rata-rata di bawah angka 100,00, yaitu 57,57.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Semua  pihak  yang  membantu  dan  membimbing penyelesaian  penelitian  ini,  yaitu:  Bapak        Ir. Raymond        Sunardi        Oetama,  M.C.I.S.  yang  sudah memberikan bimbingan dan saran-saran yang diberikan dalam pembuatan skripsi 1 ini dan skripsi 2 nanti.  Bapak    Enrico    Siswanto,    S.Kom.,    M.B.A. yang  sudah  memberikan  arahan  dan pedoman untuk penulisan skripsi yang baik dan benar. Ibu Ririn Ikana Desanti,  S.Kom.,  M.Kom.  selaku    Ketua    Program Studi    Sistem  Infromasi      yang        mau      diajak berdiskusi  dengan  penulis  yang  berhubungan  dengan pedoman penulisan skripsi ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] J.  Salim, Betting  Forex ,  Jakarta:  Elex  Media  Komputindo, 2009.
[2] H.  Prasetya,  dan  F.  Lukiastuti, Manajemen  Operasi , Yogyakarta: MedPressindo, 2009
[3] R.  Rahmadayanti,  B.  Susili,  dan  D.  Puspitaningrum, “Perbandingan  Keakuratan  Metode  Autoagressive  Integrated Moving  Average(Arima)  Dan  Expontential  Smoothing  Pada Peramalan  Penjualan  Semen  Di  Pt.Sinar  Abadi”, Jurnal Rekursif , vol .3,  no.1,  hal.23-36,  Maret 2015.
[4] A.S. Babu, dan S.K. Redy “Exchange Rate Forecasting using ARIMA,  Neural  Network  and  Fuzzy”, Journal  of  Stock  & Forex Trading , vol.4, no.3, 2015.
[5] A. M. Siregar, “A Comparative Study of Data Mining Process Models  (KDD,  CRISP-DM  and  SEMMA)”, International Journal  of  Innovation  and  Scientific  Research ,vol.12,no.1  , hal.217-22, 2014.
[6] T.  M.  Ngan,  “Forecasting  Foreign  Exchange  Rate  by  Using ARIMA  Model:  A  case  of  VND/USD  Exchange  Rate”, Research  journal  of  Finance  and  Accounting ,  vol.7,  no.12, hal.55-65,  2016.
[7] J.J.M. Moreno, A. P. Pol, A. Abad, dan B. C. Blasco, “Using the  R-MAPE  index  as  a  resistant  measure  of  forecast accuracy”, Psicothema , vol.25, no.4, hal.500-506, 2013.