## PERBANDINGAN ALGORITMA REGRESI LINIER DENGAN NEURAL NETWORK UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM BANK JAGO
Muhamad Rifaai Alldi Ananda 1 , Rudi Kurniawan 2
1 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
2 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon Jawa Barat 45135, Indonesia aldiananda28@gmail.com

## ABSTRAK
Investasi  merupakan  alokasi  sejumlah  dana  untuk  mendapatkan  pendapatan  di  masa  yang  akan  datang, terdapat berbagai macam dan bentuk pilihan investasi. Saham merupakan salah satu instrumen pasar keuangan yang populer dan paling banyak dipilih investor. Peramalan harga saham relatif cukup sulit dan tidak umum untuk dilakukan karena dipengaruhi beberapa faktor seperti kondisi ekonomi, kinerja perusahaan dan sentimen pasar. Dengan  demikian  yang  menjadi  akar  masalah  adalah  bagaimana  membantu  investor  dan  pelaku  pasar  untuk melakukan  prediksi  harga  saham  sehingga  dapat  mengurangi  risiko  dan  meningkatkan  keberhasilan  investasi. Tujuan dari penelitian ini untuk melakukan perbandingan dan menentukan mana yang lebih baik antara metode algoritma  Regresi  Linier  dengan  algoritma  Neural  Network  dalam  memprediksi  harga  saham  Bank  Jago. Metodologi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dengan  menggunakan  algoritma  Regresi  Linier  dan  Neural Network  menggunakan  aplikasi  Rapidminer.  Dataset  diambil  dari  halaman  web  yahoo.finance.com  dan menggunakan data historis saham PT. Bank Jago Tbk. (ARTO) pada periode 6 November 2019 sampai dengan 27 Oktober 2023 yang terdiri dari variabel date, open, high, low, close, dan volume. Hasil pengujian mendapatkan Regresi Linier menghasilkan nilai RMSE 228.130 +/- 0.000 dibandingkan dengan Neural Network menghasilkan nilai  RMSE  180.745  +/-  0.000,  hal  ini  berarti  bahwa  algoritma  Neural  Network  direkomendasikan  untuk memprediksi harga saham.
Kata kunci : ARTO, Linear Regression, Neural Network, Prediksi Harga saham, Saham bank Jago

## 1. PENDAHULUAN
Investasi  adalah  penanaman  sejumlah  dana dalam  suatu  periode  untuk  mendapatkan  pendapatan yang  diharapkan  di  masa  yang  akan  datang  sebagai kompensasi  untuk  yang  diinvestasikan.  Pada  era digitalisasi ini, terdapat berbagai jenis pilihan investasi yang dapat menjadi pertimbangan dalam menentukan alokasi  dana  atau  aset  yang  dimiliki  untuk  dilakukan pengembangan  yang  berguna  bagi  saat  ini  maupun dimasa yang akan datang. Investasi menjadi salah satu alternatif  mendapatkan  keuntungan  yang  cukup efektif.  Investasi  dapat  dilakukan  dalam  berbagai bentuk, baik dalam bentuk riil ataupun dalam bentuk non  riil.  Investasi  dalam  bentuk  saham  adalah  salah satu  pilihan  investasi  yang  menjanjikan  pendapatan tinggi,  namun  juga  memiliki  risiko  yang  tinggi. Kecenderungan  yang  terjadi  adalah  keinginan seseorang memperoleh return yang tinggi dengan risk yang  rendah.  Semakin  tinggi  risiko  maka  akan semakin tinggi juga return yang akan diperoleh [1]. Direktur  Utama  PT  Kustodian  Sentral  Efek Indonesia  (KSEI)  Uriep  Budhi  Prasetyo  mengatakan bahwa, meningkatnya jumlah investor saham merupakan  tanda  pencapaian  pasar  modal  Indonesia. Jumlah  investor  di  Indonesia  yang  terus  meningkat secara  signifikan,  terutama  selama  masa  pandemi Covid-19, menjadi tanda bahwa masyarakat Indonesia semakin  menyadari  tentang  pentingnya  berinvestasi dan  menjadikan  pasar  modal  sebagai  salah  satu alternatif untuk berinvestasi. Melihat perkembangannya,  dari  tahun  2021  jumlah  investor
saham telah meningkat sebesar 15,96% dari 3.451.513 di akhir tahun 2021 menjadi 4.002.289 pada akhir Juni 2022.  Peningkatan  jumlah  investor  ini  telah  terlihat sejak  tahun  2020  ketika  investor  masih  berjumlah 1.695.268 [2].
Regresi Linier merupakan model untuk memprediksi  nilai  numerik  berdasarkan  data  historis selama  periode  waktu  tertentu.  Terdapat  dua  jenis Regresi  Linier yaitu Regresi  Linier satu  variabel  dan Regresu  Linier multi-variabel.  Pada Regresi  Linier satu  variabel  hanya  dicari  korelasi  antara  variabel  x dengan  variabel  bebas  y,  pada Regresi  Linier multi- variabel  untuk  mencari  hubungan  antara  banyak variabel [3].
Neural  Network adalah  seperangkat  algoritma yang berupaya untuk mengidentifikasi hubungan yang mendasarinya  dalam  serangkaian  data  melalui  suatu tahap  yang  mirip  dengan  cara  kerja  otak  manusia beroperasi. Neural  Network memiliki  komponen utama yang terdiri dari input, fungsi aktivasi, neuron , bias,  dan threshold ,  lapisan  tersembunyi  dan output . Neural  Network memiliki  susunan neuron berlapis- lapis dengan pola koneksi di dalam dan antar lapisan yang  disebut  arsitektur  jaringan. Neural Network biasanya  terdiri  dari  lapisan  masukan  ( input  layer ), lapisan  tersembunyi  ( hidden  layer )  dan  lapisan keluaran ( output layer )[4].
Pergerakan  indeks  merupakan  indikator  yang sangat  penting  bagi  para  investor  untuk  memutuskan pilihan apakah akan menjual, menahan atau membeli saham.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  menganalisa
pergerakan  harga  saham  agar  hasil  analisis  tersebut dapat digunakan oleh para investor untuk mengambil keputusan dalam investasi [5].
Memprediksi  harga  saham  adalah  tugas  yang cukup sulit untuk dilaksanakan. Hal ini karena adanya pengaruh dari berbagai faktor yang kompleks, seperti kondisi  ekonomi,  kinerja  perusahaan,  dan  sentimen pasar  serta  dikarenakan  banyak  penyebab  naik  atau turunnya  harga  sebuah  saham  yang  beredar  di  Bursa Efek Indonesia.
Saham  Bank  Jago  mengalami  naik  dan  turun secara  signifikan,  hal  tersebut  yang  menggambarkan sensitifnya  saham  terhadap  suatu  peristiwa.  Oleh karena itu pentingnya melakukan prediksi harga saham agar  bisa  mengurangi  resiko  yang  diterima  para investor.
Berdasarkan  pemaparan  diatas  diketahui  bahwa perlu adanya penelitian yang membahas prediksi harga saham  Bank  Jago  menggunakan    suatu  metode algoritma  untuk  dapat  membantu  investor  dalam mengetahui  metode  mana  yang  paling  relevan  dan mendekati harga saham yang beredar. Oleh karena itu penulis  melakukan  penerapan  metode Regresi  Liniar dan Neural  Network guna  membantu  melakukan prediksi  harga  saham,  dan  juga  untuk  mengetahui model  algoritma  yang  lebih  akurat  dalam  prediksi harga  saham  Bank  Jago  yang  diharapkan  dapat membantu  investor  dalam  mengambil  keputusan investasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut  Andi  Farhan  pada  tahun  2022  dalam penelitiannya berjudul “Analisis Teknikal Pergerakan Saham  PT  Bank  Jago  Tbk  dengan  Menggunakan Indikator Candlestick dan Moving Average Convergence Divergence ”  menyatakan  bahwa Penelitiannya  bertujuan  untuk  memberi  gambaran tentang pergerakan suatu saham berdasarkan pergerakan harga di masa lalu yang merujuk pada data seperti  volume  dan  juga  harga  dengan  menerapkan analisis  teknikal  dan  menggabungkan  beberapa indikator, indikator yang digunakan adalah Candlestick dan Moving  Average  Convergence Divergence (MACD). Fungsi  analisis teknikal sangat penting  bagi  proses  penentuan  kapan  waktu  untuk menjual  suatu  saham  maupun  membeli  suatu  saham. Setelah dilakukan analisis dengan menggunakan objek penelitian yaitu pergerakan saham Bank Jago periode 1 Januari 2022 – 20 Mei 2022, maka hasilnya saham ARTO  berdasarkan  grafik  candlestick  menunjukkan kondisi uptrend selama periode 03 Januari – 17 Januari 2022. Kemudian berubah menjadi downtrend pada 24 Januari – 20 Mei 2022, gambaran sinyal pada analisis teknikal MACD memberikan informasi untuk menjual pada  tanggal  14  Februari  –  21  Februari  2022  karena munculnya jenis MACD Bearish Divergence [6]. Dalam  penelitian  oleh  Viry  Puspaning  tahun 2022 yang berjudul “Analisis Perbandingan Algoritma Forecasting dalam  Prediksi  Harga  Saham  LQ45  PT
Bank Mandiri Sekuritas (BMRI)”, menyatakan bahwa untuk  melakukan  perbandingan  antara  dua  algoritma forecasting yaitu Regresi Linier denga Neural Network untuk  membandingkan  antara  algoritma  mana  yang terbaik untuk melakukan prediksi harga saham LQ45 pada  studi  kasus  Bank  Mandiri  Sekuritas  (BMRI). Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mencari  pengetahuan algoritma  prediksi  yang  paling  efektif  dengan meramalkan  harga  saham  BMRI  berdasarkan  nilai Root Mean Square Error (RMSE). Berdasarkan hasil pengujian maka dapat disimpulkan bahwa menggunakan  metode Neural  Network memiliki tingkat error yang  lebih  sedikit  dengan  nilai  RMSE 0,034.  Sedangkan  metode Regresi  Linier memiliki tingkat error yang lebih besar dengan nilai RMSE yaitu 0,052.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  metode Neural  Network lebih  efektif  untuk  melakukan prediksi harga saham BMRI [5].
Penelitian oleh Reza Maulana tahun 2019 dengan judul  “Analisis  dan  Perbandingan  Algoritma Data Mining dalam  Prediksi  Harga  Saham  GGRM”, menyatakan  bahwa  tujuan  untuk  memperoleh pengetahuan model algoritma yang lebih akurat dalam memprediksi  harga  saham  GGRM.  Hasil  prediksi harga  saham  sangat  membantu  investor  dalam mengambil keputusan, hasilnya yang akurat diperlukan  untuk  mengambil  keputusan  yang  tepat. Maka  dari  itu,  perlu  adanya  peramalan  harga  saham untuk  menjadi  manfaat  bagi  investor  dalam  melihat sepreti  apa  kemungkinan  peluang  investasi  di  masa depan.  Dalam  penelitian  ini  untuk  mengukur keakuratan  dari  tiap  model  penulis  menggunakan model  evaluasi Root  Mean  Square  Error (RMSE). Semakin  kecil  nilai  RMSE,  semakin  baik  tingkat akurasi  prediksinya.  Keakuratan  sebuah  model peramalan untuk melakukan prediksi, model peramalan  ditentukan  oleh  nilai  terkecil  dari  setiap metode akurasi data. Dengan menggunakan beberapa model  algoritma  prediksi  untuk  dibandingkan  yaitu: Linear Regression (LR), Neural  Network (NN), Polynominal  Regression (PR), Gaussian  Process (GP),  dan Support  Vector  Machine (SVM).  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  untuk  data  saham  ini algoritma  prediksi  dengan  tingkat  akurasi  yang  baik adalah Neural  Network (NN)  menghasilkan  akurasi prediksi RMSE 612.474 +/- 89.402[7].
Dalam  penelitian  oleh  Sudriyanto  tahun  2023 yang  berjudul  “Perbandingan  Performa  Model Machine  Learning  Support  Vector  Machine , Neural Network ,  Dan K-Nearest  Neighbors Dalam  Prediksi Harga Saham”, menyatakan bahwa untuk menganalisis  kinerja  tiga  model  prediksi,  yaitu K- Nearest  Neighbors (K-NN), Neural  Network (NN), dan  juga Support  Vector  Machine (SVM)  dengan menggunakan  data  historis  harga  saham  PT.  Astra International Tbk. SVM adalah metode pembelajaran yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  dan  regresi, bertujuan  untuk  meramalkan  harga  saham  serta memodelkan  relasi  antara  variabel  input,  contohnya faktor fundamental, teknikal, dan sentimen pasar. NN
adalah  model  komputasi  yang  terdiri  dari  lapisan- lapisan  neuron  buatan  yang  bekerja  sama  untuk memproses  informasi,  umum  digunakan  dalam menganalisis  harga  saham  karena  kemampuannya untuk  menangkap  pola  temporal.  KNN  merupakan metode yang sederhana tetapi efektif dalam klasifikasi dan  regresi.  KNN  dapat  digunakan  dalam  prediksi harga saham untuk mencari saham dengan pola harga historis  yang  mirip  dengan  saham  yang  ingin diprediksi. Hasil penelitian yang dilakukan pada ketiga algoritma  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  model prediksi  K-NN  memiliki  nilai  RMSE  paling  rendah, yaitu  0.037.  Hal  ini  berarti  bahwa  algoritma  K-NN memiliki  akurasi  paling  efektif  dalam  memprediksi harga saham PT Astra International Tbk [8].

## 2.2. Saham
Saham  merupakan  bagian  dari  pasar  keuangan yang  sangat  populer  di  kalangan  masyarakat,  saham sebagai tanda kepemilikan seseorang atau badan dalam suatu  perusahaan.  Saham  berwujud  selembar  kertas yang membuktikan bahwa pemilik kertas tersebut juga merupakan  pemilik  perusahaan  yang  menerbitkan surat berharga tersebut. Bagian kepemilikan ditentukan oleh sejumlah kontribusi yang diinvestasikan dalam perusahaan [9].
2.3. Data Mining Data mining digunakan untuk proses menemukan pengetahuan yang tersembunyi di dalam database.  Data  mining  adalah  proses  semi  otomatis yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk menemukan informasi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan  yang  berguna  dan  bermanfaat,  yang tersimpan di dalam database besar [10].

## 2.4. Regresi Linier
Regresi  linear adalah  sebuah  analisis  statistik yang  mempelajari  hubungan  antara  satu  variabel terikat  dan  satu  variabel  bebas.  Metode  ini  dapat digunakan untuk melakukan pengujian tentang sejauh mana  hubungan  sebab-akibat  antara  faktor  penyebab (X) terhadap variabel akibat (Y) [11].
Persamaan umum Regresi Linear yaitu:
Y = 𝑎 + 𝑏 X (1)
Keterangan:
Y = garis regresi/variabel terikat a = nilai intercept/konstanta, perpotongan sumbu vertikal
b = slope/konstanta regresi X = variabel bebas/predictor
Untuk mencari besarnya nilai a dan b bisa menggunakan rumus:
𝑏 = 𝑛 Σ 𝑋𝑌  −  Σ𝑋 Σ𝑌 𝑛 Σ𝑋 2 −   (Σ𝑋) 2
(2)
𝑎 = Σ𝑌 Σ𝑋 2 −  Σ𝑋 Σ𝑋𝑌
𝑛 Σ𝑋 2 −  (Σ𝑋) 2
(3) Keterangan: n = jumlah data.
Langkah-langkah perhitungannya adalah sebagai berikut:
a. Identifikasi sebuah variabel y dan x.
b. Menyiapkan data yang akan dijadikan variabel x dan y.
c. Hitung nilai x2, y2, xy, dan masing-masing jumlah nilai tersebut.
d. Kemudian lakukan perhitungan nilai a & b dengan rumus, direkomendasikan untuk nilai b terlebih dahulu.
2.5. Neural Network
Gambar 1. Jaringan neural network
Neural  Network atau  Jaringan  Syaraf  Tiruan merupakan  salah  satu  representasi  buatan  otak manusia  yang  digunakan  untuk  menggambarkan bagaimana proses dari pembelajaran otak manusia itu sendiri.
Pada  gambar  1.  Jaringan Neural  Network terdapat  3 layer ,  yaitu input  layer,  hidden  layer, dan output layer . Input layer berisi neuron yang menerima data  masukan  dari  variabel  dan  berfungsi  untuk memasukkan  nilai  yang  akan  dilatih. Hidden  layer berisi neuron yang  menerima  data  dari  lapisan masukan dan dikirimkan lagi  ke output layer dengan menghitung nilai yang ada. Output layer berisi neuron yang  menerima  data  dari  lapisan  tersembunyi  atau langsung  dari  lapisan  masukan  yang  nilai  luarannya melambangkan hasil perhitungan yang berisi nilai dari target  yang  akan  dijadikan  acuan  selama  pengujian model ( testing ) [3].

## 2.6. RapidMiner
RapidMiner  adalah  salah  satu  aplikasi  yang banyak digunakan untuk analisis data dan pemodelan prediktif.  Para  penggunanya  dapat  memprediksi perubahan  harga  saham  dengan  menggunakan algoritma machine  learning dan  fitur  analisis  data yang  ada  pada  RapidMiner.  Membangun  model dengan menggunakan aplikasi RapidMiner tanpa perlu membuat program, ini karena semua alat pengolahan data  yang  dibutuhkan  untuk  mengolah  data  tersedia dalam  bentuk  operator.  Dalam  pemodelan  digunakan
operator  yang  berbeda-beda,  yang  cocok  dan  dapat terhubung satu sama lain dalam pemodelan [12].

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 2. Tahapan proses KDD
Metode penelitian ini dilakukan melalui tahapan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  dengan menerapkan langkah demi langkah yang dilaksanakan secara berurutan untuk mencapai tahap penyelesaian. Langkah  dalam  proses  KDD  terdiri  dari  berbagai tahapan, penjelasan lebih lanjut mengenai proses KDD berdasarkan gambar 2. diatas sebagai berikut:
a. Data Selection
Pada  proses  ini  dilakukan  pemilihan  dan pengecekan data, dataset yang digunakan adalah data harga saham Bank Jago periode 6 November 2019 sampai dengan 27 Oktober 2023. Kemudian diubah menjadi format data yang diperlukan.
b. Preprocessing
Pada proses ini, berfungsi untuk membuang data yang tidak perlu. Data yang dibuang ini meliputi data tidak valid, data tidak cocok, data duplikat, dan data null . Data  null adalah  data  yang  tidak sah  atau error karena  data  tersebut  bernilai  nol atau kosong. Tanggal yang terkena data missing adalah 6 Juli 2020.
c. Data Transformation
Pada  tahap  ini  adalah  melakukan  transformasi data  kedalam  bentuk  format  tertentu,  pada penelitian  ini  dilakukan  penyesuaian  data kedalam  bentuk csv yang  nantinya  dapat digunakan oleh tools RapidMiner sehingga data yang  akan  dijadikan  penelitian  sudah  sesuai proses data mining.
d. Data Mining
Pada  tahap  ini,  mulai  menginterpretasikan  data yang  disiapkan  dan  mencari  hubungannya dengan  menggunakan  algoritma Regresi  Linier dan Neural  Network .  Tahapan  selanjutnya kemudian melakukan pengujian dengan menggunakan tools Rapidminer bertujuan untuk membandingkan  mana  algoritma  yang  terbaik antara Regresi Linier dan Neural Network dalam melakukan prediksi harga saham.
e. Evaluation/Knowledge Interpretation
Pada tahap ini hasil data mining akan dievaluasi dan  dianalisis  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai informasi.  Hasil data  mining akan  dievaluasi menggunakan RMSE . Kemudian akan dilakukan penarikan kesimpulan berdasarkan hasil analisis dan evaluasi.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Pengumpulan Data ( Data Collecting) Tabel 1. Dataset harga saham No Date Open  High  Low  Close  Volume 1  06/11/2019  2.920  3.280  2.670  3.280  283500 2  07/11/2019  3.480  4.100  3.480  4.100 71300 3  08/11/2019  4.700  5.125  3.080  3.080  533700 4  11/11/2019  2.890  2.970  2.310  2.310 58100 5  12/11/2019  2.310  2.310  1.735  1.735  180100 6  13/11/2019  1.650  2.160  1.310  2.160  780400 7  14/11/2019  2.380  2.700  2.260  2.700  522500 8  15/11/2019  2.950  3.370  2.950  2.950  773500 9  18/11/2019  3.000  3.500  2.870  3.050  395100 10  19/11/2019  3.100  3.350  2.850  2.850  205600 11  20/11/2019  2.700  2.700  2.140  2.230  198200 12  21/11/2019  2.300  2.300  1.925  2.150  123100 13  22/11/2019  2.150  2.150  1.975  1.990 63800 14  25/11/2019  2.010  2.200  1.935  2.010 31300 … … … … … …
… 968  27/10/2023  1.620  1.650  1.605  1.610  4615700 969  30/10/2023  1.610  1.615  1.560  1.565  7540600
Pada Tabel 1. merupakan tahapan data collecting dengan menggunakan dataset harga saham Bank Jago dari  tanggal  6  November  2019  sampai  dengan  30 Oktober 2023, yang diperoleh dari data public melalui web finance.yahoo.com dengan  jumlah  data  yang digunakan  sebanyak  969,  dan  teridiri  dari  variabel date, open, high, low, close, dan volume .
4.2. Preprocessing
Gambar 3. Operator replace missing value
Pada tahapan preprocessing data dalam penelitian ini  menggunakan operator replace missing value seperti pada gambar 3. operator replace missing value berfungsi  untuk  mengisi  nilai  yang  hilang sehingga  dapat  diganti  dengan  nilai  maksimum, minimum,  rata-rata,  maupun  nol  dari  nilai  variabel tersebut.
Pada gambar 4. terlihat setelah diperiksa terdapat 1 missing value pada variabel Volume , tanggal 6 Juli 2020.
Gambar 5. Hasil replace missing value
Pada gambar  5.  penulis menangani nilai yang missing menjadi nilai rata-rata, sehingga hasilnya bisa dilihat pada Gambar 5. Pada tanggal 6 Juli 2020 nilai volume yang hilang sudah terisi dengan nilai rata-rata sebesar 16220666.

## 4.3. Transformation
Gambar 6. Tipe data
Pada  gambar  6.  Merupakan  tahapan transfor- mation dengan melakukan penyesuaian data ke dalam bentuk csv dan mengganti jenis tipe data, semua kolom harga  saham  ( open,  high,  low,  close,  volume) diubah menjadi  integer  untuk  memudahkan  proses data mining. Dan juga mengubah serta menetapkan atribut dan  label  pada  dataset  harga  saham  Bank  Jago,  pada kolom close diubah menjadi label.
4.4. Implementasi  Algoritma Regresi  Linier dan Neural Network
Gambar 7. Model algoritma regresi linear dan neural network Untuk melakukan proses data mining menggunakan  RapidMiner  seperti  pada  gambar  7. dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Masukan  operator Read  csv yang  fungsinya untuk mengambil dataset yang akan diproses.
b. Setelah  data  harga  saham  dimasukan,  gunakan operator Replace  Missing  Value untuk  mengisi nilai yang hilang atau tidak lengkap.
c. Operator Multiply berfungsi  untuk  menjalankan beberapa algoritma sekaligus dan untuk mempermudah pengujian ganda agar tidak perlu memasukkan operator Read csv kembali.
d. Split  Data, digunakan  untuk  melakukan  proses pembagian data, masing-masing pembagian data menggunaka data  training dan data  testing dengan parameter 60/40.
e. Penentuan Algoritma yang akan digunakan yaitu Regresi Linier dan Neural Network.
f. Dilakukan running dengan Apply Model.
g. Dan dilakukan evaluasi untuk menentukan hasil RMSE yang terkecil dengan operator Performance regression.
Dari hasil pengujian dengan evaluasi menggunakan  RMSE, absolute  error,  relative  error, dan prediction error. Maka didapat hasil prediksi dari masing-masing model algoritma sebagai berikut.

## Tabel 2. Hasil perbandingan
Algoritma RMSE Absolute Error Relative Error Prediction Average Regresi Linier 228.130 +/- 0.000 143.635 +/- 177.236 2.48% +/- 3.41% 6868.276 +/- 5311.246 Neural Network 180.745 +/- 0.000 134.335 +/- 120.925 3.74% +/- 5.94% 6761.147 +/- 5344.349
Berdasarkan Tabel 2. hasil tersebut menunjukkan bahwa  algoritma Neural  Network memberikan  nilai RMSE  yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan algoritma Regresi  Linier ,  Nilai  RMSE  yang  lebih rendah  menunjukkan  bahwa  prediksi  harga  saham yang  diberikan  oleh  algoritma Neural  Network lebih akurat dengan nilai RMSE 180.745.
Gambar 8. Grafik harga open
Dilihat pada gambar 8. menunjukkan pergerakan saham dari  waktu  ke  waktu paga grafik harga saham open yang  dibuka  pada  tanggal  7  November  2019 dengan harga saham open 3,480.
Gambar 9. Grafik harga high
Dilihat pada gambar 9. menunjukkan pergerakan harga  saham  dari  tahun  2019  sampai  dengan  tahun 2023 pada grafik harga saham high . Pada tahun 2019 harga  saham  tertinggi  berada  pada  tanggal  7 November  2019  dengan  harga  4,100.  Tahun  2020 harga  saham  tertinggi  pada  tanggal  28  Januari  2020 dengan  harga  4,110.  Pada  tahun  2021  harga  saham tertinggi berada pada tanggal 2 Agustus 2021 dengan harga 18,000. Pada 2022 harga saham tertinggi berada pada  tanggal  20  Januari  2022  dengan  harga  19,500. Dan  pada  tahun  2023  harga  saham  tertinggi  pada tanggal 7 Februari 2023 dengan harga 3,730.
Gambar 10. Grafik harga low
Dilihat pada gambar 10. menunjukkan pergerakan harga saham low dari waktu ke waktu dari November  2019  sampai  dengan  Oktober  2023.  Pada tahun  2019  harga  saham  terendah  pada  tanggal  3 Desember dengan harga 1,650. Pada tahun 2020 harga saham  terendah  pada  tanggal  31  Maret  2020  dengan harga 655. Tahun 2021 harga saham terendah berada pada  tanggal  11  Januari  2021  dengan  harga  3,458. Pada  tahun  2022  harga  saham  terendah  pada  tanggal 30  Desember  2022  dengan  harga  3,480.  Dan  pada tahun 2023 harga saham terendah berada pada tanggal 16 Oktober 2023 dengan harga 1,530.
Gambar 11. Grafik harga close
Terlihat  pada  gambar  11.  bahwa  rentang  harga prediction  close tidak  jauh  berbeda  dari  harga close . Hal  ini  menunjukkan  pergerakan  harga  penutupan saham dari tahun 2019 sampai dengan tahun 2023 pada grafik harga prediction close . Pada tahun 2019 dengan harga  saham close pada  7  November  2019  sebesar 3,821.205. Di tahun 2020 harga saham close pada 21 Desember  2020  dengan  harga  3,746.390.  Pada  tahun 2021  harga  saham close tanggal  23  Desember  2021 dengan  harga  17,368.533.  Tahun  2022  harga  saham close pada  tanggal  20  Januari  2022  seharga 18,779.396. Dan pada tahun  2023 harga saham close di tanggal 7 Februari 2023 dengan harga 3,583.873.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  pengujian  algoritma  prediksi  yaitu Regresi Linier dan Neural Network terhadap prediksi harga  saham  Bank  Jago  menggunakan  aplikasi Rapidminer  menghasilkan  kesimpulan,  bahwa  data harga  saham  Bank  Jago  dapat  diprediksi  dengan menggunakan  model  algoritma Neural  Network dengan  menghasilkan  nilai  prediksi  terendah  dengan nilai RMSE sebesar 180.745 +/- 0.000. Dibandingkan dengan  hasil  nilai  prediksi  model  algoritma Regresi Linier dengan nilai RMSE sebesar 228.130 +/- 0.000. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model Neural  Network memberikan  prediksi  yang  lebih  unggul  dan  akurat, sehingga dengan prediksi ini dapat membantu investor dalam  memprediksi  harga  saham  Bank  Jago. Berdasarkan  hasil  yang  menunjukkan  algoritma Neural  Network lebih  unggul  maka,  peneliti merekomendasikan klasifikasi harga saham menggunakan Neural Network dimana harga terendah
terhadap  nilai  beli  harga  saham  pada  tanggal  3 Desember 2019 dengan harga saham low sebesar 1,650 dan  melakukan  penjualan  pada  21  Desember  2021 pada harga saham prediction close seharga 3,746.390. Kemudian pembelian pada 31 Maret 2020 ketika harga saham low seharga 655 dan melakukan penjualannya pada  23  Desember  2021  pada  saat  harga  saham prediction close seharga 17,368.533. Untuk pembelian saham  pada  tanggal  11  Januari  2021  dengan  harga saham low 3,458  dan  melakukan  penjualan  pada tanggal  20  Januari  2022  dengan  harga  saham prediction  close seharga  18,779.396.  Dan  Penerapan model  algoritma Regresi  Linier untuk  prediksi  harga saham  dengan split  data 60/40,  dan  menggunakan beberapa feature  selection seperti M5  Prime dengan menggunakan  nilai min-tolerance 0,05  menghasilkan nilai  RMSE:  228.130, absolute  error :  143.635, relative  error :  2.48%  +/-  3.41%  dan prediction average : 6868.276. Sedangkan penerapan menggunakan algoritma Neural Network dengan split data 60/40 dengan penentuan nilai training cycle 200, learning  rate  0.01 dan  nilai momentum sebesar  0.9 menghasilkan  nilai  RMSE:  180.745, absolute  error : 134.335, relative  error :  3.74%  +/-  5.94%  dan prediction average : 6761.147.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat melakukan  prediksi  saham  dengan  dataset  yang berbeda untuk  menghasilkan  algoritma prediksi  yang lebih  baik.  Dan  melakukan  perbandingan  dengan metode algoritma prediksi yang lain, agar mendapatkan hasil yang lebih akurat lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Andriani  and  A.  S.  Pohan,  “Minat  Investasi Saham  Pada  Mahasiswa,” Jurnal  Ekonomi  dan Bisnis Indonesia , vol. 04, no. 01 pp. 37–44, 2019. http://jurnal.uts.ac.id/index.php/jebi/article/view /285
[2]  R. M. Ramyakim and A. Widyasari, “Didominasi Milenial  dan  Gen  Z,  Jumlah  Investor  Saham Tembus 4 Juta,” Jakarta,
Jul. 2022. https://www.ksei.co.id/files/uploads/press_relea ses/press_file/id- id/208_berita_pers_didominasi_milenial_dan_g en_z_jumlah_investor_saham_tembus_4_juta_2 0220725182203.pdf
[3]  B. H. Mahendra, L. Chaerani, and M. G. Gumay, “Analisis  Perbandingan  Prediksi  Harga  Saham menggunakan Algoritma Artificial Neural Network dan Linear Regression,” Jurnal Ilmiah Komputasi ,  vol.  22,  no.  2,  Jun.  2023,  doi: 10.32409/jikstik.22.2.3357.
[4]  D.  T.  Saputro  and  D.  Swanjaya,  “Analisa Prediksi  Harga  Saham  Menggunakan  Neural Network  dan  Net  Foreign  Flow,” Generation Journal ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  96–104,  2023.
https://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/gj/article/vi ew/20001
[5]  V. Puspaning Ramadhan, F. Yulian Pamuji, and A.  History,  “Jurnal  Teknologi  dan  Manajemen Informatika  Analisis  Perbandingan  Algoritma Forecasting dalam Prediksi Harga Saham LQ45 PT  Bank  Mandiri  Sekuritas  (BMRI),” Jurnal Teknologi  dan  Manajemen  Informatika ,  vol.  8, no. 1, pp. 39–45, 2022.
https://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jtmi/article/ view/6092
[6]  A.  Farhan,  T.  Djuwarsa,  and  R.  Purbayati, “Analisis Teknikal  Pergerakan Saham PT Bank Jago  Tbk  dengan  Menggunakan  Indikator Candlestick  dan  Moving  Average  Convergence Divergence,” Indonesian  Journal  of  Economics and Management , vol. 2, no. 3, pp. 517–525, Jul. 2022, doi: 10.35313/ijem.v2i3.3783.
[7]  R.  Maulana  and  D.  Kumalasari,  “Analisis  dan Perbandingan  Algoritma  Data  Mining  Dalam Prediksi  Harga  Saham  GGRM,” Jurnal Informatika  Kaputama  (JIK) ,  vol.  3,  no.  1,  Jan. 2019. https://repository.bsi.ac.id/index.php/unduh/item /238167/Artikel.pdf
[8]  Sudriyanto,  F.  Syahro,  and  N.  Fitriani, “Perbandingan  Performa  Model  Machine Learning  Support  Vector  Machine,  Neural Network,  Dan  K-Nearest  Neighbors  Dalam Prediksi  Harga  Saham,” Jurnal  Advance Research Informatika , vol. 2, no. 1, p. 13, 2023. https://www.ejournalwiraraja.com/index.php/JA RS
[9]  E.  S.  Rafika,  “Pengaruh  Analisis  Variabel Fundamental  Return  On  Equity  (ROE)  Dan Earning Per Share (EPS) Terhadap Harga Saham (studi pada perusahaan food and beverages yang listing di BEI).”
[10]  R.  Octhario  and  S.  Karnila,  “SISTEM  DATA MINING  UNTUK  MENGETAHUI  TINGKAT KECENDERUNGAN MEMILIH MENU MAKANAN DENGAN METODE
ASSOCIATION  RULE  MINING  (STUDI KASUS : KEDAI KEMANGI),” 2013.
[11]  W.  Andriani,  Gunawan,  and  A.  E.  Prayoga, “PREDIKSI  NILAI  EMAS  MENGGUNAKAN ALGORITMA  REGRESI  LINEAR,” Jurnal Ilmiah Informatika Komputer , vol. 28, no. 1, pp. 27–35, 2023, doi: 10.35760/ik.2023.v28i1.8096.
[12]  D.  Ismiyana  Putri  and  M.  Yudhi  Putra, “Komparasi  Algoritma  Dalam  Memprediksi Perubahan  Harga  Saham  GOTO  Menggunakan Rapidminer,” JURNAL KHATULISTIWA INFORMATIKA , vol. 11, no. 1, pp. 14–20, 2023. https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/khatu listiwa/article/view/16153