Prediksi Harga Saham Dengan Menggunakan JST (Jaringan Syaraf Tiruan)
Leonardy Khanady a , Darsono Nababan b
a Leonardy Khanady, Jalan Imam Bonjol No.6,20112, Medan, Indonesia b Darsono Nababan, Jalan Imam Bonjol No.6,20112,  Medan, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 28 Oktober 2018 Revisi Akhir: 27 Februari 2019
Diterbitkan Online : 22 Maret 2019
Stock trading is one of the very high risk investments and if not analyzed in detail, it will experience huge losses and bring absolute errors. By carrying out careful analysis and accurate  predictions,  it  will  bring  high  prospects  and  ease  in  determining  policies  to achieve high profits in the world of stocks. In this study, stock price predictions will be investigated  by  using  RapidMiner  Studio  software  using  the  Artificial  Neural  Network method.  The  results  of  the  study  will  prove  that  using  artificial  neural  networks  can predict  the  price  of  a  stock  whose  price  is  very  close  to  the  actual  price  with  a  very small MSE value.
K ATA K UNCI
Saham JST Data mining Prediksi RapidMiner Studio
K ORESPONDENSI No HP: 082168311576 E-mail: leonardy189@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  bursa  efek,  memprediksi  harga  saham  merupakan  hal yang sangat penting bagi pelaku transaksi ( trader ) yang dimana ini  menetukan  mereka  akan  mendapatkan  keuntungan  ataupun kerugian.  Ada  banyak  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  harga saham  seperti  tingkat  suku  bunga,  kondisi  perekonomian, kebijakan  pemerintah,  laju  inflasi,  dividen,  kinerja  perusahaan dan faktor lainnya.
Penelitian  ini  akan  menggunakan  metode Artificial  Neural Network untuk  memprediksi  harga  suatu  saham  berdasarkan harga-harga  saham  sebelumnya.  Pola  harga  saham  biasanya cenderung cepat berubah sehingga sulit untuk diprediksi. Untuk melakukan  pengujian  prediksi  ini  digunakan software RapidMiner  Studio  yang  dimana  ini  sangat  membantu  untuk melakukan penelitian.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Saham
Saham  dapat  didefinisikan  sebagai  tanda  penyertaan  atau kepemilikan seseorang atau badan dalam suatu perusahaan atau perseroan  terbatas.  Saham  berwujud  selembar  kertas  yang menerangkan  bahwa  pemilik  kertas  adalah  pemilik  perusahaan yang menerbitkan surat berharga tersebut [1].
Saham  adalah  Surat  berharga  yang  merupakan  instrumen  bukti kepemilikan  atau  penyertaan  dari  individu  atau  institusi  dalam suatu  perusahaan.  Sedangkan  menurut  istilah  umumnya,  saham merupakan  bukti  penyertaan  modal  dalam  suatu  kepemilikan saham perusahaan [2].
Saham  merupakan  salah  satu  instrument  pasar  modal  yang paling  banyak  diminati  oleh  investor,  karena  mampu
memberikan tingkat pengembalian yang menarik. Saham adalah kertas yang tercantum dengan jelas nilai nominal, nama perusahaan,  dan  diikuti  dengan  hak  dan  kewajiban  yang  telah dijelaskan kepada setiap pemegangnya [3].
2.2 Artificial Neural Network (ANN)
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (ANN)  merupakan  salah  satu  bentuk kecerdasan  buatan  yang  mempunyai  kemampuan  untuk  belajar dari data dan tidak membutuhkan waktu lama dalam pembuatan model [4].
Jaringan  saraf  tiruan  (artificial  neural  network)  adalah  sistem komputasi  yang  arsitektur  dan  operasinya  diilhami  dari pengetahuan tentang sel saraf biologis di dalam otak yang dapat digambarkan  sebagai  model  matematis  dan  komputasi  untuk fungsi  aproksimasi  non-linear,  klasifikasi  data  cluster  dan regresi non-parametrik atau sebuah simulasi dari  koleksi  model jaringan saraf biologi [5].
Sebuah ANN umumnya terdiri dari tiga layer  yaitu input layer, hidden  layer  dan  output  layer.  Layer  input  (input  layer)  terdiri dari  neuron-neuron  yang  menerima  sebuah  input  dari lingkungan luar. Input yang dimasukkan merupakan penggambaran  dari  suatu  masalah.  Layer  tersembunyi  (hidden layer)  terdiri  dari  neuron-neuron  yang  menerima  masukan  dari input layer, dan kemudian membawa output ke layer berikutnya. Lapisan  output  disebut  unit-unit  output,  terdiri  dari  neuron- neuron  yang  menerima  output  dari  hidden  layer  dan mengirimkannya kepada pemakai [6].

## 3. METODOLOGI

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  yaitu  data  historikal TLKM  (Telekomunikasi  Indonesia  (Persero)  Tbk.)  dari  18 October 2013 sampai dengan 3 November 2015 dengan jumlah
data 500 yang diambil dari
https://finance.yahoo.com/quote/TLKM.JK/history?p=TLKM.JK yang dimana attributnya terdiri dari date, open, high, low, close, volume.

## 3.2 Pengujian
Software yang digunakan untuk memprediksi harga suatu saham yaitu  dengan  RapidMiner  Studio  dengan  menggunakan  metode jaringan syaraf tiruan (JST).  Caranya yaitu sebagai berikut.
Langkah  pertama import data  set ke  dalam  sistem  dan masukkan data tersebut di proses seperti pada di gambar 1.
Gambar 1. Masukkan data set
Selanjutnya hubungkan data set ke operator dengan nama set role dimana untuk menganti atributnya sesuai keinginan . Gantikan ke kolom close yang ada di data set (gambar 2).
Gambar 2. Set Role (bagian kiri), configurasi di operator set role (bagian kanan)
Setelah  itu  hubungkan  dengan  operator cross  validation ini untuk mengevaluasi kinerja model pembelajaran (gambar 3).
Gambar 3. Cross Validation
operator  untuk  melakukan  model  pelatihan.  Setelah  itu dilanjutkan pada sub-proses testing yang terdiri dari apply model dan performance untuk menghitung hasil. (Gambar 4)
Gambar 4. Training ( bagian kiri), Testing (bagian kanan)
Setelah  itu  kita  gabungkan cross  validation dengan data  set sebelumnya  dimana  untuk  membandingkan  hasil  dari  pelatihan dengan data aslinya (gambar 5).
Gambar 5. Proses keseluruhan
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Tabel
Setelah  menjalankan  proses  yang  dibuat  maka  diperoleh  hasil prediksi  harga  saham  (Tabel  1).  Pada  kolom prediction adalah hasil  dari  perhitungan  dari  jaringan  syaraf  tiruan  yang  dimana hasilnya kita bandingkan dengan nilai sesungguhnya ( close) . Tabel 1. Hasil prediksi
No Prediction Close Date
(Close) 1 2318.134 2350 Fri Oct 18 00:00:00 ICT 2013 2 2327.682 2325 Mon Oct 21 00:00:00 ICT 2013 3 2262.021 2250 Tue Oct 22 00:00:00 ICT 2013 4 2263.322 2250 Thu Oct 23 00:00:00 ICT 2013 5 2253.782 2225 Thu Oct 24 00:00:00 ICT 2013 6 2200.255 2175 Thu Oct 25 00:00:00 ICT 2013 7 2240.377 2275 Thu Oct 28 00:00:00 ICT 2013 8 2266.362 2300 Thu Oct 29 00:00:00 ICT 2013 9 2302.058 2300 Thu Oct 30 00:00:00 ICT 2013 10 2289.361 2350 Thu Oct 31 00:00:00 ICT 2013

## 4.2. Gambar
Pada gambar 6 dibawah ini ditunjukkan bahwa grafik dari hasil tabel 1 pada garis warna merah menunjukkan data asli dan garis warna biru menunjukkan hasil dari prediksi.
Gambar 6. Hasil dalam bentuk grafik

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari  Rapidminer  dengan selisih  -32  dari  nilai  aslinya  pada  tanggal  18  oct  2013  dan  +12 dari nilai aslinya pada 22 oct 2013 pada tabel 1.
Yang  dimana  prediksi  dengan  menggunakan  JST  hasil perbedaannya  tidak  begitu  berbeda  signifikan  terhadap  aslinya yang  dimana  data  yang  dicoba  cuma  500  dan  dari  grafik  pada gambar 4 dapat disimpulkan bahwa pada saat pergerakan saham turun kita memprediksikan nilainya lebih besar dari aslinya dan begitu  juga  dengan  sebaliknya  pada  saat  harga  saham mengalami penaikan, hasil prediksi cenderung lebih rendah dari aslinya.

## DAFTAR PUSTAKA
[ 1 ] Darmadji,  Tjiptono  dan  Hendy  M.  Fakhruddin  2006, Pasar Modal di Indonesia , Salemba Empat, Jakarta.
[ 2 ] Sapto, Raharjo. 2006. Kiat Membangun Aset Kekakyaan . Jakarta: PT. Gramedia
[ 3 ] Fahmi, Irham. 2012. Pengantar Pasar Modal. Bandung : Alfabeta.
[ 4 ] Setiawan,  B.I.  dan  Rudiyanto,  2004.  “Aplikasi  Neural Networks  Untuk  Prediksi  Aliran  Sungai”, Prosiding Semiloka  Teknologi  Simulasi  dan  Komputasi  serta Aplikasi 2004 – BPPT, Jakarta
[ 5 ] Kosasi,  Sandi.  “Penerapan  Metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  BackPropagation  Untuk  Memprediksi  Nilai Ujian Sekolah”. Jurnal teknologi (2014) Vol. 7 No. 1.
[ 6 ] Dharma,  I.S.,  Putera,  I.A.  and  Ardana,  P.D.H.,  2011. Artificial  Neural  Networks  Untuk  Pemodelan  Curah Hujan-Limpasan  Pada  Daerah  Aliran  Sungai  (Das)  Di Pulau Bali. Bumi Lestari, 11(1), pp.9-22.

## BIODATA PENULIS

## Leonardy Khanady
Mahasiswa program studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pelita Harapan  Kampus  Medan.  Aktif  dalam Investment  Club  UPH  Medan,  menguasai B usiness Analytic dan web programming.

## Darsono Nababan.
Dosen  tetap  Universitas  Pelita  Harapan Kampus  Medan,  mengajar  mata  kuliah business  intelligence  and  data  analytic dengan  topik bidang penelitian  Big Data, Datamining, dan Security. ID Google Schoolar : g97_5aMAAAAJ, Scopus ID : 57204172142