## ARBITRASE: Journal of Economics and Accounting
ISSN 2722-841X (Media Online) Vol 3, No 2, November 2022, Page 231-237 DOI: 10.47065/arbitrase.v3i2.495 https://djournals.com/arbitrase

## Prediksi Harga Saham Bank BCA Menggunakan XGBoost

## Beno Jange
Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK Dharmapala Riau, Pekanbaru Jl. KH Samanhudi No.13, Sago, Kec. Senapelan, Kota Pekanbaru, Riau 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  XGBoost.  XGBoost  adalah implementasi sumber terbuka dari Gradient Boosting untuk menghasilkan prakiraan berdasarkan data historis yang cepat dan dapat diskalakan. Data dalam penelitian ini adalah data harga saham Bank BCA selama 4 (empat) tahun yaitu dari tanggal 01-01-2017 sampai 31-12-2020.  Indikator teknikal  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Simple  Moving  Average  (SMA), Exponential  Moving Average  (EMA),  Moving  Average  Convergence/Divergence  (MACD)  dan  Relative  Strength  Index  (RSI).    Hasil  penelitian menunjukkan bahwa indikator teknikal Exponential Moving Average sangat mempengaruhi hasil prediksi.  Hasil penelitian ini juga menunjukkan akurasi prediksi yang cukup baik dengan MAPE sebesar 4.01 persen dengan penyetelan hiper parameter; prediksi sedikit kurang baik pada bulan Maret tahun 2020 karena ada kasus pandemi Covid-19.
Kata Kunci: Prediksi; Harga Saham; XGBoost; Indikator Teknikal; Rekayasa Fitur
Abstract− This  study  aims  to  determine  the  prediction  of  Bank  BCA's  stock  price  using  XGBoost.  XGBoost  is  an  open  source implementation of Gradient Boosting for generating forecasts based on historical data that is fast and scalable. The data in  this study is stock price data of Bank BCA for 4 (four) years, namely from 01-01-2017 to 31-12-2020. The technical indicators used in this study are the Simple Moving Average (SMA), Exponential Moving Average (EMA), Moving Average Convergence/Divergence (MACD) and Relative Strength Index (RSI). The results show that the Exponential Moving Average technical indicator greatly influences the prediction results. The results of this study also show a fairly good prediction accuracy with MAPE of 4.01 percent with hyper parameter settings; but the predictions are slightly less good in March 2020 due to the Covid-19 pandemic case.
Keywords : Prediction; Stock Price; XGBoost; Technical Indicator; Feature Engineering

## 1. PENDAHULUAN
Eugene  Fama  menemukan  bahwa  ada  banyak  bukti  yang  mendukung  Hipotesis  Pasar  Efisien  (Efficient  Market Hypothesis), yang menunjukkan bahwa harga sekuritas “sepenuhnya mencerminkan” informasi yang relevan pada waktu tertentu: Oleh karena itu, baik analisis teknikal maupun fundamental tidak efektif dalam mencari abnormal return secara konsisten di bawah kondisi pasar yang efisien (Malkiel, 2003).
Namun pada kenyataannya, investor memperoleh sejumlah pengembalian tertentu dengan menerapkan berbagai metode  prediksi,  biasanya  analisis  teknikal,  yang  diterapkan  di  berbagai  pasar  aset  (Stankovic  et  al,  2015).  Oriani  & Coelho  (2016)  menemukan  bahwa  indikator  teknikal  bila  digunakan  sebagai  input  dapat  meningkatkan  keakuratan ramalan saham dan kombinasi berbagai indikator sebagai input dapat lebih meningkatkan kinerja peramalan.
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. Analisis data deret waktu membantu dalam mengidentifikasi pola, tren, dan periode atau siklus yang ada dalam data di pasar saham (Jange, 2021; 2022).
Hal ini membuat analisis deret waktu dan peramalan menjadi area penelitian yang penting. Evolusi berkelanjutan di bidang Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan dan fakta bahwa informasi pasar keuangan menjadi lebih mudah diakses  oleh  sejumlah  besar  investor  menghasilkan  munculnya  algoritma  perdagangan  canggih  yang  akibatnya  mulai memiliki pengaruh signifikan terhadap perilaku pasar (Nobre & Neves, 2019).
Extreme  Gradient  Boosting,  atau  singkatnya  XGBoost  adalah  implementasi  sumber  terbuka  yang  efisien  dari algoritma peningkatan gradien (Gradient Boosting) yang dikembangkan oleh Tianqi Chen dan Carlos Guestrin. Faktor terpenting  di  balik  kesuksesan  XGBoost  adalah  skalabilitasnya  dan  kecepatannya  di  semua  skenario.  Sistem  berjalan sepuluh kali lebih cepat daripada solusi populer yang ada pada satu mesin dan menskalakan hingga miliaran contoh dalam pengaturan terdistribusi atau terbatas memori.
XGBoost mendominasi kumpulan data terstruktur atau tabular pada masalah pemodelan prediktif klasifikasi dan regresi yang dibuktikan bahwa algoritma ini selalu digunakan oleh pemenang kompetisi di platform ilmu data kompetitif Kaggle (Chen & Guestrin, 2016). Meskipun XGBoost dirancang untuk klasifikasi dan regresi pada kumpulan data tabular, namun dapat juga digunakan untuk peramalan deret waktu.
Sudah banyak penelitian tentang prediksi pasar saham menggunakan XGBoost seperti pada pasar saham di Cina (Chen et al, 2021; Long et al, 2019; Yun et al, 2021), Amerika Serikat (Beyaz et al, 2018; Nobre & Neves, 2019), Iran (Nabipour et al, 2020) dan Korea Selatan (Kim, 2018). Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga saham Bank BCA dengan menggunakan XGBoost dan indikator teknikal.

## ARBITRASE: Journal of Economics and Accounting
ISSN 2722-841X (Media Online) Vol 3, No 2, November 2022, Page 231-237 DOI: 10.47065/arbitrase.v3i2.495 https://djournals.com/arbitrase

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 XGBoost dan Algoritma Gradient Boosting
Dalam melakukan prediksi harga saham sebagai studi kasus penelitian ini, digunakan pustaka XGBoost yang merupakan implementasi dari algoritma Gradient Boosting yang dirancang untuk kecepatan komputasi dan kinerja model (Chen & Guestrin, 2016). Algoritma Gradient Boosting menggabungkan pembelajar lemah (weak learner) menjadi satu pembelajar kuat (strong learner) tunggal secara iteratif yang dapat dijelaskan sebagai berikut (Friedman, 2001): a.  Masukan: training set {(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 )} 𝑖=1 𝑛 , fungsi differential loss 𝐿(𝑦, 𝐹(𝑥)) , sejumlah iterasi M . b.  Proses:
1.  Inisialisasi model dengan nilai tetap:
𝐹 0 (𝑥) = arg min ∑ 𝐿(𝑦 𝑖 , 𝛾) 𝑛 𝑖=1 (1)
2.  Untuk m = 1 sampai M : a) Hitung pseudo-residual:
𝑟 𝑖𝑚 = − [ 𝜕𝐿(𝑦 𝑖 ,𝐹(𝑥 𝑖 )) 𝜕𝐹(𝑥 𝑖 ) ] (2)
b) Sesuaikan  base  learner  (atau  weak  learner,  misalnya  tree)  ditutup  di  bawah  penskalaan h m (x)  ke  pseudo- residual, yaitu melatihnya menggunakan training set {(𝑥 𝑖 , 𝑟 𝑖𝑚 )} 𝑖=𝑖 𝑛 . c) Hitung pengali γ m dengan memecahkan masalah optimisasi satu dimensi berikut:
𝛾 𝑚 = arg min ∑ 𝐿(𝑦 𝑖 , 𝐹 𝑚−1 (𝑥 𝑖 ) + 𝛾ℎ(𝑥 𝑖 )) 𝑛 𝑖=1 (3)
d) Perbarui modelnya
𝐹 𝑚 (𝑥) = 𝐹 𝑚−1 (𝑥) + 𝛾 𝑚 ℎ 𝑚 (𝑥) (4)
c.  Keluaran: F M ( x ).

## 2.2 Indikator Teknikal
Dalam analisis teknikal di bidang keuangan, indikator teknikal adalah perhitungan matematis berdasarkan harga historis, volume,  atau  informasi  lainnya  yang  bertujuan  untuk  meramalkan  arah  harga  pada  pasar  keuangan  di  mana  yang digunakan pada penelitian ini adalah (Taran-Morosan, 2009):
a.  Simple Moving Average (SMA)
𝑆𝑀𝐴 𝑘 = 𝑃 𝑛−𝑘+1 +𝑃 𝑛−𝑘+2 +⋯+𝑃 𝑛 𝑘 (5)
𝑆𝑀𝐴 𝑘 =
1 𝑘 ∑ 𝑃 𝑖 𝑛 𝑖=𝑛−𝑘+1 (6)
Dengan P sebagai harga, k sebagai titik data dan n sebagai jumlah data. b.  Exponential Moving Average (EMA)
𝐸𝑀𝐴 𝑘 = 𝛼𝑥 𝑘 + (1 − 𝛼)𝑆 𝑘−1 (7)
𝐸𝑀𝐴 𝑘 = 𝑆 𝑘−1 + 𝛼(𝑥 𝑘 − 𝑆 𝑘−1 ) (8)
Dengan α sebagai faktor pemulusan (smoothing factor) dan 0 < α < 1, S k adalah rata-rata tertimbang sederhana dari pengamatan saat ini x k dan statistik sebelumnya S k-1 . c.  Moving Average Convergence/Divergence (MACD)
𝑀𝐴𝐶𝐷 = 𝐸𝑀𝐴 12 − 𝐸𝑀𝐴 26 (9) 𝑆𝑖𝑔𝑛𝑎𝑙 = 𝐸𝑀𝐴 9 (𝑀𝐴𝐶𝐷) (10)
d.  Relative Strength Index (RSI)
𝑅𝑆 = 𝐸𝑀𝐴(𝑈,𝑛) 𝐸𝑀𝐴(𝐷,𝑛) (11) 𝑅𝑆𝐼 = 100 − 100 1+𝑅𝑆 (12)
Dengan U sebagai periode kenaikan, D sebagai periode penurunan, RS sebagai rasio rata-rata yang disebut relative strength factor dan RSI sebagai konversi dari RS menjadi indeks antara 0 dan 100.

## 2.3 Parameter hiper pada XGBoost
Berikut  beberapa  parameter  hiper  (hyperparameter)  yang  harus  dipertimbangkan  untuk  menyetel  ansambel  Gradient Boosting dan pengaruhnya terhadap kinerja model (Chen & Guestrin, 2016):

## ARBITRASE: Journal of Economics and Accounting
ISSN 2722-841X (Media Online) Vol 3, No 2, November 2022, Page 231-237 DOI: 10.47065/arbitrase.v3i2.495 https://djournals.com/arbitrase
a.  gamma yaitu pengurangan kerugian minimum yang diperlukan untuk membuat partisi lebih lanjut pada simpul daun pohon. Semakin besar gamma, semakin konservatif algoritmanya.
b.  learning_rate  yaitu  penyusutan  ukuran  langkah  digunakan  dalam  pembaruan  untuk  mencegah  overfitting.  Setelah setiap langkah boosting, bisa langsung didapatkan bobot fitur baru, dan learning_rate mengecilkan bobot fitur agar proses boosting lebih konservatif.
c.  max_depth yaitu kedalaman maksimum pohon. Meningkatkan nilai ini akan membuat model lebih kompleks dan lebih cenderung  overfit.  0  menunjukkan  tidak  ada  batas  kedalaman.  Berhati-hatilah  karena  XGBoost  secara  agresif menghabiskan memori saat melatih pohon yang dalam.
d.  n_estimators yaitu jumlah pohon keputusan. Ingatlah bahwa pohon keputusan ditambahkan ke model secara berurutan dalam upaya untuk  mengoreksi  dan memperbaiki prediksi  yang dibuat  oleh pohon sebelumnya. Dengan demikian, lebih banyak pohon seringkali lebih baik.

## 2.4 Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Model XGBoost untuk memprediksi harga saham Bank BCA dilakukan dalam 6 (enam) tahap sebagai berikut:
a. Pengumpulan data (data collection) yaitu mengumpulkan data harga saham Bank BCA dari tahun 2017 sampai 2020 yang diunduh dari situs finance.yahoo.com dan memvisualisasikannya menggunakan pustaka matplotlib dan plotly.
b. Prapemrosesan data (data preprocessing) yaitu mengubah data menjadi format yang lebih mudah dan efektif untuk diproses selanjutnya menggunakan pustaka pandas dan memvisualisasikannya menggunakan pustaka matplotlib dan plotly.
c. Rekayasa  fitur (feature  engineering)  yaitu  membuat  fitur  relevan  yaitu indikator  teknikal  yang  digunakan  dalam kumpulan data (data set) menggunakan pustaka pandas dan memvisualisasikannya menggunakan pustaka matplotlib dan plotly.
d. Pemilihan model (model selection) yaitu memasukkan data ke dalam model XGBoost dengan cara memecah data menjadi  data latih (train) dan data uji (test) sekaligus juga memasukkan parameter hiper untuk menentukan hasil terbaik menggunakan fungsi XGBRegressor pada pustaka XGBoost.
e. Prediksi  (prediction)  yaitu  memprediksi  data  menggunakan  fungsi  predict  pada  pustaka  XGBoost  dan memvisualisasikannya menggunakan pustaka matplotlib dan plotly.
e. Evaluasi  (evaluation)  yaitu  menentukan  fitur  indikator  teknikal  yang  paling  berperan  penting  dalam  pemodelan (feature importance) dan mengukur seberapa akurat hasil prediksi yang dibuat oleh model (performance evaluation) menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dengan persamaan:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝐴 𝑡 𝐹 𝑡 𝐴 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 (13)
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. Hasil kemudian divisualisasikan menggunakan pustaka matplotlib dan plotly.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang diambil adalah data  harga  saham  harian (open, high, low, close dan  adj  close) dan  volume selama periode 01/01/2017 hingga 31/12/2020 yang ditunjukkan pada gambar berikut:
Data collection Data preprocessing Feature engineering Model selection Prediction Evaluation

## ARBITRASE: Journal of Economics and Accounting
ISSN 2722-841X (Media Online) Vol 3, No 2, November 2022, Page 231-237 DOI: 10.47065/arbitrase.v3i2.495 https://djournals.com/arbitrase
Gambar 3 mengilustrasikan harga penutupan harian dari satu set saham dan dekomposisi penutupan harian saham dengan mengambil  fungsi  dekomposisi, menghasilkan  plot  tren, musiman, dan residu  dari  harga saham.  Dapat  dilihat bahwa  tren  kelompok  harga  saham  ini  mula-mula  naik  dan  kemudian  cenderung  turun,  yang  konsisten  dengan  aturan deret waktu, dan harga saham memiliki musiman yang jelas dan residunya cenderung halus. Oleh karena itu, kumpulan data saham ini cocok digunakan untuk pelatihan model prediksi harga.
Gambar 3. Grafik Dekomposisi (Observed, Trend, Seasonal, Residual) Harga Saham BCA Periode 2017 sampai 2020
Sebelum melakukan prediksi model, perlu dilakukan rekayasa fitur menggunakan indikator teknikal seperti yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Indikator Teknikal untuk Rekayasa Fitur Indikator Teknikal Deskripsi EMA_9 Data 9 hari harga saham rata-rata bergerak tertimbang SMA_5 Data 5 hari pergerakan harga saham rata-rata jangka pendek SMA_15 Data 15 hari pergerakan harga saham rata-rata jangka pendek SMA_30 Data 30 hari pergerakan harga saham rata-rata jangka pendek RSI SMA(MAX(Close-LastClose,0),N,1)/SMA(ABS(Close-LastClose),N,1)*100 MACD EMA12-EMA26 MACD Signal Rata-rata pergerakan bobot indeks EWM untuk MACD dengan rentang waktu 9 hari
Berikut  adalah  visualisasi  dari  rekayasa  fitur  menggunakan  indikator  teknikal  EMA  (Exponential  Moving Average) dan SMA (Simple Moving Average) terhadap harga saham Bank BCA periode 2017 sampai 2020 seperti yang ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Grafik Indikator Teknikal (EMA dan SMA) Harga Saham Bank BCA periode 2017 sampai 2020
Berikut adalah visualisasi rekayasa fitur menggunakan indikator teknikal RSI (Relative Strength Index) terhadap harga saham Bank BCA periode 2017 sampai 2020 seperti yang ditunjukkan pada gambar 5.

## ARBITRASE: Journal of Economics and Accounting
ISSN 2722-841X (Media Online) Vol 3, No 2, November 2022, Page 231-237 DOI: 10.47065/arbitrase.v3i2.495 https://djournals.com/arbitrase
Berikut visualisasi dari rekayasa fitur menggunakan indikator teknikal MACD (Moving Average Convergence Divergence) terhadap harga saham Bank BCA periode 2017 sampai 2020 seperti yang ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Grafik Indikator Teknikal MACD Harga Saham Bank BCA periode 2017 sampai 2020
Data  selama  3  (tiga)  tahun  yaitu  periode  2017  sampai  2019  digunakan  sebagai  data  latih  (train)  untuk  melatih sistem untuk menghasilkan semua model prediksi dan data 1 (satu) tahun terakhir yaitu periode 2020 digunakan sebagai data uji (test) untuk menguji model akhir yang diperoleh setelah semua pelatihan dilakukan yang ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7. Grafik Pemecahan Data (Train, Test) Harga Saham Bank BCA periode 2017 sampai 2020
Ketika menggunakan algoritma XGBoost, perlu untuk dicari parameter hiper sesuai dengan karakteristik dari harga saham. Tugas penyetelan parameter hiper diserahkan pada  Grid  SearchCV  yang akan  mencoba setiap parameter yang mungkin di antara semua kandidat, dan parameter dengan kinerja terbaik adalah hasil akhirnya seperti ditunjukkan pada tabel 3. Kerugian utama dari penggunaan Grid SearchCV adalah lebih memakan waktu, tetapi menjamin keakuratan dan validitas hasil (Zhang, 2022).
Tabel 2. Pengaturan Pencarian Parameter Hiper Parameter Hiper Nilai n_estimators [100, 200, 300, 400] learning_rate [0.001, 0.005, 0.01, 0.05] max_depth [8. 10, 12, 15] gamma [0.001, 0.005, 0.01, 0.02] random_state [42] Tabel 3. Hasil Pencarian Parameter Hiper Terbaik Parameter Hiper Nilai n_estimators 400 learning_rate 0.05 max_depth 15 gamma 0.001 random_state 42
Berikut adalah hasil dari penilaian seberapa penting fitur indikator teknikal dalam rekayasa fitur digunakan untuk memprediksi harga saham Bank BCA tahun 2020 seperti yang ditunjukkan pada gambar 8 di mana terlihat bahwa EMA_9 memiliki  peran  paling  penting  dengan  nilai  yang  diperoleh  sangat  tinggi  melampaui  indikator  teknikal  lainnya  (RSI, MACD, sinyal, SMA).

## ARBITRASE: Journal of Economics and Accounting
ISSN 2722-841X (Media Online) Vol 3, No 2, November 2022, Page 231-237 DOI: 10.47065/arbitrase.v3i2.495 https://djournals.com/arbitrase
Gambar 8. Grafik Feature Importance Prediksi Harga Saham BBCA Tahun 2020
Berikut adalah hasil dari pemuatan (fit) dan prediksi (predict) data harga saham Bank BCA periode 2020 seperti yang  ditunjukkan  pada  gambar  9.  Pada  gambar  terlihat  bahwa  prediksi  terlihat  cukup  akurat  setelah  melalui  proses pengaturan parameter hiper terbaik dengan 'gamma': 0.001, 'learning_rate': 0.05, 'max_depth': 15, 'n_estimators': 400 dan diperoleh nilai MAPE sebesar 4.01 persen. Prediksi sedikit kurang baik pada bulan Maret tahun 2020 karena ada kasus pandemi Covid-19.

## Gambar 9. Grafik Prediksi Harga Saham BBCA periode 2020
Jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya (Jange, 2021) yang memprediksi menggunakan Prophet dapat dilihat  bahwa  hasil  prediksi  XGBoost  berhasil  melampaui  prediksi  Prophet.  Prediksi    XGBoost  dengan  nilai  MAPE sebesar  4.01  persen  berhasil  melampaui  prediksi  Prophet  dengan  nilai  MAPE  sebesar  5.37  persen.  Meski  begitu,  ada banyak  faktor  yang  mempengaruhi  perbedaan  tingkat  akurasi  prediksi  untuk  masing-masing  algoritma.  Salah  satu faktornya  adalah  banyaknya  parameter  hiper  dan variasi  nilai  parameter  hiper  yang  digunakan. Faktor  lainnya  adalah prediksi XGBoost menggunakan indikator teknikal dalam rekayasa fiturnya sedangkan prediksi XGBoost pada penelitian sebelumnya  tidak  menggunakannya  sehingga  prapemrosesan  datanya  menggunakan  data  asli  yaitu  harga  penutupan saham.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa metode XGBoost cukup baik dalam memprediksi  harga  saham  Bank  BCA.  Melalui  beberapa  penyetelan  parameter  hiper  pada  metode  XGBoost  akan didapatkan prediksi yang lebih baik yaitu MAPE sebesar 4.01 persen. Dapat dilihat bahwa pemakaian indikator teknikal dalam rekayasa fitur dan penyetelan parameter hiper cukup signifikan di dalam menurunkan nilai MAPE. Namun perlu diingat  bahwa  semakin  banyak  indikator  teknikal  yang  digunakan  dalam  rekayasa  fitur  dan  jumlah  parameter  yang digunakan dalam seleksi parameter hiper maka waktu untuk memprosesnya menjadi semakin lama. Jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya menggunakan Prophet bisa dilihat bahwa prediksi XGBoost berhasil melampaui prediksi Prophet  namun  ada  banyak  faktor  penyebabnya  yaitu  jumlah  parameter  yang  digunakan  dan  bahwa  Prophet  tidak menggunakan  indikator  teknikal  dalam  melakukan  rekayasa  fitur.  Untuk  penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk menggunakan  data  historis  harga  saham  yang  lebih  panjang,  menggunakan  lebih  banyak  parameter  hiper; membandingkan metode  XGBoost  dengan metode peramalan saham  lainnya (seperti ARIMA,  Regresi  Linear, LSTM, KNN); menggunakan lebih banyak saham untuk dibandingkan; memecah data yang sebelumnya data latih (train) dan uji (test) menjadi data latih (train), validasi (validation) dan uji (test).

## REFERENCES
Beyaz, Erhan & Tekiner, Firat & Zeng, Xiao-jun & Keane, John A. (2018). Stock price forecasting incorporating market state. 2018 IEEE 20th International Conference on High Performance Computing and Communications; IEEE 16th International Conference on Smart City; IEEE 4th International Conference on Data Science and Systems (HPCC/SmartCity/DSS) . IEEE, 1614-1619. Chen,  Tianqi  &  Guestrin,  Carlos  (2016).  XGBoost:  A  scalable  tree  boosting  system. Proceedings  of  the  22nd  ACM  SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining , 785-794.

## ARBITRASE: Journal of Economics and Accounting
ISSN 2722-841X (Media Online) Vol 3, No 2, November 2022, Page 231-237 DOI: 10.47065/arbitrase.v3i2.495 https://djournals.com/arbitrase
Friedman, Jerome H. (2001). Greedy function approximation: a gradient boosting machine. Annals of statistics , 1189-1232. Jange,  Beno.  (2021).  Prediksi  Harga  Saham  Bank  BCA  Menggunakan  Prophet. Journal  of  Trends  Economics  and  Accounting Research , 2(1), 1-5.
Jange,  Beno.  (2022).  Prediksi  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  Menggunakan  Prophet. JOTIKA  Journal  In  Management  and Entrepreneurship , 1(2), 53-59.
Kim, HyoungDo (2018). Prediction of the Movement Directions of Index and Stock Prices Using Extreme Gradient Boosting. The Journal of the Korea Contents Association , 18(9), 623-632. Malkiel, Burton G. (2003). The Efficient Market Hypothesis and Its Critics. Journal of Economic Perspectives , 17(1), 59-82. Nabipour, M., Nayyeri, P., Jabani, H., Mosavi, A., & Salwana, E. (2020). Deep learning for stock market prediction. Entropy , 22(8), 840.
Nobre, João & Neves, Rui Ferreira (2019). Combining principal component analysis, discrete wavelet transform and XGBoost to trade in the financial markets. Expert Systems with Applications , 125, 181-194.
Oriani, Felipe Barboza & Coelho, Guilherme P. (2016). Evaluating the impact of technical indicators on stock forecasting. 2016 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) . IEEE. 1-8.
Stanković, Jelena & Marković, Ivana & Stojanović, Miloš (2015). Investment Strategy Optimization Using Technical Analysis and Predictive Modeling in Emerging Markets. Procedia Economics and Finance , 19, 51–62. Taran-Morosan, Adrian (2009). Some Technical Analysis Indicators. Revista Economica , 46(3), 116-121.
Yun,  Kyung  Keun  &  Yoon,  Sang  Won  &  Won,  Daehan  (2021).  Prediction  of  stock  price  direction  using  a  hybrid  GA-XGBoost algorithm with a three-stage feature engineering process. Expert Systems with Applications , 186, 115716.
Zhang,  Yifan  (2022).  Stock  Price  Prediction  Method  Based  on  XGBoost  Algorithm. 2022  International  Conference  on  Big  Data Blockchain and Economy Management (ICBBEM 2022) , 595-603.