## ANALISIS MACHINE LEARNING ALGORITMA REGRESI LINEAR UNTUK MEMPREDIKSI SAHAM DI BANK BRI DI BURSA SAHAM INDONESIA
Yenni Syahfutri.s 1) , Ibnu Rasyid Munthe 2), Syaiful Zuhri Harahap 3)
1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Sistem Informasi Universitas Labuhanbatu email:yennisyahputri123@gmail.com, ibnurasyidmunthe@gmail.com, syaifulzuhriharahap@gmail.com

## Abstract
Stocks  are  securities  that  have  fluctuating  characteristics.  Therefore  stock  predictions  are  needed  to determine  stock  prices  in  the  future.  The  data  used  is  actual  data  obtained  from  the  Indonesian  Stock Exchange. This study uses the CRISPDM model and uses the Linear Regression method in processing the data. Data processing is carried out using several techniques, namely manually (exel) and by application testing. The application used is Rapid Miner. And after testing, get the test results of a difference of 0 to 3%. And get a root mean square error (RMSE) value of 62.592. and based on the research, it was decided that the share price on January 4 2021 - December 9 2022 will experience stock price fluctuations in the future with a difference of 0 to 3% from the previous share price.
Keywords: Stocks, Linear Regression, Predictions, Machine Learning.

## 1. PENDAHULUAN
Berinvestasi saham merupakan hal yang sangat  menarik  karena  dapat  mendatangkan return yang besar bagi investor. Namun, investor seringkali menghadapi risiko karena harga saham selalu berfluktuasi dengan sangat cepat. Dengan demikian,  berinvestasi  dalam  saham  umumnya dianggap  sebagai  tingkat  risiko  yang  tinggi. Investasi  saham  juga  memperoleh  risiko  yang besar, tetapi para investor ingin menginvestasikan uangnya dalam bentuk saham. Dengan  saham  maka  para  investor  akan mendapat  keuntungan,  yaitu  berupa  keuntungan dan  laba.  Di  antara  banyak  instrumen  investasi, saham  sangat  diminati  oleh  investor  karena menjanjikan  pengembalian  yang  lebih  tinggi. Namun,  laba  yang  diperoleh  tidak  jauh  dengan risiko yang ada, sehingga menimbulkan ketidakpastian  dalam  investasi  saham.  Oleh karena  itu  penulis  melakukan  penelitian  dengan Machine learning (kecerdasan buatan) yang dapat mengolah data yang berguna untuk memprediksi data Saham dimasa depan.
Saham adalah bukti kepunyaan seseorang atau badan hukum di suatu perusahaan yang  berbentuk  kertas  [1].  Sertifikat  mencatat jumlah saham investor, golongan saham investor, hak  dan  kewajiban  masing-masing  investor.
Saham  dibagi  berdasarkan  pengalihan  hak,  hak tagih  dan  kinerja  [2].  Saham  juga  dipengaruhi oleh  faktor  permintaan  dan  penawaran  harga saham.  Ketika  harga  saham  naik,  permintaan pasti akan turun. Sebaliknya, ketika harga saham turun  permintaan  meningkat.  Harga  yang  naik memperlemah  peluang  beli  para  pembeli  saham dan  akan  mengakibatkan  harga  saham  turun hingga  keseimbangan  baru  tercapai. [3]. Memprediksi  saham  adalah  upaya  untuk memperkirakan  harga  saham  pada  Bank  Rakyat Indonesia yang akan muncul di masa depan dan meningkatkan  potensi  keuntungan  pembeli saham saat mengambil keputusan investasi. [4].
Pasar saham adalah suatu tempat memperdagangkan  barang  dalam  stok.  Saham adalah  instrumen  alat  bantu  pasar  modal  yang dikenal dimasyarakat. Masyarakat dapat memperdagangkan saham di perusahaan investasi  terdapat  layanan  ini  [5].  Pasar  modal digunakan  untuk  tempat  proses  perdagangan saham jangka panjang atau jangka pendek. Pasar saham Indonesia diatur oleh Undang-Undang No. 8 Tahun 1995 pasar modal [6]. Pengertian pasar saham  menyangkut  semua  kegiatan  yang menghubungkan penawaran dan permintaan atau kegiatan jual beli sekuritas [7].
Gambar 1 Grafik Open, High, Low, Close Saham [8] Harga  pembukaan (open) ,  harga  tertinggi (high) ,  harga  terendah (low) ,  harga  penutupan (close) [9]. Volume saham adalah jumlah saham emiten yang di perdagangkan setiap hari di pasar modal pada harga yang ditentukan penjual saham [10].
Oleh  karena  itu,  prediksi  harga  saham ketika  berinvestasi  saham  sangat  penting  untuk dilakukan.  Penelitian  ini  dilakukan  bertujuan untuk  mengetahui  atau  memprediksi  data  harga saham  menggunakan  machine  learning  dengan metode  algoritma  regresi  linear.  Regresi  linear merupakan  bagian  dari Machine  learning . Machine  learning  dibagi  menjadi  3  kategori, yaitu:  Model Reinforcement  Learning ,    Model Unsupervised  Learning, Model supervised Learning .  Model supervised  Learning dibagi menjadi  dua  yaitu  : classification [11],  dan Regression [12], [13],  [14]. Algoritma Regresi linier  ialah  metode  untuk  memprediksi  data sekarang  dan  data  dimasa  yang  akan  datang. Regresi  linier  salah  satu  metode  prediksi  yang menghubungkan variabel terikat dan bebas [15], [16], [17].

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan yang dilakukan adalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 2, yang terdiri :
1. Identifikasi  Masalah,  bagian  ini  peneliti melakukan  pencarian  masalah  yang  ada  di penelitian.  Pada  tahap  awal  ini  bertujuan untuk  mengetahui  atau  memprediksi  data harga saham menggunakan machine learning dengan metode algoritma regresi linear.
2. Pengumpulan  Data  Saham  BRI,  Pada  tahap pengumpulan  data  dan  informasi,  Awal penelitian ini dilakukan pada 01 Januari 2021,
Metode  yang  digunakan  yaitu  metode
Algoritma  regresi  linear. informasi  diperoleh dengan  membaca  jurnal  yang  berhubungan dengan  proposal  yang  berkaitan  dengan prediksi saham BRI.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
3. Metode  CRISP  DM,  yaitu  pemodelan proses pengembangan data yang digunakan  peneliti  untuk  mendapatkan hasil dari penelitian
4. Analisis  Algoritma  Regresi  Linear,  Pada tahap  ini  data  yang  diperoleh  oleh  peneliti kemudian  di  analisis  dengan  menggunakan metode algoritma regresi linear.
5. Uji coba, tahapan ini dilakukan pengujian data oleh  peneliti  menggunakan  sistem  yang  ada
dan  akan  memperoleh  hasil  uji  yang  di inginkan oleh peneliti.
6. Dokumentasi Laporan, mencantumkan
dokumentasi  yang  akan  membantu  proses penelitian.

## Evaluasi
Ukuran kesalahan model yang dihasilkan prediksi terjadi kesalahan antara prediksi dan data aktual.  Kesalahan  ditampilkan  menggunakan kesalahan  kuadrat  rata-rata  (MSE),  adalah perbedaan rata-rata  kuadrat  antara  nilai  prediksi dengan  kesalahan  kuadrat  rata-rata  asli  yang diamati. (RMSE) merupakan akar dari MSE [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Metode CRSPDM

## Gambar 2. Model CRISP DM
Business  Understanding (pemahaman  bisnis), Data Understanding (pemahaman  data),  Data Preparation (persiapan data), Modeling (pemodelan data), Evaluation , Deployment [19].
Tabel 1. Data Saham Bank BRI mulai dari 04

## Januari 2021 – 9 Desember 2022
Sumber https://finance.yahoo.com
b. Pengolahan Data
Pengolahan data pada tahap ini mencakup semua fungsi untuk menyiapkan data untuk  pengisian  manual,  data  awal  di  proses. Kemudian di input menggunakan microsoft excel data saham Bank BRI yaitu open, high, low, close and volume. Dengan data ini maka penulis akan memprediksi  data  saham  dimasa  yang  akan datang,  menentukan  nilai  MSE  dan  RMSE dengan  menggunakan  metode  algoritma  regresi linear. Business Understanding , Data
Understanding [20] Data inventori ada 6 atribut (5 variabel dependen dan 1 variabel independen), yaitu:  Tanggal,  harga  buka,  harga  tinggi,  harga rendah,  jumlah,  harga  tutup.  persamaan  regresi linier berganda untuk empat prediktor atau empat variabel independen/bebas sebagai berikut. Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 Ket  :  Y=  variabel  dependen/terikat  (Harga penutupan (Y)
X1, X2, X3, X4 = variabel dependen/independen; Harga  Buka  (X1),  Harga  Tertinggi  (X2),  Harga Terendah (X3), Volume (X4)) a  =  konstanta  (jika  x  adalah  0  maka  y  sama dengan a atau konstanta)
b1, b2, b3, b4 = koefisien regresi (nilai naik atau turun).
Berdasarkan perhitungan keempat persamaan  regresi  prediktif  dari  data  pelatihan,
diperoleh hasil sebagai berikut:
Hasil  persamaan  algoritma  untuk  data  training yaitu:
Nilai  konstanta  b1,b2,b3,b4  dan  a  diperoleh menggunakan sistem Data Analysis yang ada di Microsoft Excel, yaitu sebagai berikut : Intercept (a) = 44,22803 Nilai  intercept  merupakan  nilai  rata-rata  dari variabel Y. X Variable 1 (b1) -0,93911 X Variable 2 (b2) 0,814498 X Variable 3 (b3) 1,121254 X variabel 4 (b4) 7,45E-08
Nilai    hasil  a,  b1,  b2,  b3,  dan  b4  kemudian  di Input ke persamaan regresi linear berganda yaitu
: Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 Y  =  44,22803  +  -0,93911 X1  +  0,814498  X2  + 1,121254 X3 + 7,45E-08 X4
Tabel 2. Data Untuk Menentukan RMSE
Intercept (a) = 44,22803 Nilai  intercept  merupakan  nilai  rata-rata  dari variabel Y X Variable 1 (b1) -0,93911 X Variable 2 (b2) 0,814498 X Variable 3 (b3) 1,121254 X variabel 4 (b4) 7,45E-08
Rumus untuk mencari nilai Y' = Intercept + (variabel 1* X1)+(variabel 2*X2)+(variabel
3*X3)+(variabel 4*X4) RMSE = 61,50432

## c. MODELING
Pengolahan data menggunakan algoritma regresi linier dilakukan dengan menghubungkan format  data  yang  diinginkan  atau  layak  dengan aplikasi  data  science.  Dan  aplikasi  yang digunakan adalah Rapid Miner.
Gambar 3. Membangun model Regresi Linear menggunakan Rapid Miner
Gambar 4. Hasil pengujian Manual dan Prediksi menggunakan Rapid Miner
Gambar 5. Hasil RMSE menggunakan Rapid Miner

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  penulis memperoleh  kesimpulan  yaitu:  Prediksi  harga saham  BBRI  menggunakan  metode  Regresi Linear dan menggunakan Model CRISPDM. alat bantu menggunakan sistem aplikasi Rapid Miner.
hasil  analisa  prediksi  harga  saham  dengan menginput data Close saham BBRI, data prediksi saham  manual  dan  data  prediksi  saham  secara aplikasi mendapat perbedaan antara 0 sampai 3%. Dengan  nilai  root  mean  squared  error  (RMSE) yaitu 62.592. Maka prediksi harga saham BBRI pada  04  Januari  2021  –  09  Desember  2022  dan harga saham dimasa depan mengalami naik turun harga saham dan tidak jauh berbeda dengan hasil prediksi yang telah diteliti.

## 5. REFERENSI
[1] N. Hasan and F. A. O. P. J. V. M. Mangindaan, “Analisis Capital Asset Pricing Model (CAPM) Sebagai Dasar Pengambilan Keputusan Berinvestasi
Saham (Studi pada Indeks Bisnis-27 di Bursa Efek Indonesia),” J. Adm. Bisnis , vol. 8, no. 1, p. 36, 2019, doi: 10.35797/jab.8.1.2019.23498.36-43.
[2] M. Fujianugrah MM, “Analisis Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Harga Saham Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia,” J. Benefita , vol. 4, no. 2, pp. 245–259, 2019, doi: 10.47221/tangible.v4i2.72.
[3] I. Novitasari, D. Budiadi, and A. D.
Limatara, “Analisis Stock Split Terhadap
Harga Saham Pt. Jaya Real Property
Tahun 2010-2016,” Cahaya Akt. , vol. 10, no. 1, pp. 8–17, 2020.
[4] J. S. Putra, R. D. Ramadhani, and A.
Burhanuddin, “Prediksi Harga Saham
Bank Bri Menggunakan Algoritma Linear Regresion Sebagai Strategi Jual
Beli Saham,” J. Dinda  Data Sci. Inf.
Technol. Data Anal. , vol. 2, no. 1, pp. 1–
10, 2022, doi: 10.20895/dinda.v2i1.273.
[5] M. Yusra, “Pengaruh Frekuensi Perdagangan , Trading Volume, Nilai
Kapitalisasi Pasar, Harga Saham, Dan
Trading Day Terhadap Return Saham Pada Perusahaan Kosmetik Dan Keperluan Rumah Tangga Di Bursa Efek Indonesia,” J. Akunt. dan Keuang. , vol.
7, no. 1, p. 65, 2019, doi:
10.29103/jak.v7i1.1841.
[6] L. Nur Aini, “Pengaruh Inflasi, Bank Indonesia Rate Dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Harga Saham Pada Perusahaan Sektor Transportasi Dan Logistik Di Bursa Efek Indonesia Periode 2015- 2018,” SIBATIK J. J. Ilm. Bid. Sos. Ekon. Budaya, Teknol. dan Pendidik. , vol. 1, no. 4, pp. 219–234, 2022, doi: 10.54443/sibatik.v1i4.27.
[7] E. Damayanti, R. D. Larasati, and Kharis Fadlullah Hana, “Reaksi Pasar Modal Indonesia Terhadap Pengumuman,” J. Ekon. dan Manaj. , vol. 1, no. 3, pp. 1–5, 2020.
[8] K. Mahendra, N. Satyahadewi, and H.
Perdana, “Analisis Teknikal Saham
Menggunakan Indikator  Moving Average Convergence Divergence (Macd),” Bimaster  Bul. Ilm. Mat. Stat. dan Ter. , vol. 11, no. 1, pp. 51–58, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jbmst r/article/view/51602
[9] A. M. Anwar, “Pengaruh Current Ratio, Debt To Equity, dan Return On Assets
Terhadap Harga Saham (Studi kasus pada perusahaan sektor makanan dan minuman yang terdaftar di BEI tahun 2017-2019),” J. Ilm. Mhs. Akunt. , vol. 1, no. 2, pp. 146–157, 2021.
[10] J. Jefri, E. S. Siregar, and D. Kurnianti, “Pengaruh ROE, BVPS, dan Volume Perdagangan Saham Terhadap Return Saham,” J. PROFIT Kaji. Pendidik.
Ekon. dan Ilmu Ekon. , vol. 7, no. 2, pp. 101–112, 2020, doi:
10.36706/jp.v7i2.11875.
[11] A. Roihan, P. A. Sunarya, and A. S. Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper,”
IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf.
Technol. , vol. 5, no. 1, pp. 75–82, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[12] H. W. Herwanto, T. Widiyaningtyas, and P. Indriana, “Penerapan Algoritme Linear
Regression untuk Prediksi Hasil Panen Tanaman Padi,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 4, p. 364, 2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i4.537.
[13] M. A. Aditya, R. D. Mulyana, I. P. Eka, and S. R. Widianto, “Penggabungan Teknologi Untuk Analisa Data Berbasis Data Science,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 51–56, 2020.
[14] D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. Media Inform.
Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 437, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[15] D. Novianty, N. D. Palasara, and M. Qomaruddin, “Algoritma Regresi Linear pada Prediksi Permohonan Paten yang Terdaftar di Indonesia,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, p. 81, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.43664.
[16] A. Afifah Muhartini et al. , “Analisis
Peramalan Jumlah Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Menggunakan Metode Regresi Linear Sederhana,” J. Bayesian  J. Ilm. Stat. dan Ekon. , vol. 1, no. 1, pp. 17–23, 2021, [Online].
Available:
https://bayesian.lppmbinabangsa.id/index .php/home/article/view/2
[17] P. Purwadi, P. S. Ramadhan, and N. Safitri, “Penerapan Data Mining Untuk
Mengestimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 18, no. 1, p. 55, 2019, doi:
10.53513/jis.v18i1.104.
[18] E. P. Ariesanto Akhmad, “Data Mining Menggunakan Regresi Linear untuk Prediksi Harga Saham Perusahaan Pelayaran,” J. Apl. Pelayaran dan
Kepelabuhanan , vol. 10, no. 2, p. 120, 2020, doi: 10.30649/japk.v10i2.83.
[19] D. Astuti, “Penentuan Strategi Promosi
Usaha Mikro Kecil Dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP- DM dengan Algoritma K-Means Clustering,” J. Informatics, Inf. Syst.
Softw. Eng. Appl. , vol. 1, no. 2, pp. 60– 72, 2019, doi: 10.20895/inista.v1i2.71.
[20] S. R. Munthe and S. Suryadi, “Algoritma K-Means Untuk Analisis Presepsi
Masyarakat Labuhanbatu Dalam Promosi
Produk Berbasis Digital Pasca COVID- 19,” U-NET J. … , vol. 5, no. 2, pp. 14– 24, 2021, [Online]. Available: https://ejurnal.univalabuhanbatu.ac.id/ind ex.php/u-net/article/view/346