## PENERAPAN MODEL REGRESI LINIER UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAM BANK BCA PADA BURSA EFEK INDONESIA
Rizky Zapar 1 , Denni Pratama 2 , Kaslani 3 , Cep Lukaman Rohmat 4 , Faturrohman 5
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2,3 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
4,5 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota. Cirebon Jawa Barat 45153, Indonesia
Rizky.zapar@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam era globalisasi dan kompleksitas pasar modal, analisis prediksi harga saham menjadi elemen krusial bagi keberhasilan  investor dan perusahaan. Fluktuasi  harga saham  yang tidak  menentu  menciptakan tantangan dalam meramalkan pergerakan pasar. Metodologi KDD (Knowledge Discovery in Databases) digunakan untuk mengekstraksi  pengetahuan  berharga  dari  data  historis  harga  saham  Bank  BCA.  Dengan  fokus  pada  metode regresi linier, penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi harga saham dan memvalidasi model menggunakan  K-Fold  Cross-Validation.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  nilai  RMSE  sebesar  0.032,  menandakan tingkat kesalahan yang rendah dan konsistensi kinerja model. Absolute Error sebesar 0.024 dengan rentang 0.007 mengindikasikan kemampuan model memberikan perkiraan yang akurat terhadap pergerakan harga saham. Root Relative  Squared  Error  sebesar  0.138  dengan  rentang  0.036  mencerminkan  tingkat  kesalahan  relatif  terhadap variasi data yang dapat dipertahankan oleh model. Dengan Squared Error sebesar 0.001 dan rentang 0.001, sebaran kesalahan  prediksi  model  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  prediksi  model  berada  dalam  kisaran  nilai sebenarnya. Model regresi linier dengan pendekatan KDD mampu memberikan prediksi harga saham Bank BCA dengan tingkat akurasi yang tinggi dan konsistensi yang baik, memberikan landasan yang kuat untuk pengambilan keputusan investasi di masa depan
Kata kunci: Prediksi Harga Saham, Metodologi Knowledge Discovery in Databases (KDD), Regresi Linier, K- Fold Cross-Validation, Bank BCA.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  globalisasi,  pasar  modal  memiliki peran  penting  dalam  ekonomi  global,  terutama  di negara-negara  dengan  ekonomi  pasar  yang  kuat. Saham,  sebagai  instrumen  utama  di  pasar  modal, mewakili  kepemilikan  dan  memiliki  nilai  yang berfluktuasi.  Pergerakan  harga  saham  dipengaruhi oleh faktor kompleks, dan pemahaman tentang hal ini penting  bagi  investor  dan  perusahaan  di  pasar  modal [1].  Menurut  [2]  Bahwa  investasi  dalam  saham memiliki dampak yang signifikan terhadap perusahaan-perusahaan di seluruh dunia. Keberhasilan atau  kegagalan  suatu  perusahaan  dapat  tercermin dalam  pergerakan  harga  sahamnya  di  pasar  modal. Oleh karena itu, pemahaman yang akurat dan analisis mendalam terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi pergerakan  harga  saham  sangat  penting  bagi perusahaan dan investor.
Pergerakan  harga  saham  cenderung  tidak  dapat diprediksi dengan pasti. Saat ini, kondisi pasar global sangat kompleks dan dipengaruhi oleh berbagai aspek ekonomi,  politik,  sosial,  dan  teknologis.  Fluktuasi harga  saham  yang  tidak  menentu  menciptakan tantangan dalam meramalkan pergerakan pasar. Untuk melakukan  prediksi  harga  saham  menjadi  suatu  hal yang  relevan  dan  penting.  Prediksi  harga  saham memberi  panduan  untuk  evaluasi  investasi  di  masa depan. Dalam ranah perdagangan saham, terdapat dua jenis  analisis  yang  umum  dikenal,  yaitu  analisis fundamental  dan  analisis  teknikal.  Jika  data  yang
digunakan dalam penelitian ini mengandung noise atau data yang tidak valid, seperti data yang hilang atau data yang  tidak  konsisten,  maka  hasil  prediksi  yang dihasilkan  juga  akan  tidak  akurat.  Oleh  karena  itu, penting untuk melakukan preprocessing data yang baik untuk mengatasi masalah ini.
Dalam  penelitian  [3],  digunakan  dua  metode, yaitu  regresi  linier  berganda  dan  ARIMA.  Metode regresi linier berganda digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel independen (harga pembukaan,  harga  tertinggi,  harga  terendah,  dan volume  perdagangan)  dengan  variabel  dependen (harga  penutupan)  saham  PT  BSI,  Tbk.  Sedangkan metode  ARIMA  digunakan  untuk  menganalisis  data deret  waktu  dan  membuat  prediksi  berdasarkan  pola historis.  Dalam  penelitian  [4]  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  model  Regresi  Linier  (LR) memiliki  nilai  kesalahan  terendah,  dengan  RMSE sebesar 0,010 untuk saham TLKM, 0,011 untuk saham KAEF, dan 0,012 untuk saham INDF. Model Regresi Random Forest (RFR) memiliki RMSE sebesar 0,013 untuk saham  KAEF, 0,014 untuk saham TLKM,  dan 0,018 untuk saham INDF. Hasil prediksi ini dianggap baik  karena  memiliki  nilai  kesalahan  yang  relatif rendah dibandingkan dengan metode MLP. Dan dalam penelitian  [5] memiliki  nilai  MAPE  yang baik dalam memprediksi harga saham Bank BCA. Metode regresi linear  menghasilkan  nilai  MAPE  sebesar  6,55%, sedangkan  metode  regresi  polinomial  menghasilkan nilai MAPE sebesar 6,54%
Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisa pola prediksi harga saham dan memvalidasi model prediksi harga  saham  Bank  BCA  dengan  menerapkan pendekatan  regresi  linier  dan  kerangka  kerja  KDD (Knowledge  Discovery  in  Databases).  Peneliti  ingin meningkatkan  akurasi  dan  keandalan  prediksi  harga saham  dengan  memanfaatkan  metode  regresi  linier dalam  mengatasi  kompleksitas  data  historis  harga saham, dan untuk memvalidasi kinerja model dengan menggunakan  K-Fold  Cross-Validation,  memastikan bahwa model dapat menggeneralisasi dengan baik ke data  baru  dan  memberikan  hasil  prediksi  yang  dapat diandalkan.
Linear Regression dipilih sebagai metode analisis karena dapat digunakan pada dataset dengan nilai yang tidak  stabil.  Kelebihan  lainnya  adalah  kemampuan metode ini untuk diaplikasikan pada data tren, seperti pergerakan harga saham [2]. Dalam upaya meningkatkan  akurasi  prediksi  harga  saham  Bank BCA,  peneliti  berencana  untuk  menerapkan  model KDD  (Knowledge  Discovery  in  Databases)  sebagai kerangka  kerja  analisis.  Dan  untuk  memvalidasi kinerja model, Peneliti juga akan menerapkan K-Fold Cross-Validation.  Dengan  membagi  data  ke  dalam subset  yang  saling  non-overlapping,  untuk  dapat mengukur sejauh mana model dapat menggeneralisasi dan memberikan prediksi yang akurat pada data baru.
Hasil  dari  penelitian  ini  memberikan  wawasan tentang  prediksi  harga  saham  Bank  BCA  dengan menerapkan model regresi linier. Dengan memanfaatkan data historis harga saham dan variabel yang  relevan.  Peniliti  berharap  perlu  dilakukan penelitian  lebih  lanjut  untuk  mengatasi  potensi keterbatasan  dalam  data  yang  digunakan,  termasuk keberlanjutan  ketersediaan  data  historis  harga  saham dan  peningkatan  kualitas  data.  Implementasi  strategi pre-processing  yang  lebih  akurat  atau  penerapan teknik imputasi data yang efektif dapat menjadi fokus penelitian  untuk  meminimalkan  dampak  data  yang tidak lengkap atau tidak konsisten.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Metode Literatur Review
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  [4] Regresi  Linier  (LR),  Regresi  Random  Forest  (RRF), dan  Multilayer  Perceptron  (MLP).  Penelitian  ini menggunakan model Cross-Standard Industry for Data Mining  (CRISP-DM)  yang  terdiri  dari  tahapan Business  Understanding,  Data  Understanding,  Data Preparation, Modelling, Evaluation, dan Deployment. Proses preprocessing meliputi pembacaan file dataset, penyaringan  atribut,  pembe  rsihan  data  yang  tidak lengkap,  normalisasi,  dan  partitioning  data.  Dalam penelitian  [5]  metode yang digunakan adalah  metode regresi  linear  dan  regresi  polinomial.  Metode regresi linear  digunakan  untuk  menemukan  hubungan  linier antara variabel (x) dan variabel (y), sedangkan metode regresi  polinomial  mengubah  atau  meningkatkan variabel (x) ke pangkat tertentu sebelum dimasukkan ke dalam  model. Penelitian  ini  menggunakan  metode
regresi linear dan regresi polinomial untuk memprediksi harga saham Bank BCA.
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  [6] adalah  metode  regresi  linear.  Metode  ini  digunakan untuk  memprediksi harga  saham  Bank  BRI berdasarkan  atribut  Date  dan  Price.  Penelitian  ini menggunakan dataset historis harga saham Bank BRI sebagai  input  untuk  model  regresi  linear.  Dalam penelitian  [7], metode yang digunakan untuk analisis data  adalah  Meta-Analisis.  Meta-analisis  merupakan sebuah  analisis  statistik  yang  memadukan  hasil berbagai  kajian  ilmiah  untuk  pertanyaan  yang  sama. Penelitian ini menggunakan metode Linear Regression,  ARIMA,  dan  Neural  Network  dalam prediksi  harga  saham.  Metode  ini  dipilih  karena mampu memberikan tingkat akurasi yang tinggi dalam prediksi  harga  saham.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga melakukan  analisis  variable  moderator  berdasarkan tahun terbit menggunakan JASP.
Dalam  penelitian  [8],  Metode  yang  diterapkan dalam  penelitian  ini  melibatkan  Regresi  Linear Berganda  dan  Moving  Average.  Regresi  linear berganda  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  harga saham  Bank  BCA  pada  rentang  waktu  tahun  2015- 2017.  Keputusan  untuk  menggunakan  metode  ini didasarkan pada kemampuannya untuk menghasilkan tren  harga  saham  baru,  terutama  jika  garis  kurva Linear Regression dapat menembus harga. Selain itu, Moving Average digunakan untuk mengukur momentum  dan  mengidentifikasi  area  support  yang mungkin relevan. Penting untuk dicatat bahwa metode Regresi Linear Berganda memiliki asumsi klasik yang harus dipenuhi, termasuk normalitas, multikolinearitas,  autokorelasi,  heteroskedastisitas, dan asumsi linearitas. Sementara itu, dalam mengukur performa  prediksi,  digunakan  Moving  Average Percentage  Error.  Rumus  ini  menggambarkan persentase  kesalahan  hasil  peramalan  terhadap permintaan  aktual  selama  periode  tertentu.  Dengan mengintegrasikan  kedua  metode  ini,  penelitian  ini berusaha  untuk  memberikan  pemahaman  yang  lebih holistik terhadap pergerakan harga saham Bank BCA dan meningkatkan ketepatan prediksi.

## 2.2. Hasil Literatur Review
Dalam  Penelitian  [4]  “Analisa  Perbandingan Model  Prediction  Dalam  Prediksi  Harga  Saham Menggunakan  Metode  Linear  Regression,  Random Forest  Regression  dan  Multilayer  Perceptron”  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  model Regresi Linier (LR)  memiliki  nilai  kesalahan  terendah,  dengan RMSE sebesar 0,010 untuk saham TLKM, 0,011 untuk saham  KAEF,  dan  0,012  untuk  saham  INDF.  Model Regresi  Random  Forest  (RFR)  memiliki  RMSE sebesar 0,013 untuk saham KAEF, 0,014 untuk saham TLKM, dan 0,018 untuk saham INDF. Hasil prediksi ini  dianggap  baik  karena  memiliki  nilai  kesalahan yang  relatif  rendah  dibandingkan  dengan  metode MLP.  Hasil  dan  pembahasan  dari  penelitian  [5], Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan
untuk  memprediksi  saham  Bank  BCA  pada  periode 2018  hingga  2023  menggunakan  metode  Linear Regresi  dan  Polynomial  Regresi,  dapat  disimpulkan bahwa kedua metode tersebut memberikan hasil yang sangat baik. Kriteria keberhasilan diukur dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang berada di  bawah  10%.  Metode  Polynomial  Regresi menunjukkan kinerja yang lebih unggul dibandingkan dengan  metode  Linear  Regresi.  Dengan  nilai  MAPE sebesar  6,54%,  Polynomial  Regresi  menghasilkan prediksi  yang  lebih  akurat  jika  dibandingkan  dengan Linear  Regresi  yang  memiliki  nilai  MAPE  sebesar 6,55%.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh   [6] “Prediksi  Harga  Saham  Bank  Bri  Menggunakan Algoritma Linear Regresion Sebagai Strategi Jual Beli Saham” Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode regresi  linear  efektif  digunakan  untuk  memprediksi harga saham Bank BRI. Dalam penelitian ini, variabel input yang digunakan adalah tanggal (Date) dan harga (Price), dengan pembagian dataset menjadi data  latih dan  data  uji  dalam  rasio  80:20.  Model  regresi  linear menghasilkan tingkat akurasi sebesar 0,89 untuk data latih  dan  0,91  untuk  data  uji.  Evaluasi  menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) menunjukkan hasil yang cukup baik. Untuk data latih, MAPE  sebesar  13,751%,  untuk  data  uji  sebesar 13,773%,  dan  untuk  keseluruhan  data  sebesar 13,755%.  Hasil  MAPE  yang  relatif  rendah  ini menandakan  bahwa  model  regresi  linear  mampu memberikan  prediksi  dengan  tingkat  kesalahan  yang kecil dan dapat dianggap akurat.
Hasil  penelitian  dalam  [7]  menunjukkan  bahwa metode Meta-Analisis digunakan untuk menggabungkan  hasil  berbagai  kajian  ilmiah  yang ditujukan untuk pertanyaan yang sama . Penelitian ini juga  mencatat  bahwa  terdapat  berbagai  metode  yang digunakan dalam prediksi harga saham, seperti Linear Regression, ARIMA, dan Neural Network. Selain itu, analisis  variable  moderator  berdasarkan  tahun  terbit dilakukan menggunakan JASP. Data yang dikumpulkan dalam penelitian sebanyak 300 publikasi kemudian masuk kedalam kriteria inklusi sebanyak 36 data yang memenuhi dengan diketahui jumlah data (N) dan  nilai  Koefisien  Korelasi  sebanyak  36  dengan rincian  17  data  Metode  Linear  Regression,  9  data Metode ARIMA, dan 10 data Metode Neural Network. Hasil  dari  penelitian  [8]  menunjukkan  bahwa  model regresi yang dibentuk oleh interaksi variabel bebas dan variabel terikat memiliki koefisien determinasi sebesar 65.6%,  yang  menunjukkan  seberapa  bagus  model tersebut digunakan untuk memprediksi harga saham.

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  yang digunakan dalam analisis data dan  pengembangan  model  ini  adalah  kerangka  kerja KDD  (Knowledge  Discovery  in  Databases)  [9]. Metodologi ini serangkaian langkah atau proses yang digunakan  untuk  mengekstraksi  pengetahuan  atau
informasi  berharga  dari  data  yang  besar,  kompleks, dan sering kali tidak terstruktur.
a. Pemilihan dan Pemahaman Data (Data Selection) Melakukan identifikasi dan pilih data yang relevan dan  sesuai  dengan  tujuan  analisis.  Menentukan sumber data yang akan digunakan.
b. Pre-processing Data (Data Preprocessing) Mengidentifikasi  dan  mengisi  nilai-nilai  yang hilang  dalam  dataset,  mendeteksi  dan  menangani nilai-nilai  ekstrem  yang  mungkin  mempengaruhi kinerja  model  dan  menormalkan skala data untuk memastikan konsistensi bobot variabel [10].
c. Transformasi Data (Data Transformation) Melakukan  transformasi  pada  variabel  input  atau target menjadi label.
d. Data Mining Melakukan implementasi model regresi linier pada data  yang  telah  diolah  sebelumnya,  termasuk penyesuaian  parameter  agar  sesuai  dengan  pola data  dan  melakukan  validasi  silang  (Cross- Validation)  menerapkan  metode  validasi  silang, seperti  K-Fold  Cross  Validation,  untuk  membagi data menjadi subset pelatihan dan pengujian secara iteratif.
e. Interpretasi dan Evaluasi Hasil (Interpretation and Evaluation of Results)
Melakukan  evaluasi  Kinerja  Model  Mengukur kinerja model menggunakan metrik evaluasi Root Mean  Squared  Error  (RMSE),  Absolute  Error, Root  Relatif  squared  Error  dan  Squred  Error  dan melakukan  visualisasi  hasil  seperti  scatter  plot antara  nilai  sebenarnya  dan  prediksi  model  untuk memberikan  gambaran  yang  jelas  dan  intuitif tentang performa model [11].

## 3.1. Sumber Data
Dalam  penelitian  ini,  sumber  data  utama  yang digunakan  adalah  website  resmi  Yahoo  Finance melalui website https://www.yahoofinance.com , peneliti  dapat  mengakses  dan  mengumpulkan  data historis harga saham perusahaan PT Bank Central Asia (BCA) yang terdaftar di BEI, seperti data harga saham yaitu Date, Price, Open, High, Low, Close, Adj Close dan Volume.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Tеknik  pengumpulan  yang  dilakukan  dalam penelitian ini adalah lebih bersifat primer, pengumpulan  data  historis  harga  saham  Bank  BCA dilakukan  dari  sumber  resmi  pasar  modal  Indonesia
Gambar  1. Alur penelitian kdd
yaitu  yahoofinance  dapat  diakses  dengan  link https://finance.yahoo.com/quote/BBCA.JK/history?p =BBCA.JK .  Data  ini  merupakan  sumber  informasi utama  yang  diperoleh  langsung  dari  pasar  modal sebagai hasil dari aktivitas perdagangan saham.

## 3.3. Teknik Analisis Data
Proses  analisis  data  yang  cermat  diperlukan untuk mengungkap pola prediksi dan hubungan  yang signifikan dalam dataset harga saham Bank BCA yaitu regresi  linier  metode  statistik  digunakan  untuk menganalisis  hubungan  antara  variabel  independen dan  dependen,  Regresi  terdiri  dari  dua  model  dasar regresi  linear  sederhana  dan  regresi  linear  berganda. Model  regresi  linear  sederhana  digunakan  untuk meramalkan hubungan antara dua variabel, sedangkan regresi  linear  berganda  melibatkan  dua  atau  lebih variabel  independen.  [12].  Dan  variabel  yang digunakan  variabel  independen  (X)  tanggal  (Date), harga  pembukaan  (Open),  harga  tertinggi  (High), harga terendah (Low), penutupan (Close) dan volume perdagangan  dengan  variabel  dependen  (Y)  harga penutupan (Close) saham Bank BCA.
Y adalah variabel dependen X adalah variabel independen a adalah koefisien intercept b adalah koefisien regresi untuk  mengukur  seberapa  besar  perubahan dalam  Y  yang  diharapkan  ketika  X  mengalami perubahan sebesar satu unit Mencari  nilai  a  (intercept)  dengan  menggunakan persamaan rumus :
𝑎 = (∑ 𝑌)(∑ 𝒳 2 ) − (∑ 𝒳)(∑ 𝒳𝑌) 𝓃(∑ 𝒳 2 ) − (∑ 𝒳) 2 (2)
Mencari  nilai  b  (slope)  dengan  menggunakan persamaan rumus  :
𝑏 = 𝓃(∑ 𝒳𝒴) − (∑ 𝒳)(∑ 𝑌) 𝓃(∑ 𝒳 2 ) − (∑ 𝒳) 2 (3)
Dan  melakukan  penerapan  K-Fold  Cross- Validation  memungkinkan  evaluasi  kinerja  model regresi  linier  secara  lebih  teliti.  Dengan  membagi dataset menjadi subset non-overlapping, peneliti dapat mengukur sejauh mana model dapat menggeneralisasi ke data baru.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Data saham historis PT. Bank BCA (BBCA.JK) Tbk, diperoleh dari data public web https://www.yahoofinance.com dengan  rentan  waktu mulai  dari  1  januari  2018  sampai  dengan  31  agustus 2023,terkumpul jumlah data sebanyak 1410 data sudah sesuai dengan format data dalam penelitian ini.

## 4.2. Data Preprocessing
Setelah  data  harga  saham  diperoleh,  langkah pertama dalam analisis adalah melakukan pengecekan
data  awal  melalui  proses  preprocessing.  Proses  ini memiliki tujuan utama untuk melakukan pembersihan terhadap  data  harga  saham  dengan  mengidentifikasi dan  menangani  potensi  ketidaksempurnaan,  seperti data yang hilang atau tidak valid. [13]. Selain itu, tahap preprocessing juga mencakup normalisasi data historis harga  saham.  Adapun  tahapan  yang  dilakukan  dalam proses  preprocessing  pada  penelitian  yang  dilakukan ini yaitu terlihat pada gambar berikut:
Gambar  2. Tahapan preprocessing
a. File  Reader  merupakan  langkah  awal  dalam membaca  dataset  yang  berformat  CSV  dengan menggunakan node CSV Reader.
b. Pada  tahap  pemilihan  atribut,  digunakan  dalam proses pra-pemrosesan sebagai langkah penyaringan  atau  pemilihan  atribut  yang  akan digunakan  dalam  penelitian.  Parameter  yang digunakan dalam metode seleksi atribut ini adalah "attribute filter type subset," yang memungkinkan pemilihan  beberapa  atribut  melalui  daftar  yang ditampilkan.
c. Replace missing values, digunakan untuk membersihkan data dari catatan yang tidak lengkap atau  atribut  yang  tidak  relevan,  sehingga meningkatkan integritas dan kualitas dataset.
d. Normalize, proses yang bertujuan untuk menyeimbangkan  nilai  antara  fitur-fitur  yang  ada dalam dataset. Teknik normalisasi yang digunakan dalam konteks ini adalah Min-Max Normalization.

## 4.3. Transformasi Data
Transformasi data pada saham Bank BCA dapat dilakukan  dengan  merubah  atribut  "Close"  menjadi variabel  dependen  atau  variabel  target.  Tujuan  dari transformasi  ini adalah  mengubah data historis  harga penutupan (Close) menjadi label yang akan dijadikan fokus  prediksi  oleh  model.  Model  akan  dilatih  untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam perubahan harga penutupan saham, memungkinkan untuk memberikan prediksi yang lebih akurat terkait pergerakan harga di masa depan [14].

## 4.4. Data Mining
Proses  data  mining  tahap  kunci  dalam pengembangan  model  prediksi  untuk  harga  saham Bank  BCA,  dalam  pengembangan  model  digunakan untuk memastikan bahwa model dapat belajar dari data yang ada dan dapat diuji pada data yang belum pernah dilihat  sebelumnya.  atribut  "Close"  diidentifikasi sebagai  variabel  dependen  yang  akan  diprediksi. Pemilihan  model  regresi  linier  dipertimbangkan
Y = a + bX
(1)
karena  kemampuannya  dalam  menangkap  hubungan linier antara atribut open, high, low, close, dan volume dan close.
Teknik  yang  dilakukan  validasi cross validation pada model regresi linear menggunakan sampling type linear  sampling.  Dalam  teknik  K  fold  10  cross- validation  diterapkan  pada  data  untuk  meningkatkan reliabilitas  model.  Ini  melibatkan  pembagian  data model  menjadi  subset  yang  saling  bergantian, memastikan bahwa model dievaluasi dengan berbagai kombinasi data.

## 4.5. Interpretasi dan Evaluasi Hasil
Setalah  dilakukan  proses  modeling  pada  data model menggunakan K fold 10 cross validation regresi linier  menunjukan  hasil  koefesien  dari  beberapa attribute untuk mengetahui hasil perhitungan sistem.
Dari  hasil  regresi  linier  dengan  menggunakan cross-validation  pada  data  model,  dapat  diambil beberapa  rangkum:  Open  (Koefisien:  -0.4447): Koefisien  negatif  menandakan  adanya  hubungan negatif  antara  harga  pembukaan  (Open)  dan  harga penutupan saham. Artinya, penurunan harga pembukaan  berkorelasi  dengan  kenaikan  harga penutupan, dan sebaliknya. High (Koefisien: 0.6489): Koefisien  positif  untuk  variabel  "High"  (harga tertinggi)  menunjukkan  bahwa  kenaikan  harga tertinggi  saham  berkorelasi  dengan  kenaikan  harga penutupan. Low (Koefisien:  0.7955): Korelasi positif dari  koefisien  "Low"  (harga  terendah)  menandakan bahwa  kenaikan  harga  terendah  saham  berkorelasi dengan kenaikan harga penutupan. Volume (Koefisien:  -2.1137E-11):  Koefisien  yang  mendekati nol  untuk  variabel  "Volume"  menandakan  bahwa volume  perdagangan  tidak  memiliki  dampak  yang signifikan terhadap perubahan harga penutupan saham dalam  model  regresi  linier.  Intercept  (Koefisien : 0.0017):  Intercept  adalah  nilai  prediksi  dasar  harga penutupan  saham  ketika  semua  variabel  independen diatur pada nol.
Dengan  mempertimbangkan  koefisien  hasil regresi  linier  yang telah dihitung, hasil prediksi  yang didapat sebagai berikut:
Gambar  5. Hasil nilai prediksi
Pada tanggal 20 Januari 2023, data saham Bank BCA  menunjukkan  beberapa  parameter  penting. Harga  penutupan  aktual  pada  hari  tersebut  adalah 1.274,  sedangkan  model  regresi  linier  memprediksi harga  penutupan  sebesar  1.273.  Harga  pembukaan saham  (Open)  pada  hari  itu  tercatat  sebesar  1.256, sementara  harga  tertinggi  (High)  dan  harga  terendah (Low)  berada  dalam  kisaran  1.242  hingga  1.288. Volume  perdagangan  pada  hari  tersebut  mencapai 96.859.500, mencerminkan tingkat aktivitas perdagangan yang signifikan. Berdasarkan perhitungan koefisien, hasil prediksi  menunjukkan  bahwa  penurunan  harga pembukaan  saham  dapat  berhubungan  dengan peningkatan  harga  penutupan.  Selain  itu,  kenaikan harga  tertinggi  dan  harga  terendah  saham  dapat dihubungkan  dengan  kenaikan  harga  penutupan. Volume  perdagangan,  dalam  model  ini,  tidak memberikan  dampak  signifikan  terhadap  perubahan harga penutupan saham. Hasil prediksi ini menggambarkan bagaimana setiap variabel independen  dapat  memengaruhi  pergerakan  harga penutupan saham Bank BCA.
Terdapat  informasi  mengenai  nilai  minimum (min)  dan  maksimum  (max)  dari  beberapa  variabel yang  relevan,  yaitu  "Close,"  "Prediction  Close," "Open," "High," "Low," dan "Volume”.
Close  (Min:  -1.734,  Max:  2.065):  Variabel "Close"  merupakan  harga  penutupan  saham.  Nilai minimum  dan  maksimum  menunjukkan  rentang variasi harga penutupan pada dataset. Nilai terendah (- 1.734)  dan  tertinggi  (2.065)  memberikan  gambaran tentang sejauh mana variasi harga saham Bank BCA. Prediction  Close  (Min:  -1.695,  Max:  2.075): "Prediction  Close"  adalah  nilai  yang  diprediksi  oleh model untuk harga penutupan saham. Rentang nilai ini
Gambar  4. Hasil nilai koefesien
Gambar  6. Nilai statistics
mencerminkan  seberapa  jauh  prediksi  model  dapat bervariasi  dari  nilai  sebenarnya.  Nilai  minimum  dan maksimum  (-1.695  hingga  2.075)  memberikan gambaran  tentang  seberapa  akurat  model  dalam memprediksi  harga  penutupan.  Open  (Min:  -1.686, Max:  2.085):  Variabel  "Open"  adalah  harga pembukaan  saham.  Nilai  minimum  dan  maksimum mencerminkan variasi harga pembukaan pada dataset. Rentang  nilai  ini  memberikan  gambaran  tentang variasi  awal  harga  saham  Bank  BCA.  High  (Min:  - 1.703,  Max:  2.048):  "High"  mencerminkan  harga tertinggi  saham  pada  suatu  periode.  Nilai  minimum dan  maksimum  menunjukkan  rentang  variasi  harga tertinggi.  Low  (Min:  -1.699,  Max:  2.102):  Variabel "Low"  adalah  harga  terendah  saham  pada  suatu periode. Nilai minimum dan maksimum menunjukkan variasi harga terendah dalam dataset. Volume (Min: 0, Max:  722827900):  "Volume"  mencerminkan  jumlah perdagangan  saham.  Nilai  minimum  0  menunjukkan bahwa ada hari di mana tidak ada perdagangan saham. Nilai  maksimum  722827900  menunjukkan  jumlah perdagangan tertinggi pada periode tertentu. Rentang yang lebih kecil antara nilai minimum dan maksimum menunjukkan bahwa model memiliki tingkat konsistensi  yang  baik  dalam  memprediksi  harga penutupan  (close).  Jika  nilai  prediksi  berada  dalam rentang  yang  lebih  terbatas,  hal  ini  dapat  dianggap sebagai indikasi bahwa model cenderung memberikan prediksi  yang  stabil.  Sebaliknya,  jika  rentang  nilai prediksi  lebih  luas,  model  mungkin  menghadapi kesulitan dalam memberikan prediksi yang konsisten.

## Gambar  7. Hasil visualisasi
Membuat  visualisasi  seperti  scatter  plot  antara  nilai sebenarnya  dan  prediksi  model.  Visualisasi  ini membantu  memberikan  gambaran  yang  jelas  tentang seberapa  baik  model  dapat  merepresentasikan pergerakan harga saham.
Hasil  visualisasi  pergerakan  dari  data  variabel close dari dari tahun 2018 sampai dengan tahun 2023 yang  ditandai  dengan  garis  biru  dan  pergerakan prediksi close ditandai dengan garis hijau pada grafik.
Evaluasi kinerja model mengukur kinerja model menggunakan  metrik  evaluasi  Root  Mean  Squared Error (RMSE), Absolute Error, Root Relative Squared Error dan Squared Error.
Hasil evaluasi performa model regresi linier pada data model, yang direpresentasikan dalam PerformanceVector, dapat dijelaskan sebagai berikut: RMSE  mengukur  rata-rata  besarnya  kesalahan prediksi model. Nilai yang lebih rendah menunjukkan
tingkat  akurasi  yang  lebih  baik.  Root  Mean  Squared Error (RMSE) menjadi indikator utama seberapa dekat prediksi model dengan nilai sebenarnya. Nilai RMSE sebesar 0.032 dengan rentang 0.010 mengindikasikan bahwa  model  mampu  memberikan  perkiraan  harga penutupan  dengan  tingkat  kesalahan  yang  rendah. Rentang  0.010  menunjukkan  konsistensi  kinerja model  dalam  mengukur  kesalahan.  Absolute  Error sebesar  0.024  dengan  rentang  0.007  memberikan gambaran tentang seberapa dekat nilai prediksi model dengan  nilai  sebenarnya.  Nilai  yang  relatif  rendah menandakan  bahwa  model  memiliki  kemampuan untuk  memberikan  perkiraan  yang  akurat  terhadap pergerakan harga saham. Root Relative Squared Error sebesar 0.138 dengan rentang 0.036 mengukur tingkat kesalahan  relatif  terhadap  variasi  data.  Nilai  yang relatif rendah menunjukkan kemampuan model untuk mempertahankan  tingkat  ketepatan  prediksi  dalam berbagai kondisi. Squared Error sebesar 0.001 dengan rentang 0.001 memberikan gambaran tentang sebaran kesalahan  prediksi  model.  Nilai  yang  rendah menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  prediksi  model berada  dalam  kisaran  yang  dekat  dengan  nilai sebenarnya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam kesimpulan, hasil evaluasi kinerja model regresi  linier  pada  prediksi  harga  penutupan  saham Bank  BCA  menunjukkan  kinerja  yang  baik.  RMSE yang  rendah  (0.032)  menunjukkan  bahwa  model cenderung  memberikan  prediksi  harga  penutupan dengan tingkat kesalahan yang minim. Absolute Error yang relatif kecil (0.024) menandakan bahwa prediksi model  secara  konsisten  mendekati  nilai  sebenarnya. Root  Relative  Squared  Error  yang  rendah  (0.138) menggambarkan  kemampuan  model  untuk  menjaga tingkat  kesalahan  relatif  terhadap  variasi  data. Keberhasilan  model  dalam  menggambarkan  variasi harga  saham  dapat  menjadi  sumber  informasi  yang berharga  bagi  para  pemangku  kepentingan  di  pasar keuangan.  Tingkat  akurasi  yang  tinggi  ini  dapat memberikan kepercayaan dalam pengambilan keputusan  investasi,  membantu  para  pelaku  pasar
Gambar  8. Hasil performancevektor
untuk  membuat  keputusan  yang  lebih  informasional dan dapat diandalkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  V.  Yuningsih,  “Pengaruh  net  profit  margin (NPM)  dan  earning  per  share  (EPS)  terhadap return  saham  dengan  struktur  modal  sebagai variabel  intervening,” Entrep. bisnis Manaj. … , 2020, [Online]. Available: http://ejournal.widyamataram.ac.id/index.php/j- mae/article/view/215
[2]  I. Himawan, O. Nurdiawan, G. Dwilestari, and ..., “Irvan Himawan PREDIKSI HARGA SAHAM DENGAN  ALGORITMA  REGRESI  LINIER DENGAN  RAPIDMINER,” JURSIMA  (Jurnal
… ,  vol.  10,  no.  3,  2022,  [Online].  Available: https://ejournal.indobarunasional.ac.id/index.ph p/jursima/article/view/475
[3]  H.  Winnos,  R.  Septima,  and  ...,  “Perbandingan Metode Regresi Linier Berganda dan Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA) Untuk Prediksi Saham PT. BSI, Tbk.,” …  J. Ilmu Tek. dan … , 2022, [Online]. Available: https://journal.unimar- amni.ac.id/index.php/ocean/article/view/350
[4]  E.  Fitri  and  D.  Riana,  “Analisa  Perbandingan Model  Prediction  Dalam  Prediksi  Harga  Saham Menggunakan Metode Linear Regression, Random Forest Regression Dan Multilayer …,” METHOMIKA  J.  Manaj.  … ,  2022,  [Online]. Available: https://ejurnal.methodist.ac.id/index.php/metho mika/article/view/926
[5]  S.  A.  L.  Satriyo  and  A.  R.  Pratama, “Perbandingan  metode  linear  regresi  dan polynomial  regresi  untuk  memprediksi  harga saham studi kasus Bank BCA,” …  J. Inform. … , 2023, [Online].
Available:
http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/infote ch/article/view/602
[6]  J.  S.  Putra,  R.  D.  Ramadhani,  and  ...,  “Prediksi Harga Saham Bank Bri Menggunakan Algoritma Linear  Regresion  Sebagai  Strategi  Jual  Beli Saham,” J.  Dinda  Data  … ,  2022,  [Online]. Available: https://journal.ittelkom- pwt.ac.id/index.php/dinda/article/view/273
[7]  E.  S.  Ashri,  S.  Syaharuddin,  and  ...,  “Metode Linear Regression, ARIMA, dan Neural Network Dalam  Prediksi  Harga  Saham:  Sebuah  Meta-
Analisis,” Indones.  J.  … ,  2022,  [Online]. Available:
https://unu-ntb.e- journal.id/ije/article/view/152
[8]  M.  Keren  and  R.  S.  Oetama,  “Prediksi  prospek harga saham perusahaan perbankan Menggunakan Regresi Linear (Study Kasus Bank BCA Tahun 2015-2017),” JSI J. Sist. Inf. , 2019, [Online]. Available: https://ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/article/v iew/8105
[9]  O. Nurdiawan, A. Irma Purnamasari, and I. Ali, “Analisa Penjualan Mobil Dengan Menggunakan Algoritma  K-Means  Di  PT.  Mulya  Putra Kencana,” J. Data Sci. dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 32–35, 2021.
[10]  Syafi’i,  O.  Nurdiawan,  and  G.  Dwilestari, “Penerapan Machine Learning Untuk
Menentukan  Kelayakan  Kredit  Menggunakan Metode  Support  Vektor  Machine,” J.  Sist.  Inf. dan Manaj. , vol. 10, no. 2, pp. 1–6, 2022.
[11]  Melawati, A. Nur Hakim, A. Irma Purnamasari, O.  Nurdiawan,  and  S.  Anwar,  “Information Management  For  Educators  And  Professionals Berbasis  Game  2D  Menggunakan  Metode Systems Development Life Cycle,” Inf. Manag. Educ.  Prof. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  91–100,  2021, [Online]. Available: http://ejournal- binainsani.ac.id/index.php/IMBI/article/view/16 81/1368
[12]  A.  S.  Nuriyah,  R.  Saladini,  and  ...,  “Prediksi Harga Saham Bank BCA Menggunakan Metode Regresi  Linier  Berganda,” Prosiding  … . prosidingsnsa.statistics.unpad.ac.id, 2023. [Online]. Available:
https://prosidingsnsa.statistics.unpad.ac.id/?jour nal=prosidingsnsa&page=article&op=view&pat h%5B%5D=323
[13]  M.  Walid  and  F.  Halimiyah,  “Klasifikasi Kemandirian  Siswa  SMA/MA  Double  Track Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. ICT  Inf. Commun. Technol. , vol. 22, pp. 190–197, 2022.
[14]  O.  Nurdiawan,  A.  Faqih,  and  ...,  “Pemanfaatan Sistem Informasi Layanan Berbasis Digital Desa Sinarancang,” AMMA  J.  … ,  vol.  2,  no.  8,  pp. 922–928, 2023, [Online]. Available: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/amm a/article/view/3561%0Ahttps://journal.mediapu blikasi.id/index.php/amma/article/download/356 1/1875