## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
April 2023

## Model Meta Ensemble dan Deep Learning untuk Prediksi Emiten LQ45
Hendra Bunyamin #1 , Oktavianti *2 , Meyliana *3
# Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Maranatha Jalan Prof. drg. Suria Sumantri No.65 Bandung
1 hendra.bunyamin@it.maranatha.edu
* Fakultas Bisnis Universitas Kristen Maranatha Jalan Prof. drg. Suria Sumantri No.65 Bandung
2 oktavianti@eco.maranatha.edu
3 meyliana@eco.maranatha.edu
Abstrak—  LQ  (Liquid)  45  merupakan  indeks  saham  yang berisi  45  emiten  yang  dipilih  berdasarkan  pertimbangan likuiditas  dan  kapitalisasi  pasar,  dengan  kriteria-kriteria sebagai  berikut:  telah  tercatat  di  BEI  minimal  3  bulan, aktivitas  transaksi  di  pasar  reguler  yaitu  nilai,  volume,  dan frekuensi  transaksi,  jumlah  hari  perdagangan  di  pasar reguler, kapitalisasi pasar pada periode waktu tertentu, dan keadaan  keuangan  dan  prospek  pertumbuhan  perusahaan tersebut.  Dengan  mengetahui  emiten-emiten  yang  akan masuk  ke  dalam  indeks  LQ  45,  para  investor  akan  sangat terbantu  dalam  merencanakan  portofolio  mereka  di  masa yang  akan  datang.  Penelitian  ini  bertujuan  membangun model  prediksi  bagi  emiten-emiten  yang  akan  masuk  ke dalam  LQ  45.  Dataset  terdiri  dari  ringkasan  saham  semua emiten dari 1 Februari 2015 sampai dengan Januari 2022 dan daftar  emiten-emiten  yang  masuk  ke  dalam  LQ  45  dari periode Agustus 2015-Januari 2016 sampai dengan Februari 2022-Juli  2022.  Indeks  LQ  45  sendiri  diperbaharui  setiap  6 bulan  sekali;  oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  model prediksi per 6 bulan dibentuk dan dilatih dengan 4-fold cross- validation.  Model-model  prediksi,  yaitu  HIVE-COTE  2.0, ROCKET,  multi-layer  perceptron,  stacking  recurrent  neural networks,  dan  bi-directional  recurrent  neural  networks memberikan hasil bahwa HIVE-COTE 2.0 HIVE-COTE 2.0 memberikan  kinerja  terbaik  dalam  precision,  yaitu keunggulan sekitar 9% daripada model-model lainnya dalam memprediksi emiten-emiten jika kriteria yang dipertimbangkan  adalah  mengurangi  false  positive.  Jika kriteria  yang  diutamakan  adalah  menjaga  keseimbangan antara    mengurangi  false  positive  dan  false  negative,  maka model  multi-layer  perceptron  dengan  banyak  neuron  yang cukup besar (512) juga memberikan F1 score yang lebih tinggi 9%  daripada model-model  lain  dalam  memprediksi  emiten- emiten yang akan masuk LQ 45.
Kata  kunci — LQ45,  Machine  Learning,  Deep  Learning, HIVE-COTE 2.0, ROCKET, Recurrent Neural Networks.

## I. P ENDAHULUAN
Definisi Emiten menurut Otoritas Jasa Keuangan (OJK) adalah  pihak  yang  melakukan  penawaran  umum,  yaitu
penawaran  surat  berharga  yang  dapat  diperdagangkan (efek),  seperti  surat  saham  dan  surat  obligasi  kepada masyarakat  berdasarkan  tata  cara  yang  diatur  dalam peraturan  Undang-  undang  yang  berlaku  [1].  Khususnya, emiten  saham  adalah  perorangan  atau  perusahaan  yang menjual  saham  dan  saham  tersebut  ditawarkan  di  pasar modal,  seperti  Indonesia Stock  Exchange (IDX).  Adapun indeks  saham  di  IDX  adalah  ukuran  statistik  yang mencerminkan  keseluruhan  pergerakan  harga  atas sekumpulan  saham  yang  dipilih  berdasarkan  kriteria  dan metodologi tertentu serta dievaluasi secara          berkala [2].
Terdapat  5  (lima)  manfaat  dari  indeks  saham,  yaitu bahwa indeks saham dapat:
1. Mengukur  sentimen  pasar.  Indeks  merupakan  alat untuk  mengukur  sentimen  pasar  atau  kepercayaan investor.  Perubahan  nilai  di  indeks  mencerminkan opini kolektif dari seluruh pelaku pasar.
2. Menjadi  acuan  atau  referensi  untuk  produk  investasi pasif seperti Reksa  Dana Indeks dan ETF Indeks serta produk  turunan.  Indeks  saham  juga  dapat  digunakan sebagai acuan atau basis bagi produk investasi ("index tracking products ") lainnya, seperti reksa dana indeks yang mengikuti acuan indeks saham tertentu. Misalnya, reksa dana indeks saham X akan menggunakan acuan indeks  saham  X  untuk  memastikan  bahwa  portofolio (kumpulan  investasi  keuangan)  yang  dikelola  oleh manager investasi sesuai dengan indeks tersebut. 3. Menjadi benchmark bagi  portofolio  aktif.  Indeks saham  dapat  digunakan  sebagai benchmark bagi portofolio aktif. Artinya adalah benchmark ditentukan sesuai  dengan  portofolio  sehingga  kinerja  produk investasi  dalam  portofolio  dapat  diukur.  Sebagai contoh,  ketika  investor  menginvestasikan  saham- saham  di  sektor  keuangan,  maka  indeks  yang  lebih tepat  menjadi  benchmark  adalah  indeks  sektor keuangan  daripada  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG).
4. Menjadi proksi dalam mengukur dan membuat model pengembalian investasi (return), risiko sistematis, dan kinerja yang disesuaikan dengan risiko [3]. Contohnya, Capital Asset Pricing Model (CAPM) mendefinisikan beta (β) sebagai risiko sistematis terhadap risiko pasar. Portofolio  pasar  dalam  CAPM  memuat  seluruh  efek berisiko.  Umumnya,  indeks  komposit,  seperti  IHSG digunakan sebagai proksi untuk portofolio pasar, yang kemudian  dapat  digunakan  untuk  menghitung  risiko sistematis dan kinerja yang disesuaikan dengan risiko suatu portofolio.
5. Menjadi  proksi  untuk  kelas  aset  pada  alokasi  aset. Karena  indeks  saham  memuat  profil  risiko  dan pengembalian  investasi  dari  sekelompok  saham,  in deks saham dapat dijadikan proksi pada alokasi aset.
Menurut Indonesia Stock Exchange [4] LQ (Liquid) 45 merupakan  indeks  saham  yang  berisi  45  emiten  yang dipilih berdasarkan pertimbangan likuiditas dan kapitalisasi  pasar,  dengan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan. Adapun kriteria- kriteria yang digunakan untuk menentukan  apakah  suatu  emiten  dapat  masuk  dalam perhitungan indeks LQ 45 adalah:
• Telah tercatat di BEI minimal 3 bulan.
• Aktivitas transaksi di pasar reguler yaitu nilai, volume , dan frekuensi transaksi.
• Jumlah hari perdagangan di pasar reguler.
• Kapitalisasi pasar pada periode waktu tertentu.
• Selain  mempertimbangkan  kriteria  likuiditas  dan kapitalisasi pasar tersebut di atas, akan dilihat juga keadaan  keuangan  dan  prospek  pertumbuhan perusa- haan tersebut.
LQ  45  merupakan  indeks  saham  tertua  kedua (diluncurkan pada tanggal 1 Februari 1997) setelah IHSG dengan  jumlah  konstituen  yang  jauh  lebih  sedikit  (45 emiten) daripada IHSG (713 emiten) [5]. Selain itu, saham- saham  LQ  45  dapat  dikatakan  merupakan  saham-saham dari  perusahaan-perusahaan  yang  memiliki  fundamental yang  baik.  Dengan  mengetahui  emiten-emiten  yang  akan masuk ke dalam indeks LQ 45, para investor akan sangat terbantu  dalam  merencanakan  portofolio  mereka  di  masa yang akan datang.
Penelitian  ini  bertujuan  membangun  model  prediksi bagi  emiten-emiten  yang  akan  masuk  ke  dalam  LQ  45. Dengan  adanya  model  prediksi  ini,  para  investor  akan terbantu dalam perancangan portofolio mereka. Salah satu contoh nyatanya adalah para investor dapat menginvestasikan  saham-saham  sebelum  saham-saham tersebut masuk ke dalam LQ 45.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  terkait  dengan saham LQ45 serta time series forecasting disajikan terlebih dahulu pada bagian ini:

## A. Penelitian Terkait LQ45
Penelitian [6] menggunakan data dari perusahaan LQ 45 yang  terdaftar  di  BEI  selama  periode  2008-2012  dengan tujuan  untuk  memprediksi  arus  kas  masa  depannya. Adapun  variabel-variabel  independen  ( feature )  yang
digunakan  adalah  kemampuan  laba  bersih,  arus  kas, perubahan  piutang,  dan  perubahan  hutang.  Lebih  lanjut, model  yang  digunakan  untuk  memprediksi  adalah  model regresi linier dengan hasil bahwa laba bersih dan arus kas berpengaruh  signifikan  terhadap  arus  kas  di  masa  depan. Penelitian  prediksi  arus  kas  masa  depan  yang  mirip  juga dilakukan oleh [7] dan [8].
Penelitian yang dilakukan [9] meneliti masalah prediksi indeks  saham  harian  LQ  45  dari Bank  Central  Asia Tbk. yang diambil dari 1 Juli 2009 s.d. 1 Agustus 2013. Feature- feature yang digunakan untuk model-model dibagi menjadi tiga model, yaitu 1 lag, 6 lag, dan 10 lag dan masing-masing memiliki dua arsitektur model, yaitu Multilayer Perceptron (MLP)  dan Support  Vector  Regression (SVR).  Hasil eksperimen  menunjukkan  bahwa  model  SVR  dengan  10 lag  memberikan  prediksi  lebih  baik  daripada  MLP. Penelitian  lainnya  adalah  mengenai  prediksi  tiga  harga saham yang termasuk dalam LQ 45, yaitu ASII (PT Astra International,  Tbk.),  KLBF  (PT  Kalbe  Farma,  Tbk.),  dan TLKM  (PT  Telkom  Indonesia,  Tbk.)  yang  dilakukan dengan jumlah data sebanyak 511 hari dari tanggal 31 Mei 2018 s.d. 29 Mei 2020 dan model prediksi yang dibentuk adalah  MLP  [10],  [11].  Selain  SVR,  penelitian  lain mencoba  menggunakan Support  Vector  Machine (SVM) [12].
Penelitian  terdahulu  [13]  meneliti  masalah  prediksi indeks  LQ  45  un  tuk  bulan  Januari  2021,  Februari  2021, dan  Maret 2021.  Data  latih  (training data)   adalah  indeks LQ  45  dari  Januari  2014  s.d.  Desember  2020  yang dimasukkan  ke  dalam  dua  model,  yaitu Holt-Winter’s Exponential  Smoothing dan Weighted  Fuzzy  Integrated Time  Series .  Hasil  empiris  menunjukkan  bahwa  Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE)  dari Weighted  Fuzzy Integrated  Time  Series lebih rendah  daripada  MAPE dari Holt-Winter’s  Exponential  Smoothing .  Sedangkan  [14] meneliti masalah prediksi indeks LQ 45 dengan algoritma Autoregressive Integrated Average (ARIMA) dan training data yang digunakan adalah harga saham dari BBCA ( Bank Central  Asia Tbk.)  dari  29  November  2019  s.d.  29  Mei 2020. Penelitian yang mirip juga dilakukan oleh [15] [16] [17].
Selain  itu,  terdapat  juga  penelitian-penelitian  terkait dengan  analisis  pembentukan  portofolio  optimal  dari saham-saham LQ 45 dengan metode indeks tunggal [18], memprediksi  pergerakan  harga  saham  melalui  analisis profitabilitas  [19]  dan  menganalisis  pengaruh  kinerja keuangan terhadap harga saham [20].
Dari  studi  literatur  yang  telah  dilakukan,  penelitian- penelitian  sebelumnya membahas prediksi arus kas masa depan perusahaan LQ 45, prediksi indeks saham harian LQ 45,  prediksi  harga  saham  yang  termasuk  dalam  LQ  45, analisis pembentukan portfolio optimal dari saham-saham LQ  45,  prediksi  pergerakan  harga  saham,  dan  analisis pengaruh  kinerja  keuangan  terhadap  harga  saham.  Oleh karena  itu,  kebaruan  dari  penelitian  ini  adalah pembangunan  model  untuk  memprediksi  perusahaan- perusahaan  yang  akan  masuk  ke  LQ  45  dan  masalah  ini
belum pernah dibahas oleh penelitian-penelitian sebelumnya.

## B. Time Series Forecasting dengan RNN
Time  series merupakan  barisan  terurut  dari  observasi [21].  Umumnya,  barisan  ini  terurut  berdasarkan  interval waktu yang sama. Contohnya, time series dari harga saham per hari. Dalam contoh ini, barisan harga saham ini terurut menurut interval waktu harian. Contoh kedua adalah hasil penjualan setiap tiga bulan. Pada contoh kedua ini, barisan hasil penjualan terurut menurut interval waktu tiga bulanan.
Teknik forecasting tergantung pada data yang tersedia. Apabila tidak ada history data atau data yang tersedia tidak relevan untuk prediksi, teknik qualitative forecasting yang harus  digunakan.  Selain qualitative  forecasting ,  terdapat quanti-  tative  forecasting yang  dapat  digunakan  jika  dua kondisi terpenuhi, yaitu:
• history data adalah data numerik,
• asumsi  bahwa  beberapa  aspek  dari  pola  terdahulu akan berlanjut di masa depan.
Umumnya, masalah
quantitative
prediction menggunakan  data time  series yang  dikumpulkan  pada interval  waktu  yang  tetap  atau  menggunakan  data cross- sectional yang dikumpulkan pada satu titik waktu tertentu. Penelitian ini akan berfokus pada quantitative forecasting dengan  data time  series karena  data time  series yang diprediksi adalah masuk ke LQ 45 atau tidak.
Recurrent  Neural  Network (RNN)  adalah neural network yang  memetakan  ruang input yang  terdiri  atas barisan-barisan  ke  ruang output yang  juga  terdiri  dari barisan-barisan sedemikian sehingga prediksi untuk output yt bergantung tidak hanya pada input  xt, tetapi juga pada hidden state dari sistem,  ht yang terus menerus di- update selama  barisan  diproses.  RNN  dapat  digunakan  untuk sequence generation , sequence clasification , dan sequence translation [22].  Masalah  dalam  penelitian  ini  termasuk dalam  kategori sequence  classification ;  oleh  karenanya, RNN akan digunakan sebagai salah satu model prediksi. Asumsikan  bahwa  sebuah  vektor output y  dengan panjang output tetap yang hendak diprediksi dan input yang berupa  barisan  sebagai  input.  Fungsi  yang  berbentuk fθ: RT×D→RC. Fungsi ini disebut model seq2vec. Dalam penelitian ini, label class sebagai output adalah y ∈ {0, 1} dengan 1 masuk LQ 45 dan 0 sebaliknya.
Pendekatan  paling  sederhana  untuk  memprediksi adalah  menggunakan  state  akhir  dari  RNN  sebagai input dari classifier [22].
P(y | x1:T ) = Cat(y | S (WhT )) (1)
dengan y adalah nilai yang akan diprediksi, S adalah fungsi softmax, W adalah matriks bobot, hT adalah state akhir dari
RNN, dan Cat(y| θ ) didefinisikan sebagai
, sesuai
dengan notasi yang digunakan di Murphy [22].
Gambar. 1 RNN untuk sequence classification [22]
Model RNN menggunakan konteks state backward (hT , hT −1, hT −2, . . .). Umumnya, hasil prediksi lebih baik jika RNN  menggunakan  kombinasi  konteks state  backward (hT , hT −1, hT −2, . . .) dan state forward (h1, h2, h3, . . .). Model RNN ini disebut bidirectional RNN [23] dan terdiri dari  dua  RNN,  yaitu  RNN  pertama  menghitung hidden state ke  arah forward secara  rekursif  dan  RNN  kedua menghitung hidden state ke arah backward secara rekursif.
Gambar. 2 Bidirectional RNN untuk sequence classification [22]
Secara spesifik, model ini diilustrasikan di Gambar 2 dan didefinisikan sebagai berikut:
𝒉 ⃗⃗ 𝒕 = 𝝋(𝐖 ⃗⃗⃗ 𝒙𝒉 𝒙 𝒕 + 𝐖 ⃗⃗⃗ 𝒉𝒉 𝒉 ⃗⃗ 𝒕−𝟏 + 𝒃 ⃗⃗ 𝒉 ) (2)
Selanjutnya,  ht didefinisikan sebagai  ht = [ht→, ht←] sebagai  representasi state pada  saat  t,  menggabungkan informasi  masa  lalu  dan  masa  depan.  Terakhir, hidden state-  hidden  state ini  dikenakan  operasi average  pool untuk memperoleh final classifier :
P(y | x1:T = Cat(y | WS (h)))
(3) 𝒉 ̅ = 1 𝑇 ∑ 𝒉 𝑡 𝑇 𝑡=1 (4)
Model bidirectional RNN sering juga disebut Swiss Army knife  model  deep  learning untuk natural  language processing [24].
C. Multi-layer Perceptron (MLP)
Model Multi-layer  Perceptron (MLP)  adalah  model yang  terinspirasi  dari neuron - neuron di  otak  manusia. Setiap neuron dalam MLP direpresentasikan sebagai mesin komputasi seperti pada Gambar 3.
Gambar.  3 Contoh  MLP  dengan  satu hidden  layer dan  satu neuron di output layer
MLP  terdiri  dari  tiga layer utama,  yaitu input  layer , hidden  layer ,  dan output  layer .  Setiap neuron di hidden layer dihubungkan  dengan  setiap neuron di input dan output  layer .  Garis-garis  penghubung  disebut  bobot  dan nilai neuron di hidden  layer dihitung  melalui  dua  tahap. Tahap  pertama  adalah  menjumlahkan  perkalian neuron dengan bobot dan tahap kedua adalah menerapkan fungsi aktivasi pada hasil jumlah tersebut. selanjutnya. Gambar 3 menggambarkan  MLP  dengan  satu hidden  layer. MLP dapat memiliki lebih dari satu hidden layer dan output layer juga  dapat  mempunyai  lebih  dari  satu neuron .  Jumlah neuron di output  layer disesuaikan  dengan task yang dihadapi oleh MLP; contohnya, task untuk klasifikasi biner menggunakan satu neuron .
Proses  learning  dalam  MLP  terjadi  ketika  terdapat perbedaan antara hasil prediksi dan nilai sebenarnya ( error ) di output  layer .  Bobot  akan  di- update berdasarkan error dengan menggunakan algoritma berbasis gradient descent . Dengan  bobot  yang  terus  menerus  ter- update ,  jumlah prediksi MLP yang benar akan semakin banyak dan kinerja akan semakin baik.
D. Hierarchical Vote Collective of Transformation-based Ensembles 2.0 (HIVE-COTE 2.0)
Model terakhir yang merupakan algoritma state-of-the- art untuk  keakuratannya  di  masalah time  series classification adalah Hierarchical  Vote  Collective  of Transformation-based  Ensembles 2.0  (HIVE-COTE  2.0) [25].  HIVE-COTE  2.0  merupakan ensemble empat classifier dari  berbagai  domain  yang  mencakup Shapelet Transform  Classifier (STC)  [26]  yang berbasis  Shapelet, ensemble  ROCKET  classifier berbasis convolution yang bernama  Arsenal,  representasi Temporal Dictionary Ensemble (TDE)  yang  berbasis dictionary ,  DrCIF  yang berbasis interval.
Gambar  4  menjelaskan  bahwa  ensemble  HIVE-COTE 2.0  mempunyai  satu hyperparameter (α),  contoh:  α  =  4. Masing-masing classifier dilatih dan nilai perkiraan kinerja ( performance estimate ) masing-masing classifier diperoleh. Misalkan kinerja1 = kinerja classifier STC, kinerja2 = kinerja  TDE,  kinerja3  =  kinerja  Arsenal,  dan  kinerja4  = kinerja  DrCIF.  Definisikan  juga  (Prob Class 1)j  adalah peluang Class 1 dari classifier j, maka
Prob Class 1 = ∑ ( kinerja 𝑘 ) α 4 𝑘=1 × ( Prob Class 1 ) 𝑘 ∑ Prob Class 𝑖 3 𝑖=1
Prob Class 2 = ∑ ( kinerja 𝑘 ) α 4 𝑘=1 × ( Prob Class 2 ) 𝑘 ∑ Prob Class 𝑖 3 𝑖=1
Prob Class 3 = ∑ ( kinerja 𝑘 ) α 4 𝑘=1 × ( Prob Class 3 ) 𝑘 ∑ Prob Class 𝑖 3 𝑖=1

## Gambar. 4 Struktur ensemble HIVE-COTE 2.0
Gambar.  4  Struktur  ensemble  HIVE-COTE  2.0  untuk masalah klasifikasi dengan tiga kelas  [25]. Setiap classifier dilatih  secara  independen  dan  hasil  prediksi  dipilih berdasarkan nilai peluang terbesar
Selanjutnya, nilai prediksi dari HIVE-COTE 2.0 adalah Prediksi Kelas = argmax{Prob Class 1, Prob Class 2, Prob Class 3}.

## II. METODE
Secara  umum,  penelitian  ini  akan  membandingkan kinerja  model Multilayer  Perceptron (MLP), Recurrent Neural  Network (RNN), Bidirectional RNN  (Bi-RNN), ROCKET, dan HIVE-COTE 2.0 (HC-2) dalam memprediksi perusahaan-perusahaan yang akan masuk ke dalam LQ 45 dari Februari 2015 s.d. Januari 2022. Gambar 5  adalah  tahapan-tahapan  dalam  metode  penelitian  yang dilakukan. Tahap pertama adalah menentukan model yang cocok  dengan  permasalahan  yang  dihadapi.  Tahap  kedua adalah dataset yang  berupa time  series dimodelkan  dan tahap  ketiga  adalah  metrik  evaluasi  kinerja  yang  diukur untuk melihat keakuratan model.
Gambar. 5 Tahapan-tahapan dalam penelitian ini

## A. Penentuan Model yang Cocok Dengan Masalah
Informasi semua saham dari Februari 2015 s.d. Januari 2022  diunduh  dari website idx.co.id.  Selanjutnya,  empat fitur  yang  menjadi  kriteria  untuk  masuk  LQ  45  (nilai, volume ,  frekuensi,  dan  harga  penutupan)  diekstraksi. Pergerakan  empat  fitur  tersebut  dari  Februari  2015  s.d. Januari 2022 adalah empat time series sehingga masalah ini
dikategorikan sebagai multivariate time series [27]. Lebih lanjut,  masalah  ini  merupakan time  series  classification karena  setiap time  series akan  ditentukan  apakah time series tersebut masuk ke dalam LQ 45 atau tidak.
Daftar saham yang masuk LQ 45 diumumkan setiap 6 bulan;  oleh  karena  itu,  dataset  dibagi  menjadi  beberapa sub-dataset yang masing-masing terdiri dari 6 bulan. Lebih spesifik,  banyak  sub-dataset  yang  terbentuk  adalah sebanyak  14.  Emiten-  emiten  yang dimasukkan  ke dalam dataset adalah emiten-emiten dengan nilai fitur yang tidak nol untuk setiap fitur.
Model-model Multilayer Perceptron (MLP), Recurrent Neural  Network  (RNN),  Bidirectional  RNN  (Bi-RNN), ROCKET, dan HIVE-COTE 2.0 (HC-2) dilatih pada  setiap sub-dataset dengan menggunakan K-Fold cross-validation (CV) karena CV cocok untuk dataset yang berukuran kecil [28] [29].

## B. Pemodelan Time Series
Multivariate time series yang terdiri dari empat fitur ini dimodelkan  dengan  MLP  yang  merupakan  model  yang pertama. Empat fitur tersebut dinormalisasi terlebih dahulu dengan  z-normalization  kemudian  dimasukkan  ke  input layer yang memiliki jumlah neuron sebanyak 4; input layer pada  Gambar  3  memiliki  3  neuron.  Jumlah  neuron  yang digunakan adalah 512 pada satu hidden layer dengan fungsi aktivasi Rectified Linear Unit (ReLU). Output layer yang terdiri dari satu neuron menggunakan fungsi sigmoid yang digunakan  untuk  masalah  klasifikasi  biner  secara  umum dan fungsi loss adalah binary cross-entropy . Jumlah epoch yang  digunakan  adalah  10  karena  hasil  eksperimen menunjukkan  bahwa  jumlah epoch yang  melebihi  tidak memberikan  dampak  yang  signifikan.  Adapun  algoritma optimasi yang digunakan adalah Adam.
Selanjutnya,  model  kedua  adalah  model  RNN.  Secara khusus,  model  RNN  dibentuk  dengan  menumpuk layer recurrent. Contoh  layer-layer recurrent yang  ditumpuk adalah pada Gambar 1 yang dilambangkan oleh ℎ 1 , ℎ 2 , dan ℎ 3 .  Jumlah  layer-layer  yang  lebih  dari  1  dilakukan untuk meningkatkan kapasitas network seperti yang diimplementasi pada Google Translate . Model RNN yang dibuat  menggunakan  dua  layer Gated  Recurrent  Unit (GRU)  dengan  masing-masing  32  neuron  dan  spesifikasi probabilitas  dropout  adalah 0,5 .    Neuron  di output  layer yang  berjumlah  satu  juga  dikenakan dropout .  Algoritma optimasi yang digunakan adalah Adam.
Model  ketiga  adalah  Bi-RNN  yang  dideskripsikan  di Gambar  2.  Model  ini  adalah  dua  RNN  yang  dijalankan secara  bertahap.  RNN  pertama  dan  kedua  adalah  RNN dengan input  time  series masing-masing  sesuai  dengan kronologi  waktu  dan  kronologis  waktu  terbalik.  Kedua RNN  menggunakan  satu hidden  layer  Long  Short-term Memory (LSTM) yang memiliki 16 neuron. Jumlah neuron ini disesuaikan dengan kapasitas komputasi mesin yang ada. Semua pengaturan seperti fungsi aktivasi, fungsi loss , dan jumlah epoch sama  seperti  dua  model  sebelumnya.  Tiga
model  berbasis deep  learning ini  diimplementasi  dengan menggunakan framework Keras1 [24].
Selain model berbasis deep learning, dua model lainnya adalah Random Convolutional Kernel Transform (ROCKET)  [30]  dan  HIVE-COTE  2.0  [25].  Model ROCKET  menggunakan  pengaturan  default  dan  model HIVE-COTE 2.0 diatur dengan batas waktu pemrosesan 1 menit; hal ini dilakukan untuk menghindari lamanya proses memprediksi.  Kedua  model  ini  diimplementasi  dengan memanfaatkan library sktime 2

## C. Pengukuran Metrik Evaluasi Kinerja
Memprediksi  apakah  sebuah  emiten  masuk  ke  dalam daftar  LQ  45  merupakan  hal  yang  lebih  diutamakan daripada  apakah  sebuah  emiten  tidak  masuk  ke  dalam LQ45 Oleh karena, metrik evaluasi yang digunakan adalah precision  dan  F1  score. Precision menunjukkan  apakah perusahaan yang diprediksi masuk LQ 45 memang masuk ke  LQ  45  dan  ini  merupakan  metrik  yang  diingini  oleh investor  sedangkan F 1 score digunakan  untuk  melihat keseimbangan  antara precision dan recall dari  prediksi yang dibuat.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembentukan train dan test set diambil dari dataset yang terdiri  dari  empat  X time  series (nilai, volume ,  frekuensi, dan harga penutupan) dan y yang adalah binary value (1 = masuk  LQ  45  dan  0  =  tidak  masuk  LQ  45).  Dataset dibentuk  dari  Februari  2015  s.d.  Juli  2021  yang  dibagi menjadi 14 periode sesuai dengan periode dirilisnya daftar LQ 45, yaitu 6 bulan.

## TABEL I
DATASET 14 PERIODE Periode Durasi #Emiten #Hari 1 Feb 2015 s.d. Jul 2015 192 121 2 Ags 2015 s.d. Jan 2016 176 122 3 Feb 2016 s.d. Jul 2016 181 120 4 Ags 2016 s.d. Jan 2017 199 127 5 Feb 2017 s.d. Jul 2017 234 114 6 Ags 2017 s.d. Jan 2018 250 125 7 Feb 2018 s.d. Jul 2018 284 116 8 Ags 2018 s.d. Jan 2019 292 124 9 Feb 2019 s.d. Jul 2019 314 117 10 Ags 2019 s.d. Jan 2020 282 128 11 Feb 2020 s.d. Jul 2020 270 121 12 Ags 2020 s.d. Jan 2021 341 119 13 Feb 2021 s.d. Jul 2021 425 121 14 Ags 2021 s.d. Jan 2022 512 127
Tabel 1 menjelaskan dataset untuk setiap periode. Untuk menentukan suatu emiten yang masuk ke LQ 45 atau y = 1,
daftar  emiten-emiten  yang  masuk  LQ  45  digunakan. Sebagai contoh, untuk menentukan apakah emiten BBCA di  periode  1  masuk  LQ  45,  maka  digunakanlah  daftar emiten yang masuk LQ45 dari perode 2. Selanjutnya model meta  ensemble  dan deep  learning di  setiap  periode  akan evaluasi dengan menggunakan 4- fold cross-validation . Evaluasi  prediksi  dengan  4- fold  cross-validation tiap- tiap periode pada model-model tersebut akan ditampilkan pada tabel 2 sampai dengan tabel 15.

## TABEL II
HASIL 4-FOLD CV DI PERIODE 1: F EB 2015 S . D . J UL 2015 Nama Model Precision ± Std (%) F 1 score ± Std (%)
ROCKET ( default setting ) 81 . 38 ± 10 . 09 75 . 82 ± 07 . 49 HC-2 (time_limit_in_minutes=1) 100.00  ±  00.00 79 . 08 ± 15 . 70 MLP ( one hidden=512 ) 86 . 19 ± 11 . 21 92.18  ±  06.67 RNN ( double layer ) 96 . 88 ± 05 . 41 81 . 92 ± 08 . 61 Bi-RNN  ( one  LSTM=16 ) 93 . 75 ± 10 . 82 88 . 05 ± 04 . 43
Pada  Tabel  II, F 1 model  MLP  lebih  baik  sebesar  3% daripada Bi-RNN. Hal ini menunjukkan bahwa satu hidden layer dengan  jumlah  neuron  yang  banyak  (512)  mampu memprediksi  lebih  baik  daripada  penggunaan  dua  layer LSTM  pada  model  Bi-RNN  tetapi  perlu  diingat  bahwa masih terdapat sekitar 8% ruang kesalahan yang mungkin tidak  diinginkan  oleh  investor  apabila  mereka  akan menggunakan model ini. Selanjutnya, dalam hal precision , HC-2 tidak memiliki ruang kesalahan dalam memprediksi perusahaan-perusahaan yang akan masuk LQ 45 dan model ini akan lebih diminati oleh investor untuk digunakan.
TABEL III HASIL 4-FOLD CV DI PERIODE 2: A GT 2015 S . D . J AN 2016 Nama Model Precision ± Std (%) F 1 score ± Std (%)
ROCKET ( default setting ) 71 . 14 ± 02 . 21 65 . 91 ± 05 . 94 HC-2 (time_limit_in_minutes=1) 90.97  ±  10.28 75 . 68 ± 05 . 27 MLP ( one hidden=512 ) 90 . 60 ± 09 . 71 94.79  ±  05.41 RNN ( double layer ) 83 . 30 ± 13 . 65 77 . 54 ± 06 . 91 Bi-RNN  ( one  LSTM=16 ) 78 . 78 ± 15 . 81 77 . 26 ± 12 . 21
Hasil yang mirip Tabel II juga terjadi pada Tabel III tetapi dalam periode ini F 1 MLP mengungguli RNN sebesar 17%.

## TABEL IV
HASIL 4-FOLD CV DI PERIODE 3: F EB 2016 S . D . J UL 2016 Nama Model Precision ± Std (%) F 1 score ± Std (%)
ROCKET ( default setting ) 68 . 75 ± 16 . 72 62 . 47 ± 15 . 29 HC-2 (time_limit_in_minutes=1) 87 . 01 ± 17 . 64 74 . 39 ± 17 . 11
MLP ( one hidden=512 ) 87 . 82 ± 13 . 73 87.37  ±  06.06
Nama Model Precision ± Std (%) F 1 score ± Std (%) RNN ( double layer ) 79 . 79 ± 15 . 57 67 . 29 ± 13 . 05 Bi-RNN  ( one  LSTM=16 ) 91.60  ±  08.45 87 . 30 ± 03 . 84 TABEL V
HASIL 4-FOLD CV DI PERIODE 4: A GT 2015 S . D . J AN 2017 Nama Model Precision ± Std (%) F 1 score ± Std (%)
ROCKET ( default setting ) 79 . 76 ± 04 . 84 68 . 58 ± 07 . 01 HC-2 (time_limit_in_minutes=1) 96 . 43 ± 06 . 19 73 . 07 ± 07 . 84 MLP ( one hidden=512 ) 88 . 78 ± 03 . 17 91.76  ±  02.04 RNN ( double layer ) 85 . 16 ± 14 . 85 70 . 38 ± 08 . 13 Bi-RNN  ( one  LSTM=16 ) 97.50  ±  04.33 86 . 39 ± 04 . 99
Hasil  yang  menarik  terjadi  pada  Tabel  IV  dan  V  ketika precision dari Bi-RNN dapat mengimbangi precision dari HC-2;  maksimum  perbedaan  keduanya  sekitar  5%. Ternyata,  dua  RNN  yang  masing-masing  memiliki kronologis  berlawanan  mempunyai  kapabilitas  dalam memprediksi  tetapi  kekonsistenan  Bi-RNN  masih  perlu diuji pada periode-periode berikutnya.

## TABEL VI
HASIL 4-FOLD CV DI PERIODE 5: F EB 2017 S . D . J UL 2017 Nama Model Precision ± Std (%) F 1 score ± Std (%)
ROCKET ( default setting ) 45 . 90 ± 16 . 22 37 . 86 ± 08 . 69 HC-2 (time_limit_in_minutes=1) 79 . 17 ± 21 . 65 40 . 50 ± 15 . 74 MLP ( one hidden=512 ) 75 . 68 ± 08 . 03 72 . 01 ± 00 . 87 RNN ( double layer ) 82 . 34 ± 06 . 60 65 . 23 ± 07 . 47 Bi-RNN  ( one  LSTM=16 ) 84.62  ±  09.70 74.71  ±  04.46 TABEL VII HASIL 4-FOLD CV DI PERIODE 6: A GT 2017 S . D . J AN 2018 Nama Model Precision ± Std (%) F 1 score ± Std (%)
ROCKET ( default setting ) 46 . 31 ± 13 . 99 33 . 34 ± 08 . 92 HC-2 (time_limit_in_minutes=1) 85.42  ±  14.88 41 . 20 ± 09 . 66 MLP ( one hidden=512 ) 69 . 09 ± 02 . 92 73.19  ±  06.85 RNN ( double layer ) 78 . 19 ± 14 . 27 69 . 63 ± 08 . 09 Bi-RNN  ( one  LSTM=16 ) 73 . 56 ± 17 . 85 66 . 44 ± 12 . 26
Tabel VI menunjukkan kecenderungan yang mirip dengan Tabel IV dan V, yaitu precision Bi-RNN mengungguli HC- 2 sebesar 6% tetapi Tabel VII menunjukkan precision HC- 2 mengungguli precision dari Bi-RNN sebesar 11%.
TABEL VIII HASIL 4-FOLD CV DI PERIODE 7: F EB 2018 S . D . J UL 2018 Nama Model Precision ± Std (%) F 1 score ± Std (%) ROCKET ( default setting ) 92 . 86 ± 12 . 37 61 . 36 ± 08 . 43 HC-2 (time_limit_in_minutes=1) 100.00  ±  00.00 60 . 47 ± 11 . 47 MLP ( one hidden=512 ) 78 . 57 ± 14 . 02 7 6. 5 2  ± 1 1. 6 7 RNN ( double layer ) 75 . 74 ± 14 . 51 65 . 54 ± 04 . 11 Bi-RNN  ( one  LSTM=16 ) 75 . 99 ± 15 . 63 76.53  ±  05.69 TABEL IX HASIL 4-FOLD CV DI PERIODE 8: A GT 2018 S . D . J AN 2019 Nama Model Precision ± Std (%) F 1 score
± Std (%)
ROCKET ( default setting ) 75 . 00 ± 25 . 98 33 . 47 ± 04 . 21 HC-2 (time_limit_in_minutes=1) 100.00  ±  00.00 32 . 43 ± 18 . 02 MLP ( one hidden=512 ) 80 . 63 ± 03 . 85 81 . 07 ± 02 . 20 RNN ( double layer ) 72 . 47 ± 10 . 59 74 . 39 ± 04 . 47 Bi-RNN  ( one  LSTM=16 ) 76 . 90 ± 14 . 35 81.93  ±  07.87
Tabel  VIII  dan  IX  kembali  menunjukkan  kekonsistenan precision dari  HC-2  sedangkan F 1 score Bi-RNN  yang merupakan  modifikasi  dari  MLP  menggungguli F 1 score MLP itu sendiri dengan selisih kurang dari 1%.
TABEL X
HASIL 4-FOLD CV DI PERIODE 9: F EB 2019 S . D . J UL 2019 Nama Model Precision ± Std (%) F 1 score ± Std (%)
ROCKET ( default setting ) 72 . 92 ± 18 . 04 34 . 23 ± 07 . 28 HC-2 (time_limit_in_minutes=1) 95.00  ±  08.66 50 . 23 ± 13 . 71 MLP ( one hidden=512 ) 70 . 00 ± 08 . 50 76.70  ±  06.52 RNN ( double layer ) 77 . 71 ± 10 . 26 73 . 97 ± 13 . 90 Bi-RNN  ( one  LSTM=16 ) 72 . 00 ± 05 . 77 75 . 71 ± 02 . 36 TABEL XI HASIL 4-FOLD CV DI PERIODE 10: A GT 2019 S . D . J AN 2020 Nama Model Precision ± Std (%) F 1 score ± Std (%)
ROCKET ( default setting ) 56 . 33 ± 08 . 49 44 . 08 ± 09 . 49 HC-2 (time_limit_in_minutes=1) 81 . 88 ± 14 . 29 58 . 87 ± 18 . 32 MLP ( one hidden=512 ) 80 . 94 ± 11 . 93 84.56  ±  05.47 RNN ( double layer ) 84.41  ±  09.86 77 . 58 ± 05 . 99 Bi-RNN  ( one  LSTM=16 ) 81 . 03 ± 14 . 44 75 . 20 ± 09 . 73
Kembali precision HC-2  menggungguli  model  lainnya, dalam hal ini RNN dengan margin 17% di Tabel X tetapi Tabel  XI  menunjukkan  bahwa  ada  waktunya precision
RNN dapat mengungguli HC-2 tapi keunggulan ini kurang dari 2%.
TABEL XII
HASIL 4-FOLD CV DI PERIODE 11: F EB 2020 S . D . J UL 2020 Nama Model Precision ± Std (%) F 1 score ± Std (%) ROCKET ( default setting ) 86 . 67 ± 07 . 82 63 . 51 ± 05 . 81 HC-2 (time_limit_in_minutes=1) 100.00  ±  00.00 65 . 86 ± 09 . 16 MLP ( one hidden=512 ) 85 . 68 ± 14 . 35 83.75  ±  07.49 RNN ( double layer ) 73 . 08 ± 10 . 74 68 . 50 ± 08 . 90 Bi-RNN  ( one  LSTM=16 ) 70 . 57 ± 12 . 06 66 . 18 ± 11 . 93

## TABEL XIII
HASIL 4-FOLD CV DI PERIODE 12: A GT 2020 S . D . J AN 2021 Nama Model Precision ± Std (%) F 1 score ± Std (%)
ROCKET ( default setting ) 83 . 33 ± 16 . 67 40 . 06 ± 08 . 18 HC-2 (time_limit_in_minutes=1) 95.00  ±  08.66 50 . 42 ± 14 . 61 MLP ( one hidden=512 ) 88 . 33 ± 09 . 57 84.53  ±  04.35 RNN ( double layer ) 72 . 56 ± 13 . 85 71 . 69 ± 07 . 76 Bi-RNN  ( one  LSTM=16 ) 77 . 82 ± 16 . 67 72 . 61 ± 06 . 84
Tabel  XII  dan  XIII  kembali  menunjukkan  keunggulan precision dari  HC-2  dari  model-model  lainnya  masing- masing  sebesar  13%  dan  7%.  Hal  menarik  terjadi  pada Tabel  XIII,  yaitu  ini  adalah  kali  pertama precision MLP berada pada urutan ke-2.
TABEL XIV HASIL 4-FOLD CV DI PERIODE 13: F EB 2021 S . D . J UL 2021 Nama Model Precision ± Std (%) F 1 score ± Std (%)
ROCKET ( default setting ) 72.92  ±  30.83 26 . 35 ± 10 . 59 HC-2 (time_limit_in_minutes=1) 66 . 67 ± 40 . 82 20 . 08 ± 13 . 81 MLP ( one hidden=512 ) 62 . 81 ± 22 . 25 65.53  ±  09.35 RNN ( double layer ) 39 . 81 ± 25 . 63 40 . 13 ± 24 . 13 Bi-RNN  ( one  LSTM=16 ) 59 . 52 ± 09 . 67 59 . 29 ± 14 . 20

## TABEL XV
HASIL 4-FOLD CV DI PERIODE 14: A GT 2021 S . D . J AN 2022 Nama Model Precision ± Std (%) F 1 score ± Std (%)
ROCKET ( default setting ) 63 . 54 ± 26 . 58 29 . 42 ± 15 . 87 HC-2 (time_limit_in_minutes=1) 75 . 00 ± 43 . 30 17 . 04 ± 11 . 80 MLP ( one hidden=512 ) 70 . 48 ± 08 . 58 74.39  ±  07.77 RNN ( double layer ) 73 . 27 ± 04 . 88 58 . 38 ± 05 . 08 Bi-RNN  ( one  LSTM=16 ) 77.84  ±  16.26 57 . 06 ± 22 . 76
Tabel XIV menunjukkan pertama kalinya precision dari ROCKET  mengungguli  HC-2  dengan  margin  6%  dan precision dari  Bi-RNN  unggul  sebesar  4%  dari precision HC-2.
Hasil  evaluasi  prediksi  dengan 4-fold  cross-validation pada model meta ensemble dan deep learning pada periode 1-14 seperti yang telah ditampilkan pada Tabel II sampai dengan  Tabel  XV  memberikan  hasil  yang  berbeda-beda tetapi secara keseluruhan dua model yang menonjol dalam hal  konsistensi  adalah  HC-2  untuk  metrik precision dan MLP untuk metrik F 1 score .
Gambar.  6  Hasil  voting  untuk  precision  dari  setiap  model  pada keseluruhan dataset, yaitu periode 1 s.d. 15
Gambar  6  menunjukkan  hasil  voting  keunggulan  model HC-2  (HIVE-COTE  2.0)  dibandingkan  dengan  model  Bi- RNN dalam memprediksi emiten yang masuk ke dalam daftar LQ  45  sehingga  model  tersebut  direkomendasikan  untuk investor  jika  kriteria  yang  diutamakan  dalam  memprediksi adalah mengurangi false positive . False positive sangatlah penting  bagi  investor  untuk  mengukur  apakah  prediksi perusahaan  yang  masuk  LQ  adalah  memang  bebas  dari kesalahan.
Gambar. 7 Hasil voting untuk F1 score dari setiap model pada periode 1 s.d. 15
Gambar  7  menunjukkan  hasil  voting  yang  menyatakan keunggulan model MLP ( multi-layer perceptron ) dibandingkan  dengan  model-model  lain  dalam  memprediksi emiten  yang  masuk  ke   dalam  daftar  LQ  45  sehingga  model tersebut direkomendasikan jika kriteria yang diutamakan dalam memprediksi adalah keseimbangan antara false positive dan false negative yang  hendak  dikurangi  tetapi  bagi  investor keseimbangan  ini  mungkin  tidak  begitu  penting  karena investor  umummya  lebih  tertarik  untuk  bagaimana mengurangi false positive .
Penjelasan  yang  melatarbelakangi  model  HIVE-COTE 2.0  mengungguli  model-model  lainnya  adalah  HIVE- COTE  2.0  menggunakan Temporal  Dictionary  Ensemble (TDE) yang mampu mempelajari pola-pola yang berulang dan hal ini memberikan keuntungan dibandingkan dengan model-model  lainnya.  Selain  itu,  HIVE-COTE  2.0  juga menggunakan Diverse  Representation  Canonical  Interval Forest (DrCIF)  yang  secara  acak  memilih  dimensi  yang digunakan dalam setiap interval; keacakan ini mirip seperti pada Random  Forest [31],  model bagging yang  secara umum memberikan keakuratan yang tinggi.
Sedangkan  alasan  yang  melatarbelakangi  mengapa model MLP (multi-layer perceptron) mengungguli prediksi emiten yang masuk ke dalam daftar LQ 45 didasarkan pada kapabilitas model yang memiliki kesempatan belajar yang tinggi  oleh  karena  banyaknya neuron (512)  pada  satu hidden layer .

## IV. KESIMPULAN
Penelitian ini meneliti tentang prediksi emiten-emiten yang akan masuk ke dalam daftar LQ 45 dengan menggunakan model- model machine learning dan deep learning . Masalah time series classification ini  belum  pernah  diteliti  sebelumnya  sehingga hasil  penelitian  ini  menjadi baseline bagi  penelitian-penelitian berikutnya, khususnya model-model prediksi yang digunakan.
Hasil penelitian juga menemukan bahwa HIVE-COTE 2.0 yang  merupakan  model state-of-the-art untuk time  series classification  memberikan  kinerja  terbaik  dalam  memprediksi emiten-emiten,  yaitu  rata-rata  keunggulan  sekitar  9% dibandingkan  model-model  lainnya.  Jika  kriteria  yang dipertimbangkan adalah mengurangi false positive yang memang diinginkan  oleh  investor,  HIVE-COTE  2.0  merupakan  pilihan yang  tepat.  Jika  kriteria  yang  diutamakan  adalah  menjaga keseimbangan  antara  mengurangi false  positive dan false negative , maka model multi-layer perceptron dengan banyak neuron yang  cukup  besar  (512)  memberikan  kinerja  yang lebih baik, yaitu rata-rata keunggulan 9% dibandingkan model- model yang lainnya.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Peneliti  mengucapkan  terimakasih  kepada  Universitas Kristen Maranatha yeng telah memberikan dukungan dana yang mencukupi dalam menyelesaikan penelitian ini.
R EFERENSI [1] Otoritas Jasa Keuangan, “Emiten.” 2017.
[2] Indonesia Stock Exchange, “Indeks Saham.” 2021. [3]
C. Brooks, Introductory Econometrics for Finance 4th Edition . Cambridge University Press, 2019.
[4] Indonesia Stock Exchange, “Apa yang dimaksud saham LQ 45 dan apa yang menjadi kriteria?” 2021.
[5] Indonesia  Stock  Exchange, IDX  Stock  Index  Handbook  v1.2 . Indonesia Stock Exchange, 2021.
[6] Y. Yulianti, N. Wahdi, and S. Saifudin, “MODEL PREDIKSI ARUS  KAS  MASA  DEPAN  PADA  EMITEN  LQ45  YANG TERDAFTAR  DI  BURSA  EFEK  INDONESIA,” Jurnal Dinamika Sosial Budaya , vol. 17, no. 2, pp. 323–337, 2017. [7] R. Maulidia, A. W. Mahsuni, and A. Afifudin, “KEMAMPUAN INFORMASI LABA DAN ARUS KAS DALAM MEMPREDIKSI  ARUS  KAS  MASA  DEPAN  (Studi  Kasus Pada Perusahaan Di Bursa Efek Indonesia (BEI) Yang Terdaftar Dalam  LQ-45  Periode  2014-2016),” Jurnal  Ilmiah  Riset Akuntansi , vol. 7, no. 09, 2018.
[8] Y. Maharani, “Model Prediksi Arus Kas di Masa Depan (Studi Empiris  pada  Perusahaan  Telekomunikasi  yang  Terdaftar  di BEI),” Jurnal  Ilmu  Sosial,  Manajemen,  Akuntansi  dan  Bisnis , vol. 1, no. 1, pp. 1–13, 2020.
[9] T.  Hidayatulloh,  “Kajian  Komparasi  Penerapan  Algoritma Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  Multilayer  Perceptron (MLP) Dalam Prediksi Indeks Saham Sektor Perbankan: Studi Kasus Saham LQ45 IDX Bank BCA,” SNIT 2014 , vol. 1, no. 1, pp. 262–272, 2014.
[10] A.  O.  Indarso  and  A.  B.  Pangaribuan,  “Penggunaan  Metode Multilayer  Perceptron  Pada  Prediksi  Indeks  Saham  LQ45,”
Informatik:  Jurnal  Ilmu  Komputer ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  38–47,
2021.
[11] A. B. Pangaribuan, A. Octa, and B. Hananto, “PENGGUNAAN METODE MULTILAYER PERCEPTRON PADA PREDIKSI INDEKS  SAHAM  LQ45,” METHODIKA:  Jurnal  Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 5, no. 1, pp. 24–29, 2019.
[12] E.  Patriya,  “Implementasi  Support  Vector  Machine  Pada Prediksi  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG),” Jurnal  Ilmiah Teknologi dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 24–38, 2020.
[13] D.  N.  H.  Hastuti  and  M.  T.  Jatipaningrum,  “Perbandingan Metode  Holt-Winter’s  Exponential  Smoothing  dan  Weighted Fuzzy  Integrated  Time  Series  untuk  Memprediksi  LQ45,” Jurnal Statistika Industri dan Komputasi , vol. 6, no. 2, pp. 102– 112, 2021.
[14] A. A. Kurniasi, M. A. Saptari, and others, “Aplikasi Peramalan Harga Saham Perusahaan Lq45 Dengan Menggunakan Metode Arima,” JURNAL SISTEM INFORMASI , vol. 5, no. 1, 2021.
[15] T. Indayani and M. Y. Darsyah, “Pemilihan Model Peramalan Terbaik  Menggunakan  Model  Arima  dan  Winters  Untuk Meramalkan  Indeks  LQ45,”  in Prosiding  Seminar  Nasional
Mahasiswa Unimus , 2018, vol. 1.
[16] R. Susanti and A. R. Adji, “ANALISIS PERAMALAN IHSG DENGAN  TIME  SERIES  MODELING  ARIMA,” Jurnal Manajemen Kewirausahaan , vol. 17, no. 1, pp. 97–106, 2020.
[17] D. Priyadi and I. Mardhiyah, “MODEL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED  MOVING  AVERAGE  (ARIMA)  DALAM PERAMALAN NILAI HARGA SAHAM PENUTUP INDEKS LQ45,” Jurnal Ilmiah Informatika Komputer , vol. 26, no. 1, pp. 78–94, 2021.
[18] E.  Eti,  “PENDEKATAN  METODE  INDEKS  TUNGGAL DALAM  ANALISIS  PEMBENTUKAN  PORTOFOLIO OPTIMAL DARI SAHAM-SAHAM LQ45 PADA PERIODE WAKTU YANG BERBEDA,” Jurnal Akuntansi Bisnis , vol. 3, no. 1, 2017.
[19] Z.  Puspitaningtyas,  “Prediksi  pergerakan  harga  saham menggunakan  analisis  profitabilitas,” Performance:  Jurnal Personalia,  Financial,  Operasional,  Marketing  dan  Sistem Informasi , vol. 24, no. 2, pp. 29–35, 2017.
[20] Y.  Supriadi  and  M.  Ariffin,  “Pengaruh  Kinerja  Keuangan Terhadap Harga Saham,” Jurnal Ilmiah Manajemen Kesatuan , vol. 1, no. 1, pp. 53–68, 2013.
[21] W. Wei and D. P. Reilly, Time Series Analysis: Univariate and
Multivariate Methods . Pearson Education, 1989.
[22] K. P. Murphy, Probabilistic Machine Learning: An introduction . MIT Press, 2022. [Online]. Available: probml.ai
[23] M. Schuster and K. K. Paliwal, “Bidirectional recurrent neural networks,” IEEE Transactions on Signal Processing , vol. 45, no. 11, pp. 2673–2681, 1997, doi: 10.1109/78.650093.
[24] F.  Chollet, Deep  Learning  with  Python  Second  Edition . Manning, 2021.
[25] J. and F. M. and L. J. and B. A. and B. A. Middlehurst Matthew and Large, “HIVE-COTE  2.0:  a new  meta  ensemble  for  time series classification,” Mach Learn , vol. 110, no. 11, pp. 3211– 3243, Dec. 2021, doi: 10.1007/s10994-021-06057-9.
[26] A. Bostrom Aaron and Bagnall, “Binary Shapelet Transform for Multiclass  Time  Series Classification,” in Big  Data  Analytics and Knowledge Discovery , 2015, pp. 257–269.
[27] J.  Brownlee, Deep  Learning  for  Time  Series  Forecasting . Machine Learning Mastery, 2019.
[28] S. Raschka, “Model evaluation, model selection, and algorithm selection in machine learning,” arXiv preprint arXiv:1811.12808 , 2018.
[29] S. Raschka and V. Mirjalili, Python machine learning: Machine learning  and  deep  learning  with  Python,  scikit-learn,  and TensorFlow 2 . Packt Publishing Ltd, 2019.
[30] A.  Dempster,  F.  Petitjean,  and  G.  I.  Webb,  “ROCKET: exceptionally fast and accurate time series classification using random convolutional kernels,” Data  Min  Knowl  Discov ,  vol. 34, no. 5, pp. 1454–1495, 2020.
[31] L. Breiman, “Random forests,” Mach Learn , vol. 45, pp. 5–32, 2001.