## ANALISIS KINERJA ALGORITMA J48 DECISION TREE UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN
BELI/JUAL PADA SAHAM PT HARUM ENERGI Tbk.

## (HRUM)
(PERFORMANCE ANALYSIS OF J48 DECISION TREE ALGORITHM FOR TAKING DECISION TO BUY / SELL IN STOCK PT HARUM ENERGI Tbk.
(HRUM))
[1] Nur Mishbah Hayat*, [2] Agung Budi Prasetijo, [3] Risma Septiana
[1][2][3] Departemen Teknik Komputer Universitas Dipongoro, Semarang, Indonesia
nmhayat@student.ce.undip.ac.id, agungprasetijo@ce.undip.ac.id, rismaseptiana@live.undip.ac.id
KEYWORDS: ABSTRACT Stocks, Technical Analysis, Investor, Data Mining,  J48 Decision Tree, WEKA. The  problem  that  is  often  faced  by  investors  in  selling  /  buying  stocks  is  the  difficulty  in analyzing a dataset of stock prices in large quantities.This analysis aims to predict the rise or fall of stock prices based on data obtained. To assist investors in determining buying / selling decisions on stock analysis based on technical and equipped with classification techniques in data mining. This study analyzes the performance of the J48 Decision Tree algorithm in the Waikato  Environmental  Software  for  Knowledge  Analysis  (WEKA)  version  3.8.2  for  PT. Harum  Energi  Tbk.  (HRUM).  The  J48  Decision  Tree  algorithm  was  chosen  based  on  the results  of  previous  studies  which  showed  an  accuracy  percentage  above  75%.  The  results showed in the testing data, the percentage of testing on data without normalization was higher by  87.3  (non-aggressive)  and  88.8  (aggressive)  compared  to  normalized  data  84.2  (non- aggressive) and 85 (aggressive ). The biggest stock profit generated is in non-aggressive type data without normalized by 48.75 or Rp. 48,750.00. KATA KUNCI: ABSTRAK Saham, Analisis Teknikal, Investor, Data Mining, J48 Decision Tree, WEKA. Masalah yang sering dihadapi oleh para investor dalam melakukan jual/beli saham adalah kesulitan  dalam  menganalisis  suatu  dataset  harga  saham  yang  jumlahnya  sangat  banyak. Analisis ini  bertujuan untuk memprediksi naik atau turunnya harga saham berdasarkan data yang  diperoleh.  Untuk  membantu  investor  dalam  menentukan  keputusan  beli/jual  pada saham berdasarkan analisis teknikal dan dikombinasikan dengan teknik klasifikasi pada data mining. Penelitian ini menganalisis kinerja dari algoritma J48 Decision Tree pada perangkat lunak Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) versi 3.8.2 untuk data harga saham PT. Harum Energi Tbk. (HRUM). Algoritma J48 Decision Tree dipilih berdasarkan hasil penelitian terdahulu yang menunjukkan persentase akurasi diatas 75%. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  pada  pengujian  data  test,  persentase  akurasi  pada  data  tanpa dinormalisasi lebih tinggi sebesar 87,3 (non agresif) dan 88,8 (agresif) dibandingkan dengan data  yang  dinormalisasi  84,2(non  agresif)  dan  85%  (agresif).  Keuntungan  saham  yang dihasilkan paling besar yaitu pada data tipe non agresif tanpa dinormalisasi sebesar 48,75 atau Rp 48.750,00.

## I. P ENDAHULUAN
Sebelum melakukan jual beli saham, investor atau trader perlu  melakukan  analisis  terlebih  dahulu. Analisis  bertujuan  untuk  memprediksi  naik  atau turunnya  harga  saham  berdasarkan  data  yang diperoleh.  Analisis  ini  dibagi  menjadi  2  yaitu,
analisis  fundamental  dan  analisis  teknikal.  Analisis fundamental  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai intrinsik  saham.  Sedangkan  analisis  teknikal merupakan  teknik  analisis  yang  digunakan  untuk memprediksi  tren  suatu  harga  saham  dengan  cara mempelajari  data  pasar  yang  lampau,  terutama
pergerakan harga dan volume. Analisis teknis dapat menggunakan  berbagai  model  dan  dasar,  misalnya untuk  pergerakan  harga  digunakan  metode  seperti indeks kekuatan relatif, indeks pergerakan rata-rata, regresi,  korelasi  antar  pasar  dan  intra  pasar,  siklus, ataupun dengan cara klasik yaitu menganalisis pola grafik[1].  Analisis  teknikal  digunakan  apabila investor atau trader ingin berinvestasi jangka pendek, dengan memperhatikan harga saham dan waktu (tren naik  atau  turun).  Analisis  teknikal  yang  digunakan meliputi  indikator Moving  Average  Convergence Divergence (MACD), Commodity  Channel  Index (CCI), Stochastic , Bollinger Bands , Pivot Point , dan Average Directional Index (ADX).
Teknik  klasifikasi  merupakan  salah  satu  teknik pada Data Mining yang berfokus pada pengelompokan  sejumlah  data  kedalam  kelas-kelas tertentu yang telah ditetapkan sebelumnya berdasarkan kesamaan sifat dan pola yang ada dalam data[2].  Salah  satu  algoritma  klasifikasi  adalah J48 Decision Tree . Algoritma J48 Decision Tree adalah sebuah  algoritma  turunan  dari  C4.5.  Dasar  dari algoritma ini adalah untuk membagi data ke dalam beberapa  bagian  berdasarkan  nilai  atribut  dari  item yang  ada  pada training dataset .  Algoritma  J48 Decision  Tree dapat  melakukan  klasifikasi  baik melalui decision  tree ataupun rules yang  diperoleh dari  pohon  tersebut[3].  Metodologi  penelitian  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Knowledge Discovery in Databases (KDD) Process yang terdiri dari  5  tahapan[4]. Tools yang  digunakan  untuk melakukan klasifikasi adalah Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA). WEKA merupakan software terintegrasi yang berisi metode- metode Data  Mining .  WEKA  dikembangkan  oleh Universitas  Waikato,  Selandia  Baru  menggunakan bahasa pemrograman Java .
Salah satu pilihan saham adalah PT. Harum Energi Tbk  dengan  kode  saham  HRUM.  Perusahaan  ini terlibat  dalam  industri  pertambangan,  industri perdagangan,  dan  jasa.  Saat  ini,  kegiatan  bisnis utama perusahaan adalah beroperasi dan berinvestasi dalam  penambangan  dan  logistik  batubara  melalui anak perusahaan[5].
Penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan algoritma  J48 Decision  Tree antara  lain  adalah penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tri  Astuti  dkk, (2016).  Penelitian  ini  dilakukan  guna  memprediksi penyakit  demam  berdarah  menggunakan  metode algoritma
J48 Decision Tree yang di
implementasikan  pada  data  pasien  menghasilkan nilai  akurasi  diatas  75%[3].  Pada  contoh  lainnya adalah penelitian yang dilakukan oleh Fergie Joanda Kaunang (2018) yang bertujuan untuk menganalisis tingkat kemiskinan menggunakan dimensi dasar dari Indeks Pembangunan Manusia (IPM) algoritma J48 Decision Tree . Menghasilkan nilai akurasi 88.6 %[6]. Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Hendra Marcos  dan  Indriana  Hidayah  (2014)  terkait implementasi Data Mining untuk klasifikasi nasabah kredit  bank  menggunakan Classification  Rule . Tujuan penelitian ini adalah memberikan kontribusi untuk mempercepat pengambilan keputusan tersebut. Teknik Data  Mining digunakan  untuk  memberikan model  agar  pihak  bank  dapat  lebih  cepat  dalam membuat  keputusan  kepada  nasabah  yang  berhak diberi kredit atau ditolak. Disimpulkan dari beberapa algoritma  bahwa  algoritma  C4.5  yang  mempunyai nilai  akurasi  yang  tertinggi[7].  Penelitian  lainnya adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nurfaizah, dkk  (2017).  Penelitian  ini  berkaitan  dengan pemanfaatan  algoritma Decision  Tree -J48, K- Nearest , dan Zero-R pada kinerja akademik. Tujuan pada penelitian ini adalah mendeteksi dengan teknik Data Mining agar dapat mencatat berbagai masalah pada  siswa.  Penelitian  ini  membandingkan  tingkat akurasi  3  algoritma  tersebut  untuk  evaluasi  kinerja akademik  siswa.  Dari  dataset yang sama, penggunaan Decision  Tree -J48, K-Nearest ,  dan Zero-R sama-sama  mempunyai  nilai  akurasi  diatas 85%[8].
Penelitian  selanjutnya  yang  berkaitan  dengan indikator  pada  analisis  teknikal  antara  lain  yang dilakukan  oleh  M.  Lutfi  Sulthon  (2018).  Penelitian ini dilakukan guna mendeteksi sinyal jual/beli saham dengan  menggunakan fuzzy  rule-based  evidential reasoning dan c-means clustering . Fuzzy rule-based evidential  reasoning dapat  memetakan  kondisi pergerakan  saham  sedangkan clustering digunakan untuk  menentukan  jumlah  fungsi  keanggotaan masing-masing  atribut.  Dari  pengujian  sistem diperoleh ROI sebesar 83,80% dari profit maksimal yang  didapatkan  selama  pengujian[1].  Penelitian lainnya  dilakukan  oleh  Mutmainah  dan  Sri Sulasmiyati  (2017)  yang  bertujuan  untuk  menguji keakuratan  analisis  teknikal  indikator Stochastic Oscillator dalam  menentukan  sinyal  beli  dan  jual pada  saham  yang  tergabung  dalam  sub  sektor konstruksi  dan  bangunan  periode  2014-2016.  Hasil penelitian  diperoleh  bahwa  indikator Stochastic
246   JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 1, No. 3, November 2019, hlm. 244-253
Oscillator dikatakan  akurat  dengan  menghasilkan 269  sinyal  beli  dan  jual  dalam  kurun  waktu  2014- 2017[9].
Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya, dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  Algoritma J48 Decision  Tree untuk  analisis  saham  pada  PT Harum Energi Tbk. akan menjadi solusi yang efektif.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  Knowledge  Discovery  in Databases (KDD) Process. Metode ini terdiri dari 5 tahap  yaitu  data  selection,  data  preprocessing,  data transformation, data mining, dan interpretation/evaluation.

## A. Data Selection
Data  penelitian  yang  akan  diteliti  adalah  data harga saham PT. Harum Energi (HRUM) Tbk. Data harga  saham  yang  digunakan  memiliki  rentang waktu  selama  2,5  tahun  mulai  dari  tanggal  1  Juni 2016  sampai  dengan  tanggal  31  Desember  2018 didapatkan dengan cara mengunduh dari situs resmi Yahoo Finance dengan mengakses laman https://finance.yahoo.com.  Data  tersebut  berupa dokumen . csv yang berisi timestamp atau keterangan waktu, nilai Open, High, Low, Close, adjusted close, dan volume transaksi saham  yang selalu diperbarui setiap harinya. Untuk mengolah data tersebut, perlu dilakukan  pengubahan  ekstensi  dokumen  dari .csv menjadi . xlsx .

## B. Data Preprocessing
Data  harga  saham  yang  terdiri  dari  nilai Open, High , Low,  Close,  adjusted  close dan volume kemudian diolah dengan menambahkan 6 perhitungan  indikator,  yaitu Moving  Average Convergence  Divergence (MACD), Commodity Channel  Index (CCI), Stochastic , Bollinger  Band , Pivot  Point ,  dan Average  Directional  Index (ADX)[10].  Perhitungan  ini  dimaksudkan  untuk mendapatkan  informasi  yang    membantu  proses klasifikasi pada data mining.
Data  kemudian  dibagi  menjadi  2  bagian,  yakni data training dan data test. Data training digunakan untuk  melatih  model  dengan  algoritma,  sedangkan data test digunakan  untuk  mengetahui  akurasi prediksi dari model yang sudah didapatkan dari data training.
Dalam  penelitian  ini  terdapat  dua  macam  data yang  digunakan  untuk  pembanding  pada  tahap analisis, antara lain:
1. Berdasarkan Trading Style Data training berdasarkan trading style dibedakan menjadi  dua,  yaitu  non  agresif  dan  agresif. Keputusan beli pada trading style non agresif adalah saat grafik saham melewati garis batas bawah pada indikator Bollinger Band . Sedangkan keputusan jual dilakukan  pada  saat  grafik  saham  melewati  garis batas  atas  pada  indikator Bollinger  Band .  Pada trading  style non  agresif  terdapat  16  titik  beli/jual dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gbr. 1 Penentuan sinyal non agresif
Sedangkan pada trading style agresif digunakan 3 indikator,  yaitu Bollinger  Band , MACD dan Stochastic . Pada indikator Bollinger Band , keputusan beli dilakukan ketika grafik harga saham mendekati batas bawah dan keputusan beli dilakukan ketika grafik harga saham mendekati batas atas. Pada indikator MACD keputusan beli dilakukan jika garis MACD bersinggungan  dengan  garis  sinyal  kearah atas  ( golden  cross ).  Sedangkan  keputusan  jual dilakukan jika  garis  MACD  bersinggungan  dengan garis  sinyal  kearah  bawah  ( death  cross ).  Pada indikator Stochastic keputusan  beli  dilakukan  saat grafik  melewati  atau  berada  pada  angka  80 sedangkan  keputusan  beli  dilakukan  saat  grafik melewati  atau  berada  pada  angka  20.  Pada trading style agresif  terdapat  24  titik  beli/jual  yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gbr. 2 Penentuan sinyal agresif 2. Normalisasi data
Data  training berdasarkan  proses preprocessing dibedakan menjadi dua, yaitu normalisasi dan tanpa
normalisasi.  Data  yang  di  normalisasi  merupakan pengubahan rentang nilai data hasil perhitungan dari data  tanpa  normalisasi.  Nilai  yang  dihasilkan minimal 0 dan maksimal 1. Proses normalisasi dapat dilakukan  dengan  menggunakan  fitur  normalisasi pada perangkat lunak WEKA . Sedangkan pada data tanpa  normalisasi  merupakan  data  asli  dari  hasil perhitungan  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya. Perbedaan  data  sebelum  dan  sesudah  normalisasi ditampilkan pada Gbr. 3.
Gbr. 3 Proses normalisasi

## C. Data Transformation
Tranformasi  atau  pengubahan  bentuk  pada  data agar sesuai untuk dilanjutkan ke proses data mining . Transformasi data meliputi pengubahan bentuk yang semula  data  saham  berupa string ke  dalam  bentuk numerik  atau  nominal  dan    pengubahan  format dokumen  dari .csv diubah  menjadi .arff agar kompatibel  dengan  perangkat  lunak WEKA dengan menggunakan  fitur  pada  perangkat  lunak WEKA yaitu ArffViewer ditunjukkan pada Gambar 4.
Gbr. 4 Fitur ArffViewer pada WEKA

## D. Data Mining
Tahap ini berupa proses mencari pola dalam data terpilih  dengan  menggunakan  teknik  atau  metode tertentu.  Data  yang  sudah  dilakukan  transformasi kemudian  akan  diolah  dengan  perangkat  lunak WEKA untuk dicari polanya menggunakan algoritma ( classifier ) data  mining yang  digunakan.  Proses pelatihan dan pengujian data dalam perangkat lunak WEKA terdiri dari dua tahap, yaitu:
1. Prapengolahan
Tahap  prapengolahan  berguna  untuk  menghapus atribut  pada  data  yang  tidak  dibutuhkan. Bertujuan agar atribut yang tidak dibutuhkan tidak mempengaruhi  proses  maupun  hasil  klasifikasi.  21 atribut yang dibutuhkan  adalah BB atas, BB tengah,
BB  Bawah,  PP,  R1,  R2,  R3,  S1,  S2,  S3,  MACD, Signal, Fast %K, Slow %D, Smoothed %D, +DI14, -DI14, ADX, CCI, MA, CLASS.

## 2. Klasifikasi
Tahap klasifikasi merupakan pemilihan algoritma ( classifier ) untuk  mencari  pola  pada  data training . Pemilihan algoritma ditunjukkan pada Gambar 5.
Gbr. 5 Memilih Algoritma J48 Pada  proses data  mining dihasilkan  model algoritma  J48 Decision  Tree dari data  training menggunakan test  options dengan  memilih Use training  set. Sedangkan  menguji data  testing menggunakan test options dengan memilih Supplied test  set .  Tampilan test  option ditunjukkan  pada Gambar 6.
Gbr. 6 Test options pada WEKA
Gbr. 7 Parameter pada classifier J48 Algoritma  atau classifier J48  memiliki  beberapa parameter seperti yang ditampilkan pada Gambar 7. Pada penelitian ini digunakan parameter dengan nilai awal yang sudah ditetapkan oleh WEKA .
Pada algoritma J48, untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut- atribut yang ada. Untuk menghitung gain digunakan persamaan 1 seperti berikut[11]:
Gain(S, A) = S + ∑ |Si| |S| ∗ Si
n i=1 (1)
Sementara  itu,  penghitungan  nilai  entropi  dapat dilihat pada persamaan 2 seperti berikut[11]:
Entropy (S) =   ∑ − n i=1 pi ∗ log 2 pi (2) Keterangan :
S : himpunan kasus
A : fitur
n : jumlah partisi S
| 𝑆 i|  : jumlah kasus pada partisi ke-i | 𝑆 | : jumlah kasus dalam S pi   : proporsi dari Si terhadap S

## E. Interpretation/Evaluation
Hasil  dari  pelatihan  data training menghasilkan persentase  akurasi  seberapa  tepat  kelas  yang  sudah diberikan pada data training . Gambar 11 merupakan tampilan dari hasil klasifikasi data latih menggunakan classifier J48.
Pada  data test juga  dihasilkan  klasifikasi. Klasifikasi dihasilkan oleh model yang sudah dilatih
dengan data training . Juga terdapat actual class yang sudah diberikan agar dapat melihat perbedaan sinyal (manual)  dengan  klasifikasi  yang  dihasilkan  oleh WEKA. Hasil klasifikasi ditampilkan pada Gambar 8.
Gbr. 8 Hasil klasifikasi data test Pohon  keputusan  dihasilkan  dengan  klik  kanan pada  model  yang  didapatkan,  selanjutnya  pilih visualize tree . Langkah ini ditampilkan pada Gambar 10 dan pohon keputusan yang dihasilkan ditampilkan pada Gambar 11.
Gbr. 9 Langkah visualize tree 1. Pengukuran Kinerja
Kinerja  dari  algoritma  J48 Decision  Tree untuk pengambilan  keputusan  beli/jual  pada  saham  PT. Harum  Energi  Tbk  (HRUM)  dapat  dilihat  dari jumlah keuntungan dan persentase akurasi. Persentase  akurasi  terdapat  pada summary setelah melakukan training maupun test . Persentase akurasi tersebut  selanjutnya  akan  dibandingkan  antara  satu dengan  yang  lain  sehingga  diketahui  model  mana yang memiliki kinerja terbaik.
Perhitungan keuntungan dilakukan untuk mengetahui keuntungan yang didapatkan dari proses beli/jual  saham  selama  1  tahun  berdasarkan  sinyal hasil  klasifikasi.  Terdapat  tiga  rumus  dasar  untuk
menghitung  keuntungan  dan  kinerja  dari  algoritma atau classifier antara lain:
a. Kondisi sinyal beli
Ketika  sinyal  beli,  maka  diasumsikan  untuk membeli  saham  dengan  modal  awal  sebanyak  Rp. 100.000,-  .  Perhitungan  pada  kondisi  ini  dapat menggunakan persamaan 1.
𝐵𝑒𝑙𝑖 = 𝑀𝑜𝑑𝑎𝑙 𝐴𝑤𝑎𝑙 𝐶𝑙𝑜𝑠𝑒 (1)

## b. Kondisi sinyal jual
Ketika  sinyal  jual,  maka  diasumsikan  untuk menjual  saham  yang  dimiliki  sesuai  dengan  harga close pada hari tersebut. Perhitungan pad kondisi ini dapat menggunakan persamaan 2.
𝐽𝑢𝑎𝑙 = 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 × 𝐶𝑙𝑜𝑠𝑒 (2) c. Persentase Keuntungan
Perhitungan  presentase  keuntungan  dilakukan agar  dapat  mengetahui  berapa  persen  keuntungan trading saham  selama  1  tahun.  Perhitungan persentase keuntungan dapat menggunakan persamaan 3.
% 𝐾𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 = 𝑈𝑎𝑛𝑔−𝑀𝑜𝑑𝑎𝑙 𝐴𝑤𝑎𝑙 𝑀𝑜𝑑𝑎𝑙 𝐴𝑤𝑎𝑙 × 100 % (3)

## III. H ASIL P ENELITIAN DAN P EMBAHASAN
1. Pelatihan Model dan Hasil Klasifikasi pada Data Training
F. Data Non Agresif
Pelatihan model dengan data training non agresif dilakukan pada dua jenis data yaitu data normalisasi dan  tanpa  normalisasi.  Hasil  dari  proses  pelatihan kedua  jenis  data  tersebut  dengan  menggunakan algoritma  J48 Decision  Tree tidak  memperlihatkan perbedaan.  Pohon  keputusan  maupun  persentase akurasi yang dihasilkan memperlihatkan hasil yang sama,  kecuali  nilai  pada  pohon  yang  dinormalisasi hanya memiliki rentang nilai dari 0 sampai dengan 1.
Gbr. 10 Pohon keputusan data training non agresif
Gbr. 11 Pohon keputusan data training non agresif normalisasi Gambar  10  dan  11  merupakan  pohon  keputusan yang  dihasilkan  dari  pelatihan  data training non agresif.  Pemilihan  atribut  sebagai  akar (root) maupun cabang didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Sedangkan angka yang menjadi nilai atribut pada cabang diperoleh dari data pada  kelas  (keputusan)  tertentu.  159,61  merupakan angka  batas  terkecil  pada  atribut  CCI  yang  kelas (keputusan)  bernilai sell. Jika  CCI  bernilai  kurang dari 159,61 penentuan keputusan dilihat atribut lain berdasarkan pada nilai gain tertinggi. Pembentukan pohon  akan  berhenti  sampai  terbentuk leaf dengan keputusan akhir ( buy, sell, hold ).
Sebanyak  7  atribut  dengan Gain terbaik  muncul pada  pohon  keputusan  dari  total  21  atribut.  Atribut tersebut antara lain CCI , Signal , +DI 14 , -DI 14 , R2 , ADX ,  dan %K7 .  Pohon  keputusan  yang  dihasilkan pada  data  tanpa  normalisasi  dan  normalisasi  tidak ada perbedaan.
Pelatihan  model  pada  perangkat  lunak WEKA menunjukkan  bahwa  data  yang  diklasifikasikan sesuai  dengan  sinyal  yang  diberikan  sebanyak  330 data atau 98,8%. Sedangkan data yang
diklasifikasikan  tidak  sesuai  sebanyak  4  data  atau 1.2%.  Hasil  persentase  tersebut  diperlihatkan  pada Gambar 13.
Gbr. 13 Persentase akurasi dari data training non agresif

## G. Data Tipe Agresif
Pelatihan  model  dengan data  training agresif dilakukan pada dua jenis data yaitu data normalisasi dan  tanpa  normalisasi.  Hasil  dari  proses  pelatihan kedua  jenis  data  tersebut  dengan  menggunakan algoritma  J48 Decision  Tree tidak  memperlihatkan perbedaan.  Pohon  keputusan  maupun  persentase akurasi yang dihasilkan memperlihatkan hasil yang sama,  kecuali  nilai  pada  pohon  yang  dinormalisasi hanya memiliki rentang nilai dari 0 sampai dengan 1.
Gbr.  14 Pohon keputusan data training agresif
Gbr. 15 Pohon keputusan data training agresif normalisasi Gambar  14  dan  15  merupakan  pohon  keputusan yang dihasilkan dari pelatihan data training agresif. Pemilihan  atribut  sebagai  simpul,  baik  akar (root) atau  simpul  internal  didasarkan  pada  nilai gain tertinggi  dari  atribut-atribut  yang  ada.  Sedangkan angka  yang  menjadi  nilai  atribut  pada  cabang
diperoleh dari data pada kelas (keputusan) tertentu. - 53,16  merupakan  angka  batas  terkecil  pada  atribut CCI dengan keputusan bernilai antara hold dan sell . Jika  CCI  bernilai  kurang  dari  sama  dengan  -53,16 maka  keputusan  akhirnya  bernilai  antara  hold  dan buy.  Pembentukan  pohon  akan  berhenti  sampai terbentuk leaf yang  berupa  keputusan  ( buy,  sell, hold ).
Sebanyak 6 atribut dengan Gain tertinggi muncul pada  pohon  keputusan  dari  total  21  atribut.  Atribut tersebut antara lain CCI , %D3 , +DI 14 , -DI 14 , %K7 dan MACD. Pohon keputusan yang dihasilkan pada data  tanpa  normalisasi  dan  normalisasi  tidak  ada perbedaan.
Pelatihan  model  dengan data  training agresif dilakukan pada dua jenis data yaitu data normalisasi dan  tanpa  normalisasi.  Hasil  dari  proses  pelatihan kedua  jenis  data  tersebut  dengan  menggunakan algoritma  J48 Decision  Tree tidak  memperlihatkan perbedaan.  Persentase  akurasi  maupun  pohon keputusan  yang  dihasilkan  memperlihatkan  hasil yang sama.
Pelatihan  model  pada  perangkat  lunak WEKA menunjukkan  bahwa  data  yang  diklasifikasikan sesuai  dengan  sinyal  yang  diberikan  sebanyak  319 data atau 99,4%. Sedangkan data yang
diklasifikasikan  tidak  sesuai  sebanyak  2  data  atau 0.6%.  Hasil  persentase  tersebut  diperlihatkan  pada Gambar 16.
Gbr. 16 Persentase akurasi data training agresif
2. Pengujian Model dan Hasil Klasifikasi pada Data Test

## A. Data Tipe Non Agresif
Pengujian model yang sudah diperoleh pada data test non agresif dilakukan pada dua jenis data yaitu data  tanpa  normalisasi  dan  normalisasi.  Pohon keputusan  yang  dihasilkan  sama  dengan  yang dihasilkan  pada  pelatihan  data  non  agresif  sesuai dengan  Gambar  12.  Pengujian  jenis  data  tanpa normalisasi pada perangkat lunak WEKA menunjukkan  bahwa  data  yang  diklasifikasikan sesuai  dengan  sinyal  yang  diberikan  sebanyak  228 data atau 87,4%. Sedangkan data yang diklasifikasikan tidak sesuai sebanyak 33 data 12.6%.

## Hasil persentase tersebut diperlihatkan pada Gambar
17.
Gbr. 17 Persentase akurasi data test non agresif non normalisasi Sedangkan pengujian jenis data normalisasi pada perangkat  lunak WEKA menunjukkan  bahwa  data yang  diklasifikasikan  sesuai  dengan  sinyal  yang diberikan  sebanyak  84,3%.  Sedangkan  data  yang diklasifikasikan tidak sesuai sebanyak 15.7%. Hasil persentase tersebut diperlihatkan pada Gambar 18.
Gbr.  18 Persentase akurasi data test non agresif normalisasi Pada  data  non  agresif  diperoleh  hasil  persentase akurasi  lebih  tinggi  pada  data  tanpa  dinormalisasi sebesar  87,4%  dibandingkan  dengan  data  yang dinormalisasi sebesar 84,3%.

## B. Data Tipe Agresif
Pengujian model yang sudah diperoleh pada data test agresif dilakukan pada dua jenis data yaitu data tanpa normalisasi dan normalisasi. Pohon keputusan yang dihasilkan sama dengan yang dihasilkan pada pelatihan  data  agresif  sesuai  dengan  Gambar  13. Pengujian  jenis  data  tanpa  normalisasi  pada perangkat  lunak WEKA menunjukkan  bahwa  data yang  diklasifikasikan  sesuai  dengan  sinyal  yang diberikan sebanyak 231 data atau 88,8%. Sedangkan data yang diklasifikasikan tidak sesuai sebanyak  29 data  atau  11.2%.  Hasil  persentase  tersebut diperlihatkan pada Gambar 19.
Gbr. 19 Persentase akurasi data test agresif tanpa normalisasi Sedangkan pengujian jenis data normalisasi pada perangkat  lunak WEKA menunjukkan  bahwa  data yang  diklasifikasikan  sesuai  dengan  sinyal  yang diberikan  sebanyak  221  data  atau  85%. Sedangkan data yang diklasifikasikan tidak sesuai sebanyak 39 data atau 15%. Hasil persentase tersebut diperlihatkan pada Gambar 20.
Gbr. 20 Persentase akurasi data test agresif normalisasi Pada  data  agresif  diperoleh  hasil  persentase akurasi  lebih  tinggi  pada  data  tanpa  dinormalisasi sebesar  88,8%  dibandingkan  dengan  data  yang dinormalisasi sebesar 85%.

## 3. Perbandingan Akurasi
Persentase yang telah didapatkan dari 2 pelatihan data training dan  2  pengujian  data test dapat divisualisasikan  dengan  menggunakan  grafik, berguna untuk memperlihatkan perbandingan antara data  satu  dengan  yang  lain  dan  mengetahui  model mana yang memiliki akurasi lebih baik.

## Gbr. 21 Grafik perbandingan akurasi setiap model
Gambar 21 menunjukkan perbandingan persentase akurasi  pada  setiap  model.  Terlihat  bahwa  data training tanpa  normalisasi  dan  normalisasi  tidak menunjukkan  perbedaan  pada  nilai  persentase akurasi, yaitu 98,8% pada tipe non agresif dan 99,3% pada  tipe  agresif.  Sedangkan  pada  data  test menunjukkan  persentase  yang  berbeda  pada  setiap model dan mengalami penurunan, yaitu 87,3% pada tipe  non  agresif  tanpa  normalisasi  dan  84,2%  pada tipe non agresif normalisasi, 88,8% pada tipe agresif tanpa  normalisasi  dan  85%  pada  tipe  agresif normalisasi.
Akurasi  tertinggi  data  training  diperoleh  pada model  dengan  tipe  data  agresif  baik  tanpa normalisasi  maupun  normalisasi  dengan  99,3%. Sedangkan akurasi tertinggi data test diperoleh pada model  dengan  tipe  data  agresif  tanpa  normalisasi dengan 88,8%.

## 4. Perbandingan Keuntungan
Hasil berupa klasifikasi sinyal yang diperoleh dari pengujian  pada  data  test  dapat  digunakan  sebagai acuan  untuk  menghitung  keuntungan  saham  dalam rentang  waktu  satu  tahun.  Kemudian  keuntungan
252   JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 1, No. 3, November 2019, hlm. 244-253
dari  hasil  klasifikasi  akan  dibandingkan  dengan keuntungan  yang  didapatkan  dari  penentuan keputusan beli/jual secara manual.
Pada  data  uji  tipe  non  agresif  tanpa  normalisasi memiliki keuntungan paling tinggi sebesar 48,75%. 48,75%  diperoleh  dari  persamaan  4  yang  mengacu pada persamaan 3.
% 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 = 148700 − 100.000
100.000 × 100 % = 48,75% (4)
Sedangkan  data  uji    tipe  data  non  agresif normalisasi mendapatkan keuntungan 8,92%. 8,92% diperoleh  dari  persamaan  5  yang  mengacu  pada persamaan 5.
% 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 = 108920 − 100.000
100.000 × 100 %
= 8,92% (5) Selanjutnya  data  uji  agresif  tanpa  normalisasi memiliki  keuntungan  26,20%.  26,20%  diperoleh dari persamaan 4 yang mengacu pada persamaan 6.
% 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 = 126200 − 100.000 100.000 × 100 %
= 26,20% (6)
Data  uji  tipe  agresif  normalisasi  mendapatkan keuntungan  sebesar  2,68%  yang  merupakan keuntungan  paling  kecil.  2,68%  diperoleh  dari persamaan 7 yang mengacu pada persamaan 3.
% 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 = 102680 − 100.000 100.000 × 100 % = 2,68% (7) Selain menghitung keuntungan
saham berdasarkan  klasifikasi  yang  dihasilkan  perangkat lunak WEKA , Penulis juga menghitung keuntungan saham dari kelas yang diberikan secara manual pada data test .  Hasil  keuntungan  saham  dari  tipe  non agresif  sebesar  19.35%.  19,35%  diperoleh  dari persamaan 8 yang mengacu pada persamaan 3.
% 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 = 119340 − 100.000 100.000 × 100 % = 19,34% (8)
Hasil keuntungan saham dari tipe agresif sebesar 25.99%.  25,99%  diperoleh  dari  persamaan  9  yang mengacu pada persamaan 3.
% 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 = 125990 − 100.000
100.000 × 100 %
= 25,9% (9)
Gbr. 22 Grafik persentase keuntungan saham Gambar 22 menunjukkan perbandingan persentase keuntungan pada setiap data uji. Terlihat bahwa data tanpa  normalisasi  mendapatkan  keuntungan  yang lebih tinggi dibanding dengan data yang dinormalisasi.  Pada  tipe  data  non  agresif  tanpa normalisasi  mendapat  keuntungan  sebesar  48,75%, sedangkan  pada  data  yang  dinormalisasi  mendapat keuntungan sebesar 8,92%. Selanjutnya keuntungan yang  didapatkan  pada  tipe  data  agresif  tanpa normalisasi  sebesar  26,2%,  sedangkan  pada  data yang  dinormalisasi  mendapat  keuntungan  sebesar 2,68%.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  terharap data harga saham PT. Harum Energi Tbk. (HRUM) menggunakan  algoritma  J48 Decision  Tree ,  dapat disimpulkan bahwa hasil persentase akurasi data test tipe  non  agresif  lebih  tinggi  pada  data  tanpa normalisasi  sebesar  87,3%  dibandingkan data  yang di normalisasi yaitu sebesar 84,2%. Hasil persentase akurasi  data test tipe  agresif  lebih  tinggi  pada  data tanpa normalisasi sebesar 88,8% dibandingkan data yang  di  normalisasi  yaitu  sebesar  85%.  Hasil persentase  akurasi  tertinggi  data test dimiliki  oleh data  tipe  agresif  tanpa  normalisasi  sebesar  88,8%. Persentase  keuntungan  paling  tinggi  dimiliki  oleh data tipe agresif tanpa normalisasi sebesar 48,75%. Persentase  keuntungan  pada  data tanpa  normalisasi lebih  besar  dibandingkan  data  yang  di  normalisasi. Persentase  keuntungan  pada  kelas  hasil  klasifikasi (tanpa  normalisasi)  lebih  tinggi  dibandingkan  pada kelas yang diberikan manual. Sebesar 48,75% pada tipe data non agresif dan 26,2% pada tipe data agresif. Sedangkan pada kelas manual sebesar 19,35% untuk tipe agresif dan 25,99% untuk tipe non agresif. Pada saham  PT  Harum  Energi  Tbk.  (HRUM)  lebih  baik menggunakan trading  style non  agresif  untuk mendapatkan  keuntungan  optimal  dengan  syarat data tidak di normalisasi.
U CAPAN T ERIMA K ASIH Terima kasih disampaikan kepada dosen pembimbing  dan  semua  pihak yang  telah meluangkan waktu untuk membantu menyelesaikan penelitian ini
R EFERENSI
[1] M.  L.  S.  A.S.,  A.  B.  Prasetijo,  and  M.  Somantri, “Pendeteksi Sinyal Jual/Beli Saham dengan Fuzzy Rule- Based Evidential Reasoning dan C-means Clustering ,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 3, 2018.
[2] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data mining: Data mining concepts  and  techniques , Third .  New  York:  Morgan Kaufmann, 2014.
[3] T.  Astuti,  I.  Mujiati,  D.  Ayu,  V.  Ristianah,  and  W.  A. Lestari,  “Penerapan  Algoritme  J48  Untuk  Prediksi,” J. Telemat. , vol. 9, no. 2, pp. 1–10, 2016
[4] U.  Fayyad,  G.  Piatetsky-Shapiro,  and  P.  Smyth,  “From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases,” AI Mag. , vol. 17, no. 3, pp. 37–54, 1996.
[5] PT  Harum  Energi,  “Profil  Manajemen”.  [ Online ]
Available : http://www.harumenergy.com/id/about/25/profil- manajemen [ Accessed : 3 Agustus 2019].
[6] F. J. Kaunang, “Penerapan Algoritma J48 Decision Tree Untuk  Analisis  Tingkat  Kemiskinan  di  Indonesia,” CogITo  Smart  J. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  348,  2019.M.  Shell. (2002)  IEEEtran  homepage  on  CTAN.  [Online]. Available: http://www.ctan.org/tex- archive/macros/latex/contrib/supported/IEEEtran/
[7] H. Marcos and I. Hidayah, “Implementasi Data Mining Untuk  Klasifikasi  Nasabah  Kredit  Bank  "  X  " Menggunakan Classification Rule,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed., pp. 1–7, 2014.
[8] Nurfaizah,  M.  Imron,  and  L.  Perdanawati,  “Algoritma decision  tree-j48,  k-nearest,  dan  zero-r  pada  kinerja akademik,” Semin. Nas. Teknol. Inf. , pp. 12–18, 2017.
[9] Mutmainah  and  S.  Sulasmiyati,  “Analisis  Teknikal Indikator Stochastic Oscillator dalam Menentukan Sinyal Beli Dan Sinyal Jual Saham,” J. Adm. Bisnis , vol. 49, no. 1, pp. 1–8, 2017.
[10] Stockcharts ,  “ Technical  Indicators  and  Overlays ”. [ Online ] Available : https://school.stockcharts.com/doku.php?id=technical_in dicators  [ Accessed : 9 Agustus 2019].
[11] Kusrini  and  E.  T.  Lutfi,  Algoritma  Data  Mining. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2009.