Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/dinda

## Journal of Dinda
Kelompok Keahlian Rekayasa Data Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Vol. 2 No. 1 (2022) 1 - 10
ISSN Media Elektronik: 2809-8064

## Prediksi Harga Saham Bank Bri Menggunakan Algoritma Linear Regresion Sebagai Strategi Jual Beli Saham
Janur Syahputra 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Auliya Burhanudin 3
1 Program Studi S1 Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
2 Program Studi S1 Sains Data, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
3 Program Studi S1 Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
1 17102178@ittelkom-pwt.ac.id, 2 rima@ittelkom-pwt.ac.id, 2 auliya@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstract
Shares are securities as proof of ownership of investors in a company. Stocks have a volatile nature, this makes stocks difficult to predict. Stock prediction is an effort to estimate the stock price, especially in the Bank Rakyat Indonesia  company  that  will  appear  in  the  future,  and  to  increase  investors'  profit  opportunities  in  making investment decisions. During the COVID-19 pandemic, Bank BRI's shares experienced significant ups and downs in four months, which illustrates the sensitivity of the stock to an event. Therefore, it is important to predict stock prices to reduce the risk accepted by investors. The prediction itself requires time series data. Time series is data that is collected sequentially from time to time. The method used for time series data is Linear Regression because this method can handle time-series data. Based on these problems, stock prediction research will be conducted at the Bank Rakyat Indonesia company using the Linear Regression method. Bank Rakyat Indonesia share price data were obtained from the investing.com website from the period starting on January 1, 2008, to June 1, 2020. The data is processed starting from preprocessing to determine attributes, remove unnecessary attributes, and change the contents of the data type, then process split data to divide the dataset into training and test data. The attributes used in  this study are Date and Price and the distribution  of  the data  used is 60:40, 65:35, 70:30, 75:25, and 80:20. The best ratio is at 80:20 which produces train and test accuracy of 0.89 and 0.91, Then each training data and testing data are entered into the linear regression model for prediction. The error results from the predictions were calculated using MAPE and yielded a percentage of 13.751% for training data, 13.773% for test data, and 13.755% for overall data. The MAPE results indicate that the linear regression method can be used to predict the stock price of BRI Bank.

## Keywords: stokcs, linear regression, MAPE

## Abstrak
Saham  merupakan surat berharga sebagai  bukti kepemilikan investor dalam suatu  perusahaan. Saham  memiliki sifat yang fluktuatif secara tidak menentu, hal ini yang membuat saham sulit diprediksi. Prediksi saham merupakan upaya memperkirakan berapa harga saham khususnya pada perusahaan Bank Rakyat Indonesia yang akan muncul dimasa depan serta untuk meningkatkan peluang keuntungan investor dalam mengambil keputusan investasi. pada saat pandemi covid-19, saham Bank BRI mengalami naik dan turun secara signifikan dalam rentang empat bulan, hal  tersebut  yang  menggambarkan  sensitifnya  saham  terhadap  suatu  peristiwa.  Oleh  karena  itu  pentingnya melakukan  prediksi  harga  saham  agar  bisa  mengurangi  resiko  yang  diterima  para  investor.  Prediksi  sendiri membutuhkan data yang berdimensi time series. Time series merupakan data yang dikumpulkan secara berurutan dari  waktu  ke  waktu.  Metode  yang  digunakan  untuk  data  berdimensi  time  series  yaitu  salah  satunya  Linear Regression, karena metode ini bisa menangani data rentetan waktu. Berdasarkan permasalahan tersebut maka akan dilakukan  penelitian  prediksi  saham  pada  perusahaan  Bank  Rakyat  Indonesia  menggunakan  metode  Linear Regression.  Data  harga  saham  Bank  Rakyat  Indonesia  diperoleh  dari  website  investing.com  dari  periode  yang dimulai pada 1 januari 2008 sampai dengan 1 juni 2020. Data tersebut diolah dimulai dari preprocessing untuk menentukan  atribut,  menghilangkan  atribut  yang  tidak  perlu,  dan  mengubah  isi  tipe  data,  lalu  proses  split  data untuk membagi dataset menjadi data latih dan uji. Atribut yang digunakan pada penelitian ini yaitu Date dan Price
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 1 – 10
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 1 – 10
serta pembagian data yang digunakan adalah 60:40, 65:35, 70:30, 75:25, dan 80:20. Rasio terbaik ada pada 80:20 yang menghasilkan akurasi train dan test sebesar 0,89 dan 0,91, Kemudian masing-masing data training dan data testing dimasukan kedalam model linear regression untuk kemudian dilakukan prediksi. Hasil error dari prediksi dihitung  menggunakan  MAPE  dan  menghasilkan  persentase  sebesar  13,751%  untuk  data  pelatihan,  13,773% untuk data pengujian, dan 13,755% untuk data keseluruhan. Hasil MAPE tersebut mengindikasikan bahwa metode linear regression dapat digunakan untuk prediksi harga saham Bank BRI.

## Kata Kunci : Saham, Linear Regression, MAPE
© 2022 Journal of DINDA

## 1. Pendahuluan
Pasar modal merupakan pasar untuk berbagai instrumen keuangan  jangka  panjang  yang  bisa  diperjualbelikan seperti Saham  [1] . Menurut  penelitian  [2]  Citra Puspa Permata dkk, berdasarkan undang-undang Pasar Modal (UUPM),  yaitu  Undang-Undang  Nomor  8  tahun  1995 Pasal  1  Angka  13  menjelaskan,  Pasar  modal  adalah kegiatan  yang  bersangkutan  dengan  penawaran  umum dan  perdagangan  efek,  perusahaan  publik  yang dberkaitan  dengan  efek  yang  diterbitkannya,  serta lembaga dan profesi yang berkaitan dengan efek.Dengan memperjualbelikan saham, investor bertujuan mendapatkan  keuntungan  yang  maksimal  dan  resiko yang  minimal  [3]  .  Saham  merupakan  surat  berharga yang  menunjukan  bukti  kepemilikan  atau  penyertaan pasar modal investor dalam suatu perusahaan dan saham mempunyai  nilai  yang  bersifat  naik  dan  turun  atau fluktuatif [4].
Beberapa hal yang menyebabkan harga saham naik dan turun  yaitu,  kondisi  dan  kinerja  perusahaan,  resiko, deviden,  tingkat  suku  bunga,  kondisi  perekonomian, kebijakan pemerintah, isu pemerintah atau isu lain, laju inflasi,  penawaran  dan  permintaan  [5],  sedangkan menurut  Arifin  pada  penelitian  [6]  faktor  yang menentukan  naik  dan  turunnya  harga  saham  yaitu kondisi fundamental emiten, permintaan dan penawaran, tingkat  suku  bunga,  valuta  asing,  dana  asing,  indeks harga saham gabungan, dan rumor.
Investor yang bertujuan untuk investasi jangka panjang perlu melakukan analisis fundamental maupun teknikal, tingkat  analisis  yang  diteliti  berdasarkan  laporan keuangan perusahaan dapat diketahui kondisi perusahaan,  lalu  hasil  analisis  ini  berupa  laporan keuangan  yang  diinterpretasikan  dengan  menggunakan analisis  teknikal  kemudian  menjadi  informasi  yang berguna  dalam  mengambil  keputusan  investasi  yang tepat  [7].  Semakin  tinggi  keuntungan  atau  kerugian (return)  yang  diperoleh  dari  investasi  yang  ditawarkan maka semakin tinggi pula risiko yang harus ditanggung investor,  dan  sebaliknya  semakin  rendah  keuntungan atau  kerugian  (return)  yang  ditawarkan  maka  semakin rendah  pula  resiko  yang  harus  ditanggung  investor,
dalam hal ini return dan resiko memiliki hubungan yang searah atau bersifat linear [8].
Indeks harga saham  adalah nilai  atau harga dari  saham yang  diterbitkan  oleh  perusahaan  dan  dikelompokan dalam klasifikasi tertentu [9]. Setidaknya saat ini ada 34 indeks  harga  saham  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia (BEI), salah satu indeks saham yang diminati oleh  investor  yaitu  LQ45  pada  bursa  saham  indonesia. Indeks  harga  saham  LQ45  terdiri  dari  45  perusahaan- perusahaan  besar  yang  memiliki  likuiditas  tinggi  yang dapat  dijadikan  prospek  bisnis  yang  menjanjikan  bagi para investor [10].

## Gambar 1 Daftar 10 Teratas Perusahaan Indeks Saham LQ45 Tahun 2019 [10]
Gambar 1 merupakan 10 daftar perusahaan teratas pada indeks  saham  LQ45  berdasarkan  Harga  Keseluruhan Saham Perusahaan, peringkat atas ditempati oleh saham dari  sektor  perbankan.  Tentunya  saham  sektor perbankan  sangat  digemari  investor  untuk  terus diperdagangkan  di  lantai  bursa  karena  memiliki kapitalisasi  pasar  dan  likuiditas  yang  tinggi.  Saham sektor  perbankan  didominasi  beberapa  saham  besar perbankan  yaitu  saham  PT  Bank  Centra  Asia  Tbk (BBCA),  PT  Bank  Rakyat  Indonesia  Tbk  (BBRI),  PT Bank Mandiri Tbk (BMRI).
Janur Syahputra 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Auliya Burhanudin 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 1 – 10
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
Gambar 2 Grafik saham Bank BRI pada tahun 2019 – 2020 [11]
Gambar  2  merupakan  grafik  saham  pada  saat  pandemi covid-19,  terlihat  bahwa  saham  Bank  BRI  mengalami naik  dan  turun  secara  signifikan  dalam  rentang  waktu januari hingga april tahun 2020 nilai saham paling tinggi yaitu  tanggal  24  januari  2020  sebesar  Rp.  4.740  per lembar saham, sedangkan terendah yaitu pada tanggal 9 april  2020  sebesar  Rp.  2.790  per  lembar.  Hal  tersebut yang dapat meningkatkan resiko rugi pada saat investor melakukan investasi.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  sangat  penting dilakukan prediksi pada harga saham untuk mengurangi resiko pada investor saat melakukan keputusan investasi. diperlukan  metode  analisa  prediksi  saham  yang memiliki  hasil  lebih  akurat  serta  untuk  mengurangi resiko  pada  investor  saat  mengambil  keputusan investasi.
Prediksi atau peramalan adalah memperkirakan sesuatu yang akan terjadi dimasa mendatang, jadi sesuatu yang di prediksi dari hasil akan ada dimasa yang dating [12]. Prediksi merupakan salah satu cabang machine learning yang  metode  penyelesaian  masalahnya  menggunakan supervised  learning  dan  menggunakan  time  series  atau rentetan waktu sebagai datanya [13].
Beberapa  metode  yang  cocok  digunakan  untuk  time series  yaitu  Linear  Regression  dan  Auto  Regressive Integrative Moving Average (ARIMA). Definisi metode Linear  Regression  itu  sendiri  merupakan  metode  yang biasanya untuk menemukan persamaan dari sebuah data yang  dimana  data  tersebut  saling  berhubungan  antara variabel satu dengan variabel lain yang ingin diramalkan dalam satu  database yang cukup besar [14]. Sementara definisi  dari  metode  ARIMA  merupakan  suatu pendekatan  pemodelan  yang  dapat  digunakan  untuk menghitung  probabilitas  dari  nilai  masa  depan  yang terletak di antara dua batas yang sudah ditentukan [15].
Penelitian  sebelumnya  sudah  pernah  membahas  yang berjudul  “Prediksi  Harga  Saham  PT.  BRI,  Tbk. Menggunakan  metode  Auto  Regressive  Integrative Moving  Average  (ARIMA)  [16].  Pada  penelitian tersebut  berisi  mengenai  pembahasan  prediksi  harga saham menggunakan metode Auto Regressive Integrative  Moving  Average  (ARIMA),  namun  dalam penerapan metode tersebut dataset harus memiliki nilai yang  stabil  (stasioner).  Berdasarkan  penelitian  tersebut
penulis  ingin  menggunakan  metode  Linear  Regression karena  metode  ini  dapat  digunakan  pada  dataset  yang memiliki  nilai  tidak  stabil,  serta  metode  ini  dapat diaplikasikan  ke  dalam  data  tren  seperti  saham. Penelitian  ini  akan  memprediksi  Harga  Saham  Pada Bank  Rakyat  Indonesia  (BRI)  Prediksi  yang  akan dilakukan  menggunakan  metode  Linear  Regression sehingga diharapkan dapat membantu para investor atau pelaku  pasar  modal  dalam  mengambil  keputusan investasi  saham  pada  Bursa  Efek  Indonesia.  Penelitian lainnya membahas tentang prediksi harga saham BMRI yang  dihubungkan  dengan  judul  berita  berbahasa Indonesia  dengan  model  klasifikasi  nya  yaitu  neural network [17].
Berdasarkan  dari  alasan  dan  penelitian  tersebut,  maka pertanyaan  yang  muncul  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut :
1. Bagaimana  menerapkan  metode  linear  regression yang  dapat  membantu  melakukan  prediksi  pada harga saham Bank Rakyat Indonesia periode Januari 2008 sampai dengan Juni 2020?
2. Berapa  presentase  error  yang  diperoleh  dari  model prediksi  linear  regression  pada  harga  saham  Bank Rakyat  Indonesia dari  periode Januari  2008 sampai dengan Juni 2020 menggunakan MAPE?

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  ini  dilakukan  melalui  tahap  tahap untuk  memprediksi  harga  saham  pada  Gambar  3 dibawah ini.
Mu lai Stu di P u stak a Pen g um pu la D ata Preprocessing Pen erap an Meto d e Lin ear Regression Ev alu asi d an K esim pu lan Selesai Id en tif ik asi d an Per um us an  Mas alah Gambar 3 Flowchart Penelitian
Janur Syahputra 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Auliya Burhanudin 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 1 – 10
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
2.1. Identifikasi dan Perumusan Masalah
Tahap  awal  pada  penelitian  ini  melakukan  identifikasi dan  perumusan  masalah  pada  penelitian  yaitu memprediksi harga saham pada Bank Rakyat Indonesia dengan  menentukan  metode  prediksi  yang  digunakan linear  regression  dan  atribut  yang  ada  pada  data  harga saham yaitu Date, Price, Open, High, Low, Volume (M), Change (%) serta atribut digunakan untuk memprediksi saham yaitu Date, Price.
2.2. Studi Pustaka
Pada  tahap  studi  Pustaka  ini  dilakukan  dengan melakukan  studi  literatur  dari  berbagai  sumber  yang tersedia  seperti  jurnal  ilmiah,  skripsi,  buku,  website, maupun  sumber  lain  yang  memiliki  hubungan  dengan permasalahan pada penelitian ini.
2.3. Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data, pada tahap pengumpulan ini menggunakan  dataset  yang  diperoleh  dari website investing.com , dapat diakses dengan link https://www.investing.com/equities/bank-rakyat-in- historical-data.  Dataset  ini  merupakan  dataset  harga saham Bank Rakyat Indonesia (BRI) pada periode yang dimulai dari tahun 2008 hingga 2020 yang mempunyai tujuh  atribut  yaitu Date, Price,  Open,  High,  Low,  Vol. Change  % .  Adapun  atribut  yang  digunakan  yaitu Date dan Price ,  untuk  atribut Price merupakan  harga penutupan saham.
2.4. Preprocessing
Tahap  preprocessing  pada  penelitian  ini  digunakan untuk mengolah dataset yang diperoleh agar membantu memudahkan pengolahan data pada model. Berdasarkan dataset  yang  telah  diperoleh  akan  dilakukan  langkah Pengolahan  dataset,  Langkah  ini  bertujuan  untuk memudahkan  proses  pengolahan  data  selanjutnya. Dalam pengolahan dataset ini memiliki dua tahap yaitu:
a. Pengehilangan  dan  pengubahan  karakter  pada dataset:
Tahap  ini  melakukan  penghilangan  dan  pengubahan setiap karakter yang tidak diperlukan, Hal ini bertujuan untuk  mempermudah  langkah  pengubahan  tipe  data. Adapun  proses  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  yaitu penghilangan  karakter  koma  (“,”)  pada  kolom  Price, kemudian pengubaha karakter koma (“,”) menjadi  titik (“.”)  pada  kolom  Open  sampai  Low,  pengilangan karakter “M”, dan penghilangan simbol persen (%).
Gambar 4 Hasil Proses Pengubahan dan Penghilangan karakter
Berdasarkan Gambar 4 dilihat bahwa penghilangan dan pengubahan  karakter  yang  tidak  perlu  telah  berhasil dilakukan
b. Pengubahan tipe data pada setiap kolom:
Tahap  kedua  yaitu  pengubahan tipe,  setiap  kolom  data masih menggunakan tipe data object sehingga data dapat tidak  cocok  dengan  isi  dari  tipe  data  sebenarnya,  oleh karena  itu  agar  isi  data  sesuai  dengan  tipe  data sebenarnya maka akan dilakukan pengubahan tipe data. Adapun  kolom  yang  diubah  yaitu  kolom  Date  diubah menjadi  tipe  data  datetime,  kolom  Price,  Open,  High, Low  diubah  menjadi  tipe  data  “int”,  kemudian  kolom Volume dan Change % diubah menjadi tipe data “float”.

## Gambar 5 Hasil Proses pengubahan tipe data
Gambar 5 menunjukan hasil dari proses pengubahan tipe data  pada  setiap  kolom  menjadi  tipe  data  yang  cocok dengan tipe dari isi data.
Berikut pengaplikasian proses preprocessing menggunakan  pemrograman  python  dapat  di  tuliskan seperti pada program berikut ini:

## Program Preprocessing
Input: Dataset saham Output: hasil penghapusan dan konversi tipe data
# Membaca input dataset Dataset = (pd.read_csv(‘BBRI Historical Data.csv’)
Janur Syahputra 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Auliya Burhanudin 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 1 – 10
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
# Pengubahan tipe data pada setiap kolom dan pengahpusan karakter dataset[‘Date’] = pd.to_datetime(dataset[‘Date’]) dataset[] = dataset[‘Price’] = dataset[‘Price’].str.replace(‘,’,’’).astyp e( int) dataset[‘Open] = dataset[‘Open].str.replace(‘,’,’’).astype(in t) dataset[‘High] = dataset[‘High].str.replace(‘,’,’’).astype(in t) dataset[‘Low’] = dataset[‘ Low ].str.replace(‘,’,’’).astype(int ) dataset[‘Vol.] = dataset[‘ Vol. ].str.replace(‘M’,’’).astype (fl oat) dataset[‘change %] = dataset[‘ change % ].str.replace(‘,’,’’).astyp e(int)
# Untuk melihat informasi mengenai dataset dataset.info()
# Menampilkan tabel dataset dataset.head()
2.5. Penerapan Metode Linear Regression
Mulai Input Data Menentukan X dan Y Split Data (Trainning dan Testing) Menghitung nilai a dan b a = (  Y)(  X 2 ) – ( X ( XY ) / n( X 2 ) – ( X) 2 b = n( XY) – ( X)( Y) / n( X 2 ) – ( X) 2 Menghitung nilai Y Y = a + bX Perkiraan hasil prediksi Hitung MAPE Hasil MAPE Selesai Gambar 6 Flowchart Metode Linear Regression
Gambar  6  merupakan  alur  proses  dari  metode linear regression yang  dimulai  dari  input  data  berupa  dataset harga  saham  yang  sudah  melalui  tahap preprocessing , preprocessing bertujuan untuk mengubah tipe data yang sesuai  dengan  bentuk  data  dan  penghilangan  karakter yang  tidak  diperlukan.  Kemudian  setelah  input  data, selanjutnya  menentukan  kolom  yang  digunakan  untuk variabel X dan Y. setelah menentukan variabel X dan Y, selanjutnya masuk kedalam proses split data untuk data latih  dan  data  uji.  Selanjutnya  masuk  kedalam  proses perhitungan  nilai  a  (intercept)  dan  b  (slope) menggunakan persamaan rumus [18]:
a. Mencari  nilai  a  (intercept)  dengan  menggunakan persamaan rumus:
a = (∑𝑌)(∑𝑋 2 )−(∑𝑋)(∑𝑋𝑌) 𝑛(∑𝑋 2 )−(∑𝑋) 2 (1)
b. Mencari  nilai  b  (slope)  dengan  menggunakan persamaan rumus:
b = 𝑛(∑𝑋𝑌)−(∑𝑋)(∑𝑌)
𝑛(∑𝑋 2 )−(∑𝑋) 2 (2)
Setelah  nilai  a  dan  nilai  b  dihitung,  selanjutnya menentukan Y untuk hasil prediksi. Adapun persamaan rumus Y sebagai berikut:
Y = a +𝑏𝑋 (3)
Setelah nilai Y (prediksi) sudah ditentukan, selanjutnya menghitung  jumlah error pada  prediksi,  penghitungan jumlah error menggunakan MAPE. MAPE adalah suatu ukuran  ketetapan  relatif  yang  digunakan  untuk menghitung  presentase  hasil  dari  penyimpangan peramalan  dengan  cara  menghitung  kesalahan  absolut pada  tiap  priode  dibagi  dengan  hasil  observasi  nyata pada  periode  tersebut  kemudian  dihitung  rata-ratanya. Adapun  cara  perhitungan  MAPE  menggunakan persamaan rumus sebagai berikut [19]:
MAPE = 100% 𝑛 𝛴 𝑡=1 𝑛 | 𝑥 𝑡 −𝑥̂ 𝑡 𝑥 𝑡 | (4)
Keterangan: n = banyak data, x t = data observasi nyata pada waktu t, 𝑥̂ t = data hasil peramalan pada waktu t
2.6. Evaluasi dan Kesimpulan
Tahap selanjutnya adalah evaluasi dan kesimpulan, pada tahap  ini  dilakukan  analisis  dari  hasil  proses  linear regression yang berisi uraian dari hasil proses penelitian dan  hasil  dari  pengujian  dalam  prediksi  harga  saham pada Bank Rakyat Indonesia. Hasil dari analisis tersebut akan dijadikan sebagai bahan kesimpulan dari penelitian yang dilakukan ini.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Pengolahan Dataset
Input  dataset  yang  peneliti  gunakan  diperoleh  dari website investing.com yang didownload dari https://www.investing.com/equities/bank-rakyat-in- historical-data.  Dataset  tersebut  merupakan  data  harga saham  Bank BRI dari  tahun 2008 hingga 2020 dengan periode  harian  yang  berjumlah  3041  baris.  Ada  tujuh kolom yang terdapat pada dataset ini, yaitu Date, Price, Open,  High,  Low,  Vol.  dan  Change  (%)  semua  kolom tersebut  dikonversi  tipe  datanya  supaya  lebih memudahkan  dalam  proses  memasukan  data  kedalam metode. Berikut hasil proses dari konversi tipe data pada setiap kolom ditunjukan pada Gambar 8.
Janur Syahputra 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Auliya Burhanudin 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 1 – 10
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
Gambar 7 Hasil proses konversi setiap kolom pada dataset
Selanjutnya, setelah dilakukan proses konversi tipe data adalah  penentuan  kolom  yang  akan  digunakan  seperti pada Gambar 8

## Gambar 8 Kolom Date dan Price
Gambar 8 merupakan kolom yang akan digunakan untuk prediksi  pada  metode  Linear  Regression  yaitu  kolom Date  dan  Price.  (penjelasan  isi  fungsi  price  dan  date) kolom  Date  dan  Price  berkaitan  karena,  pada  kolom Price bisa bertambah dan berkurang nilainya berdasarkan kolom Date, alasan tersebut yang membuat kedua kolom tersebut digunakan.
Gambar 9 Grafik plot antara Price dan Date
Dilihat pada Gambar 3.3 alasan tersebut dibuktikan oleh pergerakan  harga  dari  waktu  ke  waktu  yang  ditandai dengan garis biru pada grafik dengan memplot Price dan Date,  dapat  dilihat  bahwa  harga  cenderung  meningkat dari hari ke hari. Diperkirakan tren pada gambar tersebut bersifat linier.
3.2. Perbandingan  Hasil  Akurasi  Metode  Berdasarkan Rasio Pembagian Data
Pembagian data antara data latih dan uji bertujuan untuk proses  pelatihan  dan  untuk  mengetahui  performa  dari metode  linear  regression.  Data  latih  digunakan  untuk melatih metode yang nantinya akan menghasilkan model pelatihan,  setelah  itu  untuk  mengetahui  akurasi  dari model yang sudah dilatih penulis menggunakan data uji. Penentuan rasio pembagian antara data latih dan data uji disini  penulis  mengambil  beberapa  pembagian  untuk diuji mana rasio pembagian yang menghasilkan akurasi latih  dan  uji  tertinggi,  sekaligus  mengetahui  rata  rata akurasi  latih  dan  uji  pada  model  yang  penulis  buat. Adapun  beberapa  rasio  pembagian  data  latih  dan  train ditunjukan pada Tabel 1.
Table 3.1 Hasil akurasi data train dan test berdasarkan rasio pembagian No Rasio Data Latih dan Uji Akurasi Latih Akurasi Uji 1 60:40 0.8977 0.9078 2 65:35 0.8977 0.9086 3 70:30 0.8992 0.9073 4 72:25 0.8988 0.9101 5 80:20 0.8992 0.9125 Rata Rata 0.8985 0.9092
Berdasarkan  Tabel  1  akurasi  tertinggi  pada  pembagian data latih dan uji ada pada rasio pembagian 80:20 dengan akurasi train  dan test  sebesar 0,89 dan 0,91, serta rata- rata akurasi latih dan uji dari berbagai rasio sebesar yaitu 0,89 dan 0,90. Dari Tabel 3.1 dapat disimpulkan bahwa akurasi terbesar dari rasio pembagian data latih dan uji ada pada 80:20, jadi rasio tersebut yang digunakan pada proses pelatihan model. Adapun grafik yang merepresentasikan Tabel 1 ditunjukan pada Gambar 10
Janur Syahputra 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Auliya Burhanudin 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 1 – 10
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
Gambar 10 Grafik plot akurasi latih dan uji berdasarkan rasio pembagian
Berdasarkan  Gambar  10  dijelaskan  bahwa  semakin besar  rasio  data  pelatihan  dan  semakin  kecil  data pengujian akurasi yang didapat pada kedua data tersebut akan semakin bagus, hal tersebut ditunjukan pada grafik Gambar 10 pada garis berwarna biru untuk pelatihan dan oranye untuk pengujian.
3.3. Hasil  Prediksi  Menggunakan  Metode  Linear Regression
Pada hasil pengujian alur dimulai dari input data harga saham  pada  Bank  BRI  pada  tahun  2008  sampai  2020 dengan  periode  harian,  kemudian  menentukan  variabel X  dan  Y.  variabel  X  dan  Y  diisi  oleh  kolom  Date  dan Price,  setelah  itu  menentukan  rasio  pembagian  data menggunakan rasio 80:20. Selanjutnya, yaitu menghitung  nilai  intercept  (a)  dan  slope  (b) menggunakan  persamaan  rumus  (2)  dan  (3),  Adapun hasil  dari  nilai  a  dan  b  secara  berturut-turut  yaitu 170.69560 dan 1.19587338, setelah menentukan nilai a dan  b  kemudian  menghitung  nilai  Y  menggunakan persamaan  rumus  (1)  sebagai  prediksi.  Hasil  prediksi tersebut  dibagi  menjadi  tiga  jenis  sesuai  dengan  jenis datanya, Adapun hasil prediksi sebagai berikut.
Pertama yaitu melihat prediksi pada data latih, pada data latih  sendiri  proses  pelatihan  menggunakan  2432  set data. Hasil dari proses pelatihan ditunjukkan pada Tabel 2 dan Gambar 11.
Tabel 2 Hasil prediksi pada pelatihan Date Date (X) Price (Y) Prediksi Mar 23 2011 781 1040 1104,673 Aug 13 2012 1128 1430 1519,641 Dec 10 2008 227 405 442,1589 Jul 07 2009 365 650 607,1894 Aug 15 2013 1370 1660 1809,042
. . .
.
.
. .
. .
. .
. Sep 23 2014 1638 2130 2129,536 Jun 27 2012 1095 1240 1480,177 Aug 15 2012 1130 1420 1522,033 Apr 22 2013 1294 1740 1718,156 Jul 18 2011 860 1340 1199,147

## Gambar 11 Grafik hasil prediksi pelatihan
Kedua  yaitu  melihat  hasil  prediksi  pada  data  uji,  pada data uji sendiri  proses pengujian menggunakan 609 set data. Hasil dari proses pengujian ditunjukkan pada Tabel 3 dan Gambar 12.
Tabel 3 Hasil prediksi pada pengujian Date Date (X) Price (Y) Prediksi Mar 31 2009 298 420 527,0659 Jul 01 2019 2791 4420 3508,378 Jul 28 2008 139 605 336,922 Mar 23 2010 535 800 810,4879 Nov 22 2011 945 1340 1300,796 . . .
.
. . . . . . . . Mar 19 2019 2727 3990 3431,842
Janur Syahputra 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Auliya Burhanudin 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 1 – 10
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
Nov 09 2017 2401 3290 3041,988 Jan 27 2010 498 755 766,2405 Aug 19 2016 2104 2400 2686,813 Nov 14 2008 210 328 421,829

## Gambar 12 Grafik hasil prediksi pengujian
Terakhir  yaitu  melihat  hasil  prediksi  menggunakan keseluruhan data, proses pengujian menggunakan 3041 set  data.  Hasil  dari  proses  pengujian  ditunjukkan  pada Tabel 4.
Tabel 4 Hasil prediksi data keseluruhan Date Date (X) Price (Y) Prediksi Jan 02 2008 1 735 170,6956 Jan 03 2008 2 720 171,8915 Jan 04 2008 3 750 173,0873 Jan 07 2008 4 745 174,2832 Jan 08 2008 5 750 175,4791 . . .
. . . .
. . . . . Jun 24 2020 3037 3120 3801,367199 Jun 25 2020 3038 3060 3802,563072 Jun 26 2020 3039 3030 3803,758946 Jun 29 2020 3040 3040 3804,954819 Jun 30 2020 3041 3030 3806,150692
Adapun  hasil  akurasi  yang  dihasilkan  dari  model  yang sudah diuji dengan data prediksi dalam bentuk R¬2 yaitu sebesar  0.9127.  Hasil  tersebut  mengindikasikan  bahwa hubungan linear besifat  positif yang kuat antara atribut Date dan Price. Semakin mendekati angka satu, model prediksi yang dikeluarkan oleh metode ini akan semakin baik.
3.4. Hasil MAPE Tabel 5 Hasil MAPE Data MAPE Data Latih 13.75140304407601 Data Uji 13.77304136319174 Data Keseluruhan 13.755736400321164
Pada  Tabel  5  merupakan  hasil  MAPE  dari  masing- masing  data  yaitu  sebesar  13.7514030440  untuk  data pelatihan,  13.7730413  untuk  data  pengujian,  dan 13.7557364  untuk  data  keseluruhan.  Ketiga  hasil tersebut mengidikasikan bahwa persentase error berada pada rentang 10% - 20%, bisa simpulkan bahwa prediksi dari model yang digunakan penulis memiliki error yang kecil dan bisa dikatakan masuk kategori akurat.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  analisis  pada  BAB  IV,  terkait prediksi  harga  saham  pada  Bank  BRI  menggunakan metode Linear Regression berdasarkan harga penutupan saham, maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode  linear  regression  dapat  digunakan  untuk memprediksi  harga saham  Bank BRI dari  periode 2008  sampai  2020  dengan  menggunakan  proses dimulai  dari,  preprocessing  data  yaitu  pemilihan atribut yang tepat  lalu pemilihan rasio  pembagian data antara data latih dan data uji terbaik.  Adapun yang digunakan yaitu atribut Date dan Price, serta menggunakan  rasio  pembagian  data  dengan akurasi  tertinggi  yaitu  80:20  didapatkan  akurasi sebesar  0.8992  untuk  pelatihan  dan  0.9125  untuk pengujian.
2. Metode linear regression menghasilkan akurasi R2 sebesar 0.9125, Ini menunjukkan hubungan linear positif  yang  kuat  antara  atribut  Date  dan  Price, karena  berdasarkan  model  linear  regression  ini menunjukkan  bahwa  variabilitas  harga  saham dapat diprediksi menggunakan waktu berdasarkan hari sebesar 91,25%.
3. Nilai  error  pada  prediksi  yang  diukur  dengan
Janur Syahputra 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Auliya Burhanudin 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 1 – 10
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
menggunakan MAPE dari model linear regression pada  data  latih,  data  uji,  dan  data  keseluruhan secara  berturut-turut  sebesar  13.751%,  13.773% dan 13. 755%. Ketiga hasil tersebut mengidikasikan  bahwa  persentase  error  berada pada  rentang  10%  -  20%,  bisa  simpulkan  bahwa prediksi  dari  model  yang  digunakan  penulis memiliki  error  yang  kecil  dan  bisa  dikatakan masuk kategori akurat.

## Ucapan Terimakasih
Berikut ini merupakan ucapan terima kasih atas bantuan dana dan fasilitas yang telah diberikan kepada penulis, ucapan terima kasih ditujukan kepada:
1. Bapak Syahwal Sebagai Bapak dari peneliti.
2. Ibu NurLely Sebagai Ibu dari peneliti.

## Daftar Rujukan
[1] F.  B.  Alrhafynza  and  E.  Siswanto,  “Reaksi  Pasar Modal  Indonesia  Terhadap  Peristiwa  Politik Nasional  (Studi  Pada  Saham  LQ45  atas  Putusan Sidang Kasus Penistaan Agama oleh Gubernur DKI Jakarta,  Basuki  Tjahaja  Purnama  Tahun  2017),” Magister Manaj. UGM, pp. 47–56, 2017, [Online]. Available:https://jurnal.unej.ac.id/index.php/prosid ing/article/view/9136.
[2] Permata,  Citra  Puspa  and  M.  A.  Ghoni,  “Peranan Pasar  Modal  Dalam  Perekonomian  Negara Indonesia,” J. Akun Stie, vol. 5, no. 2, pp. 50–61, 2019.
[3] Y.  S.  J.  Nasution,  “Peranan  Pasar  Modal  Dalam Perekonomian Negara,” Res. Gate, vol. 2, no. 1, pp. 95–112, 2015.
[4] W.  P.  Sari,  “Pengaruh  Rasio  Keuangan  terhadap Harga  Saham  pada  Perusahaan  Manufaktur  Go Public yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia,” J. Ilm. Syaklandsea, vol. 2, no. 1, pp. 43–52, 2018.
[5] H.  Romli,  M.  F.  Wulandari,  and  T.  S.  Pratiwi, “Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Volatilitas Harga  Saham  Pada  PT  Waskita  Karya  Tbk,”  Ilm. Ekon.  Glob.  Masa  Kini,  vol.  8,  no.  01,  pp.  1–5, 2017, [Online].
Available:
http://ejournal.uigm.ac.id/index.php/EGMK/article /view/281.
[6] I.  Sulistiana,  “Pengaruh  Pengungkapan  Corporate Social  Responsibility  Dan  Rasio  Profitabilitas Terhadap Harga Saham Pada Perusahaan
Manufaktur  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia,” J. Akunt., vol. 4, no. 2, pp. 65–74, 2017.
[7] T.  S.  Nuryanto,  A.  Prahutama,  and  A.  Hoyyi, “HISTORICAL SIMULATION
UNTUK MENGHITUNG  VALUE  AT  RISK  PADA PORTOFOLIO OPTIMAL BERDASARKAN SINGLE  INDEX  MODEL  MENGGUNAKAN
GUI MATLAB (Studi Kasus: Kelompok Saham JII Periode Juni - November 2017),” J. Gaussian, vol. 7, no. 4, pp. 408–418, 2018, doi: 10.14710/j.gauss.v7i4.28869.
[8] S.  Ayem  and  S.  Wahyuni,  “Pengaruh  Loan  To Deposit Ratio, Capital  Adequacy Ratio, Return on Asset  Dannon  Perfoming  Loan  Terhadap  Return Saham,” J.  Akunt., vol. 5, no. 1, p. 71, 2017, doi: 10.24964/ja.v5i1.258.
[9] A.  N.  Firdausi,  I.  Fahmi,  and  I.  T.  Saptono, “Pengaruh Indeks Harga Saham Regional ASEAN dan Variabel Makroekonomi terhadap Indeks Harga Saham  Syariah  Indonesia  (ISSI),”  Al-Muzara’ah, vol. 4, no. 2, pp. 76–96, 2016, doi: 10.29244/jam.4.2.76-96.
[10] Y. Rachmawati, “Pengaruh Inflasi dan Suku Bunga Terhadap Harga Saham Pada Perusahaan Perbankan Yang  Terdaftar  Di  LQ45  Bursa  Efek  Indonesia,” Media Akunt., vol. 1, no. 1, p. 69, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.univpgri-
[11] PT.  Bursa  Efek  Indonesia,  “Indonesia  Stock Exchange,” Stock Summ., no. July  1992, p. 2019, 2020, [Online]. Available: https://www.idx.co.id/ .
[12] W. Hastomo, R. Dalam, K. Baru, T. Selatan, and U. Gunadarma,  “KEMAMPUAN  LONG  SHORT TERM  MEMORY  MACHINE,”  vol.  4,  no. September, pp. 229–236, 2020
[13] A. Izzah and R. Widyastuti, “Prediksi Harga Saham
Menggunakan Improved Multiple Linear
Regression untuk Pencegahan Data Outlier,” Kinet. Game  Technol.  Inf.  Syst.  Comput.  Network, Comput. Electron. Control, vol. 2, no. 3, pp. 141– 150, 2017, doi: 10.22219/kinetik.v2i3.268.
[14] A.  Rahmi,  W.  F.  Mahmudy,  and  B.  D.  Setiawan, “Prediksi Harga Saham Berdasarkan Data Historis Menggunakan  Model  Regresi,”  DORO  Repos.  J. Mhs. PTIIK Univ. Brawijaya, no. 12, pp. 1–9, 2015.
[15] A.  Fikri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Mengetahui  Tingkat  Kekuatan  Beton  Yang Dihasilkan Dengan Metode Estimasi Menggunakan Linear Regression,” Fak. Ilmu Komput. UDINUS, pp. 1–12, 2013.
[16] A. H. Hutasuhut, “Pembuatan Aplikasi Pendukung Keputusan  untuk  Peramalan  Persediaan  Bahan Baku  Produksi  Plastik  Blowing  dna  Inject Menggunakan  Metode  ARIMA  (Autoregressive Integrated Moving Average) di CV. Asia,” J. Tek. Pomits,  vol.  3,  no.  2,  pp.  70–171,  2014,  [Online].
Available:
http://ejurnal.its.ac.id/index.php/teknik/article/view File/8114/1846.
[17] Ramadhan,  Nur  Ghaniaviyanto,  and  Imelda Atastina.  "Neural  Network  on  Stock  Prediction using  the  Stock  Prices  Feature  and  Indonesian Financial  News  Titles."  International  Journal  on Information  and  Communication  Technology
Janur Syahputra 1 , Rima Dias Ramadhani 2 , Auliya Burhanudin 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 1 – 10
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
(IJoICT) 7.1. 2021. 54-63.
[18] G.  S.  Lilipaly,  D.  Hatidja,  and  J.  S.  Kekenusa, “PREDIKSI  HARGA  SAHAM  PT  .  BRI  ,  Tbk  . MENGGUNAKAN  METODE  ARIMA,”  J.  Ilm. Sains, vol. 14, pp. 61–66, 2014.
[19] H.  Harliana  and  A.  Syafrianto,  “PREDIKSI
JUMLAH PENDAFTARAN CALON MAHASISWA  BARU  DENGAN  METODE REGRESI LINIER.”