Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 66-72

## Komparasi Pergerakan Saham Apple Dan Samsung
Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Falentino Sembiring 1 , Mayang Gunawan 2 , Rosalinda Hakim 3 , Vemi Januarita Putri 4 1,2 Fakultas Teknologi Informasi Dan Komputer, Universitas Nusa Putra,
Indonesia Email: falentino.sembiring@nusaputra.ac.id 1 , mayang.gunawan_si19@nusaputra.ac.id 2 , rosalinda.hakim_si19@nusaputra.ac.id 3 , vemi.januarita_si19@nusaputra.ac.id 4

## Abstract
The  capital  market  creates  opportunities  for  the  public  to  participate  in  economic activities,  especially  in  investing.  One  of  the  assets  for  investment  is  stock.  The  capital market  creates  opportunities  for  the  public  to  participate  in  economic  activities, especially  in  investing.  One  of  the  assets  for  investment  is  stock.  The  purpose  of  this research  is  to  compare  stock  price  movements  between  Apple  companies  and  Samsung companies  after  the  pandemic.  One  method  that  can  be  used  to  predict  stock  price movements is the support vector machine (SVM). This study uses two approaches as input models, the first approach for data input is obtained from the calculation of ten technical parameter indicators using trading data (open, high, low, close, price)  while the  second approach focuses on stating the results of calculations using several indicators Technical parameters  become  trend  deterministic  data  preparation.  Even  this  research  uses historical data from each company from 2017 to 2022. This data is used to study patterns that  can  ultimately  predict  stock  price  movements  of  each  company.  From  the  results  of this study with the help of Orange software, it can be concluded that the application states that in terms of data, Samsung's ROC analysis is 0.435% superior to Apple, only 0.359%.
Keywords: trading, orange anaconda, stocks and support vector machine (SVM)

## Abstrak
Pasar  modal  menciptakan  kesempatan  kepada  masyarakat  untuk  berpartisipsi  dalam kegiatan  perekonomian  khususnya  dalam  berinvestasi.  Salah  satu  aset  untuk  investasi adalah  saham.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membandingkan  pergerakan harga saham antara perusahaan Apple dan perusahaan Samsung pasca pandemi. Salah satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  pergerakan  harga  saham  yaitu support  vector  machine  (SVM).  Pada  penelitian  ini  menggunakan  dua  pendekatan sebagai  inputan  model,  pendekatan  pertama  untuk  inputan  data  diperoleh  dari perhitungan sepuluh indikator parameter Teknik menggunakan data trading (open, high, low, close, price) sedangkan pendekatan kedua fokus pada menyatakan hasil perhitungan menggunakan  beberapa  indikator  parameter  Teknik  menjadi  trend  deterministic  data preparation.  penelitian  inipun  menggunakan  data  historis  dari  setiap  perusahaan  dari tahun  2017  sampai  2022.  Data  ini  digunakan  untuk  mempelajari  pola  yang  pada akhirnya dapat memprediksi pergerakan harga saham dari setiap perusahaan.  Dari hasil penelitian  ini  dengan  bantuan  software  Orange    dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi menyebutkan  secara data ROC analysis samsung lebih unggul  0.435% dari pada apple hanya 0.359%
Kata  Kunci  : trading,  orange  anaconda,  saham  dan  support  vector  machine (SVM)

## 1. Pendahuluan
Wabah  corona  (covid-19)  saat  ini  telah  masuk  di  berbagai  negara  termasuk  di Indonesia di kisaran awal tahun 2020. Pasca pandemi pemerintah saat ini sedang gencar- gencarnya  melakukan  pemulihan  ekonomi  secara  nasional.  Selain  itu  juga  Indonesia sedang  berada  di  fase  industri  4.0  dimana  adanya  perkembangan  di  berbagai  bidang terutama  ekonomi.  Salah  satu  lingkup  dalam  ekonomi  adalah  lingkup  pasar  modal  [3]. Pasar  modal  menciptakan  kesempatan  kepada  masyarakat  untuk  berpartisipasi  dalam kegiatan  perekonomian  khususnya  dalam  berinvestasi.  Salah  satu  aset  untuk  investasi adalah  bitcoin  dan  saham.  Saham  merupakan  surat  berharga  yang  dikeluarkan  oleh perusahaan  [4].  Pendapatan  yang  di  dapat  oleh  pemegang  saham,  tergantung  dari perusahaan  yang  menerbitkan  saham  (emiten),  jika  emiten  mampu  menghasilkan keuntungan  yang  besar  maka  keuntungan  yang  didapatkan  pemegang  saham  juga  akan besar.  Semakin  tinggi  keuntungan  yang  ditawarka,  semakin  tinggi  risiko  yang  akan dihadapi  dalam  berinvestasi.oleh  karena  itu  prediski  harga  saham  sangat  diperlukan  [5]. Permasalahan  yang  umum  dihadapi  oleh  investor  dan  trader  adalah  bagaimana meramalkan  pergerakan  nilai  dari  uang  elektronik  Bitcoin  pada  masa  mendatang berdasarkan  data  yang  telah  lampau.  Investor  dan  trader  hanya  melihat  pergerakan berdasarkan  pergerakan  nilai  mata  uang  dunia  dan  memutuskan  melakukan  transaksi jual/beli  Bitcoin  secara  intuitif,  sehingga  sering  salah  melakukan  transaksi  beli/jual. Kesalahan  ini  membuat  banyak  investor  dan  trader  mengalami  kerugian  dalam  jumlah yang besar [6].
Apple dan Samsung merupakan perusahaan  besar  yang bergerak di bidang teknologi, kedua  perusahaan  ini  kerap  bersaing  mulai  dari  inovasi  produk  ataupun  teknologi- teknologi yang diciptakan. Pada masa pandemi saham apple mampu meraih peningkatan, melewati  rekor  sebelumnya.  Pada  pertengahan  2020  harga  saham  apple  mencapai $328.000.  Begitu  pula  dengan  Samsung  di  pertengahan  2020  samsung  diperkirakan memperoleh  laba  operasional  sebesar  USD  6,8  miliar  atau  naik  hampir  23%  dari  tahun sebelumnya  [7].  Dalam  beberapa  dekade  terakhir,  biasanya  orang  membeli  produk  atau gadget  elektronik  di  took  ritel  terdekat  atau  dari  showroom  merek  langsung.  Pabrikan mengumpulkan umpan balik dari pelanggan melalui titik penjualan, panggilan pesan, dan email.  Dengan  mengumpulkan  review  spesifik  time  series  dan  ilia  pasar  saham  ini  akan membantu perusahaan untuk membuat estimasi penjualan yang terjadi [8]. Oleh sebab itu penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pergerakan  saham  perusahaan  apple  dan perusahaan  Samsung  pasca  pandemi.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  support vector machine (SVM). Hasil penelitian sebelumnya yang telah dilakukan menyimpulkan bahwa algoritma ini memiliki tingkat keakuratan yang dinilai cukup tinggi [9].

## 2. Metodologi Penelitian
Pada tahap pengujian ini dataset yang sudah ditentukan training dan testing akan diuji menggunakan  metode  support  vector  machine  (SVM).  Support  vector  machine  (SVM) merupakan salah satu metode klasifikasi. Terdapat dua kategori SVM yaitu support vector machine  classification  dan  support  vector  machine  regression.  SVM  diperkenalkan pertama kali oleh Vapnik pada tahun 1992 sebagai konsep unggulan dalam bidang pattern recognition.  Metode  SVM  sangat  baik  untuk  prediksi  karena  metode  ini  dapat meminimalkan kesalahan klasifikasi dan penyimpangan data pada data training [10].
Cara kerja metode SVM adalah dengan memisahkan beberapa kelompok data dengan garis. Garis ini dikenal dengan hyperplane, dengan Teknik SVM bertujuan untuk mencari hyperplane  yang  optimal.  Kernel  merupakan  fungsi  yang  digunakan  untuk  mendapatkan hyperplane yang optimal.
Tingkat  keakurasian  metode  SVM  ini  ditentukan  oleh  fungsi  kernel  dan  parameter yang  digunakan.  Penggunaan  kernel  yang  dapat  dilakukan  dalam  percobaan  untuk menghasilkan  keakuratan  yang  terbaik  dalam  proses  klasifikasi  [11].  Penelitian  ini dilakukan beberapa tahapan seperti berikut:
Gambar  1. Tahapan pemrosesan
3. Hasil Dan Pembahasan
3.1. Implementasi data Apple pada SVM menggunakan aplikasi orange
Gambar 2. Proses pengambilan analisis data
Gambar 3. Proses menghitung algoritma
Gambar 4. Grafik hasil perhitungan algoritma
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 66-72

## 3.2. Implementasi data Samsung pada SVM menggunakan aplikasi orange
Gambar 5. Proses pengambilan analisis data
Gambar 6. Proses menghitung algoritma
Gambar 7. Grafik hasil perhitungan algoritma

## 3.3. Hasil Komparasi Data Samsung Dan Apple
Dari grafik diatas dapat disimpulkan bahwa aplikasi Orange menyebutkan  secara data ROC analysis samsung lebih unggul  0.435% dari pada apple hanya 0.359%.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 8. Grafik hasil komparasi data apple dan samsung

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  data  dan  pembahsan  yang  telah  dilakukan  pada  bab sebelumnya  kami  menggunakan  metode Support  Vector  Machine  (SVM) mengenai perbandingan  saham  Apple  dan  Samsung  [12].  Samsung  Electronics  adalah  sebuah perusahaan  IT  terbesar  di  dunia.  Perusahaan  ini      merupakan      anak      perusahaan      dari Samsung   Group,   perusahaan   multinasional konglomerat Korea Selatan. Rentang atau macam  produknya  besar  dan  termasuk  ponsel(pembuat  ponsel  terbesar  di  dunia),  chip semi  konduktor  (produsen  terbesar  kedua,  setelah  Intel),  televisi  (produsen  televisi terbesar), panel Liquid-crystal display (LCD) (produsenterbesar), chip memori (memiliki pangsa  pasar  terbesar  dari  produsen  mana  pun),  dan  komputer  tablet[13].  Apple merupakan perusahaan multinasional Amerika terkemuka yang merancang   dan   menjual pada   konsumen   elektronik,   perangkat   lunak   komputer,   dan perangkat komputer pribadi.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  kedua  perusahaan  ini  telah  bersaing      di beberapa      medan      perang      bisnis.      Persaingan      tersebut      dimulai      dari      ruang smartphone.  Samsung  membuat  jutaan  ponsel  tipe  Galaxy  yang  menggunakan  operasi Android  Google  sistem,  sedangkan  Apple  telah  menjual  jutaan  iPhone-nya.  Pada awaltahun 2012, Samsung telah mengalahkan Nokia, perusahaan nomor satu sebelumnya dipasar ponsel global, dan juga telah mengalahkan Apple di pasar smartphone. Kemudian kedua    perusahaan    tersebut    bersaing      di    bidang    komputer    dan    tablet  [14].    Angka penjualan untuk iPad Apple masih relatif lebih tinggi dibandingkan dengan tablet Galaxy berbasisAndroid  Samsung.  Persaingan  yang  terakhir,  ketika  Samsung  sudah  mulai membangun  antar  muka  pengguna  Samsung  standar  meskipun  menggunakan  operasi Google  system  dan  upaya  ini  dilihat  sebagai  ancaman  bagi  perangkat  lunak  Apple. Samsung    dan  Apple    bukan    persaingan    antara    dua    rantai    pasokan.  Apple    telah mempertahankan  statusnya  sebagai  pemimpin  teknologi  dan  inovasi  di  pasar.  Dalam  hal desain perangkat lunak, Apple menggunakan operasi iOS yang memiliki pangsa 23% dari semua unit sistem operasi smartphone yang terjual pada kuartal pertama 2012. Sedangkan Samsung Galaxy bergantung pada Google Sistem operasi Android yang memiliki pangsa pasar terbesar dari semua sistem operasi ponsel cerdas[15]. Pada sistem pelayanan Apple dan  Samsung  juga  berbeda.  Apple  berfokus  untuk  menghasilkan  keuntungan  paling banyak, sementara Samsung mengirimkan ponsel terbanyak dalam waktu singkat sebagai upaya  untuk      memenangkan      pangsa    pasar      terbesar    dari      smartphone    yang      terus berkembang.Strategi Apple berkisar pada subsidi tinggi yang dibebankan kepada operator yang ingin menawarkan   iPhone   dan   memungkinkannya   untuk   mencapai   margin yang   tinggi [16]. Perusahaan   Samsung   menjual   Galaxy   di   semua   operator   besar, termasuk   operator regional    AS.   biasanya   perusahaan   Samsung   bersedia   untuk

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 66-72
memotong      harga      yang  dibebankan  operator,  hal  ini    memungkinkan    Samsung membangun  saluran pemasaran  dimana   mereka   dapat   bersaing   dengan  Apple.

## Daftar Pustaka
[1] Dasriyan  Saputra,  “‘Pengaruh  Manfaat,  Modal,  Motivasi  Dan  Edukasi  Terhadap Minat Dalam Berinvestasi Di Pasar Modal,’” J. Manaj. Dan Akunt. , vol. 5, no. 2, pp. 178–190, 2018.
[2] S. Kasus et al. , “Prediksi Pergerakan Harga Saham dengan Metode Support Vector Machine  (  SVM  )  Menggunakan  Trend  Deterministic  Data  Preparation  Program Studi  Sarjana  Ilmu  Komputasi  Fakultas  Informatika  Universitas  Telkom Bandung,” 2018.
[3] “PrediksiHarga…(HasbiYasin),” pp. 29–35.
[4] “CMR Institute of Technology,” pp. 1–49, 2019.
[5] Y.  Ramdhani  and  A.  Mubarok,  “Analisis  Time  Series  Prediksi  Penutupan  Harga Saham,” J. Responsif , vol. 1, no. 1, pp. 77–82, 2019.
[6] F.  Sembiring,  D.  Gustian,  A.  Erfina,  and  Y.  Vikriansyah,  “Analisis  Tingkat Akurasi  Algoritma  Moving  Average  dalam  Prediksi  Pergerakan  Uang  Elektronik Bitcoin,” Jutisi  J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, p. 23, 2021, doi:
10.35889/jutisi.v10i1.577.
[7] M.  Awadalla,  “The  Analysis  of  Strategic  Management  of  Samsung  Electronics Company through the Generic Value Chain  Model,” vol. 63, no. Ngcit 2014, pp. 75–79.
[8] R.  F.  T.  Wulandari  and  D.  Anubhakti,  “Implementasi  Algoritma  Support  Vector Machine  (Svm)  Dalam  Memprediksi  Harga  Saham  Pt.  Garuda  Indonesia  Tbk,” IDEALIS    Indones.  J.  Inf.  Syst. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  250–256,  2021,  doi: 10.36080/idealis.v4i2.2847.
[9] W. R. U. Fadilah, D. Agfiannisa, and Y. Azhar, “Analisis Prediksi Harga  Saham PT.  Telekomunikasi  Indonesia  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine,” Fountain Informatics J. , vol. 5, no. 2, p. 45, 2020, doi: 10.21111/fij.v5i2.4449.
[10] M.  Raehanun,  “Analisis  Support  Vector  Machine  (SVM)  Dalam  Prediksi Permintaan  Emas  Perhiasan  (Studi  Kasus:  Permintaan  Emas  Perhiasan  dari Beberapa Negara Tertentu Periode Tahun 2000-2021),” vol. 1, pp. 105–112, 2019.
[11] S.  Analisis  Kegiatan  Trading  dengan  SVM,  K.  R.  Dan,  N.  Resti  Wardani,  S. Saepudin,  and  C.  Warman,  “Sentimen  Analisis  Kegiatan  Trading  Pada  Ap-likasi Twitter  dengan  Algoritma  SVM,  KNN  Dan  Random  Forrest,” J.  Sains  Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 6, no. 2, pp. 863–870, 2022.
[12] Y.  Liu,  Q.  Zeng,  J.  Ordieres  Meré,  and  H.  Yang,  “Anticipating  Stock  Market  of the  Renowned  Companies:  A  Knowledge  Graph  Approach,” Complexity ,  vol. 2019, 2019, doi: 10.1155/2019/9202457.
[13] A. A. Z. Syahputra, A. D. Atika, M. A. Aslamsyah, M. C. Untoro, and W. Yulita, “Smartphone  Price  Grouping  by  Specifications  using  K-Means  Clustering Method,” J.  Tek.  Inform.  C.I.T  Medicom ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  64–74,  2021,  doi: 10.35335/cit.vol13.2021.98.pp59-68.
[14] Q.  M.  Ilyas,  K.  Iqbal,  S.  Ijaz,  A.  Mehmood,  and  S.  Bhatia,  “A  Hybrid  Model  to Predict Stock Closing Price Using Novel Features and a Fully Modified Hodrick– Prescott  Filter,” Electronics ,  vol.  11,  no.  21,  p.  3588,  2022,  doi: 10.3390/electronics11213588.
[15] Y.  Song,  “Stock  Trend  Prediction:  Based  on  Machine  Learning  Methods,” ProQuest Diss. Theses , p. 43, 2018, [Online]. Available:
https://search.proquest.com/docview/2031586457?accountid=49007%0Ahttp://ww w.yidu.edu.cn/educhina/educhina.do?artifact=&svalue=Stock+Trend+Prediction% 3A+Based+on+Machine+Learning+Methods&stype=2&s=on%0Ahttp://sfx.cceu.o rg.cn:3410/bisu?url_ver=Z39.88-2004&r
[16] R. W. Pratiwi, S. F. H, D. Dairoh, D. I. Af’idah, Q. R. A, and A. G. F, “Analisis Sentimen  Pada  Review  Skincare  Female  Daily  Menggunakan  Metode  Support Vector Machine (SVM),” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 4, no. 1, pp. 40–46, 2021, doi: 10.20895/inista.v4i1.387.