## Prediksi Indeks Bursa Efek Indonesia 2023 Pendekatan ARIMA, Machine Learning
dengan R Programming

## Indonesia Stock Exchange Index Prediction 2023 with the ARIMA Approach, Machine
Learning with R Programming
R. A. E. Virgana Targa Sapanji 1* , Sri Lestari 2 , Murnawan 3 , Rosalin Samihardjo 4 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Widyatama, Bandung, Indonesia *E-mail: rae.virgana@widyatama.ac.id

## Abstrak
Indeks Bursa Efek Indonesia (BEI) adalah indikator utama pasar saham Indonesia. Masalah dalam penelitian ini adalah specific issue untuk menyelesaikan masalah praktis prediksi pergerakan indeks BEI di masa depan memiliki nilai strategis bagi investor, trader, dan perusahaan di Indonesia, tujuan penelitian ini untuk dapat memprediksi indeks BEI sampai akhir tahun 2023, dikarenakan bursa efek memberikan  peran besar bagi perekonomian Indonesia sebagai fungsi ekonomi dan keuangan.  Pendekatan  tradisional  seperti  ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving  Average)  telah  digunakan  dalam memprediksi pergerakan indeks BEI. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, machine learning dan teknik data mining telah  menjadi  populer  sebagai  pendekatan  alternatif  yang  lebih  canggih.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan gabungan antara ARIMA dan machine learning dengan R Programming. Data indeks BEI harian dari periode Januari 2012  hingga  Desember  2022  akan  diambil  dari  Yahoo  Finance.  Data  ini  kemudian  akan  dibersihkan  dan  diproses menggunakan  R  Programming.  Pendekatan  ARIMA  akan  digunakan  sebagai  baseline  untuk  membandingkan  performa machine learning. Hasilnya fokus pada perkiraan harga penutupan saham untuk 365 hari ke depan atau rata-rata sampai akhir tahun 2023, nilai Time Series kemungkinan nilai minimal/maksimal prediksi saham BEI 2023, adalah nilai prediksi minimal 6786.212-6849.559, nilai prediksi maksimal 6850.093-7086.012. Kecenderungan menunjukkan pendekatan yang baik dalam memprediksi arah harga penutupan di masa depan.
Kata kunci: Bursa Efek Indonesia; ARIMA; Machine Learning, R Programming.

## Abstract
The  Indonesian  Stock  Exchange Index  (BEI)  is the  main  indicator  of  the  Indonesian  stock  market.  The  problem  in  this research is a specific issue to solve the practical problem of predicting the future movement of the BEI index which has strategic value for investors, traders and companies in Indonesia. The aim of this research is to be able to predict the BEI index until the end of 2023, because the stock exchange plays a big role for the Indonesian economy as an economic and financial function. Traditional approaches such as ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) have been used to predict  the  movement  of  the  BEI  index.  However,  in  recent  years,  machine  learning  and  data  mining  techniques  have become popular as more sophisticated alternative approaches. This research uses a combined approach between ARIMA and machine learning with R Programming. Daily IDX index data from January 2012 to December 2022 will be taken from Yahoo Finance. This data will then be cleaned and processed using R Programming. The ARIMA approach will be used as a baseline to compare machine learning performance. The results focus on the estimated closing stock prices for the next 365 days or the average until the end of 2023. The Time Series value of the possible minimum/maximum predicted value for IDX shares in 2023 is a minimum predicted value of 6786,212 - 6849,559, a maximum predicted value of 6850,093 - 7086,012. Trends represent a good approach in predicting the future direction of closing prices.
Keywords: Indonesia Stock Exchange (IDX); ARIMA; Machine Learning, R Programming.
Naskah diterima 12 Ags. 2023; direvisi 26 Sept. 2023; dipublikasikan 04 Okt. 2023. JAMIKA is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## I. P ENDAHULUAN
Indeks  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  adalah  indikator  utama  pasar  saham  Indonesia.  Masalah  dalam penelitian ini adalah specific issue untuk menyelesaikan masalah praktis  prediksi pergerakan indeks BEI di masa depan memiliki nilai strategis bagi investor, trader, dan perusahaan di Indonesia. Pendekatan tradisional seperti ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) telah digunakan dalam memprediksi pergerakan indeks BEI. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, machine learning dan teknik data mining telah menjadi populer sebagai pendekatan alternatif yang lebih canggih.
Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) (Box dan Jenkins, 1976) didasarkan pada teori proses stokastik dan memiliki fitur kebutuhan data yang lebih sedikit, struktur sederhana dan pemodelan cepat. Selain itu, mereka dapat menangani rangkaian waktu yang tidak stasioner [1]. Tinjauan kemajuan pembelajaran mesin terbaru untuk peramalan, sudut kekuatan ARIMA : Membutuhkan sejumlah kecil data, sederhana, cepat, fleksibel, dan dapat beradaptasi dengan berbagai jenis deret waktu, dari sudut kelemahan ARIMA : Tidak dapat memodelkan pola non-linier dalam deret waktu dan tidak dapat diterapkan pada kasus multivariat [2].
Penambangan  data  cerdas,  termasuk  jaringan  saraf,  telah  digunakan  secara  luas  oleh  para  akademisi selama dekade terakhir. Dalam ekonomi yang berkembang pesat saat ini, prediksi dan analisis data pasar saham memainkan  peran  penting.  Beberapa  model  non-linear  seperti  neural  network,  generalized  autoregressive conditional  heteroskedasticity  (GARCH)  dan  autoregressive  conditional  heteroscedasticity  (ARCH)  serta model linier seperti Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA), Moving Average (MA) dan Auto Regressive  (AR)  dapat  digunakan  untuk  peramalan  saham.  Arsitektur  pembelajaran  mendalam  termasuk Convolutional  Neural  Network  (CNN),  Long  Short-Term  Memory  (LSTM),  Recurrent  Neural  Networks (RNN), Multilayer Perceptron (MLP) dan Support Vector Machine (SVM) digunakan dalam makalah ini untuk prediksi harga saham suatu organisasi dengan menggunakan harga saham yang tersedia sebelumnya. Dataset National Stock Exchange (NSE) India digunakan untuk melatih model dengan harga penutupan harian [3].
Memprediksi nilai saham yang diperdagangkan secara publik menggunakan machine learning berbasis SARIMA dan XGBoost menjadi topik penelitian ini. Saat memprediksi pasar saham, musim memainkan peran penting  dalam  model  SARIMA,  yang  mirip  dengan  model  ARIMA.  Terbuka,  harga  akhir  hari  yang disesuaikan, puncak hari, rendah hari, dan volume total semuanya diperhitungkan dalam XGBoost, penerapan pohon keputusan yang ditingkatkan gradien yang dioptimalkan untuk kecepatan dan kinerja [4].
Peramalan indeks saham adalah isu hangat di arena keuangan. Karena pergerakan indeks saham bersifat non-linear dan tunduk pada banyak faktor internal dan eksternal, hal itu menimbulkan tantangan besar bagi para peneliti yang mencoba memprediksinya. Dalam makalah ini, memilih jaringan neural fungsi basis radial (RBFNN) untuk melatih data dan meramalkan indeks saham Bursa Efek Shanghai. Algoritme segerombolan ikan  buatan  (AFSA)  untuk  mengoptimalkan  RBF.  Untuk  meningkatkan  efisiensi  peramalan,  algoritma pengelompokan K-means dioptimalkan oleh AFSA dalam proses pembelajaran RBF [5].
Meningkatnya penggunaan data deret waktu telah memulai banyak upaya penelitian dan pengembangan di bidang penambangan data. Banyaknya penelitian tentang data mining deret waktu dalam dekade terakhir dapat menghambat masuknya peneliti yang tertarik, karena kerumitannya. Dalam makalah ini, diberikan revisi komprehensif pada penelitian data mining deret waktu yang ada. Mereka umumnya dikategorikan ke dalam representasi dan pengindeksan, ukuran kesamaan, segmentasi, visualisasi dan penambangan. Selain itu, isu-isu penelitian mutakhir juga disorot [6].
Peramalan  keuangan  adalah  arah  penelitian  statistik  matematika  tradisional  dan  menggabungkan teknologi  penambangan  data  yang  muncul  seperti  pembelajaran  mesin  dan  pembelajaran  mendalam  untuk membuat  perkiraan.  Makalah  ini  dimulai  dari  model  deret  waktu  tradisional,  yang  dapat  menangani heteroskedastisitas bersyarat dari data deret waktu dan menggabungkan keunggulan mesin vektor pendukung (SVM)  yang  dapat  menangani  bagian  nonlinier  dari  data  waktu  finansial.  Prakiraan  pasar  saham.  Untuk menguji  efek  prediksi  model  dan  membandingkan  metode  prediksi  tradisional  dengan  metode  prediksi pembelajaran  mesin  modern,  makalah  ini  menetapkan  model  ARIMA-GARCH,  SVM,  dan  kombinasi ARIMA-GARCH-SVM [7].
Peramalan  data  keuangan  berfluktuasi  cepat  dan  berfrekuensi  tinggi  selalu  menjadi  masalah  yang menantang di bidang ekonomi dan pemodelan. Dalam studi ini, model hybrid baru dengan kekuatan derivatif urutan  fraksional  disajikan  dengan  fitur  dinamis  pembelajaran  mendalam,  memori  jangka  pendek  jangka panjang  (LSTM)  jaringan,  untuk  memprediksi  variasi  stokastik  pasar  keuangan yang  tiba-tiba.  Harga  pasar saham bersifat dinamis, sangat sensitif, nonlinier, dan kacau. Ada berbagai teknik untuk memperkirakan harga dalam  domain  varian  waktu  dan  karena  variabilitas  dan  perilaku  tidak  pasti  dalam  harga  saham,  metode tradisional, seperti penambangan data, pendekatan statistik, dan model jaringan saraf non-dalam tidak cocok untuk  prediksi  dan  peramalan  umum.  harga  saham.  Sementara  model  autoregressive  fractional  integrated moving average (ARFIMA) menyediakan alat yang fleksibel untuk kelas model memori panjang. Kemajuan pemodelan non-linear mendalam berbasis pembelajaran mesin menegaskan bahwa model hybrid secara efisien mengekstraksi fitur mendalam dan memodelkan fungsi non-linear [8].
Data  mining  dan  machine  learning  merupakan  satu  kemajuan  konsep  teknologi  saat  ini  yang  dapat memrediksi atau meramalkan. Metode Time Series merupakan satu metode peramalan yang dapat digunakan dengan  mempertimbangkan  nilai  inflasi  yang  akan  datang.  Time  Series  adalah  metode  untuk  melakukan peramalan  pada  interval  waktu  tertentu.  Model  Auto  Regressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA) merupakan tool dalam peramalan dengan data time series sebagai landasan dalam peramalan [9].
Metode  untuk  menggabungkan  informasi  secara  kreatif  dari  berita  keuangan  dan  umpan  Twitter  ke dalam memprediksi harga portofolio saham, menggunakan kerangka model Multivariate Bayesian Structural Time Series (MBSTS). MBSTS adalah model pembelajaran mesin Bayesian yang dirancang untuk menangkap korelasi di antara beberapa deret waktu target, sambil menggunakan sejumlah prediktor kontemporer. Sebagai ilustrasi model saat ini, menggunakan data pada dua perusahaan perdagangan online terkemuka, yaitu Amazon dan  eBay,  dan  menjalankan  eksperimen  empiris  ekstensif  untuk  memeriksa  mana,  jika  ada,  prediktor penambangan  teks  akan  menambah  prediktabilitas  harga  saham.  Evaluasi  model  bersaing  seperti  model autoregressive integrated moving average (ARIMA), dan model recurrent neural network (RNN) dengan long short term memory (LSTM), dalam hal kinerja mereka sehubungan dengan kesalahan perkiraan kumulatif satu langkah ke depan dengan dan tanpa prediktor sentimental [10].
Pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan yang dapat membuat peramalan masa depan berdasarkan pengalaman sebelumnya. Dalam makalah ini, metode telah diusulkan untuk membangun model berbasis  algoritma  pembelajaran  mesin  seperti  regresi  linier,  K-nearest  neighbour  (KNN),  dan  juga  model statistik seperti Auto-ARIMA dan Facebook's Prophet (Fbprophet). Makalah ini menyajikan kinerja komparatif pembelajaran mesin dan algoritma pemodelan statistik untuk peramalan cryptocurrency [11].
Penggunaan  pembelajaran  mesin  dan  arsitektur  pembelajaran  mendalam  untuk  memprediksi  tren pergerakan harga bitcoin (naik atau turun) untuk prediksi jangka pendek dan memprediksi harga bitcoin untuk prediksi jangka panjang. Mampu memprediksi masa depan pasar terbukti berguna di pasar saham dan karena itu makalah ini memutuskan untuk mereplikasi peluang tersebut untuk disajikan di pasar cryptocurrency juga. Perbandingan model pembelajaran mendalam yang canggih seperti Long Short-Term Memory (LSTM) dengan model  pembelajaran  mesin  yang  sukses  secara  tradisional  seperti  Random  Forest  dan  ARIMA  untuk mengetahui model mana yang menyediakan hasil terbaik [12].
Sepuluh  tahun  data  turunan  harian  digunakan  untuk  tujuan  pelatihan  dan  pengujian.  Metode  yang diadopsi  untuk  pekerjaan  penelitian  ini  meliputi  pembuatan  model  menggunakan  ARIMA,  kerangka  kerja Hadoop yang terdiri dari pemetaan dan pengurangan untuk analisis data besar. Hasil: Hasil dari pekerjaan ini adalah pengamatan tren yang menunjukkan naik turunnya harga di derivatif, pembuatan grafik kesamaan deret waktu  dan  memplot  frekuensi  data  temporal.  Kesimpulan:  Analitik  data  besar  adalah  topik  yang  belum dieksplorasi di pasar derivatif India [13].
Peramalan penjualan akan membantu dalam mengelola pendapatan dan inventaris yang sesuai. Makalah ini  mengusulkan  sebuah  model  yang  dapat  meramalkan  segmen  yang  paling  menguntungkan  pada  tingkat granular.  Karena  sebagian  besar  raksasa  ritel  memiliki  banyak  cabang  di  lokasi  yang  berbeda,  konsolidasi penjualan  sulit  dilakukan  dengan  menggunakan  data  mining.  Alih-alih  menggunakan  model  pembelajaran mesin membantu mendapatkan hasil yang andal dan akurat [14].
Teknik pemodelan hybrid untuk prediksi harga saham berdasarkan berbagai model machine learning dan deep learning. Hasilnya jelas menunjukkan bahwa model univariat berbasis LSTM, yang menggunakan data historis satu minggu sebagai input untuk memperkirakan nilai penutupan deret waktu Reliance Industries Limited minggu depan, adalah yang paling akurat [15].
Pasar  Saham  Amerika  (New  York  Stock  Exchange  dan  NASDAQ  Stock  Exchange). Mempertimbangkan  kompleksitas  prediksi,  Penelitian  ini  mengusulkan  model  Autoregressive  Integrated Moving  Average  (ARIMA)  untuk  memperkirakan  nilai  harga  saham  di  masa  mendatang.  ARIMA menunjukkan hasil prediksi yang lebih baik karena dapat menangani data deret waktu dengan sangat baik yang cocok untuk meramalkan indeks saham masa depan [16].
Teknik  dan  instrumen  digunakan  untuk  meramalkan  harga  pasar  saham  seperti  sistem  saraf  tiruan, logika fuzzy, pembelajaran mesin, Support Vector Machine, model ARIMA, pemrograman R. Algoritma yang berbeda digunakan untuk menjalankan semua metode ini dengan lebih tepat seperti Naïve Bayes, K-means, Algoritma  genetika  dan  algoritma  penambangan  data,  dan  sebagainya.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk meningkatkan akurasi peramalan pasar saham [17].
Pemahaman yang tepat terhadap data yang diselidiki tidak hanya mengetahui struktur data, tetapi juga perilaku  dan  karakteristik  data.  Analisis  statistik  menyediakan  banyak  metode  untuk  menganalisis  dan memahami sifat data. Tujuan dari makalah ini adalah untuk menganalisis dataset deret waktu dan untuk menilai apakah model ARIMA dapat berhasil digunakan untuk memprediksi nilai data deret waktu di masa mendatang [18].
Prediksi harga saham di pasar saham memberikan peran utama dalam bisnis pasar saham. Penggunaan metode  konvensional  seperti studi  fundamental  dan  teknis mungkin  tidak  menjamin  konsistensi  peramalan. Dalam  banyak  kasus,  analisis  regresi  digunakan  untuk  meramalkan  harga  saham.  Dalam  makalah  ini, mensurvei beberapa pendekatan regresi yang kompeten untuk prediksi harga saham di pasar saham [19].
Analitik  Prediktif,  yang  melibatkan  penggunaan  berbagai  model  statistik,  teknik  penambangan  data, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan lainnya untuk mengekstrak wawasan yang bermakna dari data. Usaha bisnis terus-menerus dibanjiri dengan sejumlah besar data yang dihasilkan dari waktu ke waktu. Jadi ada  kebutuhan  untuk  mengembangkan  pendekatan  baru  untuk  meramalkan  data  deret  waktu.  Makalah penelitian  ini  menyajikan  analitik  prediktif  data  deret  waktu  dengan  mengambil  data  dunia  nyata,  untuk membangun model prediksi yang efektif [20].
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi pergerakan indeks BEI menggunakan pendekatan ARIMA  dan  machine  learning  dengan  R  Programming.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  gabungan antara ARIMA dan machine learning dengan R Programming. Data indeks BEI harian dari periode Januari 2012  hingga  Desember  2022  akan  diambil  dari  Yahoo  Finance  dan  disimpan  dalam  format  CSV.  Data  ini kemudian akan dibersihkan dan diproses menggunakan R Programming. Pendekatan ARIMA akan digunakan sebagai  baseline  untuk  membandingkan  performa  machine  learning.  Beberapa  algoritma  machine  learning seperti Random Forest, Support Vector Machines, dan Neural Networks akan diterapkan untuk memprediksi pergerakan  indeks  BEI.  Performa  dari  setiap  pendekatan  akan  diuji  menggunakan  metrik  seperti  Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Squared Error (RMSE).
Penelitian ini menghasilkan model prediksi indeks BEI yang akurat dan dapat dipertanggungjawabkan menggunakan  kombinasi  pendekatan  ARIMA  dan  machine  learning.  Selain  itu,  penelitian  ini  dapat memberikan  wawasan  baru  tentang  bagaimana  teknik  data  mining  dan  machine  learning  dapat  diterapkan dalam memprediksi pergerakan pasar saham di Indonesia.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Menurut C. R. Kothari [15], langkah-langkah detail proses untuk memberikan panduan prosedural yang berguna dalam proses penelitian adalah sebagai berikut:
1. Formulating The Research Problem , pada tahapan ini kami akan meneliti kembali pentingnya masalah penelitian  Analisa  Prediksi  Indeks  Bursa  Efek  Indonesia  Menggunakan  Pendekatan  ARIMA,  Data Mining dan Machine Learning dengan R Programming, diharapkan dapat menghasilkan model prediksi indeks  BEI  yang  akurat  dan  dapat  dipertanggungjawabkan  menggunakan  kombinasi  pendekatan ARIMA  dan  machine  learning.  Selain  itu,  penelitian  ini  dapat  memberikan  wawasan  baru  tentang bagaimana teknik data mining dan machine learning dapat diterapkan dalam memprediksi pergerakan pasar saham di Indonesia. Secara singkat tahapannya adalah persiapan data diambil dari yahoo finance 2012-2022, persiapan IDE R Programming Studio dan library pendukung, collect data dan pembersihan data  NA,  menguji  dan  memastikan  Stasioneritas  dengan  ADF  dan  ACF  TEST,  training  Set menyesuaikan model dengan data harga/ModelFit, diagnostics on Residuals, model ARIMA diterapkan dan dianalisis  untuk  didapatkan  harga  di  atas harga  penutupan  saham,  terakhir  didapatkan  data  hasil prediksi model ARIMA.
2. Extensive  Literature  Survey ,  peneliti  akan  melakukan  survei  literature  awal  telah  dilakukan  oleh peneliti, dengan menggunakan data eksternal seperti data perekonomian Indonesia, faktor politik, dan lingkungan  global  sebagai  fitur  tambahan  dalam  model  prediksi.  Selain  itu,  penelitian  ini  dapat dilanjutkan dengan mengembangkan strategi perdagangan berdasarkan hasil prediksi indeks BEI..
3. Development  Of  Working  Hypotheses ,  peneliti  akan  menggunakan  data  eksternal  seperti  data perekonomian Indonesia, dan lingkungan global sebagai fitur tambahan dalam model prediksi. Selain itu,  penelitian  ini  dapat  dilanjutkan  dengan  mengembangkan  strategi  perdagangan  berdasarkan  hasil prediksi indeks BEI
4. Preparing  The  Research  Design ,  rancangan  penelitian  sendiri  merupakan  metodologi  ini  sendiri, peneliti  akan  mulai  dari  memformulasikan  masalah  penelitian,  kemudian  melakukan  pendekatan gabungan antara ARIMA, data mining dan machine learning dengan R Programming. Data indeks BEI harian dari periode Januari 2010 hingga Desember 2022 akan diambil dari Yahoo Finance dan disimpan dalam format CSV. Data ini kemudian akan dibersihkan dan diproses menggunakan R Programming. Pendekatan  ARIMA  akan  digunakan  sebagai  baseline  untuk  membandingkan  performa  machine learning. Beberapa algoritma machine learning seperti Random Forest, Support Vector Machines, dan Neural  Networks  akan  diterapkan  untuk  memprediksi  pergerakan  indeks  BEI.  Performa  dari  setiap
pendekatan  akan  diuji  menggunakan  metrik  seperti  Mean  Absolute  Error  (MAE)  dan  Root  Mean Squared Error (RMSE).

## Gambar 1. Alur Proses Penelitian
5. Determining  Sample  Design ,  menentukan  model  prediksi  indeks  BEI  yang  akurat  dan  dapat dipertanggungjawabkan  menggunakan  kombinasi  pendekatan  ARIMA  dan  machine  learning.  Selain itu, penelitian ini dapat memberikan wawasan baru tentang bagaimana teknik data mining dan machine learning dapat diterapkan dalam memprediksi pergerakan pasar saham di Indonesia.
6. Collecting  The  Data ,  yaitu    mengambil  data  eksternal  seperti  data  perekonomian  Indonesia,  dan lingkungan global sebagai fitur tambahan dalam model prediksi.
7. Execution of The Project , yaitu melakukan proses data mining, machine learning dan R Programming terhadap data-data sekunder dan primer yang ada, melakukan prediksi dan membuat visualisasi masa depan Bursa Efek Indonesia.
8. Analysis  of  Data ,  yaitu  hasil  keluaran  analisa  gabungan  antara  ARIMA,  data  mining  dan  machine learning dengan R Programming. Data indeks BEI harian dari periode Januari 2010 hingga Desember 2022  akan  diambil  dari  Yahoo  Finance  dan  disimpan  dalam  format  CSV.  Data  ini  kemudian  akan dibersihkan dan diproses menggunakan R Programming. Pendekatan ARIMA akan digunakan sebagai baseline  untuk  membandingkan  performa  machine  learning.  Beberapa  algoritma  machine  learning seperti  Random  Forest,  Support  Vector  Machines,  dan  Neural  Networks  akan  diterapkan  untuk memprediksi pergerakan indeks BEI.
9. Hypothesis-Testing , pada tahap ini dengan analisis data yang data akan disimpulkan prediksi pergerakan indeks BEI menggunakan pendekatan ARIMA dan machine learning dengan R Programming.
10. Generalisations And Interpretation , yaitu melakukan genelarisasi dan interpretasi atas penelitian ini, dan akan memberikan evaluasi dan rekomendasi yang bisa diberikan atas penelitian ini.
11. Of The Report , yaitu mempersiapkan laporan akhir penelitian ini.
Persiapan Data dan IDE R Programming Studio
Pemasangan Paket library R Studio, collect data, pembersihan data NA
Visualisasi Data Time Series, Bollinger Band, Volume Traded, Moving Average,
Convergence Divergence data Bursa Efek Indonesia 2012-2022
Menguji dan Memastikan Stasioneritas dengan ADF dan ACF TEST
Training Set menyesuaikan model dengan data harga/ModelFit
Visualisasi Data Diagnostics on Residuals
Visualisasi Data model ARIMA diterapkan dan dianalisis, didapatkan harga di atas harga penutupan saham
Visualisasi Data hasil prediksi model ARIMA data Bursa Efek Indonesia 2012-2022
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## Persiapan Data dan IDE R Programming Studio
Langkah-langkah detail proses pembahasan penelitian dimulai dari pengumpulan populasi data Indeks Saham Bursa Efek Indonesia (BEI)/IDX, pada data Yahoo Finance dengan kode IDX Composite dengan kode ^JKSE,  antara  tahun  2012-2022  dengan  jumlah  data  2733  baris,  kemudian  penyiapan  tools  IDE  R Programming, yaitu R Studio.
Gambar 2. Contoh 2733 Populasi Data IDX Composite/^JKSE antara tahun 2012-2022

## Pemasangan Paket library R Studio, collect data, pembersihan data NA
Setelah new project di IDE R Programming Studio disiapkan, langkah selanjutnya adalah instalasi dan pemasangan paket library untuk pengolahan data sebagai berikut : #libraries install.packages("quantmod") install.packages("ggplot2") install.packages("forecast")
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
install.packages("tseries") install.packages("rugarch") install.packages("prophet") install.packages("tsfknn") library(quantmod) library(ggplot2) library(forecast) library(tseries) library(rugarch) library(prophet) library(tsfknn)
Mulai penarikan data IDX Composite dari Yahoo Finance data tahun 2012-2022 : getSymbols("^JKSE",src="yahoo",from="2012-01-01",to = "2022-12-31").
Data mulai terbentuk dengan nama variabel data frame JKSE.
Pemeriksaaan data NA, data dengan kondisi kosong/NA tidak dapat proses, data kosong dimungkinkan karena ada libur nasional atau terjadi bursa di hentikan sementara, dan alasan lainnya, untuk melakukan proses pembersihan data kosong/NA ini dilakukan proses berikut :
# print ("Posisi Baris dan Kolom dari nilai NA") which(is.na(JKSE), arr.ind=TRUE) # hapus semua row yang mengandung NA JKSE <- JKSE[-c(..indek row data NA.. ), ]
Visualisasi Data Time Series, Bollinger Band, Volume Traded, Moving Average, Convergence Divergence data Bursa Efek Indonesia 2012-2022

## Visualisasikan data harga penutupan dengan grafik dengan chartSeries(JKSE,TA = NULL)
Gambar 3. Visualisasi Data Time Series data harga penutupan Bursa Efek Indonesia 2012-2022
Tampak pada gambar 2., Bursa Efek Indonesia data 10 tahun (2012-2022), menunjukkan posisi terus naik  ( bullish  stock  price ),  menunjukkan  bursa  efek  Indonesia  memiliki  kinerja  yang  baik  dan  meningkat, walaupun  pada  tahun  2020  terjadi  pandemi  Covid19  terjadi  penurunan  harga  yang  kembali  ke  tahun  2012, setelah pandemi selesai hanya dalam 2 tahun terjadi peningkatan meroket ke harga sebelum pandemi.
Menambahkan grafik : # Bollinger Band chart, % Bollinger change, # Volume Traded and Moving Average Convergence Divergence chartSeries(JKSE,TA=c(addVo(),addBBands(),addMACD()))
Gambar 4. Visualisasi Data Bollinger Band, Volume Traded, Moving Average,  Convergence Divergence data Bursa Efek Indonesia 2012-2022 data harga penutupan Bursa Efek Indonesia 2012-2022
Pada gambar 3., pada candle stick data Januari 2022 sampai dengan Juli 2022 terjadi double shoulder candle stick , dengan bollinger band garis merah putus-putus menunjukkan posisi turun/ bearish sepertinya akan menunjukkan bursa saham BEI akan turun?
Di sisi bawah chart data volume trade menunjukkan transaksi normal, walaupun di akhir desember 2022 terjadi penurusan volume trade. Disisi paling bawah chart Moving Average Convergence Divergence (MACD), diujung akhir tahun 2022 memprediksi sepertinya akan terjadi kenaikan/ bullish transaksi, terlihat garis merah putus-putus pada MACD menanjak.

## Menguji dan Memastikan Stasioneritas dengan ADF dan ACF TEST
Menguji dan Memastikan Stasioneritas dengan ADF TEST, print(adf.test(JKSE$JKSE.Close))
Augmented Dickey-Fuller Test data:  JKSE$JKSE.Close Dickey-Fuller = -2.7994, Lag order = 13, p-value = 0.2399 alternative hypothesis: stationary
Menguji  stasioneritas  menggunakan  uji  akar unit  Augmented  Dickey-Fuller,  Nilai  p  yang  dihasilkan dari uji ADF harus kurang dari 0,05 atau 5% agar deret waktu stasioner. Jika nilai p lebih besar dari 0,05 atau 5%, disimpulkan bahwa deret waktu memiliki akar unit yang  berarti proses tersebut tidak stasioner, tampak nilai p-value tidak stasioner
Nanti  akan  dilakukan  proses  Differencing,  untuk  mengubah  proses  non-stasioner  menjadi  proses stasioner.
Setelah  uji  ADF,  dilakukan  proses  fungsi  ACF  (fungsi  autokorelasi)  dan  PACF  (fungsi  autokorelasi parsial) ke dataset, sebagai berikut :
#Plot ACF and PACF par(mfrow = c(1, 2)) acf(JKSE$JKSE.Close)
pacf(JKSE$JKSE.Close) par(mfrow = c(1, 1))
Gambar 5. Proses fungsi ACF (fungsi autokorelasi) dan PACF (fungsi autokorelasi parsial) ke dataset
Autokorelasi mengacu pada seberapa berkorelasi deret waktu dengan nilai masa lalu. Dalam model AR, ACF akan berkurang secara eksponensial. ACF adalah plot yang digunakan untuk melihat korelasi antar titik, sampai dengan dan termasuk satuan lag. Dapat dilihat bahwa autokorelasi signifikan untuk sejumlah besar lag, tetapi mungkin autokorelasi pada lag posterior hanya disebabkan oleh propagasi autokorelasi pada lag pertama.
Plot ACF dan PACF untuk mengidentifikasi urutan (q) dan PACF akan berkurang secara eksponensial. Dapat terlihat lonjakan yang signifikan hanya pada lag pertama, berarti semua autokorelasi orde tinggi secara efektif dijelaskan oleh autokorelasi lag pertama.

## Training Set menyesuaikan model dengan data harga/ModelFit
Proses selanjutnya menyesuaikan model dengan data harga. ## Applying auto.arima() to the dataset modelfit <-auto.arima(JKSE$JKSE.Close, lambda = "auto") summary(modelfit)
Hasil proses sebagai berikut : Series: JKSE$JKSE.Close ARIMA(0,1,2) Box Cox transformation: lambda= 1.269195
Coefficients: ma1      ma2 0.0327  -0.0411 s.e.  0.0193   0.0195 sigma^2 = 283132:  log likelihood = -20623.67 AIC=41253.34   AICc=41253.35   BIC=41271.02
Training set error measures: ME     RMSE     MAE        MPE      MAPE      MASE        ACF1 Training set 1.144278 52.63567 37.9438 0.01691938 0.7120236 0.9987452 0.003696831

## Visualisasi Data Diagnostics on Residuals
Ringkasan model memeriksa residu model dengan parameter ARIMA yang dipilih # Diagnostics on Residuals plot(resid(modelfit),ylab="Residuals",main="Residuals(Arima(5,1,2)) vs. Time")
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Gambar 6. Ringkasan model memeriksa residu model dengan parameter ARIMA yang dipilih
Residual  dalam  model deret waktu  adalah  apa  yang  tersisa  setelah  memasang  model.  Pada  sebagian besar model deret waktu, residu sama dengan perbedaan antara pengamatan dan nilai yang dipasang: et = yt - ^yt.
Melakukan beberapa tes korelasi pada dataset, memeriksa residual di atas kurva normal. # Histogram of Residuals & Normality Assumption hist(resid(modelfit),freq=F,ylim=c(0,9500),main="Histogram of Residuals") e=resid(modelfit) curve(dnorm(x, mean=mean(e), sd=sd(e)), add=TRUE, col="darkred") hasilnya sebagai berikut:
Gambar 7. Histogram of Residuals
Seperti  yang dapat  lihat,  plot  residual  memiliki  penyesuaian  kurva  normal,  memberi  poin  yang  baik untuk melanjutkan penelitian ini.
Sekarang membuat plot residual terakhir residual standar, # ACF residual, dan nilai-p untuk plot statistik Ljung-Box. # Diagnostics tests for Arima tsdiag(modelfit)
Gambar 8. Plot residual terakhir residual standar
Dengan 3 grafik fokus pada nilai-p Kotak-Ljung. Untuk uji Ljung-Box hipotesis nol adalah:
Hθ: The dataset points are independently distributed. H0: Titik -titik dataset terdistribusi secara independen.
Dengan hipotesis nol ini, nilai p signifikan lebih besar dari 0,05, tidak menolak fakta bahwa titik dataset tidak berkorelasi.
Pada plot Ljung-Box nilai-p sebelumnya, dapat dilihat bahwa pada lag 1, memiliki nilai-p yang lebih kecil.
Mengingat inspeksi visual diatas, dilanjutkan menganalisis lag ini dengan tes independen. # Box test for lag=2 Box.test(modelfit$residuals, lag= 2, type="Ljung-Box")
Hasilnya: Box-Ljung test data:  modelfit$residuals X-squared = 0.0022545, df = 2, p-value = 0.9989
Seperti yang dapat dilihat, nilai p masih belum menolak hipotesis nol, memungkinkan untuk membuat uji box test.
Box.test(modelfit$residuals, type="Ljung-Box")
Hasilnya : Box-Ljung test data:  modelfit$residuals X-squared = 0.0020147, df = 1, p-value = 0.9642
Dalam  tes  umum  ini  dapat  dilihat  bahwa  hipotesis  nol  masih  belum  ditolak,  memungkinkan  untuk melanjutkan penelitian ini.
Visualisasi  Data  model  ARIMA  diterapkan  dan  dianalisis,  didapatkan  harga  di  atas  harga  penutupan saham
Setelah  model  ARIMA  diterapkan  dan  dianalisis,  didapatkan  harga  di  atas  harga  penutupan  saham dengan cara berikut:
plot(as.ts(JKSE$JKSE.Close))
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
lines(modelfit$fitted,col="red")
Hasilnya:
Gambar 9. Model ARIMA diterapkan dan dianalisis, didapatkan harga di atas harga penutupan saham

## Visualisasi Data hasil prediksi model ARIMA data Bursa Efek Indonesia 2012-2022
Hasil  Arima,  sekarang  dengan  model  yang  dipasang,  dapat  dilanjutkan  memperkirakan    nilai  harga penutupan harian ke masa depan, fokus pada perkiraan harga penutupan saham untuk 365 hari ke depan atau rata-rata sampai akhir tahun 2023.
Sekarang merencanakan perkiraan untuk 365 hari ke depan. plot(forecast(modelfit,h=365))
Hasilnya :
Gambar 10. Visualisasi Data prediksi harga saham sampai akhir tahun 2023 dengan model ARIMA dengan data Bursa Efek Indonesia 2012-2022
Seperti yang bisa dilihat, grafik memiliki garis biru yang mewakili rata-rata prediksi sampai akhir 2023.
Nilai Time Series, k emungkinan nilai minimal/maksimal prediksi saham BEI 2023 : price_forecast <- forecast(modelfit,h=30) plot(price_forecast) head(price_forecast$mean)
Hasilnya: Time Series: Start = 2682 End = 2687 Frequency = 1 [1] 6849.559 6850.093 6850.093 6850.093 6850.093 6850.093
Kesimpulannya  nilai Time  Series,  k emungkinan  nilai  minimal/maksimal  prediksi  saham  BEI  2023, adalah nilai prediksi minimal 6849.559, nilai prediksi maksimal 6850.093
Pada gambar 9 pada garis biru, dapat dilihat area yang lebih gelap dan lebih gelap, mewakili interval kepercayaan 80% dan 95% masing-masing dalam skenario nilai bawah dan atas prediksi saham BEI sampai akhir tahun 2023.
Untuk prediksi kemungkinan nilai saham tertinggi di tahun 2023, head(price_forecast$upper) Hasilnya: Time Series: Start = 2682 End = 2687 Frequency = 1 80%      95% 2682 6912.749 6946.137 2683 6940.878 6988.808 2684 6960.342 7018.514 2685 6976.835 7043.677 2686 6991.404 7065.898 2687 7004.595 7086.012
Untuk prediksi kemungkinan nilai saham terbawah di tahun 2023, head(price_forecast$lower) hasilnya : Time Series: Start = 2682 End = 2687 Frequency = 1 80%      95% 2682 6786.212 6752.613 2683 6758.982 6710.617 2684 6739.364 6680.550 2685 6722.716 6655.024 2686 6707.993 6632.441 2687 6694.647 6611.965
Menyelesaikan  model  ARIMA  dilakukan test dan training  set ,  yang  membagi data  harga  penutupan dipilih set nilai 70 persen dari dataset alias menetapkan 30 persen sisa set data.
Pengujian menetapkan 30 persen sisa set data : N = length (JKSE$JKSE.Close) n = 0.8*N train = JKSE$JKSE.Close[1:n, ] test = JKSE$JKSE.Close[(n+1):N,] trainarimafit <- auto.arima(train$JKSE.Close ,lambda= "auto") summary(trainarimafit) predlen= length(test) trainarima_fit <- forecast(trainarimafit, h= predlen)
Hasilnya: Series: train$JKSE.Close ARIMA(0,1,2) Box Cox transformation: lambda= 1.958564
Coefficients: ma1      ma2 0.0591  -0.0581 s.e.  0.0216   0.0221
sigma^2 = 3.495e+10:  log likelihood = -29052.85 AIC=58111.7   AICc=58111.71   BIC=58128.71
Training set error measures: ME     RMSE      MAE         MPE      MAPE      MASE        ACF1 Training set 0.6013339 51.66737 36.73998 0.008161229 0.7248434 0.9979393 0.006640711
Setelah prediksi diterapkan pada rangkaian data set latihan, di plot kecenderungan rata-rata prediksi di atas pergerakan harga penutupan set uji.
#Plotting mean predicted values vs real data meanvalues<- as.vector(trainarima_fit$mean) precios <- as.vector(test$JKSE.Close) plot(meanvalues, type = "l",col="red") lines(precios, type = "l") #dev.off()
Gambar 11. Visualisasi Data nilai real saham dengan nilai prediksi harga saham sampai akhir tahun 2023 dengan model ARIMA dengan data Bursa Efek Indonesia 2012-2022
Pada  garis  merah,  dapat  dilihat  kecenderungan  prediksi  perkiraan  rata-rata  di  atas  harga  penutupan saham yang sebenarnya. Kecenderungan menunjukkan pendekatan yang baik dalam memprediksi arah harga penutupan di masa depan.

## IV. K ESIMPULAN
Masalah  dalam  penelitian  ini  adalah specific  issue untuk  menyelesaikan  masalah  praktis prediksi pergerakan  indeks  BEI  di  masa  depan  memiliki  nilai  strategis  bagi  investor,  trader,  dan  perusahaan  di Indonesia.  Pendekatan  tradisional  seperti  ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving  Average)  telah digunakan  dalam  memprediksi  pergerakan  indeks  BEI.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  gabungan antara ARIMA dan machine learning dengan R Programming. Data indeks BEI harian dari periode Januari 2012  hingga  Desember  2022  diambil  dari  Yahoo  Finance.  Data  kemudian  dibersihkan  dan  diproses menggunakan R Programming. Hasilnya fokus pada perkiraan harga penutupan saham untuk 365 hari ke depan atau rata-rata sampai akhir tahun 2023, nilai Time Series kemungkinan nilai minimal/maksimal prediksi saham BEI  2023  adalah  nilai  prediksi  minimal  6786.212-6849.559,  nilai  prediksi  maksimal  6850.093-7086.012. Kecenderungan menunjukkan pendekatan yang baik dalam memprediksi arah harga penutupan di masa depan. Model  ARIMA  yang  disajikan  memiliki  hasil  yang  sangat  baik,  tetapi  tidak  memuaskan  seperti  yang diharapkan,  bias  hasil  terutama  dijelaskan  oleh  pengamatan  volatil  dari  dataset  dan  rangkaian  pasar  saham Bursa Efek Jakarta (BEI). Situasi ini menimbulkan kekhawatiran dalam hal memprediksi nilai-nilai baru.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## U

## CAPA N T ERIMA K ASIH
Ucapan terima kasih ditujukan kepada Yayasan Widyatama, Rektorat Universitas Widyatama, Lembaga Penelitian, Pengabdian kepada Masyarakat & Modal Intelektual Universitas Widyatama (LP2M UTama) atas dukungan penelitian ini.
D AFTAR P USTAKA
[1] Q. Chen, T. Guan, L. Yun, R. Li, and F. Recknagel, “Online forecasting chlorophyll a concentrations by an auto-regressive integrated moving average model: Feasibilities and potentials,” Harmful Algae , vol. 43, pp. 58–65, Mar. 2015.
[2] R. C. Cruz, P. R. Costa, S. Vinga, L. Krippahl, and M. B. Lopes, “A review of recent machine learning advances for forecasting harmful algal blooms and shellfish contamination,” Journal of Marine Science and Engineering , vol. 9, no. 3. MDPI AG, 01-Mar-2021.
[3] C.  Anand,  “Comparison  of  Stock  Price  Prediction  Models  using  Pre-trained  Neural  Networks,” J. Ubiquitous Comput. Commun. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 122–134, Jul. 2021.
[4] D.  S.  Kumar,  B.  C.  Thiruvarangan,  C.  Sai  Nikhil  Reddy,  A.  Vishnu,  A.  S.  Devi,  and  D.  Kavitha, “Analysis and Prediction of Stock Price Using Hybridization of SARIMA and XGBoost,” 2022 Int. Conf. Commun. Comput. Internet Things, IC3IoT 2022 - Proc. , 2022.
[5] W. Shen, X. Guo, C. Wu, and D. Wu, “Forecasting stock indices using radial basis function neural networks optimized by artificial fish swarm algorithm,” Knowledge-Based  Syst. ,  vol.  24,  no. 3,  pp. 378–385, Apr. 2011.
[6] M. W. Libbrecht and W. S. Noble, “Machine learning applications in genetics and genomics,” Nat. Rev. Genet. , vol. 16, no. 6, pp. 321–332, May 2015.
[7] X. Cao and Z. Zhao, “Research on stock index forecasting based on ARIMA-GARCH and SVM mixed model,” Highlights Sci. Eng. Technol. , vol. 4, pp. 40–46, Jul. 2022.
[8] A. H. Bukhari, M. A. Z. Raja, M. Sulaiman, S. Islam, M. Shoaib, and P. Kumam, “Fractional neuro- sequential ARFIMA-LSTM for financial market forecasting,” IEEE Access , vol. 8, pp. 71326–71338, 2020.
[9] G.  L.  Ramadhan,  D.  A.  R.,  and  H.  Sussanto,  “Peramalan  Inflasi  Indonesia  Dengan  Seasonal  Auto Regressive  Integrated  Moving  Average,” SISTEMASI ,  vol.  10,  no.  3,  p.  undefined-undefined,  Sep. 2021.
[10] J. Bollen, H. Mao, and X. Zeng, “Twitter mood predicts the stock market,” J. Comput. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 1–8, Mar. 2011.
[11] H. Parikh, N. Panchal, and A. Sharma, “Cryptocurrency Price Prediction Using Machine Learning,” Lect. Notes Networks Syst. , vol. 428, pp. 275–285, 2023.
[12] E. Millikan, P. Subramanian, and M. H. Joseph, “Bitcoin Vision: Using Machine Learning and Data Mining to Predict the Short-Term and Long-Term Price of Bitcoin,” Webology , vol. 18, no. Special Issue, pp. 751–760, 2021.
[13] C. M. Abraham, M. S. Elayidom, and T. Santhanakrishnan, “Big Data Analysis for Trend Recognition Using Machine Learning Techniques,” Int.  J.  Sensors,  Wirel.  Commun.  Control , vol. 10,  no.  4,  pp. 540–550, Mar. 2020.
[14] A. R. Banjanagari and B. Vijaykumar, “Retail giant sales forecasting using machine learning,” Int. J. Recent Technol. Eng. , vol. 8, no. 2 Special Issue 11, pp. 2408–2411, Sep. 2019.
[15] M. Hirey, J. Unagar, K. Prabhu, and R. Desai, “Analysis  of Stock Price  Prediction using Machine Learning Algorithms,” 2022 Int. Conf. Adv. Technol. ICONAT 2022 , 2022.
[16] L. C. Jiang and P. Subramanian, “Forecasting of stock price using autoregressive integrated moving average model,” J. Comput. Theor. Nanosci. , vol. 16, no. 8, pp. 3519–3524, 2019.
[17] S.  Devi  and  V.  Devaser,  “Stock  market  price  prediction  using  SAP  predictive  service,” Commun. Comput. Inf. Sci. , vol. 955, pp. 135–148, 2019.
[18] D.  Borkin,  M.  Nemeth,  and  A.  Nemethova,  “Using  Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA) for Prediction of Time  Series Data,” Adv.  Intell.  Syst.  Comput. ,  vol.  1046,  pp.  470–476, 2019.
[19] B. K. Gupta, M. K. Mallick, and S. Hota, “Survey on stock price forecasting using regression analysis,” Smart Innov. Syst. Technol. , vol. 153, pp. 147–156, 2021.
[20] S. M. Idrees, M. A. Alam, P. Agarwal, and L. Ansari, “Effective Predictive Analytics and Modeling Based on Historical Data,” Commun. Comput. Inf. Sci. , vol. 1046, pp. 552–564, 2019.