## PENERAPAN MACHINE LEARNING DALAM MELAKUKAN PREDIKSI HARGA SAHAM PT. BANK MANDIRI (PERSERO) TBK DENGAN ALGORITMA LINEAR REGRESSION
Pita Triya, Nana Suarna, Nisa Dienwati Nuris Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B Karyamulya Kesambi Kota Cirebon, Indonesia pitatriya09@gmail.com

## ABSTRAK
Investor  dalam  melakukan  kegiatan  investasi  saham  tentunya  mengharapkan  return  saham  yang  positif sesuai  yang  diharapkan.  Investor  harus  melakukan  analisis  sebelum  membeli  saham  dengan  menggunakan pendekatan fundamental dan teknikal karena investasi saham dikenal dengan istilah high gain high risk . Analisis teknikal  melibatkan  evaluasi  pergerakan  harga  saham  pada  periode  sebelumnya.  Untuk  meraih  keuntungan, perubahan  harga  saham  perlu  diamati  oleh  investor  secara time  series dan  resiko  yang  bisa  terjadi. Machine Learning telah merepresentasikan keunggulan  yang luar biasa dalam  melakukan prediksi pasar saham.  Metode dalam  penelitian  menggunakan  algoritma  regresi  linier  dengan  menggunakan  aplikasi  Rapidminer.  Algoritma regresi linier ini dipilih karena mampu membuat suatu estimasi dengan memanfaatkan data-data lama, sehingga dapat  dihasilkan  suatu  pola  hubungan  antara  atribut-atribut  yang  mempengaruhi  hasil  prediksi.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membuat  model machine  learning yang  dapat  memprediksi  harga  saham  PT.  Bank  Mandiri (Persero) Tbk berdasarkan data historis saham menggunakan 6 variabel. Dengan 5 varibel independen yaitu Date, Open,  High,  Low, Volume, dan  varibel  dependen Close .  Data  yang  digunakan  selama  5  tahun  dari  tanggal  01 november 2018 sampai 29 november 2023 yang diperoleh dari wesbite finance.yahoo.com. menghasilkan nilai root mean squared error terbaik 0.005, absolute error 0.004, relative error 2.04%, correlation 0.999, dan squared correlation 0.998.
Kata Kunci : Stock Prices, Predictions, Machine Learning, Linear Regression . 1. PENDAHULUAN
Investasi saham menjadi salah satu kegiatan yang sedang  popular  selama  beberapa  tahun  belakangan. Berdasarkan  data  dari  Kustodian  Efek  Indonesia (KSEI) jumlah investor saham di Indonesia pada tahun 2022  yaitu  4.439.933  yang  mengalami  kenaikan sebesar  28,64%  dari  tahun  sebelum  nya  yaitu  pada tahun  2021  jumlah  investor  saham  berjumlah 3.451.513.  Hal  ini  menggambarkan  bahwa  banyak masyarakat  Indonesia  sudah  mulai  sadar  untuk melakukan  investasi  saham.  Perkembangan  yang sangat signifikan ini juga didukung dengan banyak nya aplikasi  yang  dikeluarkan  oleh  broker  (perusahaan efek) untuk melakukan kegiatan jual beli saham secara praktis.
Saham  merupakan  tanda  kepemilikan  hak  atas suatu  perusahaan  dalam  bentuk  surat  berharga  [1]. Investasi  saham  memiliki  istilah high  gain  high  risk dimana  selain  memberikan  keuntungan  yang  tinggi, juga  dapat  memberikan  resiko  yang  tinggi.  Resiko tinggi yang muncul pada investasi menjadi pertimbangan para investor untuk melakukan analisis sebelum  membeli  saham.  Terdapat  dua  analisis  yang
umumnya  digunakan  dalam  investasi  saham  yaitu analisis  fundamental  dan  analisis  teknikal.  Analisis fundamental adalah analisis yang dilakukan berdasarkan  pada  kondisi  perusahaan  di  masa terdahulu  dan  kemungkinan  yang  terjadi  di  masa mendatang  dalam  kaitan  untuk  memprediksi  harga saham  dengan  menggunakan  informasi  dari  berita ataupun  laporan  keuangan  perusahaan.  Kemudian, analisa teknikal dilakukan berdasarkan pada pergerakan  harga  saham  di  periode  sebelumnya. Machine  Learning merupakan  metode  akurat  yang dapat  digunakan  dalam  melakukan  prediksi  harga saham  [2]. Linear  Regression merupakan  model regresi  dengan  teknik  untuk  menganalisis  estimasi nilai  variabel  dependen  ‘y’  dengan  rentang  nilai variabel  independen  ‘x’.  Regresi  linier  berganda merupakan  teknik  statistika  untuk  memprediksi  hasil dari variabel jawaban dengan menggunakan sejumlah variabel penjelas [3].
Tabel 1. Data historis saham dari website yahoo.finance
No. Date Open High Low Close Adj Close Volume 1 01/11/2018 3.450 3.675 3.438 3.613 2.925 185151800 2 02/11/2018 3.663 3.750 3.550 3.713 3.006 143785200 3 05/11/2018 3.700 3.700 3.625 3.688 2.986 56013400 4 06/11/2018 3.738 3.738 3.625 3.675 2.976 124000800 5 07/11/2018 3.688 3.700 3.600 3.675 2.976 92281000
No. Date Open High Low Close Adj Close Volume 6 08/11/2018 3.700 3.763 3.688 3.750 3.037 130444200 7 09/11/2018 3.625 3.663 3.575 3.613 2.925 123465600 8 12/11/2018 3.613 3.613 3.488 3.488 2.824 65689800 9 13/11/2018 3.400 3.588 3.400 3.575 2.895 85750000 10 14/11/2018 3.638 3.650 3.563 3.563 2.885 68203400 11 15/11/2018 3.625 3.725 3.575 3.700 2.996 115193000 12 16/11/2018 3.738 3.813 3.688 3.725 3.016 113146000 … … … … … … … … 1254 28/11/2023 5.900 5.925 5.875 5.900 5.900 58255800 1255 29/11/2023 5.850 5.925 5.825 5.850 5.850 36796600
Berdasarkan  tabel  1.  merupakan  data  historis harga  saham  dari  PT.  Bank  Mandiri  Tbk,  selama 5tahun,  dari  tanggal  1  november  2018  sampai  29 november  2023  dengan  jumlah  data  sebanyak  1255 baris  data  public  yang  didapat  dari  website  resmi finance.yahoo.com .  Berdasarkan  data  historis  saham terdapat 7 atribut yaitu date, open, high, low, close, adj close dan volume .  Atribut date berupa  tanggal, bulan dan tahun perdagangan pasar saham. Open merupakan harga  awal  atau  harga  pembuka  pada  perdagangan pasar  saham  dihari  tersebut. High merupakan  harga saham tertinggi yang dapat dicapai pada perdagangan pasar  saham. Low merupakan  harga  saham  terendah yang  dapat  dicapai  pada  perdagangan  pasar  saham. Close merupakan harga penutupan perdagangan pasar saham  yang  berakhir  dihari  tesebut. Adj  Close merupakan harga penutupan perdagangan pasar saham yang  sudah  disesuaikan  ketika  terjadi  aksi  korporasi perusahaan. Volume merupakan  jumlah  saham  yang diperdagangkan pada periode tertentu [4].
Dilansir  dari  website  resmi idxchannel.com saham  bank  mandiri  tergolong  dalam  indeks  LQ45 untuk  periode  Agustus  2022  hingga  Januari  2023. Saham  yang  masuk  dalam  indeks  LQ45  dipilih berdasarkan  krietria  likuiditas  dan  nilai  kapitalisasi pasar,  serta  didukung  oleh  fundamental  perusahaan [5].  Menurut  informasi  dari  situs  resmi  Bursa  Efek Indonesia (IDX), Bank Mandiri mencatat kinerja yang mengungguli industri perbankan Indonesia pada tahun 2022.  Pada  akhir  September  2023,  Bank  Mandiri mencapai pencapaian luar biasa sebagai bank pertama di  Indonesia  dengan  total  aset  konsolidasi  mencapai Rp  2.007  triliun,  mengalami  pertumbuhan  sekitar 9,11%  dari  tahun  sebelumnya(2022).  Kenaikan  ini sebagian  besar  dipicu  oleh  pertumbuhan  kredit  dari sumber  pihak  ketiga  yang  berhasil  tumbuh  positif. Informasi  ini  tentu  menarik  perhatian  investor  atau calon  inventor  yang  ingin  mengetahui  prospek  harga saham  perusahaan  ini  di  masa  mendatang.  Untuk memperoleh prediksi  harga saham  yang  lebih  akurat, salah  satu  pendekatan  yangdapat  digunakan  oleh investor  adalah  dengan  memanfaatkan  teknologi machine learning .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Literature Review
Penelitian  sebelumnya  oleh  Dwi  Ismiyana  Putri dan  Mardi  Yudhi  Putra  dalam  Jurnal  Khatulistiwa Informatika pada tahun 2023 dengan judul
“Komparasi Algoritma Dalam Memprediksi Perubahan Harga Saham Goto Menggunakan RapidMiner”.  Penelitian  ini  menggunakan  atribut timestamp,  open,  low,  high,  close,  volume dengan variabel close sebagai  label  dalam  dataset.  Hasil analisa yang dilakukan penelitian tersebut menemukan bahwa model Neural Network (NN) memberikan hasil RMSE yang paling rendah yaitu sebesar 16.562. Dapat disimpulkan  bahwa  model Neural  Network memiliki tingkat  akurasi  prediksi  lebih  baik  dibandingkan dengan  model  Regresi  Linier  sebesar  22.479  dan Support  Vector  Machine  sebesar  31.326  dalam memprediksi perubahan harga saham GOTO [6].
Penelitian yang dilakukan oleh Janur Syahputra, Rima Dias Ramadhani, dan Auliya Burhanudin dalam jurnal  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto  pada tahun 2022 dengan judul “Prediksi Harga Saham Bank BRI  Menggunakan  Algoritma  Linear  Regression Sebagai  Strategi  Jual  Beli  Saham”.  Variabel  yang digunakan  yaitu  date  dan  price.  Penelitian  tersebut menghasilkan rasio terbaiknya di angka 80:20 dengan menghasilkan  akurasi  train  dan  test  sebesar  0.89 dan 0.91.  Hasil  eror  dari  prediksi  dihitung  menggunakan MAPE dan menghasilkan persentase sebesar 13.751% sebagai  data  pelatihan,  13.773%  sebagai  data pengujian,  dan  13,755%  sebagai  data  keseluruhan. Dari  hasil  MAPE  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa metode linear  regression dapat  digunakan  untuk melakuna prediksi harga saham Bank BRI [7].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Merfin  dan Raymond  Sunardi  Oetama  dalam  Jurnal  Sistem Informasi  pada  tahun  2019  dengan  judul  “Prediksi Prospek  Harga  Saham  Perusahaan  Perbankan Menggunakan Regresi Linier (Studi Kasus Bank BCA Tahun  2015-2017)”.  Atribut  yang  digunakan  dalam penelitian  tersebut  yaitu  Open,  High,  Low,  Close, AdjClose,  serta  Volume  dan  menambahkan  atribut closing.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  yaitu  hasil MAPE  pada  bulan  April  tahun  2015  menjadi  yang terbesar  dengan  angka  MAPE  sebesar  14.765,67. Untuk  hasil  MAPE  terkecil  dengan  angka  234,64 terdapat  pada  bulan  Mei  tahun  2017.  Rekomendasi yang tepat untuk hasil evaluasi MAPE tersebut adalah tahun  2016  merupakan  tahun  dimana  masyarakat memulai investasi saham [8].

## 2.2. Saham
Saham merupakan dokumen kepemilikan seseorang  atau  entitas  terhadap  saham  suatu
perusahaan. Perusahaan memiliki berbagai opsi untuk mendapatkan  sumber  pendanaan,  baik  dari  internal perusahaan  maupun  eksternal  perusahaan.  Sumber pendanaan  internal  umumnya  berasal  dari  laba  yang ditahan. Sementara itu, alternatif pendanaan eksternal dapat melibatkan penerbitan saham atau pengambilan utang  dari  kreditur,  juga  melalui  penawaran  obligasi [5].

## 2.3. Prediksi
Prediksi  merupakan  kegiatan  yang  bertujuan untuk  meramalkan  kejadian  yang  mungkin  terjadi  di masa  depan.  Proses  peramalan  ini  melibatkan pengukuran berdasarkan analisis ilmiah menggunakan metode statistika dengan maksud untuk meningkatkan ketepatan  dalam  meramalkan  peristiwa  di  masa mendatang. Secara sederhana, tujuan dari prediksi ini adalah  untuk  menghasilkan  estimasi  yang  dapat mengurangi  kesalahan  dalam  peramalan  (forecast error),  yang  dapat  diukur  dengan  menggunakan Standart  Error  Estimate (SEE), Mean  Absolute Percent  Error (MAPE), Absolute  Error , Relative Error , Roor  Mean  Squared  Error (RMSE)  dan  alat ukur lainnya [9].

## 2.4. Regresi Linier
Regresi  Linier  memungkinkan  dalam  hal pemodelan  hubungan  antar  variabel  independen (input)  dengan  variabel  dependen  (output)  dalam bentuk  persamaan  linier.  Dengan  menggunakan regresi linier kita dapat memprediksi atau mengestimasi  nilai  variabel  dependen  berdasarkan nilai  variabel  independen  yang  ada.  Dalam  konteks data science, regresi linier menjadi salah satu alat yang penting  untuk  memahami  dan  menggali  pola,  serta hubungan  antara  variabel  yang  terlibat  dalam  suatu dataset.  Metode  regresi  linier  membantu  kita  untuk memahami  sejauh  mana  suatu  variabel  independen berkontribusi  terhadap  variabel-variabel  dependen, serta  melihat  bagaimana  perubahan  nilai  variabel independen  dapat  memengaruhi  nilai  variabel dependen [10].
Gambar 1. Flowchart regresi linier
Berdasarkan gambar 1, berikut merupakan tahapan metode regresi linier:
a. Tentukan terlebih dahulu variabel apa saja yang akan dijadikan variabel bebas dan terikat.
b. Lakukan split  validation untuk  membagi  data menjadi  data training atau  data  latih  dan  data testing atau  data  uji.  Rasio  perbandingan  data yang  biasa  digunakan  yaitu  rasio  jumlah  data training harus  lebih  banyak  dibanding  data testing.
c. Data latih akan digunakan oleh algoritma regresi linier untuk dilakukan dalam membangun model.
d. Dilakukan  proses  algoritma  regresi  linier  untuk menemukan pola hubungan antar variabel.
e. Pada  tahap  model validation ,  data testing akan digunakan menjadi pengujian untuk membandingkan  prediksi  model  yang  sudah dibuat.
f. Menghasilkan  nilai koefisien dan intercept dari model yang dibangun untuk melakukan prediksi.
Berikut persamaan matematik regresi linier berganda:
𝑌 = 𝛽 0 +  𝛽 1 𝑋 1 +  𝛽 2 𝑋 2 + ⋯ +  𝛽 𝑛 𝑋 𝑛
(1)
Dimana: 𝑌 = variabel tak bebas (nilai variabel yang akan diprediksi) 𝛽 0 = intercept atau nilai konstan dalam model 𝛽 1 , 𝛽 2 , …, 𝛽 𝑛 = nilai koefisien regresi yang menggambarkan hubungan antara Y dengan 𝑋 1 𝑋 1 , 𝑋 2 , …, 𝑋 𝑛 = variabel bebas atau variabel prediktor
Serta menghasilkan nilai error RMSE, dengan rumus:
RMSE = √( ∑(𝑦 𝑘 − 𝑦̂ 𝑘 ) 2 𝑁 ) (2)
Dimana: 𝑦 𝑘 : nilai asli 𝑦̂ 𝑘 : nilai hasil prediksi
𝑁 : jumlah sampel data
- Menghasilkan absolute error dengan persamaan: AE = AV - MV (3) Dimana: 𝐴𝑉 = Actual Value (nilai aktual) 𝑀𝑉 = Measured Value (nilai rata-rata)
- Menghasilkan relative error dengan persamaan:
RE = 𝐴𝑉−𝑀𝑉 𝐴𝑉 x 100
(4)
Dimana:
𝐴𝑉 : Actual Value (nilai aktual) 𝑀𝑉 : Measured value (nilai rata-rata)
- Menghasilkan correlation atau koefisien korelasi dengan persamaan:
𝑟 = ∑( 𝑥 −  𝑥̅) ( 𝑦 −  𝑦̅) √[∑(𝑥 −  𝑥̅ ) 2 ][∑(𝑦 −  𝑦̅) 2 ]
(5)
Dimana: 𝑟 = koefisien korelasi 𝑥 = nilai variabel bebas 𝑦 = nilai variabel terikat 𝑦̅ = rata-rata varibel terikat 𝑥̅ = rata-rata variabel bebas
- Menghasilkan squared correlation atau Koefisien Determinasi dengan persamaan:
𝑅 2 = 1 − ∑ (𝑦 𝑖 −  𝑦̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑦 𝑖 −   𝑦̅) 2 𝑛 𝑖=1 (6)
Dimana:
𝑅 2 = Koefisien determinasi 𝑦 𝑖 = Variabel terikat pengamatan i 𝑦̂ 𝑖 = Nilai yang didekati dengan model regresi untuk observasi i 𝑦̅ = rata-rata variabel terikat di semua pengamatan
2.5. Data Mining
Data mining adalah bidang ilmu yang berorientasi dalam pengungkapan pola dan pengetahuan yang tersembunyi pada sebuah data yang besar.  Bidang  ini  berada  pada  pertemuan  berbagai bidang  ilmu  seperti  machine  learning,  statistik, pengenalan pola, pemrosesan bahasa alami, teknologi basis  data,  visualisasi,  interaksi  komputer-manusia (HCI),  algoritma,  komputasi  berkinerja  tinggi,  ilmu sosial,  dan  berbagai  domain  aplikasi  lainnya  [10]. Secara  spesifik,  dalam  data  mining  terdapat  metode khusus  yang  didasarkan  pada  tujuan  pemanfaatam kumpulan data, termasuk dalam hal estimasi, prediksi, klasifikasi, klasterisasi, dan asosiasi [11].

## 2.6. Machine Learning
Machine  Learning merupakan  cabang Artificial Intelligent dengan  mengembangkan  algoritma  agar memungkinkan  komputer  belajar  berdasarkan  data, sehingga  sering  disebut  sebagai  pembelajaran  data. Oleh  karena  itu, Machine  Learning dapat  dianggap sebagai proses pemrograman komputer yang menggunakan  data  historis  untuk  membentuk  model dan  memungkinkan  pembelajaran  dengan  tujuan mendapatkan performa yang optimal dalam menggali informasi  dari  suatu  set  data.  Inti  dari  Machine Learning  adalah  menciptakan  model  yang  dapat merepresentasikan pola-pola dalam kumpulan dataset [12].

## 2.7. RapidMiner
RapidMiner merupakan perangkat lunak sumber terbuka  ( open  source )  yang  juga  berfungsi  sebagai solusi  untuk  melakukan  analisis  dalam  proses  data mining, text mining dan analisis prediksi. Software ini menggunakan  berbagai  teknik prediksi dan deskriptif
untuk memberikan wawasan atau pengetahuan kepada pengguna,  sehingga  dapat  membuat  keputusan  yang optimal. Software ini dapat berdiri sendiri sebagai alat analisis  data  dan  juga  dapat  diintegrasikan  sebagai mesin data mining pada produk lainnya [13].

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan  perancangan  disusun  berdasarkan proses Knowledge  Discovery  In  Database (KDD) bertujuan untuk mengekstrak pola atau model dari data dengan menggunakan suatu algoritma.

## Gambar 2. Proses KDD
Adapun  penjelasan  dari  gambar  2  tentang  tahapan proses KDD diatas, yaitu sebagai berikut:
1. Data Selection
Merupakan  tahap  dari  KDD  dalam  melakukan proses  pemilihan  data  dari  suatu  kumpulan  data, tahap  ini  harus  dilaksanakan  sebelum  memulai pencarian  informasi.  Data  yang  telah  dipilih kemudain digunakan untuk proses data, disimpan dalam  file,  dan  dipisahkan  dari  basis  data operasional.
2. Preprocessing atau Cleaning
Sebelum  melibatkan  diri  dalam  proses  data mining, penting untuk melakukan proses pembersihan  pada  data  yang  menjadi  fokus Knowledge  Data  Discovery . Proses pembersihan data melibatkan langkah-langkah seperti menghapus  data  yang  identik  atau  data  duplikat, memeriksa  konsistensi  data,  dan  memperbaiki kesalahan  pada  data,  termasuk  kesalahan  cetak. Selain itu, terdapat proses pengayaan data, dengan melibatkan penambahan data atau informasi yang relevan atau sesuai dengan data yang ada.
3. Transformation
Merupakan  tahapan  transformasi  sehingga  data yang  akan  digunakan  menjadi  sesuai  untuk menjalankan  proses  data  mining.  Proses  ini bergantung pada jenis informasi  yang diinginkan dalam suatu basis data.
4. Data mining Data  mining  merupakan  proses  mencari  pola, hubungan,  atau  informasi  menarik  dalam  data dengan memanfaatkan teknik atau metode khusus. Pemilhan  metode  dan  algortima  ini  harus  tepat, dan sangat bergantung kepada tujuan keseluruhan dari proses Knowledge Data Discovery (KDD).
5. Interpretation atau evaluation
Merupakan representasi pola dari informasi yang dihasilkan dari proses data mining, perlu disajikan dalam  format  yang  dapat  dimengerti  dengan
mudah oleh pihak yang berkepentingan. Tahap ini dikenal sebagai interpretation merupakan bagian integral  dari  proses Knowledge  Data  Discovery (KDD).  Pada  tahap  ini,  dilakukan  pemeriksaan untuk  memastikan  apakah  pola  informasi  yang ditemukan sesuai atau bertentangan dengan fakta atau hipotesis yang ada pada sebelumnya [14].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data selection
Dalam tahap data selection , data yang digunakan dalam tugas akhir  yaitu data historis saham PT Bank
Mandiri selama 5 tahun dari tahun 2018 sampai 2023 dengan jumlah baris data 1255. Pada tahap ini penulis menyeleksi aktribut-atribut yang akan digunakan yaitu date,  open,  high,  low,  close ,  dan volume .  Pada tahap ini  terlebih  dahulu  mengambil  data  di  website finance.yahoo.com  kemudian  import  data  kedalam rapidminer.  Setelah  itu  gunakan  operator select attributes untuk  menyeleksi  atribut  yang  akan digunakan.
Tabel 2. Atribut yang diseleksi beserta tipe datanya
No Date Open High Low Close Volume Tipe data date real real real real integer 1 01/11/2018 3.450 3.675 3.438 3.613 185151800 2 02/11/2018 3.663 3.750 3.550 3.713 143785200 3 05/11/2018 3.700 3.700 3.625 3.688 56013400 4 06/11/2018 3.738 3.738 3.625 3.675 124000800 5 07/11/2018 3.688 3.700 3.600 3.675 92281000 6 08/11/2018 3.700 3.763 3.688 3.750 130444200 7 09/11/2018 3.625 3.663 3.575 3.613 123465600 8 12/11/2018 3.613 3.613 3.488 3.488 65689800 9 13/11/2018 3.400 3.588 3.400 3.575 85750000 10 14/11/2018 3.638 3.650 3.563 3.563 68203400 11 15/11/2018 3.625 3.725 3.575 3.700 115193000 12 16/11/2018 3.738 3.813 3.688 3.725 113146000 … … … … … … … 1254 28/11/2023 5.900 5.925 5.875 5.900 58255800 1255 29/11/2023 5.850 5.925 5.825 5.850 36796600
Tabel 2 diatas merupakan tampilan data historis saham  dengan  atribut  yang  digunakan  beserta  tipe datanya.  Atribut date,  open,  high,  low ,  dan volume sebagai atribut independen. Dan atribut close sebagai label nya atau atribut dependen.
4.2. Preprocessing atau cleaning data
Pada tahap pre-processing/cleaning data, dilakukan proses penghapusan data jika terdapat data yang missing  value .  Lakukan  pengecekan  terlebih dahulu,  apakah  dataset  yang  akan  di  proses  terdapat missing value atau tidak. Dapat dilakukan dengan cara memanfaatkan operator Replace Missing Values. Jika operator Replace  Missing  Values telah  dijalankan, hasilnya dapat dilihat pada bagian result RapidMiner akan terlihat pada kolom missing di setiap atribut nya, jika  nilai  nya  0  menandakan  bahwa  tidak  adanya missing value pada data. Oleh karenanya, proses bisa dilanjutkan ke langkah selanjutnya.

## 4.3. Transformation
Pada  tahap  ini,  terjadi  modifikasi  terhadap struktur  data  yang  belum  memenuhi  format  yang sesuai dengan algoritma yang akan digunakan. Teknik yang  dapat  digunakan  dalam  persiapan  data  melalui tahap  normalisasi.  Normalisasi  bertujuan  untuk mengubah  nilai-nilai  dari  suatu  fitur  ke  dalam  skala yang  seragam,  dan  dapat  dilakukan  menggunakan operator normalization pada  RapidMiner.  Lakukan
setting  parameters terlebih  dahulu  dengan  memilih method range transformation . Dimana nilai-nilai akan dipetakan ke dalam skala 0 sampai 1.
Tahap  selanjutnya  dalam transformation yaitu dengan  mengubah role dari  fitur  tertentu  untuk dijadikan label dalam dataset. Pada tahap ini, penulis akan  mengubah  ( change  role )  atribut close untuk dijadikan  label  pada  dataset  tersebut  dengan memanfaatkan  operator Set  Role .  Lakukan setting parameters untuk  baris attribute  name di  isi  dengan atribut  yang  dijadikan  label  yaitu close ,  selanjutnya pada  baris target  role pilih  role  label  untuk menandakan  bahwa  atribut close telah  di setting menjadi label pada dataset tersebut.
Selanjutnya  lakukan  pembagian  data  dengan menggunakan  operator  split  data  untuk  membagi dataset  menjadi data training atau data latih  dan data testing atau  data  uji.  Data  latih  akan  digunakan  oleh algoritma  regresi  linier  dalam  membangun  model, sedangkan data testing akan menjadi pengujian dalam membandingkan  prediksi  model  yang  sudah  dibuat. Lakukan setting  parameters untuk  bagian partitions klik edit enumeration , selanjutnya lakukan pembagian ration  9:1,  sehingga  sekitar  90%  dari  data  atau sebanyak  1130  akan  dijadikan  sebagai  data training . dan 10% atau sebanyak 125 data sebagai data testing .

## 4.4. Data Mining
Gambar 3. Model rapidminer dengan regresi linier
Pada gambar 3 dapat dilihat rangkain proses dan operator yang digunakan dalam rapidminer menggunakan  algoritma Linear  Regression. Pada tahap  ini,  tambahkan  operator Linear  Regression, apply  model dan performances  (regression ).  Pada operator performances lakukan setting  parameters dengan  memilih  informasi  apa  saja  yang  akan ditampilkan pada  hasil performance dari  model  yang telah  dibangun.  Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan ceklist pada root mean squares error, absolute error, relative  error,  correlation ,  dan squared  correlation agar nilai yang diinginkan dapat muncul pada bagian performanceVector saat model dijalankan.
4.5. Interpretation atau evaluation
Berikut  hasil  grafik  dari  model  yang  telah dibangun.
Gambar 4. Grafik harga penutupan saham
Berdasarkan gambar 4, gambar tersebut merupakan grafik pergerakan harga penutupan saham. Dapat  dilihat  bahwa  grafik  yang  berwarna  hijau merupakan  harga  penutupan  yang  sebenarnya. Sedangkan  untuk  grafik  yang  berwarna  biru merupakan hasil prediksi harga saham penutupannya. Dari  grafik  tersebut  terlihat  pergerakan  antara  harga saham  dan  harga  prediksi  saham  tidak  jauh  berbeda karena  menunjukkan  fluktuasi  harga  saham  yang relatif sama.
Berdasarkan  gambar  5,  merupakan  hasil  data testing atau data uji sebanyak 125 data. Dapat dilihat seperti pada contoh tanggal 06 november 2023 harga penutupan  asli  yaitu  0.486  dan  harga  prediksi  nya 0.482  memiliki  selisih  0.004  serta  pada  tanggal  13 november 2023 harga penutupan asli 0.474 dan harga prediksi nya 0.475 memiliki selisih 0.001. Perubahan nilai-nilai  dari  setiap  variabel  dikarenakan  proses normalisasi  dengan  menggunakan  metode range
transformation, sehingga  nilai-nilai  nya  dipetakan menjadi skala 0 sampai 1.
Gambar 5. Tabel harga asli penutupan saham dan harga prediksinya
Gambar 6. Tabel hasil algoritma regresi linier
Berdasarkan  gambar  6,  koefisien  atribut  dan informasi  terkait  yaitu,  variabel  independen low dengan  koefisien  1.007  menunjukkan  bahwa  setiap peningkatan  dalam  harga  terendah  ( low ),  harga penutupan  saham  cenderung  naik  sebesar  1.007. Variabel  independen volume dengan  koefisien  0.021 menunjukkan  bahwa  setiap  peningkatan  volume, harga penutupan saham cenderung naik sebesar 0.021 . Intercept dengan  nilai  -0.002  menunjukkan  harga dasar ( intercept ) yang digunakan dalam model regresi.
Gambar 7. Hasil formula regresi linier
Formula  regresi  yang  dihasilkan  dari  gambar  7,  jika dituliskan dalam bentuk matematik yaitu :
𝑌 = (1.007 * 𝑋 1 ) + (0.021* 𝑋 2 ) – 0.002
(7) Dimana: 𝑌 = variabel yang akan diprediksi
1.007   = nilai koefisien regresi yang dihasilkan dari proses modelling di RapidMiner untuk variabel low 0.021   = nilai koefisien regresi yang dihasilkan dari proses modelling di RapidMiner untuk variabel volume -0.002   = intercept yang dihasilkan dari model RapidMiner
𝑋 1 = variabel bebas low 𝑋 2
= variabel beas volume
Karena koefisien volume cenderung rendah maka dalam  perhitungan  prediksi  untuk  nilai  baru,  hanya akan memanfaat kan hasil koefisien pada variabel low . Data  yang  diambil  dalam  membuat  model  prediksi
harga saham hanya sampai tanggal 29 november 2023. Oleh  karena  itu,  dalam  melakukan  prediksi  harga saham di tanggal 30 november 2023 dengan estimasi harga  terendah  5825  sebagai  variabel  x  nya,  maka harga  penutupan  dihari  tersebut  dapat  diprediksi menggunakan rumus dibawah:
Harga penutupan = (1.007 * 5825) – 0.002 Harga penutupan = 5865.775 – 0.002 Harga penutupan = 5865.773
(8)
Dari  perhitungan  diatas  dapat  disimpulkan, berdasarkan  estimasi  harga  terendah  pada  tanggal  30 november 2023 sebesar 5825 maka setelah dilakukan perhitungan menggunakan formula regresi, menghasilkan  prediksi  harga  penutupaan  saham  di harga 5865.773
Gambar 8. Hasil performanceVector
Berdasarkan  hasil performances model  regresi linier  seperti  pada  gambar  8,  diantara  temuan  yang dapat  diambil  adalah  hasilnya  menunjukkan  bahwa model regresi memiliki tingkat kesalahan yang rendah. Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai Root  Mean  Squared Error (RMSE)  sebesar  0.005  +/-  0.000,  yang menunjukkan  seberapa  dekat  prediksi  model  dengan nilai sebenarnya.
Selain  itu, Absolute  Error memiliki  nilai  0.004 +/-  0.003,  yang  menggambarkan  selisih  antara  nilai prediksi  dan  nilai  sebenarnya.  Semakin  kecil  nilai RMSE  dan Absolute  Error ,  semakin  baik  kualitas prediksi  model.  Selain  itu,  tingkat  korelasi  antara variabel  dalam  model  regresi,  hasilnya  menunjukkan tingkat  korelasi  yang  kuat  antara  variabel  X  dan variabel Y, dengan nilai korelasi sebesar 0.999. Hal ini mengindikasikan hubungan yang positif dan siginifikan  antara  variabel-variabel  tersebut  dalam memprediksi  harga  saham.  Kemudian, Squared Correlation memiliki nilai 0.998 yang menggambarkan  presentase  variasi  dalam  variabel  Y yang dapat dijelaskan oleh variabel X.
Secara  keseluruhan  hasil  analisis  menunjukkan bahwa model  regresi linier yang  digunakan memberikan hasil yang baik dalam memprediksi harga saham.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  proses  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  prediksi  menggunakan regresi  linier  untuk  harga  penutupan  saham  dihari selanjutnya  yaitu  pada  tanggal  30  november  2023 dengan  asumsi  harga  terendah  5825  seperti  pada rumus8 menyentuh harga penutupan sebesar
5865.773.  Untuk  prediksi  harga  saham  dihari-hari sleanjutnyadapat  dilakukan  perhitungan  kembali menggunakan  rumus  regresi  linier  yang  didapat  dari proses modelling dengan menentukan terlebih dahulu estimasi harga terendah saham sebagai variable x nya. Berdasarkan hasil performanceVector pada RapidMiner dengan model prediksi saham menggunakan  algoritma  regresi  linier  menghasilkan RMSE :  0.005  +/-  0.000, absolute  error :  0.004  +/- 0.003, relative  error :  2.04%  +/-  3.49%, correlation : 0.999,  dan squared  correlation :  0.998  menunjukkan hasil  yang  baik.  Saran  pada  penelitian  selanjutnya diharapkan  dapat  membandingkan  dengan  metode algoritma Support  Vector  Regression atau Neural Network sehingga dapat menghasilkan model prediksi yang lebih optimal serta hasilnya dapat dibandingkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  M.  Hidayat  and  O.  Romli,  “PENGARUH
RETURN  ON  EQUITY  DAN  CURRENT RATIO TERHADAP HARGA SAHAM PADA PERUSAHAAN PERBANKAN KONVENSIONAL  YANG  TERDAFTAR  DI BURSA  EFEK  INDONESIA  PERIODE  2016-
2020,” Jurnal  Fakultas  Ilmu  Keislaman ,  vol.  3, no. 2, 2022.
[2]  R.  Febrilia,  T.  Wulandari,  and  D.  Anubhakti, “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM
MEMPREDIKSI HARGA SAHAM PT. GARUDA INDONESIA TBK,” 2021. [Online]. Available:
http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALI S/indexRatihFebriliaTriWulandari|http://jom.fti. budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index| [3]  F.  Andreas  and  U.  Enri,  “PERBANDINGAN
ALGORITMA LINEAR REGRESSION, NEURAL  NETWORK,  DEEP  LEARNING, DAN K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) UNTUK PREDIKSI HARGA  BITCOIN,” JSI : Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) , vol. 14, no.
1, 2022, [Online]. Available: http://ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/index
[4]  R.  Julian  and  M.  R.  Pribadi,  “Peramalan  Harga Saham Pertambangan Pada Bursa Efek Indonesia (BEI) Menggunakan  Long Short  Term Memory (LSTM),” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ,  vol.  8,  no.  3,  2021,  [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[5]  T.  Athanasius, Semua  Bisa  Investasi  Cara Mudah Memahami Saham , Edisi Digital. Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2022.
[6]  D.  I.  Putri  and  M.  Y.  Putra,  “KOMPARASI ALGORITMA DALAM MEMPREDIKSI PERUBAHAN HARGA SAHAM GOTO MENGGUNAKAN  RAPIDMINER,”  vol.  11, no. 1, 2023, [Online]. Available: https://www.kaggle.com/,
[7]  J.  Syahputra,  R.  Dias  Ramadhani,  and  A. Burhanudin,  “Prediksi  Harga  Saham  Bank  Bri
Menggunakan  Algoritma  Linear  Regresion Sebagai Strategi Jual Beli Saham,” Data Institut Teknologi Telkom Purwokerto , vol. 2, no. 1, pp.
1–10, 2022, [Online]. Available: http://journal.ittelkom- pwt.ac.id/index.php/dinda
[8]  Merfin  and  R.  S.  Oetama,  “Prediksi  Prospek Harga Saham Perusahaan Perbankan Menggunakan Regresi Linear (Studi Kasus Bank
BCA  Tahun  2015-2017),” JSI:  Jurnal  Sistem Informasi  (E-Journal ,  vol.  11,  no.  1,  2019, [Online]. Available: https://ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/index
[9]  Zahra,  “Analisis  Prediksi  Jumlah  Penerimaan Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Regresi Linier Sederhana,” Bulletin of Applied Industrial Engineering Theory , vol. 3, 2022.
[10]  I.  D.  Sudirman, Data-Driven  Entrepreneur Bisnis  berdaya  saing  dengan  Data  Science  dan Rapidminer . Jakarta: Salemba Infotek, 2023.
[11]  P.  M.  S.  Tarigan,  Jaya  Tata  Hardinata,  Hendry Qurniawan,  M  Safii,  and  Riki  Winanjaya, “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Persediaan  Barang  (Studi  Kasus:  Toko  Sinar Harahap),” Jurnal  Janitra  Informatika  dan Sistem Informasi , vol. 2, pp. 9–19, Apr. 2022.
[12]  A.  D.  Sidik,  A.  Ansawarman,  K.  Kunci,  J. Kendaraan  Bermotor,  M.  Regresi,  and  F.  Jalan, “Prediksi Jumlah Kendaraan Bermotor
Menggunakan  Machine  Learning,” Formosa Journal  of  Multidisciplinary  Research  (FJMR) , vol. 1, no. 3, pp. 559–568, 2022, doi: 10.55927.
[13]  D.  A.  C,  Donny  Aji  Baskoro,  Lia  Ambarawati, and  I  Wayan  Simri  Wicaksana, Belajar  Data Mining dengan Rapid Miner . Jakarta, 2013.
[14]  R.  Bagus  Bambang  Sumantri  and  E.  Utami, “Penentuan  Status  Tahapan  Keluarga  Sejahtera Kecamatan Sidareja Menggunakan Teknik Data Mining,” Jurnal  Teknologi  Informasi ,  vol.  3,
2020.