Jurnal Keuangan dan Perbankan, Vol. 14, No.1 Januari 2010, hal. 1 – 12 Terakreditasi SK. No. 167/DIKTI/Kep/2007

## APLIKASI  MODEL ARTIFICIAL  NEURAL

## NETWORKS UNTUK STOCK  FORECASTING DI  PASAR  MODAL  INDONESIA

## Christ ian  Herdinat a
Fakultas Ekonomi Jurusan International Business M anagement Universitas Ciputra Surabaya Jl. Waterpark, Boulevard Citra Land 60216, Surabaya
Abst ract : This research showed the application of model Artificial Neural Networks (ANN) or Jaringan Syaraf Tiruan (JST) at the field of monetary science, especially for the application of financial  forecasting. ANN  or JST  was a  new alternative  for t he  application of  f inancial forecasting.The purpose of this research was to know whether the stock index instantaneously and fully reflect historical information, in Indonesia Stock Exchange (IDX). The research used comparison between return of technical trading rule based Artificial Neural Networks (ANN) model and ret urn of buy & hold strategy. The result showed that the weakness form of eff icient market hypothesis was rejected in the Indonesian capital market. Expectation of this research was giving information and securing the market perpetrators that still enabled to get abnormal of return by doing commerce in chnical t hrough forecasting of model Arti- ficial Neural Networks (ANN) or Jaringan Syaraf Tiruan ( JST).
Key  w ords : Artif icial Neural Networks (ANN), Buy & Hold St rategy, Technical Trading Rule, Efficient M arket Hypothesis
Korespondensi  dengan  Penulis: Ch rist ian  Herd i n at a :  Telp.  +  62  31  745 1699,  Faks.  +62  31  745  1698 E-mail:  christ ian.herdinat a@ciput ra.ac.id
Penelitian ini memperlihatkan aplikasi model Ar- tificial Neural Networks (ANN) atau Jaringan Syaraf Tir uan  (JST)  dalam   bid ang  ilmu  keuang an, khususnya  untuk  aplikasi  financial  f orecasting. ANN merupakan sebuah model peramalan yang relatif  baru untuk aplikasi  financial forecasting. Financial  f orecast ing  di  sini  menunjuk  pada peramalan  atau  prediksi  harga  saham  di  pasar modal, atau yang sering disebut stock  forecast- in g.  M odel-m odel  t ime  ser ies  f or ecast ing konvensional  seringkali  digunakan untuk  stock
forecasting, antara lain regression analysis, mov- ing average, exponential smoothing, dan ARIM A. M odel-model  t esebut  dikatakan  konvensional karena kinerja model-model tersebut masih sangat dibatasi dengan adanya asumsi-asumsi yang harus dipenuhi.  M isalnya,  unt uk  regression  analysis hanya tepat  digunakan ketika  data yang  digu- nakan  mengikuti distribusi normal dan memiliki hubungan  linier.  Adanya  asumsi-asumsi  yang harus  dipenuhi  dalam  menggunakan  model- model tersebut, menunjukkan kelemahan model-

## KEUANGAN
model  tersebut  untuk  digunakan  sebagai  alat peramalan saham.
Pada dasarnya kelemahan model konvensi- onal untuk aplikasi stock forecasting disebabkan oleh tidak sesuainya asumsi yang harus dipenuhi dengan karakteristik data pasar modal (harga/re- turn saham). Harga/return saham seringkali tidak mengikuti distribusi normal  dan tidak  memiliki hubungan  linier  (Siad,  2001; Leon  et  al.,  2001). Hermanto & Bakara (2005) membuktikan bahwa harga saham di pasar modal Indonesia memper- lihatkan perilaku chaos.
Berdasarkan  asumsi-asumsi yang sekaligus menjadi  kelemahan  dari  model-model  konven- sional dan karakteristik-karakteristik harga saham, memperlihatkan  bahw a  model-model  konven- sional  t ampak  t idak  t epat   unt uk  digunakan sebagai  tool  peramalan  harga  saham.  Kondisi inilah  yang  mendorong untuk mencoba meng- gunakan  model  peramalan  yang tidak memiliki kelemahan  sepert i  yang  dimiliki  oleh  model- model konvensional,  yaitu Artificial  Neural  Net- w orks  (ANN).  Artificial  Neural  Netw orks  (ANN) merupakan  sebuah  model  yang dikembangkan berdasarkan sistem  kerja syaraf  biologi,  dimana didalamnya  t idak  memerlukan  asumsi-asumsi yang harus dipenuhi, seperti pada model-model peramalan konvensional. Beberapa peneliti telah membukt ikan  b ahw a  ANN  lebih   su perior dibandingkan  model  konvensional  (Qi,  1999; Phua,  M ing,  &  Lin,  2001;  Jasic  &  Wood,  2004; Nygren,  2004;  Samant an  &  Bordoloi,  2005). Harapannya akan diperoleh peningkatan kinerja peramalan.

## STOCK FORECASTING
Teknik  peramalan  saham  secara  umum dipisahkan ke dalam dua kelompok, pendekatan/ analisis teknikal (technical approach/analysis) dan pendekatan/analisis  fundamental  (fundamental approach/analysis). Technical analysis merupakan pemeriksaan  t erhadap  dat a  pasar  masa  lalu, seperti  harga dan volume perdagangan,  untuk memprediksi  perubahan  harga  di masa  datang yang  dapat   digunakan  unt uk  pengambilan sebuah  keputusan  invest asi.  Dengan  kata  lain, analisis  t eknikal  dilakukan  dengan  mengenali dan menganalisis pola pergerakan saham historis. Analisis  jenis  ini  paling  luas digunakan  sebagai tool  pengambilan  keputusan  bagi  para  trader yang  melakukan  perdagangan dalam nilai yang besar. Beberapa alasan yang membuat analisis tek- nikal menjadi populer adalah mampu menyedia- kan informasi harga (price) dan keuntungan/ keru- gian  (prof it /  loss)  sebagai  pat okan  bagi  para trader, sebelum transaksi perdagangan dilakukan. Alasan kedua adalah analisis teknikal merupakan alat yang sangat berguna (useful) untuk strategi perdagangan jangka pendek (sort term) dan jang- ka panjang  (long  term)  yang tidak memerlukan beberapa  informasi  lain,  kecuali  market   dat a. Alasan  lainnya  adalah  kemudahan  unt uk  di- mengerti dan terdapat banyak teknik perdagang- an yang dapat digunakan.
Saat ini technical analysis meliputi beberapa kelompok area, yaitu chart analysis, technical/sta- tistical  indicators,  trading  system,  dan  esot eric method.  Teknik  pada technical approach secara umum lebih cenderung pada model-model mate- matika untuk menghasilkan sinyal yang memban- tu  dalam menentukan keputusan perdagangan (buy, hold, atau sell).
UNTUK STOCK FORECASTING DI PASAR MODAL INDONESIA

## KEUANGAN
Chart analysis merupakan analisis terhadap price chart dan chart patterns seperti trendlines, triangles, dan reversal patterns. Technical indica- t or  merupakan  st udi  t erhadap  market   dat a dengan  menggunakan  rumus-rumus  t ert ent u untuk tujuan tertentu, misalnya sebagai peringat- an (alert), konfirmasi (confirm), dan prediksi (pre- dict).  Teknik  yang  termasuk  technical  indicator antara lain moving average, momentum, relative strength index (RSI), stochastic oscillators. Trading syst em  merupakan  aut omated  trading  syst em, yang meliputi dari sistem sederhana dengan tech- nical indicator sampai  pada  penggunaan  sistem komplek yang menggabungkan metode-metode soft computing seperti artificial neural netw orks, genetic  algorithm,  dan  fuzzy  logic.  Sedangkan dalam kelompok esoteric methods meliputi Elliot Waves, Gann Lines, Fibonacci ratio, dan astrology
Seorang analis teknikal (chartist) sejati tidak pernah  memberikan perhatian  kepada  prospek pendapatan perusahaan, kondisi keuangan peru- sahaan, laba atau rugi perusahaan, dan variabel- variabel finansial lainnya. Menurut mereka, grafik pergerakan harga dan volume telah dapat men- cerminkan semuanya.  Hal  itu  dikarenakan  para analis teknikal mempercayai bahwa harga saham sekarang  berhubungan  dengan  harga  saham t erdahulu.  Para  analis  t eknikal  juga  percaya bahwa sangat sulit untuk mengestimasi intrinsic value,  serta  tidak  mungkin  untuk  memperoleh dan  menganalisis  inf ormasi  yang  baik  secara konsisten.
Analisis fundamental adalah studi terhadap penyebab (causes) pergerakan harga saham, ber- beda  dengan  analisis  teknikal  yang  cenderung mempelajari  pengaruh (effect) dari  pergerakan harga saham. Analisis ini merupakan jenis analisis yang  dilakukan  dengan  memperhatikan  aspek fundamental  daripada  memperhatikan perkem-
bangan  harga saham tersebut  dari hari ke hari. Para analis fundamental (fundamentalist) sangat mengandalkan analisis jenis  ini karena  menurut mereka analisis  jenis  ini  bebas  dari bias  karena mempergunakan  data yang valid. Aspek funda- ment al  yang  dimaksud  adalah  seluruh  f aktor yang memiliki pengaruh relevan pada supply dan demand yang  dapat  menentukan  harga  sebuah saham. Oleh karena itu, secara umum analisis fun- damental dapat dikatakan sebuah studi pengaruh supply dan demand terhadap harga saham.
Analisis fundamental merupakan pendekat- an peramalan saham yang didasarkan pada pre- mis bahwa setiap surat berharga memiliki sebuah nilai intrinsik (intrinsic value). Intrinsic value ada- lah  nilai saham sebenarnya dari sebuah perusa- haan yang dipengaruhi oleh banyak faktor. Anali- sis ini mengasumsikan bahwa harga saham yang akan datang tergantung pada intrinsic value dari saham tersebut.  Para  analis  fundamental  harus melakukan analisis terhadap seluruh faktor yang dapat  mempengaruhi  int rinsic  value  sebelum melakukan transaksi. Apabila intrinsic value suatu saham lebih  tinggi dibandingkan  dengan  harga pasar, maka saham tersebut dapat dikatakan un- dervalued sehingga investor direkomendasi untuk membeli  (buy)  saham  t ersebut,  jika  sebaliknya maka  saham  dalam  kondisi  overvalued  dan  in- vestor  sebaiknya  menjual (sell) saham  tersebut. Sudut pandang analisis fundamental dapat beru- pa  kajian  analisis  ekonomi  kemudian  analisis industri dan analisis perusahaan (top dow n) atau sebaliknya,  dari  analisis  perusahaan  kemudian analisis industri dan ekonomi makro (bottom up). Dalam analisis  perusahaan,  nilai  intrinsik  dapat diperoleh  dengan  melakukan  penilaian  kinerja keuangan perusahaan. Ada berbagai pendekatan dalam  menentukan  nilai intrinsik  suatu perusa- haan. Reilly  &  Brow n  (2000)  mengelompokkan

## KEUANGAN
kedalam  dua  kelompok,  yaitu  discount ed  cash flow  techniques dan relative valuation techniques. Discounted cash  flow techniques menilai saham berdasarkan present  value dari  beberapa peng- ukuran cash  flow yang  meliputi dividends,  ope- rating cash flow, dan free cash flow. Sedangkan relative  valuat ion  techniques  adalah  penilaian saham  didasarkan  pada  rasio  harga  terhadap variabel-variabel  yang  dipertimbangkan  seperti earnings, cash flow, book value, dan sales. Perma- salahan yang harus dihadapi dalam analisis fun- dament al  adalah  bahw a  secara  umum  hanya relevan  unt uk  prediksi  trend  jangka  panjang. Selain itu juga berkaitan dengan reliabilitas dari data  ekonomi  (reliability of  the economic data) yang digunakan. Itu menjadi masalah karena eko- nomi global sekarang ini yang sangat kompleks cenderung  menyebabkan  dat a-dat a  ekonomi menjadi cepat berubah dan terevisi, oleh karena itu keakuratan peramalan ekonomi tidak mudah diperoleh.

## FORECASTING MODELS

## Ar t i f icial  Neur al Net w or ks
Artificial  Neural  Net w orks  atau  Jaringan Syaraf   Tiruan  (JST)  merup akan  salah   sat u representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencob a  u nt u k  mensimulasikan  proses pembelajaran pada otak  manusia (Kusumadew i, 2004). Selaras dengan definisi yang diungkapkan oleh  Kusumadew i  (2004)  tersebut ,  Pandjaitan (2007) mendefinisikan JST sebagai suatu teknologi komput asi  yang  berbasis  pada  model  syaraf biologis  dan  mencoba  mensimulasikan  tingkah laku  dan kerja  model  syaraf  terhadap  berbagai
macam  masukan.  Pada  dasarnya,  baik  jaringan syaraf biologi maupun JST merupakan unit-unit pemrosesan informasi. Terdapat beberapa tipe JST, namun semuanya memiliki komponen-komponen yang sama. Seperti halnya otak manusia, jaringan syaraf terdiri dari beberapa neuron (yang sering disebut dengan node), dan masing-masing neu- ron  terhubung  satu  dengan  yang  lainnya  dan melakukan  pemrosesan  informasi  seperti  pada sistem  jaringan  syaraf  biologi.  Syaraf  (neuron) biologi  memiliki  tiga komponen  penting,  yaitu dendrite, nucleus, dan axon. Dendrite menerima sinyal dari neuron lain. Sinyal tersebut dimodifikasi (diperkuat /  diperlemah)  oleh  celah  sinapsis. Selanjutnya, nucleus menjumlahkan semua sinyal- sinyal yang masuk. Jika jumlahan tersebut cukup kuat  dan  melebihi  batas  ambang  (t hreshold), maka sinyal tersebut akan diteruskan ke neuron lain  melalui  axon  (Jong,  2005).  Neuron  biologi diperlihatkan pada Gambar 1.

## Gam bar 1. Neuron Biologi
JST juga  melakukan pemrosesan  informasi sepert i  pada  sist em  jaringan  syaraf   biologi. Informasi (disebut dengan input) akan dikirim ke node (dalam model jaringan syaraf lebih banyak
UNTUK STOCK FORECASTING DI PASAR MODAL INDONESIA

## KEUANGAN
digunakan istilah node untuk menyebut neuron) dengan  bobot  kedatangan  t ertentu.  Input  ini akan diproses oleh suatu fungsi perambatan yang akan menjumlahkan semua nilai perkalian input dan  bobot   yang  dat ang.  Hasil  jumlahan  ini kemudian  akan  dibandingkan  dengan  sebuah nilai  ambang  t ert ent u  melalui  f ungsi  aktivasi setiap node. Apabila input tersebut melew ati nilai ambang  t ersebut ,  maka  node  t ersebut   akan diaktifkan, kalau tidak maka node tersebut tidak akan  diaktifkan. Apabila node diaktifkan,  maka node  tersebut   akan  mengirim  output   melalui bobot-bobot  output-nya  ke  semua  node  yang berhub ung an  deng ann ya.  Pro ses  t erseb ut digambarkan pada Gambar 2.
bagian  yang lain),  hasilnya adalah  keluaran (y). M odel  sat u  node  t ersebut ,  kemudian  dibuat dalam bentuk jaringan node, sehingga terbentuk sebuah jaringan syaraf tiruan.
Backpr opagat io n Neu r al Net w or k s (BPNN)
BPNN merupakan salah satu tipe ANN yang secara luas telah digunakan  untuk aplikasi time series  forecasting  (Qi,  1999;  Phua,  Ming,  &  Lin, 2001; Jasic & Wood, 2004; Nygren, 2004; Samantan & Bordoloi,  2005).

## Gam bar 2. Neuron Tiruan
Misalkan ada sejumlah  n masukkan, yaitu x 1 , x 2 , x 3 , … , x n . Masing-masing masukan tersebut diberi bobot, yaitu w 1 , w 2 , w 3 , … , w n . Kemudian dijumlahkan, yaitu A = x 1 w 1 + x 2 w 2 + x 3 w 3 + …  + x n w n ,  at au  secara  sed erh ana  dapat   dit ulis
   n i i i w x A 1 . Nilai tersebut kemudian dibanding- kan dengan sebuah nilai ambang, melalui fungsi aktivasi (f()) (fungsi aktivasi ini akan dijelaskan di

## Gam bar 3. JST Dua Hidden Layer
Jaringan BPNN merupakan jaringan FFNN, yaitu  jaringan  arus maju yang  memiliki  banyak lapisan,  yang  dalam  proses  pembelajarannya menggunakan  algoritma  pembelajaraan  back- propagation. Model jaringan ini memiliki tiga ke- lompok  lapisan, yaitu  lapisan input,  lapisan  ter- sembunyi,  dan  lapisan  output.  Lapisan  tersem- bunyi terletak diantara lapisan input dan lapisan output (lihat  Gambar 3), dan secara  umum me- miliki perbedaan jumlah neuron dan perbedaan bobot untuk lapisan-lapisan yang berbeda. Proses pembelajaran  jaringan  merupakan  proses  refisi terhadap  parameter  bobot-bobot dalam  model jaringan sampai  menghasilkan  nilai  error  yang kecil, dengan menggunakan data sampel. Secara garis  besar,  algoritma  pembelajaran dibedakan

## KEUANGAN
menjadi dua  yaitu  pembelajaran  yang teraw asi dan tidak terawasi. Perbedaaannya adalah pada proses  t raining,  pembelajaran  yang  t eraw asi dilakukan  training  menggunakan  data  sampel t ermasuk  nilai  target  atau  output   yang  t elah ditentukan, sedangkan pembelajaran yang tidak
terawasi tidak memerlukan target nilai atau out- put. Untuk aplikasi peramalan algoritma pembe- lajaran yang  disarankan  adalah algoritma pem- belajaran yang terawasi. Secara umum pembela- jaran  t eraw asi  menurut   Shapiro  (2003)  dapat digambarkan pada Gambar 4.
Gam bar 4. Pem belajaran Teraw asi
Pr oses  dimulai  d eng an  m enet apkan param et er-param et er  yang   diperlukan  dan bo bot -bo bot   secara  rando m  u nt u k  set iap hubungan neuron dalam jaringan. Bobot-bobot tersebut merepresentasikan kekuatan hubungan antara dua neuron. Kemudian menghitung nilai keluaran pada setiap neuron lapisan tersembunyi dan  diteruskan  dengan  menghit ung  keluaran jaringan.  Jika  keluaran  (output)  jaringan  telah optimal, yaitu telah mendekati nilai target dengan tingkat kesalahan  yang  telah  ditentukan, maka proses  dihentikan,  jika  tidak,  maka  dilakukan proses  penyesuaian  bobot-bobot   jaringan  dan proses dilanjutkan sampai kondisi optimal dicapai atau  kriteria  penghentian  proses pembelajaran yang  lain  tercapai  (iterasi  pembelajaran  t elah melew ati  it erasi  pembelajaran  maksimal  yang dit en t ukan).  Algorit ma  backpr opagat ion
t ermasuk  dalam  kelom pok  alg orit ma pembelajaran  yang  teraw asi.  Backpropagation merupakan algoritma yang paling popular dalam pembelajaran  yan g  t eraw asi  dan   biasan ya digunakan pada model FFNN (Kusumadewi, 2004) untuk aplikasi  peramalan.

## M ETODE
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah indeks pasar yang meliputi IHSG dan LQ45. Data telah diperoleh dalam format runtun waktu (time series) mulai dari bulan Januari tahun 2000 sampai  bulan  Desember  2007.  Penggunaan indeks  pasar  didasarkan  pada  asumsi  bahw a indeks  pasar  merupakan  agregat   dari  harga
Start Initialize value: architecture weights learning rate momentum Assign input- output values Adjust weights Compute hidden layer values Compute output values Output ~Target? Stop Yes N o
UNTUK STOCK FORECASTING DI PASAR MODAL INDONESIA

## KEUANGAN
saham emiten, sehingga mencerminkan perilaku saham emiten.

## Pen gem bangan M odel JST
Pada penelitian  ini,  data yang  digunakan untuk model  JST tidak lagi berupa  indeks  pasar
melainkan  berupa  ret urn   
          1 log t t P P .  Unt uk
mengembangkan model JST, data masa lalu (his- torical data) dibagi menjadi dua kelompok, yaitu kelompok data training dan kelompok data test- ing. Tidak ada peraturan yang ditentukan untuk melakukan pengelompokkan tersebut. Dalam pe- nelitian  ini  data  kelompok  training  ditetapkan sejumlah 50% dari seluruh data, dan sisanya 50% digunakan  sebagai  kelo mpok  t est in g.  Ber- dasarkan  ketentuan  tersebut maka return pasar periode  Januari  2000  -  Desember  2003  sebagai kelompok training model JST, sisanya return pasar periode  Januari  2004  -  Desember  2007  sebagai kelompok testing model JST. Kelompok data train- ing digunakan dalam proses pembelajaran model JST untuk mendapatkan error yang terkecil atau yang  telah  ditentukan  dengan  cara melakukan perubahan-perubahan  setiap  nilai  bobot  yang ada pada model JST. Sedangkan pada proses test- ing, model JST yang dihasilkan pada proses train- ing  diuji  dengan  memberikan data  input  yang berbeda (kelompok data testing). Pada proses ini t idak  dilakukan  perubahan-perubahan  nilai bobot jaringan. Tipe JST feedforw ard neural net- w orks  dengan  sat u  hidden  layer  digunakan dalam penelitian ini. Berdasarkan inputnya, model JST yang digunakan adalah model  JST univariat yang  juga  disebut  purely  time  delayed  model, yaitu model yang hanya menggunakan data masa lalu sebagai input. Ini dilakukan untuk mengenali
hubungan antara return pasar yang akan datang dengan return pasar masa lalu. Menurut Jasic & Wood  (2004)  keunggulannya  adalah  mampu mengenali hubungan non linier yang ada. Struk- tur  model JST secara lengkap  ditampilkan  pada Tabel 1.

## Tabel 1. St rukt ur M odel JST

## Ket erangan
Tipe jaringan Banyak hidden layer Banyak neuron di setiap layer Fungsi aktivasi di setiap neuron Algoritma pembelajaran
Inisialisasi bobot jaringan
Banyak iterasi Yang digunakan Feedforward neural networks  Nygren (2004) telah membuktikan feedfoward neural networks tepat untuk data non linier dan non Gaussian (non normal).
Satu (1)
Input = tiga (3)  x t-2 , xt - 1 , x t Hidden layer = tujuh (7)  2n +1 dimana n adalah banyaknya input (Gallo et al. 2006) Output = satu (1)  y t+1 hyperbolic tangent 
  x x x x e e e e x f y      

## Levenberg-Marquardt
Random
250

## KEUANGAN

## Technical  Tr ad ing Ru les
Dalam penelitian ini, technical trading rule yang digunakan adalah: jika y t > 0 (berarti dipre- diksi  indeks  saham  akan  mengalami  kenaikan) maka  beli  (buy),  jika  y t >  0  (berarti  diprediksi in deks  saham   t id ak  ber ubah )  m aka  t id ak melakukan transaksi (hold), dan jika y t > 0 (berarti dipred iksi  indeks  saham  akan  men galami penuruan) maka jual (sell), dimana y t adalah re- turn  saham  hasil  peramalan.  Strategi  ini  telah digunakan  dalam  penelit ian  Gencay  (1998), Fernandez-Rodriguez  et  al.  (2000)  dan  Jasic  & Wood  (2004),  sert a  beberapa  penelitian  lain. Berdasarkan strategi yang sederhana selanjutnya dapat  dihitung  return  yang  dihasilkan  dengan mempertimbangkan biaya  transaksi.  Biaya tran- saksi merupakan  komisi atau imbalan  jasa  yang harus  dibayarkan  oleh  invest or  kepada  peru- sahaan pialang  ketika  investor  melakukan tran- saksi. Perhitungan biaya transaksi sebesar 1% dike- nakan pada posisi buy dan sell, yang merupakan biaya maksimal di bursa (Sartono & Firdaus, 1999). Estimasi return diperoleh melalui persamaan (1).
          
 c c m x R N t t t net 1 1 log ˆ ˆ 1  .................. (1)
dimana
t t t P P x 1 log   adalah  return  aktual  pada periode t, t  ˆ = +1 untuk posisi buy dan -1 untuk posisi sell yang didasarkan pada hasil prediksi, dan N adalah jumlah observasi. m adalah banyaknya pembalikan  sinyal  yang  t erjadi,  sedangkan  c adalah  biaya  transaksi. t P adalah  indeks  saham pada periode t.

## Buy & Hold  St r at egy
Persamaan  (2)  adalah  rumus  yang  dapat digunakan untuk menghitung return dari Buy & Hold Strategy.
           c c P P R t t Nbh 1 1 log log 
................... (2)
dimana h adalah periode menahan saham (hold- ing period). Strategi ini merupakan strategi pasif (passive  st rategy)  yang  melakukan  pembelian (buy)  pada  periode  t ert ent u  dan  melakukan penjualan setelah menahan (hold) saham selama beberapa periode tertentu. Berbeda dengan tech- nical trading rules, buy & hold strategy tidak beru- paya untuk mendapatkan abnormal return dari fluktuasi harga saham, karena jika  pasar adalah efisien maka tidak terdapat kemungkinan untuk memperoleh  abnormal  return  dari  pergerakan harga  saham.

## HASIL
Alat bantu yang  digunakan  dalam peneli- tian ini  adalah  softw are  Matlab 5.3  yang dihu- bungkan  dengan  M s.  Excel  melalui  Excel  Link. Hasil peramalan diperlihatkan pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Hasil  penelitian  memperlihat kan  bahw a model JST yang dikembangkan mampu mengha- silkan  prediksi  perubahan  harga  secara  t epat sebesar 58 % untuk indeks IHSG dan 53% untuk indeks  LQ45.  Walupun  hasil  t ersebut  t ampak kurang  memuaskan,  karena  nilai-nilai  tersebut hanya sedikit lebih besar dari 50%, namun secara statistik, melalui uji beda statistik satu arah (nilai probabilitas adalah  0,022  0,05),  hasil  tersebut
UNTUK STOCK FORECASTING DI PASAR MODAL INDONESIA Christian  Herdinata
KEUANGAN - 0 .0 8 - 0 .0 6 - 0 .0 4 - 0 .0 2 0 0 .0 2 0 .0 4 0 .0 6 0 .0 8 r e t u r n   a k t u a l r e tu r n   p r e d ik s i
besar dibanding yang dihasilkan oleh buy & hold strategy  (nilai probabilitas adalah  0,019 ³  0,05). Hasil perhitungan return yang diperoleh dari tech- nical  trading rule  berdasarkan  hasil  peramalan model JST dan buy & hold strategy diperlihatkan pada Tabel 2.
Gam bar 5. Peram alan Ret urn IHSG -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 0 0.02 0.04 0.06 return aktual return prediksi
Gam bar 6. Peram alan Ret urn LQ45
lebih besar secara signifikan dari 50%. Artinya hasil prediksi model JST mampu memberikan keputusan jual  beli  yang  lebih  baik  dibanding  keputusan ju al  b eli  secara  acak.  Kesimpu lan   t erseb ut diperkuat oleh hasil yang memperlihatkan bahwa return yang dihasilkan dari technical trading rule berdasarkan hasil peramalan model JST jauh lebih

## KEUANGAN
Tabel 2. Hasil Ret urn IHSG LQ45 Technical Trading Rule 3,4502 3,6558 Buy & Hold Strategy 0,5063 0,5084

## PEM BAHASAN
Berdasarkan  hasil  tersebut   dapat  disim- pulkan bahwa pasar modal Indonesia merupakan pasar modal yang tidak efisien (inefficient), dalam hal ini efisiensi pasar bentuk lemah. Implikasi dari penolakan terhadap efisiensi pasar bentuk lemah dalam  penelit ian  ini  memberikan  inf ormasi kepada para investor bahwa masih dimungkinkan memperoleh abnormal return dengan melakukan perdagangan  secara  teknikal.  Beberapa  f aktor yang mungkin menyebabkan karakteristik emerg- ing  market   t ersebut   cenderung  t idak  ef isien adalah  faktor  institusi  dan  faktor  pelaku  pasar yang ada didalamnya. Maxym (2000) berpendapat bahwa faktor institusional yang mungkin menye- babkan  pasar  modal  t idak  ef isien  adalah  (1) operasional  pasar  modal  t idak  ef isien  yang dicerminkan  oleh  transaction  cost  yang  relat if besar; (2) strandar-standar pengungkapan infor- masi  kurang  berkembang;  dan  (3)  penyebaran dan  pemrosesan  informasi  yang  t ersedia  tidak efektif. Sedangkan faktor pelaku pasar berkaitan dengan  (1)  het erogenit as  para  pelaku  pasar dalam hal kemampuan dan kecakapan para pela- ku pasar untuk mendapatkan  dan  menganalisis informasi  yang relevan secara  benar  dan  cepat; dan (2) irasionalitas para pelaku pasar.
Selain beberapa karakteristik yang disebut- kan  sebelumnya  masih  ada  kesenjangan  yang lain, yaitu asumsi pasar efisien adalah harga atau- pun  return  saham  bersifat  random  dan  berdis- tribusi normal, namun di emerging market diduga cenderung  bersifat non-linear dan tidak berdis- tribusi normal. Hasil penelitian para pakar sema- kin memperkuat dugaan bahw a harga maupun return saham mengikuti sifat non-linear. Argumen yang dapat menjelaskan berkaitan perilaku non- linear saham dan penolakan terhadap EMH (Effi- cient  M arket   Hypothesis)  dapat  diperoleh  dari behavior  f inance  t heory.  Behavioral  f inance beranggapan bahw a para pelaku pasar (agents) tidak  secara  penuh  rasional (not fully  rational), bertent angan  dengan  asumsi  yang  digunakan dalam  konsep  EM H  –  karena  preferences  at au karena mistaken beliefs. Secara khusus behavioral finance memiliki dua building block, yaitu cogni- tive psychology dan limits to arbitrage (Ritter, 2003).
Anggapan bahwa harga saham bersifat ran- dom didasari oleh asumsi para pelaku pasar adalah rasional. Bagaimanapun, berdasarkan survei yang dilakukan Barberis  &  Thaler  (2003) dikutip oleh Hoguet  (2005)  para  pelaku  pasar  tidak  secara penuh rasional. Para pelaku pasar mungkin akan menjadi  risk  lovers  ketika  berspekulasi  sebagai upaya  untuk mengembalikan kerugiannya. Para pelaku pasar mungkin terlalu yakin dengan pera- malan  yang  dimilikinya  yang  berakibat  adanya bias.  Selain  itu,  mereka  mungkin  tidak  beraksi secara cepat terhadap informasi, tetapi menunda respon sampai para pelaku pasar yang lain menya- takan pilihannya (Antoniou et al.,  1997).
UNTUK STOCK FORECASTING DI PASAR MODAL INDONESIA

## KEUANGAN

## KESIM PULAN DAN SARAN

## Kesim pul an
Penelit ian  ini  memperlihat kan  aplikasi model  Art if icial  Neural  Netw orks  (ANN)  at au Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST)  dalam  bidang ilmu keuangan,  khususnya  untuk  aplikasi  f inancial forecasting.  ANN  at au  JST  merupakan  sebuah model peramalan yang relatif baru untuk aplikasi f inancial  f orecasting.  Untuk  mencapai  tujuan tersebut  dilakukan  perbandingan antara  return yang diperoleh dari technical trading rule berda- sarkan  hasil  peramalan  model  Artificial  Neural Networks (ANN) atau Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan return yang diperoleh melalui buy & hold strategy. Jika  return  yang diperoleh dari  buy  & hold strategy lebih kecil, maka pasar modal Indo- nesia merupakan pasar modal yang tidak efisien atau  dalam  hal  ini  merupakan efisiensi  bentuk lemah.  Hasil penelitian  memperlihatkan bahw a baik  menggunakan indeks IHSG maupun  LQ45, return yang diperoleh dari technical trading rule berdasarkan hasil permalan model ANN atau JST jauh lebih besar dibanding dengan return yang diperoleh melalui buy & hold strategy.

## Sar an
Penelit ian  ini  diharapkan  memberikan informasi dan meyakinkan para pelaku pasar bah- wa masih dimungkinkan mendapatkan abnormal return  dengan melakukan perdagangan  secara teknikal melalui peramalan model ANN atau JST. Saran untuk penelitian selanjutnya dapat melaku- kan sinergi antara model peramalan JST dengan model  peramalan  hibrida  yang  memasukkan metode eksponensial agar dapat diperoleh hasil stock forecasting yang optimal dalam peramalan saham di pasar modal Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Antoniou, A., Ergul, N., & Holmes, P. 1997. M arket Efficiency,  Thin  Trading  and  Non-Linear Behavior:  Evidence  From  An  Emerging Market. European Financial  Management, Vol.3, No.2,  pp.175-190.
Fernandez-Rodriguez,  F., Gonzalez-Martel, C., & Sosvilla-Rivero, S. 2000. On The Profitability of   Technical  Tradin g  Ru les  Based  on Artificial  Neural  Networks: Evidence  from the Madrid Stock Market. Economics Letters, Vol.69, pp.89-94.
Gencay,  R.  1998.  Opt imizat ion  of   Technical Trading  Strategies and  the Profitability in Security M arkets. Economics Letters, Vol.59, pp.249-254.
Hermant o,  B.,  &  Bakara,  M .Y.V.  2005.  Chaos, Sebuah Studi Empiris dari BEJ: Pengamatan pada  Indeks  Portfolio  Pasar.  M anajemen Usahaw an Indonesia, No. 11, Th. XXXIV.
Ho guet ,  G.  2005.  Ho w   t he  World  W orks: Behavioral  Finan ce  and  Invest ing  in Emerging  M arkets.htt p://w w w.ssga.com/ li b r ar y/esp s/Ho w _t h e_W o r ld _W o r k s_ George_Hoguet_7.25.05CCRI11242057.  Di- dow nload pada tanggal 23 Februari 2007.
Jasic, Teo. & Wood, D.  2004. The  Profitability  of Daily Stock Market Indices Trades Based on Neural Network Predictions: Case Study for The S&P 500, The DAX, The TOPIX and The FTSE  in  The  Period  1965-1999.  Applied Financial Economics, Vol.14, pp. 285-297.

## KEUANGAN
Jong,  J.  S.  2005.  Jaringan  Syaraf   Tiruan  dan Pemrogramannya  M enggunakan  M atlab. Yogyakarta: Penerbit Andi.
Kusumadew i,  S.  2004.  M embangun  Jaringan
Syaraf  Tiruan  M enggunakan  M atlab  dan Excel Link. Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu.
Leon, H., Nicholls, S., & Noel, D. 2001. Non-linear Behavior  of Returns in an Emerging  Stock M arket .  ht t p://w w w.lacea.org/  meet ing
2001/leon.pdf. Di-download  pada tanggal
23 Februari 2007.
Lim,  Kian-Ping  &  M elvin  J.  H. 2002.  Non-Linear M arket  Behavior:  Events  Detection  in  the Malaysian Stock Market. Economic Bulletin, Vol.7, No.6, pp.1-5.
Maxym, D. 2000. The Efficient Market Hypothesis and  The  Ukrainian  Stock  M arket .  Thesis Master of Arts, National University of Kyiv-
M ohyla.
Nygren,  K.  2004.  St ock  Predict ion  –  A  Neural Network Approach. Thesis Royal Institute of Technology.
Pandjaitan,  L.W.  2007.  Dasar-dasar  Komput asi Cerdas. Yogyakarta: Penerbit Andi..
Phua, Paul K.H., Ming, D., & Lin, W. 2001. Neural Net w or k  W it h  Gen et ically  Evolved Algorithms for Stock Prediction. Asia – Pacific Journal  of  Operat ional  Research,  Vol,18, pp.103-107.
Qi,  M .  1999.  Non-Liear  Predict abilit y  of  St ock Ret urns  Using  Financial  and  Economic Variables. Journal of Business dan Economic Statistics, Vol.17, No.4, pp.419-429.
Samant a  &  Bordoloi.  2005.  Predict ing  St ock Market-An Application of Artificial  Neural Net w or k  Techn ique  t h roug h  Genet ic Algorit hm.  Finance  India,  Vol.19,  No.1, pp.173-188.
Sartono, A. 2000. Overreaction of The Indonesian Capital M arket: Is Market Rational? Gadjah M ada  Internat ional  Journal  of   Business, Vol.2, No.2,  pp.163-184.
________  &  Firdaus,  E.  1999.  Efisienkah  Analisis teknikal untuk Memprediksi Perkembangan Harga  Saham?.  Jurnal  Siasat  Bisnis,  Vol.2, No.4,  pp.135-153.
Siad,  I.A. 2001. Test  for  Non-Linear Dynamics  in The Stock Exchange of Thailand (SET). ABAC Journal, Vol.21, No.1.