## ANALISIS VOLUME SAHAM PADA SAAT COVID-19 MENGGUNAKAN METODE REGRESI DENGAN TEKNIK IMPUTASI
Adi Setiawan 1* , Fadhlul Mubarak 1
1 Universitas Islam Negeri Sulthan Thaha Saifuddin, Jambi, Indonesia
* Korespondensi: adise8765@gmail.com

## ABSTRACT
PT. Bintang Mitra Semestaraya Tbk is a subsidiary engaged in investment and trading. The company started  as  an  investment  company  investing  in  real  estate  companies  in  developing  basic  housing projects,  mid-range  residential  projects  and  companies  developing  commercial  buildings.  This  study aims to determine the volume of shares in the company PT. Bintang Mitra Semestaraya Tbk during the Covid-19 pandemic. The stock data is simulated from 2020, 2021 and 2022 in daily form. This research only focuses on discussing the movement of stock values during the Covid-19 pandemic and looking for some data related to Missing Value (missing or incomplete data) in the company's stock data using the imputation  method.  The  correlation  between  data  variables  in  simulations  1-8  as  a  whole  has  a significant  correlation  with  the  percentage  of  truth/trust  in  this  study  of  95%.  Furthermore,  in  the regression model, the best model is seen from the parameter data, the smallest RSE is in simulation 6 and the largest RSE is in simulation 3.
Keywords: Missing Value, Regression, Imputation, Covid-19 .

## ABSTRAK
PT.  Bintang Mitra Semestaraya  Tbk adalah anak  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  investasi  dan perdagangan.  Perusahaan  tersebut  dimulai  sebagai  perusahaan  investasi  yang  berinvestasi  di perusahaan  real  estat  dalam  mengembangkan  proyek  perumahan  dasar,  proyek  perumahan  kelas menengah dan perusahaan yang mengembangkan bangunan komersial. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  volume  saham  pada  perusahaan  PT.  Bintang  Mitra  Semestaraya  Tbk  di  masa  pandemi Covid-19. Data saham tersebut disimulasikan dari tahun 2020, 2021 dan 2022 dalam bentuk harian. Penelitian ini hanya berfokus membahas tentang pergerakan nilai saham selama masa pandemi Covid- 19 dan mencari beberapa data terkait Missing Value (data hilang atau tidak lengkap) yang ada pada data saham perusahaan tersebut menggunakan metode imputasi. Korelasi antara variabel data pada simulasi  1-8  secara  keseluruhan  memiliki  korelasi  yang  signifikan  dengan  persentase kebenaran/kepercayaan  dalam  penelitian  ini  sebesar  95%.  Selanjutnya  pada  model  regresi  terdapat model terbaik yang dilihat dari data parameter RSE terkecil berada pada simulasi 6 dan RSE terbesar berada pada simulasi 3.
Kata Kunci : Missing Value , Regresi, Imputasi, Covid-19.

## PENDAHULUAN
PT. Bintang Mitra Semestaraya, tbk adalah anak perusahaan yang bergerak di bidang investasi dan perdagangan. PT. Bintang Mitra Semestaraya, tbk dimulai sebagai perusahaan investasi  yang  berinvestasi  di  perusahaan real  estat yang  mengembangkan  proyek perumahan  dasar,  proyek  perumahan  kelas  menengah  dan  perusahaan  yang mengembangkan  bangunan  komersial.  Perusahaan  ini  berkantor  pusat  di  Jakarta,  saat  ini memiliki 4 cabang di Bandung, Semarang, Surabaya dan Medan.
Pada  tahun  2008,  PT.  Bintang  Mitra  Semestaraya,  tbk  dikontrak  oleh  salah  satu produsen  kimia  terbesar  di  Indonesia  untuk  menjadi  distributor  utama  pemasaran  dan penjualan  produk  kimia manufaktur  di  seluruh  wilayah  Indonesia.  Penjualan  bahan  kimia tersebut  ditujukan  untuk  wilayah  Jabodetabek  di  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  Jawa  Timur, sebagian Sumatera dan Bontang di Kalimantan Timur. Pada tahun 2009,  PT. Bintang Mitra Semestaraya, tbk melakukan diversifikasi kegiatan dengan mengakuisisi saham perusahaan yang bergerak di sektor minyak, pertambangan dan gas alam. (Bintang Mitra, 2015). Terdapat beberapa  penelitian  terdahulu  yang  terkait  dengan  perusahaan  PT.  Bintang  Mitra Semestaraya, tbk diantaranya (Melia & Deswita, 2020), dan (Laia, 2021).
Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  atau Indonesian  Stock  Exchange (IDX)  merupakan  pasar modal yang memiliki peranan penting sebagai sarana bagi masyarakat untuk berinvestasi. Bagi perusahaan, BEI membantu perusahaan untuk mendapatkan tambahan modal dengan cara go  public yaitu  kegiatan  penawaran  saham  yang  dilakukan  oleh  emiten  kepada masyarakat berdasarkan tata cara yang telah diatur dalam UU Pasar Modal No.8 tahun 1995, bursa efek adalah pihak yang menyelenggarakan dan menyediakan sistem atau sarana untuk mempertemukan  penawaran  jual  dan  beli  efek  dengan  tujuan  memperdagangkan  efek (Nurdianingsih & Suryadi, 2021). Setiap perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) menginginkan harga saham yang dijual memiliki potensi harga tinggi dan menarik minat para  investor  untuk  membelinya.  Hal  ini  dikarenakan,  semakin  tinggi  harga  saham,  maka akan  semakin  tinggi  nilai  perusahaan  tersebut.  Saham  merupakan  surat  berharga  yang menunjukkan  adanya  kepemilikkan  seseorang  atau  badan  hukum  terhadap  perusahaan penerbit  saham  (Lestari  &  Amaniyah,  2021).  Pada  saat  ini  Perusahaan  PT.  Bintang  Mitra Semestaraya,  tbk  dengan  kode  saham  BMSR  telah  terdaftar  di  Indeks  Saham  Syariah Indonesia (ISSI).
Istilah  regresi  diperkenalkan  pertama  kalo  oleh  Sir  Francis  Galton  di  tahun  1886. Regresi merupakan suatu metode analisis statistik yang digunakan untuk melihat pengaruh antara  dua  atau  lebih  variabel  yang  disimbolkan  dengan 𝑥 dan 𝑦 .  Analisis  regresi dikelompokkan menjadi dua bagian yaitu analisis regresi sederhana (analisis regresi tunggal) dan analisis regresi ganda. Regresi sederhana dimaksudkan untuk menganalisis hubungan antara satu variabel bebas ( 𝑥 ) dengan satu variabel terikat ( 𝑦 ). Regresi  berganda digunakan untuk  analisis  hubungan  dua  atau  lebih  variabel  bebas  (misalnya 𝑥 1 dan 𝑥 2 )  dengan  satu variabel  terikat  ( 𝑦 ).  (Kosasih,  Eva  Maria  S,  2014).  Penelitian  terkait  analisis  regresi  telah dilakukan oleh (Purba, 2022), (Fadillah, I.J. & Puspita, 2020) dan (Tryanto, 2021).
Missing Value (data hilang) merupakan hilangnya beberapa data yang telah diperoleh. Untuk  mengatasi  masalah Missing  Value dengan  menggunakan  metode  imputasi  data, tujuannya untuk mengisi atau mengganti nilai yang mengandung missing data pada dataset sehingga dataset yang semula tidak lengkap menjadi lengkap tanpa mengurangi jumlah unit data  yang  di  observasi  dan dataset tersebut  dapat  digunakan  untuk  analisis  lebih  lanjut secara efisien (Fadillah, I.J. & Puspita, 2020). Metode imputasi merupakan metode mengisi data  yang  hilang  dengan  nilai  yang  diperkirakan  sangat  layak  dan  kemudian  dianalisis dengan metode imputasi sehingga menjadi data yang lengkap. Saat ini metode yang sering digunakan  yaitu  metode  imputasi  berbasis machine  learning menggunakan  K-Nearest Neighbor Imputation (KNNI). (Jerez, dkk, 2010).
Semenjak  wabah  pandemi  diberitakan  oleh  WHO  sehingga  berdampak  buruk  bagi pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia  yang  mengalami  penurunan,  dampak  wabah  virus COVID-19  sangat  dirasakan  oleh  berbagai  elemen  masyarakat  tanpa  memandang  status
sosial.  Dampaknya  di  Indonesia  pertumbuhan  ekonomi  menjadi  sangat  lemah  yang disebabkan  oleh  pandemi  COVID-19.  Pada  tahun  2019  pertumbuhan  ekonomi  berada  di persentase 5,02% namun sejak pandemi tahun 2020 mengalami penurunan menjadi 2,97%. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor seperti pemberlakuan PSBB, melemahnya daya beli masyarakat,  dan  terjadinya  PHK  secara  besar-besaran  karena  perusahaan  mengalami kerugian  bahkan  sampai  mengalami  kebangkrutan.  Pemerintah  telah  melakukan  berbagai solusi  dan  berbagai  program  untuk  mengatasi  dampak  perekonomian  Indonesia,  seperti memberikan  dana  bantuan  kepada  UMKM  yang  terdampak,  meningkatkan  belanja  negara yang ditujukan untuk usaha menengah ke bawah (Akhmad, 2022).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  volume  saham  dengan  kode  BMSR  pada perusahaan  PT.  Bintang  Mitra  Semestaraya,  tbk  di  masa  pandemi  Covid-19.  Data  saham tersebut disimulasikan dari tahun 2020, 2021 dan 2022 dalam bentuk harian. Setiap simulasi dilakukan  penelitian  dengan  menggunakan  metode  analisis  grafik,  analisis  korelasi  antar variabel,  dan  analisis  model  regresi  yang  terdiri  dari  analisis  uji  normalitas,  uji heteroskedastisitas,  uji  multikoliniearitas,  uji  autokorelasi  dan  uji  liniearitas.  Keunggulan dari  penelitian  ini  yaitu  hanya  berfokus  membahas  pergerakan  nilai  saham  selama  masa pandemi Covid-19 dan mencari beberapa data terkait Missing Value (data hilang atau tidak lengkap)  yang  ada  pada  data  saham  perusahaan  PT.  Bintang  Mitra  Semestaraya,  tbk menggunakan metode imputasi.

## METODE PENELITIAN
Data  penelitian  yang  digunakan  berasal  dari  sumber  Yahoo  Finance.  Data  saham perusahaan  PT.  Bintang  Mitra  Semestaraya,  tbk dengan  kode  BMSR  diambil  dari  tanggal  1 Januari  2020  hingga  10  April  2022.  Data  saham  BMSR  ini  tersedia  pada  bentuk  harian. Berdasarkan data saham BMSR, variabel yang dipakai terdiri dari transaksi saham PT. Bintang Mitra  Semestaraya,  tbk  ( Volume ),  harga  pembukaan  saham  ( Open ),  harga  tertinggi  saham ( High ), harga terendah saham ( Low ), harga saham pada waktu penutupan ( Close ), dan harga saham  pada  waktu  penutupan  secara  adjektif  ( Adj.  Close ).  Penelitian  ini  menggunakan aplikasi program R.
Data saham BMSR yang diambil dari Yahoo Finance terdapat beberapa data yang hilang atau  tidak  lengkap.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  peneliti  menggunakan  metode imputasi  data  untuk  mengisi  atau  mengganti  data  yang  hilang  diganti  dengan  data  yang diperkirakan  cukup  layak  dan  kemudian  dianalisis  sehingga  menjadi  data  yang  lengkap. Penelitian  ini  juga  menganalisis  data  berdasarkan  tahun  2020,  2021  dan  2022.  Hal  ini dikarenakan  peneliti  ingin  melihat  perbedaan  pola  regresi  dari  setiap  tahunnya.  Untuk simulasi yang digunakan dalam penelitian ini mengikuti data dari Tabel 1 .
Tabel 1. Simulasi Data Simulasi Waktu Imputasi 1 1 Januari 2020 - 10 April 2022 Tidak 2 1 Januari 2020 - 31 Desember 2020 Tidak 3 1 Januari 2021 - 31 Desember 2021 Tidak 4 1 Januari 2022 - 10 April 2022 Tidak 5 1 Januari 2020 - 10 April 2022 Ya 6 1 Januari 2020 - 31 Desember 2020 Ya 7 1 Januari 2021 - 31 Desember 2021 Ya 8 1 Januari 2022 - 10 April 2022 Ya
Setiap  simulasi  telah  dilakukan  dengan  metode  analisis  grafik,  ringkasan,  korelasi, regresi  serta  pengujian  terkait  asumsi  regresi.  Persamaan  regresi  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah mengikuti persamaan (1):
𝑦 𝑖 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1𝑖 + 𝛽 2 𝑋 2𝑖 + 𝛽 3 𝑋 3𝑖 + 𝛽 4 𝑋 4𝑖 + 𝛽 5 𝑋 5𝑖 + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖 + 𝜀 𝑖 (1)
Keterangan: 𝑦 𝑖 adalah variabel transaksi saham PT. Bintang Mitra Semestaraya, tbk ( Volume ), 𝑋 1𝑖 adalah variabel harga pembukaan saham ( Open ), 𝑋 2𝑖 adalah variabel harga tertinggi saham ( High ), 𝑋 3𝑖 adalah variabel harga terendah saham ( Low ), 𝑋 4𝑖 adalah variabel harga saham pada waktu  penutupan  ( Close ), 𝑋 5𝑖 adalah  variabel  harga  saham  pada  waktu  penutupan  secara adjektif ( Adj. Close ). Selain itu, model regresi dari setiap simulasi telah dilakukan pengujian asumsi normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas, autokorelasi, dan linearitas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Grafik harga saham PT. Bintang Mitra Semestaraya, tbk telah ditampilkan pada Gambar 1. Berdasarkan gambar tersebut terlihat bahwa data harga saham saat  pembukaan (open), harga  tertinggi  saham  (High),  harga  terendah  saham  (Low),  harga  saham  saat  penutupan (Close),  dan  harga  saham  saat  penutupan  secara  adjektif  (Adj.  Close).  Pada  data  grafik simulasi 1 mengalami kenaikan yang sangat tinggi di bulan Desember tahun 2021. Pada data grafik simulasi 2 terlihat bahwa harga saham mengalami penurunan secara drastis di bulan Maret tahun 2020 dikarenakan dampak dari Pandemi Covid-19. Pada data grafik simulasi 3 terlihat bahwa harga saham mulai berangsur-angsur mengalami peningkatan dan kenaikan tertinggi jatuh pada bulan Desember tahun 2021. Pada data grafik simulasi 4 terlihat bahwa harga saham cenderung tidak stabil (naik turun).
Gambar 1. Grafik Harga Saham PT. Bintang Mitra Semestaraya untuk simulasi 1-4
Grafik harga saham PT. Bintang Mitra Semestaraya, tbk telah ditampilkan pada Gambar 2. Berdasarkan gambar tersebut terlihat bahwa data harga saham saat  pembukaan (open), harga  tertinggi  saham  (High),  harga  terendah  saham  (Low),  harga  saham  saat  penutupan (Close),  dan  harga  saham  saat  penutupan  secara  adjektif  (Adj.  Close).  Pada  data  grafik simulasi 5 mengalami kenaikan yang sangat tinggi di bulan Desember tahun 2021. Pada data grafik simulasi 6 terlihat bahwa harga saham mengalami penurunan secara drastis di bulan Maret tahun 2020 dikarenakan dampak dari Pandemi Covid-19. Pada data grafik simulasi 7 terlihat bahwa harga saham mulai berangsur-angsur mengalami peningkatan dan kenaikan tertinggi jatuh pada bulan Desember tahun 2021. Pada data grafik simulasi 8 terlihat bahwa harga saham cenderung tidak stabil (naik turun).
Gambar 2. Grafik Harga Saham PT. Bintang Mitra Semestaraya untuk simulasi 5-8
Tabel 2. Korelasi antara variabel pada simulasi 1-4 Simulasi 1 Open High Low Close Adj.Close Volume Open 1.00 0.99* 1.00* 0.99* 0.99* 0.27* High 0.99* 1.00 0.99* 0.99* 0.99* 0.35* Low 1.00* 0.99* 1.00 0.99* 0.99* 0.26* Close 0.99* 0.99* 0.99* 1.00 1.00* 0.30* Adj.Close 0.99* 0.99* 0.99* 1.00* 1.00 0.30* Volume 0.27* 0.35* 0.26* 0.30* 0.30* 1.00 Simulasi 2 Open High Low Close Adj.Close Volume Open 1.00 0.98* 0.98* 0.96* 0.96* 0.19* High 0.98* 1.00 0.97* 0.98* 0.98* 0.29* Low 0.98* 0.97* 1.00 0.99* 0.99* 0.19* Close 0.96* 0.98* 0.99* 1.00 1.00* 0.25* Adj.Close 0.96* 0.98* 0.99* 1.00* 1.00 0.25* Volume 0.19* 0.29* 0.19* 0.25* 0.25* 1.00 Simulasi 3 Open High Low Close Adj.Close Volume Open 1.00 0.98* 1.00* 0.98* 0.98* 0.23* High 0.98* 1.00 0.98* 0.99* 0.99* 0.36* Low 1.00* 0.98* 1.00 0.99* 0.99* 0.22* Close 0.98* 0.99* 0.99* 1.00 1.00* 0.28* Adj.Close 0.98* 0.99* 0.99* 1.00* 1.00 0.28* Volume 0.23* 0.36* 0.22* 0.28* 0.28* 1.00 Simulasi 4 Open High Low Close Adj.Close Volume Open 1.00 0.69* 0.78* 0.47* 0.47* 0.37* High 0.69* 1.00 0.56* 0.79* 0.79* 0.80* Low 0.78* 0.56* 1.00 0.58* 0.58* 0.27* Close 0.47* 0.79* 0.58* 1.00 1.00* 0.58* Adj.Close 0.47* 0.79* 0.58* 1.00* 1.00 0.58* Volume 0.37* 0.80* 0.27* 0.58* 0.58* 1.00
Keterangan: Signifikan pada 𝛼 = 5%. (dibawah 0,05) ditandai dengan kode (*)
Berdasarkan hasil penjabaran dari tabel 2 di atas, metode yang digunakan penelitian yaitu menggunakan analisis korelasi yang bertujuan untuk mengetahui data saham tersebut signifikan atau tidak. Variabel data pada simulasi 1-4 secara keseluruhan memiliki korelasi yang signifikan dengan persentase kebenaran/kepercayaan dalam penelitian ini sebesar 95%.
Tabel 3. Korelasi antara variabel pada simulasi 5-8 Simulasi 5 Open High Low Close Adj.Close Volume Open 1.00 0.99* 1.00* 0.99* 0.99* 0.27* High 0.99* 1.00 0.99* 0.99* 0.99* 0.35* Low 1.00* 0.99* 1.00 0.99* 0.99* 0.26* Close 0.99* 0.99* 0.99* 1.00 1.00* 0.30* Adj.Close 0.99* 0.99* 0.99* 1.00* 1.00 0.30* Volume 0.27* 0.35* 0.26* 0.30* 0.30* 1.00
Simulasi 6 Open High Low Close Adj.Close Volume Open 1.00 0.98* 0.98* 0.96* 0.96* 0.19* High 0.98* 1.00 0.97* 0.98* 0.98* 0.29* Low 0.98* 0.97* 1.00 0.99* 0.99* 0.19* Close 0.96* 0.98* 0.99* 1.00 1.00* 0.25* Adj.Close 0.96* 0.98* 0.99* 1.00* 1.00 0.25* Volume 0.19* 0.29* 0.19* 0.25* 0.25* 1.00 Simulasi 7 Open High Low Close Adj.Close Volume Open 1.00 0.98* 1.00* 0.98* 0.98* 0.23* High 0.98* 1.00 0.98* 0.99* 0.99* 0.36* Low 1.00* 0.98* 1.00 0.99* 0.99* 0.22* Close 0.98* 0.99* 0.99* 1.00 1.00* 0.28* Adj.Close 0.98* 0.99* 0.99* 1.00* 1.00 0.28* Volume 0.23* 0.36* 0.22* 0.28* 0.28* 1.00 Simulasi 8 Open High Low Close Adj.Close Volume Open 1.00 0.69* 0.78* 0.47* 0.47* 0.37* High 0.69* 1.00 0.56* 0.79* 0.79* 0.80* Low 0.78* 0.56* 1.00 0.58* 0.58* 0.27* Close 0.47* 0.79* 0.58* 1.00 1.00* 0.58* Adj.Close 0.47* 0.79* 0.58* 1.00* 1.00 0.58* Volume 0.37* 0.80* 0.27* 0.58* 0.58* 1.00
Keterangan: Signifikan pada 𝛼 = 5%. (dibawah 0,05) ditandai dengan kode (*)
Berdasarkan hasil penjabaran dari tabel 3 di atas, metode yang digunakan penelitian yaitu menggunakan analisis korelasi yang bertujuan untuk mengetahui data saham tersebut signifikan atau tidak. Variabel data pada simulasi 5-8 secara keseluruhan memiliki korelasi yang signifikan dengan persentase kebenaran/kepercayaan dalam penelitian ini sebesar 95%.
Tabel 4. Model regresi dari semua simulasi
𝛽 0 𝛽 1 𝛽 2 𝛽 3 𝛽 4 𝛽 5 RSE Adj. 𝑅 2 Simulasi 1* -105141 -259518* 648828* -223172* -185195* NA  3993000 0.6738 Simulasi 2* 187019 -113820* 172543* -132955* 68610 NA  1290000 0.2904 Simulasi 3* 1979293* -186960* 741489* -393247* -200925* NA  4948000 0.7384 Simulasi 4* -20560000* -93430* 223800* 455.2 -52220 NA  1428000 0.6932 Simulasi 5* -105141 -259518* 648828* -223172* -185195* NA  3261000 0.6746 Simulasi 6* 187019 -113820* 172543* -132955* 68610*    NA 1045000  0.2945 Simulasi 7* 1979293* -186960* 741489* -393247* -200925*    NA  4057000  0.7398 Simulasi 8* -20560000* -93430* 223800* 455.2 -52220    NA  1154000  0.6997
Keterangan: 𝛽 0 (Data Intercept ), 𝛽 1 (Data Open ), 𝛽 2 (Data High ), 𝛽 3 (Data Low ), 𝛽 4 (Data Close ), 𝛽 5 (Data Adj.Close ), RSE ( Residual Standard Eror ), dan Adj. 𝑅 2 ( Adjusted R-squared ). Data Signifikan pada 𝛼 = 5%. (dibawah 0,05) ditandai dengan kode (*).
Berdasarkan hasil penjabaran dari tabel 4 di atas, model regresi pada simulasi 1-8 dijelaskan sebagai berikut:
a) Simulasi 1: Menunjukkan data parameter 𝛽 1, 𝛽 2, 𝛽 3, 𝛽 4 sangat signifikan ditandai dengan kode (*).
b) Simulasi 2: Menunjukkan data parameter 𝛽 1, 𝛽 2, 𝛽 3, sangat signifikan ditandai dengan kode (*).
c) Simulasi  3:  Menunjukkan  data  parameter 𝛽 0, 𝛽 1, 𝛽 2, 𝛽 3, 𝛽 4 sangat  signifikan  ditandai dengan kode (*).
d) Simulasi 4: Menunjukkan data parameter 𝛽 1, 𝛽 2, sangat signifikan ditandai dengan kode (*).
e) Simulasi 5: Menunjukkan data parameter 𝛽 1, 𝛽 2, 𝛽 3, 𝛽 4 sangat signifikan ditandai dengan kode (*).
f) Simulasi 6: Menunjukkan data parameter 𝛽 1, 𝛽 2, 𝛽 3, sangat signifikan ditandai dengan kode (*).
g) Simulasi  7:  Menunjukkan  data  parameter 𝛽 0, 𝛽 1, 𝛽 2, 𝛽 3, 𝛽 4 sangat  signifikan  ditandai dengan kode (*).
h) Simulasi 8: Menunjukkan data parameter 𝛽 1, 𝛽 2, sangat signifikan ditandai dengan kode (*).
Dari  data  simulasi  1-8  tersebut  terdapat  model  terbaik  yang  dilihat  dari  data parameter  RSE  terkecil,  jadi  model  yang  menghasilkan  data  parameter  RSE  terkecil  maka otomatis menjadi model terbaik. Dari penjabaran tabel 4 terlihat bahwa model terbaik jatuh kepada simulasi 6.
Gambar 3. Uji Normalitas untuk simulasi 1-4
Gambar 4. Uji Normalitas untuk simulasi 5-8
Tabel 5. Uji Formal Normalitas semua simulasi
Simulasi D p-value 1 0.53777 0.00000000000000022 2 0.58678 0.00000000000000022 3 0.50607 0.00000000000000022 4 0.50746 0.00000000000000022 5 0.35981 0.00000000000000022 6 0.38798 0.00000000000000022 7 0.34247 0.00000000000000022 8 0.34 0.000000000182 Keterangan: Signifikan pada 𝛼 = 5%. (dibawah 0,05)
Apabila p-value lebih kecil atau kurang dari 0,05 maka disebut dengan data 𝐻 1 (Data tidak berdistribusi normal atau berdistribusi lain), sebaliknya apabila p-value lebih besar dari 0,05 maka disebut dengan data 𝐻 0 (Data berdistribusi normal). Jadi dapat disimpulkan bahwa simulasi 1-8 berbentuk data 𝐻 1 . Karena p-value lebih kecil atau kurang dari 0,05 dengan kata lain diindikasikan bahwa data tidak berdistribusi normal atau berdistribusi lain.

## Tabel 6. Uji Heteroskedastisitas semua simulasi
Simulasi BP df p-value 1 52.147 4 0.0000000001285 2 65.813 4 0.0000000000001734 3 20.444 4 0.000408 4 36.68 4 0.0000002097 5 77.414 4 0.0000000000000006145 6 97.426 4 0.00000000000000022 7 29.919 4 0.000005085 8 52.291 4 0.0000000001199 Keterangan: Signifikan pada 𝛼 = 5%. (dibawah 0,05)
Apabila  p-value  lebih  kecil  atau  kurang  dari  0,05  maka  disebut  dengan  data 𝐻 1 (Residual  tidak  seragam),  sebaliknya  apabila  p-value  lebih  besar  dari  0,05  maka  disebut dengan  data 𝐻 0 (Residual/galat  seragam).  Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  simulasi  1-8 berbentuk  data 𝐻 1 . Karena  p-value  lebih  kecil  atau  kurang  dari  0,05  dengan  kata  lain diindikasikan bahwa data residual tidak seragam.
Pada  penelitian  Uji  Multikoliniearitas  untuk  simulasi  1-8  pada  data  ini  tidak  bisa dilakukan  pengujian  menggunakan  aplikasi  program  R,  dikarenakan  data  saham  dari perusahaan  PT.  Bintang  Mitra  Semestaraya,  tbk  yang  berasal  dari  sumber  Yahoo  Finance bermasalah  (Error).  Terkait  permasalahan  tersebut  peneliti  masih  berusaha  mencari  titik permasalahan yang membuat data tersebut bermasalah ( error ) sehingga tidak bisa diujikan menggunakan metode Uji Multikoliniearitas.

## Tabel 7. Uji Autokorelasi semua simulasi
Simulasi DW p-value 1 1.442 NA 2 1.1658 0.00000000001021 3 1.5392 0.00006638 4 1.8713 0.00000000001961 5 1.5041 NA 6 1.3319 0.2388 7 1.6102 0.2388 8 1.9983 0.4134 Keterangan: Signifikan pada 𝛼 = 5%. (dibawah 0,05)
Apabila p-value lebih kecil atau kurang dari 0,05 maka disebut dengan data 𝐻 1 (Ada korelasi antar pengamatan dengan observasi sebelumnya), sebaliknya apabila p-value lebih besar dari 0,05 maka disebut dengan data 𝐻 0 (Tidak ada korelasi antar pengamatan/observasi dengan pengamatan/observasi sebelumnya). Jadi dapat disimpulkan bahwa simulasi 2, 3 dan 4  berbentuk  data 𝐻 1 . Karena  p-value  lebih  kecil  atau  kurang  dari  0,05  dengan  kata  lain diindikasikan bahwa
Ada korelasi antar pengamatan/observasi dengan pengamatan/observasi sebelumnya. Sedangkan data simulasi 6,7 dan 8 berbentuk data 𝐻 0 . Karena p-value lebih kecil atau kurang dari 0,05 dengan kata lain diindikasikan bahwa tidak ada korelasi antar pengamatan dengan observasi sebelumnya. Dan untuk data simulasi 1 dan 5 mengalami permasalahan ( error ) dikarenakan data tersebut tidak bisa ditemukan atau tidak terbaca oleh aplikasi program R.
Pada  penelitian  Uji  Liniearitas  untuk  simulasi  1-8  terjadi  kasus  permasalahan  yang sama dengan Uji Multikoliniearitas, yang mana permasalahan tersebut sama-sama tidak bisa dilakukan  pengujian  menggunakan  aplikasi  program  R,  dikarenakan  data  saham  dari perusahaan  PT.  Bintang  Mitra  Semestaraya,  tbk  yang  berasal  dari  sumber  Yahoo  Finance bermasalah  ( error ).  Terkait  permasalahan  tersebut  peneliti  masih  berusaha  mencari  titik permasalahan yang membuat data tersebut bermasalah ( error ) sehingga tidak bisa diujikan menggunakan metode Uji Liniearitas.

## SIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  korelasi  antara variabel data pada simulasi 1-8 secara keseluruhan memiliki korelasi yang signifikan dengan persentase kebenaran/kepercayaan dalam penelitian ini sebesar 95%. Selanjutnya penelitian tentang model regresi pada simulasi 1, menunjukkan data parameter yang signifikan berada pada 𝛽 1, 𝛽 2, 𝛽 3, 𝛽 4 .  Simulasi  2  menunjukkan  data  parameter  yang  signifikan  berada  pada 𝛽 1, 𝛽 2, 𝛽 3 . Simulasi 3 menunjukkan data parameter yang signifikan berada pada 𝛽 0, 𝛽 1, 𝛽 2, 𝛽 3, 𝛽 4 . Simulasi  4  menunjukkan  data  parameter  yang  signifikan  berada  pada 𝛽 1, 𝛽 2 .  Simulasi  5 menunjukkan  data  parameter  yang  signifikan  berada  pada 𝛽 1, 𝛽 2, 𝛽 3, 𝛽 4 .  Simulasi  6 menunjukkan data parameter yang signifikan berada pada 𝛽 1, 𝛽 2, 𝛽 3 . Simulasi 7 menunjukkan data parameter yang signifikan berada pada 𝛽 0, 𝛽 1, 𝛽 2, 𝛽 3, 𝛽 4 . Dan simulasi 8 menunjukkan data parameter yang signifikan berada pada 𝛽 1, 𝛽 2 . Dari data simulasi 1-8 tersebut terdapat model terbaik yang dilihat dari data parameter RSE terkecil yang berada pada simulasi 6 dan RSE terbesar berada pada simulasi 3.
Terkait dengan pengujian asumsi yang ada di simulasi 1-8 pada Uji Multikoliniearitas dan Uji Liniearitas terdapat permasalahan data error (bermasalah) yang disebabkan dari data perusahan  tersebut.  Sehingga  peneliti  tidak  bisa  melakukan  pengujian  pada  metode  Uji Multikoliniearitas  dan  Uji  Liniearitas.  Peneliti  berharap  keterbatasan  yang  dialami  penulis nantinya  dapat  di kembangkan oleh  peneliti selanjutnya.  Disarankan  untuk menelaah dan mengkaji  lebih  dalam  mengenai  metode  yang  masih  terdapat  banyak  asumsi-asumsi  yang belum  terpenuhi  sehingga  peneliti  selanjutnya  bisa  menemukan  solusi  dari  permasalahan tersebut.

## DAFTAR RUJUKAN
Akhmad, T. (2022). Pertumbuhan Ekonomi Indonesia di Masa Pandemi Cenderung Negatif. Muttaqien , 3 (1), 67–77.
https://money.kompas.com/read/2020/11/05/063013226/pertumbuhan-ekonomi- kuartal-iii-diramalkan-kembali-negatif-indonesia-resesi?page=all
Bintang Mitra . (2015).
Https://Www.Bintangmitra.Com. https://www.bintangmitra.com/en/company-at-a-
glance
Fadillah, I.J. & Puspita, C. D. (2020). Seminar Nasional Official Statistics. Pemanfaatan Metode Weighted  K-Nearest  Neighbor  Imputation  (Weighted  KNNI)  untuk  Mengatasi  Missing Data. Seminar Nasional Official Statistics , 10 (1), 511–518.
http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujme
Islami Puji Lestari dan Evaliati Amaniyah. (2021). Pengaruh Return On Equity, Debt To Asset Ratio, Earning Per Share, Total Asset Turnover dan Firm Size Terhadap Harga Saham Pada Peruahaan Manufaktur Sub Sektor Farmasi Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2015-2019. Jurnal Kajian Ilmu Manajemen , 1 (3), 1–17.
Jerez,  J.  M.,  Molina,  I.,  García-Laencina,  P.  J.,  Alba,  E.,  Ribelles,  N.,  Martín,  M.,  &  Franco,  L. (2010). Missing data imputation using statistical and machine learning methods in a real
breast  cancer  problem. Artificial  Intelligence  in  Medicine , 50 (2),  105–115. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2010.05.002
Kosasih,  Eva  Maria  S,  A.  Y.  (2014).  Pengaruh  Pungutan  Pajak  Daerah  terhadap  Keputusan Berinvestasi  (Survei  pada  Industri  Restoran  dan  Hiburan  di  Kabupaten  Karawang). Majalah Ilmiah SOLUSI , 7 (2), 107–115.
Laia, A. M. (2021). Pengaruh Perputaran Kas Dan Profitabilitas Terhadap Pertumbuhan Laba Pada  Perusahaan  Dagang  Yang  Terdaftar  Di  Bei.  (Skripsi).  Universitas  Putera  Batam, Kepulauan Riau, Indonesia.
Melia, Y., & Deswita, R. (2020). Analisis Predeksi Kebangkrutan dengan Menggunakan Metode Altman  Z-Score. Jurnal  Akuntansi  Keuangan  Dan  Bisnis , 13 (1),  71–80. https://doi.org/10.35143/jakb.v13i1.3438
Nurdianingsih,  R.,  &  Suryadi,  E.  (2021).  Analisis  Perbandingan  Portofolio  Optimal  Dengan Menggunakan  Model  Single  Indeks  Dan  Model  Markowitz  Dalam  Penetapan  Investasi Saham. Jurnal Produktivitas , 8 , 46–55. www.openjurnal.unmuhpnk.ac.id/index.php/jp Purba, D., & Purba, M. (2022). Aplikasi Analisis Korelasi dan Regresi menggunakan Pearson Product Moment dan Simple Linear Regression. Jurnal Citra Sains Teknologi , 1 (2), 97– 103.
https://publisher.yccm.or.id/index.php/cisat/article/view/54/56
Tryanto, K. (2021). Prediksi Jumlah Penderita Virus SARS COV 2 di Indonesia dengan Analisis Regresi Linier. (Skripsi). Universitas Multimedia Nusantara, Banten, Indonesia.