Judul: Ensemble Learning Model with LIME-Based Explanation for Imbalanced Data in Early Detection of Pressure in the Capital Markets
Abstrak: Pasar modal merupakan tempat pertemuan antara pemilik modal dan investor untuk mendanai usaha dan menjaga stabilitas perekonomian suatu negara. Namun, tekanan yang terjadi pada pasar modal dapat memiliki dampak negatif yang signifikan terhadap perekonomian secara keseluruhan. Oleh karena itu, diperlukan sistem peringatan dini yang efektif untuk mengurangi dampak negatif tersebut. Kejadian tekanan pada pasar modal memiliki frekuensi yang jauh lebih rendah daripada hari-hari normal, yang dalam konteks pemodelan machine learning dikenal sebagai ketidakseimbangan kelas. Kelas minoritas mengacu pada kejadian tekanan, sedangkan kelas mayoritas merujuk pada kejadian normal. Untuk memastikan hasil prediksi yang lebih akurat terhadap kelas minoritas, penanganan ketidakseimbangan kelas dalam pemodelan machine learning menjadi sangat penting. Dalam penelitian ini, dilakukan berbagai teknik penanganan ketidakseimbangan kelas, seperti pengurangan sampel menggunakan Random Undersampling (RUS), penambahan sampel dengan Random Oversampling (ROS), SMOTE, SMOTE-Borderline, dan ADASYN, serta kombinasi penambahan dan pengurangan sampel menggunakan metode over-under sampling seperti SMOTE Tomek dan SMOTE-ENN. Selain itu, penerapan pembobotan kelas (class weight) juga dilakukan dengan menggunakan model machine learning ensemble seperti Bootstrap Aggregating (Bagging) dan Boosting, yang meliputi Random Forest, ExtraTrees, CatBoost, XGBoost, dan LightGBM. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup rentang waktu harian dari Januari 2010 hingga Agustus 2020, dengan melibatkan berbagai variabel prediktor yang terkait dengan Pasar Saham Global Regional, Komoditas dan Kurs, Indikator Teknikal, Indeks Sektoral, IHSG Leaders, MSCI, Saham Net Buy/Sell Asing, serta SBN dan Kepemilikan SBN. Variabel respon yang digunakan adalah kejadian imbal hasil terendah dari Crisis Management Protocol (CMP), dengan respon yang bersifat biner yaitu kejadian "Tekanan" dan kejadian "Normal". Pemodelan dilakukan dalam empat skenario prediksi, yaitu memprediksi pergerakan pasar modal untuk 1 hari, 5 hari, 15 hari, dan 30 hari ke depan. Model terbaik untuk setiap skenario prediksi dipilih berdasarkan nilai Geometric Mean (G-Mean) tertinggi. Model ExtraTrees yang menggunakan metode penanganan SMOTE-ENN terbukti menjadi yang terbaik dalam memprediksi kejadian tekanan 1 hari ke depan, dengan nilai G-Mean mencapai 96.88%. Sedangkan untuk prediksi kejadian 5 hari ke depan, model LightGBM dengan penanganan SMOTE memiliki nilai G-Mean sebesar 89.21%. Untuk prediksi kejadian 15 hari ke depan, model CatBoost dengan penanganan SMOTE Border menunjukkan performa terbaik dengan nilai G-Mean sebesar 89.49%. Namun, ketika memprediksi kejadian 30 hari ke depan, model LightGBM dengan penanganan SMOTE-Tomek menjadi metode terbaik meskipun dengan nilai G Mean yang lebih rendah, yaitu 68.02%. Hasil ini menunjukkan bahwa semakin jauh periode prediksi, performa model cenderung melemah. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode yang efektif dalam menangani masalah ketidakseimbangan kelas pada model machine learning adalah teknik oversampling seperti SMOTE dan SMOTE-Border, serta teknik over-under sampling seperti SMOTE-ENN dan SMOTE-Border. Di sisi lain, metode RUS, ROS, dan penggunaan class weight terbukti kurang efektif dalam menangani ketidakseimbangan kelas pada penelitian ini. Pemodelan ensemble dilakukan menggunakan metode stacking dengan tujuan meningkatkan kinerja model. Dalam penelitian ini, digunakan metode Super Learner (SL) yang menggunakan model dasar dengan teknik SMOTE, SMOTE Border, SMOTE-ENN, dan SMOTE-Border yang terbukti efektif pada tahap sebelumnya. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa SL berhasil mencapai nilai G Mean tertinggi pada setiap periode prediksi dengan menggunakan penanganan ketidakseimbangan kelas yang berbeda pada masing-masing skenario. Model SL mampu memberikan hasil prediksi yang lebih akurat dibandingkan dengan model
Keyword: capital market, ensemble learning, imbalance data, LIME, risk event