Perbandingan Algoritma SARIMA dan Linear Regression dalam Memprediksi Indeks Harga Saham Gabungan

Penulis

  • Luvi Nur Rupaidah Universitas Singaperbangsa Karawang
  • Muhammad Himi Syarif Universitas Singaperbangsa Karawang
  • Ultach Enri Universitas Singaperbangsa Karawang

DOI:

https://doi.org/10.32832/krea-tif.v9i2.6291

Kata Kunci:

IHSG, Linear Regression, Prediksi, Sarima, Time Series

Abstrak

Prediksi harga saham adalah suatu hal yang menjadi daya tarik investor terhadap pasar saham. Pada perdagangan saham, pengamatan mobilitas Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) sangat dibutuhkan. Berubahnya nilai IHSG yang akan datang merupakan dasar dibutuhkannya metode prediksi yang dapat menentukan acuan untuk melakukan pengambilan keputusan oleh para investor. Dalam memproses data time series dapat dilakukan dengan berbagai macam metode analisis yang bertujuan untuk memprediksi kejadian yang akan datang. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan algoritma Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dan Linear Regression dengan dataset publik untuk mendapatkan performa terbaik dari kedua algoritma tersebut. Dataset yang diuji bersumber dari Jakarta Composite Index (JKSE) dengan dataset time series dari tanggal 1 Januari 2019 hingga 23 Desember 2021. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa indeks harga saham gabungan dengan performa terbaik adalah menggunakan Linear Regression.

Referensi

Sugianto, Castaka Agus, and Faishal Fachruddin. "Prediksi Pergerakan Harga Valas Menggunakan Algoritma Neural Network." Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT 3.1 (2018): 20-25.

Sofi, Khalis, et al. "Perbandingan Algoritma Linear Regression, LSTM, dan GRU dalam Memprediksi Harga Saham dengan Model Time Series." SEMINASTIKA 3.1 (2021): 39-46.

Maulana, Reza, and Devy Kumalasari. "Analisis dan Perbandingan Algoritma Data Mining dalam Prediksi Harga Saham GGRM." (2019): 22-28.

Susanti, Riana, and Askardiya Radmoyo Adji. "Analisis Peramalan IHSG Dengan Time Series Modeling ARIMA." Jurnal Manajemen Kewirausahaan 17.1 (2020): 97-106.

Valiant, Kevin, Yuan Lukito, and R. Gunawan Santosa. "Sistem Prediksi Harga Saham LQ45 Dengan Random Forest Classifier." Jurnal Terapan Teknologi Informasi 3.2 (2019): 127-136.

Ramdhani, Yudi, and Ade Mubarok. "Analisis Time Series Prediksi Penutupan Harga Saham Antm. Jk Dengan Algoritma SVM Model Regresi." Jurnal Responsif: Riset Sains & Informatika 1.1 (2019): 77-82.

Pandji, Bagas Yafitra, Indwiarti Indwiarti, and Aniq Atiqi Rohmawati. "Perbandingan Prediksi Harga Saham dengan model ARIMA dan Artificial Neural Network." Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) 4.2 (2019): 189-198.

Hendayanti, Ni Putu Nanik, and Maulida Nurhidayati. "Perbandingan metode seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) dengan support vector regression (SVR) dalam memprediksi jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali." Jurnal Varian 3.2 (2020): 149-162.

Soekendro, Cesar Aini, Edi Sutoyo, and Faqih Hamami. "Prediksi Curah Hujan Di Kab. bandung Dengan Analisis Time Series, Menggunakan Model SARIMA (seasonal Autoregressive Integrated Moving Average)." eProceedings of Engineering 8.2 (2021).

Dewi, Dyah Makutaning, Muhammad Zaky Nafi, and Nasrudin Nasrudin. "Analisis Peramalan Harga Emas di Indonesia pada Masa Pandemi Covid-19 untuk Investasi." Jurnal Litbang Sukowati: Media Penelitian dan Pengembangan 5.2 (2022): 38-50.

Halimi, Imam, and Wahyu Andhyka Kusuma. "Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Menggunakan Algoritma Neural Network." Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) 4.1 (2018): 24-29.

Bode, Andi. "Perbandingan Metode Prediksi Support Vector Machine Dan Linear Regression Menggunakan Backward Elimination Pada Produksi Minyak Kelapa." Simtek: jurnal sistem informasi dan teknik komputer 4.2 (2019): 104-107.

Boy, Ahmad Fitri. "Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Harga Crude Palm Oil (CPO) Pasar Domestik Menggunakan Algoritma Regresi Linier Berganda (Studi Kasus Dinas Perkebunan Provinsi Sumatera Utara)." JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH 3.2 (2020): 78-85.

Nurachim, Rusma Insan. "Pemilihan Model Prediksi Indeks Harga Saham Yang Dikembangkan Berdasarkan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Atau Multilayer Perceptron (MLP) Studi Kasus: Saham Pt Telekomunikasi Indonesia Tbk." Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer 5.1 (2019): 29-35.

Firnando, Irvan, et al. "Implementasi Algoritma Apriori Dan Forecasting pada Transaksi Penjualan." Jurnal Mantik Penusa. Vol. 3 No.3. 2019.

Lussa, M. O., & Marie, I. A. (2019). Pemanfaatan Artificial Neural Network dan Fuzzy Inventory Model untuk Penentuan Persediaan Pengaman. Krea-TIF, 7(2), 60-71.

Rival, Z., Wahyu S.J.S., dan Ni Ketut S. Aplikasi Peramalan Penjualan Menggunakan Metode Regresi Linier. SCAN: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi. Vol. 7 No. 3. 2014. Hal. 41-45.

Achmad Solechan dan Qorinta Shinta. Kajian Komparasi Artificial Neural Network dan Regresi Linier dalam Memprediksi Harga Saham dengan Mempertimbangkan Faktor Fundamental pada Sektor Industri. Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan (SEMANTIK) . 2012. Hal 404-410.

Bayu Dwi P., Fajar Sodik P., dan Iqbal K. Pemodelan dan Peramalan Data Saham dengan Analisis Time Series menggunakan Python. Seminar Nasional PRISMA 2020. Vol 3 Hal 714-718.

Unduhan

Diterbitkan

2021-11-30

Cara Mengutip

Rupaidah, L. N., Syarif, M. H., & Enri, U. (2021). Perbandingan Algoritma SARIMA dan Linear Regression dalam Memprediksi Indeks Harga Saham Gabungan. Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika, 9(2), 42–49. https://doi.org/10.32832/krea-tif.v9i2.6291

Terbitan

Vol 9 No 2 (2021)

Bagian

Articles

Lisensi

Penulis yang menerbitkan jurnal ini menyetujui persyaratan berikut:

  • Penulis memiliki hak cipta dan memberikan hak jurnal untuk publikasi pertama dengan karya yang secara simultan dilisensikan yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan kepengarangan karya dan publikasi awal dalam jurnal ini.
  • Penulis dapat membuat perjanjian kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif versi jurnal yang diterbitkan dari karya tersebut (misalnya, mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan atas publikasi awalnya di jurnal ini.
  • Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting pekerjaan mereka secara online (misalnya, dalam repositori institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengiriman, karena dapat menyebabkan pertukaran yang produktif, serta kutipan yang lebih awal dan lebih besar dari karya yang diterbitkan.

 

Biaya Publikasi

Jurnal Krea-TIF memiliki biaya publikasi Artikel, dengan

Biaya per Artikel : Rp 350.000

Bank Transfer : CIMB Niaga Syariah 761998938200 an GIBTHA FITRI LAXMI

Penulis diharuskan membayar biaya publikasi sebagai biaya pengajuan untuk berkontribusi dalam pembiayaan proses review dan editing.

*Jika Anda tidak memiliki dana untuk membayar biaya tersebut, Anda akan memiliki kesempatan untuk membebaskan setiap biaya. Kami tidak ingin ada biaya untuk mencegah publikasi karya yang layak. Melalui proses seleksi kelayakan tentunya.