Perbandingan Simple Linear Regressiondan Double Exponential Smoothing dalam Memprediksi Harga Saham
DOI:
https://doi.org/10.29313/jrm.v3i2.2836Keywords:
Saham, Simple Linear Regression, Double Exponential SmoothingAbstract
Abstrak. Fluktuasi harga saham berupa kenaikan atau penurunan harga yang diakibatkan oleh permintaan dan penawaran saham di pasar modal membuat investor merasa kesulitan dalam memahami bagaimana prospek investasi saham pada suatu perusahaan di masa yang akan datang. Saham indeks Exchange Traded Fund Syariah JII dipilih sebagai objek dalam penelitian ini karena saham ini merupakan salah satu saham syariah unggulan di Bursa Efek Indonesia (BEI) atau Indonesia Stock Exchange (IDX) dengan kriteria likuiditas saham yang tinggi, peningkatan dividen secara konsisten, dan saham yang paling aktif diperdagangkan. Tujuan penelitian ini adalah memprediksi harga saham indeks Exchange Traded Fund Syariah JII pada waktu yang akan datang. Metode yang digunakan adalah metode Simple Linear Regression dan Double Exponential Smoothing karena data historis harga penutupan indeks Exchange Traded Fund Syariah JII mengalami pola trend naik. Hasil penelitian yang diperoleh menunjukkan bahwa model Double Exponential Smoothing dengan α=0,5 mampu memberikan performa yang lebih baik dibandingkan model Simple Linear Regression dengan memperoleh hasil MAD sebesar 1,6906 dan nilai MAPE sebesar 0,2497%. Hasil prediksi harga saham Indeks Exchange Traded Fund Syariah JII periode selanjutnya menunjukkan harga sebesar Rp 677,3721 untuk periode 1 Desember 2022.
Abstract. Stock price fluctuations in the form of price increases or decreases caused by demand and supply of shares in the capital market make investors find it difficult to understand how the prospects for stock investment in a company in the future. JII Sharia Exchange Traded Fund index shares were chosen as objects in this study because this stock is one of the leading Islamic stocks on the Indonesia Stock Exchange (IDX) with high stock liquidity criteria, consistent increase in dividends, and the most actively traded stocks. The purpose of this study is to predict the stock price of the JII Sharia Exchange Traded Fund index in the future. The methods used are Simple Linear Regression and Double Exponential Smoothing methods because historical data on the closing price of the JII Sharia Exchange Traded Fund index experienced an uptrend pattern. The results showed that the Double Exponential Smoothing model with α=0.5 was able to provide better performance than the Simple Linear Regression model by obtaining MAD results of 1.6906 and MAPE values of 0.2497%. The stock price prediction results of the JII Sharia Exchange Traded Fund Index for the next period show a price of IDR 677.3721 for the period of December 1, 2022.
References
N. Santi and S. Widodo, “Algoritma Neural Network Backpropagation Untuk Prediksi Harga Saham Pada Tiga Golongan Perusahaan Berdasarkan Kapitalisasinya,” Faktor Exacta, vol. 14, no. 3, pp. 131–139, Oct. 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v14i3.9365.
S. Zein and G. Gunawan, “Prediksi Hasil FIFA World Cup Qatar 2022 Menggunakan Machine Learning dengan Python,” Jurnal Riset Matematika, pp. 153–162, Dec. 2022, doi: 10.29313/jrm.v2i2.1382.
G. Achyar and O. Rohaeni, “Penggunaan Hybrid K-Means dan General Regression Neural Network untuk Prediksi Harga Saham Indeks LQ45,” Jurnal Riset Matematika, pp. 111–120, Dec. 2022, doi: 10.29313/jrm.v2i2.1193.
E. Ritya and Zulvima, “Visualisasi dari Klasterisasi dan Peramalan Kualitas Udara Kota Surabaya Menggunakan Metode Klasterisasi K-Means dan Peramalan Artificial Neural Network,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2017.
I. Afif and Muwakhidin, “Peramalan Indek Saham Syariah Indonesia (Issi) Menggunakan Model Backpropagation Neural Network Dan Radial Basis Function Neural Network,” Universitas Negeri Yogyakarta, 2014.
S. Rohmatul and Ajija, Cara Cerdas Menguasai Eviews. Jakarta: Penerbit Salemba Empat, 2011.
Irfan, S. Manurung, and A. Juliandi, Metodologi Penelitian Bisnis: Konsep dan Aplikasi. Medan: UMSU Press, 2014.
R. Rachman, “Penerapan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Industri Garment,” Jurnal Informatika, vol. 5, no. 1, pp. 211–220, 2018.
I. Ghozali, Ekometrika dengan SPSS 17.0. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2009.
Z. Viqri, E. Kurniati, and Respitawulan, “Perbandingan Penerapan Metode Fuzzy Time Series Model Chen-Hsu dan Model Lee dalam Memprediksi Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika,” DataMath: Journal of Statistics and Mathematics, vol. 1, no. 1, pp. 19–26, 2023.
