MODEL REGRESI ROOT MEAN SQUARED ERROR RMSE ALGORITMA GENETIKA
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2016 SENTIKA 2016 ISSN: 2089-9815
Yogyakarta, 18-19 Maret 2016
Penelitian tentang saham yang pernah dilakukan sebelumnya adalah perbandingan Algoritma Genetika
yang lebih akurat 2 dibandingkan dengan Algoritma Strategi Evolusi Bonde Khaled, 2010. Lalu Sularno
2006, menghasilkan prediksi harga saham terbaik yang diperoleh dengan mengoptimalkan koefisien regresi
menggunakan Algoritma Pemrograman Genetika atau Ekspresi Gen. Kemudian penelitian oleh Rahmi,
Mahmudy,
Setiawan 2015
yang mengimplementasikan Model Regresi dan Algoritma
Genetika dalam memprediksi harga saham. Dengan mengoptimalkan
koefisien regresi
menggunakan Algoritma Genetika, hasil prediksi yang diperoleh lebih
baik dibandingkan dengan hasil prediksi dari koefisien regresi yang dihitung secara manual menggunakan
aplikasi penentu koefisien regresi. Dari beberapa percobaan periode yang dilakukan, didapatkan periode
saham terbaik adalah 5 hari kebelakang.
Berdasarkan penelitian-penelitian
tersebut, permasalahan dipecahkan menggunakan model regresi
secara linear dengan mengoptimalkan koefisien regresi. Meskipun hasil yang didapatkan lebih baik, pada
kenyataannya pergerakan harga saham tidak membentuk pola secara linear. Sehingga pada penelitian ini lebih
terfokus pada menyelesaikan permasalahan dengan pendekatan secara non-linear untuk mendapatkan hasil
prediksi yang lebih mendekati harga aslinya. Menurut penelitian yang pernah dilakukan, salah satu pendekatan
non-linear regresi yang sudah terbukti keoptimalannya adalah model regresi kuadrat Majda Harlim, 2012.
Dalam memprediksi harga saham yang optimal menggunakan regresi kuadrat, terdapat beberapa periode
saham yang tidak terlalu memiliki pengaruh yang kuat dalam pergerakan pola harga saham. Oleh karena itu
perlu dilakukan seleksi pada periode harga saham. Namun untuk mencari periode yang sesuai kendalanya
adalah memiliki banyak sekali kombinasi periode yang mungkin menjadi solusi optimal dalam memprediksi
harga saham. Jika menggunakan 5 periode harga saham sebelumnya maka kemungkinan solusi yang perlu dicari
adalah sebanyak 2
5
yaitu 32 kombinasi. Banyaknya kombinasi solusi yang perlu dicari juga akan
membutuhkan waktu yang banyak. Sehingga untuk menghemat waktu dalam proses pencarian solusi adalah
menggunakan algoritma genetika.
Pada penelitian ini lebih berfokus pada pembentukan model regresi dengan memilih periode berapa saja yang
paling berpengaruh dalam memprediksi harga saham. Pada
bentuk regresi
kuadrat yang
didapatkan menghasilkan prediksi harga saham yang lebih baik
dibandingkan dengan
prediksi harga
saham menggunakan koefisien optimal dengan 5 periode pada
penelitian sebelumnya oleh Rahmi, Mahmudy, Setiawan 2015.
2.
SAHAM
Investor yang memberikan modal pada perusahaan untuk dikelola dengan harapan mendapatkan keuntungan
di masa mendatang akan diberikan surat tanda kepemilikan perusahaan yang dinamakan saham. Bentuk
saham hanyalah berupa catatan elektronik di rekening investor Fakhruddin Darmadji, 2012.
Keuntungan pemegang saham Fakhruddin Darmadji, 2012 adalah memperoleh dividen bagian
keuntungan bagi pemegang saham setiap akhir tahun, capital gain Keuntungan modal, dan saham bonus.
Kemungkinan kerugian yang didapatkan Fakhruddin Darmadji, 2012 adalah tidak mendapat dividen, capital
loss Modal tidak untung, perusahaan bangkrut atau dilikuidasi, saham dikeluarkan dari Bursa Deisting dan
suspensi Saham dihentikan sementara.