PENGGUNAAN METODE POHON KEPUTUSAN UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN INVESTASI SAHAM PADA BURSA EFEK INDONESIA.

(1)

PENGGUNAAN METODE POHON KEPUTUSAN UNTUK

PENGAMBILAN KEPUTUSAN INVESTASI SAHAM

PADA BURSA EFEK INDONESIA

SKRIPSI

Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Memperoleh Gelar

Sarjana Ekonomi

Oleh:

ALEX ELRADO NAINGGOLAN NIM. 7123210003

FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS NEGERI MEDAN

(2)

(3)

(4)

(5)

i ABSTRAK

Alex Elrado Nainggolan, NIM. 7123210003. Penggunaan Metode Pohon Keputusan Untuk Pengambilan Keputusan Investasi Saham Pada Bursa Efek Indonesia. Skripsi Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Medan.

Permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana cara menentukan pengambilan keputusan investasi saham menggunakan metode pohon keputusan dengan menggunakan nilai return saham harian secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah metode pohon keputusan dapat digunakan dalam pengambilan keputusan investasi saham.

Objek penelitian ini adalah seluruh perusahaan yang terdaftar dalam bursa efek Indonesia tahun 2014. Jumlah Sampel dalam penelitian ini ada sebanyak 64 perusahaan, dimana metode yang digunakan dalam penarikan sampel ialah purposive

sampling yang mana merupakan metode penarikan sampel dengan menggunakan

kriteria, Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan grafik pohon keputusan dan pengukuran kesalahan peramalan. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari www.idx.co.id dengan mengolah data melalui bantuan QM for Windows 4.

Berdasarkan hasil uji grafik pohon keputusan diperoleh bahwa prediksi nilai

return saham (EMV) tidak sama dengan nilai aktual return saham. Dimana hasil

penelitian ini selama 10 periode pengamatan, saham MTFN memiliki nilai EMV yang terbaik tetapi tidak sama dengan nilai actual return, dimana pada hari pertama dimiliki oleh saham INDF sebesar 0.1037, hari kedua oleh saham CTRA sebesar 0.0492, hari ketiga oleh saham INVS sebesar 0.0714, hari keempat oleh saham APLN sebesar 0.1671, hari kelima oleh saham LSIP sebesar 0.0548, hari keenam oleh saham BRAU sebesar 0.0845, hari ketujuh oleh saham MPPA sebesar 0.0309, hari kedelapan oleh saham MNCN sebesar 0.0841, hari kesembilan oleh saham TELE sebesar 0.0387 dan hari kesepuluh oleh saham DOID sebesar 0.1203. Sehingga disimpulkan metode pohon keputusan ini tidak dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan investasi saham.

(6)

ii ABSTRACT

Alex Elrado Nainggolan, NIM. 7123210003. Using Decision Tree Method for Stock Investment Decision Making In Indonesia Stock Exchange, Thesis Department of Management Faculty of Economics, State University of Medan.

The problem in this research was how to determine stock investment decisions using decision tree method by using the value of the daily stock returns with accurately. This study aims to determine whether the decision tree method can be used in stock investment decisions.

The object of this research is all companies which listed in Indonesia Stock Exchange period 2014. The sum of samples for this research is 64 companies, in which the methods to take the research sample is purposive sampling which is a sampling method using the criteria, analysis of the data used in this study uses a decision tree graph forecasting and measurement error. The data used in this research is secondary data obtained from www.idx.co.id by processing the data through the help of QM for Windows 4.

Based on the test results of the decision tree graph shows that the predictive value of stock returns (EMV) is not equal to the actual value of stock returns. Where the results of this study for 10 observation period, the stock MTFN value EMV the best but not the same as the value of the actual return, where the first day is owned by stock INDF at 0.1037, the second day by shares CTRA at 0.0492, the third day by shares INVS at 0.0714 , the fourth day by shares APLN at 0.1671, the fifth day by LSIP shares amounting to 0.0548, the sixth day by shares BRAU at 0.0845, the seventh day the stock MPPA amounted to 0.0309, the eighth by stock MNCN at 0.0841, the ninth day of the stock TELE at 0.0387 and day tenth by DOID shares amounting to 0.1203. Thus concluded this decision tree method can not be used as the basis for stock investment decisions.

(7)

iii

KATA PENGANTAR

Segala puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa yang telah memberikan rahmat dan kesehatan hingga saat inni, Dalam kesempatan ini penulis menyampaikan puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa atas semua anugerah yang telah diberikan kepada penulis selama ini sehingga dapat melalui segala proses studi dengan lancar

hingga penyusunan skripsi dengan judul “Penggunaan Metode Pohon Keputusan

Untuk Pengambilan Keputusan Investasi Saham Pada Bursa Efek Indonesia Tahun 2015” ini dapat diselesaikan. Skripsi ini merupakan salah satu syarat untuk menyelesaikan Program Sarjana (S1) Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Medan.

Penulis menyadari bahwa dalam penulisan skripsi ini penulis mendapatkan banyak bantuan dari berbagai pihak. Oleh karena itu, dalam kesempatan ini dengan segala kerendahan hati, penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih atas segala bantuan, bimbingan dan dukungan yang telah diberikan sehingga skripsi ini dapat diselesaikan dengan baik. Ucapan terima kasih ini, penulis sampaikan kepada:

1. Bapak Prof. Dr. Syawal Gultom, M.Pd, selaku Rektor Universitas Negeri Medan. 2. Bapak Prof. Indra Maipita, M.Si, Ph.D, selaku Dekan Fakultas Ekonomi

Universitas Negeri Medan.

3. Bapak Dr. Eko Wahyu Nugrahadi,M.Si, selaku Wakil Dekan Bidang Akademik Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Medan.

(8)

4. Ibu T. Teviana, SE, M.Si, selaku Ketua Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Medan.

5. Bapak Syahrizal Chalil, SE, M.Si, selaku Dosen Pembimbing Skripsi saya yang telah berkenan memberikan arahan dan dukungan hingga penulisan skripsi ini dapat diselesaikan.

6. Bapak Zulkarnain Siregar, SE, M.Si, selaku Dosen Pembimbing Akademik Saya yang selalu memberikan dukungan dibidang akademik untuk saya.

7. Bapak Dr. Kustoro Budiarta, ME, Bapak Chandra Situmeang SE, M.SM, Ak dan Bapak Muhammad Andi Abdillah Triono, SE, M.Si, selaku dosen penguji saya yang telah memberikan arahan dan masukan demi kesempurnaan penulisan skripsi ini.

8. Bapak/Ibu dosen jurusan yang telah memberikan saya bekal ilmu selama penulis menempuh pendidikan di Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Medan.

9. Bapak/Ibu Staf Tata Usaha, Staf Perpustakaan Fakultas Ekonomi dan Digital

Library. Terima kasih telah memberikan kemudahan kepada peneliti selama

masa pendidikan S1 Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Medan.

10.Terima kasih kepada Ibu tersayang Lasmaroha Br. Manihuruk dan Kakak saya Dewi Efriyanti Nainggolan yang telah memberikan semangat dan doa hingga saat ini.

11.Sahabat-sahabat terbaik saya selama masa studi di kelas Manajemen A 2012 terkhusus buat Lusia Situmorang, Panca RH Simanjuntak, Ramos Siagian,

(9)

Hendro Sutomo, Nur Indah Sari Sembiring, Dian Memori, Ismed Hutajulu, Rio Evans BMS, Tiodorma Br. Sijabat, Surianta dan Ibrena.

12.Teman Manajemen Keuangan 2015 (Debora, Atika, Ratini, Rio HTB, Selvi) Terimakasih atas dukungannya.

13.UKMKP UNIMED khususnya UKMKP UP Fakultas Ekonomi terima kasih atas setiap doa dan bimbingannya.

14.PKK ku tersayang Kak Epri R Purba dan Kak Rouli Lumbantoruan, terima kasih atas setiap doa dan dukungannya.

15.Sahabat Rohaniku; Adel, Angel, Betaria, Monita, Juniarta, Helen, dan Adik Rohaniku; Alex, Bahagia, Frans, Erickson, Josep, Christ, Firdaus, Jekson terima kasih atas setiap doa dan dukungannya.

16.Untuk sahabatku Meliana, Pertiwi, Trisnawan, Lely, Dolly, AM Parulian terima kasih atas setiap doa dan dukungannya.

Akhir Kata penulis berharap semoga skripsi ini dapat memberikan manfaat serta menambah wawasan bagi pembaca dan pihak lain yang berkepentingan.

Medan, Maret 2016

Alex Elrado Nainggolan NIM. 7123210003

(10)

DAFTAR ISI

Halaman LEMBAR PERSETUJUAN PEMBIMBING

SURAT PERNYATAAN

ABSTRAK ... .i

KATA PENGANTAR ... .iii

DAFTAR ISI ... .vi

DAFTAR TABEL ... .ix

DAFTAR GAMBAR ... .xi

BAB I PENDAHULUAN ... ….1

1.1 Latar Belakang Masalah ... 1

1.2 Identifikasi Masalah ... 9

1.3 Pembatasan Masalah ... 9

1.4 Perumusan Masalah ... 10

1.5 Tujuan Penelitian ... 10

1.6 Manfaat Penelitian ... 10

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... ……12

2.1 Kerangka Teoritis ...12

2.1.1 Metode Analisis Pergerakan Saham ...12

2.1.1.1Pergerakan Saham ...12

2.1.1.2Pengertian Analisis Teknikal ...14

(11)

vii

2.1.1.2.2 Analisis Keadaan Pasar ...17

2.1.1.2.3 Manfaat Analisis Teknikal ...19

2.1.2 Pasar Modal dan Investasi ...19

2.1.2.1 Pasar modal dan Investasi ...19

2.1.2.2 Tipe Investor ...22

2.1.2.3 Return Saham………23

2.1.3 Teori Keputusan ...25

2.1.3.1 Metode Teori Keputusan ...25

2.1.3.2 Keadaan Membuat Keputusan ...26

2.1.3.3 Fungsi dan Tujuan Pengambilan Keputusan ...26

2.1.3.4 Dasar Pengambilan Keputusan ...27

2.1.3.5 Model Pengambilan Keputusan ...29

2.1.4 Pohon Keputusan...36

2.1.5 Qm For Windows ...43

2.2 Penelitian Yang Relevan ...43

2.3 Kerangka Berfikir ...46

BAB III METODE PENELITIAN ...47

3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian...47

3.2 Populasi dan Sampel ...47

3.3.1 Populasi ...47

3.3.2 Sampel ...47

3.3 Variabel Penelitian dan Defenisi Operasional ...48

(12)

viii

3.3.2 Actual Return………49

3.4 Teknik Pengumpulan Data ...49

3.5 Teknik Analisis Data ...49

3.5.1 Kriteria Metode Pohon Keputusan Dapat Digunakan ...49

3.5.2 Pengukuran Kesalahan Peramalan ...51

3.5.3 Grafik Pohon Keputusan Qm for Windows ...50

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ...53

4.1 Hasil Penelitian ...53

4.1.1 Deskripsi Sampel...53

4.1.2. Deskripsi Data penelitian ...54

4.1.3 Analisis Pohon Keputusan ...70

4.2 Pembahasan Penelitian ...75

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ...78

5.1 Kesimpulan ...78

5.2 Keterbatasan Penelitian ...79

5.2 Saran ...79

DAFTAR PUSTAKA ...81 LAMPIRAN

(13)

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Perbedaan Variabel dan Tujuan Antara

Analisis Teknikal dan Fundamental ... 13

Tabel 2.2 Perbedaan Keadaan Bullish dan Bearish ... 18

Tabel 3.1 Kategori Kesalahan Peramalan ... 49

Tabel 4.1 Seleksi Sampel ... 53

Tabel 4.2 Daftar Sampel Berdasarkan Sektor ... 54

Tabel 4.3 Daftar Sampel Berdasarkan Sub Sektor.. ... 54

Tabel 4.4 Rumus Mencari Nilai Kesalahan Peramalan ... 55

Tabel 4.5 Rumus Persentase Kategori ... 56

Tabel 4.6 Deskripsi Kesalahan Rata-Rata 64 Sampel Pada Peramalan Hari Pertama ... 57

Tabel 4.7 Kategori Tingkat Kesalahan Peramalan Hari Pertama ... 58

Tabel 4.8 Deskripsi Kesalahan Rata-Rata 64 Sampel Pada Peramalan Hari Kedua ... 58

Tabel 4.9 Kategori Tingkat Kesalahan Peramalan Hari Kedua ... 59

Tabel 4.10 Deskripsi Kesalahan Rata-Rata 64 Sampel Pada Peramalan Hari Ketiga ... 60

Tabel 4.11 Kategori Tingkat Kesalahan Peramalan Hari Ketiga ... 61

Tabel 4.12 Deskripsi Kesalahan Rata-Rata 64 Sampel Pada Peramalan Hari Keempat ... 61

(14)

Tabel 4.14 Deskripsi Kesalahan Rata-Rata 64 Sampel Pada

Peramalan Hari Kelima ... 62

Tabel 4.15 Kategori Tingkat Kesalahan Peramalan Hari Kelima ... 63

Tabel 4.16 Deskripsi Kesalahan Rata-Rata 64 Sampel Pada Peramalan Hari Keenam ... 64

Tabel 4.17 Kategori Tingkat Kesalahan Peramalan Hari Keenam ... 65

Tabel 4.18 Deskripsi Kesalahan Rata-Rata 64 Sampel Pada Peramalan Hari Ketujuh ... 65

Tabel 4.19 Kategori Tingkat Kesalahan Peramalan Hari Ketujuh ... 66

Tabel 4.10 Deskripsi Kesalahan Rata-Rata 64 Sampel Pada Peramalan Hari Kedelapan ... 66

Tabel 4.21 Kategori Tingkat Kesalahan Peramalan Hari Kedelapan ... 67

Tabel 4.22 Deskripsi Kesalahan Rata-Rata 64 Sampel Pada Peramalan Hari Kesembilan ... 68

Tabel 4.23 Kategori Tingkat Kesalahan Peramalan Hari Kesembilan ... 69

Tabel 4.24 Deskripsi Kesalahan Rata-Rata 64 Sampel Pada Peramalan Hari Kesepuluh ... 69

Tabel 4.25 Kategori Tingkat Kesalahan Peramalan Hari Kesepuluh ... 70

Tabel 4.26 Kondisi Saham ACES ... 71

(15)

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1.1 Perubahan Volume Perdagangan dan Perubahan

Return Perusahaan di Bursa Efek Indonesia Tahun 2014…. ... 2

Gambar 2.1 Pohon Keputusan... 13

Gambar 2.2 Kerangka Berfikir ... 46

(16)

BAB I

PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang Masalah

Seiring dengan perkembangan dunia pasar modal saat ini menjadikan kegiatan Investasi pada saham mulai menarik perhatian setiap orang. Berinvestasi pada perusahaan dibursa menjanjikan keuntungan dimasa depan bagi para investornya. Para Investor senantiasa menaruh harapan akan mendapatkan sebuah keuntungan atas kegiatan investasi yang telah dilakukan. Namun untuk mendapatkan keuntungan agar sesuai dengan keinginan investor diperlukan kecakapan dalam menilai perusahaan apa yang akan memberikan keuntungan dimasa yang kan datang.

Saham-saham yang diperdagangkan dibursa terdiri dari banyak sub sektor seperti pertanian dan pertambangan dalam sektor utama, sub sektor industri dasar kimia, aneka industri dan industri barang konsumsi dalam sektor manufaktur serta sub sektor property dan real estat, keuangan dan perdagangan jasa investasi dalam sektor ketiga. Ketiga sektor diyakini sebagai sektor yang dapat membantu meningkatkan pertumbuhan ekonomi.

Salah satu hal yang sering kita hadapi dalam memilih saham untuk diinvestasikan adalah tingkat risiko atas ketidakpastian Return yang akan kita terima. Pemilihan saham yang tepat merupakan keputusan yang sangat sulit untuk didapatkan apalagi investasi dalam bidang saham memiliki risiko tingkat pengembalian yang tidak pasti atau sulit untuk diramalkan, dimana dapat terlihat

(17)

dari pergerakan harga saham setiap saat dapat berubah-ubah (random work). Semakin sering saham kita bergerak secara random work maka semakin besar risiko ketidakpastian atas tingkat pengembalian (uncertainty) kita. Kemungkinan risiko atas pendanaan yang dihadapi investor akan mengganggu pengambilan keputusan oleh investor.

Melihat kondisi pasar modal saat ini dimana harga saham sangat bergejolak dimana kondisi psikologi para investor, sering juga didapati investor masih irrasional dalam memilih saham perusahaan, karena keputusan investor sering dipengaruhi akan isu-isu yang sedang berkembang dalam pasar modal saat ini, kondisi seperti ini sering dikatakan berada dalam kondisi efisiensi pasar yang lemah (weak efficient market.)

Gambar 1.1

Perubahan Volume Perdagangan dan Perubahan Return Perusahaan di Bursa Efek Indonesia Tahun 2014

Sumber : www.idx.co.id (data diolah) -500 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500

ASII BABP BBNI BBRI BHIT BMRI BUMI AUTO

VOLUME (Dalam Puluhan Juta)

(18)

Dalam kondisi weak efficient market dimana karena kurangnya informasi yang didapatkan untuk berinvestasi maka informasi yang sering digunakan adalah pergerakan harga saham dan jumlah volume perdagangan masa lalu dari bursa (Samsul, 2006 : 270).

Dari data perubahan harga saham (return) dan nilai volume perdagangan di atas terlihat ketidakseimbangan antara nilai volume perdangangan saham terhadap nilai Return nya, dimana saham yang memiliki volume perdangan yang besar tetapi saham tersebut menghasilkan Return yang kecil dan sebaliknya atau mengindikasikan masih banyak investor yang belum mahir menentukan perusahaan apa yang akan menguntungkan bila mereka hendak berinvestasi kedalam bentuk saham. Sehingga dalam menginvestasikan dana dalam bentuk saham diperlukan kemampuan analisis yang baik agar saat ingin membeli dan menjualnya akan menghasilkan keputusan yang tepat sehingga pada saat kita ingin menjual kembali saham tidak akan menghasilkan Return yang negatif.

Melihat dari kondisi pergerakan harga saham yang sering berubah (random work) serta kondisi efisiensi pasar yang lemah (weak efficient market) dimana dikarenakan kurangnya informasi yang dapat digunakan untuk berinfestasi saham, dari kondisi ketidaktentuan (uncertainty) inilah diperlukannya strategi yang harus dipersiapkan untuk memilih saham secara tepat, dalam penentuan strategi inilah sering dikenal dengan analisis secara teknikal dan fundamental.

Ada dua macam analisis yang dikenal dalam dunia investasi saham yaitu analisis fundamental dan analisis teknikal. Perbedaan dari kedua analisis ini adalah jika analisis fundamental lebih menekankan pada pentingnya nilai wajar

(19)

suatu saham dan membutuhkan banyak sekali data, berita, dan angka-angka sedangkan analisis teknikal hanya membutuhkan grafik harga dan volume masa lampau.

Seorang analis teknikal memiliki filosofi bahwa mereka dapat mengetahui pola-pola pergerakan harga saham berdasarkan observasi pergerakan harga saham di masa lalu. Analisis teknikal juga dapat dikatakan sebagai studi tentang perilaku pasar yang digambarkan melalui grafik untuk memprediksi kecenderungan harga di masa mendatang. Analisis teknikal banyak digunakan oleh kaum spekulan, yaitu para investor yang melakukan pembelian maupun penjualan sekuritas dalam jangka pendek untuk mencari keuntungan jangka pendek (Taswan & Soliha, 2002).

Menurut teori dasar analisis teknikal adalah suatu teknik perdagangan yang menggunakan data periode waktu tertentu yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan investasi dengan baik. Jadi obyek dari analisis teknikal ini adalah memprediksi dari suatu data time series dengan metode peramalan dan perhitungan yang akurat (Rode, Friedman, Parikh dan Kane, 1995).

Dalam penelitian ini meneliti tentang pegambilan sebuah keputusan dimana secara aktif memberikan suatu tingkat pengendalian atas kehidupan sipengambil keputusan. Setiap pilihan yang diambil sebenarnya membantu dalam penentuan masa depan. Namun dalam pengambilan keputusan bila dilakukan secara keliru dapat membuahkan hasil yang lebih buruk dari pada tidak mengambil keputusan sama sekali. Untuk memainkan suatu peranan yang aktif

(20)

dalam menentukan pilihan untuk masa depan, sipengambil keputusan hendaklah memilih pilihan yang tepat dari beberapa alternatif yang ada.

Hampir setiap saat manusia membuat keputusan dan melaksanakannya, yang mana keputusan itu dilandasi asumsi bahwa segala tindakan merupakan pencerminan hasil proses pengambilan keputusan secara sadar atau tidak. Tidak jarang pula dalam mengambil keputusan sering digunakan konsep peluang untuk pengambilan keputusan dalam kehidupan sehari-hari. Termasuk dalam membaca peluang akan pergerakan naik turunnya saham dimasa mendatang.

Ada banyak model untuk mengambil sebuah keputusan seperti model probabilitas, konsep tentang nilai-nilai harapan (the concept of expectedvalue), model matriks, model pohon keputusan (decision tree model), model kurva indiferen (kurva tak acuh) dan model simulasi komputer. Dari beberapa model tersebut, penelitian ini menggunakan pohon keputusan dikarenakan memiliki kelebihan seperti daerah pengambilan keputusan yang sebelumnya kompleks dan sangat global, dapat diubah menjadi lebih simpel dan spesifik dan Eliminasi perhitungan-perhitungan yang tidak diperlukan, karena ketika menggunakan metode pohon keputusan maka sample diuji hanya berdasarkan kriteria atau kelas tertentu (Santosa, Budi. 2007).

Pohon Keputusan merupakan metode yang dapat digunakan untuk membantu menyelesaikan sebuah kasus yang mempunyai beberapa alternatif penyelesaian dengan masing-masing outcome yang muncul dari pemilihan alternatif yang ada. Dalam menentukan alternatif tersebut harus diketahuinya informasi sebagai nilai tambah dalam pengambilan keputusan. Apabila informasi

(21)

yang cukup dapat dikumpulkan guna memperoleh suatu spesifikasi dari setiap alternatif, sehingga dengan mudah menentukan pilihan terhadap alternatif tersebut. Dengan Pohon Keputusan dapat ditentukan expected value dari masing-masing alternatif berdasarkan nilai outcome dan probabilitas masing-masing-masing-masing alternatif. Tetapi jika data atau informasi tidak ada, maka timbulnya ketidakpastian dalam pengambilan keputusan.

Faktor ketidakpastian (uncertainty) tersebut akan menimbulkan resiko atau kerugian bagi si pengambil keputusan. Sehingga si pengambil keputusan tidak yakin terhadap alternatif yang tersedia dalam memilih alternatif tersebut. Sipengambil keputusan akan bingung atau bahkan tidak memilih atau memilih alternatif yang akan merugikan bagi sipembuat keputusan. Akibat faktor ketidakpastian ini yang sering muncul yang tidak dapat dipisahkan dalam pengambilan keputusan yang menimbulkan kesukaran dalam pengambilan keputusan.

Dalam pengambilan keputusan adalah penting untuk memilih atau mengambil suatu keputusan berdasarkan perhitungan atau kriteria tertentu. Dengan adanya perhitungan dalam menangani masalah ketidakpastian dalam pengambilan keputusan akan mempermudah dalam pemilihan alternatif. Sehingga dapat diketahui nilai peluang untuk mendapatkan beberapa alternatif yang ada, yang akan dipilih.

(22)

Dalam perhitungan peluang dari beberapa alternatif, akan mengurangi tingkat resiko yang akan diambil oleh pembuat keputusan. Pembuat keputusan akan memilih alternatif yang tepat dalam memilih sahamnya. Dan akan mengurangi resiko dan menambah nilai pendapatan yang akan diperoleh dengan pemilihan alternatif tersebut. Pengambilan keputusan diperlukan pada semua tahap kegiatanmanajemen. Misalnya, dalam tahap perencanaan diperlukan banyak kegiatan pengambilan keputusan sepanjang proses perencanaan tersebut. Keputusan- keputusan yang diambil dalam proses perencanaan ditujukan kepada pemilihan alternatif program dan prioritasnya.

Dalam pengambilan keputusan mencakup kegiatan identifikasi masalah, perumusan dan pemilihan alternatif keputusan berdasarkan perhitungan konsekwensi dan berbagai dampak yang mungkin timbul, para pengambil keputusan harus membuat keputusan yang tepat dalam membaca peluang investasi agar sesuai dengan rencana dan kondisi yang ada.

Dalam pengambilan sebuah keputusan para investor harus memilih tindakkan yang menghasilkan kerugian oportunitas yang diharapkan minimum atau pemilihan tindakkan yang mendatagkan keuntungan yang maksimum dan berusaha mencari keputusan yang memiliki tingkat penyesalan yang rendah bila terjadi kesalahan dalam pengambilan keputusan.

Penelitian ini menggunakan implementasi dari konsep peluang (Teorema Bayes) dengan probabilitas klasik dalam menentukan keputusan. Pengambilan keputusan berdasarkan Teorema Bayes adalah pengambilan keputusan dengan

(23)

memilih dari beberapa alternatif yang mungkin dihadapi dengan mempertimbangkan keadaan dan prasarana serta informasi yang tersedia yang mana informasi mempunyai nilai tersendiri yang tentu akan sangat mempengaruhi analisa dalam pengambilan keputusan tersebut.

QM for Windows adalah sebuah aplikasi yang membantu dan

memudahkan kita dalam mencari satu dari banyak tindakan yang akan kita ambil, dimana akan menghasilkan tindakan yang nantinya akan menghasilkan kerugiaan paling minimum atau menghasilkan tindakan yang akan menghasilkan keuntungan yang maksimum.

Salah satu latar belakang lain yang mendorong peneliti melakukan penelitian ini ialah dikarenakan belum adanya penelitian yang dilakukan menggunakan metode ini dalam hal berinvestasi saham di bursa dalam lingkungan Jurusan Manajemen maupun Fakultas Ekonomi di Universitas Negeri Medan hingga saat ini.

Berdasarkan uraian diatas, peneliti tertarik mengangkat masalah tersebut dalam sebuah karya ilmiah berbentuk skripsi dengan judul “Penggunaan Metode Pohon Keputusan Untuk Pengambilan Keputusan Investasi Saham Pada Bursa Efek Indonesia”

(24)

1.2Indentifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah dalam penelitian ini, maka indentifikasi masalah penelitian ini adalah:

Bagaimanakah Pohon Keputusan dapat digunakan dalam pengambilan keputusan investasi Saham untuk data harian secara akurat menggunakan nilai return saham?

1.3Pembatasan Masalah

Berdasarkan latar belakang, indentifikasi masalah dan perumusan masalah dalam penelitian ini, maka penulis membatasi masalah dalam penenlitian ini sebagai berikut:

1. Pengambilan keputusan menggunakan metode pohon keputusan. 2. Penentuan tingkat keuntungan menggunakan nilai Return saham.

3. Penentuan nilai probabilitas saham akan bearish dan bullish berdasarkan dari data perubahan nilai Return saham seperti Open, Close, High, Low. (Naning, 2015: hal 61) dan probabilitas yang digunakan adalah probabilitas klasik teorema Bayes.

4. Data nilai Return yang digunakan adalah Januari tahun 2014 sampai Desember 2014.

5. Objek penelitian yang digunakan adalah pada perusahaan yang tredaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2014.

(25)

1.4Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah dan Indentifikasi masalah dalam penelitian ini, maka masalah dalam penelitian ini dirumuskan sebagai berikut : Apakah Pohon Keputusan dapat menentukan keputusan investasi saham data harian menggunakan nilai return saham secara akurat?

1.5Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penelitian ini ialah untuk mengetahui metode pohon keputusan dapat digunakan dalam pengambilan keputusan investasi saham dengan menggunakan data return saham.

1.6Manfaat Penelitian

Diharapkan penelitian ini berguna bagi : 1. Peneliti

Penelitian ini bermanfaat sebagai tambahan pengetahuan tentang analisis bahan khususnya analisis teknikal dan penggunaan metodenya khususnya metode pohon keputusan ini.

2. Investor

Bagi investor yang ingin melakukan investasi di pasar modal, hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai tambahan referensi dalam mempertimbangkan sebuah keputusan investasi.

3. Lembaga (Universitas Negeri Medan)

Penelitian ini dapat menjadi bahan literatur mengenai analisis saham secara teknikal.

(26)

4. Peneliti Lain

Peneliti lain diharapkan dapat menggunakan hail penelitian sebagai bahan acuan dan salah satu sumber kepustakaan terhadap penelitian masa yang akan datang.

(27)

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan pada hasil penelitian bab sebelumnya, maka terdapat beberapa hal yang dapat disimpulkan sebagai berikut:

1. Hasil penelitian ini selama10 periode pengamatan, saham MTFN memiliki nilai EMVyang tidak sama dengan nilai actual return, dimana pada hari pertama dimiliki oleh saham INDF sebesar 0.1037, hari kedua oleh saham CTRA sebesar 0.0492, hari ketiga oleh saham INVS sebesar 0.0714, hari keempat oleh saham APLN sebesar 0.1671, hari kelima oleh saham LSIP sebesar 0.0548, hari keenam oleh saham BRAU sebesar 0.0845, hari ketujuh oleh saham MPPA sebesar 0.0309, hari kedelapan oleh saham MNCN sebesar 0.0841, hari kesembilan oleh saham TELE sebesar 0.0387 dan hari kesepuluh oleh saham DOID sebesar 0.1203.

2. Hasil penelitian ini mengindikasikan metode pohon keputusan tidak dapat digunakan karena nilai EMV saham tidak sama dengan nilai aktual return saham.

(28)

5.2 Keterbatasan Penelitian

Penelitian ini memiliki keterbatasan karena tidak melakukan uji statistik untuk melihat perbedaan antara nilai expected return dan nilai aktual return, hasil penelitian ini tidak dapat digeneralisasikan sebagai teknik untuk pengambilan keputusan investasi saham.

5.3 Saran

Dari hasil penelitian ini terdapat beberapa saran yang dapat disampaikan, baik kepada Calon Investor maupun Peneliti selanjutnya:

1. Bagi Investor

Hasil peneltian ini menunjukkan metode pohon keputusan tidak dapat digunakan karena nilai EMV saham tidak sama dengan aktual returnnya, sehingga hasil penelitian ini dikembalikan kepada preferensi masing-masing calon investor, bagi investor yang tidak menyukai tantangan (Risk Averter), metode pohon keputusan ini tidak tepat digunakan dalam pengambilan keputusan karena nilai EMV yang besar sejalan dengan nilai risiko investasinya yang juga besar dan bagi investor dengan preferensi suka akan tantangan (risk seeker) dapat menggunakan metode ini karena menghasilkan nilai EMV yang besar.

(29)

2. Bagi Peneliti Selanjutnya

Sesuai dengan keterbatasan dalam penelitian ini dimana diperlukan teori yang menekankan pemanfaatan metode pohon keputusan yang dikombinasi dengan uji statistik dan untuk penelitian selanjutnya sebaiknya dilakukan untuk memprediksi untuk periode tahun 2016.

(30)

DAFTAR PUSTAKA

Ang, Robert. 1997. Buku Pintar Pasar Modal Indonesia. Jakarta: Media Staff Indonesia.

Angkoso, Nandi, 2006. Akuntansi Lanjutan. Yogyakarta: Penerbit FE Yogyakarta.

Arsyad, Lincolin. 1995. Peramalan Bisnis. Jakarta: Ghalia Indonesia.

Atmaja, Lukas Setia dan Thomdean, 2011. Who Wants To Be Smiling. Jakarta: Kepustakaan Pupuler Gramedia.

Azwar, Saifuddin. 2008. Penyusunan Skala Psikologi. Yogyakarta: Pustaka Pelajar.

Berry, Michael J.A dan Linoff, Gordon S. 2004. Data Mining Techniques For

Marketing, Sales, Customer Relationship Management Second Editon.

United States of America: Wiley Publishing, Inc.

D Mason, Robert dan Douglas A. Lind. 1999. Teknik Statistika untuk Bisnis dan

Ekonomi, Jilid 2, dialihbahasakan oleh Widoyono Soejipto, dkk, Editor Tulus Sihombing. Jakarta: Erlangga

Dedhy Sulistiawan dan Liliana,2007, Analisis Teknikal Modern pada

Perdagangan Sekuritas.CV Andi Offset, Yogyakarta.

Dermawan Sjahrial, M.M. 2006. “Pengantar Manajemen Keuangan”. Edisi 2.

Penerbit Mitra Wacana Media : Jakarta.

Dwi Nugroho, Satriyo. 2008. Implementasi Decision Tree berbasis Analisis Teknikal untuk Pembelian dan Penjualan Saham, Jurnal, Vol 12, Hal 38-50

Godknows M Isenah dan Olusanya E Olubuseya. 2014. Forcasting Nigerian Stock

Market Returns using ARIMA and ANNM. Jurnal. Vol. 5. Desember 2014. No. 2

Hartono, Jogiyanto, 2003.Teori Portofolio dan Analisis Investasi, BPFE Yogyakarta.

(31)

Heizer Jay dan Barry Render, 2001. Prinsip-prinsip Manajemen Operasi, Penerbit Salemba Empat, Jakarta.

Husnan, Suad. 2009. Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas. Edisi Keempat. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.

Jogiyanto, 2008.Teori Portofolio dan Analisis Investasi. Edisi Ketiga. BPFE Yogyakarta, hal 143

Nagy Robert A, dan Obenberger Robert W, 1994, “Factors Influencing Individual

Investor Behaviour”, Financial Analyst Joural.hal 61-68

Nur Cahyo, Winda. 2008. Pendekatan Simulasi Monte Carlo untuk Pemilihan Alternatif dengan Decision Tree Pada Nilai Outcome Yang Probabilistik. Jurnal, Vol 13, Desember 2008. Hal 11-17

Purnamasidhi, Wahyu. 2013. Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Perubah

Input Model ARCH Pada Data return Saham untuk Peramalan Volatilitas.

Jurnal.

Raharjo, Budi. 2009. Jeli Investasi Saham ala Warren Buffet Strategi

MeraupUntung di Masa Krisis. Yogyakarta : Andi.

Rode, David and Parikh, Satuand Friedman, Yolanda and Kane, Jeremiah, 1995.An Evolutionary Approach to Technical Trading and Capital Market

Efficiency. TheWharton School University of Pennsylvania

Samsul, Muhammad. 2006. Pasar Modal dan Manajemen Portofolio. Surabaya: Erlangga.

Santosa, Budi. 2007. Data Mining : Teknik Pemanfaatan Data untuk keperluan

Bisnis. Graha Ilmu. Yogyakarta.

Stice, Earl K, et al, 2004, Accounting Intermediate Edisi 15. Jakarta : Salemba Empat.

Surjono, Haryadi & Arlita Armanto. 2012. Penerapan Model Transportasi dan

Decision Tree Pada Distribusi Barang. Jurnal. Maret 2012. Hal 27-39

Syamsir, Hendra. 2004. Solusi Investasi di Bursa Saham Indonesia. Jakarta: Salemba Empat.

(32)

Tandelilin, Eduardus, 2010, Portofolio dan Investasi teori dan aplikasi, Edisi

Pertama, KANISIUS, Yogyakarta.

Taswan dan Euis Soliha, 2002, “Perspektif Analisis Pelaku Investasi dan Spekulasi di Pasar Modal”, Fokus Ekonomi, Vol.1 No.2 Agustus hal.157-166

Terry, George R. 2000. Principles of Management Alih Bahasa Winardi. Penerbit Alumni, Bandung

W.G.S Konarasinghe, N.R Abeynayake dan L.H.P. Gunaratne. 2015. Arima

Models On Forcasting Sri Lankan Share Market Return. Jurnal. Vol. 2.

April 2015. Hal 6-12.

Warsono. 2001. Analisis Investasi dan Manajemen Portofolio. Malang. UMM PRESS

Welch, S. and J. Comer. Quantitative Methods for Public Administration:

Techniques and Applications, 2nd ed. Chicago, Il: Dorsey Press, 1988. www.idx.co.id

www.yahoo.finance.com www.sahamok.com

(1)

78 BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan pada hasil penelitian bab sebelumnya, maka terdapat beberapa hal yang dapat disimpulkan sebagai berikut:

2. Hasil penelitian ini mengindikasikan metode pohon keputusan tidak dapat digunakan karena nilai EMV saham tidak sama dengan nilai aktual return saham.

(2)

5.2 Keterbatasan Penelitian

5.3 Saran

Dari hasil penelitian ini terdapat beberapa saran yang dapat disampaikan, baik kepada Calon Investor maupun Peneliti selanjutnya:

1. Bagi Investor

(3)

2. Bagi Peneliti Selanjutnya

(4)

Angkoso, Nandi, 2006. Akuntansi Lanjutan. Yogyakarta: Penerbit FE Yogyakarta.

Arsyad, Lincolin. 1995. Peramalan Bisnis. Jakarta: Ghalia Indonesia.

Atmaja, Lukas Setia dan Thomdean, 2011. Who Wants To Be Smiling. Jakarta: Kepustakaan Pupuler Gramedia.

Azwar, Saifuddin. 2008. Penyusunan Skala Psikologi. Yogyakarta: Pustaka Pelajar. Berry, Michael J.A dan Linoff, Gordon S. 2004. Data Mining Techniques For

Marketing, Sales, Customer Relationship Management Second Editon. United States of America: Wiley Publishing, Inc.

D Mason, Robert dan Douglas A. Lind. 1999. Teknik Statistika untuk Bisnis dan Ekonomi, Jilid 2, dialihbahasakan oleh Widoyono Soejipto, dkk, Editor Tulus Sihombing. Jakarta: Erlangga

Dedhy Sulistiawan dan Liliana,2007, Analisis Teknikal Modern pada Perdagangan Sekuritas.CV Andi Offset, Yogyakarta.

Dermawan Sjahrial, M.M. 2006. “Pengantar Manajemen Keuangan”. Edisi 2.

Penerbit Mitra Wacana Media : Jakarta.

Dwi Nugroho, Satriyo. 2008. Implementasi Decision Tree berbasis Analisis Teknikal untuk Pembelian dan Penjualan Saham, Jurnal, Vol 12, Hal 38-50

Godknows M Isenah dan Olusanya E Olubuseya. 2014. Forcasting Nigerian Stock Market Returns using ARIMA and ANNM. Jurnal. Vol. 5. Desember 2014. No. 2

Hartono, Jogiyanto, 2003.Teori Portofolio dan Analisis Investasi, BPFE Yogyakarta.

(5)

Heizer Jay dan Barry Render, 2001. Prinsip-prinsip Manajemen Operasi, Penerbit Salemba Empat, Jakarta.

Husnan, Suad. 2009. Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas. Edisi Keempat. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.

Jogiyanto, 2008.Teori Portofolio dan Analisis Investasi. Edisi Ketiga. BPFE Yogyakarta, hal 143

Nagy Robert A, dan Obenberger Robert W, 1994, “Factors Influencing Individual

Investor Behaviour”, Financial Analyst Joural.hal 61-68

Nur Cahyo, Winda. 2008. Pendekatan Simulasi Monte Carlo untuk Pemilihan Alternatif dengan Decision Tree Pada Nilai Outcome Yang Probabilistik. Jurnal, Vol 13, Desember 2008. Hal 11-17

Purnamasidhi, Wahyu. 2013. Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Perubah Input Model ARCH Pada Data return Saham untuk Peramalan Volatilitas. Jurnal.

Raharjo, Budi. 2009. Jeli Investasi Saham ala Warren Buffet Strategi MeraupUntung di Masa Krisis. Yogyakarta : Andi.

Rode, David and Parikh, Satuand Friedman, Yolanda and Kane, Jeremiah, 1995.An Evolutionary Approach to Technical Trading and Capital Market Efficiency. TheWharton School University of Pennsylvania

Samsul, Muhammad. 2006. Pasar Modal dan Manajemen Portofolio. Surabaya: Erlangga.

Santosa, Budi. 2007. Data Mining : Teknik Pemanfaatan Data untuk keperluan Bisnis. Graha Ilmu. Yogyakarta.

Stice, Earl K, et al, 2004, Accounting Intermediate Edisi 15. Jakarta : Salemba Empat.

Surjono, Haryadi & Arlita Armanto. 2012. Penerapan Model Transportasi dan Decision Tree Pada Distribusi Barang. Jurnal. Maret 2012. Hal 27-39 Syamsir, Hendra. 2004. Solusi Investasi di Bursa Saham Indonesia. Jakarta:

(6)

Tandelilin, Eduardus, 2010, Portofolio dan Investasi teori dan aplikasi, Edisi Pertama, KANISIUS, Yogyakarta.

Taswan dan Euis Soliha, 2002, “Perspektif Analisis Pelaku Investasi dan Spekulasi di Pasar Modal”, Fokus Ekonomi, Vol.1 No.2 Agustus hal.157-166

Terry, George R. 2000. Principles of Management Alih Bahasa Winardi. Penerbit Alumni, Bandung

W.G.S Konarasinghe, N.R Abeynayake dan L.H.P. Gunaratne. 2015. Arima Models On Forcasting Sri Lankan Share Market Return. Jurnal. Vol. 2. April 2015. Hal 6-12.

Warsono. 2001. Analisis Investasi dan Manajemen Portofolio. Malang. UMM PRESS

Welch, S. and J. Comer. Quantitative Methods for Public Administration: Techniques and Applications, 2nd ed. Chicago, Il: Dorsey Press, 1988. www.idx.co.id

PENGGUNAAN METODE POHON KEPUTUSAN UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN INVESTASI SAHAM PADA BURSA EFEK INDONESIA.