Peramalan Harga Saham Menggunakan Metode Autoregressive Dan Web Scrapping Pada Indeks Saham Lq45 Dengan Python

Dessy Tri Anggraeni

doi:10.36341/rabit.v5i2.1401

Dessy Tri Anggraeni Universitas Gunadarma

: https://doi.org/10.36341/rabit.v5i2.1401

Abstrak

Bursa Saham memberikan kemungkinan investor untuk memperoleh keuntungan (capital gain) atau mengalami kerugian (capital loss) dikarenakan harga saham yang berfluktuasi. Ketidakpastian ini bisa disiasati dengan menerapkan metode peramalan untuk memprediksi harga saham di masa datang. Salah satu metode peramalan yang dapat digunakan adalah Autoregressive. Metode ini memanfaatkan data saham di masa lalu untuk mendapatkan formula prediksi di masa datang. History harga saham bisa dilihat secara realtime melalui beberapa laman penyedia data saham. Data ini bisa ditarik secara otomatis dengan menggunakan teknik Web Scrapper, sehingga hasil peramalan dapat diperoleh dengan lebih cepat, mudah, dan akurat. Tingkat akurasi peramalan diukur dengan menggunakan metode MAPE (Mean Absolute Percent Error). Metode ini dipilih karena lebih mudah dipahami oleh para pengguna awam. Hasilnya, aplikasi peramalan mampu menampilkan prediksi harga saham beserta tingkat akurasinya. Data yang diujikan pada penelitian adalah semua data saham LQ45. Tingkat akurasi rata-rata yang diperoleh adalah sebesar 94,62 %. Tingkat akurasi terbesar terdapat pada emiten BKSL dengan nilai persentase 99,92 % dan tingkat akurasi terkecil terdapat pada emiten ASRI dengan nilai persentase 90,13 %.

Kata Kunci: Autoregressive, Peramalan, MAPE, Saham, Web Scrapping.

Referensi

IDX, “Saham”, www.idx.com, 2018. [Online].

Tersedia: https://www.idx.co.id/produk/saham/. [Diakses: 17 April 2020]

Sunariyah, Pengantar Pengetahuan Pasar Modal, edisi ke-5. Yogyakarta: AMP YKPN, 2005.

Partiya, Eka, “Implementasi Support Vector Machine Pada Prediksi Harga Saham Gabungan (IHSG)”, Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa Volume 25 No 1, 2020

Ilyas, Isti Agustia, Puspita, Entiti, Rachmatin, Dewi, “Prediksi Harga Saham Menggunakan Model Jump Disfussion”, Jurnal EurekaMatika, Vol 6, No 1, 2018.

Atijah, Nabihah Hanun, Djunaidy, Arif, Mahananto, Faizal, “Pembuatan Aplikasi Prediksi Harga Saham Berbasis Web Menggunakan Metode Holt’s: Studi Kasus Di PT Bank Central Asia Tbk”, Jurnal Teknik ITS Vol 6 No 2, 2017.

Anggraeni, D. T., “Peramalan Harga Saham Menggunakan Metode Simple Moving Average dan Web Scrapping”, Jurnal Ilmiah MATRIK, Vol 21 No 3, hlm. 234-241, Desember 2019.

IDX, “Indeks”, www.idx.com, 2018. [Online].

Tersedia: https://www.idx.co.id/produk/indeks/. [Diakses: 17 April 2020]

Indonesia Stocx Exchange. IDX LQ45 : Index Member Profile. Jakarta : Statistical Publication Unit, Research and Development Division, Indonesia Stock Exchange, 2019.

Josi, A., Andretti Abdillah, L., Suryayusra, “Penerapan Teknik Web Scraping Pada Mesin Pencari Artikel Ilmiah”, arXiv e-prints arXiv:1410.5777

Atmaja, L. S., Memahami Statistika Bisnis, Yogyakarta: Andi, 1997.

Vulandari, Retno Tri, Andarasni Parwitasari, Tika, “Perbandingan Model AR(1), ARMA(1,1), dan ARIMA(1,1,1) Pada Prediksi Tinggi Muka Air Sungai Bengawan Solo Pada Pos Pemantauan Jurug”. MUST : Journal of Mathematics Education, Science and Technology Vol. 3, No. 1, hlm 46 – 56, 2018.

Sanders, Nada, Peramalan Fundamentals, New York: Business Expert Press, 2016.