1 BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Pasar modal merupakan pasar untuk berbagai instrumen keuangan jangka panjang yang bisa diperjualbelikan seperti Saham [1]. Menurut penelitian [2] Citra Puspa Permata dkk, berdasarkan undang-undang Pasar Modal (UUPM), yaitu Undang-Undang Nomor 8 tahun 1995 Pasal 1 Angka 13 menjelaskan, Pasar modal adalah kegiatan yang bersangkutan dengan penawaran umum dan perdagangan efek, perusahaan publik yang dberkaitan dengan efek yang diterbitkannya, serta lembaga dan profesi yang berkaitan dengan efek. Disisi lain pasar modal juga memiliki manfaat yang dapat meningkatkan kualitas ekonomi negara dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat [3]. Dengan memperjualbelikan saham, investor bertujuan mendapatkan keuntungan yang maksimal dan resiko yang minimal [4].
Saham merupakan surat berharga yang menunjukan bukti kepemilikan atau penyertaan pasar modal investor dalam suatu perusahaan dan saham mempunyai nilai yang bersifat naik dan turun atau fluktuatif [5].
Beberapa hal yang menyebabkan harga saham naik dan turun yaitu, kondisi dan kinerja perusahaan, resiko, deviden, tingkat suku bunga, kondisi perekonomian, kebijakan pemerintah, isu pemerintah atau isu lain, laju inflasi, penawaran dan permintaan [6], sedangkan menurut Arifin pada penelitian [7] faktor yang menentukan naik dan turunnya harga saham yaitu kondisi fundamental emiten, permintaan dan penawaran, tingkat suku bunga, valuta asing, dana asing, indeks harga saham gabungan, dan rumor.
Pendapatan yang didapat pemegang saham, tergantung dari perusahaan yang menerbitkan dan menjual saham atau bisa disebut emiten [8]. Hal tersebut diatur dalam Pasal 52 ayat (1) Undang-Undang Nomor 40 Tahun 2007 tentang Perseroan Terbatas (UU PT) yang menjelaskan “memberikan hak”
kepada pemiliknya untuk menghadiri dan mengeluarkan suara dalam RUPS,
menerima pembayaran dividen dan sisa kekayaan hasil likuiditas, menjelaskan hak lainnya berdasarkan UU PT [9]. Strategi analisis dan pemilihan saham yang akan digunakan oleh investor ditentukan oleh sifat investor tersebut, Sifat investor pertama adalah investor pasif yang lebih mengutamakan keterhindaran dari kesalahan serius atau kerugian besar, tujuannya adalah terbebas dari kerja keras, gangguan, dan keharusan membuat keputusan secara berulang-ulang. Sifat investor kedua adalah investor agresif yang rela mencurahkan waktu dan perhatian untuk memilih 4 sekuritas yang baik dan lebih menjanjikan daripada rata-rata sekuritas lain [10]. Kedua jenis sifat investor inilah yang nantinya akan menentukan strategi investasi apa yang akan dipilih. Analisis terhadap harga saham merupakan langkah mendasar yang harus dilakukan agar investor tidak merugi dalam kesalahan berinvestai salah satu cara dalam menganalisis harga saham dengan menggunakan pendekatan matematika yaitu teknik statistik yang digunakan untuk mengetahui antara dua kemungkinan yang terjadi karena sebab dan akibat [11]. Semakin tinggi keuntungan atau kerugian (return) yang diperoleh dari investasi yang ditawarkan maka semakin tinggi pula risiko yang harus ditanggung investor, dan sebaliknya semakin rendah keuntungan atau kerugian (return) yang ditawarkan maka semakin rendah pula resiko yang harus ditanggung investor, dalam hal ini return dan resiko memiliki hubungan yang searah atau bersifat linear [12].
Indeks harga saham adalah nilai atau harga dari saham yang diterbitkan oleh perusahaan dan dikelompokan dalam klasifikasi tertentu [13].
Setidaknya saat ini ada 34 indeks harga saham yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI), salah satu indeks saham yang diminati oleh investor yaitu LQ45 pada bursa saham indonesia. Indeks harga saham LQ45 terdiri dari 45 perusahaan-perusahaan besar yang memiliki likuiditas tinggi yang dapat dijadikan prospek bisnis yang menjanjikan bagi para investor [14].
Gambar 1.1 Presentase Bobot Sektor Pada Indeks Saham LQ45 [15]
Berdasarkan Gambar 1.1 presentase bobot sektor indeks saham LQ45 terbesar ada pada sektor perbankan sebesar 43,1%, adapun bobot indek pada masing-masing perusahaan di sektor perbankan yaitu Bank BCA 15,63%, Bank BRI 14,16%, Bank Mandiri 8,67%, Bank BNI 3,54% dan Bank BTN 1,3%. Bank Rakyat Indonesia (BRI) merupakan salah satu perusahaan sektor perbankan yang termasuk dalam indeks saham LQ45. Bank ini salah satu perusahaan sektor perbankan yang menduduki posisi ke dua dari 10 daftar teratas perusahaan yang masuk pada indeks saham LQ45, seperti pada Gambar 1.2 [15].
Gambar 1.2 Daftar 10 Teratas Perusahaan Indeks Saham LQ45 Tahun 2019 [15].
Gambar 1.2 merupakan 10 daftar perusahaan teratas pada indeks saham LQ45 berdasarkan Harga Keseluruhan Saham Perusahaan, peringkat atas ditempati oleh saham dari sektor perbankan. Tentunya saham sektor perbankan sangat digemari investor untuk terus diperdagangkan di lantai bursa karena memiliki kapitalisasi pasar dan likuiditas yang tinggi. Saham sektor perbankan didominasi beberapa saham besar perbankan yaitu saham PT Bank Centra Asia Tbk (BBCA), PT Bank Rakyat Indonesia Tbk (BBRI), PT Bank Mandiri Tbk (BMRI).
Gambar 1.3 Grafik Saham Bank Bri Pada Tahun 2019 – 2020 [16]
Gambar 1.3 merupakan grafik saham pada saat pandemi covid-19, terlihat bahwa saham Bank BRI mengalami naik dan turun secara signifikan dalam rentang waktu januari hingga april tahun 2020 nilai saham paling tinggi yaitu tanggal 24 januari 2020 sebesar Rp. 4.740 per lembar saham, sedangkan terendah yaitu pada tanggal 9 april 2020 sebesar Rp. 2.790 per lembar. Hal tersebut yang dapat meningkatkan resiko rugi pada saat investor melakukan investasi. Berdasarkan permasalahan tersebut, sangat penting dilakukan prediksi pada harga saham untuk mengurangi resiko pada investor saat melakukan keputusan investasi. diperlukan metode analisa prediksi saham yang memiliki hasil lebih akurat serta untuk mengurangi resiko pada investor saat mengambil keputusan investasi.
Prediksi atau peramalan adalah memperkirakan sesuatu yang akan terjadi dimasa mendatang, jadi sesuatu yang di prediksi dari hasil akan ada
dimasa yang dating [17]. Prediksi merupakan salah satu cabang machine learning yang metode penyelesaian masalahnya menggunakan supervised learning dan menggunakan time series atau rentetan waktu sebagai datanya [18]. Beberapa metode yang cocok digunakan untuk time series yaitu Linear Regression Sederhana dan Auto Regressive Integrative Moving Average (ARIMA). Definisi metode Simple Linear Regression itu sendiri merupakan metode yang biasanya untuk menemukan persamaan dari sebuah data yang dimana data tersebut saling berhubungan antara variabel satu dengan variabel lain yang ingin diramalkan dalam satu database yang cukup besar [19].
Sementara definisi dari metode ARIMA merupakan suatu pendekatan pemodelan yang dapat digunakan untuk menghitung probabilitas dari nilai masa depan yang terletak di antara dua batas yang sudah ditentukan [20].
Tentunya setiap metode pasti memliki kelebihan dan kelemahan, termasuk kedua metode tersebut yaitu Simple Linear Regression dan ARIMA, kelebihan dari metode Simple Linear Regression yaitu jika antara variabel satu dengan variabel lain memiliki hubungan linear maka metode inilah yang terbaik menangani hal tersebut dibandingkan metode lain lalu kekurangan dari metode ini yaitu hanya bisa melakukan prediksi untuk variabel terikat [19]. Kelebihan dari metode ARIMA yaitu memiliki sifat yang fleksibel (mengikuti pola data), memiliki tingkat akurasi peramalan yang cukup tinggi dan cocok digunakan untuk meramal sejumlah variabel dengan cepat, sederhana, akurat, lalu kelemahan metode ini adalah data harus tidak berubah ubah atau konsisten, jika data tersebut tidak konsisten maka disesuaikan untuk mengatasi ketidakkonsistenan [20].
Dataset yang digunakan yaitu data time series dari Date, Price, Open, High, Low, Volume (M), Change (%) pada saham dengan periode harian Bank Rakyat Indonesia (BRI) selama 12 tahun 6 bulan dari januari tahun 2008 hingga Juni 2020. Dataset ini didapatkan dari website investing.com dengan alamat link yaitu https://www.investing.com/equities/bank-rakyat-in- historical-data, jadi data tersebut berupa trend yaitu pergerakan harga saham.
Metode yang digunakan untuk data deret waktu yaitu menggunakan Linear
Regression Sederhana karena metode ini bisa dipakai untuk data yang berupa trend. Dengan metode Simple Linear Regression diharapkan bisa membantu para investor dalam memprediksi harga saham dan mengatasi ketidakpastian harga saham.
Penelitian sebelumnya sudah pernah membahas yang berjudul
“Prediksi Harga Saham PT. BRI, Tbk. Menggunakan metode Auto Regressive Integrative Moving Average (ARIMA) [21]. Pada penelitian tersebut berisi mengenai pembahasan prediksi harga saham menggunakan metode Auto Regressive Integrative Moving Average (ARIMA). namun dalam penerapan metode tersebut dataset harus memiliki nilai yang stabil (stasioner).
Berdasarkan penelitian tersebut penulis ingin menggunakan metode Simple Linear Regression karena metode ini dapat digunakan pada dataset yang memiliki nilai tidak stabil, serta metode ini dapat diaplikasikan ke dalam data tren seperti saham [22]. Penelitian ini akan memprediksi Harga Saham Pada Bank Rakyat Indonesia (BRI) Prediksi yang akan dilakukan menggunakan metode Simple Linear Regression sehingga diharapkan dapat membantu para investor atau pelaku pasar modal dalam mengambil keputusan investasi saham pada Bursa Efek Indonesia.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang permasalahan diatas, maka rumusan masalah pada penelitian ini, adalah Naik dan turunnya harga saham secara signifikan dapat mempengaruhi kapitalisasi pasar dan likuiditas yang tinggi sehingga hal tersebut dapat meningkatkan resiko kerugian bagi investror saat melakukan pengambilan keputusan investasi.
1.3 Pertanyaan Penelitian
Berdasarkan latar belakang, maka pertanyaan yang muncul pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Apa pengaruh metode simple linear regression dalam melakukan prediksi pada harga saham Bank Rakyat Indonesia periode Januari 2008 sampai dengan Juni 2020?
2. Berapa presentase error yang diperoleh dari model prediksi simple linear regression pada harga saham Bank Rakyat Indonesia dari periode Januari 2008 sampai dengan Juni 2020 menggunakan MAPE?
1.4 Tujuan Penelitian
Berdasarakan rumusan masalah maka dapat diketahui tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi harga saham pada Bank Rakyat Indonesia menggunakan simple linear regression untuk strategi jual beli saham.
1.5 Manfaat penelitian
Dari penelitian ini, manfaat yang dapat diambil yaitu : a) Manfaat bagi penulis
1. Menambah pengetahun cara menerapkan metode untuk memprediksi harga saham menggunakan metode simple linear regression.
2. Menambah ketrampilan tata cara penulisan yang baik dan cara berpikir secara sistematis.
3. Melatih cara menghargai karya tulis orang lain dengan menyertakan citasi atau referensi yang didapat.
4. Memberikan pengetahuan cara mencari, mengumpulkan dan mengolah data.
b) Manfaat bagi pembaca
1. Hasil penelitian ini dapat dijadikan studi literatur untuk penelitian selanjutnya yang serupa.
2. Menambah pengetahuan pada bidang machine learning tentang penggunaan metode yang cocok untuk memprediksi saham salah satunya yaitu menggunakan metode simple linear regression.
c) Manfaat bagi investor
Membantu para investor dalam mengetahui prediksi harga saham untuk menetukan keputusan investasi pada harga saham Bank Rakyat
Indonesia (BRI) yang akan ditanami modal serta mengurangi resiko kerugian yang dialami investor saat mengambil keputusan investasi.
d) Manfaat bagi institusi
Perantara pada bidang small enterprice dari visi dan misi Institut Teknologi Telkom Purwokerto.
1.6 Batasaan Masalah
Berdasarkan rumusan masalah dan tujuan penelitian diatas, maka untuk mewujudkan penelitian yang sesuai dengan masalah yang ada diperoleh batasan-batasan masalah penelitian:
1. Penelitian ini menggunakan dataset public yaitu data historis harga saham diperoleh melalui situs bursa saham yaitu investing.com dengan alamat link https://www.investing.com/equities/bank-rakyat-in- historical-data.
2. Data harga saham yang digunakan adalah data historis harga saham Bank Rakyat Indonesia dengan periode harian selama 12 tahun 6 bulan, terhitung mulai Januari 2008 sampai Juni 2020.
3. Pada harga saham pasar saham hanya buka lima hari kerja yaitu senin, selasa, rabu, kamis, dan jumat, dan tutup pada hari libur nasional serta tanggal merah.
4. Pada penelitian ini berfokus mencari perbandingan MSE dan MAPE serta mencari akurasi prediksi, dan tidak memprediksi harga saham di masa depan.
