PENERAPAN ASSOCIATION RULE MINING PADA DATA BURSA EFEK INDO-NESIA DENGAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MEMILIH SAHAM UNGGULAN

Authors

  • Deden Prayitno Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Perbanas Institute

Keywords:

IHSG, Association Rule, saham, algoritma Apriori

Abstract

Banyak perusahaan emiten yang menawarkan sahamnya kepada public dengan berbagai cara yang bertujuan menarik perhatian public agar membeli sahamnya. Penelitian ini dilakukan untuk menggambarkan pergerakan saham dari sudut pandang bidang teknologi informasi.  Semua emiten  yang menjadi penelitian adalah yang tercatat BEI (Bursa Efek Indonesia) yang telah diklasifikasikan ke dalam 9 sektor saham menurut klasifikasi industri. Tujuan penelitian ini adalah melihat pergerakan saham yang paling baik (dominan bergerak positip) dengan melihat adanya hubungan saham antar emiten dan juga hubungan dengan Indeks harga saham gabungan (IHSG), dimana hubungan tersebut dapat bernilai bergera positip (p), negative (n) atau equal (e).

Sampel yang digunakan dengan memilih 18 perusahaan emiten dari pergerakan saham selama 3 tahun (2011 – 2013) yang dipilih dengan metode penarikan sampel yang dilakukan adalah metode purposive sampling (judgement sampling), yaitu 9 perusahaan dengan nilai saham terbesar dan 9 emiten dengan nilai saham terkecil dari masing-masing sector saham. Teknik analisis menggunakan  Association Rule Mining (ARM) dengan algoritma Apriori dan program aplikasi WEKA 3.6.10. Untuk melihat hubungan antar emiten dan IHSG dengan melihat pada support (tingkat seringnya muncul) dan confidence (tingkat kepercayaan adanya hubungan). Nilai katagori menunjukan hubungan yang searah (positip), terbalik (negatip) ataupun tidak adanya perubahan atas perubahan dari nilai saham lain (equal).  Hasil penelitian menunjukan adanya saham yang dominan dan bergerak positip, sehingga dapat dipertimbangkan untuk dipilih sebagai investasi oleh calon investor. Saham yang berasosiasi pada kelompok saham yang bernilai besar dengan nilai confidence lebih dari  95 persen dan support 10% adalah ASII, BHIT dan BNII, dan untuk saham bernilai kecil dengan support 30% adalah ARTA, RIMO, KICI dan KARW.

 

Downloads

Download data is not yet available.

References

Azhari, Anshori. (2009),”Pendekatan aturan asosiasi untuk analisis pergerakan sa-ham”. Senmas IF 2009, ISSN: 1979-2328, UPN “Veteran” Yogyakarta.
Alam Togar N And Yohanes Budiman W. (2013). “Prediction Of Stock Price Using Artificial Neural Network: A Case Of Indo-nesia”. Journal of Theoretical and Applied Information Technology”. August 2013. Vol. 54 No.1. E-ISSN: 1817-3195
Jane Silvia & Subana (2007). “Fuzzy C-Mean Clustering model data mining for recog-nize stock data sampling pattern”. IJCCS, vol 1 No. 2, June 2007 : 115 - 122
Kannan, K. Senthamarai, et al. (2010) "Finan-cial stock market forecast using data min-ing techniques." Proceedings of the Inter-national Multiconference of Engineers and computer scientists. Vol. 1. 2010
Kusrini, & Emha, T. L. (2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi.
Larose, Daniel T. (2006). Data Mining Methodes and Models, John Wiley & Sons, Inc.
Remco R. Bouckaert. (2011), “Weka Manual 3-6-5”, Software manual, GNU General Public License version 2
Shaikh Abid, et al. (2014). “Stock Exchange Market Prediction”. Shaikh et al., Interna-tional Journal of Advances in Computer Science and Technology, 3(5), May 2014, 34. Volume 3, No.5, May 2014.
Suad Husnan. (2005). Dasar-dasar teori Por-tofolio dan Analisis Securitas. Edisi kelima, Yogyakarta : BPFE
Tandelilin, Eduardus. (2010), Portofolio dan Invesatasi – Teori dan Aplikasi, Penerbit Kanisius, Yogyakarta
Tampubolon, Kennedi. (2013), ‘Implementasi Data Mining Algoritma Apriori pada Sis-tem Persediaan Alat-alat Kesehatan”. IN-TI, vol 1 No. 1, Oktober 2013
Referensi online:
Nama-nama sector dan kode saham BEI (http://www.idx.co.id/), tanggal akses 10 Oktober 2014
Sembilan sector saham BEI (http://www.sahamok.com/emiten/sektor-bei/), tanggal akses 10 Oktober 2014
WEKA. Aplikasi Data Mining Open Source Berbasis Java. (http://pentaho.phi-integration.com/2011/07/weka-dan-data-mining.html), tanggal akses tanggal akses 22 Oktober 2014
Yahoo Finance. Historical Price Data Saham. (http://finance.yahoo.com/), tanggal akses 15 Oktober 2014

Downloads

Published

2015-12-30

How to Cite

Prayitno, D. (2015). PENERAPAN ASSOCIATION RULE MINING PADA DATA BURSA EFEK INDO-NESIA DENGAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MEMILIH SAHAM UNGGULAN. Jurnal Teknologi, 8(2), 96-103. Retrieved from https://ejournal.akprind.ac.id/index.php/jurtek/article/view/1118