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

Abstract

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 %.