Komparasi Klasifikasi Arah Harga Saham BBCA dengan Menggunakan Regresi Logistik dan Linear Discrimination Analysis

Abstract

Pasar saham yang fluktuatif menuntut investor untuk memiliki kemampuan dalam memprediksi arah pergerakan harga saham secara akurat, khususnya pada saham blue chip primadona seperti PT Bank Central Asia Tbk (BBCA). Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa model klasifikasi regresi logistik binomial (melalui pendekatan generalized linear model/GLM) dan linear discriminant analysis (LDA) dalam memprediksi arah pergerakan harga saham BBCA (naik/turun). Variabel prediktor yang dievaluasi meliputi kurs JISDOR, inflasi, BI-Rate, volume transaksi, serta lag 1 hingga lag 5. Evaluasi model dilakukan menggunakan time-series cross validation dengan skema expanding window. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa hanya peubah lag 1 (return satu hari sebelumnya) yang berpengaruh signifikan secara statistik terhadap arah harga saham. Berdasarkan metrik evaluasi, model regresi logistik menunjukkan performa yang sedikit lebih unggul dengan tingkat akurasi 57.143% dan area under the curve (AUC) sebesar 58.2%. Di sisi lain, model LDA menghasilkan akurasi sebesar 57.143% dan AUC sebesar 58.11%. Kedua model menunjukkan performa klasifikasi yang relatif setara. Regresi logistik sedikit lebih unggul karena asumsi kenormalan pada LDA tidak terpenuhi.