KLASIFIKASI PERUBAHAN HARGA OBLIGASI KORPORASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFICATION

dokumen-dokumen yang mirip
KLASIFIKASI PERUBAHAN HARGA OBLIGASI KORPORASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFICATION.

PEMBENTUKAN KURVA IMBAL HASIL (YIELD)

KLASIFIKASI CALON PENDONOR DARAH MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER

ANALISIS CLUSTER DENGAN ALGORITMA K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA OBLIGASI KORPORASI

KONSTRUKSI KURVA YIELD OBLIGASI PEMERINTAH KODE FR (FIXED RATE) MENGGUNAKAN EXTENDED NELSON SIEGEL

ESTIMASI KURVA YIELD OBLIGASI PEMERINTAH KODE FR (FIXED RATE) MENGGUNAKAN CUBIC B-SPLINE

KLASIFIKASI TINGKAT KELANCARAN NASABAH DALAM MEMBAYAR PREMI DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL DAN NAÏVE BAYES SKRIPSI

ANALISIS PENGARUH RATING, COUPON DAN JANGKA WAKTU JATUH TEMPO OBLIGASI TERHADAP PERUBAHAN HARGA OBLIGASI DI BEI SKRIPSI

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Penelitian. Perkembangan pasar modal yang pesat memiliki peran penting dalam

PERBANDINGAN ANALISIS DISKRIMINAN FISHER DAN NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI RISIKO KREDIT

XXI. Resume Investasi Obligasi Ritel Indonesia Seri 10danSimulasi Perhitungan ORI 10. PPA Univ. Trisakti

VALUASI COMPOUND OPTION PUT ON CALL TIPE EROPA PADA DATA SAHAM FACEBOOK MUHAMMAD SUNU WIDIANUGRAHA

KLASIFIKASI WILAYAH DESA-PERDESAAN DAN DESA-PERKOTAAN WILAYAH KABUPATEN SEMARANG DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

KLASIFIKASI KEIKUTSERTAAN KELUARGA DALAM PROGRAM KELUARGA BERENCANA (KB) DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE MARS DAN FK-NNC

PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA ANALISIS DATA STATUS KERJA DI KABUPATEN DEMAK TAHUN 2012

MODUL 15 PENILAIAN OBLIGASI

KETEPATAN KLASIFIKASI STATUS KERJA DI KOTA TEGAL MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DAN FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR IN EVERY CLASS (FK-NNC) SKRIPSI

BAB I PENDAHULUAN. menginvestasikan dana tersebut dengan harapan memperoleh imbalan (return)

PENGGUNAAN PENDEKATAN CAPITAL ASSET PRICING MODEL DAN METODE VARIANCE-COVARIANCE DALAM PROSES MANAJEMEN PORTOFOLIO SAHAM

Manajemen Keuangan. Penilaian Saham dan Obligasi. Basharat Ahmad. Modul ke: Fakultas Ekonomi dan Bisnis. Program Studi Manajemen

SKRIPSI. Disusun Oleh : DINI PUSPITA JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG

BAB II LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS

PEMODELAN HARGA SAHAM DENGAN GEOMETRIC BROWNIAN MOTION DAN VALUE AT RISK PT. CIPUTRA DEVELOPMENT Tbk

PENENTUAN MODEL RETURN HARGA SAHAM DENGAN MULTI LAYER FEED FORWARD NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN ALGORITMA RESILENT BACKPROPAGATION SKRIPSI

BAB I PENDAHULUAN. Obligasi adalah sebuah instrumen pasar modal yang berbetuk hutang (debt

KATA PENGANTAR. Dengan memanjatkan puji syukur kehadirat Allah SWT, serta atas petunjuk

BAB I PENDAHULUAN. dana (investor) dan pihak yang memerlukan dana (issuer). Dengan adanya pasar

PENGUKURAN RISIKO KREDIT OBLIGASI KORPORASI DENGAN CREDIT VALUE AT RISK

PENGUKURAN KINERJA PORTOFOLIO MENGGUNAKAN MODEL BLACK-LITTERMAN BERDASARKAN INDEKS TREYNOR, INDEKS SHARPE, DAN INDEKS JENSEN

SKRIPSI. Disusun Oleh : CANDRA SILVIA

ANALISIS INVERSTASI DAN PORTOFOLIO

ANALISIS KLASIFIKASI NASABAH KREDIT MENGGUNAKAN BOOTSTRAP AGGREGATING CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES (BAGGING CART)

PENGGUNAAN SIMULASI MONTE CARLO UNTUK PENGUKURAN VALUE AT RISK

A. HUTANG OBLIGASI perjanjian obligasi Obligasi berjamin dan tanpa jaminan

BAB II KAJIAN PUSTAKA DAN HIPOTESIS PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang. Pasar modal merupakan sarana diperjualbelikannya berbagai macam

BAB I PENDAHULUAN. membayar pokok obligasi yang biasa disebut nilai par. instrumen keuangan adalah memperoleh return (imbal hasil).

PERAMALAN LAJU INFLASI, SUKU BUNGA INDONESIA DAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR)

PEMODELAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS)

ANALISIS INFLASI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE REGRESI NON PARAMETRIK B-SPLINE

KLASIFIKASI RUMAH LAYAK HUNI DI KABUPATEN BREBES DENGAN MENGGUNAKAN METODE LEARNING QUANTIZATION DAN NAIVE BAYES

PEMODELAN DATA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN. Disusun Oleh : NOVIA AGUSTINA. Skripsi. Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Undip

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penelitian Darmadji dan Fakhruddin (2011) (ekbis.sindonews.com) Harsono (2010)

Utang Jangka Panjang (Long Term Liabilities)

SKRIPSI. Disusun oleh: DHINDA AMALIA TIMUR

BAB 1 PENDAHULUAN. bisa bersifat tarif tetap (fixed rate), tarif mengambang (floating rate) maupun

PENERAPAN NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI KELAYAKAN KREDIT

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

C H A P T E R 14 LIABILITAS JANGKA PANJANG

ANALISIS KINERJA PORTOFOLIO OPTIMAL CAPITAL ASSET PRICING MODEL

Biaya Modal Perusahaan 1 BAB 9 BIAYA MODAL PERUSAHAAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan dunia investasi di Indonesia saat ini berkembang dengan

BAB I PENDAHULUAN. panjang dalam memperoleh benefitnya. Investasi di Indonesia dapat dilakukan

Universitas Kristen Maranatha

SKRIPSI. Disusun Oleh: MARTA WIDYASTUTI

VALUASI KUPON OBLIGASI PT. BPD LAMPUNG TBK. MENGGUNAKAN OPSI MAJEMUK CALL ON CALL TIPE EROPA

PEMODELAN REGRESI SPLINE TRUNCATED UNTUK DATA LONGITUDINAL

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB II KAJIAN PUSTAKA, RERANGKA PEMIKIRAN, DAN HIPOTESIS

I. PENDAHULUAN. Dalam melaksanakan fungsinya, pasar modal menjadi penghubung bagi pihak yang

Surat Berharga Jangka Panjang ( Long term securities) Manajemen Keuangan Maret 2015

PERBANDINGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TUNGGAL DAN FUZZY TIME SERIES UNTUK MEMPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN

Kementerian Keuangan Republik Indonesia Direktorat Jenderal Pengelolaan Pembiayaan dan Risiko Direktorat Surat Utang Negara.

ANALISIS NILAI RISIKO (VALUE AT RISK) MENGGUNAKAN UJI KEJADIAN BERNOULLI (BERNOULLI COVERAGE TEST) (Studi Kasus pada Indeks Harga Saham Gabungan)

Pendek (< 1 Tahun) Obligasi Mata Uang Asing Saham Properti Emas Koleksi

PENGELOLAAN SURAT UTANG NEGARA

SKRIPSI. Oleh : PUSPHITA ANNA OCTAVIANI NIM PENERAPAN METODE KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

2016 PENGUKURAN RISIKO KREDIT OBLIGASI PENDEKATAN FIRST PASSAGE TIME DAN OPTIMISASI PORTOFOLIO DENGAN MEAN VARIANCE EFFICIENT PORTFOLIO

PREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR REGRESSION DENGAN ALGORITMA GRID SEARCH

BAB I PENDAHULUAN. Investasi pada dasarnya adalah uang yang dipakai untuk menghasilkan

SKRIPSI. Disusun Oleh: Ana Kartikawati NIM. J2E009024

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Pasar modal adalah pasar dari berbagai instrumen keuangan jangka

KONSTRUKSI KURVA YIELD DENGAN METODE NELSON-SIEGEL (Studi Kasus Obligasi Pemerintah dengan Kode FR)

ANALISIS PENGARUH JUMLAH UANG BEREDAR DAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN PEMODELAN REGRESI SEMIPARAMETRIK KERNEL

VALUASI COMPOUND OPTION PUT ON PUT TIPE EROPA SKRIPSI. Disusun oleh YULIA AGNIS SUTARNO JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA

BAB I PENDAHULUAN. diperoleh melalui pasar uang dan pasar modal. Pasar modal memiliki peran besar bagi

BAB I PENDAHULUAN. Perusahaan menerbitkan obligasi dengan tujuan untuk menghindari risiko yang

BAB I PENDAHULUAN. atau menerbitkan surat utang (obligasi). Obligasi (bond) dapat didefinisikan

BAB I PENDAHULUAN. Sejarah liberalisasi sektor keuangan di Indonesia bisa dilacak ke belakang,

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Menurut Kabar Indonesia pada tanggal 13 Januari 2008, di era globalisasi, pasar modal

MAKALAH TINGKAT BUNGA DAN NILAI OBLIGASI

PROSPEK INVESTASI SURAT UTANG NEGARA

ANALISIS KLASIFIKASI PADA NASABAH KREDIT KOPERASI X MENGGUNAKAN DECISION TREE C4.5 DAN NAÏVE BAYES SKRIPSI

BAB 1 PENDAHULUAN. ekuity (saham), reksa dana, instrumen derivatif maupun instrumen lainnya. Pasar

PERBANDINGAN ANALISIS KLASIFIKASI MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015, Halaman Online di:

BAB II KAJIAN PUSTAKA. kondisi perekonomian, berbagai keputusan yang berkenaan dengan konsumsi, tabungan dan

BAB II KAJIAN PUSTAKA, KERANGKA PEMIKIRAN DAN HIPOTESIS

PEMODELAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT DENGAN METODE PEMILIHAN MODEL FORWARD SELECTION

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015, Halaman Online di:

ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM DENGAN PENDEKATAN OPTIMISASI MULTIOBJEKTIF UNTUK PENGUKURAN VALUE AT RISK SKRIPSI

PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA SERIKAT MENGGUNAKAN

PENGKONSTRUKSIAN KURVA YIELD DENGAN METODE NELSON SIEGEL SVENSSON (Studi Kasus Data Obligasi Pemerintah)

Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Algoritma One Step Secant Backpropagation dalam Return Kurs Rupiah Terhadap Dolar Amerika Serikat

BAB I PENDAHULUAN. Pasar modal mempunyai peranan penting bagi perkembangan ekonomi. suatu negara khususnya secara makro. Kehadiran pasar modal dapat

BAB I PENDAHULUAN. Pasar modal merupakan pasar dari berbagai instrumen keuangan (sekuritas)

BAB I PENDAHULUAN. sekarang dan masa yang akan datang. Perusahaan go public dalam melakukan

BAB I PENDAHULUAN. modal menjadi pilar perekonomian negara-negara maju dan menjadi cermin. menentukan maju atau melemahnya ekonomi suatu negara.

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

Transkripsi:

KLASIFIKASI PERUBAHAN HARGA OBLIGASI KORPORASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFICATION SKRIPSI Disusun Oleh : KHOTIMATUS SHOLIHAH 24010212140078 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 2016

KLASIFIKASI PERUBAHAN HARGA OBLIGASI KORPORASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFICATION Disusun Oleh : KHOTIMATUS SHOLIHAH 24010212140078 Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana pada Jurusan Statistika JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 2016 i

KATA PENGANTAR Alhamdulillah, segala puji hanya milik Allah SWT, karena hanya limpahan rahmat dan karunianya penulis mampu menyelesaikan Tugas Akhir yang berjudul Klasifikasi Perubahan Harga Obligasi Korporasi di Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes Classification. Pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada: 1. Ibu Dra. Dwi Ispriyanti, M.Si, selaku Ketua Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro. 2. Ibu Di Asih I Maruddani, S.Si, M.Si selaku dosen pembimbing I dan Bapak Abdul Hoyyi, S.Si., M.Si selaku dosen pembimbing II, yang telah memberikan bimbingan dan pengarahan dalam penulisan tugas akhir ini. 3. Bapak/Ibu dosen Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika yang telah memberikan ilmu yang bermanfaat. 4. Kedua orang tua yang selalu memberikan dukungan, do a, dan tidak pernah lelah mendidik serta memberi cinta yang tulus dan iklas semenjak kecil. 5. Semua pihak yang telah memberikan bantuan dalam menyelesaikan tugas akhir ini yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu. Penulis menyadari bahwa laporan ini masih jauh dari sempurna. Oleh karena itu, kritik dan saran yang membangun sangat penulis harapkan. Semarang, Maret 2016 Penulis iv

ABSTRAK Obligasi adalah surat utang jangka menengah-panjang yang dapat dipindahtangankan berisi janji dari pihak penerbit untuk membayar imbalan berupa bunga pada periode tertentu dan melunasi pokok utang pada waktu yang telah ditentukan kepada pihak pembeli obligasi. Harga obligasi yang mengalami perubahan setiap waktu dapat menguntungkan atau merugikan investor. Investor hendaknya mengetahui kondisi terbaik untuk membeli obligasi dengan harga diskon, atau menjual obligasi dengan harga premium. Dengan mengklasifikasikan perubahan harga obligasi dapat membantu investor untuk mendapatkan return yang optimal. Salah satu metode klasifikasi adalah Naive Bayes. Secara teori, metode tersebut mempunyai error yang minimum dibandingkan metode klasifikasi yang lain. Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilistik sederhana yang berdasar pada penerapan teorema Bayes dengan asumsi independensi yang kuat. Sebelum dilakukan klasifikasi, diperlukan preprocessing data yang merupakan tahapan pemilihan fitur. Dalam hal ini dilakukan uji Mann Whitney untuk memilih fitur yang independen tiap kelasnya. Teknik validasi yang digunakan adalah k-fold cross validation. Berdasarkan hasil analisis, diperoleh akurasi rata-rata sebesar 78,52% dan error 21,48%. Dengan akurasi yang cukup tinggi dan error yang cukup rendah, hal ini dapat diartikan bahwa metode Naive Bayes bekerja cukup baik dalam mengklasifikasi perubahan harga obligasi korporasi di Indonesia. Kata kunci : obligasi, klasifikasi, k-fold cross validation, Naive Bayes v

ABSTRACT Bond is a medium-long term debt securities which can be sold and contains a pledge from the issuer to pay interest for a certain period and repayment of the principal debt at a specified time to the bonds buyer. Bonds price changes any time, it could be beneficial or give disadvantage to investors. Investors should know the best conditions to buy bonds on a discount, or sell them at a premium price. By classify the changing of bonds price, it could help investors to gain optimum return. One method is Naive Bayes classification. In theory, It has the minimum error rate in comparison to all other classifiers. Bayes is a simple probabilistic-based prediction technique which based on the application of Bayes theorem with strong independence assumptions. Before classifying, preprocessing data is required as a stage feature selection. In this case, the Mann Whitney test can be done to choose the independent features of each class. Validation technique in use is k-fold cross validation. Based on analysis, we gained average accuracy at 78,52% and 21,8% error. With high accuracy and quite low error, it means that the Naïve Bayes method works quite well on classifying the corporate bonds price changes in Indonesia. Keywords: bonds, classification, k-fold cross validation, Naive Bayes vi

DAFTAR ISI Halaman HALAMAN JUDUL... HALAMAN PENGESAHAN I... HALAMAN PENGESAHAN II... KATA PENGANTAR... ABSTRAK... ABSTRACT... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN... DAFTAR ISTILAH... i ii iii iv v vi vii x xi xii xiii BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang... 1 1.2 Rumusan Masalah... 4 1.3 Batasan Masalah... 5 1.4 Tujuan Penelitian... 5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pasar Modal... 6 2.2 Investasi... 7 2.3 Pengertian Obligasi... 7 vii

2.4 Karakteristik Obligasi... 9 2.5 Pendapatan Obligasi... 11 2.6 Peringkat Obligasi Perusahaan... 12 2.7 Konsep Klasifikasi... 13 2.8 Probabilitas... 14 2.9 Naive Bayes Classifier... 16 2.10 Karakteristik Naive Bayes... 20 2.11 Pemilihan Fitur (Variabel) Berbasis Statistik... 21 2.12 Teknik Validasi Model... 22 2.13 Pengukuran Kinerja Klasifikasi... 23 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Sumber Data... 24 3.2 Variabel Penelitian... 24 3.3 Tahapan Analisis... 26 3.4 Diagram Alir Analisis... 27 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Data... 28 4.2 Hubungan Antara Fitur dengan Perubahan Harga Obligasi... 30 4.3 Pemilihan Fitur Berbasis Statistik... 34 4.4 Teknik Validasi Model... 40 4.5 Pengukuran Kinerja Klasifikasi... 47 viii

BAB V PENUTUP 1.1 Kesimpulan... 55 1.2 Saran... 56 DAFTAR PUSTAKA... 57 LAMPIRAN... 59 ix

DAFTAR TABEL Halaman Tabel 1. Peringkat Obligasi Perusahaan... 12 Tabel 2. Matriks Confusion untuk Klasifikasi Dua Kelas... 23 Tabel 3. Perubahan Harga Obligasi... 28 Tabel 4. Jangka Waktu Obligasi... 29 Tabel 5. Peringkat Obligasi... 29 Tabel 6. Kupon Obligasi, Nilai Nominal dan Yield... 30 Tabel 7. Kupon Obligasi dengan Perubahan Harga Obligasi... 30 Tabel 8. Nilai Nominal dengan Perubahan Harga Obligasi... 33 Tabel 9. Yield dengan Perubahan Harga Obligasi... 33 Tabel 10. Data Training ketika k = 1... 40 Tabel 11. Data Testing ketika k = 1... 41 Tabel 12. Jumlah Data Training Per Kelas... 41 Tabel 13. Jangka Waktu Obligasi pada Data Training... 43 Tabel 14. Peringkat Obligasi pada Data Training... 43 Tabel 15. Matriks Confusion untuk Data Testing k = 1... 48 Tabel 16. Matriks Confusion untuk Data Testing k = 2... 49 Tabel 17. Matriks Confusion untuk Data Testing k = 3... 50 Tabel 18. Matriks Confusion untuk Data Testing k = 4... 51 Tabel 19. Matriks Confusion untuk Data Testing k = 5... 52 Tabel 20. Matriks Confusion untuk Data Testing k = 6... 53 x

DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 1. Diagram Alir Analisis... 27 Gambar 2. Jangka Waktu Obligasi dengan Perubahan Harga Obligasi... 31 Gambar 3. Peringkat Obligasi dengan Perubahan Harga Obligasi... 32 xi

DAFTAR LAMPIRAN Lampiran 1. Data Obligasi Korporasi di Indonesia Tanggal 30 Halaman November 2015 s.d. 1 Desember 2015... 59 Lampiran 2. Syntax Uji Mann-Whitney... 60 Lampiran 3. Output Uji Mann-Whitney... 63 Lampiran 4. Syntax Metode Naive Bayes Menggunakan Teknik Validasi K-Fold Cross Validation... 65 Lampiran 5. Output Metode Naive Bayes... 66 Lampiran 6. Tabel Normal Standar... 70 xii

DAFTAR ISTILAH At discount bond Kondisi di mana harga pasar obligasi lebih rendah dari nilai nominalnya At premium bond Kondisi di mana harga pasar obligasi lebih tinggi dari nilai nominalnya Fixed rate bond Jenis obligasi yang memberikan tingkat suku bunga tetap sampai periode jatuh tempo Harga pasar Harga jual-beli yang berlaku di pasar atau yang terjadi di Bursa Efek Issuer Kupon Pihak yang menawarkan obligasi Tingkat suku bunga atau pendapatan atas pembelian obligasi, dibayarkan setiap semesteran atau triwulan Maturity date Tanggal jatuh tempo dan harus dilunasinya pokok dari surat utang Nilai nominal Harga yang diberikan dan tertulis pada obligasi atau saham Obligasi Surat utang jangka menengah-panjang yang dapat dipindahtangankan yang berisi janji dari pihak yang menerbitkan untuk membayar imbalan berupa bunga pada periode tertentu dan melunasi pokok utang pada waktu yang xiii

telah ditentukan kepada pihak pembeli obligasi tersebut Obligasi Korporasi Peringkat obligasi Obligasi yang dikeluarkan oleh pemerintah atau perseroan dalam rangka memenuhi struktur permodalan Kode yang dibakukan untuk menunjukkan kualitas suatu surat utang yang penetapannya dilakukan oleh lembaga pemeringkat efek Return Laba atas suatu investasi yang biasanya dinyatakan sebagai tarif persentase tahunan Yield Pendapatan/keuntungan atas investasi yang diterima oleh investor Yield to maturity Tingkat pendapatan yang akan diterima oleh investor bila suatu investasi berjangka panjang dan berbunga seperti obligasi, disimpan sampai jatuh tempo xiii

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pembangunan suatu negara memerlukan dana investasi dalam jumlah yang tidak sedikit. Dalam pelaksanaannya diarahkan untuk berlandaskan kepada kemampuan sendiri, di samping memanfaatkan dari sumber lainnya sebagai pendukung. Sumber dari luar tidak mungkin selamanya diandalkan untuk pembangunan. Oleh sebab itu, perlu ada usaha yang sungguh-sungguh untuk mengarahkan dana investasi yang bersumber dari dalam, yaitu tabungan masyarakat, tabungan pemerintah, dan penerimaan devisa. Pasar modal dipandang sebagai salah satu sarana efektif untuk mempercepat pembangunan suatu negara (Anoraga dan Pakarti, 2001). Darmadji dan Fakhruddin (2001 ) menyebutkan bahwa pasar modal memiliki peran besar bagi perekonomian suatu negara. Hal ini dikarenakan pasar modal menjalankan dua fungsi sekaligus, yaitu fungsi ekonomi dan fungsi keuangan. Pasar modal dikatakan memiliki fungsi ekonomi karena menyediakan fasilitas atau wahana yang mempertemukan dua kepentingan yaitu pihak yang memiliki kelebihan dana (investor) dan pihak yang memerlukan dana ( issuer). Pasar modal dikatakan memiliki fungsi keuangan, karena memberikan kemungkinan dan kesempatan memperoleh imbalan (return) bagi pemilik dana, sesuai dengan karakteristik investasi yang dipilih. 1

2 Pasar modal merupakan sarana pembentuk modal dan akumulasi dana yang diarahkan, untuk meningkatkan partisipasi masyarakat dalam pengarahan dana guna menunjang pembiayaan pembangunan nasional (Ahmad, 2003). Di Indonesia terdapat berbagai macam sekuritas yang diperjualbelikan di dalam pasar modal, salah satunya adalah obligasi. Obligasi adalah surat utang jangka menengah-panjang yang dapat dipindahtangankan yang berisi janji dari pihak yang menerbitkan untuk membayar imbalan berupa bunga pada periode tertentu dan melunasi pokok utang pada waktu yang telah ditentukan kepada pihak pembeli obligasi tersebut. Obligasi mempunyai keuntungan baik bagi penerbit obligasi (issuer) ataupun bagi investor. Bagi issuer, obligasi merupakan salah satu pilihan pendanaan yang relatif lebih murah dibandingkan dengan pinjaman ataupun kredit bank. Dari sudut pandang investor, obligasi merupakan alternatif investasi yang aman karena efek bersifat utang ini memberikan penghasilan tetap berupa kupon dan pokok utang pada waktu jatuh tempo yang telah ditentukan (Wijayanto, 2015). Namun demikian, obligasi tetap memiliki risiko sebagaimana instrumen investasi lainnya. Selain memiliki dana yang akan diinvestasikan, seorang investor juga hendaknya mempunyai pengetahuan yang cukup tentang obligasi. Seperti halnya instrumen investasi lainnya, obligasi juga mengalami perubahan dalam harga. Ada banyak faktor yang mempengaruhi perubahan harga obligasi. Fabozzi (2000) menyebutkan bahwa faktor yang mempengaruhi perubahan harga obligasi adalah kupon, jangka waktu jatuh tempo dan tingkat hasil di mana obligasi diperdagangkan (yield). Menurut Zubir (201 2), dalam

3 memilih obligasi sebagai investasi, ada beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan, di antaranya peringkat obligasi, periode pembayaran kupon, dan time to maturity. Menurut Anoraga dan Pakarti (2001), obligas i ada yang disebut obligasi dengan premium (at premium bond) yaitu kondisi di mana harga pasar obligasi lebih tinggi di atas nilai nominalnya, ada pula yang disebut obligasi dengan diskon (at discount bond), yaitu kondisi di mana harga pasar obligasi berada di bawah nilai nominalnya. Harga obligasi yang mengalami perubahan setiap waktu dapat menguntungkan atau merugikan investor. Investor hendaknya mengetahui kondisi terbaik untuk membeli obligasi dengan harga diskon, atau menjual obligasi dengan harga premium. Dengan mengklasifikasikan perubahan harga obligasi dapat membantu investor untuk mendapatkan return yang optimal. Data mining adalah kegiatan meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar (Santosa, 2007). Ada banyak metode klasifikasi dalam data mining, antara lain Naive Bayes. Metode Naive Bayes merupakan metode pengklasifikasian yang terkenal dengan tingkat keakuratan yang baik. Menurut Prasetyo (201 3), Naive Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilistik sederhana yang berdasar pada penerapan teorema Bayes (aturan Bayes) dengan asumsi independensi (ketidaktergantungan) yang kuat (naif). Sibaroni (2008) menyatakan bahwa meskipun asumsi independensi cukup sulit dipenuhi dalam dunia nyata, akan tetapi dalam praktiknya masih berfungsi dengan baik.

4 Naive Bayes merupakan algoritma yang termasuk dalam kategori eager learner, yaitu didesain untuk melakukan pembacaan /pelatihan/pembelajaran pada data latih untuk dapat memetakan dengan benar setiap vektor masukan ke label kelas keluarannya sehingga di akhir proses pelatihan, model sudah dapat melakukan pemetaan dengan benar (Prasetyo, 2014). Secara teori, metode klasifikasi Naive Bayes mempunyai error rate yang minimum dibandingkan metode klasifikasi yang lain (Han dan Kamber, 2006). Selain itu, dibandingkan dengan pengklasifikasian menggunakan regresi logistik, metode Naive Bayes tidak memerlukan pengujian statistik seperti uji signifikansi. Metode Naive Bayes merupakan metode yang mudah diimplementasikan. Kelebihan lain metode ini adalah dapat menangani missing value, dan apabila asumsi saling bebas terpenuhi, maka tingkat akurasinya sangat tinggi (Sibaroni, 2008). Berdasarkan uraian tersebut, penulis tertarik untuk mengklasifikasikan perubahan harga obligasi menggunakan metode Naive Bayes Classification. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang tersebut, maka dapat diperoleh rumusan permasalahan sebagai berikut: 1. Bagaimana pengklasifikasian data menggunakan metode Naive Bayes? 2. Bagaimana klasifikasi perubahan harga obligasi korporasi di Indonesia tanggal 30 November 2015 s.d.1 Desember 2015 menggunakan metode Naive Bayes?

5 3. Bagaimana keakuratan klasifikasi perubahan harga obligasi korporasi di Indonesia tanggal 30 November 2015 s.d. 1 Desember 2015 menggunakan metode Naive Bayes? 1.3 Batasan Masalah Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah data obligasi korporasi di Indonesia tanggal 30 November 2015 s.d.1 Desember 2015 dengan tipe obligasi fixed rate bond. Metode yang digunakan dalam menyelesaikan penelitian ini adalah Naive Bayes Classification dengan teknik validasi k-fold cross validation. 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian yang dilakukan adalah: 1. Mengetahui pengklasifikasian data menggunakan metode Naive Bayes. 2. Mengklasifikasi perubahan harga obligasi korporasi di Indonesia tanggal 30 November 2015 s.d. 1 Desember 2015 menggunakan metode Naive Bayes. 3. Mendapatkan akurasi yang tepat untuk melakukan klasifikasi perubahan harga obligasi korporasi di Indonesia tanggal 30 November 2015 s.d. 1 Desember 2015 menggunakan metode Naive Bayes.