RANCANG BANGUN SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN SAHAM LOW-RISK BERBASIS FUZZY TSUKAMOTO PADA PASAR MODAL INDONESIA
DOI:
https://doi.org/10.54314/jssr.v8i4.4814Abstract
Abstract: The Indonesian capital market demonstrated rapid growth throughout 2025. According to a press release issued by the Indonesia Stock Exchange (IDX) on February 10, 2025, a significant surge in the number of national capital market investors was recorded. By early January 2025, the number of Single Investor Identifications (SIDs) had exceeded 15 million, marking the highest achievement in the development of financial inclusion in Indonesia. The stock data used was limited to companies listed on the Indonesia Stock Exchange and consistently included in the LQ45 index. The objective of this study was to design a low-risk stock selection model that uses the Tsukamoto fuzzy method to manage various criteria based on market data. The result sum_alpha = 0.333 was obtained from the highest rule evaluation value (alpha), and to obtain sum_alpha_z = 8.88, the highest rule evaluation value (alpha_z) was obtained to obtain a z_final value of 26.66 (sum_alpha_z value / sum_alpha value). This stock recommendation system can systematically select low-risk stock recommendations.
Keywords: Design, Recommendation System, Low-Risk Stock Selection, Fuzzy Tsukamoto, Indonesian Capital Market
Abstrak: Pasar modal Indonesia menunjukkan pertumbuhan yang pesat sepanjang tahun 2025. Berdasarkan siaran pers yang diterbitkan oleh PT Bursa Efek Indonesia (BEI) pada 10 Februari 2025, tercatat lonjakan signifikan dalam jumlah investor pasar modal nasional. Hingga awal Januari 2025, jumlah Single Investor Identification (SID) telah melampaui 15 juta, yang menandai capaian paling tinggi dalam perkembangan inklusi keuangan di Indonesia. Data saham yang digunakan terbatas pada perusahaan-perusahaan yang terdaftar di bursa efek Indonesia dan secara konsisten masuk dalam indeks LQ45. Tujuan dalam penelitian ini adalah merancang sebuah model seleksi saham berisiko rendah yang menggunakan metode fuzzy Tsukamoto untuk mengelola berbagai kriteria berbasis data pasar. hasil sum_alpha=0.333 didapat dari nilai tertinggi rule evaluation (alpha) dan untuk mendapatkan nilai sum_alpha_z=8.88 didapat dari nilai tertinggi rule evaluation (alpha_z) untuk mendapat nilai z_final=26.66 (nilai sum_alpha_z/ nilai sum_alpha) hasil. Sistem rekomendasi saham ini dapat melakukan proses seleksi secara sistem tentang rekomendasi saham yang rendah resiko.
Kata Kunci: Rancang Bangun, Sistem Rekomendasi, Pemilihan Saham Low-Risk, Fuzzy Tsukamoto, Pasar Modal Indonesia
Downloads
References
Daffa Rachman, M., Voutama Sistem Informasi, A., Singaperbangsa Karawang Jl Hsronggo Waluyo, U., & Timur, T. (2024). Implementasi Algoritma K-Means Dalam Sistem Rekomendasi Musik Menggunakan Python. Dalam Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 8, Nomor 3).
Erma, N., & Sari, F. A. (T.T.). Analisis Volatilitas: Strategi Pemilihan Saham Yang Cocok Dengan Kantong Mahasiswa Guna Memperkuat Pertumbuhan Ekonomi. Bisnis Dan Pendidikan, 5(5), 2025. Https://Doi.Org/10.17977/Um066.V5.I5.2025.3
Fadilah, A., Wiharno, H., & Nurfatimah, S. N. (2023). Pengaruh Harga Saham, Return Saham, Volatilitas Harga Saham, Ukuran Perusahaan Dan Volume Perdagangan Saham Terhadap Bid-Ask Spread Saham.
Harlina, M. S., Susilowati, E., Suharni, S., Herawati, M. S., & Atsiilah, M. F. (2025). Pemodelan Sistem Rancangan Website Toko Ummi Cookies Menggunakan Uml (Unified Modelling Language). Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 7(3), 364–371. Https://Doi.Org/10.47233/Jteksis.V7i3.1943
Hidayah N. A, R. N. (2024). 3383-Article Text-9764-1-10-20241028. Jurnal Perangkat Lunak.
Hindarto, D., & Hariadi, M. (2023). Information System Design At Fgh Stores With Unified Modelling Language. Journal Of Computer Networks, Architecture And High Performance Computing, 5(2), 623–633. Https://Doi.Org/10.47709/Cnahpc.V5i2.2702
Idx. (2025, Oktober 19). Awal Tahun
Investor Pasar Modal Lampaui 15 Juta. Https://Www.Idx.Co.Id/Id/Berita/Siaran-Pers/2314.
Inggi, R., Alam, H. P., Studi, P., Informasi, S., Bina, S., & Kendari, B. (2023). Analisis Forensik Web Browser Pada Perangkat Android. 8(1).
Ismail, A., Herbenita, H., Desliniati, N., Andriyati, Y., & Pranadani, A. (2024). Mengenal Investasi Di Pasar Modal: Melalui Sekolah Pasar Modal Bursa Efek Indonesia. Asadel Liamsindo Teknologi. Https://Books.Google.Co.Id/Books?Id=Fjgbeqaaqbaj
Kurniawan, N. D., Mochtar, D. A., & Wisnuwardhani, D. A. (2024). Legal Protection Of Investors Against Insider Trading Practices Capital Market. Eas Journal Of Humanities And Cultural Studies, 6(03), 104–110. Https://Doi.Org/10.36349/Easjhcs.2024.V06i03.007
Mardika, P. D., & Fauzi, A. (2024). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Terbaik Dengan Metode Simple Additive Weight (Saw). Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan, 12(1). Https://Doi.Org/10.23960/Jitet.V12i1.3914
Muhtadi, Aksa, M., Naoval, A., Adiba, F., & Nasurllah, A. H. (2025). A Decision Support Model For Scholarship Recipient Selection Based On Tsukamoto Fuzzy Logic. Media Of Computer Science, 2(1),
–36. Https://Doi.Org/10.69616/Mcs.V2i1.225
Oktova Pramudya, S., Wishal Nabili, F., Himawan, R., Sari, A. P., Informatika, P. S., Pembangunan, U., Veteran, N. ", & Timur, J. (2023). Sistem Pendeteksi Diabetes Menggunakan Algoritma Tsukamoto Pada Bahasa Pemrograman Python. Dalam Seminar Nasional Informatika Bela Negara (Santika) (Vol. 3).
Prabowo, R. (2025). Implementasi Metode Promethee Untuk Rekomendasi Saham Layak Investasi Berbasis Aplikasi Penunjang Keputusan. Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan, 13(1). Https://Doi.Org/10.23960/Jitet.V13i1.5572
Pratiwi, D. C., Atina, V., & Maulindar, J. (2024). Job-Position Recommender System Using Knowledge Based Recommendation Method At Atmi Polytechnic Surakarta. Jurnal Teknik Informatika (Jutif), 5(1), 153–161. Https://Doi.Org/10.52436/1.Jutif.2024.5.1.1258
Rahmadhani, S., Hakim, L., Hendra Wibowo, G., Purnama Kristanto, S., Mistiko Rini, E., Studi Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak, P., Studi Teknologi Rekayasa Komputer, P., Bisnis Dan Informatika, J., & Negeri Banyuwangi, P. (T.T.). Jip (Jurnal Informatika Polinema) Sistem Rekomendasi Penelusuran Buku Berbasis Content-Based Filtering Dengan Pembobotan Tf-Rf
