IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI HARGA SAHAM
Abstract: Pembelian saham
sudah menjadi salah satu pilihan modal yang sah saat ini. Saham memungkinkan
investor mendapatkan keuntungan besar dalam jangka waktu singkat, namun juga
beresiko membuat investor mengalami kerugian yang besar dalam waktu yang
singkat pula. Oleh karena itu dibuat sebuah aplikasi peramalan harga saham
menggunakan jaringan syaraf tiruan yang nantinya dapat menjadi pertimbangan
para investor saat mengambil keputusan dalam proses jual-beli saham. Jaringan
syaraf tiruan merupakan model yang meniru cara kerja jaringan neural biologis.
Penelitian ini menerapkan salah satu metode jaringan syaraf tiruan yaitu
backpropagation dengan fungsi aktivasi sigmoid biner untuk peramalan harga
penutupan saham PT. Adaro Energy. Peramalan harga penutupan saham ini
menggunakan 6 variabel data transaksi saham, antara lain harga pembukaan, harga
tertinggi, harga terendah, harga penutupan, harga jual, dan harga beli.
Sedangkan hasil peramalan yang menjadi target penelitian adalah harga penutupan
saham di hari berikutnya. Percobaan dilakukan dengan menggunakan 4 kombinasi
arsitektur jaringan yang berbeda. Percobaan-percobaan yang dilakukan merupakan
kombinasi dari jumlah neuron pada layar tersembunyi pertama, jumlah neuron pada
layar tersembunyi kedua, dan jumlah iterasi maksimum. Arsitektur jaringan
terbaik hasil percobaan yang digunakan untuk peramalan adalah 6-25-25-250000
dengan target error sebesar 0.0001, laju pembelajaran 0.5, dan momentum 0.9.
Penulis: Ayu Trimulya ,
Syaifurrahman , Fatma Agus Setyaningsih
Kode Jurnal: jptkomputerdd150189
