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.