IMPLEMENTASI METODE NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION DALAM PREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG)

  • Barus O
  • Wijaya C
N/ACitations
Citations of this article
60Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Pada era saat ini, Investasi saham di pasar modal merupakan aset yang sangat penting bagi beberapa golongan masyarakat dan juga bagi perusahaan. Dengan adanya investasi, secara langsung maupun tidak langsung dapat memberikan dampak bagi perusahaan maupun bagi masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dengan indeks saham: Jakarta Composite Index (JKSE). Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Neural Network Backpropagation. Pengumpulan dataset melalui website finance.yahoo.com dengan periode 8 Mei 2018 sampai dengan 7 Mei 2021 sebanyak 757 data. Setelah melakukan proses pengolahan data, data yang tersisa adalah 724 data. Kemudian data akan dibagi menjadi 70% data training dan 30% data testing yang akan digunakan pada proses pengolahan data. Hasil pengujian menggunakan metode Neural Newtwork Backpropagation mendapatkan hasil terbaik menggunakan Kondisi ke-10 dengan nilai Root Mean Square Error (RMSE) senilai 0.010. Kemudian akan didapatkan hasil perbandingan antara harga Close aktual dengan harga Close prediksi dengan akurasi sebesar 63.06% yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan para investor.

Cite

CITATION STYLE

APA

Barus, O., & Wijaya, C. (2021). IMPLEMENTASI METODE NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION DALAM PREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG). SEMINASTIKA, 3(1), 79–85. https://doi.org/10.47002/seminastika.v3i1.252

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free