PENGGUNAAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION DALAM MEMPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG)

Abstract

Peramalan adalah suatu cabang ilmu untuk memprediksi kejadian yang mungkin terjadi di
masa yang akan datang berdasarkan kejadian yang terjadi di masa lampau. Peramalan harga
saham telah banyak dilakukan di dunia industri sebagai sebuah instrument keuangan yang
penting. Terdapat banyak metode peramalan, namun peramalan dengan menggunakan jaringan
syaraf tiruan banyak digunakan karena memiliki banyak keuntungan. Salah satu metode
peramalan yang berkembang saat ini adalah menggunakan Artificial Neural Network (ANN),
dimana ANN telah menjadi objek penelitian yang menarik dan banyak digunakan untuk
menyelesaikan masalah pada beberapa bidang kehidupan, salah satu diantaranya adalah untuk
analisis data time series pada masalah Forecasting. Salah satu jaringan yang sering digunakan
untuk prediksi data time series adalah Backpropagation neuron network.Pada saat pelatihan
bobot dan bias jaringan syaraf tiruan, nilai MSE yang didapatkan adalah 3,636604. Setelah bobot
dan bias dioptimasi pada saat pelatihan dengan iterasi sebanyak 50 kali dihasilkan nilai MSE
sebesar 0,0922114. Pada saat bobot dan bias yang telah dioptimasi digunakan pada jaringan
syaraf tiruan untuk meramalkan nilai IHSG pada periode mendatang, nilai MSE yang didapatkan
adalah 0,0348015. Nilai MSE yang didapatkan telah memenuhi nilai kondisi atau syarat sebagai
sebuah metode peramalan yang baik karena mampu memenuhi syarat nilai MSE?0.1.