Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Administrasi [SEMINASTIKA]
Vol 3 No 1 (2021): 3rd SEMINASTIKA 2021

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

Okky Barus (Universitas Pelita Harapan)
Christopher Wijaya (Universitas Pelita Harapan)



Article Info

Publish Date
04 Nov 2021

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.

Copyrights © 2021






Journal Info

Abbrev

seminastika

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics

Description

Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Administrasi [SEMINASTIKA] adalah luaran dari Seminar Nasional (Call for Paper) yang diselenggarakan oleh Universitas Mulia, Indonesia. Luaran berupa prosiding ini adalah hasil dari naskah/ paper yang telah dinyatakan diterima yang ...