2013 : Prediksi Pergerakan Harga Saham Menggunakan Metode Back Propagation Neural Network

Prof. Ir. Handayani Tjandrasa M.Sc., Ph.D.


Abstract

Pasar saham merupakansalah satu hal yang paling menarik bagi investor. Dengan mengetahui harga saham investor dapat merencanakan strategi yang tepat untuk mendapatkan keuntungan. Akan tetapi, harga saham bersifat fluktuatif atau berubah-ubah dikarenakan faktor-faktor tertentu. Kondisi pergerakan harga saham diharapkan dapat diprediksi secara akurat oleh investor. Investor dapat melakukan prediksi dengan melakukan analisa histori dan trend harga saham pada periode sebelumnya. Pada penelitian ini telah dirancang sebuah sistem prediksi harga saham secara komputasional menggunakan metode Back Propagation Neural Network (BPNN). Metode BPNN merupakan metode prediksi yang didasarkan pada sebagian kecil sistem syaraf manusia. Metode BPNN merupakan metode yang mampu menangani data yang bersifat non-linier dan time series. Sehingga metode BPNN ini cocok diterapkan pada data harga saham yang juga memiliki sifat time seriesdan non-linier. Data harga saham diambil dari data saham perusahaan yang tergabung dalam indeks LQ45 danuji coba pada penelitian ini dilakukan secara harian (short term). Dari percobaan yang telah dilakukan prediksi harga saham menggunakan metode BPNN memiliki presisi yang baik akan tetapi akurasi yang didapatkan kurang baik. Hal ini terbukti dengan hasil NRMSE yang didapatkan minimal sebesar 0.22 dan akurasi terbaik sebesar 62.18.