KOLABORASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN MOVING AVERAGE CONVERGENCE DIVERGENCE UNTUK MEMPREDIKSI PERGERAKAN VALUTA ASING - Miftakhul Huda; Akhmad Yusuf; Dwi Kartini (EPSILON: JURNAL MATEMATIKA MURNI DAN TERAPAN, 2018)
Pasar valas merupakan pasar yang potensial untuk memperoleh keutungan finansial apabila dapat memprediksi pergerakan harga secara akurat pada masa yang akan datang. Pada penelitian ini dilakukan prediksi valas dengan mengkolaborasikan 2 algoritma yaitu Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation dan Moving Average Convergence Divergence (MACD). Ouput prediksi yang dihasilkan ada 3 yaitu Bearish (tren turun), Bullish (tren naik) dan Hold (tren netral). Tren turun dan tren naik dihasilkan apabila hasil prediksi JST dan MACD mempunyai sinyal tren yang sama, sedangkan tren netral dihasilkan apabila JST dan MACD mempunyai sinyal tren yang berbeda. Pada penelitian ini dilakukan prediksi harga penutupan pair USD/JPY setiap pukul 06.00 GMT selama 20 hari, data yang digunakan untuk training dan testing JST sebanyak 1440 data terdiri dari harga penutupan time frame 5 menit pukul 00.00 GMT hingga 05.55 GMT selama 20 hari sedangkan MACD menggunakan 560 data harga penutupan time frame 1 jam pukul 00.00 GMT hingga 23.00 GMT selama 20 hari. Dari 20 percobaan hasil kolaborasi (J-MACD) menghasilkan 12 sinyal hold, 5 transaksi sukses dan 3 transaksi gagal. Dengan demikian J-MACD mempunyai tingkat akurasi sebesar 62,5%.