PENERAPAN TRANSFORMASI DATA DISCRETE WAVELET TRANSFORM PADA NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAM - Indah Suryani (Jurnal Riset Informatika, 2019)
Penelitian mengenai harga saham memang masih menarik bagi para peneliti. Seperti halnya dalam penelitian ini, data penutupan harga saham ANTM dijadikan sebagai set data yang diolah untuk kemudian dilakukan prediksi harga kedepannya. Adapun metode Neural Network merupakan metode yang sangat banyak digunakan peneliti karena berbagai keunggulannya. Sedangkan metode Discrete Wavelet Transform digunakan untuk melakukan transformasi data. Penggunaan transformasi data menggunakan Discrete Wavelet Transform diharapkan dapat meningkatkan kualitas data sehingga dapat meningkatkan performa Neural Network. Adapun berdasarkan eksperimen yang dilakukan dengan metode Neural Network dengan fungsi aktivasi Binary Sigmoid menunjukkan hasil RMSE 0,024 sampai dengan 0,022. Sedangkan dari hasil eksperimen Neural Network dengan fungsi aktivasi Binary Sigmoid yang dilakukan transformasi data dengan Discrete Wavelet Transform, telah menghasilkan RMSE yang lebih kecil daripada Eksperimen prediksi yang tanpa menggunakan transformasi data dengan Discrete Wavelet Transform yaitu 0,02 sampai dengan 0,018. Dari hasil perbandingan RMSE tersebut, terdapat selisih nilai rata-rata RMSE sebesar 0,0039. Artinya penerapan transformasi data menggunakan Discrete Wavelet Transform ini ternyata mampu meningkatkan performa prediksi dengan Neural Network yaitu dengan menghasilkan nilai error yang lebih kecil atau menghasilkan prediksi yang lebih akurat.