Prediksi Pergerakan Harga Saham Pada Bank Terbesar Di Indonesia Dengan Metode Backpropagation Neural Network - Agnes Novita (STMIK Banjarbaru, 2016)
AbstrakPrediksi harga saham perusahaan sangatlah penting bagi perusahaan dan para investor untuk menentukan strategi atau pengambilan keputusan bisnis dalam membeli saham suatu perusahaan, dan hal ini disebabkan oleh perubahan harga saham yang dapat terjadi setiap saat. Prediksi harga saham dilakukan dengan melakukan analisa terhadap data-data harga saham pada periode sebelumnya, seperti harga saham pembukaan, harga tertinggi, harga terendah dan harga penutupan sehingga harga saham pada waktu yang akan datang dapat diprediksi. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi harga saham pada bank BRI sebagai bank pemerintah dan BCA sebagai bank swasta yang merupakan bank terbaik berdasarkan modal intinya yang berada di atas 30 triliun Rupiah pada tahun 2013 berdasarkan data dari majalah infobank. Teknik yang digunakan untuk memprediksi harga saham pada penelitian ini menggunakan metode Back Propagation Neural Network Metode ini sangat sesuai untuk data time series yang bersifat non-linier. Data-data yang digunakan adalah data harga saham pada 4 bank terbesar berdasarkan modal intinya yang berjumlah di atas 30 triliun Rupiah, yaitu bank BRI, Mandiri, BNI dan BCA. Data yang digunakan adalah data harga saham harian selama tahun 2013. Hasil penelitian mengenai prediksi harga saham pada bank BRI dan BCA dengan menggunakan metode BPNN ini memiliki nilai akurasi yang baik, di mana hasil yang diperoleh mendekati data yang sebenarnya.Kata Kunci: Prediksi, Metode, Back Propagation Neural Network