PENGGUNAAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION DALAM MEMPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) - Wisnu HendroMartono; Dian Hartanti (Sekolah Tinggi Teknik - PLN, 2015)
Peramalan adalah suatu cabang ilmu untuk memprediksi kejadian yang mungkin terjadi dimasa yang akan datang berdasarkan kejadian yang terjadi di masa lampau. Peramalan hargasaham telah banyak dilakukan di dunia industri sebagai sebuah instrument keuangan yangpenting. Terdapat banyak metode peramalan, namun peramalan dengan menggunakan jaringansyaraf tiruan banyak digunakan karena memiliki banyak keuntungan. Salah satu metodeperamalan yang berkembang saat ini adalah menggunakan Artificial Neural Network (ANN),dimana ANN telah menjadi objek penelitian yang menarik dan banyak digunakan untukmenyelesaikan masalah pada beberapa bidang kehidupan, salah satu diantaranya adalah untukanalisis data time series pada masalah Forecasting. Salah satu jaringan yang sering digunakanuntuk prediksi data time series adalah Backpropagation neuron network.Pada saat pelatihanbobot dan bias jaringan syaraf tiruan, nilai MSE yang didapatkan adalah 3,636604. Setelah bobotdan bias dioptimasi pada saat pelatihan dengan iterasi sebanyak 50 kali dihasilkan nilai MSEsebesar 0,0922114. Pada saat bobot dan bias yang telah dioptimasi digunakan pada jaringansyaraf tiruan untuk meramalkan nilai IHSG pada periode mendatang, nilai MSE yang didapatkanadalah 0,0348015. Nilai MSE yang didapatkan telah memenuhi nilai kondisi atau syarat sebagaisebuah metode peramalan yang baik karena mampu memenuhi syarat nilai MSE≤0.1.