PEMBANGUNAN APLIKASI BERBASIS WEB UNTUK PERAMALAN HARGA SAHAM DENGAN METODE MOVING AVERAGE, EXPONENTIAL SMOOTHING, DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK - Ruben Allpio Siregar; Edwin Riksakamora (Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS, 2016)
Saham merupakan salah satu media untuk melakukan investasi pada suatu perusahaan dan juga dapat diperjual-belikan. Harga saham merupakan salah satu indikator dalam jual-beli saham yang digunakan investor untuk menentukan keputusan. Keputusan yang akan diambil mengenai saham mana yang akan dibeli atau disimpan sehingga dapat menghasilkan keuntungan. Peramalan atau prediksi harga saham secara kuantitatif dapat dilakukan berdasarkan data historis dan dengan menggunakan model matematis. Data historis pergerakan harga saham dapat dianalisa untuk menemukan pola pergerakan yang terjadi. Analisa pola pergerakan dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa metode peramalan seperti moving average, exponential smoothing, artificial neural network, dan lain-lain. Metode Moving Average merupakan metode peramalan yang menggunakan nilai rerata beberapa periode dari data historis yang ada. Moving Average baik digunakan untuk data yang relatif stabil. Metode Exponential Smoothing merupakan metode peramalan dengan menambahkan bobot untuk data historis periode sebelumnya dengan nilai peramalan periode sebelumnya, menentukan tren yang terjadi, dan menentukan nilai musiman dari data historis. Metode Artificial Neural Network merupakan jaringan yang terdiri atas sekelompok unit pemroses yang dimodelkan hampir seperti jaringan saraf manusia. Dengan melakukan pembenaran pada weight dan bias berdasarkan error yang terjadi. Setelah itu akan didapat Neural Network yang baik dan siap untuk melakukan proses yang berulang-ulang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menciptakan sarana informasi mengenai peramalan harga saham dengan beberapa metode peramalan untuk dapat saling dibandingkan pada teknologi aplikasi berbasis web.