Prediksi Data Historis Saham PT.Bank Rakyat Indonesia Tbk (BBRI) Menggunakan Model Algoritma Artificial Neural Network - Saifuddin Saifuddin; Arief Hermawan (Konsorsium Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Perguruan Tinggi Muhammadiyah 'Aisyiyah (PTMA) Koordinator Wilayah Jawa Tengah - DIY, 2019)
Dalam beberapa tahun ini perkembangan ekonomi Indonesiamengalami fluktuasi dikarenakan ada beberapa kondisi tertentusehingga mengakibatkan mengakibatkan pergerakan kenaikan danpenurunan indeks saham yang tercatat di BEI terutama pada sahamPT.Bank Rakyat Indonesia Tbk (BBRI )yang mengalamiketidakstabilan. Salah satu hal yang dilakukan untuk membantu parainvestor agar mereka tidak salah dalam pengambilan keputusan,dalam penelitian ini adalah melakukan peramalan pergerakan hargasaham pada PT.Bank Rakyat Indonesia Tbk (BBRI) karena saham inidianggap sebagai saham yang paling aktif diperdagangkan padaBursa Efek Indonesia. Pada penelitian ini dalam peramalan sahammenerapkan algoritma Artificial Neural Network untuk memprediksiharga saham BBRI. Dengan menggunakan empat atribut yaitu nilaiopen, high, low sebagai predictor dan close sebagai class, penelitianini berfokus pada penentuan Root Mean Squared Error (RMSE)dengan mengoptimalkan nilai-nilai parameter. Denganmengoptimalkan nilai-nilai parameter dan pemilihan ukuran hiddenlayer memberikan hasil yang lebih baik, terbukti dengan hasilakurasi, RMSE masing-masing sebagai berikut : 0.266 +/- 0.000