Prediksi Perubahan Kondisi Uptrend Dan Downtrend Pada Pasar Saham Dengan Menggunakan Model Artificial Neural Network Ann - Brigita Tenggehi; Irma Palupi; Erwin Budi Setiawan (eProceedings of Engineering, 2022)
Abstrak Prediksi adalah sebuah proses untuk memperkirakan sesuatu secara sistematis dan memperkecil adanya kesalahan dimana hasilnya merupakan yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan masa sekarang. Masalah yang diangkat pada penelitian ini adalah Perubahan Kondisi harga naik (uptrend) dan harga turun (downtrend) pada Pasar Saham. Penelitian bertujuan untuk memprediksi Kondisi harga naik (uptrend) dan harga turun (downtrend) Pasar Saham Indonesia yang dipengaruhi oleh Pasar Saham Global. Prediksi dilakukan dengan menggunakan data saham dari 8 Data Harga Saham dari beberapa negara di dunia yaitu Indonesia (^JKSE), Kuala Lumpur (^KLSE),Singapura (^STI),China (000001.SS),Hong Kong (^HSI),Korea (^KS11),Jepang(^N225),dan United States(^DJI). Model yang digunakan adalah Artificial Neural Network (ANN) dimana model ini akan memprediksi harga naik dan harga turun berdasarkan data close dari Pasar Saham Indonesia (^JKSE). Hasil pengujian dari model yang dibangun memberikan nilai Train Accuracy tertinggi yaitu model ANN-05 dengan hasil yang ditampilkan adalah 76.74%. Model dengan nilai Test Accuracy tertinggi yaitu model dari ANN-01 dengan hasil 71.55% dengan menggunakan Node Hidden Layer 16,32,64 dan 128. Kata Kunci : Prediksi,Pasar Saham,Artificial Neural Network (ANN).