Prediksi Arah Pergerakan Indeks Saham Indonesia Menggunakan Bacpropagation yang Dioptimalkan dengan Algoritma Genetika

Hafiz Denasputra (Telkom University)
Jondri Jondri (Telkom University)
Rian Febrian Umbara (Telkom University)

eProceedings of Engineering
Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019

Di sektor bisnis, selalu menjadi tugas yang sulit untuk memprediksi harga indeks harga pasar harian secara tepat. Oleh karena itu, ada banyak penelitian yang dilakukan mengenai prediksi arah pergerakan indeks harga saham. Banyak faktor yang mempengaruhi pada indeks pasar saham. Dalam penelitian ini, kita membandingkan dua tipe input untuk memprediksi arah indeks pasar saham harian. Kontribusi utama penelitian ini adalah kemampuan memprediksi arah indeks harga saham di Indonesia hari ini dengan menggunakan model jaringan saraf tiruan (JST) yang dioptimalkan. Untuk meningkatkan prediksi prediksi tren indeks pasar saham ke depan, kami mengoptimalkan model JST dengan menggunakan algoritma genetika (GA). Kemudian kami membandingkan tingkat akurasinya. Kata Kunci: Jaringan Saraf Tiruan (JST) , Algoritma Genetika (GA)