<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan prediksi harga saham di PT XYZ menggunakan Neural Network. Latar belakang penelitian ini berfokus pada kebutuhan perusahaan untuk model prediksi saham yang akurat, terutama mengingat fluktuasi yang disebabkan oleh faktor-faktor makroekonomi, seperti suku bunga, inflasi, dan nilai tukar. Metode tradisional dalam analisis saham sering kali tidak dapat menangkap kompleksitas pola dalam data saham, sehingga pendekatan berbasis kecerdasan buatan, seperti Neural Network, dipilih karena kemampuannya dalam memproses data yang kompleks dan non-linear. Metodologi yang digunakan mencakup pengumpulan data historis harga saham, volume perdagangan, suku bunga, inflasi, dan nilai tukar dari periode 2015 hingga 2017. Data tersebut kemudian diproses dengan teknik normalisasi dan interpolasi untuk mengatasi nilai yang hilang. Model Neural Network yang diterapkan memiliki dua lapisan tersembunyi, dilatih menggunakan algoritma backpropagation dan dioptimalkan melalui grid search untuk menentukan hyperparameter terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Neural Network yang dioptimalkan dapat memprediksi harga saham dengan akurasi yang lebih baik dibandingkan metode tradisional, dengan nilai Mean Squared Error (MSE) yang rendah dan Mean Percentage Error (MPE) yang baik. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengambilan keputusan investasi yang lebih tepat di tengah fluktuasi pasar saham.]]>
Copyrights © 2024
