<![CDATA[Feedforward Neural Network (FFNN) merupakan salah satu metode Artificial Neural Network (ANN) yang mampu mempelajari pola data dan membentuk model dengan cepat. Proses pembelajaran FFNN menggunakan algoritma backpropagation untuk meminimalkan kesalahan antara hasil prediksi dan data aktual melalui pembaruan bobot secara bertahap. Kombinasi FFNN dan backpropagation efektif dalam mengenali pola hubungan kompleks dan nonlinier pada data time series seperti harga emas. Penelitian ini bertujuan menganalisis prediksi penutupan harga emas tujuh hari ke depan menggunakan metode FFNN dengan algoritma backpropagation. Data yang digunakan adalah harga penutupan emas periode Januari 2021 sampai Desember 2024 sebanyak 1030 data, dengan pembagian 80% data training dan 20% data testing. Proses pelatihan dan pembelajaran dilakukan secara bertahap dengan menggunakan algoritma backpropagation. Terdapat tiga tahap pada proses backpropagation yaitu tahap feedforward, tahap backward, serta tahap pembaruan bobot dan bias. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik diperoleh pada learning rate 0,001 dengan arsitektur jaringan 2-8-1, menghasilkan nilai MSE sebesar 0,00105 dan MAPE sebesar 3,546%. Berdasarkan model tersebut, prediksi harga emas tujuh hari ke depan cenderung mengalami penurunan. Harga penutupan tertinggi diprediksi terjadi pada 2 Januari 2025 sebesar 2547,08 USD per troy ounce, sedangkan harga terendah diprediksi terjadi pada 10 Januari 2025 sebesar 2412,15 USD per troy ounce.]]>
Copyrights © 2026
