Penerapan Artificial Neural Network (Ann) Dengan Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi Harga Saham (Studi Kasus :Harga Penutupan Saham Harian Pt. Bank Central Asia Tbk Periode 03 Mei 2021 - 10 Mei 2022 )

Abstract

Saham merupakan salah satu instrumen keuangan yang diperjualbelikan di pasar modal sehingga memberikan kesempatan kepada masyarakat atau instansi untuk memilikinya. Saham adalah jenis investasi digital dalam bentuk portofolio perusahaan yang diperjualbelikan dengan tujuan untuk menghasilkan keuntungan bagi kedua belah pihak baik perusahaan maupun investor. Kondisi saham di pasar modal terus mengalami fluktuasi setiap harinya, hal ini harus menjadi perhatian bagi para investor dalam menginvestasikan uangnya dalam bentuk saham. Dalam transaksi perdagangan saham para investor dihadapkan oleh dua pilihan yaitu menjual atau membeli saham. Kesalahan dalam pengambilan keputusan saat melakukan transaksi perdagangan saham dapat menimbulkan kerugian. oleh karena itu perlu dilakukan suatu analisis yang akurat sebagai dasar pengambilan keputusan dalam melakukan investasi saham untuk meminimalisir kerugian. Dalam penelitian ini dilakukan prediksi harga penutupan saham dengan menggunakan metode Artificial Neural Network dengan algoritma backpropagation. Hasil dari penelitian ini menggunakan arsitektur 8-2-1 di dapatkan nilai MAPE sebesar 1.09 % pada data training dan tingkat akurasi yang diperoleh dari model jaringan sebesar 11.12583%