JARINGAN SARAF TIRUAN BERBASIS LOCALLY LINEAR EMBEDDING-BACKPROPAGATION (LLE-BP) UNTUK FORECASTING HARGA SAHAM JAKARTA STOCK EXCHANGE COMPOSITE INDEX (JKSE)

Abstract

Dari segi potensinya, saham adalah salah satu pilihan investasi yang paling menguntungkan saat ini. Jika dilakukan dengan baik dan benar, saham bisa menjadi investasi yang sangat menguntungkan. Namun, harga saham yang bergejolak membuat kita perlu memprediksi harga saham untuk mendapatkan keuntungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prediksi harga saham JKSE dengan menggunakan metode Locally Linear Embedding-Backpropagation (LLE-BP) yang dapat digunakan untuk meramalkan harga saham. Dalam penelitian ini, data tersebut diambil dari Yahoo Finance yang memiliki 7 dimensi data. Data tersebut kemudian direduksi dengan metode LLE menjadi 2, 3, dan 4 dimensi data. Data yang telah direduksi kemudian menjadi sebuah input baru untuk jaringan saraf tiruan. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan diketahui hasil akurasi menggunakan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) yang terbaik adalah 1.4296?ngan akurasi 98.5704% pada fungsi aktivasi ReLU dan 1.4806?ngan akurasi 98.5194% pada fungsi aktivasi TanH. Nilai MAPE tersebut bisa diterima untuk memprediksi harga saham yang harganya sering terjadi fluktuasi.