p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Optimasi Neural Network Menggunakan Metode Ensembel Dalam Meramalkan Data Keuangan
Hartati a1 , Imelda Saluza b2 a1 Matematika, Universitas Terbuka Jalan Cabe Raya Pondok Cabe. Kota Tangerang Selatan, 30137
1 hartati@ecampus.ut.ac.id b Manajemen Informatika, Universitas Indo Global Mandiri Jalan Jend. Sudirman No.62, Kota Palembang, 30129
2 imeldasaluza@uigm.ac.id

## Abstrak
Peramalan merupakan suatu teknik analisis data time series yang digunakan untuk mendapatkan pola-pola perubahan data masa lampau untuk memperkirakan data yang akan datang. Model-model peramalan yang biasa digunakan untuk data time series linier adalah exponential smoothing, AutoRegressive Integrated Moving Avarege (ARIMA) atau Box-Jenkins Sedangkan untuk data time series nonlinier model yang sering digunakan adalah artificial neural networks (ANN), fuzzy, dan sebagainya. Salah satu strategi pemilihan model terbaik yang telah banyak digunakan adalah dengan melakukan evaluasi dari masing-masing model yang telah dilatih dalam pembelajaran data time series yang digunakan untuk selanjutnya meramalkan kinerja model tersebut dan kemudian membiarkan peramal untuk memutuskan apakah model tersebut dapat diterima atau memilih model terbaik dari serangkaian kandidat yang ada. Namun dari hasil ramalan yang dilakukan dengan menggunakan model terbaik seringkali tidak mendapatkan hasil generalisasi untuk keseluruhan data.  Sehingga perlu dilakukan pengujian dari hasil pelatihan pembelajaran yang dilakukan. Alih-alih melakukan pembelajaran dari banyak model maka digunakan metode ensembel. Tujuan penelitian ini adalah mengoptimasi model peramalan menggunakan ANN dengan metode ensembel. Metode ensembel dilakukan untuk mengurangi terjadinya overfitting saat melakukan peramalan menggunakan neural network sehingga model yang diperoleh dapat mengungguli model NN individual serta konsisten dalam melakukan penurunan error.
Kata kunci: Neural Network, Ensembel, Peramalan

## Neural Network Optimization Using Ensemble Method in Forecasting Financial Data

## Abstract
Forecasting is a time series data analysis technique for predicting future data by obtaining patterns of change in past data. Exponential smoothing, AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA), and Box-Jenkins are common forecasting algorithms for linear time series data. Meanwhile, models such as Artificial Neural Networks (ANN), Fuzzy, and others are frequently utilized for nonlinear time series data. One of the most generally used model selection procedures is to evaluate each model that has been trained in time series data learning and then used to predict the model's performance, and then allow the forecaster determine if the model is acceptable or choose the best model from a list of candidates. Forecasts created with the best model, on the other hand, rarely produce generalized outcomes for the full data set. As a result, it's crucial to put the results of the learning training to the test. The ensemble method is employed instead of learning from a large number of models. The objective of this research is to apply ANN and the Ensemble Approach to optimize a forecasting model. When forecasting with a neural network, the ensemble approach is used to limit the occurrence of over fitting so that the resulting model can beat individual NN models and be consistent in lowering mistakes.

## Keywords: Neural Network, Ensemble, Forecast

## I. P ENDAHULUAN
Pesatnya perkembangan teknologi, internet, produk- produk keuangan terbaru, kemampuan keuangan serta sistem manajemen resiko telah memberikan dampak
terhadap pesatnya kemajuan pasar keuangan [1], [2]. Hal ini juga diikuti dengan banyaknya pengelolaan dana-dana perusahaan yang memanfaatkan teknologi informasi dalam membantu mengelola portofolio keuangan perusahaaanya. Perubahan-perubahan ini dapat
menyebabkan volatilitas dan ketidakpastian yang besar terhadap data keuangan [3].
Selama beberapa waktu terakhir sangat banyak data hisitoris yang disimpan secara elektronik dan akan semakin meningkat jumlahnya untuk periode waktu berikutnya. Namun meskipun telah dilakukan penyimpanan data tersebut, faktanya masih banyak pengelola dana kesulitan dalam memanfaatkan data tersebut  [4].  Hal ini dikarenakan sulitnya mendapatkan informasi penting yang tersirat dari sejumlah data yang ada sehingga pengelola dana mengalami kesulitan dalam menangani permasalahan ketidakpastian keuangan di waktu yang akan datang.
Salah satu peran dari peramalan keuangan adalah kemampuannya dalam menangani ketidakpastian masa depan serta menganalisis tren dari variasi data. Peramalan merupakan teknik  analisis data time series yang digunakan untuk menemukan pola-pola perubahan data masa lalu untuk memperkirakan data akan datang. Peningkatan yang substansial dalam volatilitas dari data-data keuangan sering terjadi pada beberapa waktu terakhir, volatilitas merupakan salah satu karakteristik dari data keuangan [5]. Volatilitas keuangan merupakan faktor laten dan karenanya sulit untuk diamati secara langsung. Memberikan bukti empiris bahwa peningkatan volatilitas data keuangan memberikan dampak yang besar terhadap nilai tukar mata uang dan inflasi dari suatu negara. Peningkatan dari volatilitas nilai tukar ini dapat menghambat perdagangan internasional dan investasi internasional  [6].  Dengan kata lain, pasar valuta asing merupakan pasar yang paling volatil. Karena itulah akan muncul suatu masalah apabila data time series mengandung volatile atau data runtun waktu memiliki sistem pola data dengan formulasi yang selalu berubah- ubah atau dengan kata lain sistem yang memiliki tingkat kesulitan yang tinggi untuk  dibuat formulasi modelnya sehingga hasil ramalan atau peramalan dengan menggunakan metode-metode statistik diatas kurang memberikan hasil yang baik, karena model-model di atas sulit untuk menangkap adanya volatilitas.
Beberapa waktu terakhir Neural Network (NN) sangat popular digunakan dalam meramalkan data time series dan merupakan pembelajaran mesin yang sangat handal [7]. Seiring dengan peningkatan dari daya komputasi serta ketersediaan data menyebabkan semakin banyak peneliti yang tertarik menggunakan NN untuk tujuan peramalan. Dalam kecerdasan buatan NN dikenal dengan model koneksionis, hal ini dikarenakan NN terdiri dari beberapa lapisan yang saling terhubung yang dapat mempelajari data secara hirarkis.
Beberapa algoritma pelatihan atau optimasi kompleks telah banyak bermunculan, namun masih menghasilkan optimum  lokal  [8].  Sehingga untuk mengatasinya pelatihan jaringan NN dapat diinisialisasi beberapa kali kemudian model jaringan terbaik dipilih menurut beberapa kriteria yang telah  dintentukan oleh peneliti, kenyataannya cara seperti ini memungkinkan untuk melakukan pemilihan parameter yang suboptimal tergantung pada kriteria pemasangannya yang mengakibatkan hilangnya daya dalam meramalkan dan
data menjadi out of sample [9].  Selain itu sampel yang digunakan saat pelatihan juga menjadi kendala dalam melakukan estimasi parameter NN. Permasalahan- permasalahan pada jaringan tunggal dari NN membuat banyak peneliti mempertimbangkan untuk melakukan metode ensembel dari jaringan model Neural Network yang berbeda.
Pendekatan yang paling sering digunakan saat melakukan peramalan menggunakan NN adalah melatih banyak jaringan kemudian mengambil satu yang terbaik. Pendekatan lain yang lebih umum adalah dengan memperhitungkan semua hasil peramalan parsial, kemudian menggabungkannya menjadi satu sistem ensembel dengan kualitas yang lebih baik kemudian menjadikan jaringan sebagai untuk melakukan peramalan. Banyak  peneliti yang telah menggunakan metode ensembel untuk meningkatkan akurasi peramalan  [10]. Beberapa hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ensembel dalam penerapannya mampu  [6], [11], memberikan peningkatan yang signifikan dibandingkan dengan hasil peramalan jaringan individu,    [12] menyatakan bahwa ensembel di semua inisialisasi pelatihan NN untuk model yang sama dapat meningkatkan akurasi bersamaan dengan menghilangkan kebutuhan untuk mengidentifikasi dan memilih inisialisasi pelatihan terbaik,  [13]  menyatakan bahwa ensembel dengan menggabungkan output dari beberapa jaringan anggota sehingga mampu mengontrol kesalahan generalisasi lebih baik daripada jaringan individu, serta hasil penelitian [14] menunjukkan bahwa error hasil peramalan menggunakan metode ensembel secara signifikan lebih rendah daripada jaringan Neural Network individual.
Hakikatnya tujuan mendasar dari pembelajaran data time series yang dilakukan  adalah kemampuan generalisasi, yakni kemampuan untuk menggeneralisasi pengetahuan yang dipelajari saat melakukan pelatihan pada data.  Namun sangat tidak mungkin untuk mendapatkan hasil generalisasi secara langsung melainkan peneliti harus melihat dari keseluruhan data. Sehingga perlu dilakukan pengujian dari hasil pelatihan pembelajaran yang dilakukan. Alih-alih melakukan pembelajaran dari banyak model maka digunakan metode ensembel. Dasar pemikiran dari ensembel digunakan karena masing-masing model memiliki kemampuan yang berbeda-beda dalam menangkap pola data. Pada beberapa penelitian menunjukkan, hasil metode ensembel secara konsisten dapat mengungguli model individual [15]. Dan perkembangan menunjukkan bahwa akurasi peramalan mengalami peningkatan jika dilakukan penggabungan dari beberapa model daripada memilih salah satu model yang terbaik [16].

## II. M ETODOLOGI

## A. Metode Ensembel
Strategi ensembel linear biasanya meliputi dua pendekatan, yaitu pendekatan simple averaging dan pendekatan weighted averaging . Simple averaging merupakan salah satu pendekatan ensembel yang paling sering digunakan. Setelah
melakukan ensembel, peramalan akhir diperoleh dari rata- rata jumlah setiap prediktor dari anggota ensembel. Asumsikan bahwa semua prediktor
yaitu
diperoleh
(1) dimana adalah output dari prediktor ensemble adalah  output dari jaringan individual ke- i pada input x Dianggap output yang diingini dari x adalah , kemudian merupakan generalisasi error dari jaringan syaraf individual ke- i pada x input dan merupakan generalisasi error dari hasil ramalan ensembel pada x.
Generalisasi error
dari hasil ramalan ensembel dapat ditunjukkan pada persamaan berikut
(2)
dimana komponen ke- j nya adalah pada prediktor ensembel didefinisikan sebagai simple average dari generalisasi error dengan n prediktor jaringan individual diberikan sebagai berikut
(3) Menurut  [3]  dalam beberapa percobaan telah menunjukkan bahwa simple averaging merupakan pendekatan yang efektif dan dapat meningkatkan kinerja jaringan syaraf. Pendekatan ini bermanfaat jika anggota ensembel memiliki minimum lokal yang berbeda-beda. Minimum lokal yang berbeda sama artinya bahwa anggota ensembel beragam.

## B. Perancangan Metode Ensembel
Dengan adanya tradeoff bias-variansi, model ensembel yang terdiri dari bermacam-macam model dengan banyak pertentangan lebih memungkinkan untuk memiliki kinerja peramalan yang baik. Oleh karena itu, bagaimana cara untuk menghasilkan bermacam-macam model merupakan faktor penting. Biasanya ada dua jenis berbeda untuk menghasilkan peramalan jaringan NN individu atau tunggal, yaitu model homogen menggunakan tipe jaringan yang sama dan model heterogen dengan tipe jaringan yang berbeda.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan menggunakan simple everaging sehingga didapatkan hasil ramalan ANN ensembel. Arsitektur model dengan metode ensembel dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 1. Arsitektur metode ensembel
Gambar di atas menjelaskan metode  ensembel yang digunakan. Tahapan pembuatan anggota ensembel adalah dengan melakukan peramalan menggunakan masing masing model sebanyak j model peramalan untuk masing- masing model yakni ANN. Kemudian hasil dari hasil peramalan pada masing-masing model 1 sampai dengan j akan  dilakukan penggabungan anggota menggunakan metode ensembel yakni simple averaging .
C. Pemilihan Anggota Ensembel
Setelah melakukan training , masing-masing anggota dari prediktor ensembel dibangkitkan untuk mendapatkan hasil yang diingini.  Jika jumlah dari jaringan-jaringan tunggal sangat banyak, maka perlu dipilih subset yang dapat mewakili agar dapat memperbaiki efisiensi dari ensembel jaringan syaraf. Untuk model-model heterogen, proses pemilihan dilakukan dengan cara memilih suatu bentuk yang khas dari tipe jaringan yang sama yang dilakukan cara melakukan beberapa pengukuran dan kemudian menggabungkan model-model yang dipilih dengan tipe-tipe berbeda tersebut. Untuk model-model homogen, proses pemilihan dilakukan dengan cara memilih model jaringan syaraf tunggal yang memberikan error terkecil atau korelasi error yang terendah.
Terdapat tiga metode dalam memilih anggota ensembel yang cocok  [17],  yaitu Principal Component Analysis (PCA), Keep The Best (KTB), dan Choose From Subset (CFS). Principal Component Analysis (PCA) digunakan untuk memilih koleksi dari anggota-anggota yang menjadi kandidat dengan memperbesar nilai eigen dari matriks error. Metode Keep The Best (KTB) diasumsikan bahwa diberikan suatu ensembel akhir dilambangkan dengan E * , kemudian dipilih jaringan dengan hasil peramalan terbaik anggota-anggota jaringan syaraf yang dikombinasi untuk memformulasi ensembel E * . Choose From Subset (CFS) didasarkan atas ide bahwa untuk tipe-tipe jaringan syaraf yang dipilih adalah jaringan yang menunjukkan hasil peramalan yang paling baik.

## D. Evaluasi Kinerja
Seluruh pembuatan  anggota ensembel yang dibagun akan dinilai keakuratan ramalannya. Evaluasi kinerja yang digunakan adalah Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Error (MAE). Pendekatan MSE dan MAE digunakan untuk menilai kinerja masing-masing model yang dilatih karena MSE dan MAE mengenal secara pasti signifikasi hubungan diantara data ramalan dengan data aktual dengan seberapa besar error yang terjadi. Ketepatan
model diukur secara relatif menggunakan MSE  [18]  dan MAE [19] didapat dari persamaan di bawah ini.
(4) (5) dengan, n = bilangan ramalan nilai aktual pada waktu t nilai ramalan pada waktu t

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Data Percobaan
Studi kasus dilakukan terhadap nilai tukar (kurs) mata uang Indonesia Rupiah dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Data yang digunakan merupakan data harian dari kedua data tersebut. Data dibagi menjadi dua yaitu sebelum dan setelah covid-19 masuk ke Indonesia, untuk data sebelum covid-19 peneliti mengambil mulai dari tanggal 1 Maret 2017 sampai dengan 28 Februari 2020 sedangkan data untuk setelah covid-19 adalah mulai dari tanggal 1 Maret 2017 sampai dengan 30 juni 2021. Data harian didapat dari finance.yahoo.com. Penyajian data harian dari masing-maing data keuangan diberikan pada gambar berikut:
Gambar 2. Plot Volatilitas IHSG Sebelum dan Setelah Covid-19
Gambar 3. Plot Volatilitas Kurs Sebelum dan Setelah Covid-19
Gambar 2 dan 3 menunjukkan bahwa data-data keuangan di Indonesia mengalami dampak dari terjadinya pandemik covid-19 yang ditunjukkan dengan plot tidak linier dengan volatiltas tinggi disertai nilai-nilai ekstrim. Gambar 2 memperlihatkan bahwa di waktu awal covid-19 masuk ke Indonesia harga IHSG mengalami mengalami
penurunan disertai keekstriman nilai, demikian halnya gambar 3 yaitu plot kurs (nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar). Namun terbalik dengan gambar 2 dimana IHSG mengalami penurunan ekstrim sedangkan kurs (nilai tukar mata uang) mengalami kenaikkan nilai yang ditunjukkan volatilitas tinggi disertai nilai ekstrim. Gambar 2 dan 3 memberikan informasi agar semua pelaku ekonomi, bisnis, dan investor untuk lebih berhati-hati dalam melakukan transaksi di pasar modal. Dan tentunya menjadi tugas pemerintah dan semua masyarakat Indonesia untuk memperbaiki kondisi perekonomian dan keuangan selama pademi covid-19 mewabah di Indonesia.

## B. Hasil
NN dalam penggunaannya banyak faktor yang harus ditentukan jika dibandingkan dengan model-model peramalan statistik tradisional. Faktor-faktor yang berhubungan dengan arsitektur dari jaringan tersebut antara lain adalah variabel input, jumlah hidden nodes , output nodes , fungsi-fungsi aktivasi pada lapisan hidden dan lapisan output, algoritma dan proses training . Jumlah node-node input merupakan parameter yang paling penting karena sesuai dengan data masa lalu yang digunakan untuk menangkap  pola yang mendasari timeseries. Faktor penting dalam penggunaan NN antara lain adalah jumlah node tersembunyi ( hidden nodes ), yang memanfaatkan jaringan syaraf dengan kemampuan pemodelan nonlinear.
Aplikasi feedfoward neural network dengan menggunakan software MATLAB dilakukan dalam beberapa langkah. Langkah pertama adalah menentukan parameter-parameter yang akan digunakan dalam melatih jaringan syaraf individual pada data time series. Data time series pada penelitian ini terdiri dari data IHSG dan data nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar dimana data dibagi menjadi dua yaitu data sebelum dan setelah covid-19 masuk ke Indonesia. Data time series yang ada dilakukan cross validation dengan cara membagi masing-masing data time series menjadi  tiga bagian. Untuk data training sebanyak 70% dari keseluruhan data yang digunakan untuk pembentukan model jaringan syaraf individual serta pembentukan model untuk ensembel jaringan syaraf, untuk data validasi sebanyak 15% dari keseluruhan data digunakan untuk pemvalidan model yang telah dilakukan pada kelompok data training, dan yang terakhir untuk data testing sebanyak 15% dari keseluruhan data digunakan untuk mengevaluasi hasil ensembel jaringan syaraf. Hasil cross validasi dari penilitian ini disajikan pada tabel 1 berikut.
TABEL I C ROSS V ALIDASI D ARI D ATA K EUANGAN Data Training Validasi Testing IHSG sebelum covid-19 508 109 109 IHSG setelah covid-19 224 48 48 Nilai tukar Rupiah sebelum covid-19 532 114 114 Nilai tukar Rupiah setelah covid-19 243 52 52
Penelitian  ini menggunakan lebih banyak persentase untuk data training , hal ini dilandasi karena untuk melatih jaringan dari Neural Network dibutuhkan data yang banyak. Sehingga peneliti menggunakan persentase training sebesar 70% dari keseluruhan data yang akan diteliti.
Tahapan pertama dalam melakukan metode ensembel adalah pembangkitan prediktor jaringan yang dilakukan dengan menjalankan jaringan-jaringan individual NN. Prediktor-prediktor jaringan tersebut diukur berdasarkan kinerja dari masing-masing jaringan individual NN. Kinerja jaringan NN individual pada penelitian ini dikelompokkan berdasarkan jenis arsitektur. Arsitektur jaringan dibedakan berdasarkan hidden layer yang digunakan, yaitu 3-3-1; 3-6-1; dan 3-9-1. Pada prosesnya semua data keuangan yang terdiri dari data sebelum dan sesudah terjadinya pandemi covid-19 yang melanda Indonesia dilakukan training , selanjutnya divalidasi dan terakhir di testing . Dari semua proses kemudian peneliti menggunakan pendekatan Keep the best (KTB), dimana MSE dan MAE dipilih berdasarkan penurunan error yang terjadi saat proses training . Adapun hasil pengukuran kinerja disajikan pada tabel berikut.
TABEL II KINERJA J ARINGAN I NDIVIDUAL N N Y ANG D INILAI B ERDASARKAN P ENDEKATAN K TB
Metode ensembel pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan simple averaging , dimana jaringan individual NN dilakukan sejumlah pelatihan sehingga menghasilkan predictor. Kemudian jaringan yang dipilih menggunakan pendekatan KTB, hasil kinerja arsitektur jaringan yang memberikan nilai terbaik dipilih dan prediktor  dari masing-masing jaringan yang telah dipilih dilakukan simple averaging yang kemudian digunakan sebagai sampel baru. Pendekatan pertama menggabungkan jaringan individual NN yang dilatih
dengan bobot awal berbeda tetapi data yang sama. Pendekatan kedua dengan cara menggabungkan arsitektur jaringan individual NN yang berbeda dalam sebuah ensembel.

## TABEL III
H ASIL E NSEMBEL D ENGAN B OBOT A WAL B ERBEDA D ENGAN A RSITEKTUR D AN D ATA Y ANG S AMA
Tabel 3 memberikan laporan hasil yang lengkap dari metode ensembel untuk kelompok data training , validasi dan testing . Ensembel dilakukan dengan menggabungkan bobot awal yang berbeda dengan data yang sama dari data-data keuangan. Hasil ensembel dibandingkan dengan hasil jaringan yang dipilih menggunakan pendekatan KTB. KTB dilakukan dengan cara memilih jaringan syaraf yang memberikan error terkecil dari sejumlah jaringan individual NN yang dijalankan untuk diperamalan. Berdasarkan tabel 3 jaringan individual NN yang dipilih menggunakan pendekatan KTB diperoleh  bahwa jaringan NN yang menjadi lebih kompleks karena adanya peningkatan pada unit-unit tersembunyi serta kinerja jaringan (MSE dan MAE) pada kelompok data training dengan pendekatan KTB menurun saat mengukur error. Tabel 5 juga menunjukkan bahwa optimisasi NN menggunakan metode ensembel memberikan kinerja yang baik dibandingkan jaringan individual NN yang diukur melalui MSE dan MAE serta konsisten memberikan kinerja yang baik tidak hanya pada saat dilakukan data training melainkan juga untuk data validasi dan data testing .
Data
Keuang an Arsitekt ur Jaringa n Training Validasi Testing MSE  MAE  MSE  MAE  MSE  MAE IHS GB 3-3-1  0.00 54 0.05 43 0.01 81 0.10 59 0.00 79 0.068 6 3-6-1  0.00 53 0.05 40 0.01 58 0.09 62 0.00 77 0.071 0 3-9-1  0.00 53 0.05 41 0.01 53 0.09 79 0.00 83 0.071 3 IHS GS 3-3-1  0.00 39 0.04 52 0.02 26 0.11 56 0.02 83 0.121 1 3-6-1  0.00 40 0.04 62 0.01 28 0.07 67 0.03 21 0.147 8 3-9-1  0.00 37 0.04 39 0.00 97 0.05 77 0.02 21 0.100 3 KU
RSB 3-3-1  0.00 27 0.03 50 0.02 94 0.12 84 0.02 51 0.106 3 3-6-1  0.00 26 0.03 49 0.02 31 0.10 92 0.02 89 0.109 1 3-9-1  0.00 27 0.03 50 0.01 39 0.08 85 0.04 60 0.150 5
KU RSS 3-3-1  0.01 31 0.08 76 0.01 54 0.09 38 0.05 39 0.164 2 3-6-1  0.01 35 0.08 84 0.02 05 0.11 49 0.03 07 0.128 8
3-9-1  0.01 02 0.07 79 0.01 54 0.08 85 0.03 37 0.120 7 Data Keuang an Met ode Training Validasi Testing MSE  MAE  MSE  MAE  MSE  MAE IHSGB Indiv idual 0.00 53 0.05 41 0.01 53 0.09 79 0.00 83 0.07 13 Ense mbel 0.00 66 0.05 86 0.00 95 0.07 43 0.00 63 0.06 01 IHSGS Indiv idual 0.00 37 0.04 39 0.00 97 0.05 77 0.02 21 0.10 03 Ense mbel 0.00 27 0.03 71 0.00 19 0.03 22 0.00 69 0.06 53 KURSB Indiv idual 0.00 27 0.03 50 0.02 94 0.12 84 0.02 51 0.10 63 Ense mbel 0.00 23 0.03 24 0.01 46 0.08 82 0.01 05 0.07 15 KURSS Indiv idual 0.01 31 0.08 76 0.01 54 0.09 38 0.05 39 0.16 42 Ense mbel 0.00 57 0.05 43 0.00 46 0.04 93 0.00 29 0.03 20
TABEL IV
H ASIL E NSEMBEL D ENGAN M ENGGABUNGKAN A RSITEKTUR D AN B OBOT B ERBEDA
Tabel  4  merupakan ensembel yang dilakukan dengan menggabungkan arsitektur jaringan individual NN yang berbeda. Hasil kinerja dari metode ensembel menunjukkan konsistensi dalam memberikan penurunan error dari masing-masing data saat dilakukan pada kelompok data training , validasi dan testing .
IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian optimasi NN menggunakan metode ensembel lebih efektif dibandingkan NN individual. Pada penelitian ini beberapa strategi ensembel telah diselidiki, antara lain NN yang dijalankan dengan menggunakan besarnya bobot awal yang berbeda, jaringan dengan arsitektur yang berbeda serta jaringan yang dijalankan pada kelompok data yang berbeda. hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan- pendekatan berbeda memberikan efek yang berbeda untuk data time series. Namun menunjukkan konsistensi menurunkan error.
D AFTAR P USTAKA
[1]  Y. Yin, W. Xu, Y. Xu, H. Li, and L. Yu, “Collaborative QoS Prediction for Mobile Service with Data Filtering and SlopeOne Model,”  Mob. Inf. Syst., vol. 2017, no. 2, 2017, doi: 10.1155/2017/7356213.
[2]  C. Montenegro and M. Molina, “Improving the Criteria of the Investment on Stock Market Using Data Mining Techniques: The Case of S&P500 Index,” Int. J. Mach. Learn. Comput., vol. 10, no. 2, pp. 309–315, 2020, doi: 10.18178/ijmlc.2020.10.2.936.
[3]  X. Yang, S. Mao, H. Gao, Y. Duan, and Q. Zou, “Novel financial capital flow forecast framework using time series theory and deep learning: A case study analysis  of Yu’e Bao transaction data,” IEEE Access, vol. 7, pp. 70662–70672, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2919189.
[4]  K. S. Kannan, P. S. Sekar, M. M. Sathik, and P. Arumugam, “Financial Stock Market Forecast using Data Mining Techniques,” no. March, pp. 15–20, 2010.
[5]  Ruey S. Tsay, An Introduction To Analysis of Financial Data with R. Canada, 2013.
[6]  M. O. Moreira, P. P. Balestrassi, A. P. Paiva, P. F. Ribeiro, and B. D. Bonatto, “Design of experiments using artificial neural network ensemble for photovoltaic generation forecasting,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 135, no. September 2020, p. 110450, 2021, doi: 10.1016/j.rser.2020.110450.
[7]  S. Rasp and S. Lerch, “Neural networks for postprocessing ensemble weather forecasts,” Mon. Weather Rev., vol. 146, no. 11, pp. 3885–3900, 2018, doi: 10.1175/MWR-D-18-0187.1.
[8]  Y. H. Hu and J. N. Hwang, “Handbook of neural network signal processing,” Handb. Neural Netw. Signal Process., vol. 2525, no. 2002, pp. 1–389, 2001, doi: 10.1121/1.1480419.
[9]  L. Wang, Z. Wang, H. Qu, and S. Liu, “Optimal Forecast Combination Based on Neural Networks for Time Series Forecasting,” Appl. Soft Comput. J., vol. 66, pp. 1–17, 2018, doi: 10.1016/j.asoc.2018.02.004.
[10]  X. Zhang, Q. Zhang, G. Zhang, Z. Nie, Z. Gui, and H. Que, “A novel hybrid data-driven model for daily land surface temperature forecasting using long short-term memory neural network based on ensemble empirical mode decomposition,” Int. J. Environ. Res. Public Health, vol. 15, no. 5, 2018, doi: 10.3390/ijerph15051032.
[11]  F. Prado, M. C. Minutolo, and W. Kristjanpoller, “Forecasting based on an ensemble Autoregressive Moving Average - Adaptive neuro  -  Fuzzy inference system –  Neural network -  Genetic Algorithm Framework,” Energy, vol. 197, p. 117159, 2020, doi: 10.1016/j.energy.2020.117159.
[12]  U. Naftaly, N. Intrator, and D. Horn, “Optimal ensemble averaging of neural networks,” Netw. Comput. Neural Syst., vol. 8, no. 3, pp. 283–296, 1997, doi: 10.1088/0954-898x/8/3/004.
[13]  K. H. Ahn, “A neural network ensemble approach with jittered basin characteristics for regionalized low flow frequency analysis,”  J. Hydrol., vol. 590, no. May, p. 125501, 2020, doi: 10.1016/j.jhydrol.2020.125501.
[14]  P. Melin, J. C. Monica, D. Sanchez, and O. Castillo, “Multiple ensemble neural network models with fuzzy response aggregation for predicting covid-19 time series: The case of mexico,” Healthc., vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.3390/healthcare8020181.
[15]  E. Sin and L. Wang, “Bitcoin price prediction using ensembles of neural networks,”  ICNC-FSKD 2017 -  13th Int. Conf. Nat. Comput. Fuzzy Syst. Knowl. Discov., pp. 666–671, 2018, doi: 10.1109/FSKD.2017.8393351.
[16]  K. Siwek, S. Osowski, and R. Szupiluk, “Ensemble neural network approach for accurate load forecasting in a power system,” Int. J. Appl. Math. Comput. Sci., vol. 19, no. 2, pp. 303– 315, 2009, doi: 10.2478/v10006-009-0026-2.
[17]  I. Zaier, C. Shu, T. B. M. J. Ouarda, O. Seidou, and F. Chebana, “Estimation of ice thickness on lakes using artificial neural network ensembles,” J. Hydrol., vol. 383, no. 3–4, pp. 330–340, 2010, doi: 10.1016/j.jhydrol.2010.01.006.
[18]  X. Pang, Y. Zhou,  P. Wang, W. Lin, and V. Chang, “An innovative neural network approach for stock market prediction,” J. Supercomput., vol. 76, no. 3, pp. 2098–2118, 2020, doi: 10.1007/s11227-017-2228-y.
[19]  B. Li, J. Ding, Z. Yin, K. Li, X. Zhao, and L. Zhang, “Optimized neural network combined model based on the induced ordered weighted averaging operator for vegetable price forecasting,” Expert Syst. Appl., vol. 168, no. November, 2021, doi:
10.1016/j.eswa.2020.114232. Data Keuan gan Arsite ktur Jaring an Training Validasi Testing MSE  MAE MSE  MAE  MSE  MAE IHSG B 3-3-1 0.00 61 0.05 54 0.01 17 0.07 72 0.00 66 0.05 84 3-6-1 0.00 61 0.05 56 0.00 95 0.06 96 0.00 57 0.05 39 3-9-1 0.00 60 0.05 53 0.00 94 0.06 95 0.00 59 0.05 51 IHSG S 3-3-1 0.00 52 0.05 20 0.01 85 0.09 45 0.03 19 0.13 23 3-6-1 0.00 48 0.05 04 0.01 08 0.06 89 0.01 35 0.08 06 3-9-1 0.00 44 0.04 76 0.00 18 0.02 58 0.00 46 0.04 92 KURS B 3-3-1 0.00 28 0.03 58 0.01 42 0.08 84 0.02 68 0.10 54 3-6-1 0.00 22 0.03 19 0.01 91 0.10 53 0.01 67 0.08 26 3-9-1 0.00 23 0.03 36 0.01 91 0.09 87 0.02 33 0.09 99 KURS S 3-3-1 0.00 83 0.06 51 0.01 22 0.06 18 0.03 74 0.11 56 3-6-1 0.00 83 0.06 47 0.00 48 0.04 19 0.00 83 0.05 74 3-9-1 0.00 83 0.06 58 0.00 16 0.03 01 3.42 99e- 04 0.01 04