Abstract—Investasi  merupakan  sebuah  tindakan  yang  sangat penting dilakukan untuk mengamankan nilai mata uang terhadap inflasi.  Instrumen  investasi  yang  ditawarkan  Bursa  Efek Indonesia  cukup  beragam,  salah  satunya  adalah  saham.  Saham merupakan  bukti  seseorang  terhadap  kepemilikan  suatu perusahaan. Investasi saham juga memberikan hasil yang cukup tinggi, sebanding dengan risiko yang ada. Jaringan syaraf tiruan berfungsi untuk meramalkan harga saham sebagai acuan investor dalam  menjual  atau  membeli  saham.  Metode  backpropagation merupakan  algoritma  pembelajaran  yang  didalamnya  terdapat layer  tersembunyi  untuk  meningkatkan  akurasi  peramalan. Metode yang dilakukan adalah literature review jurnal penelitian terdahulu  mengenai  jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation. Peramalan  dilakukan  dengan  software  matlab  ataupun  aplikasi yang  dibuat  dengan  memanfaatkan  library  matematika  bahasa Python.    Dengan  menambahkan  faktor  harga  minyak  bumi, analisis  teknikal,  fundamental  dapat  meningkatkan  keakuratan peramalan  harga  saham.  Tingkat  akurasi  tertinggi  peramalan harga saham mencapai 99,98% dengan mean square error 0,0991. Arsitektur  yang  mudah  digunakan  dan  memberikan  nilai peramalan tinggi adalah dengan menggunakan software matlab.
Kata  Kunci:  Saham,  Jaringan  Syaraf  Tiruan,  Backpropagation, Matlab

## I. P ENDAHULUAN
KESADARAN masyarakat tentang investasi semakin membaik dengan  adanya  teknologi  yang  bisa  mempermudah  untuk melakukan kegiatan investasi. Dengan menggunakan smartphone setiap  orang  bisa  menginvestasikan  uangnya melalui perusahaan sekuritas yang menyediakan aplikasi untuk pembelian  produk  investasi  dari  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI). Perusahaan sekuritas tersebut menyediakan berbagai instrumen pasar  modal  sesuai  dengan  yang  ditawarkan.  Hal  ini menjadikan  masyarakat  indonesia  bisa  lebih  bijak  dalam mengelola  harta  yang  dimiliki  dan  mengurangi  tindakan konsumtif  dikarenakan  secara  otomatis  masyarakat  lebih memilih  untuk  membelanjakan  uang  yang  ada  untuk berinvestasi. Produk investasi yang disediakan oleh Bursa Efek Indonesia  yang  dikenal  memiliki  risiko  yang  tinggi  namun sangat  diminati  adalah  saham.  Hal  ini  terbukti  dengan
bertumbuhnya  investor  saham  pada  tahun  2020  mengalami kenaikan mencapai 4,40 juta investor dan 2,01 juta diantaranya merupakan  investor  saham.  Pertambahan  investor  didominasi oleh  umur  dibawah  25  tahun  yang  mana  masih  kurang  minat literasinya  untuk  mempelajari  hal-hal  yang  berkaitan  dengan saham. Oleh karena itu timbul kerugian yang disebabkan karena investor tersebut membeli saham tanpa mengetahui saham yang dibeli. Hal ini menyebabkan investor seolah menyalahkan pasar saham atas kerugiannya. Dari kondisi tersebut, muncul gagasan untuk memprediksi ataupun meramal harga saham yang sedang banyak dibicarakan.
Peramalan  harga  saham  merupakan  kegiatan  yang  cukup sulit untuk dilaksanakan. Hal ini dikarenakan banyak penyebab naik atau turunnya harga sebuah saham yang ada di Bursa Efek Indonesia.  Penyebab naik turunnya harga adalah pengaruh dari demand dan supply saham  yang  tersedia  pada  pasar  saham. Artinya, apabila permintaan pasar lebih besar dari ketersediaan saham yang ada di pasar, maka otomatis harga saham tersebut akan naik[1].
Saham adalah sebuah surat berharga yang merupakan tanda keikutsertaan  seseorang  dalam  memodali  sebuah  perusahaan terbuka atau biasa disebut dengan perusahaan Tbk dan dengan keikutsertaan  modal  tersebut  maka  investor  mempunyai kesempatan  atau  hak  untuk  menghadiri  Rapat  Umum Pemegang  Saham  (RUPS)  untuk  membahas  pendapatan perusahaan,  aset  yang  dimiliki  perusahaan,  dan  pembagian dividen. Perusahan terbuka berkewajiban mengirimkan laporan keuangan yang dimiliki secara terbuka dan seluruh masyarakat umum  dapat  mengakses  laporan  keuangan  tersebut  terutama investor  untuk  mengetahui  kesehatan  keuangan  yang  dimiliki oleh perusahaan dan akan menjadi acuan untuk membeli suatu saham. Mengecek laporan keuangan atau analisis fundamental sangat  penting  dilakukan  sebab  layak  tidaknya  harga  suatu saham dapat diketahui dari laporan keuangan tersebut. Analisis lain yang dapat digunakan adalah analisis teknikal yang mana analisis ini merupakan analisis yang bersifat jangka pendek dan digunakan  oleh  para trader .  Saham  dan  produk  investasi lainnya diperdagangkan di pasar modal yang merupakan tempat bertemu antara pembeli dan penjual yang akan memperjualbelikan instrumen keuangan jangka panjang dalam

## Analisis Penerapan Artificial Neural Network Algoritma Propagasi Balik untuk Meramalkan Harga Saham pada Bursa Efek Indonesia
Muhammad Farhan Mahfuzh 1 , dan Risky Via Yuliantari 1*
1 Universitas Tidar, Magelang, Indonesia
*Email: rviay@untidar.ac.id
bentuk obligasi, saham, dan berbagai macam produk derivative [2].
Penelitian  ini  akan  membahas  mengenai forecasting harga saham  yang  telah dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya dengan menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  metode backpropagation dan  pentingnya  penambahan  faktor  diluar  harga  saham  itu sendiri. Penelitian ini  membandingkan keakuratan penggunaan software matlab  dan software yang  dibuat  dengan memanfaatkan library yang ada di bahasa python.

## II. M ETODE
Dalam  memprediksi  harga  saham  digunakan  data  yang diperoleh dari situs resmi yang dapat diakses oleh masyarakat umum  yaitu  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Pengumpulan  data sekunder  terdiri  dari  harga  pembukaan,  penutupan,  tertinggi, terendah  dan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  pada  5  tahun terakhir.  Untuk  memperkuat  hasil  peramalan  digunakan  data pelengkap  yang  akan  menjadi inputan yaitu  data  analisis teknikal,  fundamental,  inflasi,  nilai  ekspor,  dan  impor. Penelitian  ini  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  metode backpropagation .
Jaringan syaraf tiruan adalah sebuah sistem komputasi yang memiliki  arsitektur  dan  operasi  yang  mengambil  contoh  atau meniru  dari  sistem  pengetahuan  sel  syaraf  yang  terdapat  di dalam  otak  manusia.  Jaringan  syaraf  tiruan  atau  yang  disebut dengan Artificial Neural Network pertama kalinya ditemukan oleh  Waren  McCculloch  dan  Walter  Pits  pada  tahun  1943. Arsitektur jaringan syaraf tiruan ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar. 1. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan backpropagation [3]
Jaringan  syaraf  tiruan  memiliki  konsep  dasar  yaitu  lapisan input yang merupakan  unit yang menerima data dari luar dan data tersebut menggambarkan sebuah permasalahan yang akan diujikan, selanjutnya ada lapisan tersembunyi yang merupakan unit  yang output- nya  tidak  bisa  diamati  secara  langsung,  dan yang  terakhir  ada  lapisan output yang  merupakan  solusi  atau keluaran  dari  jaringan  syaraf  tiruan  setelah  melalui  lapisan tersembunyi [4]. Jaringan syaraf tiruan  memiliki neuron yang terbagi  menjadi  3  bagian  yaitu  fungsi  aktivasi,  fungsi penjumlahan, dan fungsi output [5] . Sedangkan neuron sendiri mempunyai  3  susunan  dasar  yang  membentuknya  yaitu synapsis merupakan link penghubung,  penambahan  yang mempunyai  tugas  sebagai  penambah  bobot  terhadap  sinyal masukan, fungsi aktivasi yang menjadi pembatas keluaran dari neuron.  Jaringan  syaraf  tiruan  mempunyai  beberapa  metode diantaranya hebb,  perceptron,  adaline,  madaline ,  dan  yang sering  digunakan  karena  memiliki  akurasi  yang  tinggi  adalah backpropagation.
Algoritma backpropagation [6] merupakan  algoritma pembelajaran  supervised  learning  yang  biasanya  dipakai perceptron dengan menggunakan banyak layer yang berfungsi
untuk melakukan perubahan bobot yang terhubung pada neuron untuk  meminimalisir error dan  meningkatkan  hasil  keluaran seperti  yang  diinginkan  [7].  Peramalan  harga  saham  jaringan syaraf  tiruan  metode backpropagation memakai software matlab  yang  terdapat tools untuk  memudahkan  meramalkan harga  saham  dengan  memasukkan  data  berupa comma separated value (.csv). Data tersebut kemudian dimasukkan ke dalam layer yang didalamnya terdapat arsitektur backpropagation dan menggunakan epoch sebanyak 500 epoch dan  penggunaan hidden  layer yang  sudah  terdapat  pada software matlab  untuk  menghasilkan Measure  Square  Error yang  semakin  baik  dan  menambah  keakuratan  peramalan. Metode ini dipilih dikarenakan pada penelitian sebelumnya [1] jaringan  syaraf  tiruan  ini  dapat  memperoleh  akurasi  sebesar 98,90%.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa peramalan harga saham menggunakan  jaringan syaraf tiruan algoritma backpropagaion menghasilkan  data  yang  tingkat  kemiripannya    menyerupai aslinya.  Peramalan  harga  saham  tidak  hanya  menitikberatkan pada  harga  saham.  Namun,  faktor  pendukung  naik  turunnya harga  saham  juga  dipertimbangkan.  Dibuktikan  dengan  hasil yang  sangat  menyerupai  dengan  aslinya  dengan  tingkat keakuartan  sebesar  98,90%  dan  hanya  menghasilkan Mean Square Error sebesar 0,039. Metode penggunaan faktor internal dan eksternal penyebab berubahnya harga saham sangat penting untuk  dilakukan  untuk  memperkuat  hasil  peramalan  yang dilakukan. Dikarenakan faktor eksternal seperti sentimen harga saham  di  masyarakat  juga  dapat  mempengaruhi  proses  naik turunnya harga saham yang akan diramal sesuai dengan prinsip ekonomi  yaitu  semakin  banyak demand atau  orang  yang menginginkan  untuk  membeli  saham  tersebut,  maka  akan menaikkan harga saham. Begitu pula sebaliknya apabila supply saham yang ada di pasar modal menipis maka akan menurunkan harga  saham.  Peramalan  menggunakan  aplikasi  berbasis Bahasa python ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar. 2. Aplikasi peramalan saham bahasa Python [1]
Faktor  lain  yang  mempengaruhi  keakuratan  peramalan adalah  jumlah  data  yang  dipakai  sebagai inputan arsitektur backpropagation. Hal ini dibuktikan penggunaan data dengan jumlah  waktu  yaitu    5  tahun  terakhir  menghasilkan  yang
menyerupai data asli dengan tingkat keakuratan sebesar 99.98% dan Mean Square Error yang didapatkan sebesar 0.99 dengan menggunakan  500 epoch dan  dengan  ditambahkan  harga minyak bumi dan data harga emas [7]. Apabila menggunakan data harga saham 5 hari terakhir pembukaan market saham akan menghasilkan learning rate sebesar 0.7 dengan waktu sebesar 18,58 dengan 3000 epoch dan memakai software matlab. Untuk tingkat  akurasi  0.3  menghasilkan Mean  Square  Error 320,49 dan  3000 epoch .  hal  ini  menyebabkan  peramalan  yang dihasilkan  memiliki error yang  cukup  besar  [8].  Hasil perbandingan harga saham asli dengan forecasting ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar. 3. Grafik perbandingan hasil peramalan dengan data harga saham asli [7].
Pengujian  jaringan  syaraf  tiruan  dapat  dilakukan menggunakan arsitektur backpropagation yang telah disediakan  oleh software  matlab dan  dapat  menggunakan aplikasi  yang  dikembangkan  menggunakan  Python.  Apabila digunakan software matlab  untuk  meramalkan  harga  saham dengan  metode backpropagation cukup  menginput  data  ke dalam template atau arsitektur jaringan yang telah disediakan. Sedangkan  untuk  penggunaan  aplikasi  yang  dibuat  untuk algoritma backpropagation diharuskan untuk membuatnya dari awal dengan memanfaatkan library matematika yang sudah ada pada bahasa pemrograman Python yaitu matpotlib , numpy , dan pandas .  Hasil  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan software matlab mempunyai memiliki tingkat akurasi lebih baik ditunjukkan pada hasil penelitian yang telah dipaparkan. Selain itu, penggunaan software matlab tidak memerlukan pembuatan arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  metode backpropagation dikarenakan  sudah  tersedia  arsitektur backpropagation di dalam software tersebut.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilaksanakan,  dapat  disimpulkan bahwa jaringan syaraf tiruan metode backpropagation memiliki tingkat akurasi yang sangat baik dalam melakukan peramalan sebuah  data  khususnya  saham.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan tingkat  akurasi  mencapai  99,98%  untuk  meramalkan  harga saham. Pada peramalan menggunakan metode backpropagation menggunakan software matlab  mempunyai kelebihan  dibandingkan  dengan  menggunakan software yang dirancang dengan bahasa Python sebagai pembuatan arsitektur backpropagation .  Peramalan  harga  saham  tidak  hanya menggunakan data harga saham yang akan digunakan, namun ada  beberapa  faktor  seperti  minyak  bumi,  analisis  teknikal, fundamental  yang  harus  disertakan  dalam layer input untuk menambah  tingkat  akurasi  peramalan  harga  saham  sebuah emiten.
R EFERENSI
[1]  R. Yuniarti, J. Supardi, and B. R. Indonesia, “Forecasting Harga Saham dengan Jaringan Saraf Tiruan,” pp. 1–8, 1907.
[2]  M.  Mulyana,  L.  Hidayat,  and  R.  Puspitasari,  “Mengukur  Pengetahuan Investasi  Para  Mahasiswa  Untuk  Pengembangan  Galeri  Investasi Perguruan Tinggi,” JAS-PT J. Anal. Sist. Pendidik. Tinggi , vol. 3, no. 1, p. 31, 2019, doi: 10.36339/jaspt.v3i1.213.
[3]  A.  P.  Windarto  and  M.  R.  Lubis,  “Model  Arsitektur  Backpropagation Pada Prediksi Total Laba Rugi Komprehensif Bank Umum Konvensional Dalam  Mendorong  Laju  Pertumbuhan  Ekonomi,” Semrestek  2018 ,  no. November, pp. 330–338, 2016.
[4]  Y.  A.  Lesnussa,  L.  J.  Sinay,  and  M.  R.  Idah,  “Aplikasi  Jaringan  Saraf Tiruan  Backpropagation  untuk  Penyebaran  Penyakit  Demam  Berdarah Dengue  (DBD)  di  Kota  Ambon,” J.  Mat.  Integr. ,  vol.  13,  no.  2,  p.  63, 2017, doi: 10.24198/jmi.v13.n2.11811.63-72.
[5]  Y.  Umaidah,  “Penerapan  Algoritma  Artificial  Neural  Network  Dalam Prediksi  Harga  Saham  Lq45  Pt.  Bank  Rakyat  Indonesia,  Tbk,” J. Gerbang , vol. 8, no. 1, pp. 57–64, 2018.
[6]  A.  N.  Risky  Via  Yuliantari,Risanuri  Hidayat,Oyas  Wahyunggoro, “Pengenalan Tutur Vokal Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Multi Layer  Perceptron,” J.  Teknol. ,  vol.  9,No.2,  pp.  37–42,  2014,  [Online]. Available: http://journal.akprind.ac.id/index.php/jurtek/article/view/829/580.
[7]  A.  Triyono,  A.  J.  Santoso,  and  Pranowo,  “Penerapan  Metode  Jaringan Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Untuk  Meramalkan  Harga  Saham (IHSG),” J.  Sist.  Dan  Inform. ,  vol.  11,  pp.  165–172,  2016,  [Online]. Available: https://media.neliti.com/media/publications/129675-ID- penerapan-metode-jaringan-syaraf-tiruan.pdf.
[8]  A.  Santoso  and  S.  Hansun,  “Prediksi  IHSG  dengan  Backpropagation Neural Network,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 2, pp. 313–318, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i2.887.
[9]  R. B. Purnama, “Perancangan Prediksi Untuk Menentukan Indeks Harga Saham Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan,” Kinetik , vol. 2, no. 2, p. 125, 2017, doi: 10.22219/kinetik.v2i2.190.
[10]  Meizir  and  B.  Rikumahu,  “Prediction  of  agriculture  and  mining  stock value  listed  in  kompas100  index  using  artificial  neural  network backpropagation,” 2019  7th  Int.  Conf.  Inf.  Commun.  Technol.  ICoICT 2019 , pp. 1–5, 2019, doi: 10.1109/ICoICT.2019.8835284.