## Optimasi Parameter Input pada Artificial Neural Network untuk Meningkatkan Akurasi Prediksi Indeks Harga Saham
I. Wiseto P. Agung
Program Studi Teknik Informatika Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya (ARS University) Bandung, Indonesia wiseto.agung @ ars.ac.id
Abstract — Stock trading is one of the businesses that has been done  worldwide.  In  order  to  gain  the  maximum  profit,  accurate analysis is needed, so a trader can decide to buy and sell stock at the  perfect  time  and  price.  Conventionally,  two  analyses  are employed, namely fundamental and technical.  Technical analysis is  obtained  based  on  historical  data  that  is  processed mathematically. Along with technology development, stock  price analysis  and  prediction  can  be  performed  with  the  help  of computational  algorithms,  such  as  machine  learning.  In  this research,  Artificial  Neural  Network  simulations  to  produce accurate  stock  price  predictions  were  carried  out.  Experiments are  performed  by  using  various  input  parameters,  such  as moving  average  filters,  in  order  to  produce  the  best  accuracy. Simulations  are  completed  with  stock  index  datasets  that represent  three  continents,  i.e.  NYA  (America,  USA),  GDAXI (Europe,  Germany),  and  JKSE  (Asia,  Indonesia).  This  work proposes  a  new  method,  which  is  the  utilization  of  input parameters combinations  of C, O, L, H, MA-5 of C, MA-5 of O, and  the  average  of  O  &  C  prices.  Furthermore,  this  proposed scheme  is  also  compared  to  previous  work  done  by  Khorram et al , where this new work shows more accurate results.
Keywords—artificial  neural  network,  stock  price  prediction, moving average
Abstrak —  Perdagangan  saham  merupakan  salah  satu  jenis bisnis  yang  dilakukan  di  berbagai  belahan  dunia.  Untuk mendapatkan  profit  yang  maksimal,  diperlukan  analisa  akurat sehingga  seorang  trader  dapat  memutuskan  untuk  membeli  dan menjual  saham  pada  waktu  dan  harga  tepat.  Secara konvensional, analisa yang digunakan adalah analisa fundamental  dan  analisa  teknikal  berbasis  data  historis  yang diolah  dengan  pendekatan  matematis.  Dengan  berkembangnya teknologi,  maka  analisa  dan  prediksi  harga  dapat  dilakukan dengan  dibantu  algoritma  komputasi,  salah  satunya  adalah machine  learning .  Pada  penelitian  ini  dilakukan  simulasi  pada Artificial  Neural  Network untuk  mendapatkan  hasil  prediksi harga yang akurat. Eksperimen dilakukan dengan menggunakan berbagai  parameter  input  termasuk  dengan  menggunakan  filter moving  average ,  untuk  mendapatkan  akurasi  terbaik.  Simulasi dilakukan  dengan  dataset  indeks  saham  yang  mewakili  tiga benua yaitu NYA (Amerika, USA), GDAXI (Eropa, Jerman) dan JKSE (Asia, Indonesia). Penelitian ini mengusulkan metoda baru
yaitu penggunaan input berupa kombinasi dari parameter harga C,  O,  L,  H,  MA-5  dari  C,  MA-5  dari  O,  dan  rata-rata  O  &  C. Selain  itu,  juga  dibandingkan  dengan  metoda  dari  hasil penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Khorram et  al ,  dan diperoleh  bahwa  metoda  baru  yang  diusulkan  ini  memberikan hasil prediksi yang lebih akurat.
Kata  Kunci—  artificial  neural  network,  prediksi  harga  saham, moving average

## I. P ENDAHULUAN
Memprediksi harga merupakan salah satu tantangan utama yang dihadapi para trader dan investor saham di dunia. Hal ini disebabkan  karena  semakin  akurat  prediksinya,  maka keuntungan  yang  diperoleh  akan  semakin  besar.  Dalam berinvestasi  saham,  keuntungan  yang  tinggi  bisa  didapat dengan analisa yang akurat serta pemahaman yang dalam atas kondisi  pasar  dan  saham  perusahaan  itu  sendiri.  Dengan demikian, sebelum para investor membeli dan menjual saham, dilakukan  analisa  yang  mendalam.  Dalam  dunia  perdagangan saham  dikenal  dua  jenis  analisa,  yaitu  fundamental  dan teknikal.
Analisa  fundamental  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai intrinsik  dari  saham  suatu  perusahaan.  Sehingga  penting  bagi investor untuk mengevaluasi bisnis perusahaan tersebut seperti kinerja  keuangan,  operasional,  bahkan  kepemilikan  dan manajemennya.  Biasanya  hal  tersebut  dapat  dilihat  melalui laporan keuangan dan laporan tahunan serta berita di media.
Sedangkan pada analisa teknikal, asesmen didasarkan pada data  historis  dari  harga  saham  tersebut.  Posisi  jual  dan  beli saham  dilakukan  berdasarkan  analisa  atas  perilaku  harga saham di masa lalu, tren, serta kemungkinan pengulangan pola harga. Analisa teknikal ini biasanya ditampilkan dalam bentuk chart atau grafik yang menampilkan selain data histori harga, juga  dengan  beberapa  indikator  yang  dihitung  berdasarkan histori  data  tersebut,  yang  pada  akhirnya  dapat  dilakukan prediksi harga [1].
Di  sisi  lain,  dengan  perkembangan  ilmu  komputer,  maka analisa teknikal dan prediksi harga saham menjadi dipermudah dengan  berbagai  algoritma  komputasi,  salah  satunya  adalah dengan machine learning . Seperti yang disampaikan oleh [2],
studi  yang  dilakukan  oleh  [3]  menunjukkan  bahwa penggunaan machine  learning dalam  area  prediksi  harga saham  ini  dapat  meningkatkan  efisiensi  antara  60-86  persen dibandingkan dengan metode-metode sebelumnya.
Sudah cukup banyak dilakukan studi pemanfaatan machine learning untuk  area  investasi  saham  ini.  Misalnya  [2] melakukan  studi  komparasi  teknik-teknik machine  learning termasuk Neural  Network ,  dan Support  Vector  Machines . Kemudian  [4]  menggunakan Artificial  Neural  Network untuk harga  penutupan  saham.  Selain  itu  [5]  menggunakan Recurrent  Neural  Network dan Discrete  Wavelet  Transform untuk memprediksi harga saham.
Paper  ini  melakukan  studi  pengaruh  parameter  input  pada Neural  Network dan  untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi harga  saham.  Di  sini  dilakukan  eksperimen  kombinasi penggunaan  parameter  input Open , High , Low , Close , Vol , smoothing / filtering dengan berbagai perioda Moving Average serta turunannya. Dataset yang digunakan adalah index  saham dari  US,  Eropa  dan  Indonesia  yang  diambil  dari  situs Yahoo Finance [6].  Evaluasi  performansi  dilakukan  dengan mengukur Average Relative  Error dari  setiap  kemungkinan yang  ada  sehingga  bisa  didapatkan  hasil  yang  optimal. Sedangkan simulasinya dilakukan dengan RapidMiner [7].
Selanjutnya akan dibahas lebih detail tinjauan pustaka dari studi  dan  penelitian  terkait  yang  pernah  dilakukan  oleh  para peneliti sebelumnya. Kemudian dilanjutkan dengan penjelasan metode  yang  dilakukan  penulis  dalam  penelitian  ini.  Setelah itu disampaikan pembahasan dari hasil penelitian, dan diakhiri dengan kesimpulan serta saran untuk penelitian berikutnya.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Analisa Teknikal pada Harga Saham
Analisa  yang  didasarkan  pada  data  historis  dari  saham untuk  memperkirakan  harga  selanjutnya,  maupun  untuk menentukan  waktu  yang  tepat  untuk  membeli  atau  menjual, dikategorikan sebagai analisa teknikal.
Fitur atau disebut juga indikator, yang memberikan banyak informasi  tentang  perubahan  harga,  merupakan  hal  penting untuk  mendapatkan  hasil  analisa  yang  lebih  akurat  [8].  Fitur diperoleh  dengan  cara  mengolah  data-data  historis  dengan formula matematika tertentu.
Saat  ini  sudah  cukup  banyak  fitur  /  indikator  yang diberikan oleh para analis teknikal, misalnya Moving Average (MA), Moving  Average  Convergence  and  Divergence (MACD), Williams  Overbought/Oversold  Index (WR), Relative Strength Indeks (RSI), Rate of Change (ROC) [9].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [10]  menggunakan  fitur- fitur Relative  Strength  Index (RSI), Moving  Average Convergence  and  Divergence (MACD),  dan Williams %R, untuk  menentukan  saat  yang  tepat  kapan  beli  dan  jual, sehingga didapatkan keuntungan yang maksimal.
Penelitian  ini  akan  fokus  pada  salah  satu  indikator  yang penting  dan  banyak  digunakan  yaitu 𝑛 - day  Moving  Average , yang didefinisikan sebagai berikut.
𝑀𝐴(𝑛) 𝑡 = 𝑝𝑡−1+ … +𝑝𝑡−𝑛 𝑛 (1)
dimana 𝑝 𝑡−1 adalah harga Close sebelumnya.
Moving  Average umumnya  digunakan  untuk  meramalkan tren  pada  data  finansial  yang  mempunyai noise .  Penelitian [11]  melakukan  optimasi  penghalusan (smoothing) Moving Average untuk  meningkatkan  akurasi  analisa  harga  saham. Semakin  besar  periode window -nya  ( 𝑛 )  akan  semakin  tinggi reduksi noise -nya dan semakin halus datanya.

## B. Aplikasi Machine Learning untuk Memprediksi Harga Saham
Model-model time-series yang  diturunkan  dari  teori ekonomi,  merupakan  kunci  dasar  untuk  melakukan  prediksi harga.  Namun  demikian,  hipotesa-hipotesa  tersebut  tidak dapat  diaplikasikan  langsung  untuk  mengestimasi  dan meramalkan  harga  kedepan.  Hal  ini  disebabkan  karena banyaknya  faktor  eksternal  yang  mempengaruhi.  Oleh  karena itu,  perkembangan machine  learning ,  termasuk artificial neural  network dengan multi-layer ,  memberikan  dukungan besar pada area ini [5].
Cukup  banyak  penelitian  tentang  penggunaan machine learning untuk  memprediksi  harga  saham.  Salah  satunya adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [2]  yang  mengevaluasi beberapa  teknik machine  learning dalam  memprediksi  harga. Algoritma yang dipakai adalah:
 Statistical-based Learners , meliputi: Logistic Regression (LR), Naive  Bayes (NB), Linear Discriminant Analysis (LDA)
 Distance-based Learners , meliputi: 𝐾 - Nearest Neighbour ( 𝐾 -NN), 𝐾 - Star
 Tree-based  learners ,  meliputi:  C4.5, Classification and Regression Trees (CART), Random Forest (RF)
 Support Vector Machine (SVM)
 Artificial Neural Network (ANN)
Seperti  yang  disampaikan  oleh  [12], Artificial  Neural Network (ANN) atau jaringan syaraf tiruan, adalah sistem yang terdiri dari beberapa elemen pemroses yang disebut neuron .
Multi-layer  perceptron  (MLP) merupakan  turunan  dari ANN yang mempunyai 3 layer yaitu input layer , output layer dan hidden layer , seperti ditunjukkan pada Gambar 1. Jumlah neuron pada input  layer adalah  sesuai  dengan  jumlah parameter input.
Neuron akan  mengambil  nilai-nilai  dari  parameter  input kemudian  menggabungkannya  sesuai  bobot  yang  telah ditentukan  dan  juga  ada  tambahan bias .  Selanjutnya,  dengan mengaplikasikan transfer  function ,  akan  dihasilkan  nilai output.
Secara  matematis,  performansi  dari neuron P  dapat dituliskan sebagai berikut.
𝑢 𝑃 = ∑ 𝑤 𝑃𝑖 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 (2)
𝑦 𝑃 = 𝜑(𝑢 𝑃 + 𝑏 𝑃 ) (3)
dimana 𝑥 𝑖 , … , 𝑥 𝑛 adalah  parameter  input; 𝑤 𝑃1 ,  … 𝑤 𝑃𝑛 adalah  bobot  koneksi (connection  weight) dari neuron P; 𝑢 𝑃 adalah input  combiner ; 𝑏 𝑃 adalah bias ; 𝜑 adalah activation function ; dan 𝑦 𝑃 adalah output dari neuron.
Gambar 1.   Struktur Multi-layer feed forward neural network [12]
Penelitian  yang dilakukan oleh  Khorram et al [1] mencari parameter  perioda Moving  Average yang  paling  tepat  untuk memprediksi  harga  dengan  algoritma multilayer  perceptron artificial  neural  network .  Sebagai  input  dari  ANN,  adalah harga penutupan ( Close ) dan juga Moving Average dari harga tersebut  dengan  perioda  1  sampai  dengan  200.  Dari  hasil studinya,  disimpulkan  bahwa  performansi  ANN  terbaik diperoleh  dengan  menggunakan Moving  Average dengan periode  5,  25,  48,  50  dan  89.  Selain  itu,  [1]  juga menyimpulkan  bahwa Moving  Average dengan  periode  yang rendah  lebih  cocok  digunakan  untuk  memprediksi  harga saham.  Namun  demikian,  dari  eksperimen  yang  penulis lakukan,  dapat  diperoleh  performansi  yang  lebih  baik  dengan parameter input yang lain.
Pada  penelitian  yang  penulis  lakukan  ini  digunakan feed forward  artificial  neutral  network yang  di- training dengan algoritma back  propagation ,  dengan  menggunakan  beberapa input  harga  serta  berbagai  periode Moving  Average .  Simulasi ANN  dijalankan  dengan  komponen Neural  Net pada RapidMiner [7].

## III. M ETODE P ENELITIAN
Pada penelitian ini, dilakukan eksperimen dengan langkah- langkah  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Pertama, raw data yaitu  data  histori  perdagangan  saham  yang  akan dijadikan data  set, diunduh  dari  situs Yahoo  Finance [6], meliputi  indeks  saham  Indonesia  (JKSE),  Amerika  (NYA), Jerman  (GDAXI).  Data  saham  diambil  selama  7  tahun  (1773 hari  perdagangan),  mulai  2  Januari  2013  sampai  dengan  30 Januari  2020.  Data  tersebut  mempunyai  beberapa  parameter berupa  harga  saham  saat  pembukaan  bursa (Open) ,  harga tertinggi (High) ,  harga  terendah (Low) ,  harga  penutupan (Close) ,  harga  penutupan  yang  telah  disesuikan (Adjusted Close) dan  jumlah  saham  tersebut  yang  diperdagangkan  pada hari tersebut (Volume) .
Selanjutnya  adalah pre-processing ,  dimana  dilakukan filtering dengan  menggunakan Moving  Average (MA) terhadap  parameter  harga  di  atas.  Perioda  yang  digunakan adalah  MA-5,  10,  20,  25,  30,  40,  48,  50,  60,  70,  80,  dan  89. Selain  itu,  juga  dihitung  nilai  rata-rata Open dan Close dan juga rata-rata Low dan High , kemudian dilakukan filtering MA dengan berbagai periode.

## Gambar 2.   Tahapan Penelitian
Langkah  selanjutnya,  disiapkan  berbagai  kombinasi parameter  tersebut,  yang  akan  menjadi  input  bagi neural network .  Sehingga  terdapat  berbagai  alternatif  (A 1 …  A n ) input.  Pemilihan  kombinasi  dilakukan  dengan  logis  dan terstruktur  agar eksperimen efektif dari sisi  waktu,  yang akan dijelaskan lebih lanjut pada bagian hasil dan pembahasan.
Berikutnya,  data-data  tersebut  dibagi  dua  menjadi  data training dan data testing, dengan rasio 90% : 10%. Kemudian dilakukan  proses training dan  prediksi  dengan  menggunakan algoritma Neural Network.
Langkah  terakhir  adalah  evaluasi  akurasi  hasil  prediksi, dengan  menggunakan Average  Relative  Error (ARE),  yaitu rata-rata dari deviasi absolut  antara nilai prediksi ( 𝑣 𝐸 ) dengan nilai sebenarnya ( 𝑣 𝐴 ) dibagi dengan nilai sebenarnya [7].
ARE = 1 𝑛 ∑ | 𝑣𝐴−𝑣𝐸 𝑣𝐸 | 𝑛 𝑡=1 . 100% (4)
Dari  hasil  evaluasi  ini,  dapat  diidentifikasi  alternatif kombinasi input yang memberikan akurasi tertinggi.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  penelitian  diperoleh  dengan  menjalankan  tahapan penelitian  sesuai  Gambar  2.  Pada  bab-IV  ini,  pertama  akan dijelaskan  lebih  detail  secara  teknis  apa  yang  dilakukan  pada eksperimen.  Kemudian,  setelah  itu  akan  disampaikan  hasil dari simulasi dan pembahasannya.
Mula-mula, data saham diunduh dari situs Yahoo Finance dengan menggunakan operator Read Yahoo Finance , yang ada di Operator  Toolbox  Extensions pada  RapidMiner.  Diperoleh 1773  baris  data  dan  dibatasi  bahwa  kolom  yang  akan  dipakai adalah Open , High , Low , Close . Sedangkan data Adj Close dan Vol , tidak digunakan pada penelitian ini.
Selanjutnya  dilakukan  proses  perhitungan  rata-rata Open (O), Close (C) dan juga rata-rata Low (L), High (H) . Langkah berikutnya  adalah  menghitung moving  average dengan bantuan  operator Moving  Average  Filter .  Perioda  MA  yang digunakan adalah 5,10, 20, 25, 30, 40, 48, 50, 60, 70, 80, 89.
Perlu diketahui bahwa perhitungan rata-rata O, C dan juga L,  H  serta  pemilihan  periode  MA  tersebut  bertujuan  untuk menguji  hasil  temuan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [1]  dan juga mengupayakan peningkatan performansi akurasi prediksi, melalui berbagai kombinasi input ANN.
Pada tahap data pre-processing tersebut, setelah dilakukan perhitungan moving average , baris-baris data yang mempunyai  nilai  tidak  relevan,  dihilangkan.  Sehingga diperoleh 1680 baris data dengan 132 attributes .
Selanjutnya  data-data  tersebut  dimasukkan  sebagai  input dari  ANN  dengan  berbagai  kombinasi  untuk  mencari performansi  terbaik  yang  diukur  dengan  kesalahan  atau error terkecil.  Dilakukan  eksperimen  mulai  dari  satu  input  yaitu  C saja;  kemudian  dua  input  CO,  CL,  CH;  dan  berbagai kemungkinan  input  lainnya.  Salah  satu  contoh  kombinasi input (C, O, L, H, C5, O5, AvgOC, AvHL) ditunjukkan pada Gambar 3. Pada eksperimen ini digunakan operator Neural Net dengan  2 hidden  layers dan  200 training  cycles ,  sedangkan parameter lainnya dibiarkan sesuai default .
Gambar 3.   ANN dengan Beberapa Input dan Dua Hidden Layer
Selanjutnya,  data  dibagi  dua  menjadi  data training (90%) dan  data testing (10%),  dengan  melalui  operator Split  Data . Proses  training  akan  menghasilkan  model  yang  digunakan untuk memprediksi. Contoh hasil prediksi untuk indeks saham JKSE  (warna  hijau)  dan  data  sebenarnya  (warna  biru), ditunjukkan pada Gambar 4 di bawah ini. Dari contoh tersebut dapat dilihat bahwa hasil prediksi mendekati nilai sebenarnya.
Tahap  terakhir  adalah  melakukan  evaluasi  performansi akurasi hasil prediksi, dengan melakukan pengukuran Average Relative  Error ,  ARE,  melalui  operator Performance pada
Rapidminer.
Berikut  ini  akan  disampaikan  hasil  pengukuran  yang khusus  mengevaluasi  performansi  dari  penggunaan  periode tertentu  pada moving  average yang  diaplikasikan  pada parameter input O, H, L, dan C secara independen. Jadi untuk parameter  O,  mula-mula  sebagai  input  adalah  C  saja; kemudian C dan O; C dan MA-5 dari O; C dan MA-10 dari O; dan  seterusnya  sampai  C  dan  MA-89  dari  O.  Hal  yang  sama dilakukan untuk H, L, dan C.
Gambar 4.   Hasil Prediksi JKSE dan Data Sebenarnya
Hasil simulasi di atas untuk ketiga indeks JKSE, NYA, dan GDAXI,  disampaikan  pada  Gambar  5,  6,  dan  7  sebagai berikut.
Gambar 6.   Relative Error berbagai periode MA pada indeks NYA
Gambar 7.   Relative Error berbagai periode MA pada indeks GDAXI
Dari  ketiga  gambar  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa  secara umum  semakin  tinggi  periode  MA  maka error akan  semakin besar. Sedikit perkecualian untuk JKSE, mulai MA-50 ke atas error sedikit  mengecil  kembali.  Dengan  kata  lain,  dapat disampaikan  bahwa  hasil  prediksi  semakin  akurat  bila  input menggunakan MA dengan periode yang rendah, yaitu 5.
Gambar 8.   Relative Error berbagai Kombinasi Input  pada indeks JKSE
Selanjutnya  akan  disampaikan  hasil  pengukuran  dari simulasi  yang  mengkombinasikan  berbagai  input,  termasuk rata-rata O dan C, rata-rata H dan L, serta moving average dari parameter O, H,  L, C. Dari sekian banyak  kombinasi, berikut ini  hanya  disampaikan  beberapa  hasil  yang  signifikan  dan menggambarkan perbedaan yang jelas, pada Gambar 8, 9, dan 10.
Dari  Gambar  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa  hasil  prediksi terbaik,  dengan error terkecil,  diperoleh  apabila  digunakan tujuh  parameter  input  yaitu  C,  O,  L,  H,  MA-5  dari  C,  MA-5 dari O, dan rata-rata O & C.
Sedikit catatan khususnya untuk JKSE, selain 7 parameter di  atas,  akurasi  yang  sama  juga  dapat  diperoleh  dengan kombinasi parameter  C, O,  L, H, MA-89 dari C, MA-89 dari O, dan rata-rata O & C.
Gambar 9.   Relative Error berbagai Kombinasi Input  pada indeks NYA
Dan  akhirnya,  akan  disampaikan  ringkasan  perbandingan hasil  penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan oleh [1] pada Table I di bawah ini.
TABLE I. P ERBANDINGAN DENGAN P ENELITI S EBELUMNYA Metoda Parameter Input Terbaik Hasil Eksperimen Penulis Khorram et al [1] MA-5,  25,  48, 50,  dan 89 Semakin kecil perioda maka semakin tinggi akurasi prediksi Usulan Penulis Kombinasi C, O, L, H, MA-5  dari  C,  MA-5 dari O, dan rata-rata O & C Kombinasi 7 parameter input ini menghasilkan akurasi prediksi yang lebih baik
Tabel  di  atas  menggambarkan  bahwa  penulis  melakukan eksperimen  dengan  menguji  parameter  input  yang  diusulkan oleh  [1],  dimana  diperoleh  gambaran  yang  sejenis  bahwa semakin  kecil  perioda  maka  semakin  tinggi  akurasi  prediksi. Namun demikian hal tersebut tidak spesifik hanya untuk MA- 5,  25,  48,  50,  dan  89  saja;  karena  hasil  tersebut  juga  berlaku untuk MA-10, 20, 25, 30, 40, 48, 50, 60, 70, 80, dan 89 yang disimulasikan.
Lebih  jauh,  dari  simulasi  yang  dilakukan,  penulis  juga mendapatkan  bahwa  kombinasi  parameter  input  C,  O,  L,  H,
MA-5 dari C, MA-5 dari O, dan rata-rata O & C menghasilkan hasil prediksi yang lebih akurat. Sebagai contoh, untuk indeks saham GDAXI, akurasi terbaik metoda [1] adalah dengan nilai Average  Relative  Error 0.79%  (dengan  input  MA-5  dari  C), sedangkan  dengan  menggunakan  metoda  yang  penulis usulkan,  diperoleh error yang  lebih  kecil,  yaitu  sebesar 0.21%.
Gambar 10.   Relative Error berbagai Kombinasi Input  pada GDAXI

## V. K ESIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan  di  atas  dapat  disampaikan  bahwa penelitian  dengan  menggunakan  algoritma Artificial  Neural Network yang dilakukan untuk meningkatkan akurasi prediksi ini menghasilkan beberapa hal sebagai berikut. Pertama adalah bahwa  akurasi  prediksi  ANN  sangat  tergantung  dari  input yang  dimasukkan.  Kemudian,  untuk  akurasi  prediksi  indeks harga saham ini, parameter harga C, O, L, H berperan penting. Penelitian  ini  juga  mengamati  tingkat  akurasi  dari  prediksi. Apabila  ditambahkan  input  filtering moving  average dengan berbagai  perioda  untuk  parameter  tersebut  di  atas,  diperoleh hasil  bahwa  semakin  rendah  perioda  MA,  akan  memberikan error yang  lebih  kecil  atau  akurasi  prediksi  yang  lebih  baik.
Dan  paper  ini  juga  mengusulkan  kombinasi  input  parameter yang  dapat  menghasilkan  akurasi  tertinggi  yaitu  kombinasi dari parameter input  C, O, L, H, MA-5 dari C, MA-5 dari O, dan rata-rata O & C. Mengingat pada penelitian ini digunakan Simple  Moving  Average (SMA),  maka  pada  penelitian selanjutnya  dapat  fokus  pada  jenis moving  average lainnya. Selain  itu,  penelitian  berikutnya  juga  dapat  menguji  temuan saat  ini  untuk  berbagai  algoritma machine  learning lainnya, untuk mendapatkan performansi yang lebih baik.

## R EFERENCES
[1] M. Khorram, M. Sheshmani, “What Period of Time is better to Use for Moving  Average  to  Predict  Stock  Price  in  Tehran  Stock  Exchange?”, Indian Journal of Science and Technology, Vol 8 (27) October 2015
[2] A. Syukur, D. Istiawan, “Prediction of  LQ45  Index in  Indonesia Stock Exchange:  A  Comparative  Study  of  Machine  Learning  Techniques”, International  Journal  of  Intelligent  Engineering  and  Systems,  Vol.14, No.1, 2021
[3] L.  Li,  Y.  Wu,  Y.  Ou,  Q.  Li,  Y.  Zhou  and  D.  Chen,  "Research  on Machine Learning Algorithms and Feature Extraction For Time Series," 2017  IEEE  28th  Annual  International  Symposium  on  Personal,  Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC), 2017, pp. 1-5.
[4] M.  Vijk,  D.  Chandola,  V.A.  Tikkiwal,  A.Kumar,  “Stock Closing  Price Prediction  using  Machine  Learning  Techniques”,  Procedia  Computer Science 167, 2020, pp. 599–606
[5] M.  Jarrah,  N.  Salim,  “A  Recurrent  Neural  Network  and  a  Discrete Wavelet  Transform  to  Predict  the  Saudi  Stock  Price  Trends”, International  Journal  of  Advanced  Computer  Science  and  Applications, Vol. 10, No. 4, 2019
[6] Yahoo Finance, https://finance.yahoo.com/ diakses 17 Januari 2021.
[7] RapidMiner, “RapidMiner Studio Manual”, 2014, https://docs.rapidminer.com/
[8] Z.  Berradi,  M.  Lazaar,  “Integration  of  Principal  Component  Analysis and Recurrent NeuralNetwork to Forecast the Stock Price of Casablanca Stock Exchange”, Procedia Computer Science 148 (2019) pp. 55–61
[9] H.  Zhang,  “The  Forecasting  Model  of  Stock  Price  Based  on  PCA  and BP  Neural  Network”,  Journal  of  Financial Risk  Management, 2018,  7, pp. 369-385
[10] O.B. Sezer, A.M. Ozbayoglu, E. Dogdu, “An Artificial Neural Network- based  Stock  Trading  System  Using  Technical  Analysis  and  Big  Data Framework”,  ACM  SE  '17:  Proceedings  of  the  SouthEast  Conference, April 2017, pp. 223–226
[11] A. Raudys, Z. Pabarskaite, ”Optimising The Smoothness and Accuracy of Moving Average for Stock Price Data”, Technological and Economic Development of Economy, 2018, 24(3): pp. 984–1003
[12] A.H.  Moghaddam,  M.H.  Moghaddam,  M.  Esfandyari,  “Stock  market index prediction using artificial neural network”, Journal of Economics, Finance and Administrative Science 21, 2016, pp. 89–93.