## Prediksi Harga Saham Menggunakan Empirical Mode Decomposition dan Feed Forward Neural Networks
Imelda Saluza* 1 , Mohammad Taufikurrahman 2 , Lastri Widya Astuti 3 , Hartati 4 , Dhamayanti 5 , Evi Yulianti 6 1,5,6 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Indo Global Mandiri; Jalan Jend. Sudirman Km. 4 No.62 Palembang, Sumatera Selatan 30129, 0711-3227-05(-06).
2 Badan Pusat Statistik, Kabupaten Lahat
3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indo Global Mandiri, Palembang
4 Program Studi Matematika, Universitas Terbuka, Tangerang Selatan e-mail: * 1 imeldasaluza@uigm.ac.id , 2 moh.taufikurrahman@bps.go.id ,
3 lastriwidya@uigm.ac.id , 4 hartati@ecampus.ut.ac.id , 5 dhamayanti@uigm.ac.id ,
6 eviyulianti@uigm.ac.id

## Abstrak
Saham  adalah  pasar  yang  sangat  volatil  dan  merupakan  karakteristik  dari  suatu perusahaan yang pergerakannya dipengaruhi oleh pasar. Sehingga jika perusahaan mengalami permasalahan maka saham dari perusahaan tersebut dapat mengalami lonjakkan. Seperti yang terjadi pada perusahaan Bank Syariah Indonesia (BSI) yang mengalami permasalahan layanan pada  tanggal  8  s.d.  11  Mei  2023,  yang  menyebabkan  adanya  lonjakkan  penurunan  terhadap saham  perusahaan  tersebut.  Lonjakkan  yang  sangat  cepat  pada  saham  dapat  menyebabkan resiko  kerugian  bagi  para  investor  dan  pelaku  bisnis  pada  perusahaan  tersebut.  Sehingga keduanya perlu melakukan perkiraan terhadap portofolio yang dimiliki. Dan sudah seharusnya pemilik  portofolio  perlu  melakukan  prediksi terhadap  penutupan  harga  saham  BSI.  Penelitian ini  menggunakan  data  time  series  dari  harga  penutupan  saham  BSI,  yang  dilanjutkan  dengan mendekomposisi  menggunakan  Empirical  Model  Decomposition  (EMD)  untuk  memecah  data asli  menjadi  beberapa  sinyal  yang  selanjutnya  sinyal  tersebut  akan  dipilih  menggunakan Correlation  Based  Feature  Selection  (CFS)  untuk  pemilihan  fitur  dan  diakhiri  dengan melakukan  prediksi  menggunakan  algoritma  Feed  Forward  Neural  Networks  (FFNN). Berdasarkan model yang diusulkan diperoleh nilai Mean Square Error (MSE) (training: 3.84E- 02, testing: 1.73E-05) dan Mean Absolute Error (MAE) (training: 1.48E-01, testing: 3.40E-03) yang  rendah  baik  untuk  data  training  maupun  testing  dibandingan  dengan  tanpa  melakukan EMD dan CFS dari data asli.

## Kata kunci—EMD, CFS, FFNN, volatil, time series

## Abstract
Stocks are a very volatile market and are a characteristic of a company whose movements are influenced  by  the  market.  So  if  a  company  experiences  problems,  the  company's  shares  may experience  a  spike.  As  happened  with  the  Bank  Syariah  Indonesia  (BSI)  company  which experienced service problems on the 8th to 20th. May 11, 2023, which caused a sharp decline in the  company's  shares.  A  very  fast  surge  in  shares  can  cause  a  risk  of  loss  for  investors  and business people in the company. So both need to estimate their portfolio. And portfolio owners should need to make predictions about the closing price of BSI shares. This research uses time series  data  from  the  closing  price  of  BSI  shares,  which  is  followed  by  decomposition  using Empirical  Model  Decomposition  (EMD)  to  break  down  the  original  data  into  several  signals which  then  select  these  signals  using  Correlation  Based  Feature  Selection  (CFS)  for  feature
962  Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 961 - 969
selection  and  ends  with  make  predictions  using  the  Feed  Forward  Neural  Networks  (FFNN) algorithm.  Based  on  the  proposed  model,  the  Mean  Square  Error  (MSE)  (training:  3.84E-02, testing:  1.73E-05)  and  Mean  Absolute  Error  (MAE)  (training:  1.48E-01,  testing:  3.40E-03) values are obtained. lower for both training and testing data compared to without performing EMD and CFS from the original data.
Keywords— EMD, CFS, FFNN, volatile, time series

## 1. PENDAHULUAN
aham  merupakan  karakteristik  dari  suatu  perusahaan,  dan  pergerakkan  harganya dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  yang  berkaitan  dengan  pasar  [1].  Dalam  fungsinya  saham merupakan suatu  blok  dari  suatu  perusahaan.  Artinya semakin  banyak  seseorang mendapatkan saham maka semakin besar kepemilikannya pada perusahaan tersebut [2]. Sehingga menjadi hal yang  menarik  untuk  mengetahui  pergerakkan  saham  agar  dapat  mengukur  kinerja  suatu perusahaan. Data time series merupakan serangkaian informasi titik numerik dari suatu variabel yang dapat diukur pada jangka waktu tertentu [3].
Rata-rata  minat  investor  dan  pelaku  bisnis  dalam  beberapa  waktu  ini  mengalami pertumbuhan secara eksponensial terhadap harga saham [4]. Hal ini disebabkan oleh banyaknya aset bernilai miliaran yang diperdagangkan pada bursa saham setiap harinya untuk mendapatkan keuntungan  dari  investasi  yang telah  dilakukan  oleh  investor.  Karenanya,  tidak  mengherankan jika  pasar  saham  merupakan  pasar  yang  sangat  volatil.  Jika  investor  dan  pelaku  bisnis  untuk memperkirakan  perilaku  pasar  dengan  akurat, maka  hal  ini  memungkinkan  bagi mereka  untuk memperoleh pengembalian yang disesuaikan dengan resiko yang lebih tinggi dari pasar [5].
Beberapa waktu yang lalu salah satu saham perbankan di Indonesia yaitu Bank Syariah Indonesia  (BSI)  mengalami  pergerakkan  yang  sangat  volatil,  hal  ini  disebabkan  karena perusahaan tersebut mengalami permasalahan pada keamanan sistem yang digunakan. Jebolnya sistem  keamanan  bank  tersebut  menyebabkan  layanan  diantaranya  seperti  layanan mobile banking ,  layanan  Anjungan  Tunai  Mandiri  (ATM)  dan  layanan  langsung  di  kantor  cabang perbankan  BSI  tidak  dapat  digunakan  mulai  tanggal  8  Mei  2023  sampai  dengan  11  Mei  2023 [6]. Hal ini menyebabkan munculnya beberapa sentimen negatif terhadap permasalahan tersebut di pasar keuangan Indonesia dan pergerakkan saham perusahaan tersebut mengalami lonjakkan yang sangat volatil.
Beberapa penelitian yang telah dipublikasikan berupaya mengembangkan metode untuk mempredikasi harga saham secara akurat [7]. Ghosh, dkk [8] menggunakan Random Forest dan Long Short-Term Memory (LSTM) Networks untuk menganalisis efektivitas dalam meramalkan pergerakkan  saham-saham  kosntituen  S&P  500  dari  Januari  1993  s.d  Desember  2018  untuk perdagangan intraday .  Penelitian  ini  menggunakan  pengaturan  multi  fitur,  dan  hasil  empiris menunjukkan bahwa pengembangan model memberikan kinerja yang lebik baik dari pengaturan fitur  tunggal.  Yu,  dkk  [9]  menggunakan Neural  Networks (NN)  berbasis Empirical  Mode Decomposition (EMD) dengan paradigma pembelajaran ansambel dalam memperkirakan harga minyak  mentah  dunia.  Data  aktual  didekomposisi  menjadi  sejumlah Intrinsic  Mode  Functions (IMF),  kemudian Feed  Forward  Neural  Network (FFNN)  mengekstraksi  IMF  dan  selanjutnya hasil  prediksi  dikombinasikan  dengan Adaptive  Linear  Neural  Networks (ALNN).  Hasilnya empiris  menunjukkan  hasil  yang  baik  dari  penggunaan  EMD  dalam  paradigma  pembelajaran ansambel. Shu, dkk [10] memprediksi harga saham menggunakan berbagai komponen frekuensi dan dilakukan penggabungan EMD dengan Convolutional Neural Networks (CNN) dan LSTM. Data aktual didekomposisi menjadi sejumlah IMF kemudian di ekstrak menggunakan CNN dan menggunakan  LSTM  dimodelkan  dan  diprediksi  setelah  melakukan  transformasi  linier.  Hasil percobaan  menunjukkan  bahwa  jaringan  hybrid  memberikan  kinerja  yang  lebih  baik  dengan memodelkan frekuensi yang berbeda dibandingkan model canggih lainnya.

## S
Berdasarkan permasalahan pada pelayanan BSI yang mempengaruhi pergerakkan harga saham  BSI  di  pasar  keuangan  yang  mengalami  lonjakkan  maka  penelitian  mengembangkan teknik  peramalan  dengan  hibridisasi  antara  EMD  dan  kecerdasan  buatan  dimana  digunakan EMD  untuk  melakukan  transformasi  dengan  menghasilkan  sejumlah  IMF,  kemudian  sejumlah IMF  dipilih  dengan  teknik  pemilihan  fitur  menggunakan  koefisien  korelasi  dan  akhirnya diprediksi menggunakan FFNN.

## 2. METODE PENELITIAN
Bagian  ini  secara  keseluruhan  membahas  proses  perumusan  hibridisasi  EMD  dan kecerdasan  buatan  yang  dibahas  secara  singkat  dalam  memprediksi  harga  saham  yang berfluktuatif secara akurat. Pertama, EMD dalam proses dekomposisi; kedua, hasil dekomposisi dilakukan  pemilihan  fitur  menggunakan Correlation  Based  Feature  Selection (CFS),  dan tekahir  dilakukan  prediksi  menggunakan  FFNN.  Model  struktural  dari  penelitian  ini  disajikan pada gambar 1.
Gambar 1. Struktur Model Prediksi Saham BSI

## 2.1 Empirical Mode Decomposition (EMD)
Teknik  EMD  telah  ditemukan  pertama  kali  oleh  Huang,  dkk  [11].  Emd  merupakan teknik dekompisisi time series 𝑦(𝑡) dengan fungsi adaptif untuk data nonlinier dan nonstationer. Kerja  EMD  adalah  dengan  menguraikan  data  aktual  time  series 𝑦(𝑡) menjadi  sejumlah  IMF. Dan  dalam  EMD,  IMF  harus  memenuhi  dua  syarat,  yaitu:  (1)  untuk  seluruh  rangkaian  data, jumlah  ekstrem  (jumlah  minimum  dan  maksimum)  dan  jumlah  cross  nol,  harus  sama  atau berbeda  paling  banyak  satu;  dan  (2)  nilai  rata-rata  envelopes  didefinisikan  dengan  nilai  lokal minimum dan maksimum harus bernilai nol untuk setiap titik [9].
Dengan  menggunakan  kedua  syarat  sebagai  definisi,  beberapa  series  data 𝑦(𝑡), (𝑡 = 1,2, … , 𝑛) dapat didekomposisi, dengan mengikuti prosedur berikut [9], [12]:
1) Identifikasi seluruh lokal ekstrim, termasuk lokal minimum dan maksimum dari 𝑦(𝑡)
2) Hubungkan  seluruh  lokal  ekstrim  menggunakan  garis  spline  kubik  untuk  membangkitkan envelopes tertinggi dan terendah 𝑦 𝑢𝑝 (𝑡) dan 𝑦 𝑙𝑜𝑤 (𝑡)
3) Hitung titik per titik rata-rata envelopes 𝑚(𝑡) dari envelopes tertinggi dan terendah
𝑚(𝑡) = (𝑦 𝑢𝑝 (𝑡) + 𝑦 𝑙𝑜𝑤 (𝑡)) 2
4) Lakukan ekstrak dari setiap detailnya menggunakan 𝑐(𝑡) = 𝑥(𝑡) − 𝑚(𝑡)
5) Kemudian  periksa  nilai 𝑐(𝑡) :  jika 𝑐(𝑡) memenuhi  kedua  syarat  di  atas  maka  IMF diturunkan dan diganti 𝑦(𝑡) dengan nilai error 𝑒(𝑡) = 𝑦(𝑡) − 𝑐(𝑡) ; kedua, jika 𝑐(𝑡) bukan IMF, ganti 𝑦(𝑡) dengan 𝑐(𝑡) .
6) Ulangi langkah 1) sampai dengan 5) hingga kriteria berhenti terpenuhi.
EMD  mengekstraksi  IMF  selanjutnya  dengan  menerapkan  langkah-langkah  penyaringan  pada error dimana 𝑒 1 (𝑡) = 𝑦(𝑡) − 𝑐 1 (𝑡) , dengan 𝑐 1 (𝑡) merupakan IMF pertama. Proses dekomposisi diulangi sampai error terakhir 𝑒 𝑛 (𝑡) memiliki paling banyak satu ekstrim lokal atau merupakan fungsi monoton sehingga tidak ada lagi IMF yang diesktraksi.
Akhir prosedur EMD, data time series 𝑦(𝑡) dinyatakan sebagai suatu persamaan berikut: 𝑦(𝑡) = ∑ 𝑐 𝑗 (𝑡) + 𝑒 𝑛 (𝑡) 𝑛 𝑗=1 (1)
dengan  sejumlah 𝑛 IMF, 𝑒 𝑛 (𝑡) merupakan  error  akhir  dimana  trend  utama  dari 𝑦(𝑡) dan 𝑐 𝑗 (𝑡), 𝑗 = 1,2, … , 𝑛 adalah IMF yang hampir ortogonal satu sama lain.

## 2. 2 Correlation Based Feature Selection (CFS)
Pemilihan  fitur  digunakan  untuk  menghapus  fitur  yang  tidak  relevan  atau  mengurangi jumlah fitur dengan mengatur ulang fitur-fitur dan kemudian menemukan kumpulan fitur kecil yang  sebaran  datanya  semaksimal  mungkin  mendekati  sebaran  asli.  Prinsipnya  adalah mengurangi  dimensi  vektor  sebanyak  mungkin  namun  tetap  mempertahankan  atau  bahkan meningkatkan  kemampuan  diskriminasi  data  asli.  Penelitian  ini  menggunakan  CFS  untuk memilih fitur dari hasil dekomposisi menggunakan EMD.
CFS pada dasarnya merupakan teknik pemilihan fitur dengan mengevaluasi nilai subset atribut dengan mempertimbangkan kemampuan prediksi individu dari setiap fitur beserta tingkat redudansi  diantara  fitur-fitur  tersebut.  Dalam  penerapannya  CFS  menggunakan  koefisien korelasi  untuk  memperkirakan  korelasi  antar  subset  fitur  dan  kelas,  serta  interkorelasi  antara fitur-fitur tersebut [13]. Korelasi adalah perbandingan umum antara dua atau lebih fitur berbeda, koefisien korelasi linier yang paling dikenal serta paling sering digunakan. Persamaan CFS yang digunakan diberikan sebagai berikut.
𝑟 𝑧𝑐 = 𝑘𝑟 𝑧𝑖 ̅̅̅̅ √𝑘+𝑘(𝑘−1)𝑟 𝑖𝑖 ̅̅̅ (2)
dimana 𝑟 𝑧𝑐 adalah korelasi antara sejumlah fitur dan variabel kelas, 𝑘 adalah jumlah subset fitur, 𝑟 𝑧𝑖 adalah  rata-rata  korelasi  antara  subset  fitur  dan  variabel  kelas,  dan 𝑟 𝑖𝑖 adalah  rata-rata interkorelasi antara fitur-fitur. Semakin besar nilai mutlak koefisien korelasi maka semakin kuat korelasinya dan semakin dekat pada nilai 0 maka semakin lemah korelasinya [14].

## 2. 3 Feed Forward Neural Network (FFNN)
NN merupakan kerangka komputasi dari pemrosesan sederhana yang terhubung dengan unit-unit. Salah satu algoritma NN yang paling banyak digunakan adalah FFNN. Dalam FFNN neuron-neuron  tersusun  dari  beberapa  lapisan  (input,  hidden,  output).  Keunggulan  dari penggunaan  FFNN  secara  langsung  adalah  untuk  menglasifikasikan  dan  memodelkan  data
secara  fleksibel  dari  model  terdistribusi  yang  ditentukan  oleh  bobot  jaringan.  FFNN,  di  dalam dunia  matematika  digunakan  sebagai  alat  untuk  mempelajari  hubungan  antara  variabel independen sebagai lapisan input dan variabel dependent sebagai lapisan output.
Proses  pembelajaran  FFNN  terjadi  saat  rangkaian  data  yang  dilatih  dengan  parameter yang  telah  ditentukan  ditambahkan  ke  jaringan  dan  bobot  jaringan  akan  berubah  untuk mengurangi  perbedaan  antara  input  dan  output  target  [14].  Karenanya  jaringan  terus  menerus dilatih  sehingga  hubungan  antara  lapisan  input  dan  output  dikodekan  dalam  jaringan.  Setelah bobot disesuaikan maka jaringan dapat digunakan untuk memprediksi.
FFNN  bekerja  dengan  melatih  jaringan  dengan  sampel  yang  diketahui.  Suatu  sampel acak (𝑥 𝑝 , 𝑦 𝑝 ) merupakan  suatu  himpunan  data  latih,  dan 𝑥 𝑝 dimasukkan  ke  dalam  jaringan melalui lapisan input. Jaringan menghitung vektor output 𝑜 𝑝 berdasarkan keluaran dari lapisan tersembunyi  dimana 𝑜 𝑝 akan  dibandingkan  dengan  nilai  target  pelatihan 𝑦 𝑝 .  Fungsi  kinerja kriteria  didefinisikan  antara 𝑜 𝑝 dan 𝑦 𝑝 .  Dalam  FFNN,  arsitektur  jaringan  pada  setiap  lapisan menggunakan  fungsi  aktivasi,  dan  persamaan  FFNN  untuk  lapisan  hidden  dan  lapisan  output adalah berikut:
ℎ 𝑖,𝑡 = 𝜓(𝛾 𝑖0 + ∑ 𝛾 𝑖𝑗 𝑥 𝑗,𝑡 𝑛 𝑗=1 ) ; 𝑖 = 1,2, … , 𝑞 𝑜 𝑡 = 𝜙(𝛽 0 + ∑ 𝛽 𝑖 ℎ 𝑖,𝑡 𝑛 𝑗=1 ) secara keseluruhan persamaan FFNN disajikan sebagai berikut [15], [16]: 𝑜 𝑡 = 𝜙(𝛽 0 + ∑ 𝛽 𝑖 𝜓(𝛾 𝑖0 + ∑ 𝛾 𝑖𝑗 𝑥 𝑗,𝑡 𝑛 𝑗=1 ) 𝑞 𝑖=1 ) (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Deskripsi Data
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  pergerakan  harga  saham  BSI  yang mengalami  gangguan  pelayanan  dalam  beberapa  waktu  yang  lalu.  Data  diambil  dari  website yahoo.finance.com dengan jumlah data 155 dari harga penutupan saham di setiap hari kerja dari saham BSI. Gambaran harga penutupan untuk saham BSI disajikan pada gambar 2.
Gambar 2. Plot Data Aktual Harga Penutupan Saham BSI Berdasarkan  gambar  2  terlihat  bahwa  pergerakkan  harga  penutupan  saham  BSI  mengalami tingkat volatilitas yang tinggi, hal tersebut terjadi di sekitar bulan Februari sampai Maret, Mei sampai  Juni  dan  Agustus.  Artinya  permasalahan  yang  terjadi  pada  BSI  memberikan  dampak terhadap  pergerakkan  harga  saham  BSI  yang  ditandai  dengan  penurunan  harga  saham perusahaan tersebut.
Selanjutnya  dilakukan  analisis  deskriptif  terhadap  data  untuk  mendapatkan  informasi statistik dari data tersebut, dan informasi tersebut disajikan pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Informasi Statistik Data Min Kuartil Bawah Median Mean Kuartil Atas Max 1315 1580 1670 1619 1705 1810
Tabel 1 menunjukkan bahwa data yang dipilih ini memiliki volatilitas yang ditunjukkan dengan nilai  minimum  1315  dan  maksimum  di  harga  1810  dengan  selisih  data  adalah  495  sedangkan rata-rata  harga  saham  adalah  1619.  Dengan  demikian,  kajian  empiris  lebih  representatif  untuk membuktikan  kinerja  dan  keunggulan  model  yang  diusulkan  dalam  kondisi  konsentrasi  tinggi dan ketidakstabilan, serta membuat eksplorasi model memiliki signifikansi teoritis dan praktis.

## 3.2 Transformasi Dekomposisi
Data  time  series  dari  harga  penutupan  saham  BSI  selanjutnya  di  dekomposisi menggunakan  EMD  dengan  5  komponen  IMF  dan  1  komponen  residual.  EMD  membuat  data aktual time series yang acak dan tidak beraturan dapat didekompisisi menjadi mode-mode yang memperoleh  informasi  regularisasi  yang  signifikan.  Hasil  dekompisisi  mode  dari  data  aktual BSI disajikan pada gambar 3 berikut.
Gambar 3. Plot Hasil EMD Data BSI dengan 5 IMF
Gambar  3  menunjukkan  hasil  dekomposisi  seri  dari  harga  penutupan  saham  BSI  dipecah menjadi  5  IMF  dengan  1  residu.  Dengan  menggunakan  IMF  yang  telah  terurai  dan  residu  di atas, selanjutnya dilakukan pemilihan fitur dari kelima IMF menggunakan CFS.

## 3.3 Pemilihan Fitur
Untuk  mendapatkan  variabel  yang  optimal  sebagai  inputan  untuk  di  prediksi,  teknik pemilihan  fitur  diaplikasikan  pada  penelitian  ini.  Teknik  CFA  digunakan  untuk  memilih  fitur yang  memiliki  korelasi  rendah  terhadap  variabel  harga  penutupan  saham  BSI.  Gambar  4 menunjukkan nilai korelasi dari masing-masing komponen dari hasil EMD.
Gambar 4. Plot Matriks Korelasi sejumlah IMF dan Variabel Harga Penutupan Saham BSI Gambar  4  memperlihatkan  matriks  koefisien  korelasi  antara  sejumlah  IMF  terhadap variabel harga penutupan saham BSI. Terlihat dari tabel tersebut korelasi yang terjadi memiliki hubungan  negatif  dan  positif.  Berdasarkan  gambar  4,  disimpulkan  jika  warna  semakin  terang maka hubungan kedua variabel semakin rendah demikian sebaliknya. Berdasarkan gambar hasil matriks  korelasi  tersebut  selanjutnya  dilakukan  pemilihan  fitur  menggunakan  CFS  dengan menggunakan nilai korelasi 𝑟 < 0.3 . Pemilihan nilai batas tersebut dengan alasan bahwa untuk nilai  korelasi  kurang  dari 0.3 menunjukkan  bahwa  korelasi  antar  variabel  sangat  rendah. Berdasarkan  ketentuan  nilai  koefisen  korelasi  tersebut  diperolah  komponen  IMF  yang  dapat digunakan untuk menjadi input adalah IMF1, IMF2 dan IMF4.

## 3.4 Prediksi
Tahapan  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  dengan  melakukan  prediksi  menggunakan FFNN. Hasil EMD menguraikan data time series aktual menjadi lima IMF dengan satu residu, dari kelima IMF dilakukan pemilihan fitur menggunakan CFS dan diperoleh IMF1, IMF2, dan IMF4. Hasil CFS menjadi inputan dari FFNN yang digunakan untuk memprediksi. Berdasarkan hasil training dan testing dilakukan pengukuran kinerja menggunakan MSE dan MAE, dan hasil tersebut disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Evaluasi Kinerja Training Testing MSE MAE MSE MAE FFNN dengan EMD+CFS 3.84E-02 1.48E-01 1.73E-05 3.40E-03 FFNN dengan EMD tanpa CFS 0.1725 0.3071 0.0099 0.0715 FFNN tanpa EMD+CFS 0.0308 0.1214 0.0597 0.177
Terlihat  pada  tabel  2  bahwa  kinerja  FFNN  yang  menggunakan  EMD  dan  CFS memberikan  error  yang  kecil  dan  konsisten  untuk  data training dan  data testing. Sebagai perbandingan,  pada  tulisan  ini  juga  melakukan  prediksi  menggunakan  FFNN  dengan menggunakan  EMD  namun  tidak  melakukan  pemilihan  fitur  dan  prediksi  FFNN  tanpa melakukan  penguraian  data  dan  pemilihan  fitur.  Berdasarkan  hasil  kinerja  error  untuk  ketiga teknik yang digunakan, dapat disimpulkan bahwa prediksi FFNN dengan EMD dan CFS lebih unggul dalam memprediksi data time series harga penutupan saham BSI dibandingkan dengan teknik  lainnya.  Setelah  melakukan  pengukuran  kinerja,  gambar  5  menunjukkan  hasil  prediksi data  harga  penutupan  saham  BSI  dibandingkan  dengan  tiga  teknik  yang  digunakan  untuk melakukan perbandingan.
968  Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 961 - 969
Gambar 5. Plot Perbandingan Hasil Prediksi Harga Penutupan Saham BSI Gambar  5  menunjukkan  perbandingan  dari  masing-masing  teknik  yang  digunakan. telihat  garis  berwarna  hijau  adalah  teknik  yang  diusulkan  dapat  mengiringi  pergerakan  data aktual dari harga penutupan saham BSI yang ditandai dengan warna merah. Berdasarkan hasil prediksi yang memberikan hasil optimal untuk memperkirakan data harga penutupan saham BSI dari  pengembangan  model  yang  digunakan  diharapkan  mampu  memberikan  informasi  kepada investor  dan  pelaku  bisnis  dalam  pengambilan  keputusan  portifolio  yang  dimiliki  untuk melakukan transaksi.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini mengusulkan penggunaan model pembelajaran FFNN berbasis EMD dan dipilih  menggunakan  CFS  untuk  memprediksi  harga  penutupan  saham  BSI.  Berdasarkan  hasil empiris,  ditemukan  bahwa  penggunaan  dekomposisi  untuk  membagi  dari  aktual  menjadi beberapa  IMF  dan  residu  dan  dilanjutkan  dengan  melakukan  pemilihan  fitur  terhadap  IMF mampu  meningkatkan  kinerja  jaringan  yang  dilatih  menggunakan  algoritma  pembelajaran FFNN  yang  ditunjukkan  dengan  nilai  MSE  dan  MAE  dari  masing-masing  kinerja  serta  hasil prediksi.  Sehingga  pembelajaran  jaringan  FFNN  berbasis  EMD  dan  CFS  dapat  digunakan sebagai  metodologi  dalam  memprediksi  harga  penutupan  saham  BSI  serta  dapat  menjadi informasi bagi para investor dan pelaku bisnis pada perusahaan tersebut.

## 5. SARAN
Penelitian  telah  menggunakan  dekomposisi  untuk  memecah  data  aktual  menjadi beberapa  sinyal,  serta  menggunakan  CFS  dalam  pemilihan  sinyal  tersebut.  Beberapa  teknik pemilihan  fitur  yang  lain  dapat  digunakan  untuk  memilih  fitur  berdasarkan  kriteria  pemilihan yang  berbeda  yang  dapat  digunakan  untuk  dapat  melihat  perbandingan  kinerja  dari  algoritma pembelajaran  FFNN  sehingga  mampu  meningkatkan  hasil  prediksi  terhadap  harga  penutupan saham BSI.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  He,  Y.  Sun,  Y.  Zhang,  and  T.  Li,  “COVID–19’s  Impact  on  Stock  Prices  Across Different Sectors—An Event Study Based on the Chinese Stock Market,” Emerg. Mark. Financ. Trade , vol. 56, no. 10, pp. 2198–2212, 2020, doi:
10.1080/1540496X.2020.1785865.
[2] A. F. Kamara, E. Chen, and Z. Pan, “An ensemble of a boosted hybrid of deep learning models and technical analysis for forecasting stock prices,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 594, pp. 1–19, 2022, doi: 10.1016/j.ins.2022.02.015.
[3] D. Cheng, F. Yang, S. Xiang, and J. Liu, “Financial time series forecasting with multi- modality  graph  neural  network,” Pattern  Recognit. ,  vol.  121,  p.  108218,  2022,  doi: 10.1016/j.patcog.2021.108218.
[4] L. Badolia, How can i get started investing in the stock market. Educreation Publishing. , Dwarka, Ne. Educreation Publishing, 2016.
[5] M. M. Kumbure, C. Lohrmann, P. Luukka, and J. Porras, “Machine learning techniques and data for stock market forecasting: A literature review,” Expert Syst. Appl. , vol. 197, no. December 2021, p. 116659, 2022, doi: 10.1016/j.eswa.2022.116659.
[6] I.  Bravely,  “Analisis    Pergerakan    Harga    Saham    Setelah    Layanan    Terhenti    (Studi Kasus PT Bank Syariah Indonesia Tbk.),” J. Mirai Manag. , vol. 8, no. 1, pp. 231–236, 2023.
[7] T. Damrongsakmethee and V. Neagoe, “Learning Approach Agenda :,” pp. 1–17.
[8] P.  Ghosh,  A.  Neufeld,  and  J.  K.  Sahoo,  “Forecasting  directional  movements  of  stock prices for intraday trading using LSTM and random forests,” Financ. Res. Lett. , vol. 46, no. December 2018, 2022, doi: 10.1016/j.frl.2021.102280.
[9] L. Yu, S. Wang, and K. K. Lai, “Forecasting crude oil price with an EMD-based neural network  ensemble  learning  paradigm,” Energy  Econ. ,  vol.  30,  no.  5,  pp.  2623–2635, 2008, doi: 10.1016/j.eneco.2008.05.003.
[10] W.  Shu  and  Q.  Gao, “Forecasting  stock  price  based  on frequency components  by  emd and  neural  networks,” IEEE  Access ,  vol.  8,  pp.  206388–206395,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.3037681.
[11] N.  E.  Huang et  al. ,  “The  empirical  mode  decomposition  and  the  Hilbert  spectrum  for nonlinear and  non-stationary  time  series analysis,” Proc.  R.  Soc.  A ,  vol.  454,  no.  1971, pp. 903–995, 1996.
[12] A.  O.  Boudraa  and  J.  C.  Cexus,  “EMD-based  signal  filtering,” IEEE  Trans.  Instrum. Meas. , vol. 56, no. 6, pp. 2196–2202, 2007, doi: 10.1109/TIM.2007.907967.
[13] A.  G.  Karegowda,  A.  S.  Manjunath,  G.  Ratio,  and  C.  F.  Evaluation,  “3.Comparative study  of  Attribute  Selection  Using  Gain  Ratio,” Int.  J.  Inf.  Technol.  Knowl.  Knowl. Manag. , vol. 2, no. 2, pp. 271–277, 2010, [Online]. Available:
https://pdfs.semanticscholar.org/3555/1bc9ec8b6ee3c97c524f9c9ceee798c2026e.pdf%0 Ahttp://csjournals.com/IJITKM/PDF 3-1/19.pdf.
[14] Hall.  Mark.  A, Correlation-based  Feature  Selection  for  Machine  Learning ,  vol.  1994. Hamilton, New Zealand: The University of Wakaito, 1994.
[15] Z.  Tang  and  P.  A.  Fishwick,  “Feedforward  Neural  Nets  as  Models  for  Time  Series Forecasting,” ORSA  J.  Comput. ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  374–385,  1993,  doi: 10.1287/ijoc.5.4.374.
[16] C.-M.  Kuan  and  T.  Liu,  “Forecasting  Exchange  Rates  Using  Feedforward,” J.  Appl. Econom. , vol. 10, no. 4, pp. 347–364, 1995.