Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 295-303 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Penerapan Artificial Neural Network dengan Metode Backpropagation Dalam Memprediksi Harga Saham
(Kasus: PT. Bank BCA, Tbk)
Ihda Innar Ridho 1* , Cerah Fitri Ramadhani 2 , Agus Perdana Windarto 3 1 Universtias Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari Banjarmasin, Indonesia 2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* ihdaridho@uniska-bjm.ac.id, rcerahfitri@gmail.com, agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
The  Indonesia  Stock  Exchange  (IDX)  is  a  marketplace  where  individuals  and  investors  can purchase  or  invest  their  capital  in  stocks  for  potential  profits.  There  are  currently  800  listed companies on the IDX, and one of them is PT Bank BCA Tbk, the largest private bank in Indonesia with a capital of Rp 42.93 trillion. Stocks serve as securities that demonstrate an investor's ownership in a company.  In  order  to  predict  the  future  stock  prices  of  companies,  especially  PT  Bank  BCA,  and  to increase  the  chances  of  profit  for  investors,  an  analysis  is  necessary.  The  purpose  of  this  study  is  to create a forecast model using the Artificial Neural Network (ANN) method to predict the stock price of Bank BCA. Historical stock price data from Yahoo Finance (finance.yahoo.com) from 2016 to 2022 was used as the dataset. The goal of this research is to examine the effectiveness of the Backpropagation method  in  predicting  Bank  BCA's  stock  price.  This  research  provides  valuable  information  and considerations for investors when deciding whether to buy, hold, or sell their stocks. The accuracy rate of this research is 91.66666667%, with a testing MSE of 0.0010000650, and a total of 7695 epochs.
Keywords: Prediction, Artificial Neural Network, Backpropagation

## Abstrak
Bursa Efek Indonesia (BEI) merupakan pasar modal dan bursa saham yang ada di Indonesia. Tercatat  800  saham  perusahaan  telah  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia,  salah  satunya  adalah  PT Bank  BCA  Tbk  yang  merupakan  bank  swasta  terbesar  di  Indonesia  dengan  jumlah  modal  Rp  42,93 triliun.  Saham  merupakan  surat  berharga  sebagai  bukti  kepemilikan  investor  dalam  suatu perusahaan.  Banyak  golongan  masyarakat  maupun  investor  membeli  ataupun  menanamkan modalnya ke  dalam pasar  saham dengan harapan mendapatkan  keuntungan. Untuk itu  diperlukan suatu analisis untuk memprediksi arah maupun harga saham sebagai upaya memperkirakan berapa harga saham khususnya pada perusahaan PT Bank BCA yang akan muncul dimasa depan serta untuk meningkatkan  peluang  keuntungan  investor  dalam  mengambil  keputusan  investasi.  Penelitian  ini bertujuan  untuk mengembangkan  model peramalan berdasarkan  metode Artificial  Neural Network untuk meramalkan harga saham Bank BCA. Dalam hal ini dataset yang digunakan adalah data-data historis  harga  saham  bank  BCA  yang  bersumber  dari  Yahoo  Finance  (finance.yahoo.com)  periode 2016-2022.  Tujuan  adalah  menganalisis  penggunaan  metode  Backpropagation  dalam  memprediksi harga  saham  BCA.  Diharapkan  dengan  adanya  penelitian  ini,  mampu  memberikan  informasi  dan sebagai bahan pertimbangan bagi investor dalam mengambil keputusan untuk memutuskan membeli, menahan atau menjual sahamnya. Penelitian ini memiliki tingkat akurasi 91.66666667 % dan  MSE testing sebesar 0.0010000650 serta menghasilkan  7695 epoch.
Kata kunci: Prediksi, Artificial Neural Network, Backpropagation

## 1. PENDAHULUAN
Kinerja  harga  saham  yang  positif  penting  bagi  suatu  perusahaan  karena merupakan  salah  satu  alasan  utama  mengapa  investor  membeli  saham  sebagai investasi  pada  suatu  perusahaan.  Tentunya  investasi  ini  sangat  diperlukan  oleh perusahaan  karena  membutuhkan  banyak  uang  dalam  usahanya.  Salah  satu  cara
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 295-303 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
untuk  mendapatkan  modal  adalah  dengan  menerbitkan  dan  menjual  saham  di pasar  modal  atau  bursa  efek  sebagai  perantara.Saat  ini  bank  sebagai  lembaga keuangan  memegang  peranan  yang  sangat  penting  dalam  pembangunan perekonomian  nasional.  Oleh  karena  itu,  harga  saham  juga  memegang  peranan penting bagi bank. PT Bank BCA Tbk merupakan salah satu bank swasta terbesar di Indonesia dengan jumlah modal mencapai Rp 42,93 triliun. PT. Bank BCA, Tbk merupakan salah satu perusahaan perbankan terbesar di Indonesia yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Dalam mengambil keputusan investasi, harga saham BCA menjadi salah satu faktor yang penting untuk dipertimbangkan. Oleh karena itu, penerapan Neural Network (NN) dalam memprediksi harga saham BCA dapat membantu  para  investor  dan  analis  keuangan  dalam  mengambil  keputusan investasi yang tepat.
Beberapa  penelitian  mengenai  Neural  Network  yang  pernah  dilakukan diantaranya  oleh  A.  Santoso  dan  S.  Hansun  [1]  dalam  riset  mereka  yang menyatakan  bahwa  untuk  merencanakan  strategi  bisnisnya  dan  memperoleh keuntungan  para  investor  memerlukan  prediksi  harga  saham  dengan menggunakan  metode  Back  Propagation  Neural  Network  (BPNN).  Hal  ini  sangat membantu pengambilan keputusan bagi para investor dalam membeli saham. R.B. Purnama  [2]  menyatakan  bahwa  penerapan  Artificial  Neurak  Network  (ANN) dapat digunakan untuk memprediksi pasar saham. ANN menunjukkan pendekatan yang efektif untuk tujuan yang bersifat umum untuk mengetahui pola, klasifikasi, clustering dan khususnya peramalan time series dengan tingkat keakuratan yang tinggi.
Pada  penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  peramalan  atau  prediksi terhadap harga saham. J. S. Putra, R. D. Ramadhani, and A. Burhanuddin [3] dalam jurnalnya mengatakan bahwa data time series saham di BEI (1 januari 2008 s.d 1 juni  2020)  dapat  digunakan  untuk  meramalkan  prediksi  saham  berikutnya  yang tentu  saja  sangat  berguna  untuk  para  investor.  Pada  penelitian  kali  ini  data-data yang akan digunakan adalah data harga saham PT Bank BCA Tbk yang akan diolah menggunakan  metode  Neural  Network  Backpropagation.  Data  yang  akan digunakan adalah data harga saham harian selama 6 tahun, yaitu dari tahun 2016 sampai dengan tahun 2021.
Penerapan NN dalam memprediksi harga saham telah dilakukan oleh banyak peneliti  [4-12].  Beberapa  penelitian  menunjukkan  hasil  yang  cukup  baik  dalam memprediksi  harga  saham menggunakan  NN.  Namun,  masih  terdapat  gap  antara hasil prediksi yang dihasilkan oleh NN dengan harga saham yang sebenarnya. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisa gap dalam penerapan NN dalam memprediksi harga  saham  PT.  Bank  BCA,  Tbk  menggunakan  metode  backpropagation.  Metode backpropagation  merupakan  salah  satu  metode  yang  sering  digunakan  dalam pelatihan ANN. Metode ini bekerja dengan menghitung galat antara hasil prediksi ANN  dengan  nilai  sebenarnya,  lalu  mengembalikan  galat  tersebut  ke  dalam jaringan  untuk  menyesuaikan  bobot-bobot  pada  setiap  neuron.  Dengan menggunakan  metode  backpropagation,  diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi prediksi harga saham BCA dan mengurangi gap antara hasil prediksi dengan nilai sebenarnya.  Dalam  kesimpulannya,  penerapan  NN  dalam  memprediksi  harga
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 295-303 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
saham  PT.  Bank  BCA,  Tbk  menggunakan  metode  backpropagation  dapat membantu  para  investor  dan  analis  keuangan  dalam  mengambil  keputusan investasi  yang  tepat.  Namun,  perlu  dilakukan  analisa  gap  untuk  memastikan akurasi prediksi ANN dalam memprediksi harga saham BCA.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Beberapa metode dan algoritma yang digunakan dalam penelitian dibahas di sini,  meliputi  jaringan  saraf  tiruan,    backpropagation,  mean  square  error,  dan harga saham.

## Gambar 1. Alur Kerja Penelitian

## 2.1. Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Jaringan  saraf  tiruan  didefinisikan  sebagai  suatu  sistem  pemrosesan informasi  yang  mempunyai  karakteristik  menyerupai  jaringan  saraf  manusia. Jaringan  saraf  tiruan  tercipta  sebagai  suatu  generalisasi  model  matematis  dari pemahaman manusia (human cognition).Jaringan saraf tiruan (JST) adalah sistem pemrosesan  informasi  yang  memiliki  karakteristik  yang  mirip  dengan  jaringan syaraf biologi.  JST  dibentuk  sebagai  generalisasi  model  matematika  dari  jaringan saraf  biologi,  dengan  asumsi  pemrosesan  informasi  terjadi  pada  banyak  elemen sederhana (neuron), sinyal dikirimkan diantara neuron-neuron melalui penghung- penghubung,  penghubung  antar  neuron  memiliki  bobot  yang  akan  memperkuat atau memperlemah sinyal, untuk menentukan output, setiap neuron menggunakan fungsi  aktivasi  yang  dikenakan  pada  jumlahan  input  yang  diterima.  Besarnya output ini selanjutnya dibandingkan dengan suatu batas ambang [4].
Gambar 2. Jaringan Layar tunggal
Gambar 3. Jaringan Layar jamak
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 295-303 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.1. Backpropagation
Backpropagation merupakan metode pembelajaran jaringan ANN yang paling umum  digunakan.  Metode  ini  bekerja  melalui  proses  secara  iteratif  dengan menggunakan  sekumpulan  contoh  data  (data  training),  membandingkan  nilai prediksi  dari  jaringan  dengan  setiap  contoh.  Dalam  setiap  proses,  bobot  relasi dalam jaringan dimodifikasi untuk meminimalkan nilai Mean Square Error (MSE) antara  nilai  prediksi  dari  jaringan  dengan  nilai  sesungguhnya.  Modifikasi  relasi ANN  tersebut  dilakukan  dengan  arah  mundur,  dari  layer  keluaran  hingga  layer pertama dari layer hidden sehingga metode ini disebut sebagai back propagation. Langkah-langkah  dalam  proses  pembelajaran  dengan  menggunakan  algoritma back- propagation adalah sebagai berikut:
a) Menginisialisasi  bobot  jaringan  secara  acak  (biasanya,  antara  -1.0  hingga 1.0).
b) Untuk setiap contoh data (data training), melakukan penghitungan keluaran berdasarkan bobot jaringan pada saat tersebut.
c) Melakukan proses penghitungan nilai error untuk setiap keluaran (output) dan hidden node (neuron) dalam jaringan. Bobot relasi jaringan dimodifikasi.
d) Mengulangi langkah pada poin 2 hingga kondisi yang diinginkan tercapai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  diambil  dari  dari  Yahoo  Finance  (finance.yahoo.com)    yaitu  daftar  harga saham PT Bank BCA Tbk dari tahun 2016 sampai dengan tahun 2021. Data dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Mentah Harga Saham Pt Bank Bca Tbk 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Januari Rp2,620   Rp3,060   Rp4,545   Rp5,635 Rp6,480   Rp6,760 Februari Rp2,695   Rp3,090   Rp4,635   Rp5,515 Rp6,290   Rp6,710 Maret Rp2,660   Rp3,310   Rp4,660   Rp5,510 Rp5,525   Rp6,215 April Rp2,610   Rp3,550   Rp4,420   Rp5,750 Rp5,170   Rp6,405 Mei Rp2,600   Rp3,430   Rp4,540   Rp5,820 Rp5,190   Rp6,375 Juni Rp2,665   Rp3,630   Rp4,295   Rp5,995 Rp5,695   Rp6,025 Juli Rp2,890   Rp3,740   Rp4,655   Rp6,190 Rp6,240   Rp5,970 Agustus Rp3,010   Rp3,790   Rp4,960   Rp6,100 Rp6,275   Rp6,550 September Rp3,140   Rp4,060   Rp4,830   Rp6,070 Rp5,420   Rp7,000 Oktober Rp3,105   Rp4,180   Rp4,730   Rp6,290 Rp5,790   Rp7,475 November Rp2,860   Rp4,070   Rp5,210   Rp6,280 Rp6,205   Rp7,275 Desember Rp3,100   Rp4,380   Rp5,200   Rp6,685 Rp6,770   Rp7,300

## 3.1. Pendefenisian Input dan Target
Data harus diubah ke dalam bentuk angka antara 0 sampai dengan 1. Untuk data pelatihan digunakan data harga saham dengan 4 data input yaitu data tahun 2016 sampai dengan tahun 2019 dengan target tahun 2020 sedangkan untuk data pengujian menggunakan 4 data input yaitu data tahun 2017 sampai dengan 2020 dengan target tahun 2021.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 295-303 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 2. Daftar Kriteria Data Pelatihan dan Pengujian
Data Pelatihan Data Pengujian No Kriteria Keterangan No Kriteria  Keterangan 1 X1 Data Tahun 2016 1 X1 Data Tahun 2017 2 X2 Data Tahun 2017 2 X2 Data Tahun 2018 3 X3 Data Tahun 2018 3 X3 Data Tahun 2019 4 X4 Data Tahun 2019 4 X4 Data Tahun 2020 5 Target Data Tahun 2020 5 Target Data Tahun 2021

## 3.2. Pengolahan Data
Pengolahan data dilakukan dengan bantuan Matlab, aplikasi perangkat lunak yang  dapat  menyelesaikan  soal-soal  matematika.  Data  ditransformasikan  dengan rumus :
(1)
Tabel 3. Daftar Transformasi data Pelatihan X1 X2 X3 X4 Target Pola1 Rp2,620 Rp3,060 Rp4,545   Rp5,635 Rp6,480 Pola2 Rp2,695 Rp3,090 Rp4,635   Rp5,515 Rp6,290 Pola3 Rp2,660 Rp3,310 Rp4,660   Rp5,510 Rp5,525 Pola4 Rp2,610 Rp3,550 Rp4,420   Rp5,750 Rp5,170 Pola5 Rp2,600 Rp3,430 Rp4,540   Rp5,820 Rp5,190 Pola6 Rp2,665 Rp3,630 Rp4,295   Rp5,995 Rp5,695 Pola7 Rp2,890 Rp3,740 Rp4,655   Rp6,190 Rp6,240 Pola8 Rp3,010 Rp3,790 Rp4,960   Rp6,100 Rp6,275 Pola9 Rp3,140 Rp4,060 Rp4,830   Rp6,070 Rp5,420 Pola10 Rp3,105 Rp4,180 Rp4,730   Rp6,290 Rp5,790 Pola11 Rp2,860 Rp4,070 Rp5,210   Rp6,280 Rp6,205 Pola12 Rp3,100 Rp4,380 Rp5,200   Rp6,685 Rp6,770 Tabel 4. Daftar Transformasi data pengujian X1 X2 X3 X4 Target Pola13 Rp3,060 Rp4,545 Rp5,635   Rp6,480 Rp6,760 Pola14 Rp3,090 Rp4,635 Rp5,515   Rp6,290 Rp6,710 Pola15 Rp3,310 Rp4,660 Rp5,510   Rp5,525 Rp6,215 Pola16 Rp3,550 Rp4,420 Rp5,750   Rp5,170 Rp6,405 Pola17 Rp3,430 Rp4,540 Rp5,820   Rp5,190 Rp6,375 Pola18 Rp3,630 Rp4,295 Rp5,995   Rp5,695 Rp6,025 Pola19 Rp3,740 Rp4,655 Rp6,190   Rp6,240 Rp5,970 Pola20 Rp3,790 Rp4,960 Rp6,100   Rp6,275 Rp6,550 Pola21 Rp4,060 Rp4,830 Rp6,070   Rp5,420 Rp7,000 Pola22 Rp4,180 Rp4,730 Rp6,290   Rp5,790 Rp7,475 Pola23 Rp4,070 Rp5,210 Rp6,280   Rp6,205 Rp7,275 Pola24 Rp4,380 Rp5,200 Rp6,685   Rp6,770 Rp7,300

## 3.3. Perancangan Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan ini memiliki lapisan-lapisan, yaitu lapisan masukan ( input ), lapisan keluaran  ( output )  dan  beberapa  lapisan  tersembunyi  ( hidden ).  Parameter-
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 295-303 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
parameter  dalam  pembentukan  jaringan  backpropagation  menggunakan  4 variabel input layer, 1 hidden layer dan 1 output layer. Adapun model arsitektur yang  digunakan  untuk  mendapatkan  arsitektur  terbaik  dalam  jaringan  syaraf tiruan ini adalah sebagai berikut :
Tabel 5. Pembuatan Arsitektur Karakteristik Spesifikasi Arsitektur 1 hidden layer Data Input 4 Hidden Layer 8, 16, 24, 32,40,48 Goal 0.01 Maksimum Epochs  2500000 Learning Rate 0.1 Training Function traingd

## 3.4. Pemilihan Arsitektur Terbaik
Setelah selesai melakukan pelatihan dan pengujian terhadap model 4-8-1,4- 16-1,4-24-1,4-32-1,4-40-1,  4-48-1  menggunakan  data-data  yang  ada,  maka  di hasilkan  output  berupa  akurasi  kebenaran,  jumlah  epochs  dan  MSE  dari  setiap model. Arsitektur yang terbaik dapat dilihat dari tingkat akurasi kebenaran, sedikit banyaknya  epochs  dan  besar  kecil  nya  MSE.  Berikut  adalah  data  akurasi,  jumlah epochs dan MSE dari model yang telah diuji :
Tabel 6. Hasil Rekapitulasi Model Model 4-8-1 4-16-1 4-24-1 4-32-1 4-40-1 4-48-1 MSE 0.0010000408  0.0009997842  0.0009997642  0.0010008208  0.0010001950  0.0010000650 Epochs 315347 10639 18151 8275 4414 7695 Akurasi 83,34% 75% 83,34% 75% 83,34% 91,67%
Berdasarkan  hasil  diatas  maka  didapat  model  arsitektur  terbaik  diantara model  4-8-1,  4-16-1,  4-24-1,  4-32-1,  4-40-1,  4-48-1  adalah  model  4-48-1dengan akurasi  kebenaran  91,67%,  jumlah  epochs  7695  dan  MSE  sebesar  0.0010000650. Berikutnya  model  ini  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  harga  saham  PT  Bank BCA Tbk.

## 3.5. Pemilihan Arsitektur Terbaik
Berikut hasil pelatihan dan pengujian model arsitektur 4-48-1 :

## Tabel 7. Hasil pengujian
No Real Target ANN 4-48-1 Output Error SSE Hasil 1 Pola 13 0.7704 0.7325 0.0379 0.0014364100  Benar 2 Pola 14 0.7614 0.7850 -0.0236 0.0005569600  Benar 3 Pola 14 0.6717 0.6462 0.0255 0.0006502500  Benar 4 Pola 15 0.7061 0.7031 0.0030 0.0000090000  Benar 5 Pola 16 0.7007 0.7481 -0.0474 0.0022467600  Salah
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 295-303 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No Real Target ANN 4-48-1 Output Error SSE Hasil 6 Pola 17 0.6373 0.6063 0.0310 0.0009610000  Benar 7 Pola 18 0.6273 0.6779 -0.0506 0.0025603600  Salah 8 Pola 19 0.7324 0.7587 -0.0263 0.0006916900  Benar 9 Pola 20 0.8139 0.8080 0.0059 0.0000348100  Benar 10 Pola 21 0.9000 0.8612 0.0388 0.0015054400  Benar 11 Pola 22 0.8638 0.8309 0.0329 0.0010824100  Benar 12 Pola 23 0.8683 0.8520 0.0163 0.0002656900  Benar Total 0.0120007800 91.6667 % MSE 0.0010000650
Dari tabel diatas arsitektur terbaik 4-48-1 menunjukkan MSE=0.0010000650 dengan tingkat akurasi 91.6667%.

## Gambar 4. Hasil Pengujian

## 3.6. Proses Prediksi harga saham PT Bank BCA Tbk
Berikut hasil prediksi harga saham Bank BCA dengan model arsitektur 4-48-1 :
(2)
Keterangan :
Output = Data Normalisasi; b = Data Maksimal Asli ; a = Data Minimal Asli/

## Tabel 7. Hasil Prediksi Harga Saham Pt Bank Bca Tbk Tahun 2022
No Real Target ANN 4-48-1 Output Prediksi 1 Pola 13 0.7704 0.7325   Rp      6,551 2 Pola 14 0.7614 0.7850   Rp      6,840 3 Pola 15 0.6717 0.6462   Rp      6,074 4 Pola 16 0.7061 0.7031   Rp      6,388 5 Pola 17 0.7007 0.7481   Rp      6,637
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 295-303 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No Real Target ANN 4-48-1 Output Prediksi 6 Pola 18 0.6373 0.6063   Rp      5,854 7 Pola 19 0.6273 0.6779   Rp      6,249 8 Pola 20 0.7324 0.7587   Rp      6,695 9 Pola 21 0.8139 0.8080   Rp      6,967 10 Pola 22 0.9000 0.8612   Rp      7,261 11 Pola 23 0.8638 0.8309   Rp      7,094 12 Pola 24 0.8683 0.8520   Rp      7,210

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  diatas  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  Artificial Neural  Network  dengan  Algoritma  Backpropagation  dapat  digunakan  untuk mencari  model  dalam  memprediksi  harga  saham  PT  Bank  BCA  TBK.  Dari  enam arsitektur yang  di uji yaitu  4-8-1,4-16-1,4-24-1,4-32-1,4-40-1, 4-48-1, didapatkan arsitektur  4-48-1  adalah  arsitektur  terbaik  dengan  akurasi  91.6667%.  dan  MSE 0.0010000650.  Berdasarkan  hasil  prediksi  harga  saham  PT  Bank  BCA  Tbk  tahun 2022 dapat dilihat bahwa harga saham tersebut mengalami kenaikan yang sangat signifikan, hal ini meupakan kabar baik untuk para investor guna menjual saham nya di harga terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  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.
[2]  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.
[3]  J. S. Putra, R. D. Ramadhani, and A. Burhanuddin, “Prediksi Harga Saham Bank Bri Menggunakan Algoritma Linear Regresion Sebagai Strategi Jual Beli Saham,” J. Dinda Data  Sci.  Inf.  Technol.  Data  Anal. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–10,  2022,  doi: 10.20895/dinda.v2i1.273.
[4]  A.  Novita,  “Prediksi  Pergerakan  Harga  Saham  Pada  Bank  Terbesar  Di  Indonesia Dengan  Metode  Backpropagation  Neural  Network,” Jutisi ,  vol.  05,  no.  01,  pp.  965– 972, 2009.
[5]  R. Utrilla-Catalan, R. Rodríguez-Rivero, V. Narvaez, V. Díaz-Barcos, M. Blanco, and J. Galeano, “Growing Inequality in the Coffee Global Value Chain: A Complex Network Assessment,”  Sustainability  (Switzerland),  vol.  14,  no.  2,  pp.  1–27,  2022,  doi: 10.3390/su14020672.
[6]  N. A. Ramadhanty, U.- Farouk, and S.- Poerbo, “The Influence of International Coffee Prices and Rupiah Exchange Rate on Export Volume of Coffee in Central Java,” JOBS (Jurnal Of Business Studies), vol. 7, no. 1, p. 15, 2022, doi: 10.32497/jobs.v7i1.3633.
[7]  F. S. Islami, P. K. Prasetyanto, and A. D. Setiawan, “Analysis of determinants of coffee exports in Indonesia Fitrah,” INOVASI: Jurnal Ekonomi, Keuangan dan Manajemen, vol. 18, no. (Special Issue), pp. 61–67, 2022, doi: 10.29264/jinv.v18i0.11239.
[8]  Budiharjo,  T.  Soemartono,  A.  P.  Windarto,  and  T.  Herawan,  “Predicting  School Participation in Indonesia using Back-Propagation Algorithm Model,” International Journal of Control and Automation, vol. 11, no. 11, pp. 57–68, 2018.
[9]  A.  Wanto  et  al.,  “Model  of  Artificial  Neural  Networks  in  Predictions  of  Corn
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 295-303 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Productivity  in  an  Effort  to  Overcome  Imports  in  Indonesia,”  Journal  of  Physics: Conference Series, vol. 1339, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1339/1/012057.
[10]  A. Perdana, S. Defit, and A. Wanto, “Optimalisasi Parameter dengan Cross Validation dan Neural Back-propagation Pada Model Prediksi Pertumbuhan Industri Mikro dan Kecil,”  Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis,  vol.  01,  no.  11,  pp.  34–42,  2021,  doi: 10.21456/vol11iss1pp34-42.
[11]  D.  N.  Agus  Perdana  Windarto,  M.  S.  H.  Anjar  Wanto,  Frinto  Tambunan,  M.  R.  L. Muhammad Noor Hasan Siregar, and D. N. Solikhun, Yusra Fadhillah, Jaringan Saraf Tiruan: Algoritma Prediksi dan Implementasi, vol. 53, no. 9. 2019.
[12]  E.  Kurniawan,  H.  Wibawanto,  and  D.  A.  Widodo,  “Implementasi  Metode Backpropogation dengan Inisialisasi Bobot Nguyen Widrow untuk Peramalan Harga Saham,”  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  vol.  6,  no.  1,  p.  49,  2019, doi: 10.25126/jtiik.201961904.