## Prediksi Harga Emas Dengan Algoritma Backpropagation
Hafid Akbar Fikri
Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank Semarang, Indonesia e-mail: hafidfiki@gmail.com

## Abstract
Artificial  Neural  Network  Backpropagation  is  known  as  one  of  the  methods  that  can  calculate accurately in predicting. The algorithm used in this study is the Backpropagation algorithm, with gold price  data as input  data for  training  data. The price of  gold  is a separate issue  in the market, as a precious metal that can be used for investment. Gold is also one of the main commodities that are in great demand by investors because it is considered profitable. Unlike the currency exchange rate, gold investment is for the long term. The price  of gold continues to increase in the world market so that many investors are interested in investing in gold. In predicting the price of gold, an accurate method is needed to do so, because of that the author uses one of the prediction methods from ANN (Artificial Neural  Networks)  namely  the  Backpropagation  Algorithm.  This  case  study  is  secondary  data  that already exists. The input variables are open, high, low. The output of this gold price prediction is price. This bacpropagation training process uses Matlab R2015a software with network architecture with the MSE (Mean Square Error) result is 0.0034849.
Keywords : Artificial Neural Networks, Backpropagation Algorithm, Gold Prediction

## Abstrak
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dikenal sebagai salah satu metode yang dapat menghitung dengan akurat dalam memprediksi. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah algoritma Backpropagation, dengan data harga  emas  data inputan untuk data latih. Harga  emas menjadi isu tersendiri di pasaran, sebagai logam mulia yang dapat digunakan untuk investasi. Emas juga salah satu  jenis  komoditas  utama  yang  banyak  diminati  oleh  investor  karena  dianggap  menguntungkan. Berbeda  dengan  kurs  mata  uang,  investasi  emas  adalah  untuk  jangka  panjang.  Harga  emas  terus mgalami  peningkatan  di  pasaran  dunia  sehingga  membuat  para  investor  banyak  tertarik  untuk berinvestasi  emas.  Dalam  memprediksi  harga  emas  diperlukan  metode  yang  akurat  untuk melakukannya, karena itu penulis menggunakan salah satu metode prediksi dari JST (Jaringan Syaraf Tiruan)  yaitu  Algoritma  Backpropagation.  Studi  kasus  ini  data  sekunder  yang  sudah  ada.  Variabel yang menjadi input adalah open, high, low. Adapun output dari prediksi harga emas ini adalah price. Proses  training  bacpropagation  ini  menggunakan  software  Matlab  R2015a  dengan  arsitektur jaringan dengan hasil MSE (Mean Square Error) adalah 0.0034849.
Kata kunci : Jaringan Syaraf Tiruan, Algoritma Backpropagation, Prediksi Emas

## 1. PENDAHULUAN
Emas  merupakan  logam  mulia  dan  juga  komoditas  utama  untuk  investor dengan tujuan keuangan. Dan dalam ekonomi global, emas merupakan bagian dari cadangan internasional di sebagian besar bank nasional [1]. Emas juga merupakan sebuah  aset  yang  memiliki  nilai  tinggi  dan  naik  setiap  saat  harganya,  berbeda dengan saham, yang nilainya naik turun tergantung dengan keadaan pasar, inilah point  pentingnya  dalam  berinvestasi  emas.  Tetapi  kebanyakan  orang  tidak memilih  investasi  emas,  tanpa  tau  kentungan  dalam  berinvestasi  emas  [2]. Investasi  merupakan  penanaman  modal  jangka  panjang  dengan  harapan mendapatkan  keuntungan  kedepannya.  Dari  kondisi  tersebut,  muncul  gagasan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 182-189 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
untuk  memprediksi  harga  emas  yang  diminati  oleh  banyak  investor.  Investasi merupakan  penanaman  modal  jangka  panjang  dengan  harapan  mendapatkan keuntungan  kedepannya  [3].  Dari  kondisi  tersebut,  muncul  gagasan  untuk memprediksi harga emas yang diminati oleh banyak investor.
Prediksi atau peramalan merupakan suatu proses untuk memperkirakan satu data  pada  waktu  yang  akan  datang.  Prediksi  dapat  dilakukan  prosesnya  jika polanya  dapat  dikenali  pada  dataset  latih.  Banyak  algoritma  untuk  memprediksi suatu data atau kejadian yang akan datang [4]. Dari beberapa penelitian prediksi dijabarkan sebagai berikut:
Pada  Penelitian  peramalan  harga  saham  menggunakan  metode  Jaringan Syaraf  Tiruan Backpropagation yang  memiliki  1235  baris  data.  Pada  peramalan tersebut  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  99,98%  dan  MSE  sebesar  0,9915. Maka  hasil  tersebut  menunjukkan  penambahan  variable  harga  emas  dan  harga minyak  sangat  efektif  untuk  meningkatkan  keakuratan  dalam  peramalan  harga IHSG menggunakan metode backpropagation [5].
Pada  penelitian  lainnya  yang  mengidentifikasi  jenis  kelamin  manusia perbandingan  antara  algoritma Backpropagation dan  Naïve  Bayes  menunjukkan nilai akurasi Algoritma Backpropagation 85%, sedangkan menggunakan algoritma naïve bayes nilai akurasinya 81% [6]. Pada prediksi harga emas dapat ditunjukkan nilai akurasi Algoritma backpropagation dapat menunjukkan hasil tingkat akurasi 95% dibandingkan dengan regresi linear yang menunjukkan hasil tingkat akurasi 93%  [7].  Perbandingan  dari  kedua  penelitian  [6][7]  menunjukkan  bahwa  nilai akurasi tertinggi pada prediksi harga emas adalah algoritma backpropagation . Dari beberapa  penelitian  tersebut,  penulis  ingin  melakukan  prediksi  harga  emas dengan variabel open, high, low, dan outputnya adalah price. Output dari prediksi harga  emas  ini  adalah  berupa  nilai  angka,  dengan  algoritma backpropagation digunakan untuk memprediksi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Jaringan Syaraf Tiruan
a. Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan Syaraf Tiruan merupakan sistem jaringan syaraf biologis yang ditiru oleh  suatu  metode  komputasi  yang  digunakan  untuk  pemrosesan  informasi.  Ide dasar  jaringan  syaraf tiruan  adalah mengadopsi  karakteristik  pengolahan  paralel cara kerja otak manusia dan mengolah toleransi kesalahan dalam jumlah besar [8]. Jaringan  syaraf  tiruan  memiliki  beberapa  layer  untuk  membaca  data  input  dan menyusun  hidden  layer dari  layer  tersebut  menghasilkan  output.  Jaringan  syaraf tiruan  memiliki  kemampuan  mempelajari  data  yang  diberikan  atau  melatih  diri dari  data  awal.  Jaringan  syaraf  tiruan  merepresentasikan  diri  sendiri  dari informasi yang diterima saat belajar [4].

## b. Konsep Jaringan Syaraf Tiruan
Beberapa layer yang ada pada Jaringan Syaraf Tiruan [9]:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 182-189 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1) Input Layer
Setiap neuron yang  terdapat  pada  lapisan input disebut  sebagai input  layer . Neuron-neuron ini  menerima  input  dari  luar.  Input  yang  dimasukkan merupakan penggambaran dari suatu masalah.
2) Hidden Layer
Setiap neuron yang terdapat pada lapisan tersembunyi disebut dengan neuron tersembunyi atau hidden layer .
3) Output Layer
Setiap neuron yang  terdapat  pada  lapisan output disebut neuron  output atau Output  Layer .  Keluaran  dari  lapisan  ini  adalah output dari  JST  terhadap  suatu permasalahan.
c. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan Model Jaringan Syaraf Tiruan ditentukan oleh beberapa hal [4], diantaranya:
1) Arsitektur jaringan, yaitu neuron yang ditentukan oleh sebuah arsitektur.
2) Model  pembelajaran  ( learning  method ),  yaitu  metode  untuk  menentukan  dan mengubah bobot.
3) Fungsi aktivasi
Contoh arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan, pada Gambar 1.

## Gambar 1. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Dimana input layer memiliki 2 node, hidden layer 2 node dan output layer memiliki 1 node. Adapun algoritma backpropagation seperti:
1) Inisialisasi bobot.
2) Penentuan nilai kondisi berhenti.
3) P roses  perhitungan  dari  input  layer  ke  hidden  layer  dengan persamaan 1. ∑ (1) 4) A ktivasi nilai dari node hidden layer demgan persamaan 2. ( ) (2) 5) Menghitung hidden layer ke output layer dengan persamaan 3. ∑ (3) 6) A ktivasi nilai dari node output layer dengan persamaan 4. ( ) (4) 7) Menghitung  nilai  error  pada  hasil  aktivasi  dari  node  output  layer kepada target dan melakukan perambatan mundur. input layer hidden layer output layer X 1 X 1 Z 1 Z 2 Z 3
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 182-189 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
8) Melakukan  koreksi  pada  nilai  bobot  di  node  output  layer  dan  node hidden layer.
9) Perbaikan bobot.
V ij (baru) = V ij (lama) + ∆V ij (5)
10) Tes kondisi berhenti.

## 2.2. Backpropagation
a. Backpropagation
Metode backpropagation atau  perambat  mundur  merupakan  salah  satu metode JST multi-layer yang bekerja secara terawasi, sehingga banyak digunakan untuk prediksi dan klasifikasi data. Metode ini biasanya diimplementasikan untuk mengubah  bobot  yang  terhubung  dengan  neuron  yang  ada  pada  lapisan tersembunyi [10]. Ide dibalik algoritma backpropagation adalah output dari neural network  dievaluasi  terhadap  output  yang  diinginkan.  Jika  hasilnya  belum  cukup seperti  yang  diinginkan,  koneksi  (bobot)  antar  lapisan  dimodifikasi  dan  proses diulang  hingga  mendapat  error  cukup  kecil  [2].  Sama  seperti  JST  yang  lainnya, pelatihan  backpropagation  pada  jaringan  feedforward,  kesalahan  dihitung berdasarkan rata-rata kuadrat kesalahan (MSE).

## b. Jaringan Backpropagation
Proses pelatihan metode backpropagation ada 3 fase [10], yaitu:
1) Feedforward (Propagasi Maju) Fase feedforward adalah proses  pengolahan  masukan  dihitung  maju dari input  layer hingga  respon  hasil  yang  dihasilkan output  layer dengan menggunakan  fungsi  aktivasi  yang  telah  ditentukan.  Fase  ini  meliputi inisialisasi  bobot  awal,  menghitung  jumlah  nilai  pada input dan hidden layer dan menghitung nilai aktivasi pada input dan hidden layer .
2) Backpropagation (Propagasi mundur)
Fase  backpropagation  adalah  selisih  antara output jaringan  dan  target yang diinginkan merupakan error yang terjadi. Propagasi mundur dimulai dari garis yang berhubungan dengan unit pada lapisan luar.
3) Perubahan Bobot

## c. Arsitektur Backpropagation
Backpropagation adalah  model supervised  learning jaringan  syaraf  tiruan (JST)  melatih  jaringan  untuk  mendapatkan  keseimbangan  antara  kemampuan jaringan-jaringan dengan pola yang dipakai selama pelatihan [11]. Oleh karena itu, kemampuan backpropagation dalam  mengenali  pola  membuat  metode  JST  ini sering digunakan dalam berbagai bidang. Perancangan arsitektur backpropagation dengan model jaringan yang terdiri dari input layer , hidden layer dan output layer [12].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 182-189 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 2. JST – Backpropagation

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Pengambilan Data
Pada  penelitian  ini  pengambilan  data  diperoleh  dari  harga  emas  dari  data sekunder,  pengumpulan  yang  diambil  secara  daring  dari  sumber  yang  sudah tersedia. Penelitian ini mengumpulkan data harga emas dimulai dari periode April 2019  sampai  Maret  2022.  Dalam  melakukan  pelatihan  dan  pengolahan  data, software yang digunakan dalam pengujian adalah software Matlab R2015a.
Dalam penelitian memprediksi harga emas, data yang digunakan meliputi 3 variabel  input  dan  dataset  sebanyak  795,  600  digunakan  sebagai training dan testing sebanyak 195. Contoh dataset seperti pada Tabel 1. Variabel dataset input dan output adalah  berupa  angka.  Algorima  yang  digunakan  untuk  memprediksi harga emas adalah algoritma backpropagation .

## 3.2. Normalisasi
Menormalisasi data dengan memvariasikan metode dengan normalisasi agar range value -nya  rentang  0-1  dengan  persamaan  5.  Variabel  yang  akan dinormalisasi adalah open , high , low , dan price . Hasil normalisasi pada Tabel 2.
(5)
Dimana,
X’ I
= data normalisasi;
X i = data yang akan dinormalisasi;
min   = data terkecil; max   = data terbesar.

## 3.3. Proses pengujian data
Proses training menggunakan software Matlab, dengan node input sebanyak 3, node hidden sebanyak 7, dan node output sebanyak 1, Gambar 3. Data training dan testing diuji sebanyak tiga kali agar mendapatkan hasil akurasi yang tinggi.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 182-189 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 3. Proses Training
Hasil training menghasilkan  bobot  dan  bias.  Arsitektur  jaringan  untuk memprediksi nilai harga emas pada Gambar 4.
Gambar 4. Arsitektur backpropagation
Hasil error yang didapatkan dari training adalah 0.0034849 pada Gambar 5.
input layer hidden layer output layer X 1 X 1 Z 3 Z 4 Y X 3 Z 5 Z 6 Z 7 Z 2 Z 1 B 1 B 2
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 182-189 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 5. Training performance
Pada Gambar 6, Korelasi data pada Hasil training Data mendekati target.

## Gambar 6. Koefisien relasi
Berdasarkan  nilai  koefisien  korelasi  dan  nilai  mean  square  error  yang diperoleh pada proses pelatihan tersebut, jaringan saraf tiruan dapat memprediksi harga emas, pada tahap pengujian jaringan nilai MSE yang dihasilkan pada proses pengujian menunjukkan bahwa jaringan saraf tiruan backpropagation cukup baik memprediksi  harga  emas,  nilai  keakuratan  pada  jaringan  dapat  ditingkatkan dengan  memperbanyak  pelatihan  sehingga  mempengaruhi  nilai  keakuratan seperti  error,  jumlah  epoch,  arsitektur  jaringan  serta  fungsi  aktivasi.  MSE  yang diperoleh pada pengujian jaringan dengan nilai 0.0034849.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 182-189 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4.  SIMPULAN
Training dilakukan sebanyak tiga kali untuk mendapatkan nilai akurasi yang tinggi.  Nilai  MSE  pada  pengujian  mendapatkan  0.0034849.  Dan  nilai  data  yang sangat mendekati nilai target seperti yang diinginkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Zakaria  Alameera,  Mohamed  Abd  Elaziz,  Ahmed  A.  Ewees,  Haiwang  Ye,  Zhang Jianhua, “Forecasting Gold Price Fluctuations Using Improved Multilayer Perceptron Neural  Network  And  Whale  Optimization  Algorithm”,  School  Of  Resources  And Environmental Engineering, Wuhan University Of Technology, Resources Policy 61 (2019) 250–260 Wuhan, February 2019.
[2]  Yuslena  Sari,  ”Prediksi  Harga  Emas  Menggunakan  Metode  Neural  Network Backpropagation Algoritma Conjugate Gradient”, Jurnal Eltikom, Vol. 1 No.2, Hal 64- 70, Desember 2017.
[3]  Fajrul  Falah,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Prediksi  Pergerakan  Harga  Emas  (Logam Mulia)  Menggunakan Metode  Backpropagation”,  Fakultas  Teknologi  Informasi  Dan Elektro Universitas Teknologi Yogykarta, 2018.
[4]  Rizki  Ardhian  Ahmad,  Nur  Nafi’iyah,  Siti  Mujilahwati, “ Prediksi  Nilai  Calon Mahasiswa Dengan Algoritma Backpropagation (Studi Kasus: Data Kaggle) ”, Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi Vol. 3 No. 1, April 2020.
[5]  Andri  Triyono,  Alb  Joko  Santoso,  Pranowo,  "  Penerapan  Metode  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Meramalkan Harga Saham (Ihsg)" Jurnal Sistem Dan Informatika Vol. 11, No. 1, Yogyakarta, Nopember 2016.
[6]  Nur  Nafi'iyah,  Siti  Mujilahwati,  "Analisis  Algoritma  Backpropagation  Dan  Naive Bayes" Senasif, Malang, Agustus 2018.
[7]  Nur Nafi’iyah, “Perbandingan Regresi Linear, Backpropagation Dan Fuzzy Mamdani Dalam  Prediksi  Harga  Emas”  Seminar  Nasional  Inovasi  Dan  Aplikasi  Teknologi  Di Industri (Seniati), Malang, 2016.
[8]  Fatmi  Zola,  Gunadi  Widi  Nurcahyo,  Julius  Santony,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan Menggunakan  Algoritma  Backpropagation  Untuk  Memprediksi  Prestasi  Siswa” Jurnal Teknologi Dan Open Source Vol. 1 No. 1, Padang, Juni 2018.
[9]  Guntoro,  Loneli  Costaner,  Lisnawita,  “Prediksi  Jumlah  Kendaraan  Di  Provinsi  Riau Menggunakan Metode Backpropagation” Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol. 14, No. 1 Februari 2019.
[10]  Benita  Salsabila,  Imam  Cholissodin,  Indriati,  (2020)  “Prediksi  Permintaan  Keripik Buah  Dengan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  (Studi  Kasus:  Cv. Arjuna 999)”, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, Vol. 4, No. 6, Hlm. 1667-1674, Juni 2020.
[11]  Christian Dwi Suhendra, Ade Chandra Saputra, “Penentuan Parameter Learning Rate Selama  Pembelajaran  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Menggunakan Algoritma Genetika”, Jurnal Teknologi Informasi (Jti) Jurnal Keilmuan Dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika, Vol 14 No 2, Palang Karya, Agustus 2020.
[12]  Ghufron  Zaida  Muflih,  Sunardi,  Anton  Yudhana,  (2020)  “Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation  Untuk  Prediksi  Curah  Hujan  Di  Wilayah  Kabupaten  Wonosobo”, Journal Of Mathematics Education, Science And Technology Vol. 4, No. 1, Hal 45-56, Yogyakarta, Juli 2019