## APLIKASI METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI DATA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DI INDONESIA
1 Artanti Indrasetianigsih, 2 Ika Damayanti
1,2 Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas PGRI Adi Buana Surabaya Email : artanti.indra@gmail.com

## ABSTRAK
Pergerakan harga saham di Bursa Efek Indonesia dapat di lihat dari Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Penentuan indeks harga saham tersebut dapat dilakukan melalui data historis, oleh karena itu data indeks harga saham merupakan data runtun waktu. Pemantauan pergerakan IHSG ini digunakan sebagai dasar untuk pengambilan keputusan oleh pelaku investasi. Penelitian ini menerapkan metode jaringan saraf tiruan dengan metode back propagation pada data penutupan Indeks Harga Saham Gabungan di Indonesia. Data IHSG yang digunakan mulai Januari 2014 sampai Juli 2015. Pada penelitian ini digunakan enam hidden layer yaitu 1, 2, 3, 4, 5 dan 20. Berdasarkan hasil analisis data menunjukkan bahwa nilai peramalan terbaik diperoleh dengan menggunakan hidden layer lima (5), karena mempunyai nilai MAD ( Mean Absolute Deviation ) dan MAPE ( Mean Absolute Persentage Error ) terkecil.
Kata Kunci : Jaringan Syaraf Tiruan, Indeks Harga Saham Gabungan, Peramalan

## PENDAHULUAN
Investasi yang dilakukan oleh para pelaku usaha dapat berupa investasi modal dalam bentuk saham, mata uang asing maupun indeks. Tujuan dari investasi tersebut untuk memperoleh keuntungan yang besar dengan margin (jaminan) yang relatif kecil. Indeks saham gabungan merupakan indeks harga saham yang berasal dari gabungan saham-saham yang terdapat di bursa efek, yang dapat dipantau secara on line. Pergerakan harga saham di Bursa Efek Indonesia dapat di lihat dari Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).
Data indeks harga saham gabungan ini merupakan data runtun waktu. Pelaku usaha biasanya menggunakan data historis untuk melakukan peramalan pada data tersebut.
Informasi
mengenai
perubahan indeks harga saham diperlukan bagi investor. Peramalan dapat digunakan sebagai dasar untuk pengambilan keputusan pelaku investasi.
Ada beberapa cara untuk menganalisa perubahan harga saham, diantaranya dengan analisis teknikal yakni suatu upaya untuk memperkirakan harga saham dengan mengamati perubahan harga saham di waktu yang lalu atau melalui pendekatan matematis dan statistic.
Penelitian mengenai peramalan IHSG telah banyak dilakukan, diantaranya penelitian [10] yang melakukan peramalan IHSG dengan metode Fuzzy
Time Series Cheng. Terdapat juga penelitian [9] yang memprediksi nilai IHSG dengan metode ARIMA. Sementara beberapa peneliti lainnya menggunakan metode hibrid, seperti
yang dilakukan oleh Subanar dan
Suhartono, Popoola dkk. Di dalam penelitian ini, penulis akan menerapkan metode jaringan saraf tiruan pada data penutupan Indeks Harga Saham Gabungan di Indonesia. Data
IHSG yang digunakan mulai januari 2014 sampai Juli 2015. Peramalan dilakukan pada data nilai Close Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Dengan peramalan data IHSG ini, para pelaku pasar dapat memprediksi kenaikan atau penurunan harga saham di masa mendatang. Untuk mengetahui seberapa baik peramalan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan ini hasil peramalan dibandingkan dengan data actual, lalu dilakukan perhitungan kriteria MAD dan MAPE.
Indeks Harga Saham Gabungan (disingkat IHSG, dalam bahasa Inggris disebut juga Jakarta Composite Index, JCI atau JSX Composite) merupakan salah satu indeks pasar saham yang digunakan oleh Bursa Efek Indonesia (BEI, dahulu Bursa Efek Jakarta (BEJ). Diperkenalkan pertama kali pada tanggal
1 April 1983, sebagai indikator pergerakan harga saham di BEJ, Indeks ini mencakup pergerakan harga seluruh saham biasa dan saham preferen yang tercatat di BEI. Harga Dasar untuk perhitungan IHSG adalah tanggal 10 Agustus 1982. Pada tanggal tersebut, indeks ditetapkan dengan nilai Dasar 100 dan saham tercatat pada saat itu berjumlah 13 saham [5].
Jaringan Syaraf Tiruan ( artificial neural network ) atau disingkat JST,
adalah sistem komputasi di mana
arsitektur dan operasi dililhami dari pengetahuan tentang sel saraf biologis di dalam otak, yang merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba menstimulasi proses pembelajaran pada otak manusia tersebut. JST dapat digambarkan sebagai model matematis dan komputasi untuk fungsi aproksimasi non-linier, klasifikasi
data cluster dan regresi non parametrik atau sebuah simulasi dari koleksi model saraf biologi [4].
Jaringan saraf tiruan atau Neural network merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran yang terjadi pada otak tersebut. Istilah buatan digunakan karena neural network ini diimplementasikan dengan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran. Setiap pengolahan elemen membuat perhitungan berdasarkan pada jumlah masukan (input). Sebuah kelompok pengolahan elemen disebut layer atau lapisan dalam jaringan. Lapisan pertama adalah input dan yang terakhir adalah output. Lapisan diantara input dan output disebut dengan lapisan tersembunyi ( hidden layer ).
Seperti halnya otak manusia, JST juga terdiri dari beberapa neuron, dan ada hubungan antara neuron-neuron tersebut. Neuron-neuron ini akan mentrans- formasikan informasi yang diterima melalui sambungan keluarnya menuju ke neuron-neuron yang lain. Pada neural network, hubungan ini dikenal dengan nama bobot. Informasi tersebut disimpan pada suatu nilai tertentu pada bobot tersebut. Gambar 1 menunjukkan struktur neuron pada JST.
Gambar 1. Struktur neuron pada JST
Pada neural network, neuron-neuron dikumpulkan dalam lapisan-lapisan
( layer ) yang disebut dengan lapisan neuron ( neuron layers ). Biasanya neuron-
neuron pada satu lapisan dihubungkan dengan lapisan-lapisan sebelum dan sesudahnya (kecuali lapisan input dan output). Informasi yang diberikan pada neural network akan dirambatkan lapisan ke lapisan, mulai dari lapisan input sampai ke lapisan output melalui lapisan yang lainnya, yang disebut sebagai
lapisan tersembunyi ( hidden layer ). Gambar 2. menunjukkan neural network sederhana dengan fungsi aktivasi F.
Gambar 2. Fungsi aktivasi pada neural network Pada Gambar 2. tersebut sebuah neuron akan mengolah N input ( x 1 , x 2 , ... , x N ) yang masing-masing memiliki bobot w 1 , w 2 , ... , w N dan bobot bias b, yang dihitung dengan persamaan berikut :
ܽ = ∑ ݔ ௜ ݓ ௜ ே ௜ୀଵ + ܾ (1)
Fungsi aktivasi F kemudian mengaktivasi a menjadi output jaringan y .
Perceptron merupakan salah satu bentuk neural network yang paling sederhana. Perceptron
biasanya
digunakan untuk mengklasifikasi-kan suatu tipe pola tertentu yang sering dikenal dengan pemisahan secara linear. Pada dasarnya, perceptron pada neural network dengan satu lapisan memiliki bobot yang bisa diatur. Algoritma yang digunakan oleh aturan perceptron ini akan mengatur parameter-parameter bebasnya melalui proses pembelajaran. Respon untuk unit output y_in dihitung dengan persamaan berikut :
ݕ _ ݅݊ ௝ = ܾ ௝ + ∑ ݔ ௜ ݓ ௜௝ dengan ݆ =1,2,dst ௠ ௜ୀଵ (2)
Sehingga nilai y adalah :
ݕ ௝ = ൜ 1, jika ݕ _ ݅݊ ௝ ≥ 0 0, jika ݕ _ ݅݊ ௝ ≤ 0 ; untukoutput biner

## METODE PENELITIAN

## Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data harian penutupan Indeks Harga Saham Gabungan dalam rentang waktu mulai Januari 2014 sampai Juli 2015. Data IHSG tersebut diperoleh dari situs. [6] Data yang digunakan sebagai pemodelan (in sample) adalah data IHSG mulai Januari 2014 - 23 Juli 2015, sedangkan data untuk melihat hasil peramalan (out sample) adalah data IHSG 24 Juli 2015 sampai 31 Juli 201 Variabel yang digunakan dalam
penelitian ini adalah IHSG ( t x ). Untuk analisis menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan, maka dibutuhkan variabel input dan variabel output, yaitu :
a. Variabel input terdiri atas t t x x , 1 
b. Variabel outputnya adalah data 1  t x .

## Metode Analisis
Salah satu Algoritma dalam JST adalah backpropagation . Algoritma backpropagation merupakan salah satu metode pelatihan JST
terawasi ( supervised learning ) yang terdiri dari tiga langkah [3] :
1. Data dimasukkan dalam input jaringan (feedforward) 2. Perhitungan dan propagasi balik dari error yang ditemukan ( backpropagation )
3. Pembaruan bobot dan bias.
Backpropagation merupakan
algoritma pembelajaran yang terawasi dan biasanya digunakan oleh perceptron
dengan banyak lapisan untuk mengubah bobot-bobot yang terhubung dengan neuron-neuron yang ada pada lapisan tersembunyinya. Algoritma backpropagation menggunakan error output untuk mengubah nilai bobot- bobotnya dalam arah mundur ( backward ). Untuk mendapatkan error ini, tahap perambatan maju ( forward propagation ) harus dikerjakan terlebih dahulu. Pada saat perambatan maju, neuron-neuron
diaktifkan dengan
menggunakan fungsi aktivasi yang dapat dideferensiasikan. Metode analisis data yang digunakan dengan langkah sebagai berikut :
1. Melakukan pengkajian data historis IHSG dengan melakukan analisis deskriptif dan membuat plot time series data IHSG.
2. Memasukkan data untuk analisis .
Variabel input terdiri atas t t x x , 1  yaitu hari ini (x), data satu hari sebelumnya (x-1) sedangkan Variabel outputnya adalah data 1  t x , yaitu data target adalah data
satu hari setelahnya (x+1).
3. Menentukan syntax untuk melakukan perhitungan Jaringan Syaraf Tiruan. Hidden layer yang dicoba dalam penelitian ini adalah 1, 2, 3, 4, 5 dan 20.
4. Melakukan peramalan data IHSG untuk periode 24 Juli s.d 31 Juli 2015.
5. Menghitung nilai kesalahan peramalan dengan menggunakan MAD ( Mean Absolute Deviation ) dan MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ). Rumus MAD :
n x x MAD n t t t     1 ) ˆ ( Rumus MAPE : 100 ) ( 1 2      n x x x MAPE n t t t t 

## HASIL PENELITIAN

## Deskripsi Data
Dalam penelitian ini digunakan data nilai close Indeks Harga Saham Gabungan dalam rentang waktu mulai Januari 2014-Juli 2015. Berikut adalah plot dari nilai Indeks Harga Saham Gabungan. Plot tersebut menunjukkan bahwa terdapat kenaikan yang menunjukkan ketidakstasioneran dalam means. Analisis menggunakan jaringan syaraf tiruan tidak memerlukan stasioneritas data, oleh karena itu meski menunjukkan adanya ketidakstasioneran data dapat langsung diolah menggunakan prosedur jaringan syaraf tiruan.
342 304 266 228 190 152 114 76 38 1 5600 5400 5200 5000 4800 4600 4400 4200 4000 Index cl o se IH S G Time Series Plot of close IHSG
Gambar 3. Plot Time Series Data Nilai Close
IHSG
Data yang dianalisis menggunakan jaringan syaraf tiruan sejumlah 380 data dengan rata-rata nilai penutupan IHSG adalah 5026.6, nilai terkecil dan terbesar dalam penutupan IHSG secara berturut – turut adalah 4175.8 dan 5523.3.

## Analisis Jaringan Syaraf Tiruan
Pada tahap analisis jaringan syaraf tiruan proses perhitungan menggunakan software Matlab. Hidden layer yang digunakan dalam penelitian ini adalah 1,
2, 3, 4, 5 dan 20. Berikut diambil plot dari masing-masing layer yang diuji cobakan. Plot menunjukkan pola hubungan antara variabel input dan output pada data training, validasi dan data test.
Masing-masing nilai R untuk data training, validasi, tes dirangkum dalam Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Hasil Nilai R
Hasil prediksi menggunakan metode back propagation diberikan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Data Y test dan hasil prediksi (hidden layer 1 s.d 3) Tanggal Y (test) Y Prediksi (hidden layer 1) Y Prediksi (hidden layer 2) Y Prediksi (hidden layer 3) 24 Jul’15 4856.60 4906.86 4908.67 4912.21 27 Jul’15 4771.29 4858.76 4860.78 4867.82 28 Jul’15 4714.76 4772.47 4773.88 4780.70 29 Jul’15 4721.12 4718.54 4719.30 4720.54 30 Jul’15 4712.49 4727.92 4729.90 4726.28 31 Jul’15 4802.53 4718.74 4720.25 4717.41 Tabel 3. Data Y test dan hasil prediksi (hidden layer 4, 5 dan 20) Tanggal Y Prediksi (hidden layer 4) Y Prediksi (hidden layer 5) Y Prediksi (hidden layer 20) 24 Jul’15 4909.20 4906.15 4901.59 27 Jul’15 4861.07 4855.88 4868.91 28 Jul’15 4779.70 4766.02 4799.17 29 Jul’15 4727.26 4713.46 4744.57 30 Jul’15 4734.13 4728.34 4766.08 31 Jul’15 4725.50 4717.71 4749.64
Berdasarkan hasil diatas, berikut diberikan plot antara data test dan data prediksi beberapa hidden layer.
Gambar 4. Plot data Y test dan Y hasil prediksi (hidden layer 1, 2, 3, 4, 5 dan 20)
Langkah selanjutnya dihitung nilai kesalahan peramalan antara kelima hasil prediksi, sehingga diketahui berapakah nilai optimal dari hidden layer yang sebaiknya digunakan agar hasil prediksi lebih optimal Tabel 4. Perbandingan Ukuran Kesalahan Peramalan (hidden layer 1) (hidden layer 2) hidden layer 3) (hidden layer 4) (hidden layer 5) (hidden layer 20) MAD 6.23 6.32 6.64 6.54 6.15 7.50 MAPE 49.54 50.37 52.93 52.02 48.96 59.49
Suatu hasil peramalan dapat dikatakan baik jika nilai dari model peramalannya dekat nilainya dengan data aktual serta memiliki tingkat kesalahan yang paling kecil. Untuk kriteria pemilihan model terbaik pada penelitian ini dipilih berdasarkan nilai MAPE dan MAD yang terkecil. Sehingga dapat disimpulkan bahwa untuk melakukan peramalan data IHSG nilai penutupan pada penelitian ini digunakan hidden layer lima (5), dengan nilai kesalahan peramalan sebesar 6.15% dan nilai kesalahan MAD sebesar 48.96 satuan.
Nilai R Hiden layer 1 Hiden layer 2 Hiden layer 3 Hiden layer 3 Hiden layer 5 Hiden layer 20 data Training 0.98907 0.98977 0.98931 0.99131 0.98835 0.99087 data validasi 0.98919 0.98886 0.98861 0.98274 0.99399 0.98775 data Test 0.99219 0.98814 0.98848 0.9841 0.991 0.99056 6 5 4 3 2 1 4900 4850 4800 4750 4700 Index D a ta Y (test) Y Prediksi (hidden layer 1) Y Prediksi (hidden layer 2) Y Prediksi (hidden layer 3) Y Prediksi (hidden layer 4) Y Prediksi (hidden layer 5) Y Prediksi (hidden layer 20) Variable Time Series Plot of Y (test) vs Y Prediksi

## KESIMPULAN
1 Peramalan menggunakan Jaringan syaraf tiruan metode back propagation dalam penelitian ini menggunakan enam buah hidden layer yaitu 1, 2, 3, 4, 5 dan 20. Hasil peramalan untuk data ini menunjukkan bahwa nilai peramalan untuk hidden layer 5 mendekati data aktual. 1. Hasil perbandingan kesalahan peramalan untuk keenam hidden layer yang digunakan menunjukkan bahwa hidden layer 5 mempunyai nilai ukuran kesalahan yang lebih kecil dibandingkan dengan hidden layer yang lainnya. Sehingga untuk data IHSG nilai penutupan, sebaiknya digunakan hidden layer 5. Nilai prosentase kesalahan peramalan yang di dapatkan ketika menggunakan hidden layer 1 adalah 6.15% dengan satuan kesalahan peramalan sebesar 48.96 satuan

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ashraf, Q., Gershman, B., and
Howitt, P., (2013), How Inflation Affects Macroeconomic Performance
: An agent-Based Computational
Inverstigation, Extended Paper, www.econ.brown.edu/fac/Peter_How itt/working/Inflation.pdf, diunduh
tanggal 27 April 2015.
[2] Cryer, J.D., 1986, Time series Analysis, University of IOWA, PWS KENT Publishing Company, Boston.
[3] Hansun, S., 2013, Peramalan Data IHSG dengan Menggunakan Metode Backpropagation, Ultimatic , Vol. IV, No. 1, ISSN 2085-4552
[4] Hermawan, A., 2006, Jaringan Saraf Tiruan Teori dan Aplikasi , Andi Offset, Yogyakarta.
[5] https://id.wikipedia.org/wiki/Indeks_ Harga_Saham_Gabungan, diakses pada 19 Juni 2015
[6] http://finance.yahoo.com/q/hp?s=^JK SE, di akses pada 30 Maret 2015-10 April 2015
[7] Hulwati, 2001, Transaksi Saham di
Pasar Modal Indonesia(Perspektif
Hukum Ekonomi Islam) , UII Press,
Yogyakarta.
[8] Makridakis, Wheel Wright and Mc. Gee, 1999, Metode dan Aplikasi
Peramalan , Jilid satu, Edisi kedua,
Bina Rupa Aksara, Jakarta [9] Sadeq, Ahmad, 2008, Analisis Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan Dengan Metode ARIMA (Studi pada IHSG di Bursa Efek Jakarta) , Thesis Program Magister
Manajemen, Universitas Diponegoro, Semarang [10] Mey Lista Tauryawati dan M.Isa.Irawan, 2014, Perbandingan Metode Fuzzy Time Series Cheng dan Metode Box Jenkins untuk
Memprediksi IHSG , Jurnal SAINS
DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2,
ISSN: 2337-3539 (2301-9271Print)
[11] Wei, W.W.S, 1989, Time Series
Analysis, Reprinted with correction,
University Departemen of Statistics Temple, University Addison-Wesley Publishing Company Inc.