## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Juni 2018

## Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Menggunakan Algoritma Neural Network
Imam Halimi #1 , Wahyu Andhyka Kusuma #2
# Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Malang Jl. Raya Tlogomas No.246 Malang, Jawa Timur 65144
1 ihalimi80@gmail.com
2 kusuma.wahyu.a@umm.ac.id
Abstrak —  Investasi  saham  merupakan  hal  yang  tidak  asing didengar maupun dilakukan. Ada berbagai macam saham di Indonesia,  salah  satunya  adalah  Indeks  Harga  Saham Gabungan  (IHSG)  atau  dalam  bahasa  inggris  disebut Indonesia  Composite  Index ,  ICI,  atau  IDX Composite .  IHSG merupakan  parameter  penting  yang  dipertimbangkan  pada saat  akan  melakukan  investasi  mengingat  IHSG  adalah saham  gabungan.  Penelitian  ini  bertujuan  memprediksi pergerakan  IHSG  dengan  teknik data mining menggunakan algoritma neural  network dan  dibandingkan  dengan algoritma linear  regression ,  yang  dapat  dijadikan  acuan investor saat akan melakukan investasi. Hasil dari penelitian ini  berupa  nilai Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  serta label  tambahan  angka  hasil  prediksi  yang  didapatkan setelah  dilakukan  validasi  menggunakan sliding  windows validation dengan  hasil  paling  baik  yaitu  pada  pengujian yang menggunakan  algoritma neural  network yang menggunakan windowing yaitu  sebesar  37,786  dan  pada pengujian  yang  tidak  menggunakan windowing sebesar 13,597 dan untuk pengujian algoritma linear regression yang menggunakan windowing yaitu sebesar 35,026 dan pengujian yang tidak  menggunakan windowing sebesar 12,657. Setelah dilakukan  pengujian T-Test menunjukan  bahwa  pengujian menggunakan neural  network yang  dibandingkan  dengan linear regression memiliki hasil yang tidak signifikan dengan nilai T-Test untuk  pengujian  dengan  windowing  dan  tanpa windowing hasilnya sama, yaitu sebesar 1,000.
Kata kunci — Prediksi, Saham, IHSG, Algoritma Neural Network, Windowing

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  saat  ini  sangat  berpengaruh terhadap  mata  pencaharian  masyarakat.  Masyarakat dimudahkan  dalam  melakukan  suatu  aktivitas  yang menguntungkan dalam aspek finansial maupun pekerjaan. Dalam aspek financial misalnya, seseorang dengan mudah mendapat uang dengan adanya internet seperti online shop , investasi, trading , dan lainnya.
Investasi  adalah  penanaman  modal  untuk  satu  atau lebih aktivas yang dimiliki dan biasanya berjangka waktu lama  dengan  harapan  mendapatkan  keuntungan  dimasa- masa  yang akan datang [1]. Investasi dapat berupa tanah,
mesin,  emas,  bangunan  maupun  aset  finansial  seperti deposito, saham, ataupun obligasi [2].
Investasi  dalam  bentuk  saham  merupakan  hal  yang sudah  tidak  asing  didengar  maupun  dilakukan.  Banyak investor  Indonesia  maupun  luar  negeri  melakukan investasi  dan trading saham  di  Indonesia.  Saham merupakan  surat  kepemilikan  atas  suatu  perusahaan. Membeli  saham  berarti  sebagian  kepemilikan  atas perusahaan tersebut, pemilk saham berhak atas keuntungan perusahaan dalam bentuk dividen.
Ada berbagai macam saham di Indonesia, salah satunya adalah Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) atau dalam bahasa  inggris  disebut Indonesia  Composite  Index ,  ICI, atau IDX Composite . IHSG merupakan parameter penting yang dipertimbangkan pada saat akan melakukan investasi mengingat  IHSG  adalah  saham  gabungan.  Data  IHSG memiliki  fluktuasi  yang  sangat  besar,  serta  pergerakan harga  IHSG  sangat  cepat  sehingga  sulit  untuk  dipresiksi kenaikan atau penurunannya [3], [4].
Oleh karena itu untuk membantu mengatasi permasalahan  diatas,  maka  penulis  membuat  alternatif untuk memanfaatkan teknik data mining untuk melakukan prediksi pada harga closed menggunakan algoritma neural network .  Prediksi  yang  sering  dilakukan  adalah  prediksi nilai  tukar  valuta  asing,  cuaca  dan  lain-lain  [5].  Model berbasis neural network telah digunakan dalam memprediksi Forex [6]. Data mining adalah serangkaian proses untuk mengolah nilai menjadi informasi yang tidak dapat  diketahui  secara  manual  dari  suatu  data  [7].  Salah satu  metode,  sebagai  data  mining  cerdas,  adalah  neural network [8]. Neural network merupakan salah satu sistem pemrosesan  informasi  yang  didesain  dengan  menirukan cara  kerja  otak  manusia  dalam  menyelesaikan  suatu masalah  dengan  melakukan  proses  belajar  melalui perubahan  bobot  sinapsisnya  [9].  Dipilihnya  algoritma neural network dikarenakan algoritma ini bisa memprediksi  data  pergerakan  harga  mata  uang  dengan sangat  baik, neural network bersifat  adaptif  dan  dapat berfungsi  untuk  memprediksi  estimasi  nilai  berdasarkan pola-pola  dalam  suatu  sekumpulan  data  [10],  [11]. Dengan  tujuan  setelah  diolah  dan  diterapkan data  mining dengan  algortima  neural  network  maka  investor  dapat
memutuskan  investasi  dengan  tepat.  Terdapat  beberapa riset  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya  yang berkaitan dengan prediksi saham  menggunakan algoritma neural  network. Seperti  pada  penelitian  yang  dilakukan oleh  Rio  Bayu  Afrianto,  Handayani  Tjandrasa,  dan  Isye Arieshanti,  yang  berjudul  “Prediksi  Pergerakan  Harga Saham  Menggunakan  Metode Back  Propagation  Neural Network” dengan  akurasi  NRMSE  yang  didapatkan minimal  sebesar  0,22  dan  akurasi  terbaik  sebesar  62,18 [12].
Selain  itu  dalam  penerapan  algoritma neural  network telah  dilakukan  penelitian  oleh  Castaka  Agus  Sugianto dan  Faishal  Fachruddin,  untuk  penelitian  prediksi forex dengan  penelitian  yang  berjudul  “Prediksi  Pergerakan Harga  Valas  Menggunakan  Algoritma Neural  Network ” dengan  algoritma linear  regression sebagai  pembanding. Hasil  pengujian  menggunakan  neural  network  yang dibandingkan  dengan  linear  regression  memiliki  hasil yang tidak  signifikan dengan  nilai T-test  untuk pengujian dengan  windowing  sebesar  1,000  dan  pengujian  tanpa windowing sebesar 0,077 [13].
Penelitian  yang  diteliti  oleh  Yohanes  Budiman  Wijaya dan  Togar  Alam  Napitupulu,  yang  berjudul  “ Stock  price prediction:  comparison  of  Arima  and  artificial  neural network  Methods  an  Indonesia  stock’s  Case ”,  dalam penelitian ini disebutkan bahwa Artificial Neural Network (ANN) akurasinya lebih kecil dibandingkan dengan Arima. Dengan  akurasi  ANN  sebesar  170,40  dan Arima sebesar 284,95  [14].  Hasbi  Yasin,  Alan  Prahutama,  Tiani  Wahyu dalam penelitiannya yang berjudul “Prediksi Harga Saham Menggunakan Support Vector Regression dengan Algoritma Grid  Search ”  dengan  menggunakan  algoritma Support Vector Regression mempunyai hasil bahwa model SVR  terbaik  dengan  fungsi kernel  linier menggunakan parameter C = 0,1 dan nilai epsilon = 0,1. Model tersebut sudah  layak  untuk  memprediksi  harga  saham  PT.  XL Axiata  Tbk  karena  mempunyai  tingkat  akurasi  92,47% untuk data training dan 83,39% untuk data testing [15].

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut.

## A. Model yang diusulkan
Pada  penelitian  ini  model  yang  diusulkan  dapat  dilihat pada  Gambar.  1.  Pada  model  ini  dataset  sebelum dilakukan  preprosesing  di  tahap  ini  ada  dua  hal,  yaitu penentuan  time  frame  dan  repair  data.  Setelah  dataset selesai  dilakukan  preparasi  data  tahap  berikutnya dilakukan  prediksi  menggunakan  algoritma Neural Network dan Linear Regression . Hasil prediksi  kemudian dilakukan validasi menggunakan Sliding Window Validation .
Gambar.1 Model yang Diusulkan

## B. Dataset Penelitian
Pada penelitian ini data  yang  digunakan diperoleh dari website  investing.com.  Data  yang  diambil  adalah  data Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)/ Jakarta Composite  Index yang  di  ambil  pada  invesing (https://id.investing.com/indices/idx-composite-historical- data) dengan time frame satu hari yang digunakan sebagai acuan  penelitian  dalam  menganalisa.  Jumlah  data  yang diambil adalah dari rentan tanggal pada 21 Februari 2005 hingga  23  Maret  2018  dengan  jumlah  3.204  record. Penulis  menggunakan  data training berjumlah  93%  atau 2900 data dan data testing berjumlah 7% atau 165 data.

## C. Preprocessing
Pada  saat preprocessing atau  preparasi  data  dilakukan dua  tahap  proses,  yaitu  penentuan time  frame dan repair data . Preprocessing digunakan  untuk  data  yang  telah didapat/diekstrak kemudian diproses untuk setiap anomali [16].  Dalam  jurnal  [17], preprocessing diperlukan mempermudah menentukan orde ARIMA ( Autoregressive Integrated  Moving  Average )  dan  ANN  ( Artificial  Neural Network ).
TABEL I Dataset Sebelum Repair Date Closed Open High Low 21/02/2005 1.093,78 1.093,92 1.097,70 1.087,84 22/02/2005 1.099,91 1.094,37 1.100,36 1.092,26 23/02/2005 1.102,93 1.094,87 1.108,92 1.092,43 24/02/2005 1.102,02 1.104,42 1.109,48 1.096,42 25/02/2005 1.083,38 1.103,61 1.105,18 1.081,07 28/02/2005 1.073,83 1.081,98 1.081,98 1.066,43 1/3/2005 1.093,28 1.074,25 1.096,98 1.074,25 2/3/2005 1.082,75 1.093,83 1.094,29 1.079,73 3/3/2005 1.094,60 1.082,91 1.096,49 1.082,91 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23/03/2018 6.210,70 6.140,17 6.210,70 6.085,64
TABEL III Dataset Setelah Proses Repair Date Closed Open High Low 21/02/2005 1093.78 1093.92 1097.7 1087.84 22/02/2005 1099.91 1094.37 1100.36 1092.26 23/02/2005 1102.93 1094.87 1108.92 1092.43 24/02/2005 1102.02 1104.42 1109.48 1096.42 25/02/2005 1083.38 1103.61 1105.18 1081.07 28/02/2005 1073.83 1081.98 1081.98 1066.43 1/3/2005 1093.28 1074.25 1096.98 1074.25 2/3/2005 1082.75 1093.83 1094.29 1079.73 3/3/2005 1094.6 1082.91 1096.49 1082.91 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23/03/2018 6210.7 6140.7 6210.7 6085.64
1)  Penentuan Time Frame: Pada IHSG terdapat 8 time frame yang  bisa  digunakan,  yaitu  5  menit,  15  menit,  30 menit, 1 jam, 5 jam, 1 hari, 1 minggu, dan 1 bulan, namun untuk data historis hanya ada 3 time frame , yaitu 1 hari, 1 minggu, dan 1 bulan. Time frame yang digunakan penulis adalah evaluasi pada time frame 1 hari.
2)  Repair  Data: Repair data adalah  proses  perbaikan struktur  data  apabila  adanya  data  yang  akan  digunakan mengalami  kesalahan  penulisan  yang  bisa  berpengaruh terhadap hasil akurasi pada proses data mining . Data yang akan  di repair adalah  data  yang  terdapat  pada  atribut Open , High , Low , dan Price , hal ini dilakukan karena data yang  masuk  dalam  format excel penulisanya  berubah. Contohnya  adalah  pada  web  sumber  data  set  tertulis 1.093,78  sedangkan  pada  aplikasi  RapidMiner  tanda  titik (.) terbaca koma (,), hal ini akan mempengaruhi hasil dari proses  data  mining  yang  dilakukan.  Oleh  karena  itu  data yang berupa titik (.) dihapus sesuai dengan format number pada  aplikasi  RapidMiner,  Seperti  1093.78.  Pada  Tabel  I adalah dataset sebelum  dilakukan  proses  repair  dan  pada Tabel II setelah dilakukan proses repair data.

## D. Metode Prediksi/Forecasting
Proses  forecasting  akan  dilakukan  pada  aplikasi RapidMiner  yaitu  proses  pengolahan  data  untuk  mencari prediksi  dari  dataset  IHSG.  RapidMiner  yang  akan digunakan  adalah  RapidMiner  Studio  8.1.  Rapidminer adalah  alat/aplikasi  yang  digunakan  untuk  analisa  data [18]. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Neural  Network dan Linear  Regression untuk  prediksi. Menurut  [19], neural network pendekatan  yang  efektif untuk tujuan  yang bersifat umum untuk  mengetahui pola, klasifikasi,  clustering  dan  khususnya  peramalan  time series dengan tingkat keakuratan yang tinggi.
Hasil  yang  akan  didapat  dari  proses  Rapidminer menggunakan  algoritma neural  network adalah  berupa Root  Mean  Square  Error (RMSE).  RMSE  adalah  ukuran yang  sering  digunakan  dari  perbedaan  antara  nilai-nilai diprediksi  oleh  model  atau  estimator  dan  nilai-nilai  yang didapat [20]. Perbedaan individual antara label model dan
hasil  prediksi  atau forecasting disebut residual ketika perhitungan  dilakukan  atas  sampel  data  yang  digunakan untuk  estimasi,  dan  disebut  kesalahan  prediksi  ketika dihitung out  of  sample .  RMSE  berfungsi  untuk  agregat besaran  kesalahan  dalam  prediksi  untuk  berbagai  kali menjadi  ukuran  tunggal  daya  prediksi.  Label  yang dimaksud  adalah  hasil  prediksi  dari  algortima neural network , label yang muncul adalah sebuah label tambahan yang  muncul  dari  proses forecasting pada  aplikasi Rapidminer.

## E. Validasi
Hasil  penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan sliding window validation , validasi jenis ini hanya khusus bisa  digunakan  oleh  data  yang  memiliki  tipe time  series dan  memiliki  jenis  tipe  atribut  adalah  numerical.  Pada validasi  ini  data  tertentu  akan  dijadikan training dan sebagian  lainya  akan  dijadikan  sebagai testing .  Validasi akan  dilakukan  pada  metode  algoritma neural  network dan linear  regression .  Untuk  melakukan  validasi  hasil perbandingan  dalam  membandingkan  antara  algortima neural  network dan linear  regression maka  akan digunakan  uji  validasi T-Test untuk  mengetahui  apakah perbedaan hasil yang didapat signifikan atau tidak.
Untuk  menghitung  RMSE  adalah  dengan  melakukan penjumlahan  dari  seluruh squared  residual lalu  dibagi dengan jumlah data yang ada dan hasilnya akan dilakukan proses pengakaran.
Evaluasi yang selanjutnya dilakukan adalah melakukan penghitungan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE). MAPE berguna untuk  mengukur  ukuran  kesalahan dalam satuan  persen,  MAPE  menghitung  rata-rata error yang tidak ditangani dalam satuan persen.
MAD  merupakan  sebuah  ukuran  umum  yang digunakan untuk data yang memiliki tipe time series .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan adalah sebagai berikut.

## A. Field yang digunakan
Pada  Tabel  III  merupakan  rincian field  dataset yang digunakan dalam proses data mining .
TABEL IIIII Rincian Field Dataset Atribut Jenis Data Type Data Date Id polynomial Closed label Real Open atribut Real High atribut Real Low Label Real

## B. Hasil Pengujian Awal
Pada  Gambar.  2  adalah  hasil  pengujian  awal  yang dilakukan oleh penulis pada algoritma neural network dan algoritma linear regression tanpa dilakukannya perubahan pada algoritma yang digunakan.
Gambar. 2 Hasil Pengujian Awal

## C. Pengujian Data Akhir dengan Windowing
Pengujian  data  akhir  menggunakan  kondisi  yang  ada pada Tabel IV untuk algoritma neural network . Hasil yang didapat dari hasil pengujian berdasarkan kondisi Tabel IV bisa  dilihat  pada  Tabel  V.  Gambar.  3  menunjukan  grafik hasil  pengujian  algoritma neural  network .  RMSE  didapat dari hasil pada RapidMiner, sedangkan MAD dan MAPE di dapat dari perhitungan dengan aplikasi bantu Microsoft excel .  Kondisi  Percobaan  yang  dilakukan  pada  algoritma linear  regression bisa  dilihat  pada  Tabel  VI,  dengan kondisi  yang  tertera  pada  Tabel  V.    Dan  perbandingan hasil percobaan dapat dilihat pada Gambar. 4.

## TABEL IV
Kondisi Percobaan Neural Network Kondisi Data Training Data Testing Training Cycle 1 2900 165 300 2 2900 165 600 3 2900 165 900 4 2900 165 1200 5 2900 165 1500 6 2900 165 1800 7 2900 165 2100 8 2900 165 2400 9 2900 165 2700 10 2900 165 3000 11 2900 165 3300 12 2900 165 3600
TABEL V Hasil Percobaan Neural Network Kondisi RMSE MAD MAPE 1 37.786 28.21325008 0.009602189 2 38.831 28.21325008 0.009005454 3 38.928 28.21325008 0.009005454 4 38.828 28.21325008 0.009005454 5 38.670 28.21325008 0.009005454 6 38.501 28.21325008 0.009005454 7 38.335 28.21325008 0.009005454 8 38.175 28.21325008 0.009005454 9 38.023 28.21325008 0.009005454 10 37.877 28.21325008 0.009005454 11 37.737 28.21325008 0.009005454 12 37.602 28.21325008 0.009005454

## Gambar. 3 Perbandingan Hasil Percobaan Neural Network

## TABEL VI
Kondisi Percobaan Linear Regression Kondisi Data Training Data Testing Training Cycle 1 2900 165 0,0 2 2900 165 0,05 3 2900 165 0,1 4 2900 165 0,2 5 2900 165 0,3 6 2900 165 0,4 7 2900 165 0,5 8 2900 165 0,6 9 2900 165 0,7 10 2900 165 0,8 11 2900 165 0,9 12 2900 165 1,0
TABEL VII Hasil Percobaan Linear Regression Kondisi RMSE MAD MAPE 1 35.026 28.21325008 0.009602189 2 40.885 28.21325008 0.009602189 3 40.885 28.21325008 0.009602189 4 40.885 28.21325008 0.009602189 5 40.885 28.21325008 0.009602189 6 40.885 28.21325008 0.009602189 7 40.885 28.21325008 0.009602189 8 40.885 28.21325008 0.009602189 9 40.885 28.21325008 0.009602189 10 40.885 28.21325008 0.009602189 11 40.885 28.21325008 0.009602189 12 40.885 28.21325008 0.009602189
Gambar. 4 Perbandingan Hasil Percobaan Linear Regression

## D. Pengujian Data Akhir Tanpa Windowing
Pada  Tabel  VIII  adalah  hasil  dari  pengujian  yang dilakukan pada algortima neural network tanpa menggunakan fitur windowing . Sedangkan pada Tabel IX adalah  hasil  Pengujian  yang  dilakukan  pada  algoritma linear regression .  Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada  penelitian  ini  maka  didapat  sebuah  hasil  bahwa dengan  hasil  RMSE  paling  rendah  yang  didapat  dari  12 kali proses percobaan pada algoritma neural network yaitu sebesar  37,602  dengan  menggunakan  windowing  dan 13,597 tanpa windowing . Linear regression memiliki nilai RMSE  paling  rendah  35,026  menggunakan windowing dan untuk percobaan yang tidak menggunakan windowing didapatkan nilai RMSE 12,657.
TABEL VIII
Hasil Percobaan Akhir Neural Network Kondisi RMSE Kondisi 1 13.697 Kondisi 2 13.750 Kondisi 3 13.597 Kondisi 4 13.800 Kondisi 5 14.124 Kondisi 6 14.385 Kondisi 7 14.562 Kondisi 8 14.673 Kondisi 9 14.737 Kondisi 10 14.766 Kondisi 11 14.769 Kondisi 12 14.750 TABEL IX Hasil Percobaan Akhir Linear Regression Kondisi RMSE Kondisi 1 12.657 Kondisi 2 23.361 Kondisi 3 23.361 Kondisi 4 23.361 Kondisi 5 23.361 Kondisi 6 23.361 Kondisi 7 23.361 Kondisi 8 23.361 Kondisi 9 23.361 Kondisi 10 23.361 Kondisi 11 23.361 Kondisi 12 23.361

## E. Pengujian T-Test
Pada  Tabel  X  merupakan  hasil T-Test yang  dilakukan pada kondisi menggunakan windowing .

## TABEL X
Hasil Pengujian T-Test dengan Windowing Linear Regression Neural Network Linear Regression 1,000 Neural Network TABEL XI Hasil Percobaan Akhir Linear Regression Neural Network Linear Regression Neural Network 1,000 Linear Regression
Pada Tabel XI merupakan Hasil T-Test yang dilakukan pada  kondisi  tanpa windowing .  Dari  hasil  pengujian menggunakan T-Test menunjukan bahwa nilai RMSE dari kedua  algoritma Neural  Network dan Linear  Regression baik  yang  menggunakan  fitur windowing maupun  yang tidak menggunakan windowing tidak menunjukan perbedaan yang signifikan. Adapun hasil pengujian T-test yang  didapat  dari  penelitian  ini  adalah  pada  pengujian hasil  percobaan  yang  menggunakan  fitur windowing didapatkan hasil sebesar 1,000 dan untuk pengujian T-test tanpa menggunakan windowing adalah sebesar 1,000. Hal ini  menunjukan  bahwa  tidak  signifikanya  perbedaan antara  hasil  yang  didapat  oleh  algoritma neural  network dan linear  regression karena  nilai  yang  didapat  diatas alpha T-test yaitu 0,050.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  keseluruhan  penelitian  yang  dilakukan oleh  penulis  maka  bisa  ditarik  kesimpulan  dalam penelitian  ini,  yaitu  selisih  antara  hasil  prediksi  yang didapat  dari  nilai  rata-rata  Mean  Absolute  Deviation (MAD)  dari  algortima  neural  network  dan  linear regression  mempunyai  nilai  yang  sama  yaitu  28.21. Sedangkan untuk nilai Root Mean Squared Error (RMSE) juga memiliki nilai yang hampir sama, yaitu 0,0090 untuk neural network dan 0,0096 untuk linear regression . Pengujian  yang  tanpa windowing hasilnya  lebih  baik daripada  menggunakan windowing .  Pada  pegujian algoritma neural network didapatkan  hasil  RMSE  yang paling  baik  dengan windowing yaitu  sebesar  37,786  dan pada  pengujian  yang  tidak  menggunakan windowing sebesar  13,597.  Sedangkan  untuk  pengujian  algoritma linear  regression nilai  RMSE  yang  menggunakan windowing yaitu sebesar 35,026 dan pengujian yang tidak menggunakan windowing sebesar 12,657.
Sedangkan  pengujian T-Test menunjukan  bahwa  nilai RMSE  dari  kedua  algoritma Neural  Network dan Linear Regression baik  yang  menggunakan  fitur windowing maupun  yang  tidak  menggunakan windowing tidak menunjukan perbedaan yang signifikan.
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat,  penulis menyarankan  untuk  pengurangan  digit  data.  Dalam  arti membagi  data  yang  awalnya  dengan  nominal  ribuan dibagi menjadi puluhan atau satuan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Ucapan  terima  kasih  kepada  bapak Wahyu Andhyka Kusuma ,  S.Kom.,  M.Kom.  telah  memimbing  saya  dalam membuat  penelitian  ini.  Serta  Faishal  Fachruddin  yang telah  membantu  memberikan  referensi  terkait  dengan penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] Wijaya,  T.  S.  J.,  &  Agustin,  S.,  "Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Nilai  IHSG  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia. Jurnal  Ilmu Dan Riset Manajemen", Jurnal  Ilmuu dan Riset Manajemen , vol. 4, no. 6, jun 2015.
[2] Vivianti,  R.  D.,  Darminto,  Yaningwati  F.,  “Analisis  Kelayakan Investasi Usaha Berdasarkan Capital Budgeting Under Risk (Studi
Pada  Perusahaan  Daerah  Air  Minum  Kabupaten  Banyuwangi)”, Jurnal Administrasi Bisnis (JAB), vol. 26, no. 1, pp.1-7, Sep 2015.
[3] Untari,  N.,  Mattjik  A.  A.,  Saefuddin  A.,  “Analisis  Deret  Waktu Dengan  Ragam  Galat  Heterogen  Dan  Asimetrik  Studi  Indeks Harga  Saham  Gabungan  (Ihsg)  Periode  1999-2008”, Forum Statistika dan Komputasi , vol. 14 no. 1, pp. 22-33, April 2009.
[4] Rochman,  E.  M.  S.,  dan  Djunaidy,  A.,  “Prediksi  Harga  Saham Yang  Mempertimbangkan  Faktor  Eksternal  Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan”, Jurnal Ilmiah NERO , vol. 1, no. 2, pp. 5- 11, 2014.
[5] Setiawan,  W.,  “Prediksi  Harga  Saham  Menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan Multilayer
Feedforward Network Dengan Algoritma Backpropagation ”, Konferensi  Nasional  Sistem  dan Informatika , pp. 108-113, Nov 2008.
[6] Kusumodestoni,  R.  H.,  “Prediksi  Forex  Menggunakan  Model Neural Network ”, Jurnal  SIMETRIS ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  205-210, Nov 2015.
[7] Aprila,  D.,  Baskoro,  D.  A.,  Ambarwati,  L.,  Wicaksana,  I.  W.  S., Belajat Data Mining dengan Rapid Miner.
[8] Yetis,  Y.,  Kaplan,  H.  &  Jameshidi, M.,  “ Stock  market prediction by  using  artificial  neural  network ”, World  Automation  Congress (WAC) , pp. 1–7, 2014.
[9] Kusumadewi,  S., Artificial  Intellegence ,  Jogjakarta:  Graha  Ilmu, 2003.
[10] Vulandari,  R., Data  mining Teori  dan  Aplikasi  Rapidminer, Yogyakarta: Penerbit Gava Media, 2017.
[11] Riyanto,  E.,  “Peramalan  Harga  Saham  Menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Secara  Supervised  Learning  Dengan  Algoritma Backpropagation”, Jurnal Informatika UPGRIS , vol. 3, no. 2, pp. 137-142, 2017.
[12] Afrianto, S. B., Tjandrasa, H., Arieshanti I., “Prediksi Pergerakan Harga  Saham  Menggunakan  Metode Back Propagation Neural Network ”, Jurnal SimanteC, vol. 3, no. 3, pp. 132-141, Des 2013.
[13] Sugianto, C.  A.,  dan  Fachruddin,  F.,  “Prediksi  Pergerakan  Harga Valas  Menggunakan  Algoritma Neural Network ”, Jurnal Informatika:Jurnal  Pengembangan  IT  (JPIT) ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 20-25, 2018.
[14] Wijaya,  Y.  B.,  dan  Napitupulu,  T.  A.,  “ Stock  Prediction: comparison  if  Arima  and  artificial  neural  network  Methods  an Indoenesia  stock’s ” International  Conference  on  Advances  in Computing,  Control,  and  Telecommunication  Technologies ,  pp. 176-179, 2010.
[15] Yasin,  H.,  Prahutama,  A.,  dan  Utami,  T.  W.,  “Prediksi  Harga Saham  Menggunakan Support  Vector  Regression dengan Algoritma Grid Search ”, Media Statistika, vol. 7, no. 1, pp. 29-35, jun 2014.
[16] Dwivedi,  S.,  Kasliwal,  P.,  Soni  P.  S.,  “Comprehensive  Study  of Data  Analytics  Tool  (Rapidminer,  Weka,  R  tool),  Knime”,  in Symposium  on  Colossal  Data  Analysis  and  Networking  (CDAN) , 2016.
[17] Riyadi,  M.  A.  A.,  Fithriasari,  K.,  Dwiatmono,  “Data Mining Peramalan  Konsumsi  Listrik  dengan  Pendekatan Cluster Time Series sebagai Preprocessing ”, Jurnal Sains Dan Seni ITS , vol. 5, no. 1, pp. 2337-3520, 2016.
[18] Menon,  S.  P.,  Bharadwaj,  R.,  Shetty  P.,  “ Prediction  of Temperature using Linear Regression ”, International Conference on  Electrical,  Electronics,  Communication,  Computer  and Optimization Techniques (ICEECCOT) , 2017.
[19] Novita,  A.,  “Prediksi  Pergerakan  Harga  Saham  Pada  Bank Terbesar  Di  Indonesia  Dengan  Metode Backpropagation  Neural Network ”, JUTISI , vol. 5, no. 1, pp. 877–1021 April 2016.
[20] Afrianto, R. B., Tjandrasa, H., Arieshanti, I., “Prediksi Pergerakan Harga  Saham  Menggunakan  Metode Back  Propagation  Neural Network ”, Jurnal SimanteC , vol. 3, no. 3, pp. 132-141, 2013.