## KOLABORASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN MOVING AVERAGE
CONVERGENCE DIVERGENCE UNTUK MEMPREDIKSI
PERGERAKAN VALUTA ASING
1 Miftakhul Huda*, 2 Akhmad Yusuf, 3 Dwi Kartini
1 3 Program Studi Ilmu Komputer Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat
2 Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat *Email: miftahudaa@gmail.com

## ABSTRAK
Pasar valas merupakan pasar yang potensial untuk memperoleh keutungan finansial apabila dapat memprediksi pergerakan harga secara akurat pada masa yang akan datang. Pada penelitian ini dilakukan prediksi valas dengan mengkolaborasikan 2 algoritma yaitu Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation dan Moving Average Convergence Divergence (MACD). Ouput prediksi yang dihasilkan ada 3 yaitu Bearish (tren turun), Bullish (tren naik) dan Hold (tren netral). Tren turun dan tren naik dihasilkan apabila hasil prediksi JST dan MACD mempunyai sinyal tren yang sama, sedangkan tren netral dihasilkan apabila JST dan MACD mempunyai sinyal tren yang berbeda. Pada penelitian ini dilakukan prediksi harga penutupan pair USD/JPY setiap pukul 06.00 GMT selama 20 hari, data yang digunakan untuk training dan testing JST sebanyak 1440 data terdiri dari harga penutupan time frame 5 menit pukul 00.00 GMT hingga 05.55 GMT selama 20 hari sedangkan MACD menggunakan 560 data harga penutupan time frame 1 jam pukul 00.00 GMT hingga 23.00 GMT selama 20 hari. Dari 20 percobaan hasil kolaborasi (J-MACD) menghasilkan 12 sinyal hold, 5 transaksi sukses dan 3 transaksi gagal. Dengan demikian J-MACD mempunyai tingkat akurasi sebesar 62,5%.

## Kata Kunci: JST, MACD, Kolaborasi, Akurasi

## ABSTRACT
Foreign exchange is a market with potential to gain financial profit as long you can predict price movement accurately in the future. In this this research of value prediction collaborate 2 algorithms Artificial Neural Network (ANN) Backpropagation and Moving Average Converge Divergence (MACD). 3 generated prediction output are Bearish (down trend), Bullish (up trend) and Hold (neutral trend).  Down trend and up trend produced only if prediction result of ANN and MACD having same  trend signal, otherwise neutral trend produced if ANN and MACD having different trend signal. In this research closing price prediction of USD/JPY pair at 06.00 GMT for 20 days, data used for training and ANN testing  as much as 1440 data formed by closing price time frame 5 minute at 00.00 GMT to 05.55 GMT for 20 days while MACD used 560 data of closing price timeframe 1 hour at 00.00 GMT to 23.00 GMT for 20 days. Results from 20 collaboration experiments (J-MACD) yielded 12 hold signal, 5 successful transactions and 3 failed transactions. Thus J-MACD has an accuracy of 62.5%
Keyword: ANN, MACD, Collaboration, Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu tipe jaringan syaraf tiruan adalah Backpropagation yaitu salah satu tipe algoritma yang adaptive dan supervised learning, artinya kita bisa
memberikan pembelajaran atau pelatihan dengan menggunakan data latih hingga memenuhi kriteria yang diinginkan, dalam hal ini kriteria yang diinginkan adalah prediksi dengan tingkat akurasi yang optimal  [5]. Moving Average Convergence Divergence adalah salah satu metode statistik yang bisa digunakan untuk memprediksi suatu tren dengan menggunakan data histori yang ada. Format MACD yang digunakan adalah format standar dengan garis MACD dari EMA 26 - EMA 12 dan garis sinyal dari EMA 9, sehingga didapatkan hasil sinyal membeli dan menjual yang akurat. EMA (Exponential Moving Average) adalah indikator yang digunakan untuk menentukan support dan resistance [1].
Penelitian dilakukan dengan mengolaborasikan dua algoritma yaitu Jaringan Saraf Tiruan dan Moving Average Convergence Divergence  untuk memprediksi pergerakan valuta asing serta menguji tingkat akurasinya.  Hasil permalan antara Jaringan Saraf Tiruan dan MACD akan di kolaborasikan sehingga menghasilkan satu prediksi akhir yang memberikan gambaran pasar valas untuk periode kedepan yaitu Bulish , Bearish dan Hold ..

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Jaringan Syaraf Tiruan
Backpropagation merupakan salah satu model pelatihan dari jaringan saraf tiruan. Backpropagation melatih jaringan untuk mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan mengenali pola yang digunakan selama training serta kemampuan jaringan untuk memberikan respon yang benar terhadap pola masukan yang serupa (tapi tidak sama) dengan pola yang dipakai selama pelatihan [5]. Secara umum prosesnya dibagi menjadi 3 fase yaitu:

## 2.1.1 Fase I : Propagasi maju
Setelah selesai menginisialisasi bobot dengan mengambil nilai acak yang cukup kecil, selanjutnya selama kondisi henti belum terpenuhi maka lakukan propagasi maju dengan setiap input dan menjumlahkan bobot sinyal input dengan persamaan 𝑧𝑧 _ 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑖𝑖 = 𝑣𝑣 0𝑗𝑗 + ∑ 𝑥𝑥 𝑖𝑖 𝑣𝑣 𝑖𝑖𝑗𝑗 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ... (1)
Kemudian fungsi aktifasi yang dipilih digunakan untuk menghitung sinyal output-nya dan hasil akhirnya mengirimkan sinyal tersebut ke semua unit output. Fungsi tersebut didapat dengan persamaan berikut :
𝑧𝑧 𝑗𝑗 = 𝑓𝑓 ( 𝑧𝑧 _ 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑖𝑖 )
... (2)
Selanjutnya setiap unit output ( 𝑌𝑌𝑘𝑘 , k = 1,2,…,m) menjumlahkan bobot sinyal input dengan persamaan berikut :
𝑧𝑧 𝑗𝑗 = 𝑓𝑓 ( 𝑧𝑧 _ 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑖𝑖 )
... (3)
kemudian fungsi aktifasi yang dipilih digunakan untuk menghitung sinyal output- nya. Fungsi tersebut didapat dengan persamaan berikut :
𝑦𝑦 𝑘𝑘 = 𝑓𝑓 ( 𝑦𝑦 _ 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑘𝑘 )
...(4)
Kemudian lakukan cek error selisih dengan target yang harus dicapai
2.1.2 Fase II: Propagasi mundur
Setiap unit output ( 𝑌𝑌𝑘𝑘 , k = 1,2,…,m) menerima pola target yang sesui dengan pola input pelatihan, kemudian hitung error dengan persamaan berikut :
𝛿𝛿 𝑘𝑘 = ( 𝑡𝑡 𝑘𝑘 − 𝑦𝑦 𝑘𝑘 ) 𝑓𝑓 ′ ( 𝑦𝑦 _ 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑘𝑘 )
...(5) dengan f’ adalah turunan dari fungsi aktivasi yang dipilih. Selanjutnya dilakukan perhitungan koreksi bobot dengan persamaan berikut :
∆𝑤𝑤 𝑗𝑗𝑘𝑘 = ∝ 𝛿𝛿 𝑘𝑘 𝑧𝑧 𝑗𝑗
... (6)
Dan juga lakukan perhitungan pada koreksi bias dengan persamaan berikut: ∆𝑤𝑤 0𝑘𝑘 = ∝ 𝛿𝛿 𝑘𝑘
... (7)
Selanjutnya setiap unit tersembunyi ( 𝑍𝑍𝑗𝑗 , j = 1,2,…,p) menjumlahkan delta input- nya dengan persamaan berikut : 𝛿𝛿 _ 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑗𝑗 = ∑ 𝛿𝛿 𝑘𝑘 𝑤𝑤 𝑗𝑗𝑘𝑘 𝑚𝑚 𝑘𝑘=1
... (8) Dan untuk menghitung informasi error digunkan persamaan berikut :
𝛿𝛿 𝑗𝑗 = 𝛿𝛿 _ 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑗𝑗 𝑓𝑓 ′ ( 𝑧𝑧 _ 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑘𝑘 )
... (9)
Selanjutnya dilakukan perhitungan koreksi bobot dengan persamaan berikut:
∆𝑣𝑣 𝑗𝑗𝑘𝑘 = ∝ 𝛿𝛿 𝑗𝑗 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ... (10)
Dan juga lakukan perhitungan pada koreksi bias dengan persamaan berikut: ∆𝑣𝑣 0𝑘𝑘 = ∝ 𝛿𝛿 𝑗𝑗 ... (11)
2.1.3 Fase III : Perubahan bobot
Dalam fase perubahan bobot setiap unit output menggunakan pesamaan: 𝑤𝑤 𝑗𝑗𝑘𝑘 ( 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 ) = 𝑤𝑤 𝑗𝑗𝑘𝑘 ( 𝑙𝑙𝑏𝑏𝑙𝑙𝑏𝑏 ) + ∆𝑤𝑤 𝑗𝑗𝑘𝑘 . ... (12) 𝑣𝑣 𝑖𝑖𝑗𝑗 ( 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 ) = 𝑣𝑣 𝑖𝑖𝑗𝑗 ( 𝑙𝑙𝑏𝑏𝑙𝑙𝑏𝑏 ) + 𝑣𝑣 𝑖𝑖𝑗𝑗 ... (13)
Setelah  tahap tersebut selesai, lakukan cek kondisi berhenti untuk menghetikan perulangan pelatihan [3].

## 2.2 MACD (Moving Average Convergence Divergence)
MACD adalah singkatan dari Moving Average Convergance Divergance
(rata-rata pergerakan konvergensi atau perbedaan). Secara umum indikator MACD dibangun oleh EMA hari ke-12, EMA hari ke-26 dan EMA hari ke-9. Indikator MACD dibentuk dengan menggunakan Simple Moving Average (SMA) dan EMA (Exponential Moving Average) [1]. Simple Moving Average (SMA) adalah bentuk MA sederhana yang dihitung dengan menjumlahkan harga penutup selama jangka waktu tertentu dan kemudian membagi total (jumlah) harga yang didapatkan dengan jangka waktu yang digunakan.  Bentuk Umum rumus Simple Moving Average (SMA) adalah sebagai berikut: 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 ( 𝑖𝑖 ) = ∑ 𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 = 𝑐𝑐𝑐𝑐 1 +𝑐𝑐𝑐𝑐 2 +⋯+𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑛𝑛 𝑛𝑛 ... (14)
Exponential Moving Average (EMA) adalah bentuk lain dari penyempurnaan Smoothing Moving Average (SMA) yang diciptakan untuk mengeliminir kelemahan Smoothing Moving Average (SMA) yaitu keterlambatan dalam memberikan sinyal [1].
𝐸𝐸𝑆𝑆𝑆𝑆 ( 𝑖𝑖 ) = � 2 ( 𝑛𝑛+1 ) 𝑥𝑥 ( 𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑛𝑛 − 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 ( 𝑖𝑖 ) � + 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 ( 𝑖𝑖 )
... (15)
Formula perhitungan (MACD) Moving Average Confergande divergence :
MACD  = EMA(12) – EMA(26)
.
Formula perhitungan (SL) Sinyal Line : 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 (9) = ∑ 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 𝑖𝑖 9 9 𝑖𝑖=1 = 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 1 +𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 2 +⋯+𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 9
9 ... (16)
SL   = EMA(9)
= �
2 ( 9+1 ) 𝑥𝑥 �𝑆𝑆𝑆𝑆𝑀𝑀𝑀𝑀 9 − 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀1+𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀2+⋯+𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀9 9 �� + 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀1+𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀2+⋯+𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀9 9
... (17)
Efisiensi strategi perdagangan dirancang menggunakan 3 Eksponential Moving Average untuk menentukan titik berrish atau menjual (tren turun), bullish atau membeli (tren naik) dan menunggu (hold). Pengurangan antara MACD dan Garis Sinyal mengidentifikasi perubahan arus pasar. Sinyal dari strategi perdagangan diputuskan setelah titik perpotongan antara MACD [2].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan cara studi literatur dari berbagai sumber baik buku maupun jurnal yang menunjang dan relevan denga n penelitian yang dilakukan . Adapun prosedur yang digunakan dalam penelitian adalah  sebagai berikut:
a) Mengumpulkan data-data perdagangan valuta asing USD/JPY  yang akan digunakan pada periode 1  jam  dan 5 menit meliputi data tanggal, waktu, harga tertinggi, harga pembukaan, harga penutupan, dan harga penutupan.
b) Melakukan Preprocessing Data dengan menyeleksi varibel yang akan digunakan yaitu harga penetupan time frame 1 jam dan 5 menit.
c) Membagi data menjadi dua kelompok yaitu data training dan data testing
d) Mengolah data training menggunakan algoritma JST
e) Mengolah data histori penutupan setiap periode tertentu menggunakan algoritma MACD
f) Mengolah data testing JST serta melakukan evaluasi sampai kriteria terpenuhi.
g) Mengolah data testing serta mengevaluasinya sampai kriteria terpenuhi.
h) Melakukan analisa dan interpretasi hasil simulasi peramalan data yang telah diolah JST dan MACD

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1   Analisis Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Pada tahap ini dilakukan prediksi harga penutupan pukul 06.00 GMT.
Secara umum prosesya dibagi menjadi tiga bagian yaitu proses normalisasi data, training data, testing data dan prediksi. Total data yang digunakan berjumlah 72 data yang diambil dari aplikasi metatrader dari pukul 00.00 GMT hingga 05.55 GMT tanggal 24 November 2017 dengan time frame 5 menit. Berikut adalah data yang akan dianalisis menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation: Tabel 1 Tabel Data Harga Penutupan pair USD/JPY  untuk Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation tanggal 24 November 2017
Data ke Date Time Close Price 1 24/11/2017 00.00.00 111.201 2 24/11/2017 00.05.00 111.204 3 24/11/2017 00.10.00 111.203 ... ... ... ...
70 24/11/2017 05.45.00 111.419 71 24/11/2017 05.50.00 111.465 72 24/11/2017 05.55.00 111.443

## 4.1.1 Normalisasi Data
Normalisasi terhadap data dilakukan agar keluaran jaringan sesuai dengan fungsi  aktivasi yang digunakan serta menyamakan karakteristik data dalam interval [0-1.  Fungsi  aktivasi  sigmoid adalah fungsi asimtotik (tidak pernah mencapai 0 ataupun 1) maka transformasi data hendaknya dilakukan pada interval yang lebih kecil yaitu [0.1, 0.9], ditunjukkan dengan persamaan persamaan berikut:
𝑋𝑋 ′ = 0 . 8 ( 𝑥𝑥−𝑎𝑎 ) 𝑏𝑏−𝑎𝑎 + 0.1 ... (18)
Dimana a adalah data minimum, b adalah data maksimum, x adalah data yang akan dinormalisasi dan X’ adalah data yang telah ditransformasi. Berikut ini adalah proses normalisasi untuk data history 24 November 2017 data ke-1: Diketahui:
a = 111.191 ; b = 111.465; 𝑥𝑥 1 = 111.201; 𝑥𝑥 2 = 111.204; 𝑥𝑥 3 = 111.203; ...... 𝑥𝑥 72 = 111.443; Sehingga:
𝑋𝑋 ′ = 0 . 8 ( 𝑥𝑥−𝑎𝑎 ) 𝑏𝑏−𝑎𝑎 + 0.1 ; 𝑋𝑋 1 ′ = 0 . 8 ( 111 . 201−111 . 191 ) 111 . 465−111 . 191 + 0.1 ; 𝑋𝑋 1 ′ = 0.129192147
Dilakukan perhitungan yang sama hingga data ke 72, sehingga menghasilkan data sebagai berikut:
Tabel 2. Tabel Normalisasi Data Harga Penutupan USD/JPY Time Frame 5 menit Data Ke Tanggal Waktu Harga (sebelum normalisasi) Harga (setelah normalisasi) 1 24/11/2017 00.00.00 111.201 0.129192147 2 24/11/2017 00.05.00 111.204 0.137951449 3 24/11/2017 00.10.00 111.203 0.135031682 ... ... ... ... ... 70 24/11/2017 05.45.00 111.419 0.765701400 71 24/11/2017 05.50.00 111.465 0.900010692 72 24/11/2017 05.55.00 111.443 0.835775813

## 4.2.2 Pemrosesan Data
Arsiteksur jaringan yang digunakan dalam penelitian ini adalah 6-6-1 dengan demikian data set inputannya berjumlah 6, hidden layer berjumlah 6 dan targetnya 1.  Data set untuk training merupakan data yang sudah di normalisasi sebelumnya kemudian di susun dengan pola inputan 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎 1 , 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎2 , 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎3 , 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎4 , 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎5 , 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎6 dengan target 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎7 kemudian 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎 2 , 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎3 , 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎4 , 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎5 , 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎6 , 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎7 dengan target 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎 8 dan seterusnya hingga data ke 65 yaitu 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎 65 , 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎66 , 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎67 , 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎68 , 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎69 , 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎70 dengan target 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑎𝑎𝑑𝑑𝑎𝑎71 . Penyusunan pola ini bertujuan untuk membangun dasar  pengetahuan sistem yang nantinya digunakan untuk prediksi dengan 6 inputan [ 𝑥𝑥 1 , 𝑥𝑥 2 , 𝑥𝑥 3 , 𝑥𝑥 4 , 𝑥𝑥 5 , 𝑥𝑥 6 ] kemudian menghasilkan 1 nilai output [ 𝑦𝑦 1 ] sebagai nilai prediksi.
Tabel 3 . Penyusunan Data Set untuk Training (setelah normalisasi)
Pola x1 x2 x3 x4 x5 x6 y1 (target) 1 0.129192 0.137951  0.135032  0.137951  0.143791  0.135032  0.099994 2 0.137951 0.135032  0.137951  0.143791  0.135032  0.099994  0.111674 ... ... ... ... ... ... ... ... 64 0.514601 0.505842  0.505842  0.555478  0.546719  0.610954  0.765701 65 0.505842 0.505842  0.555478  0.546719  0.610954  0.765701  0.900011
Setelah penyusunan pola data latih selesai maka selanjutnya adalah melakukan proses training menggunakan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dengan langkah sebagai berikut:
a) Inisialisasi bobot input  layer  ke hidden layer dan dari hidden layer ke output layer dengan  mengambil nilai random yang cukup kecil, dalam penelitian ini dipilih bobot bernilai positif dengan rentang nilai [0.1-0.5]
b) Tahap perambatan maju (forward propagation)
𝑍𝑍 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑑𝑑1 = 𝑉𝑉 01 + ∑ 𝑥𝑥 𝑖𝑖 𝑣𝑣 𝑖𝑖𝑗𝑗 6 𝑖𝑖=1 𝑍𝑍 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑑𝑑1 = 𝑣𝑣 01 + 𝑥𝑥 1 𝑣𝑣 1 . 1 + 𝑥𝑥 2 𝑣𝑣 2 . 1 + 𝑥𝑥 3 𝑣𝑣 3 . 1 + 𝑥𝑥 4 𝑣𝑣 4 . 1 + 𝑥𝑥 5 𝑣𝑣 5 . 1 + 𝑥𝑥 6 𝑣𝑣 6 . 1
𝑍𝑍 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑑𝑑1 = 0,1 + (0,12919 × 0,3) + (0,13795 × 0,1) + (0,13503 × 0,5) + (0,13795 × 0,4) + (0,14379 × 0,2) + (0.13503 × 0,2) 𝑍𝑍 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑑𝑑1 =  0,33101
Selanjutnya menerapkan fungsi aktivasi sigmoid untuk menghitung sinyal output hidden layer dengan perhitungan sebagai berikut:
𝑍𝑍 𝑗𝑗 = 𝑓𝑓 �𝑍𝑍 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑑𝑑𝑗𝑗 � = 1 1+𝑛𝑛 −𝑧𝑧 _ 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 ; 𝑍𝑍 1 = 1 1+𝑛𝑛 −0 , 33101 = 0,58201
Selanjutnya setiap unit output (y) menjumlahkan bobot sinyal  input dari hidden layer dan menerapkan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal outputnya dengan perhitungan sebagai berikut:
𝑦𝑦 _ 𝑖𝑖𝑛𝑛 𝑘𝑘 = 𝑊𝑊 0𝑘𝑘 + � 𝑧𝑧 𝑖𝑖 𝑤𝑤 𝑗𝑗𝑘𝑘 1 𝑖𝑖=1 𝑦𝑦 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑑𝑑1 = 𝑤𝑤 01 + 𝑧𝑧 1 𝑤𝑤 1 . 1 + 𝑧𝑧 2 𝑤𝑤 2 . 1 + 𝑧𝑧 3 𝑣𝑣 3 . 1 + 𝑧𝑧 4 𝑤𝑤 4 . 1 + 𝑧𝑧 5 𝑤𝑤 5 . 1 + 𝑧𝑧 6 𝑤𝑤 6 . 1 𝑦𝑦 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑑𝑑1 = 0,3 + (0,58201 × 0,1) + (0,64985 × 0,5) + (0,61974 × 0,1) + (0,58286 × 0,2) + (0,60303 × 0,3) + (0,67193 × 0,2) 𝑦𝑦 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑑𝑑1 = 1.17697 ; 𝑦𝑦 𝑘𝑘 = 𝑓𝑓�𝑦𝑦 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑑𝑑𝑘𝑘 � = 1 1+𝑛𝑛 −𝑦𝑦 _ 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 ; 𝑦𝑦 𝑘𝑘 = 1 1+𝑛𝑛 −1 . 17697 =
0,76440
Dari perhitungan diperoleh nilai output 𝑦𝑦 𝑘𝑘 =  0.76440 masih belum sesuai dengan target latih yaitu 𝑦𝑦 𝑘𝑘 =  0.099994 oleh karena itu dilakukan perambatan mundur (backpropagation) untuk melakukan penyesuaian kembali bobot hingga nilai target sesuai dengan laju pembelajaran atau learning rate yang ditentukan, dalam proses ini ditentukan learning rate sebesar 0.07
c) Tahap perambatan balik (backpropagation) , pada tahap menghitung error output terhadap target latih dengan persamaan sebagai berikut: 𝛿𝛿 𝑘𝑘 = 𝛿𝛿 = ( 𝑡𝑡 − 𝑦𝑦 ) 𝑦𝑦 (1 − 𝑦𝑦 )
𝛿𝛿 = (0.099994 − 0.76440) × (0.76440) × (1 − 0.76440) 𝛿𝛿 = − 0.1197 Suku perubahan bobot 𝑤𝑤 𝑘𝑘 (dengan 𝛼𝛼 = 0.07 ) ∆𝑤𝑤 𝑗𝑗𝑘𝑘 = 𝛼𝛼 𝛿𝛿 𝑧𝑧 𝑗𝑗 ; 𝑗𝑗 = 0,1,2,3,4,5,6 ∆𝑤𝑤 01 =  0,07 × ( − 0.1197) × (1) = − 0.0084
Faktor kesalahan 𝛿𝛿 di unit tersembunyi:
𝛿𝛿 𝑗𝑗 = 𝛿𝛿 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑑𝑑 𝑗𝑗 𝑓𝑓 ′ 𝑧𝑧 _ 𝑖𝑖𝑛𝑛𝑡𝑡 𝑗𝑗 = 𝛿𝛿 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑑𝑑 𝑗𝑗 𝑧𝑧 𝑗𝑗 (1 − 𝑧𝑧 𝑗𝑗 ) 𝛿𝛿 1 = − 0.01197 × (0,58201) × (1 − 0,58201) = − 0.00291 Suku perubahan bobot ke unit tersembunyi adalah sebagai berikut: ∆𝑣𝑣 𝑗𝑗𝑖𝑖 = 𝛼𝛼 𝛿𝛿 𝑗𝑗 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ; ∆𝑣𝑣 0−1 =  0.07  × ( − 0.00291) × (1) = − 0.0002
Proses perhitungan suku perubahan bobot diatas adalah baru pada layer input bias menuju hidden  layer maka perlu dilakukan proses yang sama sampai ∆𝑣𝑣 6−6 .
Berikut ini adalah hasil simulasi Jaringan Syaraf Tiruan sebanyak 20 kali:
Tabel 4. Tabel Hasil Simulasi Jaringan Syaraf Tiruan pair USD/JPY
N o Tgl JST LR MSE
Training MSE Testing Epoch Prediks i Harga Sebelumny a Sinyal Prediks i Sinyal real 1 24-Nov-17 0.0 7 0.00488286 0.001148148 2 48 111.391 111.443 Bearish Bullish 2 23-Nov-17 0.0 7 0.004676094 0.001734203 317 111.243 111.304 Bearish Bearis h 3 22-Nov-17 0.0 7 0.005034842 0.003020014 319 112.32 112.274 Bullish Bearis h 4 21-Nov-17 0.0 9 0.008285615 0.004329991 185 112.507 112.518 Bearish Bullish 5 20-Nov-17 0.0 9 0.008080212 0.000105757 1690 112.054 112.012 Bullish Bullish 6 17-Nov-17 0.0 4 0.001550388 1.E-06 351 112.460 112.491 Bearish Bullish 7 16-Nov-17 0.0 7 0.004885286 0.004155037 2113 113.012 113.002 Bullish Bullish 8 15-Nov-17 0.0 6 0.003532873 0.000537715 469 113.148 113.132 Bullish Bullish 9 14-Nov-17 0.1 3 0.01686159 0.000916879 970 113.616 113.622 Bearish Bullish 10 13-Nov-17 0.0 7 0.0048625 0.000556964 52 113.645 113.655 Bearish Bullish 11 10-Nov-17 0.1 0.009916574 0.058832051 280 113.345 113.369 Bearish Bullish 12 08-Nov-17 0.0 2 0.000396304 0.558704473 1383 113.739 113.799 Bearish Bearis h 13 07-Nov-17 0.0 7 0.004812337 0.000176688 480 113.873 113.897 Bearish Bullish 14 06-Nov-17 0.0 5 0.002498059 8.68446E-06 1009 114.457 114.362 Bullish Bearis h 15 03-Nov-17 0.0 5 0.002494533 0.003897653 878 113.647 114.007 Bearish Bearis h 16 02-Nov-17 0.0 5 0.003563317 1.12368E-06 282 113.859 113.892 Bearish Bearis h 17 01-Nov-17 0.0 6 0.003482671 0.005520745 109 113.811 113.826 Bearish Bullish 18 30-Okt-17 0.0 8 0.00624039 6.69787E-05 585 113.594 113.582 Bullish Bullish
19 27-Okt-17 0.0 8 0.006336184 9.5407E-06 350 114.123 114.141 Bearish Bearis h 20 26-Okt-17 0.0 8 0.005975008 0.004213437 202 113.549 113.542 Bullish Bearis h

## 4.2 Analisis MACD (Moving Average Convergence Divergence)
Dalam penelitian ini data yang digunakan untuk analisis MACD berjumlah 559 data penutupan harga valas USD/JPY atau dimulai dari tanggal 24 Oktober 2017 sampai  24 November 2017 dalam periode 1 jam. Berikut perhitungan Simple Moving Average:
SMA(12) = ∑ 𝑐𝑐 𝑝𝑝 12 1 12 = 113 . 861+113 . 785+113 . 939+⋯+113 . 942 12 =  113.86475
Setelah diperoleh nilai SMA(12) selanjutnya adalah menghitung nilai EMA(12) dengan persamaan sebagai berikut:
𝐸𝐸𝑆𝑆𝑆𝑆 12 = � 2 ( 12+1 ) 𝑥𝑥 ( 𝑐𝑐𝑐𝑐 12 − 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 12) � + 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 12 =(0,154 x ( 113.942 –
113.86475)) + 113.86475 = 113.87663 Sedangkan untuk menghitung nilai EMA(26) perlu diketahui SMA(26) untuk data ke 1-26 dengan persamaan sebagai berikut:
SMA(26) = ∑ 𝑐𝑐 𝑝𝑝 26 1 26 = 113 . 861+113 . 785+113 . 939+⋯+113 . 878 26 = 113.91038
Setelah diperoleh nilai SMA(26) selanjutnya adalah menghitung nilai EMA(26) dengan persamaan sebagai berikut:
𝐸𝐸𝑆𝑆𝑆𝑆 26 = �
2 ( 26+1 ) 𝑥𝑥 ( 𝑐𝑐𝑐𝑐 26 − 𝑆𝑆𝑆𝑆 26) � + 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 26 = (0,074 x (113.878– 113.91038)) + 113.91038  = 113.90798 Setelah didapatkan nilai EMA(12) dan EMA(26), maka nilai MACD untuk data ke-26 dapat dihitung, yaitu : MACD = EMA(12) periode 12 – EMA(26) periode 26 MACD(34)= 113.78968- 113.85444 = -0.06476 Setelah mendapatkan hasil perhitungan SMA(12), EMA(12), SMA(26), EMA(26), MACD dan Sinyal Line maka selanjutnya menentukan sinyal akhir yaitu Bullish (harga naik) atau Bearish (harga turun). Sinyal akhir dinyatakan Bullish jika nilai MACD lebih besar dari nilai Sinyal Line sedangkan Bearish apabila nilai MACD lebih kecil dari nilai Sinyal Line.
Tabel 5. Tabel hasil Simulasi MACD pair USD/JPY Time Frame 1 jam
No Tanggal Harga Penutupan 05.00 GMT Harga Penutupan 06.00 GMT Sinyal Prediksi Sinyal Real Keterangan 1 24-Nov-17 111.443 111.449 Bullish Bullish Sukses 2 23-Nov-17 111.304 111.284 Bearish Bearish Sukses 3 22-Nov-17 112.274 112.203 Bearish Bearish Sukses 4 21-Nov-17 112.518 112.574 Bullish Bullish Sukses 5 20-Nov-17 112.012 112.024 Bullish Bullish Sukses 6 17-Nov-17 112.491 112.587 Bearish Bullish Tidak Sukses 7 16-Nov-17 113.002 113.062 Bullish Bullish Sukses 8 15-Nov-17 113.132 113.288 Bearish Bullish Tidak Sukses
9 14-Nov-17 113.622 113.638 Bullish Bullish Sukses 10 13-Nov-17 113.655 113.674 Bullish Bullish Sukses 11 10-Nov-17 113.369 113.45 Bullish Bullish Sukses 12 08-Nov-17 113.799 113.788 Bearish Bearish Sukses 13 07-Nov-17 113.897 113.976 Bearish Bullish Tidak Sukses 14 06-Nov-17 114.362 114.257 Bullish Bearish Tidak Sukses 15 03-Nov-17 114.007 113.981 Bullish Bearish Tidak Sukses 16 02-Nov-17 113.892 113.888 Bearish Bearish Sukses 17 01-Nov-17 113.826 113.856 Bullish Bullish Sukses 18 30-Okt-17 113.582 113.594 Bearish Bullish Tidak Sukses 19 27-Okt-17 114.141 114.09 Bullish Bearish Tidak Sukses 20 26-Okt-17 113.542 113.514 Bearish Bearish Sukses
Pada Tabel 20 adalah hasil simulasi MACD sebanyak 20 kali, prediksi pertama dilakukan pada tanggal 24 November 2017. Sinyal prediksi dihasilkan dengan membandingkan membadingkan nilai MACD dengan SL, apabila nilai MACD lebih besar dari SL maka menghasilkan sinyal Bullish dan apabila MACD lebih kecil menghasilkan sinyal Bearish. Harga dari pukul 05.00 dibandingkan dengan harga pukul 06.00 untuk mendapatkan sinyal real , apabila sinyal prediksi bernilai sama maka diberikan keterangan “Sukses” dan jika berbeda diberikan keterangan sinyal “Tidak Sukses”.

## 4.3   Analisis Kolaborasi Jaringan Syaraf Tiruan dan MACD
Hasil prediksi dari MACD (Moving Average Convergence Divergence) dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dikolaborasikan untuk menghasilkan satu prediksi harga penutupan valas pada pukul 06.00 GMT, pemilihan prediksi pada pukul 06.00 GMT bertujuan untuk menghidari isu fundamental pada pasar valuta asing yang dapat mempengaruhi hasil prediksi secara teknikal, pada pukul tersebut biasanya tidak ada berita ekonomi yang memiliki high impact sehingga prediksi secara teknikal diharapkan bisa optimal . Prediksi antara JST dan MACD disebut dengan istilah J-MACD  dan hasil kolaborasinya didasarkan pada logika matematika  biimplikasi atau ekivalensi  [4],  apabila JST memberikan sinyal Bullish dan MACD memberikan sinyal Bullish maka memiliki nilai kebenaran Bullish , sebaliknya apabila JST memberikan sinyal Bearish dan MACD memberikan sinyal Bearish maka memiliki nilai kebenaran Bearish . Selanjutnya apabila hasil prediksi antara JST dan MACD memberikan sinyal yang berbeda yaitu Bullish atau Bearish atau sebaliknya maka tidak memiliki nilai kebenaran (hold). Hold adalah posisi dimana trader seharusnya wait and see terhadap pasar valas dan tidak melakukan open order.
Tabel 6. Tabel Analisis Kolaborasi JST dan MACD pair USD/JPY No Tgl JST
MACD J-MACD Harga Penutupan 05.00 Harga Penutupan 06.00 Keterangan Prediksi Sinyal 1 24-Nov-17 111.391 Bearish Bullish Hold 111.443 111.449 - 2 23-Nov-17 111.243 Bearish Bearish Bearish 111.304 111.284 Sukses 3 22-Nov-17 112.32 Bullish Bearish Bearish 112.274 112.203 -
4 21-Nov-17 112.507 Bearish Bullish Hold 112.518 112.574 - 5 20-Nov-17 112.054 Bullish Bullish Bullish 112.012 112.024 Sukses 6 17-Nov-17 112.460 Bearish Bearish Bearish 112.491 112.587 Tidak Sukses 7 16-Nov-17 113.012 Bullish Bullish Bullish 113.002 113.062 Sukses 8 15-Nov-17 113.148 Bullish Bearish Hold 113.132 113.288 - 9 14-Nov-17 113.616 Bearish Bullish Hold 113.622 113.638 - 10 13-Nov-17 113.645 Bearish Bullish Hold 113.655 113.674 - 11 10-Nov-17 113.345 Bearish Bullish Hold 113.369 113.45 - 12 08-Nov-17 113.739 Bearish Bearish Bearish 113.799 113.788 Sukses 13 07-Nov-17 113.873 Bearish Bearish Bearish 113.897 113.976 Tidak Sukses 14 06-Nov-17 114.457 Bullish Bullish Bullish 114.362 114.257 Tidak Sukses 15 03-Nov-17 113.647 Bearish Bullish Hold 114.007 113.981 - 16 02-Nov-17 113.859 Bearish Bearish Bearish 113.892 113.888 Sukses 17 01-Nov-17 113.811 Bearish Bullish Hold 113.826 113.856 - 18 30-Okt-17 113.594 Bullish Bearish Hold 113.582 113.594 - 19 27-Okt-17 114.123 Bearish Bullish Hold 114.141 114.09 - 20 26-Okt-17 113.549 Bullish Bearish Hold 113.542 113.514 -
Dari hasil percobaan diatas maka hasil kolaborasi JST dengan MACD atau J-MACD menghasilkan 5 transaksi sukses dari 8 transaksi, jika di presentasekan maka hasilnya sebagai berikut:

## 𝐽𝐽𝑆𝑆𝑆𝑆𝑀𝑀𝑀𝑀 = 5 8 × 100 = 62,5%

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan pembahasan yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa untuk memprediksi pergerakan valuta asing pair USD/JPY dengan time frame 1 jam, kolaborasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Moving Average Convergance Divergance mempunyai akurasi sebesar 62,5%

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1]   Appel, Gerald. 2005 . Technical analysis. Financial Times Prentice Hall . New York.
[2]   Dian Dwi Parama Asthri, Topowijono dkk. 2016. Analisis Teknikal Dengan Indikator  Moving Average Convergence Divergence Untuk Menentukan Sinyal Membeli Dan Menjual Dalam Perdagangan Saham (Studi Pada Perusahaan Sub Sekto Makanan Dan Minuman Di Bei Tahun 2013-2015). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB). Volume 33 Nomer 2.
[3]   J. J. Siang, 2005. Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemerograman menggunakan Matlab , Penerbit ANDI: Yogyakarta.
[4]  Katen Lumbanbatu & Novriyeni. 2012. Perancangan Perangkat Lunak Pembelajaran Logika Informatika . Jurnal Kaputama. Volume 5 Nomer 2
[5]   Puspitaningrum,  D.,  2006. Pengantar  Jaringan  Syaraf  Tiruan .  Penerbit Andi Jogjakarta