## Forecasting Harga Saham dengan Jaringan Saraf Tiruan
Rina Yuniarti 1 , Julian Supardi 2 , Firdaus 2 1 Divisi IT, Bank Rakyat Indonesia, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya , Palembang, Indonesia rinayuniarti27@gmail.com, julian@unsri.ac.id, virdauz@gmail.com
Abstrak—  Forecasting  atau  peramalan  diperlukan  untuk menetapkan kapan suatu peristiwa akan terjadi sehingga dapat dilakukan tindakan yang tepat. Proses forecasting dimanfaatkan untuk berbagai aspek kehidupan, salah satunya adalah forecasting harga saham. Forecasting harga saham dapat dilakukan dengan algoritma pada jaringan saraf tiruan, yaitu algoritma  backpropagation.  Pada  forecasting  dengan  jaringan saraf  tiruan  dibentuk  suatu  pemodelan  jaringan  yang  dapat memproses data masukan. Pada penelitian ini digunakan suatu pemodelan yang menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi harga saham dan perubahan nya. Faktor-faktor tersebut  adalah  faktor  teknikal,  faktor  makro  ekonomi  dan faktor  fundamental.  Dengan  menggunakan  faktor-faktor tersebut pada pemodelan jaringan saraf tiruan dihasilkan suatu hasil  forecasting  yang  cukup  baik  dan  akurat,  yaitu  dengan kekuratan  98,90%.  untuk  nilai  harga  saham,  87,65%  untuk perubahan harga saham dan 73,20% untuk selisih perubahan harga saham
Kata Kunci—forecasting, harga saham, jaringan saraf tiruan.

## I. P ENDAHULUAN
Seiring  dengan  berkembangnya  aktivitas  perdagangan, masyarakat membutuhkan informasi indeks harga saham yang merupakan  gambaran  dari  pergerakan  harga  saham. Pergerakan harga saham ini merupakan salah satu faktor bagi para  investor  untuk  berinvestasi  di  pasar  modal.  Peramalan pergerakan  harga  saham  yang  efektif  dan  efisien  dapat digunakan oleh pasar modal maupun masyarakat umum dalam melakukan perdagangan.
Peramalan  atau  disebut  juga  forecasting  merupakan  alat penting  dalam  suatu  perencanaan  yang  efektif  dan  efisien. Forecasting  diperlukan  untuk  menetapkan  kapan  suatu peristiwa akan terjadi sehingga dapat dilakukan tindakan yang tepat.  Forecasting  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  macam metode antara lain metode statistik atau regresi [1] dan juga dengan jaringan saraf tiruan [2]. Dengan metode statistik yang menjadi  acuan  adalah  data  yang  berurutan  sedangkan  pada metode  jaringan  saraf  tiruan  adalah  pola  data.  Penggunaan metode  statistik  yang  harus  memenuhi  beberapa  asumsi- asumsi yang telah ditetapkan sebelumnya akan memunculkan suatu masalah apabila pengujian dilakukan pada suatu sistem dinamis  yang  memiliki  sistem  pola  data  dengan  formulasi yang  selalu  berubah-ubah,  misalnya  data  harga  saham [3]Maka dari itu, untuk dapat mengetahui pola harga saham pada  waktu  yang  akan  datang  dapat  dilakukan  suatu forecasting harga saham.
Forecasting harga saham dengan jaringan saraf tiruan telah banyak dilakukan oleh peneliti, antara lain [4], [5], [6] Pada penelitian-penelitian  tersebut  masih  banyak  ditemukan beberapa kekurangan. Hal ini disebabkan adanya parsialisasi faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perubahan  harga  saham, padahal  faktor-faktor  tersebut  berpengaruh  pada  perubahan harga saham.
Dijelaskan  bahwa  faktor-faktor  yang  mempengaruhi perubahan  harga  saham  meliputi  faktor  teknikal,  makro ekonomi, dan fundamental perusahaan [7]. Pada penelitian ini akan dilakukan percobaan suatu pemodelan untuk melakukan forecasting harga saham dan perubahan nya dengan jaringan saraf  tiruan  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  harga saham  tersebut.  Algoritma  jaringan  saraf  tiruan,  yaitu algoritma backpropagation karena algoritma  ini sangat baik dalam  menangani  masalah  pengenalan  pola-pola  kompleks [8].
Selama ini telah ada penelitian yang mencoba melakukan forecasting  harga  saham  baik dengan  menggunakan  metode statistik  maupun  dengan  jaringan  saraf  tiruan,  akan  tetapi masih  terdapat  beberapa  kekurangan.  Hal  ini  disebabkan karena  masih  kurangnya  penggunaan  analisis  faktor-faktor yang  mempengaruhi  perubahan  harga  saham  dalam forecasting dan masih dilakukan nya parsialisasi faktor-faktor tersebut dalam pemodelan jaringan saraf tiruan. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  melakukan  analisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi  perubahan  harga  saham  dan  membuat pemodelan  dengan  jaringan  saraf  tiruan  untuk  melakukan forecasting  harga  saham  dan  perubahan  nya  dengan  faktor- faktor yang mempengaruhi nya.

## II. S TUDI P USTAKA

## A. Harga Saham
Saham adalah sebuah surat berharga yang dikeluarkan oleh  sebuah  perusahaan  yang  berbentuk  perseroan  terbatas (emiten)  yang  menyatakan  bahwa  pemilik  saham  tersebut adalah  juga  pemilik  sebagian  dari  perusahaan  itu  [9]. Menurut Smith, 2001 pengertian saham “The amount of the investment representing the legal capital is reported as capital stock” [10]. Secara umum ada dua pendekatan dalam menilai saham  yaitu:  the  fundamental  approach  dan  the  technical approach.  Yang  pertama  menitikberatkan  pada  nilai intrinsiknya  yaitu  kemampuan  masa  yang  akan  datang perusahaan  yang  dilihat  dari  keadaan  aktiva,  produksi, pemasaran, pendapatan yang kesemuanya itu menggambarkan  prospek  perusahaan.  Sedangkan  technical approach memusatkan pada bagan harga sekuritas, sehingga sering disebut charties yaitu memprediksi untuk masa  yang akan datang berdasarkan pergerakan saham di masa lampau dan  analisisnya  bersifat  jangka  pendek.  Informasi  yang diperlukan adalah psikologis investor yang menekankan pada perilaku harga saham, volume perdagangan dan capital gain. Menurut  [11],  Perubahan  harga  saham  dipengaruhi  oleh kekuatan  permintaan  dan  penawaran  yang  terjadi  di  pasar sekunder. Semakin banyak investor yang ingin membeli atau menyimpan suatu saham, maka harganya akan semakin naik. Dan sebaliknya jika semakin banyak investor yang menjual
atau melepaskan maka akan berdampak pada turunnya harga saham.  Harga  saham  merupakan  nilai  suatu  saham  yang mencerminkan  kekayaan  perusahaan  yang  mengeluarkan saham  tersebut.  Analisis  saham  merupakan  salah  satu tahapan  dalam  proses  investasi  yang  berarti  melakukan analisis terhadap individual atau sekelompok sekuritas [11]. Analisis  yang  sering  digunakan  untuk  menilai  suatu  saham yaitu analisis fundamental dan analisis teknikal.

## 1. Analisis fundamental
Analisis  fundamental  merupakan  analisis  historis  atas kekuatan keuangan dari suatu perusahaan yang sering disebut company analysis. Data yang digunakan adalah data historis, artinya  data  yang  telah  terjadi  dan  mencerminkan  keadaan keuangan yang telah lewat dan bukan mencerminkan keadaan keuangan yang sebenarnya pada saat analisis.
Beberapa faktor fundamental terhadap resiko pergerakan harga saham, antara lain[12]:
1) Debt  Equity  Ratio  (DER)/Rasio  Hutang  terhadap Ekuitas
DER  yang  semakin  besar  akan  mengakibatkan risiko  financial  perusahaan  yang  semakin  tinggi. Investor  biasanya  selalu  menghindari  risiko,  maka semakin  tinggi  DER  akan  mengakibatkan  saham perusahaan  tersebut  semakin  dihindari  investor, sehingga harga saham akan semakin rendah.
2) Return On Equity (ROE)/Laba terhadap Ekuitas Dengan  mengetahui  tingkat  ROE,  investor  dapat menilai  prospek  perusahaan  di  masa  mendatang. Dengan  mengetahui  tingkat  ROE,  investor  dapat melihat  sejauh  mana  pertumbuhan  profitabilitas perusahaan.
3) Earning Per Share (EPS)/Laba per Saham Informasi  earning  per  share  suatu  perusahaan menunjukkan besarnya laba bersih perusahaan yang siap  dibagikan  bagi  semua  pemegang  saham perusahaan.
2.  Analisis teknikal
Analisis  teknikal  merupakan  suatu  teknik  yang meggunakan  data  atau  catatan  pasar  untuk  berusaha mengakses permintaan dan penawaran suatu saham, volume perdagangan,  indeks  harga  saham  baik  individual  maupun gabungan, serta  faktor-faktor lain yang bersifat  teknis [13]. Sasaran  yang  ingin  dicapai  dari  analisis  adalah  ketepatan waktu dalam memprediksi pergerakan harga jangka pendek suatu  saham,  oleh  karena  itu  informasi  yang  berasal  dari faktor-faktor  teknis  sangat  penting  bagi  pemodal  untuk menentukan kapan suatu saham dibeli atau harus dijual.

## B. Jaringan Saraf Tiruan
Menurut [8], jaringan saraf tiruan merepresentasikan cara kerja  otak manusia  dalam proses kerja  komputasi.  Jaringan saraf  tiruan  merupakan  sistem  pemroses  informasi  yang memiliki karakteristik mirip dengan jaringan saraf biologi.
Beberapa istilah jaringan saraf tiruan [8] antara lain :
 Neuron:  sel  saraf  tiruan  yang  merupakan  elemen pengolahan jaringan saraf tiruan.
 Input atau  masukan  :  berkorespon  dengan  sebuah atribut  tunggal  dari  sebuah  pola  atau  data  lain  dari dunia luar.
 Output atau  keluaran  :  solusi  atau  hasil  pemahaman jaringan terhadap data input.
 Lapisan  tersembunyi (hidden  layer ):  lapisan  yang tidak secara langsung berinteraksi dengan dunia luar.
 Bobot : bobot dalam jaringan saraf tiruan merupakan nilai  matematis  dari  koneksi,  yang  mentransfer  data dari satu lapisan ke lapisan lainnya.
 Fungsi  aktivasi  atau  fungsi  transfer:  fungsi  yang menggambarkan  hubungan  antar  tingkat  aktivasi internal  ( summation function )  yang  mungkin berbentuk linear atau nonlinear .
Kerangka  kerja  jaringan  saraf  tiruan  bisa  dilihat  dari jumlah lapisan (layer) dan jumlah node pada setiap lapisan. Lapisan-lapisan penyusun jaringan saraf tiruan dapat dibagi menjadi  3,  yaitu  lapisan  input,  lapisan  tersembunyi  dan lapisan output [8].
C. Metode Backpropagation Backpropagation merupakan  salah  satu  dari  metode pelatihan  pada  jaringan  saraf,  dimana  ciri  dari  metode  ini adalah meminimalkan error pada output yang dihasilkan oleh jaringan.  Dalam  metode backpropagation biasanya digunakan jaringan multilayer (multilapis).Perambatan galat mundur ( backpropagation ) adalah sebuah metode sistematik untuk  pelatihan  multiplayer  jaringan  saraf  tiruan.  Jaringan saraf  tiruan backpropagation terdiri  dari  beberapa  lapisan, diantaranya  lapisan  input  yang  terdiri  dari  neuron-neuron atau unit-unit input (mulai dari unit input 1 sampai unit input n), lapisan tersembunyi (minimal 1) yang terdiri dari unit-unit tersembunyi  mulai  dari  unit  tersembunyi  1  sampai  unit tersembunyi n, dan lapisan output yang terdiri dari unit-unit output (mulai dari unit output 1 sampai unit output m, n, p yang merupakan bilangan integer) [8].
Algoritma backpropagation dapat  dibagi  ke  dalam  2 bagian :
1. Algoritma Backpropagation Algoritma pelatihan Terdiri dari 3 tahap : tahap umpan maju pola pelatihan input, tahap pempropagasibalikan error dan tahap pengaturan bobot.
2. Algoritma aplikasi Yang digunakan hanyalah tahap umpan maju saja.
Algoritma backpropagation dimulai dari:
 Inisialisasi  bobot  (ambil  bobot  awal  dengan  nilai random yang cukup kecil).
 Tetapkan : Maksimum epoh, target error dan learning rate (  ).
 Inisialisasi: Epoh = 0, MSE = 1.
 Kerjakan  langkah-langkah  berikut  selama  (Epoh  < Maksimum Epoh) dan (MSE > Target Error).
 Epoh = epoh + 1
 Untuk  tiap-tiap  pasangan  elemen  yang  akan dilakukan pembelajaran, kerjakan :

## Feedforward
a. Tiap-tiap unit input (x i , i = 1,2,3,…,n) menerima sinyal x i dan meneruskan sinyal tersebut ke semua unit  pada  lapisan  yang  ada  di  atasnya  (lapisan tersembunyi).
b. Tiap-tiap unit pada suatu lapisan tersembunyi (z j , j =  1,2,3,…,p)  menjumlahkan  sinyal-sinyal  input berbobot :
z_in j = 𝑏1 𝑗 + ∑ x i 𝑛 𝑖=1 v ij (1)
Gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal outputnya:
𝑧 𝑗 = 𝑓 (𝑧 𝑖𝑛𝑗 )                                                     (2)
Dan  kirimkan  sinyal  tersebut  ke  semua  unit  di lapisan atasnya (unit-unit output).
Langkah  (b)  dilakukan  sebanyak  jumlah  lapisan tersembunyi.
c. Tiap-tiap  unit  output  (y k ,  k  =  1,2,3,…,m) menjumlahkan sinyal-sinyal input terbobot.
y_in k = 𝑏2 𝑘 + ∑ z j 𝑚 𝑗=1 w jk (3)
Gunakan  fungsi  aktivasi  untuk  menghitung  sinyal outputnya :
𝑦 𝑘 = 𝑓(𝑦 𝑖𝑛 𝑘 )                                                     (4)
Backpropagation d. Tiap-tiap  unit  output  (y k =  1,2,3,..p)  menerima target  pola  yang  berhubungan  dengan  pola  input pembelajaran, hitung informasi errornya :
𝛿2 𝑘 = (𝑡 𝑘 −   𝑦 𝑘 )𝑓′(𝑦 𝑖𝑛 𝑘 )                           (5) 𝜑2 𝑗𝑘 = 𝛿2 𝑘 z j (6) 𝛽2 𝑘 = 𝛿2 𝑘 (7)
Kemudian  hitung  koreksi  bobot  (yang  nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai w jk )
∆𝑤 𝑗𝑘 = 𝛼𝜑2 𝑗𝑘 (8)
Hitung  juga  koreksi  bias  (yang  nantinya  akan digunakan untuk memperbaiki nilai b2 k ) : ∆𝑏2 𝑘 = 𝛼𝛽2 𝑘 (9)
Langkah  (d)  ini juga  dilakukan  sebanyak  jumlah lapisan tersembunyi,  yaitu  menghitung informasi error  dari  suatu  lapisan  tersembunyi  ke  lapisan tersembunyi sebelumnya.
e. Tiap-tiap  unit  tersembunyi  (z j ,  j  =  1,2,3,…,m) menjumlahkan delta inputnya (dari unit-unit yang berada pada lapisan di atasnya) :
δ_in j = ∑ 𝛿2 𝑘 𝑚 𝑗=1 w jk (10)
Kalikan  nilai  ini  dengan  turunan  dari  fungsi aktivasinya untuk menghitung informasi error :
𝛿1 𝑗 = δ_in j 𝑓′ (𝑧 𝑖𝑛𝑗 )                                             (11)
𝜑1 𝑖𝑗 = δ1 j x i (12)
𝛽1 𝑗 = 𝛿1 𝑗 (13) Kemudian hitung koreksi bobot (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai v ij ):
∆𝑣 𝑖𝑗 = 𝛼𝜑1 𝑖𝑗 (14) Hitung  juga  koreksi  bias  (yang  nantinya  akan digunakan untuk memperbaiki nilai b1 j ):
∆𝑏1 𝑗 = 𝛼𝛽1 𝑗 (15)
Tiap-tiap  unit  output  (y k ,  k  =  1,2,3,..,m) memperbaiki bias dan bobotnya (j = 0,1,2,…,p) :
w jk (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   w jk (lama) +   ∆w jk (16) b2 k (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   b2 k (lama) +   ∆b2 k (17)
Tiap-tiap  unit  tersembunyi  (z j ,  j  =  1,2,3,…,p) memperbaiki bias dan bobotnya (j = 0,1,2,…,n) :
v ij (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   v ij (lama) +   ∆v ij (18) 𝑏1 𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑏1 𝑗 (lama) +   ∆𝑏1 𝑗 (19)

## 3. Hitung MSE
Minimum Error Kuadrat Persyaratan minimasi error :
𝐸 =   1 2 ⁄ ∑(𝑡 𝑘 −   𝑦 𝑘 ) 2 (20)
Fungsi aktivasi Fungsi Sigmoid Biner :
𝑓 1 (𝑥) = 1 1+ 𝑒−𝑥 (21)
𝑓 1 ′ (𝑥) =   𝑓 1 (𝑥)(1 −   𝑓 1 (𝑥)) (22)

## D. Peramalan atau Forecasting Harga Saham
Salah  satu  bidang  penerapan  metode backpropagation yang  dapat  diaplikasikan  dengan baik  adalah  bidang peramalan  ( forecasting )  (PSW  Anugerah,  2007).  Pada peramalan  harga  saham  dengan  jaringan  saraf  tiruan backpropagation ,  sebelum  data  input  dan  target  yang diimplementasikan  ke  dalam  jaringan  saraf  tiruan  harus terlebih dahulu melalui preprosesing data berupa penskalaan yaitu normalisasi data. Tujuannya agar jaringan saraf dapat mengenali data yang akan menjadi masukan bobot-bobotnya. Data akan bernilai antara 0 sampai 1, hal ini sesuai dengan fungsi aktivasi yang akan digunakan (Eliyani, 2007).
𝑥 ′ = 0.8 (𝑥 − 𝑎) (𝑏 − 𝑎) +  0.1                                         (23)
Keterangan:
x’ = Data yang sudah ternormalisasi,
x = Data yang akan dinormalisasi,
a = Data terkecil dari sekumpulan data, b = Data terbesar dari sekumpulan data.
Data hasil normalisasi akan digunakan dalam forecasting dengan  jaringan  saraf  tiruan,  yaitu  data  dilatih  dan  diuji
dengan  algoritma  pelatihan  dan  pengujian  dengan  metode backpropagation .  Setelah  itu,  data  output  dari forecasting akan diproses melalui data postprosessing atau denormalisasi data,  yaitu  pengubahan  dari  data  hasil  jaringan  saraf  tiruan yang  mempunyai  range  antara  0  sampai  1  menjadi  data seperti nilai aslinya yang merupakan nilai hasil forecasting .
𝑥 = (𝑏 − 𝑎)(0.1 − 𝑥 ′ ) −0.8
+  𝑎                                    (24)
Keterangan: X = Data postprosessing atau data yang sudah denormalisasi, x’  = Data output jaringan,
b     = Data terbesar dari sekumpulan data, a = Data terkecil dari sekumpulan data

## III. M ETODOLOGI

## A. Analisis Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Dalam  membangun  perangkat  lunak forecasting harga saham  digunakan  salah  suatu  algoritma  pada  ilmu  jaringan saraf tiruan, yaitu algoritma backpropagation .
Algoritma backpropagation ini memiliki 2 bagian proses secara  umum,  yaitu  proses  pembelajaran  (pelatihan)  dan proses pengujian

## 1) Proses Pembelajaran
Pada  proses  pembelajaran  (pelatihan),  algoritma backpropagation dibagi menjadi 3 tahap, yaitu tahap umpan maju, tahap pempropagasian balik dan tahap pengupdate-an bobot.  Arsitektur  jaringan  yang  digunakan  pada  proses pembelajaran  adalah  dengan  3  buah  layer,  yaitu  1  layer masukan, 1 layer tersembunyi dan 1 layer keluaran.
Pada  layer  masukan  terdapat  node  masukan  (masukan) sebanyak  13  buah.  Node-node  tersebut  merupakan  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  harga  saham.  Faktor  –  faktor tersebut adalah :
1. Faktor  analisis  teknikal,  yaitu  harga  saham pembukaan,  harga  saham  tertinggi,  harga  saham terendah, harga saham penutupan, dan volume saham yang terjual.
2. Faktor makro ekonomi, yaitu nilai ekspor, nilai inflasi, tingkat suku bunga bank, kurs jual, dan kurs beli.
3. Faktor analisis fundamental, yaitu Debt Equity Ratio (DER) /rasio hutang terhadap ekuitas, nilai Return On Equity (ROE) /laba terhadap ekuitas dan nilai Earning Per Share (EPS) /laba per saham
Pada  layer  keluaran,  node  keluaran  (target)  yang digunakan jaringan sebanyak 1 buah, yaitu nilai harga saham besok hari sebagai acuan untuk menghitung perubahan harga saham  dan  selisih  perubahan  dari  harga  saham  pada  waktu sebelumnya.
Pada  layer  tersembunyi  terdapat  node  lapisan tersembunyi  sejumlah  n  buah  yang  ditentukan  pada  saat pembelajaran.  Pada  proses  pembelajaran  jumlah  node tersembunyi akan dicoba masukan beberapa jumlah node dan selanjutnya akan ditentukan arsitekur mana yang paling baik dalam meramalkan ( forecasting ) sejumlah data masukan.
x 1 x 1 x 2 x 2 x 3 x 3 x 4 x 4 x 5 x 5 Harga saham pembukaan Harga saham tertinggi
Harga saham terendah
Harga saham penutupan Volume saham 1 1 Bias input x 6 x 6 x 7 x 7 x 8 x 8 x 9 x 9 x 10 x 10 Ekspor Inflasi Tingkat suku bunga Kurs jual Kurs beli x 11 x 11 x 12 x 12 x 13 x 13 DER ROE EPS 1 1 z 1 z 1 z 2 z 2 z 3 z 3 z 4 z 4 z 5 z 5 z n z n Y Y Harga saham penutupan besok hari - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - v 01 v 02 v 03 v 04 v 05 v 027 Bias hidden
Gambar 1. Arsitektur Jaringan Backpropagation
Banyak  data  yang  digunakan  pada  saat  pembelajaran, yaitu  sebanyak  1211  buah record data.  Pada  Gambar  1 arsitektur jaringan backpropagation yang digunakan dengan 13 buah node pada lapisan masukan yaitu x 1, x 2, x 3, x 4, x 5, x 6, x 7, x 8, ...., x 13 dan bias; sebuah lapisan tersembunyi yang  terdiri dari n unit neuron  yaitu z 1, z 2, z 3, z 4, z 5, z 6, z 7, ... , z n dan bias; serta  1  buah  unit  keluaran  pada  lapisan  keluaran,  yaitu  Y. Bobot  yang  menghubungkan  neuron  pada  lapisan  input dengan  neuron  pada  lapisan  tersembunyi  adalah  bobot  v. Sedangkan bobot yang menghubungkan neuron pada lapisan tersembunyi ke neuron pada lapisan output adalah bobot w . Bobot-bobot  ini  mengalami  perubahan  selama  proses pembelajaran.  Selanjutnya, bobot-bobot hasil pembelajaran ini  disimpan  ke  dalam  file  teks  untuk  digunakan  pada  saat pengujian. Pada proses pembelajaran, nilai keluaran yaitu Y digunakan untuk meng-update bobot dan menghitung error. Proses  pembelajaran  selesai  apabila  nilai  epoch  telah terpenuhi atau nilai target MSE telah terpenuhi.

## 2) Proses Pengujian
Pada  proses  pengujian  dilakukan  hal  yang  sama  seperti proses  pembelajaran  (pelatihan).  Akan  tetapi  tahapan  yang digunakan  hanya  lah  tahapan  umpan  maju  dan pempropagasian balik saja.
Arsitektur  jaringan  yang  digunakan  pada  proses pengujian  juga  sama  dengan  proses  pembelajaran.  Banyak data yang digunakan pada proses pengujian adalah sebanyak 81  buah record data.  Hasil  dari  pengujian  berupa  nilai keluaran  Y  yang  akan  dibandingkan  dengan  nilai  target
sebenarnya. Setelah dibandingkan maka akan dihitung harga saham,  perubahan  harga  saham  dan  juga  selisih  perubahan nya beserta keakuratan nya masing-masing.
B. Analisis pra-Prepocessing dan Pasca-Processing
Pada  perangkat  lunak  ini  digunakan  proses pra- processing , yaitu proses normalisasi data masukan dan data target  sebelum  dimasukkan  ke  dalam  jaringan.  Hal  ini bertujuan  untuk  membuat  skala  data-data  tersebut  yang dalam skala nilai besar menjadi nilai berskala antara 0 sampai 1 agar data masukan dapat dikenali pada arsitektur jaringan. Proses normalisasi akan mencari nilai terbesar (maksimum) dan  nilai  terkecil  (minimum)  dari  sekumpulan  data  untuk digunakan  dalam  membuat  skala  dari  sekumpulan  data tersebut.
Setelah proses normalisasi dilakukan, maka data masukan dapat diproses ke dalam jaringan hingga menghasilkan nilai keluaran  akhir.  Nilai  keluaran  akhir  ini  bukan  merupakan nilai akhir peramalan ( forecasting ), akan tetapi nilai keluaran akhir  harus  di  denormalisasi  terlebih  dahulu.  Proses denormalisasi  ini  merupakan  proses pasca-processing dimana  data  keluaran  yang  berskala  0  sampai  1  akan dikembalikan lagi pada skala nilai awal.

## C. Analisis Forecasting
Forecasting merupakan  proses  yang  dapat  meramalkan sesuatu kejadian di masa yang akan datang. Pada penelitian ini proses forecasting dapat digambarkan dengan flowchart pada Gambar 2.
Mulai Data saham Masukan data saham Normalisasi data saham Pembelajaran Pengujian Peramalan Denormalisasi Hasil peramalan saham
Selesai
Gambar 2 Flowchart Forecasting Saham

## D. Analisis dan Perancangan Perangkat Lunak
Perangkat  lunak  yang  dibangun  adalah  suatu  perangkat lunak  yang  dapat  meramalkan  ( forecasting )  harga  saham. Dari  sejumlah  data  harga  saham  dan  data-data  pendukung lainnya yang ada pada saat lampau atau sekarang, perangkat lunak dapat meramalkan harga saham pada masa yang akan datang.
Perangkat lunak yang dibangun berbasis aplikasi desktop . Perangkat lunak ini menerima masukan data berupa faktor- faktor  analisis  teknikal,  makro  ekonomi  dan  analisis fundamental  yang  mempengaruhi  harga  saham  pada  suatu waktu  tertentu.  Keluaran  yang  dihasilkan  berupa  hasil ramalan  harga  saham  pada  suatu  waktu  tertentu  beserta perubahan dan  selisih perubahan dari harga  saham tersebut dari waktu sebelumnya dan persentase perubahan nya.
Kebutuhan  fungsional  sistem  digambarkan  dalam use case diagram pada Gambar 3.
Pengguna System Melakukan Pembelajaran Melakukan Simulasi Simpan Parameter Jaringan Saraf Simpan Data Pembelajaran <<extends>> <<include>> <<include>> Normalisasi Data Pembelajaran Melakukan Pengujian Normalisasi Data Pengujian Denormalisasi Keluaran Pengujian <<include>> <<include>> Gambar 3. Use Case Diagram Fungsional sistem

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Implementasi
Implementasi  perangkat  lunak  dilakukan  berdasarkan hasil analisis dan perancangan pada tahap sebelumnya. Antar muka aplikasi yang di hasilkan terdapat pada gambar 4.
Gambar 4a. Antar Muka Masukan Data Parameter Jaringan Saraf
Gambar 4b. Antar Muka Open Dialog Membuka Data Masukan Pembelajaran
Gambar 4c. Antar Muka Data Masukan Pembelajaran
Gambar 4d. Antar Muka Data Target Pembelajaran
Gambar 4e. Antar Muka Tampilan Pesan Epoch Hasil Pembelajaran
Gambar 4f. Antar Muka Tampilan Pesan MSE Hasil Pembelajaran
Gambar 4.g Antar Muka Tampilan Bobot Hasil Pembelajaran
Gambar 4h. Antar Muka Tampilan Pesan Data Pembelajaran Berhasil Disimpan
Gambar 4i. Antar Muka Masukan Data Pembelajaran Ditampilkan
Gambar 4j. Antar Muka Data Masukan Pengujian
Gambar 4k. Antar Muka Data Target Pengujian
Gambar 4l. Antar Muka Data Hasil Pengujian
Gambar 4m. Antar Muka Data Hasil Pengujian (lanjutan)

## Gambar 4n. Antar Muka Simulasi

## B. Pengujian Perangkat lunak
Setelah  melakukan  beberapa  kali  proses  pembelajaran dan pengujian forecasting saham menggunakan metode MSE dnegan rumusan sebagai berikut:
𝑀𝑆𝐸 =   1 2 ⁄ ∑(𝑡 𝑘 −   𝑦 𝑘 ) 2
𝑘𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡𝑎𝑛 ℎ𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑠𝑎ℎ𝑎𝑚 = 𝑥 1 + 𝑥 2 + 𝑥 3 + ⋯ 𝑥 𝑛 𝑛
𝑘𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑢𝑏𝑎ℎ𝑎𝑛 ℎ𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑠𝑎ℎ𝑎𝑚 = 𝑦 1 + 𝑦 2 + 𝑦 3 + ⋯ 𝑦 𝑛 𝑦 𝑘𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ 𝑝𝑒𝑟𝑢𝑏𝑎ℎ𝑎𝑛 ℎ𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑠𝑎ℎ𝑎𝑚
= 𝑧 1 + 𝑧 2 + 𝑧 3 + ⋯ 𝑧 𝑛 𝑧 Keterangan :
t k = nilai target y k = nilai keluaran x = persentase harga saham y = persentase perubahan harga saham z = persentase selisih perubahan harga saham
Maka didapatkan hasil pengujian yang cukup baik dengan menggunakan  pemodelan  jaringan  saraf  tiruan.  Hasil pengujian yang telah dilakukan terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian No Arsitektur Jaringan Kecepatan pembelajaran Lama belajar MSE akhir Keakuratan harga saham Keakuratan perubahan harga saham Keakuratan selisih perubahan harga saham 1. 13-10-1 0.9 ± 10 menit  0.00013749 92,48 % 87,65 % 67,42 % 2. 13-13-1 0.9 ± 10 menit  0.000123452 95,60 % 83,95 % 67,25 % 3. 13-14-1 0.9 ± 15 menit  0.00012122 96,76 % 86,41 % 68 % 4. 13-26-1 0.9 ± 40 menit  0.000116846 98,83 % 82,7 % 66,27 % 5. 13-27-1 0.9 ± 40 menit  0.000108505 98,65 % 81,48 % 68,54 % 6. 13-30-1 0.9 ± 50 menit  0.000113955 98,90 % 87,65 % 73,20 % 7. 13-40-1 0.9 ± 55 menit  0.0001235 98,02% 88,88 % 69,69 %

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  implementasi  yang  telah dilakukan  pada  penelitian  ini,  maka  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Pemodelan forecasting harga  saham  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  faktor  analisis  teknikal,  makro ekonomi, dan faktor fundamental.
2. Dalam penelitian ini, hasil pengujian forecasting saham dihasilkan  keluaran  dengan  keakuratan  98,90%  untuk nilai  harga  saham,  87,65%  untuk  perubahan  harga
saham  dan  73,20%  untuk  selisih  perubahan  harga saham.

## D AFTAR P USTAKA
[1] T. Khotimah and R. Nindyasari, “Forecasting Dengan Metode Regresi Linier Pada Sistem Penunjang Keputusan Untuk Memprediksi Jumlah Penjualan Batik (Studi Kasus Kub Sarwo Endah Batik Tulis Lasem),” J. Mantik Penusa , vol. 1, no. 1, 2017.
[2] E.  Kurniawan,  H.  Wibawanto,  and  D.  A.  Widodo,  “Implementasi Metode Backpropogation dengan Inisialisasi Bobot Nguyen Widrow untuk  Peramalan  Harga  Saham,” J. Teknol.  Inf. dan  Ilmu Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 49–54, 2019.
[3] A.  PSW,  “Perbandingan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation Dan  Metode  Deret  Berkala  Box-Jenkins  (Arima)  Sebagai  Metode Peramalan Curah Hujan,” Fak. Mat. dan Ilmu Pengetah. Alam. Univ. Negeri Semarang. Semarang , 2007.
[4] W. Wu and J. Xu, “Fundamental analysis of stock price by artificial neural networks model based on rough set theory,” World J. Model. Simul. , vol. 2, no. 1, pp. 36–44, 2006.
[5] J.  Xu  and  L.  Zhao,  “A  class  of  fuzzy  rough  expected  value  multi- objective  decision  making  model  and  its  application  to  inventory problems,” Comput. Math. with Appl. , vol. 56, no. 8, pp. 2107–2119,
2008.
[6] E.  Eliyani,  “Peramalan  Harga  Saham  Perusahaan  Menggunakan Artificial Neural Network dan Akaike Information Criterion,” 2007.
[7] R. T. Adiatmo, “Analisis Pengaruh Inflasi, Suku Bunga Sbi, Pdb, Jub, Kurs Dollar Amerika, Dan Suku Bunga Sibor Terhadap Indeks Saham Lq  45  Di  Bursa  Efek  Jakarta  2002.  1--2007.  4,”  Universitas Muhammadiyah surakarta, 2009.
[8] D. Puspitaningrum, “Pengantar jaringan syaraf tiruan,” 2006.
[9] W. R. Murhadi, “Analisis Laporan Keuangan: Proyeksi dan Valuasi Saham.” Salemba Empat, 2013.
[10]  D. Irmansyah, “Pengaruh Pemecahan Saham (Stock Split) Terhadap Perubahan Harga Pasar Saham Di Bursa Efek Jakarta,” Universitas Widyatama, 2003.
[11]  A. F. Salam, “Pengaruh Kebijakan Dividen Terhadap Harga Saham Dengan Ukuran Perusahaan Sebagai Variabel Moderating,” PUBLIK , vol. 15, no. 2, pp. 141–154, 2019.
[12]  A. Z. INDRA et al. , “Jurnal Akuntansi Dan Keuangan.”
[13]  A.  Hayyuza,  “Faktor-faktor  Analisis  yang  Berpengaruh  Terhadap Pengambilan  Keputusan  dalam  Transaksi  Forex  di  Perdagangan Berjangka,” Universitas Widyatama, 2006.