[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]

## PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK
Muhamad Zulfani a,1,* , Ardiyanto Dapadeda b,2
a Universitas Atma Jaya Yogyakarta, Jl. Babarsari No. 5-6  Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta b Universitas Atma Jaya Yogyakarta, Jl. Babarsari No. 5-6  Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta
1 myhammadzulfani@gmail.com *; 2 dapadeda19ardhyanto@gmail.com * corresponding author
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Keywords Computational Intelligence Neural Network Predictions Root Mean Squared Error Stocks In  recent  years,  the  development  of  technology  and  artificial intelligence  has  brought  forth  new  opportunities  in  analyzing  and predicting  stock  prices.  One  of  the  approaches  used  is  the  Neural Network  algorithm,  which  is  a  part  of  the  branch  of  artificial intelligence  known  as  Deep  Learning.  This  algorithm  can  learn complex patterns and relationships among data by modeling inspired by the human neural network. This research utilizes the Neural Network for  stock  price  prediction  and  aims  to  understand  the  application  of Neural Network in predicting stock prices, which can benefit investors and market participants. Additionally, historical stock price data can be used as input for the Neural Network algorithm. The Neural Network is a  frequently  used  algorithm  for  accurate  predictions  and  is  widely employed in prediction-based or forecasting research. The result of this research is the Root Mean Squared Error (RMSE) value of 19.734 +/- 0.000. The use of the Neural Network as an algorithm for stock price prediction  provides  investors  with  valuable  information  for  making investment decisions for companies..

## 1. Pendahuluan
Sejak  pembentukan  ekonomi  pasar  sosialis,  pasar  keuangan  memainkan  peran  yang  tak tergantikan di. Dalam beberapa tahun terakhir, dengan perkembangan ekonomi dan peningkatan layanan keuangan, pasar keuangan telah menarik perhatian para investor dalam dan luar negeri dalam  upaya  memprediksi  tren  pasar[1].  Saham  adalah  representasi  kepemilikan  modal  dalam sebuah  perusahaan,  memiliki  nilai  nominal,  serta  memberikan  hak  dan  kewajiban  kepada pemiliknya.  Saham  Juga  merupakan  persediaan  yang  telah  siap  untuk  dijual[2].  Pasar  saham adalah tempat di mana saham perusahaan publik diperdagangkan. Karena sifat volatilnya, pasar saham  membutuhkan  analisis  yang  berbasis  pada  data  historis[3].  Pasar  saham  merupakan komponen  penting  dari  perekonomian  negara,  di  mana  sebagian  besar  modal  dipertukarkan  di seluruh dunia. Oleh karena itu, kinerja pasar modal memiliki pengaruh yang signifikan terhadap perekonomian nasional[2].  Pasar saham diibaratkan sebagai barometer perekonomian nasional, sehingga naik turunnya pasar saham secara cepat tidak dapat diabaikan[4]. Prediksi harga saham merupakan  sebuah  proses  yang  melibatkan  analisis  dan  penentuan  nilai  harga  suatu  saham. Memprediksi indeks pasar saham secara akurat sangat penting bagi investor untuk menghindari risiko dan mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi[5]. Prediksi harga indeks saham merupakan salah  satu  tugas  yang  paling  menantang  bagi  para  profesional  di  industri  keuangan  dan  skala terkait  lainnya  karena  fitur  volatilitas[6].  Prediksi  harga  saham  sering  dilakukan  dengan  cara prediksi  harga  numerik  atau  prediksi  arah  harga.  Dalam  prediksi  harga  numerik,  model pembelajaran  seperti  regresi  dibangun  untuk  memprediksi  harga  sebenarnya  dari  suatu  saham.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
Dalam prediksi arah, model pembelajaran seperti classifier dibangun untuk memprediksi arah  - naik atau turun - pergerakan harga[7].
Neural  Network adalah  suatu  model  algoritma  yang  berupaya meniru  fungsi  otak  manusia dengan kemampuan untuk menerima stimulus, menjalankan proses, menghasilkan keluaran guna mencari  korelasi  antara  sekumpulan  data. Artificial Neural  Network yang  sering  juga  disebut sebagai  Jaringan  Saraf  Tiruan,  merupakan  istilah  yang  sering  digunakan  untuk  merujuk  pada model ini. Neural Network untuk mengetahui nilai saham yang akan dibuka untuk para investor dalam melakukan invenstasi. Neural network sendiri terdiri dari kumpulan unit pemrosesan kecil yang disebut neuron yang saling berhubungan melalui jaringan. Neural Network bekerja dengan cara mengubah bobot dan hubungan antar neruon berdasarkan data yang diberikan sebagai input. Proses ini disebut proses learning atau pembelajran. Melalui proses ini dapat dikenali pola utnuk membuat prediksi atau pengambilan keputusan berdasarkan data yang sudah ada. Neural Network terdiri  dari  unit  pemrosesan  (neuron)  dan  saling  terhubung  melalui  koneksi  dengan  bobot (koefisien) yang terhubung pada setiap koneksi tersebut [8]. Karakteristik Neural Network yang membantu  untuk  berhasil  mengatasi  masalah  prediksi  yang  meliputi  kemampuan  untuk memeriksa hubungan input-output meskipun menghadapi kumpulan data yang kompleks dengan memberikan perkiraan fungsi yang baik dan kemampuan untuk mengidentifikasi sampel uji baru yang tidak digunakan untuk melatih jaringan[9].
Ciri-ciri mendasar dari Neural Network adalah kemampuan untuk belajar dari pengalaman. Neural  Network Memiliki  potensi  diterapkan  sebagai  solusi  untuk  beberapa  tantangan  dalam bidang  ilmu  sains  [10].  Keunggulan Neural  Network yaitu  mendapatkan  hasil  yang  optimal apabila  dibandingkan  dengan  metode time  series lainnya,  baik  jangka  waktu  maupun  tingkat akurasinya[11]. Neural  Network merupakan  metode  populer  dan  terbaru  yang  juga menggabungkan analisis teknis untuk membuat prediksi di pasar keuangan[12]. Neural Network mencakup  satu  set  fungsi  ambang  batas.  Fungsi-fungsi  ini  dilatih  pada  data  historis  setelah menghubungkan satu sama lain dengan bobot adaptif dan digunakan untuk membuat prediksi di masa mendatang[12].
Banyak  teknik  dan  model  telah  dikembangkan  untuk  memprediksi  indeks  pasar  saham, termasuk  model  statistik  tradisional,  metode  pembelajaran  mesin,  dan  jaringan  syaraf  tiruan (JST).  Dengan  perkembangan  pembelajaran  mendalam,  metode  berdasarkan  pembelajaran mendalam juga digunakan. Penelitian dalam bidang ini terus menarik perhatian banyak peneliti. Dalam  dunia  keuangan,  investasi  saham  adalah  suatu  bentuk  investasi  umum  dilakukan  oleh individu  dan  perusahaan.  Harga  saham  terus  berfluktuasi  di  pasar,  dipengaruhi  oleh  berbagai faktor  seperti  kondisi  ekonomi,  kinerja  perusahaan,  berita  pasar,  dan  sentimen  investor.  Oleh karena  itu,  para  investor  sering  kali  tertarik  untuk  memprediksi  pergerakan  harga  saham  guna mengambil keputusan investasi yang tepat.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  perkembangan  teknologi  dan  kecerdasan  buatan  telah menghadirkan  peluang  baru  dalam  menganalisis  dan  memprediksi  harga  saham.  Salah  satu pendekatan  yang  digunakan  adalah  algoritma Neural  Network ,  yang  merupakan  bagian  dari cabang kecerdasan buatan yang dikenal sebagai Deep Learning . Algoritma ini dapat mempelajari pola dan hubungan kompleks di antara data dengan melakukan pemodelan yang terinspirasi oleh jaringan saraf  manusia.  Penelitian  ini  menggunakan Neural  Network untuk  memprediksi  harga saham untuk mengetahui penerapan Neural Network dalam memprediksi harga saham yang dapat memberikan  manfaat  bagi  para  investor  dan  pelaku  pasar serta  data  historis harga  saham  yang dapat digunakan  sebagai  input  untuk  algoritma Neural  Network yang  diterapkan  pada  aplikasi Rapidminer.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  ini  membahas  tentang  alur-alur  dalam  memprediksi  harga  saham,  dengan melakukan  pengambilan  dataset  dari https://www.kaggle.com/datasets/muhardianabasandi/antam- stock-market-by-kitto . Kemudian dilakukan uji coba pada Rapidminer dengan menggunakan Algoritma Neural Network sehingga dapat menghasilkan nilai prediksi harga saham saat close dan nilai Root Mean Square Error (RMSE).
Gambar 1. Diagram Alur  Penelitian

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada studi ini dibagi menjadi 2 (dua) jenis, yaitu :
a. Data  primer  merupakan  data  yang  dijadikan  sebagai  pembelajaran,  yaitu  yang  diambil  dari website harga saham mulai tahun 2005 sampai tahun 2021.
b. Data sekunder merujuk pada informasi yang diperoleh secara tidak langsung, seperti dari jurnal ilmiah yang relevan dengan penelitian ini, dan akan digunakan dalam tulisan ini.
2.2. Metode Pengolahan Data
Pengolahan data harga saham dimulai dari pengumpulan sejak tahun 2005 sampai dengan tahun 2021, dan data dibagi dua. Data tersebut adalah data latih dengan rasio 0.7 dan data pengujian dengan rasio 0.3 seperti pada penelitian [13] untuk mendapatkan hasil akurasi.
Tabel 1. Dataset sebelum diprediksi Date Open High Low Close 29/09/2005 432,588074 436,787964 407,388763 432,588074 30/09/2005 457,787384 457,787384 432,588074 457,787384 03/10/2005 470,387024 474,586914 440,987854 470,387024
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024] 04/10/2005 474,586914 482,986694 466,187164 474,586914 …………… … …………… … …………… … …………… … …………… … …………… … …………… … …………… … …………… … …………… … 02/02/2021 260,0000000 263,0000000 242,0000000 242,0000000 03/02/2021 239,0000000 252,0000000 229,0000000 233,0000000
Pada  tabel  1  terdapat  beberapa  atribut  seperti Date , Open , High , Low , Close dan Adjclose . Open menunjukkan harga pembuka pada saham pada hari tersebut, High menunjukkan harga tertinggi di hari tesebut, low merupakan  harga  terendah. Close merupakan  harga  saham  ketika  ditutup  dan Adjclose adalah harga penutupan saham yang disesuaikan dari satu saham setelah mempertimbangkan berbagai faktor seperti pembagian saham, pembayaran dividen dan perubahan struktur perusahaan. Pada prediksi harga  saham  digunakan Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  untuk  mengukur  sejauh  mana  tingkat prediksi yang dilakukan terhadap nilai yang sebenarnya seperti semakin kecil nilai Root Mean Squared Error (RMSE) maka akan semakin bagus. Berikut merupakan rumus untuk mencari nilai RMSE :
RMSE = √∑ ( 𝑦′−𝑦 𝑛 )2
Pada  rumus Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  menjelaskan  bahwa  nilai  y’  merupakan  nilai  yang sebenarnya kemudian dikurang nilai y yang merupakan nilai yang akan diprediksi oleh model kemudian dibagi dengan jumlah total data yang di akar kuadratkan.

## 2.3. Metode yang digunakan
Metode  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini,  adalah  Algoritma Neural  Network yang diimplementasikan menggunakan Rapidminer. Berikut adalah diagram tahapan percobaan pada rapid miner yang dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alur Prose pada Rapidminer
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  akan  membahas  percobaan  prediksi  harga  saham  dengan  Rapidminer  menggunakan Neural Network .  Uji  coba  ini  dilakukan  untuk  mendapat  hasil  prediksi  dari  harga  saham.  Data  input merupakan data awal dalam format excel yang dimasukkan untuk diproses sehingga menghasilkan data baru  sebagai  sebuah  informasi  dalam  memprediksi  harga  saham  dengan  algoritma Neural  Network menggunakan Rapidminer. Pada percobaan ini data yang digunakan yaitu 3809 Data Harga Saham pada Emas Antam, Data Uji 2666 Data dan 1142 Data.

## Gambar 3. Data Input
Gambar 3 menunjukkan rangkaian pada rapid miner dengan menggunakan rapid miner. Pada rangkaian tersebut menggunakan dataset dengan format “csv” dan di import ke dalam Retreive Data. Kemudian setelah itu dihubungkan ke dalam “Select Atributes” untuk memilih atribut yang akan digunakan untuk dilakukan  percobaan.  Setelah  dilakukan  pemilihan  atribut  maka  input  dari  “Select  Atributs” dihubungkan ke dalam “Set Role” untuk melakukan Field yang akan digunakan untuk percobaan. Pada rangkaian ini field yang digunakan yaitu “Close” yang merupakan harga penutupan saham pada hari itu. Pada set role akan di masukkan target role close dengan menggunakan “Label”. Setelah berhasil melakukan perubahan pada Set Role maka input pada set role dihubungkan ke Remove Duplicat untuk menghapus data yang sama. Kemudian dilakukan split data dengan rasio 0.7 dan 0.3 yaitu Data Testing 0.7 dan Data Training 0.3. Setelah dilakukan Split Data maka dihubungkan dengan Operator Neural Network dan Operator Apply Model kemudian dihubungkan ke Operator Perfomance. Setelah semua terhubung maka output dari operator Perfomance dihubungkan ke dalam “Res”.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]

## Gambar 4. Hasil Tabel Prediksi Saham
Gambar  4  menunjukkan  hasil  percobaan  menggunakan  Rapidminer.  Pada  hasil  tersebut  didapatkan hasil prediksi pada setiap harga saham. Pada hasil tersebut didapatkan harga prediksi harga saham pada field “Close” yang menunjukkan harga yang berbeda tiap waktu. Pada hasil tersebut dapat dilihat pada field  “prediction”  yang  menunjukkan  prediksi  harga  saham  dari  harga  saham  terakhir  dengan menggunakan  Algoritma  Neural  Network.  Prediksi  harga  saham  menggunakan  neural  network melibatkan langkah-langkah seperti pengumpulan data historis harga saham, preprocessing data untuk menyesuaikan  dan  membersihkan  data,  pembagian  data  menjadi  data  latih  dan  data  uji,  serta pembangunan dan pelatihan model neural network.

## Gambar 5. Hasil Statistik Prediksi
Gambar 5 menunjukkan data statistik pada hasil prediksi harga saham menggunakan neural network. Dapat dilihat pada hasil tersebut didapat nilai prediksi Max = 3819.788 , prediksi Min = 303.247 dan prediksi Rata-Rata = 1188.018.
Hasil visualisasinya adalah sebagai berikut :
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]

## Gambar 6. Hasil Visualisasi
Gambar 6 menunjukkan hasil visualisasi pada menunjukkan analisis grafik dari harga saham pada setiap tahun. pada grafik tersebut menunjukkan perubahan harga saham dikarenakan harga saham yang selalu berubah-ubah.
Gambar 7. Hasil Root Mean Squared Error (RMSE)
Gambar  7  hasil Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  dengan  nilai  19,734  +/-  0.000  yang  dilakukan dengan  menggunakan  Algoritma Neural  Network .  Dimana  semakin  kecil  nilai  suatu Root  Mean Squared Error (RMSE) maka semakin bagus.

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan dari penelitian ini yaitu Prediksi harga saham menggunakan algoritma Neural Network adalah  suatu  pendekatan  yang  menjanjikan  dalam  menganalisis  dan  memprediksi  pergerakan  harga saham.  Algoritma  ini  dapat  mempelajari  pola  dan  hubungan  kompleks  di  antara  data  dengan memodelkan  jaringan  saraf  manusia.  Data  historis  harga  saham  digunakan  sebagai  input  untuk algoritma Neural  Network .  Data  ini  meliputi  informasi  seperti  harga  saham  sebelumnya,  volume perdagangan,  serta    faktor  fundamental  lain  yang  dapat  cukup  berpengaruh  terhadap  harga  saham.
[E-ISSN 2656-0321]
[Vol 18 No 1] [Januari 2024]
Penerapan Neural Network pada prediksi harga saham dapat memberikan manfaat bagi para investor dan pelaku pasar.  Dengan  prediksi  yang  lebih  akurat,  investor  dapat  mengambil  keputusan  investasi yang  lebih  informasional  dan  mengoptimalkan  potensi  keuntungan  mereka.  Selain  itu,  pelaku  pasar juga dapat menggunakan prediksi ini untuk mengidentifikasi peluang dan risiko, serta merencanakan strategi perdagangan yang lebih efektif. Dalam keseluruhannya, penggunaan algoritma Neural Network dalam  prediksi  harga  saham  memiliki  potensi  besar  untuk  meningkatkan  pemahaman  dan  kinerja investasi di pasar saham. Pada penelitian ini menghasilkan Root Mean Squared Error (RMSE), yaitu 19.734  +/-  0.000.  Namun,  perlu  diingat  bahwa  prediksi  pasar  keuangan  selalu  melibatkan ketidakpastian,  dan  hasil  prediksi  tidak  dapat  dijamin  secara  mutlak.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk melengkapi  prediksi  dengan  penelitian  yang  menyeluruh  dan  evaluasi  resiko  yang  cermat  sebelum mengambil keputusan investasi.

## Daftar Pustaka
[1] X. Pang, Y. Zhou, P. Wang, W. Lin, and V. Chang, “An innovative neural network approach for stock market  prediction,” Journal  of  Supercomputing ,  vol.  76,  no.  3,  pp.  2098–2118,  Mar.  2020,  doi: 10.1007/s11227-017-2228-y.
[2] Y. Umaidah, “PENERAPAN ALGORITMA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DALAM PREDIKSI HARGA SAHAM LQ45 PT. BANK RAKYAT INDONESIA, TBK,” 2018.
[3] P. Bs1, M. Shastry, and M.- Juni, “Prediksi Harga Saham Menggunakan LSTM”.
[4] M. Z. Jiaa, J. Huangb, L. Pangcdan, and Q. Zhaod, “Analisis dan Penelitian Harga Saham LSTM dan Jaringan Syaraf LSTM Dua Arah,” 2019. [Online]. Available: www.onlinedoctranslator.com
[5] Y. Hao and Q. Gao, “Predicting the trend of stock market index using the hybrid neural network based on multiple  time  scale  feature  learning,” Applied  Sciences  (Switzerland) ,  vol.  10,  no.  11,  Jun.  2020,  doi: 10.3390/app10113961.
[6] P. Gao, R. Zhang, and X. Yang, “The Application of Stock Index Price Prediction with Neural Network,” Mathematical  and  Computational  Applications ,  vol.  25,  no.  3,  p.  53,  Aug.  2020,  doi: 10.3390/mca25030053.
[7] F.  Kamalov,  “Forecasting  significant  stock  price  changes  using  neural  networks,”  Nov.  2019,  doi: 10.1007/s00521-020-04942-3.
[8] N. K. E. Sapitri, I. P. E. N. Kencana, and L. P. I. Harini, “Penerapan Artificial Neural Network (ANN) untuk Memprediksi Perubahan Derajat Miopia pada Manusia,” Jurnal Matematika , vol. 10, no. 1, p. 53, Oct. 2020, doi: 10.24843/jmat.2020.v10.i01.p123.
[9] C. Anand, “Comparison of Stock Price Prediction Models using Pre-trained Neural Networks,” Journal of Ubiquitous Computing and Communication Technologies , vol. 3, no. 2, pp. 122–134, Jul. 2021, doi: 10.36548/jucct.2021.2.005.
[10] V. R. Prasetyo, “Anasthasya Averina 3) , Lauren Sunyoto 4) , Budiarjo 5) 1), 2), 3), 4), 5) Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik,” 2022.
[11] Ananda Riska Mita Izati, “THE APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK METHOD IN  FORECASTING THE NUMBER OF PREGNANT WOMAN VISITS (K4)”.
[12] D. Selvamuthu, V. Kumar, and A. Mishra, “Indian stock market prediction using artificial neural networks on tick data,” Financial Innovation , vol. 5, no. 1, Dec. 2019, doi: 10.1186/s40854-019-0131-7.
[13] K. K. Rekayasa, J. Syahputra, R. Dias Ramadhani, and A. Burhanudin, “Prediksi Harga Saham Bank Bri Menggunakan Algoritma Linear Regresion Sebagai Strategi Jual Beli Saham,” Data Institut Teknologi Telkom  Purwokerto ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–10,  2022,  [Online].  Available:  http://journal.ittelkom- pwt.ac.id/index.php/dinda