## PREDIKSI BISNIS FOREX MENGGUNAKAN MODEL NEURAL NETWORK BERBASIS ADA BOOST MENGGUNAKAN 2047 DATA

## Suyatno
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara Email: yatno.fsaintek@gmail.com
Sisno Riyoko Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Industri Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara Email: riyoko.lppm@gmail.com
R. Hadapiningradja Kusumodestoni Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara Email: kusumodestoni@gmail.com

## ABSTRAK
Setelah melakukan penelitian dan percobaan maka didapatkan hasil penelitian pertama yang telah dilakukan dengan  menggunakan  Algoritma Neural  Network  Backpropagatioan dengan  menggunakan  data  sebanyak  268 menunjungkan  tingkat  akurasi  error  prediksi  pada  waktu  prediksi  per  5  menit  sebesar  0.758619403,  bila menggunakan  data  sebanyak  2047  menunjukkan  tingkat  akurasi  error  prediksi  sebesar  0.500161212  dan  hasil penelitian  kedua  yang  telah  dilakukan  menggunakan  Algoritma  Optimasi Adaboost pada  proses  trainning  dan ditambah Neural Network Backpropagation pada proses learning menunjukkan tingkat akurasi error prediksi pada waktu  prediksi  per  5  menit  menggunakan  data  sebanyak  268  sebesar  0.397014925,  bila  menggunakan  data sebanyak 2047 menunjukkan tingkat akurasi error prediksi sebesar 0.099951148. Tahap awal dalam melakukan penelitian ini sampai dengan pengujian menggunakan perhitungan prediksi nilai akurasi error menggunakan rumus MSE ( Mean Sequare Error ) dengan menggunakan algoritma optimasi adaboost untuk memberikan jawaban atas permasalahan  bahwa  nilai  akurasi  error  Algoritma Neural  Network  Backpropagation perlu  direndahkan  agar akurasi prediksi meningkat dan tahap kedua dilakukan uji coba menggunakan data yang lebih banyak dibandingan dengan  tahap  ke  satu.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  Algoritma Neural  Network memiliki  akurasi  yang  lebih  rendah  bila  dibandingkan  dengan  akurasi  menggunakan  metode optimasi adaboost pada  proses  trainning  ditambah  dengan Neural  Network ,  ini  dapat  dilihat  dengan  rendahnya tingkat error MSE menggunakan metode adaboost + neural network dan dapat disimpukan pula bahwa dengan menggunakan jumlah data yang lebih banyak maka dapat menurunkan tingkat akurasi error MSE sehingga berhasil meningkatkan akurasi prediksi dalam bisnis forex trading .
Kata kunci: forex, trading, neural network, adaboost, central capital futures.

## ABSTRACT
After conducting research and experiments then showed the first research that has been done using Algorithm Neural Network Backpropagatioan using data from as many as 268 menunjungkan accuracy rate error prediction when the prediction per 5 minutes by 0.758619403, when using the data as much as 2047 showed levels of accuracy error prediction for 0.500161212 and the results of a second study was done  using  Algorithm  Optimization  Adaboost  in  the  process  of  trainning  and  coupled  Neural  Network Backpropagation  in  the  learning  process  indicates  the  level  of  accuracy  error  prediction  when  the prediction per 5 minutes uses as much data as 268 by 0.397014925, when using the data as much as 2047 showed  levels  of  accuracy  error  prediction  by  0.099951148.Early  stage  in  conducting  this  study  to  test using  the  calculation  value  prediction  accuracy  error  using  the  formula  MSE  (Mean  Sequare  Error) using  optimization  algorithms  adaboost  to  provide  answers  to  the  problems  that  the  accuracy  error Algorithm  Neural  Network  Backpropagation  need  to  be  humbled  in  order  of  prediction  accuracy increases and the second stage conducted trials using more data compared with phase one. Based on the research that has been done, it can be concluded that the Algorithm Neural Network has lower accuracy than  the  accuracy  of  using  the  optimization  method  adaboost  in  the  process  of  trainning  coupled  with Neural Network, this can be seen with the low level of error MSE method adaboost + neural network and can disimpukan also that by using a more amount of data it can lower the level of accuracy error MSE thus succeeded in improving the accuracy of predictions in forex trading business.
Keywords: forex, trading, neural network, adaboost, central capital futures.

## 1. PENDAHULUAN
Ada banyak jenis investasi yang dapat kita lakukan untuk menghasilkan keuntungan yaitu ada dalam bentuk aset Riil dan ada yang dalam bentuk aset Finansial. Investasi dalam bentuk aset riil adalah salah satu jenis investasi yang asetnya memiliki wujud misalnya dalam bentuk tanah, emas, rumah, dan logam mulia yang lain. Sedangkan jenis investasi dalam bentul aset finansial adalah jenis aset yang wujudnya tidak terlihat, tetapi tetap memiliki nilai yang tinggi misalnya saham, reksa dana, obligasi, dan forex [1].
Salah  satu  jenis  investasi  yang  saat  ini  banyak  digemari  adalah forex . Forex berasal  dari  kata  “ Foreign Exchange ” yang artinya adalah pertukaran mata uang asing, atau pertukaran mata uang yang satu dengan mata uang yang lainnya, sedangkan forex trading adalah kegiatan membeli atau menjual mata uang secara terus menerus dan  konsisten  untuk  mendapatkan  keuntungan  dengan  cara  memprediksi  dengan  benar. Forex merupakan  pasar keuangan  terbesar  dan terlikuid di  dunia  dengan  omset  harian  sekitar  1  triliun  US  1  triliun  US  dolar  [2]. Forex berdiri pada tahun 1973 dengan deregulasi  nilai tukar  mata  uang asing di  Amerika Serikat  dan  negara  lainnya. Yaitu,  pada  tahun  1973  terjadi pertukaran  rezim  pada  Mata  uang  global.  Ini  didasarkan  pada  perjanjian Bretton Woods pada tahun 1944 dengan dolar Amerika sebagai dasar untuk semua  mata uang dunia  yang bebas. Selain Amerika Tidak ada  negara lain  yang dijamin  untuk pertukaran  mata  uang  untuk emas.  Akibat  adanya kenaikan inflasi maka nilai dolar lebih menjadi bernilai kurang, dan  pemegang dolar di seluruh dunia mencari keselamatan emas.  Ini  menyebabkan  banyak  negara  tidak  dapat  mempertahankan  nilai  mata  uang  mereka  di  bawah  rezim Bretton Woods , dan cadangan emas Amerika Serikat menurun secara signifikan [3]. Pedagang pasar Forex dapat menggunakan  banyak  cara  untuk  menganalisis  arah  pasar forex .  Dengan  demikian,  dengan  mempelajari  sejarah pergerakan harga di masa lalu maka pergerakan harga di masa depan dapat diprediksi.
Prediksi adalah salah satu kegiatan  untuk menebak atau meramalkan masa yang akan datang dengan cara memeriksa  data-data  di  masa  lalu.  Prediksi  dapat  terdiri  dari  hasil  estimasi  bias  dari  besarnya  masa  yang  akan datang  dengan  beberapa  variabel,  seperti  penjualan,  atas  dasar  pengetahuan  di  masa  lalu,  sekarang,  dan pengalaman.  Keputusan  dalam  memprediksi  sangatlah  penting,  karena  setiap  kesalahan  dalam  prediksi  akan membuat  investor  kehilangan  uang  yang  telah  mereka  investasikan  [4].  Untuk  itu  setiap  investor  harus  dapat memprediksi  nilai  tukar  uang  dalam  pasar  modal,  mereka  harus  memiliki  beberapa  informasi  untuk  membuat prediksi di masa yang akan datang. Informasi yang baik dan jelas akan mempermudah dalam melalukan prediksi dan prediksi yang baik yaitu prediksi dengan tingkat akurasi yang tinggi.
Diperlukan  metode  yang  tepat  untuk  melakukan  prediksi  secara  akurat.  Ada  banyak  algoritma  yang  dapat digunakan untuk memprediksi salah satunya adalah Neural network dan ada banyak algoritma optimasi yang dapat digunakan untuk mengurangi akurasi error dalam memprediksi dan salah satu algoritma tersebut adalah Adaboost . Adaboost adalah salah satu algoritma optimasi yang dapat mengurangi akurasi error dalam prediksi. Neural Network atau yang biasa disebut juga Artificial Neural Network adalah salah satu cabang dari ilmu kecerdasan  buatan  ( artificial  intelligence )  yang  merupakan  salah  satu  sistem  pemrosesan,  perencanaan  dan perancangan  informasi  yang  didesain  dengan  menirukan  cara  kerja  otak  manusia  untuk  menyelesaikan  suatu masalah.  Alexander  dan  Morton  dalam  Suyanto  mendefinisikan  bahwa Neural  Network sebagai  prosesor  yang tersebar  secara  paralel  yang  sangat  besar  dengan  memiliki  kecendeungan  untuk  menyimpan  pengetahuan  yang bersifat pengalaman atau data-data yang telah terjadi di masa lalu dan membuatnya untuk siap digunakan. Neural Network dibentuk  sebagai  generalisasi  model  matematika  dari  jaringan  syaraf  biologi  dengan  asumsi  bahwa pemrosesan,  perencanaan,  dan  perancangan  informasi  terjadi  pada  banyak  elemen  sederhana  ( neuron );  sinyal dikirimkan  diantara  neuron-neron  melalui  penghubung-penghubung;  penghubung  antar  neuron  memiliki  bobot yang  akan  memperkuat  atau  memperlemah  sinyal;  dan  untuk  menentukan  output  setiap neuron menggunakan fungsi aktivasi yang dikenakan pada jumlahan input yang diterima, besarnya output ini selanjutnya dibandingkan dengan suatu batas ambang. Dengan demikian ANN ditentukan oleh tiga hal, yaitu: pola hubungan antar neuron (disebut  arsitektur  jaringan),  metode  untuk  menentukan  bobot  penghubung  (disebut  metode training/  learning/ algoritma ), dan fungsi aktivasi. ANN telah banyak diaplikasikan dan sangat sukses digunakan untuk memecahkan berbagai masalah dalam berbagai disiplin ilmu seperti bidang komputer, teknik, perdagangan, financial dan lain-lain [10].
Model Adaboost atau  yang biasa disebut juga boosting adalah  salah  satu  model  yang dapat  meningkatkan ketelitian  dalam  proses  klasifikasi  dan  prediksi  dengan  cara  membangkitkan  kombinasi  dari  suatu  model,  tetapi hasil klasifikasi atau prediksi yang dipilih adalah model yang memiliki nilai bobot paling besar. Jadi, setiap model yang  dibangkitkan  memiliki  atribut  berupa  nilai  bobot.  Salah  satu  algoritma boosting yang  populer  adalah Adaboost . Pada algoritma Adaboost ini, pertama-tama nilai bobot untuk setiap tuple pada himpunan D diinisialisasi sebesar  1/d  (d=jumlah  anggota  himpunan  D).  Setelah  suatu  model  Mi  dibangkitkan,  kemudian  dihitung  tingkat kesalahannya  ( error  rate ),  dengan  cara  menjumlahkan  nilai  bobot  dari  setiap  tuple  yang misclassified (salah klasifikasi) pada Mi [11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Teknik Pengumpulan Data
Kajian  terhadap  prediksi  forex  ini  memberikan  peluang  berkembangnya  pemahaman  yang  lebih mendalam  tentang  pengenalan  cara  memprediksi  secara  akurat.  Oleh  karena  itu,  pengumpulan  data tentang  prediksi forex ini  lebih  mengutamakan  penggunaan  teknik  observasi  guna  mengumpulkan  data prediksi  pada  waktu  waktu  sebelumnya.    Adapun  detail  kerja  secara  teknik  masing-masing  dapat dijelaskan sebagai berikut.
a. Instrumen Penelitian
Dalam  mengumpulkan  data,  peneliti  sebagai  instrumen  utama  penelitian    ditunjang  dengan penggunakan  alat-alat  bantu  yaitu  wawancara  alat  bantu  ini  digunakan  sebagai  panduan  dalam melakukan  wawancara  dengan  informan  agar  diperoleh  data  yang  diperlukan  dalam  upaya menemukan  jawaban  atas  rumusan  masalah  penelitian  dan  media  penyimpanan  Flash  Disk. Media  penyimpanan  ini  digunakan  untuk  memperoleh  data  database  hasil  prediksi  di  waktu waktu terdahulu.
b. Observasi
Peneliti  melakukan  pengamatan  langsung  di  lapangan,  yaitu  di  PT.  Central  Capital  Future cabang Surabaya dengan alamat Graha SA Office Building Ground Floor, Jl. Raya Gubeng 19- 21,  Surabaya  60281  Jawa  Timur.  Dalam  penelitian  ini,  hasil  pengamatan  diposisikan  sebagai data  primer.  Kegunaan  observasi  ini  adalah  Untuk  mendapatkan  pengalaman  langsung  dalam mengamati  jalannya  bisnis forex  trading sebagai  alat  untuk  untuk  mengecek  ulang  kebenaran informasi  yang diperoleh bahwa  kerugian  yang dialami oleh pebisnis forex dapat menimbulkan stres pada pebisnis forex dan untuk memperoleh pengalaman langsung dari sebuah pengamatan terhadap jalannya proses trading forex .

## 2.2 Metode Training Menggunakan Ada Boost
Adaboost  pada  penelitian  ini  digunakan  pada  proses  training  dari  hasil  pengumpulan  data.  Dalam proses training data forex (nilai tukar mata uang asing) kemudian akan diproses terlebih dahulu berfungsi untuk  mengubah  nilai  nominal  menjadi  numerik,  karena  adaboost  tidak  dapat  membaca  nilai  nominal. Dari hasil data numerik tersebut kemudian adaboost digunakan untuk mentraining data prediksi.

## 2.3 Metode Learning Menggunakan Neural Network
Penelitian  ini  menggunakan  Neural  Network  dalam  proses  learning,  sebelum  proses  learning  data forex (nilai tukar mata uang asing) akan diproses terlebih dahulu untuk mengubah nilai nominal menjadi numerik.

## 2.4 Metode Testing
Pada  tahap  metode  ini  data  hasil  pengolahan  antara  training  menggunakan  adaboost  dan  learning menggunakan neural network di testing guna mengukur berapa akurasi trend dari prediksi.

## 2.5 Metode Evaluasi dan Validasi
Terdapat  banyak  algotrima  yang  dapat  dipakai  untuk  memprediksi  nilai  tukar  mata  uang  asing namun  belum  diketahui  apakah  model  neural  network  berbasis  ada  boost  memiliki  kinerja  lebih  akurat dan  tingkat  error  yang  rendah.  Sehingga  perlu  diuji  untuk  mengetahuinya.  Algoritma  ini  akan  di implementasikan dengan menggunakan Rapid Miner 5.1.001x32. Metode yang diusulkan adalah metode analisa tingkat akurasi dari algoritma backpropagation berbasis ada boost untuk memprediksi bisnis forex.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  penerapan  menggunakan  algoritma  optimasi  Adaboost  untuk  meningkatkan  akurasi prediksi  bisnis  forex  dengan  menggunakan  data  nilai  tukar  mata  uang  yang  di  dapat  dari  PT.  Central Capital  Future  Cabang  Surabaya  dengan  menggunakan  Rapid  Miner  5.1.  maka  didapat  hasil  bahwa Algoritma  Neural  Network  memiliki  akurasi  yang  lebih  rendah  bila  dibandingkan  dengan  akurasi menggunakan  metode  optimasi  adaboost  pada  proses  trainning  ditambah  dengan  Neural  Network,  ini dapat  dilihat  dengan  rendahnya  tingkat  error  MSE  menggunakan  metode  adaboost+neuralnetwork  dan
dapat  disimpukan  pula  bahwa  dengan  menggunakan  jumlah  data  yang  lebih  banyak  maka  dapat menurunkan  tingkat  akurasi  error  MSE  sehingga  berhasil  meningkatkan  akurasi  prediksi  dalam  bisnis forex trading.
a. Grafik Tren Akurasi Prediksi Per 5 Menit menggunakan 268 Data
Gambar 1. Grafik Prediksi Akurasi Nilai Tukar Mata Uang Pada Bisnis Forex Per 5 Menit

## Menggunakan 268 Data
Dari  gambar  1  diatas  menunjukkan  grafik  akurasi  hasil  prediksi  nilai  tukar  mata  uang  pada  bisnis forex per 5 menit  menggunakan 268 data. Contoh pada grafik saat penutupan tanggal 9 Juli 2015 pukul 05:35 nilai tukar mata uang sebesar 186.34 yang diprediksi oleh algoritma neural network sebesar 186.54, kemudian  pada  menit  yang  kedua  nilai  tukar  mata  uang  ditutup  dengan  nilai  sebesar  186.36  yang diprediksi  oleh  algoritma neural  network sebesar  186.57,  dari  hasil  prediksi  tersebut  diatas  disimpulkan bahwa nilai akurasi error prediksi pada nilai tukar mata uang per 5 menit menggunakan algoritma neural networks  sebesar  0.758619403.  sedangkan  grafik  saat  penutupan  tanggal  9  Juli  2015  pukul  05:35  nilai tukar  mata  uang  sebesar  186.34  yang  diprediksi  oleh  algoritma  neural  network  +  Adaboost  sebesar 186.36, kemudian pada menit yang kedua nilai tukar mata uang ditutup dengan nilai sebesar 186.36 yang diprediksi  oleh  algoritma  neural  network  +  Adaboost  sebesar  186.38,  dari  hasil  prediksi  tersebut  diatas disimpulkan  bahwa  nilai  akurasi  error  prediksi  pada  nilai  tukar  mata  uang  per  5  menit  menggunakan algoritma neural networks + adaboost sebesar 0.397014925.
b. Grafik Tren Akurasi Prediksi Per 5 Menit menggunakan 2047 Data
Gambar 2. Grafik Prediksi Akurasi Nilai Tukar Mata Uang Pada Bisnis Forex Per 5 Menit

## Menggunakan 2047 Data
Dari  gambar  2. diatas  menunjukkan  grafik  akurasi  hasil  prediksi  nilai  tukar  mata  uang  pada  bisnis forex per 5 menit menggunakan 2047 data. Contoh pada grafik saat penutupan tanggal 9 Juli 2015 pukul 05:35 nilai tukar mata uang sebesar 186.34 yang diprediksi oleh algoritma neural network sebesar 186.41, kemudian  pada  menit  yang  kedua  nilai  tukar  mata  uang  ditutup  dengan  nilai  sebesar  186.36  yang diprediksi  oleh  algoritma neural  network sebesar  186.39,  dari  hasil  prediksi  tersebut  diatas  disimpulkan bahwa nilai akurasi error prediksi pada nilai tukar mata uang per 5 menit menggunakan algoritma neural networks  sebesar  0.500161212.  sedangkan  grafik  saat  penutupan  tanggal  9  Juli  2015  pukul  05:35  nilai tukar  mata  uang  sebesar  186.34  yang  diprediksi  oleh  algoritma neural  network  +  Adaboost sebesar 186.35, kemudian pada menit yang kedua nilai tukar mata uang ditutup dengan nilai sebesar 186.36 yang diprediksi  oleh  algoritma neural  network  +  Adaboost sebesar  186.37,  dari  hasil  prediksi  tersebut  diatas disimpulkan  bahwa  nilai  akurasi error prediksi  pada  nilai  tukar  mata  uang  per  5  menit  menggunakan algoritma neural networks + adaboost sebesar 0.099951148.
Grafik  pengukuran  keandalan  prediksi  dengan  menggunakan  MSE  ( Mean  Sequare  Error )  Nilai akurasi prediksi dikatakan tinggi apabila nilai MSEnya rendah maka untuk mengukur keandalan prediksi dalam penelitian ini menggunakan MSE ( Mean Sequare Error ). Dari hasil percobaan prediksi yang telah dilakukan maka didapat:
(1) Keterangan :
MSE : Mean Sequare Error
D t
:  Close
F t
:  Prediksi N
:  Total jumlah periode
Tabel 1. Akurasi error prediksi nilai tukar mata uang Great Britain Poundsterling (GBP) terhadap
Japanese Yen No. Waktu Prediksi MSE Neural Network MSE Adaboost + NN 1. Per 5 Menit dengan 268 data 0.758619403 0.397014925 2. Per 5 Menit dengan 2047 data 0.500161212 0.099951148
Tabel  1  adalah  menjelaskan  tentang  akurasi  error  prediksi  nilai  tukar  mata  uang Great  Britain Poundsterling  (GBP) terhadap Japanese  Yen, yang  mana  terlihat  hasil  waktu  prediksi  5  menit  dengan menggunakan  268  data  di  dapat  nilai error MSE menggunakan  metode Neural  Network sebesar 0.758619403 dan nilai error MSE menggunakan metode Adaboost + NN sebesar 0.397014925 dan hasil waktu prediksi 5 menit dengan menggunakan 2047 data di peroleh nilai error MSE menggunakan metode Neural Network sebesar 0.500161212 dan nilai error MSE menggunakan metode Adaboost + NN sebesar 0.099951148

## Gambar 1 3.  Keandalan Prediksi Menggunakan MSE
Dari Tabel 1 dan  Gambar 3 tentang  Grafik Keandalan prediksi  menggunakan MSE di atas didapat nilai  kesalahan error prediksi  per  5  menit  menggunakan  data  sebanyak  268  dan  dengan  menggunakan metode Neural  Network sebesar  0.758619403  sedangkan  nilai  kesalahan error  adaboost lebih  rendah yaitu sebesar 0.397014925, nilai kesalahan error prediksi per 5 menit menggunakan data sebanyak 2047 dan dengan menggunakan metode Neural Network sebesar 0.500161212 sedangkan nilai kesalahan error adaboost lebih  rendah  yaitu  sebesar  0.099951148.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  Nilai MSE Adaboost  +  NN dalam  memprediksi  lebih  kecil  dibandingkan Neural  Network maka  nilai  prediksi menggunakan Adaboost lebih akurat dibandingkan dengan neural network dan Nilai MSE menggunakan data  yang  sedikit  menghasilkan  nilai  MSE  yang  besar  sedangkan  bila  menggunakan  data  yang  lebih banyak menghasilkan nilai MSE yang lebih kecil.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  penelitian  dan  percobaan  maka  didapatkan  hasil  penelitian  pertama  yang  telah dilakukan  dengan  menggunakan  Algoritma Neural  Network  Backpropagatioan dengan  menggunakan
data sebanyak 268 menunjungkan tingkat akurasi error prediksi pada waktu prediksi per 5 menit sebesar 0.758619403, bila menggunakan data sebanyak 2047 menunjukkan tingkat akurasi error prediksi sebesar 0.500161212  dan  hasil  penelitian  kedua  yang  telah  dilakukan  menggunakan  Algoritma  Optimasi Adaboost pada  proses  trainning  dan  ditambah Neural  Network  Backpropagation pada  proses  learning menunjukkan tingkat akurasi error prediksi pada waktu prediksi per 5 menit menggunakan data sebanyak 268  sebesar  0.397014925,  bila  menggunakan  data  sebanyak  2047  menunjukkan  tingkat  akurasi  error prediksi sebesar 0.099951148.
Tahap  awal  dalam  melakukan  penelitian  ini  sampai  dengan  pengujian  menggunakan  perhitungan prediksi  nilai  akurasi error menggunakan  rumus  MSE  ( Mean  Sequare  Error )  dengan  menggunakan algoritma  optimasi adaboost untuk  memberikan  jawaban  atas  permasalahan  bahwa  nilai  akurasi  error Algoritma Neural  Network  Backpropagation perlu  direndahkan  agar  akurasi  prediksi  meningkat  dan tahap kedua dilakukan uji coba menggunakan data yang lebih banyak dibandingan dengan tahap ke satu.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  Algoritma Neural Network memiliki  akurasi  yang  lebih  rendah  bila  dibandingkan  dengan  akurasi  menggunakan  metode optimasi adaboost pada  proses trainning ditambah  dengan Neural  Network ,  ini  dapat  dilihat  dengan rendahnya  tingkat error MSE menggunakan  metode adaboost  +  neural  network dan  dapat  disimpukan pula bahwa dengan menggunakan jumlah data yang lebih banyak maka dapat menurunkan tingkat akurasi error MSE sehingga berhasil meningkatkan akurasi prediksi dalam bisnis forex trading .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abraham  and  M.U.  Chowdhury,  2010,  "Australian  Forex  Market  Analysis  Using  Connectionist Models," Training , pp. 1-13.
[2] A.A.  Philip,  2011,  "Artificial  Neural  Network  Model  for  Forecasting  Foreign  Exchange  Rate," Information Technology Journal , vol. 1, pp. 110-118.
[3] M.H.  Eng,  Y.  Li,  Q.  Wang,  and  T.H.  Lee,  2008,  "Forecast  Forex  With  ANN  Using  Fundamental Data," Architecture , pp. 1-4.
[4] A.S.  From  and  A.  Neural,  2007,  "IIGSS  Academic  Publisher  Are  Foreign  Exchange  Rates Predictable ? A Survey  From Artificial Neural Networks Perspective  *," Exchange Organizational Behavior Teaching Journal , vol. 8, pp. 207-227.
[5] J.  Kamruzzaman  and  R.A.  Sarker,  2009,  "Comparing  ANN  Based  Models  with  ARIMA  for Prediction of Forex Rates," vol. 22, pp. 2-11.
[6] K.K. Lai, L. Yu, and S. Wang, 2008, "A Neural Network and Web-Based Decision Support System for Forex Forecasting and Trading," Framework , pp. 243-253.
[7] G.  Hu,  F.  Zhu,  and  Y.  Zhang,  2009,  "Study  of  Integrating  AdaBoost  and  Weight  Support  Vector Regression Model,"
[8] M.  Ibrahim  and  B.R.  Lan,  2007, " University  technology  mara  foreign  exchange  market prediction using standard backpropagation neural network "
[9] Gordon and H.D. Jr, 2009, " Forecasting Forex Rates ,".
[10] Physics, 2008, "Using Recurrent Neural Networks To Forecasting of Forex," Time .
[11] Dunis, M. Williams, and Mark, 2009, "Modelling and trading the eur/usd exchange rate: do neural network models perform better," Derivatives Use, Trading  & Regulation , vol. vol, pp. 8no3pp211-
239.
[12] P.  Sutheebanjard,  2010,  "Stock  Exchange  of  Thailand  Index  prediction  using  Back  Propagation Neural Networks," Exchange Organizational Behavior Teaching Journal , pp. 2-5.
[13] Ahmad,  2009, "SVM  Based Models  for  Predicting  Foreign  Currency  Exchange  Rates," Journal  of Management , pp. 0-3.
[14] C.  Services,  2008,  "Forecasting  Daily  Foreign  Exchange  Rates  Using  Genetically  Optimized Neural," Journal of Forecasting , vol. 511, pp. 501-511.
[15] X. Wu, V. Kumar, J.R. Quinlan, J. Ghosh, Q. Yang, H. Motoda, G.J. Mclachlan, A. Ng, B. Liu, P.S. Yu,  Z.Z.  Michael,  S.  David,  and  J.H,  2008,  "Top  10  algorithms  in  data  mining," Knowledge  and Information Systems , pp. 1-37.
[16] X.  Zhang  and  F.  Ren,  2008,  "Improving  Svm  Learning  Accuracy  with  Adaboost," Learning ,  pp. 221-225.
[17] C.  Dunis,  M.  Williams,  and  Mark,  2009,  "Modelling  and  trading  the  eur/usd  exchange  rate:  do neural  network  models  perform  better," Derivatives  Use,  Trading  &  Regulation ,  vol.  vol,  pp. 8no3pp211-239.
[18] X.  Zhang  and  F.  Ren,  2008,  "Improving  Svm  Learning  Accuracy  with  Adaboost," Learning ,  pp. 221-225.