Penerapan Artificial Neural Network untuk memprediksi indeks harga saham Jakarta Islamic Index

INDONESIA :

Peramalan merupakan cabang ilmu yang digunakan untuk memprediksi kejadian yang mungkin terjadi di masa yang akan datang berdasarkan kejadian dari masa lampau. Salah satu model peramalan yang berkembang adalah Artificial
Neural Network yang menggunakan algoritma backpropagation. Artificial Neural Network merupakan salah satu model peramalan yang memiliki tingkat efektifitas yang baik dan bisa dikatakan nyaris sempurna. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa akurat model yang digunakan untuk memprediksi harga saham Jakarta Islamic Index dan menganalisis peramalan harga saham pada jakarta islamic indeks menggunakan Artificial Neural Network bulan september 2014 hingga oktober 2020 sebanyak 74 data. Diperoleh model peramalan indeks harga saham Jakarta Islamic Index menggunakan Artificial Neural Network dengan model ANN Backpropagation yaitu 4:3:2:1 dimana terdapat 4 variabel pada input layer, 3 hidden layer pertama, 2 hidden layer kedua, dan 1 nilai output. Menghasilkan prediksi sebesar 532.83 dengan akurasi sebesar 98.643%. Selain itu kombinasi tersebut menghasilkan nilai MSE sebesar 0.001178338 dan nilai keakurasian model menggunakan MAPE sebesar 7.501516968% sehingga model
peramalan tersebut sangat baik dan akurat.

ENGLISH:

Forecasting is a branch of science used to predict events that may occur in the future based on events from the past. One of the evolving forecasting models is the Artificial Neural Network which uses backpropagation algorithms. Artificial Neural Network is one of the forecasting models that has a good level of effectiveness and can be said to be almost perfect. The study aims to find out how accurately the model used to predict the stocl price of Jakarta Islamic Index and analyze stock price forecasting on jakarta islamic index using Artificial Neural Network from September 2014 to October 2020 as many as 74 data. Obtained by jakarta Islamic Index stock price index forecasting model using Artificial Neural Network with ANN Backpropagation model which is 4:3:2:1 where there are 4 variables in the input layer, 3 hidden layer first, 2 hidden layer second, and 1
output value. Produced a prediction of 532.83 with an accuracy of 98.643%. In addition, the combination produces an MSE value of 0.001178338 and the accuracy value of the model using MAPE of 7.501516968% so that the forecasting model is very good and accurate.

ARABIC:

التنبّؤ هو فرع من فروع العلم يستخدم للتنبّؤ بالأحداث التي قد تحدث في المستقبل بناءً على أحداث من الماضي. أحد نماذج التنبؤ المتقدمة هو شبكة عصبية اصطناعية تستخدم خوارزمية الانتشار العكسي. شبكة عصبية اصطناعية هي نموذج تنبّؤ يتمتّع بمستوى جيّد من الفعالية ويمكن القول على أنّه شبه مثاليّ. تهدف هذا البحث إلى تحديد مدى دقّة النموذج المستخدم في التنبّؤ بسعر سهم مؤشر جاكرتا الإسلامي وتحليل توقعات أسعار الأسهم على مؤشر جاكرتا الإسلامي باستخدام شبكة عصبية اصطناعية من شهر سبتمبر 2014 إلى أكتوبر 2020 ما يصل إلى 74 حقائق. فينال نموذج التنبؤ لمؤشر أسعار سهم مؤشر جاكرتا الإسلامي باستخدام شبكة عصبية اصطناعية مع نمودج ANN الانتشار العكسي وهي 4:3:2:1 حيث توجد 4 متغيّرات في طبقة الإدخال، و 3 طبقات مخفية أولى، و2 طبقات مخفية ثانية، 1 قيمة الإخراج. ينتج عن توقع 532.83 بدقة 98.643٪. بالإضافة إلى ذلك ، ينتج عن هذه المجموعة قيمة MSE تبلغ 0.001178338 وقيمة دقّة النمودج باستخدام MAPE هي 7.501516968% بحيث يكون نموذج التنبّؤ جيّدا ودقيقًا.