Main Article Content
Abstract
Jaringan syaraf tiruan merupakan model yang meniru cara kerja jaringan neural biologis. Pada
makalah ini menerapkan salah satu metode jaringan syaraf tiruan yaitu backpropagation dengan fungsi aktivasi
sigmoid untuk peramalan harga saham perusahaan. Kriteria informasi untuk seleksi model menggunakan
Akaike Information Criterion.
Penentuan peramalan saham ini berdasarkan pada variabel-variabel data transaksi saham biasa, berupa
kombinasi harga pembukaan, harga tertinggi, harga terendah, harga penutupan, index pergerakan saham dan
volume saham yang terjual. Hasil peramalan adalah harga saham penutupan esok hari. Arsitektur jaringan
yang digunakan untuk peramalan adalah 5-30-1 dengan learning rate 0.04 dan momentum 0.8.
Kata kunci: Backpropagation, Fungsi Aktivasi, Sigmoid, Learning Rate, Momentum dan Akaike Information
Criterion.
makalah ini menerapkan salah satu metode jaringan syaraf tiruan yaitu backpropagation dengan fungsi aktivasi
sigmoid untuk peramalan harga saham perusahaan. Kriteria informasi untuk seleksi model menggunakan
Akaike Information Criterion.
Penentuan peramalan saham ini berdasarkan pada variabel-variabel data transaksi saham biasa, berupa
kombinasi harga pembukaan, harga tertinggi, harga terendah, harga penutupan, index pergerakan saham dan
volume saham yang terjual. Hasil peramalan adalah harga saham penutupan esok hari. Arsitektur jaringan
yang digunakan untuk peramalan adalah 5-30-1 dengan learning rate 0.04 dan momentum 0.8.
Kata kunci: Backpropagation, Fungsi Aktivasi, Sigmoid, Learning Rate, Momentum dan Akaike Information
Criterion.