Febiyanti, Dewi
(2023)
Peramalan Harga Saham PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Menggunakan Backpropagation Neural Network.
Skripsi thesis, Universitas Negeri Padang.
Abstract
Pergerakan harga saham PT Bank Rakyat Indonesia Tbk mengalami
fluktuasi baik berupa kenaikan ataupun penurunan. Naiknya harga saham akan
memberikan keuntungan bagi investor dengan melakukan penjualan saham. Akan
tetapi, terjadinya kesalahan saat bertransaksi saham mengakibatkan investor dapat
menanggung risiko yang tinggi. Oleh karena itu, untuk mengantisipasi hal tersebut
maka dilakukan peramalan pada harga saham. Tujuan penelitian ini adalah untuk
meramalkan harga saham PT Bank Rakyat Indonesia Tbk menggunakan Backpropagation
Neural
Network
serta
untuk
mengetahui
hasil
akurasi
yang
diperoleh
dengan
menggunakan
metode
tersebut.
Penelitian ini merupakan penelitian terapan, yaitu penerapan metode
Backpropagation Neural Network dalam meramalkan harga saham PT Bank
Rakyat Indonesia (Persero) Tbk. Data pada penelitian ini menggunakan data
sekunder yang diperoleh dari website yahoo finance. Data tersebut merupakan
data harga penutupan saham harian PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk
periode 1 Maret 2021 sampai dengan 31 Juli 2023.
Penelitian ini memperoleh model jaringan backpropagation yang optimal
yaitu BP(5,3,1) dengan 5 neuron di lapisan masukan, 3 neuron di lapisan
tersembunyi dan 1 neuron di lapisan keluaran. Akurasi yang dihasilkan dari model
jaringan tersebut memperoleh nilai MAPE 0,8193%. Hasil tersebut menunjukkan
bahwa jaringan yang terbentuk menggunakan backpropagation baik digunakan
dalam meramalkan harga saham PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk.
Actions (login required)
 |
View Item |
