%A 1717031035 Nabilla Defizd Putri
%T STRUKTUR TERBAIK NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN
ALGORITMA BACKPROPAGATION DAN 4 FUNGSI AKTIVASI DALAM
MEMPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG)
%X Stocks are one of the most popular financial market instruments. One of the
parameters that can be seen in stock investment is Indonesian Composite Index
(IDI) as known as IDX Composite. In this study, the best network structure will be
determined using backpropagation algorithm to produce a high level of accuracy
in predicting IDX closing price. There are 4 activation functions, sigmoid
activation function, tanh, ReLU and leaky ReLU an also 2 threshold values 0.01
and 0.001. So the best network structure is obtained by the form of 2 input layers,
1 hidden layer contains 2 nodes using the leaky ReLU activation function and a
0,01 threshold value. The best network structure produces an 0,244838 MSE value
and 0.8686% MAPE value or 9.1314%. of accuracy level.

Keywords: IDX Prediction, Neural Network, Backpropagation, Neural Network

Structure.
Saham merupakan salah satu instrumen pasar keuangan yang paling populer. Salah
satu parameter yang dapat dilihat dalam investasi saham adalah pergerakan indeks
harga saham gabungan atau IHSG. Dalam penelitian ini akan ditentukan struktur
jaringan terbaik menggunakan Algoritma Backpropagation dengan tujuan
menghasilkan tingkat keakuratan yang tinggi dalam memprediksi harga penutupan
IHSG. Akan digunakan 4 fungsi aktivasi yaitu fungsi aktivasi sigmoid, tanh, ReLU
dan leaky ReLU serta 2 nilai threshold sebesar 0,01 dan 0,001. Sehingga
didapatkan struktur jaringan terbaik berupa 2 input layer, 1 hidden layer berisi 2
nodes dengan menggunakan fungsi aktivasi leaky ReLU dan nilai threshold sebesar
0,01. Dengan menggunakan struktur jaringan terbaik didapatkan nilai MSE sebesar
0,244838 dan nilai MAPE sebesar 0,8686% atau dengan akurasi sebesar 99,1314%.

Kata kunci: Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), Neural Network,

Backpropagation, Struktur Neural Network.
%C UNIVERSITAS LAMPUNG
%D 2021
%I FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
%L eprints62234