Peramalan Harga Saham Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) Studi Kasus Saham Bank Mandiri

Peramalan Harga Saham Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) Studi Kasus Saham Bank Mandiri

Penulis

  • Muhammad Iqbal Pratama Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
  • Putra Pandu Adikara Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
  • Sigit Adinugroho Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Kata Kunci:

Extreme Learning Machine, Saham, MAPE

Abstrak

Saham adalah salah satu jenis investasi yang dapat menghasilkan keuntungan terbesar. Salah satu masalah yang ada pada investasi saham adalah sulitnya meramal harga saham sehingga menimbulkan keraguan untuk membeli atau menjual suatu saham. Metode ELM diimplementasikan untuk peramalan harga saham dengan studi kasus saham harian Bank Mandiri. Metode ini memiliki keunggulan berupa waktu pelatihan yang cepat dan nilai error yang rendah. Proses yang dilakukan adalah melakukan normalisasi terhadap data saham harian Bank Mandiri, membangkitkan bobot input dan bobot bias, melakukan tahap pelatihan, melakukan tahap pengujian, melakukan denormalisasi terhadap data hasil peramalan, dan melakukan evaluasi model menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Fitur berupa harga Open, High dan Low akan digunakan untuk meramal harga saham harian Bank Mandiri. Dari hasil pengujian, didapatkan nilai MAPE terendah sebesar 1,012% dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid, jumlah neuron pada hidden layer sebanyak empat buah neuron dan data yang digunakan adalah data satu tahun terakhir.

Unduhan

Diterbitkan

06 Jul 2018

Cara Mengutip

Pratama, M. I., Adikara, P. P., & Adinugroho, S. (2018). Peramalan Harga Saham Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) Studi Kasus Saham Bank Mandiri. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(11), 5009–5014. Diambil dari https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/3163

Terbitan

Bagian

Artikel
Loading...