| Perdagangan saham merupakan salah satu jenis bisnis yang dilakukan di berbagai belahan dunia. Untuk mendapatkan profit yang maksimal, diperlukan analisa akurat sehingga seorang trader dapat memutuskan untuk membeli dan menjual saham pada waktu dan harga tepat. Secara konvensional, analisa yang digunakan adalah analisa fundamental dan analisa teknikal berbasis data historis yang diolah dengan pendekatan matematis. Dengan berkembangnya teknologi, maka analisa dan prediksi harga dapat dilakukan dengan dibantu algoritma komputasi, salah satunya adalah machine learning. Pada penelitian ini dilakukan simulasi pada Artificial Neural Network untuk mendapatkan hasil prediksi harga yang akurat. Eksperimen dilakukan dengan menggunakan berbagai parameter input termasuk dengan menggunakan filter moving average, untuk mendapatkan akurasi terbaik. Simulasi dilakukan dengan dataset indeks saham yang mewakili tiga benua yaitu NYA (Amerika, USA), GDAXI (Eropa, Jerman) dan JKSE (Asia, Indonesia). Penelitian ini mengusulkan metoda baru yaitu penggunaan input berupa kombinasi dari parameter harga C, O, L, H, MA-5 dari C, MA-5 dari O, dan rata-rata O & C. Selain itu, juga dibandingkan dengan metoda dari hasil penelitian yang telah dilakukan oleh Khorram et al, dan diperoleh bahwa metoda baru yang diusulkan ini memberikan hasil prediksi yang lebih akurat. |
