Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dengan Metode Extreme Learning Machine (ELM)

Afifah Arifianty; Mulyono Mulyono; Med Irzal

doi:10.21009/jmt.1.1.4

Afifah Arifianty Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Jakarta
Mulyono Mulyono Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Jakarta
Med Irzal Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Jakarta

Abstract

Abstrak

Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) merupakan suatu nilai untuk mengukur kinerja seluruh saham. IHSG mencerminkan perkembangan pasar secara keseluruhan. Jika IHSG mengalami kenaikan dari hari kemarin maka dapat disimpulkan beberapa saham yang berada pada bursa efek mengalami kenaikan. Oleh karena itu, peramalan harga akan sangat bermanfaat untuk para investor, sehingga mereka dapat mengetahui prospek investasi saham di masa datang. Ada banyak metode untuk peramalan. Tetapi, metode-metode yang telah ada sebelumnya membutuhkan waktu komputasi yang relatif lebih lama. Metode Jaringan Syaraf Tiruan(JST) dikhawatirkan akan semakin ditinggalkan karena diperlukan waktu yang lama dalam pengambilan keputusan. Untuk mengatasi masalah, Huang (2004) menemukan sebuah metode pembelajaran dalam JST bernama Extreme Learning Machine (ELM). ELM merupakan jaringan syaraf tiruan feedforward dengan satu hidden layer atau lebih dikenal dengan istilah Single hidden Layer Feedforward neural Networks(SLFNs) (Sun et al, 2008). Pada metode ini, faktor yang digunakan dalam peramalan hanya faktor data masa lalu, bukan disebabkan faktor lain seperti politik, ekonomi dan lain-lain.

Kata kunci: Indeks Harga Saham Gabungan, Peramalan, Jaringan Syaraf Tiruan, Extreme Learning Machine.