Perbandingan Metode ARIMA dan Jaringan Saraf Tiruan pada Peramalan Indeks Saham Syariah Indonesia

Abstract

Peramalan yang akurat dibutuhkan untuk mendapatkan keuntungan maksimum dan kerugian minimum pada perdagangan saham. Pada penelitian ini ARIMA, jaringan saraf tiruan perambatan balik (BPNN), dan jaringan saraf tiruan Elman (ERNN) dibandingkan untuk meramalkan Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI). Data merupakan nilai ISSI mingguan dari Mei 2011 sampai April 2018 dengan 360 observasi dan dibagi menjadi 324 data latih dan 36 data uji. Validasi dilakukan dengan periode peramalan berjumlah 1, 2, 3, dan 4 yang kemudian diulang sampai mendapatkan 36 nilai ramalan. Akurasi peramalan diukur dengan root mean square eror (RMSE), mean abslute percentage eror (MAPE), dan korelasi. Jaringan saraf tiruan menghasilkan peramalan yang cenderung overfit. Pada data ISSI yang fluktuatif dengan adanya beberapa perubahan tren, peramalan dengan jaringan saraf tiruan menghasilkan nilai RMSE dan MAPE lebih kecil sebelum terjadi perubahan tren. Pada sisi lain, ARIMA menghasilkan peramalan yang lebih stabil terhadap perubahan tren sehingga nilai RMSE dan MAPE lebih kecil dibandingkan dengan jaringan saraf tiruan.