Abstract

ARIMA merupakan metode yang umum digunakan untuk memprediksi suatu data. Seiring dengan perkembangan ilmu, ada metode lain yang dapat digunakan memprediksi, salah satunya adalah JSTbackpropagation. Tulisan ini bertujuan mengetahui arsitektur jaringan syaraf tiruan yang optimal serta mengkomparasikanantara model ARIMA dan JSTbackpropagation. Metode yang digunakan adalah studi pustaka, perumusan masalah, pemecahan masalah, analisis data dengan bantuan GUI MATLAB dan Minitab, dan penarikan kesimpulan. Berdasarkan hasil simulasi data harga saham PT. Asuransi Bina Dana Arta (ABDA).Tbk dengan menggunakan JSTbackpropagation diperoleh nilai MSE dari proses training sebesar 0,000206 dan proses testing sebesar 0,00140. Arsitektur jaringan yang optimal adalah 1 neuron input layer, 1 neuron hidden layer dan 1 neuron input layer. Sedangkan model terbaik ARIMA, yaitu ARIMA (1,1,0) dengan nilai MSE sebesar 0,001145. Namun, karena selisih nilai MSE dari kedua metode tidak terlalu besar, maka kedua metode dapat digunakan untuk prediksi harga saham