132
BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan mengenai pembentukan jaringan Fuzzy Feed Forward Neural Networkdengan algoritma genetika menggunakan variasi seleksiyang
diterapkan untuk meramalkan nilai Indeks Harga Saham Gabungan, maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Pembentukan pembentukan
jaringan Fuzzy
Feed Forward
Neural Networkdengan algoritma genetika menggunakan variasi seleksiterdiri dari
beberapa tahap: 1 menentukan input jaringan berdasarkan data ACF dan PACF, 2 membagi data menjadi data training dan data testing 3 melakukan proses
fuzzyfikasi4 membangun model Fuzzy Feed Forward Neural Network yaitu dengan menentukan banyak neuron pada lapis tersembunyi, menentukan input
yang optimal, dan menentukan bobot 5 setelah diperoleh bobot akhir, bobot akhir yang diperoleh digunakan dalam algoritma genetika dengan variasi
seleksiuntuk mendapatkan bobot yang optimal 6 meramalkan nilai IHSG dengan bobot yang diperoleh dalam Fuzzy Feed Forward Neural Network maupun dalam
algoritma genetika dengan variasi seleksi7 melakukan proses defuzzyfikasi. 2. Model fuzzy FFNN diterapkan pada data harga IHSG bulan Januari 2007 sampai
Juli 2016 dengan variabel input yang digunakan adalah data IHSG, Indeks Dow Jones, Indeks Hang Seng, Tingkat Bunga, Tingkat Inflasi, dan Nilai tukar Rupiah
133 terhadap USD. Model yang diperoleh yaitu dengan 8 lapisan neuron tersembunyi
dengan 6 input variabel. Nilai MAPE yang dihasilkan pada training dengan fuzzy FFNNyaitu sebesar 8,6605 untuk nilai MAPE training dan MAPE testing
sebesar 5,4216. Dengan algoritma genetika pada seleksi roulette wheeldiperoleh MAPE trainingsebesar 7,8736 dan MAPE testing sebesar
4,9087. Sedangkan pada algoritma genetika dengan seleksi rank- baseddiperoleh MAPE training sebesar 7,7220 dan MAPE testing sebesar
4,9139. Hasil peramalan pada bulan Agustus 2016 dengan fuzzy FFNN dihasilkan nilai IHSG sebesar 4.990,97; hasil peramalan bulan Agustus 2016
pada algoritma genetika dengan seleksi roulette wheel sebesar 4.946,15; dan hasil peramalan bulan Agustus 2016 pada algoritma genetika dengan seleksi
rank-based sebesar 4.930,65.
B. Saran
Kategori