Harga saham mengalami perubahan yang cepat dari waktu ke waktu.Pergerakan harga saham menjadi tolak ukur bagi para investor untuk mengambil keputusan kapan sebaiknya saham dibeli, dijual atau dipertahankan. Untuk itu diperlukan suatu model analisis dengan tingkat akurasi yang tinggi dalam membantu para investor mengambil keputusan untuk mengurangi resiko kerugian. Penelitian ini menggunakan perbandingan metode Moving Average dan Neural Network algoritma Backpropagation dalam memprediksi harga saham. Data yang digunakan merupakan data historis Jakarta Stock Exchange (^JKSE) dari tahun 2010 - April 2018 yang diperoleh melalui Yahoo Finance. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan adalah semakin kecil hasil error, maka nilai akurasinya semakin baik. Semakin kecil target error, maka jumlah epoch akan semakin besar dalam perhitungan menggunakan metode Neural Network algoritma Backpropagation. Prediksi harga saham menggunakan metode Moving Average lebih akurat dibandingan metode Neural Network algoritma Backpropagation, dimana tingkat akurasi untuk Moving Average (MA) adalah 80,11% dan untuk Neural Network algoritma Backpropagation adalah 78,91%.