PERAMALAN HARGA SAHAM DENGAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) - Judianto , Mathew; Handhayani, Teny; Hendryli, Janson (Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, 2024)
Sistem prediksi harga saham di Indonesia menggunakan algoritma machine learning, yaitu Long Short Term Memory (LSTM). Data yang dipilih sebagai faktor pengaruh dalam sistem ini adalah harga Brent Crude Oil. Tujuan utama dari sistem ini adalah memberikan nilai prediksi saham untuk 7 hari ke depan, yang dapat membantu masyarakat umum dan investor untuk lebih memitigasi risiko yang timbul dari pembelian saham. Data yang digunakan adalah harga penutupan Brent Crude Oil dan harga penutupan PT. Astra International Tbk yang diperoleh dari situs Yahoo Finance yang terdiri dari data dari Januari 2018 hingga Januari 2023. Data yang digunakan telah dinormalisasi dan diproses sebelum dimasukkan ke dalam model LSTM. Hasil terbaik dapat dicapai dengan menggunakan 80% data sebagai dataset pelatihan, timestep 20, 120 epochs, dan batch size 64. Dengan pengembangan sistem ini, diharapkan masyarakat umum dan investor di Indonesia dapat lebih memitigasi risiko dari pembelian saham yang dianggap sebagai investasi berisiko tinggi..