PREDIKSI HARGA SAHAM BBCA MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY DAN GATED RECURRENT UNIT
##plugins.themes.academic_pro.article.main##
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga saham PT Bank Central Asia Tbk (BBCA) menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU). Data harga saham diambil dari Yahoo Finance (2010–2023) sebanyak 3.464 data, mencakup atribut Tanggal, Open, High, Low, Close, Adj Close, dan Volume. Data diproses menggunakan MinMax Scaler sebelum pelatihan model. Model dievaluasi menggunakan MAE, RMSE, dan MAPE untuk mengukur performa prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa GRU lebih unggul dibandingkan LSTM dalam memprediksi harga saham BBCA, dengan akurasi prediksi yang lebih mendekati nilai aktual. Dari hasil eksperimen pelatihan model menggunakan dataset harga saham BBCA harian dengan berbagai kombinasi hyperparameter yang ditetapkan, ditemukan bahwa model dengan metrik evaluasi terendah adalah model LSTM dengan batch size 64 dan epoch 20. Model ini memberikan nilai MAE sebesar 158.508342, RMSE sebesar 208.687816, dan MAPE sebesar 2.248164%. Temuan ini diharapkan berkontribusi pada pengembangan analisis keuangan di Indonesia.
##plugins.themes.academic_pro.article.details##
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Pemberitahuan Hak Cipta
Usulan kebijakan untuk jurnal yang menawarkan akses terbuka Syarat yang dibutuhkan penulis adalah sebagai berikut:
1. Penulis memegang hak cipta dan memberikan jurnal hak penerbitan pertama secara bersamaan di bawah lisensi di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0), yang mengizinkan orang lain untuk menyalin dan mendistribusikan ulang materi ini dalam bentuk atau format apa pun termasuk menyusun, memodifikasi, dan membuat turunan materi ini untuk tujuan apa pun, termasuk tujuan komersial.
2. Penulis dapat membuat pengaturan kontrak terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi dekaden publikasi jurnal (misalnya mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan mengakui publikasi aslinya di jurnal ini.
3. Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting artikel secara online (misalnya di repositori institusional atau di situs web mereka) seperti pada Garuda, Academia, researchgate atau repository lainnya sebelum dan selama proses pengiriman, karena dapat menghasilkan pertukaran yang produktif dan kutipan artikel yang diterbitkan lebih awal dan lebih maju (periksa: Efek Akses Terbuka)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
References
Hendi, R. S. P. (2020). Penyusunan Sistem Pengendalian Internal dan Pencatatan Akuntansi pada Toko Vegindo. 1(1), 1157–1160. http://repository.uib.ac.id/id/eprint/2831
Hendrawan, A., Vydia, V., & Cholil, S. R. (2021). Prediksi Pandemi Covid 19 Kota Semarang Menggunakan Pendekatan Neural Network. Jurnal Riptek, 15(1), 43–46. https://doi.org/10.35475/riptek.v15i1.113
Indria, A. T., & Kasih, P. (2023). Perancangan Sistem Bantu Penentuan Metode Pembelajaran Terbaik Menggunakan Algoritma Weighted Product. Stains (Seminar Nasional …, 2, 319–328. https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/stains/article/view/2845%0Ahttps://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/stains/article/download/2845/2026
Kadir, S. (2023). Keuangan Terdesentralisasi (DeFi) Dan Fintech Syariah Dalam Sistem Keuangan Abad 21 Decentralized Finance (DeFi) And Sharia Fintech In The 21st Century Financial System. Journal of Accounting and Finance (JACFIN), 5(2), 1–14.
Karyadi, B. (2023). Pemanfaatan Kecerdasan Buatan Dalam Mendukung Pembelajaran Mandiri. Educate: Jurnal Teknologi Pendidikan, 8(2), 253–258. https://doi.org/10.32832/educate.v8i02.14843
Lubis, R. H., & Tarigan, P. S. (2023). Pengaruh Penggunaan Big Data terhadap Kualitas Audit. All Fields of Science Journal Liaison Academia and Sosiety, 3(4), 22–26. https://doi.org/10.58939/afosj-las.v3i4.683
Nisa, Z., Azzahra, R. T., & Khotimah, S. K. (2023). Studi Analisis: Teori Pemrosesan Informasi dalam Pembelajaran PAI Berbasis HOTS. Jurnal Ilmiah Dikdaya, 13(2), 541. https://doi.org/10.33087/dikdaya.v13i2.525
Permana, I. P. H. (2021). Analisis Rasio Pada Instagram Untuk Penelitian Kualitatif Menggunakan Metode Ekploratif. Jurnal Sistem Informasi dan Komputer Terapan Indonesia (JSIKTI), 3(3), 44–55. https://doi.org/10.33173/jsikti.109
Rawis, T., Mangangka, I., & Legrans, R. (2023). Analisis Kebutuhan Air Bersih di Pusat Perbelanjaan Manado Town Square. Tekno, 21(85), 102–114.
Rejeki, M. S., & Tarmuji, A. (2013). Membangun aplikasi autogenerate script ke Flowchart untuk mendukung business process Reengineering. Jurnal Sarjana Teknik Informatika, 1(2), 448–456.
Ridho, I. I., Ariana, A. A. G. B., & Windarto, A. P. (2023). Optimasi Fungsi Pembelajaran Jaringan Saraf Tiruan dalam Meningkatkan Akurasi pada Prediksi Ekspor Kopi Menurut Negara Tujuan Utama. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 4(4). https://doi.org/10.47065/bits.v4i4.3240
Rusyida, W. Y., & Pratama, V. Y. (2020). Prediksi Harga Saham Garuda Indonesia di Tengah Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode ARIMA. Square : Journal of Mathematics and Mathematics Education, 2(1), 73. https://doi.org/10.21580/square.2020.2.1.5626
Sutisna, T., Raharja, A. R., Hariyadi, E., Hafizh, V., & Putra, C. (2024). Penggunaan Computer Vision untuk Menghitung Jumlah Kendaraan dengan Menggunakan Metode SSD ( Single Shoot Detector ). Journal Of Social Science Research Volume, 4, 6060–6067. https://doi.org/10.31004/innovative.v4i2.10071
Syah, H., & Witanti, A. (2022). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid-19 Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (Svm). Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika), 5(1), 59–67. https://doi.org/10.47080/simika.v5i1.1411
Utami, A. S., & Kadafi, M. (2020). Analisis User Interface pada Aplikasi Sumeks.co Menggunakan Metode System Usability Scale (SUS). Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan, 3(1), 193–200.
Wijayanti, I. K., Nurchim, & Maulindar, J. (2023). Perancangan Smart Home Jemuran Otomatis Berbasis Internet of Things. INFOTECH journal, 9(1), 183–189. https://doi.org/10.31949/infotech.v9i1.5344
Wijoyo, H. (2021). sistem informasi Manajemen. https://ojs.stmikdharmapalariau.ac.id/index.php/repository/article/view/590/340
Yuniarso, Y. B. (2023). Penggunaan Java Neatbeans Dalam Aplikasi Sistem Informasi Penjualan Tiket Bus Pariwisata P.O Harapan Jaya. Journal of Research and Publication Innovation , 1(3), 708–714. https://jurnal.portalpublikasi.id/index.php/JORAPI/article/view/358
Zahra, A. (2023). Aplikasi Teori Gelombang Elliott dalam Memprediksi Pergerakan Harga di Pasar Saham. EKALAYA : Jurnal Ekonomi Akuntansi, 1(4), 18–27. https://doi.org/10.59966/ekalaya.v1i4.681