Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
Indah Winarni
Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Prof. DR. HAMKA
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Languange, Linguistic, Communication & Media Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Prediksi Harga Saham Menggunakan Metode Long-Short Term Memory Studi Kasus: Saham Intel Corporation Indah Winarni; Nunik Pratiwi
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 2: JULI 2025
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v5i2.1192

Abstract

Perkembangan dalam bidang teknologi kecerdasan buatan telah mendorong penerapan teknik deep learning dalam analisis pasar keuangan, khususnya dalam meramalkan harga saham. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah model yang bisa memperkirakan harga saham Intel Corporation menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) untuk mendukung pengambilan keputusan dalam investasi. Metode yang dilakukan mencakup pengumpulan data historis dari Kaggle, preprocessing data (cleansing, scaling, dan membagi data untuk pelatihan dan pengujian), merancang model LSTM, dan melakukan evaluasi dengan menggunakan Root Mean Squared Error (RMSE). Model ini dilatih menggunakan 150 epoch dengan fungsi aktivasi tanh dan optimizer Adam. Hasil dari pengujian ini menunjukkan bahwa model LSTM mendapatkan nilai RMSE sebesar 0.0230 paling rendah, serta menunjukkan pola pergerakan harga yang sangat realistis. Hasil ini menunjukkan bahwa LSTM merupakan metode yang efisien untuk memodelkan data deret waktu dalam memprediksi harga saham, serta dapat berfungsi sebagai sumber informasi bagi investor dalam merancang strategi investasi yang didasarkan pada data.
Co-Authors Nunik Pratiwi