Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.449
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Lontar Komputer: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi JURNAL ELEKTRO Indonesia Symposium on Computing Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) IJoICT (International Journal on Information and Communication Technology) JOIN (Jurnal Online Informatika) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika Building of Informatics, Technology and Science Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Charity : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Indonesia Sosial Teknologi eProceedings of Engineering LOGIC: Jurnal Penelitian Informatika
Deni Saepudin
Universitas Telkom Bandung, Indonesia
Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences

Published : 112 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 112 Documents
Search

 8   9   10   11   12 
Prediksi Return Saham Berdasarkan Data Histori dan Data Fundamental Menggunakan LSTM Naufal Abdurrahman Burhani; Saepudin, Deni; Didit Adytia
LOGIC: Jurnal Penelitian Informatika Vol. 3 No. 1 (2025): September 2025
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/logic.v3i1.9236

Abstract

Prediksi harga saham merupakan tantangan signifikan dalam dunia keuangan karena sifat pasar yang dinamis dan kompleks. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga saham dengan menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM), yang efektif dalam menangkap pola sekuensial pada data historis dan fundamental. LSTM dipilih karena kemampuannya untuk memodelkan ketergantungan jangka panjang, yang penting dalam prediksi harga saham. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan kinerja model LSTM pada data historis dan kombinasi data historis dengan data fundamental. Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun model LSTM berhasil menangkap pola pada data training, model tersebut mengalami overfitting yang signifikan pada data testing. Penambahan data fundamental tidak secara signifikan meningkatkan akurasi prediksi pada fase testing. Kesimpulannya, meskipun LSTM membantu dalam menangkap pola kompleks dari data historis dan fundamental, penelitian ini menekankan pentingnya eksplorasi lebih lanjut terhadap metode lain untuk mengatasi overfitting dan meningkatkan kinerja prediksi saham pada data testing.
Prediksi Return Saham Berbasis Clustering Menggunakan K-Means Clustering dan Convolutional Neural Network Rizaldi Maulid Fathurachman; Saepudin, Deni
LOGIC: Jurnal Penelitian Informatika Vol. 3 No. 1 (2025): September 2025
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/logic.v3i1.9463

Abstract

Prediksi harga saham di masa depan merupakan sebuah masalah yang menantang. Dalam penelitian ini telah diterapkan pendekatan clustering untuk mengelompokkan saham-saham yang menunjukkan kesamaan dalam prediksi harga. Proses ini membantu dalam mempermudah prediksi harga, karena saham yang ada dalam 1 cluster yang sama diharapkan mempunyai pola yang lebih mirip. Melalui clustering, saham-saham yang memiliki prediksi harga yang sama dikelompokkan berdasarkan cluster yang telah terbentuk. Kemudian, dilakukan training model menggunakan data rata-rata dari harga saham dalam setiap cluster untuk menghasilkan prediksi harga yang lebih tepat. Dalam penelitian ini metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan saham berdasarkan rata-rata return dan standar deviasi, sedangkan CNN digunakan untuk memprediksi harga saham harian. Selanjutnya prediksi return dapat dihitung berdasarkan prediksi harga yang telah diperoleh. Dataset harga saham LQ45 dibagi menjadi dua bagian, yaitu training data dan test data. Data training digunakan untuk melatih model CNN untuk menganalisis data harga saham historis yang dapat membantu memprediksi return saham di masa depan, sedangkan data test digunakan untuk mengevaluasi kinerja model yang telah dilatih. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa, dengan melihat kriteria elbow maka clustering dengan metode K-Means akan diambil dengan jumlah cluster-nya adalah sebanyak 4 cluster. Dan setelah itu dilakukan prediksi melalui CNN dan hasilnya mampu menghasilkan prediksi harga saham harian dengan baik, dibuktikan dengan nilai RMSE prediksi untuk 1 hari ke depan pada cluster 1 adalah 0,09, untuk cluster 2, RMSE yang diperoleh adalah 0,05, sementara itu cluster 3 memiliki RMSE sebesar 0,07, dan untuk cluster 4 memiliki RMSE yang diperoleh yaitu 0,57. Setelah itu, dihasilkan dari prediksi saham-saham di setiap cluster yang menghasilkan prediksi return tertinggi di setiap harinya. Kemudian dibuat prediksi kinerja portofolio menggunakan equal weight dengan hasil rata-rata return sebesar 0,0009 dan standar deviasi sebesar 0,0209 yang lebih baik dibandingkan dengan indeks LQ45.
Co-Authors Abdurrahman Muttaqiin Achmad Fadholy Achmad Rizal Aditya Firman Ihsan Adiwijaya Aisyah Aisyah Alberila Fraida Loceseima Putri Almaya Sofariah Andhika Rama Putra Anggia Parsaoran Exaudi Aniq Antiqi Rohmawati Aniq Atiqi Rohmawati Aniq Rohmawati Anjar Pratiwi Annas Wahyu Ramadhan Annisa Aditsania Annisa Resnianty Anton Sri Haryanto Arfananda, Muhammad Ghifari Arifin Dwi Kandar Saputro Ayunda Firsty Trisnowati Azizah , Nakhwa Benedikto Krisnandy Wijaya Caramoy, Senza Danar Satrio Aji Dara Ayu Lestari Defy Ayu Dewa Made Rai Widyadarma Diah Fitri Wulandari Diani Sarah Kamilial Diani Sarah Kamilial Didit Adytia Dimas Rizqi Guintana Dini Apriliani Lestari Dio Navialdy Egi Shidqi Rabbani Elvina Oktavia Erlina Febriani Esther Laura Christy Fadhlika Hadi Fahmi Muhamad Fauzi Farah Diba Faturachman Nugraha Sasmita Fazlur Rahman Amri Febry Triyadi Fhira Nhita Fikri Nur Hadiansyah Fitriaini Amalia Freyssenita Kanditami P Furqon Hidayat Gharyni Nurkhair Mulyono Ghufron, Sayid Giali Ghazali Gilang Rachman Perdana Gilang Rachman Perdana Hadyatma Dahna Marta Hario Adi Ghufron Herlansyah, Ridhwan Rifky Himatul Zulfa Husain Athfal Hidayat Ihsan Hasanudin Irfan Fauzan Prasetyo Irma Palupi Isman Kurniawan Izzata Izzata Jondri Jondri Kaisa Sekaring Pertiwi Kautsar Abdillah Kemas Muslim Lhaksmana Khoirunnisa Ulayya Kuntjoro Adji Sidarto Lani Rohaeni Laode Muhammad Ali Al-Qomar Lesmana, Rangga Made Larita Ditakristy Mailia Putri Utamil Maulid Fathurachman, Rizaldi Mayriskha Isna Indriyani Mega Silvia Desvi Muhamad Aziz, Reihan Muhammad Fadhil Maulana Muhammad Iqbal Cholil Muhammad Rifqi Arrahim Natadikarta Muhammad Taufiq Raihan Nanda Putri Mintari Narestha Adi Pratama, Putu Agus Naufal Abdurrahman Burhani Nisrina Nur Faizah Novelya Nababan Novi Syafira, Muthia Nur Roza Fitriyana Putri Nuvaisiyah Putu Harry Gunawan Rahmi Putri Amalia Raisa Betha Meiliza Ratih Puspita Furi Rauf, Khalifatur Razaq, Kukuh Sanddi Reima Agustina Kusumawardani Reiza Krisnaviardi Resi Annisa Nur Reza Pratama Rian Febrian Umbara Ridhwan Rifky Herlansyah Rizaldi Maulid Fathurachman Rizq Athariq, Muhammad Sabilla Fitriyantini Saputra, Muhammad Ridho Semeidi Husrin Shabrina Nanggala Sheila Nur Fadhila Sofyan, Denny Sri Rezeki Hardiyanti Susy Sundari Syaifrijal Zirkon Radion Tasya Salsabila Tifani Intan Solihati Triandini Nurislamiaty Triyana Kadarisman Uggi Stivani Savitri Vina Putri Damartya Widyasari, Felicia Dina Yanuar Ishaq Zhafran, I Kamil Elian Zhafran, Kamil Elian