Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Automata
Harry Akbar Al Hakim
Universitas Islam Indonesia
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan Penggunaan Algoritma Machine Learning pada Prediksi Tren Harga Saham Netflix Harry Akbar Al Hakim; Dhomas Hatta Fudholi
AUTOMATA Vol. 2 No. 2 (2021)
Publisher : AUTOMATA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Salah satu instrumen finansial yang cukup dikenal dan digandrungi oleh masyarakat adalah saham, karena mampu memberikan keuntungan yang besar. Selama pandemi Covid-19 pertumbuhan investor saham di Indonesia mencapai 27% dalam waktu satu tahun. Namun untuk bisa mendapatkan keuntungan investor harus mampu melihat tren harga saham yang sedang terjadi untuk dapat memaksimalkan keuntungan. Penelitian ini bertujuan mencoba memprediksi tren pergerakan harga saham menggunakan pendekatan algoritma deep learning. Algoritma yang digunakan akan dibandingkan satu sama lain untuk  mengetahui algoritma mana yang efektif untuk memproses data saham. Algoritma yang akan dibandingkan adalah Linear Regression, Decision Tree Regression serta Long Short Term Memory (LSTM). Data yang akan digunakan adalah data saham Netflix, Inc (NFLX) yang merupakan saham dari bursa saham NASDAQ. Didapatkan hasil bahwa model LSTM mempunyai nilai RMSE 10.834, Linear Regression dengan nilai RMSE 11.906 dan Decision Tree Regression dengan nilai RMSE 36.679. Kesimpulan yang dapat diambil adalah performa algoritma LSTM yang khusus dikembangkan untuk memproses data time series dapat mengungguli kedua algoritma lainnya.
Co-Authors Dhomas Hatta Fudholi