Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Ranah Research : Journal of Multidisciplinary Research and Development
Manatap Dolok Lauro
Teknik Informatika Universitas Tarumanagara, Jl. Letjen S Parman No. 1, Jakarta 11440, Indonesia
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Economics, Econometrics & Finance Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Social Sciences Transportation Other

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan LSTM dan Bidirectional LSTM pada Sistem Prediksi Harga Saham Berbasis Website Kevin Kwanda; Dyah Erny Herwindiati; Manatap Dolok Lauro
Ranah Research : Journal of Multidisciplinary Research and Development Vol. 7 No. 1 (2024): Ranah Research : Journal Of Multidisciplinary Research and Development (Novembe
Publisher : Dinasti Research

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38035/rrj.v7i1.1255

Abstract

Saham memainkan peranan penting dalam perekonomian suatu negara karena pasar saham merupakan tempat pertukaran modal yang memengaruhi berbagai aspek perekonomian. Kinerja pasar saham berdampak langsung terhadap kesejahteraan ekonomi negara tersebut. Investasi saham dapat dilakukan di berbagai tempat. Namun, penting bagi investor untuk mengetahui bahwa saham adalah produk keuangan yang memiliki risiko tinggi, meskipun menawarkan imbal hasil yang tinggi. Nilai saham yang berfluktuasi setiap saat tidak mudah diprediksi hanya dengan logika. Hal ini dapat menimbulkan masalah bagi investor yang ingin berinvestasi di pasar saham. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga saham. Prediksi harga saham dilakukan terhadap enam perusahaan yang berbeda, yaitu PT Bank Mandiri (Persero) Tbk, PT Bank Central Asia Tbk, PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk, PT Aneka Tambang Tbk, PT Adaro Energy Indonesia Tbk, dan PT Timah Tbk. Dalam melakukan prediksi harga saham, digunakan perbandingan antara algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) dan Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model LSTM sedikit lebih unggul dibandingkan model BiLSTM dalam memprediksi kinerja PT Bank Rakyat Indonesia (BBRI), dengan selisih sekitar 0,14% berdasarkan MAPE dan 0,0009 berdasarkan MAE. Hal ini menunjukkan bahwa perbedaan kinerja antara LSTM dan BiLSTM tidak terlalu signifikan.
Co-Authors Dyah Erny Herwindiati Kevin Kwanda