Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Teknik Informatika
Ahmad Gunawan Dalimunthe
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Perbandingan Model Machine Learning dan Deep Learning untuk Peramalan Harga Saham Edi Ismanto; Ahmad Gunawan Dalimunthe; Muhammad Iqbal; Fauza Addinunnisa
Jurnal Ilmu Komputer dan Teknik Informatika Vol. 2 No. 1 (2026): Januari 2026
Publisher : CV. Raskha Media Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64803/juikti.v2i1.114

Abstract

Peramalan harga saham harian masih menjadi tantangan signifikan dalam bidang keuangan dan data science akibat tingginya volatilitas pasar serta pengaruh berbagai faktor eksternal. Penelitian ini menyajikan analisis perbandingan beberapa model Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL) untuk peramalan harga saham berbasis indikator teknikal. Model ML yang dievaluasi meliputi Random Forest, Support Vector Regressor (SVR), dan XGBoost, sedangkan pendekatan DL mencakup Long Short-Term Memory (LSTM) dan Dense Neural Network (DNN). Data yang digunakan berupa data historis harga saham yang diperkaya dengan indikator teknikal seperti Moving Average (MA), Relative Strength Index (RSI), dan Bollinger Bands (BB). Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), serta koefisien determinasi (R²). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model Support Vector Regressor menghasilkan kinerja prediksi terbaik, diikuti oleh Random Forest dan XGBoost. Model Deep Learning menunjukkan kinerja yang relatif lebih rendah, yang diduga disebabkan oleh keterbatasan data serta kebutuhan proses tuning hiperparameter yang lebih kompleks. Temuan ini menunjukkan bahwa model berbasis Machine Learning, khususnya SVR, lebih efektif untuk peramalan harga saham dalam kondisi eksperimental penelitian ini.
Co-Authors Edi Ismanto Fauza Addinunnisa Muhammad Iqbal