Metode Long Short Term Memory dan Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity untuk Pemodelan Data Saham (PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, 2021)
Salah satu investasi yang diminati masyarakat saat ini adalah investasi pada saham. Terdapat risiko dalam berinvestasi, sehingga diperlukan peramalan untuk meminimalisir kerugian. Banyak metode peramalan yang dapat digunakan, baik linier maupun nonlinier. Artikel ini membahas tentang metode Long Short Term Memory (LSTM) dan Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) untuk pemodelan data saham. Data yang digunakan adalah data harga penutupan saham Alphabet Inc dengan kode GOOGL. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan metode terbaik dalam peramalan harga saham, sehingga memberikan peramalan yang lebih efektif dan hasil yang lebih akurat.