Penerapan Teknik Deep Learning (Long Short Term Memory) dan Pendekatan Klasik (Regresi Linier) dalam Prediksi Pergerakan Saham BRI - Luthfiansyah, Raihanda; Wasito, Budi (Jurnal Informatika dan Bisnis, 2023)
Perkembangan teknologi telah memengaruhi dunia investasi, termasuk investasi saham. Saham Bank Rakyat Indonesia (BRI) menjadi populer di pasar modal Indonesia karena kinerja keuangan yang baik. Namun, investor sering kesulitan dalam memilih saham yang tepat karena kurangnya informasi yang akurat dan efektif. Oleh karena itu, diperlukan analisis yang akurat dalam memilih saham yang tepat. Salah satu model prediksi adalah model algoritma LSTM yang memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan (AI) dan machine learning. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja model algoritma LSTM dengan regresi linear dalam memprediksi harga saham BRI periode 2001-2022 untuk mengevaluasi keefektifannya dalam memprediksi harga saham BRI di masa depan. Data mining merupakan sebuah proses untuk mencari informasi yang berguna dalam penyimpanan yang besar berdasarkan metodologi CRISP-DM (Cross Industry Standard Process For Data Mining). Sumber data dalam penelitian ini adalah data saham BBRI dari tahun 2001-2022. Peneliti mendapatkan data pada website kaggle.com. Penelitian ini membandingkan tingkat akurasi prediksi pada algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) dan Regresi Linear berbasis Python maupun aplikasi Orange. Hasil komparasi ditentukan berdasarkan skor Root Mean Square Error (RMSE). Hasil prediksi disajikan dalam bentuk Graphic User Interface dengan media antarmuka. Hasil komparasi algoritma prediksi terhadap dua model dalam data mining, maka model yang lebih akurat adalah algoritma Regresi Linear pada Python. Hal ini dibuktikan dengan nilai RMSE yang lebih rendah, yaitu 286.992.