IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) - Inaku, Rayhan Faza; Chandra, Joko Christian (Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication, 2023)
Ketidakstabilan pergerakan harga saham memiliki dampak yang signifikan bagi perusahaan maupun bagi investor. Pergerakan harga saham yang sulit untuk diprediksi dapat mempengaruhi nilai perusahaan, citra perusahaan di pasar modal serta potensi pendanaan. Bagi investor, pergerakan harga saham yang tidak stabil dapat mempengaruhi pengambilan keputusan dalam berinvestasi. Riset ini bermaksud untuk menerapkan teknik data mining dalam melakukan prediksi menggunakan metode LSTM untuk mengatasi masalah yang terjadi karena ketidakstabilan harga saham, sehingga perusahaan dapat mengetehui faktor yang mempengaruhi pergerakan harga saham dan dapat mengelola saham perusahaan dengan pengambilan keputusan yang lebih baik. Melalui pendekatan ini pula, investor mendapatkan informasi dan prediksi mengenai pergerakan harga saham dan dapat memutuskan investasi dengan bijak. Riset ini menerapkan data yang diambil dari Website Yahoo Finance harga saham PT Bank Central Asia dari tanggal 4 Januari 2021 hingga 21 Maret 2023 dengan menggunakan atribut seperti date yang merupakan tanggal harga saham dan close merupakan harga penutupan dalam satu hari. Dalam riset ini akan diciptakan sebuah sistem berbasis website menggunakan bahasa pemrograman Python yang dapat diterapkan dalam melakukan prediksi harga saham menerapkan metode LSTM. Hasil penelitian akan dievaluasi menggunakan MAPE untuk mengetahui tingkat keakuratan prediksi dan didapatkan nilai sebesar 4.11% dengan kategori kemampuan prediksi sangat baik. Selanjutnya akan dilakukan pengujian sistem berdasarkan fungsionalitasnya menggunakan metode blackbox testing dan didapatkan hasil bahwa sistem berjalan sesuai dengan fungsinya