ANALISIS PREDIKSI SAHAM TESLA MENGGUNAKAN ALGORITMA LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) - Saputra, Rendy; Alamsyah, Alfin Gusti; Dandi; Tjoanda, Michael; Kent Nick; Cornelius, Alten (Journal of Computer Science and Information Technology, 2024)
Penelitian ini mengkaji penggunaan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi harga saham Tesla, mengingat tingginya volatilitas harga saham yang menjadi tantangan bagi investor dalam mengambil keputusan investasi. Tujuan penelitian adalah merancang dan mengevaluasi model prediksi harga saham menggunakan LSTM. Data yang digunakan berasal dari Yahoo Finance periode Mei 2020 hingga Mei 2024, mencakup harga pembukaan, tertinggi, terendah, dan penutupan. Metodologi penelitian meliputi preprocessing data menggunakan StandardScaler, pembagian data training-testing dengan rasio 80:20, dan implementasi arsitektur LSTM dua lapisan dengan masing-masing 50 neurons. Hasil penelitian menunjukkan performa yang baik dengan nilai RMSE 0.042 dan MAPE 18.7%. Model berhasil mengikuti pola pergerakan harga saham dengan akurat, terutama dalam menangkap tren dan fluktuasi signifikan selama periode September 2023 hingga April 2024. Proses pelatihan dengan 100 epoch dan batch size 4 menunjukkan konvergensi yang stabil tanpa tanda-tanda overfitting. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan metode prediksi harga saham yang dapat membantu investor dalam mengambil keputusan investasi yang lebih informed.