Systematic Literature Review: Analisis Teknikal dan Deep Learning Terhadap Saham Syari’ah di Jakarta Islamic Index - Ramadhan, Rahmat Nuzulul Yuma (Arus Jurnal Sosial dan Humaniora, 2025)
Pertumbuhan pasar modal syariah di Indonesia menunjukkan peningkatan yang substansial, mendorong permintaan terhadap metode analisis yang tepat dan sesuai dengan prinsip syariah. Analisis teknikal telah lama dimanfaatkan untuk meramalkan pergerakan harga saham dengan menggunakan indikator seperti SMA, RSI, BB, dan MACD. Namun, efektivitas indikator tersebut tetap terbatas dalam menangkap dinamika pasar yang rumit dan non-linear. Sebaliknya, teknologi pembelajaran mendalam seperti Long Short-Term Memory (LSTM) dan Bidirectional LSTM (BiLSTM) memiliki potensi besar untuk meningkatkan ketepatan prediksi berkat kemampuannya dalam mengolah data deret waktu yang berubah-ubah. Penelitian ini bertujuan melaksanakan Systematic Literature Review (SLR) mengenai studi yang membahas penggabungan antara analisis teknikal dan deep learning dalam konteks saham syariah, terutama pada Jakarta Islamic Index (JII). Penelitian ini menemukan 4 artikel utama setelah menyaring 119 literatur yang ada di Google Scholar dengan kriteria inklusi tahun 2020–2024. Hasil kajian menunjukkan bahwa meskipun analisis teknikal cukup umum digunakan, pendekatan gabungan dengan deep learning masih sedikit diterapkan, khususnya pada saham syariah. Di samping itu, banyak penelitian yang belum memperhitungkan faktor luar seperti fluktuasi pasar dan persepsi investor. Penemuan ini menegaskan pentingnya pembuatan model prediksi yang lebih tanggap, fleksibel, dan sesuai dengan sifat pasar syariah. Sewajarnya, penggabungan analisis teknikal dan deep learning adalah langkah strategis untuk membangun sistem prediksi harga saham syariah yang lebih tepat, berbasis data, dan sesuai dengan kebutuhan investor muslim saat ini.