Evaluasi Kinerja Model LSTM dalam Memprediksi Nilai Penutupan IHSG Berdasarkan Variasi Optimizer Adam-based - Valensia Natalia; I Nyoman Saputra Wahyu Wijaya; Luh Joni Erawati Dewi; Ni Putu Novita Puspa Ni Putu Novita Puspa (JUKOMIKA (Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika), 2026)
Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) merupakan tantangan tersendiri karena pergerakannya yang bersifat non-linier dan dipengaruhi berbagai faktor eksternal. Penelitian ini mengevaluasi kinerja model Long Short-Term Memory (LSTM) dalam memprediksi nilai penutupan IHSG menggunakan tiga variasi algoritma optimasi berbasis Adam, yaitu Adam, AdamW, dan Nadam. Data yang digunakan adalah data historis IHSG dari Yahoo Finance periode 2015–2025 sebanyak 2.413 data harian. Model dibangun dengan teknik sliding window berukuran 60 dan dilatih menggunakan hyperparameter yang identik pada ketiga skenario untuk memastikan objektivitas perbandingan. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik MAE, RMSE, dan MAPE. Hasil menunjukkan bahwa optimizer Adam menghasilkan performa terbaik dengan MAE sebesar 115,0, RMSE sebesar 144,4, dan MAPE sebesar 1,63%, unggul dibandingkan Nadam (MAPE 2,71%) dan AdamW (MAPE 3,18%). Keunggulan Adam berasal dari proses konvergensi yang lebih stabil sehingga model mampu mempelajari pola historis data secara lebih optimal.