PREDIKSI HARGA FOREIGN EXCHANGE MATA UANG EUR/USD DAN GBP/USD MENGGUNAKAN LONG SHORT-TERM MEMORY - Angel Joanna Wijaya; Windra Swastika; Oesman Hendra Kelana (Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Ma Chung, 2021)
Foreign exchange (Forex) adalah perdagangan pasangan mata uang dari harga mata uang suatu negara terhadap mata uang negara lainnya. Pada penelitian ini menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi harga close mata uang EUR/USD (Euro terhadap Dolar Amerika) dan GBP/USD (Pound Sterling terhadap Dolar Amerika) pada candle D1 (1 hari) dengan input harga open dan close. Hasil yang diperoleh model EUR/USD dengan 1 input mendapatkan nilai Mean Squared Error (MSE) terendah yaitu 0,0535 dengan model 1 layer LSTM 10 node dan menggunakan optimizer Nadam. Pada model 3 input mendapatkan nilai MSE terendah yaitu 0,0529 dengan model 1 layer LSTM 10 node dan menggunakan optimizer Nadam. Sedangkan, model 5 input mendapatkan nilai MSE terendah yaitu 0,0469 dengan model 1 layer LSTM 10 node dan menggunakan optimizer Nadam. Pada mata uang GBP/USD, model dengan 1 input mendapatkan nilai MSE terendah yaitu 0,0543 dengan model 1 layer LSTM 10 node dan menggunakan optimizer Nadam. Pada model 3 input mendapatkan nilai MSE terendah yaitu 0,0520 dengan model 1 layer LSTM 10 node dan menggunakan optimizer Adam. Sedangkan, model 5 input mendapatkan nilai MSE terendah yaitu 0,0631 dengan model 1 layer LSTM 10 node dan menggunakan optimizer Adam. Model dengan MSE terbaik yang digunakan pada website yang dibuat. Rekomendasi yang diberikan adalah pada mata uang EUR/USD menggunakan model 5 input dan mata uang GBP/USD menggunakan model 3 input. Hasil loss MSE, akurasi MSE, dan jumlah profit yang didapatkan semuanya adalah yang terbaik jika dibandingkan dengan model dengan jumlah input lainnya