PERANCANGAN APLIKASI BERBASIS WEB UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAM DENGAN METODE LSTM - Christofer Genta Kresnamurti Simatupang; Windra Swastika; Tarsisius Renald Suganda (Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Ma Chung, 2022)
Dari data pada hari Bursa terakhir di bulan Maret 2022, jumlah investor di pasar modal meningkat mencapai 12.13% dari tahun sebelumnya dan jumlah investor reksa dana meningkat sebesar 13.12% dari tahun sebelumnya (PT Kustodian Sentral Efek Indonesia, 2022). Dengan meningkatnya investor dari tahun 2021 semakin beragam juga karakteristik investornya. Seperti dari jenis kelamin, investor laki-laki yang melakukan investasi sebanyak 62.89% sedangkan wanita adalah sisanya. Sehingga dilihat dari data yang dikumpulkan, masih banyak investor yang masih menduduki bangku SMA sehingga masih banyak pengetahuan yang belum mereka miliki mengenai saham dan akan berisiko saat melakukan investasi. Pada penelitian yang dilakukan oleh Nurjaman, Hasim, dan Zakin pada tahun 2021 mendapat nilai RMSE sebesar 0.9366032757092849 pada prediksi harga saham Pfizer Inc menggunakan LSTM. Penelitian yang dilakukan oleh Wijaksana dalam memprediksi harga saham pada PT. Telkom Indonesia mendapatkan hasil nilai MSE sebesar 0,045 dan RMSE sebesar 0,0212 untuk train score dan MSE sebesar 0,027 dan RMSE sebesar 0,165 untuk test score. Pada perancangan aplikasi ini hanya akan menggunakan dataset pada saham indeks LQ45 dengan data historis selama 5 tahun dan hanya menggunakan 15 emiten. Arsitektur LSTM yang digunakan 2 layer LSTM dengan 10 units dan menggunakan 100 dan 200 epoch dengan optimizer yang digunakan Adam dan Nadam. Aplikasi akan berbasis web dengan menggunakan framework Flask pada Python. Pengujian sistem dilakukan dengan menghitung MSE yang didapat dan juga MAPE dan trend LSTM pada model masing-masing emiten. Hasil pengujian yang didapat, dapat disimpulkan jika aplikasi berbasis website ini dapat memprediksi harga saham indeks LQ45.