Perancangan Sistem Prediksi Harga Saham Berbasis Website Menggunakan Algoritma Hybrid (ARIMA-LSTM) - Yeng, Handyca; Siahaan, Mangapul (STMIK Banjarbaru, 2024)
Stock investment, known as a high-risk, high-return instrument, has gained significant attention during the pandemic with a notable 44.42% increase in novice investors in Sidoarjo City. This research focuses on developing a web-based stock price prediction system utilizing a hybrid algorithm (ARIMA-LSTM) and integrating the Extreme Programming method in its development. Quantitative stock price data were obtained from Yahoo Finance. The research outcome is an implemented system that meets user requirements. More importantly, the system is capable of providing stock price predictions that closely align with actual data for the period from 2018 to 2022. Model evaluation employing Mean Squared Error (MSE) yielded a value of 0.0078, Mean Absolute Error (MAE) with a value of 0.556, and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) at 0.412, which is equivalent to 41.89%. These evaluation results indicate that the hybrid ARIMA-LSTM model performs well, delivering accurate predictions. This research has the potential to benefit investors, financial analysts, and stock market stakeholders, enabling more informed and efficient decision-making.Keywords: Stock Prediction; Hybrid Algorithm; Extreme Programming; Web-Based System; ARIMA-LSTM.AbstrakInvestasi saham, yang dikenal sebagai instrumen high risk, high return, menjadi sorotan selama pandemi dengan peningkatan signifikan investor pemula sebesar 44.42% di Kota Sidoarjo. Penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem prediksi harga saham berbasis website dengan memanfaatkan algoritma hybrid (ARIMA-LSTM) dan mengintegrasikan metode Extreme Programming dalam pengembangannya. Data harga saham yang digunakan diperoleh melalui Yahoo Finance secara kuantitatif. Hasil penelitian ini adalah sistem yang berhasil diimplementasikan dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Lebih penting, sistem ini mampu memberikan prediksi harga saham yang mendekati data aktual untuk periode tahun 2018 hingga 2022. Evaluasi model menggunakan MSE (Mean Squared Error) dengan nilai 0.0078, MAE (Mean Absolute Error) dengan nilai 0.556, MAPE (Mean Absolute Percentage Error) dengan nilai 0.412 yaitu 41.89%. Hasil evaluasi ini menunjukkan bahwa model hybrid ARIMA-LSTM berkinerja baik, memberikan prediksi yang akurat. Penelitian ini berpotensi memberikan manfaat bagi para investor, analis keuangan, dan pemangku kepentingan pasar saham, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih informasi dan efisien.Â