Prediksi Saham BBNI dan BBRI Menggunakan LSTM (Long Short Term Memory) - Prastya, Yudha; Zahara, Soffa (Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia, 2024)
Salah satu opsi yang banyak diminati investor adalah saham-saham di sektor perbankan. Pergerakan harga saham berubah dengan cepat. Oleh karena itu, perlu dilakukan prediksi harga saham untuk meminimalkan risiko kerugian. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji kinerja, model long short-term memory (LSTM) dalam memprediksi harga saham di sektor perbankan. Data yang digunakan adalah data harian penutupan harga saham sektor perbankan pada tanggal 16 April 2001 sampai dengan tanggal 30 September 2022. Tahap eksplorasi meliputi (1) input data untuk memperoleh data harga saham penutupan, dan (2) preprocessing data untuk memeriksa nilai data yang hilang. (3) Pembagian data, yaitu data dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 80:×20. (4) normalisasi data, yaitu mengubah data ke skala yang sama; (5) Rekonstruksi data untuk mengubah data ke dalam format urutan. (6) Melatih model yang terdiri dari dua lapisan LSTM dan satu lapisan menggunakan data pelatihan. (7) Uji model pada data uji menggunakan MAE dan evaluasi hasil prediksinya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Nilai uji MAE BBNI sebesar 0,014984, dan BBRI dengan Nilai uji MAE sebesar 0,014066.