<![CDATA[Performa jaringan LSTM umumnya tidak mudah diketahui sebelum proses pelatihan dan pengujian jaringan tersebut sudah dilakukan. Salah satu faktor yang mempengaruhi proses tersebut adalah ukuran dataset pelatihan yang digunakan oleh jaringan LSTM. Untuk melihat dampak faktor tersebut, pengujian dilakukan dengan beberapa variasi ukuran dataset awal yang digunakan untuk pelatihan dan yang digunakan untuk pengujian. Kasus yang digunakan dalam penelitian ini adalah kasus prediksi harga saham, dimana harga saham masa lalu digunakan untuk mencari harga saham masa depan. Empat bank dipilih sebagai sumber dataset awal, dan setiap dataset awal terdiri dari enam fitur dataset, yaitu: Open, High, Low, Close, Adj. Close, dan Volume. Lima variasi ukuran rasio dataset digunakan, yaitu: 70/30, 75/25, 80/20, 85/15, dan 90/10. Hasil yang didapatkan dari pengujian menunjukkan rasio dataset 90/10 memberikan nilai rata-rata performa LSTM Network 0.025192512, yang berarti hasil prediksi yang dibuat oleh LSTM Network paling mendekati dengan dataset pengujian yang dipakai.]]>
Copyrights © 2023
