The repository administrator has not yet configured an RDF license.
PENERAPAN CONVOLUTIONAL LAYER PADA ALGORITMA LONG SHORT TERM MEMORY UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAM
Prediksi harga saham merupakan sebuah tantangan yang kompleks karena karakteristik datanya yang fluktuatif dan sulit diprediksi. Penelitian ini bertujuan untuk merekomendasikan sebuah model kombinasi CNN-LSTM untuk prediksi harga saham yang lebih akurat dengan menerapkan convolutional layer pada algoritma Long Short-Term Memory (LSTM). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data harga penutupan harian saham PT Bank Rakyat Indonesia (BBRI) yang dikumpulkan dari tanggal 2 Januari 2020 hingga 30 Desember 2024. Proses penelitian meliputi pembersihan data, normalisasi, pembagian data, pelatihan model, dan evaluasi. Dalam tahap evaluasi, performa model CNN-LSTM dibandingkan dengan model ARIMA dan LSTM yang dilihat berdasarkan metrik RMSE dan MAPE. Hasil menunjukkan bahwa model CNN-LSTM memberikan performa terbaik dengan nilai RMSE sebesar 71,02 dan MAPE 1,18%, lebih baik jika dibandingkan LSTM (RMSE 72,69 dan MAPE 1,27%) maupun ARIMA (RMSE 73,35 dan MAPE 1,29%). Hasil ini membuktikan bahwa penambahan convolutional layer pada LSTM sccara cfektif meningkatkan akurasi dan stabilitas prediksi harga saham.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
PENERAPAN CONVOLUTIONAL LAYER PADA ALGORITMA LONG SHORT TERM MEMORY UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAM (Text)
PENERAPAN CONVOLUTIONAL LAYER PADA ALGORITMA LONG SHORT TERM MEMORY UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAM (Archive)
PENERAPAN CONVOLUTIONAL LAYER PADA ALGORITMA LONG SHORT TERM MEMORY UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAM (Other)
HTML Summary of #31438 PENERAPAN CONVOLUTIONAL LAYER PADA ALGORITMA LONG SHORT TERM MEMORY UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAM
006 Metode komputer khusus