…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: KORELASI KASUS HARIAN COVID-19 DAN PERGERAKAN SAHAM PERUSAHAAN VAKSIN DI PASAR GLOBAL MENGGUNAKAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)

KORELASI KASUS HARIAN COVID-19 DAN PERGERAKAN SAHAM PERUSAHAAN VAKSIN DI PASAR GLOBAL MENGGUNAKAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)
type: Thesis
type: Article
abstract: Studi ini menganalisis keterkaitan antara data kasus harian COVID-19 dan dinamika harga saham perusahaan vaksin dengan fokus pada AstraZeneca (AZN). Prediksi harga saham dilakukan melalui penerapan metode Long Short-Term Memory (LSTM) yang memanfaatkan data historis COVID-19 untuk mendeteksi pola pergerakan harga di tengah situasi krisis kesehatan global. Akurasi model ditingkatkan melalui proses optimasi hyperparameter menggunakan kerangka kerja Optuna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penurunan jumlah kasus COVID-19 cenderung diikuti dengan tren kenaikan harga saham AstraZeneca, menunjukkan adanya keterkaitan erat antara kondisi kesehatan masyarakat dan respon pasar modal. Evaluasi model menunjukkan bahwa LSTM yang dioptimasi dengan Optuna memiliki performa prediksi yang lebih baik dibandingkan LSTM baseline, dengan peningkatan nilai koefisien determinasi (R²) dari 0,88 menjadi 0,95. Peningkatan ini membuktikan bahwa pendekatan optimasi hyperparameter mampu meningkatkan kemampuan model dalam memahami pola data deret waktu yang kompleks. Dengan hasil tersebut, model ini diharapkan dapat dimanfaatkan sebagai acuan bagi investor, analis keuangan, maupun pembuat kebijakan dalam memproyeksikan pergerakan harga saham di sektor kesehatan pada masa pandemi atau situasi darurat serupa di masa depan. Penelitian ini juga memberikan kontribusi praktis bagi pengembangan teknologi prediksi berbasis kecerdasan buatan, khususnya dalam mengintegrasikan metode LSTM dengan proses tuning otomatis yang efisien. Temuan ini dapat menjadi dasar bagi riset lanjutan yang berfokus pada pengembangan metode hybrid atau penerapan mekanisme attention untuk meningkatkan akurasi prediksi pasar modal di masa mendatang.
date: 2026-02-02
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: KORELASI KASUS HARIAN COVID-19 DAN PERGERAKAN SAHAM PERUSAHAAN VAKSIN DI PASAR GLOBAL MENGGUNAKAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) (Text)
has version: KORELASI KASUS HARIAN COVID-19 DAN PERGERAKAN SAHAM PERUSAHAAN VAKSIN DI PASAR GLOBAL MENGGUNAKAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) (Text)
has published: KORELASI KASUS HARIAN COVID-19 DAN PERGERAKAN SAHAM PERUSAHAAN VAKSIN DI PASAR GLOBAL MENGGUNAKAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) (Text)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum

KORELASI KASUS HARIAN COVID-19 DAN PERGERAKAN SAHAM PERUSAHAAN VAKSIN DI PASAR GLOBAL MENGGUNAKAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) (Text)
type: Document
has file: 23.55.2540 - Gigih Setyaji.pdf
has part: 23.55.2540 - Gigih Setyaji.pdf

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Pascasarjana Magister Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Gigih Setyaji
type: Person
given name: Gigih
family name: Setyaji

Kusrini -
type: Person
given name: Kusrini
family name: -

HTML Summary of #31804 KORELASI KASUS HARIAN COVID-19 DAN PERGERAKAN SAHAM PERUSAHAAN VAKSIN DI PASAR GLOBAL MENGGUNAKAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)
format: text/html
primary topic: KORELASI KASUS HARIAN COVID-19 DAN PERGERAKAN SAHAM PERUSAHAAN VAKSIN DI PASAR GLOBAL MENGGUNAKAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept