Notice: Undefined index: item_type_code in /var/www/html/pustaka/repository/lib/detail.inc.php on line 462
Lisbeth Crhisvina Ronauly Br Sinaga Pengarang Arina Prima Silalahi S.Kom., M.Kom Dosen Pembimbing 1 Harlen Gilbert Manullang S.Kom., M.Kom Dosen Pembimbing 2 Margaretha Yohanna, S.Kom., M.Kom Penguji 1 Mandarisan Aritonang, S.Kom., M.Pd Penguji 2

ABSTRAK Penelitian ini membandingkan kinerja metode Long Short-Term Memory (LSTM) dan Exponential Moving Average (EMA) dalam memprediksi harga saham NVIDIA Corporation (NVDA) menggunakan data harga penutupan harian periode 2016–2026 sebanyak 2.516 data yang diperoleh dari Investing.com. EMA diterapkan melalui perhitungan rata-rata bergerak berbobot eksponensial yang mampu mengikuti tren jangka pendek, namun terbatas dalam menangkap pola non linear dan volatilitas tinggi. Sebaliknya, LSTM diimplementasikan melalui tahap normalisasi, pembentukan sequence (windowing), serta pembagian data latih dan uji, sehingga mampu memodelkan hubungan temporal dan pola non-linear secara lebih efektif. Evaluasi menggunakan MAE dan RMSE menunjukkan bahwa LSTM menghasilkan nilai MAE 6.6220 dan RMSE sebesar 8.4280, lebih rendah dibandingkan EMA dengan MAE 11.7553 dan RMSE sebesar 14.0074. Hasil tersebut menunjukkan bahwa LSTM memiliki akurasi prediksi yang lebih baik dalam menangkap dinamika pergerakan harga saham NVDA dibandingkan metode EMA. Kata Kunci: Prediksi Harga Saham, LSTM, EMA, Time Series, NVIDIA Corporation, MAE, RMSE.