Notice: Undefined index: item_type_code in /var/www/html/pustaka/repository/lib/detail.inc.php on line 462
Cristmanto Tambunan Pengarang DR. Marzuki Sinambela S. Kom, MT Dosen Pembimbing 1 Margaretha Yohanna S. Kom., M Kom Dosen Pembimbing 2 Drs. Humuntal Rumapea, M.Kom Penguji 1 Yolanda Rumapea, S.Kom., M.Kom ( Penguji 2

ABSTRAK Investasi sudah banyak dibicarakan dan bahkan sudah menjadi hal lazim. Investasi saham sekarang menjadi salah satu opsi yang paling populer untuk berinvestasi di masyarakat. Mengingat tingginya risiko dan harga saham yang mengalami fluktuasi terus menerus dalam berinvestasi saham, perlu dilakukan analisis dengan menggunakan metode peramalaan dan prediksi. Pada Penelitian ini, dilakukan peramalaan dengan menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) pada industri kelapa sawit seperti PT. Sinar Mas Agro Resources And Techonolgy Tbk (SMAR.JK), PT. Wilmar Cahaya Indonesia Tbk. (CEKA.JK), dan PT. Perusahaan Perkebunan London Sumatra Indonesi Tbk (LSIP.JK). Metode Long Short-Term Memory (LSTM) merupakan salah satu jenis arsitektur jaringan saraf tiruan yang digunakan dalam deep learning, khususnya dalam konteks pembelajaran rangkaian waktu. Metode Long Short-Term Memory (LSTM) membutuhkan beberapa parameter untuk menghasilkan hasil yang akurat. Pada penelitian ini menggunakan paramater, dengan menggunakan epoch 50 dan batch size 64 menghasilkan tingkat akurasi yang baik dari masing-masing indeks harga saham industri kelapa sawit . Perhitungan akurasi diukur menggunakan Root Mean Square Error (RMSE) atau tingkat perbedaan antara data hasil peramalaan saham yang dipilih dan keseluruhan data asli. Dari penelitian ini ,diperoleh nilai RMSE dari indeks saham CEKA.JK sebesar 31,34 untuk data training dan 47,24 untuk data testing , indeks saham SMAR.JK sebesar 23,68 untuk data training dan 67,25 untuk data testing ,serta indeks saham LSIP.JK sebesar 25,78 untuk data training dan 32,86 untuk data testing. Kata Kunci : Investasi,Saham,Peramaalan,LSTM,RMSE