Skripsi
“PERAMALAAN HARGA SAHAM MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY PADA INDUSTRI KELAPA SAWIT”
- Bagikan:
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
Detail Information
| Item Type |
Skripsi (S1)
|
|---|---|
| Penulis |
Cristmanto Tambunan - Personal Name
|
| Student ID |
218510143
|
| Dosen Pembimbing |
DR. Marzuki Sinambela S. Kom, MT - - Dosen Pembimbing 1
Margaretha Yohanna S. Kom., M Kom - - Dosen Pembimbing 2 |
| Penguji | |
| Kode Prodi PDDIKTI |
55201
|
| Edisi |
Published
|
| Departement |
Teknik Informatika
|
| Kontributor | |
| Bahasa |
Indonesia
|
| Penerbit | Universitas Methodist Indonesia : Medan., 2025 |
| Edisi |
Published
|
| Subyek | |
| No Panggil | |
| Copyright |
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Methodist Indonesia
|
| Doi |