SISTEM PREDIKSI SAHAM MENGGUNAKAN INDIKATOR TEKNIKAL DENGAN METODE LSTM

REVELIN ANGGER SAPUTRA

Informasi Umum

Kode

23.04.2827

Klasifikasi

005 - information technology

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Informatika Teori Dan Pemrograman

Informasi Lainnya

Abstraksi

<p>Industri pasar modal di Indonesia berkembang ke arah yang lebih baik sehingga pertumbuhan investor baru juga meningkat. Hingga akhir Februari 2021, data operasional Bursa Efek Indonesia (BEI) dan data Kustodian Sentral Efek Indonesia (KSEI) mencatat jumlah investor pasar modal baru meningkat 16,35% atau 634.350 investor, dari sebelumnya 3.880.753 investor. menjadi 4.515.103 investor. Perkembangan industri pasar modal di Indonesia yang meningkatkan minat investor untuk berinvestasi diharapkan dapat menggerakkan dana masyarakat untuk mendukung pembangunan ekonomi nasional. Beberapa perusahaan yang familiar dimasyarakat adalah BCA, BNI, BRI dan MANDIRI. Penelitian ini mencoba melakukan peramalan harga saham perbankan yang ada pada indeks LQ45, menggunakan metode Long Short-Term Memory(LSTM). LSTM termasuk salah satu dari Recurrent Neural Network(RNN) yang memiliki akurasi yang baik dalam prediksi. Field yang diidentifikasi yaitu harga terendah, harga tertinggi, harga buka, harga tutup, volume, rata-rata harga, dan pergerakan. </p>