PREDIKSI HARGA SAHAM PTBA DENGAN FAKTOR MAKROEKONOMI MENGGUNAKAN METODE RNN BERBASIS WEBSITE

Ramadhani, Gilang (2025) PREDIKSI HARGA SAHAM PTBA DENGAN FAKTOR MAKROEKONOMI MENGGUNAKAN METODE RNN BERBASIS WEBSITE. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full text) RAMA_55201_2113020218.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB)
	Text (Similarity) RAMA_55201_2113020218_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (964kB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_2113020218_0729098903_0719068702 _01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (954kB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_2113020218_0729098903_0719068702 _02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (547kB)
	Text (BAB 3) RAMA_55201_2113020218_0729098903_0719068702 _03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (827kB)
	Text (BAB 4) RAMA_55201_2113020218_0729098903_0719068702 _04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (510kB)
	Text (BAB 5) RAMA_55201_2113020218_0729098903_0719068702 _05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (218kB)
	Text (References) RAMA_55201_2113020218_0729098903_0719068702 _06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (212kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_2113020218_0729098903_0719068702 _07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (750kB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi harga saham PT BukitAsam Tbk (PTBA) menggunakan metode Recurrent Neural Network (RNN).Saham PTBA yang merupakan bagian dari sektor energi dan tergabung dalamindeks LQ45 banyak diminati oleh investor, khususnya di komunitas GR ClubAcademy, namun seringkali dihadapkan pada tantangan seperti fluktuasi hargakomoditas, perubahan kebijakan, dan keterbatasan akses informasi pasar yangterstruktur. Oleh karena itu, dibutuhkan pendekatan berbasis teknologi untukmembantu investor memahami pola pergerakan saham dan mengambil keputusanyang lebih tepat. Model dalam penelitian ini dikembangkan dalam tiga skenario:menggunakan data historis saja, serta dengan tambahan faktor eksternal berupanilai tukar USD/IDR dan harga minyak mentah (Crude Oil). Evaluasi dilakukanmenggunakan metrik MAE, MSE, RMSE, dan MAPE. Hasil menunjukkan bahwamodel berbasis data historis saja memberikan performa terbaik dengan MAE37.3860, MSE 2508.4366, RMSE 50.0843, dan MAPE 1.4245%. Sementara itu,penambahan USD menghasilkan MAE 64.9834 dan MAPE 2.4322%, sedangkanpenambahan Crude Oil menghasilkan MAE 39.6786 dan MAPE 1.4982%. Inimenunjukkan bahwa penambahan faktor eksternal tidak selalu meningkatkanakurasi. Sistem diuji menggunakan metode Black Box Testing untuk memastikanantarmuka berfungsi baik, dan White Box Testing untuk memverifikasi logika danalur pemrosesan data. Hasil pengujian menunjukkan sistem berjalan dengan baikdan dapat menjadi alat bantu pengambilan keputusan investasi.

Available Versions of this Item

• PREDIKSI HARGA SAHAM PTBA DENGAN FAKTOR MAKROEKONOMI MENGGUNAKAN METODE RNN BERBASIS WEBSITE. (deposited UNSPECIFIED)
  • PREDIKSI HARGA SAHAM PTBA DENGAN FAKTOR MAKROEKONOMI MENGGUNAKAN METODE RNN BERBASIS WEBSITE. (deposited UNSPECIFIED) [Currently Displayed]

Actions (login required)

View Item