APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM PERUSAHAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM)

RAMADHAN, BAYU RIZKI and WIDYADARA, MADE AYU DUSEA and DANIEL, SWANJAYA (2023) APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM PERUSAHAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM). Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full text) RAMA_55201_19103020170.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (3MB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_55201_19103020170_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (41kB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_19103020170_0729088802_0723098303_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_19103020170_0729088802_0723098303_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (181kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_55201_19103020170_0729088802_0723098303_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (386kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_55201_19103020170_0729088802_0723098303_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (420kB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_55201_19103020170_0729088802_0723098303_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (31kB) | Request a copy
	Text (References) RAMA_55201_19103020170_0729088802_0723098303_06_Ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (155kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_19103020170_0729088802_0723098303_07_Lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Harga Saham merupakan sebagai penentu nilai unit kepemilikan dalam perusahaan mencerminkan kepercayaan dan ekspektasi investor terhadap kinerja dan prospek perusahaan. Pergerakan harga saham dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti kinerja keuangan, kondisi industri, dan sentimen pasar, sehingga menjadi faktor kunci dalam pengambilan keputusan investasi di pasar saham. Dengan pergerakan harga saham pada perusahaan yang tidak menentu seringkali mengalami fluktuasi yang berubah-ubah, sehingga sulit diprediksi. Adanya permasalahan harga saham perusahaan yang mengalami fluktuasi dan sulit diprediksi, diperlukannya aplikasi prediksi harga saham untuk mempermudah dalam memprediksi harga saham kedepannya. Aplikasi prediksi harga saham menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM), karena metode tersebut terbukti mampu mengatasi fluktuasi yang sulit diprediksi dan mampu menangkap pola jangka panjang dalam data sequential. Dengan dibuatnya aplikasi prediksi, agar dapat memprediksi harga saham kedepannya dalam jangka waktu yang panjang dan mengatasi permasalahan yang ada. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa aplikasi memiliki kemampuan untuk memprediksi harga saham di masa depan dengan tingkat akurasi mencapai 95,23%. Kesimpulan dari aplikasi yang telah dibuat yaitu aplikasi ini terbukti mampu membantu dan mempermudah pengguna, trader, investor, dan analis pasar dalam melakukan prediksi harga saham di masa depan.

Actions (login required)

View Item