Skripsi

Analisis prediksi saham PT Gojek Tokopedia (GoTo) menggunakan model Recurrent Neural Network (RNN) dengan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) dan optimasi Adaptive Moment Estimation (Adam) / Yulia Rachmawati

Abstrak
Investasi di pasar saham Indonesia semakin populer karena adanya kesadaran masyarakat akan pengelolaan keuangan secara bijak. Pasar saham menjadi salah satu destinasi bagi para investor yang ingin meraup keuntungan dari pergerakan harga saham. Dalam berinvestasi di pasar saham prediksi harga saham menjadi kunci utama untuk pengambilan keputusan yang cerdas. Dengan kemajuan teknologi pendekatan yang menggunakan kecerdasan buatan telah menjadi fokus utama dalam upaya meningkatkan kualitas prediksi. Penelitian ini berfokus pada penggunaan metode Deep Learning khususnya Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi harga saham close dari GoTo Group yang merupakan salah satu pemain kunci dalam ekonomi digital Indonesia. Selain itu penelitian ini juga mempertimbangkan optimasi menggunakan algoritma Adaptive Moment Estimation (Adam) untuk meningkatkan kinerja dan stabilitas prediksi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model LSTM dengan optimasi Adam yang telah diuji memiliki akurasi nilai prediksi dan aktual yang baik dengan skor MAPE (Mean Absolute PercentagebError) yang rendah yaitu sebesar 4 23% menghasilkan nilai loss Mean Square Error (MSE) yang rendah hingga 0 0004867 mampu mengindikasikan kesesuaian antara nilai prediksi dan aktual dengan nilai RMSE (Root Mean Square Error) sebesar 4 62 serta pengujian terhadap nilai R-squared dengan hasil sebesar 83%. Hasil prediksi untuk 5 data ke depan dari periode 29 Desember 2023 hingga 2 Januari 2024 menunjukkan hasil prediksi harga saham GoTo cenderung stabil dengan selisih antara nilai-nilai prediksi dengan nilai-nilai aktual cukup kecil dan berada pada rentang nilai 1-3 lembar harga saham. Hasil prediksi tersebut menunjukkan metrik evaluasi dengan nilai MAPE sebersar 1 09% RMSE sebesar 1 20 dan R-squared sebesar 95 8%.

Informasi Detail

DDC

SKRIPSI DIGITAL

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Matematika, 2024.

Deskripsi Fisik

xii, 28 hlm. : ilus.

Bahasa

Indonesia

No Reg

2150/RS/24

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2024

Subjek

1. ALGORITMA MATEMATIKA
2. MATHEMATICAL ALGORITHM

Pembimbing

1. Trianingsih Eni Lestari, S.Si, M.Si

Lampiran Berkas