Skripsi

Perbandingan algoritma temporal convolutional neural (TCN) dan long short-term memory (LSTM) untuk memprediksi harga saham menggunakan time series data / Ryan Syahriel Maulana Putra

Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk memberikan wawasan tembahan bagi investor yang berinvestasi di pasar modal dengan membandingkan algoritma TCN dan LSTM dalam memprediksi data deret waktu. Data yang digunakan mencangkup periode 1 Januari 2023 hingga 31 Desember 2023 dan diambil dari yahoo finance dengan variabel-variable seperti harga pembukaan penutupan dan volume. Proses penelitian melibatkan pembersihan data pembagian data latih dan uji serta pemodelan dengan pencarian parameter optimal menggunakan hyperband. Hasil menunjukan bahwa TCN lebih efisien dengan RSME sebesar 167.06 dan MAPE 2 58% sementara LSTM memperoleh RMSE 467.52 dan MAPE 7 05% dengan waktu peltihan TCN yang lebih singat (40.8 detik) dibandingkan LSTM (252.5 detik).

Informasi Detail

DDC

SKRIPSI DIGITAL

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Industri, 2024.

Deskripsi Fisik

xv, 78 hlm. : ilus.

Bahasa

Indonesia

No Reg

6404/RS/24

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2024

Subjek

1. HARGA SAHAM - ALGORITMA TNC
2. HARGA SAHAM - ALGORITMA LSTM
3. STOCK PRICE - TNC ALGORITHM

Pembimbing

1. Aisyah Larasati, S.t., M.t., Mim., Ph.d

Lampiran Berkas