Rizki, Muhammad (2020) ANALISIS KINERJA DEEP NEURAL NETWORK DENGAN MODEL LONG SHORT TERM MEMORY GUNA PREDIKSI HARGA SAHAM PERUSAHAAN PT ADARO ENERGY TBK. Undergraduate thesis, Universitas Diponegoro.

	Text JUDUL.pdf Download (385kB)
	Text BAB I.pdf Restricted to Repository staff only Download (92kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (362kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (329kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (80kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (80kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (211kB)

Abstract

Memasuki era kompetitif dewasa ini, ketersediaan sumber dana menjadi hal
penting bagi perusahaan untuk dapat hidup dan berkembang. Pasar modal terpilih
sebagai alternatif sumber dana eksternal sebab dana yang diperebutkan dalam pasar
ini adalah saham. Saham merupakan sebuah hak kepemilikan seseorang terhadap
sebuah perusahaan. Investasi saham banyak diminati karena dapat mendatangkan
keuntungan dalam jangka waktu yang singkat. Namun fluktuasi harga saham yang
terjadi setiap hari menjadi ancaman bagi investor karena jika salah berinvestasi
akan mendatangkan kerugian yang besar. Penelitian ini bertujuan untuk
menghasilkan prediksi harga saham dengan memanfaatkan perkembangan
kecerdasan buatan yang ada saat ini.
Sub ilmu yang digunakan dalam penelitian ini adalah Deep Neural Network
dengan memanfaatkan model Long Short Term Memory (LSTM). Model ini
memanfaatkan dataset berupa historical price suatu perusahaan. Objek penelitian
yang digunakan adalah data Open, High, Low dan Close perusahaan PT Adaro
Energy Tbk sejak 16 Juli 2008 sampai 3 Januari 2020. Model ini akan memprediksi
harga saham untuk tanggal 4 Januari 2020. Kinerja model yang dianalisa
berdasarkan pembagian data latih dan data uji sebanyak 60 : 40, 70 : 30, dan 80 :
20, serta dengan epoch sebanyak 50, 100, 150 dan 200 kali pengulangan.
Pembuatan model dilakukan dengan menggunakan Keras sebagai framework dan
Tensorflow sebagai backend yang bekerja di Google Colaboratory, yang
merupakan cloud computing untuk file Jupyter Notebook.
Penelitian ini diharapkan dapat membantu para investor sebelum melakukan
investasi sebab berdasarkan pengujian yang sudah dilakukan, didapatkan hasil
kinerja yang baik dan akurasi yang tinggi dengan menggunakan nilai – nilai
hyperparameter dan parameter yang sudah ditentukan

Actions (login required)

View Item