UMN Knowledge Center

Rancang Bangun Aplikasi Prediksi Saham Menggunakan Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network

Johan, Kevin (2019) Rancang Bangun Aplikasi Prediksi Saham Menggunakan Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
BAB_V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (717kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR_PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (781kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
HALAMAN_AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (2MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB_II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img] Text
BAB_IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)

Abstract

Saham merupakan sebuah surat berharga atau selembaran kertas yang berisikan sebagai bukti penyertaan atau kepemilikan suatu perusahaan. Dalam melakukan jual beli saham, informasi harga saham sangatlah penting bagi para investor karena pembelian saham biasanya akan dilakukan pada saat saham berada pada titik terendahnya dan penjualan saham akan dilakukan pada saat titik tertingginya. Fokus dari penelitaian ini adalah menggunakan algoritma Long Short Term Memory untuk memprediksi saham pada perusahaan otomotif. Algoritma Long Short Term Memory sudah sering digunakan pada aplikasi prediksi seperti pada Analisis dan Implementasi Long Short Term Memory Neural Network untuk Prediksi Harga Bitcoin. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan lima data saham otomotif yang datanya diambil dari Yahoo Finace. Dalam penelitian dilakukan eksperimen terkait dengan pengaruh jumlah hidden layer dan epoch terhadap akurasi prediksi saham. Dari hasil uji coba yang didapat, semakin banyak penggunaan hidden layer dan epoch maka hasil akurasi semakin bagus, sehingga mendapatkan kisaran hasil akurasi dari 97% hingga 99%.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Uncontrolled Keywords: LSTM, Prediksi, Saham
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
SWORD Depositor: mr admin umn
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 04 Dec 2019 03:16
Last Modified: 10 Jan 2020 08:19
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/10999

Actions (login required)

View Item View Item