ABBAS, Shafrina Nadia Fadhlullah (2022) Implementasi Model Long Short Term Memory pada Prediksi Harga Saham Bank BNI. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.
![[img]](http://repository.unsoed.ac.id/style/images/fileicons/other.png) |
PDF (Cover)
COVER-Shafrina Nadia F.A-K1B018015-Skripsi-2022.pdf Download (54kB) |
|
PDF (Legalitas)
LEGALITAS-Shafrina Nadia F.A-K1B018015-Skripsi-2022.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
PDF (Abstrak)
ABSTRAK-Shafrina Nadia F.A-K1B018015-Skripsi-2022.pdf Download (34kB) |
|
PDF (BabI)
BAB-I-Shafrina Nadia F.A-K1B018015-Skripsi-2022.pdf Restricted to Repository staff only until 22 November 2023. Download (48kB) |
|
PDF (BabII)
BAB-II-Shafrina Nadia F.A-K1B018015-Skripsi-2022.pdf Restricted to Repository staff only until 22 November 2023. Download (742kB) |
|
PDF (BabIII)
BAB-III-Shafrina Nadia F.A-K1B018015-Skripsi-2022.pdf Restricted to Repository staff only until 22 November 2023. Download (95kB) |
|
PDF (BabIV)
BAB-IV-Shafrina Nadia F.A-K1B018015-Skripsi-2022.pdf Restricted to Repository staff only Download (352kB) |
|
PDF (BabV)
BAB-V-Shafrina Nadia F.A-K1B018015-Skripsi-2022.pdf Download (33kB) |
|
PDF (DaftarPustaka)
DAFTAR PUSTAKA-Shafrina Nadia F.A-K1B018015-Skripsi-2022.pdf Download (161kB) |
|
PDF (Lampiran)
LAMPIRAN-Shafrina Nadia F.A-K1B018015-Skripsi-2022.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
Abstract
Salah satu bentuk investasi yang diminati oleh investor adalah saham. Saham menyajikan investasi dengan tingkat keuntungan yang tinggi, tetapi memiliki tingkat resiko rugi yang tinggi pula. Metode matematika untuk memprediksi laju pergerakan harga saham adalah metode peramalan. Peramalan pada penelitian ini menggunakan model Long Short Term Memory dengan metode Adaptive Moment Estimation. Adaptive Moment Estimation berguna untuk mengoptimalkan nilai bobot dan bias pada proses training data prediksi. Pada penelitian ini dilakukan 20 kali pengujian dengan 20 kombinasi parameter. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, diperoleh model Long Short Term Memory terbaik untuk memprediksi harga penutupan saham Bank BNI, yaitu berada pada arsitektur 5-50-50-1 dengan epoch sebanyak 100 dan batch size sebanyak 1. Pengujian dengan arsitektur tersebut memiliki tingkat akurasi yang sangat akurat karena menghasilkan nilai MAPE sebesar 2,97%.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Nomor Inventaris: | K22148 |
| Uncontrolled Keywords: | Adaptive Moment Estimation, Bank BNI, Harga Penutupan Saham, Long Short Term Memory, MAPE |
| Subjects: | F > F296 Forecasting M > M130 Mathematical analysis S > S711 Stocks |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > S1 Matematika |
| Depositing User: | Mrs Shafrina Nadia Fadhlullah Abbas |
| Date Deposited: | 22 Nov 2022 06:27 |
| Last Modified: | 22 Nov 2022 06:30 |
| URI: | http://repository.unsoed.ac.id/id/eprint/18747 |
Actions (login required)
 |
View Item |