## PERAMALAN HARGA SAHAM PENUTUPAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ALGORITMA LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM)
1 Eka Patriya, 2 Andriansyah Latif, 3 Handayani*
1,2,3 Universitas Gunadarma
1,2,3 Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma
1 ekapatriya@staff.gunadarma.ac.id, 2 andriansyah@staff.gunadarma.ac.id, *Corresponding author : handayani@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Investasi  merupakan  suatu  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  uang  kepada  suatu  produk investasi  untuk  mendapatkan  keuntungan  (benefit)  dengan  harapan  secara  imbal  balik mendapat  keuntungan  yang  lebih  besar  di  masa  depan.  Saham  sebagai  bentuk kegiatan investasi yang dapat menjadi alternatif sumber dana bagi para investor baik perusahaan atau pun individual. Seorang investor saham dituntut untuk bisa melakukan analisis dari indikator yang dapat mempengaruhi pergerakan saham. Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) merupakan salah satu indikator yang perlu diperhatikan dalam berinvestasi. IHSG merupakan refleksi dari kinerja keseluruhan saham perusahaan dan aktifitas kinerja ini dicatat  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  BEI  akan  mencatat  saham  yang  mengalami kenaikan dan penurunan.  Penelitian ini melakukan peramalan saham berdasarkan harga penutupan saham IHSG menggunakan Long Short Term Memory (LSTM). Evaluasi kinerja model  LSTM  dalam  melakukan  peramalan  menggunakan  Root  Mean  Square  Error (RMSE). Model LSTM yang dibentuk dapat digunakan untuk melakukan peramalan harga penutupan saham, sehingga dapat menjadi pertimbangan para investor untuk melakukan investasi  saham.  Invesitasi  saham  dapat  dilakukan  salah  satunya  dengan  melihat  nilai pergerakan IHSG yang mencerminkan nilai kinerja saham di pasar keuangan.
Kata Kunci : LSTM, penutupan, pergerakan, RMSE, saham

## Abstract
Investment  is  an  activity  carried  out  for  money in  an  investment  product  to  get a  profit (benefit) with the hope that in return you will get bigger profits in the future. Stocks as a form  of  investment  activity  can  be  an  alternative  source  of  funds  for  investors,  both companies and individuals. A stock investor is required to be able to carry out an analysis of indicators that can affect stock movements. The Composite Stock Price Index (IHSG) is an indicator that needs to be considered when investing. JCI is a reflection of the overall performance  of  the  company's  shares  and  this  performance  activity  is  recorded  on  the Indonesia Stock Exchange (IDX). The IDX will record stocks that experience increases and decreases. This study performs stock forecasting based on the closing price of JCI shares using Long Short Term Memory (LSTM). Evaluation of the performance of the LSTM model in forecasting using Root Mean Square Error (RMSE). The LSTM model formed can be used to forecast the closing price of shares, so that it can be considered by investors when investing in shares. Stock investment can be done one way by looking at the value of the JCI movement which reflects the value of stock performance in the financial market.
Keywords : LSTM, closing, movement, RMSE, stock

## PENDAHULUAN
Pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dapat dijadikan sebagai salah satu indikator yang menjadi perhatian para investor dalam berinvestasi saham (Kulo, Sari, Bantahari, & Maramis,  2022). Pengukuran kinerja dari seluruh saham perusahaan yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) merupakan fungsi dari IHSG (Darmawan & Yasa, 2022). Refleksi dari kenaikan dan penurunan kinerja pasar keuangan salah satunya dapat dilihat  dari  pergerakan  IHSG  (Koputra  &  Mahadwartha,  2021).  Stabilitas  kondisi perekonomian  negara  ditunjukkan  salah  satunya  dengan  tren  kenaikan  IHSG  yang mempengaruhi fluktuasi harga saham (Sahabuddin & Hadianto, 2022). Analisis terhadap IHSG merupakan  hal yang penting yang harus dilakukan para investor untuk menemukan satu  tren  atau  pola  berulang  dalam  memprediksi  kemungkinan  yang  terjadi  di  pasar keuangan sehingga hasilnya dapat digunakan investor dalam menyusun strategi transaksi jual dan beli saham pada waktu yang tepat (Gaies, Nakhli, Ayadi, & Sahut, 2022).
Long  Short  Term  Memory (LSTM)  merupakan  salah  satu  model  yang  dapat digunakan untuk melihat pergerakan harga saham secara akurat (Wanniarachchige & De Silva,  2021).  LSTM  merupakan  bentuk  daru Recurrent  Neural  Network (RNN)  yang dapat menyimpan informasi dalam jangka waktu yang cukup lama (Bhandari et al., 2022). Tujuan utama dari penggunaan  LSTM dalam  kasus peramalan  IHSG adalah membuat peramalan yang akurat terhadap suatu variabel dengan mempelajari pola data saham masa lampau. Semakin kecil tingkat kesalahan yang dihasilkan dalam peramalan IHSG, maka ketepatan  peramalan  terhadap  pergerakan  IHSG  semakin  tinggi  (Moghar  &  Hamiche, 2020).
Penelitian terkait peramalan harga saham sudah dilakukan oleh beberapa peneliti terdahulu. Penelitian (Budiharto, 2021) mengimplementasikan penggunaan model LSTM untuk meramal saham Bank Central Asia (BCA) periode 2018 sampai 2020. Dataset yang digunakan  adalah dataset harian  saham  BCA  melalui  Yahoo  Finance  periode  2018  - 2020. Dalam proses training , data yang digunakan untuk training sebesar 80% dan 20% untuk testing .  Peramalan  dilakukan  terhadap  data  saham  selama  1  tahun  dan  3  tahun. Akurasi  terbaik  yang  dicapai  adalah  94.59%  dengan  data  historis  selama  1  tahun  dan jumlah epochs 100. Penelitian (Moghar & Hamiche, 2020) menggunakan LSTM untuk meramal saham Google (GOOGL) dan Nike (NKE) dari Yahoo Finance. Dataset yang digunakan adalah saham GOOGL harian periode 19 Agustus 2004 – 19 Desember 2019 dan  saham  NKE  harian  periode  4  Januari  2010  –  19  Desember  2019.  Dalam  proses training ,  data  yang  digunakan  untuk training sebesar  80%  dan  20%  untuk testing dan menggunakan Mean Squared Error (MSE) untuk optimasi model.  Penelitian  Lanbouri dan  Achchab  (2020)  menggunakan  LSTM  untuk  melakukan  prediksi  terhadap  saham Amazon periode 11 September 2017 – 16 Februari 2018. Dataset berupa S&P intraday trading  data dari  Kaggle.  Penelitian  Lanbouri  dan  Achchab,  (2020)  melakukan  dua percobaan  terhadap  model  dengan  menggunakan  LSTM  dan  LSTM  dengan Technical Indicators . Dalam proses training , data yang digunakan untuk training dari 11/09/2017 9:30  –  17/01/2018  11:50  dan  17/01/2018  11:51  -  16/02/2018  03:59  untuk validation . Eksperimen  yang  dilakukan  untuk  memprediksi  harga  saham  selama  satu,  lima,  dan sepuluh menit ke depan. Eksperimen pertama menggunakan model LSTM tanpa indikator secara  teknik  menggunakan  lima  parameter  yang  terdiri dari  Open,  High,  Low,  Close prices  dan  Volume yang  terhubung  dengan  10 hidden  nodes .  Eksperimen  kedua menggunakan model LSTM dengan technical indicators dengan 10 features yang terdiri dari Open, High, Low, Close prices, Volume, EMA12, EMA25, MACD, Bollinger Up, dan
Bollinger  Down .  Penelitian  (Wang,  2020)  menerapkan  model  LSTM  dengan Particle Swarm  Optimization (PSO-LSTM),  dan Backpropagation (BP)  untuk  melakukan peramalan terhadap saham harian SP 500 dari 2 Januari 2007 – 2 Januari 2017. Dataset training dan testing menggunakan rasio 8: 2. Penelitian dilakukan untuk membandingkan kemampuan  dari  model Backpropagation (BP) , LSTM,  dan  PSO-LSTM.  Pada  proses preprocessing peneliti  menggunakan  formula z-score untuk  normalisasi  data  menjadi dimensi antara 0 dan 1. Pada model BP data input dan outoput yang digunakan adalah open price, close price, high price, low price, dan volume dan pada model  LSTM dan PSO-LSTM menggunakan data open price, high price, low price, dan volume . Hasil rata- rata error peramalan yang didapatkan setelah training dengan data saham selama 100 hari adalah  14.7%  pada  model  BP,  7.3%  pada  model  LSTM,  dan  5.9%  pada  model  PSO- LSTM.
Penelitian  terdahulu  yang  mengimplementasikan  penggunaan  model  LSTM menggunakan  parameter  harga  pembukaan  di  pasar  saham  sebagai  harga  pertama  saat transaksi dimulai. Harga pembukaan saham pada hari tertentu tidak selalu sama dengan harga penutupan di hari sebelumnya, dimana harga ini dapat mengalami kecendrungan bergerak naik atau turun dari harga penutupan hari sebelumnya. Penelitian ini melakukan peramalan harga IHSG dengan LSTM menggunakan harga penutupan. Harga penutupan saham sangat penting sebagai tolak ukur harga pembukaan saham di keesokan harinya. Dataset  IHSG diambil dari Yahoo!  Finance pada periode 10 Juli 2008 hingga  1 Maret 2023  sejumlah  3157 record .  Data  yang  digunakan  untuk  dimasukkan  ke  dalam  model sejumlah 3157 record yang telah dieliminasi null record dan dilakukan split data dengan rasio 7:3 menjadi 2210 data latih dengan parameter time steps 50 sehingga total data latih menjadi  2160  dan  947  data  uji.  Tingkat  kesalahan  dari  model  prediksi  dihitung menggunakan RMSE. Model peramalan dengan LSTM yang dibentuk pada penelitian ini dapat digunakan untuk membantu investor menentukan strategi investasi yang tepat dan menguntungkan. Analisis pergerakan nilai IHSG menjadi begitu penting dalam melihat kondisi  dan  situasi  saham  yang  sedang  terjadi  di  pasar  keuangan.  Pada  saham  yang mengalami kenaikan dapat menjadi minat para investor dalam melakukan transaksi jual dan beli saham yang menguntungkan. Kinerja prestasi emiten salah satunya ditunjukkan dengan keberhasilan melakukan investasi yang mendatangkan keuntungan sesuai dengan kondisi  perekenomian  yang  sedang  terjadi.  Peningkatan  prestasi  emiten  yang  semakin baik akan mendatangkan keuntungan yang besar untuk para investor.

## KERANGKA TEORI
Investasi merupakan suatu kegiatan yang dilakukan untuk mengalokasikan uang kepada  suatu  produk  investasi  harapan  mendapatkan  keuntungan  lebih  besar  di  masa depan. Salah satu bentuk kegiatan investasi adalah memiliki saham yang dikeluarkan oleh suatu  perusahaan  (Wildani,  2022).  Saham  merupakan  bukti  kepemilikan  nilai  sebuah perusahaan  (Aldhyani  &  Alzahrani,  2022).  Investor  berhak  memiliki  hak  dalam mendapatkan  dividen  yang  disesuaikan  dengan  jumlah  kepemilikan  saham  (Shankar, Sharma, Raj, & Dawaldi, 2022). Saham sebagai salah satu sumber alternatif  dana untuk para investor (Luckieta, Amran, & Alamsyah, 2020) baik organisasi, perusahaan atau pun secara  individu.  Saham  yang  ditransaksikan  mengalami  fluktuasi  dari  satu  waktu  ke waktu.  Seorang  investor  saham  dalam  menjual  atau  membeli  harga  saham  berpeluang untuk  meraih  keuntungan  atau  pun  sebaliknya.  Seorang  investor  saham  dituntut  untuk bisa  melakukan  berbagai  analisis  dari  indikator  yang  dapat  mempengaruhi  pergerakan
harga  saham  (Palupi,  2022).  Salah  satu  cara  melakukan  prediksi  terhadap  harga pergerakan  saham  adalah  dengan  membentuk  model  peramalan.  Penelitian  Budiharto, (2021) menerapkan LSTM untuk memprediksi saham Bank Central Asia menggunakan dataset saham  BCA  harian  melalui  Yahoo  Finance  dengan  hasil  akurasi  yang  dicapai sebesar  94.59%.  Penelitian  Moghar  dan  Hamiche,  (2020)  menerapkan  LSTM  untuk memprediksi saham Google dan Nike menggunakan dataset Yahoo Finance dengan nilai MSE  sebesar  0.000497  untuk  Google  dan  Nike  sebesar  0.000874  pada epoch ke  100. Penelitian  Lanbouri  &  Achchab,  (2020)  menggunakan  LSTM  tanpa  indikator  teknik untuk memprediksi saham Amazon dengan hasil RMSE dengan TI pada prediksi 10 menit ke depan sebesar 0.0108 dan tanpa TI sebesar 0.0046.  Penelitian  Qiu, Wang,  &  Zhou, (2020) menerapkan model PSO-LSTM untuk memprediksi saham SP 50 dengan rata-rata error sebesar 5.9%. Teknik peramalan dilakukan dengan melibatkan pengambilan data masa  lampau  yang  diproyeksikan  ke  masa  mendatang  melalui  model  matematis  atau prediksi yang bersifat subyektif (Wibowo, Dang, & Wang, 2022). Analisis pada data time series berarti  membagi  data  masa  lalu  menjadi  komponen-komponen,  kemudian memproyeksikannya  ke  masa  depan  (Stahl,  2012).  Salah  satu  metode  peramalan  yang dapat  digunakan  untuk  melakukan  peramalan  tren  IHSG  adalah LSTM  yang  secara jangka  panjang  dapat  melakukan  pembelajaran  dependensi  (Wen,  Lin,  &  Nie,  2020). Rata-rata pergerakan harga penutupan pada IHSG menggunakan metode peramalan yang menggunakan variabel n sebagai nilai rata-rata dari periode terakhir data  saham dalam meramalkan periode berikutnya

## METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini dilakukan beberapa tahapan-tahapan untuk membuat model peramalan harga penutupan IHSG  yang dapat dilihat pada Gambar  1. Tahap awal  yang dilakukan adalah preprocessing terhadap data saham dari dataset menggunakan rasio terbaik pada penelitian ini yaitu 7:3 dimana 70% untuk data training dan 30% untuk data testing . Data training digunakan untuk pelatihan model Long Short Term Memory (LSTM) sedangkan data testing digunakan untuk keperluan perbandingan, uji coba identifikasi, dan evaluasi kinerja model.
Gambar 1. Bagian dalam pembuatan Peramalan Harga Saham IHSG
Penelitian  ini menggunakan  data  saham  harian  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG)  yang  didapatkan  dari website Yahoo  Finance.  Pengumpulan  data  dilakukan dengan  menggunakan library yfinance.  Data  yang  diperoleh  berisi Date,  Open,  High, Low, Close, Adj. Close dan Volume yang memiliki periode 10 Juli 2008 hingga 1 Maret 2023  atau  sebanyak  3157 record .  Tabel  1  merupakan  sampel  data  saham  IHSG  yang digunakan. Seperti dapat dilihat pada kotak berwarna merah tanggal 10 Juli 2008 terdapat data  harga  pembukaan  ( open ),  harga  tertinggi  ( high ),  harga  terendah  ( low ),  harga penutupan  ( low ),  harga  penutupan  yang  telah  disesuaikan  ( adj.  Close ),  volume,  dan tanggal ( date ) pada satu hari.
Tabel 1. Sampel Data Saham Harian IHSG
Langkah dilakukan untuk melakukan pengolahan raw dataset (data mentah) sebelum dimasukkan ke model peramalan LSTM dengan langkah sebagai berikut: (1) Melakukan pengubahan  nilai  pada dataset menjadi  nilai  yang  dimasukkan  kedalam  model  LSTM. Data saham ini diubah nilainya menjadi skala yang sama antara 0 dan 1; (2) Menentukan jumlah  sampel  data  saham  yang  digunakan  dengan  parameter  harga  penutupan  pada IHSG.  Sampel  digunakan  untuk  proses  pelatihan  dan  pengujian  menggunakan  model LSTM.  Model  LSTM  sendiri  membutuhkan  variabel time  step yang  merupaka  banyak unit yang ingin dilihat oleh jaringan LSTM (Qiu et al., 2020). Penelitian ini menggunakan time step sejumlah  50 karena pelatihan  yang diasumsikan sebagai  penggunaan  data 50 hari sebelumnya. Pembagian dilakukan dengan rasio terbaik pada penelitian ini yaitu 7:3. Hasil dari pembagian didapatkan 70% (2160 record ) data training yang telah dikurangi oleh time steps 50 dan data testing 30% (947 record ). Pada data training pembagian data yang dilakukan adalah membagi data yang mempunyai nilai harga penutupan selama 50 hari sebelumnya yang akan digunakan untuk time steps peramalan harga penutupan pada hari ke 51; (3) Melakukan  perancangan model LTSM untuk melakukan peramalan IHSG dengan  parameter  Harga  Penutupan.  Perancangan  model  LSTM  dilakukan  untuk mempelajari  pola  dan  melakukan  peramalan  pada dataset yang  sudah  dilakukan preprocessing . Pada penelitian ini digunakan library pada pemrograman Python dengan menginisialisasi  model sequential dalam  pembentukan  lapisan  arsitektur  model  LSTM menggunakan hyperparameter seperti  jumlah  unit  sel  ( cell ),  dan return  sequences . Setelah layer LSTM didefinisikan, beberapa dense layer dan output layer akan didefinisikan. Dense layer memiliki  parameter  jumlah  unit cell yang  dipakai. Layer terakhir  adalah output layer atau disebut juga dengan lapisan keluaran yang merupakan lapisan terakhir dari sebuah model. Output layer memiliki parameter unit cell , dalam kasus penelitian ini model LSTM mencoba untuk melakukan peramalan terhadap 1 fitur harga penutupan.
Gambar 2 merupakan arsitektur model LSTM yang digunakan dalam melakukan peramalan IHSG.

## Gambar 2. Parameter Arsitektur untuk Peramalan Saham
Jumlah parameter pada lapisan LSTM memiliki perhitungan seperti pada persamaan 1.
𝑝𝑎𝑟𝑎𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 =  4 ∗ ( ℎ ∗ ( ℎ + 𝑒) + ℎ) (1)
Persamaan 1 menunjukkan cara perhitungan parameter pada lapisan LSTM yang ditentukan dengan variabel h sebagai hidden unit dan  variabel e yang merupakan  nilai dimensi dari input yang digunakan untuk membangun lapisan arsitektur model. Tabel 2 adalah hasil parameter dari setiap lapisan LSTM pada arsitektur model.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Parameter Lapisan LSTM Lapisan ke- Hidden Unit Dimension of Input Perhitungan Jumlah Parameter 1 50 1 4*(50*(50+1)+50) 10400 2 50 50 4*(50*(50+50)+50) 20200 Jumlah parameter pada lapisan Dense memiliki perhitungan pada Persamaan 2 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 = (𝑒 + 1) ∗ 𝑢𝑛𝑖𝑡𝑠 (2)
Persamaan  2  merupakan  cara  perhitungan  parameter  pada  lapisan Dense yang ditentukan dengan units merupakan hidden unit dan e adalah nilai dimension dari input yang  digunakan  untuk  membangun  lapisan  arsitektur  model.  Tabel  3  adalah  hasil parameter dari setiap lapisan Dense pada arsitektur model.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Parameter Lapisan Dense Lapisan ke- Hidden Unit Dimension of Input Perhitungan Jumlah Parameter 1 25 1 (50+1)*25 1275 2 1 50 (25+1)*1 26
Kinerja  model  LSTM  dalam  melakukan  peramalan  terhadap  pergerakan  nilai IHSG  menggunakan  harga  penutukan  dilakukan  menggunakan loss  function  mean squared error untuk  menghitung nilai  peramalan dibanding nilai  aktual.  Model  LSTM dalam  meramal  IHSG  juga  menggunakan  algoritma  optimasi  Adam  untuk  proses peramalan  yang  lebih  baik  (Hou,  2022).  Model  yang  dibentuk  menggunakan  variabel Learning rate untuk menghitung nilai koreksi bobot waktu proses pelatihan. Model  yang  sudah  dibuat  akan  diberi input yang  telah  melalui  tahap preprocessing .  Model  akan  mencoba  mempelajari  pola  yang  ada  pada  data training.
Proses pelatihan diawali dengan beberapa hyperparameter pada model seperti epoch, dan batch size . Parameter epoch menentukan berapa kali model LSTM telah melihat dataset secara keseluruhan atau bisa dibilang 1 kali proses iterasi/putaran dalam pelatihan model. Epoch yang dipakai pada model LSTM adalah 30, 35, 40, 45 dan 50. Parameter batch size menentukan berapa jumlah sampel data yang akan dimasukkan dalam sekali training . Batch size yang digunakan adalah 32.
Pengujian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  meliputi  pengujian  terhadap program yang sudah dibuat berdasarkan model yang dibangun, kemudian dihitung nilai kesalahan dihasilkan dari model peramalan yang telah dibuat menggunakan perhitungan RMSE  (Chai  &  Draxler,  2014).  Perhitungan  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai hasil peramalan dengan nilai aktual. Berikut ini merupakan persamaan yang digunakan untuk  melakukan  perhitungan  dengan  RMSE  (Chai  &  Draxler,  2014)  seperti  pada Persamaan 3 berikut.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑ (𝑌 𝑡 − 𝑌̂ 𝑡 ) 2 𝑛 𝑡=1 (3)
𝑌 𝑡 merupakan nilai aktual pada waktu ke-t (hari), 𝑌̂ 𝑡 sebagai nilai peramalan pada waktu ke-t (hari) dan 𝑛 merupakan jumlah data. Hasil perhitungan error peramalan dihitung dari harga penutupan hasil peramalan dengan harga penutupan aktual data testing setiap hari pada periode 15/08/2017 – 01/03/2023.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pelatihan  terhadap  dataset  saham  IHSG  dilakukan  dengan  berbagai  jumlah pembagian dataset dengan  rasio  7:3,  8:2,  dan  9:1.  Masing-masing dataset yang  sudah dibagi akan dilakukan pelatihan menggunakan beberapa jumlah epoch yaitu 30, 35, 40, 45 dan 50. Perhitungan error menggunakan rumus RMSE. Tabel  4 menunjukkan hasil pelatihan setiap epoch pada setiap rasio pembagian dataset .
Tabel 4. Hasil Pelatihan Model LSTM
Epoch RMSE Rasio 7:3  Rasio 8:2 Rasio 9:1 30 139.05 93.302 110.771 35 112.258 131.757 111.904 40 120.914 108.202 96.901 45 80.332 101.947 100.254 50 63.672 79.995 91.743
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi epoch- nya  semakin  kecil  nilai RMSEnya.  Berdasarkan  hasil  uji  coba  yang  sudah  dilakukan,  hasil  RMSE  terbaik didapatkan  pada epoch 50  dengan  rasio  pembagian  dataset  7:3  yang  ditandai  dengan warna merah pada Tabel 4 dengan RMSE 63.672. Nilai RMSE  yang dihasilkan masih tinggi dimana nilai RMSE masih di atas 0.

## Gambar 3. Grafik Hasil Pelatihan Model LSTM
Hasil  peramalan  ditunjukkan  dalam  bentuk  visualisasi  tren  untuk  melihat  tren harga  penutupan  IHSG.  Visualisasi  dilakukan  untuk  memudahkan  dalam  melihat  serta membandingkan  hasil  peramalan  dengan  data  aktual,  visualisasi  disajikan  dalam  satu bidang  yang  terdiri  dari  2  buah  grafik  yaitu  grafik  data  saham  aktual  dan  grafik  hasil peramalan. Dalam melakukan visualisasi digunakan library matplotlib. Kemudian hasil peramalan  dipanggil  dalam  fungsi  plot  untuk  memvisualisasikan  hasil  peramalan  yang telah disimpan dalam variabel peramalan, begitu pula dengan data aktual yang disimpan dalam variabel real.
Pemanfaatan  LSTM  dalam  melakukan  peramalan  terhadap  harga  saham menggunakan parameter harga penutupan  yang memperlihatkan tentang perilaku pasar yang  ditunjukkan  dalam  bentuk  grafik,  untuk  memprediksi  tren  harga  saham  IHSG  di masa depan seperti dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Visualisasi Peramalan pada rasio 7:3 dengan epoch 50
Nilai learning  rate berada  di  posisi  optimal  adalah  0.001.  Bila  lebih  kecil  atau lebih besar dari nilai 0.001, kesalahan akan lebih besar. Nilai learning rate yang terlalu besar akan membuat model lebih cepat mencapai local minima namun ada kemungkinan kecil model akan melewati local minima . Local minima atau minimum lokal adalah nilai terkecil  pada  daerah  bersebelahan  (Hodson,  2022).  Nilai  optima  ini  merupakan  nilai terbaik  untuk  parameter  dalam  mempelajari  data  pelatihan,  dimana  variabel  ini  akan memperbaharui  setiap  iterasi  pada  saat  pleatihan  dilakukan,yang  digunakan  untuk meramal  IHSG  berdasarkan  harga  penutupan.  Seperti  dapat  dilihat  pada  Gambar  3, indikator  analisis  menunjukkan  kekuatan  historis  dan  kelemahan  harga  saham  dengan nilai yang berfluktuasi antara 0 dan 100. Pada nilai yang lebih tinggi dari 70, maka saham
dianggap "overbought", dan pada nilai kurang dari 30, saham diasumsikan berada di area "oversold".  Nilai  pada  grafik  dengan  Model  LSTM  dapat  memberikan  gambaran mengenai keuntungan dan kerugian pada pergerakan harga saham IHSG selama periode tertentu.
Sampel perbandingan antara hasil peramalan dengan data aktual pada rasio  7:3 dengan epoch 50 dapat dilihat pada Gambar 4. Seperti dapat dilihat pada kotak berwarna merah pada Gambar 5  terdapat perbandingan harga penutupan saham IHSG pada tanggal 02/07/2021  antara  hasil  peramalan  dengan  data  aktual  dimana  hasil  peramalan  hampir mendekati  data  aktual  yang  menandakan  model  dapat  melakukan  peramalan  harga penutupan saham.  Hasil penelitian ini sejalan dengan  penelitian Bhandari, et. al (2022) bahwa model LSTM dapat  digunakan untuk peramalan harga penutupan saham.
Gambar 5. Sampel Perbandingan Peramalan

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil uji coba peramalan dengan membentuk arsitektur model LSTM menggunakan indikator harga penutupan pada IHSG, dapat diambil beberapa kesimpulan antara  lain:  Pembuatan  model  peramalan  IHSG  menggunakan  Model  LSTM  untuk meramal harga penutupan IHSG berhasil dilakukan. Pelatihan model berhasil membentuk data  pelatihan  dan  data  pengujian  yang  telah  dikurangi  oleh time  steps .  Pada  tahap training diperoleh  nilai  kesalahan  terkecil  yang  dihitung  menggunakan  rumus RMSE. Nilai  RMSE  yang  dihasilkan  masih  tinggi  dimana  nilai  RMSE  masih  di  atas  nol. Visualisasi antara data aktual dengan hasil prediksi pada periode yang diujikan berhasil dilakukan,  sehingga  menghasilkan  dua  nilai  grafik  yaitu  grafik  aktual  dan  grafik  hasil peramalan.
Penelitian  ini  hanya  menggunakan  satu  parameter  yaitu  harga  penutupan  pada IHSG  dalam  melakukan  peramalan  harga  saham.  Pada  penelitian  lanjutan,  dapat digunakan  variabel  dan  parameter  selain  harga  penutupan  pada  IHSG  yang  dapat divariasikan lagi untuk mendapatkan model pelatihan yang lebih baik. Penelitian lanjutan dapat  juga  menggunakan  metode hyperparameter  tuning untuk  menemukan  parameter terbaik dalam membuat model peramalan, seperti penambahan technical indicator yang dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  pergerakan  dan  perubahan  harga  saham  yang belum dilakukan pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Aldhyani,  T.  H.  H.,  &  Alzahrani,  A.  (2022).  Framework  for  predicting  and  modeling stock market prices based on deep learning algorithms. Electronics (Switzerland) , 11 (19), 1–19. doi.org/10.3390/electronics11193149
Bhandari, H. N., Rimal, B., Pokhrel, N. R., Rimal, R., Dahal, K. R., & Khatri, R. K. C. (2022).  Predicting  stock  market  index  using  LSTM. Machine  Learning  with
Applications , 9 (May), 100320, 1–18. doi.org/10.1016/j.mlwa.2022.100320
Budiharto,  W.  (2021).  Data  science  approach  to  stock  prices  forecasting  in  Indonesia during  Covid-19  using  Long  Short-Term  Memory  (LSTM). Journal  of  Big  Data , 8 (1), 1–12. doi.org/10.1186/s40537-021-00430-0
Chai, T., & Draxler, R. R. (2014). Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)? -Arguments against avoiding RMSE in the literature. Geoscientific Model Development , 7 (3), 1247–1250. doi.org/10.5194/gmd-7-1247-2014
Darmawan, K. P. J., & Yasa, I. N. M. (2022). Pengaruh kinerja makroekonomi terhadap Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  dan  government  bonds  di  Indonesia. E- Jurnal  Ekonomi Dan  Bisnis Universitas Udayana , 11 (03),  257-270. doi.org/10.24843/eeb.2022.v11.i03.p02
Gaies, B., Nakhli, M.  S., Ayadi,  R., & Sahut,  J. M. (2022). Exploring the causal  links between  investor  sentiment  and  financial  instability:  A  dynamic  macro-financial analysis. Journal of  Economic Behavior  and Organization , 204 (November), 290– 303. doi.org/10.1016/j.jebo.2022.10.013
Hodson, T. O. (2022). Root-mean-square error (RMSE) or mean absolute error (MAE): when  to  use  them  or  not. Geoscientific  Model  Development , 15 (14),  5481–5487. doi.org/10.5194/gmd-15-5481-2022
Hou, Y. (2022). Global mean square error separation loss. Journal of Physics: Conference Series , 2363 (1), 1–9. doi.org/10.1088/1742-6596/2363/1/012007
Koputra,  T.,  &  Mahadwartha,  P.  A.  (2021).  Herding  behavior  detection:  Bullish  and bearish  cases. Proceedings  of  the  18th  International  Symposium  on  Management (INSYMA 2021) , 180 (Insyma), 11–15. doi.org/10.2991/aebmr.k.210628.003 Kulo,  C.,  Sari,  Z.  P.,  Bantahari,  T.A.,  &  Maramis,  J.,    (2022).  Faktor  –  faktor  yang mempengaruhi  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode 2018-2021. Jurnal EMBA, 10 (4), 1577–1588.
Lanbouri,  Z.,  &  Achchab,  S.  (2020).  Stock  market  prediction  on  high  frequency  data using long-short term memory. Procedia Computer Science , 175 (2020), 603–608. doi.org/10.1016/j.procs.2020.07.087
Luckieta, M., Amran, A., & Alamsyah, D. P. (2020). The fundamental analysis of stock prices. TEST :  Engineeering  &  Management , 83 (September),  28720–28729. Retrieved from: https://www.researchgate.net/publication/344237173.
Moghar,  A.,  &  Hamiche,  M.  (2020).  Stock  market  prediction  using  LSTM  recurrent Neural network. Procedia Computer Science , 170 (2020), 1168–1173. doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.049
Palupi, A. (2022). Covid-19 pandemic and its effect on capital market development: A literature review. Fair Value: Jurnal Ilmiah Akuntansi Dan Keuangan , 4 (9), 4052– 4057. doi.org/10.32670/fairvalue.v4i9.1588
Qiu,  J.,  Wang,  B.,  &  Zhou,  C.  (2020).  Forecasting  stock  prices  with  long-short  term memory  neural  network  based  on  attention  mechanism. PLoS  ONE , 15 (1),  1–15. doi.org/10.1371/journal.pone.0227222
Sahabuddin, Z. A., & Hadianto, B. (2022). The weekend effect investigation: Evidence from  Indonesia  Capital  Market. Universal  Journal  of  Accounting  and  Finance , 10 (2), 574–583. doi.org/10.13189/ujaf.2022.100222
Shankar,  P.,  Sharma,  N.,  Raj,  R.  &  Dawaldi,  C.  (2022). Stock-price-prediction-using . Retrieved from: https://www.researchgate.net/publication/358662548_Stock-Price- Prediction-Using
Stahl,  M.  J.  (2012).  Service  operations. Encyclopedia  of  Health  Care  Management , October 2019 , 8–9. doi.org/10.4135/9781412950602.n723
Wang,  L.  (2020).  An  improved  Long  Short-Term  memory  neural  network  for macroeconomic  forecast. Revue  d’Intelligence  Artificielle , 34 (5),  577–584. doi.org/10.18280/RIA.340507
Wanniarachchige,  M.  K.,  &  De  Silva,  L.  D.  (2021).  Impact  of  board  democracy  on financial  performance  of  firms  listed  in  colombo  stock  exchange. International Journal of Accounting and Business Finance , 7 (2), 1-21.
doi.org/10.4038/ijabf.v7i2.92
Wen, Y., Lin, P., & Nie, X. (2020). Research of stock price prediction based on PCA-
LSTM model. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 790 (1), 4–10. doi.org/10.1088/1757-899X/790/1/012109
Wibowo,  F.  D.,  Dang,  T.T.,  &  Wang,  C.N.  (2022).  Forecasting  Indonesia  stock  price using time series analysis and machine learning in R. Indonesian Scholars Scientific Summit Taiwan Proceeding , 4 (August), 103–108. doi.org/10.52162/4.2022166
Wildani,  M.  A.  (2022).  The  effect  of  commodity  supercycle  and  domestic  market obligation on profitability ratio (Net Profit Margin , Return On Asset ) case study on coal mining issuers in Indonesia Stock Exchange. International Journal of Financial and Investment Studies (IJFIS) . 3 (2), 63–68. doi.org/10.9744/ijfis.3.2.63-68