## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
April 2023

## Prediksi Harga Saham Jakarta Islamic Index Menggunakan Metode Long Short-Term Memory
Didih Rizki Chandranegara #1 , Raffi Ainul Afif #2 , Christian Sri Kusuma Aditya #3 , Wildan Suharso #4 ,
Hardianto Wibowo #5
# Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Malang JL. Raya Tlogomas No.246 Malang, Jawa Timur 65144
1 didihrizki@umm.ac.id
2 raffiainul@webmail.umm.ac.id
3 christianskaditya@umm.ac.id
4 wsuharso@umm.ac.id
5 ardi@umm.ac.id
Abstrak— Saat ini investasi sudah sangat menyebar luas dan banyak dari kita sedang melakukannya. Investasi ini berguna untuk  mengatasi  kebutuhan  hidup  dimasa  mendatang  yang tidak  menentu.  Salah  satu  penyebab  tidak  menentunya kebutuhan  dimasa  mendatang  adalah  inflasi.  Salah  satu contoh  investasi adalah  saham.  Di  dalam  jual  beli  saham  di Indonesia  terdapat  Jakarta  Islamic  Index  (JII).  JII  adalah salah  satu  index  yang  ada  di  pasar  modal  Indonesia  yang mengelompokkan  beberapa  saham  yang  masuk  dalam kriteria  syariah  dan  dihitung  rata-rata  dari  harga  saham  – saham  tersebut.  Dalam  berinvestasi  saham,  kita  tidak  bisa melakukan  pergerakan  yang  sembarangan  karena  saham yang  relatif  berubah-ubah  menjadi  penyebab  kegagalan dalam  berinvestasi  saham.  Dengan  demikian  ketika melakukan  investasi  saham  harus  dilakukan  analisa  yang tepat. Perkembangan teknologi saat ini sangat maju dan juga dapat  membantu  kita  dalam  melakukan  analisa  dalam berinvestasi  dengan  melakukan  prediksi  harga.  Pada penelitian  ini,  akan  dimanfaatkan  kemajuan  teknologi tersebut dengan melakukan penelitian prediksi, penelitian ini dilakukan  menggunakan  metode  Long  short  Term-Memory (LSTM).  Model  LSTM  yang  diusulkan  dapat  memperoleh performa  yang  cukup  baik  dengan  hasil  RMSE  mencapai 5.20877667554, dan MAPE 0.08658576985.
Kata kunci — Investment, Prediction, LSTM, RMSE, MAPE

## I. P ENDAHULUAN
Kita harus menghadapi ketidakpastian kebutuhan hidup yang  mungkin  akan  meningkat  setiap  harinya,  terutama karena  inflasi  yang  bisa  membuat  harga  barang  dan  jasa meningkat  seiring  waktu.  Oleh  karena  itu,  melakukan investasi bisa menjadi cara untuk mengatasi hal tersebut.
Inflasi merupakan suatu keadaan yang mengindentifikasikan  tingkat  harga  secara  umum  ( price level )  cenderung  meningkat  [1].  Investasi  berasal  dari istilah investire yang artinya memakai atau menggunakan [2].  Saham  sendiri  merupakan  suatu  surat  bernilai  yang dimiliki  seseorang  yang  dapat  membuktikan  bahwa
pemegang surat yang bernilai tersebut merupakan pemilik perusahaan dengan porsi yang ditentukan oleh banyaknya penyertaan  modal  yang  ditanamkan  oleh  pemilik  surat berharga pada perusahaan tersebut [3].
Jakarta Islamic  Index (JII)  merupakan  contoh index saham yang tersedia dalam pasar modal Indonesia dimana index saham ini berisi perhitungan harga rata - rata saham untuk kategori saham yang masuk kriteria saham syariah, Pergerakan  harga  saham  JII  ditampilkan  setiap  harinya sesuai  dengan  harga close bursa  pada  hari  itu  [4].  Harga saham  dapat  mengalami  fluktuasi  yang  tinggi  dimana, harga  saham  tersebut  bisa pada  posisi  grafik  menaik  atau pun juga dapat pada posisi menurun dalam beberapa menit bahkan dapat pula mengalami perubahan dalam jangkauan detik saja. Hal tersebut dapat diakibatkan oleh permintaan dan  penawaran  dalam  bursa  antara  pembeli  dan  penjual saham [5].
Studi  yang  belakangan  ini  dapat  digunakan  oleh  para peneliti  dalam  membuat  arsitektur  model  untuk  prediksi adalah data mining [6]. Metode algoritma dari data mining yang sudah diakui dapat dipakai untuk melakukan prediksi data  deret  waktu  adalah  metode  teknik Long  Short  Term Memory ( LSTM )  yang  merupakan  versi  lanjutan  dari metode sebelumnya yaitu Recurrent Neural Network ( RNN ) [7].  Menurut  Adhitio  dkk  [8]  pada  penelitiannya  yang melakukan  prediksi  untuk  saham  bank  BRI  dapat memperoleh  hasil RMSE ( Root  Mean  Square  Error ) 227.460444244  [8].
Menurut  Hastomo  dkk  [9]  yang  melakukan  penelitian dengan  tujuan  optimasi  prediksi  saham  di  masa  pandemi Covid-19  ini  didapatkan RMSE-epoch  chart yang  bagus untuk  masing  –  masing  prediksi  saham  yang  dilakukan, BBCA memiliki RMSE = 1120.651, BBRI memiliki RMSE =  156.297,  ASII  memiliki RMSE sebesar  134.551 sedangkan  TLKM  memiliki RMSE sebesar  71.658  [9]. Selanjutnya  Julian  dkk  [10]  dalam  penelitiannya  berhasil
melakukan prediksi dengan perolehan RMSE yang cukup baik  yaitu  sebesar  31.71  [10].  Wardani  [11]  juga  dapat membuktikan penelitiannya bahwa model yang dibuatnya untuk memprediksi harga saham syariah dapat memperoleh hasil yang baik yaitu nilai RMSE sebesar 117,266 dan nilai MAPE sebesar 2,980%.
Kemudian  pada  penelitian  prediksi  harga  emas  oleh Alhamdani  [12]  yang  menggunakan  analisis  parameter menghasilkan nilai terbaik RMSE 9139,14381 dan MAPE 0,69794% [12]. Selain itu pada penelitian Nurjaman dkk [3] yang melakukan prediksi saham Pfizer Inc memiliki hasil peramalan dengan nilai RMSE 0,9366 [3].
Untuk mengetahui akurasi dari model yang dibuat dalam penelitian  ini  menggunakan  2  pengujian  perhitungan parameter yaitu dengan memakai Root Mean Square Error ( RMSE ),  dan Mean  Absolut  Percentage  Error ( MAPE ). RMSE adalah salah satu teknik umum yang dapat dipakai untuk  mengetahui  tingkat  error  pada  model  prediksi  data yang berupa  data  angka  [8]. Hasil  dari RMSE didapatkan dari  rata-rata  kuadrat  total error yang  didapatkan  pada model  prediksi  [13]. MAPE juga  merupakan  salah  satu evaluasi  yang  dapat  dilakukan  dalam  membangun  model LSTM. MAPE dapat  dimanfaatkan  untuk  menhitung besaran error dalam satuan persen, MAPE mengukur rata- rata error yang tidak diproses dalam satuan persen [14]. Pada  kasus  ini  akan  memakai  metode LSTM untuk melakukan  prediksi  harga  saham  Jakarta Islamic  Index . Dipilihnya  metode  ini  dikarenakan  karakteristik LSTM cocok untuk melakukan prediksi saham. Data yang dipakai adalah data historis harga saham Jakarta Islamic Index per 1  hari  mulai  dari  1  januari  2019  sampai  31  Maret  2022. Dengan  melakukan  rancangan  prediksi  yang  baik diharapkan  dapat  mempermudah  para  investor  untuk melakukan  analisa  harga  saham,  dan  juga  akan meminimalkan resiko yang dapat terjadi pada saat investasi.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  kali  ini  terbagi  menjadi  lima  yaitu pengambilan data, preprocessing data, modelling , prediksi dan visualisasi, dan terakhir analisis hasil.

## A. Pengambilan Data
Pada penelitian ini akan menggunakan data harga saham harian  Jakarta Islamic  Index (JKII)  yang  merupakan  data harga rata-rata dari saham syariah yang masuk dalam JKII. Data  tersebut  diambil  atau  diperoleh  dari  situs Yahoo Finance dengan kode ^JKII. Data yang diambil merupakan historical data time series mulai dari 1 Januari 2019 sampai 31  Desember  2021.  Data  harga  saham  yang  diperoleh berupa  tanggal,  harga  buka  ( open  price ),  harga  tertinggi ( high price ), harga terendah ( low price ), harga tutup ( close price ),  dan  jumlah  transaksi  ( volume ).  Kemudian  data tersebut disimpan dengan format Comma Separated Values (CSV). Berikut sampel data yang dipakai dapat dilihat pada tabel 1.

## TABEL I SAMPEL DATA
Dari  beberapa  feature  yang  ada  pada  dataset  hanya feature Close atau  data  harga  tutup  saja  yang  akan digunakan pada penelitan kali ini.

## B. Preprocessing

## Gambar 1. Alur penelitian
Tahap  pertama  yang  dilakukan  dalam preprocessing adalah melakukan cleaning data dimana pada dataset yang telah ada masih banyak data kosong atau null value . Null value ini  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  pergerakan  atau perubahan saham pada saat itu. setelah selesai melakukan cleaning data, kemudian akan dilakukan normalisasi data, dimana  proses  normalisasi  data  ini  diperlukan  dengan tujuan  untuk  membentuk  data  dalam  posisi  nilai  dengan rentang yang sama supaya menghilangkaan data outlier dan membuat distribusi data menjadi normal. Normalisasi yang dipakai  adalah min-max  scaling . Min-max adalah  teknik normalisasi yang akan mentransformasi data secara linear dengan  memakai  nilai  minimal  dan  maksimal,  kemudian dari  tranformasi  tersebut  akan  dihasilkan  keseimbangan antar  data  yang  ada  pada  rentang  yang  sama  [15]. Rumusnya dapat dilihat pada persemaan (1).
𝑥 ′ = 𝑥−𝑚𝑖𝑛(𝑥) −min⁡(𝑥) ……………………..………… (1)
Setelah  selesai  dilakukan  normalisasi,  dataset  akan dilakukan splitting atau  pembagian dataset menjadi  data
Date Open High Low Close Adj Close Volu me 2020- 02-04 641,7 643,6 637,1 639,6 639,6 691400 000 2020- 02-05 642,3 647,5 637,3 647,5 647,5 701500 000 2020- 02-06 650,8 651,1 642,5 644,2 644,2 579000 000 2020- 02-07 645,1 646,9 643,0 644,5 644,5 511700 000
latih atau data train dan data uji atau data test . Pembagian data  ini  diperlukan  supaya  dalam  proses  pengujian  dan pengetesan hasil prediksi nantinya berjalan dengan optimal, karena  dalam  prosesnya  perlu  menggunakan  data  yang berbeda untuk melakukan dua hal tersebut.
Kemudian  setiap  dari  data yaitu  data  latih  dan  data  uji akan  diubah  bentuknya  menjadi dataset matrix ,  dan kemudian data yang telah ada akan disesuaikan input -nya sesuai  yang  diinginkan  Metode LSTM untuk  melatih modelnya.  Didalam LSTM menerima  input  berupa beberapa timestep ,  dan  dimana  setiap timestep-nya mempunyai  besar  data  yang  bisa  disesuaikan  sesuai kebutuhan.
C. Modelling
Long  Short-Term  Memory sendiri  adalah  salah  satu teknik prediksi yang dikembangkan dari metode Recurrent Neural  Network yang  dibangun  untuk  menghindari kekurangan vanishing dan exploding  gradient dalam penggunaan RNN [16].  Dalam  stuktur  arsitektur LSTM terdapat  yang  namanya forget  gate , input  gate,  cell  state dan  output  gate [17]. LSTM cell akan  membuat input -an dan  akan  disimpan  dalam  durasi  tertentu.  Ditinjau  dari penalaran  sederhana, input  gate akan  mengatur  sampai dimana nilai  baru akan menuju ke dalam cell , sedangkan forget  gate mengatur  sampai  kapan  nilai  masih  berada dalam cell , dan output  gate mengatur  sejauh  mana  nilai yang adaa pada cell digunakan untuk mempertimbangkan aktivasi output dari unit LSTM [18].

## Gambar 2. Arsitektur LSTM
Forget  gate berkerja  untuk  melakukan  pemilahan petunjuk dari cell state (memori jangka panjang) yang akan ditahan dalam cell atau tidak, hal tersebut dilakukan dengan cara mengalikan nilai yang ada pada cell state dan forget vector yang  diperoleh input -an  saat  ini  dan  juga hidden state yang akan diterima, secara sederhana forget gate akan menghapus informasi nilai yang sudah tidak relevan lagi. Supaya forget  vector,  hidden  state,  dan  input saat  ini didapatkan, kita harus memasukannnya ke aktivasi sigmoid , seperti pada layer pertama input gate , tetapi dengan bobot yang berbeda. [12].
𝑓 𝑔𝑡 = 𝜎(𝑤 𝑓 [𝑜 𝑡−1 , 𝑖 𝑡 ]) + 𝑏𝑠 𝑓 …………..………….. (2)
Input  gate mempunyai  dua  fungsi,  pertama  adalah melakukan pembaruan informasi dalam cell state , kondisi ini akan diatur oleh layer sigmoid seperti pada persamaan (3),  Sedangkan  fungsi  lainnya  akan  membangun  sebuah kadidat vektor baru dengan fungsi aktivasi pada layer tanh untuk meninjau beberapa informasi baru ditambahkan, dan dipakai  untuk  memperbarui  kondisi  informasi  dari cell state seperti pada persamaan (4) [19] 𝑖 𝑔𝑡 = 𝜎(𝑤 𝑖 [𝑜 𝑡−1 , 𝑖 𝑡 ]) + 𝑏𝑠 𝑖𝑔𝑡 ……………...……… ( 3 )
Ĉ 𝑡 = 𝑡𝑎𝑛ℎ(𝑤 𝑐 [𝑜 𝑡−1 , 𝑖 𝑡 ]) + 𝑏𝑠 𝑐 ……………….…… (4)
Output gate bekerja dengan dua layer untuk memperoleh hidden state yang baru yang kemudian akan diteruskan ke timestep selanjutnya. Layer yang  pertama  bekerja  untuk menentukan  informasi  yang  akan  di  keluarkan  menurut input saat ini, menggunakan aktivasi sigmoid seperti pada persamaan (5). Kemudian layer lainnya akan menempatkan nilai yang ada pada cell state dengan fungsi aktivasi tanh . Setelah itu untuk mendapatkan output -nya akan dikalikan hasil layer pertama dan kedua seperti pada persamaan (6).
𝑜 𝑔𝑡 = 𝜎(𝑤 𝑜 [𝑜 𝑡−1 , 𝑖 𝑡 ]) + 𝑏𝑠 𝑜𝑔𝑡 …………………….. (5) 𝑜 𝑡 = 𝑜 𝑔𝑡 ∗ tanh⁡(𝑐 𝑡 ) ………………………….………... (6)
Dalam tahap modelling pada penelitian ini menggunakan sequential model . Dalam pembuatan model- nya  akan  dilakukan  penentuan  pola timeseries dan beberapa  skenario  dengan  mengubah  jumlah neuron hidden,  layer,  learning  rate,  batch  size  serta  epoch . Tujuannya untuk mencari hasil yang terbaik.
Dari hasil percobaan beberapa model akan diambil nilai RMSE dan MAPE yang  paling  maksimal  untuk  dijadikan final model. Nilai RMSE yang maksimal dapat dilihat dari nilai  kesalahannya  yang  paling  kecil,  semakin  kecil  nilai RMSE dari model yang telah dibuat berarti semakin dekat nilai prediksi dengan data yang telah ada.

## D. Prediksi dan Visualisasi
Setelah  mendapatkan  model  yang  terbaik  maka  tahap selanjutnya  adalah  melakukan  prediksi  menggunakan model  yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Dari  model  yang telah  dibuat  dapat  dilihat  prediksi  dari  data  yang  ada. Kemudian  akan didapatkan  hasil  prediksi  untuk  beberapa hari kedepan yang kemudian akan divisualisasikan dengan grafik.

## E. Analisis Hasil
Pada tahap terakhir ini akan dilakukan analisis hasil dari prediksi dan visualisasi dari model yang telah dibuat tadi. Analisis  tersebut  berupa  melihat  perhitungan error dari pembuatan model tadi, apakah sudah masksimal atau tidak. Hal tersebut dapat diketahui dengan melakukan perbandingan  hasil  dari  prediksi  pada  penelitian  kali  ini dengan  penelitian  sebelumnya  yang  juga  terkait  dengan
kasus prediksi harga saham. Jika hasil dari analisis kurang maksimal  akan  dilakukan  evaluasi  prediksi,  dimana  akan dicari hal apa yang membuat hasil dari prediksinya kurang masksimal.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada pengerjaannya penelitian ini menggunakan bahasa pemograman python dengan library utama yaitu keras dan juga  beberapa library lainnya,  yang  digunakan  untuk mempermudah  dalam  proses  pengerjaan  penelitian  ini, library – library tersebut tertera Gambar 3.
Gambar 3. Library yang dipakai
A. Penentuan Pola Timeseries
Penentuan  jumlah timestep untuk  menemukan  pola timeseries yang  optimal  akan  membantu  model LSTM menjadi  lebih  baik.  Pada  penelitian  ini  menggunakan jumlah  data  yang  tidak  terlalu  banyak,  maka  dari  itu penting  untuk  mencari  besar timestep untuk  menentukan pola timeseries yang paling optimal supaya terhindar dari loss yang tinggi. Jumlah timestep yang akan dicoba adalah 6,  8,  12,  15,  19,  29,  32,  35,  37,  39.  Hasil  dari  pencarian jumlah timestep yang  optimal  dapat  dilihat  pada  grafik gambar.
Gambar 4. Grafik hasil penentuan timeseries
B. Skenario 1
Pada  skenario  ini  akan  mencari  jumlah learning  rate terbaik untuk penelitian ini, dengan cara mengubah besaran parameter learning  rate menjadi  :  0,01,  0,001,  0,0001,
0,00001, 0,000001, 0,0000001, dengan bantuan kombinasi hidden neuron 10, hidden layer 1, epoch 50, batch size 64, dan  juga  menggunakan timestep paling  optimal  yaitu  39. Untuk  menentukan learning  rate terbaik  ditentukan  dari hasil RMSE dan MAPE terbaik dari kombinasi tersebut.
Gambar 5. Grafik hasil skenario 1
C. Skenario 2
Pada skenario 2 ini akan mencari jumlah hidden neuron terbaik  untuk  mencapai  hasil RMSE dan MAPE yang maksimal, dan pada skenario ini hidden neuron yang akan dipakai  berjumlah:  4,  5,  7,  8,  9,  10,  11,  12,  15,  16,  dan learning  rate terbaik  pada  skenario  1,  sedangkan  untuk jumlah hidden  layer,  epoch,  dan  batch  size masih  sama seperti skenario 1.
Gambar 6. Grafik hasil skenario 2

## D. Skenario 3
Skenario 3 ini akan bertujuan mencari kombinasi epoch yang  terbaik,  dengan  nilai learning  rate terbaik  pada skenario  1  yaitu  0,01,  dan hidden  neuron terbaik  pada skenario  2,  sedangkan hidden  layer,  batch  size masih menggunakan  besaran  yang  sama  seperti  skenario sebelumnya. Jumlah epoch yang akan dicoba adalah 50, 80, 100, 150, 200, 300, 350, 500.

## E. Skenario 4
Pada skenario ini akan mencari jumlah batch size yang paling  optimal  untuk  melakukan  prediksi  saham  pada penelitian  ini.  Kombinasi  yang  dipakai  pada  skenario  ini merupakan  kombinasi  terbaik  pada  skenario  3,  tetapi dengan mengubah jumlah batch size -nya dengan jumlah : 4, 8, 10, 12, 16, 18, 24, 28, 32, 35.
Gambar 8. Grafik hasil skenario 4

## F. Skenario 5
Skenario ini merupakan skenario terakhir dan juga yang akan  menentukan  kombinasi LSTM paling  baik  pada penelitian  ini  dalam  melakukan  prediksi  saham.  Skenario ini akan mencari jumlah hidden layer yang terbaik dengan mencoba beberapa jumlah hidden layer yaitu: 1, 2, 3, 4, 5, 6,  dengan  kombinasi  parameter  pada  skenario  –  skenario sebelumnya.

## Gambar 9. Grafik hasil skenario 5
Pada skenario ini menunjukkan bahwa kombinasi LSTM paling optimal pada penelitian ini adalah learning rate 0,01, hidden  neuron 12, hidden  layer 1, epoch 100,  dan batch size 35 menghasilkan nilai RMSE dan MAPE
5.20877667554, 0.08658576985. Dengan begitu kombinasi  tersebut  akan  digunakan  sebagai final model untuk prediksi nilai saham dikemudian hari.

## G. Prediksi dan Visualisasi
Tahap ini akan melakukan prediksi saham untuk 30 hari kedepan  menggunakan final model.  Sebelum  melakukan prediksi untuk kemudian hari, dilakukan prediksi terhadap data saham. Dari hasil prediksi saham dengan data aktual, train  prediction,  dan  test  prediction dapat  dilihat  pada Gambar  10,  dan  untuk  prediksi  30  hari  kedepan  dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 10. Grafik perbandingan hasil prediksi dengan data aktual

## Gambar 11. Hasil prediksi 30 hari kedepan
Dari  hasil  beberapa  skenario  yang  telah  dilakukan menciptakan  sebuah  kombinasi  parameter  untuk final model LSTM yang  juga  sudah  dilakukan  prediksi  untuk kemudian  hari.  Hasil  yang  didapatkan  juga  sudah  cukup baik.  Namun  tentunya  perlu  pebanding  untuk  dapat mengatakan  bahwa  kombinasi LSTM yang  sudah  dibuat bisa  dikatakan  cukup  baik,  maka  dari  itu  hasil  dari kombinasi LSTM yang  telah  dibuat  dibandingkan  dengan kombinasi RNN yang juga dibuat pada penelitian kali ini. Kombinasi RNN yang akan digunakan sebagai pebanding yaitu:  jumlah timestep 39, learning  rate 0,01, hidden neuron 16, hidden layer 1, epoch 100, batch size 35. Dari  kombinasi  tersebut  menghasilkan  jumlah RMSE 7.195272654293766  dan MAPE 0.1026672830975423, dilihat  dari  hasilnya  terbukti  bahwa  model  LSTM  yang sebelumnya  telah  dibuat  lebih  baik  dari  pada  kombinasi RNN yang dibuat sebagai pebanding. Selain dibandingkan dengan  kombinasi RNN ,  model LSTM yang  sebelumnya telah dibuat juga dibandingkan dengan penelitian terdahulu yang juga melakukan prediksi saham Jakarta Islamic Index yaitu  Prediksi  saham  JII  menggunakan  transformasi wavellet  diskrit  daubechies ,  dimana  pada  penelitian  ini menghasilkan  nilai MAPE sebesar  0,188662.  Tabel  2 merupakan hasil perbandingannya.
TABEL II P ERBANDINGAN HASIL PENELITIAN IV. K ESIMPULAN
Pada penelitian ini menghasilkan pola timeseries untuk Model LSTM yang optimal yaitu 39 timestep , dengan pola ini  mampu  menghasilkan  nilai RMSE dan MAPE yang paling  optimal  dibandingkan  pola  yang  lain.  Kemudian dilakukan beberapa skenario dengan mengubah parameter yang  ada  untuk  mencari  kombinasi  model  LSTM  yang paling baik.
Skenario pertama mengubah jumlah learning rate , dan didapatkan learning  rate terbaik  sebesar  0,01,  hasil  pada skenario  ini  jika  menggunakan learning  rate lebih  kecil dari 0,01 maka loos akan semakin besar. Setelah itu pada skenario 2 mencari jumlah hidden neuron , dan didapatkan bahwa  dengan hidden  neuron berjumlah  12  dapat menghasilkan  nilai RMSE dan MAPE paling  baik dibandingkan  dengan  jumlah hidden  neuron lain  yang dicoba.
Lalu  pada  skenario  3  mengubah  parameter epoch ,  dan didapatkan epoch paling  maksimal  yaitu  berjumlah  100, jika lebih dari itu dilihat dari hasilnya akan membuat loos semakin  tinggi.  Kemudian  skenario  4  mencari  jumlah batch  size paling  baik,  hasilnya  didapatkan batch  size paling optimal dengan nilai MAPE dan RMSE paling baik yaitu  berjulah  35.  Skenario  yang  terakhir  yaitu  mencari jumlah hidden layer yang paling optimal untuk penelitian ini,  dengan  menggabungkan  hasil-  hasil  pada  skenario  – skenario  sebelumnya,  menunjukkan  untuk  penelitian  ini model yang dibuat paling optimal menggunakan hanya satu layer , karena dilihat dari hasilnya jika menggunkaan lebih dari  satu  layer  menghasilkan  nilai loos yang  tinggi. Sehingga dengan menggunakan pola timeseries dengan 39 timestep dan dengan kombinasi LSTM learning rate 0,01, hidden  neuron 12, epoch 100, batch  size 35,  dan hidden layer 1  berhasil  mencapai  nilai RMSE dan MAPE yang optimal Pengujian  untuk  kombinasi  model LSTM yang  telah dibuat menggunakan RMSE dan MAPE pada penelitian ini dibandingkan  dengan  kombinasi RNN yang  juga  dibuat, dan  dengan  penelitian  terdahulu  yang  menggunakan metode transformasi wavellet diskrit daubechies . Hasilnya model LSTM yang telah dibuat masih lebih baik dari pada model  RNN  dan  juga  penelitian  terdahulu.  Hal  ini membuktikan bahwa model LSTM yang telah dibuat sudah bisa dikatakan cukup baik.

## R EFERENSI
[1] R.  Susanto,  I.  P.-J.  (Journal  of  Applied,  and  undefined  2021, “Pengaruh  Inflasi  Dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Tingkat Kemiskinan Di Indonesia,” journal.lppmunindra.ac.id, vol. 7, no. 2, pp. 271–278, 2020, Accessed: Jul. 09, 2022. [Online]. Available: https://journal.lppmunindra.ac.id/index.php/JABE/article/view/76 53
[2]
S.  Sudirman  and  M.  Alhudhori,  “PENGARUH  KONSUMSI
RUMAH TANGGA, INVESTASI TERHADAP
PERTUMBUHAN  EKONOMI  DI  PROVINSI  JAMBI,” Ekonomis:  Journal of Economics  and  Business,  vol. 2, no.  1, pp. 81–91, Mar. 2018, doi: 10.33087/EKONOMIS.V2I1.33.
[3] A. Nurjaman, … A. H.-E.-P., and undefined 2021, “Long Short- Term Memory (LSTM) untuk Prediksi Harga Saham Pfizer Inc,” prosiding.statistics.unpad.ac.id, Accessed: Jan. 18, 2022. [Online]. Available:
http://prosiding.statistics.unpad.ac.id/index.php/prosidingnasional/ article/view/26
[4] L.  Mayola,  S.  Sanjaya,  W.  S.-  Sebatik,  and  undefined  2018, “Identifikasi  Karakteristik  Jakarta  Islamic  Index  Dengan Menggunakan Algoritma K-Means,” jurnal.wicida.ac.id, Accessed: Jan. 20, 2022. [Online]. Available:
https://www.jurnal.wicida.ac.id/index.php/sebatik/article/view/31
2
[5] P.  Inflasi  Dan  Suku  Bunga  Terhadap  Harga  Saham  Pada Perusahaan  Perbankan  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia Handini Hadistia, A. Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen Sukma, P. Studi  Manajemen,  and  S.  Tinggi  Ilmu  Manajemen  Sukma, “Pengaruh Inflasi Dan Suku Bunga Terhadap Harga Saham Pada Perusahaan Perbankan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia,” journals.synthesispublication.org,  vol.  3,  no.  2,  pp.  67–73,  2021,
Accessed: Jul. 02, 2022. [Online]. Available:
https://journals.synthesispublication.org/index.php/civitas/article/ view/309
[6] S.  Zahara,  M.  I.-J.  R.  (Rekayasa  S.  Dan,  and  undefined  2019, “Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen  Menggunakan  Metode  Long Short  Term  Memory  (LSTM)  Berbasis  Cloud  Computing,” jurnal.iaii.or.id,  Accessed:  Jul.  01,  2022.  [Online].  Available: http://www.jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/view/1086 [7] C. S. Hsu and J. R. Jiang, “Remaining useful life estimation using long short-term memory deep learning,” Proceedings of 4th IEEE International  Conference  on  Applied  System  Innovation  2018, ICASI 2018,
pp.
58–61, Jun. 2018, doi: 10.1109/ICASI.2018.8394326.
[8] A.  Satyo  Bayangkari  Karno,  J.  K.  Noer  Ali,  and  K.  Bekasi, “Prediksi  Data  Time  Series  Saham  Bank  BRI  Dengan  Mesin Belajar LSTM (Long ShortTerm Memory),” Journal of Information and Information Security (JIFORTY), vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2020, Accessed:
Jul. 03, 2022. [Online]. Available: http://www.ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/jiforty/article/view /133
[9] W. Hastomo, A. Karno, … N. K.-… (Jurnal E. dan, and undefined 2021,  “Optimasi  Deep  Learning  untuk  Prediksi  Saham  di  Masa Pandemi Covid-19,” jurnal.untan.ac.id, Accessed: Nov. 03, 2021.
[Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jepin/article/view/47411
[10] R.  Julian,  M.  P.-J.  (Jurnal  T.  I.  dan,  and  undefined  2021, “Peramalan  Harga  Saham  Pertambangan  Pada  Bursa  Efek Indonesia (BEI) Menggunakan Long Short Term Memory (LSTM),” jurnal.mdp.ac.id,  vol.  8,  no.  3,  2021,  Accessed:  Jan.  03,  2022. [Online]. Available:
https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/view/1159
[11] W. Wardani, “Prediksi harga saham syariah menggunakan metode reccurent  neural  network-long  short  term  memory,”  2021,
Accessed: Jul. 03, 2022. [Online]. Available: http://digilib.uinsby.ac.id/id/eprint/49542
[12] F. Alhamdani, “Prediksi Harga Emas Menggunakan Metode Time Series  Long  Short-Term  Memory  Neural  Network,”  2021,
Accessed: Jan. 15, 2022. [Online]. Available: https://eprints.umm.ac.id/76096/ Kombinasi LSTM Kombinasi RNN Penelitian terdahulu Jumlah data 795 795 256 RMSE 5.20877667554 7.19527265429 - MAPE 0.08658576985 0.10266728309 0,188662
[13] L. Wiranda, M. S.-J. N. P. Teknik, and undefined 2020, “Penerapan Long  Short  Term  Memory  Pada  Data  Time  Series  Untuk Memprediksi Penjualan Produk Pt. Metiska Farma,” ejournal.undiksha.ac.id, vol. 8, Accessed: Jul. 03, 2022. [Online]. Available: https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/janapati/article/view/191 39 [14] I.  Halimi  and  W.  A.  Kusuma,  “Prediksi  Indeks  Harga  Saham Gabungan  (IHSG)  Menggunakan  Algoritma  Neural  Network,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN), vol. 4, no. 1, p. 24, Jun. 2018, doi: 10.26418/JP.V4I1.25384.
[15] “Suyanto, 2018. Machine Learning Tingkat Dasar dan... - Google Scholar.” https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=Su yanto%2C+2018.+Machine+Learning+Tingkat+Dasar+dan+Lanj ut.+Bandung%3A+Informatika+Bandung&btnG=  (accessed  Jul. 04, 2022).
[16] fadil  indra  sanjaya  and  D.  Heksaputra,  “Prediksi  Rerata  Harga Beras Tingkat Grosir Indonesia dengan Long Short Term Memory,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), vol. 7, no. 2, pp. 163–174, Aug. 2020, doi: 10.35957/JATISI.V7I2.388.
[17] M.  Aldi,  J.  Jondri,  A.  A.-  eProceedings,  and  undefined  2018, “Analisis  dan  Implementasi  Long  Short  Term  Memory  Neural Network untuk Prediksi Harga Bitcoin,” … .telkomuniversity.ac.id,
Accessed: Jul.
04, 2022. [Online].
Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/e ngineering/article/view/6739
[18] A.  Khumaidi,  R.  Raafi’udin,  I.  S.-J.  Telematika,  and  undefined 2020,  “Pengujian  Algoritma  Long  Short  Term  Memory  untuk Prediksi Kualitas Udara dan Suhu Kota  Bandung,” journal.ithb.ac.id, vol. 15, no. 1, Accessed: Jul. 04, 2022. [Online]. Available: https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/view/340 [19] N.  Aulia,  “Prediksi  Harga  Ethereum  Berdasarkan  Informasi Blockchain  Menggunakan  Metode  Long  Short  Term  Memory,” 2020, Accessed: Jul. 04, 2022. [Online]. Available: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/23610