## Prediksi Pergerakan Harga Saham Berdasarkan Berita dengan Long Short-Term Memory
Fenny Feronika Maharani #1 , Yudi Wibisono *2 , Herbert Siregar #3
# Ilmu Komputer, Universitas Pendidikan Indonesia Kota Bandung, Indonesia
1 fenny@upi.edu 2 yudi@upi.edu 3 herbert@upi.edu
Abstrak—  Bursa  saham  memiliki  perilaku  yang  kompleks dan  dinamis  yang    dapat  mempersulit  proses  pengambilan keputusan  investasi  yang  akurat.  Penelitian  ini  membahas penggunaan dokumen berita untuk memprediksi pergerakan  harga  saham  perusahaan  yang  sahamnya diperjual  belikan  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Penelitian  ini menggunakan  model  Word2vec  untuk  merepresentasikan berita  ke  dalam  bentuk  vektor  dan  Long  Short-Term Memory  untuk  klasifikasi.  Data  berita  yang  digunakan adalah  11.854  dokumen  berita  yang  membahas  750  emiten pada  rentang  tahun  2020-2021.  Digunakan  berbagai skenario  eksperimen:  (1)  Durasi  waktu;  (2)  arsitektur  dan hyperparameter;  dan  (3)  100  emiten  dengan  kenaikkan tertinggi.    Hasil  eksperimen  memperlihatkan  bahwa  berita paling  besar  pengaruhnya  pada  harga  saham  setelah  6 sampai  7  hari  setelah  terbit.  Hasil  F1-Score  terbaik  yang didapatkan  adalah  0,32  untuk  kelas  harga  saham  naik  dan 0,43 untuk kelas harga saham turun.
Kata kunci — Stock Prediction, LSTM, Word2Vec

## I. P ENDAHULUAN
Untuk  mencapai  keutungan  optimal,  investor  atau trader di bursa saham perlu menentukan emiten apa yang perlu  diperjualbelikan  dan  kapan  waktu  transaksi  yang tepat.  Investor  memerlukan  informasi  yang  lengkap, akurat  dan  tepat  waktu.  Bagi  investor,  informasi merupakan  sinyal  yang  berfungsi  sebagai  stimulus pergerakan  harga  [1].  Informasi  yang  beredar  di  publik dapat  dimanfaatkan  oleh  investor  karena  mengandung prospek suatu perusahaan di masa depan [2].
Berita  adalah  salah  satu  informasi  publik  yang  dapat dimanfaatkan  dalam  pengambilan  keputusan  investasi, karena  berita  dapat  mempengaruhi  perilaku  pasar  saham [5].  Masalahnya,  banyak  investor  yang  memiliki keterbatasan dalam menganalisis berita [1]. Ini menyebabkan investor bertindak secara naif, irasional, dan unsophisticated [3].  Investor  akhirnya  mengambil keputusan  berdasarkan  rumor,  isu,  berperilaku  spekulatif, mass  behaviour ,  impulsif,  tidak  sabar  dan  akhirnya kehilangan kendali [4].
Untuk  membantu  investor  menentukan  keputusan investasi,  sistem  atau  model  prediksi  pergerakan  harga saham  dapat  digunakan  untuk  memberikan  investor wawasan tambahan sehingga mengurangi resiko investasi.
Penelitian  ini  membuat  model  prediksi  pergerakan harga  saham  berdasarkan  berita  dengan  menggunakan word  embedding  Word2Vec  dan  klasifikasi  Long  Short- Term Memory (LSTM).

## II. PENELITIAN TERKAIT
Peneltian  prediksi  harga  saham  telah  dilakukan sebelumnya.  Alostad [13] membuat prediksi  harga saham menggunakan  korpus  berita  keuangan  selama  lima  tahun yang  terdiri  dari  50.000  lebih  artikel  yang  dikumpulkan dari  situs  web  NASDAQ  untuk  10  emiten.  Penelitian tersebut  menunjukan  klasifikasi  menggunakan  LogisticR dengan  1-gram  keywords  menghasilkan  akurasi  prediksi yang  terbaik.  Penelitian  tersebut  juga  menunjukan  bahwa penggunaan  ekstraksi  fitur  sentimen  dokumen  tidak menghasilkan peningkatan akurasi yang signifikan.
Li  et  al.  [14]  menggunakan deep neural  network untuk memprediksi  harga  saham  dengan  teknik  Differential Privacy-inspired  Long  Short-Term  Memory  (DP-LSTM). Penelitian  ini  menggabungkan  dan  mengintegrasikan sumber  berita  yang  berbeda  menggunakan  mekanisme differential  privacy.  Beberapa  sumber  berita  digunakan untuk mengurangi bias karena tidak semua berita objektif, dan  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  DP-LSTM  yang digunakan dapat  memprediksi  harga saham  secara akurat. [15]  membahas  mengenai  prediksi  harga  saham  dengan menggunakan  berbagai  indikator  data  saham  dan  judul berita.    Model  machine  learning  yang  digunakan  adalah multi-layer perceptron neural network (MLP-NN) dengan dan  tanpa  Word2Vec.  Penelitian  tersebut  menyarakan bahwa  algoritma  MLP-NN  dapat  digunakan  untuk memprediksi klasifikasi data saham yang telah digabungkan  dengan  data  judul  berita  Indonesia,  lalu word2vec  itu  sendiri  membuat  hasil  prediksinya  menjadi lebih dekat dengan hasil nyatanya.

## III. METODE
Desain  sistem  yang  akan  dibuat  dapat  dilihat  pada Gambar  1 . Tahap  pertama  adalah  pembuatan  dataset kemudian  training dan testing untuk berbagai skenario.

## A. Pembuatan Dataset
Pada  pembentukan  dataset  terdapat  beberapa  langkah yang dilakukan:
1) Pengumpulan data berita saham . Data berita saham yang digunakan adalah  berita yang diterbitkan di situs berita  www.iqplus.info.  Untuk  mendapatkan  data berita  saham  dilakukan crawling pada  situs  berita online  tersebut.  Data  yang  berhasil  dikumpulkan berjumlah  7.660  artikel  berita  saham  dengan  periode waktu  08  Agustus  2020  sampai  dengan  08  Oktober 2021.
Proses Training Data Training (80% dari dataset) Praproses Data • Case Folding
• Stopword Remover
• Special Char Remover
• Multispace Remover
• TimeStamp Remover Tokenization Padding Vectorization Word2Vec Encoding Pengklasifikasi LSTM Membangun Model Proses Testing Data Testing (20% dari dataset) Praproses Data • Case Folding
• Stopword Remover
• Special Char Remover
• Multispace Remover • TimeStamp Remover Tokenization Padding Vectorization Word2Vec Encoding Prediksi Naik Tetap Turun Pengumpulan data berita saham periode 2018 - 2021 Pengumpulan data harga saham Pelabelan berita Pembuatan dataset Gambar 1. Desain Model Komputasi Sistem
2) Pengumpulan  data  harga  saham .  Selain  data  berita saham,  penelitian  ini  juga  memerlukan  data  harga saham per hari. Data harga berupa harga  pembukaan, tertinggi,  terendah  dan  penutupan,  atau    Open,  High, Low  and  Close  (OHLC)  setiap  hari.  Data  diperoleh melalui API  www.marketstack.com.
3) Pelabelan  data  berita .  Setelah  data  berita  dan  harga saham  didapatkan  selanjutnya  dilakukan  pelabelan atau pemberian kelas pada masing-masing  berita. Ada tiga  label  yaitu  harga  saham  "naik",  "turun"  dan "tetap".  Dalam  penelitian  ini  label  pada  setiap  berita ditentukan  dengan  cara  menghitung  selisih  antara harga  saham  saat  berita  diterbitkan  dengan  harga beberapa hari  setelahnya  (3  sampai 7 hari). Selisih ini kemudian  dibandingkan  dengan  batas  yang  sudah ditentukan  untuk  menentukan  label  dari  data  tersebut. Dalam  penelitian  ini  batas  yang  digunakan  dapat dilihat pada  TABEL I.
TABEL I. BATASAN PENENTUAN LABEL Batas Kelas > +3% Naik -3% <= x <= +3% Tetap < -3% Turun
Kelas  target  utama  adalah  adalah  kelas  "turun"  dan "naik".    Saat  harga  saham  suatu  emiten  diprediksi  akan naik  dalam  beberapa  hari  kedepan,  investor  atau trader dapat membeli saat berita terbit untuk dijual beberapa hari kemudian ketika harga naik untuk memperoleh keuntungan.  Sebaliknya  jika  harga  diprediksi  akan  turun, investor  dapat  menghindari  emiten  tersebut,  atau  jika memiliki  sahamnya,  dapat  dijual  untuk  menghindari kerugian lebih dalam.
Contoh  dataset  berita  yang  telah  dikumpulkan  dapat dilihat pada TABEL II. Bagian yang dikumpulkan adalah tanggal berita terbit, kode emiten, judul dan isi artikel.

## TABEL II CONTOH DATASET
Tanggal Kode Emiten Judul Cuplikan Artikel 04/08/2020 ANTM Harga Emas Antam Naik Rp1.000 Per Gram Harga emas Aneka Tambang pada Selasa ini naik  Rp1.000  per  gram dibandingkan Hari Senin kemarin … 04/08/2020 SMCB Solusi Bangun Raih Laba Rp82,08 Miliar Hingga Juni 2020 PT Solusi Bangun Indonesia  Tbk  (SMCB) meraih  laba  Rp82,08 miliar hingga periode 30 Juni  2020  usai  mencatat rugi Rp278,51 … 04/08/2020 PURA Pendapatan Rajawali Putra Kencana  Rp57,98 Miliar Hingga Juni 2020 PT Rajawali Putra Kencana  Tbk  (PURA) meraih  pendapatan  neto Rp57,98  miliar  hingga periode  30  Juni  2020 meningkat … 07/08/2020 AIMS AIMS:  HINDARI DELISTING, AIMS  SIAPKAN STRATEGI BISNIS
Emiten perdagangan batubara, PT Akbar Indo Makmur  Stimec  (AIMS) berkomitmen untuk terus menjalankan bisnis dengan  sebaik-baiknya dan ..
Tabel III memperlihatkan proses pelabelan untuk tiga dan empat hari setelah pemberitaan (D+3 dan D+4).

## TABEL III  CONTOH LABEL
Harga Close Berita Terbit Harga Close D+3 Selisih D+3 Selisih D+3 (%) Label D3 Harga Close D+4 Selisih D+4 Selisih D+4 (%) Label D+4 705 800 95
13.48  Naik 825 120 17.02  Naik 1020 1055 35 3.43  Naik 1040 20 1.96  Tetap 135 129 -6 -4.44  Turun 126 -9 -6.67  Turun 4650 4200 -450 -9.68  Turun 4500 -150 -3.23  Turun

## B. Praproses
Sebelum  dataset  digunakan  perlu  dilakukan praproses terlebih dahulu  yaitu case folding untuk mengubah setiap karakter  menjadi  huruf  kecil,  karena  tidak  semua  teks dalam data memiliki konsistensi dalam penggunaan huruf kapital.  Setelah  itu  dilakukan  penghapusan  karakter khusus,  penghapusan multiple  space ,  penghapusan timestamp pada  teks  berita,  dan  yang  terakhir  adalah penghapusan stop  word .  Penghapusan stop  word adalah penghapusan  kata-kata  umum  yang  sering  muncul. Contoh hasil praproses data dapat dilihat pada TABEL IV

## TABEL IV CONTOH HASIL PRAPROSES
Sebelum Sesudah Emiten perdagangan batubara, PT  Akbar  Indo  Makmur  Stimec (AIMS) berkomitmen untuk terus menjalankan bisnis dengan sebaik -  baiknya  dan  berupaya  untuk rtetap menjadi perusahaan tercatat di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI). Demikian  disampaikan  Direktur
M.  Aditya  Hutama  Putra,  dalam
Acara  Public  Expose  Insidentil yang digelar secara virtual, Jumat
(7/8) emiten perdagangan batubara pt akbar indo makmur stimec aims berkomitmen terus menjalankan bisnis sebaik baiknya berupaya rtetap menjadi perusahaan tercatat bursa efek indonesia bei disampaikan direktur m aditya hutama putra acara public expose insidentil digelar virtual jumat

## C. Word2Vec Encoding
Setelah data selesai melalui tahap praproses, selanjutnya  data  teks  berita  dikonversi  menjadi  vektor dengan  Word2vec.  Word2vec  encoding  terdiri  atas  tiga tahap yaitu tokenization , vectorization , dan padding . Pada penelitian ini  digunakan pretrained  language model yang didapatkan dari repository kaggle.com/bhimantoros/.
Pretrained  model  tersebut  dibuat  dengan  dataset Wikipedia  Bahasa  Indonesia.  Pretrained  model  ini memiliki  besaran  vektor  400  dengan  ukuran  window  5. Training  tambahan  dilakukan  terhadap  pretrained  model ini  menggunakan  data  berita  saham  yang  sudah dikumpulkan dan sudah melalui tahap pra proses.
Karena  setiap  data  berita  saham  memiliki  panjang sekuens  yang  berbeda  maka  vektor  yang  dihasilkan  juga memiliki  panjang  yang  berbeda.  Untuk  mengatasi  hal tersebut  diperlukan padding . Padding merupakan  proses penyamaan  panjang vektor karena jika data tersebut  akan dilanjutkan  ke  proses  pelatihan  maka shape dari  tiap sekuens harus sama.

## D. Skenario Eksperimen
Dalam  tahap  pembangunan  model  dicoba  beberapa skenario eksperimen yaitu
1) Durasi  waktu  ( lag ).  Dari  data  yang  sudah dikumpulkan  sebelumnya  terdapat  beberapa  variasi periode  waktu  antara  berita  terbit  dan  selisih  harga sahamnya.  Variasi  periode  waktu  tersebut  adalah selisih harga pada 3, 4, 5, 6, dan 7 hari setelah berita diterbitkan.  Sebagai  contoh  D+3  merupakan    selisih harga  saham  saat    berita  terbit  dengan  3  hari setelahnya,  begitu  juga  dengan  D+4,  D+5  sampai D+7.
2) Arsitektur  dan  hyperparameter.    Skenario  ini  dibuat untuk  mengatur  berbagai  jumlah  layer  yang  akan digunakan  dan  berbagai  ukuran  hyperparameter. Arsitektur  yang  akan  dicoba  dapat  dilihat  pada TABEL  V.    Pengunaan  berbagai  hyperparamater seperti  batch  size,  optimizer,  besar  padding  juga diujicobakan.
TABEL V. ARSITEKTUR YANG DIGUNAKAN Nama Layer ke- Jenis Layer Ukuran Arsitektur 1 1 LSTM 200 2 LSTM + Softmax 100 3 SpatialDropOut1D 0.3 4 Flatten 0 5 Dense + Softmax 3 Arsitektur 2 1 LSTM 200 2 LSTM + Softmax 100 3 SpatialDropOut1D 0.3 4 LSTM + Softmax 50 5 Flatten 0 6 Dense + Softmax 3 Arsitektur 3 1 LSTM 200 2 SpatialDropOut1D 0.3 3 Flatten 0 4 Dense + Softmax 3
3) Penggunaan  100  emiten  terbaik.  Daftar  100  emiten dengan  pergerakan  tertinggi  periode  2020-2021 diperoleh dari  www.kontan.co.id/indeks-kompas100. Dari  data  yang  sudah  ada  kemudian  difilter berdasarkan  data  emiten    yang  tercantum  dalam daftar tersebut sehingga berkurang menjadi 2581.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  eksperimen  yang  telah  dilakukan  diperoleh  hasil berdasarkan  skenario  eksperimen  yang  telah  ditentukan. Pembahasan  hasil  eksperimen  setiap  skenario  adalah sebagai berikut.

## A. Baseline
Kinerja  yang  menjadi  baseline  didapat  dengan menggunakan  metode feature  extraction TF-IDF  dan algoritma  Naïve  Bayes  untuk  setiap  durasi  waktu.  Hasil eksperimen dapat dilihat pada TABEL VI.
Dapat  disimpulkan  bahwa  bahwa  durasi  D+6  dan  D+7 (6  dan  7  hari  setelah  berita)  yang  adalah  durasi  terbaik memprediksi kenaikkan atau penurunan harga.
TABEL VI. BASELINE Data Kelas Presisi Recall F1- Score D+3 Naik 0.56 0.02 0.04 Tetap 0.57 0.97 0.72 Turun 0.50 0.09 0.15 D+4 Naik 0.26 0.03 0.05 Tetap 0.50 0.90 0.65 Turun 0.42 0.14 0.21 D+5 Naik 0.35 0.17 0.23 Tetap 0.47 0.74 0.58 Turun 0.37 0.25 0.30 D+6 Naik 0.30 0.23 0.27 Tetap 0.46 0.66 0.54 Turun 0.38 0.22 0.38 D+7 Naik 0.28 0.18 0.22 Tetap 0.45 0.57 0.50 Turun 0.35 0.36 0.36

## B. Arsitektur dan Hyperparameter
Pada  eksperimen  ini  ditetapkan  tiga  arsitektur  yang akan  digunakan  dalam  eksperimen  pelatihan,  arsitektur tersebut  dapat  dilihat  pada  TABEL  V.  Hasil  eksperimen menunjukan  bahwa  F1-Score  arsitektur  ke-3  adalah  yang terbaik. F1-Score yang didapatkan oleh arsitektur ke-3 ini dapat  dilihat  pada Kesalahan!  Bukan  swa-referensi bookmark yang valid. .
Selain arsitektur,  eksperimen dilakukan untuk berbagai ukuran batch , optimizer dan padding .  Eksperimen  ini bertujuan  untuk  mendapatkan  hyperparameter  yang menghasilkan kinerja terbaik. Eksperimen ini menggunakan  konfigurasi  dari  eksperimen  sebelumnya yaitu  menggunakan  arsitektur  terbaik  untuk  periode  D+6 dan D+7.  Hasil F1-Score yang terbaik untuk kelas "naik" didapatkan  dengan batch  size 32  dengan  menggunakan data  D+7.  Untuk  kelas  "turun"  didapatkan  hasil  terbaik dengan batch size 64 dengan untuk D+6 (TABEL VIII).
TABEL VII. HASIL EKSPERIMEN ARSITEKTUR TERBAIK
Data Kelas
Presisi Recall F1- Score D+6 Naik 0.32 0.18 0.23 Tetap 0.47 0.52 0.49 Turun 0.28 0.35 0.31 D+7 Naik 0.31 0.29 0.30 Tetap 0.44 0.47 0.46 Turun 0.31 0.29 0.30

## TABEL VIII. HASIL EKSPERIMEN BATCH SIZE TERBAIK
Batch Size Data Kelas Presisi Recall F1- Score 32 D+7 Naik 0.29 0.23 0.25 Tetap 0.45 0.55 0.50 Turun 0.41 0.36 0.38 64 D+6 Naik 0.27 0.14 0.18 Tetap 0.48 0.59 0.53 Turun 0.42 0.44 0.43
Selain batch  size ,  dilakukan  juga  eksperimen  berbagai optimizer . Hasil F1-Score yang terbaik untuk kelas "naik" didapatkan  dengan  menggunakan  optimizer  Adam  untuk data  D+7,  sedangkan  hasil  terbaik  untuk  kelas  "turun" didapatkan  dengan  menggunakan  optimizer  Adagrad untuk data D+6 ( TABEL IX ).

## TABEL IX. HASIL EKSPERIMEN OPTIMIZER TERBAIK
Optimizer Data Kelas Presisi Recall F1- Score Adam D+7 Naik 0.29 0.23 0.25 Tetap 0.45 0.55 0.50 Turun 0.41 0.36 0.38 Adagrad D+6 Naik 0.31 0.14 0.19 Tetap 0.48 0.70 0.57 Turun 0.47 0.38 0.42

## TABEL X. HASIL EKSPERIMEN BESAR PADDING
Besar Padding Kelas Presisi Recall F1- Score Quantile Bawah (111) Naik 0.31 0.24 0.18 Tetap 0.45 0.58 0.48 Turun 0.36 0.29 0.39 Maksimum (1110) Naik 0.32 0.18 0.23 Tetap 0.47 0.52 0.49 Turun 0.28 0.35 0.31
Setelah  melakukan  eksperimen  optimizer,  selanjutnya dilakukan  eksperimen  ukuran  padding.  Pada  eksperimen ini  dilakukan  percobaan  pada  dua    nilai    padding  yaitu quartile  bawah  dari  jumlah  kata  pada  dataset,  dan  nilai tertinggi  dari  jumlah  kata.  Hasil  dari  eksperimen  ukuran padding  dapat  dilihat  pada  TABEL  X.  Tidak  ada peningkatan kinerja dengan mengubah besar padding.

## C. Penggunaan Data 100 Saham Berkinerja Terbaik
Eksperimen dengan menggunakan data 100 pergerakan saham  tertinggi  dilakukan  karena  dataset  mengandung emiten  yang  terlalu  variatif  dan  beberapa  memiliki pergerakan yang terlalu datar. Diasumsikan dengan hanya memilih  100 emiten  kinerja terbaik  versi  majalah Kontan akan meningkatkan kinerja model.
Data  difilter  berdasarkan  100  emiten  tersebut  dan sisanya  tidak  digunakan.    Hasil  eksperimen  dapat  dilihat pada  ,  sedangkan  untuk  kelas  "turun"  tidak  ada peningkatan.
TABEL  XI.  Terjadi  peningkatan  F1-score  untuk  kelas "naik" menjadi  0.32, sedangkan untuk  kelas "turun"  tidak ada peningkatan.

## TABEL XI. HASIL EKSPERIMEN PENGGUNAAN 100 DATA SAHAM TERBAIK
Data Kelas Validasi Presisi Recall F1- Score D+6 Naik 0.31 0.33 0.32 Tetap 0.39 0.45 0.42 Turun 0.34 0.24 0.28 D+7 Naik 0.33 0.30 0.32 Tetap 0.38 0.42 0.40 Turun 0.30 0.28 0.29

## V. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  menguji  berbagai  skenario  untuk memprediksi  pergerakan  saham  suatu  emiten  setelah berita  terkait  emiten  tersebut  diterbitkan.  Skenario  yang diujicoba yaitu durasi waktu terbit, arsitektur, hyperparameter,  dan  penggunaan  data  100  saham berkinerja terbaik.
Eksperimen  menunjukan  bahwa  durasi  D+6  dan  D+7 adalah  durasi  terbaik  memperlihatkan  pergerakan  harga setelah  berita  terbit.  Arsitektur  yang  terbaik  adalah arsitektur  ke-3  (TABEL  V)  dengan  F1-Score  untuk  kelas "naik"  sebesar 0,30 dan  "turun"  sebesar 0,31.   Optimizer Adagrad  dengan    batch  size  64  meningkatkan  F1-Score kelas  "turun"  menjadi  0,43.  Penggunaan  100  emiten dengan  kinerja  terbaik  menaikkan  F1-score  untuk  kelas "naik"  menjadi  0,32.  Besar  padding  tidak  berpengaruh terhadap kinerja model.
Penelitian  ini  masih  memiliki  beberapa  kekurangan. Data  berita  dan  harga  saham  yang  dikumpulkan  belum cukup,  sehingga  perlu  dilakukan  penambahan  data  agar kinerja  model  meningkat.  Dalam  penelitian  ini  data  yang digunakan  berasal  dari  negara  Indonesia,  penelitian selanjutnya  dapat  membandingkan  dengan  negara  lain. Penelitian  berikutnya    juga  dapat  menggunakan  model word  embedding yang  lebih  baik.  Penggunaan  clustering berita  diduga  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan kinerja.

## R EFERENSI
[1] Septyanto Dihin, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Investor Individu Dalam Pengambilan Keputusan Investasi Sekuritas Di Bursa Efek Indonesia (BEI),” J. Ekon. , vol. 4, no. 2, pp. 90–101, 2013.
[2] Sulistio and Helen, “Pengaruh Informasi Akuntansi dan Non Akuntansi Terhadap Initial Return: Studi pada Perusahaan yang Melakukan Initial Public Offering di Bursa Efek Jakarta,” Simp. Nas. Akunt. VIII , pp. 87--99, 2005.
[3] Prabowo and Tommy, “Dissemination of information di Pasar Modal,” Media Akunt. , vol. 10, 2000.
[4] Sjahrir, Tinjauan Pasar Modal . Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama, 1995.
[5] W. Walter, H, Kin-Yip, Liu, W.-M. Raymond, and W. K. Tracy, “The relation between news and stock price jump: an analysis based on neural network,” Model. Simul. Soc. Aust. New Zeal. Inc. , 2013.
[6] Z. C. Lipton, J. Berkowitz, and C. Elkan, “A critical review of recurrent neural networks for sequence learning,” arXiv Prepr. arXiv1506.00019 , 2015.
[7] A. M. Rather, A. Agarwal, and V. N. Sastry, “Recurrent neural network and a hybrid model for prediction of stock returns,” Expert Syst. Appl. , vol. 42, no. 6, pp. 3234–3241, 2015.
[8] A. Graves, “Connectionist temporal classification,” in Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks , Springer, 2012, pp. 61–93.
[9] K. Chen, Y. Zhou, and F. Dai, “A LSTM-based method for stock returns prediction : A case study of China stock market,” IEEE Int. Conf. Big Data (Big Data) , pp. 2823–2824, 2015.
[10]  L. Di Persio and O. Honchar, “Artificial neural networks approach to the forecast of stock market price movements,” Int. J. Econ. Manag. Syst. , vol. 1, 2016.
[11]  A. Nurdin, B. Anggo, S. Aji, A. Bustamin, and Z. Abidin, “PERBANDINGAN KINERJA WORD EMBEDDING WORD2VEC, GLOVE, DAN FASTTEXT PADA KLASIFIKASI TEKS,” J. TEKNOKOMPAK , vol. 14, no. 2, p. 74, 2020.
[12]  T. Mikolov, I. Sutskever, K. Chen, G. S. Corrado, and J. Dean, “Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality,” in Advances in Neural Information Processing Systems , 2013, vol. 26, [Online]. Available: https://proceedings.neurips.cc/paper/2013/file/9aa42b31882ec039 965f3c4923ce901b-Paper.pdf.
[13]  H. Alostad and H. Davulcu, “Directional prediction of stock prices using breaking news on twitter,” Proc. - 2015 IEEE/WIC/ACM Int. Jt. Conf. Web Intell. Intell. Agent Technol. WI-IAT 2015 , vol. 1, pp. 523–530, 2016, doi: 10.1109/WI- IAT.2015.82.
[14]  X. Li, Y. Li, H. Yang, L. Yang, and X.-Y. Liu, “DP-LSTM: Differential Privacy-inspired LSTM for Stock Prediction Using Financial News,” no. NeurIPS, pp. 1–9, 2019, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1912.10806.
[15]  N. G. Ramadhan and I. Atastina, “Neural Network on Stock Prediction using the Stock Prices Feature and Indonesian Financial News Titles,” pp. 54–63, 2021, doi:
10.34818/ijoict.v7i1.544.