## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6153

## Pengembangan Analisis Teknikal Untuk Trading Bursa Saham dengan Long Short Term Memory
Faris Abdi El Hakim, Arna Fariza * , Setiawardhana
Teknik Informatika dan Komputer, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Surabaya, Indonesia Email: 1 farisabdielhakim@gmail.com, 2,* arna@pens.ac.id, 3 setia@pens.ac.id Email Penulis Korespondensi: arna@pens.ac.id
Abstrak− Pergerakan  harga  saham  sulit  diprediksi  dan  dapat  berubah  seiring  waktu.  Analisis  teknikal  diperlukan  untuk menentukan waktu dan perusahaan tepat dalam investasi saham akan tetapi sebagai trader pemula akan mengalami kesulitan dalam  menganalisa  saham    maka  penulis  melakukan  penelitian  terkait  pengembangan  analisis  teknikal  untuk  trading  bursa saham  menggunakan  Long Short  Term  Memory dengan  data yang  digunakan  yaitu data  saham  PT  Bank  Central  Asia  Tbk (BBCA.JK), PT Bank Rakyat Indonesia Tbk (BBRI.JK), PT Aneka Tambang Tbk (ANTM.JK) yang diprediksi harga saham dengan metode LSTM dan analisis teknikal memperoleh nilai RMSE sebesar 136.7 untuk harga Open, 126.5 untuk harga Close, 317.9 untuk harga High, 178.0 untuk harga Low, dan 189.6 untuk harga Adj.Close lebih baik dibanding dengan metode LSTM tanpa analisis teknikal. Sedangkan dengan metode LSTM mendapatkan hasil akurasi lebih baik dibandingkan dengan SVR dan KNN dari 3 dataset yang berbeda dengan nilai RMSE 65.21 untuk LSTM, 313.56 untuk SVR, 72.44 dan nilai R 2 0.9919 untuk LSTM, 0.81 untuk SVR, 0.990 untuk KNN. Hasil dari model tersebut diimplementasikan kedalam sistem berbasis web yang menggunakan framework laravel dan database mysql.
Kata Kunci: Prediksi; Bursa Saham; Analisis Teknikal; Deep learning; Long Short Term Memory
Abstract− Stock price movements are difficult to predict and can change over time. Technical analysis is necessary to determine the  right  timing  and  company  for  stock  investments.  However,  novice  traders  may  face  difficulties  in  analyzing  stocks. Therefore, the author conducted research on the development of technical analysis for stock trading using Long Short-Term Memory (LSTM). The study utilized data from PT Bank Central Asia Tbk (BBCA.JK) stock prices, covering the period from July 1, 2004, to April 28, 2023. The LSTM method combined with technical analysis resulted in RMSE values of 136.759 for Open price, 126.52 for Close price, 317.968 for High price, 178.001 for Low price, and 189.669 for Adj. Close price, which outperformed  the  LSTM  method  without  technical  analysis.  Furthermore,  the  LSTM  method  achieved  better  accuracy compared to Support Vector Regression (SVR) and K-Nearest Neighbors (KNN) using three different datasets. The RMSE values were 65.21 for LSTM, 313.56 for SVR, and 72.44 for KNN. The R 2 values were 0.9919 for LSTM, 0.81 for SVR, and 0.990 for KNN. The results of the model were implemented in a web-based system using the Laravel framework and MySQL database.
Keywords : Prediction; Stock Exchange; Technical Analysis; Deep Learning; Long Short Term Memory

## 1. PENDAHULUAN
Bursa saham adalah sistem atau tempat untuk melakukan trading dan investasi saham dari suatu perusahaan. Trading dan investasi saham merupakan suatu aktivitas membeli saham dari perusahaan dan menjual saham tersebut ketika harga  saham  naik.  Perbedaannya  trading  dan  investasi  adalah  waktu  penjualan  saham  dimana  trading menjual saham  dalam  jangka  waktu  yang  pendek  sedangkan  investasi  menjual  saham  dalam  jangka  waktu yang  lama. Pergerakan harga saham sulit untuk ditebak arah pergerakannya dan berubah dalam kurun waktu tertentu [1], [2]. Untuk melakukan investasi saham diperlukan analisis untuk menentukan perusahaan dan waktu yang tepat dalam pembelian maupun penjualan saham [2].
Salah satu analisis yang digunakan dalam pergerakan harga saham adalah menggunakan analisis  teknikal dengan  menggunakan  indikator  analisis  teknikal  [1]–[3].  Jenis  indikator  dalam  analisis  teknikal  yaitu  Moving Average  Divergent  Convergent  (MACD),  Bollinger  Band,  and  Relative  Strength  Index  (RSI)  telah  digunakan dalam salah satu penelitian dengan data time series dan input indikator teknikal analisis yang digunakan untuk melakukan prediksi atau peramalan berupa output harga saham [3]. Akan tetapi untuk analisis pasar saham dengan ukuran  data  yang  sangat  besar  dan  juga  non  linear  menggunakan  teknikal  analisis  kurang  efisien  untuk mengidentifikasi pola-pola tersembunyi dan hubungan yang kompleks dalam kumpulan data yang besar, teknik machine learning dalam prediksi harga saham terbukti meningkatkan efisiensi sebesar 60-86 persen dibandingkan metode sebelumnya [4].
Pada  penelitian  sebelumnya  yaitu  prediksi  harga  saham  yang  dilakukan  oleh  Wen  et  al.  menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dan Long Short-Term Memory (LSTM) pada dataset  Pingan Bank  dalam rentang tanggal 4 Januari 2016 - 28 Desember terbagi menjadi 60% data training, 20 % data verifikasi, dan 20% data testing dengan komparasi PCA-LSTM mendapatkan RMSE 0.221 dan MAPE 1.667%, CNN mendapatkan RMSE  0.230  dan  MAPE  1.686%,  MLP  mendapatkan  RMSE  0.239  dan  MAPE  1.838%,  Moving  average mendapatkan  RMSE  0.248  dan  MAPE  1.943%.  Sehingga  metode  PCA-LSTM  mendapatkan  nilai  RMSE dan MAPE lebih kecil dibandingkan dengan 3 metode lainnya dan akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan metode lain [5]. Budiprasetyo et al. menggunakan multiple layer LSTM dengan empat dan delapan layer yang memiliki 96 neurons  menghasilkan  prediksi  harga  saham  yang  akurat  dengan  nilai  MAPE  sebesar  2.24  pada  Erajaya Swasembada Tbk, nilai  MAPE  1.83  pada  Semen Indonesia,  nilai  MAPE  2.66 pada  Wijaya Karya [6]. Qin et al.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6153
menghasilkan prediksi yang baik dengan nilai MSE 0.117, nilai MAE 0.243, nilai RMSE 0.342, dan nilai R 2 0.8783 [7]. Shen et al. menggunakan LSTM dan PCA mendapatkan hasil prediksi yang baik dengan nilai F1 score 0.91, nilai MSE 0.077,  dan  MAE  0.084  [8].  Sang  et  al.  menggunakan  Long  Short-Term  Memory (LSTM)  dan  analisis  teknikal menghasilkan LSTM dengan metode SMA unggul dalam 6 dari 9 sektor, dengan metode RSI unggul dalam 6 dari 9 sektor, dengan metode MACD unggul dalam 5 dari 9 sektor [9].
Maka  dengan  penelitian  sebelumnya  menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM)  maupun menggunakan analisis teknikal yang menghasilkan prediksi dalam data sekuensial yang cukup baik maka penulis melakukan penelitian dengan judul “Pengembangan Analisis Teknikal Untuk Trading Bursa Saham Dengan Long Short-Term Memory”, dengan mengkombinasikan analisis teknikal dan metode Long Short Term Memory (LSTM) akan meningkatkan performa dalam memprediksi dan dapat membantu trader saham dalam mengambil keputusan pada penjualan (buy), pembelian (sell), atau tidak memperjualbelikan (hold) saham.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Desain sistem yang digunakan dalam penelitian ini secara keseluruhan ditunjukkan pada Gambar 1. Proses terbagi menjadi data collection, data preprocessing, dan prediction process.

## Gambar 1. Desain sistem
Pada Gambar 1 tahapan pertama yang dilakukan merupakan data collection atau pengumpulan data yang dilakukan melalui website yahoo finance yang kemudian diunduh berupa file ekstensi .csv. Kemudian proses selanjutnya melakukan data processing dengan membuat fitur baru terkait indikator analisis teknikal seperti H-L, O-C, Simple Moving Average, Relative Strength Index (RSI), Stochastic Oscilator, BollingerBrand, Aroon Oscilator, setelah proses pembuatan fitur selesai maka dilakukan normalisasi data menggunakan min-max, dan dilanjutkan seleksi fitur  yang  relevan  untuk  meningkatkan  performa  model  yang  akan  dibuat.  Kemudian  dilanjutkan  prediction process dimana dataset dibagi menjadi 80% data training dan 20% data testing setelah itu dilanjutkan dievaluasi performa model yang dibuat dengan RMSE.

## 2.1 Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan pengambilan data yang berasal dari website yahoo finance. Untuk data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data saham PT Bank Central Asia Tbk (BBCA.JK), PT Bank Rakyat Indonesia Tbk (BBRI.JK),  PT  Aneka  Tambang  Tbk  (ANTM.JK).  Hasil  download  data  saham  berupa  file  ekstensi  csv.  Data saham BBCA.JK berjumlah 4669 data dengan 7 fitur yaitu date, open, high, low, close, adj. close, volume. Berikut ini merupakan fitur dan tipe datanya pada Tabel 1 dan data saham PT Bank Central Asia Tbk (BBCA.JK) pada Tabel 2.
. Tabel 1. Fitur Data Saham No Fitur Tipe Datas 1 Date Object 2 Open Float 3 High Float 4 Low Float 5 Close Float 6 Adj.Close Float 7 Volume Int

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6153
Tabel 2. Data Saham PT Bank Central Asia Tbk (BBCA.JK)

## 2.2 Data Preprocessing
Data preprocessing adalah tahapan atau langkah-langkah sebelum data diolah menggunakan algoritma atau model dalam machine learning yang bertujuan untuk mengubah kualitas data menjadi baik, terstruktur, dan sesuai dengan kebutuhan. Beberapa tahapan data preprocessing dalam penelitian ini: a. Pembuatan fitur baru
Membuat fitur baru terkait indikator analisis teknikal seperti H-L (nilai high dikurangi low), O-C (nilai open dikurangi  close),  Simple  Moving  Average  (SMA),  Relative  Strength  Index  (RSI),  Stochastic  Oscilator, BollingerBrand, Aroon Oscilator pada Tabel 3.
Tabel 3. Pembuatan fitur baru indikator analisis teknikal
b. Normalisasi data
Normalisasi data merupakan proses dalam merubah suatu data ke dalam rentang yang  seragam atau standar dengan tujuan untuk menghilangkan perbedaan jarak atau skala antara fitur-fitur yang ada dalam dataset yang digunakan  agar  tidak  ada  satu  fitur  yang  mendominasi  dengan  fitur  lain  yang  memungkinkan  model memperoleh informasi yang seimbang dari semua fitur. Normalisasi data penelitian ini menggunakan min-max yang ditunjukkan pada persamaan 1 dan contoh hasil dari normalisasi data pada Gambar 2.
xnew = 𝑥 − 𝑚𝑖𝑛 ( 𝑥 ) / 𝑚𝑎𝑥 ( 𝑥 ) – 𝑚𝑖𝑛 ( 𝑥 ) (1)
Dimana : xnew = hasil dari normalisasi data x = data asli min(x) = nilai minimal pada data max(x) = nilai maksimal pada data
No Date Open High Low Close Adj.Close Volume 4658 05-04-2023 8775 8800 8725 8725 8725 36922100 4659 06-04-2023 8700 8775 8700 8750 8750 45489400 4660 4661 4662 4663 4664 4665 4666 4667 4668 4669 10-04-2023 11-04-2023 12-04-2023 13-04-2023 14-04-2023 17-04-2023 18-04-2023 26-04-2023 27-04-2023 28-04-2023 8725 8825 8900 8950 9000 9025 9050 9125 9100 9100 8800 8825 8900 8950 9000 9050 9175 9200 9175 9125 8700 8750 8825 8875 8950 8900 9025 9000 9075 9050 8800 8825 8900 8925 9000 9025 9120 9200 9150 9050 8800 8825 8900 8925 9000 9025 9120 9200 9150 9050 32996000 44554300 91903600 51726500 110354200 83946900 91178700 186928200 54842400 145775300 O-C  H-L SMA BB UP BB MID BB LOW RSI AARON UP AARON DOWN STOCHK  STOCHD 50 -50 -75 0 0 25 0 0 -75 -75 -50 50 75 75 100 75 75 75 50 150 150 200 100 75 8602.5 8604.1 8608.3 8611.6 8619.1 8624.1 8632.5 8646.6 8663.3 8687.5 8712.5 8733.3 8876.2 8850.2 8854.1 8869.8 8937.7 8970.1 9022.0 9065.0 9133.2 9228.9 9241.8 9248.5 8805.5 8799.2 8795.8 8799.1 8815.3 8841.3 8878.5 8921.5 8973.8 9035.5 9090.1 9119.7 8734.8 8748.2 8737.5 8728.4 8692.8 8712.5 8735.0 8778.0 8814.5 8842.1 8938.5 8990.8 54.2 55.3 57.5 58.5 61.7 62.7 65.7 66.6 70.2 72.5 68.6 61.5 71.4 64.3 57.1 50.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 92.9 85.7 14.3 7.1 0.0 0.0 7.1 0.0 21.4 14.3 7.1 0.0 21.4 14.3 49.4 44.8 55.2 78.6 95.2 96.7 96.7 93.9 92.5 92.5 89.7 77.8 54.8 49.6 49.8 59.6 76.3 90.2 96.2 95.7 94.3 92.9 91.5 86.6

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6153
c. Seleksi Fitur
Seleksi  fitur  merupakan  tahapan  dimana  memilih  fitur  yang  paling  relevan  dari  sekumpulan  fitur  yang  ada dalam  daya  yang  digunakan.  Tujuan  dari  feature  selection  yaitu  meningkatkan  kinerja  model  prediksi  dan mengurangi dimensi dimensi data sehingga menghindari masalah overfitting, mengurangi kompleksitas model, dan meningkatkan kecepatan pemrosesan data. Untuk seleksi fitur pada penelitian ini menggunakan pearson correlation  diseleksi  dengan  kondisi  nilai  korelasi  lebih  dari  0.3  yang  terlihat  pada  Gambar  3.[9]–[18][9]– [18][9]–[18][9]–[18][9]–[18][9]–[18]

## Gambar 3. Seleksi fitur dengan pearson correlation

## 2.3 Prediksi dengan LSTM
Selanjutnya  data  tersebut  diprediksi  menggunakan  metode  Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  dengan  input parameter (Xt) yang berasal dari seleksi fitur pada Gambar 5 dengan perbandingan data  training 80% dan data testing 20%. Input parameter tersebut akan melalui forget gate, input gate, dan output gate. a. Forget Gate
Forget  gate  digunakan  untuk  menentukan  informasi  yang  dibuang.  Persamaan  2  merupakan  rumus  dalam perhitungan forget gate. Dimana 𝜎 adalah fungsi aktivasi sigmoid, w adalah bobot, ℎ 𝑡 −1 adalah vektor hidden state pada timestep sebelumnya, 𝑥𝑡 adalah input pada timestep t, b adalah offset. Output dari fungsi aktivasi sigmoid adalah 0 dan 1, dan ƒ 𝑡 menentukan seberapa banyak informasi pada state cell yang dapat masuk pada saat sebelumnya. Dimana 0 artinya tidak ada informasi yang dapat masuk dan 1 artinya semua informasi yang dapat masuk.
ƒ 𝑡 = 𝜎 (wƒ . [ℎ 𝑡 −1, 𝑥𝑡 ] + 𝑏 f) (2)
b. Input Gate
Input gate  digunakan  untuk  menentukan  informasi  yang perlu  diupdate  dengan  menggunakan rumus dalam persamaan 3. i 𝑡 menentukan seberapa banyak informasi yang diupdate menggunakan fungsi aktivasi sigmoid, dimana 0 adalah tidak diupdate dan 1 adalah diupdate. 𝐶𝑡 adalah output alternatif yang akan diperbarui dengan menggunakan  fungsi 𝑡𝑎𝑛 ℎ  yang  perhitungannya  dijabarkan  pada  persamaan  4.  Informasi  yang  akan ditransmisikan ditentukan oleh forget gate dan input gate.
i 𝑡 = 𝜎 (Wƒ. [ℎ 𝑡 −1, 𝑥𝑡 ] + 𝑏 i) (3)
c 𝑡 = 𝑡𝑎𝑛 ℎ(W 𝑐 . [ℎ 𝑡 −1, 𝑥𝑡 ] + 𝑏𝑐 ) (4)
c. Output Gate
Output  gate  digunakan  untuk  menentukan  output  dari  informasi.  Dimana  state  cell  c 𝑡 pada  waktu  t  adalah jumlah  informasi  pada  timestep  sebelumnya  (t-1)  dan  informasi  yang  telah  diupdate  dengan  menggunakan persamaan 5. 𝑜 mengacu pada banyaknya informasi output, dimana 0 menyatakan bahwa tidak ada informasi sebagai output dan 1 menyatakan bahwa semua informasi sebagai output. ℎ 𝑡 adalah hasil perkalian fungsi tanh cell state pada waktu (c 𝑡 ) dengan 𝑜 . Perhitungan output dinyatakan pada persamaan 6 dan 7.
c 𝑡 = ƒ 𝑡 * 𝑐𝑡 −1+ i 𝑡 * 𝑐𝑡 (5)
𝑜𝑡 = 𝜎 (W 𝑜 . [ℎ 𝑡 −1, 𝑥𝑡 ] + 𝑏𝑜 ) (6)
ℎ 𝑡 = 𝑜 t * 𝑡𝑎𝑛 ℎ( 𝑐𝑡 ) (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini menjelaskan hasil pada ujicoba dan analisa pada sistem. Pada bagian ini menunjukkan hasil analisa dari performa model dari masing-masing percobaan yang dilakukan. Percobaan dilakukan dengan membagi dataset menjadi 80% data training dan 20% data testing yang akan diprediksi menggunakan LSTM model batch size 100 dan epoch 150. Pengujian pertama dilakukan dengan membandingkan metode Long Short Term Memory tanpa menggunakan indikator analisis teknikal dibandingkan dengan pengujian kedua menggunakan metode Long Short Term Memory menggunakan indikator analisis teknikal, pengujian dilakukan pada setiap fitur atau atribut yang ada pada dataset kemudian dibandingkan menggunakan  Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6153
Error  (MAE).  Lalu  pengujian  selanjutnya  membandingkan metode  Long  Short  Term  Memory,  Support  Vector Regression, dan Linear Regression pada dataset yang berbeda kemudian dievaluasi menggunakan akurasi  Root Mean Squared Error (RMSE) dan Squarred Correlation (R 2 ).

## 3.1 Perhitungan Manual
Berikut ini merupakan proses perhitungan manual menggunakan dataset PT Bank Central Asia Tbk (BBCA.JK) yang ditunjukkan pada Tabel 4. Data pada Tabel 4 tersebut merupakan harga close PT Bank Central Asia Tbk (BBCA.JK).
Tabel 4. Data Harga Close Saham PT Bank Central Asia Tbk (BBCA.JK) Date Close 01/07/2004 8725 02/07/2004 8750 05/07/2004 8800 06/07/2004 8825 07/07/2004 8900 08/07/2004 8925 . . . . 18/04/2023 9120 26/04/2023 9200 27/04/2023 9150 28/04/2023 9050
Kemudian dilakukan normalisasi data menggunakan min-max sesuai dengan Tabel 4 dengan nilai minimal 8725 dan nilai maksimal 9200 pada dataset tersebut.
X 4666 new = X 4666 − 𝑚𝑖𝑛 ( 𝑥 ) / 𝑚𝑎𝑥 ( 𝑥 ) – 𝑚𝑖𝑛 ( 𝑥 ) = 9120 – 8725 / 9200 – 8725 = 0.831 X 4667 new = X 4666 − 𝑚𝑖𝑛 ( 𝑥 ) / 𝑚𝑎𝑥 ( 𝑥 ) – 𝑚𝑖𝑛 ( 𝑥 ) = 9200 – 8725 / 9200 – 8725 = 1 X 4668 new = X 4666 − 𝑚𝑖𝑛 ( 𝑥 ) / 𝑚𝑎𝑥 ( 𝑥 ) – 𝑚𝑖𝑛 ( 𝑥 ) = 9150 – 8725 / 9200 – 8725 = 0.894 X 4669 new = X 4666 − 𝑚𝑖𝑛 ( 𝑥 ) / 𝑚𝑎𝑥 ( 𝑥 ) – 𝑚𝑖𝑛 ( 𝑥 ) = 9050 – 8725 / 9200 – 8725 = 0.684
Dengan  data  normalisasi  tersebut  selanjutnya  dilakukan  proses  prediksi  dengan  menggunakan  LSTM. Perhitungan dilakukan pada hari ke-4666 pada tanggal 18 Juni 2023 harga close saham PT Bank Central Asia Tbk (BBCA.JK) dengan bobot : 0.5, bias forget gate:1, bias input gate: 0.5, bias output gate: 0.5, 𝑐𝑡 −1: 0. 1. Perhitungan forget gate:
ƒ 𝑡 = 𝜎 (wƒ . [ℎ 𝑡 −1, 𝑥𝑡 ]+ 𝑏 f) = 𝜎 (0.5 *0+ 0.5 * 0.831+  1) = 𝜎 (1.4155) = 0.805 2. Perhitungan input gate: i 𝑡 = 𝜎 (Wƒ. [ℎ 𝑡 −1, 𝑥𝑡 ] + 𝑏 i) = 𝜎 (0.5 * 0 + 0.5 * 0.831 +  0.5) = 𝜎 (0.9155) = 0.714 3. Perhitungan tanh c 𝑡 = 𝑡𝑎𝑛 ℎ(W 𝑐 . [ℎ 𝑡 −1, 𝑥𝑡 ] + 𝑏𝑐 ) = 𝑡𝑎𝑛 ℎ(0.5 *0 + 0 .5* 0.831 +  0) = 𝑡𝑎𝑛 ℎ(0.4155) = 0.659 4. Perhitungan cell state c 𝑡 = ƒ 𝑡 * 𝑐𝑡 −1+ i 𝑡 * 𝑐𝑡 = 0.805 * 0 + 0.714 * 0.659 = 0.470 5. Perhitungan output gate 𝑜𝑡 = 𝜎 (W 𝑜 . [ℎ 𝑡 −1, 𝑥𝑡 ] + 𝑏𝑜 ) = 𝜎 (0.5 *0 + 0.5*0.831 + 0.5) = 𝜎 (0.9155) = 0.714 ℎ 𝑡 = 𝑜 t * 𝑡𝑎𝑛 ℎ( 𝑐𝑡 ) = 0.714 * 𝑡𝑎𝑛 ℎ(0.470) = 0.714 * 0.437 = 0.312

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6153

## 3.2 Evaluasi Hasil Testing
Untuk hasil  testing  menghasilkan nilai  prediksi  data harga saham  dengan membandingkan  model  LSTM  tanpa indikator analisis teknikal dan model LSTM yang menggunakan indikator analisis teknikal. Kemudian dievaluasi performa model yang sudah dibuat  menggunakan  Root Mean Squared  Error (RMSE) dan Mean Squared Error (MAE).  Dengan  nilai  RMSE  dan  MAE  semakin  kecil  atau  mendekati  0  maka  hasil  prediksi  yang  dihasilkan semakin akurat. Lalu pengujian selanjutnya membandingkan metode Long Short Term Memory, Support Vector Regression, dan Linear Regression pada dataset  kemudian dievaluasi menggunakan  Root Mean Squared  Error (RMSE) dan Squared Correlation (R 2 ). Dalam konteks prediksi saham nilai Root Mean Squared Error (RMSE) semakin kecil atau mendekati 0 maka mengindikasi bahwa tingkat akurasi semakin baik. Berikut merupakan hasil dari percobaan yang dilakukan oleh  peneliti:
a. Prediksi dengan LSTM tanpa indikator analisis teknikal
Hasil prediksi diperoleh menggunakan fitur harga saham dari proses training pada model LSTM sejumlah 80% dari dataset yang kemudian diprediksi nilai harga saham tersebut dan dibandingkan dengan nilai asli dari data testing. Berikut ini merupakan hasil dari nilai prediksi harga saham yang ditampilkan pada Tabel 5 dan plot prediksi harga saham dengan nilai asli dari dataset pada Gambar 4.
Tabel 5. Hasil prediksi harga saham menggunakan LSTM tanpa indikator analisis teknikal
Data ke- Nilai Asli Nilai Prediksi 3741 6150 6016 3742 6145 6082 3743 3744 3745 6200 6290 6235 6073 6129 6129
Gambar 4. Grafik hasil prediksi menggunakan LSTM tanpa indikator analisis teknikal
b. Prediksi dengan LSTM dan indikator analisis teknikal
Hasil prediksi diperoleh menggunakan fitur harga saham dengan indikator analisis teknikal dari proses training pada  model  LSTM  sejumlah  80%  dari  dataset  yang  kemudian  diprediksi  nilai  harga  saham  tersebut  dan dibandingkan dengan nilai asli dari data testing. Berikut ini merupakan hasil prediksi pada Tabel 5 dan Gambar 5.
Tabel 5. Hasil prediksi harga saham menggunakan LSTM dengan indikator analisis teknikal
Data ke- Nilai Asli Nilai Prediksi 3741 6150 6084 3742 6145 6123 3743 3744 3745 6200 6290 6235 6136 6173 6247
Gambar 5. Grafik hasil prediksi menggunakan LSTM dengan indikator analisis teknikal
c. Selanjutnya membandingkan metode LSTM tanpa indikator analisis teknikal dengan menggunakan kombinasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6153
metode LSTM dengan indikator analisis teknikal menggunakan evaluasi peforma menggunakan  Root Mean Squared Error (RMSE) yang hasilnya ditampilkan pada Tabel 6 sedangkan menggunakan Mean Absolute Error (MAE) ditampilkan pada Tabel 7. Didapatkan bahwa LSTM menggunakan  indikator analisis  teknikal lebih unggul dibandingkan dengan LSTM tanpa indikator analisis teknikal karena nilai MAE dan RMSE lebih kecil.
Tabel 6. Perbandingan metode dengan RMSE
Fitur LSTM tanpa indikator analisis teknikal  LSTM dengan indikator analisis teknikal Open 136.7 125.4 Close 126.5 111.1 High Low Adj.Close 317.9 178.0 189.6 141.5 150.2 146.1 Tabel 7. Perbandingan metode dengan MAE Fitur LSTM tanpa indikator analisis teknikal  LSTM dengan indikator analisis teknikal Open 124.9 84.4 Close 123.3 103.3 High Low Adj.Close 156.4 166.5 99.6 144.1 112.8 80.6
d. Melakukan  ujicoba  prediksi  menggunakan  metode  Long  Short  Term  Memory  (LSTM),  Support  Vector Regression (SVR), K-nearest neighbors (KNN) pada fitur atau atribut close data saham PT Bank Central Asia Tbk (BBCA.JK) dengan menggunakan evaluasi RMSE dan R 2 . Dalam konteks prediksi saham nilai Root Mean Squared Error (RMSE) semakin kecil atau mendekati 0 maka mengindikasi bahwa tingkat akurasi semakin baik. Sedangkan untuk Squared Correlation (R 2 ) jika nilai  mendekati 1 maka tingkat akurasi semakin baik. Hasil pengujian mendapatkan nilai akurasi tertinggi dengan menggunakan LSTM dengan nilai RMSE 154.57 dan nilai R 2 0.97 sedangkan akurasi terendah menggunakan SVR dengan nilai RMSE 1994.71 dan nilai R 2 - 8.737 yang ditampilkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Pengujian RMSE dan R 2 pada PT. Bank Central Asia Tbk (BBCA.JK)
Jenis Evaluasi LSTM SVR KNN RMSE 154.57 1994.71 367.3 R 2 0.97 -8.7 0.90
e. Melakukan  ujicoba  prediksi  menggunakan  metode  Long  Short  Term  Memory  (LSTM),  Support  Vector Regression  (SVR),  K-nearest  neighbors  (KNN)  pada  fitur  atau  atribut  close  data  saham  PT  Bank  Rakyat Indonesia Tbk (BBRI.JK) dengan menggunakan evaluasi RMSE dan R 2 . Dalam konteks prediksi saham nilai Root Mean Squared Error (RMSE) semakin kecil atau mendekati 0 maka mengindikasi bahwa tingkat akurasi semakin baik. Sedangkan untuk Squared Correlation (R 2 ) jika nilai mendekati 1 maka tingkat akurasi semakin baik. Hasil pengujian mendapatkan nilai akurasi tertinggi dengan menggunakan LSTM dengan nilai RMSE 88.78 dan nilai  R 2 0.976 sedangkan akurasi terendah menggunakan SVR dengan nilai RMSE 2702.97 dan nilai R 2 -0.68 yang ditampilkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Pengujian RMSE dan R 2 pada PT Bank Rakyat Indonesia Tbk (B BRI.JK) Jenis Evaluasi LSTM SVR KNN RMSE 88.78 2702.97 193.8 R 2 0.97 -0.68 0.85
f. Melakukan  ujicoba  prediksi  menggunakan  metode  Long  Short  Term  Memory  (LSTM),  Support  Vector Regression (SVR), K-nearest neighbors (KNN) pada fitur atau atribut close data saham PT Aneka Tambang Tbk  (ANTM.JK)  dengan  menggunakan  evaluasi  RMSE  dan  R 2 .  Dalam  konteks  prediksi  saham  nilai  Root Mean  Squared  Error  (RMSE)  semakin  kecil  atau  mendekati  0  maka  mengindikasi  bahwa  tingkat  akurasi semakin baik. Sedangkan untuk Squared Correlation (R 2 ) jika nilai mendekati 1 maka tingkat akurasi semakin baik. Hasil pengujian mendapatkan nilai akurasi tertinggi dengan menggunakan LSTM dengan nilai RMSE 65.21 dan nilai  R 2 0.9919 sedangkan akurasi terendah menggunakan SVR dengan nilai RMSE 313.56 dan nilai R 2 0.81 yang ditampilkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Pengujian RMSE dan R 2 pada PT Aneka Tambang Tbk (ANTM.JK)
Jenis Evaluasi  LSTM SVR KNN RMSE 65.21 313.56  72.44 R 2 0.9919 0.81 0.990

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6153
g. Perbandingan menggunakan grafik hasil prediksi menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM), Support Vector Regression (SVR), K-nearest neighbors (KNN) pada fitur atau atribut close data saham dapat dilihat perbedaannya pada gambar 6.

## Gambar 6. Perbandingan grafik hasil prediksi menggunakan 3 metode

## 3.3 Implementasi Aplikasi
Implementasi aplikasi  menggunakan framework laravel dengan database mysql dan bootstrap sebagai tampilan antar muka (user interface). Input berupa tanggal untuk prediksi harga saham di tanggal tersebut yang kemudian akan dampilkan berupa prediksi harga saham. Hasil tampilan antar muka implementasi aplikasi pada Gambar 7.
Gambar 7. Implementasi aplikasi

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil yang telah dijabarkan sebelumnya hasil prediksi menggunakan metode LSTM tanpa indikator analisis teknikal memperoleh nilai RMSE sebesar 136.7 dan MAE sebesar 124.9 untuk harga Open, nilai RMSE sebesar 126.5 dan MAE sebesar 123.3 untuk harga Close, nilai RMSE sebesar 317.9 dan MAE sebesar 156.4 untuk harga High, nilai RMSE sebesar 178.001 dan nilai MAE sebesar 166.5 untuk harga Low, dan nilai RMSE sebesar 189.669 dan nilai MAE sebesar 99.6 untuk harga Adj.Close sedangkan menggunakan kombinasi metode LSTM   dengan indikator analisis teknikal memperoleh nilai RMSE sebesar 125.4 dan nilai MAE sebesar 84.4 untuk harga Open, nilai RMSE sebesar 111.161 dan nilai MAE sebesar 103.3 untuk harga Close,  nilai RMSE  sebesar  141.5  dan  nilai  MAE  sebesar  144.1 untuk harga High, nilai RMSE sebesar 150.2 dan nilai MAE sebesar 112.8 untuk harga Low, dan nilai RMSE sebesar 146.1  dan  nilai  MAE  sebesar  80.6  untuk  harga  Adj.Close.  Dimana  dapat  disimpulkan  bahwa  menggunakan kombinasi metode LSTM dengan indikator analisis teknikal mendapatkan hasil prediksi  lebih bagus dibandingkan dengan metode LSTM tanpa indikator analisis teknikal karena semakin kecil nilai atau mendekati 0 nilai  RMSE dan MAE maka  semakin bagus model tersebut dalam hal prediksi. Selanjutnya untuk perbandingan menggunakan metode  LSTM,  SVR,  dan  KNN  dari  3  dataset  yang  berbeda  dapat  disimpulkan  bahwa  menggunakan  LSTM mendapatkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan SVR dan KNN dengan nilai RMSE 65.21 untuk LSTM, 313.56 untuk SVR, 72.44 dan nilai R 2 0.9919 untuk LSTM, 0.81 untuk SVR, 0.990 untuk KNN.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6153

## REFERENCES
[1] M. Abdul Dwiyanto Suyudi, E. C. Djamal, A. Maspupah Jurusan Informatika, and F. Sains dan Informatika Universitas Jenderal Achmad Yani Cimahi, “Prediksi Harga Saham menggunakan Metode Recurrent Neural Network,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf., pp. 1907–5022, 2019.
[2] L. S. Hutasoit and F. Hutabarat, “Pengaruh Analisa Teknikal Terhadap Harga Sahambank Bumn Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2020,” J. Ilm. Akunt. Dan Keuang., vol. 04, no. 01, pp. 27–39, 2021.
[3] R.  Pramudya  and  S.  Ichsani,  “Finance  &  Banking  Studies  Efficiency  of  Technical  Analysis  for  the  Stock  Trading,” Pramudya  Ichsani  /  Int.  J.  Financ.  Bank.  Stud.,  vol.  9,  no.  1,  p.  2020,  2020,  [Online].  Available: www.ssbfnet.com/ojshttps://doi.org/10.20525/ijfbs.v9i1.666
[4] M.  Vijh,  D.  Chandola,  V.  A.  Tikkiwal,  and  A.  Kumar,  “Stock  Closing  Price  Prediction  using  Machine  Learning Techniques,” Procedia Comput. Sci., vol. 167, no. 2019, pp. 599–606, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.03.326.
[5] Y. Wen, P. Lin, and X. Nie, “Research of stock price prediction based on PCA-LSTM model,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 790, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/790/1/012109.
[6] G. Budiprasetyo, M. Hani’ah, and D. Z. Aflah, “Prediksi Harga Saham Syariah Menggunakan Algoritma Long Short- Term  Memory  (LSTM),”  J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  8,  no.  3,  pp.  164–172,  2023,  doi: 10.25077/teknosi.v8i3.2022.164-172.
[7] J. Qiu, B. Wang, and C. Zhou, “Forecasting stock prices with long-short term memory neural network based on attention mechanism,” PLoS One, vol. 15, no. 1, pp. 1–15, 2020, doi: 10.1371/journal.pone.0227222.
[8] J. Shen and M. O. Shafiq, “Short-term stock market price trend prediction using a comprehensive deep learning system,” J. Big Data, vol. 7, no. 1, 2020, doi: 10.1186/s40537-020-00333-6.
[9] C. Sang and M. Di Pierro, “Improving trading technical analysis with TensorFlow Long Short-Term Memory (LSTM) Neural Network,” J. Financ. Data Sci., vol. 5, no. 1, pp. 1–11, 2019, doi: 10.1016/j.jfds.2018.10.003.
[10]  X.  Wang  and  C.  Wang,  “Time  Series  Data  Cleaning:  A  Survey,”  IEEE  Access,  vol.  8,  pp.  1866–1881,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2019.2962152.
[11]  A. Moghar and M. Hamiche, “Stock Market Prediction Using LSTM Recurrent Neural Network,” Procedia Comput. Sci., vol. 170, pp. 1168–1173, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.03.049.
[12]  A. Ntakaris, J. Kanniainen, M. Gabbouj, and A. Iosifidis, Mid-price prediction based on machine learning methods with technical and quantitative indicators, vol. 15, no. 6 June. 2020. doi: 10.1371/journal.pone.0234107.
[13]  A. S. B. Karno, “Prediksi Data Time Series Saham Bank BRI Dengan Mesin Belajar LSTM (Long ShortTerm Memory),” J. Inform. Inf. Secur., vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2020, doi: 10.31599/jiforty.v1i1.133.
[14]  D.  Lien  Minh,  A.  Sadeghi-Niaraki,  H.  D.  Huy,  K.  Min,  and  H. Moon,  “Deep  learning  approach for  short-term  stock trends prediction based on two-stream gated recurrent unit network,” IEEE Access, vol. 6, pp. 55392–55404, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2868970.
[15]  J. W. G. Putra, “Pengenalan Konsep Pembelajaran Mesin dan Deep Learning Edisi 1.4 (17 Agustus 2020),” vol. 4, pp. 45–46, 2020.
[16]  J.  Badriyah,  A.  Fariza,  and  T.  Harsono,  “Prediksi  Curah  Hujan  Menggunakan  Long  Short  Term  Memory,”  J.  Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 3, p. 1297, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4008.
[17]  J.  S.  Shim,  “Copyright  Warning  &  Restrictions,”  Public  Health,  p.  125,  2007,  [Online].  Available: http://scholar.google.com/scholar?hl=en&btnG=Search&q=intitle:Some+Contributions+on+MIMO+Radar#0
[18]  A. S. Bayangkari Karno, “Analisis Data Time Series Menggunakan LSTM (Long Short Term Memory) Dan ARIMA (Autocorrelation Integrated Moving Average) Dalam Bahasa Python.,” Ultim. InfoSys  J. Ilmu Sist. Inf., vol. 11, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.31937/si.v9i1.1223.
[19]  I. M. A. I. Agusta, A. Barakbah, and A. Fariza, “Technical Analysis Based Automatic Trading Prediction System for Stock Exchange using Support Vector Machine,” Emit. Int. J. Eng. Technol., vol. 10, no. 2, pp. 279–293, 2022, doi: 10.24003/emitter.v10i2.740.
[20]  I.  H.  Sarker,  “Deep  Learning:  A  Comprehensive  Overview  on  Techniques,  Taxonomy,  Applications  and  Research Directions,” SN Comput. Sci., vol. 2, no. 6, pp. 1–20, 2021, doi: 10.1007/s42979-021-00815-1.