1570 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                  ISSN 2407- 4322 Vol. 8, No. 3, September 2021, Hal. 1596-1606 E-ISSN 2503- 2933

## Peramalan Harga Saham Pertambangan Pada Bursa Efek Indonesia (BEI) Menggunakan Long Short Term Memory
(LSTM)
Roby Julian* 1 , Muhammad Rizky Pribadi 2 1,2 Universitas MDP; Jalan Rajawali No. 14, (0711) 376400
3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa Universitas MDP, Palembang
e-mail: * 1 robyjulian212@gmail.com, 2 rizky@mdp.ac.id

## Abstrak
Investasi saham merupakan salah satu pilihan yang tepat untuk mendapatkan keuntungan lebih.  Akan  tetapi  dalam  melakukan  investasi  saham  diperlukan  ilmu  analisis  terhadap  data sebuah  perusahaan  yang  dapat  menentukan  naik  atau  turunnya  suatu  harga  saham  pada perusahaan  tersebut.  Pergerakan  yang  sangat  dinamis  memerlukan  pemodelan  data  untuk melakukan  prediksi  harga  saham  agar  mendapatkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Sebuah algoritma dikembangkan untuk mengatasi masalah data jangka panjang atau data historis yaitu Long Short Term Memory (LSTM). Dengan menggunakan Long Short Term (LSTM) penelitian ini  menghasilkan  nilai  RMSE  yang  cukup  baik  dengan  peningkatan  nilai  RMSE  berdasarkan penambahan  jumlah  variasi  epoch.  Variasi  epoch  optimal  didapatkan  dengan  jumlah  epoch sebesar 200. Sedangkan nilai RMSE optimal yang dihasilkan metode Long Short Term Memory (LSTM) dihasilkan oleh emiten TINS dengan RMSE sebesar 31.71.

## Kata kunci— Long Short Term Memory, Data Historis, Harga Saham, Pertambangan

## Abstract
Stock investment is one of the right choices to get more profit. However, in investing in stocks, it is necessary to analyze the data of a company that can determine the rise or fall of a stock  price  in  the  company.  Very  dynamic  movements  require  data  modeling  to  predict  stock prices in order to get a high level of accuracy. An algorithm was developed to solve the problem of  long-term  data  or  historical  data,  namely  Long  Short  Term  Memory  (LSTM).  By  using  the Long Short Term (LSTM) this study produces a fairly good RMSE value with an increase in the RMSE  value  based  on  the  addition  of  the  number  of  epoch  variations.  The  optimal  epoch variation was obtained with the number of epochs of 200. Meanwhile, the optimal RMSE value produced by the Long Short Term Memory (LSTM) method was generated by TINS issuers with an RMSE of 31.71.
Keywords— Long Short Term Memory, Historical Data, Stock Price, Mining
1. PENDAHULUAN
nvestasi di pasar bursa dalam bentuk kepemilikan saham perusahaan atau bentuk komoditas lainnya  sangat  menarik  dan  menggoda  karena  dapat menjanjikan  keuntungan  yang  cukup besar.  Namun,  investasi  saham  diklasifikasikan  sebagai  risiko  tinggi,  karena  sensitifnya pergerakan  harga  saham  yang  dipengaruhi  oleh  faktor  luar  maupun  dalam  negeri.  Faktor I
Jatisi
Vol. 8, No. 3, September 2021, Hal. 1596-1606 E-ISSN 2503-2933  1571
tersebut  bisa  berupa  perubahan  finansial,  peraturan  dalam  undang-undang  pada  industri, perusahaan  yang  mengeluarkan  saham  itu  sendiri  dan  tentunya  pengaruh  dari  ekonomi  negara itu sendiri.
Harga saham sangat sulit ditebak pergerakan arah kelajuannya. Pergerakan harga saham tersebut biasanya dapat prediksi dengan melakukan tiga teknik faktor yang dapat dilihat, yaitu faktor teknikal, faktor fundamental dan faktor sentimen. Faktor teknikal adalah gerakan dengan mengamati  harga  di  masa  lalu,  faktor  fundamental  adalah  teknik  analisis  bisnis  yang  terjadi, faktor sentimen adalah pergerakan harga saham yang dipengaruhi oleh faktor bisnis, berita dan operasi bisnis.
Memprediksi dalam hal jual beli saham terdapat banyak sekali metode ataupun caranya. Sebuah  metode  dari  kecerdasaan  buatan  lebih  tepatnya  sub  dari  artificial  intelligence  yaitu mechine learning  adalah  metode  yang  dapat melakukan  pendekatan  dalam  memprediksi  harga saham.  Machine  Learning  merupakan  sub  dari  Artificial  intelligence  yang  memiliki  tujuan untuk  meningkatkan  pengetahuan  atau  performa  [7].  Reccurent  Neural  Network  (RNN) merupakan salah satu algoritma dari machine learning. RNN memiliki tingkat keakuratan yang tinggi  untuk  melakukan  prediksi  data  dalam  bentuk  time  series  [1].  Sebuah  algoritma dikembangkan  berdasarkan  algoritma  RNN  adalah  algoritma  Long  Short  Term  Memory (LSTM),  dimana  algoritma  tersebut  dapat  mengekstaraksi  informasi  dari  data  jangka  panjang, time  series  atau  sequential.  Long  Short  Term  Memory  (LSTM)  mampu  mengatasi  vanishing gradient atau keadaan nilai gradien adalah 0 atau dekat dengan 0 dengan mekanisme gate.
Dalam  penelitian  sebelumnya  oleh  Suyudi  et  al  [9],  penelitian  dilakukan  dalam  3  tahap untuk  memprediksi  harga  saham  yaitu  pra-proses,  proses  pelatihan  data  dan  proses  pengujian. Penelitian  tersebut menunjukkan  bahwa metode  RNN  tidak  pandai  memprediksi  harga  saham. Berbeda  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fauzi  [3],  di  mana  penelitiannya memperkirakan model menggunakan algoritma LSTM untuk variasi epoch. Didalam penelitian tersebut menggunakan  20 epoch menghasilkan nilai MSE  sebesar  0.00019  dan RMSE  sebesar 0.014.  Dalam  penelitian  Arfan  &  Lussiana  [2],  menjelaskan  rentang  data  yang  semakin  besar digunakan dalam SVM maka nilai MSE yang dihasilkan semakin besar. Sedangkan nilai MSE yang  dihasilkan  oleh  LSTM  memiliki  nilai  yang  sama  meskipun  menggunakan  rentang  data yang  berbeda.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  Riyantoko  et  al  [8],  membandingkan  tiga optimasi pada algoritma LSTM yaitu SGD, Adam dan RMSprop. Menghasilkan bahwa optimasi Adam  dengan  variasi  epoch  sangat  menunjukkan  stabil  turun  nilai  RMSE-nya  dari  rendah  ke tinggi.  Beda  halnya  dengan  Adhitio  Satyo  Bayangkari  Karno,  [6]  ia  melakukam  penelitian terhadap  satu  emiten  telekomunikasi  yaitu  TLKM  melakukan  transformasi  pada  data  dan menghasilkan  prediksi  saham  TLKM  dengan  hasil  prediksi  mencapai  tingkat  akurasi  99% dengan  nilai  RMSE  1%,  dimana  penelitian  tersebut  data  melalui  proses  transformasi  loging kemudian  Moving  Average    atau  loging  kemudian  EWMA.  Berdasarkan  hasil  prediksi  harga saham menunjukkan nilai error atau kesalahan yang kecil, maka bisa disimpulkan bahwa LSTM mampu  mengatasi  ketergantungan  data  time  series  atau  jangka  panjang  dan  mampu menghasilkan prediksi harga saham dengan hasil akurat.
Penelitian  ini  akan  menggunakan  data  dari  emiten  atau  perusahaan  yang  terdaftar  pada Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  pada  sektor  pertambangan  dan  mengalami  pertumbuhan  harga saham  tercatat  meningkat  drastic  serta  terdapat  fenomena  yang  kuat  sehingga  emiten  saham tersebut  layak  untuk  dilakukan  penelitian.  Mengacu  pada  informasi  bahwa  Long  Short  Term Memory  (LSTM)  dapat  mengolah  permasalahan  data  time  series  atau  jangka  panjang.  Dalam melakukan  penelitian  ini  beberapa  tahapan  akan  dijalankan  yaitu  mengindentifikasi  masalah, analisis dan desain, uji coba dan hasil uji coba. Sehingga tercapai tujuan penelitian yaitu untuk meramalkan masa depan dari harga saham pertambangan pada bursa efek Indonesia berdasarkan data historisnya menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM).
1572 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 3, September 2021, Hal. 1596-1606 E- ISSN 2503-2933

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian akan dilakukan beberapa tahapan mulai dari identifikasi masalah yang ada berdasarkan fenomena yang terjadi sekarang dan berdasarkan referensi penelitian terdahulu yang berkaitan, kemudian dengan melakukan studi literatur untuk mencari dan mengumpulkan beberapa referensi dari jurnal maupun buku yang berkaitan dengan penelitian. Tahap berikutnya adalah  analisis  dan  desain,  dimulai  dengan  pengumpulan  data  harga  saham  emiten pertambangan yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia (BEI) yaitu ANTM, TINS dan INCO. Data  tersebut  diambil  di  website  Yahoo  Finance  dan  data  yang  tercatat  dari  tanggal  1  Januari 2016  sampai  31  Desember  2020.  Setelah  pengumpulan  data  penelitian  dilanjutkan  dengan perancangan sistem dan akan diimplementasikan menjadi sebuah sistem untuk peramalan harga saham  emiten/perusahaan  pertambangan.  Tahap  berikutnya  dilakukan  uji  coba  pada  sistem dengan  sekenario  pengujian  yang  telah  dirancang,  kemudian  pada  tahap  akhir  akan  dilakukan evaluasi terhadap  hasil  skenario  uji  coba  yang telah  dilakukan  dengan  penentuan  nilai  RMSE. Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Penelitian  dimulai  dengan  melakukan  identifikasi  masalah  yang  berkaitan  dengan peramalan  atau  forecasting  harga saham  yang terdaftar  pada  Bursa  Efek  Indonesia (BEI)  serta mengindentifikasi  fenomena-fenomena  yang  terjadi  pada  pasar  bursa  sahan.  Tahapan  ini merupakan  pencarian  dan  mempelajari  beberapa  jurnal  dan  buku  yang  berkaitan  dengan peramalan atau  forecasting  harga saham menggunakan  metode  yang  bermacam-macam, jurnal yang  berkaitan  dengan  metode  Long  Short  Term  Memory  (LSTM),  Jurnal  dan  buku  yang berkaitan dengan ilmu saham sebagai pendukung teori pada penelitian.

## 2.2 Analisis dan Desain
Pada tahapan ini dilakukan pengumpulan data untuk peramalan harga saham yang berupa data  historis  sebuah  emiten  selama  5  tahun  kebelakang.  Data  yang  digunakan  dataset  public yang  berasal  dari  website  Yahoo  Finance.  Pengambilan  merupakan  harga  saham  dari  emiten pertambangan  yang  telah  terdaftar  atau  listing    pada  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Masing- masing emiten yaitu ANTM, TINS dan INCO yang merupakan data historis tercatat dari tanggal 1  Januari  2016  sampai  31  Desember  2020  [5].  Data  historis  tersebut  terdiri  dari  Date,  Open, High, Low, Close, Adj Close, Volume. Date merupakan tanggal, bulan dan tahun perdagangan pasar  saham.  Open  merupakan  harga  pembuka  perdagangan  pasar  saham.  High  merupakan harga  tertinggi  yang  dicapai  perdagangan  pasar  saham.  Low  merupakan  harga  terendah  yang dicapai perdagangan pasar saham. Close merupakan harga penutupan perdagangan pasar saham berakhir.  Adj  Close  merupakan  harga  penutupan  perdagangan  pasar  saham  yang  sudah
Jatisi
Vol. 8, No. 3, September 2021, Hal. 1596-1606 E-ISSN 2503-2933  1573
disesuaikan  ketika  terjadi  aksi  korporasi  perusahaan.  Volume  merupakan  jumlah  saham  yang diperdagangankan pada priode tertentu.

## …

## Gambar 2. Dataset ANTM Penelitian
Penelitian  menggunakan  metode  Long  Short  Term  Memory  (LSTM)  yang  difokuskan pada fitur harga penutupan close harian pada setiap emiten sebagai data input. Harga penutupan (close) sangat penting dikarenakan menjadi acuan untuk harga pembukaan di keesokkan harinya [4].  Data  tersebut  akan  dilakukan  proses  pre  prossesing  normalisasi  pada  dataset  untuk meniminalkan  error  mengubah  data  aktual  menjadi  nilai  dengan  range  [0,1]  dengan  teknik MinMaxScaler dari sklearn. Teknik ini dipakai untuk mengatasi masalah gap nilai yang cukup besar dari harga close per harinya. Selanjutnya data akan dialokasikan menjadi 2 dataset yaitu data uji dan data latih masing-masing sebesar 80% dan 20%.

## Gambar 3. Arsitektur LSTM
Desain  perancangan  model  Long  Short  Term  Memory  (LSTM)  dimulai  dengan inisialisasi  parameter  yang  diproses  Long  Short  Term  Memory  (LSTM),  parameter  yang digunakan  adalah  lapisan  tersembunyi  (hidden  layer),  memori  sel  (neurons),  putaran  (epoch) dan jumlah sampel data (batch size). Long Short Term Memory (LSTM) dalam perancangannya akan menggunakan optimasi ADAM. Hasil dari sistem ini akan berupa nilai Root Mean Squere Error  (RMSE)  sebagai  penentu  seberapa  dekat  nilai  prediksi  yang  dihasilkan  dengan  nilai aktual. Pada tahap ini diimplementasikan ke dalam Bahasa pemrograman Python 3.8.10 64-bit.
Date Open High Low Close Adj Close Volume 2016-01-04 315 315 296 296 289,2284 96322900 2016-01-05 297 305 297 302 295,0911 40252100 2016-01-06 303 307 298 300 293,1369 79060500 2016-01-07 298 301 294 294 287,2741 60458100 2016-01-08 292 302 292 299 292,1598 43796800 2016-01-11 299 308 296 303 296,0682 105459000 2020-12-22 1950 1960 1830 1835 1835 678922000 2020-12-23 1830 1850 1720 1790 1790 659296400 2020-12-28 1825 2000 1780 2000 2000 992175000 2020-12-29 2050 2070 1935 1945 1945 739754900 2020-12-30 1945 1985 1905 1935 1935 535943500
1574 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 3, September 2021, Hal. 1596-1606 E- ISSN 2503-2933

## 2.3 Uji Coba
Tahap  ini  merupakan  tahapan  pengujian  terhadap  algoritma  atau  model  yang  telah diimplementasikan  pada  tahap  sebelumnya.  Ditahapan  ini  pengujian  akan  dilakukan  seperti gambar 4 berikut.
Gambar 4. Tahapan Pengujian
Pada  tahap  pengujian  ini  penelitian  akan  mengikuti  skenario  pengujian  dengan  variasi epoch  sebagai  berikut  neurons  sejumlah  50,  hiddem  layer  sejumlah  2,  batch  size  sejumlah  50 dan variasi epoch 50, 100, 150, 200.

## 3.2.4 Hasil Uji Coba
Hasil dari uji coba sistem akan berupa prediksi harga saham dan nilai RMSE dari ketiga emiten  saham  pertambangan  yaitu  ANTM,  INCO  dan  TINS.  Nilai  tersebut  akan  dilakukan perbandingan  berdasarkan variasi  epoch  dan  ditampilkan  dalam  bentuk  grafik  serta tabel yang nantinya dianalisis membentuk suatu kesimpulan serta rekomendasi penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Prediksi Harga Saham ANTM
Hasil  prediksi  harga  saham  ANTM  dibagi  sesuai  dengan  jumlah  variasi  epoch  yang dilakukan yaitu 50, 100, 150 dan 200. Pada tabel 1 berikut hasil keseluruhan dari prediksi harga saham ANTM.
Jatisi
Vol. 8, No. 3, September 2021, Hal. 1596-1606 E-ISSN 2503-2933  1575
Tabel 1. Hasil Prediksi Saham ANTM Epoch RMSE Waktu Komputasi 50 54.84999664170528 20.13856816291809 100 42.3883300193954 40.100128412246704 150 40.64737513030087 54.13262486457825 200 40.14714151597957 66.41139078140259
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  1  menunjukkan  nilai  RMSE  terbesar  didapat  pada  variasi epoch 50 dan nilai RMSE terkecil didapat pada variasi epoch 200. Ini menunjukkan bahwa hasil yang didapat mengalami penurunan nilai RMSE pada variasi epoch.
Gambar 5 Grafik Hasil Prediksi Saham ANTM .
3.2 Hasil Prediksi Harga Saham TINS
Prediksi yang dilakukan pada emiten TINS menggunakan variasi epoch 50, 100, 150 dan 200 menghasilkan prediksi pada tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Tabel Hasil Prediksi Saham TINS Epoch RMSE Waktu Komputasi 50 40.73122599735746 22.21646213531494 100 33.2015574850126 37.27807855606079 150 32.703005232318745 51.356966495513916 200 31.764224892121756 67.21452713012695 Berdasarkan hasil yang didapat pada tabel 2  menunjukkan bahwa nilai  RMSE  terbesar didapat  pada  variasi  epoch  50  dan  nilai  RMSE  terkecil  didapat  pada  variasi  epoch  200.  Dan menunjukkan  bahwa  hasil  yang  didapat  berdasarkan  variasi  epoch  nilai  RMSE  semakin mengecil  akan  tetapi  waktu  komputasi  yang  dilakukan  semakin  lama.  Pada  gambar  6 menunjukkan bahwa ketepatan yang didapatkan semakin membaik disetiap penambahan jumlah epoch.
1576 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 3, September 2021, Hal. 1596-1606 E- ISSN 2503-2933
Roby, et., al [ Pera malan Harga Saham Pertambangan p ada Bursa Efek Indonesia (BEI) Menggunakan Long Short Term Memory (LSTM) ] Author

## Gambar 6. Grafik Prediksi Harga Saham TINS Epoch 50, 100, 150 dan 200
3.3 Hasil Prediksi Harga Saham INCO Hasil prediksi harga saham pada emiten INCO menggunakan variasi epoch sejumlah 50, 100, 150 dan 200 dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3 Hasil Prediksi INCO Epoch RMSE Waktu Komputasi 50 139.67756358966105 22.42471408843994 100 117.0294986575377 40.3596875667572 150 114.3784314352723 59.13053059577942 200 111.47021370192789 73.68336915969849
Berdasarkan pada tabel 3 menunjukkan bahwa nilai RMSE terkecil didapat pada variasi epoch  50  dan  nilai  RMSE  terbesar  didapat  pada  variasi  epoch  200.  Menunjukkan  bahwa penambahan  jumlah  epoch  pada  prediksi  mempengaruhi  penurunan  nilai  RMSE  akan  tetapi waktu komputasi yang dilakukan semakin besar. Pada gambar 7 dapat dilihat bahwa ketepatan prediksi terhadap data aslinya mengalami kerapatan yang semakin baik.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 3, September 2021, Hal. 1596-1606 E-ISSN 2503-2933  1577
Gambar7. Grafik Prediksi Harga Saham INCO Epoch 50, 100, 150, 200
3.4 Perbandingan dari Hasil Prediksi Emiten Saham Pada data pengujian  yang  dihasilkan  ditabel 4 terlihat bahwa proses pelatihan dan pengujian prediksi dipengaruhi oleh jumlah epoch, waktu komputasi dan RMSE. Dari  ketiga emiten saham yang diprediksi semakin tinggi nilai epoch semakin tinggi waktu komputasi yang dibutuhkan. Untuk waktu komputasi tercepat dengan nilai 20.13 detik di saham emiten ANTM saat nilai epoch sejumlah 50. Sedangkan untuk waktu  komputasi terlama pada saat epoch sejumlah 200 di saham emiten INCO dengan waktu komputasi sebesar 73.68 detik.
Tetapi apabila dilihat dari data Root Mean Square Error (RMSE) memiliki nilai  yang monoton turun walalupun terdapat penurunan yang sangat tipis. Dalam hal monton turun dapat diartikan bahwa data prediksi yang dihasilkan semakin akurat. Untuk nilai terendah Root Mean Square Error (RMSE) pada data harga saham emiten TINS dengan nilai sebesar 31,76 pada saat nilai epoch 200, sedangkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) tertinggi terjadi pada harga saham emiten INCO dengan nilai  139,67 pada saat nilai epoch 50. Semakin tinggi waktu komputasi yang dibutuhkan, maka semakin rendah pula nilai Root Mean Square Error (RMSE)
yang dihasilkan.
Tabel 4 Hasil Prediksi Waktu Komputasi dan RMSE Epoch ANTM TINS INCO Waktu Komputasi RMSE Waktu Komputasi RMSE Waktu Komputasi RMSE 50 20.13 54.84 22.21 40.73 22.42 139.67 100 40.10 42.38 37.27 33.20 40.35 117.02 150 54.13 40.64 51.35 32.70 59.13 114.37 200 66.41 40.14 67.21 31.76 73.68 111.47
Berdasarkan data pada tabel 4 prediksi menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM) nilai epoch 200 adalah jumlah epoch paling optimal berdasarkan nilai RMSEnya. Dan pada gambar 8, dapat dilihat antara data pengujian dan data prediksi sangat tidak jauh berbeda.
1578 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 3, September 2021, Hal. 1596-1606 E- ISSN 2503-2933
Dimana 20% dari data aktual berwarna oren yaitu data pengujian berjalan dari tahun 2019 akhir sampai 2020 akhir, garis grafik hampir berhimpitan tepat dengan data prediksi berwarna hijau. Sehingga dapat dikatakan bahwa semakin tinggi nilai epoch, semakin  tinggi juga tingkat akurasinya.  Untuk  lebih  dapat  dikatakan  bahwa  variasi epoch mempengaruhi  nilai  RMSE dilakukan uji korelasi terhadap epoch dengan RMSE menghasilkan grafik pada gambar 9. Dari hasil  uji  korelasi  didapatkan  bahwa  nilai  korelasinya  mencapai  nilai  negatif  seperti  tabel  5 berikut.
Tabel 5 Nilai Korelasi Epoch dan RMSE No ANTM TINS INCO Nilai Korelasi -0,850292 -0,856458 -0,873683 Gambar 8. Data Prediksi Untuk Saham ANTM (Kiri Atas), TINS (Atas Kanan) dan INCO (Tengah Bawah) Dengan Epoch 200
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 3, September 2021, Hal. 1596-1606 E-ISSN 2503-2933  1579
Gambar 9.  Grafik Korelasi Epoch dan RMSE

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  memiliki  kesimpulan  bahwa  nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE) mengalami  penurunan  pada  setiap  peningkatan  jumlah  epoch  dalam  proses  prediksinya  yang dimana dapat dilihat pada uji korelasi yang hasilkan antara jumlah epoch dan nilai RMSE pada gambar  9  dan  tabel  5.  Akan  tetapi  penambahan  jumlah  epoch  juga  mempengaruhi  waktu komputasi  yang  dibutuhkan  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  4.  Untuk  hasil  nilai  RMSE  terkecil didapatkan  oleh  LSTM  pada  emiten  TINS  dimana  nilai  RMSE  terkecil  sebesar  31,76  dengan variasi epoch 200 sedangkan hasil nilai RMSE terbesar didapatkan pada emiten INCO dimana nilai RMSE yang didapatkan sebesar 139,67 dengan variasi epoch 50.
1.  Penambahan jumlah data yang lebih besar untuk prediksi, dikarenakan pada waktu 5 tahun data yang terkumpul hanya 1261 baris data. Untuk mendapatkan hasil prediksi yang semakin baik.
2.  Pengkajian ulang kembali terhadap penentuan jumlah parameter karena kemungkinan besar jumlah  parameter  berdampak  pada  hasil  prediksi.  Pada  penelitian  ini  hanya  melakukan pengkajian pada variasi epoch saja.
1580 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 3, September 2021, Hal. 1596-1606 E- ISSN 2503-2933

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arfan, A. & ETP., Lussina 2019. Prediksi Saham di Indonesia Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory, SeNTIK.
[2] Arfan, A. & ETP., Lussina 2020. Perbandingan Algoritma Long Short-Term Memory dengan SVR pada Prediksi Harga Saham di Indonesia . LSTM, PETIR Vol.13, No. 1.
[3] Fauzi, A. 2019. Forecasting Saham Syariah Dengan Menggunakan LSTM . Research
Article: AlMasraf Jurnal Lembaga Keuangan dan Perbankan.
[4] Gemilang,  FA,  2017 ,  Prediksi  Harga  Penutupan  Saham  Menggunakan  Fuzzy  Time Series, https://repository.usd.ac.id/11870/2/135314089_full.pdf, Diakses 23 Maret 2021.
[5] Harga  Saham  Pertambangan  pada  Bursa  Efek  Indonesia, https://finance.yahoo.com/, Diakses 7 Mei 2021.
[6] Karno, ASB. 2020. Analisis Data Time Series Menggunakan LSTM (Long Short Term
Memory) dan ARIMA (Autocorrelation Integrated Moving Average) Dalam Bahasa
Python, ULTIMA InfoSys, Vol XI, No.1.
[7] Provost, F. & Fawcett, T. 2013 . Data Science and It Relationship to Big Data and Data Driven Decision Making. Big Data, 1(1): 51-59.
[8] Riyantoko, PA., Fahruddin, TM., Maulida, K. & Safitri, HE. 2020. Analisis Prediksi Harga Saham Sektor Perbankan Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory , SEMNASIF.
[9] Suyudi, MAD., Djamal, EC., dan Asri Maspupah. 2019. Prediksi Harga Saham Menggunakan Metode Recurrent Neural Network . Makalah Disajikan Dalam Seminar
Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, Yogyakarta.