## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Prediksi Saham Menggunakan Recurrent Neural Network (RNN- LSTM) dengan Optimasi Adaptive Moment Estimation
Sio Jurnalis Pipin 1 , Ronsen Purba 2,* , Heru Kurniawan 3
1 Fakultas Informatika, Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Mikroskil, Medan, Indonesia
2 Fakultas Informatika, Program Studi Magister Teknologi Informasi, Universitas Mikroskil, Medan, Indonesia
3 Fakultas Informatika, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Mikroskil, Medan, Indonesia Email: 1 sio.pipin@mikroskil.ac.id, 2,* ronsen@mikroskil.ac.id, 3 heru.kurniawan@mikroskil.ac.id Correspondence Author Email: ronsen@mikroskil.ac.id Submitted: 02/08/2023; Accepted: 24/08/2023; Published: 25/08/2023
Abstrak −Prediksi pergerakan harga saham merupakan tantangan kompleks di pasar keuangan karena fluktuasi harga yang sulit  diprediksi  dan  tingkat  sensitivitas  pergerakan  harga  yang  tinggi.  Noise  dalam  data  historis  harga  saham  dan ketergantungan temporal antara harga sebelumnya dan harga saat ini menyulitkan pengenalan pola pergerakan harga. Dalam lingkungan  pasar  yang  dinamis,  kemampuan  model  dalam  menghasilkan  prediksi  yang  akurat  memiliki  implikasi  penting bagi pengambilan keputusan investasi yang lebih terinformasi. Model Recurrent Neural Network - Long Short-Term Memory (RNN-LSTM) memiliki potensi besar dalam prediksi harga saham. Model ini mampu menangkap ketergantungan temporal, mengidentifikasi  hubungan  non-linear,  dan  mengurai  tren  kompleks  dalam  data  harga  saham.  Penelitian  ini  menerapkan teknik deep learning dengan model RNN-LSTM dengan optimasi Adaptive Moment Estimation (Adam) untuk memprediksi harga  saham  yang  lebih  akurat  dengan  memanfaatkan  data  historis  harga  saham  dan  faktor  teknikal.  Tahap  preprocessing data, termasuk penanganan nilai yang hilang dan normalisasi data, membantu  model mengatasi kompleksitas dataset. Hasil pengujian  menggunakan  metrik  Mean  Squared  Error  (MSE)  menunjukkan  bahwa  model  mampu  menghasilkan  prediksi mendekati harga saham aktual dengan nilai loss yang rendah yakni 0109012 dan akurasi nilai prediksi dan aktual yang baik dengan skor Mean Percetage Error (MPE) yaitu 1.74%. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk membantu para investor dan praktisi pasar keuangan dalam menghadapi kompleksitas dan ketidakpastian di pasar saham.
Kata Kunci: Prediksi Harga Saham; Optimasi; LSTM; RNN; Adaptive Moment Estimation
Abstract −Predicting  stock  price  movements  is  a  complex  challenge  in  the  financial  market  due  to  unpredictable  price fluctuations and high sensitivity levels. Noise in historical stock price data and temporal dependencies between previous and current prices make recognizing price movement patterns difficult. In a dynamic market environment, the model's ability to generate  accurate  predictions  holds  significant  implications  for  more  informed  investment  decision-making.  The  Recurrent Neural Network - Long Short-Term Memory (RNN-LSTM) model holds great potential for stock price prediction. It captures temporal  dependencies,  identifies  non-linear  relationships,  and  deciphers  complex  trends  in  stock  price  data.  This  study employs  deep  learning  techniques  with  the  RNN-LSTM  model  optimized  using  Adaptive  Moment  Estimation  (Adam)  to enhance stock price prediction accuracy by leveraging historical stock price data and technical factors. Data preprocessing, including handling missing values and data normalization, aids the model in navigating the dataset's intricacies. Test results utilizing the Mean Squared Error (MSE) metric reveal the model's ability to produce predictions that closely resemble actual stock  prices,  with  a  low  loss  value  of  0109012.  The  model  also  exhibits  good  predictive  accuracy,  as  evidenced  by  a favorable Mean Percentage Error (MPE) score of 1.74% between predicted and actual values. These findings hold valuable implications  for  assisting  investors  and  financial  practitioners  in  managing  complexity  and  uncertainty  within  the  stock market.
Keywords : Stock Price Prediction; Optimization; LSTM; RNN; Adaptive Moment Estimation

## 1. PENDAHULUAN
Prediksi pergerakan harga saham memiliki tantangan yang kompleks disebabkan faktor-faktor dinamika closing price dan tingkat sensitivitas pergerakan harga yang tinggi [1], [2]. Selain fluktuasi harga yang sulit diprediksi, juga  terdapat noise dalam  data  historis  harga  saham  dan  ketergantuangan  temporal  yang  rumit  antara  harga saham sebelumnya dengan harga saat ini sehingga menyulitkan investor dalam mengenali pola pergerakan harga [3].  Secara  umum,  prediksi  harga  saham  melibatkan  tiga  faktor  yang  secara  signifikan  mempengaruhi,  yaitu faktor  teknikal,  faktor  fundamental,  dan  faktor  sentimen  [4].  Analisis  teknikal  saham  memiliki  peran  krusial dalam  membantu  para  investor  dan  pelaku  pasar  mengambil  keputusan  yang  lebih  baik  di  pasar  saham  yang dinamis. Dalam lingkungan yang penuh dengan fluktuasi harga dan ketidakpastian, analisis teknikal memainkan peran penting dalam  mengidentifikasi pola-pola pergerakan harga  saham,  mengantisipasi tren  masa depan, dan mengidentifikasi  momen  optimal  untuk  melakukan  transaksi  jual  beli.  Analisis  teknikal  berfokus  pada pengamatan  data  historis  harga  saham  dan  volume  perdagangan  [5].  Banyaknya  variabel  yang  memengaruhi pasar membuat analis dan investor membutuhkan pendekatan yang lebih akurat untuk  memprediksi pergerakan harga saham.
Perkembangan kecerdasan buatan, khususnya deep learning, telah menjadi pilihan utama sebagai metode yang sering digunakan untuk meningkatkan prediksi saham [6], [7]. Deep learning menggunakan jaringan saraf buatan untuk memahami pola-pola kompleks dalam data yaitu dengan mengekstrak fitur dari data historis harga saham  [8].  Dalam  prediksi  saham,  dataset  yang  digunakan  cenderung  kompleks  dan  volatil  sehingga

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
menyebabkan deep learning lambat dalam konvergensi atau bahkan kegagalan pelatihan secara keseluruhan [9], [10].
Penelitian  terdahulu  umumnya  menggunakan  teknik  analisis  tradisional  seperti Moving  Averages , Relative Strength Index yang melibatkan penggunaan grafik dan indikator untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam  data  harga  saham  [11].  Selain  itu,  penelitian  lain  menggunakan  teknik  ARIMA  ( AutoRegressive Integrated  Moving  Average )  dengan  pemodelan  berdasarkan  data  statistik  untuk  meramalkan  data  berurutan, termasuk  data  harga  saham.  Teknik  ini  menggabungkan  unsur  autoregressive  (AR)  dan  moving  average  (MA) untuk memprediksi pergerakan harga [12]. Sedangkan untuk mengatasi volatilitas dan fluktuasi dalam data harga saham, penelitian terdahulu menggunakan GARCH ( Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity )  untuk    memperhitungkan  ketidakstabilan  varians  dalam  pergerakan  harga  [13].  Namun, teknik-teknik ini memiliki keterbatasan dalam memahami data kompleks yaitu anomali dalam data harga saham sehingga  kesulitan  dalam  menghasilkan  prediksi  akurat  saat  pasar  mengalami  volatilitas  yang  tinggi  atau  pada data berfluktuasi [14].
Penelitian  tentang  prediksi  saham  saat  ini  lebih  banyak  menggunakan  pendekatan  dengan  teknik deep learning ,  khususnya Recurrent  Neural  Network (RNN)  dengan  arsitektur Long  Short-Term  Memory (LSTM) [15],  [16].  Model deep  learning mampu  memproses  volume  besar  data  historis  saham  dengan  lancar,  secara otomatis  mengekstraksi  fitur-fitur  yang  relevan,  dan  mengungkap  tren  non-linear  yang  sebelumnya  sulit diidentifikasi  [17].  Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Zhu  Y  untuk  memprediksi  pasar  saham  perusahaan Apple menggunakan RNN disimpulkan bahwa model ini memiliki keunggulan yang mampu mengolah data time series  dengan  akurasi  prediksi  hingga  95%  dan loss mendekati  0,1%  [18].  Penelitian  lainnya  menggunakan model deep  Recurrent  Neural  Network (RNN)  yang  dapat  menerima  banyak  input  dan  output  berdasarkan jaringan Long Short-Term Memory (LSTM) [19], [20]. Model ini dapat  memprediksi open price , lowest price dan highest price suatu saham secara bersamaan dengan akurasi hingga 95% [19]. Hal ini memungkinkan deep learning dapat  ekstraksi  fitur  dari  dataset  saham  masa  lampau  dan  dapat  menangkap  ketergantungan  temporal, mengidentifikasi  hubungan non-linear ,  dan  mengurai  tren-tren  yang  mungkin  luput  dari  metode  analisis tradisional  [21].  Namun,  model deep  learning tidak  terhindar  dari  risiko  terjadinya vanishing  gradient atau exploding  gradient saat  melatih  model  yang  dalam  dan  kompleks  sehingga  dibutuhkan  metode  optimasi  yang dapat mengatasi masalah ini dengan mengatur laju pembelajaran secara adaptif [22].
Perlu adanya optimasi pada model deep learning untuk mengoptimalkan proses pelatihan, mempercepat konvergensi,  dan  meningkatkan  kinerja  model.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kamalov  F  et  al,  menggunakan single  layer RNN  dengan  optimasi  RMSprop  menghasilkan  hasil  yang  optimal  dengan  validasi  dan  uji Mean Absolute Error masing-masing 0,0150 dan 0,0148 [23]. Penelitian lainnya  menggunakan  model LSTM dengan membandingkan optimasi Stochastic Gradient Descent (SGD) dan Adaptive Moment Estimation (Adam) dalam deep  learning untuk  prediksi  saham  yang  menghasilkan error yang  tidak  terlalu  signifikan  dan  sama  baiknya dalam optimasi  model  [2]. Hal ini, pada gilirannya, berkontribusi pada prediksi harga saham  yang lebih akurat dalam  menangkap  pola-pola  kompleks  dalam  data.  Optimasi  seperti Adaptive  Moment  Estimation (Adam) mampu  mengatasi  masalah  sensitivitas  parameter  dengan  menyesuaikan  laju  pembelajaran  secara  adaptif berdasarkan  sejarah  gradien.  Selain  itu,  fitur  adaptif  dalam  Adam  membantu  mencegah  terjadinya  vanishing gradient  atau  exploding  gradient,  memungkinkan  model  untuk  lebih  lancar  dan  stabil  dalam  proses pembelajarannya [24].
Penelitian ini mengembangkan sebuah model yang mampu meramalkan pergerakan harga saham dengan menggunakan faktor teknikal. Model ini menghasilkan perkiraan prediksi untuk arah pergerakan saham, baik itu beli atau jual. Dataset yang digunakan berasal dari Bursa Efek Indonesia dan mencakup informasi emiten dengan catatan  pergerakan  harga  sejak  tanggal  29  Juli  2019.  Variabel  masukan  dalam  model  ini  mencakup  tanggal, harga  pembukaan,  harga  penutupan,  harga  tertinggi,  harga  terendah,  dan  volume  perdagangan.  Pembangunan model  dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan  pembelajaran  mesin  berbasis deep  learning ,  khususnya model RNN-LSTM, dan proses optimasinya menggunakan metode Adaptive Moment Estimation (Adam).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yang secara komprehensif membentuk kerangka kerja pengembangan dan  penerapan  model  prediksi  saham  menggunakan metode  Recurrent  Neural  Network (RNN-LSTM)  dengan optimasi Adaptive Moment Estimation (Adam). Pertama, dilakukan pengumpulan data historis harga saham dan informasi terkait dari sumber data yaitu data pergerakan harga saham tiap harinya di Bursa Efek Indonesia. Data ini meliputi rangkaian harga pembukaan, penutupan, harga tertinggi, harga terendah, dan volume perdagangan. Kemudian, data tersebut mengalami tahap preprocessing untuk membersihkan dan mengolahnya menjadi bentuk yang cocok untuk pelatihan model.
Setelah preprocessing ,  data  dibagi  menjadi  dua subset ,  yaitu  data  pelatihan  dan  data  pengujian,  yang esensial  untuk  menguji  performa  model  pada  data  yang  tidak  digunakan  dalam  pelatihan.  Tahap  selanjutnya melibatkan pengembangan model RNN-LSTM yang didesain khusus untuk menangani ketergantungan temporal

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 806-815 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4014
dalam  data  harga  saham.  Model  ini  dilatih  menggunakan  data  pelatihan  dengan  teknik  optimasi Adaptive Moment Estimation (Adam). Terakhir, dilakukan pengujian kinerja model menggunakan MSE dengan K-Fold 10 seperti ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data Saham
Pengumpulan  data  historis  harga  saham  diambil  dari  data  pergerakan  harga  saham  tiap  harinya  di  Bursa  Efek Indonesia  dengan  data  harian  sejak  29  Juli  2019. Dataset ini  diambil  dari  situs kaggle yaitu https://www.kaggle.com/datasets/tiwill/saham-idx    yang  mencakup  kumpulan  saham  dari  865  saham  termasuk 45  saham  index  LQ45  yang  merupakan  kumpulan  saham  dari  beberapa  perusahaan  dengan  saham  terbaik  dan memiliki  tingkat  likuiditas  serta  kapitalisasi  yang  baik  [25].  Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu 5 perusahaan yang termasuk dalam saham blue chip Indonesia dengan kode saham  BBCA, BBRI, BMRI, ICBP, TLKM, UNVR dengan tiap dataset  saham berisi rangkaian  variabel  seperti tanggal ( Time frame ),  harga pembukaan ( Open ), penutupan ( Close ), harga terendah ( Low ), harga tertinggi ( High ), volume perdagangan dan lainnya yang biasa digunakan pada prediksi saham [26]. Namun, enam variabel ini yang diakan digunakan pada tahap  berikutnya.  Data  mentah  saham  yang  berasal  dari  sumber dataset saham  IDX  seperti  ditunjukkan  pada tabel 1 berikut.
Tabel  1. Data mentah saham BBCA Date Previous Open .  .  . non_regular Non_regular price volume frequency 2019-07-29T00:00:00 44800.0 44800.0  .  .  .  10673483733.0 8.0 2019-07-30T00:00:00 43200.0 43900.0  .  .  .  35032818040.0 25.0 2019-07-31T00:00:00 43050.0 43000.0  .  .  . 4376096350.0 15.0 . . . .  .  . . . . . . .  .  . . . . . . .  .  . . . 2023-05-23T00:00:00 4420.0 4420.0 .  .  . 6062541060.0 8.0 2023-05-24T00:00:00 4450.0 4450.0 .  .  . 976570.0 6.0 2023-05-25T00:00:00 4410.0 4410.0 .  .  . 1387934.0 9.0

## 2.3 Pre-processing
Tahapan preprocessing pada  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mempersiapkan  data  harga  saham  sebelum  diolah oleh  model  prediksi  RNN-LSTM.  Proses  ini  melibatkan  serangkaian  langkah  yang  dirancang  untuk mengoptimalkan kualitas data dan memastikan bahwa data siap digunakan untuk pelatihan dan evaluasi model. Tahapan preprocessing data  terdiri  dari  identifikasi  dan  penanganan  terhadap  nilai  yang  hilang  atau missing values dalam data harga saham. Hal ini terjadi karena adanya jam perdagangan IDX efek bersifat ekuitas di pasar reguler sehingga terdapat hari tertentu yang perdagangan saham ditutup. Penanganan missing values ini penting untuk  memastikan  integritas  data  [27].  Selanjutnya,  normalisasi  data  dilakukan  untuk  menjaga  skala  yang konsisten  di  semua  fitur.  Normalisasi  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  seperti Min-Max  Scaling , yang mengubah nilai-nilai data ke dalam rentang tertentu tanpa mengubah struktur relatif antara data. Setelah itu, data  rentang  waktu  ( time  series )  perlu  dipertimbangkan.  Proses  ini  mencakup  pemilihan  rentang  waktu  yang

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
sesuai  dengan  tujuan  analisis,  baik  harian,  mingguan,  atau intraday .  Penyesuaian  rentang  waktu  ini  penting untuk memahami dan mengeksploitasi karakteristik tren dan pola harga saham.

## 2.4 Pemodelan RNN-LSTM dengan Optimasi Adaptive Moment Estimation (Adam)
Model Recurrent  Neural  Network (RNN)  memiliki  kekurangan  dalam  mengaitkan  informasi  yang  panjang, menimpulkan masalah hilangnya nilai gradien ( vanishing gradient ) dalam proses perulangan di neural network ( back propagation neural network ) [1], [28]. Oleh karena itu digunakan model LSTM untuk mengatasi masalah ini yang berisi rangkaian 4 gate dan 5 fungsi aktivasi seperti ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. GModel RNN-LSTM
Model  RNN-LSTM  digunakan  untuk  prediksi  saham  memiliki  setiap sequence didefinisikan  sebagai sebuah  koleksi sequential dari dataset setiap  perusahaan  dalam  jangkah  waktu  (N  hari).  Data  harian menggambarkan  kinerja  saham  yang  digunakan  sebagai  urutan  fitur  pembelajaran  dalam deep  learning seperti open price, close price, lowest price, higher price dan volume . Model ini dibangun dengan (1) lapisan input layer dengan  sejumlah  jumlah  sel  memori  sebagai  fitur sequence  learning . Sequencial yang  digunakan  yaitu  urutan waktu pembukaan saham, diikuti dengan (2) beberapa lapisan LSTM yang digunakan agar model memahami dan dapat  mengekstraksi pola-pola temporal  yang lebih kompleks dan abstrak dalam data, (3) denses layer dengan (4) output  layer yang  berisi  sejumlah  sel  memori  sesuai  jumlah  kategori  kinerja sequence ,  terakhir  ditambah optimasi Adaptive  Moment  Estimation (Adam)  seperti  terlihat  pada  implementasi  kode neural  network menggunakan library Keras berikut:

## 2.5 Pengujian
Pengujian  terhadap  model  prediksi  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  metrik Mean  Squared  Error (MSE)  dan Mean  Percentage  Error (MPE).  MSE  adalah  metrik  yang  umum  digunakan dalam  tugas  regresi  untuk  mengukur  rata-rata  selisih  kuadrat  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual.  Sedangkan, MPE  merupakan  metrik  yang  mengukur  rata-rata  persentase  perbedaan  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual. Dalam  konteks  prediksi  harga  saham,  MSE  memberikan  gambaran  tentang  sejauh  mana  model  mampu menangkap  variasi  dan  besarnya  pergerakan  harga.  Selama  tahap  pengujian,  prediksi  model  terhadap  harga saham  dibandingkan  dengan  harga  aktual  yang  diamati  dari dataset pengujian.  Selisih  kuadrat  antara  harga prediksi dan aktual dihitung  untuk setiap titik data. Kemudian, MSE dihitung dengan  mengambil rata-rata dari selisih  kuadrat  tersebut  seperti  ditunjukkan  pada  gambar  3.  Nilai  MSE  yang  lebih  rendah  mengindikasikan bahwa  prediksi  model  lebih  mendekati  harga  aktual,  mencerminkan  kinerja  yang  lebih  baik.  Pemilihan  MSE sebagai  metrik evaluasi dipilih  karena kemampuannya dalam  memberikan  ukuran  yang jelas terhadap rata-rata besarnya  selisih  antara  harga  saham  yang  diprediksi  dan  sebenarnya  [29].  MPE  akan  memberikan  informasi tentang  seberapa  dekat  atau  jauh  prediksi  model  dari  harga  aktual  dalam  bentuk  persentase.  Jika  nilai  MPE

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
positif,  itu  menunjukkan  bahwa  prediksi  cenderung  lebih  tinggi  dari  harga  aktual  secara  rata-rata.  Sebaliknya, jika  nilai  MPE  negatif,  itu  menunjukkan  bahwa  prediksi  cenderung  lebih  rendah  dari  harga  aktual  secara  rata- rata [30].
Selama  tahap  pengujian,  prediksi  model  terhadap  harga  saham  dibandingkan  dengan  harga  aktual  yang diamati dari dataset pengujian. Selisih kuadrat antara harga prediksi dan aktual dihitung untuk setiap titik data. Kemudian,  MSE  dihitung  dengan  mengambil  rata-rata  dari  selisih  kuadrat  tersebut.  Nilai  MSE  dan  MPE  yang lebih rendah mengindikasikan bahwa prediksi model lebih mendekati harga aktual, mencerminkan kinerja yang lebih baik.
Gambar 3. Mean Squared Error (MSE) dan Mean Percentage Error (MPE)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengumpulan dan Preprocessing Data
Pada tahap awal penelitian, dilakukan pengumpulan data historis harga saham dari data pergerakan harga saham tiap  harinya  di  Bursa  Efek  Indonesia  sejak  tahun  29  Juli  2019.  Data  yang  diperoleh  mencakup  rentang  waktu tertentu  yang  relevan  dengan  tujuan  analisis.  Proses  pengumpulan  data  ini  memastikan  bahwa dataset yang digunakan  dalam  penelitian  memiliki  integritas  dan  kualitas  yang  tinggi.  Selanjutnya,  tahapan preprocessing data dilakukan untuk mempersiapkan data sebelum diolah oleh model RNN-LSTM. Penelitian ini menggunakan data history saham  dengan  kode  perusahaan  BBCA,  BBRI,  BMRI,  ICBP,  TLKM,  UNVR  dengan  tiap  dataset saham  berisi  rangkaian  variabel  seperti  tanggal  ( Time  frame ),  harga  pembukaan  ( Open ),  penutupan  ( Close ), harga terendah ( Low ), harga tertinggi ( High ), volume perdagangan.
1. Data saham BBCA
Kode saham BBCA yaitu saham PT Bank Central Asia Tbk dengan data berupa history saham harian sejak 29  Juli  2019  hingga  24  Mei  2022  sebanyak  577  index  transaksi  yang  digunakan  sebagai  data  train  seperti terlihat pada tabel 2 dan distribusi berdasarkan time series pada gambar 4.
Tabel  2. Data Saham BBCA
No Date Open High Low Close Volume 1 2019-07-30 0:00:00  31025.0  31250.0  30950.0  31100.0 7645100.0 2 2019-07-31 0:00:00  30950.0  31200.0  30900.0  30950.0 12825800.0 3 2019-08-01 0:00:00  30950.0  31350.0  30925.0  31050.0 15645600.0 4 2019-08-02 0:00:00  30800.0  31025.0  30800.0  30825.0 12597900.0 5 2019-08-05 0:00:00  31075.0  31075.0  30000.0  30000.0 18184800.0 . . . . . . . . . . . . . . 577  2022-05-24 0:00:00 7325.0 7475.0 7325.0 7350.0 108710800.0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 2. Data Saham BBRI
Kode  saham  BBRI  yaitu  saham  PT  Bank  Rakyat  Indonesia  Tbk  dengan  data  berupa  history  saham  harian sejak  29  Juli  2019  hingga  24  Mei  2022  sebanyak  577  index  transaksi  yang  digunakan  sebagai  data  train seperti terlihat pada tabel 3 dan distribusi berdasarkan time series pada gambar 5.
Tabel  3. Data Saham BBRI
Gambar 5. Grafik Distribusi Saham BBRI
3. Data Saham BMRI
Kode saham BMRI yaitu saham PT Bank Mandiri Tbk dengan data berupa history saham harian sejak 29 Juli 2019  hingga  24  Mei  2022  sebanyak  577  index  transaksi  yang  digunakan  sebagai  data  train  seperti  terlihat pada tabel 4 dan distribusi berdasarkan time series pada gambar 6.
Tabel  4. Data Saham BMRI
Gambar 6. Grafik Distribusi Saham BMRI
4. Data Saham TLKM
Kode saham BMRI yaitu saham PT Telekomunikasi Indonesia Tbk dengan data berupa history saham harian sejak  29  Juli  2019  hingga  24  Mei  2022  sebanyak  577  index  transaksi  yang  digunakan  sebagai  data  train seperti terlihat pada tabel 5 dan distribusi berdasarkan time series pada gambar 7.
Tabel  5. Data Saham TLKM No Date Open High Low Close Volume 1 2019-07-29 0:00:00  4480.0  4480.0  4440.0  4460.0 91877000.0 2 2019-07-30 0:00:00  4500.0  4500.0  4460.0  4500.0 68755800.0 3 2019-07-31 0:00:00  4500.0  4510.0  4450.0  4480.0  105834600.0 4 2019-08-01 0:00:00  4490.0  4510.0  4410.0  4450.0  143626600.0 5 2019-07-29 0:00:00  4480.0  4480.0  4440.0  4460.0 91877000.0 . . . . . . . . . . . . . .
577  2022-05-24 0:00:00  4320.0  4500.0  4320.0  4460.0  165758600.0
No Date Open High Low Close Volume 1 2019-07-29 0:00:00  7825.0  7825.0  7675.0  7800.0  27603200.0 2 2019-07-30 0:00:00  7800.0  7975.0  7725.0  7950.0  43537800.0
3 2019-07-31 0:00:00  7875.0  7975.0  7800.0  7975.0  29504400.0
4 2019-08-01 0:00:00  7875.0  7900.0  7725.0  7775.0  48365500.0
5 2019-08-02 0:00:00  7825.0  7825.0  7675.0  7800.0  27603200.0 . . . . . . . . . . . . . .
577  2022-05-24 0:00:00  7950.0  8050.0  7900.0  7925.0  67277500.0
No Date Open High Low Close Volume 1 2019-07-29 0:00:00  4150.0  4240.0  4140.0  4200.0 54336900.0 2 2019-07-30 0:00:00  4280.0  4300.0  4260.0  4270.0 88417200.0 3 2019-07-31 0:00:00  4240.0  4300.0  4210.0  4300.0  175741000.0 4 2019-08-01 0:00:00  4300.0  4300.0  4260.0  4280.0 94856600.0 5 2019-08-02 0:00:00  4280.0  4300.0  4250.0  4280.0 82253800.0 . . . . . . . . . . . . . .
577  2022-05-24 0:00:00  4120.0  4200.0  4120.0  4150.0  151693700.0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 7. Grafik Distribusi Saham TLKM
5. Data Saham UNVR
Kode saham BMRI yaitu saham PT Unilever Indonesia Tbk dengan data berupa history saham harian sejak 29  Juli  2019  hingga  23  Mei  2022  sebanyak  576  index  transaksi  yang  digunakan  sebagai  data  train  seperti terlihat pada tabel 6 dan distribusi berdasarkan time series pada gambar 7.
Tabel  6. Data Saham UNVR
Gambar 8. Grafik Distribusi Saham UNVR
Pada data saham di atas penanganan nilai yang hilang dilakukan dengan menggunakan metode interpolasi data tetangga, sehingga data  yang lengkap dapat digunakan dalam analisis. Normalisasi data dilakukan dengan menggunakan teknik Min-Max Scaling untuk menjaga skala yang seragam di seluruh fitur.

## 3.2 Pengujian Model dan Preksi dengan MSE dan MPE
Untuk  menguji  performa  model  prediksi  saham  yang  dikembangkan,  dilakukan  evaluasi  menggunakan  metrik Mean Squared Error (MSE), sedangkan untuk mengukur rata-rata persentase perbedaan antara nilai prediksi dan nilai aktual digunakan Mean Percentage Error (MPE). Hasil pengujian menunjukkan bahwa model RNN-LSTM memiliki  nilai  MSE  tertentu  pada dataset pengujian.  Nilai  MSE  ini  mencerminkan  tingkat  kesalahan  rata-rata antara prediksi harga saham yang dihasilkan oleh model dan harga saham aktual.
(a) (b) (c)
Gambar 9. Training MSE 100 Epoch (a) BBCA, (b) BBRI dan (c) BMRI
Tabel  7. Perbandingan Nilai MSE dan MPE Pada Model RNN dan RNN-LSTM dengan Jumlah Epoch Berbeda
No. No. of Epochs RNN RNN-LSTM MSE MPE MSE MPE 1 50 0.1191499 2.98% 0.0145740  1.22% 2 100 0.1150218 3.02% 0.0109012  1.74% 3 200 0.1130403 3.19% 0.0107195  2.46% No Date Open High Low Close Volume 1 2019-07-29 0:00:00  44800.0  44825.0  43100.0  43200.0 6052500.0 2 2019-07-30 0:00:00  43900.0  43900.0  42625.0  43050.0 5055500.0 3 2019-07-31 0:00:00  43000.0  43675.0  42675.0  43600.0 5153500.0 4 2019-08-01 0:00:00  43600.0  45850.0  43500.0  45550.0 8440300.0 5 2019-08-02 0:00:00  44750.0  45525.0  44125.0  45000.0 3473300.0 . . . . . . . . . . . . . . 577  2022-05-23 0:00:00 5050.0 5075.0 4850.0 4880.0 37184300.0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 806-815 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4014
No. No. of Epochs RNN RNN-LSTM MSE MPE MSE MPE 4 300 0.1021823 3.78% 0.0103109  2.95% 5 500 0.1001919 3.91% 0.0102117  3.32%
Dari hasil pengujian berdasarkan data saham BBRI seperti ditunjukkan gambar 9 dan tabel 7, ditemukan bahwa model RNN-LSTM memiliki nilai loss MSE paling rendah 0.0102117 dengan rata-rata perbedaan antara nilai  prediksi  dan  aktual  yaitu  3.32%  pada  jumlah  Epoch  500.  Pada  setiap  iterasi  pelatihan  yang  berbeda ditemukan  bahwa  nilai  MSE  rata-rata  di  bawah  0.01  sehingga  perlu  mempertimbangkan  nilai  MPE  yang memiliki  presentase  perbedaan  antara  nilai  prediksi  dan  aktual  yang  kecil.  Pada  pengujian  ini  menunjukkan bahwa  model  mampu  mendekati  harga  saham  aktual  dengan  baik  sehingga  mampu  menangkap  pola  dan  tren yang kompleks dalam pergerakan harga saham dengan akurat. Untuk pengujian berikut pada data history saham berbeda  digunakan  model  yang  telah  dilatih  dengan  100  Epoch  yaitu  pada  kode  saham  BBCA,  BBRI,  BMRI, ICBP, TLKM, UNVR.
Keberhasilan  model  dalam  menghasilkan  prediksi  yang  mendekati  harga  saham  aktual  memberikan implikasi  penting  dalam  pengambilan  keputusan  investasi.  Model  ini  dapat  memberikan  pandangan  yang  lebih baik  tentang  potensi  pergerakan  harga  saham  di  masa  depan,  sehingga  membantu  investor  dalam  membuat keputusan yang lebih terinformasi seperti ditunjukkan pada gambar 10.
(a) (b) (c)
(d) (e)
(f)
Gambar 10. Prediksi Saham (a) BBCA (b) BBRI (c) BMRI (d) ICBP (e) TLKM (f) UNVR
Namun  demikian,  hasil  ini  juga  mengajukan  beberapa  pertanyaan  dan  area  untuk  pengembangan  lebih lanjut.  Evaluasi  lebih  lanjut  dengan  menggunakan  metrik  lain  atau  pengujian  pada  data  yang  lebih  luas  dapat membantu  memvalidasi  keandalan  model  dalam  berbagai  skenario  pasar.  Selain  itu,  peningkatan  performa model  melalui  penyetelan  parameter  dan  eksplorasi  arsitektur  yang  lebih  kompleks  dapat  menjadi  langkah berikutnya dalam pengembangan model prediksi saham yang lebih canggih dan akurat. Dalam keseluruhan, hasil dan  pembahasan  ini  menggambarkan  pencapaian  awal  penelitian  ini  dalam  mengembangkan  model  prediksi saham menggunakan RNN-LSTM dan evaluasi kinerjanya menggunakan metrik MSE dan MPE. Hasil positif ini memberikan  dasar  yang  kuat  untuk  penelitian  lebih  lanjut  dalam  mengoptimalkan  model  dan  memahami implikasi praktisnya dalam konteks pasar saham.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  model  RNN-LSTM  memiliki  potensi  yang  signifikan  dalam memprediksi pergerakan harga saham. Penggunaan RNN-LSTM dengan optimasi Adaptive Moment Estimation (Adam) memungkinkan model untuk menangkap ketergantungan temporal dan hubungan non-linear dalam data harga saham, serta mengurai tren-tren yang kompleks. Dengan melakukan preprocessing data yang baik, seperti penanganan nilai yang hilang dan normalisasi data, serta pembagian data train dan test yang proporsional, model berhasil  dikembangkan  dan  melalui  pelatihan  yang  hati-hati,  model  ini  mampu  menghasilkan  prediksi  yang

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
mendekati  harga  saham  aktual.  Pengujian  model  menggunakan  metrik Mean  Squared  Error (MSE) menghasilkan  nilai loss MSE  yang  rendah  hingga  0.0109012    dan  akurasi  nilai  prediksi  dan  aktual  yang  baik dengan  skor Mean  Percetage  Error (MPE)  yaitu  1.74%,  yang  menandakan  bahwa  model  mampu mengklasifikasikan pergerakan harga saham dengan tingkat ketepatan yang tinggi. Hal ini memberikan implikasi penting bagi investor dalam membuat keputusan investasi yang lebih terinformasi.

## REFERENCES
[1]  W. Hastomo, A. Satyo, B. Karno, N. Kalbuana, E. Nisfiani, and L. ETP -, ―Optimasi Deep Learning untuk Prediksi  Saham  di  Masa  Pandemi  Covid-19,‖  JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika),  vol.  7, no. 2, pp. 133–140, 2021.
[2]  M.  A.  D.  Suyudi,  E.  C.  Djamal,  and  A.  Maspupah,  ―Prediksi  Harga  Saham  Menggunakan  Metode Recurrent Neural Network,‖ in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATi), 2019, pp. 33–38.
[3]  M. Arhami and M. Nasir, Data Mining-Algoritma dan Implementasi. Penerbit Andi, 2020.
[4]  L.  Troiano,  E.  M.  Villa,  and  V.  Loia,  ―Replicating  a  Trading  Strategy  by  Means  of  LSTM  for  Financial Industry  Applications,‖  IEEE  Trans  Industr  Inform,  vol.  14,  no.  7,  pp.  3226–3234,  Jul.  2018,  doi: 10.1109/TII.2018.2811377.
[5]  I. A. El-Khodary, ―A Decision Support System for Technical Analysis of Financial Markets Based on the Moving Average Crossover,‖ World Appl Sci J, vol. 6, no. 11, pp. 1457–1472, 2009.
[6]  M.  Nabipour,  P.  Nayyeri,  H.  Jabani,  A.  Mosavi,  E.  Salwana,  and  S.  Shahab,  ―Deep  Learning  for  Stock Market Prediction,‖ Entropy, vol. 22, no. 8, p. 840, Aug. 2020, doi: 10.3390/E22080840.
[7]  Z.  Hu,  Y.  Zhao,  and  M.  Khushi,  ―A  Survey  of  Forex  and  Stock  Price  Prediction  Using  Deep  Learning,‖ Applied System Innovation, vol. 4, no. 1. MDPI AG, pp. 1–30, Mar. 01, 2021. doi: 10.3390/ASI4010009.
[8]  J.  Wang,  T.  Sun,  B.  Liu,  Y.  Cao,  and  D.  Wang,  ―Financial  Markets  Prediction  with  Deep  Learning,‖  in Proceedings  - 17th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2018, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Jan. 2019, pp. 97–104. doi: 10.1109/ICMLA.2018.00022.
[9]  Y.  Mahena,  M.  Rusli,  and  E.  Winarso,  ―Prediksi  Harga  Emas  Dunia  Sebagai  Pendukung  Keputusan Investasi Saham Emas Menggunakan Teknik Data Mining,‖ Kalbiscentia J. Sains dan Teknol, vol. 2, no. 1, pp. 36–51, 2015.
[10]  Z. Allen-Zhu, Y. Li, and Z. Song, ―A Convergence Theory for Deep Learning via Over-Parameterization,‖ in  In  International  conference  on  machine  learning,  2019,  pp.  242–252.  [Online].  Available: https://arxiv.org/abs/1811.03962.
[11]  Ü.  AYCEL  and  Y.  SANTUR,  ―A  New  Moving  Average  Approach  to  Predict  the  Direction  of  Stock Movements in Algorithmic Trading,‖ Journal of New Results in Science, vol. 11, no. 1, pp. 13–25, Apr. 2022, doi: 10.54187/jnrs.979836.
[12]  A.  Garlapati, D.  R. Krishna,  K. Garlapati, N. M. Srikara  Yaswanth, U.  Rahul, and G.  Narayanan,  ―Stock Price  Prediction  Using  Facebook  Prophet  and  Arima  Models,‖  in  6th  International  Conference  for Convergence in Technology, I2CT 2021, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Apr. 2021, pp. 1–7. doi: 10.1109/I2CT51068.2021.9418057.
[13]  H.  Herwartz,  ―Stock  Return  Prediction  Under  GARCH  —  An  empirical  assessment,‖  Int  J  Forecast,  vol. 33, no. 3, pp. 569–580, Jul. 2017, doi: 10.1016/j.ijforecast.2017.01.002.
[14]  Y.  Han,  K.  Yang,  and  G.  Zhou,  ―A  New  Anomaly:  The  Cross-Sectional  Profitability  of  Technical Analysis,‖  Journal  of  Financial  and  Quantitative  Analysis,  vol.  48,  no.  5,  pp.  1433–1461,  2013,  doi: 10.1017/S0022109013000586.
[15]  W.  Lu,  J.  Li,  Y.  Li,  A.  Sun,  and  J.  Wang,  ―A  CNN-LSTM-Based  Model  to  Forecast  Stock  Prices,‖  in Complexity, Hindawi Limited, 2020, pp. 1–10. doi: 10.1155/2020/6622927.
[16]  M. A. Istiake Sunny, M. M. S. Maswood, and A. G. Alharbi, ―Deep Learning-Based Stock Price Prediction Using LSTM and Bi-Directional LSTM Model,‖ in 2nd Novel Intelligent and Leading Emerging Sciences Conference, NILES 2020, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Oct. 2020, pp. 87–92. doi: 10.1109/NILES50944.2020.9257950.
[17]  D.  W.  Jorgenson  and  M.  L.  Weitzman,  ―Can  Neural  Networks  Predict  Stock  Market?,‖  AC  Investment Research Journal, vol. 220, no. 44, 2023.
[18]  Y. Zhu, ―Stock Price Prediction Using the RNN Model,‖ J Phys Conf Ser, vol. 1650, no. 3, p. 7, Oct. 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1650/3/032103.
[19]  G. Ding and L. Qin, ―Study On The Prediction of Stock Price Based on The Associated Network Model of LSTM,‖  International  Journal  of  Machine  Learning  and  Cybernetics,  vol.  11,  no.  6,  pp.  1307–1317,  Jun. 2020, doi: 10.1007/s13042-019-01041-1.
[20]  S.  J.  Pipin  and  H.  Kurniawan,  ―Analisis  Sentimen  Kebijakan  MBKM  Berdasarkan  Opini  Masyarakat  di Twitter  Menggunakan  LSTM,‖  Jurnal  SIFO  Mikroskil,  vol.  23,  no.  2,  pp.  197–208,  2022,  doi: https://doi.org/10.55601/jsm.v23i2.900.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[21]  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, Sep. 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2868970.
[22]  H.  H.  Tan  and  K.  H.  Lim,  ―Vanishing  Gradient  Mitigation  with  Deep  Learning  Neural  Network Optimization,‖ in In 2019 7th international conference on smart computing & communications (ICSCC), 2019, pp. 1–4.
[23]  F.  Kamalov,  L.  Smail,  and  I.  Gurrib,  ―Stock  Price  Forecast  With  Deep  Learning,‖  in  2020  International Conference on Decision Aid Sciences and Application, DASA 2020, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Nov. 2020, pp. 1098–1102. doi: 10.1109/DASA51403.2020.9317260.
[24]  K.  K.  Chandriah  and  R.  V.  Naraganahalli,  ―RNN  /  LSTM  With  Modified  Adam  Optimizer  in  Deep Learning Approach for Automobile Spare Parts Demand Forecasting,‖ Multimed Tools Appl, vol. 80, no. 17, pp. 26145–26159, Jul. 2021, doi: 10.1007/s11042-021-10913-0.
[25]  K.  Stia  Rani  and  N.  Nyoman  Ayu  Diantini,  ―Pengaruh  Kinerja  Keuangan  Perusahaan  Terhadap  Harga Saham Dalam Indeks LQ45 Di Bei,‖ vol. 4, no. 6, pp. 1504–1524, 2015.
[26]  D.  C.  Yıldırım,  I.  H.  Toroslu,  and  U.  Fiore,  ―Forecasting  Directional  Movement  Of  Forex  Data  Using LSTM with Technical and Macroeconomic Indicators,‖ Financial Innovation, vol. 7, no. 1, Dec. 2021, doi: 10.1186/s40854-020-00220-2.
[27]  J.  Liu  et  al.,  ―Innovative  Procedures  of  Data  Preparation  to  Ensure  Data  Integrity  for  Crop  Modelling,‖ 2020.
[28]  J. Schmidhuber and S. Hochreiter, ―Long Short-Term Memory,‖ Neural Comput, vol. 9, no. 8, pp. 1735– 1780, 1997.
[29]  J.  W.  Messner,  P.  Pinson,  J.  Browell,  M.  B.  Bjerregård,  and  I.  Schicker,  ―Evaluation  of  Wind  Power Forecasts—An  Up-To-Date  View,‖  Wind  Energy,  vol.  23,  no.  6,  pp.  1461–1481,  Jun.  2020,  doi: 10.1002/we.2497.
[30]  Saigal  S  and  Mehrotra  D,  ―Performance  Comparison  of  Time  Series  Data  Using  Predictive  Data  Mining Techniques  Advances  in  Information  Mining,‖  vol.  4,  no.  1,  pp.  57–66,  2012,  [Online].  Available: http://www.bioinfo.in/contents.php?id=32