## PENERAPAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) DALAM MEMPREDIKSI HARGA SAHAM PT BANK CENTRAL ASIA
Abdul Rosyd, Ade Irma Purnamasari, Irfan Ali Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B Cirebon, Indonesia rosyid.development@gmail.com

## ABSTRAK
PT Bank Central Asia merupakan salah satu perusahaan yang beroperasi di sektor perbankan di Indonesia. Saham  adalah  surat  kepemilikan  yang  menunjukkan  seberapa  besar  kepemilikan  seseorang  atau  suatu  institusi dalam  suatu  Perusahaan.  Permasalahan  utama  yang  dihadapi  oleh  investor  adalah  bagaimana  memprediksi pergerakan  harga  saham  di  masa  depan  sehingga  dapat  mengambil  keputusan  investasi  yang  tepat.  Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan algoritma LSTM dengan optimasi "adam". LSTM  merupakan  pengembangan  dari  RNN  yang  memiliki  kemampuan  untuk  mengolah  data  yang  memiliki hubungan  temporal  atau  urutan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  metode Long  Short  Term  Memory (LSTM) dalam memprediksi harga saham PT Bank Central Asia dengan menggunakan pendekatan eksperimental. Dengan mengumpulkan dan menganalisis data historis harga saham Bank BCA dari 2020 hingga 2023, metode LSTM  dengan  optimasi  "adam"  berhasil  memberikan  prediksi  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik, ditunjukkan oleh nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 40.85, Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0.71%, dan Mean Squared Error (MSE) sebesar 6662.76. Hasil prediksi ini diharapkan dapat mendukung pengambilan keputusan  investasi dengan  memberikan wawasan  yang  berguna dalam analisis pergerakan  harga saham PT Bank Central Asia.
Kata kunci : Data Mining, Long Short Term Memory (LSTM), Prediksi Harga Saham,

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era informasi  yang semakin  berkembang pesat,  penggunaan  teknologi  data  mining  telah menjadi  salah  satu  alat  yang  penting  dalam memprediksi  harga  saham.  Dalam  konteks  ini,  PT Bank  Central  Asia  merupakan  salah  satu  perusahaan yang  beroperasi  di  sektor  perbankan  di  Indonesia. Saham  adalah  surat  kepemilikan  yang  menunjukkan seberapa  besar  kepemilikan  seseorang  atau  suatu institusi  dalam  suatu  Perusahaan  [1]. Forex atau Valuta  Asing  merupakan  kegiatan  perdagangan  mata uang  asing.  Investasi  dalam  saham  telah  menjadi fondasi yang signifikan dalam pertumbuhan keuangan suatu  perusahaan  [2].  Berbagai  faktor  seperti  kondisi pasar,  situasi  politik,  dan  berita  ekonomi  dapat mempengaruhi  harga  saham  sebuah  perusahaan. Investasi  dalam  saham  menjadi  alternatif  menarik karena  memiliki  potensi  keuntungan  yang  signifikan dibandingkan  dengan  opsi  investasi  lain.  Sejak  lama investor pasti ingin membeli saham pada harga murah dan akan menjual pada harga yang lebih tinggi untuk mendapatkan keuntungan [3].
Permasalahan utama yang dihadapi oleh investor adalah  bagaimana  memprediksi  pergerakan  harga saham  di  masa  depan  sehingga  dapat  mengambil keputusan investasi yang tepat. Tidak sedikit investor pemula  yang  belum  memiliki  pengetahuan  dan pengalaman  yang  cukup  dalam  analisis  pasar  saham. Meskipun  memberikan  peluang  keuntungan  yang besar, namun  juga  menyertakan risiko kerugian  yang potensial dalam waktu singkat. Oleh karena itu, untuk mengurangi potensi kerugian, diperlukan pemantauan yang  cermat  terhadap  fluktuasi  pergerakan  harga
saham [4]. Memprediksi arah pergerakan harga saham merupakan  tugas  yang  menantang,  karena  arahnya sulit  diprediksi.  Dalam  upaya  untuk  memprediksi pergerakan  harga  saham  dapat  mempertimbangkan tiga  faktor  utama  yang  memengaruhi,  yaitu  faktor teknis,  faktor  fundamental,  dan  faktor  sentimen  [4]. Oleh karena itu diperlukan sistem untuk memprediksi harga saham yang dapat mengetahui pergerakan harga saham dimasa yang akan datang dari faktor teknisnya.
Studi  sebelumnya  dalam  prediksi  harga  saham menggunakan berbagai metode memberikan wawasan tentang  kompleksitas  pergerakan  pasar  keuangan. Menurut  [5]  pada  artikel  yang  berjudul  “Prediksi Harga Cryptocurrency Menggunakan Algoritma Long Short  Term  Memory (LSTM)”  Penelitian  ini menggunakan Long  Short  Term  Memory (LSTM), hasil dari algoritma  LSTM untuk  memprediksi  harga cryptocurrency cukup  baik.  Pada  pengujian  terhadap jenis  koin  DOGE  dan  ADA,  LSTM  terbukti  mampu melakukan  prediksi  dengan  akurasi  yang  sangat  baik berdasarkan nilai RMSE dimana keduanya mendapatkan  nilai  RMSE  yang  mendekati  angka  0 dengan  masing-masing  nilai  RMSE  DOGE  sebesar 0.0544  dan  RMSE  ADA  sebesar  0.1607.  Penelitian lain berjudul "Kemampuan Long Short Term Memory Machine Learning Dalam Proyeksi Saham Bank BRI TBK" Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode LSTM mampu memberikan akurasi yang tinggi dalam memprediksi  harga  saham  Bank  BRI  Tbk.  Dalam penelitian  ini,  LSTM  menghasilkan  nilai  RMSE sebesar 1%, yang lebih baik dibandingkan dengan nilai RMSE  dari  metode  ARIMA  yang  sebesar  2.46%. Selain itu, hasil dari proses testing juga menunjukkan
akurasi  yang  tinggi  mencapai  99%.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  LSTM  dapat menjadi  solusi  yang  efektif  dalam  memprediksi  data time  series  seperti  harga  saham  [6].  Adapun  artikel yang  berjudul  “Prediksi  Pergerakan  Harga  Saham Pada  Sektor  Farmasi  Menggunakan  Algoritma Long Short-Term  Memory ”  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  algoritma Long  Short-Term  Memory (LSTM) mampu  memprediksi  pergerakan  harga  saham perusahaan  farmasi  dengan  tingkat  keakuratan  yang baik.  Dengan  menggunakan  kombinasi  parameter terbaik,  model LSTM  menghasilkan rerata nilai Root Mean  Squared  Error (RMSE)  sebesar  27.310, menunjukkan  tingkat  keakuratan  yang  baik  dalam memprediksi  pergerakan  harga  saham  penutup  suatu perusahaan yang bergerak pada sektor farmasi [7].
Dari hasil review yang telah dilakukan, terdapat beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  telah  berhasil mengaplikasikan  data  mining  dalam  memprediksi harga  saham.  Maka  tujuan  utama  dari  penelitian  ini adalah  menerapkan  metode  data  mining,  khususnya Long Short Term Memory (LSTM), dalam memprediksi  harga  saham  PT  Bank  Central  Asia. Melihat  pentingnya  prediksi  harga  saham  dalam pengambilan  keputusan  investasi,  penelitian  ini bertujuan  untuk  menghasilkan  prediksi  yang  akurat menggunakan  metode  data  mining.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  mengetahui  hasil  prediksi  harga saham PT Bank Central Asia dengan Tingkat akurasi yang baik.
Dalam  rangka  mencapai  tujuan  penelitian  ini, penulis  akan  mengadopsi  pendekatan  eksperimental yang  melibatkan  pengumpulan  dan  analisis  data historis harga saham Bank BCA. Metode yang dipakai dalam  menganalisis  harga  saham  yaitu Long  Short Term Memory . Metode penelitian  ini akan  mencakup langkah-langkah berikut: pertama, akan mengumpulkan data historis harga saham Bank BCA yang  diambil  dari Yahoo  Finance .  Kemudian,  akan memproses dan membersihkan data untuk menghilangkan  noise dan anomali. Selanjutnya, akan mengimplementasikan algoritma metode LSTM untuk memodelkan dan menganalisis data tersebut. Software yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu Google Colaboratory dengan  Bahasa  pemrograman python . Penelitian ini berlandaskan pada analisis artikel ilmiah dan  data  relevan  guna  meramalkan  pergerakan  harga saham.  Metodologi  penelitian  mengikuti  dengan cermat  tahapan Life-Cycle yang  dirancang  khusus untuk model Long Short Term Memory (LSTM). Keberhasilan penelitian prediksi harga saham ini akan  signifikan  di  bidang  Informatika.  Hasilnya memberikan  pemahaman  mendalam  dan  kontribusi berharga  bagi  praktisi  keuangan,  investor,  dan profesional  keuangan.  Model  prediksi  yang  akurat memungkinkan manajemen risiko, optimasi portofolio, dan peningkatan potensi keuntungan. Bagi Bank  BCA,  penelitian  ini  membantu  dalam pemahaman  strategi  keuangan  yang  luas.  Hasilnya memberikan wawasan berharga bagi peneliti
Informatika dan keuangan, mendorong pengembangan pendekatan  yang  lebih  baik  dalam  prediksi  harga saham. Secara keseluruhan, penelitian ini memperkuat efisiensi teknologi informasi dalam industri keuangan, berpotensi  berdampak  positif  pada  perkembangan teknologi dan pemahaman interaksi antara Informatika dan pasar keuangan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Data
Data  merujuk  pada  sekumpulan  peristiwa  yang diambil dari realitas, dapat berupa angka, huruf, atau simbol khusus, atau kombinasi dari mereka. Meskipun data  memberikan  snapshot  dari  kenyataan,  tetapi informasi yang dapat diperoleh darinya masih terbatas, sehingga  memerlukan proses pengolahan  lebih  lanjut untuk mengungkapkan banyak cerita [8].

## 2.2. Data Mining
Data  mining,  atau  yang  sering  disebut  sebagai penemuan  pengetahuan,  adalah  proses  eksplorasi informasi  dalam  basis  data  besar  melalui  kegiatan pengumpulan, pembersihan, pengolahan, dan analisis data. Tujuannya adalah untuk mendapatkan wawasan yang bermanfaat dari dataset yang ada [9]. Fokus dari data  mining  adalah  pada  kemampuan  manusia  untuk menyelesaikan masalah melalui identifikasi pola yang dihasilkan oleh pembelajaran mesin atau yang dikenal sebagai machine learning [10].

## 2.3. Saham
Saham  adalah  instrumen  keuangan  yang mencerminkan  kepemilikan  seseorang  atau  entitas dalam suatu perusahaan. Ini  berarti pemegang saham memiliki  sebagian dari perusahaan tersebut. Menurut beberapa  jurnal,  harga  saham  mencerminkan  nilai suatu saham dan mencatat kekayaan perusahaan yang menerbitkannya [11].

## 3. METODE PENELTIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian adalah menggunakan algoritma Long Short Term  Memory (LSTM)  dengan  optimasi  "adam". LSTM  merupakan  pengembangan  dari  RNN    yang memiliki  kemampuan  untuk  mengolah  data  yang memiliki hubungan temporal atau urutan [12].
Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah suatu teknik dalam analisis data yang mencakup proses penelitian,  di  mana  salah  satu  komponennya melibatkan  proses  data  mining.  Data  mining digunakan  dalam  konteks  ini  karena  data  utamanya berupa data real, seperti yang tergambar pada Gambar 1.

## Gambar 1 Konsep data mining KDD

## 3.1. Selection Data
Proses pencarian data yang akan digunakan agar dapat  melakukan  Analisa  tahap  selanjutnya.  Teknik pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  adalah menggunakan metode web scrapping untuk mengambil data historis harga saham PT Bank Central Asia dari sumber  yang tersedia secara publik, seperti situs resmi Bursa Efek Indonesia (BEI) atau platform keuangan  lainnya  yang  menyediakan  data  pasar saham.  Pada  penelitian  ini  data  didapatkan  dari  situs Yahoo Finance dengan mencari kata kunci BBCA JK, lalu  memfilter tanggal  mulai  dari  1  januari  2020  dan tanggal akhir 30 oktober 2023.

## 3.2. Preprocessing Data
Preprocessing adalah proses perbaikan data yaitu dengan  cara  menghilangkan  data  noise  atau  missing value.  Pada  proses  ini  juga  dilakukan  penghapusan kolom  yang  tidak  diperlukan  seperti  kolom  'Open', 'High', 'Close', 'Adj Close', dan 'Volume'.

## 3.3. Transformation Data
Transformation  data  adalah  proses  perubahan data  sesuai  dengan  format  yang  diperlukan  agar data tersebut  dapat  di  olah  pada  tahap  data  mining.  Pada tahap  ini  data  yang  berbentuk  table  di  ubah  menjadi array numpy.

## 3.4. Data Mining
Data mining adalah proses penemuan pola yang berharga dan  menarik dari data yang berjumlah besar. Pada  penelitian  ini  proses  data  mining  menggunakan algortima Long Short Term Memory (LSTM).

## 3.5. Evaluation
Evaluasi pola yang berfungsi untuk mengidentifikasi  hasil  dari  banyaknya  data  setelah proses  data  mining  untuk  mengukur  kebenaran  dari Tingkat akurasinya.
3.6. Knowledge Hasil analisis data dapat memberikan pengetahuan  berupa  table  atau  grafik  dari  hasil prediksi harga saham PT BCA.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pencarian  data  historis  harga  saham  yang dilakukan  menggunakan  Teknik scraping yang dilakukan melalui website Yahoo Finance dengan kata kunci BBCA JK. Kemudia melakukan filter data dari tanggal 1 januari 2020 sampai dengan 30 oktober 2023
dan  lakukan  unduh  data.  Data  yang  sudah  di  unduh kemudian  di  upload  pada google  colaboratory menggunakan  library pandas dengan  fungsi read csv, outputnya terlihat seperti pada Gambar 2 berikut.

## Gambar 2 Output read csv
Pada  selanjutnya  dilakukan  preprocessing  data yaitu pembersihan data dengan menghapus baris yang memiliki  nilai  null.  Tahap  berikutnya  adalah eksplorasi  data,  di  mana  tipe  data  dari  dataset, persentase  nilai  null,  dan  kolom  yang  tidak  relevan seperti 'Open', 'High', 'Close', 'Adj Close', dan 'Volume' dihapus.  Selanjutnya,  kolom  tanggal  diubah  menjadi tipe  data  datetime  dan  dijadikan  indeks  dataset. Langkah terakhir, variabel 'Low' diinisialisasi sebagai data  time  series  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Bentuk dataset  yang  telah  dilakukan  preprocessing  data terlihat seperti pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1 Dataset hasil preprocessing Date Low 2020-01-02 6680.0 2020-01-03 6725.0 2020-01-06 6690.0 2020-01-07 6730.0 2020-01-08 6670.0 ... ... 2023-10-24 8775.0 2023-10-25 8825.0 2023-10-26 8725.0 2023-10-27 8700.0 2023-10-30 8700.0 Proses transformasi data adalah proses penyesuaian format data agar tersebut siap digunakan dalam persiapan model LSTM melibatkan pembuatan dataframe baru dengan hanya mengambil kolom 'Low', konversi dataframe ke array, perhitungan jumlah baris data  untuk  training  (80%  dari  dataset),  normalisasi data menggunakan Min-Max Scaling. Proses normalisasi  dilakukan  dengan  mengubah  nilai  harga penutupan  sebenarnya  menjadi  nilai  yang  berada dalam  rentang  interval  0-1.  Normalisasi  data  dapat dilakukan  dengan  menerapkan  teknik  Min-Max
Normalization, seperti yang tercakup dalam persamaan tersebut [13].
𝑥 1 = 𝑥 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛
1 Keterangan : 𝑥 1
= Skala data dalam rentang baru
𝑥
=  Nilai yang akan dinormalisasi 𝑥 𝑚𝑖𝑛 = Nilai minimal pada variable 𝑥 𝑚𝑎𝑥 = Nilai maximal pada variable
Selanjutnya  pembentukan  dataset  training. Dataset  tersebut  dibagi  menjadi  dua  bagian,  x_train (sekuensi  50  hari  untuk  prediksi)  dan  y_train  (nilai target,  harga  'Low'  ke-51).  Semua  langkah  ini bertujuan  menyusun  dataset  yang  sesuai  dengan format yang dapat dimengerti oleh model LSTM untuk pembelajaran dan prediksi harga saham.
Tahap Data Mining merupakan langkah lanjutan setelah  proses  preprocessing  dan  transformasi  data. Dalam  penelitian  ini,  proses  pemodelan  dilakukan dengan  menerapkan  metode  data  mining,  yaitu Long Short-Term  Memory (LSTM)  dengan  optimasi "adam". Long  Short-Term  Memory (LSTM)  adalah hasil  pengembangan  dari  metode  Recurrent  Neural Network  (RNN  yang  terdapat  kelemahan  di  mana RNN  tidak  efektif  dalam  menangani  data  jangka panjang  akibat  permasalahan vanishing  gradient . LSTM mengatasi masalah vanishing gradient dengan memanfaatkan sel memori yang terdiri dari input layer, hidden  layer,  cell  state,  dan  output  layer.  Adapun arsitektur LSTM dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3 Arsitektur model LSTM
Adapun  pada  model  LSTM  memiliki  beberapa tahap yaitu :
1. Definisi Model
Pada  tahap  definisi  model  LSTM,  dibuat arsitektur  sequential  dengan  dua  lapisan LSTM,  masing-masing  berisi  50  neuron.  Dua lapisan  Dense  ditambahkan,  dengan  lapisan pertama  berisi  25  neuron  dan  lapisan  terakhir dengan 1 neuron sebagai output model. Model ini  dirancang  untuk  memahami  pola  temporal dalam  data  time  series  harga  saham.  Adapun kode dan outputnya seperti pada Gambar 4.

## Gambar 4 Definisi model
2. Kompilasi Model
Tahap kompilasi model melibatkan konfigurasi model  LSTM  untuk  pelatihan.  Optimizer 'adam'  dipilih  untuk  menyesuaikan  bobot model, sementara fungsi loss 'mean_squared_error' digunakan untuk
mengukur  perbedaan  antara  prediksi  dan  nilai sebenarnya.  Ini  mempersiapkan  model  untuk proses pelatihan.

## Gambar 5 Kompilasi model
3. Pelatihan Model
Pelatihan model LSTM adalah proses di mana model belajar dari data pelatihan, menyesuaikan  parameter  internalnya  untuk meningkatkan akurasi prediksi. Ini melibatkan iterasi  melalui  data  latih,  penyesuaian  bobot berdasarkan perbedaan antara prediksi dan nilai sebenarnya.  Pemilihan  optimizer,  jumlah epoch,  dan  ukuran  batch  memainkan  peran penting.  Setelah  pelatihan,  model  dapat digunakan  untuk  membuat  prediksi  pada  data baru,  dan  evaluasi  dilakukan  untuk  mengukur kinerja  dan  kemampuan  generalisasi  model. Kode  pelatihan  model  dan  outputnya  terlihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 Pelatihan model LSTM
Tahap selanjutnya evaluasi model adalah proses penilaian  kinerja  suatu  model  machine  learning dengan menggunakan metrik tertentu. Pada penelitian ini untuk mengetahui hasil kinerja model menggunakan  rumus  RMSE,  MAPE,  dan  MSE. Adapun hasilnya sebagai berikut :
1. RMSE RMSE  mengukur  seberapa  baik  model  dapat memprediksi  nilai aktual, dan  nilai  yang  lebih
rendah menunjukkan performa yang lebih baik. Dalam  konteks  ini,  nilai  40.85  menunjukkan adanya kesalahan yang relatif kecil.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑡𝑒𝑠𝑡 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑐𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠) 2 𝑛 𝑖=1 2 Menghasilkan nilai RMSE = 40.85. 2. MAPE. MAPE mengukur persentase rata-rata kesalahan prediksi, dan nilai yang lebih rendah menunjukkan performa yang lebih baik. Dalam kasus  ini,  nilai  MAPE  sebesar  1.81% menunjukkan  model  memiliki  kesalahan  yang relatif rendah.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝑦 𝑡𝑒𝑠𝑡 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 𝑦 𝑡𝑒𝑠𝑡 | × 100 𝑛 𝑖=1 3
Menghasilkan nilai MAPE = 0.71%
3. MSE MSE  mengukur  rata-rata  dari  kuadrat  selisih antara  nilai  sebenarnya dan prediksi, dan nilai yang lebih rendah menunjukkan performa yang lebih baik. Nilai 6662.76 menunjukkan bahwa model memiliki kesalahan yang dapat dibilang sedang,  namun  masih  memungkinkan  untuk peningkatan performa.
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑡𝑒𝑠𝑡 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠) 2 𝑛 𝑖=1 4
Menghasilkan nilai MSE = 6662.76

## Gambar 7 Hasil prediksi metode LSTM
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  eksplorasi, seleksi,  preprocessing,  dan  transformasi  data  saham BCA  dari  tahun  2020  hingga  2023.  Proses preprocessing  melibatkan  penghapusan  data  null, eksplorasi tipe data, dan transformasi data time series. Selanjutnya, model LSTM dengan dua lapisan LSTM dan dua lapisan Dense digunakan untuk memprediksi harga  saham.  Evaluasi  model  menggunakan  metrik RMSE,  MAPE,  dan  MSE  menghasilkan  nilai  yang cukup  baik,  menunjukkan  kinerja  model  yang memadai. Grafik prediksi harga saham pada Gambar 7 memperlihatkan  kesesuaian  dengan  data  sebenarnya. Kesimpulannya, model LSTM ini berhasil memprediksi  pergerakan  harga  saham  BCA  dengan tingkat akurasi yang dapat diterima.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  evaluasi  terhadap  prediksi  harga saham  PT  Bank  Central  Asia  menggunakan  metode LSTM  dengan  data  histori  harga  saham  dari  2020 hingga  2023,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode tersebut efektif dalam menganalisis pergerakan harga saham  tersebut.  Grafik  prediksi  menunjukkan kemiripan yang relatif tinggi dengan data aktual. Hasil prediksi juga menunjukkan tingkat akurasi yang baik, dengan  Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  sebesar 40.85,  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) sebesar  0.71%,  dan  Mean  Squared  Error  (MSE) sebesar  6662.76.  Untuk  penelitian  selanjutnya, disarankan  untuk  melakukan  prediksi  harga  saham perusahaan lain yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia guna  memahami  pola  dan  tren  yang  berbeda.  Selain itu,  melakukan  prediksi  menggunakan  algoritma  lain dapat memberikan perbandingan yang lebih komprehensif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Y.  Endra,  Y.  Aprilinda,  and  F.  Jumaidi, “Implementasi Metode Weighted Product untuk Rancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Saham  Terbaik,” Expert  J.  Manaj. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 12, no. 2, p. 126, 2022, doi: 10.36448/expert.v12i2.2844.
[2]  M.  Merfin  and  R.  S.  Oetama,  “Prediksi  Harga Saham  Perusahaan  Perbankan  Menggunakan Regresi  Linear  Studi  Kasus  Bank  BCA  Tahun 2015-2017,” Ultim.  J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 11–15, 2019, doi: 10.31937/ti.v11i1.1239.
[3]  A.  Faisal,  “Prediksi  Saham  Telkom  Dengan Metode  Arima,” J.  Bisnis,  Logistik  dan  Supply Chain ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  45–50,  2021,  doi: 10.55122/blogchain.v1i2.298.
[4]  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.
[5]  Moch  Farryz  Rizkilloh  and  Sri  Widiyanesti, “Prediksi  Harga  Cryptocurrency  Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory (LSTM),” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol.  6,  no.  1,  pp.  25–31,  2022,  doi: 10.29207/resti.v6i1.3630.
[6]  W.  Hastomo,    dan  Adhitio  Satyo  Bayangkari Karno,  S.  Jakarta  STI,  and  K.  Jl  BRI, “Kemampuan  Long  Short  Term  Memory Machine Learning Dalam Proyeksi Saham Bank Bri Tbk,” Univ. Gunadarma Jl. Margonda Raya , vol. 4, no. 1, p. 16424, 2020.
[7]  A.  Agusta,  I.  Ernawati,  and  A.  Muliawati, “Prediksi Pergerakan Harga Saham Pada Sektor Farmasi  Menggunakan  Algoritma  Long  Short- Term  Memory,” Inform.    J.  Ilmu  Komput. ,  vol. 17, no. 2, p. 164, 2021, doi:
10.52958/iftk.v17i2.3651.
[8]  B.  Hermanto,  M.  Yusman,  and  Nagara,  “Ilmu Komputer  Unila  Publishing  Network  all  right reserve Jurnal Komputasi SISTEM INFORMASI MANAJEMEN  KEUANGAN  PADA  PT  . HULU BALANG © 2019 Ilmu Komputer Unila Publishing  Network  all  right  reserve  Jurnal Komputasi,” Komputasi ,  vol.  7,  no.  1,  p.  19, 2019.
[9]  Hilman  Winnos,  Richashanty  Septima,  and Husna Gemasih, “Perbandingan Metode Regresi Linier  Berganda  dan  Autoregressive  Integrated Moving  Average  (ARIMA)  Untuk  Prediksi Saham PT. BSI, Tbk.,” Ocean Eng.  J. Ilmu Tek. dan Teknol. Marit. , vol. 1, no. 4, pp. 15–23, 2022, doi: 10.58192/ocean.v1i4.350.
[10]  M.  R.  F.  &  D.  T.  Nugrahadi, Belajar  Data
Science Klasifikasi
Dengan Bahasa Pemograman R , no. February. 2019.
[11]   asep munir hidayat; O. Romli, “Pengaruh Return on  Equity  Dan  Current  Ratio  Terhadap  Harga
Saham Pada Perusahaan Perbankan
Konvensional  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia  Periode  2016-2020,” J.  Fak.  Ilmu Keislam.  Kuningan ,  vol.  3,  no.  Vol.  3  No.  2 (2022): Jurnal Fakultas Ilmu Keislaman UNISA Kuningan, pp. 81–88, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.unisa.ac.id/index.php/jfik/article/vi ew/235/237
[12]  D.  R.  Alghifari,  M.  Edi,  and  L.  Firmansyah, “Implementasi  Bidirectional  LSTM  untuk Analisis  Sentimen  Terhadap  Layanan  Grab Indonesia,” J. Manaj. Inform. , vol. 12, no. 2, pp. 89–99, 2022, doi: 10.34010/jamika.v12i2.7764.
[13]  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.