## 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.v7i1.5421

## Analisis Optimasi Pada Algoritma Long ShortTerm Memory Untuk Memprediksi Harga Saham
Nur Faridah * , Bambang Sugiantoro
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Informatika, UIN Sunan Kalijaga, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* nfaridah1412@gmail.com, 2 bambang.sugiantoro@uin-suka.ac.id Email Penulis Korespondensi: nfaridah1412@gmail.com
Abstrak− Saham merupakan instrumen pasar keuangan yang paling popular saat ini, ditunjukkan dengan peningkatan investor saham sebesar 27,15% dari tahun sebelumnya. Resiko terbesar bagi investor saham dalam berinvestasi yaitu resiko turunnya harga  (capital  loss)  dan  risiko  terjadinya  likuidasi.  Untuk  meminimalisir  resiko  tersebut  sebelum  berinvestasi  hendaknya melakukan analisa terlebih dahulu salah satunya yaitu dengan memprediksi pergerakan harga saham. Metode terbaik dalam memprediksi harga saham yaitu dengan menggunakan  Long Short Term Memory (LSTM). Agar dapat memprediksi secara optimal, maka pemilihan algoritma optimasi penting untuk dilakukan sebelum membuat suatu model. Dari delapan algoritma optimasi yang diteliti yaitu SGD, RMSProp, Adam, AdaGrad, AdaMax, AdaDelta, Nadam, dan Ftrl. Optimasi adam memiliki tingkat akurasi tertinggi dalam memprediksi harga saham, dimana nilai akurasi antara harga saham prediksi dan harga saham aktual sebesar 98,88% dengan selisish rata-rata harga prediksi dan harga aktual sebesar Rp46 . Penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat dalam memprediksi harga saham seakurat mungkin menggunakan model Long Short Term Memory (LSTM) dengan pemilihan algoritma optimasi yang tepat.
Kata Kunci: Prediksi Harga Saham; Neural Network; LSTM; Perbandingan; Optimasi.
Abstract− Stocks are the most popular financial market instrument at the moment, indicated by an increase in investors' shares of 27.15% from the previous year. The biggest risk for stock investors in investing is the risk of falling prices (capital loss) and the risk of liquidation. To minimize this risk, before investing, you should do an analysis first, one of which is by predicting stock price movements. The best method for predicting stock prices is to use Long Short Term Memory (LSTM). In order to predict  optimally,  it  is  important  to  select  an  optimization  algorithm  before  creating  a  model.  Of  the  eight  optimization algorithms studied, namely SGD, RMSProp, Adam, AdaGrad, AdaMax, AdaDelta, Nadam, and Ftrl. Adam's optimization has the highest level of accuracy in predicting stock prices, where the accuracy value between predicted stock prices and actual stock prices is 98.88% with the average difference between the predicted price and the actual price of IDR 46. This research is expected to provide benefits in predicting stock prices as accurately as possible using the Long Short Term Memory (LSTM) model with the selection of the right optimization algorithm.
Keywords : Stock Price Prediction; Neural Network; LSTM; Comparison; Optimizer.

## 1. PENDAHULUAN
Saham  merupakan  instrumen  pasar  keuangan  yang  paling  populer  di  kalangan  masyarakat  saat  ini.  Data  yang dirilis oleh Kustodian Sentral Efek Indonesia (KSEI) menunjukan bahwa adanya peningkatan investor saham dari 3.451.513 Single Investor Identification (SID) menjadi 4.388.587 SID pertanggal 22 November 2022, yang berarti terjadi peningkatan investor saham sebesar 27,15% hanya dalam kurun waktu satu tahun [1]. Transaksi jual beli harga saham menjadi salah satu bentuk investasi favorit yang dilakukan oleh banyak investor, karena mendapatkan keuntungan  yang  menjanjikan.  Dalam  hal  ini  investor  pasti  memilih  investasi  yang  mendapatkan  keuntungan baginya dengan tingkat kegagalan atau resiko yang kecil, Hal ini akan bergantung pada setiap harga pada masing- masing harga saham yang sering berubah dari waktu ke waktu, atau biasa dikenal sebagai data runtun waktu (time series) [2]. Pergerakan harga saham saat ini dapat diketahui apakah sedang naik atau turun melalui indeks saham. Pergerakan indeks tersebut menjadi indikator yang sangat penting bagi para investor dan manajer investasi untuk melihat  bagaimana  kondisi  dari  saham  yang  ada  dalam  suatu  indeks  sehingga  membantu  dalam  mengambil keputusan apakah investor akan menjual, menahan atau membeli saham.
Salah satu risiko yang dihadapi dalam membeli saham adalah resiko turunnya harga (capital loss) dan risiko terjadinya likuidasi terhadap perusahaan yang mengeluarkan saham tersebut. Untuk meminimalkan resiko dalam membeli dan menjual  saham, investor harus melakukan analisis mengingat data harga saham merupakan data time series yang memiliki aktifitas tinggi, sehingga tidak ada saham yang terus menerus mengalami kenaikan maupun penurunan. Kenaikan dan penurunan yang bergantian seiring dengan bertambahnya waktu menimbulkan beberapa pola. Pergerakan harga saham selama jangka waktu tertentu umumnya membentuk suatu pola tertentu. Oleh karena itu, memprediksi harga saham  dirasa  sangat  perlu untuk  mengoptimasikan  keuntungan  sebagaimana  tujuan utama investor di pasar modal [3].
Kecerdasan buatan (AI) adalah bidang yang berkembang pesat dengan banyak aplikasi praktis dan topik penelitian aktif. Banyak peneliti science data dan deep learning mencoba memprediksi harga saham, salah satunya dengan menggunakan algoritma Long Short Term Memory (LSTM) [4]. Long Short Term Memory adalah salah satu arsitektur Recurrent Neural Network (RNN) yang paling sukses. LSTM memperkenalkan sel memori, sebuah unit komputasi yang menggantikan neuron buatan tradisional di lapisan tersembunyi jaringan. Dengan sel memori ini, jaringan dapat secara efektif mengasosiasikan memori dan input jarak jauh dalam waktu, sehingga cocok untuk memahami struktur data secara dinamis dari waktu ke waktu dengan kapasitas peramalan yang tinggi [5]. LSTM

## 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.v7i1.5421
Submitted: 28/12/2022 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023
memiliki kemampuan untuk menyimpan pola data yang digunakan untuk melakukan prediksi. LSTM memiliki sensitifitas untuk menyeleksi dan mempelajari mengenai pola data sehingga dapat menyimpulkan data yang akan di  eliminasi  dan  data  mana  saja  yang  akan  dipertahankan  karena  pada  masing-masing  neuron  di  LSTM  untuk mengatur memori pada masing-masing neuron menggunakan beberapa gates. Penggunaan metode LSTM dapat digunakan di berbagai bidang terapan seperti estimasi, forecasting, classification, dan clustering [6].
Penelitian menggunakan model LSTM telah banyak dilakukan oleh para peneliti. Diantaranya, penelitian yang  dilakukan  oleh  Budiharto  [7]  memberikan  usulan  model  dan  algoritma  yang  efisien  dan  sederhana  untuk analisis data besar menggunakan bahasa R dan LSTM untuk peramalan saham dengan peningkatan dan inovasi dalam memilih hanya data jangka pendek untuk fase pelatihan dan mampu memberikan nilai prediksi masa depan dan tentunya akan sangat berguna. untuk prediksi harga saham di Indonesia. Pediksi harga saham dengan model LSTM  memberikan  hasil  yang  paling  menjanjikan  ketika  menggunakan  jangka  waktu  satu  tahun dengan akurasinya mencapai 94,59%.
Serafeim Loukas [8] menggunakan harga penutupan saham Tesla. Inc untuk menguji model LSTM. Data diambil  dari  tahun  2015  hingga  2020 (sumber  data  Yahoo  Finance). Jaringan  saraf  LSTM  berlapis-lapis  harus disiapkan,  yang  dapat  memprediksi  pergerakan  harga  saham. Model  tersebut  memiliki  50  neuron  dan  empat lapisan  tersembunyi,  yang  bertindak  sebagai  saringan  untuk  data  keluaran. Satu  neuron  ditugaskan  untuk menghitung  harga  yang  ditempatkan di  lapisan output. Karena  lockdown  Covid-19, harga saham  menunjukkan pergerakan abnormal sehingga tidak dapat diprediksi oleh algoritma, tetapi secara sistematis dapat memprediksi pergerakan  harga  sebelumnya. Semua  lompatan  dan  penurunan  diikuti  dengan  tepat,  dan  dapat  disimpulkan dengan aman bahwa modelnya tidak jauh dari presisi.
Seberapa besar akurasi model juga tidak terlepas dari optimasi suatu model tersebut.  Optimasi berfungsi untuk menyesuaikan bobot model pada proses pelatihan. Optimasi dapat membentuk model ke dalam bentuk yang paling akurat dengan cara menyesuaikan bobot  berdasarkan pada nilai  loss function [9]. Metode optimasi  yang banyak  digunakan  saat  ini  adalah  optimasi  Adam  yang  memiliki  kelebihan  sangat  cepat  dalam  mencapai konvergensi dan sebagai salah satu metode optimasi yang mengatasi lambatnya konvergensi pada metode optimasi Stochactic Gradient Descent (SGD) [10]. Adam (Adaptive Moment Estimation) adalah metode yang menghitung kecepatan pembelajaran adaptif untuk setiap parameter [11]. Penelitian yang dilakukan oleh Almeida dan Azkune juga telah menerapkan model Long Short Term Memory (LSTM) yang dioptimasi dengan metode Adam pada kasus  deteksi  aktivitas  manusia  [12],  namun  permasalahan  yang  terjadi  dengan  menggunakan  optimasi  Adam adalah  pada  kasus  tertentu  metode  optimasi  Adam  tidak  menghasilkan  generalisasi  yang  optimal.  Penelitian Wilson dkk [13] menemukan bahwa dalam penelitiannya hasil pengujian model yang dioptimasi dengan metode optimasi  adaptif,  seperti  Adam  dan  RMSProp  menghasilkan  generalisasi  yang  kurang  optimal  dibandingkan menggunakan  metode  optimasi  SGD.  Oleh  karena  itu  penting  untuk  mengetahui  optimasi  mana  yang  sesuai dengan penelitian yang akan dilakukan dan model yang akan digunakan agar diperoleh hasil yang optimal.
Pada penelitian ini akan dilakukan analisis  optimasi  pada algoritma  Long Short  Term  Memory (LSTM) untuk  memprediksi  harga  saham  telkomsel  dari  tahun  2017  hingga  2022  (sumber  data  Yahoo  Finance)  [14], dengan  membandingkan  kinerja  sistem  terhadap  penggunaan  delapan  algoritma  optimasi  yang  berbeda  yaitu: SGD, RMSProp, Adam, AdaGrad, AdaMax, AdaDelta, Nadam, dan Ftrl. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui algoritma optimasi mana yang sesuai untuk memprediksi harga saham dengan menggunakan model Long Short Term Memory (LSTM).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Long Short Term Memory (LSTM)
Model Long Short Term Memory (LSTM) pertama kali diperkenalkan oleh Hochreiter dan Schmidhuber untuk melengkapi  kekurangan  Recurrent  Neural  Network  (RNN)  yang  tidak  dapat  memprediksi  kata  berdasarkan informasi  lampau  yang  disimpan  dalam  jangka  waktu  lama.  Dalam  LSTM  terdapat  tiga  gerbang  yang mengendalikan penggunaan dan memperbarui informasi teks terdahulu yaitu input gate, forget gate dan ouput gate. Sel memori dan tiga gerbang dirancang untuk dapat membaca, menyimpan, dan memperbarui informasi terdahulu [15]. Ilustrasi sel LSTM yang berisi ketiga gerbang tersebut digambarkan pada Gambar 1.

## 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.v7i1.5421
Terdapat beberapa tahapan dalam LSTM untuk memproses data, diantaranya [17]:
a. Forget Gate
Langkah  pertama  dimulai  melalui  komponen  forget  gate (f t ) .  Pada  bagian  ini  informasi  yang  kurang dibutuhkan  atau  tidak  terlalu  memiliki  makna  terhadap  kasus  yang  diolah  akan  dihilangkan  menggunakan fungsi  sigmoid.  Data x t adalah  input  data  (vektor  input x dalam timestep t )  dan h t−1 adalah  vektor hidden state dalam timestep sebelumnya t − 1 . Persamaan (1) menunjukkan perhitungan nilai forget gate.
f t = σ(W f h t−1 + U f x t + b f ), (1)
b. Input Gate
Langkah  berikutnya,  informasi  diolah  melalui  komponen input  gate (i t ) menggunakan  perhitungan  pada Persamaan (2). Proses ini akan memilah dan menentukan informasi tertentu yang akan diperbarui ke bagian cell state dengan menggunakan fungsi  aktivasi sigmoid. Pada langkah ini juga membentuk kandidat vektor baru menggunakan fungsi aktivasi tanh yang akan ditambahkan pada bagian cell state C̃ t menggunakan perhitungan pada Persamaan (3) .
i t = σ(W i h t−1 + U i x t + b i ), (2)
C̃ t = tanh(W C h t−1 + U C x t + b C ), (3)
c. Cell State
Selanjutnya memperbarui nilai cell state lama C t−1 menjadi cell state baru C t melalui Persamaan (4) .
C t = f t ⊙ C t−1 + i t ⊙ Č t , (4)
d. Output Gate
Terakhir  terjadi  pada  komponen output  gate.  Dengan  menjalankan  sigmoid  untuk  menghasilkan nilai output pada hidden  state dan  menempatkan cell  state pada tanh. Setelah  menghasilkan  nilai  output sigmoid  dan  nilai  output  tanh  kedua  hasil  aktivasi  tersebut  dilakukan  perkalian  sebelum  menuju  langkah selanjutnya. Perhitungan output terjadi pada Persamaan (5) dan (6),
o t= (W o h t−1 + U o x t + b o ), (5)
h t = o t ⊙ tanh(C t ). (6)
Setelah itu akan menghasilkan nilai klasifikasi dari keseluruhan perhitungan pada proses LSTM .

## 2.2 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  gambaran  umum  terkait  alur  penelitian  yang  akan  dilakukan  dalam  pengerjaan penelitian ini. Penelitian ini menggunakan model Long Short Term Memory (LSTM), Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dipaparkan melalui diagram alir seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Metode Penelitian

## 2.2.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan untuk memprediksi harga saham yaitu data harian dari PT Telekomunikasi Indonesia Tbk (TLKM.JK)  yang  bersumber  dari  website  yahoofinance.com  dengan  rentang  waktu  2  Januari  2017  sampai  31 Agustus  2022  sebanyak  1420  baris.  Data  yang  didownload  berupa  csv  dengan  kolom  Date,  Open, High,  Low, Close, Adj Close, Volume. Dataset tersebut dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Dataset Telkomsel Date Open  High  Low  Close  Adj Close Volume 02/01/2017 3980 3980  3980 3980 3310 0 03/01/2017 3950 3990  3920 3950 3285 71660600 04/01/2017 3880 3980  3880 3950 3285 68494500 … … … … … … … 29/08/2022 4370 4370  4360 4520 4520 101529800 30/08/2022 4580 4580  4480 4480 4480 118884300

## 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.v7i1.5421
Date Open  High  Low  Close  Adj Close Volume 31/08/2022 4420 4420  4420 4560 4560 175300400

## 2.2.2 Processing Data
Pada tahap processing data dilakukan proses pengecekan data yang hilang (missing value), jika terdapat missing value maka akan dilakukan penghapusan pada data tersebut (data cleaning). Selain itu pada proses ini dilakukan transformasi  data  agar  data  tersebut  dapat  diolah.  Kolom  date  dan  high  merupakan  parameter  input  untuk pembuatan  model  LSTM.  Data  yang  digunakan  untuk  pembuatan  model  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu  data training sejumlah 80% dan data testing sejumlah 20%. Selanjutnya dilakukan proses normalisasi data yaitu proses membuat beberapa variabel memiliki rentang nilai yang sama, tidak ada yang terlalu besar maupun terlalu kecil sehingga dapat membuat analisis statistik menjadi lebih mudah dan juga mempercepat proses train. Normalisasi dilakukan  dengan  mengurangi  nilai  minimum  dan  membaginya  dengan  maksimum  dikurangi  minimum  [18]. Metode normalisasi data dalam penelitian ini menggunakan Min-Max Scaling Normalization. Persamaan umum untuk scaling dalam rentang [0,1] adalah sebagai berikut.
𝑦 = (𝑥−𝑚𝑖𝑛) (𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛) (7)

## 2.2.3 Hyperparameter Tuning
Setelah  selesai  melakukan  preprocessing  data,  langkah  selanjutnya  dalam  penelitian  ini  adalah  melakukan hyperparameter tuning. Tuning  parameter dilakukan dengan tujuan untuk  mendapatkan parameter terbaik  yang dapat  digunakan untuk melakukan peramalan harga saham  TLKM, parameter yang diuji pada tahap ini adalah batch size, jumlah layer LSTM, dropout, dense, dan jumlah epoch. Setelah didapatkan parameter terbaik proses selanjutnya adalah modelling data dengan menggunakan algoritma LSTM.

## 2.2.4 Pelatihan dan Pengujian
Sebelum  melakukan  pelatihan  dan  pengujian,  terlebih  dahulu  dilakukan  modelling  data  dengan  menggunakan algoritma  optimasi  data  yang  berbeda-beda.  Pada  penelitian  ini  akan  diteliti  delapan  algoritma  optimasi  yang berbeda, yaitu SGD, RMSProp, Adam, Adagrad, Adamax, Adadelta, Nadam, dan Ftrl. Dari modeling data tersebut kemudian dilakukan pelatihan terhadap data training dan pengujian terhadap data testing.
Pada  tahap  pengujian,  penelitian  ini  menggunakan  data  uji  yang  telah  diproses  sebelumnya  pada  tahap preprocessing. Setelah dilakukan pengujian dan prediksi dilakukan, proses validasi akan memvalidasi hasil antara nilai  prediksi  yang  diperoleh  dari  proses  pelatihan  data  dengan  nilai  sebenarnya.  Proses  Testing  model menggunakan dua input yaitu data test dan data train. Setelah semua proses pengujian dilakukan, hasilnya adalah hasil prediksi yang menunjukkan data aktual dan data prediksi.

## 2.2.5 Evaluasi
Evaluasi merupakan tahapan yang digunakan untuk mengukur kinerja suatu model dari metode yang diusulkan. Evaluasi dilakukan dengan menghitung nilai Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
a. Perhitungan MAE
Mean Absolute Error (MAE) merupakan salah satu teknik pengukur akurasi terhadap variabel kontinue dengan menjumlahkan  selisih  dua  larik,  yaitu 𝑦 𝑡 ′ dan 𝑦 𝑡 .  MAE  digunakan  untuk  mengukur  rata-rata  error  untuk meminimumkan error [19]. MAE dirumuskan sebagai berikut:
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑦 𝑡 ′ − 𝑦 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 (8)
b. Perhitungan MAPE
Perhitungan  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  dilakukan  untuk  menemukan  tingkat  kesalahan persentase  absolut  rata-rata  yang  merupakan  ukuran  relative  dan  pada  dasarnya  menskalakan  MAD  dalam satuan  persentase,  bukan  dalam  satuan  variable  [20].  Formula  untuk  menghitung  MAPE  diberikan  pada persamaan (9).
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝑦 𝑡 ′ −𝑦 𝑡 𝑦 𝑡 | × 100% 𝑛 𝑡=1 (9)
Secara garis besar semakin kecil kedua nilai maka semakin kecil tingkat kesalahan yang dihasilkan model prediksi. Oleh karena itu, peneliti akan membandingkan nilai MAE dan MAPE pada data training dan testing dari masing-masing model data dengan algoritma optimasi yang berbeda untuk mengetahui seberapa besar perbedaan kedua nilai yang diperoleh pada kedua data tersebut. Jika perbedaannya sangat signifikan maka dapat disimpulkan bahwa  model  prediksi  memiliki  kemampuan  generalisasi  yang  buruk  (overfit),  sebaliknya  jika  kedua  nilai mempunyai perbedaan yang kecil maka model mampu memprediksi dengan baik terhadap data yang belum pernah dilihat  (unseen  data).  Dari  delapan  model  yang  sudah  dibuat  dan  diproses,  kemudian  akan  dievaluasi  untuk menemukan model LSTM dengan optimasi apa yang memiliki akurasi tinggi terhadap peramalan harga saham.

## 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.v7i1.5421
Submitted: 28/12/2022 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  sub  bab  ini  akan  dilakukan  pembahasan  menganai  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan dataset telkomsel dari tahun 2017-2022 dengan melakukan pembagian data latih 80% dan data pengujian 20% dan menekankan  pada  data  saham   kolom  harga  tertinggi  (High).  Pada  proses  menjalankan algoritma  LSTM dibagi  menjadi  beberapa  proses  diantara  penggunaan delapan optimasi, yaitu SGD, RMSProp, Adam, Adagrad, Adamax, Adadelta, Nadam, dan Ftrl dengan variasi epoch 100, batch size 32, unit 84, dropout 0,2 dan dense 1.

## 3.1 Dataset Saham
Setelah dilakukan proses pengolahan menggunakan dataset pada Tabel 1, maka diperoleh grafik pergerakan harga tertinggi saham pada tiap waktu dari tahun 2017 hingga 2022 dengan garis horizontal menampilkan harga saham tertinggi (high) dan garis vertikal menampilkan tahun , seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3 . Grafik tersebut memiliki pergerakan yang cukup berfluktuatif, bahkan dari pertengahan tahun 2019 menuju tahun 2021 mengalami penurunan yang cukup drastis dikarenakan faktor covid-19 yang menyababkan penurunan ekonomi pada berbagai sektor termasuk harga saham.
Gambar 3. Pergerakan Harga Saham Tertinggi

## 3.2 Membandingkan Antara Delapan Model Optimasi
Proses evaluasi dan pembahasan terhadap kinerja sistem dilakukan dengan membandingkan setidaknya delapan algoritma optimasi yang berbeda, yaitu SGD, RMSProp, Adam, Adagrad, Adamax, Adadelta, Nadam, dan Ftrl. Setelah  dilakukan  tahap  pemrosesan  data  dan  pemodelan  maka  akan  diperoleh  visualisasi  hasil  antara  harga tertinggi saham aktual dan prediksi berupa grafik yang ditunjukkan pada Gambar 4 dan Gambar 5 .
(RMSprop)                                                                                                                                       (SGD)
(Ftrl)                                                                                                                                           (Nadam)
Gambar 4. Harga Saham Asli vs Prediksi dengan Berbagai Optimasi

## 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.v7i1.5421
Submitted: 28/12/2022 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023
Gambar 4 menunjukkan grafik dari harga saham asli dengan harga saham prediksi menggunakan empat optimasi  yang  berbeda  yaitu  RMSprop,  SGD,  Ftrl  dan  Nadam.  Dari  keempat  grafik  tersebut  diperoleh  grafik dengan  model  optimasi  RMSprop  dan  Nadam  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam  memprediksi  harga saham  karena  memiliki  selisih  yang  kecil  antara  harga  saham  asli  dengan  harga  saham  prediksi.  Hal  tersebut ditunjukkan  dengan  garis  warna  orange  yang  merupakan  grafik  prediksi  harga  saham  selalu  mendekati  atau berhimpit dengan garis warna biru atau harga saham  sesungguhnya. Sedangkan dengan menggunakan optimasi SGD, prediksi harga saham cenderung menjauh dari harga saham sesungguhnya. Kemudian untuk model LSTM dengan menggunkan optimasi  Ftrl  memiliki  tingkat  akurasi  yang buruk, sehingga optimasi ini tidak dianjurkan untuk dipakai dalam memprediksi harga saham.
(Adagrad)                                                                                                                                    (Adamax)
(Adam)                                                                                                                                      (Adadelta)
Gambar 5. Harga Saham Asli vs Prediksi dengan Berbagai Optimasi
Gambar 5 menunjukkan grafik dari harga saham asli dengan harga saham prediksi menggunakan empat optimasi yang berbeda yaitu Adagrad, Adamax, Adam dan Adadelta. Dari keempat grafik tersebut diperoleh grafik dengan model optimasi Adamax dan Adam memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam memprediksi harga saham karena memiliki selisih yang kecil antara harga saham asli dengan harga saham prediksi. Hal tersebut ditunjukkan dengan garis warna orange yang merupakan grafik prediksi harga saham selalu mendekati atau berhimpit dengan garis warna biru atau harga saham sebenarnya. Sedangkan dengan menggunakan optimasi Adagrad dan Adadelta, prediksi harga saham cenderung menjauh dari harga saham sesungguhnya, hal tersebut ditunjukkan dengan garis warna orange yang merupakan grafik  prediksi  harga saham  hampir tidak pernah berhimpit dengan garis warna biru yang merupakan nilai dari harga saham sebenarnya. Oleh karena itu model LSTM dengan optimasi Adagrad dan Adadelta tidak dianjurkan untuk dipakai dalam memprediksi harga saham.
Untuk  mengetahui  lebih  datail  perbandingan  dari  delapan  optimasi  tersebut  maka  dilakukan  evaluasi dengan mencari  nilai  Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dari  masing- masing  model  LSTM.  Nilai  MAE  dan  MAPE  yang  semakin  kecil  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  nilai akurasi yang tinggi. Hasil dari evaluasi tersebut terdapat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Jenis jenis database
Dari Tabel  2 diperoleh  bahwa  model  LSTM  dengan  menggunakan  optimasi  RMSProp  memilliki  nilai MAE 53 dan nilai MAPE 1,28%, yang artinya nilai prediksi harga sahamnya memiliki nilai error sebesar 1,28% dan akurasi prediksi sebesar 98,72% dengan selisih rata-rata harga prediksi dan harga aktual sebesar Rp53. Model
Tipe Optimasi MAE MAPE RMSProp 53 1,28% SGD 172 4,33% Ftrl 1180 40,92% Nadam 48 1,15% Adagrad 194 4,89% Adamax Adam Adadelta 68 46 202 1,66% 1,12% 5,06%

## 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.v7i1.5421
Submitted: 28/12/2022 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023
LSTM dengan optimasi SGD memilliki nilai MAE 172 dan nilai MAPE 4,33%, yang artinya nilai prediksi harga sahamnya memiliki nilai error sebesar 4,33% dan akurasi prediksi sebesar 95,67% dengan selisih rata-rata harga prediksi dan harga aktual sebesar Rp172. Model LSTM dengan optimasi Ftrl memilliki nilai MAE 1180 dan nilai MAPE  40,90%,  yang  artinya  nilai  prediksi  harga  sahamnya  memiliki  nilai  error  sebesar  40,92%  dan  akurasi prediksi sebesar 59,08% dengan selisih rata-rata harga prediksi dan harga aktual sebesar Rp1.180. Model LSTM dengan  optimasi  Nadam  memilliki  nilai  MAE  48  dan  nilai  MAPE  1,15%,  yang  artinya  nilai  prediksi  harga sahamnya memiliki nilai error sebesar 1,15% dan akurasi prediksi sebesar 98,85% dengan selisih rata-rata harga prediksi dan harga aktual sebesar Rp48. Model LSTM dengan optimasi Adagrad memilliki nilai MAE 194 dan nilai  MAPE  4,89%, yang artinya nilai prediksi harga sahamnya memiliki nilai error sebesar  4,89% dan akurasi prediksi  sebesar 95,11%  dengan selisih  rata-rata harga prediksi  dan harga aktual sebesar Rp194. Model  LSTM dengan  optimasi  Adamax  memilliki  nilai  MAE  68  dan  nilai  MAPE  1,66%,  yang  artinya  nilai  prediksi  harga sahamnya memiliki nilai error sebesar 1,66% dan akurasi prediksi sebesar 98,34% dengan selisih rata-rata harga prediksi dan harga aktual sebesar Rp68. Model LSTM dengan optimasi Adam memilliki nilai MAE 46 dan nilai MAPE 1,12%, yang artinya nilai prediksi harga sahamnya memiliki nilai error sebesar 1,12% dan akurasi prediksi sebesar  98,88%  dengan  selisih  rata-rata  harga  prediksi  dan  harga  aktual  sebesar  Rp46.  Model  LSTM  dengan optimasi Adadelta memilliki nilai MAE 202 dan nilai MAPE 5,06%, yang artinya nilai prediksi harga sahamnya memiliki nilai error sebesar 5,06% dan akurasi prediksi sebesar 94,94% dengan selisih rata-rata harga prediksi dan harga aktual sebesar Rp202.
Diantara delapan optimasi yang diteliti terdapat empat optimasi dengan hasil prediksi yang baik diantaranya adalah  optimasi  Adam,  Nadam,  RMSProp,  dan  Adamax  dengan  tingkat  akurasi  lebih  dari  98%. Tiga  optimasi lainnya  yaitu  SGD,  Adagrad,  dan  Adadelta  memiliki  tingkat  akurasi  lebih  dari  90%,  sedangkan  optimasi  Ftrl memiliki nilai prediksi yang paling buruk dengan tingkat akurasinya hanya sebesar 59%. Oleh karena itu untuk memprediksi harga saham dengan model Long Short Term Memory (LSTM) bisa menggunakan optimasi yang memiliki tingkat akurasi sebesar 98% agar mendapatkan hasil prediksi yang baik. Akan tetapi untuk hasil prediksi yang lebih optimasi maka bisa menggunakan optimasi Adam karena memiliki nilai akurasi yang paling baik dari kedelapan optimasi yang sudah diteliti.

## 4. KESIMPULAN
Long Short Term Memory (LSTM) merupakan salah satu arsitektur Recurrent Neural Network (RNN) yang dapat digunakan untuk memprediksi harga saham. Proses prediksi harga saham tidak terlepas dari penggunaan algoritma optimasi. Agar dapat memprediksi secara optimal, maka pemilihan algoritma optimasi penting untuk dilakukan sebelum  membuat  suatu  model.  Dari  delapan  optimasi  yang  diteliti,  optimasi  adam  memiliki  tingkat  akurasi tertinggi  dalam  memprediksi  harga  saham,  dimana  nilai  akurasi  antara  harga  saham  prediksi  dan  harga  saham aktual sebesar 98,88% dengan selisish rata-rata harga prediksi dan harga aktual sebesar Rp46. Kemudian disusul dengan  optimasi  Nadam,  RMSProp,  dan  Adamax  dengan  nilai  akurasi  antara  harga  saham  prediksi  dan  harga saham aktual lebih dari 98% serta tiga optimasi lainnya yaitu SGD, Adagrad, dan Adadelta memiliki nilai akurasi antara harga saham prediksi dan harga saham aktual lebih dari 90%. Sedangkan optimasi dengan akurasi terendah adalah  optimasi  Ftrl  dengan  nilai  akurasi  antara  harga  saham  prediksi  dan  harga  saham  aktual  hanya  sebesar 59,08%  dengan  selisih  rata-rata  harga  prediksi  dan  harga  aktual  sebesar  Rp1.180.  Saran  yang  dapat  dilakukan peneliti  selanjutnya  adalah  meneliti  apakah  algoritma  optimasi  yang  sudah  diteliti  memiliki  nilai  akurasi  yang sama  jika  digunakan  dalam  penelitian  selain  memprediksi  harga  saham  menggunakan  model  long  short  term memory (LSTM).

## REFERENCES
[1] KSEI, “Statistik Pasar Modal Indonesia,” Nov. 2022. [Online]. Available: www.ksei.co.id
[2] B. Y. Pandji, Indwiarti, and A. A. Rohmawati, “PERBANDINGAN PREDIKSI HARGA SAHAM DENGAN MODEL ARIMA DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK,” 2019, doi: 10.21108/indojc.2019.4.2.344.
[3] M. Y. Darsyah and M. S. Nur, “MODEL TERBAIK ARIMA DAN WINTER PADA PERAMALAN DATA SAHAM BANK,” 2016.
[4] A. H. Manurung, W. Budiharto, and H. Prabowo, “Algorithm and modeling of stock prices forecasting based on long short-term  memory  (LSTM),”  ICIC  Express  Letters,  vol.  12,  no.  12,  pp.  1277–1283,  Dec.  2018,  doi: 10.24507/icicel.12.12.1277.
[5] M.  Roondiwala,  H.  Patel,  and  S.  Varma,  “Predicting Stock  Prices  Using  LSTM,”  Article  in  International  Journal  of Science and Research, vol. 6, 2017, doi: 10.21275/ART20172755.
[6] A. Yusuf, “PREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN LONG SHORT-TERM MEMORY,” vol. 15, no. 2, pp. 124–132, 2021, [Online]. Available: http://ppjp.ulm.ac.id/journals/index.php/epsilon
[7] W. Budiharto, “Data science approach to stock prices forecasting in Indonesia during Covid-19 using Long Short-Term Memory (LSTM),” J Big Data, vol. 8, no. 1, Dec. 2021, doi: 10.1186/s40537-021-00430-0.
[8] P. Chhajer, M. Shah, and A. Kshirsagar, “The applications of artificial neural networks, support vector machines, and long–short  term  memory  for  stock  market  prediction,”  Decision  Analytics  Journal,  vol.  2,  Mar.  2022,  doi: 10.1016/j.dajour.2021.100015.

## 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.v7i1.5421
Submitted: 28/12/2022 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023
[9] Y. Setiawan, T. Tarno, and P. Kartikasari, “PREDIKSI HARGA JUAL KAKAO DENGAN METODE LONG SHORT- TERM  MEMORY  MENGGUNAKAN  METODE  OPTIMASI  ROOT  MEAN  SQUARE  PROPAGATION  DAN ADAPTIVE  MOMENT  ESTIMATION  DILENGKAPI  GUI  RSHINY,”  vol.  11,  no.  1,  pp.  99–107,  2022,  [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[10]  D.  P.  Kingma  and  J.  Ba,  “Adam:  A  Method  for  Stochastic  Optimization,”  Dec.  2014,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/1412.6980
[11]  S.  Ruder,  “An  overview  of  gradient  descent  optimization  algorithms,”  Sep.  2016,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/1609.04747
[12]  A.  Almeida  and  G.  Azkune,  “Predicting  human  behaviour  with  recurrent  neural  networks,”  Applied  Sciences (Switzerland), vol. 8, no. 2, Feb. 2018, doi: 10.3390/app8020305.
[13]  A. C. Wilson, R. Roelofs, M. Stern, N. Srebro, and B. Recht, “The Marginal Value  of Adaptive Gradient Methods in Machine Learning,” 2017.
[14]  Yahoo Finance, “https://finance.yahoo.com/.”
[15]  S. Hochreiter and J. Schmidhuber, “Long Short-Term Memory,” 1997.
[16]  P. Wang, X. Zheng, G. Ai, D. Liu, and B. Zhu, “Time series prediction for the epidemic trends of COVID-19 using the improved LSTM deep learning method: Case studies in Russia, Peru and Iran,” Chaos Solitons Fractals, vol. 140, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.chaos.2020.110214.
[17]  Phi M, “Illustrated Guide to LSTM’s and GRU’s: A step by step explanation,” Towards Data Sci, 2018.
[18]  A. Géron, Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, tools, and techniques to build intelligent systems, Second Edition. O’Reilly Media, 2019.
[19]  C. Sammut and G. I. Webb, “Encyclopedia of Machine Learning,” 2011.
[20]  “MAPE  (Mean  Absolute  Percentage  Error.  Working  with  Planning.”  https://docs.oracle.com/en/cloud/saas/planning- budgeting-cloud/pfusu/insights_metrics_MAPE.html (accessed Dec. 23, 2022).