## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 27-33 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.321

## Penerapan Metode Recurrent Neural Network dengan Pendekatan Long Short-Term Memory (LSTM) Untuk Prediksi Harga Saham
Anggi Hanafiah 1 , Yudhi Arta 1,* , Hafiza Oktasia Nasution 2 , Yuyun Dwi Lestari 3
1 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Riau, Pekanbaru, Indonesia
2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Program Studi Manajemen, Universitas Riau, Pekanbaru, Indonesia
3 Fakultas Teknik dan Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Harapan Medan, Medan, Indonesia Email: 1 anggihanafiah@eng.uir.ac.id, 2,* yudhiarta@eng.uir.ac.id , 3 hafiza@lecturer.unri.ac.id, 4 yuyundwilestari@unhar.ac.id, Email Penulis Korespondensi: yudhiarta@eng.uir.ac.id
Abstrak− Berinvestasi saham kini semakin populer dan berkembang pesat di Indonesia, dengan berinvestasi saham maka investor akan mendapatkan keuntungan yang cukup cepat dan besar dalam waktu yang cukup singkat. Investor perlu menganalisis pergerakan saham sebelumnya  sebagai  bentuk  strategi  berinvestasi  untuk  mendapatkan  hasil  investasi  yang  maksimal.  Banyak  teknik  yang  pernah diterapkan  dalam  memprediksi  harga  saham,  salah  satunya  menggunakan  teknik  didalam  Deep  Learning  seperti  Recurrent  Neural Network. Pada penelitian ini dilakukan penelitian mengenai prediksi harga saham menggunakan metode  Recurrent Neural Network dengan pendekatan Long-Short Term Memory (LSTM) pada data saham BBNI. Penelitian hanya menggunakan data close atau data tentang harga penutupan saham harian saja. Dalam perancangan LSTM tedapat beberapa hal yang dikonfigurasi seperti dropout sebesar, dense,  activation  function,  dan  jumlah  neuron  yang  digunakan,  dan  pada  proses  training  menggunakan  salah  satu  optimizer  yang disediakan oleh framework keras yaitu optimizer ADAM (Adaptive Moment Estimation). Skenario pengujian dilakukan menggunakan jumlah epoch 10 dan 20 dengan batch size 32. Hasil pengujian akan menghasilkan nilai MAE dan MAPE, dimana semakin rendah nilai MAE  dan  MAPE  semakin  baik  performa  model  dalam  melakukan  prediksi  yang  akurat.  Hasil  pengujian  menggunakan  epoch  10 mendapatkan  nilai  MAE  sebesar  0.0286  dan  nilai  MAPE  sebesar  0.0488,  sedangkan  hasil  pengujian  menggunakan  epoch  20 mendapatkan nilai MAE sebesar 0.0150 dan nilai MAPE 0.0257.
Kata Kunci: RNN; LSTM; Harga; Saham; ADAM
Abstract− Investing in shares is now increasingly popular and growing rapidly in Indonesia. By investing in shares, investors will get quite fast and large profits in a fairly short time. Investors need to analyze previous stock movements as a form of investment strategy to get maximum investment results. Many techniques have been applied to predict stock prices, one of which uses techniques in Deep Learning such as Recurrent Neural Network. In this research, research was conducted on stock price predictions using the Recurrent Neural Network method with the Long-Short Term Memory (LSTM) approach on BBNI stock data. The research only uses close data or data about daily closing stock prices. In designing LSTM there are several things that are configured such as dropout size, density, activation function, and number of neurons used, and in the training process one of the optimizers provided by the Keras framework is used, namely the ADAM (Adaptive Moment Estimation) optimizer. The test scenario is carried out using a number of epochs of 10 and 20 with a batch size of 32. The test results will produce MAE and MAPE values, where the lower the MAE and MAPE values, the better the  model's performance  in  making accurate predictions. The test results using epoch 10 got an MAE  value  of 0.0286 and a MAPE value of 0.0488, while the test results using epoch 20 got an MAE value of 0.0150 and a MAPE value of 0.0257.
Keywords : RNN; LSTM; Price; Stock; ADAM

## 1. PENDAHULUAN
Tidak ada yang pernah mengetahui dengan tepat apa yang akan terjadi di masa yang akan datang, namun manusia dengan kemampuan  berfikirnya  berusaha  untuk  dapat  memperkirakan  kejadian  dimasa  depan  dengan  berbagai  metode  dan analisa  untuk  memperoleh  tingkat  kesalahan  yang  sekecil  mungkin  [1].  Berinvestasi  saham  kini  semakin  populer  dan berkembang pesat di Indonesia, dengan  berinvestasi saham,  investor akan  mendapatkan keuntungan  yang cukup cepat dan  besar  dalam  waktu  yang  cukup  singkat,  dalam  beberapa  hari,  minggu,  bulan  atau  tahun  dari  menginvestasikan dananya  [2].  Data  statistik  dari  Kustodian  Sentral  Efek  Indonesia  (KSEI)  tahun  2022  menunjukkan  bahwa  jumlah pertumbuhan  36 investor pasar modal semakin meningkat setiap tahunnya yakni pada akhir tahun 2022 mencapai 10,3 juta investor atau meningkat 37,68% jika dibandingkan dengan akhir tahun 2021 sebanyak 7,48 juta investor [3].
Saham adalah merek dagang yang dimiliki oleh orang atau badan yang dimiliki korporasi atau perseroan terbatas berwujud sebuah kertas yang menjelaskan pemilik kertas tersebut merupakan salah satu pemilik perusahaan tersebut [4]. Melihat pergerakan saham  yang terus mengalami  fluktuasi setiap waktunya, sehingga  mengakibatkan  banyak  investor masih ragu dengan resiko dalam berinvestasi. Investor perlu menganalisis pergerakan saham sebelumnya sebagai bentuk strategi  berinvestasi  untuk  mendapatkan  hasil  investasi  yang  maksimal.  Investor  dapat  melakukan  analisis  secara fundamental  terhadap  perusahaan  perbankan  yang  akan  menjadi  muara  investasi.  Oleh  karena  itu,  metode  yang  tepat untuk melakukan analisis adalah dengan menggunakan metode peralaman atau prediksi [5].
Perkembangan informasi pada saat ini sangatlah cepat[6]. Hal ini bisa dilihat dari isi informasi yang disediakan sampai dengan bagaimana cara mendapatkan informasi tersebut. Dan dari cara mendapatkan informasi tersebut, informasi yang paling mudah dan sering diakses yaitu dengan media website [7]. Perkembangan teknologi terutama dalam bidang informasi memberi kemudahan bagi pengguna informasi dalam mencari informasi yang  mereka  butuhkan [8]. Banyak teknik  yang  pernah  diterapkan  dalam  memprediksi  harga  saham,  salah  satunya  menggunakan  teknik  didalam  Deep Learning  seperti  Recurrent  Neural  Network.  Recurrent  Neural  Network  (RNN)  merupakan  salah  satu  algoritma  dari machine learning yang memiliki tingkat keakuratan yang tinggi  untuk melakukan prediksi  data dalam bentuk time series [9]. Didalam RNN terdapat algoritma yang telah dikembangkan seperti algoritma  Long-Short Term Memory (LSTM).

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 27-33 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.321
Long-Short  Term  Memory  (LSTM)  merupakan  salah  satu  pengembangan  dari  arsitektur  Recurrent  Neural  Network (RNN) dengan memberi  memory cell untuk dapat  menyimpan informasi dalam waktu yang lama dan dapat mengatasi terjadinya vanishing gradient pada RNN saat melakukan proses data sekuensial yang Panjang [10].
Beberapa penelitian yang berhubungan antara lain yaitu penelian yang dilakukan oleh Adhib Arfan [11] mengenai prediksi  harga  saham  yang  di  Indonesia  menggunakan  Long-Short  Term  Memory.  Paremeter  yang  digunakan  untuk melakukan prediksi  harga saham dengan LSTM adalah  jumlah  lapisan LSTM, hidden  layer, neuron, epoch, dan  batch size.  Pengujian  tersebut  mendapatkan  hasil  terbaik  menggunakan  data  latih  2014-2016  dan  data  uji  2017-  2019  yaitu dengan menggunakan parameter 2 hidden layer, 125 neuron, 10 epoch, 200 batch size dengan hasil waktu training 18.2s dengan  hasil  MSE sebesar 0.0015.  Berdasarkan hasil pengujian, LTSM mampu  memprediksi  harga saham pada tahun 2017-2019 dengan performa  yang baik dan tingkat  kesalahan  yang relatif kecil  dibandingkan  pengujian  menggunakan metode Support  Vector Regression  (SVR).  Penelitian selanjutnya  yaitu penelitian  yang dilakukan oleh Dian Islamiaty Puteri  [3]  mengenai  Implementasi  Long  Short  Term  Memory  (LSTM)  dan  Bidirectional  Long  Short  Term  Memory (BiLSTM) Dalam Prediksi Harga Saham Syariah. Dalam membangun model prediksi terbaik pada penelitian ini diperoleh berdasarkan tuning parameter seperti epoch, batch, neurons, serta optimizer dan teknik regulasi dropout untuk mencegah terjadinya overfitting pada model. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dari tiga data saham yang digunakan, nilai MAPE terkecil didapatkan pada model BiLSTM. Nilai MAPE yang diperoleh untuk setiap data saham dalam penelitian ini secara berurutan  yaitu  2,59%,  1,77%,  dan  1,05%.  Berdasarkan  kriteria  nilai  MAPE,  maka  model  prediksi  yang  diperoleh termasuk dalam kriteria sangat akurat. Penelitian terakhir yaitu penelitian yang dilakukan oleh Adhitio Satyo Bayangkari Karno  [1]  mengenai  Prediksi  Data  Time  Series  Saham  Bank  BRI  Dengan  Mesin  Belajar  LSTM  (Long  ShortTerm Memory). Dalam Penelitian ini ditujukan untuk mengukur ketelitian dalam memprediksi data time series menggunakan metode mesin belajar LSTM (Long Short-Term  Memory),  serta  menentukan banyaknya epoch yang  diperlukan  untuk menghasilkan  nilai  RMSE (Root Mean Square Error) yang  kecil. Hasil dari penelitian ini adalah tingkat variasi yang tinggi nilai RMSE terhadap jumlah epoch yang diperlukan dalam proses pengolahan data. Dari penelitian prediksi data saham BBRI diperoleh nilai RMSE yang cukup baik yaitu 227,470333244533.
Berdasarkan Forbes 2000 The World Biggest Companies yang memuat lebih dari 2000 perusahaan publik terbesar di  dunia,  terdapat  tiga  bank  dibawah  BUMN  yang  masuk  didalam  Forbes  2000  yaitu,  Bank  Rakyat  Indonesia,  Bank Negara Indonesia dan Bank Mandiri [5]. Dengan alasan tersebut, penelitian ini dilakukan dengan mengambil dataset pada saham  bank BUMN (Badan Usaha  Milik Negara)  yaitu Bank BNI (Bank Negara Indonesia)  berdasarkan data historis yang di peroleh dari  yahoo finance dengan nama saham BBNI. Pengambilan Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari tanggal 29 November 2004  hingga 29 November 2023. Penelitian  yang dilakukan untuk memprediksi harga  saham  dengan  menggunakan  metode  Recurrent  Neural  Network  dengan  pendekatan  Long  Short-Term  Memory (LSTM)  terhadap  harga  close  saham.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengamatan  terhadap  model  LSTM  yang dikembangkan dan penerapan optimizer dalam mengoptimalkan proses pelatihan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan    kegiatan    penelitian  yang  dilakukan  secara  terencana,  teratur,  dan  sistematis  untuk mencapai tujuan tertentu [12]. Tahapan penelitian yang dilakukan secara umum terdiri dari Gambar 1 merupakan skema tahapan penelitian yang dilakukan. Secara umum terdiri dari pengumpulan data, preprocessing data, perancangan model LSTM, training model LSTM dan pengujian. Tahapan Penelitian dapat dilihat pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Pengumpulan Data
Pada tahapan ini dilakukan dengan mengumpulkan data saham PT. BNI berdasarkan data historis yang diperoleh dari yahoo finance. Dataset yang diambil terdapat beberapa kolom  yaitu date, open, close, high, low, adj close, volume.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 27-33 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.321
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari tanggal 29 November 2004 hingga 29 November 2023, serta data yang dipakai dalam penelitian hanya data close atau data tentang harga penutupan saham harian saja.

## b. Preprocessing Data
Pada  preprocessing  data  ini  dilakukan  tahapan  feature  scaling  dan  split  data  dengan  menggunakan  bahasa  python. Python  adalah  salah  satu  bahasa  pemrograman  yang  paling  banyak  digunakan  programmer  dalam  membuat programnya. Python punya karakteristik yang tidak terlalu rumit [13]. Feature Scaling adalah sebuah proses dimana data dinormalisasi sehingga  memiliki rentang  nilai  yang sama [14].  Metode yang digunakan  dalam  feature scaling yaitu min-max normalization [15], dimana proses ini dilakukan normalisasi data sehingga nilai aktual menjadi nilai dengan  range  interval  0-1 sebelum  dimasukkan ke dalam  model  LSTM.   Persamaan  min-max normalization  dapat dihat sebagai berikut:
X norm,i = X i − X min X max − X min i = 1, 2, 3, … , t (1)
Pada persamaan diatas dapat dijelaskan bahwa 𝑥 𝑛𝑜𝑟𝑚 adalah nilai normalisasi, 𝑥 𝑚𝑎𝑥 adalah nilai maksimum data, dan 𝑥 𝑚𝑖𝑛 adalah nilai minimum data. Split data [16] merupakan proses memisahkan data menjadi 2 bagian, yaitu data latih dan data validasi. Pada penelitian ini dilakukan split data dengan membagi rasio 80% untuk data training dan 20% untuk data testing.

## c. Perancangan Model LSTM
Pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  perancangan  model  LSTM  yang  digunakan  seperti  konfigurasi  lapisan  LSTM, dropout  rate,  serta  jumlah  neuron  pada  hidden  layer.  LSTM  merupakan  perkembangan  dari  algoritma  Recurrent Neural Network (RNN). LSTM mampu memecahkan permasalahan vanishing gradient yang terjadi pada RNN [17]. Didalam perancangan LSTM tedapat beberapa hal yang dikonfigurasi seperti dropout, dense, activation function, dan jumlah neuron yang digunakan.
Gambar 2. Arsitektur Long-Short Term Memory (LSTM) [18]

## d. Training Model LSTM
Pada  proses  pelatihan  menggunakan  salah  satu  optimizer  yang  disediakan  oleh  framework  keras  yaitu  optimizer ADAM  (Adaptive  Moment  Estimation).  Optimizer  ADAM  yaitu  algoritma  yang  merupakan  perkembangan  dari algoritma Stochastic Gradient Descent (SGD) klasik dimana bobot network telah diperbarui. Algoritma ini pertama kali dikenalkan oleh Diederik Kingma [19]. Didalam training model LSTM menggunakan optimizer ADAM, perlu dikonfigurasi jumlah learning rate, loss function, serta penggunaan Callback untuk menghentikan pelatihan jika ada data validasi sudah mencapai tingkat yang cukup kecil, sehingga mencegah model dari overfitting.

## e. Pengujian
Pada  tahapan  pengujian  ini  dilakukan  dengan  mengambil  data  testing  kemudian  dibandingkan  dengan  data  yang dihasilkan dengan metode LSTM pada rentang waktu yang ditentukan dengan metode akurasi yang digunakan yaitu Mean  Absolute  Error  (MAE)  dan  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE). Mean  Absolute  Error  (MAE)  adalah salah satu metode yang digunakan untuk mengukur tingkat keakuratan model peramalan. Hasil Mean Absolute Error (MAE) menunjukkan nilai rata-rata kesalahan multak atau absolut dari nilai sebenarnya dengan nilai peramalan [20]. Persamaan Mean Absolute Error (MAE) dapat dilihat sebagai berikut :
MAE = ∑ i=1 n | y i − x i | n (2)
MAPE (Mean Absolute Percent Error) Merupakan perhitungan yang digunakan untuk menghitung rata-rata persentase kesalahan mutlak [21]. MAPE (Mean Absolute Percent Error) digunakan jika ukuran variabel peramalan merupakan faktor  penting  dalam  mengevaluasi  akurasi  peramalan  tersebut.  MAPE  memberikan  petunjuk  seberapa  besar kesalahan  peramalan  dibandingkan  dengan  nilai  sebenarnya  dari  series  tersebut  [22].  Persamaan  Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) dapat dilihat sebagai berikut :
MAPE = 1 n ∑ | A t − F t A t | n t=1 (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan dilakukan pembahasan mengenai hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan dataset pada bank BUMN yaitu saham BBNI. Pengambilan dataset ini dilakukan dari tanggal 29 November 2004 hingga 29 November 2023 dengan memfokuskan kepada kolom harga close atau harga penutupan harian pada setiap data saham.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 27-33 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.321
Gambar 3. Dataset Saham Bank BNI
Pada gambar 3 dapat dilihat bahwa dataset yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 4702 data. Pada dataset terdapat  kolom  seperti  Date,  Open,  High,  Low,  Close,  Adj  Close,  dan  Volume.  Dataset  yang  digunakan  dapat divisualisasikan sebagai berikut :

## Gambar 4. Data Aktual Saham Bank BNI
Pada gambar 4 memperlihatkan data aktual berdasarkan dataset yang digunakan pada penelitian ini. Pada gambar tersebut  terlihat  bahwa  garis  horizontal  menampilkan  harga  saham  close  atau  penutupan  saham,  dan  garis  vertikal menampilkan  lama tahun  yang di teliti. Harga saham close terendah terjadi pada tahun 2008 dengan menyentuh harga 196.710434 per lembar, sedangkan harga saham close tertinggi terjadi pada tahun 2023 dengan menyentuh harga 5325 per lembar.
Pada penelitian dilakukan tahapan preprocessing data dengan melakukan feature scaling terlebih dahulu. Feature scaling dilakukan untuk menormalisasikan data sehingga memiliki rentang nilai yang sama. Setelah melakukan feature scaling,  maka  dilanjutkan  tahapan  spliting  data.  Pata  tahapan  spliting  data,  data  dibagi  menjadi  2  yaitu  data  training dengan rasio 80% dan data testing dengan rasio 20%.
Pada  penelitian  ini  melakukan  pengujian  parameter  pada  jumlah  neuron  pada  lapisan  LSTM.  Pengujian  yang dilakukan adalah mencoba jumlah neuron sebesar 128 dan 64. Pada proses pelatihan model melibatkan kompilasi model menggunakan optimizer ADAM dengan learning rate sebesar 0,0001. Skenario pengujian yang dilakukan pada penelitian ini yaitu pelatihan menggunakan jumlah epoch sebesar 10, dan selanjutnya jumlah epoch sebesar 20. Pada masing-masing pelatihan menggunakan dengan batch size sebesar 32. Hasil pengujian dapat dilihat pada gambar berikut :

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 27-33 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.321
Gambar 6. Grafik Loss dan Grafik Mean Absolute Error (MAE) Dengan Epoch 20
Berdasarkan gambar 5 dan gambar 6 diatas dapat dilihat bahwa awal pelatihan terlihat nilai loss cenderung tinggi dikarenakan model masih belum memiliki pemahaman yang baik terhadap data. Setelah proses pelatihan berjalan, nilai loss  cenderung  mulai  perlahan  menurun  dikarenakan  model  sudah  mulai  mempelajari  pola  yang  telah  dikembangkan. Nilai  MAE  mengukur  selisih  absolut  rata-rata  antar  nilai  prediksi  dengan  nilai  pengamatan.  Hasil  dari  penelitian  ini dilakukan dengan membandingkan hasil prediksi pada data testing dengan harga saham aktual, serta dilakukan  plotting grafik terhadap  harga saham yang diprediksi dengan harga saham aktual.  Hasil prediksi pada data testing dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 7. Hasil Prediksi Pada Data Testing Dengan Epoch 10
Gambar 8. Hasil Prediksi Pada Data Testing Dengan Epoch 20
Berdasarkan gambar 7 dan Gambar 8 diatas dapat dilihat hasil pengujian menggunakan data testing, dimana garis berwarna biru merupakan data aktual dan garis merah merupakan data prediksi. Gambar 7 diatas dapat disimpulkan bahwa hasil  prediksi  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  jumlah  epoch  sebesar  10  masih  belum  dikatakan  optimal, dikarenakan garis antara nilai aktual dan nilai prediksi masih menunjukkan gap yang cukup besar. Untuk gambar 8 dapat disimpulkan bahwa hasil prediksi yang dilakukan dengan menggunakan jumlah epoch sebesar 20 sudah dapat dikatakan

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 27-33 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.321
cukup optimal, dikarenakan garis antara nilai aktual dan nilai prediksi menunjukkan gap yang kecil. Pada hasil pengujian menggunakan data testing  dengan  epoch sebesar 10 menghasilkan nilai MAE sebesar 0.0286 dan nilai MAPE sebesar 0.0488, sedangkan pengujian menggunakan epoch 20 menghasilkan nilai MAE sebesar 0.0150 dan nilai MAPE sebesar 0.0257. Hasil terbaik dari prediksi harga saham tidak tergantung dari banyaknya nilai pada setiap parameter, karena setiap parameter memiliki ketergantungan satu sama lain.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini dilakukan penelitian mengenai prediksi harga saham menggunakan metode Recurrent Neural Network dengan pendekatan Long-Short Term Memory (LSTM) pada data saham PT. BNI yang diambil dari tanggal 29 November 2004 hingga 29 November 2023 dengan jumlah dataset 4702 data. Data yang dipakai dalam penelitian hanya data close atau data tentang harga penutupan saham harian saja. Dalam perancangan LSTM tedapat beberapa hal yang dikonfigurasi seperti  dropout  sebesar,  dense,  activation  function,  dan  jumlah  neuron  yang  digunakan,  dan  pada  proses  training menggunakan  salah satu  optimizer  yang disediakan oleh  framework keras yaitu  optimizer  ADAM  (Adaptive Moment Estimation). Skenario pengujian dilakukan menggunakan jumlah epoch 10 dan 20 dengan batch size 32. Hasil pengujian akan menghasilkan nilai MAE dan MAPE, dimana semakin rendah nilai MAE dan MAPE semakin baik performa model dalam melakukan prediksi yang akurat. Hasil pengujian menggunakan epoch 10 mendapatkan nilai MAE sebesar 0.0286 dan  nilai  MAPE  sebesar  0.0488,  sedangkan  hasil  pengujian  menggunakan  epoch  20  mendapatkan  nilai  MAE  sebesar 0.0150  dan  nilai  MAPE  0.0257.  Nilai  MAE  dan  MAPE  yang  rendah  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  tingkat kesalahan yang rendah dan mampu mendekati nilai sebenarnya dengan akurasi yang baik. Berdasarkan pengujian dapat dikatakan bahwa model LSTM yang dikembangkan dengan menggunakan epoch 20 memiliki performa yang lebih baik dalam memprediksi harga saham.

## REFERENCES
[1] A. S. B. Karno, “Prediksi Data Time Series Saham Bank BRI Dengan Mesin Belajar LSTM (Long ShortTerm Memory),”  J. Inform. Inf. Secur., vol. 1, no. 1, 2020.
[2] N.  Alviyanil’Izzah  et  al.,  “ANALISIS  TEKNIKAL  PERGERAKAN  HARGA  SAHAM  DENGAN  MENGGUNAKAN INDIKATOR STOCHASTIC OSCILLATOR DAN WEIGHTED MOVING AVERAGE,”  KEUNIS, vol. 9, no. 1, pp. 36–53, 2021.
[3] D. I. Puteri, “Implementasi Long Short Term Memory (LSTM) dan Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) Dalam Prediksi Harga Saham Syariah,” Euler J. Ilm. Mat. Sains dan Teknol., vol. 11, no. 1, pp. 35–43, 2023.
[4] D. Setiawan, K. Stefani, Y. J. Shandy, and C. A. F. Patra, “Sistem Analisa Harga Saham Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory (LSTM),” Media Inform., vol. 21, no. 3, pp. 264–279, 2022.
[5] P. A. Riyantoko, T. M. Fahruddin,  K. M.  Hindrayani,  and  E. M. Safitri, “Analisis Prediksi  Harga Saham Sektor Perbankan Menggunakan Algoritma Long-Short Terms Memory (Lstm),” in Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF), 2020, pp. 427– 435.
[6] S. Supiyandi, E. Hariyanto, C. Rizal, M. Zen, and S. H. R. Pasaribu, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kualitas Ayam Petelur Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 1, pp. 256–262, 2022.
[7] A. Hanafiah and R.  Wandri, “Implementasi Load Balancing Dengan Algoritma Penjadwalan  Weighted Round Robin  Dalam Mengatasi Beban Webserver,” IT J. Res. Dev., vol. 5, no. 2, pp. 226–233, 2021.
[8] A.  Hanafiah,  H. O.  Nasution, H.  Noviasari, R. Wandri, and J. Mardafora, “Pelatihan Penggunaan Aplikasi Mendeley  untuk Penulisan Karya Ilmiah Bagi Mahasiswa Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Riau,”  J. Pengabdi. Masy. dan Penerapan Ilmu Pengetah., vol. 3, no. 2, pp. 14–17, 2022.
[9] J. Cao, Z. Li, and J. Li, “Financial time series forecasting model based on CEEMDAN and LSTM,” Phys. A Stat. Mech. its Appl., vol. 519, pp. 127–139, 2019.
[10]  R. S. Pontoh et al., “Jakarta pandemic to endemic transition: forecasting COVID-19 using NNAR and LSTM,” Appl. Sci., vol. 12, no. 12, p. 5771, 2022.
[11]  A. Arfan, “Prediksi harga saham di Indonesia menggunakan algoritma long short-term memory,” Pros. SeNTIK, vol. 3, no. 1, 2019.
[12]  R. I. Borman, A. T. Priandika, and A. R. Edison, “Implementasi Metode Pengembangan Sistem  Extreme Programming (XP) pada Aplikasi Investasi Peternakan,” JUSTIN (Jurnal Sist. Dan Teknol. Informasi), vol. 8, no. 3, pp. 272–277, 2020.
[13]  H. O. Nasution, H. Noviasari, S. Nasution, and L. Melinda, “Twitter Sentiment Analysis and Its Effect on Society on the Fall of Cryptocurrency,” IT J. Res. Dev., vol. 7, no. 1, pp. 147–151, 2022.
[14]  A. Nilsen, “Perbandingan Model RNN, Model  LSTM,  dan Model GRU  dalam Memprediksi  Harga Saham-Saham LQ45,”  J. Stat. dan Apl., vol. 6, no. 1, pp. 137–147, 2022.
[15]  M. Yang and J. Wang, “Adaptability of financial time series prediction based on BiLSTM,” Procedia Comput. Sci., vol. 199, pp. 18–25, 2022.
[16]  B. Arief, H. Kholifatullah, and A. Prihanto, “Penerapan Metode Long Short Term Memory Untuk Klasifikasi Pada Hate Speech,” J. Informatics Comput. Sci., vol. 4, 2023.
[17]  A. Nurdin, B. A. S. Aji, A. Bustamin, and Z. Abidin, “Perbandingan Kinerja Word Embedding Word2Vec, Glove, Dan Fasttext Pada Klasifikasi Teks,” J. Tekno Kompak, vol. 14, no. 2, pp. 74–79, 2020.
[18]  I. K. A. Enriko, F. N. Gustiyana, and R. H. Putra, “Komparasi Hasil Optimasi Pada Prediksi Harga Saham PT. Telkom Indonesia Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 2, pp. 659–667, 2023.
[19]  K. Azmi, S. Defit, and S. Sumijan, “Implementasi convolutional neural network (CNN) untuk klasifikasi batik tanah liat sumatera barat,” J. Unitek, vol. 16, no. 1, pp. 28–40, 2023.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 27-33 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.321
[20]  A. A. Suryanto and A. Muqtadir, “Penerapan metode mean absolute error (MEA) dalam algoritma regresi linear untuk prediksi produksi padi,” Saintekbu, vol. 11, no. 1, pp. 78–83, 2019.
[21]  M.  A.  Maricar,  “Analisa  perbandingan  nilai  akurasi  moving  average  dan  exponential  smoothing  untuk  sistem  peramalan pendapatan pada perusahaan xyz,” J. Sist. dan Inform., vol. 13, no. 2, pp. 36–45, 2019.
[22]  S. Inayati, Y. Yuliana, and A. Hanafiah, “Prediksi Jumlah Peserta BPJS Penerima Bantuan Iuran (PBI) APBN menggunakan Metode Fuzzy Time Series Cheng,” Barekeng J. Ilmu Mat. dan Terap., vol. 15, no. 2, pp. 373–384, 2021.