## 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.v7i2.5822

## Komparasi Hasil Optimasi Pada Prediksi Harga Saham PT. Telkom Indonesia Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory
I Ketut Agung Enriko 1,* , Fikri Nizar Gustiyana 2 , Rahmat Hardian Putra 3
1 Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Teknik Elektro, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia
2 Fakultas Teknik Elektro, Telkom University, Bandung, Indonesia
3 Indonesia Telecommunication and Digital Research Institute (ITDRI), Bandung, Indonesia Email: 1,* enriko@ittelkom-pwt.ac.id, 2 fikrinizargustiana7899@gmail.com, 3 rahmat.putra@telkom.id Email Penulis Korespondensi: enriko@ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak− Untuk melakukan investasi atau jual beli di bursa saham memerlukan pemahaman dibidang analisis data. Pergerakan kurva pada pasar saham sangat dinamis, sehingga memerlukan pemodelan data untuk melakukan prediksi harga saham agar mendapatkan harga dengan tingkat akurasi yang tinggi. Salah satu langkah untuk mencapai hal tersebut dapat menggunakan sistem prediksi berbasis machine learning. Terdapat beberapa algoritma yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai saham ,  salah  satunya  yaitu  algoritma  Long-Short  Term  Memory  (LSTM).  Pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan beberapa model optimasi yaitu model optimasi Adam, SGD dan RMSprop untuk menganalisis tingkat keakuratan algoritma LSTM  dalam  melakukan  prediksi  data  harga  saham  serta  melakukan  analisis  pada  banyaknya  epochs  dalam  pembentukan model yang optimal. Hasil penelitian kami menunjukkan bahwa algoritma LSTM memiliki tingkat prediksi yang baik  dengan ditunjukkan pada nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) serta model data yang di dapatkan pada variasi nilai epochs. Model optimasi Adam, menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai epoch, maka semakin rendah nilai loss. Semakin rendah nilai loss, semakin tinggi tingkat akurasi prediksi data saham yang dihasilkan. Model Optimasi Adam juga menjadi model dengan nilai akurasi paling tinggi yaitu 98,45%.
Kata Kunci: RNN; LSTM; AI; Saham; Epoch
Abstract− To invest or buy and sell on the stock exchange requires understanding in the field of data analysis. The movement of the curve in the stock market is very dynamic, so it requires data modeling to predict stock prices in order to get prices with a high degree of accuracy. One of the steps to achieve this can be using a prediction system based on machine learning. There are  several  algorithms  that  can  be  used  to  predict  stock  values,  one  of  which  is  the  Long-Short  Term  Memory  (LSTM) algorithm.  This  study  aims  to  compare  several  optimization  models,  namely  the  Adam,  SGD  and  RMSprop  optimization models to analyze the accuracy of the LSTM algorithm in predicting stock price data and analyzing the number of epochs in forming an optimal model. The results of our research show that the LSTM algorithm has a good level of accurate prediction as shown in the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value and the data model obtained on variations in epochs values. Adam's optimization model shows that the higher the epoch value, the lower the loss value. The lower the loss value, the higher the prediction accuracy of the resulting stock data. Adam's Optimization Model is also the model with the highest accuracy value of 98.45%.
Keywords : RNN; LSTM; AI; Share; Epoch

## 1. PENDAHULUAN
Perekonomian suatu negara sangat dipengaruhi oleh peranan pasar modal. Pasar modal merupakan suatu instrumen keungan jangka panjang yang didalamnya terdapat transaksi jual beli saham, sarana pendanaan bagi perusahaan, serta  sebagai  sarana  untuk  kegiatan  investasi.Beberapa  negara  yang  mengikuti  system  ekonomi  pasar,  sumber kemajuan ekonomi negaratersebut sangat dipengaruhi oleh pasar modal, karena pasar modal menjadi sumber dana alternatif  bagi  perusahaan-perusahaan  yang  bergabung  didalamnya.  Didalam  pasar  modal,  salah  satu  bentuk investasi  yang bisa  dilakukan  adalah  investasi  dalam  bentuk  saham.  Saham  merupakan bentuk  penyertaan  dari suatu perusahaan atau badan usaha yang melakukan tanam modal didalam pasar modal [1].
Harga  saham  bukanlah  sesuatu  yang  konstan  ataupun  stabil  melainkan  mengalami  fluktuasi.  Fluktuasi dalam harga saham disebabkan oleh beberapa faktor diantaranya yakni adanya permintaan dan penawaran atas saham tersebut [2]. Permintaan dan penawaran diakibatkan oleh banyak hal, seperti performa perusahaan, bidang yang digeluti oleh perusahaan tersebut, serta beberapa faktor yang bersifat dominan seperti inflasi, nilai tukar mata uang,  suku  bunga.  Di  Indonesia  sendiri  pemerintah  memiliki  industri  telekomunikasi  yang  merupakan  Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yaitu PT. Telkom Indonesia Tbk, sebagai perusahaan informasi dan komunikasi serta  penyedia  jasa  dan  jaringan  telekomunikasi  terlengkap  di  Indonesia.  PT.  Telkom  Indonesia  Tbk  memiliki harga saham yang setiap tahunnya mengalami peningkatan dari tahun ketahun, dimana dalam kondisi ini maka perusahaan telekomunikasi tersebut sangat diminati oleh para investor untuk menyimpan dananya atau membeli saham perusahaan. [3]. Menurut Anthony Wijaya dan Nanik Linawati, semakin tinggi harga saham menunjukkan nilai perusahaan pun akan meningkat. Kenaikan harga saham dipicu oleh semakin tingginya penilaian investor atas saham tersebut [4].
Melihat  kondisi  saham  yang  terus  mengalami  fluktuasi  di  setiap  harinya,  membuat  para  investor  perlu memperhatikan dan  mempelajari  data perbankan  tersebut  di  masa  lalu,  sebagai  strategi  untuk berinvestasi.  Hal tersebut sangat penting dilakukan karena investor dapat mengetahui prospek keadaan harga saham yang ada di dalam  perusahaan  tersebut.  Banyak  metode  yang  bisa  dilakukan  dalam  memprediksi  harga  saham.  Machine Learning  menjadi  salah  satu  metode  untuk  melakukan  pendekatan  dalam  memprediksi  harga  saham.  Machine

## 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.v7i2.5822
Learning merupakan sub dari Artificial Intelligence yang memiliki tujuan untuk meningkatkan pengetahuan atau performa [5][6][7].
Recurrent  Neural  Network  (RNN)  merupakan  salah  satu  algoritma  dari  Machine  Learning  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  nilai  saham.  RNN  memiliki  tingkat  keakuratan  yang  tinggi  untuk  melakukan prediksi data dalam bentuk time series karena saham merupakan data yang berbentuk data time series [8][9][10]. Recurrent  Neural  Networks  (RNN)  merupakan  salah  satu  bentuk  arsitektur  Artificial  Neural  Networks  (ANN) yang  dirancang  khusus  untuk  memproses  data  yang  bersambung/  berurutan  (sequential  data).  RNN  tidak membuang begitu saja informasi dari masa lalu dalam proses pembelajarannya[11]. Hal inilah yang membedakan RNN  dari  ANN  biasa.  RNN  mampu  menyimpan  memori/ ingatan  (feedback  loop)  yang  memungkinkan  untuk mengenali pola data dengan baik, kemudian menggunakannya untuk membuat prediksi yang akurat. Cara yang dilakukan  RNN  untuk  dapat  menyimpan  informasi  dari  masa  lalu  adalah  dengan  melakukan  looping  di  dalam arsitekturnya, yang secara otomatis membuat informasi dari masa lalu tetap tersimpan [12][13][14].
Salah satu pengembangan dari RNN yang lebih optimal yaitu Long Short Term Memory (LSTM). LSTM adalah pengembangan dari arsitektur RNN. Hochreiter & Schmidhuber adalah tokoh dibalik munculnya metode LSTM yang pertama kali diperkenalkan ke publik pada tahun 1997. LSTM muncul di karenakan ada ketidakpuasan dalam arsitektur RNN untuk memproses data sekuensial jangka panjang[15]. Selain itu algoritma LSTM memiliki keunggulan  di  banding  RNN  antara  lain,  mengatasi  masalah  gradient  vanishing,  memiliki  mekanisme  gate  ini memungkinkan  LSTM  untuk  mengatur  aliran  informasi  dalam  model  dan  mengontrol  jumlah  informasi  yang disimpan dalam sel memori, mampu mengingat informasi jangka panjang dalam sequence data dan lebih efektif dalam memprediksi sequence data yang komplek. Terdapat beberapa penelitian sebelum nya yang menggunakan Algoritma LSTM antara lain penelitian untuk memprediksi penjualan product [16], dan penelitian pada kondisi kendaraan  bermotor  [17].  Kedua  penelitian  tersebut  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  cukup  baik  dengan menggunakan algoritma LSTM pada data Time Series.
Dengan  demikian,  dalam  penilitian  ini  akan  dilakukan  beberapa  tahap  uji  coba,  diantaranya  preproses, pemodelan data LSTM, proses pelatihan data, proses pengujian data, dan visualisasi data. Data saham diambil dari tahun 1 Januari 2019 hingga 11 Januari 2023. Tahap kedua, dilakukan proses pembagian data pelatihan dan data pengujian dimana 75% untuk pelatihan dan 25% untuk pengujian. Dalam proses uji coba, penelitian ini bertujuan untuk menguji hasil optimasi menggunakan tiga optimizer yang berbeda diantaranya Adam, RMSProp, dan SGD. Selain itu, uji coba juga menggunakan variasi epochs, diantaranya 25, 50, 75, dan 100. Tahap terakhir, melakukan visualisasi data uji coba dengan menampilkan data pelatihan, data actual, dan prediksi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan antara lain pengumpulan data sebagai sample data, kemudian dilanjutkan  pemrosesan data yang melakukan pemotongan data untuk pelatihan dan pengujian, lalu dilanjutkan perancangan model LSTM dengan hasil perancangan paling optimal, Proses Pelatihan Data, Proses Pengujian data, dan Hasil Visualisasi data berbentuk Line chart time series. Alur penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## 2.2 Pengumpulan Data
Data saham diperoleh dengan melakukan pengambilan data saham TLKM dari 1 Januari 2019 hingga 11 Januari 2023. Data saham meliputi tanggal, harga saham ketika dibuka pada hari itu, harga tertinggi, harga terendah, harga saham di tutup dan volume transaksi saham.  Sample data dapat dilihat pada tabel.

## 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.v7i2.5822
Tabel 1. Data Saham Telkom 2019-2023
Date Open High Low Close Volume 01/01/2019 3750 3750 3750 3750 0 02/01/2019 3750 3760 3700 3730 31355300 03/01/2019 3710 3770 3690 3740 83842400 04/01/2019 3690 3740 3690 3710 73936900 ….. ….. ……. …… …… ……. 09/01/2023 3730 3790 3730 3790 46616400 10/01/2023 3810 3850 3750 3830 80009900 11/01/2023 3820 3900 3790 3870 75139300 09/01/2023 3730 3790 3730 3790 46616400
Data saham telkom berasal dari yahoo finance [18] dan data saham yang diambil meliputi kolom date, open, close, high, low dan volume. Date merupakan data tanggal, bulan, dan tahun untuk data saham yang diterbitkan dalam  waktu  sesuai  pembukaan  pasar  saham.  Open  merupakan  data  harga  saham  pertama  kali  melakukan transaksi pada hari itu. High dan Low merupakan pergerakan harga harian untuk melakukan  posisi jual atau beli saham secara rasionalitas. Close merupakan harga saham pada saat semua perdagangan di bursa saham berakhir. Pada penelitian ini, difokuskan pada harga saham open atau pembukaan harga saham harian sebagai acuan atau data input yang akan diolah untuk data pelatihan dan data pengujian. Sehingga bentuk data penelitian ini dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2. Data Saham Telkom bagian Open Tahun 2019-2023 Date Open 01/01/2019 3750 02/01/2019 3750 03/01/2019 3710 04/01/2019 3690 ….. ….. 09/01/2023 3730 10/01/2023 3810 11/01/2023 3820 09/01/2023 3730

## 2.3 Preprocessing Data
Pada proses preprosesing data akan dilakukan segmentasi atau pengelompokan data dari proses pengambilan data pada yahoo finance. Data yang diambil sebanyak  999 data berdasarkan data saham Telkom. Dengan berurutan diambil  75%  data  (750  data)  untuk  pelatihan  dan  25%  data  (249  data)  digunakan  untuk  pengujian.  Ilustrasi pembagian data dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Pembagian data pelatihan dan data pengujian

## 2.4 Perancangan Model LSTM
LSTM  merupakan  salah  satu  variasi  dari  Recurrent  Neural  Network  (RNN)  yang  digunakan  untuk  mengatasi permasalahan hidden layer. Inti dari algoritma LSTM adalah menggabungkan control non-linier dan dependent kedalam sel RNN [19], dilain hal untuk memastiskan gradien fungsi tujuan dengan memperhatikan sinyal tidak menghilang.  LSTM  digunakan  untuk  mengatasi  vanishing  gradient  atau  situasi  ketika  gradien  bernilai  0  atau mendekati 0 dengan melewati mekanisme gate [20]. Algoritma LSTM menggabungkan state sebelumnya, dengan memori saat ini serta nilai input. Untuk tingkat efisiensi, LSTM mampu merekam long-term dependencies

## 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.v7i2.5822
Gambar 3. Ilustrasi Model LSTM
Berdasarkan gambar 3, LSTM mempunyai tiga gate diantaranya Forget gate ( 𝑓𝑡 ) yang digunakan untuk menentukan informasi yang akan dieliminasi dari sel menggunakan sigmoid layer dengan mengaktifkan fungsi Relu.  Input  gate  ( 𝑖𝑡 )  digunakan  sebagai  meneruskan  informasi  dari  sigmoid  layer  yang  akan  dilakukan pembaharuan  dan  tanh  layer  akan  dilakukan  perubahan  sebuah  vector  yang  akan  diperbaharui.  Output  gate digunakan  untuk  memaparkan  isi  sel  memori  pada  proses  output  LSTM.  Pada  proses  LSTM,  langkah  pertama akan dilakukan pemutusan informasi dari 𝐶𝑡 −1 dengan menggunakan forget gate. Gerbang ini mempunyai tugas untuk membaca nilai 𝑠𝑡 −1 dan 𝑥𝑡 , sehingga menghasilkan nilai antara 0 hingga 1, untuk setiap elemen dalam 𝐶𝑡 −1 . Apabila diformulakan akan membentuk persamaan sebagai berikut
𝑓 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑓 ∙ [𝑆 𝑡−1 , 𝑋 𝑡 ] +   𝑏 𝑓 ) (1)
Untuk elemen dalam 𝐶𝑡 −1 memungkinkan tersimpan informasi gender subyek temporary, sehingga kata ganti yang benar dapat digunakan. Ketika melihat subyek baru, maka elemen lama dalam 𝐶𝑡 −1 bisa ditiadakan. Proses  selanjutnya  input  gate  melakukan  pemutusan  nilai  mana  yang  akan  dilakukan  perbaharuan.  Kemudian, untuk tanh layer menghasilkan kandidat vektor konteks baru 𝐶 ̃ 𝑡 . Oleh karena itu akan dilakukan penggabungan diantara  keduanya  untuk  membuat  pembaruan  ke  konteks  nanti.  Sehingga,  dalam  hal  ini  proses  tersebut  dapat diformulakan sebagai berikut
𝑖 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑖 ∙ [𝑆 𝑡−1 , 𝑋 𝑡 ] +   𝑏 𝑖 ) (2)
𝐶̃ 𝑡 = 𝑡𝑎𝑛ℎ(𝑊 𝐶 ∙ [𝑆 𝑡−1 , 𝑋 𝑡 ] +   𝑏 𝐶 ) (3)
Saat  ini  akan  dilakukan  untuk  memperbaharui  konteks  lama 𝐶𝑡 −1  ke  dalam  konteks  baru 𝐶𝑡 .  Untuk menghilangkan hal-hal yang sudah diputuskan maka proses forget gate ( 𝑓𝑡 ) pada persamaan (1) dikalikan dengan konteks lama pada persamaan (2) dan persamaan (3). Maka, akan diperoleh persamaan baru sebagai berikut
𝐶 𝑡 = 𝑓 𝑡 ∗   𝐶 𝑡−1 +   𝑖 𝑡 ∗   𝐶̃ 𝑡 (4)
Pada  proses  output  gate  akan  dilakukan  pembaharuan  pada  sel  dan  sigmoid  layer  untuk  memutuskan bagian-bagian apa dari konteks yang akan dihasilkan. Sehingga akan diperoleh persamaan sebagai berikut ini 𝑜 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑜 ∙ [𝑆 𝑡−1 , 𝑋 𝑡 ] +   𝑏 𝑜 ) (5)
𝑆 𝑡 =   𝑜 𝑡 ∗ 𝑡𝑎𝑛ℎ (𝐶 𝑡 ) (6)
Dimana untuk sigma (  ) merupakan fungsi aktivasi sigmoid dengan rentang nilai antara -1 dan 1 lalu tanh merupakan fungsi aktivasi target dengan nilai (-1,1) sedangkan 𝑊𝑡 , 𝑊𝑖 , 𝑊𝑐 , 𝑊𝑜 merupakan bobot matriks dan untuk 𝑆𝑡 −1 merupakan hidden state sebelumnya serta 𝑏𝑡 , 𝑏𝑖 , 𝑏𝑐 , 𝑏𝑜 merupakan vektor bisa.

## 2.5 Model Optimasi Adam
Adam adalah teknik optimasi yang sangat populer dalam machine learning. Algoritma Adam menggunakan adaptif learning rate, yaitu learning rate yang dapat menyesuaikan diri selama pelatihan untuk mengoptimalkan performa model. Teknik ini juga menggunakan moment estimation untuk memperkirakan nilai mean dan standard deviation pada gradient. Hal ini membuat algoritma Adam efektif dalam mengoptimalkan model dengan cepat dan efisien [21].

## 2.6 Model Optimasi SGD (Stochastic Gradient Descent)
SGD adalah teknik optimasi yang sangat sederhana dan sering digunakan dalam machine learning. Algoritma SGD memperbarui parameter model pada setiap iterasi dengan mengambil langkah ke arah negatif dari gradient. SGD juga menggunakan learning rate yang dapat disesuaikan, tetapi learning rate pada SGD tidak menyesuaikan diri selama pelatihan seperti pada Adam. Hal ini membuat SGD kurang efektif dalam mengoptimalkan model pada beberapa kasus [22].

## 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.v7i2.5822

## 2.7 Model Optimasi RMSprop
RMSprop adalah teknik optimasi yang mirip dengan Adam, tetapi menggunakan pendekatan yang berbeda dalam menghitung  nilai  adaptif  learning  rate.  Algoritma  RMSprop  menggunakan  perhitungan  moving  average  untuk mengestimasi nilai mean pada gradient. Hal ini memungkinkan RMSprop untuk menyesuaikan learning rate pada setiap parameter model secara independen. RMSprop sering digunakan dalam model Deep Learning[23].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  sub  bab  ini  akan  dilakukan  pembahasan  mengenai  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan dataset  saham  Telkom  dari  tahun 2019-2023  dengan  melakukan pembagian  data  latih  75%  dan  data pengujian 25% dengan menekankan pada data saham kolom harga open. Pada proses menjalankan algoritma LSTM dibagi menjadi beberapa proses diantara penggunaan optimizer Adam, SGD serta Rmsprop dengan variasi epoch 25, 50, 75 serta 100.

## 3.1 Visualisasi Data Set Saham Telkom Kolom Open
Dataset yang digunakan dalam penilitian ini diurutkan dari 1 Januari 2019 hingga 11 Januari 2023. Proses analisis data dengan menggunakan machine learning ini di fokuskan pada kolom harga open, dimana hal ini merupakan pembukaan  harga  harian  pada  setiap  data  saham.  Data  divisualisasikan  berbentuk  line  chart  menggunakan pemrograman python pada platform google colabs. Visualisasi data saham Telkom kolom Open dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik Saham Telkom, kolom Open tahun 2019-2023

## 3.2 Hasil Visualisasi Uji Coba
Setelah  dilakukan  Uji  Coba pada  setiap  optimasi  dan variasi  epoch  menggunakan  data  yang  sudah  disediakan, hasil visualisasi grafik prediksi dengan Optimasi Adam dapat dilihat pada Gambar 5, Hasil Optimasi SGD dapat dilihat pada Gambar 6, dan hasil optimasi RMSprop dapat dilihat pada Gambar 7.

## 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.v7i2.5822
Gambar 6. Data Prediksi untuk Saham Telkom menggunakan model optimasi SGD
Gambar 7. Data Prediksi untuk Saham Telkom menggunakan model optimasi RMSprop

## 3.3 Hasil Pengujian Akurasi
Pada  Hasil  pengujian  Akurasi  menggunakan  formula  1-  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE).  Hasil percobaan menggunakan 3 tipe optimasi yang sudah disebutkan, dan 4 variasi nilai epoch. Hasil Nilai Akurasi dapar dilihat pada Tabel 3 dan Visualisasi menggunakan Line Chart dapat dilihat pada Gambar 8.
Tabel 3. Akurasi Hasil Pengujian Akurasi (%) Epoch Adam SGD RMSprop 25 97,96 97,81 97,61 50 98,4 98,04 98,27 75 98,45 97,98 98,26 100 98,59 98,02 98,37

## 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.v7i2.5822
Submitted: 15/02/2023 ; Accepted: 26/03/2023 ; Published: 27/04/2023
Berdasarkan  tabel  3  dan  gambar  8  diketahui  jika  nilai  akurasi  tertinggi  diperoleh  pada  optimasi  Adam dengan nilai epoch 100 dengan nilai akurasi 98,59% dan nilai akurasi terendah didapat pada optimasi RMSprop dengan  nilai  epoch  25  dengan  nilai  akurasi  97,61%.  Pada  Optimasi  Adam  ,  semakin  tinggi  nilai  eoch  yang digunakan, nilai akurasi yang didapat semakin baik. Namun pada optimasi SGD dan RMSprop tidak berlaku. Nilai akurasi  pada  kedua  optimasi  tersebut  tidak  terlalu  berpengaruh  berdasarkan  epoch.  Pada  optimasi  SGD  nilai akurasi tertinggi didapat pada epoch 50. Sedangkan pada optimasi RMSprop nilai akurasi tertinggi didapat pada epoch 100.

## 3.4 Hasil Pengujian Loss
Pada Hasil pengujian Loss menggunakan formula Mean Squared error (MSE). Hasil percobaan menggunakan 3 tipe optimasi yang sudah disebutkan, dan 4 variasi nilai epoch. Hasil nilai Loss dapat dilihat pada Tabel 4 dan Visualisasi menggunakan Line Chart dapat dilihat pada Gambar 9
Tabel 4. Loss Hasil Pengujian
Gambar 9. Grafik loss hasil uji coba menggunakan optimasi Adam, SGD, dan RMSprop
Berdasarkan  tabel 4  dan gambar  9  diketahui  jika  nilai  loss  terendah  diperoleh  pada  optimasi  Adam  dan RMSprop  dengan  nilai  epoch  100 dengan nilai  loss  0,0011  dan  nilai  loss  tertinggi  didapat  pada  optimasi  SGD dengan nilai epoch 25 dengan nilai loss 0,003656 . Pada Optimasi SGD, nilai loss menduduki nilai tertinggi pada setiap percobaan menggunakan variasi epoch dibanding dengan optimasi lain , semakin tinggi nilai epoch yang digunakan, nilai loss yang didapat semakin rendah.

## 3.5 Hasil Pengujian Total Komputasi
Pada Hasil pengujian total komputasi menggunakan  penjumlahan  nilai hasil kalkulasi komputasi  pada setiap  percobaan  epoch  yang  terdapat  pada  library.  Hasil  percobaan  menggunakan  3  tipe  optimasi  yang  sudah disebutkan, dan 4 variasi nilai epoch dapat dilihat pada Tabel 5 dan Visualisasi menggunakan Line Chart dapat dilihat pada Gambar 10.
Tabel 5. Total Komputasi Hasil Pengujian
Gambar 10. Grafik total komputasi hasil uji coba menggunakan optimasi Adam, SGD, dan RMSprop
Loss Epoch Adam SGD RMSprop 25 0,001440 0,003656 0,001540 50 0,001280 0,002850 0,001330 75 0,001197 0,002532 0,001299 100 0,001100 0,002477 0,001100
Total Komputasi (s) Epoch Adam SGD RMSprop 25 463 449 448 50 909 863 861 75 1371 1300 1329 100 1764 1708 1780

## 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.v7i2.5822
Berdasarkan  tabel  5  dan  gambar  10  diketahui  jika  waktu  komputasi  tercepat  diperoleh  pada  optimasi RMSprop dengan nilai epoch 25 dengan waktu komputasi 448 detik dan waktu komputasi terlama didapat pada percobaan optimasi RMSprop dengan nilai epoch 100 dengan waktu komputasi 1780 detik. Berdasarkan tabel 5 dapat disimpulkan bahwa semakin besar epoch, maka semakin tinggi juga waktu komputasi.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini didapatkan beberapa percobaan diantaranya melakukan analisis pada model optimasi, variasai epoch,  waktu  komputasi,  nilai  loss  dan  akurasi.  Variasi  nilai  epoch  mempengaruhi  waktu  komputasi,  semakin besar nilai epoch, maka semakin tinggi juga waktu komputasi yang dibutuhkan untuk menyelesaikan algoritma LSTM. Model optimasi juga mempengaruhi hasil setiap variasi epoch pada nilai loss dan akurasi. Tetapi model optimasi Adam, menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai epoch, maka semakin rendah nilai loss. Oleh karena itu, semakin rendah nilai loss, semakin tinggi tingkat akurasi prediksi data saham yang dihasilkan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada institusi ITDRI sebagai pihak yang mendukung penelitian ini.

## REFERENCES
[1] B. E. Indonesia, “Saham Indonesia.” https://www.idx.co.id/produk/saham/
[2] I.  Oktavia  and  K.  Genjar,  “FAKTOR-FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI  HARGA  SAHAM,”  J.  Ris.  Akunt. Multiparadigma, vol. 6, no. 1, pp. 29–39, 2019.
[3] S. Saleh and R. Tabe, “Analysis Of Stock Price At Pt. Telkom Indonesia Tbk Before And After Having Damage On Its Satelit,” Tasharruf J. Econ. Bus. Islam, vol. 3, no. 1, pp. 13–26, 2018, doi: 10.30984/tjebi.v3i1.653.
[4] M. T. S.  Putra and I. G. A. M. A. D. Putri, “Pengaruh Pengungkapan Corporate Social Responsibility terhadap Nilai Perusahaan dengan Good Corporate Governance sebagai Variabel Pemoderasi,” E-Jurnal Akunt., vol. 32, no. 5, p. 1317, 2022, doi: 10.24843/eja.2022.v32.i05.p15.
[5] P. F and Fawcett, Data Science and it Relationship to Big Data and Data Driven Decision Making. 2013.
[6] A. S. Talita and A. Wiguna, “Implementasi Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) Untuk Mendeteksi Ujaran Kebencian (Hate Speech) Pada Kasus Pilpres 2019,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 19, no. 1, pp. 37–44, 2019, doi: 10.30812/matrik.v19i1.495.
[7] T. Lattifia, P. Wira Buana, and N. K. D. Rusjayanthi, “Model Prediksi Cuaca Menggunakan Metode LSTM,” JITTER J. Ilm. Teknol. dan Komput., vol. 3, no. 1, pp. 994–1000, 2022, [Online]. Available: https://ojs.unud.ac.id/index.php/jitter/article/view/85000/43781
[8] J. Cao, J., Li, Z., & Li, Financial Time Series Forecasting Model Based in CEEMDAN and LSTM. Physic A: Statistical Mechanics and its Applications. 2019.
[9] R. D. W. Santosa, M. A. Bijaksana, and A. Romadhony, “Implementasi Algoritma Long Short-Term Memory ( LSTM ) untuk Mendeteksi Penggunaan Kalimat Abusive Pada Teks Bahasa Indonesia,” e-Proceeding Eng., vol. 8, no. 1, pp. 691– 702, 2021.
[10]  D. D. Pramesti, D. C. R. Novitasari, F. Setiawan, and H. Khaulasari, “Long-Short Term Memory (Lstm) for Predicting Velocity and Direction Sea Surface Current on Bali Strait,” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap., vol. 16, no. 2, pp. 451–462, 2022, doi: 10.30598/barekengvol16iss2pp451-462.
[11]  A.  A.  Ningrum,  I.  Syarif,  A.  I.  Gunawan,  E.  Satriyanto,  and  R.  Muchtar,  “Algoritma  Deep  Learning-LSTM  untuk Memprediksi  Umur  Transformator,”  J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.,  vol.  8,  no.  3,  p.  539,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.2021834587.
[12]  D. Tarkus, S. R. U. A. Sompie, and A. Jacobus, “Implementasi Metode Recurrent Neural Network pada Pengklasifikasian Kualitas Telur Puyuh,” J. Tek. Inform., vol. 15, no. 2, pp. 137–144, 2020.
[13]  P. A. Qori, D. S. Oktafani, and I. Kharisudin, “Analisis Peramalan dengan Long Short Term Memory pada Data Kasus Covid-19 di Provinsi Jawa Tengah,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat., vol. 5, pp. 752–758, 2022.
[14]  M. W. P. Aldi, Jondri, and A. Aditsania, “Analisis dan Implementasi Long Short Term Memory Neural Network untuk Prediksi  Harga  Bitcoin,”  J.  Inform.,  vol.  5,  No,  no.  2,  p.  3548,  2018,  [Online].  Available: http://openlibrarypublications.telkomniversity.ac.id
[15]  A. Khumaidi, R. Raafi’udin, and I. P. Solihin, “Pengujian Algoritma Long Short Term Memory untuk Prediksi Kualitas Udara  dan  Suhu  Kota  Bandung,”  J.  Telemat.,  vol.  15,  no.  1,  pp.  13–18,  2020,  [Online].  Available: https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/view/340
[16]  L. Wiranda and M. Sadikin, “Penerapan Long Short Term Memory Pada Data Time Series Untuk Memprediksi Penjualan Produk Pt. Metiska Farma,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform., vol. 8, no. 3, pp. 184–196, 2019.
[17]  M. K. Wisyaldin, G. M. Luciana, and H. Pariaman, “Pendekatan Long Short-Term Memory untuk Memprediksi Kondisi Motor 10 kV pada PLTU Batubara,” J. Kilat, vol. 9, no. 2, pp. 311–318, 2020.
[18]  Y. Finance, “Perusahaan Perseroan (Persero) PT Telekomunikasi Indonesia Tbk (TLKM.JK).” https://finance.yahoo.com/quote/TLKM.JK/history/ (accessed Jan. 11, 2023).
[19]  L.  Gao,  Z.  Guo,  H.  Zhang,  X.  Xu,  and  H.  T.  Shen,  “Video  Captioning  with  Attention-Based  LSTM  and  Semantic Consistency,” IEEE Trans. Multimed., vol. 19, no. 9, pp. 2045–2055, 2017, doi: 10.1109/TMM.2017.2729019.
[20]  A. Pulver and S. Lyu, “LSTM with working memory,” Proc. Int. Jt. Conf. Neural Networks, vol. 2017-May, pp. 845– 851, 2017, doi: 10.1109/IJCNN.2017.7965940.

## 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.v7i2.5822
Submitted: 15/02/2023 ; Accepted: 26/03/2023 ; Published: 27/04/2023
[21]  D. P. Kingma and J. L. Ba, “Adam: A method for stochastic optimization,” 3rd Int. Conf. Learn. Represent. ICLR 2015 - Conf. Track Proc., pp. 1–15, 2015.
[22]  L. Bottou, “Large-scale machine learning with stochastic gradient descent,” Proc. COMPSTAT 2010  - 19th Int. Conf. Comput. Stat. Keynote, Invit. Contrib. Pap., pp. 177–186, 2010, doi: 10.1007/978-3-7908-2604-3_16.
[23]  G. Hinton, “Lecture 6e - rmsprop: Divide the gradient by a running average of its recent magnitude,” COURSERA Neural networks Mach. Learn., vol.
4, no. 2, pp. 26–31, 2012, [Online]. Available: http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/csc321/slides/lecture_slides_lec6.pdf