SISTEM PREDIKSI SAHAM MENGGUNAKAN INDIKATOR TEKNIKAL DENGAN METODE LSTM

REVELIN ANGGER SAPUTRA

Informasi Dasar

280 kali
23.04.2827
005
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Industri pasar modal di Indonesia berkembang ke arah yang lebih baik sehingga pertumbuhan investor baru juga meningkat. Hingga akhir Februari 2021, data operasional Bursa Efek Indonesia (BEI) dan data Kustodian Sentral Efek Indonesia (KSEI) mencatat jumlah investor pasar modal baru meningkat 16,35% atau 634.350 investor, dari sebelumnya 3.880.753 investor. menjadi 4.515.103 investor. Perkembangan industri pasar modal di Indonesia yang meningkatkan minat investor untuk berinvestasi diharapkan dapat menggerakkan dana masyarakat untuk mendukung pembangunan ekonomi nasional. Beberapa perusahaan yang familiar dimasyarakat adalah BCA, BNI, BRI dan MANDIRI. Penelitian ini mencoba melakukan peramalan harga saham perbankan yang ada pada indeks LQ45, menggunakan metode Long Short-Term Memory(LSTM). LSTM termasuk salah satu dari Recurrent Neural Network(RNN) yang memiliki akurasi yang baik dalam prediksi. Field yang diidentifikasi yaitu harga terendah, harga tertinggi, harga buka, harga tutup, volume, rata-rata harga, dan pergerakan.  

Subjek

Informatika Teori dan Pemrograman
 

Katalog

SISTEM PREDIKSI SAHAM MENGGUNAKAN INDIKATOR TEKNIKAL DENGAN METODE LSTM
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

REVELIN ANGGER SAPUTRA
Perorangan
Donni Richasdy, Yuliant Sibaroni
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2023

Koleksi

Kompetensi

  • CII4E4 - TUGAS AKHIR
  • CCH4D4 - TUGAS AKHIR

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini