Sistem Analisa Harga Saham Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory (LSTM)

Dhanny Setiawan, Kezia Stefani, Yusup Jauhari Shandy, Carel Anthony Filemon Patra
{"title":"Sistem Analisa Harga Saham Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory (LSTM)","authors":"Dhanny Setiawan, Kezia Stefani, Yusup Jauhari Shandy, Carel Anthony Filemon Patra","doi":"10.37595/mediainfo.v21i3.159","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Saham adalah modal dan bukti kepemilikan yang ditanamkan seseorang pada suatu badan usaha atau perseroan terbatas. Saham sendiri memiliki tujuan untuk menambah modal suatu perusahaan dari publik. Investasi memiliki resiko yang cukup besar, untuk mengantisipasinya, investor wajib memiliki bekal ilmu analisa yang baik yakni analisa fundamental dan teknikal. Forecasting adalah proses memprediksi peristiwa masa depan dengan memperoleh data historis dan merencanakan masa depan. Long Short Term Memory (LSTM) berasal dari metode RNN (Recurrent Neural Network), yang dirancang khusus untuk memproses data sequence. Hasil analisis menunjukkan bahwa sistem dapat memprediksi harga saham dengan angka keakuratan prediksi tertinggi yaitu 99%.","PeriodicalId":109095,"journal":{"name":"Media Informatika","volume":"10 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-03-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Media Informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.37595/mediainfo.v21i3.159","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Saham adalah modal dan bukti kepemilikan yang ditanamkan seseorang pada suatu badan usaha atau perseroan terbatas. Saham sendiri memiliki tujuan untuk menambah modal suatu perusahaan dari publik. Investasi memiliki resiko yang cukup besar, untuk mengantisipasinya, investor wajib memiliki bekal ilmu analisa yang baik yakni analisa fundamental dan teknikal. Forecasting adalah proses memprediksi peristiwa masa depan dengan memperoleh data historis dan merencanakan masa depan. Long Short Term Memory (LSTM) berasal dari metode RNN (Recurrent Neural Network), yang dirancang khusus untuk memproses data sequence. Hasil analisis menunjukkan bahwa sistem dapat memprediksi harga saham dengan angka keakuratan prediksi tertinggi yaitu 99%.
股票是一个人植入有限公司或公司的资本和所有权证明。股票本身的目的是为一家上市公司筹集资金。投资有足够的风险,可以预料到,投资者需要有一个好的分析基础和技术分析。预测是通过收集历史数据和计划未来来预测未来事件的过程。Long Short Memory (LSTM)来自RNN (Recurrent神经网络)的方法,RNN是专门用来处理序列数据的。分析结果表明,该系统可以用最高的预测准确率——99%来预测股票价格。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信