Prediksi Harga Saham Menggunakan Metode Long Short-Term Memory (LSTM) Berbasis Website

Investasi saham adalah salah satu cara yang populer untuk mengembangkan kekayaan, meskipun memiliki risiko yang signifikan karena fluktuasi harga saham yang tak terduga. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis, merancang, dan mengembangkan sebuah website yang mengimplementasikan metode Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi harga saham. Dalam konteks investasi yang dinamis dan sering kali kompleks, tujuan utama dari penelitian ini adalah memberikan dukungan kepada investor dalam mengambil keputusan yang lebih terinformasi mengenai saham yang potensial.
Long Short-Term Memory sebagai salah satu teknik dalam lingkungan Deep Learning, memiliki kemampuan untuk menganalisis data sequentional, seperti pergerakan harga saham dari masa ke masa. Data historis harga saham diperoleh melalui library yfinance dalam bahasa pemrograman Python. Model LSTM dilatih menggunakan cloud computing, yang memungkinkan untuk skalabilitas dan performa yang optimal dalam pelatihan model. Pengujian dan evaluasi model dilakukan dengan menggunakan Root Mean Square Error (RMSE). Sebuah platform berbasis website dirancang dan dikembangkan, yang mencakup fitur-fitur seperti tampilan data saham berdasarkan hasil prediksi model, kemampuan investor untuk menambahkan saham yang diinginkan dengan persetujuan admin, serta lapisan keamanan melalui fitur autentikasi dan autorisasi.
Penelitian ini menunjukkan bahwa metode Long Short-Term Memory (LSTM) efektif dalam memprediksi harga saham karena kemampuannya dalam mengenali dan memahami pola data waktu berurutan atau time series. Penggunaan platform website sebagai wadah prediksi saham memberikan kemudahan akses dan keterjangkauan bagi investor dari berbagai perangkat dan lokasi. Selain itu, pemilihan cloud computing sebagai infrastruktur untuk pelatihan model memastikan skalabilitas dan performa yang optimal. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi yang berharga dalam pengembangan alat prediksi harga saham yang lebih akurat dan praktis.